铁路线路检测装置以及程序

技术领域

本发明的实施方式涉及铁路线路检测装置以及程序。

背景技术

存在一种前方障碍物感测系统，其使用对铁路车辆的前方进行拍摄的相机拍摄到的图像，监视有可能与铁路车辆接触的障碍物。为了判定存在于前方的物体是否要被分类为障碍物，从拍摄到的图像中检测出铁路车辆的预定行驶的线路，对于该处理，要求高精度化。由于铁路车辆到停止为止的制动距离较长，因此要求高精度且高速地检测出更远处的线路。另外，高精度地检测在线路中存在分支的分支线路是困难的。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2020-179798号公报

发明内容

发明所要解决的课题

目的在于提供能够更高精度地检测出铁路的分支线路的铁路线路检测装置以及程序。

用于解决课题的手段

本实施方式的铁路线路检测装置具备线路检测部和聚类部。线路检测部根据预先设定的多个检测参数的数量，执行多次从对铁路车辆的行进方向进行拍摄而得的图像中检测出铁路车辆的一个路径的线路的线路检测。聚类部通过将线路检测部的多个线路检测结果分类为多个簇而检测出图像内的线路的分支。

附图说明

图1是表示第一实施方式的驾驶辅助装置的结构的一个例子的框图。

图2是表示第一实施方式的铁路线路分支检测装置的功能结构的一个例子的框图。

图3是表示第一实施方式的铁路线路分支检测装置的动作的一个例子的流程图。

图4是表示使第一实施方式的线路检测执行部所取得的多个线路检测结果可视化的例子的图。

图5是表示第一实施方式的线路检测执行部所取得的线路检测结果的数据构造的一个例子的图。

图6是表示第一实施方式的线路检测结果聚类部对多个线路检测结果进行分类的处理的一个例子的图。

图7是表示第一实施方式的线路检测结果聚类部中的聚类的方法的一个例子的图。

图8是表示的第一实施方式的线路检测结果聚类部中的分类参数的一个例子的图。

图9是表示第一实施方式的线路检测结果聚类部中的预处理的一个例子的图。

图10是表示第二实施方式的线路检测结果聚类部中的聚类的方法的一个例子的图。

图11是表示第三实施方式的线路检测结果聚类部中的聚类的方法的一个例子的图。

图12是表示第四实施方式的线路检测结果聚类部中的特征位置的插值的一个例子的图。

附图标记说明

1驾驶辅助装置，40铁路线路分支检测装置，401线路检测执行部，402线路检测执行参数保管部，403线路检测结果聚类部，404线路分支数取得部，405线路数据库，406线路检测结果输出部，407运行信息数据库，CPl0～CPl4特征位置，CPr0～CPr4特征位置，I图像，R线路，RV铁路车辆，Wcp0～Wcp2偏移宽度，Wr线路宽度

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。本实施方式并不限定本发明。附图为示意性或者概念性的，各部分的比率等不一定与现实相同。在说明书和附图中，对于与就已经出现的图叙述过的要素相同的要素，标注相同的附图标记，并适当省略详细的说明。

<第一实施方式>

[结构]

图1是表示第一实施方式的驾驶辅助装置1的结构的一个例子的框图。驾驶辅助装置1是搭载于在线路R上行驶的铁路车辆RV的系统。驾驶辅助装置1检测位于铁路车辆RV的前方的障碍物，向驾驶员通知障碍物的感测结果。驾驶辅助装置1例如具备拍摄装置10、前方障碍物检测装置20、障碍物判定结果通知装置30、铁路线路分支检测装置40、当前位置测量装置50和GNSS(Global Navigation Satellite System)60。

拍摄装置10由对铁路车辆RV的前方进行拍摄的相机构成，将拍摄到的图像向前方障碍物检测装置20和铁路线路分支检测装置40输出。

GNSS60基于从卫星接收到的电波对铁路车辆RV的当前位置进行定位。GNSS60将定位出的铁路车辆RV的位置信息向当前位置测量装置50输出。

当前位置测量装置50基于从GNSS60取得的当前位置信息和线路数据库取得铁路车辆RV的行驶位置。当前位置测量装置50将铁路车辆RV的行驶位置向铁路线路分支检测装置40输出。

铁路线路分支检测装置40基于从拍摄装置10取得的图像和从当前位置测量装置50取得的行驶位置，检测存在于图像中的线路R的位置。铁路线路分支检测装置40检测包含分支在内的线路R。铁路线路分支检测装置40将线路R的检测结果向前方障碍物检测装置20输出。

