JP2006024146A - Method and instrument for measuring moving object by image processing - Google Patents

Method and instrument for measuring moving object by image processing Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method and an instrument for measuring a moving object by image processing reducing a measuring error. <P>SOLUTION: Physical quantities about representative points are measured using a substantial rear end of the moving object as the representative point, when the moving body is moved along a direction separated from a video camera 10 for imaging the moving body, and using a substantial front end of the moving object as the representative point, when the moving body is moved along a direction approaching to the video camera 10. A relative position with respect to an area of the moving object may be determined preliminarily as the representative point. A geometric gravity center of the moving object may be found as the representative point, when the moving body is determined not to be overlapped with another moving body, and a point corresponding to the geometric gravity center when determined not to be overlapped may be found as the representative point, on the basis of a moving vector of the moving body, when the moving body is detected to be overlapped with another moving body. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、時系列画像を処理して画像中の移動物体(車、自転車、動物等の移動可能なもの)の位置、通過時間又は速度等の物理量を計測する移動物体計測方法及び装置に関する。   The present invention relates to a moving object measuring method and apparatus for processing a time-series image and measuring a physical quantity such as a position, passing time, or speed of a moving object (movable object such as a car, a bicycle, or an animal) in the image.

ビデオカメラで移動物体を撮像し、画像処理して画像上の移動物体を追跡することにより、交通状態や交通事故の検出等を自動的に行うことができる。   By capturing a moving object with a video camera, performing image processing, and tracking the moving object on the image, it is possible to automatically detect a traffic state or a traffic accident.

画像上の移動物体を追跡する方法として、例えば480×640画素のフレームを8×8画素のブロックに分割して60×80ブロックの画像とし、各ブロックの画像を背景画像の対応するブロックの画像と比較して、ブロック単位で移動物体を検出し、時刻t−1とtのフレーム画像の時空相関に基づいてブロック単位で移動物体の識別符号(ID)及び動きベクトル(MV)を求める方法がある(例えば下記特許文献1〜3)。これにより、同一移動物体と認められるブロックには同一IDが付与される。   As a method of tracking a moving object on an image, for example, a frame of 480 × 640 pixels is divided into 8 × 8 pixel blocks to form 60 × 80 block images, and each block image is an image of a block corresponding to the background image. Compared to the above, a method of detecting a moving object in units of blocks and obtaining an identification code (ID) and a motion vector (MV) of the moving objects in units of blocks based on the space-time correlation of the frame images at times t-1 and t. (For example, Patent Documents 1 to 3 below). Thereby, the same ID is given to the blocks recognized as the same moving object.

しかしながら、画像上の移動物体を追跡するので、画像上の移動物体の位置、通過時間又は速度等を計測すると、特有の誤差が生ずる。   However, since the moving object on the image is tracked, a specific error occurs when the position, passing time, speed, or the like of the moving object on the image is measured.

例えば、上記のようにブロック単位で移動物体を検出するので、最大で1ブロック幅の移動物体位置計測誤差が生ずる。   For example, since a moving object is detected in units of blocks as described above, a moving object position measurement error having a maximum width of 1 block occurs.

図3に示すように路面11上の位置によりビデオカメラ10との距離が異なるので、図4に示すように画像フレーム上でブロックサイズが均一であっても、1ブロック幅の実際の幅(実ブロック幅)がフレーム内の位置により異なる。例えば図3の実ブロック幅KaとKbとは、画像上で同一幅であるが、実ブロック幅Kbの方が実ブロック幅Kaより数倍長い。このため、画像フレーム内の位置により計測誤差が大きく異なる。   As shown in FIG. 3, since the distance from the video camera 10 varies depending on the position on the road surface 11, even if the block size is uniform on the image frame as shown in FIG. Block width) depends on the position in the frame. For example, the actual block widths Ka and Kb in FIG. 3 are the same width on the image, but the actual block width Kb is several times longer than the actual block width Ka. For this reason, the measurement error differs greatly depending on the position in the image frame.

さらに、同じ位置のブロックでも、移動物体の高さによりビデオカメラとの距離が異なるので、実ブロック幅が異なり、計測誤差も異なる。また、フレームレートが有限であるので、移動物体が不連続的に移動し、移動物体が所定区間を通過するのに要する時間の計測に誤差が生ずる。   Furthermore, since the distance from the video camera differs depending on the height of the moving object even in the block at the same position, the actual block width is different and the measurement error is also different. In addition, since the frame rate is finite, the moving object moves discontinuously, and an error occurs in the measurement of the time required for the moving object to pass through the predetermined section.

したがって、画像処理により移動物体の所定区間平均速度を計測すると、条件により誤差が変化し、計測値の信頼性が低くなる。   Therefore, when the average speed of the predetermined section of the moving object is measured by image processing, the error changes depending on the condition, and the reliability of the measurement value is lowered.

また、図16に示すように、同一IDのブロックの塊であるクラスタの代表点をクラスタの幾何学的重心とした場合、移動物体の一部が他の移動物体に隠れると、代表点が、移動物体が隠れなかった場合の位置からずれるので、代表点に基づいて移動物体の位置、通過時間又は速度等を計測すると、誤差が変動する。図16は、時刻t1〜t3での同一移動物体131〜133と、時刻t1〜t3での同一移動物体141〜143とを重ねて示したものであり、RA1〜RA3はそれぞれ移動物体131〜133の幾何学的重心であり、RB1〜RB3はそれぞれ移動物体141〜143の幾何学的重心である。
特開2002−133421号公報 特開2003−006655号公報 特開2003−263626号公報
Also, as shown in FIG. 16, when the representative point of a cluster that is a block of blocks having the same ID is used as the geometric center of gravity of the cluster, if a part of the moving object is hidden behind another moving object, the representative point becomes Since the position is shifted from the position when the moving object is not hidden, the error fluctuates when the position, passing time, speed, or the like of the moving object is measured based on the representative point. FIG. 16 shows the same moving objects 131 to 133 at times t1 to t3 and the same moving objects 141 to 143 at times t1 to t3 superimposed on each other. RA1 to RA3 are moving objects 131 to 133, respectively. RB1 to RB3 are geometric centroids of the moving objects 141 to 143, respectively.
JP 2002-133421 A JP 2003-006655 A JP 2003-263626 A

本発明の目的は、上記問題点に鑑み、計測誤差をより小さくすることができる、画像処理による移動物体計測方法及び装置を提供することにある。   In view of the above problems, an object of the present invention is to provide a moving object measuring method and apparatus by image processing, which can further reduce a measurement error.

本発明の他の目的は、計測値の信頼性を高くすることができる画像処理による移動物体計測方法及び装置を提供することにある。   Another object of the present invention is to provide a moving object measurement method and apparatus by image processing that can increase the reliability of measurement values.

本発明による画像処理による移動物体計測方法の第1態様では、移動物体を撮像するビデオカメラから遠ざかる方向へ該移動物体が移動するときには該移動物体の略後端を該代表点とし、該ビデオカメラへ近づく方向に該移動物体が移動するときには該移動物体の略前端を該代表点とし、該代表点に関する物理量を計測する。   In the first aspect of the moving object measuring method by image processing according to the present invention, when the moving object moves in a direction away from the video camera that images the moving object, the substantially rear end of the moving object is used as the representative point, and the video camera When the moving object moves in a direction approaching, the approximate front end of the moving object is used as the representative point, and a physical quantity related to the representative point is measured.

本発明による画像処理による移動物体計測方法の第2態様では、移動物体の領域に対する相対位置を該移動物体の代表点として予め定めておき、該代表点に関する物理量を計測する。   In the second aspect of the moving object measuring method based on image processing according to the present invention, a relative position with respect to the area of the moving object is determined in advance as a representative point of the moving object, and a physical quantity related to the representative point is measured.

