JP7306417B2 - 検知装置および積載率推定システム - Google Patents

Description

本開示は、荷室を備えた車両で用いられる検知装置および積載率推定システムに関する。

従来、荷物が積み込まれる荷室を備えた車両が知られている。また、荷室の開口部に設けられた扉（以下、荷室扉ともいう）の開き角を検知するセンサが知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開平４－２９２７７２号公報

しかしながら、上述したセンサは、荷室扉が開閉されたときに衝撃を受けやすい位置（例えば、荷室扉周辺）に限定して設けられるため、センサ自体やセンサに接続される配線の耐久性および安定性が低下するおそれがある。また、センサが荷室扉周辺に設けられると、荷室扉周辺の設計の自由度が低下する。

本開示の一態様の目的は、耐久性高く荷室扉の開き角を安定的に検知できるとともに、荷室扉周辺の設計自由度の低下を抑制できる検知装置および積載率推定システムを提供することである。

本開示の一態様に係る検知装置は、荷室に設置されているカメラから、開状態である荷室扉の一部が撮影された１つの画像を取得し、前記１つの画像において前記荷室扉に相当する部分である扉相当部分を認識する認識部と、前記扉相当部分と、基準部分とがなす角度を前記荷室扉の開き角として算出する算出部と、を有する。

本開示の一態様に係る積載率推定システムは、荷室に設置されているカメラから、開状態である荷室扉の一部が撮影された１つの画像を取得し、前記１つの画像において前記荷室扉に相当する部分である扉相当部分を認識する認識部と、前記扉相当部分と、基準部分とがなす角度を前記荷室扉の開き角として算出する算出部と、前記開き角が予め定められた閾値以下になった場合、前記荷室扉が閉状態であると判定する判定部と、を備えた検知装置と、前記判定部によって前記荷室扉が閉状態であると判定された場合に、前記荷室扉を備えた車両の積載率を推定する積載率推定装置と、を有する。

本開示によれば、耐久性高く荷室扉の開き角を安定的に検知できるとともに、荷室扉周辺の設計自由度の低下を抑制できる。

本開示の実施の形態に係る車両を模式的に示す側面図 本開示の実施の形態に係る扉を模式的に示す正面図 本開示の実施の形態に係る積載率推定システムの構成の一例を示すブロック図 本開示の実施の形態に係る荷室後方画像の一例を模式的に示す図 本開示の実施の形態に係る扉相当部分、上端部相当部分、開き角の一例を模式的に示す図 本開示の実施の形態に係る検知装置の動作の一例を示すフローチャート 本開示の変形例に係る車両を模式的に示す側面図 本開示の変形例に係る荷室後方画像の一例を模式的に示す図

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、各図において共通する構成要素については同一の符号を付し、それらの説明は適宜省略する。

まず、本実施の形態の車両Ｖについて、図１を用いて説明する。図１は、車両Ｖを模式的に示す側面図である。

図１に示すように、車両Ｖは、キャブ１および荷室２を備えたトラックである。なお、車両Ｖは、トラックに限定されず、他の車種であってもよい。

荷室２は、例えば箱型であり、その後方側面に開口部（図示略。以下同様）を有する。その開口部を介して、荷物の積み込みや荷下ろしが行われる。なお、図１において、荷室２内における積み荷の図示は省略している（図７も同様）。

荷室２の後方には、開口部の位置に対応するように、開閉自在な扉３（荷室扉の一例）が設けられている。上端部２ａは、荷室２の後面（開口部が設けられた面）における上端部である。

ここで、図２を用いて、扉３について説明する。図２は、扉３を模式的に示す正面図である。

図２に示すように、扉３は、右扉３ａおよび左扉３ｂを有する、両開きタイプ（観音開きタイプと言ってもよい）の扉である。図２は、右扉３ａおよび左扉３ｂが閉まっている状態（以下、閉状態ともいう）を示している。

右扉３ａおよび左扉３ｂは、それぞれ、鉛直方向（荷室２の高さ方向と言ってもよい）を軸として回転する。より具体的には、右扉３ａおよび左扉３ｂは、それぞれ、荷室２の後面（開口部が設けられた面）における左右の端部（点線ｂ参照）を鉛直方向の軸として、開口部の中央（点線ａ参照）から左右方向（矢印Ａ参照）に回転して開く。