前方障碍物检测装置20基于从拍摄装置10取得的图像和从铁路线路分支检测装置40取得的图像中的线路位置，检测存在于线路R中的、有可能与行驶中的铁路车辆RV接触的障碍物。前方障碍物检测装置20例如通过使用了机器学习等AI(ArtificialIntelligence)技术的图像识别，检测障碍物。但是，障碍物的检测方法并不限于此。前方障碍物检测装置20将障碍物的检测结果向障碍物判定结果通知装置30输出。

障碍物判定结果通知装置30参照从前方障碍物检测装置20取得的信息，例如向驾驶乘务员、驾驶指令站、车站值班员以及乘客通知障碍物的存在等。障碍物判定结果通知装置30例如也可以向控制加速器以及制动器的、用于自动驾驶的控制装置通知障碍物的存在等。

图2是表示第一实施方式的铁路线路分支检测装置40的功能结构的一个例子的框图。

铁路线路分支检测装置40具备线路检测执行部401、线路检测执行参数保管部402、线路检测结果聚类部403、线路分支数取得部404、线路数据库405、线路检测结果输出部406和运行信息数据库407。线路检测执行部401、线路检测结果聚类部403、线路分支数取得部404、线路检测结果输出部406中的一部分或者全部例如通过由CPU(CentralProcessing Unit)等处理器执行存储于存储部(未图示)的程序来实现。存储部既可以设于铁路线路分支检测装置40内，也可以设于铁路线路分支检测装置40的外部。另外，这些功能部中的一部分或者全部既可以由LSI(Large Scale Integration)、ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等硬件实现，具有用于实现这些功能部的功能的电路结构，也可以通过软件与硬件的配合来实现。

线路检测执行部401基于从拍摄装置10所具有的图像取得部101取得的图像，应用单一的(不假定存在分支)线路检测。关于线路检测执行部401的线路检测，例如日本专利第6776213号或者日本专利第6903477号那样的线路检测相当于单一的线路检测。线路检测执行部401基于存储于线路检测执行参数保管部402的参数(检测参数)实施多次线路检测，取得多个线路检测结果。线路检测执行部401将多次取得的线路检测结果向线路检测结果聚类部403输出。

即，线路检测执行部(线路检测部)401根据预先设定的多个检测参数的数量，执行多次从对铁路车辆RV的行进方向进行拍摄而得的图像I中检测出铁路车辆RV的一个路径的线路R的线路检测。另外，关于线路检测的详细情况，之后将参照图4以及图5进行说明。

线路检测执行参数保管部402是存储有为了使线路检测执行部401动作所需的参数组(参数集)的数据库。

线路分支数取得部404从当前位置测量装置50所具有的当前位置取得部501取得铁路车辆RV的行驶位置，从线路数据库405取得行驶中的线路R的坐标信息。线路分支数取得部404取得当前拍摄的图像中所含的线路R的分支数，并将其向线路检测结果聚类部403输出。

线路检测结果聚类部403基于从线路分支数取得部404取得的分支数，对从线路检测执行部401取得的多个线路检测结果进行分类(整合)。

另外，线路检测结果聚类部(聚类部)403通过将线路检测执行部401的多个线路检测结果分类为多个簇，检测图像I内的线路R的分支。另外，关于聚类的详细情况，之后将参照图6～图9进行说明。

线路检测执行部401取得网罗了全部分支目标的多个线路检测结果，但有可能对各分支目标获得重复的线路检测结果。因此，线路检测结果聚类部403取得对各分支目标排除了重复的线路检测结果，并将其向线路检测结果输出部406输出。

运行信息数据库407是存储有与铁路车辆RV的预定行进的线路R相关的信息的数据库。运行信息数据库407基于从当前位置取得部501取得的铁路车辆的行驶位置取得预定行进的分支目标，并将其向线路检测结果输出部406输出。

线路检测结果输出部406取得来自运行信息数据库407的分支的行进目标和来自线路检测结果聚类部403的针对全部分支目标的线路R的检测结果，并将针对预定行进的分支目标的线路检测结果向前方障碍物检测装置20所具有的物体碰撞判定部201输出。

