JP2001028043A - 気象検出装置、気象検出システム及び気象検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 多数箇所の気象状況を迅速に検出できる気象
検出装置、気象検出システム及び気象検出方法を提供す
ること。 【解決手段】 降雪監視領域を撮影して得られた画像デ
ータを入力し、その画像データにおいてノイズ除去処理
を行い（Ｓ１２）、ノイズ除去処理を行った画像データ
についてラプラシアンフィルタ等によるエッジ抽出処理
を行い（Ｓ１４）、エッジ抽出処理を行った画像データ
について二値化処理を行い（Ｓ１６）、二値化処理され
た画像データにて明部となる画素数に基づいて降雪状態
を判定する（Ｓ２０）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理技術を用
いて降雪状態を検出する気象検出装置、気象検出システ
ム及び気象検出方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】高速道路などにおいて、冬期には気象状
況により道路の除雪作業などが必要となる。この除雪作
業は、単位時間当たりの降雪量などの気象状況に応じて
除雪車を出動させ、除雪車で路上の雪を除去することに
より行われる。その際、迅速かつ的確な除雪作業を行う
ためには、気象状況を正確に知る必要がある。

【０００３】従来、気象状況は、作業員が降雪板を用い
て１時間あたり何ｃｍの雪が降ったかを直接計測するこ
とにより、計測されていた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな気象検出の手法では、迅速に気象状況を把握するこ
とができない。また、気象状況の計測箇所が多数ある場
合、それに応じて作業員を配備する必要があり、多くの
人員を要する。このようなことから、多数箇所にわたる
気象状況を迅速に検出できる装置などの技術開発が切望
されている。

【０００５】そこで本発明は、以上のような問題点を解
決するためになされたものであって、多数箇所の気象状
況を迅速に検出できる気象検出装置、気象検出システム
及び気象検出方法を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】すなわち、本発明に係る
気象検出装置は、降雪監視領域を撮影して得られた画像
データを入力し、その画像データにおいてノイズ除去処
理を行うノイズ除去手段と、ノイズ除去処理を行った画
像データについてラプラシアンフィルタ、ソーベルフィ
ルタ、プレウィットフィルタ等のエッジ抽出用フィルタ
によるエッジ抽出処理を行うエッジ抽出手段と、エッジ
抽出処理を行った画像データについて二値化処理を行う
二値化処理手段と、二値化処理された画像データにて明
部となる画素数に基づいて降雪状態を判定する判定手段
とを備えている。

【０００７】また本発明に係る気象検出システムは、降
雪状況を監視すべき監視領域を撮影する撮影手段と、撮
影手段から出力される映像信号を入力し、その映像信号
の画像データに基づいて監視領域の降雪状態を検出する
前述の気象検出装置とを備えている。

【０００８】更に本発明に係る気象検出方法は、降雪監
視領域を撮影して得られた画像データを入力し、その画
像データにおいてノイズ除去処理を行うノイズ除去工程
と、ノイズ除去処理を行った画像データについてエッジ
抽出用フィルタによるエッジ抽出処理を行うエッジ抽出
工程と、エッジ抽出処理を行った画像データについて二
値化処理を行う二値化処理工程と、二値化処理された画
像データにて明部となる画素数に基づいて降雪状態を判
定する判定工程とを備えたものである。

【０００９】これらの発明によれば、気象状況を検出す
べき場所を撮影した画像データを画像処理することによ
り、その気象状況を検出することができる。このため、
多数の場所の気象状況を迅速に検出することが可能であ
る。また、画像処理として、ノイズ除去処理を行った
後、エッジ抽出用フィルタによるエッジ抽出処理を行う
ことにより、雪の部分が明確に抽出され、降雪の状態を
正確に検出することができる。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、添付図面に基づき、本発明
の実施形態について説明する。なお、各図において同一
要素には同一符号を付して説明を省略する。また、図面
の寸法比率は説明のものと必ずしも一致していない。 （第一実施形態）

【００１１】図１に本実施形態に係る気象検出システム
及び気象検出装置の構成を示す。

【００１２】図１に示すように、気象検出システム１
は、車両などが走行する道路での降雪状況を検出するシ
ステムであって、監視カメラ２、気象検出装置３を備え
ている。

【００１３】監視カメラ２は、道路上又は道路付近を撮
影する撮影手段であり、例えば、ＣＣＤカメラなどが用
いられる。なお、監視カメラ２としては、動画を撮像す
るものに限られず、静止画を撮像するものであってもよ
い。

