JP2003296877A - Sensor selection method using data certainty, and road traffic monitoring system using the same - Google Patents
Sensor selection method using data certainty, and road traffic monitoring system using the sameInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、センサが周りの環
境から受けている影響度合いを表すデータ確信度を用い
たセンサ選択方法とこのセンサ選択方法を用いた道路交
通監視システムに関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a sensor selection method using a data certainty factor representing a degree of influence of a surrounding environment on a sensor and a road traffic monitoring system using the sensor selection method.
【０００２】[0002]
【従来の技術】野外で使用するセンサは、センサが動作
する周囲の環境により、検出特性が劣化する場合が年間
を通して多数発生する。センサが常時一定の信頼性を保
つためには、検出特性の異なる複数のセンサを組み合わ
せ、環境条件によって切り替えて使用することが有効で
ある。従来、センサの動作環境の気象データを用いてセ
ンサを選択する方法があった。しかし、気象計による方
法は、気象データとその環境におけるセンサの信頼性と
の間に明確な相関関係がなく、気象データを用いてセン
サを選択することは困難であった。2. Description of the Related Art In a sensor used outdoors, a large number of sensors are deteriorated in detection characteristics due to the surrounding environment in which the sensor operates throughout the year. In order for the sensors to always maintain a certain level of reliability, it is effective to combine a plurality of sensors with different detection characteristics and switch between them according to environmental conditions. Conventionally, there has been a method of selecting a sensor using weather data of the operating environment of the sensor. However, the meteorological method has no clear correlation between the meteorological data and the reliability of the sensor in the environment, and it has been difficult to select the sensor using the meteorological data.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、セン
サが動作する環境を、センサの性能にかかわる項目に関
してセンサ自らが測定し、その測定した計測データから
センサが周りの環境から受けている影響度合いを表すデ
ータ確信度を算出し、そのデータ確信度を比較すること
により、センサ選択を容易にし、システムの信頼性を向
上させることができるセンサ選択方法とこの方法を用い
た道路交通監視システムを提供することにある。SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to measure the environment in which the sensor operates by the sensor itself with respect to items related to the performance of the sensor, and the sensor receives the measured environment data from the surrounding environment. A sensor selection method capable of facilitating sensor selection and improving system reliability by calculating a data confidence factor representing the degree of influence and comparing the data confidence factors, and a road traffic monitoring system using this method To provide.
【０００４】[0004]
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、請求項１に記載の発明は、複数のセンサが、自ら動
作する環境を、センサの性能にかかわる独自の複数の計
測項目について測定し、測定した計測データから複数の
センサが周りの環境から受けている影響度合いを表すデ
ータ確信度を複数のセンサそれぞれが算出し、複数のセ
ンサのデータ確信度を比較することにより、複数のセン
サの中から１つを選択することを特徴とするセンサ選択
方法である。In order to achieve the above object, the invention according to claim 1 measures the environment in which a plurality of sensors operate by themselves for a plurality of unique measurement items relating to the performance of the sensors. , Each of the multiple sensors calculates the data certainty factor indicating the degree of influence of the surrounding environment from the measured measurement data, and by comparing the data certainty factors of the plural sensors, This is a sensor selection method characterized by selecting one from the inside.
【０００５】請求項２に記載の発明は、請求項１におい
て、複数の計測項目が、明度平均値、明度分散値、エッ
ジ平均値、エッジ水平最大平均値、輝度分散値、低温高
温比率値を含むことを特徴とする。請求項３に記載の発
明は、請求項１において、複数のセンサが、撮像型のカ
メラを備え、該撮像型カメラの撮像対象は同一であるこ
とを特徴とする。According to a second aspect of the present invention, in the first aspect, the plurality of measurement items are a brightness average value, a brightness dispersion value, an edge average value, an edge horizontal maximum average value, a brightness dispersion value, and a low temperature / high temperature ratio value. It is characterized by including. According to a third aspect of the present invention, in the first aspect, the plurality of sensors include image pickup cameras, and the image pickup targets of the image pickup cameras are the same.
【０００６】請求項４に記載の発明は、道路を走行する
車両を監視する複数のセンサと、複数のセンサが自ら動
作している環境を、センサの性能にかかわる独自の複数
の計測項目について測定し、測定した計測データから複
数のセンサが周りの環境から受けている影響度合いを表
すデータ確信度を複数のセンサがそれぞれ算出し、複数
のセンサのデータ確信度を比較することにより、複数の
センサの中から１つを選択する手段と、を備えたことを
特徴とする道路交通監視システムである。According to a fourth aspect of the present invention, a plurality of sensors for monitoring a vehicle traveling on a road and an environment in which the plurality of sensors operate are measured with respect to a plurality of unique measurement items relating to the performance of the sensor. Then, from the measured measurement data, the multiple sensors each calculate a data certainty factor representing the degree of influence of the surrounding environment on the multiple sensors, and by comparing the data certainty factors of the multiple sensors, And a means for selecting one from among the above, and a road traffic monitoring system.