即，线路检测结果输出部406输出至少一个线路检测结果。更详细地说，线路检测结果输出部406基于铁路车辆RV的位置，输出与铁路车辆RV的预定行进路径对应的簇中的至少一个线路检测结果。另外，线路检测结果聚类部403使线路检测结果输出部406输出与所分类的簇的中心最近的线路检测结果。簇的中心有时也被称为质心(重心)。

[处理流程]

图3是表示第一实施方式的铁路线路分支检测装置40的动作的一个例子的流程图。

在步骤S001中，线路检测执行部401从拍摄装置10取得对铁路车辆RV的前方进行拍摄而得的图像。

在步骤S002和步骤S003中，线路检测执行部401将从拍摄装置10取得的对铁路车辆RV的前方进行拍摄而得的图像作为输入，基于存储于线路检测执行参数保管部402的参数(检测参数)取得多个线路检测结果。线路检测执行部401改变参数组而进行多次线路检测。

在步骤S0004中，线路检测结果聚类部403对在步骤S003中取得的多个线路检测结果进行分类，排除对于各分支目标来说重复的线路检测结果。线路检测结果聚类部403在将多个线路检测结果分类时，也可以使用能够从线路分支数取得部404取得的、从当前的车辆位置起的拍摄范围中所含的线路分支数。线路检测结果聚类部403也可以在分类时使用图像中的线路宽度的信息。

在步骤S005中，运行信息数据库407基于从当前位置取得部501取得的铁路车辆的行驶位置取得预定行进的分支目标，并将其向线路检测结果输出部406输出。就线路检测结果输出部406而言，线路检测结果输出部406针对线路检测结果聚类部403所分类的线路检测结果，取得预定行进的分支目标的线路检测结果，并将其向前方障碍物检测装置20输出。

在步骤S006中，前方障碍物检测装置20基于从线路检测结果输出部406取得的线路检测结果，检测具有碰撞的可能性的障碍物。

[单一的线路检测]

图4是表示使第一实施方式的线路检测执行部401所取得的多个线路检测结果可视化的例子的图。

从拍摄装置10取得的图像I中包含直行和右转的分支线路。线路检测执行部401能够检测单一的线路，因此通过基于存储于线路检测执行参数保管部402的参数实施多次(本图中为3次)线路检测，可获得检测结果A～C那样的结果。检测结果A和检测结果B表示对于直行的线路R的线路检测结果。另一方面，检测结果C表示对于右转的线路R的线路检测结果。关于检测结果A以及检测结果B，可知对于直行的线路R得到了重复的线路检测结果。

如图4所示，线路检测执行部401对于检测结果A～C分别确定特征位置CPl0～CPl4、CPr0～CPr4。连接所确定的特征位置CPr0～CPr4而得的线以及连接特征位置CPl0～CPl4而得的线分别被作为线路R所包含的右侧线路R1以及左侧线路R2而导出。

图5是表示第一实施方式的线路检测执行部401所取得的线路检测结果的数据构造的一个例子的图。

线路检测执行部401将线路检测结果表示为特征位置的点列，并将其向线路检测结果聚类部403输出。另外，在图5中，针对检测结果A～C，分别示出了4个点的坐标值。但是，对于图4所示的检测结果A～C，实际上分别存在10个点的特征位置CPl0～CPl4、CPr0～CPr4的坐标值。

检测结果A和检测结果B都是对于直行的线路的线路检测结果。但是，在检测结果A与检测结果B之间，特征位置的坐标不一定是相同的值。这例如是由于以不同的检测参数进行了线路检测的缘故。

[单一的线路检测的方法]

线路检测执行部401例如改变检测参数而进行多次日本专利第6903477号中的单一的线路检测。存储于线路检测执行参数保管部402的参数例如是包含日本专利第6903477号中的搜索范围以及搜索角度(角度θ)等的参数组。在该情况下，在某个参数组中，与其他参数组比较，例如存储不同的搜索范围或者不同的搜索角度。通过变更用作检测参数的参数组，有时所检测的单一的线路改变。另外，检测参数根据所采用的单一的线路检测方法的算法而变更。

[聚类]

图6是表示第一实施方式的线路检测结果聚类部403对多个线路检测结果进行分类的处理的一个例子的图。

如图4所示，线路检测执行部401对于直行的线路获得了重复的结果。因此，线路检测结果聚类部403对类似的线路检测结果进行分类，排除重复的线路检测结果。在图6所示的例子中，检测结果A与检测结果B重复，所以被排除，检测结果B、C以重叠的方式显示。线路检测结果聚类部403例如也可以导入对检测出的线路间的距离进行定义并根据距离进行整合的处理(参照图8)。线路检测结果聚类部403也可以应用k平均法或者均值漂移(Mean-Shift)法等现有的聚类处理。