【００１４】また、道路に交通監視システムに用いられ
る監視用カメラが設置されているときには、その交通監
視用カメラを気象検出システム１の監視カメラ２として
用いてもよい。この場合、既存の監視用カメラで得られ
た映像信号を用い、その映像信号に基づいて気象検出が
可能となる。従って、気象検出システム１のために別個
に監視カメラ２を設置する必要がなく、気象検出システ
ム１の設置コストが大幅に削減できる。

【００１５】監視カメラ２の前方には、検出板２１が設
けられている。検出板２１は、降る雪の検出するための
背景として機能するものであり、黒色の板体により構成
されている。検出板２１を黒色とすることにより、白色
の雪の存在が明瞭となり、雪の撮像が容易なものとな
る。また、検出板２１は、表面に防水コーティングする
のが望ましい。この場合、検出板２１の表面に雪が付着
することが防止され、雪の撮影時の背景としての機能が
損なわれない。更に、夜間でも降雪状態が検出できるよ
うに検出板２１を照らす照明を設置するのが望ましい。

【００１６】なお、図１では監視カメラ２を一台のみ図
示しているが、気象検出システム１は、複数の監視カメ
ラ２を備えることも可能であり、その場合、道路の各箇
所に監視カメラ２が設置されている。

【００１７】各監視カメラ２は、気象検出装置３と電気
的に接続されており、その気象検出装置３に映像信号を
出力する。気象検出装置３は、監視カメラ２の映像信号
を入力し、その映像信号に基づいて画像処理を行い、監
視領域における気象状況を検出するものであり、気象検
出システム１において気象検出手段として機能する。

【００１８】この気象検出装置３は、映像入力部３１、
画像処理部３２、計測処理部３３、外部装置出力部３４
及びヒューマンインターフェース３５を備えて構成され
ている。

【００１９】映像入力部３１は、監視カメラ２から出力
される映像信号を入力するものであり、アナログ信号で
ある映像信号をデジタル信号にＡ／Ｄ変換し、一定周期
ごとにＡ／Ｄ変換した映像信号を画像データとして画像
メモリに入力する。この画像データの入力は、一定周期
で行われ、例えば、約２００ｍｓごとに行われる。入力
される画像データは、例えば、ｘ軸、ｙ軸の座標点ごと
に濃淡値を持つ画素の集合であり、その画素の濃淡は例
えば８ビットの２５６階調とされる。

【００２０】画像処理部３２は、画像データのノイズ除
去処理、ラプラシアンフィルタによるエッジ抽出処理及
び二値化処理などの画像処理を行うものであり、例え
ば、画像処理プロセッサなどにより構成される。計測処
理部３３は、二値化された画像データの明部検出処理、
画像データの明部となる画素数に基づく降雪モード判定
などの制御処理を行うものであり、例えば、汎用マイク
ロプロセッサなどにより構成される。

【００２１】外部出力部３４は、監視領域における気象
状況を検出信号として出力するものであり、外部装置４
と接続されている。外部装置４は、気象情報の表示など
を行うものであり、例えば、管制センタに設置される警
告表示板や道路付近に設置される表示パネルなどであ
る。

【００２２】ヒューマンインターフェース３５は、シス
テムパラメータの設定や処理結果の出力などを行うもの
であり、画像処理部３２、計測処理部３３及び外部出力
部３４とモニタ・保守コンソール５との間に設置されて
いる。モニタ・保守コンソール５は、図示しない管制セ
ンタに設置され、気象検出装置３の設定などを行うもの
である。管制センタでは、監視カメラ２から伝送される
映像信号を気象検出装置３を介してモニタに入力し、道
路環境状況を監視員が目視にて監視できるようになって
いる。

【００２３】次に、本実施形態に係る気象検出システム
及び気象検出装置における気象検出方法について説明す
る。

【００２４】図１において、監視カメラ２により、道路
における監視領域が撮影される。監視カメラ２の映像信
号は、気象検出装置３の映像入力部３１に入力され、Ａ
／Ｄ変換され、画像データとして記憶される。そして、
この画像データに基づき、気象検出装置３により、気象
状況が検出される。

