JP2001307286A

JP2001307286A - 交通流計測装置

Info

Publication number: JP2001307286A
Application number: JP2000128276A
Authority: JP
Inventors: Mayumi Saito; 真由美斎藤; Hiroko Karaki; 裕子唐木
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 2000-04-27
Filing date: 2000-04-27
Publication date: 2001-11-02
Anticipated expiration: 2020-04-27
Also published as: JP3842952B2

Abstract

(57)【要約】【課題】短時間での日照条件の変化に対応でき、見かけ
走行と実際の走行とを識別して通過台数を精度よく計測
できる交通流計測装置を提供する。【解決手段】道路状況監視用のＩＴＶカメラからの連続
画像１０を連続画像入力装置１１により読み込む。路面
輝度登録・更新装置１６は、起動時に路面輝度を登録
し、計測中に路面輝度を更新する。車両検知装置１２
は、上記登録・更新された路面輝度を参照し、上記連続
画像１０から各車線毎に複数のメッシュに分割された車
両検知領域内の車両を検知する。車種判定装置１３は、
上記車両検知装置１２により検知された車両の車種を判
定する。見かけ走行判断装置１４は、上記検知車両が隣
接する車線の車両であるかどうかを判断する。そして、
車両台数計測装置１５は、上記車種判定装置１３で判定
された車種、及び上記見かけ走行判断装置１４の判断結
果に基づいて車種毎の台数を計測する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、高速道路の交通流
量を画像処理技術を利用して計測する交通流計測装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像処理技術を利用して交通流量
を計測する交通流計測装置には、各車線に対応してカメ
ラを設置し、カメラにより撮影した通行車両の画像を画
像処理装置に入力して処理するシステムがある。この画
像処理技術を利用したシステムでは、図２０に示すよう
に、車線毎に矩形の検知領域９１、９２、９３、９４を
設定し、これらの検知領域９１、９２、９３、９４の平
均輝度値、輝度分散値、及び輝度ヒストグラムを、予め
登録した路面の平均輝度値、輝度分散値、及び輝度ヒス
トグラムと比較して、その差がしきい値より大きい場合
は、車両９０が存在するものと判断している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来の交
通流計測装置では、カメラが路側帯に設置されいる場
合、奥側の車線では、図２０に示す検知領域９４のよう
に十分な大きさの領域を設定できないため、検知精度が
劣化するという問題があった。また、図２１に示すよう
に隣車線に大型車両９０が通過したときに、例えば検知
領域９２に見かけ上車両が存在し、隣車線の車両９０と
識別できないため、車両を誤検知する（見かけ走行）と
いう問題があった。

【０００４】上記従来装置における車種判定の手法は、
図２２に示すように例えば検知領域９１、９２の車両通
過時間ｔ１、ｔと、計測速度から車長を計測して車種を
判断する。しかし、この手法では、車両検知時に車種が
判断できないため、先に述べたような大型車両通過時の
誤検知問題に対処することができなかった。

【０００５】また、上記従来装置における路面輝度更新
の手法は、検知領域の輝度分散値が低く、かつ輝度分散
値が一定時間Δt変化しなかった時点で、領域の平均輝
度、輝度分散値及び輝度ヒストグラムを路面データとし
て登録する。しかし、この手法では、短時間での日照条
件の変動（太陽が雲に隠れて急に画像全体が暗くなる）
に対応するためΔtを小さくとると、大型車両の上面の
ような路面以外で輝度分散値の低いデータを路面データ
として登録し、その結果、路面データが実際より高い輝
度値となり、車両検知精度が劣化するという問題があっ
た。

【０００６】本発明は上記の課題を解決するためになさ
れたもので、短時間での日照条件の変化に対応でき、見
かけ走行と実際の走行とを識別して通過台数を精度よく
計測できる交通流計測装置を提供することを目的とす
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】第１の発明に係る交通流
計測装置は、道路状況監視用カメラからの連続画像を読
み込む連続画像入力手段と、起動時に路面輝度を登録
し、計測中に路面輝度を更新する路面輝度登録・更新手
段と、前記路面輝度登録・更新手段により登録・更新さ
れた路面輝度を参照し、前記連続画像入力手段より入力
された連続画像から指定領域内の車両を検知する車両検
知手段と、前記車両検知手段により検知された車両の車
種を判定する車種判定手段と、前記車両検知手段により
検知した車両が隣接する車線の車両であるかどうかを判
断する見かけ走行判断手段と、前記車種判定手段により
判定された車種から車種毎の台数を計測する車両台数計
測手段とを具備したことを特徴とする。

【０００８】第２の発明は、前記第１の発明に係る交通
流計測装置において、車両検知手段は、各車線毎に複数
のメッシュに分割された車両検知領域を設定し、前記各
メッシュの平均輝度値、輝度分散値、路面輝度値との差
分２値画素の割合を計算して車両検知のための特徴量と
し、この特徴量としきい値との比較により車両を検知す
ることを特徴とする。