以上、扉３について説明した。以下、図１の説明に戻る。

車両Ｖにおいて、荷室２の後方の上面には、車両Ｖの外部かつ後方（具体的には、扉３の外側付近）を撮影するカメラ４が設けられている。カメラ４は、開状態となった扉３の一部（具体的には、右扉３ａおよび左扉３ｂそれぞれの上面部）を撮影できるように設けられている。なお、カメラ４の設置位置は、図１に示す位置に限定されない。

カメラ４は、撮影により得られた荷室２の後方の画像（以下、荷室後方画像という）を、後述する検知装置１００（図３参照）へ送信する。荷室後方画像の詳細については、図４を用いて後述する。

図１では図示は省略するが、荷室２内には、深度センサが設けられている。深度センサは、それ自身から人や物体までの距離を二次元的に計測可能なセンサである。深度センサの検知結果は、後述する積載率推定装置２００（図３参照）へ出力される。

また、図１では図示は省略するが、車両Ｖには、さらに、後述する検知装置１００および積載率推定装置２００（図３参照）が搭載されている。

以上、車両Ｖについて説明した。

次に、本実施の形態の積載率推定システムＳについて、図３を用いて説明する。図３は、積載率推定システムＳの構成例を示すブロック図である。

図３に示す積載率推定システムＳは、図１に示した車両Ｖに搭載される。

図３に示すように、積載率推定システムＳは、図１に示したカメラ４のほかに、検知装置１００および積載率推定装置２００を有する。

図示は省略するが、検知装置１００および積載率推定装置２００は、それぞれ、ハードウェアとして、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、コンピュータプログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）を有する。以下に説明する各装置の機能は、ＣＰＵがＲＯＭから読み出したコンピュータプログラムをＲＡＭにて実行することにより実現される。例えば、検知装置１００および積載率推定装置２００は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）で実現されてもよい。

積載率推定装置２００は、深度センサの検知結果に基づいて、積載率の推定を行う装置である。積載率とは、車両Ｖの最大積載体積に対する、荷室２内に配置された積み荷の体積の割合である。

積載率推定装置２００で行われる積載率の推定方法は、公知の技術を適用できる。公知の技術としては、例えば、特開２００３－３５５２７号公報、＜URL：https://creanovo.de/portfolio/wabco-cargocam/＞、＜URL：https://www.ncos.co.jp/news/news_210113.html＞等に開示された方法が挙げられるが、それらに限定されない。

積載率推定装置２００は、検知装置１００から、扉３が閉状態である旨を示す情報を受け取った場合に、積載率の推定を実行する。

検知装置１００は、カメラ４から取得した荷室後方画像に基づいて、扉３に相当する部分を認識し、その認識結果に基づいて、扉３の開き角（以下、単に「開き角」ともいう）を算出する装置である。また、検知装置１００は、算出された開き角と閾値との比較により、扉３が開状態であるかまたは閉状態であるかを判定する装置である。

図３に示すように、検知装置１００は、認識部１１０、算出部１２０、および判定部１３０を有する。

認識部１１０は、カメラ４から荷室後方画像を取得する。

ここで、図４を用いて、カメラ４により撮影された荷室後方画像の一例について説明する。図４は、荷室後方画像の一例を模式的に示す図である。

図４に示す荷室後方画像は、カラー画像である。図４に示すように、荷室後方画像には、例えば、開状態である右扉３ａを示す画像（以下、右扉３ａ画像という）、開状態である左扉３ｂを示す画像（以下、左扉３ｂ画像という）、および、荷室２の後方の上端部２ａを示す画像（以下、上端部２ａ画像という）が含まれている。

右扉３ａ画像には、右扉３ａの上面部５ａを示す画像が含まれている。左扉３ｂ画像には、扉３ａの上面部５ａを示す画像が含まれている。上面部５ａ、５ｂ、上端部２ａのそれぞれには、所定の色（例えば、赤色）が付されている。

以上、荷室後方画像の一例について説明した。以下、図３の説明に戻る。

認識部１１０は、荷室後方画像上において、扉３に相当する部分（領域と言ってもよい。以下同様）である扉相当部分（詳細は後述）を認識する。また、認識部１１０は、荷室後方画像上において、上端部２ａに相当する部分である上端部相当部分（詳細は後述）を認識する。

