JP2001006089A - 色情報を用いた車両検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 夜間雨天時の路面反射光の影響を受けず、車
両の前照灯及び車尾灯を正確に認識し、車両を検出する
車両検出装置を提供する。 【解決手段】 カラー画像入力手段10から入力されたカ
ラー画像を、色検出手段20の有彩色判定手段21が有彩色
領域と無彩色領域に分離し、その中から赤色領域検出手
段22及び白色領域検出手段23が赤色領域及び白色領域を
検出する。外接矩形算出手段30は、検出された赤色領域
及び白色領域にラベル番号を付加し各ラベル毎に外接矩
形を算出する。評価値算出手段40の縦サイズ評価手段41
及び横サイズ評価手段42は評価関数係数算出手段46によ
って係数設定された評価関数を用いて外接矩形の縦サイ
ズ及び横サイズの評価値を算出し、縦横サイズ評価手段
43でこれらを統合して外接矩形の評価値を算出する。車
両候補領域検出手段44は上記評価値をもとに車両候補領
域を検出し、車両候補領域評価手段45が評価関数係数算
出手段46によって係数設定された評価関数を用いて車両
候補領域の評価値を算出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、テレビカメラ等の
画像入力装置から入力された画像データを処理すること
によって道路を走行する車両を検出し、台数や位置、速
度を算出する車両検出装置に関し、特に画像処理式車両
検出装置において赤色領域及び白色領域を検出するとと
もにそれぞれの領域の車両類似性をスコア化する評価関
数を用いることにより夜間走行車両の前照灯及び車尾灯
を正確に判定して車両として認識し、検出するようにし
たものである。

【０００２】

【従来の技術】従来実用化されている交通管制システム
では、送出した超音波の反射で車両を検出する超音波式
車両感知器、或いは道路に埋設したループコイルの誘導
起電力で車両を検出するループ式車両感知器等の車両感
知器によって走行車両を検出していた。近年、これらの
車両感知器に代わり、テレビカメラで車両の走行する道
路を撮影し、この映像を処理して車両を検出する画像処
理方式の車両感知器が実用化されてきている。

【０００３】画像処理式車両検出装置では、背景画像を
作成し現画像との差分処理によって車両を検出する背景
差分処理、Ｎフレーム（Ｎは１以上の整数）のインタバ
ル時間を隔てて撮影された二つの画像間における差分処
理によって車両を検出するフレーム差分処理、或いは画
像内から輝度勾配の大きな部分を検出し、この検出され
た情報をもとに車両を検出する空間微分処理が代表的で
あり、更にはこれら手法を複合して用いる手法も存在し
ている。これら手法では、昼間は車両の車体を検出する
一方、夜間は車両の前照灯及び車尾灯を検出し、周囲環
境変化を自動的に検出することによって上記処理の切り
替えを行なっている。

【０００４】このような上記三手法によっても夜間の車
両の前照灯及び車尾灯検出は可能と考えられるが、これ
らは何れもテレビカメラの輝度情報のみを用いるもので
ある。

【０００５】一方、色彩情報を用いた車両検出手法とし
ては、先行車両のテールランプ（赤色）をカラーテレビ
カメラで撮影して画像処理装置で検出し、その情報を用
いて先行車両の位置及び方向を特定する走行車両の認識
装置がある（特開昭62−121599号公報等）。以下、この
従来方式について説明する。

【０００６】従来方式ではカラーテレビカメラの映像信
号が画像処理装置に入力され、デコードされてＲ、Ｇ、
Ｂ成分に分離されて特徴抽出処理が行なわれる。特徴抽
出処理は制動ランプの赤色、方向指示ランプの黄色の特
徴を抽出するもので、入力画像データを２値化して認識
する対象、即ち制動ランプ及び方向指示ランプに関する
情報のみを取り出すようにする。 ２値化条件は、制動
ランプ点灯時の画像特徴抽出の条件判定が以下の式
（１）によって、また、また方向指示ランプ点灯時の画
像特徴抽出の条件判定が以下の式（２）によって行なわ
れる。

【０００７】

【数１】

【数２】

【０００８】これら条件判定を行なうことにより、車両
の制動ランプ及び方向指示ランプ検出が実現できるとし
ている。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述の
画像処理式車両検出装置には以下の課題が存在する。そ
れは夜間の雨天時に車両前照灯及び車尾灯が路面におい
て鏡面反射し、これが撮影されることによって車両とし
て誤検出されると言う問題である。また、街路灯等車両
前照灯や車尾灯以外の路上に存在する光源によっても路
面における鏡面反射が発生し、これが撮影されて車両誤
検出の原因となる場合もある。

【００１０】この問題は、上述の背景差分処理、フレー
ム差分処理及び空間微分処理の何れの方式を用いても原
理的に発生する。即ち鏡面反射は画像上において高輝度
の領域として発生し、上記手法は何れも夜間時、この高
輝度領域を車両の前照灯や車尾灯として検出することに
起因する。

【００１１】一方、上述のカラーテレビカメラ撮影画像
から赤色領域及び黄色領域を特徴抽出し、制動ランプ及
び方向指示ランプを検出する方法を用いると、路面反射
の内赤色及び黄色以外の影響に関してはその低減効果が
期待できる。しかしながら、路面反射光が自車の車尾灯
であった場合は本手法を用いても路面反射を除去するこ
とはてきず、また街路灯の光源色がナトリウム灯のよう
に赤味を帯びている場合は、街路灯に対しても本手法を
用いて路面反射光を除去することは困難である。更には
車両の前照灯の検出を目的とする場合には、これを赤色
領域検出或いは黄色領域検出によっては実現できない。

【００１２】本発明は上記従来の課題を解決するもので
あり、赤色領域及び白色領域を検出するとともにそれぞ
れの領域の車両類似性をスコア化する評価関数を用いる
ことにより、上記複数の要因によって発生する路面反射
光の影響を受けずに、白色領域からは車両前照灯を赤色
領域からは車尾灯を高精度に検出することを目的とする
ものである。

【００１３】また、上記評価関数を既知であるカラー画
像入力手段の設置条件に基づいて算出することにより、
同一ではない設置条件における評価関数を同一の考え方
に基づいて作成することを可能とすることを目的とする
ものである。