本発明による画像処理による移動物体計測方法の第3態様では、移動物体が他の移動物体と重なっていないと判定した場合には、該移動物体の幾何学的重心を代表点として求め、該移動物体が他の移動物体と重なっていることを検出した場合には、該移動物体の動きベクトルに基づいて、該重なりがないとしたときの該幾何学的重心に相当する点を代表点として求め、該代表点に関する物理量を計測する。   In the third aspect of the moving object measuring method by image processing according to the present invention, when it is determined that the moving object does not overlap another moving object, the geometric center of gravity of the moving object is obtained as a representative point, and the movement When it is detected that an object overlaps another moving object, a point corresponding to the geometric center of gravity when there is no overlap is obtained as a representative point based on the motion vector of the moving object. Then, a physical quantity related to the representative point is measured.

上記第1態様の構成によれば、移動物体の代表点が移動物体の高さによらずほぼ基準面付近となるので、基準面上に設定された位置に関する物理量の計測誤差を低減することができる。   According to the configuration of the first aspect, the representative point of the moving object is almost near the reference plane regardless of the height of the moving object, so that the measurement error of the physical quantity related to the position set on the reference plane can be reduced. it can.

上記第2態様の構成によれば、移動物体の領域に対する相対位置が設定されるので、移動物体の影を移動物体と認識しても、計測しようとする物理量に応じた移動物体の着目位置付近を代表点として検出することができるので、計測誤差を低減することができる。   According to the configuration of the second aspect, since the relative position with respect to the area of the moving object is set, even if the shadow of the moving object is recognized as the moving object, the moving object is in the vicinity of the target position according to the physical quantity to be measured. Can be detected as a representative point, so that measurement errors can be reduced.

上記第3態様の構成によれば、画像上で移動物体同士の重なりがあっても、移動物体の動きベクトルに基づいて、移動物体の重なりが無いとしたときの幾何学的重心に相当する点が代表点として求まるので、代表点に基づいて求めた物理量の計測誤差を低減することができる。   According to the configuration of the third aspect, even if there is an overlap between moving objects on the image, the point corresponding to the geometric center of gravity when there is no overlapping of moving objects based on the motion vector of the moving object Is obtained as a representative point, so that the measurement error of the physical quantity obtained based on the representative point can be reduced.

本発明の他の構成、作用及び効果は、以下の説明から明らかになる。   Other configurations, operations, and effects of the present invention will become apparent from the following description.

以下、図面に基づいて本発明の実施例を説明する。図面において、同一又は類似の要素には、同一又は類似の符号を付している。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the drawings, the same or similar elements are denoted by the same or similar reference numerals.

図1は、ビデオカメラ(例えばITVカメラ)10で撮像された画像を処理して移動物体の平均速度を計測する、本発明の実施例1の移動物体計測装置20の概略機能ブロック図である。   FIG. 1 is a schematic functional block diagram of a moving object measuring apparatus 20 according to a first embodiment of the present invention that measures an average speed of a moving object by processing an image captured by a video camera (for example, an ITV camera) 10.

移動物体計測装置20のうち記憶部以外は、コンピュータソフトウェア、専用のハードウェア又はコンピュータソフトウエアと専用のハードウエアの組み合わせで構成することができる。   The moving object measuring device 20 other than the storage unit can be configured by computer software, dedicated hardware, or a combination of computer software and dedicated hardware.

ビデオカメラ10で撮影された時系列画像は、例えば30フレーム/秒のレートで、画像メモリ21に格納され、最も古いフレーム画像が新しいフレーム画像で書き換えられる。   The time-series images captured by the video camera 10 are stored in the image memory 21 at a rate of 30 frames / second, for example, and the oldest frame image is rewritten with a new frame image.

本発明は、画像メモリ21に格納された画像データを構成要素23〜26によりリアルタイムで処理する場合のみならず、不図示の外部記憶装置に格納しておき、必要な部分のみ後で処理する場合にも適用できる。   In the present invention, not only when the image data stored in the image memory 21 is processed in real time by the components 23 to 26 but also when stored in an external storage device (not shown) and only necessary portions are processed later. It can also be applied to.

また、画像メモリ21に格納された画像(原画像)を直接、構成要素23〜26で処理しても、ラプラシアンフィルタ等のフィルタをかけて空間的差分フレーム画像に変換したもの又は2次元フーリエ変換し所定周波数以上の成分を強調した後に逆フーリエ変換したもの(変換画像)を、構成要素23〜26で処理する構成であってもよい。以下、「画像」とは原画像又は変換画像を意味する。   Further, even if the image (original image) stored in the image memory 21 is directly processed by the constituent elements 23 to 26, it is converted into a spatial difference frame image by applying a filter such as a Laplacian filter or two-dimensional Fourier transform In addition, a configuration in which components (transformed images) obtained by performing inverse Fourier transform after emphasizing components having a frequency higher than a predetermined frequency are processed by the components 23 to 26 may be used. Hereinafter, “image” means an original image or a converted image.

背景画像生成部22は、記憶部と処理部とを備え、処理部は、画像メモリ21をアクセスし、例えば過去1分間の全ての又は間引かれたもののフレーム画像の対応する画素について画素値のヒストグラムを作成し、その最頻値(モード)をその画素の画素値とする画像を、移動物体が存在しない背景画像として生成し、これを該記憶部に格納する。背景画像は、この処理が定期的に行われて更新される。   The background image generation unit 22 includes a storage unit and a processing unit. The processing unit accesses the image memory 21, and for example, the pixel values of the corresponding pixels of the frame image of all or thinned out objects in the past one minute. A histogram is created, and an image having the mode value (mode) as the pixel value of the pixel is generated as a background image in which no moving object exists, and this is stored in the storage unit. The background image is updated by performing this process periodically.

ID生成/消滅部23には、図4に示す如くフレーム15内に配置される入口スリットA1、B2及び出口スリットB1、A2の位置及びサイズのデータが、予め設定されている。   In the ID generation / annihilation unit 23, data on the positions and sizes of the entrance slits A1 and B2 and the exit slits B1 and A2 arranged in the frame 15 as shown in FIG. 4 is set in advance.

この設定は、マウス等のポインティングデバイス又はキーボード等の入力装置INと、設定を確認する表示装置OUTと、ID生成/消滅部23に含まれる入力処理プログラムとを含む設定手段により、人の操作に基づいて行われる。   This setting is performed by a user by a setting means including a pointing device such as a mouse or an input device IN such as a keyboard, a display device OUT for confirming the setting, and an input processing program included in the ID generation / deletion unit 23. Based on.

図4中のメッシュはブロックの境界線であり、1ブロックは例えば8×8画素である。スリットA1、B1、A2及びB2の移動物体通過方向の幅は、図4では1ブロック幅に等しいが、1ブロック幅の整数倍であればよい。   The mesh in FIG. 4 is a block boundary, and one block is, for example, 8 × 8 pixels. The width of the slits A1, B1, A2, and B2 in the moving object passing direction is equal to one block width in FIG. 4, but may be an integral multiple of one block width.

ID生成/消滅部23は、画像メモリ21から入口スリットA1及びB2内の画像データを読み込み、これらの内側に移動物体が存在するかどうかをブロック単位で判定する。あるブロックに移動物体が存在するかどうかは、このブロック内の各画素と背景画像の対応する画素との差の絶対値の総和が所定値以上であるかどうかにより判定する。   The ID generation / annihilation unit 23 reads the image data in the entrance slits A1 and B2 from the image memory 21, and determines whether or not there is a moving object inside each block. Whether there is a moving object in a certain block is determined by whether the sum of absolute values of differences between the pixels in the block and the corresponding pixels in the background image is equal to or greater than a predetermined value.

ID生成/消滅部23は、ブロック内に移動物体が存在すると判定すると、このブロックに新たな移動物体識別符号(ID)を付与する。ID生成/消滅部23は、ID付与済ブロックと隣接しているブロックに移動物体が存在すると判定すると、この隣接ブロックに付与済ブロックと同一のIDを付与する。このID付与済ブロックは、スリットに隣接しているブロックも含まれる。以下、IDが付与されたブロックの塊をクラスタと称する。   When the ID generation / annihilation unit 23 determines that there is a moving object in the block, the ID generation / annihilation unit 23 assigns a new moving object identification code (ID) to the block. If the ID generation / annihilation unit 23 determines that a moving object exists in a block adjacent to the ID-assigned block, the ID generation / annihilation unit 23 assigns the same ID as the assigned block to this adjacent block. This ID-added block includes a block adjacent to the slit. Hereinafter, a block of blocks to which an ID is assigned is referred to as a cluster.

