JP2001283218A - 混雑状況判定方法およびその装置 - Google Patents
混雑状況判定方法およびその装置Info
- Publication number
- JP2001283218A JP2001283218A JP2000098083A JP2000098083A JP2001283218A JP 2001283218 A JP2001283218 A JP 2001283218A JP 2000098083 A JP2000098083 A JP 2000098083A JP 2000098083 A JP2000098083 A JP 2000098083A JP 2001283218 A JP2001283218 A JP 2001283218A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- congestion
- correlation value
- template
- photographed
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 駐車車両の１台１台に注目することなく、駐
車場全体の状況に基づいて混雑状態を判定することがで
き、人間の判定結果により近い判定結果を得ることがで
きる混雑状況判定方法とその装置を提供すること。 【解決手段】 カメラ１で俯瞰撮影した混雑状況を判定
すべき対象領域の撮影画像を画像メモリ２にデジタル画
像として格納記憶し、該撮影した対象領域のデジタル画
像をエッジ画像変換部４でエッジ画像に変換した後、画
像ぼかし処理部５でぼかし処理を施し、上記のデジタル
画像、エッジ画像あるいはぼかし処理された対象領域の
画像と、予め用意した空車、混雑、満車などの混雑状況
を表すテンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，…，Ｔｎとのマッ
チングをとることによって各テンプレート画像との相関
値を算出し、混雑状況判定部９において該算出された相
関値を比較して値の大きな相関値に対応するテンプレー
ト画像の混雑状況を当該対象領域の混雑状況として決定
する。
車場全体の状況に基づいて混雑状態を判定することがで
き、人間の判定結果により近い判定結果を得ることがで
きる混雑状況判定方法とその装置を提供すること。 【解決手段】 カメラ１で俯瞰撮影した混雑状況を判定
すべき対象領域の撮影画像を画像メモリ２にデジタル画
像として格納記憶し、該撮影した対象領域のデジタル画
像をエッジ画像変換部４でエッジ画像に変換した後、画
像ぼかし処理部５でぼかし処理を施し、上記のデジタル
画像、エッジ画像あるいはぼかし処理された対象領域の
画像と、予め用意した空車、混雑、満車などの混雑状況
を表すテンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，…，Ｔｎとのマッ
チングをとることによって各テンプレート画像との相関
値を算出し、混雑状況判定部９において該算出された相
関値を比較して値の大きな相関値に対応するテンプレー
ト画像の混雑状況を当該対象領域の混雑状況として決定
する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理を用いた
混雑状況判定方法とその装置に係り、特に、駐車車両の
１台１台に注目することなく、駐車場全体の状況に基づ
いて混雑状態を判定することができる混雑状況判定方法
とその装置に関する。
混雑状況判定方法とその装置に係り、特に、駐車車両の
１台１台に注目することなく、駐車場全体の状況に基づ
いて混雑状態を判定することができる混雑状況判定方法
とその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像処理を用いた駐車場システム
としては、駐車マス毎に輝度変化やエッジ情報などを用
いて車両の有無を判定し、それら個々の検出結果を計数
することにより、駐車場全体の混雑状況を推定して決定
する方法が知られている。この方法は、個々の駐車マス
毎の車両判定精度が基本となり、車両の細部の情報が多
いほど判定精度は向上する。したがって、判定精度を上
げるには車両を画面上により大きく映し出す必要があ
る。しかしながら、車両を画面上により大きく映し出せ
ば出すほど、１台のカメラでは広い範囲を一度に検出す
ることができなくなり、駐車場全体を撮影するために多
数のカメラが必要であった。
としては、駐車マス毎に輝度変化やエッジ情報などを用
いて車両の有無を判定し、それら個々の検出結果を計数
することにより、駐車場全体の混雑状況を推定して決定
する方法が知られている。この方法は、個々の駐車マス
毎の車両判定精度が基本となり、車両の細部の情報が多
いほど判定精度は向上する。したがって、判定精度を上
げるには車両を画面上により大きく映し出す必要があ
る。しかしながら、車両を画面上により大きく映し出せ
ば出すほど、１台のカメラでは広い範囲を一度に検出す
ることができなくなり、駐車場全体を撮影するために多
数のカメラが必要であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、予め用意し
ておいた空車、混雑、満車などの各混雑状況を表すテン
プレート画像と、カメラから取り込んだ対象画像全体と
のマッチングによる相関をとり、相関値の相対的な関係
からテンプレート画像により近い混雑状況を自動的に見
い出すことができるようにしたもので、駐車車両の１台
１台に注目することなく、駐車場全体の状況に基づいて
混雑状態を判定することができ、人間の判定結果により
近い判定結果を得ることができる混雑状況判定方法とそ
の装置を提供することを目的とする。
ておいた空車、混雑、満車などの各混雑状況を表すテン
プレート画像と、カメラから取り込んだ対象画像全体と
のマッチングによる相関をとり、相関値の相対的な関係
からテンプレート画像により近い混雑状況を自動的に見
い出すことができるようにしたもので、駐車車両の１台
１台に注目することなく、駐車場全体の状況に基づいて
混雑状態を判定することができ、人間の判定結果により
近い判定結果を得ることができる混雑状況判定方法とそ
の装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は次のような方法ならびに手段を採用したも
のである。すなわち、本発明の混雑状況判定方法は、混
雑状況を判定すべき対象領域を撮影手段で撮影し、該撮
影した対象領域のデジタル画像を、予め用意した空車、
混雑、満車などの混雑状況を表すテンプレート画像との
マッチングをとることによって各テンプレート画像との
相関値を算出し、該算出された相関値を比較してその相
関値の値から空車状況を判定するようにしたものであ
る。
め、本発明は次のような方法ならびに手段を採用したも
のである。すなわち、本発明の混雑状況判定方法は、混
雑状況を判定すべき対象領域を撮影手段で撮影し、該撮
影した対象領域のデジタル画像を、予め用意した空車、
混雑、満車などの混雑状況を表すテンプレート画像との
マッチングをとることによって各テンプレート画像との
相関値を算出し、該算出された相関値を比較してその相
関値の値から空車状況を判定するようにしたものであ
る。
【０００５】また、混雑状況を判定すべき対象領域を撮
影手段で撮影し、該撮影した対象領域のデジタル画像を
エッジ画像に変換し、該エッジ画像に変換された画像
と、予め用意した空車、混雑、満車などの混雑状況を表
すテンプレート画像とのマッチングをとることによって
各テンプレート画像との相関値を算出し、該算出された
相関値を比較してその相関値の値から空車状況を判定す
るようにしたものである。
影手段で撮影し、該撮影した対象領域のデジタル画像を
エッジ画像に変換し、該エッジ画像に変換された画像
と、予め用意した空車、混雑、満車などの混雑状況を表
すテンプレート画像とのマッチングをとることによって
各テンプレート画像との相関値を算出し、該算出された
相関値を比較してその相関値の値から空車状況を判定す
るようにしたものである。
【０００６】また、混雑状況を判定すべき対象領域を撮