【００１４】

【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に本発明の車両検出装置は、カラー画像入力手段、色検
出手段、外接矩形算出手段及び評価値算出手段によって
構成する。カラー画像入力手段は、車両の走行する道路
を真上もしくは斜め上高所から撮像し、カラー画像を入
力する。色検出手段は、入力されたカラー画像を処理し
て赤色領域及び白色領域を検出する。外接矩形算出手段
は、検出された赤色領域及び白色領域にラベル番号を付
加し各ラベル毎に外接矩形を算出する。評価値算出手段
は、外接矩形算出手段によって算出された矩形領域の領
域情報を用いて当該矩形領域の車両類似性をスコア化
し、このスコア化された矩形領域の評価値をもとに矩形
領域を白色領域は車両前照灯と、及び赤色領域は車尾灯
と判定して車両として認識し、検出する。

【００１５】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、車両の走行する道路を真上もしくは斜め上高所から
撮像し、カラー画像を入力するカラー画像手段と、入力
されたカラー画像を処理して赤色領域及び白色領域を検
出する色検出手段と、検出された赤色領域及び白色領域
にラベル番号を付加し各ラベル毎に外接矩形を算出する
外接矩形算出手段と、該外接矩形算出手段によって算出
された矩形領域の領域情報を用いて当該矩形領域の車両
類似性をスコア化する評価値算出手段を具備するもので
あり、カラー画像入力手段によって入力されたカラー画
像から赤色領域及び白色領域を検出し、その各々の領域
の外接矩形評価値をもとに本検出領域を夜間走行車両の
前照灯及び車尾灯による領域と正確に認識し、検出する
ことができるという作用を有する。

【００１６】本発明の請求項２に記載の発明は、前記色
検出手段が、入力されたカラー画像を有彩色領域と無彩
色領域とに分離する有彩色判定手段と、該有彩色判定手
段によって分離された有彩色領域に対してその領域が有
する色相情報をもとに赤色領域を検出する赤色領域検出
手段と、前記有彩色判定手段によって分離された無彩色
領域に対してその領域が有する明度情報をもとに白色領
域を検出する白色領域検出手段を具備し、前記有彩色判
定手段における有彩色及び無彩色判定閾値、前記赤色領
域検出手段における赤色判定のための色相閾値及び前記
白色域検出手段における白色判定のための明度閾値が予
め設定できることを特徴とする請求項１記載の車両検出
装置としたものであり、カラー画像入力手段によって入
力されたカラー画像を有彩色領域と無彩色領域に分離
し、有彩色領域から赤色領域を無彩色領域から白色領域
を検出し、その各々の領域の外接矩形評価値をもとに本
検出領域を夜間走行車両の前照灯及び車尾灯による領域
と正確に認識し、検出することができるという作用を有
する。

【００１７】本発明の請求項３に記載の発明は、前記評
価値算出手段が、前記外接矩形算出手段によって検出さ
れた外接矩形の縦サイズ、横サイズ及び外接矩形下端の
縦方向座標を領域情報として入力するとともに、これら
入力情報より当該矩形領域の車両類似性をスコア化する
評価関数を有することを特徴とする請求項１乃至請求項
２のいずれかに記載の車両検出装置としたものであり、
検出された赤色領域及び白色領域の各々について、その
外接矩形の縦サイズ、横サイズ及び外接矩形下端の縦方
向座標をもとに本検出領域を夜間走行車両の前照灯及び
車尾灯による領域と正確に認識し、検出することができ
るという作用を有する。

【００１８】本発明の請求項４に記載の発明は、前記評
価値算出手段が、既知であるカラー画像入力手段の設置
条件に基づき、前記外接矩形の縦サイズ及び外接矩形下
端の縦方向座標とを成分とする二次元空間内の一つ以上
の一次関数からなる評価関数を有し、この評価関数と検
出された前記外接矩形の縦サイズ及び外接矩形下端の縦
方向座標との二次元空間上における距離を算出し、これ
を用いて矩形領域の車両類似性をスコア化する評価値を
算出する縦サイズ評価手段を具備することを特徴とする
請求項３記載の車両検出装置としたものであり、縦サイ
ズ評価手段が検出された赤色領域及び白色領域を外接矩
形の縦サイズ及び外接矩形下端の縦方向座標を入力する
ことにより、カラー画像入力手段の設置条件に基づき設
定された一次関数からなる評価関数を用いてその領域の
画像上における車両前照灯及び車尾灯との類似度をスコ
ア化した評価値を算出することができるという作用を有
する。

【００１９】本発明の請求項５に記載の発明は、前記評
価値算出手段が、既知であるカラー画像入力手段の設置
条件に基づき、前記外接矩形の横サイズ及び外接矩形下
端の縦方向座標とを成分とする二次元空間内の一つ以上
の一次関数からなる評価関数を有し、この評価関数と検
出された前記外接矩形の横サイズ及び外接矩形下端の縦
方向座標との二次元空間上における距離を算出し、これ
を用いて矩形領域の車両類似性をスコア化する評価値を
算出する横サイズ評価手段を具備することを特徴とする
請求項３記載の車両検出装置としたものであり、横サイ
ズ評価手段が検出された赤色領域及び白色領域を外接矩
形の横サイズ及び外接矩形下端の縦方向座標を入力する
ことにより、カラー画像入力手段の設置条件に基づき設
定された一次関数からなる評価関数を用いてその領域の
画像上における車両前照灯及び車尾灯との類似度をスコ
ア化した評価値を算出することができるという作用をを
有する。

【００２０】本発明の請求項６に記載の発明は、前記評
価値算出手段が、前記縦サイズ評価手段が算出した外接
矩形の評価値及び前記横サイズ算出手段が算出した外接
矩形の評価値の両方を用い、当該外接矩形の車両類似性
をスコア化する評価値を算出する縦横サイズ評価手段を
具備することを特徴とする請求項３記載の車両検出装置
としたものであり、縦横サイズ評価手段が前記検出され
た赤色領域及び白色領域の外接矩形縦サイズ、横サイズ
及び外接矩形下端の縦方向座標を各々入力することによ
り、カラー画像入力手段の設置条件に基づき設定された
一次関数からなる縦サイズ及び横サイズ評価関数を用い
てその領域の画像上における車両前照灯及び車尾灯との
類似度をスコア化した評価値を縦サイズ横サイズ各々算
出し、この二つの評価値から最終的な当該矩形領域の画
像上における車両前照灯及び車尾灯との類似度をスコア
化した評価値を算出することができるという作用を有す
る。