算出部１２０は、扉相当部分と、上端部相当部分とがなす角度を算出する。算出された角度は、扉３の開き角である。

ここで、図５を用いて、扉相当部分および上端部相当部分の認識方法、および、開き角の算出方法の一例について説明する。図５は、扉相当部分、上端部相当部分、開き角それぞれの一例を模式的に示す図である。

まず、認識部１１０は、図４に示した荷室後方画像に対して上面部５ａ、５ｂおよび上端部２ａそれぞれに付された色を抽出するフィルタリング処理を行う。これにより、算出部１２０は、荷室後方画像において、図５に示す上面部相当部分６ａ、６ｂ、上端部相当部分８ａを認識（特定と言ってもよい）する。

上面部相当部分６ａは、荷室後方画像における、上面部５ａ（図４参照）に相当する部分である。上面部相当部分６ｂは、荷室後方画像における、上面部５ｂ（図４参照）に相当する部分である。上面部相当部分６ａ、６ｂは、扉相当部分の一例である。

上端部相当部分８ａは、荷室後方画像における、上端部２ａ（図４参照）に相当する部分である。上端部相当部分８ａは、水平方向の直線である。上端部相当部分８ａは、基準部分の一例である。

次に、認識部１１０は、上面部相当部分６ａ、６ｂのそれぞれに基づいて、図５に示す線分ｃ１、ｃ２を検出する。線分ｃ１は、上面部相当部分６ａの長手方向に沿った線分である。線分ｃ２は、上面部相当部分６ｂの長手方向に沿った線分である。なお、線分ｃ１、ｃ２についても、扉相当部分の一例と言ってもよい。

次に、認識部１１０は、上端部相当部分８ａに基づいて、線分を検出する。この線分は上端部相当部分８ａと重複するため、図５では図示および符号を省略している。以下、この線分を、基準線分という。なお、基準線分についても、基準部分の一例と言ってもよい。

次に、算出部１２０は、線分ｃ１と、基準線分とのなす角度θ１を算出する。同様に、算出部１２０は、線分ｃ２と、基準線分とのなす角度θ２を算出する。角度θ１、θ２は、扉３の開き角（具体的には、扉３ａ、扉３ｂそれぞれの開き角）の一例である。

なお、上記説明では、上端部相当部分８ａが基準部分として設定され、基準線分が検出される場合を例に挙げたが、これに限定されない。例えば、荷室後方画像に上端部２ａ画像が含まれない場合（換言すれば、カメラ４によって上端部２ａが撮影されない場合）には、図５に示す荷室後方画像の下端部ｘが基準部分として用いられてもよい。その場合、算出部１２０は、線分ｃ１と、下端部ｘとのなす角度を扉３ａの開き角として算出し、線分ｃ２と、下端部ｘとのなす角度を、扉３ｂの開き角として算出する。なお、下端部ｘも、上端部相当部分８ａと同様に、水平方向の直線である。

以上、扉相当部分および上端部相当部分の認識方法、および、開き角角度の算出方法の一例について説明した。以下、図３の説明に戻る。

判定部１３０は、算出部１２０により算出された開き角と、予め定められた閾値とを比較する。そして、判定部１３０は、開き角が閾値より大きい場合には、扉３が開状態であると判定し、開き角が閾値以下である場合には、扉３が閉状態であると判定する。

例えば、判定部１３０は、図５に示した角度θ１、θ２の両方が閾値以下である場合、扉３が閉状態であると判定する。また、例えば、判定部１３０は、図５に示した角度θ１、θ２のうち少なくとも一方が閾値より大きい場合、扉３が開状態であると判定する。

閾値は、右扉３ａ、左扉３ｂが閉状態であるとみなすことができる値であり、予め実施された実験またはシミュレーション等の結果に基づいて設定される。閾値は、例えば、ゼロに近い正の数でもよいし、または、ゼロでもよい。

判定部１３０は、扉３が閉状態であると判定した場合、扉３が閉状態である旨を示す判定結果情報を、積載率推定装置２００へ送信（出力）する。この判定結果情報を受け取った積載率推定装置２００は、積載率の推定を行う。

以上、積載率推定システムＳおよび検知装置１００の構成について説明した。

次に、検知装置１００の動作について、図６を用いて説明する。図６は、検知装置１００の動作例を示すフローチャートである。図６のフローは、例えば、車両Ｖの停車時に開始され、車両Ｖの停車中繰り返し行われる。