影手段で撮影し、該撮影した対象領域のデジタル画像を
エッジ画像に変換した後、ぼかし処理を施し、該ぼかし
処理された対象領域の画像と、予め用意した空車、混
雑、満車などの混雑状況を表すテンプレート画像とのマ
ッチングをとることによって各テンプレート画像との相
関値を算出し、該算出されたすべての相関値を比較して
最も値の大きな相関値に対応するテンプレート画像の混
雑状況を当該対象領域の混雑状況として決定するように
したものである。また、上記の方法において、画像をシ
フトしながらマッチングをとるようにしたものである。
影手段で撮影し、該撮影した対象領域のデジタル画像を
エッジ画像に変換した後、ぼかし処理を施し、該ぼかし
処理された対象領域の画像と、予め用意した空車、混
雑、満車などの混雑状況を表すテンプレート画像とのマ
ッチングをとることによって各テンプレート画像との相
関値を算出し、該算出されたすべての相関値を比較して
最も値の大きな相関値に対応するテンプレート画像の混
雑状況を当該対象領域の混雑状況として決定するように
したものである。また、上記の方法において、画像をシ
フトしながらマッチングをとるようにしたものである。
【０００７】本発明の混雑状況判定装置は、混雑状況を
判定すべき対象領域を撮影する撮影手段と、該撮影手段
で撮影した対象領域の撮影画像をデジタル画像として格
納記憶する画像記憶手段と、前記対象領域についての空
車、混雑、満車などの混雑状況を表すテンプレート画像
を予め格納記憶したテンプレート画像記憶部と、前記デ
ジタル画像と前記テンプレート画像記憶部に格納されて
いるテンプレート画像とのマッチングをとり、各テンプ
レート画像との相関値を算出する相関値算出部と、該相
関値算出部で算出された相関値を比較し、その相関値の
値から空車状況を判定する混雑状況判定部と、を備える
ことにより構成したものである。
判定すべき対象領域を撮影する撮影手段と、該撮影手段
で撮影した対象領域の撮影画像をデジタル画像として格
納記憶する画像記憶手段と、前記対象領域についての空
車、混雑、満車などの混雑状況を表すテンプレート画像
を予め格納記憶したテンプレート画像記憶部と、前記デ
ジタル画像と前記テンプレート画像記憶部に格納されて
いるテンプレート画像とのマッチングをとり、各テンプ
レート画像との相関値を算出する相関値算出部と、該相
関値算出部で算出された相関値を比較し、その相関値の
値から空車状況を判定する混雑状況判定部と、を備える
ことにより構成したものである。
【０００８】また、本発明の混雑状況判定装置は、混雑
状況を判定すべき対象領域を撮影する撮影手段と、該撮
影手段で撮影した対象領域の撮影画像をデジタル画像と
して格納記憶する画像記憶手段と、該画像記憶手段に格
納記憶された対象領域のデジタル画像をエッジ画像に変
換するエッジ画像変換部と、前記対象領域についての空
車、混雑、満車などの混雑状況を表すテンプレート画像
を予め格納記憶したテンプレート画像記憶部と、前記エ
ッジ画像と前記テンプレート画像記憶部に格納されてい
るテンプレート画像とのマッチングをとり、各テンプレ
ート画像との相関値を算出する相関値算出部と、該相関
値算出部で算出された相関値を比較し、その相関値の値
から空車状況を判定する混雑状況判定部と、を備えるこ
とにより構成したものである。
状況を判定すべき対象領域を撮影する撮影手段と、該撮
影手段で撮影した対象領域の撮影画像をデジタル画像と
して格納記憶する画像記憶手段と、該画像記憶手段に格
納記憶された対象領域のデジタル画像をエッジ画像に変
換するエッジ画像変換部と、前記対象領域についての空
車、混雑、満車などの混雑状況を表すテンプレート画像
を予め格納記憶したテンプレート画像記憶部と、前記エ
ッジ画像と前記テンプレート画像記憶部に格納されてい
るテンプレート画像とのマッチングをとり、各テンプレ
ート画像との相関値を算出する相関値算出部と、該相関
値算出部で算出された相関値を比較し、その相関値の値
から空車状況を判定する混雑状況判定部と、を備えるこ
とにより構成したものである。
【０００９】また、混雑状況を判定すべき対象領域を撮
影する撮影手段と、該撮影手段で撮影した対象領域の撮
影画像をデジタル画像として格納記憶する画像記憶手段
と、該画像記憶手段に格納記憶された対象領域のデジタ
ル画像をエッジ画像に変換するエッジ画像変換部と、該
エッジ画像変換部で変換されたエッジ画像をぼかし処理
する画像ぼかし処理部と、前記対象領域についての空
車、混雑、満車の混雑状況を表すテンプレート画像を予
め格納記憶したテンプレート画像記憶部と、前記画像ぼ
かし処理部でぼかし処理された対象領域の画像と前記テ
ンプレート画像記憶部に格納されているテンプレート画
像とのマッチングをとり、各テンプレート画像との相関
値を算出する相関値算出部と、該相関値算出部で算出さ
れた相関値を比較し、最も値の大きな相関値に対応する
テンプレート画像の混雑状況を当該対象領域の混雑状況
として決定する混雑状況判定部と、を備えることにより
構成したものである。また、上記の装置において、画像
をシフトしながらマッチングをとる機能を付加したもの
である。
影する撮影手段と、該撮影手段で撮影した対象領域の撮
影画像をデジタル画像として格納記憶する画像記憶手段
と、該画像記憶手段に格納記憶された対象領域のデジタ
ル画像をエッジ画像に変換するエッジ画像変換部と、該
エッジ画像変換部で変換されたエッジ画像をぼかし処理
する画像ぼかし処理部と、前記対象領域についての空
車、混雑、満車の混雑状況を表すテンプレート画像を予
め格納記憶したテンプレート画像記憶部と、前記画像ぼ
かし処理部でぼかし処理された対象領域の画像と前記テ
ンプレート画像記憶部に格納されているテンプレート画
像とのマッチングをとり、各テンプレート画像との相関
値を算出する相関値算出部と、該相関値算出部で算出さ
れた相関値を比較し、最も値の大きな相関値に対応する
テンプレート画像の混雑状況を当該対象領域の混雑状況
として決定する混雑状況判定部と、を備えることにより
構成したものである。また、上記の装置において、画像
をシフトしながらマッチングをとる機能を付加したもの
である。
【００１０】上記構成から明らかなように、本発明の混
雑状況判定方法ならびに装置は、人間の相似判断を基に
予め用意しておいた空車、混雑、満車などの混雑状況を
表すテンプレート画像と、カメラから取り込んだ対象画
像とのマッチングによる相関をとり、得られた相関値の
相対的な関係から最も現在の混雑状況に合致するテンプ
レート画像を選択し、そのテンプレート画像に相当する
混雑状況を現在の混雑状態として決定するようにしたも
のである。
雑状況判定方法ならびに装置は、人間の相似判断を基に
予め用意しておいた空車、混雑、満車などの混雑状況を
表すテンプレート画像と、カメラから取り込んだ対象画
像とのマッチングによる相関をとり、得られた相関値の
相対的な関係から最も現在の混雑状況に合致するテンプ
レート画像を選択し、そのテンプレート画像に相当する
混雑状況を現在の混雑状態として決定するようにしたも
のである。
【００１１】すなわち、人間の相似判断を基に予め用意
した空車、混雑、満車などの混雑状況を示すテンプレー
ト画像と、カメラから取り込んだ対象画像とのマッチン
グによる相関をとれば、その相関の程度によって現在の
状況がどの混雑状況に似ているかを判定することがで
き、この似ている度合いを数値的に示す相関値Ｒは、次
式で算出することができる。
した空車、混雑、満車などの混雑状況を示すテンプレー
ト画像と、カメラから取り込んだ対象画像とのマッチン
グによる相関をとれば、その相関の程度によって現在の
状況がどの混雑状況に似ているかを判定することがで
き、この似ている度合いを数値的に示す相関値Ｒは、次
式で算出することができる。
【００１２】
【式１】 ところで、上記（１）式から分かるように、相関値Ｒの
算出には輝度値を扱う。そのため、カメラで撮影して得
られるデジタル画像（白黒多値画像）をそのまま処理画
像として用いた場合には、駐車した車両による影響が少
ない駐車場の空車状態を判定する場合を除き、車両の色
の違いなどによって判定結果に影響を受けてしまう。そ