【０００９】第３の発明に係る交通流計測装置は、道路
状況監視用のカラーカメラからの連続画像を読み込む連
続画像入力手段と、起動時に路面輝度を登録し、計測中
に路面輝度を更新する路面輝度登録・更新手段と、起動
時に路面色相を登録する路面色相登録手段と、前記路面
輝度登録・更新手段により登録・更新された路面輝度及
び前記路面色相登録手段により登録された路面色相を参
照し、前記連続画像入力手段により読み込んだ連続画像
から指定領域内の車両を検知する車両検知手段と、前記
車両検知手段で検知した車両の車種を判定する車種判定
手段と、前記車両検知手段で検知した車両が隣接する車
線の車両であるかを判断する見かけ走行判断手段と、前
記車種判定手段で判定した車種から車種毎の台数を計測
する車両台数計測手段と、起動時に路面輝度を登録し、
計測中に路面輝度を更新する路面輝度登録・更新手段と
を具備したことを特徴とする。

【００１０】第４の発明は、前記第１又は第３の発明に
係る交通流計測装置において、路面輝度登録・更新手段
は、各車線毎に設定された複数のメッシュからなる車両
検知領域に対し、前記各メッシュの平均輝度を路面輝度
としてサンプリング時間毎に登録・更新することを特徴
とする。

【００１１】第５の発明は、前記第１又は第３の発明に
係る交通流計測装置において、見かけ走行判断手段は、
ニューラルネッワークを用いて車線毎の車両走行の有無
を検出し、実際の走行と見かけ走行を識別することを特
徴とする。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態を説明する。（第１実施形態）図１は、本発明の第１実施形態に係る
交通流計測装置の全体構成図である。図２は、車両を検
知するための領域を示す図である。図３ないし図５は、
車両検知の処理手順を示すフローチャートである。図６
ないし図８は、車種判定の処理手順を示すフローチャー
トである。図９ないし図１１は、隣接車線の見かけ走行
を認識するためのメッシュ定義及び処理手順を示すフロ
ーチャートである。図１２は、路面輝度登録の更新更新
処理手順を示すフローチャートである。

【００１３】この第１実施形態に係る交通流計測装置
は、一定時間の車種毎の車両通過台数を計測するもの
で、図１に示すように、道路全体を俯瞰撮影する道路状
況監視用の１台のＩＴＶカメラ（図示せず）からの連続
画像１０を読み込む連続画像入力装置１１と、上記連続
画像入力装置１１で読み込まれた連続画像１０から、指
定領域内の車両を検知する車両検知装置１２と、上記車
両検知装置１２により検知した車両の車種を判定する車
種判定装置１３と、上記車両検知装置１２により検知し
た車両が隣接する車線の車両であるかどうかを判断する
見かけ走行判断装置１４と、上記車種判定装置１３によ
り判定された車種から車種毎の台数を計測する車両台数
計測装置１５と、起動時に路面輝度を登録し、計測中に
路面輝度を更新する路面輝度登録・更新装置１６と、に
より構成される。

【００１４】以下、上記のように構成された交通流計測
装置において、高速道路における一定時間内の通過台数
の計測と車種を判別する場合を例にとって説明する。

【００１５】（１）連続画像入力装置１１により、連続
画像１０を取り込み白黒の入力画像とする。（２）車両検知装置１２は、上記連続画像入力装置１１
により入力された連続画像１０から各車線に設定した領
域の車両を検知する。まず、図２（ａ）に示すように各
車線毎に車両検知領域２１、２２、２３、２４を前後の
車両がなるべく重ならない位置に設定する。また、路面
以外でも、例えば車両検知が可能な輝度分散値の小さい
壁面に検知領域２５を設定することができる。上記検知
領域の形状は、少なくとも一組の辺が平行である四角形
とする。上記検知領域２１〜２４の大きさは、図２
（ｂ）に示すように、水平方向（道路の幅方向）は普通
車両の車幅程度、垂直方向（道路に沿う方向）は大型車
両が入る程度の領域２６とする。この検知領域２６に、
水平・垂直方向の分割数、垂直方向の縮小率、重なり率
を与えて複数のメッシュ２７に分割する。

【００１６】図３は車両の検知処理手順を示すフローチ
ャートである。生成した各メッシュ２７の平均輝度値、
輝度分散値、路面輝度値との差分２値画素の割合を計算
して車両検知のための特徴量とする（ステップＡ１）。
差分２値画素の割合とは、路面輝度値との差がしきい値
以上である画素数のメッシュ面積に対する割合である。
検知領域やメッシュの大きさは、特徴量毎に設定するこ
とができる。車両の検知処理は、検知領域への進入判断
と、検知領域の通過判断に分けて行なう。すなわち、前
時刻で車両を検知しているかどうかを判断し（ステップ
Ａ２）、前時刻で車両を検知していない場合は検知領域
への車両の進入判断を行ない（ステップＡ３）、車両を
検知している場合は検知領域の車両の通過判断を行なう
（ステップＡ４）。