まず、認識部１１０は、カメラ４から荷室後方画像を取得する（ステップＳ１）。

次に、認識部１１０は、荷室後方画像において扉相当部分（例えば、図５に示した上面部相当部分６ａ、６ｂ。より具体的には、例えば、図５に示した線分ｃ１、ｃ２）および基準部分（例えば、図５に示した上端部相当部分８ａまたは下端部ｘ）を認識する（ステップＳ２）。

次に、算出部１２０は、扉相当部分と基準部分とがなす開き角を算出する（ステップＳ３）。

次に、判定部１３０は、算出された開き角が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ４）。

開き角が閾値以下ではない場合（ステップＳ４：ＮＯ）、フローは、ステップＳ１へ戻る。ここでいう「開き角が閾値以下ではない場合」とは、例えば、図５に示した角度θ１、θ２のうち少なくとも一方が閾値より大きい場合である。

一方、開き角が閾値以下である場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）、判定部１３０は、扉３が閉状態であると判定する（ステップＳ５）。ここでいう「開き角が閾値以下である場合」とは、例えば、図５に示した角度θ１、θ２がともに閾値以下である場合である。

次に、判定部１３０は、扉３が閉状態である旨を示す判定結果情報を、積載率推定装置２００へ送信する（ステップＳ６）。この判定結果情報を受け取った積載率推定装置２００は、積載率の推定を行う。

以上、検知装置１００の動作について説明した。

ここまで詳述したように、本実施の形態の検知装置１００は、開状態である扉３の一部（例えば、上面部５ａ、５ｂ）が撮影された画像（例えば、荷室後方画像）を取得し、その画像上において扉３に相当する部分である扉相当部分（例えば、上面部相当部分６ａ、６ｂ）と、予め定められた基準部分（例えば、上端部相当部分８ａ）とがなす角度（例えば、角度θ１、θ２）を扉３の開き角として算出することを特徴とする。

よって、本実施の形態の検知装置１００は、例えば特許文献１のような荷室扉周辺に設置されるセンサを用いる必要なく、開き角を算出できる。したがって、耐久性高く荷室扉の開き角を安定的に検知できるとともに、荷室扉周辺の設計自由度の低下を抑制できる。

また、本実施の形態の検知装置１００は、算出された開き角に基づいて、扉３の開閉状態を判定することを特徴とする。

よって、本実施の形態の検知装置１００は、例えば特許文献１のような荷室扉周辺に設置されるセンサを用いる必要なく、算出された開き角を基に扉３の開閉状態を判定できる。したがって、耐久性高く荷室扉の開閉状態を安定的に判定できるとともに、荷室扉周辺の設計自由度の低下を抑制できる。

また、本実施の形態の積載率推定システムＳは、検知装置１００によって扉３が閉状態であると判定された場合に、積載率推定装置２００が積載率の推定を行うことを特徴とする。

作業者が荷室２内にいるときに積載率を推定すると、作業者も積み荷と同様に扱われ、積載率の推定精度が低下してしまう。本実施の形態の積載率推定システムＳでは、扉３が閉状態であるとき（すなわち、作業者が荷室２内にいない状態のとき）に、積載率を推定するため、推定精度を向上させることができる。

なお、本開示は、上記実施の形態の説明に限定されず、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の変形が可能である。以下、変形例について説明する。

［変形例１］
実施の形態では、荷室扉が鉛直方向を軸として左右方向に回転する扉である場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。

例えば、荷室扉は、水平方向を軸として上下方向に回転する扉であってもよい。この例について、図７、図８を用いて以下に説明する。

図７は、本変形例に係る車両Ｖを模式的に示す側面図である。図８は、本変形例に係る荷室後方画像の一例を模式的に示す図である。図７、図８において、図１、図４と同じ構成要素には同一符号を付している。

図７に示すように、荷室２の後方には、図１等に示した扉３の代わりに、扉７が設けられている。

扉７は、水平方向（荷室２の幅方向と言ってもよい）を軸として回転する。より具体的には、扉７は、荷室２の後面（開口部が設けられた面）の上端部２ａを水平方向の軸として、開口部の下端側から上方向（矢印Ｂ参照）に回転して開く。図７において、点線で示す扉７は、開状態を示している。