【０００７】請求項５に記載の発明は、道路を走行する
車両を撮像し、撮像した画像データを画像処理し車両の
走行に関するデータを算出して出力する複数のセンサ
と、センサが自ら動作している環境を、センサの性能に
かかわる独自の複数の計測項目について測定し、測定し
たデータからセンサが周りの環境から受けている影響度
合いを表すデータ確信度を複数のセンサそれぞれが算出
し、複数のセンサのデータ確信度を比較することによ
り、複数のセンサの中から１つを選択し、選択したセン
サから車両の走行に関するデータを入力するセンサ制御
手段と、を備えたことを特徴とする道路交通監視システ
ムである。According to a fifth aspect of the present invention, a plurality of sensors for picking up an image of a vehicle traveling on a road, processing the picked-up image data to calculate and outputting data relating to the running of the vehicle, and the sensors are operated by themselves. The environment under which the sensor is performing multiple unique measurement items related to the performance of the sensor, and each sensor calculates a data confidence level that indicates the degree of influence that the sensor has on the surrounding environment from the measured data. A sensor control unit that selects one of the plurality of sensors by comparing the data certainty factors of the sensors and inputs the data regarding the traveling of the vehicle from the selected sensor. It is a traffic monitoring system.
【０００８】請求項６に記載の発明は、道路を走行する
車両を撮像し、撮像した画像データを出力する複数のセ
ンサと、複数のセンサが自ら動作している環境を、セン
サの性能にかかわる独自の複数の計測項目について測定
し、測定した計測データから複数のセンサが周りの環境
から受けている影響度合いを表すデータ確信度を複数の
センサがそれぞれ算出し、複数のセンサの前記データ確
信度を比較することにより、複数のセンサの中から１つ
を選択し、選択したセンサから入力した画像データを画
像処理し前記車両の走行に関するデータを算出するセン
サ制御手段と、を備えたことを特徴とする道路交通監視
システムである。According to a sixth aspect of the present invention, a plurality of sensors that image a vehicle traveling on a road and output the captured image data, and an environment in which the plurality of sensors operate are related to sensor performance. Multiple sensors measure their own multiple measurement items, and each sensor calculates the data certainty factor indicating the degree of influence that the multiple sensors have from the surrounding environment from the measured measurement data, and the data certainty factor of the multiple sensors. By selecting one from a plurality of sensors, performing image processing on the image data input from the selected sensor, and calculating data relating to the traveling of the vehicle. It is a road traffic monitoring system.
【０００９】請求項７に記載の発明は、請求項５又は６
において、複数の異なる道路地点に配設された複数のセ
ンサと、異なる道路地点に対応して配設された複数のセ
ンサ制御手段と、複数のセンサ制御手段それぞれが選択
したセンサからの車両の走行に関するデータを集中して
入力する集中制御手段と、を備えたことを特徴とする。The invention according to claim 7 is the invention according to claim 5 or 6.
In, a plurality of sensors arranged at a plurality of different road points, a plurality of sensor control means arranged corresponding to different road points, and a vehicle traveling from the sensors selected by each of the plurality of sensor control means Centralized control means for centrally inputting data relating to.
【００１０】請求項８に記載の発明は、請求項７におい
て、集中制御手段が、複数のセンサ制御手段から、セン
サ制御手段が選択しなかったセンサを特定する情報も入
力することを特徴とする。請求項９に記載の発明は、請
求項５又は６において、複数の計測項目が、明度平均
値、明度分散値、エッジ平均値、エッジ水平最大平均
値、輝度分散値、低温高温比率値を含むことを特徴とす
る。According to an eighth aspect of the present invention, in the seventh aspect, the centralized control means also inputs, from a plurality of sensor control means, information for specifying a sensor not selected by the sensor control means. . In the invention according to claim 9, in claim 5 or 6, the plurality of measurement items include a brightness average value, a brightness dispersion value, an edge average value, an edge horizontal maximum average value, a brightness dispersion value, and a low temperature / high temperature ratio value. It is characterized by
【００１１】請求項１０に記載の発明は、請求項５又は
６において、複数のセンサが、撮像型のカメラを備え、
該撮像型カメラの撮像対象は同一であることを特徴とす
る。請求項１１に記載の発明は、請求項１０において、
撮像型カメラが、可視カメラと赤外カメラを含むことを
特徴とする。According to a tenth aspect of the present invention, in the fifth or sixth aspect, the plurality of sensors include an image pickup type camera,
The imaging targets of the imaging type cameras are the same. According to the invention of claim 11, in claim 10,
The imaging camera is characterized in that it includes a visible camera and an infrared camera.