こで、この影響を取り除くため、本発明では、デジタル
画像をそのまま使用する他に、空車と満車、混雑を判定
する判定精度を向上するために、デジタル画像をエッジ
画像に変換して用い、車両の色の違いなどによる誤差を
無くすようにした。
算出には輝度値を扱う。そのため、カメラで撮影して得
られるデジタル画像（白黒多値画像）をそのまま処理画
像として用いた場合には、駐車した車両による影響が少
ない駐車場の空車状態を判定する場合を除き、車両の色
の違いなどによって判定結果に影響を受けてしまう。そ
こで、この影響を取り除くため、本発明では、デジタル
画像をそのまま使用する他に、空車と満車、混雑を判定
する判定精度を向上するために、デジタル画像をエッジ
画像に変換して用い、車両の色の違いなどによる誤差を
無くすようにした。
【００１３】デジタル画像を用いて相関を取った場合
と、エッジ画像を用いて相関をとった場合の違いの例
を、図３（ａ）（ｂ）に示す。デジタル画像どうしで相
関をとった場合（図３（ａ））には相関値Ｒは０．３０
５となるが、エッジ画像どうしで相関をとった場合（図
３（ｂ））には相関値Ｒは０．５００となり、エッジ画
像を用いて相関をとる方が、デジタル画像を用いた場合
に比べてより正確な判定を行なうことが可能となる。
と、エッジ画像を用いて相関をとった場合の違いの例
を、図３（ａ）（ｂ）に示す。デジタル画像どうしで相
関をとった場合（図３（ａ））には相関値Ｒは０．３０
５となるが、エッジ画像どうしで相関をとった場合（図
３（ｂ））には相関値Ｒは０．５００となり、エッジ画
像を用いて相関をとる方が、デジタル画像を用いた場合
に比べてより正確な判定を行なうことが可能となる。
【００１４】前記相関値Ｒは、その値が大きいほどテン
プレート画像と対象画像とのー致度が高いことを示す。
しかし、天候の変化などに伴う対象画像の変化によっ
て、相関値自体が変化してしまい、相関値それ自体を絶
対量として扱うことは困難である。そこで、本発明で
は、さらに図４に示すように、前記（１）式によって求
められた相関値どうしを比較し、相関値の最も大きいテ
ンプレート画像を対象画像の混雑状況とする。このよう
に相関値の相対的な比較を行うことで、屋外の輝度変動
に対して安定した判定を行なうことができる。
プレート画像と対象画像とのー致度が高いことを示す。
しかし、天候の変化などに伴う対象画像の変化によっ
て、相関値自体が変化してしまい、相関値それ自体を絶
対量として扱うことは困難である。そこで、本発明で
は、さらに図４に示すように、前記（１）式によって求
められた相関値どうしを比較し、相関値の最も大きいテ
ンプレート画像を対象画像の混雑状況とする。このよう
に相関値の相対的な比較を行うことで、屋外の輝度変動
に対して安定した判定を行なうことができる。
【００１５】一般に、撮影した対象画像が空車状態の場
合、満車のテンプレート画像との相関値よりも空車のテ
ンプレート画像との相関値の方が常に大きくなり、空車
状態であると常に正しく判定することができる。しか
し、対象画像が満車状態の場合、空車の場合と異なり、
空車のテンプレート画像との相関値よりも満車のテンプ
レート画像との相関値の方が常に大きいとは限らず、空
車のテンプレート画像と同じような値をとることがあ
る。
合、満車のテンプレート画像との相関値よりも空車のテ
ンプレート画像との相関値の方が常に大きくなり、空車
状態であると常に正しく判定することができる。しか
し、対象画像が満車状態の場合、空車の場合と異なり、
空車のテンプレート画像との相関値よりも満車のテンプ
レート画像との相関値の方が常に大きいとは限らず、空
車のテンプレート画像と同じような値をとることがあ
る。
【００１６】これは、空車どうしの画像のマッチングを
とる際には、駐車車両が少ないために駐車マスの白線が
隠されることがなく、白線どうしのマッチングがとり易
いため、相関値も高くなるが、満車どうしのマッチング
をとる際には、駐車車両が多いために駐車マスの白線は
車両に隠されて見えなくなり、相関のとりやすい駐車マ
スの白線がマッチングの主体ではなくなるためである。
すなわち、満車の場合には、相関をとる対象は車両が主
体となるわけであるが、車両の場合には、白線の場合と
異なり、車両の形状や駐車の仕方によって見え方が大き
く異なり、マッチングがうまくいかない場合があるため
である。
とる際には、駐車車両が少ないために駐車マスの白線が
隠されることがなく、白線どうしのマッチングがとり易
いため、相関値も高くなるが、満車どうしのマッチング
をとる際には、駐車車両が多いために駐車マスの白線は
車両に隠されて見えなくなり、相関のとりやすい駐車マ
スの白線がマッチングの主体ではなくなるためである。
すなわち、満車の場合には、相関をとる対象は車両が主
体となるわけであるが、車両の場合には、白線の場合と
異なり、車両の形状や駐車の仕方によって見え方が大き
く異なり、マッチングがうまくいかない場合があるため
である。
【００１７】そこで、本発明では、このような問題をな
くすため、相関をとる対象画像とテンプレート画像の両
方をぼかすことによってその影響を軽減し、車両どうし
のマッチングを取り易くした。その結果、図５（ａ）
（ｂ）に示すように、画像をぼかすことによって満車の
場合でも相関値にはっきりとした差が生じ、混雑状況の
正確な判定が可能となる。また、このように処理画像を
ぼかすことによって、従来方法で問題となっていた影な
どの影響も取り除くことができる。
くすため、相関をとる対象画像とテンプレート画像の両
方をぼかすことによってその影響を軽減し、車両どうし
のマッチングを取り易くした。その結果、図５（ａ）
（ｂ）に示すように、画像をぼかすことによって満車の
場合でも相関値にはっきりとした差が生じ、混雑状況の
正確な判定が可能となる。また、このように処理画像を
ぼかすことによって、従来方法で問題となっていた影な
どの影響も取り除くことができる。
【００１８】このぼかしの程度と、これによって得られ
る相関値の関係とを種々実験したところ、図６に示すよ
うな結果が得られた。ただし、最適なぼかし量は駐車場
を撮影する際の画角によっても異なるため、撮影する状
況に応じた値を選択することが必要となる。
る相関値の関係とを種々実験したところ、図６に示すよ
うな結果が得られた。ただし、最適なぼかし量は駐車場
を撮影する際の画角によっても異なるため、撮影する状
況に応じた値を選択することが必要となる。
【００１９】このように、デジタル画像からなる対象画
像をエッジ画像に変換した後、このエッジ画像にぼかし
処理を施した画像を処理対象画像とし、同じようにエッ
ジ処理とぼかし処理を施した各テンプレート画像とのマ
ッチングをとって相関値を算出し、相関値の相対的な大
小関係から最も近似した混雑状況を見い出すことによ
り、駐車車両１台１台に注目することなく、駐車場全体
の状況のみで広範囲な駐車状況を判定することができる
ようになる。
像をエッジ画像に変換した後、このエッジ画像にぼかし
処理を施した画像を処理対象画像とし、同じようにエッ
ジ処理とぼかし処理を施した各テンプレート画像とのマ
ッチングをとって相関値を算出し、相関値の相対的な大
小関係から最も近似した混雑状況を見い出すことによ
り、駐車車両１台１台に注目することなく、駐車場全体
の状況のみで広範囲な駐車状況を判定することができる
ようになる。
【００２０】また、同じ混雑状況でも駐車車両の位置関
係はその時々で種々異なり、同じ混雑状況でも必ずしも
相関値が高くなるとは限らないため、状況に応じて相関
値を算出することが必要になる。そこで、本発明では、
空車、混雑、満車などの各混雑状況毎およびデジタル画
像、エッジ画像、ぼかし画像毎にテンプレート画像をそ
れぞれ複数枚用意し、それぞれの画像との相関をとるよ
うにした。すなわち、例えば空車の複数枚のテンプレー
ト画像と対象画像とのマッチングをそれぞれとり、その
中で最も大きな値を与えるテンプレート画像との相関値
を当該混雑の相関値とする。同様にして、混雑、満車な
ど、他の混雑状況を与えるテンプレート画像との相関に
ついても、最も大きい値を与えるテンプレート画像との
相関値を当該満車の相関値とする。