図８に示す荷室後方画像は、カラー画像である。図８に示すように、荷室後方画像には、例えば、開状態である扉７を示す画像（以下、扉７画像という）が含まれる。

扉７画像には、扉７の側端部７ａを示す画像が含まれている。側端部７ａには、所定の色（例えば、赤色）が付されている。

まず、認識部１１０は、図８に示した荷室後方画像をカメラ４から取得し、その荷室後方画像に対して側端部７ａおよび上端部２ａそれぞれに付された色を抽出するフィルタリング処理を行う。これにより、図示は省略するが、認識部１１０は、荷室後方画像において、側端部７ａに相当する部分である側端部相当部分および上端部２ａに相当する部分である上端部相当部分（例えば、図５に示した８ａ）を認識（特定と言ってもよい）する。側端部相当部分は、扉相当部分の一例である。

次に、認識部１１０は、側端部相当部分に基づいて、線分（図示略。以下、第１の線分という）を検出する。この第１の線分は、側端部相当部分（側端部７ａと言ってもよい）の長手方向に沿った線分である。なお、この第１の線分についても、扉相当部分の一例と言ってもよい。また、認識部１１０は、実施の形態と同様に、上端部相当部分に基づいて、基準線分（図示略。基準部分の一例）を検出する。

次に、算出部１２０は、検出された第１の線分と、基準線分（または、下端部ｘでもよい）とのなす角度を、開き角として算出する。

その後の判定部１３０による判定処理は、実施の形態と同様である。

なお、扉７は、開状態のときに、その下端部を折り畳むことが可能なものであってもよい。

また、実施の形態および本変形例では、荷室扉が荷室２の後方に設けられる扉である場合を例に挙げて説明したが、これに限定されず、荷室扉は、例えば荷室２の側方に設けられる扉であってもよい。

［変形例２］
実施の形態において、認識部１１０は、リアルタイムに扉相当部分および上端部相当部分（下端部ｘを用いる場合は、扉相当部分のみでよい）を認識し、算出部１２０は、リアルタイムに開き角を算出してもよい。そして、判定部１３０は、リアルタイムに算出される開き角の経時変化に応じて、扉３の開閉状態を判定してもよい。例えば、判定部１２０判定部１３０は、経過時間とともに開き角が大きくなる場合、扉３が開かれつつあると判定し、経過時間とともに開き角が小さくなる場合、扉３が閉じられつつあると判定してもよい。

［変形例３］
実施の形態では、扉３の一部（例えば、上面部５ａ、５ｂ、および上端部２ａ）に所定の色を付しておき、認識部１１０が、荷室後方画像に対してその色に基づくフィルタリング処理を行うことで、扉相当部分（例えば、上面部相当部分６ａ、６ｂ）および基準部分（例えば、上端部相当部分８ａ）を認識する場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。

例えば、認識部１１０は、荷室後方画像に対して、公知の技術である「エッジ検出＋多角形検出」または「ディープラーニングによる画像認識」等の処理を行うことにより、扉相当部分（および、上端部相当部分）を認識してもよい。ただし、それらの処理は、実施の形態で説明したフィルタリング処理に比べて、高い計算能力が求められるため、コストがかかる。

［変形例４］
実施の形態では、検知装置１００と積載率推定装置２００とを別体で設ける場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。

例えば、検知装置１００は、積載率推定装置２００の機能（積載率推定部と言ってもよい）を有してもよい。その場合、カメラ４と検知装置１００とを合わせて、積載率推定システムと呼んでもよい。

また、実施の形態では、検知装置１００および積載率推定装置２００が車両Ｖに搭載される場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、検知装置１００および積載率推定装置２００のうち少なくとも一方が、車両Ｖの外部に設置されるコンピュータ（例えば、サーバ等）で実現されてもよい。その場合、例えば、車両Ｖに搭載された通信装置（図示略）が、荷室後方画像や判定結果情報を上記コンピュータへ送信してもよい。

［変形例５］
実施の形態では、扉３が閉状態である旨を示す判定結果情報が積載率推定装置２００に送信される場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。