[聚类的方法]

图7是表示第一实施方式的线路检测结果聚类部403中的聚类的方法的一个例子的图。图7示出在图像I内确定了特征位置CPl0～CPl2、CPr0～CPr2的情况下的例子。另外，特征位置CPl0～CPl2与特征位置CPr0～CPr2之间的从近前起的第n个点(n＝1～3)的Y坐标大致相同。

线路检测结果聚类部403基于图像I上的线路检测结果的位置信息，将多个线路检测结果分类为多个簇。图像I上的线路检测结果的位置信息例如是特征位置CPl0～CPl2、CPr0～CPr2的像素位置。线路检测结果聚类部403例如使用像素位置的欧几里德距离进行聚类。

线路检测结果聚类部403通过对分割出的位置信息(像素位置)的每一部分运算多个线路检测结果之间的距离(例如欧几里德距离)，将多个线路检测结果分类为多个簇。

在图7所示的例子中，对于一个线路检测结果，示出了6个点的特征位置CPl0～CPl2、CPr0～CPr2。线路检测结果聚类部403按照各点的每一个进行聚类。

线路检测结果聚类部403例如依次提取特征位置CPl2、特征位置CPl1、特征位置CPl0、特征位置CPr2、特征位置CPr1以及特征位置CPr0而进行聚类。因而，在图7所示的例子中，线路检测结果聚类部403进行6次基于一个特征位置的X坐标及Y坐标的二(1×2)维数据的聚类。线路检测结果聚类部403例如进行6次二维欧几里德距离的运算。

另外，进行聚类的特征位置CPl0～CPl2、CPr0～CPr2的顺序并不限于上述顺序。

[聚类的分类参数]

用于聚类的分类参数根据所选择的聚类的算法而不同。以下，说明分支数及线路宽度被用作分类参数的情况。使用分支数的聚类的算法例如是k平均法。使用线路宽度的聚类的算法例如是均值漂移法。

[基于分支数的聚类]

线路检测结果聚类部403基于铁路车辆RV的位置，将多个线路检测结果分类为与铁路车辆RV的预定行进路径中的线路R的分支数相应的数量的簇。如参照图2说明那样，线路R的分支数由线路分支数取得部404从线路数据库405取得。在预先知道铁路车辆RV的当前位置附近的分支数的情况下，也可以使用分支数作为聚类的输入。由此，能够预先决定在图像I内分类的簇的数量。其结果，能够提高聚类的精度。

在图4所示的例子中，线路R的分支数为1。在该情况下，线路检测结果聚类部403将多个线路检测结果(检测结果A～C)分类为两个簇。在一方的簇中，检测结果A、B的线路R笔直地延伸。在另一方的簇中，检测结果C的线路R到中途为止与检测结果A、B相同为笔直地延伸，并向右弯曲地延伸。

另外，线路检测结果聚类分析部403也可以在基于铁路车辆RV的位置的分支数为零的情况下使线路检测结果的分类停止。由此，能够做到在不存在分支的位置不进行分支检测。

[基于线路宽度的聚类]

图8是表示第一实施方式的线路检测结果聚类部403中的分类参数的一个例子的图。

线路检测结果聚类部403基于与线路宽度Wr相应的分类参数，将多个线路检测结果分类为多个簇。分类参数是簇间的距离。

在图8所示的例子中，示出了两个线路检测结果。在两个线路检测结果之间，特征位置CPl0的偏移宽度(欧几里德距离)Wcp0以及特征位置CPl1的偏移宽度Wcp1比线路宽度Wr小。另一方面，在两个线路检测结果之间，特征位置CPl2的偏移宽度Wcp2比线路宽度Wr大。

在存在线路R的分支、即两个路径的簇的情况下，通常，在两个线路检测结果之间，在特征位置会产生较大的偏差。作为特征位置的偏差的阈值，例如能够使用线路宽度Wr。因而，在图8所示的例子中，线路检测结果聚类部403将两个线路检测结果分类为两个簇。其结果，线路检测结果聚类部403检测出线路R的分支。

另外，线路检测结果聚类部403例如也可以根据聚类方法等，将对线路宽度乘以规定的系数而得的值用作分类参数。

[聚类的预处理]