係はその時々で種々異なり、同じ混雑状況でも必ずしも
相関値が高くなるとは限らないため、状況に応じて相関
値を算出することが必要になる。そこで、本発明では、
空車、混雑、満車などの各混雑状況毎およびデジタル画
像、エッジ画像、ぼかし画像毎にテンプレート画像をそ
れぞれ複数枚用意し、それぞれの画像との相関をとるよ
うにした。すなわち、例えば空車の複数枚のテンプレー
ト画像と対象画像とのマッチングをそれぞれとり、その
中で最も大きな値を与えるテンプレート画像との相関値
を当該混雑の相関値とする。同様にして、混雑、満車な
ど、他の混雑状況を与えるテンプレート画像との相関に
ついても、最も大きい値を与えるテンプレート画像との
相関値を当該満車の相関値とする。
【００２１】そして、このようにして得られた空車、混
雑、満車についてのピークの相関値どうしを比較し、そ
の中で最も大きな相対値を与える混雑状況をその時の混
雑状況として決定する。これにより、車両の位置関係に
影響されることなく、より安定した混雑状況の判定が可
能となる。
雑、満車についてのピークの相関値どうしを比較し、そ
の中で最も大きな相対値を与える混雑状況をその時の混
雑状況として決定する。これにより、車両の位置関係に
影響されることなく、より安定した混雑状況の判定が可
能となる。
【００２２】さらに、判定する混雑状況を満車、混雑、
空車の３段階だけでなく、さらにより細かく分割した混
雑状況に区分し、それぞれの混雑状況についてテンプレ
ート画像を用意すれば、より細かな混雑状況の判定を行
なうことができる。
空車の３段階だけでなく、さらにより細かく分割した混
雑状況に区分し、それぞれの混雑状況についてテンプレ
ート画像を用意すれば、より細かな混雑状況の判定を行
なうことができる。
【００２３】また、従来方法の場合、精度を上げるため
には画面上に車両をできるだけ大きく映し出す必要があ
った。そのため、１台のカメラによる監視範囲が狭くな
り、駐車場全体を監視するにはカメラが複数台必要であ
った。
には画面上に車両をできるだけ大きく映し出す必要があ
った。そのため、１台のカメラによる監視範囲が狭くな
り、駐車場全体を監視するにはカメラが複数台必要であ
った。
【００２４】本発明の場合、画像をシフトさせてマッチ
ングをとることで、画像のずれの影響をなくすようにし
た。この結果、カメラを旋回させて駐車場を監視するこ
とが可能となり、１台のカメラで広範囲の領域を監視す
ることが可能となる。なお、画像をシフトさせてマッチ
ングする場合の相関値Ｒは、前記（１）式に代え、下記
（２）式を用いて算出することができる。（２）式中、
ｘ，ｙは画像のｘ方向、y 方向のシフト量を表す。
ングをとることで、画像のずれの影響をなくすようにし
た。この結果、カメラを旋回させて駐車場を監視するこ
とが可能となり、１台のカメラで広範囲の領域を監視す
ることが可能となる。なお、画像をシフトさせてマッチ
ングする場合の相関値Ｒは、前記（１）式に代え、下記
（２）式を用いて算出することができる。（２）式中、
ｘ，ｙは画像のｘ方向、y 方向のシフト量を表す。
【００２５】
【式２】
【００２６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。
て図面を参照して説明する。
【００２７】図１に本発明に係る混雑状況判定装置の一
実施の形態のブロック図を示す。
実施の形態のブロック図を示す。
【００２８】図中、１は駐車場を俯瞰撮影するカメラ
（撮影手段）、２はカメラ１から出力されるアナログ画
像信号をデジタル画像信号に変換するＡＤ変換器、３は
カメラ１で撮影された撮影画像を一連の処理が終わるま
で格納記憶する画像メモリ（撮影画像記憶手段）、４は
画像メモリ３に格納記憶された撮影画像（デジタル画
像）をエッジ画像に変換するロパーツフィルタやラプラ
シアンフィルタなどで構成されたエッジ画像変換部、５
はエッジ画像にぼかし処理を施すためのガウスフィルタ
などから構成された画像ぼかし処理部、６はテンプレー
ト画像記憶部、７は画像選択部、８は相関値算出部、９
は混雑状況判定部である。前記テンプレート画像記憶部
６には、予め収集された「空車」、「混雑」、「満車」
の各混雑状況を表す多数のテンプレート画像Ｔ１，Ｔ
２，……，Ｔｎが輝度画像、エッジ画像、ぼかし画像毎
に格納記憶されている。このテンプレート画像を収集す
る際における空車、混雑、満車の各混雑状況の判定は、
人間の目でみた相似判断に基づいて決定され、その判断
に基づいた種々の駐車状況を表す輝度画像が収集され、
それぞれの画像をエッジ画像に変換した後、ぼかし処理
を施す。そして、「空車」、「混雑」、「満車」に対し
てそれぞれデジタル画像とエッジ画像とぼかし処理を施
した画像をマッチング用のテンプレート画像として格納
記憶している。
（撮影手段）、２はカメラ１から出力されるアナログ画
像信号をデジタル画像信号に変換するＡＤ変換器、３は
カメラ１で撮影された撮影画像を一連の処理が終わるま
で格納記憶する画像メモリ（撮影画像記憶手段）、４は
画像メモリ３に格納記憶された撮影画像（デジタル画
像）をエッジ画像に変換するロパーツフィルタやラプラ
シアンフィルタなどで構成されたエッジ画像変換部、５
はエッジ画像にぼかし処理を施すためのガウスフィルタ
などから構成された画像ぼかし処理部、６はテンプレー
ト画像記憶部、７は画像選択部、８は相関値算出部、９
は混雑状況判定部である。前記テンプレート画像記憶部
６には、予め収集された「空車」、「混雑」、「満車」
の各混雑状況を表す多数のテンプレート画像Ｔ１，Ｔ
２，……，Ｔｎが輝度画像、エッジ画像、ぼかし画像毎
に格納記憶されている。このテンプレート画像を収集す
る際における空車、混雑、満車の各混雑状況の判定は、
人間の目でみた相似判断に基づいて決定され、その判断
に基づいた種々の駐車状況を表す輝度画像が収集され、
それぞれの画像をエッジ画像に変換した後、ぼかし処理
を施す。そして、「空車」、「混雑」、「満車」に対し
てそれぞれデジタル画像とエッジ画像とぼかし処理を施
した画像をマッチング用のテンプレート画像として格納
記憶している。
【００２９】相関値算出部８は、画像選択部７を介し
て、それぞれ、画像メモリ３、エッジ画像変換部４およ
びエッジ画像変換部４から送られてくる画像と画像選択
部７によってテンプレート画像記憶部６から次々と送ら
れてくるデジタル画像、エッジ画像およびぼかし画像に
対する各テンプレート画像（「空車（Ｔ１〜ｎ）」、
「混雑（Ｔ１〜ｎ）」、「満車（Ｔ１〜ｎ）」）との間
のマッチングをとり、各テンプレート画像との間の相関
値を算出する回路である。この相関値の算出は、前記し
た（１）式または（２）式によって行なわれる。
て、それぞれ、画像メモリ３、エッジ画像変換部４およ
びエッジ画像変換部４から送られてくる画像と画像選択
部７によってテンプレート画像記憶部６から次々と送ら
れてくるデジタル画像、エッジ画像およびぼかし画像に
対する各テンプレート画像（「空車（Ｔ１〜ｎ）」、
「混雑（Ｔ１〜ｎ）」、「満車（Ｔ１〜ｎ）」）との間
のマッチングをとり、各テンプレート画像との間の相関
値を算出する回路である。この相関値の算出は、前記し
た（１）式または（２）式によって行なわれる。
【００３０】混雑状況判定部９は、相関値算出部８で算
出されたすべてのテンプレート画像との間の相関値を比
較し、これらすべての相関値の中から最も大きな値の相
関値を選択し、この最も大きな相関値を与えるテンプレ
ート画像の属する混雑状況をその時点の混雑状況として
判定する回路である。
出されたすべてのテンプレート画像との間の相関値を比
較し、これらすべての相関値の中から最も大きな値の相
関値を選択し、この最も大きな相関値を与えるテンプレ
ート画像の属する混雑状況をその時点の混雑状況として
判定する回路である。
【００３１】次に、前記混雑状況判定装置の処理動作
を、図２のフローチャートを参照して説明する。
を、図２のフローチャートを参照して説明する。
【００３２】カメラ１によって判定対象となる駐車場が
俯瞰撮影されると（ステップＳ１）、その画像信号はＡ
Ｄ変換器２でデジタル信号に変換され、画像メモリ３に
送られてデジタル画像として格納記憶される。