【００２１】本発明の請求項７に記載の発明は、前記評
価値算出手段が、前記外接矩形の評価値が予め設定した
判定閾値以上の外接矩形に対し、外接矩形中心部の縦方
向座標、横方向座標を入力するとともに、これと既に入
力されている外接矩形下端の縦方向座標を領域情報とし
て用い、これら入力情報より二つの外接矩形からなる外
接矩形対に対する車両類似性をスコア化する評価関数を
有することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれ
かに記載の車両検出装置としたものであり、判定閾値以
上の外接矩形によって作成された外接矩形対において、
外接矩形中心部の縦方向座標、横方向座標及び外接矩形
下端の縦方向座標をもとに当該外接矩形対を夜間走行車
両の前照灯及び車尾灯による領域と正確に認識し、検出
することができるという作用を有する。

【００２２】本発明の請求項８に記載の発明は、前記評
価値算出手段が、複数入力された前記外接矩形中心部の
縦方向座標に対し差の絶対値を算出することにより複数
入力された外接矩形中心部間の縦方向距離を算出し、こ
れが予め設定した判定閾値以下となる二つの外接矩形か
らなる外接矩形対を検出して車両候捕領域とする車両候
補領域検出手段を具備することを特徴とする請求項７記
載の車両検出装置としたものであり、車両候補領域検出
手段が前記外接矩形の評価値が予め設定した判定閾値以
上の外接矩形によって作成された外接矩形対を、二つの
外接矩形中心部の縦方向距離をもとに夜間走行車両の前
照灯及び車尾灯による車両候補領域として検出し、車両
として認識することができるという作用を有する。

【００２３】本発明の請求項９に記載の発明は、前記評
価値算出手段が、前記車両候補領域検出手段が前記車両
候捕領域として検出した外接矩形対に対し外接矩形中心
部の横方向座標の差の絶対値を算出することにより外接
矩形中心部間の横方向距離を算出するとともに、既知で
あるカラー画像入力手段の設置条件に基づき、前記外接
矩形中心部の横方向距離及び前記外接矩形対下端の縦方
向座標とを成分とする二次元空間内の一つ以上の一次関
数からなる評価関数を有し、この評価関数と検出された
前記外接矩形中心部の横方向距離及び外接矩形対下端の
縦方向座標との二次元空間上における距離を算出し、こ
れを用いて二つの外接矩形からなる外接矩形対に対する
車両類似性をスコア化する評価値を算出する車両候補領
域評価手段を具備することを特徴とするものであり、本
発明の車両検出装置は車両候捕領域評価手段が車両候補
領域検出手段によって検出された前記車両候補領域であ
る外接矩形対において、二つの外接矩形中心部の横方向
距離及び外接矩形対下端の縦方向座標を入力することに
より、カラー画像入力手段の設置条件に基づき設定され
た一次関数からなる評価関数を用いてその領域の画像上
における車両前照灯及び車尾灯との類似度をスコア化し
た評価値を算出することができるという作用を有する。

【００２４】本発明の請求項１０に記載の発明は、前記
評価値算出手段が、前記外接矩形の車両類似性をスコア
化する評価値を算出する一つ以上の一次関数からなる評
価関数の係数を、既知であるカラー画像入力手段の設置
条件に基づいて算出する評価関数係数算出手段を具備す
ることを特徴とする請求項４乃至請求項６、又は請求項
９のいずれかに記載の車両検出装置としたものであり、
評価関数係数算出手段が、検出した前記外接矩形の車両
類似性を算出する評価関数を、既知であるカラー画像入
力手段の設置条件に基づいて算出することにより、同一
ではない設置条件における前記評価関数を同一の考え方
に基づいて作成することができるという作用を有する。

【００２５】以下、本発明の実施の形態について、図１
から図４を用いて説明する。

【００２６】図１において本発明の実施形態に係る車両
検出装置は、車両の走行する道路を真上もしくは斜め上
高所から撮像し、カラー画像を入力するカラー画像入力
手段10と、カラー画像入力手段10によって入力された画
像を有彩色領域と無彩色領域とに分離する有彩色判定手
段21、該有彩色判定手段21によって分離された有彩色領
域に対してその領域が有する色相情報をもとに赤色領城
を検出する赤色領域検出手段22および前記有彩色判定手
段21によって分離された無彩色領域に対してその領域が
有する明度情報をもとに白色領域を検出する白色領域検
出手段23より成る色検出手段20と、検出された赤色領域
及び白色領域にラベル番号を付加し各ラベル毎に外接矩
形を算出する外接矩形算出手段30と、既知であるカラー
画像入力手段の設置条件に基づき設定された、前記外接
矩形の縦サイズ及び外接矩形下端の縦方向座標とを成分
とする二次元空間内の一つ以上の一次関数からなる評価
関数を有し、この評価関数と検出された前記外接矩形の
縦サイズ及び外接矩形下端の縦方向座標との二次元空間
上における距離を算出し、これを用いて矩形領域の車両
類似性をスコア化する評価値を算出する縦サイズ評価手
段41、既知であるカラー画像入力手段の設置条件に基づ
き設定された、前記外接矩形の横サイズ及び外接矩形下
端の縦方向座標とを成分とする二次元空間内の一つ以上
の一次関数からなる評価関数を有し、この評価関数と検
出された前記外接矩形の横サイズ及び外接矩形下端の縦
方向座標との二次元空間上における距離を算出し、これ
を用いて矩形領域の車両類似性をスコア化する評価値を
算出する横サイズ評価手段42、縦サイズ評価手段41及び
横サイズ評価手段42が算出した二つの外接矩形評価値よ
り、当該外接矩形の車両類似性をスコア化する評価値を
算出する縦横サイズ評価手段43、前記外接矩形の評価値
が予め設定した判定閾値以上となった複数の外接矩形に
対し、外接矩形中心部の縦方向座標の差の絶対値を算出
することにより複数入力された外接矩形中心部間の縦方
向距離を算出し、これが予め設定した判定閾値以下とな
る二つの外接矩形からなる外接矩形対を検出して車両候
補領域とする車両候補領域検出手段44、前記車両候補領
域である外接矩形対に対し外接矩形中心部の横方向座標
の差の絶対値を算出することにより前記車両候補領域で
ある外接矩形対の外接矩形中心部間の横方向距離を算出
するとともに、既知であるカラー画像入力手段10の設置
条件に基づき、前記外接矩形中心部の横方向距離及び前
記外接矩形対下端の縦方向座標とを成分とする二次元空
間内の一つ以上の一次関数からなる評価関数を有し、こ
の評価関数と検出された前記外接矩形中心部の横方向距
離及び外接矩形対下端の縦方向座標との二次元空間上に
おける距離を算出し、これを用いて二つの外接矩形から
なる外接矩形対に対する車両類似性をスコア化する評価
値を算出する車両候補領域評価手段45、および前記縦サ
イズ評価手段41、横サイズ評価手段42及び車両候補領域
評価手段45における前記一次関数からなる評価関数の係
数を、既知であるカラー画像入力手段の設置条件に基づ
いて算出する評価関数係数算出手段46より成る評価値算
出手段40とから構成されている。カラー画像入力手段10
は道路上に複数取り付けられる構成であっても良い。