【００１２】[0012]
【発明の実施の形態】［実施の形態１］図１に実施の形
態１に係る道路交通監視システムの構成を示す。このシ
ステムは、異なる撮像特性を有し、道路脇に設置された
２つの監視センサ、センサ１とセンサ２と、２つの監視
センサからの車両情報を受信する上位装置３と、広範囲
の複数の上位装置からの情報を集中監視する最上位装置
５から構成されている。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [First Embodiment] FIG. 1 shows the configuration of a road traffic monitoring system according to the first embodiment. This system has two different imaging characteristics, two monitoring sensors installed on the side of a road, a sensor 1 and a sensor 2, a host device 3 for receiving vehicle information from the two monitoring sensors, and a plurality of host devices in a wide range. It is composed of the highest-level device 5 that centrally monitors information from the device.
【００１３】２つの監視センサは、道路上の同じ範囲を
計測するよう画角、俯角が調整されている。センサ１と
センサ２は、画像から道路上を走行する車両の位置、速
度及び道路上の突発事象（障害物、停止・低速車の有
無）の検出と、交通流（渋滞末尾情報）の算出を画像処
理によって行い、車両検出データとして上位装置３へ送
出する。ここで言うセンサとは、撮像カメラのような撮
像手段と高速の画像処理手段とを合わせ備える装置であ
る。そして、２つの撮像カメラは、例えばセンサ１は可
視撮像カメラ、センサ２は赤外撮像カメラのように撮像
特性の異なる撮像カメラを備えている。The angle of view and depression angle of the two monitoring sensors are adjusted so as to measure the same range on the road. The sensor 1 and the sensor 2 detect the position and speed of the vehicle traveling on the road from the image, the sudden event on the road (whether there is an obstacle, a stop or a slow vehicle), and calculate the traffic flow (traffic congestion end information). Image processing is performed and the detected data is sent to the higher-level device 3. The sensor referred to here is an apparatus that includes an image pickup unit such as an image pickup camera and a high-speed image processing unit. The two image pickup cameras are provided with image pickup cameras having different image pickup characteristics, for example, the sensor 1 is a visible image pickup camera and the sensor 2 is an infrared image pickup camera.
【００１４】また、センサ１、センサ２は、それぞれ自
分の画像から独自の計測項目に関して計測し、その時点
において周りの環境から影響を受けている度合いを示す
データ確信度を算出し、上位装置３に車両検出データと
ともに送出する。また、センサが周りの環境から受ける
影響の度合いが少なく、センサデータが信頼性の高いも
のと判断できる場合には、データ確信度は「１」とし、
センサが周りの環境から受ける影響の度合いが大きく、
センサデータが信頼性に欠ける場合には、データ確信度
は「０」とする。Further, the sensor 1 and the sensor 2 respectively measure their own measurement items from their own images, and calculate a data certainty factor indicating the degree of being influenced by the surrounding environment at that time, and the upper device 3 To the vehicle detection data. If the sensor is less affected by the surrounding environment and the sensor data can be determined to be highly reliable, the data confidence factor is set to "1",
The degree of influence that the sensor receives from the surrounding environment is large,
When the sensor data lacks reliability, the data certainty factor is “0”.
【００１５】例えば可視撮像カメラを備えたセンサ１
は、自分の画像のある特定領域の明度平均値、明度分散
値、エッジ平均値、エッジ水平最大平均値を算出し、こ
れらの値から自らが周りの環境から受けている影響度合
いを示すデータ確信度「１」または「０」を算出し、上
位装置３へ送出する。また、赤外撮像カメラを備えたセ
ンサ２は、自分の画像全体から輝度分散値、低温高温比
率値を算出し、これらの値から自らが回りの環境から受
けている影響度合いを示すデータ確信度「１」または
「０」を算出し、上位装置３へ送出する。それぞれのセ
ンサが独自の計測データからデータ確信度を算出する方
法は、各センサそれぞれが、独自の計測項目に関して、
車両を背景から抽出し追跡できるためのしきい値を設定
し、これを確信度指標４として有しており、その値と計
測値とを比較することによる。センサの調整状態により
車両の検出性能が異なるため、しきい値は任意に設定で
き、常に最適化されているものとする。図２に確信度指
標の一実施例を示す。For example, a sensor 1 having a visible image pickup camera
Calculates the brightness average value, brightness distribution value, edge average value, and edge maximum horizontal average value of a certain area of the user's image, and from these values, the data confidence that indicates the degree of influence that the user is receiving from the surrounding environment. The degree “1” or “0” is calculated and sent to the higher-level device 3. Further, the sensor 2 equipped with the infrared imaging camera calculates the brightness dispersion value and the low temperature / high temperature ratio value from the entire image of itself, and the data certainty factor indicating the degree of influence of the surrounding environment from these values. “1” or “0” is calculated and sent to the higher-level device 3. The method for each sensor to calculate the data certainty factor from its own measurement data is that each sensor has its own
By setting a threshold for extracting the vehicle from the background and tracking the vehicle, the threshold is set as the certainty index 4, and the value is compared with the measured value. Since the detection performance of the vehicle differs depending on the adjustment state of the sensor, the threshold value can be set arbitrarily and is always optimized. FIG. 2 shows an example of the certainty factor index.