俯瞰撮影されると（ステップＳ１）、その画像信号はＡ
Ｄ変換器２でデジタル信号に変換され、画像メモリ３に
送られてデジタル画像として格納記憶される。
【００３３】最初に、図１にと示すように、画像メモ
リ３に記憶されたデジタル画像は画像選択部７を介して
相関値算出部８に送られるとともに、画像選択部７はテ
ンプレート画像記憶部６からデジタル画像の空車、混
雑、満車に対応する各テンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，…
…，Ｔｎを順次読み出し、相関値算出部８に送る。
リ３に記憶されたデジタル画像は画像選択部７を介して
相関値算出部８に送られるとともに、画像選択部７はテ
ンプレート画像記憶部６からデジタル画像の空車、混
雑、満車に対応する各テンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，…
…，Ｔｎを順次読み出し、相関値算出部８に送る。
【００３４】そして、相関値算出部８は、対象画像と各
テンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，……，Ｔｎとのマッチン
グをとり、そのときのそれぞれの相関値を前記（１）式
または（２）式によって算出し（ステップＳ２、Ｓ３、
Ｓ４）、その結果を混雑状況判定部９に送る。
テンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，……，Ｔｎとのマッチン
グをとり、そのときのそれぞれの相関値を前記（１）式
または（２）式によって算出し（ステップＳ２、Ｓ３、
Ｓ４）、その結果を混雑状況判定部９に送る。
【００３５】混雑状況判定部９は、相関値演算部８から
送られてくる各相関値を比較して最も値の大きな相関値
を選択する（ステップＳ５）。
送られてくる各相関値を比較して最も値の大きな相関値
を選択する（ステップＳ５）。
【００３６】また、同時に、画像メモリ３に格納記憶さ
れたデジタル画像からなる対象画像はエッジ画像変換部
４に送られ、ロバーツフィルタやラプラシアンフィルタ
などのエッジ抽出フィルタによって画像中からエッジ成
分のみが抽出され、エッジ画像に変換される（ステップ
Ｓ６）。このエッジ画像に変換する理由は、前述したよ
うに、車両の色の違いなどによる誤差の影響を小さくす
るためである。
れたデジタル画像からなる対象画像はエッジ画像変換部
４に送られ、ロバーツフィルタやラプラシアンフィルタ
などのエッジ抽出フィルタによって画像中からエッジ成
分のみが抽出され、エッジ画像に変換される（ステップ
Ｓ６）。このエッジ画像に変換する理由は、前述したよ
うに、車両の色の違いなどによる誤差の影響を小さくす
るためである。
【００３７】そして、図１にと示すように、エッジ画
像からなる対象画像は画像選択部７を介して相関値算出
部８に送られるとともに、画像選択部７はテンプレート
画像記憶部６からエッジ画像の空車、混雑、満車に対応
する各テンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，……，Ｔｎを順次
読み出し、相関値算出部８に送る。
像からなる対象画像は画像選択部７を介して相関値算出
部８に送られるとともに、画像選択部７はテンプレート
画像記憶部６からエッジ画像の空車、混雑、満車に対応
する各テンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，……，Ｔｎを順次
読み出し、相関値算出部８に送る。
【００３８】そして、相関値算出部８は、対象画像と各
テンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，……，Ｔｎとのマッチン
グをとり、そのときのそれぞれの相関値を前記（１）式
または（２）式によって算出し（ステップＳ７、Ｓ８、
Ｓ９）、その結果を混雑状況判定部９に送る。
テンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，……，Ｔｎとのマッチン
グをとり、そのときのそれぞれの相関値を前記（１）式
または（２）式によって算出し（ステップＳ７、Ｓ８、
Ｓ９）、その結果を混雑状況判定部９に送る。
【００３９】混雑状況判定部９は、相関値演算部８から
送られてくる各相関値を比較して最も値の大きな相関値
を選択する（ステップＳ１０）。
送られてくる各相関値を比較して最も値の大きな相関値
を選択する（ステップＳ１０）。
【００４０】また、エッジ画像に変換された対象画像は
画像ぼかし処理部５に送られ、ガウスフィルタなどを通
すことによってぼかし処理が施される（ステップＳ１
１）。このぼかし処理は、前述したように、対象画像と
テンプレート画像のマッチングを行う際、車両が主体と
なる満車時に、相関値が低下して空車などの他の混雑状
況と区別できなくなることを防ぐとともに、影の影響を
除くためである。
画像ぼかし処理部５に送られ、ガウスフィルタなどを通
すことによってぼかし処理が施される（ステップＳ１
１）。このぼかし処理は、前述したように、対象画像と
テンプレート画像のマッチングを行う際、車両が主体と
なる満車時に、相関値が低下して空車などの他の混雑状
況と区別できなくなることを防ぐとともに、影の影響を
除くためである。
【００４１】ぼかし処理を施された対象画像は、図１に
と示すように、画像選択部７を介して相関値算出部８
に送られるとともに、画像選択部７はテンプレート画像
記憶部６からぼかし画像の空車、混雑、満車に対応する
各テンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，……，Ｔｎを順次読み
出し、相関値算出部８に送る。
と示すように、画像選択部７を介して相関値算出部８
に送られるとともに、画像選択部７はテンプレート画像
記憶部６からぼかし画像の空車、混雑、満車に対応する
各テンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，……，Ｔｎを順次読み
出し、相関値算出部８に送る。
【００４２】そして、相関値算出部８は、対象画像と各
テンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，……，Ｔｎとのマッチン
グをとり、そのときのそれぞれの相関値を前記（１）式
または（２）式によって算出し（ステップＳ１２、Ｓ１
３、Ｓ１４）、その結果を混雑状況判定部９に送る。
テンプレート画像Ｔ１，Ｔ２，……，Ｔｎとのマッチン
グをとり、そのときのそれぞれの相関値を前記（１）式
または（２）式によって算出し（ステップＳ１２、Ｓ１
３、Ｓ１４）、その結果を混雑状況判定部９に送る。
【００４３】混雑状況判定部９は、相関値演算部８から
送られてくる各相関値を比較して最も値の大きな相関値
を選択する（ステップＳ１５）。そして、混雑状況判定
部９は、デジタル画像、エッジ画像、ぼかし画像に対す
る相関値の比較が終了したことを確認の後、３種類の画
像の相関値の内の最大の相関値を、当該時点における駐
車場の混雑状況として最終決定する（ステップＳ１
６）。このようにして、駐車車両の１台１台に注目する
ことなく、駐車場全体の状況に基づいて混雑状況を判定
することができる。しかも、人間の目で見た判定結果に
極めて近い混雑状況の判定を行なうことができる。
送られてくる各相関値を比較して最も値の大きな相関値
を選択する（ステップＳ１５）。そして、混雑状況判定
部９は、デジタル画像、エッジ画像、ぼかし画像に対す
る相関値の比較が終了したことを確認の後、３種類の画
像の相関値の内の最大の相関値を、当該時点における駐
車場の混雑状況として最終決定する（ステップＳ１
６）。このようにして、駐車車両の１台１台に注目する
ことなく、駐車場全体の状況に基づいて混雑状況を判定
することができる。しかも、人間の目で見た判定結果に
極めて近い混雑状況の判定を行なうことができる。
【００４４】なお、上記の実施の形態は、デジタル画
像、エッジ画像、ぼかし画像のそれぞれに対して、空
車、混雑、満車の各テンプレート画像との相関値を求め
て、最後にそれらの最大値を求めて混雑状況を判定する