图9是表示第一实施方式的线路检测结果聚类部403中的预处理的一个例子的图。

在图像I上中，通常，远离铁路车辆RV的位置处的线路R的线路宽度显示得比靠近铁路车辆RV的位置处的线路R的线路宽度小。在该情况下，有可能难以进行远离铁路车辆RV的位置处的线路R的分支检测。这是因为，在图像I上，与近前侧的特征位置的偏移宽度(例如图8所示的偏移宽度Wcp0)相比，远深侧的特征位置的偏移宽度(例如图8所示的偏移宽度Wcp2)被显示得比更小。即，聚类的结果有可能很大程度上依赖于近前侧的特征位置的偏移宽度。

因此，线路检测结果聚类部403在进行聚类之前，进行线路R的检测结果的校正处理。例如，预先使用直线区间的线路R的拍摄结果，校正线路的检测结果。在直线区间中，线路R从近前侧到远深侧以大致相同的线路宽度以大致直线状延伸。线路检测结果聚类部403校正特征位置CPl0～CPl2、CPr0～CPr2，以使线路宽度从近前侧到远深侧大致一定。由此，能够更高精度地检测出在图像I上远离铁路车辆RV的位置处的线路R的分支。

即，线路检测结果聚类部403基于线路宽度校正线路检测结果的位置信息(像素位置)。线路检测结果聚类部403将进行了位置信息的校正的多个线路检测结果分类为多个簇。更详细地说，线路检测结果聚类部403校正线路检测结果的位置信息(像素位置)，以使线路宽度在图像I的近前侧与图像I的远深侧之间标准化。

如以上那样，根据第一实施方式，线路检测执行部401根据预先设定的多个检测参数的数量，进行多次从对铁路车辆RV的行进方向进行拍摄而得的图像I中检测出铁路车辆RV的一个路径的线路R的线路检测。线路检测结果聚类部403通过将多个线路检测结果分类为多个簇而检测出图像I内的线路R分支。由此，能够更高精度地检测出线路R的分支。

通常，在存在分支的情况下，线路检测较为困难。作为检测线路的分支的其他方法，例如有使用机器学习来检测转辙器的有无的情况。但是，在该方法中，需要准备拍摄了分支(转辙器)的图像进行机器学习。即，需要学习数据，有导入成本变大的情况。

与此相对，在第一实施方式中，能够扩展单一的线路检测，并基于线路检测结果检测线路R的分支。在该情况下，不需要用于机器学习的学习数据，因此能够抑制导入成本变大。

另外，在日本专利第6903477号的线路检测中，特征位置CPl0～CPl2与特征位置CPr0～CPr2之间的从近前起的第n个点(n＝1～3)的Y坐标大致相同。根据聚类的算法，也可以不使用Y坐标，而是进行使用了X坐标的聚类。在该情况下，线路检测结果聚类部403进行6次基于一个特征位置的X坐标的一(1×1)维数据的聚类。线路检测结果聚类部403例如进行6次一维欧几里德距离的运算。

另外，线路检测执行部401也可以使用检测单一的线路的其他线路检测方法进行线路检测。

另外，线路检测结果的数量并不限于图4所示的三个。对一个图像I的线路检测结果的数量越多，例如越能够去除偏离值，更加优选。

<第二实施方式>

图10是表示第二实施方式的线路检测结果聚类部403中的聚类的方法的一个例子的图。在第二实施方式中，与第一实施方式比较，聚类的方法不同。

线路检测结果聚类部403按照右侧线路R1以及左侧线路R2的左右成对的特征位置的每一个进行聚类。

线路检测结果聚类部403例如提取特征位置CPl2、CPr2的对进行聚类。接下来，线路检测结果聚类部403例如提取特征位置CPl1、CPr1的对进行聚类。接下来，线路检测结果聚类部403例如提取特征位置CPl0、CPr0的对进行聚类。因而，在图10所示的例子中，线路检测结果聚类部403进行3次基于两个特征位置的X坐标及Y坐标的四(2×2)维数据的聚类。线路检测结果聚类部403例如进行3次四维欧几里德距离的运算。

另外，在日本专利第6903477号的线路检测中，特征位置CPl0～CPl2与特征位置CPr0～CPr2之间的从近前起的第n个点(n＝1～3)的Y坐标大致相同。根据聚类的算法，也可以不使用Y坐标，而是进行使用了X坐标的聚类。在该情况下，线路检测结果聚类部403进行3次基于两个特征位置的X坐标的二(2×1)维数据的聚类。线路检测结果聚类部403例如进行3次二维欧几里德距离的运算。