【００１６】上位装置３はセンサから送出されるデータ
確信度から、使用可能なセンサの選択を行い、最上位装
置５に使用可能なセンサが検出した情報を出力すると同
時に、使用不可能センサは、サービス停止中（調整中）
と知らせる。The upper device 3 selects an available sensor from the data certainty sent from the sensor, outputs the information detected by the available sensor to the uppermost device 5, and at the same time determines the unavailable sensor as Service stopped (adjusting)
Let me know.
【００１７】野外で使用するセンサが、動作環境により
影響を受け、信頼性の高い情報を提供できるかどうかの
判断を各センサが独自の性能にかかわる計測データから
算出したデータ確信度を用いて、複数のセンサから信頼
性の高いセンサを選択し、最上位機器５へ出力する。セ
ンサの環境からの影響度合いを示すデータ確信度を使用
し、複数のセンサから使用可能なセンサを選択すること
がこの発明のポイントである。The determination of whether or not the sensor used outdoors is affected by the operating environment and can provide highly reliable information is made by using the data certainty factor calculated from the measurement data relating to the individual performance of each sensor, A highly reliable sensor is selected from a plurality of sensors and output to the highest-level device 5. The point of the present invention is to select a usable sensor from a plurality of sensors by using the data certainty factor indicating the degree of influence of the sensor from the environment.
【００１８】次に、実施の形態１の動作を説明する。図
３に雨天日において、センサ２の検出特性が劣化し、使
用不可能となる場合の動作フローチャートを示す。ま
た、図４に晴天日の夜間において、センサ１の検出特性
が劣化し、使用不可能となる場合の動作フローチャート
を示す。Next, the operation of the first embodiment will be described. FIG. 3 shows an operation flowchart when the detection characteristics of the sensor 2 deteriorate and become unusable on a rainy day. Further, FIG. 4 shows an operation flowchart when the detection characteristic of the sensor 1 deteriorates and becomes unusable at night on a sunny day.
【００１９】まず、図３について説明する。センサ１、
センサ２は、道路上を走行する車両の検出を行ってい
る。センサ１及びセンサ２は、車両の位置、速度及び道
路上の突発事象（障害物、停止・低速車の有無）と交通
流などの車両検出データを上位装置３に送出すると同時
に、センサ１は、画像の特定エリアの明度平均値、明度
分散値、エッジ平均値、エッジ水平最大平均値を算出し
車両検出可能な確信度指標４と比較し、環境から受けて
いる影響度合いを示すデータ確信度を算出し上位装置３
へ送出し、センサ２も画像全体の輝度分散値、低温高温
比率値を算出し車両検出可能な確信度指標４と比較し、
環境から受けている影響度合いを示すデータ確信度を算
出して上位装置３へ送出する。First, FIG. 3 will be described. Sensor 1,
The sensor 2 detects a vehicle traveling on the road. The sensor 1 and the sensor 2 send vehicle detection data such as a vehicle position, speed, a sudden event on the road (presence or absence of an obstacle, stop / low speed vehicle) and traffic flow to the host device 3 and at the same time, the sensor 1 The brightness average value, brightness variance value, edge average value, and edge horizontal maximum average value of the specific area of the image are calculated and compared with the vehicle-detectable certainty index 4, and the data certainty factor indicating the degree of influence from the environment is calculated. Calculate and host device 3
The sensor 2 also calculates the luminance dispersion value and the low temperature / high temperature ratio value of the entire image and compares it with the vehicle-detectable confidence index 4,
The data certainty factor indicating the degree of influence from the environment is calculated and sent to the upper level device 3.