IDの付与は、記憶部24内のオブジェクトマップの対応するブロックに対して行われる。オブジェクトマップは、上述の場合60×80ブロックの各ブロックの移動物体情報を記憶するためのものであり、移動物体情報は、IDが付与されているかどうかを示すフラグと、IDが付与されていることを示している場合にはID及びブロックの動きベクトル(MV)を含む。なお、該フラグを用いずに、ID=0のときIDが付与されていないと判定してもよい。また、IDの最上位ビットをフラグとしてもよい。ブロックマッチングでMVが求まらないブロックのMVは例えば、その回りの同一IDのブロックのMVの平均値に等しくする。   The ID is assigned to the corresponding block of the object map in the storage unit 24. The object map is for storing the moving object information of each block of 60 × 80 blocks in the above-described case, and the moving object information is provided with a flag indicating whether an ID is assigned and an ID. The ID and the motion vector (MV) of the block. Instead of using the flag, it may be determined that no ID is assigned when ID = 0. The most significant bit of the ID may be used as a flag. The MV of a block whose MV cannot be obtained by block matching is set equal to, for example, the average value of MVs of blocks having the same ID around it.

入口スリットA1又はB2を通過したクラスタに対しては、移動物体追跡部25により公知の方法で追跡処理が行われる。例えば、高速処理のため、時刻t−1(フレーム番号)でのMVに基づいて時刻tでのクラスタの概略移動範囲が推定され、この範囲内で上述の移動物体存否判定がブロック毎に行われ、移動方向側のブロックに対するIDの付与及び移動と反対方向側のブロックに対するIDの消滅が行われて、時刻tでのクラスタが決定される。また、時刻t−1とtのフレーム画像間のブロックマッチングにより、時刻tでIDが付与されているブロックのMVが求められる。高速処理のため、ブロックマッチングを行う範囲は、時刻t−1でのMVに基づいて定められる。各ブロックのIDとMVは、評価関数を用いて同時に決定することもできる(例えば上記特許文献3)。ID及びMVの更新は、記憶部24内のオブジェクトマップに対して行われる。   The cluster that has passed through the entrance slit A1 or B2 is tracked by the moving object tracking unit 25 by a known method. For example, for high-speed processing, the approximate movement range of the cluster at time t is estimated based on the MV at time t-1 (frame number), and the above-mentioned moving object existence determination is performed for each block within this range. ID is assigned to the block on the moving direction side, and ID is erased on the block on the opposite direction to the movement, and the cluster at time t is determined. Further, the MV of the block to which the ID is assigned at time t is obtained by block matching between the frame images at time t−1 and t. For high-speed processing, the range in which block matching is performed is determined based on the MV at time t-1. The ID and MV of each block can be simultaneously determined using an evaluation function (for example, Patent Document 3 above). The ID and MV are updated on the object map in the storage unit 24.

移動物体追跡部25による追跡処理は、各クラスタについて出口スリット内まで行われる。   The tracking processing by the moving object tracking unit 25 is performed up to the inside of the exit slit for each cluster.

ID生成/消滅部23はさらに、記憶部24内のオブジェクトマップに基づき出口スリットB1及びA2内のブロックにIDが付与されているかどうかを調べ、付与されていれば、クラスタが出口スリットを通過したときにそのIDを消滅させる。   The ID generation / annihilation unit 23 further checks whether an ID is assigned to the blocks in the exit slits B1 and A2 based on the object map in the storage unit 24, and if so, the cluster passes through the exit slit. Sometimes the ID disappears.

図5は、IDのオブジェクトマップに、理解を容易にするため図4を重ね合わせたものである。   FIG. 5 superimposes FIG. 4 on the object map of ID for easy understanding.

本実施例1の特徴は、平均速度及び誤算算出部26及びこれに関係したID生成/消滅部23の一部の構成にあり、以下これを詳述する。   The feature of the first embodiment lies in a partial configuration of the average speed and miscalculation calculation unit 26 and the ID generation / annihilation unit 23 related thereto, which will be described in detail below.

図3は、画像処理による移動物体の区間平均速度計測説明図である。   FIG. 3 is an explanatory diagram for measuring the average speed of a moving object by image processing.

ビデオカメラ10は、路面11から高さHの位置に光軸を斜め下方へ向けて配置されている。一般に、移動物体の速度が一定の場合、計測距離が長いほど測定精度が高くなる。そこで、紙面垂直方向のラインPaからPbまでの距離L1の平均速度Vを計測する。すなわち、距離L1を実測しておくとともに、フレーム画像上でラインPa及びPbを設定しておき、移動物体の代表点がラインPaを通ってからラインPbを通るまでの時間を計測することにより平均速度Vを算出する。   The video camera 10 is disposed at a height H from the road surface 11 with the optical axis inclined obliquely downward. Generally, when the speed of a moving object is constant, the measurement accuracy increases as the measurement distance increases. Therefore, the average speed V of the distance L1 from the line Pa to Pb in the direction perpendicular to the paper surface is measured. That is, the distance L1 is actually measured, the lines Pa and Pb are set on the frame image, and the average is obtained by measuring the time from when the representative point of the moving object passes through the line Pa to the line Pb. The speed V is calculated.

ビデオカメラ10で撮影される画像は、ビデオカメラ10の光軸に垂直な面Sに被写体を透視的に投影したものとなる。図4は、ビデオカメラ10で撮影された画像に、上述のブロック境界線及びスリットを描いたものを示す。   An image captured by the video camera 10 is a perspective projection of the subject on a plane S perpendicular to the optical axis of the video camera 10. FIG. 4 shows an image taken by the video camera 10 in which the above-described block boundary lines and slits are drawn.

図4では、ラインPa及びPbがそれぞれ入口スリットA1及び出口スリットB1の前端に一致しており、スリットA1及びB1を上述のように設定することにより、ラインPa及びPbが設定されたことになる。なお、ブロック単位で位置を計測するので、スリット自体をラインとみなしてもよい。   In FIG. 4, the lines Pa and Pb respectively coincide with the front ends of the entrance slit A1 and the exit slit B1, and the lines Pa and Pb are set by setting the slits A1 and B1 as described above. . Since the position is measured in units of blocks, the slits themselves may be regarded as lines.

ここで、移動物体の代表点を例えばその幾何学的重心とすると、移動物体の高さによりビデオカメラ10と代表点との距離が異なるので、ラインPa及びPbの通過時点計測誤差が増加する原因となる。そこで、図3に示すように移動物体がビデオカメラ10から遠ざかる方向へ移動する場合には、移動物体の後端を移動物体の代表点とする。「後端」は、その辺に対応する複数の移動物体ブロック又はその中の1ブロックのいずれであってもよい。   Here, assuming that the representative point of the moving object is, for example, its geometric center of gravity, the distance between the video camera 10 and the representative point varies depending on the height of the moving object, which causes an increase in the passage time measurement error of the lines Pa and Pb. It becomes. Therefore, when the moving object moves away from the video camera 10 as shown in FIG. 3, the rear end of the moving object is set as the representative point of the moving object. The “rear end” may be any of a plurality of moving object blocks corresponding to the side or one block among them.

これにより、移動物体の代表点が移動物体の高さによらずほぼ路面11付近となるので、ラインPa及びPbの位置に関する物理量、例えば位置通過時点又は通過位置の計測誤差を低減することができる。なお、図3中の12A及び12Bはそれぞれ、移動物体後端がラインPa及びPbを通過した時点における同じ移動物体を示している。   As a result, the representative point of the moving object is almost near the road surface 11 regardless of the height of the moving object, so that a physical quantity relating to the position of the lines Pa and Pb, for example, a measurement error of the position passing time or passing position can be reduced. . In addition, 12A and 12B in FIG. 3 respectively show the same moving object at the time when the trailing end of the moving object passes through the lines Pa and Pb.