【００２５】図２に気象検出装置３における気象検出処
理のフローチャートを示す。

【００２６】図２のステップＳ１０（以下、単に「Ｓ１
０」と示す。他のステップについても同様とする。）に
て、画像データの読み込みが行われる。画像データは、
例えば、約２００ｍｓの一定周期で読み込まれる。次い
で、Ｓ１２に移行し、読み込まれた画像データのノイズ
除去処理が行われる。

【００２７】ノイズ除去処理は、図３に示すように画像
データＩが横ｍ×縦ｎの画素により構成される場合、図
４に示す３×３の要素からなるノイズ除去フィルタを用
いて行われる。すなわち、ノイズ除去処理は、画像デー
タＩの座標点（ｘ、ｙ）の画素輝度データＯ（ｘ、ｙ）
を次の式（１）に基づいて算出して行われる。

【００２８】 Ｏ（ｘ、ｙ）＝ １・Ｉ（ｘ−１、ｙ−１）＋１・Ｉ（ｘ、ｙ−１） ＋１・Ｉ（ｘ＋１、ｙ−１）＋１・Ｉ（ｘ−１、ｙ） ＋１・Ｉ（ｘ、ｙ） ＋１・Ｉ（ｘ＋１、ｙ） ＋１・Ｉ（ｘ−１、ｙ＋１）＋１・Ｉ（ｘ、ｙ＋１） ＋１・Ｉ（ｘ＋１、ｙ＋１） ‥‥（１）

【００２９】なお、Ｉ（ｘ、ｙ）は、画像データＩにお
ける座標点（ｘ、ｙ）の画素輝度データを表す。

【００３０】そして、Ｓ１４に移行し、ラプラシアンフ
ィルタ（空間二次微分フィルタ）によるエッジ抽出処理
が行われる。

【００３１】エッジ抽出処理は、図５に示す３×３の要
素からなるラプラシアンフィルタを用いて行われる。す
なわち、エッジ抽出処理は、画像データＩの座標点
（ｘ、ｙ）の画素輝度データＯ（ｘ、ｙ）を次の式
（２）に基づいて算出して行われる。

【００３２】 Ｏ（ｘ、ｙ）＝ １・Ｉ（ｘ−１、ｙ−１）＋１・Ｉ（ｘ、ｙ−１） ＋１・Ｉ（ｘ＋１、ｙ−１）＋１・Ｉ（ｘ−１、ｙ） −８・Ｉ（ｘ、ｙ） ＋１・Ｉ（ｘ＋１、ｙ） ＋１・Ｉ（ｘ−１、ｙ＋１）＋１・Ｉ（ｘ、ｙ＋１） ＋１・Ｉ（ｘ＋１、ｙ＋１） ‥‥（２）

【００３３】そして、Ｓ１６に移行し、画像データの二
値化処理が行われる。二値化処理は、画素の濃淡値につ
いて予め一定のしきい値を設定しておき、画像データの
各画素について設定したしきい値より高い輝度レベルの
画素のデータを「１」とし、設定したしきい値以下の輝
度レベルの画素のデータを「０」とすることにより行わ
れる。

【００３４】そして、Ｓ１８に移行し、二値化された画
像データの明部検出が行われる。明部検出は、二値化さ
れた画像データにおいて、画素データ「１」である画素
の数を算出する処理である。次いで、Ｓ２０に移行し、
降雪状態の判定が行われる。降雪状態の判定は、算出さ
れた明部（画素データ「１」の画素）の画素の数に基づ
いて行われる。

【００３５】例えば、降雪モードを降雪強度の順に
「強」、「中」、「弱」、「微」、「なし」として設定
し、降雪モードの「強」と「中」のしきい値をＡ１、降
雪モードの「中」と「弱」のしきい値をＡ２、降雪モー
ドの「弱」と「微」のしきい値をＡ３、降雪モードの
「微」と「なし」のしきい値をＡ４と設定する。この場
合、しきい値Ａ１、Ａ２、Ａ３及びＡ４は、Ａ１＞Ａ２
＞Ａ３＞Ａ４と設定される。

【００３６】また、しきい値Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４
は、気象検出を行う前に予め実際に降雪なしの監視領域
を撮影し、その撮影画像を上述したノイズ除去処理、エ
ッジ抽出処理、二値化処理及び明部検出処理（Ｓ１２〜
１８）により明部の画素数を検出し、その明部の画素数
に基づいて設定するのが望ましい。