【００２０】センサ１及び２の備える画像処理手段が、
画像情報から上記の車両検出データを生成する画像処理
アルゴリズムは、図５に示すように一般的に良く知られ
ているものであって、背景画像を車両画像から引き去
り、更に車両の輪郭や保有するパターンを２値化もしく
は３値化して、車両の位置を特定し、登録情報を採取し
て特定車両を追尾しながら車両検出データとして車両の
位置、速度や突発事象の有無や交通量などを上位装置３
に送出する。The image processing means provided in the sensors 1 and 2 is
The image processing algorithm for generating the vehicle detection data described above from the image information is generally well known as shown in FIG. 5, in which the background image is subtracted from the vehicle image, and further, the contour of the vehicle and the possession thereof are retained. The pattern is binarized or ternary, the position of the vehicle is specified, registration information is collected and the specified vehicle is tracked, and the vehicle position, speed, presence / absence of an unexpected event, traffic volume, etc. are used as vehicle detection data. Device 3
Send to.
【００２１】ある雨天時において、センサ１は明度平均
値、明度分散値、エッジ平均値及びエッジ水平最大平均
値を算出し、車両を検出できるしきい値が設定されてい
る確信度指標4とこれら計測値を比較し、全ての計測値
が設定されたしきい値を上回っているため、センサ１は
データ確信度「１」を上位装置３へ送出する。センサ２
は輝度分散値及び低温高温比率値を算出し、車両を検出
できるしきい値が設定されている確信度指標４とこれら
計測値を比較し、計測値が車両を検出するためのしきい
値を下回っているため、センサ２はデータ確信度「０」
を上位装置３へ送出する。In a certain rainy weather, the sensor 1 calculates the brightness average value, the brightness dispersion value, the edge average value and the edge horizontal maximum average value, and the confidence index 4 and the confidence threshold 4 for which a threshold value for detecting the vehicle is set. Since the measured values are compared and all the measured values exceed the set threshold value, the sensor 1 sends the data certainty factor “1” to the higher-level device 3. Sensor 2
Calculates the luminance variance value and the low temperature / high temperature ratio value, compares the measured value with a certainty index 4 for which a threshold value that can detect the vehicle is set, and the measured value determines the threshold value for detecting the vehicle. Sensor 2 has a data confidence level of "0" because it is below
Is sent to the host device 3.
【００２２】上位装置３は、センサ２はデータ確信度
「０」を送出してきたため使用不可能、センサ１はデー
タ確信度「１」を送出してきたため使用可能であると判
断する。さらに上位装置３は、最上位装置５に対してセ
ンサ１の車両検出データを送出すると共に、センサ２は
調整中であることを知らせる。The host device 3 judges that the sensor 2 is unusable because it has sent the data certainty factor "0", and the sensor 1 is available because it has sent the data certainty factor "1". Further, the host device 3 sends the vehicle detection data of the sensor 1 to the top device 5 and informs that the sensor 2 is under adjustment.
【００２３】次に、図４の晴天日の夜間の場合について
説明する。センサ１、センサ２は、道路上を走行する車
両の検出を行っている。センサ１及びセンサ２は、車両
の位置、速度及び道路上の突発事象（障害物、停止・低
速車の有無）と交通流などの車両検出データを上位装置
３に送出すると同時に、センサ１は、画像の特定エリア
の明度平均値、明度分散値、エッジ平均値及びエッジ水
平最大平均値を算出し車両検出可能なそれぞれのしきい
値と比較し、環境から受けている影響度合いを示すデー
タ確信度を算出し上位装置３へ送出し、センサ２も画像
全体の輝度分散値及び低温高温比率値を算出し車両検出
可能な確信度指標４と比較し、環境から受けている影響
度合いを示すデータ確信度を算出して上位装置３へ送出
する。Next, the case of night on a sunny day in FIG. 4 will be described. The sensor 1 and the sensor 2 detect a vehicle traveling on the road. The sensor 1 and the sensor 2 send vehicle detection data such as a vehicle position, speed, a sudden event on the road (presence or absence of an obstacle, stop / low speed vehicle) and traffic flow to the host device 3 and at the same time, the sensor 1 Data confidence that indicates the degree of influence from the environment by calculating the brightness average value, brightness variance value, edge average value and edge horizontal maximum average value of a specific area of the image and comparing with each threshold value that can be detected by the vehicle. Is transmitted to the higher-level device 3, and the sensor 2 also calculates the luminance dispersion value and the low-temperature high-temperature ratio value of the entire image and compares it with the vehicle-detectable certainty index 4, and the data certainty indicating the degree of influence from the environment The degree is calculated and sent to the higher-level device 3.