図2は、1フレーム画像における図4の入口スリットA1及び出口スリットB1に対する図1のID生成/消滅部23のライン通過検出処理を示す概略フローチャートである。   FIG. 2 is a schematic flowchart showing a line passage detection process of the ID generation / annihilation unit 23 of FIG. 1 for the entrance slit A1 and the exit slit B1 of FIG. 4 in one frame image.

(S10)入口スリットA1内の各ブロックについて、上述の移動物体存否判定処理を行なう。   (S10) The above-mentioned moving object existence determination process is performed for each block in the entrance slit A1.

(S11)入口スリットA1内に新たな移動物体が存在すればステップS12へ進み、そうでなければステップS13へ進む。   (S11) If there is a new moving object in the entrance slit A1, the process proceeds to step S12, and if not, the process proceeds to step S13.

(S12)入口スリットA1内の、移動物体が存在すると判定されたブロックにIDを付与する。次にステップS15へ進む。   (S12) An ID is assigned to a block in the entrance slit A1 that is determined to have a moving object. Next, the process proceeds to step S15.

(S13)移動物体が入口スリットA1を通過した場合には、すなわち1つ前のフレームで入口スリットA1内に存在した移動物体ブロック(IDが付与されたブロック)が現フレームで存在しなくなった場合には、ラインPaを移動物体が通過したと判定し、ステップS14へ進み、そうでなければステップS15へ進む。   (S13) When the moving object passes through the entrance slit A1, that is, when the moving object block (block to which ID is assigned) existing in the entrance slit A1 in the previous frame is not present in the current frame. In step S14, it is determined that the moving object has passed the line Pa, and the process proceeds to step S14. Otherwise, the process proceeds to step S15.

(S14)図1の平均速度及び誤算算出部26に対し、入口スリットA1を通過した移動物体のID及び現在のフレーム番号F(入口スリット通過時刻)を通知する。   (S14) The average speed and error calculation unit 26 in FIG. 1 is notified of the ID of the moving object that has passed through the entrance slit A1 and the current frame number F (the entrance slit passage time).

(S15)出口スリットB1内の各ブロックについて、上述の移動物体存否判定処理を行なう。   (S15) The above-mentioned moving object existence determination process is performed for each block in the exit slit B1.

(S16)出口スリットB1内に新たな移動物体が存在すればステップS17へ進み、そうでなければステップS18へ進む。   (S16) If there is a new moving object in the exit slit B1, the process proceeds to step S17, and if not, the process proceeds to step S18.

(S17)出口スリットB1内のIDを一時記憶し、処理を終了する。   (S17) The ID in the exit slit B1 is temporarily stored and the process is terminated.

(S18)移動物体が出口スリットB1を通過した場合にはステップS19へ進み、そうでなければ処理を終了する。   (S18) If the moving object passes through the exit slit B1, the process proceeds to step S19, and if not, the process ends.

(S19)図1の平均速度及び誤算算出部26に対し、出口スリットB1を通過したID(ステップS17で記憶したID)及び現在のフレーム番号Fを通知し、ステップS17で記憶したIDを消去する。   (S19) The average speed and miscalculation calculation unit 26 in FIG. 1 is notified of the ID (ID stored in step S17) and the current frame number F that have passed through the exit slit B1, and the ID stored in step S17 is erased. .

平均速度及び誤算算出部26は、ステップS14及びS19でID生成/消滅部23から受け取ったID及びフレーム番号Fに基づいて、次式により平均速度V(m/s)を算出する。   Based on the ID and the frame number F received from the ID generation / annihilation unit 23 in steps S14 and S19, the average speed and miscalculation calculation unit 26 calculates an average speed V (m / s) by the following formula.

V=L1/((Fb−Fa)/f) (1)
ここに、Fb及びFaはそれぞれ、ステップS14及びS19で受け取った同一IDについてのフレーム番号であり、fはフレームレートである。
V = L1 / ((Fb−Fa) / f) (1)
Here, Fb and Fa are frame numbers for the same ID received in steps S14 and S19, respectively, and f is a frame rate.

1フレーム画像における図5の入口スリットB2及び出口スリットA2に対する図1のID生成/消滅部23のライン通過検出処理はそれぞれ、上述の入口スリットA1及び出口スリットB1に対するライン通過検出処理と同様である。ただし、移動物体16Aがビデオカメラ10に近づく方向へ移動するので、移動物体の前端を移動物体の代表点とする。図4及び図5の16B及び16Aはそれぞれ、移動物体前端がラインPb及びPaを通過した時点における同じ移動物体を示している。   1 for the entrance slit B2 and the exit slit A2 in FIG. 5 in one frame image is the same as the line passage detection process for the entrance slit A1 and the exit slit B1 described above, respectively. . However, since the moving object 16A moves in a direction approaching the video camera 10, the front end of the moving object is set as a representative point of the moving object. 16B and 16A in FIGS. 4 and 5 respectively show the same moving object when the front end of the moving object passes through the lines Pb and Pa.

次に、平均速度Vの計測誤差δVについて説明する。   Next, the measurement error δV of the average speed V will be described.

誤差δVは主に、フレームレートによる誤差と、ブロック単位で移動物体存否を判定することによる誤差とを含んでいる。   The error δV mainly includes an error due to a frame rate and an error due to determination of the presence / absence of a moving object in units of blocks.

(1)フレームレートfのみによる位置計測誤差D
例えばf=30で移動物体速度が60km/h及び100km/hの場合、それぞれ1フレーム時間(1/f秒)で0.56m及び0.93m移動し、これらが最大の位置計測誤差Dとなる。
(1) Position measurement error D due to only frame rate f
For example, when f = 30 and the moving object speed is 60 km / h and 100 km / h, they move 0.56 m and 0.93 m in one frame time (1 / f second), respectively, and these become the maximum position measurement error D. .

(2)ブロック処理のみによる位置計測誤差K
ブロック単位で移動物体存否を判定しているので、最大で、画像上の1ブロック幅に対応する実際の幅(実ブロック幅)Kの位置計測誤差が生ずる。
(2) Position measurement error K by only block processing
Since the presence / absence of a moving object is determined in units of blocks, a position measurement error of an actual width (actual block width) K corresponding to one block width on the image occurs at the maximum.

実ブロック幅Kは、ブロックの位置により異なる。図3において、1ブロック幅の視角をηとし、図4に示すラインPa及びPbを一端とするブロックBKa及びBKbの実ブロック幅Kをそれぞれ図3に示すようにKa及びKbとすると、次式が成立する。   The actual block width K varies depending on the position of the block. In FIG. 3, when the viewing angle of one block width is η, and the actual block widths K of blocks BKa and BKb having lines Pa and Pb shown in FIG. 4 as one end are respectively Ka and Kb as shown in FIG. Is established.

tan(α−η)=H/(Ka+L2) (2)
tan(β−η)=H/(Kb+L1+L2) (3)
ここに、L2はビデオカメラ10の真下からラインPaまでの距離であり、α及びβはそれぞれビデオカメラ10からラインPa及びPbへの視線と路面11とのなす角度である。
tan (α−η) = H / (Ka + L2) (2)
tan (β−η) = H / (Kb + L1 + L2) (3)
Here, L2 is the distance from directly below the video camera 10 to the line Pa, and α and β are the angles formed by the line of sight from the video camera 10 to the lines Pa and Pb and the road surface 11, respectively.

α及びβについては、次式が成立する。   For α and β, the following equations hold:

tan(α)=H/L2 (4)
tan(β)=H/(L1+L2) (5)
L1がnブロックに分割されているとすると、次式が成立する。
tan (α) = H / L2 (4)
tan (β) = H / (L1 + L2) (5)
Assuming that L1 is divided into n blocks, the following equation is established.