第二实施方式的铁路线路分支检测装置40的其他结构与第一实施方式的铁路线路分支检测装置40的对应的结构相同，因此省略其详细的说明。

如第二实施方式那样，也可以变更聚类的方法。第二实施方式的铁路线路分支检测装置40能够获得与第一实施方式相同的效果。

<第三实施方式>

图11是表示第三实施方式的线路检测结果聚类部403中的聚类的方法的一个例子的图。在第三实施方式中，与第一实施方式比较，聚类的方法不同。

线路检测结果聚类部403通过对于所有位置信息(像素位置)一并运算多个线路检测结果之间的距离(例如欧几里德距离)，将多个线路检测结果分类为多个簇。

线路检测结果聚类部403例如提取特征位置CPl0～CPl2、CPr0～CPr2的全部点来进行聚类。因而，在图11所示的例子中，线路检测结果聚类部403进行1次基于六个特征位置的X坐标及Y坐标的十二(6×2)维的聚类。线路检测结果聚类部403例如进行1次十二维欧几里德距离的运算。

另外，在日本专利第6903477号的线路检测中，特征位置CPl0～CPl2与特征位置CPr0～CPr2之间的从近前起的第n个点(n＝1～3)的Y坐标大致相同。根据聚类的算法，也可以不使用Y坐标，而是进行使用了X坐标的聚类。在该情况下，线路检测结果聚类部403进行1次基于六个特征位置的X坐标的六(6×1)维数据的聚类。线路检测结果聚类部403例如进行1次六维欧几里德距离的运算。

第三实施方式的铁路线路分支检测装置40的其他结构与第一实施方式的铁路线路分支检测装置40的对应的结构相同，因此省略其详细的说明。

如第三实施方式那样，也可以变更聚类的方法。第三实施方式的铁路线路分支检测装置40能够获得与第一实施方式相同的效果。

<第四实施方式>

图12是表示第四实施方式的线路检测结果聚类部403中的特征位置CPl0～CPl2、CPr0～CPr2的插值的一个例子的图。第四实施方式在对特征位置CPl0～CPl2、CPr0～CPr2进行插值来进行聚类这一点与第一实施方式不同。

在日本专利第6903477号的线路检测中，特征位置CPl0～CPl2与特征位置CPr0～CPr2之间的从近前起的第n个点(n＝1～3)的Y坐标大致相同。但是，例如根据线路检测的方法，有Y坐标的值有很大不同的情况。在该情况下，线路检测结果聚类部403基于对多个位置信息(坐标位置)之间进行插值的插值位置信息，将多个线路检测结果分类为多个簇。线路检测结果聚类部403例如进行样条插值，对特征位置的坐标进行插值。

在图12所示的例子中，线路检测结果聚类部403对特征位置CPl0～CPl2进行插值，运算左侧线路R2的插值位置信息。同样，线路检测结果聚类部403对特征位置CPr0～CPr2进行插值，运算右侧线路R1的插值位置信息。线路检测结果聚类部403例如将0、1、2、…、Y’设为Y坐标来运算左侧线路R2的插值位置信息的X坐标。另外，Y’是规定的整数。线路检测结果聚类部403将0、1、2、…、Y’设为Y坐标来运算右侧线路R1的插值位置信息的X坐标。

线路检测结果聚类部403使用左侧线路R2以及右侧线路R1各自的Y’+1个插值位置信息作为特征位置进行聚类。

第四实施方式的铁路线路分支检测装置40的其他结构与第一实施方式的铁路线路分支检测装置40的对应的结构相同，因此省略其详细的说明。

如第四实施方式那样，也可以对特征位置CPl0～CPl2、CPr0～CPr2进行插值来进行聚类。第四实施方式的铁路线路分支检测装置40能够获得与第一实施方式相同的效果。另外，也可以在第四实施方式的铁路线路分支检测装置40中组合第二实施方式或者第三实施方式。即，也可以变更聚类的方法。

虽然说明了本发明的几个实施方式，但这些实施方式是作为例子而提出的，并不意图限定发明的范围。这些实施方式能够以其他各种方式实施，能够在不脱离发明的主旨的范围内进行各种省略、替换、变更。这些实施方式及其变形包含在发明的范围及主旨中，同样包含在权利要求书所记载的发明及其等同的范围中。