提案を行なったが、前記したように、比較的安定した判
定結果が得られる「空車」と「満車（混雑）」との判定
は、デジタル画像とエッジ画像あるいはそれらの何れか
と空車、満車（混雑）のテンプレートを比較することに
よって「空車」と「満車（混雑）」とを区別するように
してもよい。例えば、図２において、ステップＳ１，Ｓ
２，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ５，Ｓ１６あるいはステップＳ１，
Ｓ６，Ｓ７，Ｓ８，Ｓ９，Ｓ１０，Ｓ１６をそれぞれ単
独で実行して「空車」と「満車（混雑）」との判定を行
なっても、また、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ５あるいはス
テップＳ１，Ｓ６，Ｓ７，Ｓ１０をそれぞれ単独で実行
して最大の相関値が規定値以上かを比較して「空車」を
判定するようにしてもよい。
像、エッジ画像、ぼかし画像のそれぞれに対して、空
車、混雑、満車の各テンプレート画像との相関値を求め
て、最後にそれらの最大値を求めて混雑状況を判定する
提案を行なったが、前記したように、比較的安定した判
定結果が得られる「空車」と「満車（混雑）」との判定
は、デジタル画像とエッジ画像あるいはそれらの何れか
と空車、満車（混雑）のテンプレートを比較することに
よって「空車」と「満車（混雑）」とを区別するように
してもよい。例えば、図２において、ステップＳ１，Ｓ
２，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ５，Ｓ１６あるいはステップＳ１，
Ｓ６，Ｓ７，Ｓ８，Ｓ９，Ｓ１０，Ｓ１６をそれぞれ単
独で実行して「空車」と「満車（混雑）」との判定を行
なっても、また、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ５あるいはス
テップＳ１，Ｓ６，Ｓ７，Ｓ１０をそれぞれ単独で実行
して最大の相関値が規定値以上かを比較して「空車」を
判定するようにしてもよい。
【００４５】また、ステップＳ１〜Ｓ５あるいはステッ
プＳ１，Ｓ６〜Ｓ１０の後にステップＳ１１〜Ｓ１５を
実行することで、「空車」と、「混雑」と「満車」とを
連続して判定するようにしてもよい。なお、このように
判定精度の高い空車から順に判定を行なうことにより、
精度の高い混雑状況の判定を実行できると共に、処理時
間を短縮できる効果を有する。
プＳ１，Ｓ６〜Ｓ１０の後にステップＳ１１〜Ｓ１５を
実行することで、「空車」と、「混雑」と「満車」とを
連続して判定するようにしてもよい。なお、このように
判定精度の高い空車から順に判定を行なうことにより、
精度の高い混雑状況の判定を実行できると共に、処理時
間を短縮できる効果を有する。
【００４６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の混雑状況
判定方法方法ならびに装置によれば、以下に列記する種
々の優れた効果を奏するものである。 （１） 予め用意しておいた空車、混雑、満車などの各
混雑状況のテンプレート画像とカメラから取り込んだ対
象画像とのマッチングをとり、得られた相関値の相対的
な大小関係から混雑状況を判定するため、従来方法のよ
うに駐車車両１台１台に注目することなく画像全体をひ
とまとまりの検出対象として混雑状況を判定することが
できる。このため、個別車両の詳細情報をとらえる必要
がなくなり、処理の高速化を図ることができるととも
に、カメラ台数を削減することができ、システム価格の
低減を図ることができる。 （２） エッジ画像の採用により、車両の色などに影響
を受けることがなくなり、相関の一致度を高めることが
できる。 （３） ガウスフィルタなどによるぼかし画像を用いる
ことにより、車両が主体となる満車状態時にさらに安定
な判定が可能となる。また、ぼかし画像を用いることに
より、影の影響を取り除くことができる。 （４） 満車と混雑どちらに似ているかというように、
混雑状況の相対的な比較を行うことで混雑状況を判定し
ているため、屋外の輝度変動に対しても安定に判定する
ことができる。 （５） 同じ混雑状況でも車両の位置関係は異なるが、
同じ混雑状況について車両の位置関係が異なるテンプレ
ート画像を複数枚用意し、その中で最も相関値の大きな
ピーク値を当該混雑状況の代表値とすることにより、車
両の位置関係に影響されることなく、より安定した混雑
状況の判定を行なうことができる。 （６） 空車、満車、混雑だけでなく、さらに細かく混
雑状況を区分けした画像をテンプレート画像として用意
することにより、より細かな混雑状況の判定を行なうこ
とができる。 （７） 画像のシフトによる相関をとることにより、風
などによる画像のゆれ、カメラ旋回による位置ずれなど
に対して安定な判定が可能となる。 （８） システムを構成するハードウェアとしては、撮
影手段（カメラ）、記憶手段( ハードディスクなど) お
よび相関値算出部（マッチング演算器）のみで済み、他
の回路部分はマイクロコンピュータなどを用いてソフト
ウェア上で実現することができ、システム全体を安価に
構成することができる。
判定方法方法ならびに装置によれば、以下に列記する種
々の優れた効果を奏するものである。 （１） 予め用意しておいた空車、混雑、満車などの各
混雑状況のテンプレート画像とカメラから取り込んだ対
象画像とのマッチングをとり、得られた相関値の相対的
な大小関係から混雑状況を判定するため、従来方法のよ
うに駐車車両１台１台に注目することなく画像全体をひ
とまとまりの検出対象として混雑状況を判定することが
できる。このため、個別車両の詳細情報をとらえる必要
がなくなり、処理の高速化を図ることができるととも
に、カメラ台数を削減することができ、システム価格の
低減を図ることができる。 （２） エッジ画像の採用により、車両の色などに影響
を受けることがなくなり、相関の一致度を高めることが
できる。 （３） ガウスフィルタなどによるぼかし画像を用いる
ことにより、車両が主体となる満車状態時にさらに安定
な判定が可能となる。また、ぼかし画像を用いることに
より、影の影響を取り除くことができる。 （４） 満車と混雑どちらに似ているかというように、
混雑状況の相対的な比較を行うことで混雑状況を判定し
ているため、屋外の輝度変動に対しても安定に判定する
ことができる。 （５） 同じ混雑状況でも車両の位置関係は異なるが、
同じ混雑状況について車両の位置関係が異なるテンプレ
ート画像を複数枚用意し、その中で最も相関値の大きな
ピーク値を当該混雑状況の代表値とすることにより、車
両の位置関係に影響されることなく、より安定した混雑
状況の判定を行なうことができる。 （６） 空車、満車、混雑だけでなく、さらに細かく混
雑状況を区分けした画像をテンプレート画像として用意
することにより、より細かな混雑状況の判定を行なうこ
とができる。 （７） 画像のシフトによる相関をとることにより、風
などによる画像のゆれ、カメラ旋回による位置ずれなど
に対して安定な判定が可能となる。 （８） システムを構成するハードウェアとしては、撮
影手段（カメラ）、記憶手段( ハードディスクなど) お
よび相関値算出部（マッチング演算器）のみで済み、他
の回路部分はマイクロコンピュータなどを用いてソフト
ウェア上で実現することができ、システム全体を安価に
構成することができる。
【図１】本発明に係る混雑状況判定装置の一実施の形態
のブロック図である。
のブロック図である。
【図２】実施の形態の処理動作のフローチャートであ
る。
る。
【図３】（ａ）はデジタル画像を用いた場合の相関値の
算出例を示す図、（ｂ）はエッジ画像を用いた場合の相
関値の算出例を示す図である。
算出例を示す図、（ｂ）はエッジ画像を用いた場合の相
関値の算出例を示す図である。
【図４】相関値の相対的な比較による混雑状況判定の説
明図である。
明図である。
【図５】（ａ）はエッジ画像を用いた場合の相関値の算
出例を示す図、（ｂ）はエッジ画像をぼかし処理した画
像を用いた場合の相関値の算出例を示す図である。
出例を示す図、（ｂ）はエッジ画像をぼかし処理した画