α=β+n・η (6)
例えばH=10m、L1=20m、L2=20mの場合、上式(4)及び(5)からα=0.46rad、β=0.25radとなり、さらにn=25の場合、上式(6)からη=0.0087radとなる。これらの値を上式(2)及び(3)に代入すると、Ka=0.45m、Kb=1.5mとなり、これらがラインPa、Pb通過位置計測の最大の誤差となる。
α = β + n · η (6)
For example, when H = 10 m, L1 = 20 m, and L2 = 20 m, α = 0.46 rad and β = 0.25 rad from the above equations (4) and (5), and when n = 25, the above equation (6) Therefore, η = 0.0087 rad. If these values are substituted into the above equations (2) and (3), Ka = 0.45 m and Kb = 1.5 m, which are the maximum errors in the line Pa and Pb passing position measurement.

(3)平均速度計測誤差δV
上式(1)の右辺分母をTと表記すると一般に、
δV/V=−δT/T (7)
が成立する。ここにδTは、計測時間Tの誤差である。
(3) Average speed measurement error δV
Generally, the right side denominator of the above equation (1) is expressed as T.
δV / V = −δT / T (7)
Is established. Here, δT is an error of the measurement time T.

δT及びTはそれぞれ、区間フレーム数計測誤差X及び区間フレーム数計測値(Fb−Fa)に比例するので、式(7)は、
δV/V=−X/(Fb−Fa) (8)
と表される。区間フレーム数計測誤差Xは、ラインPa及びPaを移動物体が通過する時点のフレーム番号誤差をそれぞれδFa及びδFbとすると、平均誤差
X=±(δFa+δFb)/2 (9)
で表される。
Since δT and T are proportional to the section frame number measurement error X and the section frame number measurement value (Fb−Fa), respectively,
δV / V = −X / (Fb−Fa) (8)
It is expressed. The section frame number measurement error X is an average error X = ± (δFa + δFb) / 2, where δFa and δFb are frame number errors when the moving object passes through the lines Pa and Pa, respectively.
It is represented by

ここで、実ブロック幅Ka及びKbを平均速度Vの移動物体が進むのに必要なフレーム数ΔFa及びΔFbはそれぞれ、次式で表される。   Here, the number of frames ΔFa and ΔFb required for a moving object having an average speed V to travel the actual block widths Ka and Kb are expressed by the following equations, respectively.

ΔFa=f・Ka/V (10)
ΔFb=f・Kb/V (11)
フレーム番号誤差δFaは、ΔFa>1のとき、すなわちK>Dのとき、上記フレーム誤差が上記ブロック処理による誤差に吸収されて最大でΔFaになり、ΔFa≦1のとき、すなわちK≦Dのとき、最大で1になる。同様に、フレーム番号誤差δFbは、ΔFb>1のとき最大でΔFbになり、ΔFb≦1のとき最大で1になる。
ΔFa = f · Ka / V (10)
ΔFb = f · Kb / V (11)
The frame number error δFa is ΔFa when ΔFa> 1, that is, when K> D, the frame error is absorbed by the error due to the block processing, and becomes ΔFa at the maximum. The maximum is 1. Similarly, the maximum frame number error δFb is ΔFb when ΔFb> 1, and is maximum 1 when ΔFb ≦ 1.

図6は、平均速度Vが40、60、80及び100km/hの場合の速度計測誤差δV及びこれに関係した上述の量の数値計算例を示す。   FIG. 6 shows a numerical calculation example of the speed measurement error δV when the average speed V is 40, 60, 80 and 100 km / h and the above-mentioned quantity related thereto.

図1の平均速度及び誤算算出部26は、上式(1)で表される平均速度Vの計測値に応じて、速度計測誤差δVを上述のように算出し、これらV及びδVを表示装置OUTに表示させる。本実施例1の応用例として例えば、制限速度がVlimである場合、V−δV>Vlimであればスピード違反と判定してこれを表示装置OUTに表示するとともに不図示の警報を鳴らし、その時系列画像を不図示の外部記憶装置に格納する。   The average speed and miscalculation calculation unit 26 in FIG. 1 calculates the speed measurement error δV as described above according to the measurement value of the average speed V expressed by the above equation (1), and displays these V and δV as a display device. Display on OUT. As an application example of the first embodiment, for example, when the speed limit is Vlim, if V−δV> Vlim, it is determined that the speed is violated, and this is displayed on the display device OUT and an alarm (not shown) is sounded. The image is stored in an external storage device (not shown).

本実施例1によれば、平均速度Vの計測値に応じてその誤差δVが表示されるので、上述のような複雑な誤差があっても、平均速度計測値の信頼性が高くなり、実用化が可能となる。また、電波や音波を用いないで画像処理により速度を計測するので、妨害電波や妨害音波、あるいは散乱部材などの速度計測回避手段で速度計測が妨げられるということがないという利点を有する。   According to the first embodiment, since the error δV is displayed according to the measurement value of the average speed V, the reliability of the average speed measurement value becomes high and practical even if there is a complicated error as described above. Can be realized. Further, since speed is measured by image processing without using radio waves and sound waves, there is an advantage that speed measurement is not hindered by speed measurement avoiding means such as jamming radio waves, disturbing sound waves, or scattering members.

なお、図3において、路面11から任意の所定高さの面Shを面Sと対応させることができるので、測定精度向上のための代表点は必ずしも路面11付近でなくてもよく、測定しようとする物理量やカメラアングルに応じて基準高さShを定めることができる。   In FIG. 3, a surface Sh having an arbitrary predetermined height from the road surface 11 can be associated with the surface S. Therefore, the representative point for improving the measurement accuracy does not necessarily have to be near the road surface 11. The reference height Sh can be determined according to the physical quantity to be performed and the camera angle.

図7は、ビデオカメラ10で撮像された画像を処理して移動物体の平均速度を計測する、本発明の実施例2の移動物体計測装置20Aの概略機能ブロック図である。   FIG. 7 is a schematic functional block diagram of the moving object measuring apparatus 20A according to the second embodiment of the present invention that processes an image captured by the video camera 10 and measures the average speed of the moving object.

代表点追跡部27は、各フレームに対する記憶部24内のオブジェクトマップに基づいて移動物体の代表点を求めることにより、代表点を追跡する。   The representative point tracking unit 27 tracks the representative point by obtaining the representative point of the moving object based on the object map in the storage unit 24 for each frame.

移動物体計測装置20Aは、フレーム画像内の複数の移動物体をリアルタイムで追跡処理する必要があるので、処理を高速化する必要がある。このためにモノクロ画像を用いると、移動物体とその影とを区別することが困難となり、計測誤差を最も小さくするための代表点を決定することができない。図9は、影12SA、12SB、16SA及び16SBがそれぞれ移動物体12A、12B、16A及び16Bと区別出来ない場合を示す。   The moving object measuring apparatus 20A needs to track a plurality of moving objects in the frame image in real time, and therefore needs to increase the processing speed. Therefore, when a monochrome image is used, it becomes difficult to distinguish a moving object and its shadow, and a representative point for minimizing measurement error cannot be determined. FIG. 9 shows a case where the shadows 12SA, 12SB, 16SA, and 16SB cannot be distinguished from the moving objects 12A, 12B, 16A, and 16B, respectively.

本実施例2の特徴は、このような問題を解決する、移動物体の代表点決定方法にある。   The feature of the second embodiment is a method for determining a representative point of a moving object that solves such a problem.

ID生成/消滅部23Aでは、図9に示すように、入口スリットB2に移動物体が検出されると、入口スリットB2に入る前のブロックについても移動物体検出処理を行う。さらに、出口スリットB1に移動物体が検出されても、出口スリットB1を完全に抜け出るまで移動物体検出処理を行う。   As shown in FIG. 9, when a moving object is detected in the entrance slit B2, the ID generation / annihilation unit 23A performs a moving object detection process on the block before entering the entrance slit B2. Furthermore, even if a moving object is detected in the exit slit B1, the moving object detection process is performed until the exit slit B1 is completely removed.

図8は、任意の1つの移動物体クラスタに対する代表点追跡部27の代表点決定処理を示す概略フローチャートである。   FIG. 8 is a schematic flowchart showing the representative point determination process of the representative point tracking unit 27 for any one moving object cluster.