【００２４】ある晴天時の夜間において、センサ１は明
度平均値、明度分散値、エッジ平均値及びエッジ水平最
大平均値を算出し、車両を検出できるしきい値が設定さ
れている確信度指標４とこれら計測値を比較し、計測値
が設定されたしきい値を下回っているため、センサ１は
データ確信度「０」を上位装置３へ送出する。センサ２
は輝度分散値及び低温高温比率値を算出し、車両を検出
できるしきい値が設定されている確信度指標４とこれら
計測値を比較し、計測値が車両を検出するためのしきい
値を上回っているため、センサ２はデータ確信度「１」
を上位装置３へ送出する。At night on a fine day, the sensor 1 calculates a brightness average value, a brightness dispersion value, an edge average value, and an edge horizontal maximum average value, and a certainty index 4 in which a threshold for detecting a vehicle is set. And these measured values are compared. Since the measured value is below the set threshold value, the sensor 1 sends the data certainty factor “0” to the higher-level device 3. Sensor 2
Calculates the luminance variance value and the low temperature / high temperature ratio value, compares the measured value with a certainty index 4 for which a threshold value that can detect the vehicle is set, and the measured value determines the threshold value for detecting the vehicle. Sensor 2 has a data certainty factor of "1" because it is higher.
Is sent to the host device 3.
【００２５】上位装置３は、センサ１はデータ確信度
「０」を送出してきたため使用不可能、センサ２はデー
タ確信度「１」を送出してきたため使用可能であると判
断する。さらに上位装置３は、最上位装置５に対してセ
ンサ２の車両検出データを送出すると共に、センサ１は
調整中であることを知らせる。The host device 3 judges that the sensor 1 is unusable because it has sent the data certainty factor "0", and the sensor 2 is available because it has sent the data certainty factor "1". Further, the higher-level device 3 sends the vehicle detection data of the sensor 2 to the upper-level device 5 and informs that the sensor 1 is being adjusted.
【００２６】センサの出力するデータ確信度がともに
「１」で、両方のセンサが車両検出可能であった場合、
上位装置３は、自動的にどちらか一方を選択するように
定めておく。例えば、解像度に差がある場合には解像度
の高い撮像カメラを内蔵した方のセンサを選択するか、
または、カラー情報を利用する場合を想定して可視撮像
カメラを内蔵したセンサ１を必ず選択するように定めて
おき、上位装置３は、選択した方のセンサの車両検出デ
ータと他方のセンサは調整中である旨の情報を最上位装
置５に送出する。If the data certainty factors output from the sensors are both "1" and both sensors can detect the vehicle,
The higher-level device 3 is set to automatically select either one. For example, if there is a difference in resolution, select the sensor with the built-in high-resolution imaging camera,
Alternatively, assuming that color information is used, it is determined that the sensor 1 having a built-in visible image pickup camera is always selected, and the host device 3 adjusts the vehicle detection data of the selected sensor and the other sensor. The information indicating that it is in the middle is sent to the highest-level device 5.
【００２７】［実施の形態２］実施の形態１では、各セ
ンサが独自の計測項目について測定し、データ確信度を
算出して、上位装置３へ送出したが、各センサは独自の
計測データのみを算出し、それを上位装置３へ出力し、
センサが周りの環境から受けている影響の度合いである
データ確信度は、上位装置３が確信度指標４を有してい
てセンサからの計測データと比較することにより算出す
る例が挙げられる。また、２つの異種センサの場合を説
明したが、センサはＮ個の同種または異種のセンサに拡
張することも可能で、それぞれのセンサの特性に合わせ
たしきい値を設定し、確信度指標５を作成すればよい。[Second Embodiment] In the first embodiment, each sensor measures its own measurement item, calculates the data certainty factor, and sends it to the host device 3. However, each sensor has only its own measurement data. And output it to the higher-level device 3,
An example is given in which the data confidence factor, which is the degree of influence of the surrounding environment on the sensor, is calculated by the higher-level device 3 having the confidence factor index 4 and comparing it with the measurement data from the sensor. Although the case of two different sensors has been described, the sensor can be expanded to N same or different types of sensors, and a threshold value that matches the characteristics of each sensor can be set to determine the confidence index 5. Should be created.
【００２８】実施の形態１の道路交通監視システムを構
成するセンサは、撮像手段と画像処理手段を合わせ備え
ている装置であるが、２つの手段を分離してもよい。セ
ンサは撮像手段のみを備えた撮像カメラであり、画像情
報を上位装置に有線や無線の手段によって送信し、上位
装置３が画像処理手段を備え、撮像カメラから送信され
てきた画像情報を処理して、車両検出データを生成する
構成であってもよい。The sensor constituting the road traffic monitoring system according to the first embodiment is a device having both the image pickup means and the image processing means, but the two means may be separated. The sensor is an image pickup camera including only image pickup means, and transmits image information to a higher-level device by wired or wireless means, and the higher-level device 3 includes image processing means and processes the image information transmitted from the image pickup camera. Then, the vehicle detection data may be generated.
【００２９】尚、上記のセンサを選択する方法は道路交
通監視のみならず、複数のセンサを使用する例えば侵入
監視等広く利用することができる。The method of selecting the above-mentioned sensor can be widely used not only for road traffic monitoring but also for intrusion monitoring using a plurality of sensors.