像を用いた場合の相関値の算出例を示す図である。
【図６】ぼかし量と相関値の関係を示すグラフである。
１ カメラ（撮影手段） ２ ＡＤ変換器 ３ 画像メモリ（画像記憶手段） ４ エッジ画像変換部 ５ 画像ぼかし処理部 ６ テンプレート画像記憶部 ７ 画像選択部 ８ 相関値算出部 ９ 混雑状況判定部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 谷嵜 徹也 愛知県海部郡美和町大字篠田字面徳29−１ 名古屋電機工業株式会社内 Ｆターム(参考） 5B057 AA16 BA02 CA02 CA08 CA12 CA16 CE04 CE15 DA06 DA13 DC34 5H180 AA01 CC04 KK06 5L096 AA03 AA06 BA02 BA04 CA02 FA06 HA09 JA09
Claims (8)
- 【請求項１】 混雑状況を判定すべき対象領域を撮影手
段で撮影し、該撮影した対象領域のデジタル画像を、予
め用意した空車、混雑、満車などの混雑状況を表すテン
プレート画像とのマッチングをとることによって各テン
プレート画像との相関値を算出し、該算出された相関値
を比較してその相関値の値から空車状況を判定すること
を特徴とする混雑状況判定方法。 - 【請求項２】 混雑状況を判定すべき対象領域を撮影手
段で撮影し、該撮影した対象領域のデジタル画像をエッ
ジ画像に変換し、該エッジ画像に変換された画像と、予
め用意した空車、混雑、満車などの混雑状況を表すテン
プレート画像とのマッチングをとることによって各テン
プレート画像との相関値を算出し、該算出された相関値
を比較してその相関値の値から空車状況を判定すること
を特徴とする混雑状況判定方法。 - 【請求項３】 混雑状況を判定すべき対象領域を撮影手
段で撮影し、該撮影した対象領域のデジタル画像をエッ
ジ画像に変換した後、ぼかし処理を施し、該ぼかし処理
された対象領域の画像と、予め用意した空車、混雑、満
車などの混雑状況を表すテンプレート画像とのマッチン
グをとることによって各テンプレート画像との相関値を
算出し、該算出されたすべての相関値を比較して最も値
の大きな相関値に対応するテンプレート画像の混雑状況
を当該対象領域の混雑状況として決定することを特徴と
する混雑状況判定方法。 - 【請求項４】 画像をシフトしながらマッチングをとる
ことを特徴とする請求項１、２または３記載の混雑状況
判定方法。 - 【請求項５】 混雑状況を判定すべき対象領域を撮影す
る撮影手段と、 該撮影手段で撮影した対象領域の撮影画像をデジタル画
像として格納記憶する画像記憶手段と、 前記対象領域についての空車、混雑、満車などの混雑状
況を表すテンプレート画像を予め格納記憶したテンプレ
ート画像記憶部と、 前記デジタル画像と前記テンプレート画像記憶部に格納
されているテンプレート画像とのマッチングをとり、各
テンプレート画像との相関値を算出する相関値算出部
と、 該相関値算出部で算出された相関値を比較し、その相関
値の値から空車状況を判定する混雑状況判定部と、 を備えたことを特徴とする混雑状況判定装置。 - 【請求項６】 混雑状況を判定すべき対象領域を撮影す
る撮影手段と、 該撮影手段で撮影した対象領域の撮影画像をデジタル画
像として格納記憶する画像記憶手段と、 該画像記憶手段に格納記憶された対象領域のデジタル画
像をエッジ画像に変換するエッジ画像変換部と、 前記対象領域についての空車、混雑、満車などの混雑状
況を表すテンプレート画像を予め格納記憶したテンプレ
ート画像記憶部と、 前記エッジ画像と前記テンプレート画像記憶部に格納さ
れているテンプレート画像とのマッチングをとり、各テ
ンプレート画像との相関値を算出する相関値算出部と、 該相関値算出部で算出された相関値を比較し、その相関
値の値から空車状況を判定する混雑状況判定部と、 を備えたことを特徴とする混雑状況判定装置。 - 【請求項７】 混雑状況を判定すべき対象領域を撮影す
る撮影手段と、 該撮影手段で撮影した対象領域の撮影画像をデジタル画
像として格納記憶する画像記憶手段と、 該画像記憶手段に格納記憶された対象領域のデジタル画
像をエッジ画像に変換するエッジ画像変換部と、 該エッジ画像変換部で変換されたエッジ画像をぼかし処
理する画像ぼかし処理部と、 前記対象領域についての空車、混雑、満車などの混雑状
況を表すテンプレート画像を予め格納記憶したテンプレ
ート画像記憶部と、 前記画像ぼかし処理部でぼかし処理された対象領域の画
像と前記テンプレート画像記憶部に格納されているテン
プレート画像とのマッチングをとり、各テンプレート画
像との相関値を算出する相関値算出部と、 該相関値算出部で算出された相関値を比較し、最も値の
大きな相関値に対応するテンプレート画像の混雑状況を
当該対象領域の混雑状況として決定する混雑状況判定部
と、 を備えたことを特徴とする混雑状況判定装置。 - 【請求項８】 前記相関値算出部が画像をシフトしなが
らテンプレート画像とのマッチングをとるものであるこ
とを特徴とする請求項５、６または７記載の混雑状況判
定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000098083A JP4464523B2 (ja) | 2000-03-31 | 2000-03-31 | 混雑状況判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000098083A JP4464523B2 (ja) | 2000-03-31 | 2000-03-31 | 混雑状況判定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001283218A true JP2001283218A (ja) | 2001-10-12 |
| JP4464523B2 JP4464523B2 (ja) | 2010-05-19 |
Family
ID=18612613
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000098083A Expired - Fee Related JP4464523B2 (ja) | 2000-03-31 | 2000-03-31 | 混雑状況判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4464523B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002259953A (ja) * | 2001-02-27 | 2002-09-13 | Nagoya Electric Works Co Ltd | 混雑状況判定方法およびその装置 |
| JP2008040616A (ja) * | 2006-08-02 | 2008-02-21 | Teikyo Univ | 暗所における監視方法と監視装置 |
| JP2015114782A (ja) * | 2013-12-10 | 2015-06-22 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ | 画像情報から交通量推定のためのパラメータを求める方法 |
| JP2016224953A (ja) * | 2015-05-29 | 2016-12-28 | ノースロップ グラマン システムズ コーポレイションＮｏｒｔｈｒｏｐ Ｇｒｕｍｍａｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ | ナビゲーション調整のためのクロススペクトル特徴相関 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0332000A (ja) * | 1989-06-29 | 1991-02-12 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 駐車場混雑状態判別装置 |
| JPH0757048A (ja) * | 1993-08-19 | 1995-03-03 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 微細文字画像の拡大方法 |