【００３７】そして、算出して得られた明部の画素数が
しきい値Ａ１よりも大きければ降雪モードが「強」と判
定され、算出して得られた明部の画素数がしきい値Ａ１
以下でしきい値Ａ２よりも大きければ降雪モードが
「中」と判定され、算出して得られた明部の画素数がし
きい値Ａ２以下でしきい値Ａ３よりも大きければ降雪モ
ードが「弱」と判定され、算出して得られた明部の画素
数がしきい値Ａ３以下でしきい値Ａ４よりも大きければ
降雪モードが「微」と判定され、算出して得られた明部
の画素数がしきい値Ａ４以下であれば降雪モードが「な
し」と判定される。

【００３８】そして、Ｓ２２に移行し、判定された降雪
モードの情報が外部出力部３４から外部装置４へ出力さ
れ、制御処理を終了する。

【００３９】次に、本実施形態に係る気象検出装置、気
象検出システム及び気象検出方法を用いて行った実際の
気象検出結果について説明する。

【００４０】図６〜図１０に監視カメラ２の撮影映像に
基づいて得られた画像データを示す。図６は、降雪状態
が強い時の画像データである。図７は、降雪状態が中程
度の時の画像データである。図８は、降雪状態が弱い時
の画像データである。図９は、降雪状態が微弱な時の画
像データである。図１０は、降雪していない時の画像デ
ータである。なお、図６〜図１０の画像データは、横ｍ
×縦ｎが３２０×２４０（７６８００点）のｂｍｐ画像
である。また、図６〜図１０において、黒い部分は、黒
色の検出板２１である。

【００４１】これらの画像データについて、上述した図
２のＳ１２〜Ｓ１６までの画像処理、即ちノイズ除去処
理、ラプラシアンフィルタによるエッジ抽出処理及び二
値化処理を行った。その結果、図１１〜図１５の画像デ
ータを得た。図１１は、降雪状態が強い時の画像データ
を画像処理して得られたものである。図１２は、降雪状
態が中程度の時の画像データを画像処理して得られたも
のである。図１３は、降雪状態が弱い時の画像データを
画像処理して得られたものである。図１４は、降雪状態
が微弱な時の画像データを画像処理して得られたもので
ある。図１５は、降雪していない時の画像データを画像
処理して得られたものである。

【００４２】図１１では、雪の輪郭が明部となって明瞭
に現れている。また、図１２でも、雪の存在が明瞭であ
る。更に、図１３でも、雪の存在が認識できる。図１４
では、雪の存在があまり明瞭でない。図１５では、雪が
存在していないのに明部が存在しノイズが生じているこ
とが分かる。

【００４３】そして、図１６に、図１１〜図１５の画像
について上述した図２のＳ１８の明部検出して得られた
数値データを示す。図１６に示すように、画像データの
明部の点数は降雪状態が強くなるほど多くなるという傾
向がある。この場合、例えば、降雪状態の「強」と
「中」のしきい値Ａ１を１６９０、降雪状態の「中」と
「弱」のしきい値Ａ２を２２６７、降雪状態の「弱」と
「微」のしきい値Ａ３を４５７５、降雪状態の「微」と
「なし」のしきい値Ａ４を８４３０と設定すれば、明部
の点数に基づいて一定の基準をもって降雪状態を判定す
ることが可能となる。

【００４４】以上のように、本実施形態に係る気象検出
システム、気象検出装置及び気象検出方法によれば、気
象状況を検出すべき場所を撮影した画像データを画像処
理することにより、その気象状況を検出することができ
る。このため、多数の場所の気象状況を迅速に検出する
ことができる。

【００４５】また、画像処理として、ノイズ除去処理を
行った後、ラプラシアンフィルタによるエッジ抽出処理
を行うことにより、雪の部分が明確に抽出され、降雪の
状態を正確に検出することができる。

【００４６】また、本実施形態に係る気象検出システ
ム、気象検出装置及び気象検出方法によれば、既存の監
視カメラの映像を利用すれば、新たに監視カメラの設置
工事などが必要なく、気象検出システムの導入が容易で
ある。