【００３０】[0030]
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
上位装置が、野外で使用するセンサが、動作環境により
影響を受け、信頼性の高い情報を提供できるかどうかの
判断を、センサの性能にかかわる複数の項目についてセ
ンサ自らが計測し、その値と車両追跡に必要なしきい値
とを照らし合わせることでセンサが周りの環境から受け
ている影響度合いを示すデータ確信度を算出し、このデ
ータ確信度を用いて複数のセンサから使用可能なセンサ
を選択し、最上位機器へ出力する。このため信頼性の高
い監視データを取得することができる。As described above, according to the present invention,
The host device measures whether or not the sensor used in the outdoors is affected by the operating environment and can provide reliable information, and the sensor itself measures multiple items related to the performance of the sensor and By comparing the threshold value required for vehicle tracking to the data confidence factor that indicates the degree of influence that the sensor is receiving from the surrounding environment, this data confidence factor is used to select an available sensor from multiple sensors. Output to the highest-level device. Therefore, highly reliable monitoring data can be acquired.
【図１】本発明の実施の形態１に係る道路交通監視シス
テムの構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a road traffic monitoring system according to a first embodiment of the present invention.
【図２】同上の道路交通監視システムを構成するセンサ
が備える確信度指標の一実施例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a certainty index included in a sensor that constitutes the above road traffic monitoring system.
【図３】同上の道路交通監視システムの動作を説明する
動作フローチャートの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of an operation flowchart for explaining the operation of the above road traffic monitoring system.
【図４】同上の道路交通監視システムの動作を説明する
動作フローチャートの別な例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing another example of an operation flowchart for explaining the operation of the above road traffic monitoring system.
【図５】同上の道路交通監視システムを構成するセンサ
が備える画像処理アルゴリズムの例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of an image processing algorithm included in a sensor which constitutes the road traffic monitoring system of the above.
１ センサ１ ２ センサ２ ３ 上位装置 ４ 確信度指標 ５ 最上位装置 1 sensor 1 2 sensor 2 3 Host device 4 Confidence index 5 Top-level equipment
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA16 BA02 CE12 CH18 DA07 DA20 DB02 DB05 DB09 DC16 DC22 DC33 5H180 AA01 CC04 DD02 DD03 DD04 DD05 5L096 AA06 BA02 BA04 CA05 EA43 FA06 FA32 FA33 FA69 GA08 GA41 HA03 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page F term (reference) 5B057 AA16 BA02 CE12 CH18 DA07 DA20 DB02 DB05 DB09 DC16 DC22 DC33 5H180 AA01 CC04 DD02 DD03 DD04 DD05 5L096 AA06 BA02 BA04 CA05 EA43 FA06 FA32 FA33 FA69 GA08 GA41 HA03
Claims (11)
センサの性能にかかわる独自の複数の計測項目について
測定し、前記測定した計測データから前記複数のセンサ
が周りの環境から受けている影響度合いを表すデータ確
信度を前記複数のセンサそれぞれが算出し、前記複数の
センサの前記データ確信度を比較することにより、前記
複数のセンサの中から１つを選択することを特徴とする
センサ選択方法。1. An environment in which a plurality of sensors operate by themselves,
Each of the plurality of sensors is calculated by measuring a plurality of unique measurement items related to the performance of the sensor, and measuring the measured data from the measured data indicating the degree of influence of the surrounding environment on the plurality of sensors. A method for selecting a sensor, wherein one of the plurality of sensors is selected by comparing the data certainty factors of the plurality of sensors.
散値、エッジ平均値、エッジ水平最大平均値、輝度分散
値、低温高温比率値を含む請求項１記載のセンサ選択方
法。2. The sensor selection method according to claim 1, wherein the plurality of measurement items include a brightness average value, a brightness dispersion value, an edge average value, an edge horizontal maximum average value, a brightness dispersion value, and a low temperature / high temperature ratio value.
え、該撮像型カメラの撮像対象は同一である請求項１記
載のセンサ選択方法。3. The sensor selection method according to claim 1, wherein the plurality of sensors include image pickup cameras, and the image pickup targets of the image pickup cameras are the same.
ンサと、前記複数のセンサが自ら動作している環境を、
センサの性能にかかわる独自の複数の計測項目について
測定し、前記測定した計測データから前記複数のセンサ
が周りの環境から受けている影響度合いを表すデータ確
信度を前記複数のセンサがそれぞれ算出し、前記複数の
センサの前記データ確信度を比較することにより、前記
複数のセンサの中から１つを選択する手段と、を備えた
ことを特徴とする道路交通監視システム。4. A plurality of sensors for monitoring a vehicle traveling on a road, and an environment in which the plurality of sensors operate by themselves.