【００２７】次に、本実施形態の動作について説明す
る。カラー画像入力手段10は、車両の走行する道路を真
上もしくは斜め上高所から撮像するように設置される。
本来は複数の車線が存在する道路に対し各車線毎にその
上に設置されるのが望ましいが、保守性や設置コスト、
或いは都市美観の観点から路側帯及び中央分離帯に支柱
を建て、その上に設置して斜め上高所から撮像する方法
とする。撮像方向としては、対象としている道路が上下
車線存在する場合車両を前方及び後方から撮像すること
になり、本実施形態においても前方及び後方から撮像す
るものとする。

【００２８】カラー画像入力手段10によって撮影され入
力されたカラー画像データの形式は特に規定されずＲＧ
Ｂ階調データ或いはＹＰｒＰｂ輝度色差データで良い
が、本実施形態ではＲＧＢ階調データとし、ＲＧＢ各々
８ビット256階調のディジタルデータに変換されて色検
出手段20内に格納される。

【００２９】有彩色判定手段21は、格納されたＲＧＢ階
調データを有彩色領域と無彩色領域に分離する。分離方
法としては、本実施形態においては以下の式（３）に示
す色彩強度Ｄを用い、色彩強度Ｄが予め設定していた閾
値Ｄthに対してＤth≦Ｄなる条件を満たすデータを有彩
色領域として、それ以外を無彩色領域として分離する方
法を用いる。

【数３】

【００３０】しかしながら、ＲＧＢ階調データをＨＬＳ
座標系あるいはＨＶＳ座標系といった公知の知覚的表色
系に座標変換し、これら座標系における彩度Ｓにおいて
予め設定していた閾値Ｓthに対してＳth≦Ｓなる条件を
満たすデータを有彩色領域として、それ以外を無彩色領
域として分離する方法を用いることも可能である。

【００３１】また本処理は１画素毎に行なうことも可能
であるが、本実施形態では、対象画素及びそれに隣接す
る８近傍画素において色彩強度の平均値を算出し、対象
画素の色彩強度とする手法を用いる。本手法により有彩
色判定処理で発生するノイズ成分を低減し、有彩色領域
及び無彩色領域を安定的に検出することが可能となる。

【００３２】こうしてカラー画像データは有彩色領域と
無彩色領域に分離されると、赤色領域検出手段22は有彩
色領域に対してその領域が有する色相情報をもとに赤色
領域を検出する。色相検出も上記有彩色判定処理と同様
にＲＧＢ階調データをＨＬＳ座標系或いはＨＶＳ座標系
といった公知の知覚的表色系に座標変換することによっ
て実現でき、本実施形態ではＨＶＳ座標系を用いる。Ｒ
ＧＢ階調データのＨＶＳ座標系への座標変換は、以下に
示す式（４）によって行なう。

【数４】

【００３３】本処理は有彩色領域に対して１画素毎に行
ない、算出された色相Ｈが、Ｈth１≦Ｈ≦Ｈth２なる条
件を満たすデータを赤色領域として検出する。同様に白
色領域検出手段23は無彩色領域に対してその領域が有す
る明度情報をもとに白色領域を検出する。明度検出も上
記有彩色判定処理及び赤色領域検出処埋と同様にＲＧＢ
階調データをＨＬＳ座標系あるいはＨＶＳ座標系といっ
た公知の知覚的表色系に座標変換することによって実現
でき、本実施形態では赤色領域検出処理と同様にＨＶＳ
座標系を用いる。

【００３４】ＲＧＢ階調データのＨＶＳ座標系への座標
変換も赤色領域検出処理と同様、上記した式（４）によ
って無彩色領域領域に対して１画素毎に行ない、算出さ
れた明度Ｖが、Ｖth≦Ｖなる条件を満たすデータを白色
領域として検出する。

【００３５】こうして赤色領域検出手段22及び白色領域
検出手段23によって赤色領域及び白色領域が検出される
と、外接矩形算出手段30は赤色領域及び白色領域に対し
膨張・収縮処理、穴埋め処理、ノイズ除去処理を行ない
画素毎に抽出された赤色領域及び白色領域の安定化を図
った後、ラベリング処理によって赤色領域及び白色領域
にラベル番号を付加し、各ラベル毎に外接矩形を算出す
る。以上が赤色領域及び白色領域の外接矩形を検出する
方法であり、当該外接矩形は画像上における検出位置を
示す縦方向座標と横方向座標、及び検出サイズを示す縦
サイズと横サイズの４領域情報を有する。

【００３６】次に、評価値算出手段40における縦サイズ
評価手段41は外接矩形算出手段30によって検出された外
接矩形の縦サイズ及び外接矩形下端の縦方向座標を当該
外接矩形の領域情報として、また横サイズ評価手段42は
外接矩形算出手段30によって検出された外接矩形の横サ
イズ及び外接矩形下端の縦方向座標を当該外接矩形の領
域情報として入力する。

【００３７】以下において横サイズ評価手段42における
外接矩形の評価値算出方法について説明するが、縦サイ
ズ評価手段41についても基本的には同様の処理となる。
横サイズ評価手段42は、入力された外接矩形の横サイズ
及び外接矩形下端の縦方向座標をもとに、当該外接矩形
が白色領域の場合は車両前照灯による領域と、また赤色
領域の場合は車尾灯による領域と判定するための車両類
似性をスコア化した評価値を算出する評価関数をそれぞ
れ有している。

【００３８】本評価関数は、上記外接矩形の横サイズ及
び外接矩形下端の縦方向座標とを成分とする二次元空間
に定義される一次関数であり、それは一つ以上存在す
る。また本評価関数の係数は、既知であるカラー画像入
力手段の設置条件に基づき決定されるものである。

【００３９】本評価関数について図２を用いて説明す
る。図２において縦軸は外接矩形横サイズ、横軸は外接
矩形下端の縦方向座標であり、外接矩形下端の縦方向座
標に関しては本実施形態では画像の上から下に向かって
座標軸が設定されているため、図２の左側が画像上部、
右側が画像下部に相当する。図中三本の直線（１）、
（２）及び（３）が評価関数であり、本実施形態では三
つの評価関数を定義している。

【００４０】図中にプロットされている点の一つ一つが
検出された外接矩形の横サイズ及び下端の縦方向座標で
ある。本評価関数は赤色領域の車尾灯に相当する外接矩
形領域の評価値を算出するためのものであるが、白色領
域の車両前照灯に相当する外接矩形領域の評価値を算出
する場合も同様のものとなる。

【００４１】図中の評価関数（２）及び（３）が、外接
矩形領域として一個の車尾灯が検出された場合を想定し
た評価関数である。二つの評価関数を設定したのは車種
の違いに基づく車尾灯の大きさ及び車両実装高さの違い
を考慮したためであり、車両前照灯も同様に考えること
ができる。

【００４２】同一車両の車尾灯が車両の走行によって画
像上を下から上に移動した場合、その大きさは徐々に小
さくなる。評価関数はその特性を表しており、画像上部
となるほど即ち図２の右から左へと外接矩形下端の縦方
向座標が変化するに連れて外接矩形横サイズは小さくな
る。

【００４３】評価関数（１）、評価関数（２）及び評価
関数（３）は外接矩形横サイズがゼロとなる点で外接矩
形下端の縦方向座標軸と交わり、ここが画像上における
無限遠点である。図２ではこの交点が外接矩形下端の縦
方向座標が負の領域に存在し、無限遠点がカメラ視野外
となっている例である。

【００４４】一方図中の評価関数（１）は、外接矩形領
域として二個の車尾灯の対が画像上の赤色領域検出の際
に分離されず、一つの外接矩形として検出された場合を
想定した評価関数である。このようなケースは珍しくは
無く、例えばカラー画像入力手段10としてカラーＣＣＤ
カメラを用いた場合、車両が遠方に移動するにつれて高
輝度の赤色領域において色にじみが発生すると二個の車
尾灯は分離されず、一つの外接矩形として検出される。

【００４５】横サイズ評価手段42に入力された外接矩形
の横サイズ及び外接矩形下端の縦方向座標は、図２に示
す外接矩形横サイズ及び外接矩形下端の縦方向座標とを
成分とする二次元空間にプロットされ、評価関数
（１）、評価関数（２）及び評価関数（３）との距離が
算出される。

【００４６】距離算出方法は、本実施形態では入力され
た外接矩形の横サイズをＷ、外接矩形下端の縦方向座標
をＹ、評価関数の係数をＡ及びＢとしたとき、横サイズ
評価値Ｅｗを以下に示す式（５）もしくは式（６）によ
って算出し、複数の評価関数が存在する場合は、その中
で最も距離の近い評価関数との距離を当該外接矩形の評
価値として算出する。

【００４７】

【数５】

【数６】

【００４８】したがってＥｗが小さいほど車両類似度が
高く、高い評価値と言うことができる。また、本実施形
態では入力された外接矩形横サイズ及び外接矩形下端の
縦方向座標と評価関数との距離をもって評価値とした
が、車種の違いに基づく車両前照灯や車尾灯の大きさ及
び車両実装高さの違いを考慮して、複数の評価関数を設
定して領域を設定し、その領域内の外接矩形横サイズ及
び外接矩形下端の縦方向座標に関しては全て車両類似度
が高いと判定する評価方法も考えられる。

【００４９】例えば図２において、評価関数（２）と評
価関数（３）の間に挟まれる領域に分布する外接矩形横
サイズ及び外接矩形下端の縦方向座標を有する外接矩形
を、全て車両領域として検出する方法も考えられる。そ
の場合には、外接矩形の領域情報が評価関数（２）及び
評価関数（３）の外側の領域に分布する場合のみ上記評
価値Ｅｗを算出し、評価関数（２）と評価関数（３）の
間に挟まれる領域においてはＥｗをゼロとすれば良い。

【００５０】何れの方法においても、図２における
（４）及び（５）に分布している車両以外で検出された
外接矩形領域を、算出された評価値をもとにノイズ成分
として除去することが可能である。

【００５１】このように複数の評価関数を設定すること
は、カラー画像入力手段10が複数存在する場合にはその
係数設定の複雑さが問題と考えられるが、これに関して
は後述する評価関数係数算出手段46により、同一の考え
方に基づいて作成することが可能である。

【００５２】以上、横サイズ評価手段42における評価関
数及び評価値算出方法について説明したが、縦サイズ評
価手段41においても同様に評価関数を設定し、評価値を
算出する。縦サイズ評価の場合、上述のような色にじみ
等によリ二個の車尾灯が分離されず、一つの外接矩形と
して検出された場合においても、それが縦サイズには余
り影響を及ぼさない。但し車両前照灯及び車尾灯の縦サ
イズのばらつきに対する考慮は横サイズ同様に必要であ
るため、一つ以上の評価関数を設定し評価値を算出する
方法は横サイズ同様有効である。

【００５３】こうして縦サイズ評価手段41によって算出
された外接矩形に対する評価値Ｅｖ、及び横サイズ評価
手段42によって算出された同一の外接矩形に対する評価
値Ｅｗは縦横サイズ評価手段43へと送られる。縦横サイ
ズ評価手段43はこれら評価値Ｅｖ及びＥｗをもとに、当
該外接矩形の車両類似性をスコア化する評価値Ｅを評価
値算出方法として以下に示す式（７）あるいは式（８）
を用いて算出する。

【００５４】

【数７】

【数８】

【００５５】評価値Ｅが算出されると、横サイズ評価手
段42において図２の評価関数（２）及び評価関数（３）
のように外接矩形領域として一個の車尾灯が検出された
場合を想定した評価関数への距離が近く、これら評価関
数より評価値Ｅｗが算出されて縦横サイズ評価手段43に
おいて評価値Ｅが算出された外接矩形に関しては、外接
矩形の領域情報及び評価値Ｅは図１に示す通り車両候捕
領域検出手段44へ送られる。

【００５６】一方、横サイズ評価手段42において図２の
評価関数（１）のように、外接矩形領域として二個の車
尾灯の対が画像上の赤色領域検出の際に分離されず、一
つの外接矩形として検出された場合を想定した評価関数
への距離が近く、この評価関数より評価値Ｅｗが算出さ
れて縦横サイズ評価手段43において評価値Ｅが算出され
た外接矩形に関しては、外接矩形の領域情報及び評価値
Ｅは図１に示す通りその結果がそのまま車両検出結果と
して出力される。

【００５７】車両候補領域検出手段44は評価値Ｅに対す
る判定閾値Ｅthを有しており、送られてきた外接矩形に
対する評価値ＥがＥth以上（ここでは、判定閾値Ｅth以
上に車両類似性が高い場合のことを「以上」と表現して
いる。したがって前述の通り、上記した式（７）あるい
は式（８）によって算出される評価値Ｅはゼロに近いほ
ど高い車両類似性を有するところから、評価値Ｅの値が
Ｅth以下となった場合を「以上」と表現する）となる外
接矩形のみを抽出する。こうして評価値ＥがＥth以上の
外接矩形をＮ個抽出すると、この中から二つずつの外接
矩形の組み合わせを作成していく。全組み合わせ数Ｍは
以下に示す式（９）に示すだけ存在する。

【数９】

【００５８】この組み合わせた外接矩形を外接矩形対と
称することにする。車両候補領域検出手段44は作成した
上記外接矩形対に対し、その各々の外接矩形中心部の縦
方向座標の差の絶対値を算出することにより、外接矩形
対における中心部間の縦方向距離Ｌｐを算出する。これ
が予め設定した判定閾値Ｌthに対してＬｐ≦Ｌthとなっ
た場合、当該外接矩形対を車両候補領域として検出す
る。車両候補領域として検出された外接矩形対の領域情
報は、車両候補領域評価手段45へ送られる。

【００５９】車両候補領域評価手段45は入力した車両候
補領域である上記外接矩形対に対し、その各々の外接矩
形中心部の横方向座標の差の絶対値を算出することによ
り、外接矩形対における中心部間の横方向距離Ｗｐを算
出する。そして、車両候補領域評価手殴45が有している
評価関数を用いて、入力した車両候補領域の評価値を算
出する。

【００６０】本評価関数は、算出された外接矩形対にお
ける中心部間の横方向距離Ｗｐ及び外接矩形下端の縦方
向座標をもとに、当該外接矩形対が白色領域の場合は車
両前照灯による領域と、また赤色領域の場合は車尾灯に
よる領域と判定するための車両類似性をスコア化した評
価値を算出するものであり、その考え方は前記評価関数
と同様のものである。

【００６１】本評価関数は、上記外接矩形対における中
心部間の横方向距離及び外接矩形下端の縦方向座標とを
成分とする二次元空間に定義される一次関数である。ま
た本評価関数の係数は、上記評価手段同様に既知である
カラー画像入力手段10の設置条件に基づき決定される。
評価値は前記横サイズ評価手段42同様、上記した式
（５）もしくは式（６）を用い、算出された外接矩形対
における中心部間の横方向距離Ｗｐ及び外接矩形下端の
縦方向座標と評価関数との距離によって算出する。外接
矩形対における外接矩形下端の縦方向座標決定方法とし
ては、より下に位置する外接矩形の下端の縦方向座標を
用いても良いし、二つの外接矩形下端の縦方向座標の平
均値を用いても良い。

【００６２】こうして検出された外接矩形及び外接矩形
対に対する評価値が算出されると、縦横サイズ評価手段
43及び車両候補領域評価手段45は、この評価値をもとに
検出された領域が車両であるか否かを最終的に判定し、
車両と判定された場合には検出された領域情報を車両検
出結果として出力する。

【００６３】なお、評価値は二通り存在する。一つは外
接矩形が一個の車両前照灯及び車尾灯を想定した評価関
数への距離が近い場合の、これら外接矩形の対を車両候
補領域とした外接矩形対に対する評価値であり、もう一
つは外接矩形領域として二個の車両前照灯及び車尾灯の
対が画像上の領域検出の際に分離されず、一つの外接矩
形として検出された場合を想定した評価関数への距離が
近い場合の、この外接矩形に対する評価値である。

【００６４】したがって、車両検出結果も図１に示す通
り二つのパスから出力される。二つの評価値に対する判
定閾値は、縦横サイズ評価手段43及び車両候補領域評価
手段45が各々有し、これによって検出された外接矩形及
び外接矩形対が車両であるか否かを、最終的に判定す
る。

【００６５】以上が評価関数を用いた検出外接矩形領域
の車両類似性評価方法であるが、本評価関数は上述の通
り一次関数であるため、一つの評価関数を決定するため
には二つの係数を決定せねばならない。

【００６６】これらは上述の通り、既知であるカラー画
像入力手段10の設置条件に基づき決定されるため、Ｎ個
のカラー画像入力手段が存在する場合はＮ通りの係数設
定が必要である。しかしながら、本評価関数が定義され
る二次元空間の成分が画像座標である一方、パラメータ
として入力したい情報は対象としている車両やその前照
灯及び車尾灯の実空間上における大きさであるため、そ
の取り扱いは簡単でない。

【００６７】そこで、評価値算出手段40における評価関
数係数算出手段46において、各カラー画像入力手段10毎
の画像座標と実空間座標間の座標変換関数を決定するた
めのパラメータを入力するとともに、車両やその前照灯
及び車尾灯の実空間上における大きさに関する情報をも
入力し、これらの入力情報によって各カラー画像入力手
段10毎の前記評価関数の係数を算出する。

【００６８】ここで、各カラー画像入力手段10毎の画像
座標と実空間座標間の座標変換関数を決定するためのパ
ラメータはカラー画像入力手段10毎に入力する必要があ
るが、車両やその前照灯及び車尾灯の実空間上における
大きさに関する情報については、共通のものとして活用
できる。そこでこれらパラメータ入力による座標変換関
数及び評価関数の係数算出方法について、説明する。

【００６９】実空間座標で表された点を画面上に投影す
るには、実空間座標系から画像座標系への座標変換と、
画像座標系から画像面への投影が必要となる。実空間座
標系を（ｘ、ｙ、ｚ）、画像座標系を（Ｘ、Ｙ、Ｚ）と
しｗ＝ｆ／（ｆ＋ｚ）（ｆ：焦点距離）とすると、画像
座標ｂ面ではＺ＝０であることより画像座標系（Xc、Y
c）の変換式は以下に示す式（１０）となる。

【数１０】

【００７０】ここで、Ｃ₁₁〜Ｃ₃₄が実空間座標系から画
像座標系への変換行列であり、カメラパラメータと言わ
れるものである。こうして得られた式（１０）に６個以
上の実測値を入力し最小自乗法を用いることにより、パ
ラメータを決定することができる。以上は画像座標変換
における公知の方法である（必要ならば、画像処理工学
基礎編、共立出版谷口編を参照のこと）。

【００７１】本手法によってカメラパラメータを決定す
ることにより、実空間座標系（ｘ、ｙ、ｚ）と画像座標
系（Ｘ、Ｙ）との座標変換関数である以下に示す式（１
１）および式（１２）が決定される。式（１２）に示す
座標変換関数をもとに上述の評価関数を決定する。

【００７２】

【数１１】

【数１２】

【００７３】今、実空間座標（ｘ、ｙ、ｚ）がｘを車両
進行方向、ｙを車両横方向、ｚを高さ方向に設定されて
いるものとする。ここで、ｘとして画像内における車両
検出する処理領域内の進行方向における二点ｘ1及びｘ
2、ｙとして対象車線中心点ycを中心として幅ｗを隔て
た二点yc±ｗ、ｚとして対象とする車両前照灯あるいは
車尾灯の地上高zhを設定すると、それは図３に示すよう
に二本の平行な直線となる。

【００７４】対象車線が複数ある場合その中の任意の一
車線を選択し、その中心座標ycを設定しても良いし、画
面の横方向における中心をycとして設定しても良い。こ
こで二本の直線の幅ｗは評価関数を設定する対象物の実
空間上における幅を意味し、車両前照灯横幅、車尾灯横
幅或いは車幅に相当する。図３は車幅を想定したもので
ある。

【００７５】設定した二本の直線上の点−および
−を上記した式（１２）によって画像座標に変換し直
線をプロットしたものが図４であり、図３及び図４の点
〜はそれぞれ対応する点である。図４から分かるよ
うに、上記した式（１２）による座標変換によって画像
座標平面に投影された二つの平行直線は、非平行な直線
に変換される。評価関数は前述の通り車両前照灯横幅、
車尾灯横幅或いは車幅を示すので、図４に示された二本
の直線におけるＸ座標方向の差の絶対値とＹ座標との関
係が算出したい評価関数となる。

【００７６】ここでｘ1及びｘ2は、監視対象としている
領域の大きさをもとに設定すれば良く、ｗについては上
記の通り、車両前照灯横幅、車尾灯横幅或いは車幅を想
定すれば良い。またzhとしては対象とする車両前照灯或
いは車尾灯の地上高を想定すれば良いが、これらは車種
によって違いが発生する特性を有するため、前記の通り
複数の代表値を選択し、複数の評価関数を設定する方法
が有効である。以上は横サイズに対する評価関数算出の
方法であるが、縦サイズについても車両前照灯縦幅或い
は車尾灯縦幅を用いて同様に計算すれば良い。

【００７７】以上のように本実施形態によれば、従来の
画像処理式車両検出装置で課題とされた雨天時における
路面反射先の影響を除去し、車両前照灯及び車用灯検出
による車両の正確な検出が可能である。更には、この車
両検出の際に用いる上記評価関数を既知であるカラー画
像入力手段の設置条件に基づいて算出することにより、
同一ではない設置条件における評価関数を同一の考え方
に基づいて作成することが可能である。

【００７８】

【発明の効果】以上のように本発明は、カラー画像入力
手段によって入力された画像から赤色領域、白色領域及
びそれらの外接矩形を検出し、それぞれの外接矩形の車
両類似性をスコア化する評価関数を用いることにより、
雨天時に発生する路面反射先の影響を受けることなく白
色領域からは車両前照灯を、赤色領域からは車尾灯を高
精度に検出することが可能であり、優れた車両検出装置
を実現することができるという効果を有する。

【００７９】また、上記評価関数を既知であるカラー画
像入力手段の設置条件に基づいて算出することにより、
同一ではない設置条件における評価関数を同一の考え方
に基づいて作成することが可能であり、カラー画像入力
手段が複数存在しても複雑な設定作業をすることなく上
記評価関数を決定することができ、優れた車両検出装置
を実現することができるという効果も有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態における車両検出装置の基本
構成図、

【図２】本発明の実施形態における外接矩形評価関数の
説明図、

【図３】ｘを車両進行方向、ｙを車両横方向、ｚを高さ
方向に設定したときに車両の前照灯横幅、車尾灯横幅お
よび車幅が実空間座標でどのように表されるかの様子を
示した図、

【図４】図３の実空間座標で示された二つの平行直線が
式（１２）によって変換されたときに画像座標平面の投
影が非平行な直線に変換される様子を示す図である。

【符号の説明】

10 カラー画像入力手段 20 色検出手段 21 有彩色判定手段 22 赤色領域検出手段 23 白色領域検出手段 30 外接矩形算出手段 40 評価値算出手段 41 縦サイズ評価手段 42 横サイズ評価手段 43 縦横サイズ評価手段 44 車両候補領域検出手段 45 車両候補領域評価手段 46 評価関数係数算出手段

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車両の走行する道路を真上もしくは斜め
   上高所から撮像し、カラー画像を入力するカラー画像入
   力手段と、入力されたカラー画像を処理して赤色領域及
   び白色領域を検出する色検出手段と、検出された赤色領
   域及び白色領域にラベル番号を付加し各ラベル毎に外接
   矩形を算出する外接矩形算出手段と、該外接矩形算出手
   段によって算出された矩形領域の領域情報を用いて当該
   矩形領域の車両類似性をスコア化する評価値算出手段を
   具備し、前記評価値算出手段が出力した矩形領域の評価
   値をもとに車両を認識し検出することを特徴とする車両
   検出装置。
2. 【請求項２】 前記色検出手段が、入力されたカラー画
   像を有彩色領域と無彩色領域とに分離する有彩色判定手
   段と、該有彩色判定手段によって分離された有彩色領域
   に対してその領域が有する色相情報をもとに赤色領域を
   検出する赤色領域検出手段と、前記有彩色判定手段によ
   って分離された無彩色領域に対してその領域が有する明
   度情報をもとに白色領域を検出する白色領域検出手段を
   具備し、前記有彩色判定手段における有彩色及び無彩色
   判定閾値、前記赤色領域検出手段における赤色判定のた
   めの色相閾値及び前記白色域検出手段における白色判定
   のための明度閾値が予め設定できることを特徴とする請
   求項１記載の車両検出装置。
3. 【請求項３】 前記評価値算出手段が、前記外接矩形算
   出手段によって検出された外接矩形の縦サイズ、横サイ
   ズ及び外接矩形下端の縦方向座標を領域情報として入力
   するとともに、これら入力情報より当該矩形領域の車両
   類似性をスコア化する評価関数を有することを特徴とす
   る請求項１乃至請求項２のいずれかに記載の車両検出装
   置。
4. 【請求項４】 前記評価値算出手段が、既知であるカラ
   ー画像入力手段の設置条件に基づき、前記外接矩形の縦
   サイズ及び外接矩形下端の縦方向座標とを成分とする二
   次元空間内の一つ以上の一次関数からなる評価関数を有
   し、この評価関数と検出された前記外接矩形の縦サイズ
   及び外接矩形下端の縦方向座標との二次元空間上におけ
   る距離を算出し、これを用いて矩形領域の車両類似性を
   スコア化する評価値を算出する縦サイズ評価手段を具備
   することを特徴とする請求項３記載の車両検出装置。
5. 【請求項５】 前記評価値算出手段が、既知であるカラ
   ー画像入力手段の設置条件に基づき、前記外接矩形の横
   サイズ及び外接矩形下端の縦方向座標とを成分とする二
   次元空間内の一つ以上の一次関数からなる評価関数を有
   し、この評価関数と検出された前記外接矩形の横サイズ
   及び外接矩形下端の縦方向座標との二次元空間上におけ
   る距離を算出し、これを用いて矩形領域の車両類似性を
   スコア化する評価値を算出する横サイズ評価手段を具備
   することを特徴とする請求項３記載の車両検出装置。
6. 【請求項６】 前記評価値算出手段が、前記縦サイズ評
   価手段が算出した外接矩形の評価値及び前記横サイズ算
   出手段が算出した外接矩形の評価値の両方を用い、当該
   外接矩形の車両類似性をスコア化する評価値を算出する
   縦横サイズ評価手段を具備することを特徴とする請求項
   ３記載の車両検出装置。
7. 【請求項７】 前記評価値算出手段が、前記外接矩形の
   評価値が予め設定した判定閾値以上となった複数の外接
   矩形に対し、外接矩形中心部の縦方向座標、横方向座標
   を入力するとともに、これと既に入力されている外接矩
   形下端の縦方向座標を領域情報として用い、これら入力
   情報より二つの外接矩形からなる外接矩形対に対する車
   両類似性をスコア化する評価関数を有することを特徴と
   する請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の車両検出
   装置。
8. 【請求項８】 前記評価値算出手段が、入力された前記
   二つの外接矩形中心部の縦方向座標に対し差の絶対値を
   算出することにより入力された二つの外接矩形中心部間
   の縦方向距離を算出し、これが予め設定した判定閾値以
   下となる二つの外接矩形からなる外接矩形対を検出して
   車両候補領域とする車両候補領域検出手段を具備するこ
   とを特徴とする請求項７記載の車両検出装置。
9. 【請求項９】 前記評価値算出手段が、前記車両候補領
   域検出手段が前記車両候捕領域として検出した外接矩形
   対に対し外接矩形中心部の横方向座標の差の絶対値を算
   出することにより複数入力された外接矩形中心部間の横
   方向距離を算出するとともに、既知であるカラー画像入
   力手段の設置条件に基づき、前記外接矩形中心部の横方
   向距離及び前記外接矩形対下端の縦方向座標とを成分と
   する二次元空間内の一つ以上の一次関数からなる評価関
   数を有し、この評価関数と検出された前記外接矩形中心
   部の横方向距離及び外接矩形対下端の縦方向座標との二
   次元空間上における距離を算出し、これを用いて二つの
   外接矩形からなる外接矩形対に対する車両類似性をスコ
   ア化する評価値を算出する車両候補領域評価手段を具備
   することを特徴とする請求項７記載の車両検出装置。
10. 【請求項１０】 前記評価値算出手段が、前記外接矩形
    の車両類似性をスコア化する評価値を算出する一つ以上
    の一次関数からなる評価関数の係数を、既知であるカラ
    ー画像入力手段の設置条件に基づいて算出する評価関数
    係数算出手段を具備することを特徴とする請求項４乃至
    請求項６、又は請求項９のいずれかに記載の車両検出装
    置。