【００４７】（第二実施形態）次に、第二実施形態に係
る気象検出システムについて説明する。

【００４８】本実施形態に係る気象検出システムは、降
雪状態を検出した後、その降雪状態などに基づいて除雪
作業支援の判断を行うシステムである。

【００４９】図１７に、本実施形態に係る気象検出シス
テムを示す。

【００５０】図１７に示すように、気象検出システム１
ａは、監視カメラ２、気象検出装置３、除雪作業支援装
置６を備えて構成されている。除雪作業支援装置６は、
気象検出装置３の出力側に接続されており、気象検出装
置３の出力信号である監視領域の降雪状態に関する信号
を入力する。この除雪作業支援装置６は、降雪状態に応
じて除雪作業車の出動を判断する装置である。また、気
象検出装置３から除雪作業支援装置６に監視領域の動画
も出力することが望ましい。

【００５１】このような気象検出システム１ａによれ
ば、監視領域が多数ある場合でも、各地の降雪状態がリ
アルタイムで知ることができるため、その地点に何台の
除雪車を出動させるかなど的確な判断をすることができ
る。これにより、効率よい除雪作業が可能となり、降雪
による道路の通行止めを回避でき又は降雪による道路の
通行止め時間を短縮することができる。

【００５２】また、除雪作業支援装置６に過去の降雪状
態のデータを記録させておき、その過去の降雪データに
応じて降雪量の推測する機能を持たせることが望まし
い。

【００５３】なお、上述の実施の形態においては、ラプ
ラシアンフィルタをエッジ抽出用フィルタとして用いて
いるが、ソーベル（Sobel）フィルタ、プレウィット（P
rewitt）フィルタ等他のエッジ抽出用フィルタを用いて
もよい。

【００５４】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、気
象状況を検出すべき場所を撮影した画像データを画像処
理することにより、その気象状況を検出することができ
る。このため、多数の場所の気象状況を迅速に検出する
ことができる。

【００５５】また、画像処理として、ノイズ除去処理を
行った後、エッジ抽出用フィルタによるエッジ抽出処理
を行うことにより、雪の部分が明確に抽出され、降雪の
状態を正確に検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第一実施形態に係る気象検出システムの説明図
である。

【図２】気象検出装置の動作を示すフローチャートであ
る。

【図３】画像データの説明図である。

【図４】ノイズ除去フィルタの説明図である。

【図５】ラプラシアンフィルタの説明図である。

【図６】画像処理前の画像データの説明図である。

【図７】画像処理前の画像データの説明図である。

【図８】画像処理前の画像データの説明図である。

【図９】画像処理前の画像データの説明図である。

【図１０】画像処理前の画像データの説明図である。

【図１１】画像処理後の画像データの説明図である。

【図１２】画像処理後の画像データの説明図である。

【図１３】画像処理後の画像データの説明図である。

【図１４】画像処理後の画像データの説明図である。

【図１５】画像処理後の画像データの説明図である。

【図１６】画像データにおける明部点数の説明図であ
る。

【図１７】第二実施形態に係る気象検出システムの説明
図である。

【符号の説明】

１…気象検出システム、２…監視カメラ（撮影手段）、
３…気象検出装置、２１…検出板。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA19 BA02 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CC01 CE02 CE06 CE12 CH09 DB02 DB09 DC16 DC22

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 降雪監視領域を撮影して得られた画像デ
   ータを入力し、その画像データにおいてノイズ除去処理
   を行うノイズ除去手段と、 前記ノイズ除去処理を行った画像データについてエッジ
   抽出用フィルタによるエッジ抽出処理を行うエッジ抽出
   手段と、 前記エッジ抽出処理を行った画像データについて二値化
   処理を行う二値化処理手段と、 前記二値化処理された画像データにて明部となる画素数
   に基づいて降雪状態を判定する判定手段と、を備えた気
   象検出装置。
2. 【請求項２】 降雪状況を監視すべき監視領域を撮影す
   る撮影手段と、 前記撮影手段から出力される映像信号を入力し、その映
   像信号の画像データに基づいて前記監視領域の降雪状態
   を検出する請求項１に記載の気象検出装置と、を備えた
   気象検出システム。
3. 【請求項３】 降雪監視領域を撮影して得られた画像デ
   ータを入力し、その画像データにおいてノイズ除去処理
   を行うノイズ除去工程と、 前記ノイズ除去処理を行った画像データについてエッジ
   抽出用フィルタによるエッジ抽出処理を行うエッジ抽出
   工程と、 前記エッジ抽出処理を行った画像データについて二値化
   処理を行う二値化処理工程と、 前記二値化処理された画像データにて明部となる画素数
   に基づいて降雪状態を判定する判定工程と、を備えた気
   象検出方法。