例えば、判定部１３０は、扉３の開状態または閉状態のいずれかを示す判定結果情報を、キャブ１内に設けられた報知装置（図示略。例えば、ディスプレイ、スピーカ等）に送信してもよい。その場合、報知装置は、開状態または閉状態のいずれかを示す画像表示や音声出力等を行う。これにより、ユーザ（例えば、車両Ｖの乗員、または、荷積みや荷下ろしを行う作業者等）は、扉３の開閉状態を認識することができる。

［変形例６］
また、実施の形態では、検知装置１００が判定部１３０を有する場合を例に挙げて説明したが、判定部１３０は、検知装置１００と別体の装置で実現されてもよい。すなわち、検知装置１００は、少なくとも、認識部１１０および算出部１２０を有する構成であってもよい。なお、その場合、算出部１１０は、算出された開き角を示す情報を所定の装置（例えば、車両Ｖに搭載されたコンピュータ、車両Ｖの外部に設置されたコンピュータ、または、上記変形例５で述べた報知装置など）に出力（送信）してもよい。

以上、変形例について説明した。なお、上記変形例は、適宜組み合わせてもよい。

本開示の検知装置および積載率推定システムは、荷室を備えた車両に有用である。

１ キャブ
２ 荷室
２ａ 荷室２の後方の上端部
３、７ 扉
３ａ 右扉
３ｂ 左扉
４ カメラ
５ａ 右扉３ａの上面部
５ｂ 左扉３ｂの上面部
６ａ、６ｂ 上面部相当部分
８ａ 上端部相当部分
１００ 検知装置
１１０ 認識部
１２０ 算出部
１３０ 判定部
２００ 積載率推定装置
Ｓ 積載率推定システム
Ｖ 車両

Claims (10)

1. 荷室に設置されているカメラから、開状態である荷室扉の一部が撮影された１つの画像を取得し、前記１つの画像において前記荷室扉に相当する部分である扉相当部分を認識する認識部と、
   前記扉相当部分と、基準部分とがなす角度を前記荷室扉の開き角として算出する算出部と、を有する、
   検知装置。
2. 前記開き角が予め定められた閾値以下になった場合、前記荷室扉が閉状態であると判定する判定部をさらに有する、
   請求項１に記載の検知装置。
3. 前記認識部は、
   前記扉相当部分をリアルタイムに認識し、
   前記算出部は、
   前記扉相当部分に基づいて、前記開き角をリアルタイムに算出し、
   前記判定部は、
   経過時間とともに前記開き角が大きくなる場合、前記荷室扉が開かれつつあると判定し、
   経過時間とともに前記開き角が小さくなる場合、前記荷室扉が閉じられつつあると判定する、
   請求項２に記載の検知装置。
4. 前記荷室扉の一部には、所定の色が付されており、
   前記認識部は、
   前記１つの画像に対して前記所定の色に基づくフィルタリングを行うことにより、前記扉相当部分を認識し、
   前記扉相当部分の長手方向に沿った線分を検出し、
   前記線分と、前記基準部分としての直線とのなす角度を、前記開き角として算出する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の検知装置。
5. 前記荷室扉は、
   鉛直方向を軸として左右方向に回転する扉である、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の検知装置。
6. 前記荷室扉は、
   水平方向を軸として上下方向に回転する扉である、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の検知装置。
7. 前記１つの画像は、
   前記荷室の外部を撮影するカメラで撮影される画像である、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の検知装置。
8. 前記荷室扉が閉状態であると判定された場合に、前記荷室扉を備えた車両の積載率を推定する積載率推定部をさらに有する、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の検知装置。
9. 前記判定部は、
   前記荷室扉が閉状態であると判定した場合、前記荷室扉が閉状態である旨を示す情報を、前記荷室扉を備えた車両の積載率を推定する積載率推定装置へ送信する、
   請求項２に記載の検知装置。
10. 荷室に設置されているカメラから、開状態である荷室扉の一部が撮影された１つの画像を取得し、前記１つの画像において前記荷室扉に相当する部分である扉相当部分を認識する認識部と、
    前記扉相当部分と、基準部分とがなす角度を前記荷室扉の開き角として算出する算出部と、
    前記開き角が予め定められた閾値以下になった場合、前記荷室扉が閉状態であると判定する判定部と、を備えた検知装置と、
    前記判定部によって前記荷室扉が閉状態であると判定された場合に、前記荷室扉を備えた車両の積載率を推定する積載率推定装置と、を有する、
    積載率推定システム。

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