(S20)移動物体のクラスタが内接する矩形を求める。図10は、図9にさらに、4つの移動物体クラスタが内接する矩形17A、17B、18A及び18Bを追加したものを示す。   (S20) A rectangle inscribed by the cluster of moving objects is obtained. FIG. 10 shows a configuration in which rectangles 17A, 17B, 18A and 18B in which four moving object clusters are inscribed are added to FIG.

(S21)代表点Rの座標を
(X0+px・LY,Y0+py・LY)
として求める。ここに、(X0,Y0)は矩形の基準点、例えば矩形の左下頂点の座標である。比率px及びpyは移動物体追跡処理前に予め設定された値であり、0<px<1、0<px<1を満たし、上述の設定手段と同様の手段により設定される。
(S21) The coordinates of the representative point R are (X0 + px · LY, Y0 + py · LY).
Asking. Here, (X0, Y0) are the coordinates of a rectangular reference point, for example, the lower left vertex of the rectangle. The ratios px and py are values set in advance before the moving object tracking process, satisfy 0 <px <1, 0 <px <1, and are set by the same means as the above-described setting means.

図7の平均速度及び誤算算出部26Aは、代表点以外は上記第1実施例と同様にして、移動物体の平均速度V及びその誤差δVを算出し、これらを表示装置OUTに表示させる。   The average speed and miscalculation calculation unit 26A in FIG. 7 calculates the average speed V of the moving object and its error δV in the same manner as in the first embodiment except for the representative points, and displays these on the display device OUT.

本実施例2によれば、移動物体の領域に対する相対位置が比率px及びpyにより設定されるので、移動物体の影を移動物体と認識しても、計測しようとする物理量に応じた移動物体の着目位置付近を代表点として検出することができ、計測精度向上に寄与するところが大きい。   According to the second embodiment, since the relative position with respect to the area of the moving object is set by the ratios px and py, even if the shadow of the moving object is recognized as the moving object, the moving object corresponding to the physical quantity to be measured is detected. The vicinity of the target position can be detected as a representative point, which greatly contributes to improvement in measurement accuracy.

なお、移動物体の一部と見なされる影の大きさは、時間や天候により異なるので、これに応じて比率px及びpyの設定値を変える必要がある。   Note that the size of the shadow regarded as a part of the moving object varies depending on time and weather, and accordingly, the setting values of the ratios px and py need to be changed accordingly.

しかしながら、例えば実施例1により平均速度Vを計測し、スピード違反の疑いがある時系列画像を不図示の外部記憶装置に保存しておき、後でその画像を見てpx及びpyを適当に設定することにより、スピード違反の判定をより正確に行なうことが可能となる。   However, for example, the average speed V is measured according to the first embodiment, and time series images suspected of speed violation are stored in an external storage device (not shown), and px and py are set appropriately by looking at the images later. By doing so, it becomes possible to determine speed violation more accurately.

また、平均速度及び誤算算出部26Aは、各ブロックの実ブロック幅と代表点追跡部27で求められた代表点の座標とに基づいて代表点の軌跡の長さを走行距離L2として求め、他は上記実施例1と同様にして、移動物体の代表点平均速度V及びその誤差δVを算出してもよい。   Further, the average speed and miscalculation calculation unit 26A obtains the length of the trajectory of the representative point as the travel distance L2 based on the actual block width of each block and the coordinates of the representative point obtained by the representative point tracking unit 27. In the same manner as in the first embodiment, the representative point average speed V of the moving object and its error δV may be calculated.

上記実施例では、ビデオカメラが道路の中央部上方に配置されている場合を説明したが、例えば交差点にビデオカメラを配置した場合には図12に示すように、ビデオカメラに対する移動物体30の角度が上述の場合と異なる。図12中、30Sは移動物体30の影であり、移動物体の一部と認識され、31はこれらを含む矩形である。Rは、移動物体30の位置計測誤差を小さくするのに好ましい代表点である。   In the above embodiment, the case where the video camera is arranged above the center of the road has been described. However, for example, when the video camera is arranged at an intersection, the angle of the moving object 30 with respect to the video camera is shown in FIG. Is different from the above case. In FIG. 12, 30S is a shadow of the moving object 30, which is recognized as a part of the moving object, and 31 is a rectangle including them. R is a representative point preferable for reducing the position measurement error of the moving object 30.

また、図13に示すように移動物体が右折すると、移動物体の方向が変化していくので、移動物体の代表点を路面位置付近に設定するのが困難となる。図13中、301〜303は、移動中の異なる時間での同一移動物体を示し、301S〜303Sはそれぞれ移動物体の一部と認識された、移動物体301〜303の影を示す。   Also, as shown in FIG. 13, when the moving object turns to the right, the direction of the moving object changes, making it difficult to set the representative point of the moving object near the road surface position. In FIG. 13, reference numerals 301 to 303 denote the same moving object at different times during movement, and 301S to 303S denote shadows of the moving objects 301 to 303 recognized as part of the moving object, respectively.

本実施例3では、このような場合でも代表点を路面位置付近に設定できるようにするため、図8の処理の代わりに、図11に示す処理を行なう。   In the third embodiment, the process shown in FIG. 11 is performed instead of the process of FIG. 8 so that the representative point can be set near the road surface position even in such a case.

(S30)図8のステップS20と同様に、移動物体のクラスタが内接する矩形を求める。図13中、311〜313は移動物体クラスタが内接する矩形を示す。   (S30) As in step S20 of FIG. 8, a rectangle inscribed by the cluster of moving objects is obtained. In FIG. 13, reference numerals 311 to 313 denote rectangles inscribed by the moving object clusters.

(S31)移動物体の動きベクトルMVmの角度θを求め、次いで比率関数px(θ)及びpy(θ)の値を求める。動きベクトルMVmは、同一移動物体に属する全てのブロックの動きベクトルの平均ベクトルである。比率px(θ)及びpy(θ)は、予め経験的に決定され、0<px(θ)<1、0<px(θ)<1を満たし、θをパラメータとするテーブル又はこれを数式で近似したもので表される。θは、フレーム画像上の角度又は路面上の角度である。路面上の角度の場合には、フレーム画像上の角度を、フレーム画像上の位置に応じた路面上の角度に変換する数式又はテーブルを用いる。   (S31) The angle θ of the motion vector MVm of the moving object is obtained, and then the values of the ratio functions px (θ) and py (θ) are obtained. The motion vector MVm is an average vector of motion vectors of all blocks belonging to the same moving object. The ratios px (θ) and py (θ) are determined empirically in advance, satisfying 0 <px (θ) <1, 0 <px (θ) <1, and using θ as a parameter or a mathematical expression It is expressed as an approximation. θ is an angle on the frame image or an angle on the road surface. In the case of an angle on the road surface, an equation or a table for converting the angle on the frame image into an angle on the road surface according to the position on the frame image is used.

なお、動きベクトルMVmは、平均から所定値以上ずれているものを除いて平均したものであってもよい。動きベクトルMVmはまた、幾何学的重心が含まれるブロックのMV又はその付近のMVの平均値であってもよい。   Note that the motion vector MVm may be averaged except for those that deviate from the average by a predetermined value or more. The motion vector MVm may also be an average value of the MVs in or near the block including the geometric centroid.

(S32)図8のステップS21と同様に、代表点Rの座標を
(X0+px(θ)・LY,Y0+py(θ)・LY)
として求める。
(S32) Similar to step S21 in FIG. 8, the coordinates of the representative point R are set to (X0 + px (θ) · LY, Y0 + py (θ) · LY).
Asking.

本実施例3によれば、比率px及びpyが移動物体の動きベクトルの角度に応じて定められているので、移動物体の影を移動物体と認識し且つ移動物体がその移動方向を変化させても、計測しようとする物理量に応じた移動物体の着目点付近を代表点として検出することができ、計測精度向上に寄与するところが大きい。   According to the third embodiment, since the ratios px and py are determined according to the angle of the motion vector of the moving object, the shadow of the moving object is recognized as the moving object, and the moving object changes its moving direction. However, the vicinity of the point of interest of the moving object corresponding to the physical quantity to be measured can be detected as a representative point, which greatly contributes to improvement in measurement accuracy.

本発明の実施例4は、背景技術の欄で述べた図16に示す問題点を解決するためのものである。実施例4における図7の代表点追跡部27は、各画像フレームに対応するオブジェクトマップ上の各移動物体に対し、図14に示す処理を行なう。   The fourth embodiment of the present invention is for solving the problem shown in FIG. 16 described in the background art section. In the fourth embodiment, the representative point tracking unit 27 in FIG. 7 performs the process shown in FIG. 14 on each moving object on the object map corresponding to each image frame.

(S40)画像上で移動物体同士の重なりがなければステップS41へ進み、そうでなければステップS43へ進む。   (S40) If there is no overlap between the moving objects on the image, the process proceeds to step S41, and if not, the process proceeds to step S43.

(S41)幾何学的重心Gの座標を求める。   (S41) The coordinates of the geometric gravity center G are obtained.

(S42)このGを、時刻tにおける代表点P(t)として求める。図15中、×印は、代表点を示し、RX2以外は幾何学的重心Gである。   (S42) This G is obtained as a representative point P (t) at time t. In FIG. 15, a cross indicates a representative point, and a geometric center G other than RX2 is a geometric point.

(S43)着目している移動物体の各ブロックの動きベクトルの平均値MVmを求める。上述のように、動きベクトルMVmは、平均から所定値以上ずれているものを除いて平均したものであってもよい。   (S43) The average value MVm of the motion vectors of each block of the moving object of interest is obtained. As described above, the motion vector MVm may be averaged except for those that deviate from the average by a predetermined value or more.

(S44)1つ前のフレームの対応する移動物体の代表点P(t−1)をMVmだけ移動させた点を、時刻tでの代表点P(t)として求める。図15中のRX2は、このようにして求めた移動物体132の代表点である。   (S44) A point obtained by moving the representative point P (t-1) of the corresponding moving object in the previous frame by MVm is obtained as the representative point P (t) at time t. RX2 in FIG. 15 is a representative point of the moving object 132 obtained in this way.

本実施例4によれば、画像上で移動物体同士の重なりがあっても、移動物体の動きベクトルに基づいて、移動物体の重なりが無いとしたときの幾何学的重心に相当する点が代表点として求まり、図15と図16を比較すれば明らかなように、より正確に移動物体の代表点及びその軌跡を求めることができ、代表点に基づいて求めた他の物理量の計測値もより正確になる。   According to the fourth embodiment, even if there is an overlap between moving objects on the image, a point corresponding to the geometric center of gravity when there is no overlapping of moving objects is representative based on the motion vector of the moving object. As can be seen from the comparison between FIG. 15 and FIG. 16, the representative point of the moving object and its trajectory can be obtained more accurately, and the measured values of other physical quantities obtained based on the representative point are also obtained. Become accurate.

ビデオカメラで撮像された画像を処理して移動物体の平均速度を計測する、本発明の実施例1の移動物体計測装置の概略機能ブロック図である。1 is a schematic functional block diagram of a moving object measuring apparatus according to a first embodiment of the present invention that measures an average speed of a moving object by processing an image captured by a video camera. 1フレーム画像における入口スリット及び出口スリットに対する図1のID生成/消滅部23のライン通過検出処理を示す概略フローチャートである。It is a schematic flowchart which shows the line passage detection process of the ID production | generation / extinction part 23 of FIG. 1 with respect to the entrance slit and exit slit in 1 frame image. 画像処理による移動物体の区間平均速度計測説明図である。It is a section average speed measurement explanatory view of a moving object by image processing. 図3のビデオカメラで撮像された画像を、ブロック境界線、入口スリット及び出口スリットとともに示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the image imaged with the video camera of FIG. 3 with a block boundary line, an entrance slit, and an exit slit. IDのオブジェクトマップに図4を重ね合わせたものを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows what overlapped FIG. 4 on the object map of ID. 平均速度Vが40、60、80及び100km/hの場合の速度計測誤差δV及びこれに関係した量の数値計算例を示す表である。It is a table | surface which shows the numerical calculation example of speed measurement error (delta) V in case average speed V is 40, 60, 80, and 100 km / h, and the quantity related to this. ビデオカメラで撮像された画像を処理して移動物体の平均速度を計測する、本発明の実施例2の移動物体計測装置の概略機能ブロック図である。It is a general | schematic functional block diagram of the moving object measuring device of Example 2 of this invention which processes the image imaged with the video camera, and measures the average speed of a moving object. 任意の1つの移動物体クラスタに対する代表点追跡部27の代表点決定処理を示す概略フローチャートである。It is a schematic flowchart which shows the representative point determination process of the representative point tracking part 27 with respect to arbitrary one moving object cluster. 移動物体の影が移動物体と区別出来ない場合を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the case where the shadow of a moving object cannot be distinguished from a moving object. 図8の処理説明図である。It is processing explanatory drawing of FIG. 本発明の実施例3に係る、任意の1つの移動物体クラスタに対する代表点追跡部27の代表点決定処理を示す概略フローチャートである。It is a schematic flowchart which shows the representative point determination process of the representative point tracking part 27 with respect to arbitrary one moving object cluster based on Example 3 of this invention. 図11の処理説明図である。It is processing explanatory drawing of FIG. 図11の処理説明図である。It is processing explanatory drawing of FIG. 本発明の実施例4に係る、任意の1つの移動物体クラスタに対する代表点追跡部27の代表点決定処理を示す概略フローチャートである。It is a schematic flowchart which shows the representative point determination process of the representative point tracking part 27 with respect to arbitrary one moving object cluster based on Example 4 of this invention. 図14の処理説明図である。It is processing explanatory drawing of FIG. 従来技術の問題点説明図である。It is explanatory drawing of the problem of a prior art.

符号の説明Explanation of symbols

10 ビデオカメラ
11 路面
12A、12B、131〜133、141〜143、16A、16B、30、301〜303 移動物体
12SA、12SB、16SA、16SB、30S、301S、303S 影
15 フレーム
17A、17B、18A、18B、31、311〜313 矩形
20、20A 移動物体計測装置
21 画像メモリ
22 背景画像生成部
23 ID生成/消滅部
24 オブジェクトマップ記憶部
25 移動物体追跡部
26、26A 平均速度及び誤算算出部
27 代表点追跡部
IN 入力装置
OUT 表示装置
Pa、Pb ライン
A1、B2 入口スリット
A2、B1 出口スリット
K、Ka、Kb 実ブロック幅
F、Fa、Fb フレーム番号
ΔFa、ΔFb フレーム数
δFa、δFb フレーム番号誤差
V 平均速度
δV 速度計測誤差
RA1〜RA3、RB1〜RB3 幾何学的重心
10 Video camera 11 Road surface 12A, 12B, 131-133, 141-143, 16A, 16B, 30, 301-303 Moving object 12SA, 12SB, 16SA, 16SB, 30S, 301S, 303S Shadow 15 Frame 17A, 17B, 18A, 18B, 31, 311 to 313 Rectangle 20, 20A Moving object measurement device 21 Image memory 22 Background image generation unit 23 ID generation / extinction unit 24 Object map storage unit 25 Moving object tracking unit 26, 26A Average speed and miscalculation calculation unit 27 Representative Point tracking unit IN Input device OUT Display device Pa, Pb Line A1, B2 Entrance slit A2, B1 Exit slit K, Ka, Kb Actual block width F, Fa, Fb Frame number ΔFa, ΔFb Frame number δFa, δFb Frame number error V Average speed δV speed Measurement error RA1~RA3, RB1~RB3 geometric center of gravity

Claims (13)

時系列画像上の移動物体を検出して該移動物体の物理量を計測する、画像処理による移動物体計測方法において、
該移動物体を撮像するビデオカメラから遠ざかる方向へ該移動物体が移動するときには該移動物体の略後端を該代表点とし、該ビデオカメラへ近づく方向に該移動物体が移動するときには該移動物体の略前端を該代表点とし、
該代表点に関する物理量を計測することを特徴とする、画像処理による移動物体計測方法。
In a moving object measurement method by image processing, which detects a moving object on a time-series image and measures a physical quantity of the moving object,
When the moving object moves in a direction away from the video camera that images the moving object, the substantially rear end of the moving object is used as the representative point, and when the moving object moves in a direction approaching the video camera, the moving object With the approximate front end as the representative point,
A moving object measuring method by image processing, characterized by measuring a physical quantity related to the representative point.
時系列画像上の移動物体を検出して該移動物体の物理量を計測する、画像処理による移動物体計測方法において、
該移動物体の領域に対する相対位置を該移動物体の代表点として予め定めておき、
該代表点に関する物理量を計測することを特徴とする、画像処理による移動物体計測方法。
In a moving object measurement method by image processing, which detects a moving object on a time-series image and measures a physical quantity of the moving object,
A relative position with respect to the area of the moving object is determined in advance as a representative point of the moving object,
A moving object measuring method by image processing, characterized by measuring a physical quantity related to the representative point.
該移動物体の領域は、該移動物体が内接する矩形であることを特徴とする請求項2記載の方法。   3. The method of claim 2, wherein the area of the moving object is a rectangle inscribed by the moving object. 該相対位置は実質的に、該矩形の1つの頂点を原点として直交座標(px・LX,py・LY)で表され、ここにLX及びLYは該矩形の隣り合う2辺の長さであり、px及びpyは予め定められ、0<px<1、0<px<1であることを特徴とする請求項3記載の方法。   The relative position is substantially expressed by orthogonal coordinates (px · LX, py · LY) with one vertex of the rectangle as the origin, where LX and LY are the lengths of two adjacent sides of the rectangle. , Px and py are predetermined and 0 <px <1, 0 <px <1. 該px及びpyは、該移動物体の動きベクトルの角度に応じて定められていることを特徴とする請求項3記載の方法。   4. The method according to claim 3, wherein px and py are determined according to an angle of a motion vector of the moving object. 時系列画像上の移動物体を検出して該移動物体の物理量を計測する、画像処理による移動物体計測方法において、
該移動物体が他の移動物体と重なっていないと判定した場合には、該移動物体の幾何学的重心を代表点として求め、該移動物体が他の移動物体と重なっていることを検出した場合には、該移動物体の動きベクトルに基づいて、該重なりがないとしたときの該幾何学的重心に相当する点を代表点として求め、
該代表点に関する物理量を計測することを特徴とする、画像処理による移動物体計測方法。
In a moving object measurement method by image processing, which detects a moving object on a time-series image and measures a physical quantity of the moving object,
When it is determined that the moving object does not overlap with another moving object, the geometric center of gravity of the moving object is obtained as a representative point, and it is detected that the moving object overlaps with another moving object Is obtained based on the motion vector of the moving object as a representative point a point corresponding to the geometric center of gravity when there is no overlap,
A moving object measuring method by image processing, characterized by measuring a physical quantity related to the representative point.
画像フレーム内に第1及び第2ラインを予め設定するとともに、該第1ラインから該第2ラインまでの実際の距離を予め測定しておき、
該代表点が該第1ラインから該第2ラインまで移動する時間を検出し、該時間と該距離とに基づき該移動物体の平均速度を該物理量として求める
ことを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1つに記載の方法。
First and second lines are set in advance in the image frame, and an actual distance from the first line to the second line is measured in advance.
7. The time when the representative point moves from the first line to the second line is detected, and the average speed of the moving object is obtained as the physical quantity based on the time and the distance. The method as described in any one of these.
該平均速度の誤差を求め、該誤差を該平均速度とともに出力し、該誤差は少なくとも、フレームレートによるもの及び画像フレームをブロックに分割してブロック単位で該移動物体を検出することによるものを含むことを特徴とする請求項7記載の方法。   An error of the average speed is obtained and the error is output together with the average speed, and the error includes at least the one based on the frame rate and the one obtained by dividing the image frame into blocks and detecting the moving object in units of blocks. 8. The method of claim 7, wherein: 該誤差は実質的にV・X/(Fb−Fa)で表され、ここにVは該平均速度の計測値、Xは該移動物体の代表点が該第1ラインを通過する時点に対応したフレーム番号の誤差と該代表点が該第2ラインを通過する時点に対応したフレーム番号の誤差との平均値、(Fb−Fa)は該代表点が該第1ラインから該第2ラインまで移動するのに要するフレーム数の計測値であることを特徴とする請求項8記載の方法。   The error is substantially expressed as V · X / (Fb−Fa), where V is a measured value of the average velocity, and X corresponds to a time point when the representative point of the moving object passes through the first line. Average value of frame number error and frame number error corresponding to the time when the representative point passes the second line, (Fb−Fa) is the representative point moving from the first line to the second line The method according to claim 8, wherein the method is a measurement value of the number of frames required to perform the operation. 時系列画像上の移動物体を検出して該移動物体の物理量を計測する、画像処理による移動物体計測装置において、
該移動物体の領域に対する相対位置を該移動物体の代表点として設定するための設定手段と、
該時系列画像を処理して該代表点に関する物理量を求める処理手段と、
該物理量を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする、画像処理による移動物体計測装置。
In a moving object measuring apparatus by image processing that detects a moving object on a time-series image and measures a physical quantity of the moving object,
Setting means for setting a relative position of the moving object as a representative point of the moving object;
Processing means for processing the time-series image to obtain a physical quantity related to the representative point;
An output means for outputting the physical quantity;
A moving object measuring apparatus using image processing, characterized by comprising:
該設定手段はさらに、画像フレーム内に第1及び第2ラインを設定するとともに、該第1ラインから該第2ラインまでの実際の距離を入力するためのものであり、
該物理量は、該代表点が該第1ラインから該第2ラインまで移動する時間と該距離とに基づき求められる該移動物体の平均速度である
ことを特徴とする請求項10記載の装置。
The setting means is further for setting the first and second lines in the image frame and inputting an actual distance from the first line to the second line;
The apparatus according to claim 10, wherein the physical quantity is an average speed of the moving object obtained based on a time and a distance at which the representative point moves from the first line to the second line.
該処理手段は、画像フレームをブロックに分割してブロック単位で該移動物体を検出し、
該処理手段はさらに、該平均速度の誤差を求め、
該出力手段は、該誤差を該平均速度とともに出力し、
該誤差はフレームレートによるものと該移動物体をブロック単位で検出することによるものとを含むことを特徴とする請求項11記載の装置。
The processing means divides the image frame into blocks, detects the moving object in units of blocks,
The processing means further determines an error of the average speed,
The output means outputs the error together with the average speed,
12. The apparatus according to claim 11, wherein the error includes a result of a frame rate and a result of detecting the moving object in units of blocks.
時系列画像上の移動物体を検出して該移動物体の物理量を計測する、画像処理による移動物体計測装置において、
該移動物体が他の移動物体と重なっているかどうかを判定する判定手段と、
該判定手段が否定判定した場合には、該移動物体の幾何学的重心を代表点として求め、該判定手段が肯定判定した場合には、該移動物体の動きベクトルに基づいて、該重なりがないとしたときの該幾何学的重心に相当する点を代表点として求め、該代表点に関する物理量を求める処理手段と、
該物理量を出力する手段と、
を有することを特徴とする、画像処理による移動物体計測装置。
In a moving object measuring apparatus by image processing that detects a moving object on a time-series image and measures a physical quantity of the moving object,
Determining means for determining whether or not the moving object overlaps with another moving object;
When the determination means makes a negative determination, the geometric center of gravity of the moving object is obtained as a representative point, and when the determination means makes an affirmative determination, there is no overlap based on the motion vector of the moving object. A processing means for obtaining a point corresponding to the geometric center of gravity as a representative point and obtaining a physical quantity related to the representative point;
Means for outputting the physical quantity;
A moving object measuring apparatus using image processing, characterized by comprising:
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