The measurement of a plurality of unique measurement items related to the performance of the sensor, each of the plurality of sensors to calculate a data certainty factor representing the degree of influence from the measured environment measured by the plurality of sensors from the surrounding environment, A means for selecting one of the plurality of sensors by comparing the data certainty factors of the plurality of sensors, the road traffic monitoring system.
した画像データを画像処理し前記車両の走行に関するデ
ータを算出して出力する複数のセンサと、前記センサが
自ら動作している環境を、センサの性能にかかわる独自
の複数の計測項目について測定し、前記測定したデータ
から前記センサが周りの環境から受けている影響度合い
を表すデータ確信度を前記複数のセンサそれぞれが算出
し、前記複数のセンサの前記データ確信度を比較するこ
とにより、前記複数のセンサの中から１つを選択し、前
記選択したセンサから前記車両の走行に関するデータを
入力するセンサ制御手段と、を備えたことを特徴とする
道路交通監視システム。5. A plurality of sensors for capturing an image of a vehicle traveling on a road, performing image processing on the captured image data to calculate and outputting data regarding traveling of the vehicle, and an environment in which the sensor is operating by itself. , Measuring a plurality of unique measurement items related to the performance of the sensor, each of the plurality of sensors calculates a data certainty factor representing the degree of influence of the surrounding environment from the measured data, the plurality of Sensor control means for selecting one from the plurality of sensors by comparing the data certainty factors of the sensors and inputting data relating to traveling of the vehicle from the selected sensor. A characteristic road traffic monitoring system.
した画像データを出力する複数のセンサと、前記複数の
センサが自ら動作している環境を、センサの性能にかか
わる独自の複数の計測項目について測定し、前記測定し
た計測データから前記複数のセンサが周りの環境から受
けている影響度合いを表すデータ確信度を前記複数のセ
ンサがそれぞれ算出し、前記複数のセンサの前記データ
確信度を比較することにより、前記複数のセンサの中か
ら１つを選択し、前記選択したセンサから入力した前記
画像データを画像処理し前記車両の走行に関するデータ
を算出するセンサ制御手段と、を備えたことを特徴とす
る道路交通監視システム。6. A plurality of unique measurements relating to the performance of a sensor, the plurality of sensors that capture images of a vehicle traveling on a road and output the captured image data, and the environment in which the plurality of sensors operate by themselves. Each item is measured from the measured data, the plurality of sensors calculates a data certainty factor representing the degree of influence of the surrounding environment from the measured measurement data, and the data certainty factor of the plurality of sensors is calculated. A sensor control unit that selects one of the plurality of sensors by comparison, performs image processing on the image data input from the selected sensor, and calculates data regarding travel of the vehicle. Road traffic monitoring system characterized by.
複数のセンサと、前記異なる道路地点に対応して配設さ
れた複数の前記センサ制御手段と、前記複数のセンサ制
御手段それぞれが選択した前記センサからの前記車両の
走行に関するデータを集中して入力する集中制御手段
と、を備えた請求項５又は６記載の道路交通監視システ
ム。7. The plurality of sensors arranged at a plurality of different road points, the plurality of sensor control means arranged corresponding to the different road points, and each of the plurality of sensor control means are selected. 7. The road traffic monitoring system according to claim 5 or 6, further comprising: a centralized control unit that centrally inputs data regarding the traveling of the vehicle from the sensor.
手段から、前記センサ制御手段が選択しなかったセンサ
を特定する情報も入力する請求項７記載の道路交通監視
システム。8. The road traffic monitoring system according to claim 7, wherein the centralized control means also inputs, from the plurality of sensor control means, information specifying a sensor that has not been selected by the sensor control means.
散値、エッジ平均値、エッジ水平最大平均値、輝度分散
値、低温高温比率値を含む請求項５又は６記載の道路交
通監視システム。9. The road traffic monitoring system according to claim 5, wherein the plurality of measurement items include a brightness average value, a brightness dispersion value, an edge average value, an edge horizontal maximum average value, a brightness dispersion value, and a low temperature / high temperature ratio value. .
え、該撮像型カメラの撮像対象は同一である請求項５又
は６記載の道路交通監視システム。10. The road traffic monitoring system according to claim 5, wherein the plurality of sensors include image pickup cameras, and the image pickup objects of the image pickup cameras are the same.
メラを含む請求項１０記載の道路交通監視システム。11. The road traffic monitoring system according to claim 10, wherein the imaging type camera includes a visible camera and an infrared camera.
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| JP2002095980A JP3728503B2 (en) | 2002-03-29 | 2002-03-29 | Sensor selection method using data certainty factor and road traffic monitoring system using it |
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