| JPH07230598A (ja) * | 1994-02-16 | 1995-08-29 | Nagoya Denki Kogyo Kk | 駐車状況測定装置 |
| JPH11296797A (ja) * | 1998-04-09 | 1999-10-29 | Hitachi Ltd | 駐車場画像監視装置 |
-
2000
- 2000-03-31 JP JP2000098083A patent/JP4464523B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0332000A (ja) * | 1989-06-29 | 1991-02-12 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 駐車場混雑状態判別装置 |
| JPH0757048A (ja) * | 1993-08-19 | 1995-03-03 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 微細文字画像の拡大方法 |
| JPH07230598A (ja) * | 1994-02-16 | 1995-08-29 | Nagoya Denki Kogyo Kk | 駐車状況測定装置 |
| JPH11296797A (ja) * | 1998-04-09 | 1999-10-29 | Hitachi Ltd | 駐車場画像監視装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 大橋勝己，外２名: "シルエットビジョンによる駐車場車両認識技術の開発", ＯＭＲＯＮ ＴＥＣＨＮＩＣＳ, vol. 第３８巻，第４号, JPN6009053579, 20 December 1998 (1998-12-20), JP, pages 421 - 426, ISSN: 0001523602 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002259953A (ja) * | 2001-02-27 | 2002-09-13 | Nagoya Electric Works Co Ltd | 混雑状況判定方法およびその装置 |
| JP4762421B2 (ja) * | 2001-02-27 | 2011-08-31 | 名古屋電機工業株式会社 | 混雑状況判定方法およびその装置 |
| JP2008040616A (ja) * | 2006-08-02 | 2008-02-21 | Teikyo Univ | 暗所における監視方法と監視装置 |
| JP4578447B2 (ja) * | 2006-08-02 | 2010-11-10 | 学校法人帝京大学 | 暗所における複数車両監視方法と監視システム |
| JP2015114782A (ja) * | 2013-12-10 | 2015-06-22 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ | 画像情報から交通量推定のためのパラメータを求める方法 |
| JP2016224953A (ja) * | 2015-05-29 | 2016-12-28 | ノースロップ グラマン システムズ コーポレイションＮｏｒｔｈｒｏｐ Ｇｒｕｍｍａｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ | ナビゲーション調整のためのクロススペクトル特徴相関 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4464523B2 (ja) | 2010-05-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109949347B (zh) | 人体跟踪方法、装置、系统、电子设备和存储介质 | |
| CN101599175B (zh) | 确定拍摄背景发生改变的检测方法及图像处理设备 | |
| EP2662827A1 (en) | Video analysis | |
| JP2008518344A (ja) | ビデオデータを処理するための方法及びシステム | |
| JP2011521521A (ja) | 最適映像選択 | |
| CN109241345B (zh) | 基于人脸识别的视频定位方法和装置 | |
| JP5259291B2 (ja) | ホワイトバランス補正装置及び信号処理プログラム | |
| JP3490910B2 (ja) | 顔領域検出装置 | |
| JP2016134803A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| CN117078565B (zh) | 一种摄像头抖动模糊图像优化增强方法及系统 | |
| JP2018097611A (ja) | 画像処理装置およびその制御方法 | |
| CN115083008A (zh) | 运动目标检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| JP6912890B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、システム | |
| JP2006222899A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP6274876B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム | |
| JP2002342762A (ja) | 物体追跡方法 | |
| JP6798609B2 (ja) | 映像解析装置、映像解析方法およびプログラム | |
| JPH0973541A (ja) | 物体検出装置及び物体検出方法 | |
| JPH07249128A (ja) | 車両用画像処理装置 | |
| JP2001283218A (ja) | 混雑状況判定方法およびその装置 | |
| CN112700396A (zh) | 一种人脸图片光照评价方法、装置、计算设备和存储介质 | |
| JP2007004721A (ja) | 対象物検出装置、及び対象物検出方法 | |
| JP6126849B2 (ja) | 車線識別装置および車線識別方法 | |
| JP3198258B2 (ja) | 駐車車両検出方法およびその装置 | |
| CN112907454A (zh) | 获取图像的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070322 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20091020 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20091217 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20100202 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20100219 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130226 Year of fee payment: 3 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4464523 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130226 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160226 Year of fee payment: 6 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |