JP7249589B2 - Antifreezing agent spraying control method and stationary antifreezing agent spraying device - Google Patents

Antifreezing agent spraying control method and stationary antifreezing agent spraying device Download PDF

Info

Publication number
JP7249589B2
JP7249589B2 JP2019053866A JP2019053866A JP7249589B2 JP 7249589 B2 JP7249589 B2 JP 7249589B2 JP 2019053866 A JP2019053866 A JP 2019053866A JP 2019053866 A JP2019053866 A JP 2019053866A JP 7249589 B2 JP7249589 B2 JP 7249589B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
road surface
image
spraying
area
frozen
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019053866A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2020153166A (en
Inventor
忠義 中島
章一 太田
一樹 小林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shinshu University NUC
Maeda Manufacturing Co Ltd
Original Assignee
Shinshu University NUC
Maeda Manufacturing Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shinshu University NUC, Maeda Manufacturing Co Ltd filed Critical Shinshu University NUC
Priority to JP2019053866A priority Critical patent/JP7249589B2/en
Publication of JP2020153166A publication Critical patent/JP2020153166A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7249589B2 publication Critical patent/JP7249589B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Traffic Control Systems (AREA)

Description

本発明は、路面等が凍結することを防止するための凍結防止剤、砂その他の散布剤（これらを「凍結防止剤」と総称する。）を散布するために道路脇等に設置して使用される定置式凍結防止剤散布装置に関し、特に、その凍結防止剤の散布制御方法に関する。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is used by installing it on the side of a road or the like to spray an antifreezing agent, sand or other spraying agent (collectively referred to as an "antifreezing agent") to prevent the road surface from freezing. It relates to a stationary antifreezing agent spraying device, and more particularly to a method for controlling the spraying of the antifreezing agent.

定置式凍結防止剤散布装置は、特許文献１、２において提案されている。特許文献１に記載の定置式凍結防止剤散布装置は、路面等の凍結、積雪が予想される時間帯において、外気温が低い場合に自動で凍結防止剤を散布するように構成されている。特許文献２に記載の凍結防止剤散布システムは、遠隔地に設置されている凍結防止剤散布装置を、管理者から遠隔操作によって起動して必要な時に散布動作を行わせることができるように構成されている。 A stationary antifreezing agent spraying device is proposed in Patent Documents 1 and 2. The stationary antifreezing agent spraying device described in Patent Document 1 is configured to automatically spray an antifreezing agent when the outside temperature is low during a time period when freezing and snow accumulation on the road surface are expected. The antifreezing agent spraying system described in Patent Document 2 is configured so that an antifreezing agent spraying device installed in a remote location can be activated by a remote control from an administrator and can be sprayed when necessary. It is

定置式凍結防止剤散布装置は無人による自動運転を前提としているので、路面凍結のおそれのある状況を時間帯、外気温等に基づき事前に設定し、このような状況になると、凍結防止剤を散布している。例えば、特許文献３に記載の凍結防止剤自動供給装置は、外気温が低く、降雪検知器で降雪を検知した場合に、路面温度検知器および路面状況検知器からの情報に基づき算出した量の凍結防止剤を路面に散布している。また、気象情報に基づき、路面凍結が予想される場合に、路面に凍結防止剤を散布するようにしている。 Since the stationary anti-freezing agent spraying system is premised on unmanned automatic operation, the situation in which there is a risk of road surface freezing is set in advance based on the time of day, outside temperature, etc., and if such a situation occurs, the anti-icing agent will be applied. are disseminated. For example, the antifreezing agent automatic supply device described in Patent Document 3, when the outside temperature is low and the snowfall detector detects snowfall, the amount calculated based on the information from the road surface temperature detector and the road surface condition detector. Antifreeze is sprayed on the road surface. Also, based on weather information, when the road surface is expected to freeze, an anti-freezing agent is sprayed on the road surface.

特許文献４に記載の路面の凍結防止方法では、路面情報移動収集システムの制御部における路面状況判断部において、路面状況センサにより収集された情報に基づいて路面が乾燥、湿潤、凍結、圧雪のいずれに該当するかを判断し、路面温度比較部が路面温度計により計測された路面温度と０℃を比較し、凍結予測判断部が塩分濃度計からの塩分濃度とメモリに記憶されている路面温度と路面の塩分濃度との関係に基づいて路面が凍結するか否かを予測している（段落００１５）。 In the road surface freeze prevention method described in Patent Document 4, a road surface condition determination unit in a control unit of a road surface information movement and collection system determines whether the road surface is dry, wet, frozen, or compacted snow based on information collected by a road surface condition sensor. , the road surface temperature comparison unit compares the road surface temperature measured by the road surface thermometer with 0°C, and the freeze prediction determination unit compares the salt concentration from the salinity meter with the road surface temperature stored in the memory. and the salinity concentration of the road surface, it is predicted whether or not the road surface will freeze (paragraph 0015).

特許第３１０５７７１号公報Japanese Patent No. 3105771 特開２００１－２７９６３７号公報Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2001-279637 特開平９－１４３９４８号公報JP-A-9-143948 特開平１１－２２９３１１号公報JP-A-11-229311

凍結防止剤の散布においては、路面状態を把握し、これに基づいて、凍結状態の路面、あるいは凍結が予想される路面に対して、凍結防止剤を適切なタイミングで散布する必要がある。特許文献４に記載の路面センサは、投光器により路面に向かって偏向特性を有するレーザ光を照射し、路面から反射された光を、投光器に対向して設置された受光器により受光する構成となっている。路面状況によって反射された光の強度および偏向特性が変化することを利用して、路面状況が乾燥、湿潤、圧雪、凍結のいずれに属するかを判定するとしている。しかしながら、実用的な精度で路面状況を判別し、これに基づき適切な時期、タイミングで凍結防止剤を散布する装置については実用化されていないのが現状である。 In spraying the antifreezing agent, it is necessary to grasp the state of the road surface and, based on this, spray the antifreezing agent on the road surface that is frozen or is expected to freeze at an appropriate timing. The road surface sensor described in Patent Document 4 has a configuration in which a laser beam having a deflection characteristic is emitted toward the road surface by a projector, and the light reflected from the road surface is received by a light receiver installed facing the projector. ing. The changes in the intensity and deflection characteristics of reflected light due to road surface conditions are used to determine whether the road surface is dry, wet, compacted, or icy. However, the current situation is that a device for judging the road surface condition with practical accuracy and spraying the antifreezing agent at an appropriate time and timing based on the judgment has not been put into practical use.

近年においてはニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを利用した人の顔などの画像認識が行われている。特に、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）等のディープラーニングによって構築された学習モデルを用いて、顔画像などの画像認識が行なわれている。例えば、ＶＧＧ１６と呼ばれるモデルが知られており、このＶＧＧ１６は、「ＩｍａｇｅＮｅｔ」と呼ばれる大規模画像データセットで学習された１２０万枚の画像を１０００カテゴリに分類した畳み込みニューラルネットワークの代表的な学習済みモデルである。また、ＶＧＧ１６モデルをファインチューニング（ｆｉｎｅ－ｔｕｎｉｎｇ）して学習を行うと、その１０００カテゴリ以外の物も分類することができる。 In recent years, image recognition of human faces and the like has been performed using machine learning algorithms such as neural networks. In particular, a learning model constructed by deep learning such as a convolutional neural network (CNN) is used to recognize images such as face images. For example, a model called VGG16 is known, and this VGG16 is a typical trained convolutional neural network that classifies 1,200,000 images trained on a large-scale image data set called "ImageNet" into 1000 categories. is a model. Also, if the VGG16 model is fine-tuned and trained, it can classify things other than those 1000 categories.

本発明の目的は、凍結防止剤の散布の要否のための路面状態の判別に、ディープラーニングによる画像分類を適用して、路面状態を実用化可能な精度で判別して、路面状態に応じて適切に凍結防止剤を散布可能な散布制御方法を提案することにある。また、本発明の目的は、この方法による制御機構が組み込まれた定置式凍結防止剤散布装置を提供することにある。 The object of the present invention is to apply image classification by deep learning to determine the road surface condition for the necessity of spraying anti-freezing agent, determine the road surface condition with practical accuracy, and To propose a spraying control method capable of appropriately spraying an antifreeze agent on the ground. It is also an object of the present invention to provide a stationary antifreeze sprayer incorporating a control mechanism according to this method.

本発明の凍結防止剤の散布制御方法では、畳み込みニューラルネットワーク等を用いたディープラーニングによって構築された学習済みモデルを用いて、路面撮影画像の画像分類を行って路面状態を判別し、判別結果と路面温度に基づき、路面状態が凍結防止剤の散布が必要な凍結状態であるか否かを判断している。 In the antifreezing agent spray control method of the present invention, using a trained model constructed by deep learning using a convolutional neural network or the like, image classification of road surface captured images is performed to determine the road surface state, and the determination result and Based on the road surface temperature, it is determined whether or not the road surface is in a frozen state requiring the application of an antifreezing agent.

本発明者等は、オープンソースニューラルネットワークライブラリの一つであるＫｅｒａｓを用いて、乾燥状態、湿潤あるいは凍結状態、積雪状態、その他の状態の４分類の状態の路面画像を用いて、畳み込みニューラルネットワークにより路面画像分類用の学習済みモデル、畳み込みニューラルネットワークのｆｉｎｅ－ｔｕｎｉｎｇにより構築した学習済みモデル等を用いて、路面状態の画像分類を行った。この結果、実用上十分な精度で路面状態を上記の４つに分類可能であることが確認された。ディープラーニングにより構築した路面画像分類用の学習済みモデルを備えた画像分類器を、定置式凍結防止剤散布装置の制御用コンピュータに実装することで、路面状態に応じて適切に凍結防止剤を散布可能な定置式凍結防止剤散布装置を実現できる。 The present inventors used Keras, one of the open source neural network libraries, to create a convolutional neural network using road surface images in four categories: dry, wet or frozen, snow-covered, and other states. Image classification of road surface conditions was performed using a trained model for road surface image classification by , and a trained model constructed by fine-tuning of a convolutional neural network. As a result, it was confirmed that it is possible to classify the road surface condition into the above four with sufficient accuracy for practical use. By installing an image classifier equipped with a trained model for road surface image classification built by deep learning in the control computer of the stationary anti-freezing agent spraying device, the anti-freezing agent can be sprayed appropriately according to the road surface condition. A possible stationary antifreeze sprayer can be realized.

ここで、夜間あるいは照度の低い状態では画像認識可能な程度に鮮明な路面撮影画像を取得できないおそれがある。そこで、路面撮影画像として、可視光画像および赤外線画像の双方を取得し、可視光画像が画像認識には適さない程度に不鮮明な場合、すなわち、画像の輝度が低い場合には、赤外線画像を用いて路面状態を判別することが望ましい。このようにすれば、昼夜、環境照度の如何に関わりなく、常に、所定の精度で路面状態を判別できる。このために、本発明では、路面の撮影画像として、可視光画像および赤外線画像を取得し、可視光画像および赤外線画像の双方について画像分類を行う。 Here, at night or in a state of low illuminance, there is a possibility that a clear road surface photographed image cannot be acquired to the extent that the image can be recognized. Therefore, both a visible light image and an infrared image are acquired as the road surface photographed image. It is desirable to determine the road surface condition by In this way, the road surface condition can always be determined with a predetermined accuracy regardless of whether it is day or night or whether the ambient illumination is high. For this purpose, in the present invention, a visible light image and an infrared image are acquired as captured images of the road surface, and image classification is performed on both the visible light image and the infrared image.

双方の画像を使用せずに、可視光画像と赤外線画像の平均輝度に基づき、画像分類に用いる路面撮影画像を選択することもできる。この場合には、可視光画像の平均輝度を算出し、平均輝度が一定値よりも高い場合には可視光画像を用いて画像分類による路面状態の判別を行い、低い場合には、赤外線画像を用いて路面状態の判別を行う。 Instead of using both images, it is also possible to select the road surface image used for image classification based on the average brightness of the visible light image and the infrared image. In this case, the average brightness of the visible light image is calculated, and if the average brightness is higher than a certain value, the visible light image is used to determine the road surface condition by image classification. is used to determine the road surface condition.

ここで、路面に人、車等の障害物が存在している場合には凍結防止剤の散布を行うことができない。一般的には距離センサ等の障害物の有無を検出するために専用の障害物センサが配置される。路面撮影画像から障害物の存在の有無を検出できれば、専用の障害物センサを省略できる。本発明では、撮影画像から、路面に付した切り出し範囲指定用のラインの画像、または、路面に付されているセンターラインあるいは路側帯のラインの画像を認識し、ラインの画像から、前記ラインの全てを認識できる場合には、散布領域内に障害物が存在しないと判断している。また、路面が積雪で覆われている場合においても、路面撮影画像からラインの全部あるいは一部を認識できないので、これに基づき、路面が積雪状態であるか否かも判別できる。勿論、距離センサ等の専用の障害物センサを配置して、路面上に障害物が存在しないことを二重に確認することも可能である。 Here, when there are obstacles such as people and cars on the road surface, the antifreezing agent cannot be sprayed. Generally, a dedicated obstacle sensor such as a distance sensor is arranged to detect the presence or absence of an obstacle. If the presence or absence of an obstacle can be detected from the road surface photographed image, a dedicated obstacle sensor can be omitted. In the present invention, an image of a line for specifying an extraction range attached to the road surface, or an image of a center line or a roadside strip line attached to the road surface is recognized from the photographed image, and the line image is recognized from the image of the line. If all can be recognized, it is determined that there are no obstacles within the spray area. Moreover, even when the road surface is covered with snow, all or part of the line cannot be recognized from the photographed road surface image. Of course, it is also possible to double check that there are no obstacles on the road surface by arranging a dedicated obstacle sensor such as a distance sensor.

さらに、路面撮影画像から画像分類のために用いる画像の切り出しのために、路面に付したラインを利用してもよい。この場合には、路面に、切り出し範囲指定用のラインとして、円形、楕円形、多角形などの閉じ形状のラインマークを付しておき、路面撮影画像に写っているラインマークの範囲内の部分を切り出せばよい。 Furthermore, lines attached to the road surface may be used to cut out images used for image classification from the road surface photographed images. In this case, a closed-shaped line mark such as a circle, an oval, or a polygon is attached to the road surface as a line for specifying the extraction range, and the portion within the range of the line mark shown in the road surface photographed image should be cut out.

本発明の定置式凍結防止剤散布装置は、路面の散布領域に障害物が存在せず、散布領域が凍結状態であると判別された場合に、路面の散布領域に凍結防止剤を散布する散布動作を行うので、散布が不要あるいは散布が不適切な路面状態での散布動作を回避できる。 The stationary antifreezing agent spraying apparatus of the present invention sprays the antifreezing agent on the road surface when it is determined that there are no obstacles in the road surface and the spraying area is in a frozen state. Since the action is performed, the spraying action can be avoided in road surface conditions in which spraying is unnecessary or inappropriate.

本発明を適用した定置式凍結防止剤散布装置を備えた凍結防止剤散布システムの構成例を示す説明図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is an explanatory view showing a configuration example of an antifreezing agent spraying system equipped with a stationary antifreezing agent spraying device to which the present invention is applied; 定置式凍結防止剤散布装置の散布機構および制御系を示す説明図である。It is an explanatory view showing a spraying mechanism and a control system of a stationary antifreezing agent spraying device. 定置式凍結防止剤散布装置の散布領域等を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the dispersion|spreading area|region etc. of a stationary type antifreezing agent spraying apparatus. 定置式凍結防止剤散布装置の散布機制御部の主要機能を示す機能ブロック図である。Fig. 3 is a functional block diagram showing main functions of a sprayer controller of the stationary antifreezing agent spraying device; 凍結防止剤散布動作の一例を示す概略フローチャートである。It is a schematic flowchart which shows an example of antifreezing agent spraying operation|movement.

以下に、図面を参照して、本発明を適用した定置式凍結防止剤散布装置を備えた凍結防止剤散布システムの実施の形態を説明する。なお、以下の実施の形態は本発明の一例を示すものであり、本発明を実施の形態の構成に限定することを意図したものではない。 An embodiment of an antifreezing agent spraying system equipped with a stationary antifreezing agent spraying device to which the present invention is applied will be described below with reference to the drawings. In addition, the following embodiment shows an example of the present invention, and is not intended to limit the present invention to the configuration of the embodiment.

図１は凍結防止剤散布システムの全体構成を示す説明図である。凍結防止剤散布システム１は、管理サーバ２と、山間地の路肩など、各地に設置された多数台の定置式凍結防止剤散布装置３（１）、３（２）、３（３）・・・と、管理サーバ２と各定置式凍結防止剤散布装置３（１）、３（２）、３（３）・・・との間を通信接続する通信ネットワーク１０とから構成される。また、必要に応じて、通信機能およびインターネットブラウザ機能等を備えた１台あるいは複数台のパソコン等の通信端末９（１）、スマートフォン、タブレット端末等の１台あるいは複数台の通信用携帯端末９（２）も備わっている。通信ネットワーク１０は、携帯電話網、光通信回線等の通信回線網を利用することができる。 FIG. 1 is an explanatory diagram showing the overall configuration of the antifreezing agent spraying system. An antifreezing agent spraying system 1 includes a management server 2 and a large number of stationary antifreezing agent spraying devices 3(1), 3(2), 3(3), . . . and a communication network 10 for communication connection between the management server 2 and the stationary antifreezing agent spraying devices 3(1), 3(2), 3(3) . . . In addition, if necessary, one or more communication terminals 9 (1) such as personal computers equipped with communication functions and Internet browser functions, etc., one or more mobile communication terminals 9 such as smartphones and tablet terminals (2) is also provided. The communication network 10 can use a communication line network such as a mobile phone network and an optical communication line.

管理サーバ２は、例えばインターネット上に設置したクラウドサーバとして構築することができる。管理サーバ２は、各地に設定されている定置式凍結防止剤散布装置３との間で通信を行い、それらの動作履歴等を確認でき、それらの散布動作を遠隔制御でき、散布条件等の動作条件の設定あるいは変更を行うことができる。通信端末９（１）、通信用携帯端末９（２）を用いて、例えば、管理サーバ２との間で通信を行い、各地に設置されている定置式凍結防止剤散布装置３の動作履歴等を確認できる。あるいは、直接に、各定置式凍結防止剤散布装置３と通信を行い、動作履歴等を確認できる。また、例えば、複数台の通信用携帯端末９（２）のうちの１台に、各定置式凍結防止剤散布装置３の動作確認と共に、散布条件等の動作条件の設定あるいは変更を行う管理権限を与えることも可能である。スマートフォン、タブレット端末から、登録したＩＤとパスワードにより、管理サーバ２にログインすることで、これらの端末に、このような管理用の閲覧機能その他の機能を付与できる。各定置式凍結防止剤散布装置３（１）、３（２）、３（３）・・・は、凍結防止剤散布機本体である散布機４と、ＩｏＴ端末として機能する監視用通信ユニット８とを備えている。監視用通信ユニット８は、散布機４にケーブル等を介して外付けされる場合、散布機４に内蔵されて一体化される場合がある。なお、以下において、各定置式凍結防止剤散布装置３（１）、３（２）、３（３）・・・を区別する必要の無い場合には、これらを、「定置式凍結防止剤散布装置３」として説明する。 The management server 2 can be constructed as a cloud server installed on the Internet, for example. The management server 2 communicates with the stationary antifreezing agent spraying devices 3 set in various places, can check their operation history, etc., can remotely control their spraying operations, Conditions can be set or changed. Using the communication terminal 9 (1) and the communication portable terminal 9 (2), for example, communication with the management server 2 is performed, and the operation history etc. of the stationary antifreezing agent spraying device 3 installed in various places can be confirmed. Alternatively, it is possible to directly communicate with each stationary antifreezing agent spraying device 3 and check the operation history and the like. In addition, for example, one of the plurality of communication portable terminals 9 (2) has administrative authority to check the operation of each stationary antifreeze agent spraying device 3 and to set or change operating conditions such as spraying conditions. can also be given. By logging in to the management server 2 from a smartphone or tablet terminal using the registered ID and password, these terminals can be provided with such a browsing function for management and other functions. Each stationary antifreezing agent spraying device 3 (1), 3 (2), 3 (3) . and When the monitoring communication unit 8 is externally attached to the spreader 4 via a cable or the like, the monitoring communication unit 8 may be built in and integrated with the spreader 4 . In the following, when there is no need to distinguish between the stationary antifreeze agent spraying devices 3 (1), 3 (2), 3 (3), etc., these are referred to as "stationary antifreeze agent spraying device 3”.

図２（ａ）は定置式凍結防止剤散布装置の散布機４の機構部分の構成例を示す説明図であり、図２（ｂ）はその制御系の構成例を示す説明図である。図２（ａ）に示すように、散布機４の散布機構４０は、本体ケース４１を備えており、その前面の上側部に警告灯４２が配置され、本体ケース４１の前面下側の部位に横長の凍結防止剤の散布口４３が開口しており、散布口４３は開閉ドア機構４４の開閉ドア４４ａによって開閉される。本体ケース４１の内部の上端側の部分は凍結防止剤が充填されるホッパ４５となっており、本体ケース４１の側面には凍結防止剤を補給するための補給口（図示せず）が配置される。本体ケース４１の内部において、ホッパ４５の下端開口から落下する凍結防止剤は、供給口４６を介して下側の円盤回転式散布ユニット４７に供給される。供給口４６はシャッタ機構４８のシャッタ板４８ａによって開閉される。円盤回転式散布ユニット４７の前側には、本体ケース４１に形成した散布口４３が位置している。円盤回転式散布ユニット４７の下側には、駆動用バッテリ電源４９が配置されている。 FIG. 2(a) is an explanatory view showing a configuration example of the mechanical portion of the sprayer 4 of the stationary antifreeze agent spraying device, and FIG. 2(b) is an explanatory view showing a configuration example of the control system. As shown in FIG. 2( a ), the spreading mechanism 40 of the spreader 4 includes a body case 41 , a warning light 42 is arranged on the upper front surface of the body case 41 , and a warning light 42 is arranged on the lower front portion of the body case 41 A horizontally elongated antifreezing agent sprinkling port 43 is opened, and the sprinkling port 43 is opened and closed by an opening/closing door 44 a of an opening/closing door mechanism 44 . A hopper 45 filled with an antifreezing agent is provided in the upper end portion of the inside of the main body case 41, and a replenishment port (not shown) for replenishing the antifreezing agent is arranged on the side surface of the main body case 41. be. Inside the main body case 41 , the antifreezing agent that drops from the lower end opening of the hopper 45 is supplied through the supply port 46 to the disk rotary spraying unit 47 on the lower side. The supply port 46 is opened and closed by a shutter plate 48 a of a shutter mechanism 48 . A sprinkling port 43 formed in the main body case 41 is positioned on the front side of the disc rotary sprinkling unit 47 . A driving battery power supply 49 is arranged below the disk rotary type spreading unit 47 .

図２（ｂ）に示すように、散布機４の制御系は、各部の動作状態および周囲の状況を検出する検出部５０と、検出部５０による検出信号に基づき、予め設定した散布条件を満たす場合に散布機構４０を駆動して凍結防止剤の散布動作を行わせる散布機制御部６０とを備えている。検出部５０には、周囲温度を検出する外気温センサ５１ａおよび路面温度を検出する路面温度センサ５１ｂ、凍結防止剤散布領域内に人、車等の障害物が存在するか否かを検出する障害物センサ５２が含まれている。また、検出部５０には、開閉ドア４４ａの開閉を検出するドアセンサ５３、シャッタ板４８ａの開度を検出するシャッタ開度センサ５４が含まれている。ホッパ４５に残っている凍結防止剤の残量を検出する散布剤残量センサ５５が配置される場合もある。散布剤残量センサ５５は、凍結防止剤の荷重あるいは容積を検出する。また、本例の検出部５０には、路面撮影用のカメラ５６、５７が備わっている。カメラ５６により路面撮影画像として可視光画像が取得され、カメラ５７により路面撮影画像として赤外線画像が取得される。 As shown in FIG. 2(b), the control system of the spreader 4 includes a detection section 50 that detects the operating state of each section and the surrounding situation, and based on the detection signal from the detection section 50, satisfies preset spreading conditions. and a spreader control unit 60 for driving the spreading mechanism 40 to perform the spreading operation of the antifreezing agent. The detection unit 50 includes an outside air temperature sensor 51a that detects the ambient temperature, a road surface temperature sensor 51b that detects the road surface temperature, and an obstacle that detects whether or not there are obstacles such as people and vehicles in the antifreezing agent spraying area. An object sensor 52 is included. The detector 50 also includes a door sensor 53 for detecting opening/closing of the opening/closing door 44a and a shutter opening sensor 54 for detecting the opening of the shutter plate 48a. A spraying agent remaining amount sensor 55 for detecting the remaining amount of the antifreezing agent remaining in the hopper 45 may be arranged. The dusting agent remaining amount sensor 55 detects the load or volume of the antifreezing agent. Further, the detection unit 50 of this example is provided with cameras 56 and 57 for photographing the road surface. A camera 56 acquires a visible light image as a road surface photographed image, and a camera 57 acquires an infrared image as a road surface photographed image.

散布機制御部６０は、例えばマイクロコンピュータを中心に構成することができ、各部分の制御を司るＣＰＵ６１と、散布動作制御プログラムその他の制御プログラム等が予め格納されているＲＯＭ６２、各種演算の作業領域として利用されるＲＡＭ６３、外部からの入力信号を受け付ける入力インタフェース６４、外部に対して制御信号等を出力するための出力インタフェース６５、通信用入出力インタフェース６８およびこれらの各部分の間でデータおよびアドレスの送受を行なうためのバス６６から基本的に構成されている。 The spreader control unit 60 can be configured, for example, mainly by a microcomputer. an input interface 64 for receiving input signals from the outside, an output interface 65 for outputting control signals and the like to the outside, an input/output interface 68 for communication, and data and address It basically consists of a bus 66 for transmitting and receiving.

散布機制御部６０は、入力インタフェース６４を介して、補充ボタン６７ａを含む各種の操作ボタン、操作スイッチ等が配置されている入力部６７に接続されており、また、検出部５０の外気温センサ５１ａ、路面温度センサ５１ｂ、障害物センサ５２、ドアセンサ５３、シャッタ開度センサ５４、散布剤残量センサ５５等からの検出信号、カメラ５６、５７からの路面撮影画像が入力される。散布機制御部６０は、出力インタフェース６５を介して、散布機構４０の各部に接続されている。例えば、モータドライバを介して、開閉ドア機構４４の駆動モータ４４ｂ、シャッタ機構４８の駆動モータ４８ｂ、円盤回転式散布ユニット４７の駆動モータ４７ｂ等を駆動制御する。また、カメラ５６、５７を起動して、所定の周期で路面の撮影を行なわせる。 The spreader control unit 60 is connected via an input interface 64 to an input unit 67 in which various operation buttons including a replenishment button 67a, operation switches, etc. are arranged. Detection signals from 51a, road surface temperature sensor 51b, obstacle sensor 52, door sensor 53, shutter opening sensor 54, spraying agent remaining amount sensor 55, etc., and road surface photographed images from cameras 56 and 57 are input. The spreader controller 60 is connected to each part of the spreader mechanism 40 via an output interface 65 . For example, the drive motor 44b of the opening/closing door mechanism 44, the drive motor 48b of the shutter mechanism 48, the drive motor 47b of the disk rotary spreading unit 47, and the like are driven and controlled via a motor driver. Also, the cameras 56 and 57 are activated to photograph the road surface at a predetermined cycle.

散布機制御部６０は、予め設定されている散布条件を満たす場合に、散布機構４０を起動して、凍結防止剤の散布動作を行う。後述のように、外気温が設定温度を下回り、路面凍結のおそれ、または、路面凍結状態にある場合において、人、車等の障害物が検出されないことを条件として、凍結防止剤を設定時間に亘って散布する。散布条件としては各種の条件を設定することができる。例えば、人、車等の障害物が存在しないことを条件として、夜間等の設定時間に散布を行うこともできる。 The spreader control unit 60 activates the spreading mechanism 40 to perform the spreading operation of the antifreezing agent when preset spreading conditions are satisfied. As described later, when the outside temperature is below the set temperature and the road surface is likely to freeze or is in a frozen state, the antifreeze agent is applied at the set time on the condition that no obstacles such as people or cars are detected. disperse throughout. Various conditions can be set as the spraying conditions. For example, spraying can be performed at a set time, such as at night, on the condition that there are no obstacles such as people or vehicles.

図３は散布機４により凍結防止剤が散布される路面を示す説明図である。散布機４は、例えば、道路８０のアスファルト舗装された路面８１に凍結防止剤を散布する。カメラ５６、５７は、例えば、散布機４の脇に立てた支柱等に取り付けられており、これらによって、路面８１における凍結防止剤の散布領域８２の全部あるいは一部が撮影される。散布領域８２の撮影範囲８３内の路面上には、指定範囲切り出し用のマークが複数箇所に付してある。例えば、白線のセンターライン８４と両側の路側帯のライン８５、８６との間に、それぞれ、一定の間隔で複数箇所にラインマーク８７が付されている。ラインマーク８７は例えば正方形の白色輪郭ラインマーク、あるいは、蛍光塗料を用いて路面に描いた正方形輪郭のラインマークである。 FIG. 3 is an explanatory diagram showing the road surface on which the antifreezing agent is sprayed by the sprayer 4. As shown in FIG. The spreader 4 spreads an antifreezing agent, for example, on the asphalt-paved road surface 81 of the road 80 . The cameras 56 and 57 are attached, for example, to posts or the like set up on the side of the spreader 4, and photograph all or part of the antifreezing agent spread area 82 on the road surface 81 by these cameras. A plurality of marks for extracting the specified range are attached on the road surface within the photographing range 83 of the scattering area 82 . For example, between the center line 84 of the white line and the lines 85 and 86 of the side strips on both sides, a plurality of line marks 87 are attached at regular intervals. The line mark 87 is, for example, a square white outline line mark or a square outline line mark drawn on the road surface using fluorescent paint.

図４は散布機４の散布機制御部６０の散布動作制御に関連する主要機能を示す機能ブロック図である。散布機制御部６０は、散布制御プログラムを実行することにより次の各部として機能する。散布機制御部６０は、カメラ５６、５７から取得される路面撮影画像（５６ａ、５７ａ）を処理する画像処理部７０と、路面凍結状態を判別する路面凍結判別部７１と、散布開始判定・指示部７２として機能する。画像処理部７０は、路面確認部７０１、画像切り出し部７０２、画像選択部７０３および路面状態判別部７０４の各機能を備えている。 FIG. 4 is a functional block diagram showing main functions of the spreader controller 60 of the spreader 4 related to the spreader operation control. The spreader control unit 60 functions as the following units by executing a spread control program. The spreader control unit 60 includes an image processing unit 70 that processes the road surface photographed images (56a, 57a) acquired from the cameras 56, 57, a road surface freeze determination unit 71 that determines whether the road surface is frozen, and a spread start determination/instruction unit. It functions as part 72 . The image processing unit 70 has the functions of a road surface confirmation unit 701 , an image clipping unit 702 , an image selection unit 703 and a road surface condition determination unit 704 .

路面確認部７０１では、カメラ５６、５７から一定のサンプリング周期で取得される路面撮影画像である可視光画像５６ａおよび赤外線画像５７ａに基づき路面８１に人、車等の障害物が存在するか否かを確認する。例えば、路面撮影画像から、路面に付した切り出し範囲指定用のラインマーク８７の画像、または、路面８１に付されているセンターライン８４あるいは路側帯のライン８５、８６の撮影画像を抽出する。ラインマーク８７の画像から、ラインマーク８７の全てを認識できる場合には、散布領域８２内の路上に障害物が存在せず、また、路面８１に積雪がないと判断できる。車等の障害物が存在する場合には、ラインマーク８７の一部が隠れて画像に写らないので、ラインマーク８７の画像の一部あるいは全てが欠落している場合には障害物が存在するか、路面に積雪があること判断できる。 A road surface confirmation unit 701 determines whether or not an obstacle such as a person or a vehicle exists on a road surface 81 based on a visible light image 56a and an infrared image 57a, which are captured images of the road surface acquired from the cameras 56 and 57 at regular sampling intervals. to confirm. For example, an image of a line mark 87 attached to the road surface for specifying a cutout range, or an image of a center line 84 attached to the road surface 81 or lines 85 and 86 of the roadside strip is extracted from the captured road surface image. If all of the line marks 87 can be recognized from the image of the line marks 87, it can be determined that there are no obstacles on the road within the scattering area 82 and that the road surface 81 is not covered with snow. When an obstacle such as a car exists, part of the line mark 87 is hidden and cannot be captured in the image. Or, it can be determined that there is snow on the road surface.

画像切り出し部７０２では、路面８１に付したラインマーク８７を利用して路面撮影画像の切り出し処理を行う。本例では、路面８１に付したラインマーク８７を、切り出し範囲指定用のラインとして利用する。ラインマーク８７に囲まれた領域の画像が、切り取り画像として抽出される。ラインマーク８７を使用せずに、路面撮影画像から予め設定されている指定領域を切り出すことも可能である。また、ラインマーク８７を、切り出し範囲指定用のラインマークとして利用する場合には、ラインマーク８７の形状は、円形、楕円形または多角形などの閉じ形状とされる。 The image clipping unit 702 uses the line marks 87 attached to the road surface 81 to perform clipping processing of the captured road surface image. In this example, a line mark 87 attached to the road surface 81 is used as a line for specifying the extraction range. An image of the area surrounded by the line marks 87 is extracted as a cropped image. It is also possible to cut out a preset designated area from the road surface photographed image without using the line mark 87 . Also, when the line mark 87 is used as a line mark for specifying the extraction range, the shape of the line mark 87 is a closed shape such as a circle, an ellipse, or a polygon.

画像選択部７０３では、可視光画像５６ａ、赤外線画像５７ａの切り出し画像５６ｂ、５７ｂの平均輝度を算出する。算出した平均輝度が予め設定した値以上の場合には、可視光画像５６ａを路面状態判別用の画像として選択する。平均輝度が予め設定した値よりも低い場合には、可視光画像５６ａが不鮮明であると判断して、路面状態判別に使用する切り出し画像として、赤外線画像５７ａの切り出し画像５７ｂを選択する。 The image selection unit 703 calculates the average brightness of the clipped images 56b and 57b of the visible light image 56a and the infrared image 57a. If the calculated average brightness is equal to or greater than a preset value, the visible light image 56a is selected as the road surface condition determination image. If the average brightness is lower than a preset value, it is determined that the visible light image 56a is unclear, and the cutout image 57b of the infrared image 57a is selected as the cutout image used for determining the road surface condition.

路面状態判別部７０４では、選択された切り出し画像（５６ｂまたは５７ｂ）を、ディープラーニング、本例では畳み込みニューラルネットワークを用いて構築した学習済みモデルを備えた画像分類器７０５を用いて画像分類を行い、散布領域８２の散布面状態が、乾燥状態、湿潤または凍結状態、積雪状態、およびその他の状態の４つの状態に分類する。ここで、画像分類器７０５では、画像分類用の学習済みモデルとして可視光画像用モデルと赤外線画像用モデルが実装されており、可視光画像および赤外線画像のそれぞれの画像分類を行うことができる。 The road surface condition determination unit 704 classifies the selected clipped image (56b or 57b) using an image classifier 705 equipped with a trained model constructed using deep learning, in this example, a convolutional neural network. , the spray surface condition of the spray area 82 is classified into four conditions: dry, wet or frozen, snow-covered, and other conditions. Here, the image classifier 705 is equipped with a visible light image model and an infrared image model as trained models for image classification, and can classify visible light images and infrared images.

本例では、選択された一方の切り出し画像について画像認識を行っているが、双方の切り出し画像について画像認識を行うこともできる。この場合には、可視光画像および赤外線画像のいずれか一方において、散布面状態が湿潤または凍結状態であると判別された場合に、路面状態が、湿潤または凍結状態であると判断すればよい。 In this example, image recognition is performed on one of the selected clipped images, but it is also possible to perform image recognition on both clipped images. In this case, if either the visible light image or the infrared image determines that the spray surface is wet or frozen, it is determined that the road surface is wet or frozen.

画像処理部７０において路面状態が、湿潤または凍結状態であると判断された場合には、路面凍結判別部７１において、路面温度センサ５１ｂによって検出される散布領域８２の路面温度が、予め設定した路面凍結判別用の温度閾値よりも低い場合に、路面状態が、凍結防止剤の散布が必要な凍結状態であると判断する。 When the image processing unit 70 determines that the road surface is wet or frozen, the road surface temperature sensor 51b detects the road surface temperature sensor 51b in the road surface temperature sensor 51b. When the temperature is lower than the freezing determination temperature threshold, it is determined that the road surface is in a frozen state requiring the application of an antifreezing agent.

散布開始判定・指示部７２では、路面状態が凍結状態であると判断された場合に、凍結防止剤の散布を開始すべきか否かを判断し、散布を開始すべきであると判断した場合には、散布開始指令を散布機構４０に出し、散布動作を行わせる。散布開始判定・指示部７２では、例えば、散布領域８２への前回の凍結防止剤の散布から指定時間が経過しているか否かを判別し、指定時間が経過している場合には直ちに凍結防止剤の散布動作の開始を指示し、指定時間が経過していない場合には当該指定時間の経過を待って散布動作の開始を指示する。凍結防止剤の散布履歴（散布日時等）、路面凍結判別用の温度閾値、指定時間等の情報は、ＲＯＭ６２あるいはＲＡＭ６３に形成した記憶部７３に記憶保持されており、ここから読み出される。 When it is determined that the road surface is frozen, the spraying start determination/instruction unit 72 determines whether or not to start spraying the antifreezing agent. issues a spraying start command to the spraying mechanism 40 to carry out the spraying operation. The spraying start determination/instruction unit 72, for example, determines whether or not a specified time has passed since the previous spraying of the antifreezing agent to the spraying area 82. If the specified time has passed, the antifreezing is immediately started. When the specified time has not passed, the start of the spraying operation is instructed after the specified time has elapsed. Information such as antifreezing agent spraying history (spraying date and time, etc.), temperature threshold for judging road surface freezing, specified time, etc. is stored in the storage unit 73 formed in the ROM 62 or RAM 63, and is read from there.

この代わりに、散布機制御部６０に凍結効果監視部を配置してもよい。凍結効果監視部では、前回の凍結防止剤の散布動作の終了から、散布領域８２の路面温度の変化を監視し、この変化に基づき散布領域８２に散布した凍結防止剤の散布効果が持続しているか否かを判断し、散布効果を示す値が設定値以下になった場合に、凍結防止剤の散布動作の開始を指示する。散布効果が持続しているか否かの判断は、路面温度と散布領域８２の外気温との関係の変化を監視し、この変化に基づき行うことも可能である。 Alternatively, the freeze effect monitoring section may be arranged in the spreader control section 60 . The antifreezing effect monitoring unit monitors changes in the road surface temperature in the spraying area 82 since the last spraying operation of the antifreezing agent was completed. If the value indicating the spraying effect becomes equal to or less than the set value, the start of the spraying operation of the antifreezing agent is instructed. It is also possible to monitor changes in the relationship between the road surface temperature and the outside air temperature in the spraying area 82 and to determine whether the spraying effect is continuing or not based on these changes.

また、散布開始判定・指示部７２において、障害物センサ５２を用いて、散布領域８２内に、人、車等の障害物が存在しないことを再度確認し、存在しない場合に、散布開始指示を出すようにしてもよい。この場合には、障害物センサ５２の検出範囲を、撮影範囲８３とは異なる範囲、あるいは一部のみが重複している範囲に設定してもよい。このように二重の確認を行うことで、人、車等に凍結防止剤を散布してしまうという弊害を確実に回避できる。 In addition, the spraying start determination/instruction unit 72 uses the obstacle sensor 52 to confirm again that there are no obstacles such as people or vehicles in the spraying area 82, and if there are no obstacles, the spraying start instruction is issued. You can put it out. In this case, the detection range of the obstacle sensor 52 may be set to a range different from the photographing range 83, or to a range that only partially overlaps. By double checking in this way, it is possible to reliably avoid the harmful effects of spraying the antifreezing agent on people, cars, and the like.

図５は、本例の定置式凍結防止剤散布装置３の凍結防止剤の散布制御動作の一例を纏めて示す概略フローチャートである。この図を参照して、散布動作の一例を説明すると、まず、散布機４のカメラ５６、５７は一定のサンプリング周期で駆動され、散布機制御部６０に路面撮影画像が取得される（ステップＳＴ１：路面撮影）。また、路面温度センサによって検出される、路面８１の撮影時における散布領域８２の路面温度、外気温が取得される（ステップＳＴ２：温度検出）。 FIG. 5 is a schematic flow chart collectively showing an example of the antifreezing agent spraying control operation of the stationary antifreezing agent spraying device 3 of the present embodiment. An example of the spraying operation will be described with reference to this figure. First, the cameras 56 and 57 of the sprayer 4 are driven at a constant sampling cycle, and a photographed road surface image is acquired by the sprayer controller 60 (step ST1). : Street photography). Further, the road surface temperature and the outside air temperature of the dispersion area 82 at the time of photographing the road surface 81 detected by the road surface temperature sensor are acquired (step ST2: temperature detection).

路面撮影画像から、路面に付した切り出し範囲指定用のラインマークの画像、路面８１に付されているセンターライン８４、路側帯のライン８５、８６の画像を抽出する。ラインマーク８７、センターライン８４、路側帯のライン８５、８６のそれぞれを全てを認識できる場合には、散布領域８２内に障害物が存在せず、路面８１に積雪がないと判断する（ステップＳＴ３：路面確認）。障害物等が確認された場合には散布動作を開始しない。 An image of a line mark attached to the road surface for designating an extraction range, a center line 84 attached to the road surface 81, and images of lines 85 and 86 of the roadside strip are extracted from the photographed road surface image. When the line mark 87, the center line 84, and the roadside strip lines 85 and 86 can all be recognized, it is determined that there are no obstacles within the scattering area 82 and that the road surface 81 is not covered with snow (step ST3). : check the road surface). When an obstacle or the like is confirmed, the spraying operation is not started.

障害物等が存在しない場合には、取得された路面撮影画像から、散布領域８２の指定範囲の画像部分を切り出す（ステップＳＴ４：画像切り出し）。散布領域８２に付されたラインマーク８７に沿って路面撮影画像を切り出し、可視光画像５６ａの切り出し画像５６ｂと、赤外線画像５７ａの切り出し画像５７ｂが得られる。 If there is no obstacle or the like, the image portion of the specified range of the scattering area 82 is cut out from the acquired road surface photographed image (step ST4: image cutout). A road surface photographed image is cut out along the line marks 87 attached to the scattering area 82 to obtain a cut-out image 56b of the visible light image 56a and a cut-out image 57b of the infrared image 57a.

次に、可視光画像５６ａの切り出し画像５６ｂについて、その平均輝度が算出され、平均輝度が一定値以上の場合には当該可視光画像の切り出し画像を選択し、一定値よりも低い場合には、切り出し画像として赤外線画像を選択する（ステップＳＴ５：画像選択）。 Next, the average brightness is calculated for the clipped image 56b of the visible light image 56a. If the average brightness is equal to or higher than a certain value, the clipped image of the visible light image is selected. An infrared image is selected as a clipped image (step ST5: image selection).

選択された切り出し画像ついて、ディープラーニングによって生成された学習済みモデルが実装された画像分類器７０５を用いて画像分類を行い、散布領域８２の散布面状態が、乾燥状態、湿潤または凍結状態、積雪状態、その他の状態の４つの状態のうちのいずれであるのかを判別する（ステップＳＴ６：路面状態判別）。 Image classification is performed on the selected clipped image using an image classifier 705 equipped with a trained model generated by deep learning. It is determined which one of the four states of the state and the other state (step ST6: road surface state determination).

散布面状態が湿潤または凍結状態であると判別された場合に、散布領域８２の路面温度が、設定されている温度閾値よりも低い場合に、散布面状態を、凍結防止剤の散布が必要な凍結状態であると判断する（ステップＳＴ７：路面凍結判別）。 If the road surface temperature in the spray area 82 is lower than the set temperature threshold when the spray surface condition is determined to be wet or frozen, the spray surface condition is determined to require antifreeze spraying. It is determined that the road surface is frozen (step ST7: Determination of frozen road surface).

路面の散布領域８２に障害物が存在せず、散布領域８２が凍結状態であると判別された場合に、路面８１の散布領域８２に凍結防止剤を散布する散布動作を開始するか否かを判断する（ステップＳＴ８：散布開始判定）。この散布開始の判定においては、散布領域８２への前回の凍結防止剤の散布から指定時間が経過しているか否かを判別し、指定時間が経過している場合には直ちに凍結防止剤の散布動作の開始を指示する（ステップＳＴ９）、指定時間が経過していない場合には当該指定時間の経過を待って散布動作の開始を指示する。散布動作の開始が指示されると散布機構４０が駆動されて路面の散布領域への凍結防止剤の散布動作が行われる。 Determining whether or not to start the spraying operation of spraying the antifreezing agent on the spraying area 82 of the road surface 81 when it is determined that there are no obstacles in the spraying area 82 of the road surface and the spraying area 82 is in a frozen state. Judgment (step ST8: spraying start judgment). In determining the start of spraying, it is determined whether or not a specified time has elapsed since the previous spraying of the antifreezing agent to the spraying area 82, and if the specified time has passed, the antifreezing agent is sprayed immediately. The start of the operation is instructed (step ST9). If the specified time has not elapsed, the start of the spraying operation is instructed after the specified time has elapsed. When the start of the spraying operation is instructed, the spraying mechanism 40 is driven to perform the spraying operation of the antifreezing agent to the spraying area of the road surface.

（その他の実施の形態）
（１）なお、本例の定置式凍結防止剤散布装置３には監視用通信ユニット８が付設されている。この監視用通信ユニット８を介して、管理サーバ２との間でデータの送受を行っている。これに加えて、監視用通信ユニット８は、例えば、設定されている位置の気象レーダデータを定期的に取得して、取得気象データに基づき、散布機制御部６０において、散布領域８２における気象状態、例えば、降雨、降雪状態を判断することも可能である。取得した気象情報と、路面温度との組み合わせから、凍結状態を判別するための凍結条件を設定しておき、凍結条件を満たす場合に、散布機構４０を駆動して散布を行わせることもできる。 (Other embodiments)
(1) A monitoring communication unit 8 is attached to the stationary antifreezing agent spraying device 3 of this embodiment. Data is transmitted and received to and from the management server 2 via this monitoring communication unit 8 . In addition to this, the monitoring communication unit 8, for example, periodically acquires weather radar data at a set position, and controls the weather conditions in the spraying area 82 in the sprayer controller 60 based on the acquired weather data. , for example, it is also possible to determine rain or snow conditions. It is also possible to set a freezing condition for determining a frozen state from a combination of acquired weather information and road surface temperature, and drive the spraying mechanism 40 to spray when the freezing condition is satisfied.

（２）また、監視用通信ユニット８を介して、近隣にある定置式凍結防止剤散布装置３との間で、路面状況、気象情報、路面温度、散布履歴などについてデータ連携を行うことも可能である。 (2) In addition, it is also possible to perform data linkage with the nearby stationary anti-freezing agent spraying device 3 via the monitoring communication unit 8 regarding road surface conditions, weather information, road surface temperature, spraying history, etc. is.

１ 凍結防止剤散布システム
２ 管理サーバ
３、３（１）、３（２）、３（３） 定置式凍結防止剤散布装置
４ 散布機
８ 監視用通信ユニット
９（１） 通信端末
９（２） 通信用携帯端末
１０ 通信ネットワーク
４０ 散布機構
４１ 本体ケース
４２ 警告灯
４３ 散布口
４４ 開閉ドア機構
４４ａ 開閉ドア
４４ｂ 駆動モータ
４５ ホッパ
４６ 供給口
４７ 円盤回転式散布ユニット
４７ｂ 駆動モータ
４８ シャッタ機構
４８ａ シャッタ板
４８ｂ 駆動モータ
４９ 駆動用バッテリ電源
５０ 検出部
５１ａ 外気温センサ
５１ｂ 路面温度センサ
５２ 障害物センサ
５３ ドアセンサ
５４ シャッタ開度センサ
５５ 散布剤残量センサ
５６、５７ カメラ
５６ａ 可視光画像
５６ｂ、５７ｂ 切り取り画像
５７ａ 赤外線画像
６０ 散布機制御部
６１ ＣＰＵ
６２ ＲＯＭ
６３ ＲＡＭ
６４ 入力インタフェース
６５ 出力インタフェース
６６ バス
６７ 入力部
６７ａ 補充ボタン
６８ 通信用入出力インタフェース
７０ 画像処理部
７１ 路面凍結判別部
７２ 散布開始判定・指示部
７３ 記憶部
８０ 道路
８１ 路面
８２ 散布領域
８３ 撮影範囲
８４ センターライン
８５、８６ ライン
８７ ラインマーク
７０１ 路面確認部
７０２ 画像切り出し部
７０３ 画像選択部
７０４ 路面状態判別部
７０５ 画像分類器 1 Antifreezing agent spraying system 2 Management servers 3, 3 (1), 3 (2), 3 (3) Stationary antifreezing agent spraying device 4 Spreader 8 Monitoring communication unit 9 (1) Communication terminal 9 (2) Portable communication terminal 10 Communication network 40 Sprinkling mechanism 41 Main body case 42 Warning light 43 Sprinkling port 44 Open/close door mechanism 44a Open/close door 44b Drive motor 45 Hopper 46 Supply port 47 Disk rotating sprinkling unit 47b Drive motor 48 Shutter mechanism 48a Shutter plate 48b Drive motor 49 Drive battery power supply 50 Detector 51a Outside air temperature sensor 51b Road surface temperature sensor 52 Obstacle sensor 53 Door sensor 54 Shutter opening sensor 55 Spray agent remaining amount sensor 56, 57 Camera 56a Visible light image 56b, 57b Cut image 57a Infrared Image 60 Spreader control unit 61 CPU
62 ROMs
63 RAM
64 Input interface 65 Output interface 66 Bus 67 Input unit 67a Replenishment button 68 Communication input/output interface 70 Image processing unit 71 Road surface freeze determination unit 72 Spray start determination/instruction unit 73 Storage unit 80 Road 81 Road surface 82 Spray area 83 Shooting range 84 Center lines 85, 86 Line 87 Line mark 701 Road surface confirmation unit 702 Image clipping unit 703 Image selection unit 704 Road surface condition determination unit 705 Image classifier

Claims (14)

凍結防止剤が散布される散布領域を含む路面の画像を撮影する路面撮影工程と、
前記路面の撮影時における前記散布領域の路面温度を測定する路面温度測定工程と、
取得された撮影画像から、前記散布領域内の指定範囲の画像部分を切り出す画像切り出し工程と、
前記撮影画像から切り出された切り出し画像を、ディープラーニングによって構築された学習済みモデルを備えた画像分類器を用いて画像分類を行い、前記散布領域の路面状態が、乾燥状態、湿潤または凍結状態、積雪状態およびその他の状態の４つの状態のいずれであるのかを判別する路面状態判別工程と、
前記路面状態が前記湿潤または凍結状態であると判別された場合に、前記散布領域の前記路面温度が、設定されている閾値よりも低い場合に、前記路面状態を、前記凍結防止剤の散布が必要な凍結状態であると判断する路面凍結判別工程と、
を有しており、
前記路面撮影工程では、前記撮影画像として、可視光画像および赤外線画像を取得し、
前記画像切り出し工程では、前記可視光画像および前記赤外線画像のそれぞれから画像の切り出しを行い、
前記路面状態判別工程では、前記学習済みモデルとして可視光画像用学習済みモデルと赤外線画像用学習済みモデルが組み込まれた前記画像分類器を用いて、前記可視光画像および前記赤外線画像のそれぞれの画像分類を行い、
前記路面凍結判別工程では、前記可視光画像および前記赤外線画像のいずれか一方において前記路面状態が前記湿潤または凍結状態であると判別された場合に、前記路面温度に基づき、前記凍結状態であるか否かの判断を行う
凍結防止剤の散布制御方法。 A road surface photographing step of photographing an image of the road surface including the sprayed area where the antifreezing agent is sprayed;
a road surface temperature measuring step of measuring the road surface temperature of the dispersion area when photographing the road surface;
an image clipping step of clipping an image portion of a specified range within the scatter area from the acquired photographed image;
Image classification is performed on the clipped image clipped from the captured image using an image classifier equipped with a trained model constructed by deep learning, and the road surface state of the spray area is dry, wet or frozen. a road surface state determination step of determining which of the four states of the snow cover state and other states;
When the road surface condition is determined to be the wet or frozen condition and the road surface temperature in the spraying area is lower than a set threshold value, the antifreeze agent is not sprayed. A frozen road surface determination step for determining that the frozen state is required;
and
In the road surface photographing step, a visible light image and an infrared image are obtained as the photographed image,
In the image clipping step, images are clipped from each of the visible light image and the infrared image,
In the road surface condition determination step, the image classifier in which the trained model for visible light images and the trained model for infrared images are incorporated as the trained models are used to classify each image of the visible light image and the infrared image. do the classification,
In the frozen road surface determination step, when the road surface state is determined to be the wet or frozen state in either the visible light image or the infrared image, whether the road surface is in the frozen state is determined based on the road surface temperature. make a decision whether or not
A method for controlling the spraying of an antifreeze agent. 前記路面状態判別工程では、前記可視光画像の平均輝度を算出し、前記平均輝度が一定値以上の場合には前記可視光画像の画像分類を行い、前記一定値よりも低い場合には、前記赤外線画像の画像分類を行う
請求項１に記載の凍結防止剤の散布制御方法。 In the road surface condition determination step, the average luminance of the visible light image is calculated, and if the average luminance is equal to or higher than a predetermined value, the visible light image is classified. Perform image classification of infrared images
The method for controlling the spraying of the antifreezing agent according to claim 1. 前記路面撮影工程と前記画像切り出し工程の間において、路面確認工程を行い、
この路面確認工程では、
前記撮影画像から、前記路面に付した切り出し範囲指定用のラインマークの画像、または、前記路面に付されているセンターラインあるいは路側帯のラインを認識し、
前記撮影画像から、前記ラインマーク、または、前記センターラインあるいは前記路側帯の全てを認識できる場合には、前記散布領域内に障害物が存在しないと判断する
請求項１または２に記載の凍結防止剤の散布制御方法。 performing a road surface confirmation step between the road surface photographing step and the image cutout step;
In this road surface confirmation process,
recognizing from the photographed image an image of a line mark attached to the road surface for specifying an extraction range, or a center line or roadside strip line attached to the road surface;
If all of the line marks, the center line, or the roadside strip can be recognized from the photographed image, it is determined that no obstacle exists within the spray area.
The method for controlling the spraying of the antifreezing agent according to claim 1 or 2. 凍結防止剤が散布される散布領域を含む路面の画像を撮影する路面撮影工程と、
前記路面の撮影時における前記散布領域の路面温度を測定する路面温度測定工程と、
取得された撮影画像から、前記散布領域内の指定範囲の画像部分を切り出す画像切り出し工程と、
前記撮影画像から切り出された切り出し画像を、ディープラーニングによって構築された学習済みモデルを備えた画像分類器を用いて画像分類を行い、前記散布領域の路面状態が、乾燥状態、湿潤または凍結状態、積雪状態およびその他の状態の４つの状態のいずれであるのかを判別する路面状態判別工程と、
前記路面状態が前記湿潤または凍結状態であると判別された場合に、前記散布領域の前記路面温度が、設定されている閾値よりも低い場合に、前記路面状態を、前記凍結防止剤の散布が必要な凍結状態であると判断する路面凍結判別工程と、
を有しており、
更に、
前記路面撮影工程と前記画像切り出し工程の間において、路面確認工程を行い、
この路面確認工程では、
前記撮影画像から、前記路面に付した切り出し範囲指定用のラインマークの画像、または、前記路面に付されているセンターラインあるいは路側帯のラインを認識し、
前記撮影画像から、前記ラインマーク、または、前記センターラインあるいは前記路側帯の全てを認識できる場合には、前記散布領域内に障害物が存在しないと判断する
ことを特徴とする凍結防止剤の散布制御方法。 A road surface photographing step of photographing an image of the road surface including the sprayed area where the antifreezing agent is sprayed;
a road surface temperature measuring step of measuring the road surface temperature of the dispersion area when photographing the road surface;
an image clipping step of clipping an image portion of a specified range within the scatter area from the acquired photographed image;
Image classification is performed on the clipped image clipped from the captured image using an image classifier equipped with a trained model constructed by deep learning, and the road surface state of the spray area is dry, wet or frozen. a road surface state determination step of determining which of the four states of the snow cover state and other states;
When the road surface condition is determined to be the wet or frozen condition and the road surface temperature in the spraying area is lower than a set threshold value, the antifreeze agent is not sprayed. A frozen road surface determination step for determining that the frozen state is required;
and
Furthermore,
performing a road surface confirmation step between the road surface photographing step and the image cutout step;
In this road surface confirmation process,
recognizing from the photographed image an image of a line mark attached to the road surface for specifying an extraction range, or a center line or roadside strip line attached to the road surface;
If all of the line marks, the center line, or the roadside strip can be recognized from the photographed image, it is determined that no obstacle exists within the spray area.
A method for controlling the spraying of an antifreezing agent , characterized by : 前記路面確認工程において、前記ラインマークの画像認識と共に、距離センサを用いて前記散布領域内の前記障害物が存在しないことを確認する
請求項３または４に記載の凍結防止剤の散布制御方法。 5. The antifreezing agent spraying control method according to claim 3, wherein in said road surface confirmation step, along with image recognition of said line mark, a distance sensor is used to confirm that said obstacle does not exist within said spraying area. 前記切り出し範囲指定用の前記ラインマークの形状は、円形、楕円形または多角形であり、
前記画像切り出し工程では、前記ラインマークに囲まれた領域の画像を切り取り画像として抽出する
請求項３または４に記載の凍結防止剤の散布制御方法。 The shape of the line mark for specifying the extraction range is circular, elliptical or polygonal,
5. The antifreezing agent dispersion control method according to claim 3 , wherein in the image clipping step, an image of a region surrounded by the line marks is extracted as a clipped image. 前記路面の前記散布領域に障害物が存在せず、前記散布領域が前記凍結状態であると判別された場合に、前記路面の前記散布領域に前記凍結防止剤を散布する散布工程を行う
請求項１ないし６のうちのいずれか一つの項に記載の凍結防止剤の散布制御方法。 A spraying step of spraying the antifreezing agent on the spraying area of the road surface when it is determined that there is no obstacle in the spraying area of the road surface and the spraying area is in the frozen state. 7. The method for controlling the spraying of the antifreeze agent according to any one of items 1 to 6. 凍結防止剤が散布される散布領域を含む路面の画像を撮影する路面撮影工程と、
前記路面の撮影時における前記散布領域の路面温度を測定する路面温度測定工程と、
取得された撮影画像から、前記散布領域内の指定範囲の画像部分を切り出す画像切り出し工程と、
前記撮影画像から切り出された切り出し画像を、ディープラーニングによって構築された学習済みモデルを備えた画像分類器を用いて画像分類を行い、前記散布領域の路面状態が、乾燥状態、湿潤または凍結状態、積雪状態およびその他の状態の４つの状態のいずれであるのかを判別する路面状態判別工程と、
前記路面状態が前記湿潤または凍結状態であると判別された場合に、前記散布領域の前記路面温度が、設定されている閾値よりも低い場合に、前記路面状態を、前記凍結防止剤の散布が必要な凍結状態であると判断する路面凍結判別工程と、
前記路面の前記散布領域に障害物が存在せず、前記散布領域が前記凍結状態であると判別された場合に、前記路面の前記散布領域に前記凍結防止剤を散布する散布工程と、
を有しており、
更に、
前記路面凍結判別工程において前記凍結状態であると判別された場合に行われる散布開始判定工程を有しており、
この散布開始判定工程では、
前記散布領域への前回の凍結防止剤の散布から指定時間が経過しているか否かを判別し、
前記指定時間が経過している場合には直ちに前記凍結防止剤の散布動作の開始を指示し、
前記散布工程では、前記散布動作の開始の指示を受けて、前記凍結防止剤の散布動作を行う
ことを特徴とする凍結防止剤の散布制御方法。 A road surface photographing step of photographing an image of the road surface including the sprayed area where the antifreezing agent is sprayed;
a road surface temperature measuring step of measuring the road surface temperature of the dispersion area when photographing the road surface;
an image clipping step of clipping an image portion of a specified range within the scatter area from the acquired photographed image;
Image classification is performed on the clipped image clipped from the captured image using an image classifier equipped with a trained model constructed by deep learning, and the road surface state of the spray area is dry, wet or frozen. a road surface state determination step of determining which of the four states of the snow cover state and other states;
When the road surface condition is determined to be the wet or frozen condition and the road surface temperature in the spraying area is lower than a set threshold value, the antifreeze agent is not sprayed. A frozen road surface determination step for determining that the frozen state is required;
a spraying step of spraying the antifreezing agent on the spraying area of the road surface when it is determined that there is no obstacle in the spraying area of the road surface and the spraying area is in the frozen state;
and
Furthermore,
a spraying start determination step that is performed when the frozen road surface is determined to be in the frozen state in the road surface freeze determination step;
In this spraying start determination step,
Determining whether a specified time has passed since the previous antifreezing agent was sprayed to the spraying area,
instructing to start spraying the antifreezing agent immediately when the specified time has passed;
In the spraying step, the antifreeze agent is sprayed in response to an instruction to start the spraying operation.
A method for controlling the spraying of an antifreezing agent , characterized by : 凍結防止剤が散布される散布領域を含む路面の画像を撮影する路面撮影工程と、
前記路面の撮影時における前記散布領域の路面温度を測定する路面温度測定工程と、
取得された撮影画像から、前記散布領域内の指定範囲の画像部分を切り出す画像切り出し工程と、
前記撮影画像から切り出された切り出し画像を、ディープラーニングによって構築された学習済みモデルを備えた画像分類器を用いて画像分類を行い、前記散布領域の路面状態が、乾燥状態、湿潤または凍結状態、積雪状態およびその他の状態の４つの状態のいずれであるのかを判別する路面状態判別工程と、
前記路面状態が前記湿潤または凍結状態であると判別された場合に、前記散布領域の前記路面温度が、設定されている閾値よりも低い場合に、前記路面状態を、前記凍結防止剤の散布が必要な凍結状態であると判断する路面凍結判別工程と、
前記路面の前記散布領域に障害物が存在せず、前記散布領域が前記凍結状態であると判別された場合に、前記路面の前記散布領域に前記凍結防止剤を散布する散布工程と、
を有しており、
更に、
前記路面凍結判別工程において前記凍結状態であると判別された場合に行われる散布開始判定工程と、
前記散布工程における前記凍結防止剤の散布動作の終了から、前記散布領域の前記路面温度の変化、または、前記路面温度と前記散布領域の外気温との関係の変化を監視し、前記変化に基づき前記散布領域に散布した前記凍結防止剤の散布効果が持続しているか否かを判断する散布効果監視工程と、
を有しており、
前記散布開始判定工程では、前記散布効果を示す値が設定値以下になった場合に、前記凍結防止剤の散布動作の開始を指示し、
前記散布工程では、前記散布動作の開始の指示を受けて、前記凍結防止剤の散布動作を行う
ことを特徴とする凍結防止剤の散布制御方法。 A road surface photographing step of photographing an image of the road surface including the sprayed area where the antifreezing agent is sprayed;
a road surface temperature measuring step of measuring the road surface temperature of the dispersion area when photographing the road surface;
an image clipping step of clipping an image portion of a specified range within the scatter area from the acquired photographed image;
Image classification is performed on the clipped image clipped from the captured image using an image classifier equipped with a trained model constructed by deep learning, and the road surface state of the spray area is dry, wet or frozen. a road surface state determination step of determining which of the four states of the snow cover state and other states;
When the road surface condition is determined to be the wet or frozen condition and the road surface temperature in the spraying area is lower than a set threshold value, the antifreeze agent is not sprayed. A frozen road surface determination step for determining that the frozen state is required;
a spraying step of spraying the antifreezing agent on the spraying area of the road surface when it is determined that there is no obstacle in the spraying area of the road surface and the spraying area is in the frozen state;
and
Furthermore,
a spraying start determination step that is performed when the frozen road surface is determined to be in the frozen state in the road surface freeze determination step;
From the end of the antifreezing agent spraying operation in the spraying step, the change in the road surface temperature in the spraying area or the change in the relationship between the road surface temperature and the outside air temperature in the spraying area is monitored, and based on the change a spraying effect monitoring step of determining whether the spraying effect of the antifreezing agent sprayed in the spraying area is sustained;
and
In the spraying start determination step, when the value indicating the spraying effect is equal to or less than a set value, instructing the start of spraying operation of the antifreeze agent;
In the spraying step, the antifreeze agent is sprayed in response to an instruction to start the spraying operation.
A method for controlling the spraying of an antifreezing agent , characterized by : 凍結防止剤が散布される散布領域を含む路面の画像を撮影するカメラと、
前記路面の撮影時における前記散布領域の路面温度を測定する路面温度センサと、
コンピュータから構成される散布機制御部と、
を有しており、
前記散布機制御部は、
前記カメラから取得する撮影画像から、前記散布領域の路面状態を判別する画像処理部と、
前記画像処理部の判別結果と前記路面温度とに基づき、前記路面状態が凍結状態であるか否かを判別する路面凍結判別部と、
を備えており、
前記画像処理部は、
前記散布領域を含む指定範囲の画像部分を切り出す画像切り出し部と、
前記撮影画像から切り出された切り出し画像を、ディープラーニングによって構築された学習済みモデルを備えた画像分類器を用いて画像分類を行い、前記散布領域の散布面状態が、乾燥状態、湿潤または凍結状態、積雪状態およびその他の状態の４つの状態のいずれであるのかを判別する路面状態判別部と、
を備えており、
前記路面凍結判別部は、前記路面状態が前記湿潤または凍結状態であると判別された場合に、前記路面温度が、予め設定されている閾値よりも低い場合に、前記路面状態を、前記凍結防止剤の散布が必要な前記凍結状態であると判断し、
前記カメラは、前記撮影画像として、可視光画像および赤外線画像を取得し、
前記画像切り出し部は、前記可視光画像および前記赤外線画像のそれぞれから画像の切り出しを行い、
前記路面状態判別部は、前記学習済みモデルとして可視光画像用学習済みモデルと赤外線画像用学習済みモデルが組み込まれた前記画像分類器を用いて、前記可視光画像および前記赤外線画像のそれぞれの画像分類を行い、
前記路面凍結判別部では、前記可視光画像および前記赤外線画像のいずれか一方において前記散布面状態が前記湿潤または凍結状態であると判別された場合に、前記路面温度に基づき、前記凍結状態であるか否かの判別を行う
ことを特徴とする定置式凍結防止剤散布装置。 a camera that takes an image of the road surface including the application area where the antifreeze is applied;
a road surface temperature sensor that measures the road surface temperature of the dispersion area when the road surface is photographed;
a spreader controller comprising a computer;
and
The spreader control unit is
an image processing unit that determines the road surface condition of the scattering area from the image captured by the camera;
a frozen road surface determination unit that determines whether the road surface is in a frozen state based on the determination result of the image processing unit and the road surface temperature;
and
The image processing unit
an image clipping unit for clipping an image portion of a specified range including the scatter area;
Image classification is performed on the clipped image clipped from the captured image using an image classifier equipped with a trained model constructed by deep learning, and the spray surface state of the spray area is a dry state, a wet state, or a frozen state. , a road surface state determination unit that determines which of four states, snow cover state and other states,
and
If the road surface temperature is lower than a preset threshold value when the road surface condition is determined to be the wet or frozen condition, the road surface freeze determination unit determines the road surface condition as the antifreeze condition. Judging that the frozen state requires spraying of the agent ,
The camera acquires a visible light image and an infrared image as the captured image,
The image clipping unit clips an image from each of the visible light image and the infrared image,
The road surface condition determination unit uses the image classifier in which a trained model for visible light images and a trained model for infrared images are incorporated as the trained models, and classifies each image of the visible light image and the infrared image. do the classification,
The frozen road surface discrimination unit determines that the sprayed surface state is the wet or frozen state in either the visible light image or the infrared image, and the frozen state is determined based on the road surface temperature. determine whether or not
A stationary antifreezing agent spraying device characterized by: 前記カメラは、前記撮影画像として、可視光画像および赤外線画像を取得し、
前記画像切り出し部は、前記可視光画像および前記赤外線画像のそれぞれから画像の切り出しを行い、
前記画像処理部は、前記可視光画像の平均輝度を算出し、前記平均輝度が一定値以上の場合には前記可視光画像を選択し、前記一定値よりも低い場合には前記赤外線画像を選択する画像選択部を備え、
前記路面状態判別部は、前記可視光画像および前記赤外線画像のうち選択された画像にについて画像分類を行う
請求項１０に記載の定置式凍結防止剤散布装置。 The camera acquires a visible light image and an infrared image as the captured image,
The image clipping unit clips an image from each of the visible light image and the infrared image,
The image processing unit calculates the average brightness of the visible light image, selects the visible light image when the average brightness is equal to or higher than a certain value, and selects the infrared image when the average brightness is lower than the certain value. and an image selection unit that
The road surface condition determination unit performs image classification on an image selected from the visible light image and the infrared image.
11. The stationary antifreeze agent spraying device according to claim 10. 前記散布領域の路面上に付された切り出し範囲指定用のラインマークを備えており、
前記散布機制御部は、前記撮影画像から前記ラインマークを抽出し、抽出結果に基づき前記散布領域内の路面上に障害物が存在するか否かを判断する路面確認部を備えており、
前記画像切り出し部は、前記ラインマークに囲まれた領域の画像を切り取り画像として抽出する
請求項１０または１１に記載の定置式凍結防止剤散布装置。 A line mark for specifying a cutout range is provided on the road surface of the scattering area,
The spreader control unit includes a road surface confirmation unit that extracts the line marks from the photographed image and determines whether or not an obstacle exists on the road surface within the dispersion area based on the extraction result,
The stationary antifreezing agent spraying device according to claim 10 or 11 , wherein the image clipping section extracts an image of the area surrounded by the line marks as a clipped image . 前記散布機制御部は、凍結防止剤の散布の開始の可否を判断する散布開始判定部を備えており、
前記散布開始判定部は、
前記散布領域の路面上に障害物がなく、かつ、前記路面状態が前記凍結状態であると判別された場合に、
前記散布領域への前回の凍結防止剤の散布から指定時間が経過しているか否かを判別し、
前記指定時間が経過している場合には直ちに前記凍結防止剤の散布動作の開始を指示する請求項１２に記載の定置式凍結防止剤散布装置。 The sprayer control unit includes a spraying start determination unit that determines whether to start spraying the antifreezing agent,
The spraying start determination unit
When it is determined that there are no obstacles on the road surface of the dispersion area and the road surface state is the frozen state,
Determining whether a specified time has passed since the previous antifreezing agent was sprayed to the spraying area,
13. The stationary antifreezing agent spraying device according to claim 12 , wherein when the specified time has passed, the instruction to start the spraying operation of the antifreezing agent is given immediately . 前記路面の周囲の外気温を測定する外気温センサを有しており、
前記散布機制御部は、
前記散布領域の前記路面温度の変化、または、前記路面温度と前記外気温との関係の変化を監視し、前記変化に基づき前記散布領域に散布した前記凍結防止剤の散布効果が持続しているか否かを判断する散布効果監視部と、
凍結防止剤の散布の開始の可否を判断する散布開始判定部と、
を備えており、
前記散布開始判定部は、前記散布領域の路面上に障害物がなく、かつ、前記路面状態が前記凍結状態であると判別された場合に、前記散布効果を示す値が設定値以下になると、前記凍結防止剤の散布動作の開始を指示する請求項１３に記載の定置式凍結防止剤散布装置。 Having an outside temperature sensor for measuring the outside temperature around the road surface,
The spreader control unit is
Changes in the road surface temperature in the spraying area or changes in the relationship between the road surface temperature and the outside air temperature are monitored, and whether the spraying effect of the antifreezing agent sprayed in the spraying area is sustained based on the change a spraying effect monitoring unit for determining whether or not
a spraying start determination unit that determines whether to start spraying the antifreezing agent;
and
When it is determined that there are no obstacles on the road surface in the spraying area and the road surface condition is the frozen condition, the spraying start determining unit determines that when the value indicating the spraying effect becomes equal to or less than a set value, 14. The stationary antifreeze agent spraying device according to claim 13, which instructs the start of the antifreeze agent spraying operation .
JP2019053866A 2019-03-20 2019-03-20 Antifreezing agent spraying control method and stationary antifreezing agent spraying device Active JP7249589B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019053866A JP7249589B2 (en) 2019-03-20 2019-03-20 Antifreezing agent spraying control method and stationary antifreezing agent spraying device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019053866A JP7249589B2 (en) 2019-03-20 2019-03-20 Antifreezing agent spraying control method and stationary antifreezing agent spraying device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020153166A JP2020153166A (en) 2020-09-24
JP7249589B2 true JP7249589B2 (en) 2023-03-31

Family

ID=72558077

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019053866A Active JP7249589B2 (en) 2019-03-20 2019-03-20 Antifreezing agent spraying control method and stationary antifreezing agent spraying device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7249589B2 (en)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001279637A (en) 2000-03-31 2001-10-10 Maeda Seisakusho Co Ltd Method of spraying antifreezing agent
JP2014191276A (en) 2013-03-28 2014-10-06 Sumitomo Electric Ind Ltd Laser transmission fiber and manufacturing method therefor
JP2017125809A (en) 2016-01-15 2017-07-20 株式会社リコー Information processing apparatus, information processing system, and program
JP2018066136A (en) 2016-10-18 2018-04-26 北海道瓦斯株式会社 Snow melting controller, neural network learning method, snow melting control method, and snow melting control program
JP2018073049A (en) 2016-10-27 2018-05-10 株式会社リコー Image recognition device, image recognition system, and image recognition method
JP2018128265A (en) 2017-02-06 2018-08-16 株式会社リコー Server device, distinction program and distinction system

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3105771B2 (en) * 1995-10-06 2000-11-06 株式会社前田製作所 Antifreeze sprayer
JP2972173B2 (en) * 1998-02-17 1999-11-08 社団法人 雪センター Road surface freezing prevention method, road surface information movement collection system, and road surface freezing prevention device

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001279637A (en) 2000-03-31 2001-10-10 Maeda Seisakusho Co Ltd Method of spraying antifreezing agent
JP2014191276A (en) 2013-03-28 2014-10-06 Sumitomo Electric Ind Ltd Laser transmission fiber and manufacturing method therefor
JP2017125809A (en) 2016-01-15 2017-07-20 株式会社リコー Information processing apparatus, information processing system, and program
JP2018066136A (en) 2016-10-18 2018-04-26 北海道瓦斯株式会社 Snow melting controller, neural network learning method, snow melting control method, and snow melting control program
JP2018073049A (en) 2016-10-27 2018-05-10 株式会社リコー Image recognition device, image recognition system, and image recognition method
JP2018128265A (en) 2017-02-06 2018-08-16 株式会社リコー Server device, distinction program and distinction system

Also Published As

Publication number Publication date
JP2020153166A (en) 2020-09-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11891023B1 (en) Using camera data to manage a vehicle parked outside in cold climates
KR102034027B1 (en) System and method for automatically spreading liquid snow removal for road having black ice removal function
CN108615321B (en) Security pre-warning system and method based on radar detecting and video image behavioural analysis
CN110796834B (en) Vehicle flooding alarm method and system, vehicle and readable storage medium
WO2021253961A1 (en) Intelligent visual perception system
KR101844507B1 (en) Monitoring Service System with apparatus for Monitoring Combined with Thermal Infrared Temperature Array Sensor and Image Camera
EP1703437A2 (en) Monitoring system, monitoring device and method, recording medium, and program
JP6155032B2 (en) Shooting system
CN209993060U (en) Electronic fence linkage system based on internet of things technology
CN107742422A (en) Road vehicle monitoring system violating the regulations and its method
US20190008019A1 (en) Method of controlling a light intensity of a light source in a light network
CN109167929A (en) Adjusting method, device and the electronic equipment of in-vehicle camera parameter
JP7249589B2 (en) Antifreezing agent spraying control method and stationary antifreezing agent spraying device
WO2015055737A1 (en) Method and system for determining a reflection property of a scene
KR20200086015A (en) Situation linkage type image analysis device
KR102025354B1 (en) Danger vehicle warning device and operation method thereof
CN114511978B (en) Intrusion early warning method, device, vehicle and computer readable storage medium
KR20220129243A (en) System for auto control of snow removal device
CN105513372B (en) The anti-capture recognition methods for clapping device vehicle of car plate is installed
KR101667350B1 (en) Security system capable of cctv camera and light
CN108537127B (en) Vehicle on-site identification system
US20150323661A1 (en) Method and device for monitoring an immobile space region
CN105939464A (en) Intelligent vehicle-mounted monitoring system and safety monitoring method thereof
KR101146726B1 (en) Heat island measurement and monitering system
US11854270B1 (en) Vehicle off-guard monitoring system

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220131

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20221019

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221025

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221213

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230221

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230310

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7249589

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150