【００１７】図４は、車両の進入判断の処理手順を示す
フローチャートである。図２（ｂ）の２８のように複数
のメッシュ２９で車両の進入を検知するＲＯＩ（ROI :
Region of interest）を定義し、輝度分散の差（＝輝度
分散−路面の輝度分散）を求める（ステップＡ１１）。
メッシュ２９において、任意の１メッシュの輝度分散値
がしきい値以上で、かつ全メッシュの２値画素割合がし
きい値以上かどうかを判断し（ステップＡ１２）、上記
条件を満たせば車両が進入したと判断し（ステップＡ１
３）、それ以外の場合には車両進入なしと判断する（ス
テップＡ１４）。

【００１８】図５は、車両通過判断の処理手順を示すフ
ローチャートである。まず、図４の場合と同様に複数の
メッシュ２９で通過中の車両を検知するＲＯＩ２８を定
義し、輝度分散の差を求める（ステップＡ２１）。メッ
シュ２９の輝度分散値がしきい値以上またはメッシュ２
７において任意の１メッシュの２値画素割合がしきい値
以上の場合は、車両が通過中と判断する（ステップＡ２
２、Ａ２３）。それ以外は車両の通過が終了したと判断
し（ステップＡ２４）、計測台数をインクリメントす
る。上記のように、複数のメッシュと２種類の特徴量を
用いて車両の検知条件に幅を持たせることで、多種多様
な車両の検知を可能にし、路面との輝度コントラストの
低い車両の検知漏れを低減している。また、この手法を
用いると、計測地点やカメラ位置が変わっても、検知領
域の形状、大きさ、メッシュ分割数などを設定し直すこ
とで簡単に対処が可能である。

【００１９】（３）車種判定装置１３により、検知した
車両が大型車両か普通車両かを図６〜図８に示すフロー
チャートに従って判定する。図６は２値メッシュの生成
手順、図７は車種判定のメッシュパターンの生成手順、
図８は車種判定の処理手順を示すフローチャートであ
る。車種判定装置１３は、車両検知装置１２で車両の進
入を検知したタイミングで、図２（ｂ）の２７のメッシ
ュの２値画素割合を使って車種を判定する。

【００２０】まず、図６に示すように、縦メッシュ位置
を示す値をｉ、横メッシュ位置を示す値をｊとし、上記
ｉ、ｊの値を順次インクリメントしながら（ステップＢ
１、Ｂ２、Ｂ６、Ｂ７）、各メッシュの２値画素割合を
しきい値で２値化し、２値メッシュを生成する。すなわ
ち、メッシュ［ｉ，ｊ］の２値画素割合が２値画素割合
しきい値以上か否かを判断し（ステップＢ３）、しきい
値以上であれば「２値メッシュ［ｉ，ｊ］＝１」（ステ
ップＢ４）とし、しきい値より小さければ「２値メッシ
ュ［ｉ，ｊ］＝０」（ステップＢ５）として２値メッシ
ュを生成する。

【００２１】例えば、メッシュの２値画素割合が図６の
３１であるとき、しきい値が「８０」であれば、生成す
る２値メッシュは図６の３２となる。この２値メッシュ
３２は、存在する車両の大きさを表わすが、車両全体は
同じ輝度とは限らないので、必ずしも車両が存在してい
る範囲の全メッシュが“１”とはならない。よって、次
にメッシュの縦、横の“１”の数をカウントした図７に
示す縦横方向のメッシュパターン３３、３４を生成す
る。

【００２２】上記横メッシュパターン３３は、図６に示
す２値メッシュ３２に対して、図７（ａ）に示すステッ
プＢ１１〜Ｂ１６の処理により求める各行の２値メッシ
ュの数である。また、上記縦メッシュパターン３４は、
図７（ｂ）に示すステップＢ２１〜Ｂ２６の処理により
求める各列の２値メッシュの数である。この縦横のメッ
シュパターン３３、３４は、車両の存在するメッシュの
数を表している。大型車両は、車幅や車長が普通車両と
比較して大きいため、何れかのメッシュ位置にその特徴
が現れてメッシュパターンが一定値以上となるが、車両
の形状や輝度によりその位置は異なる。そこで、メッシ
ュ位置に依存せずに大型車両を判断できるように、メッ
シュパターンの値が一定値以上の行、列数をカウントし
たパターン数を生成する。

【００２３】図８に示す横パターン数３５は、上記横メ
ッシュパターン３３に対して、図８のステップＢ３１〜
Ｂ３４の処理により求める横メッシュパターンの値がし
きい値以上の行の数である。また、縦パターン数３６
は、図７の縦メッシュパターン３４に対して、図８のス
テップＢ３５〜Ｂ３８の処理により求めた縦メッシュパ
ターン値がしきい値以上の列の数である。

【００２４】上記パターン数を用いて図８のステップＢ
３９の処理によって大型車両を判断する。すなわち、横
パターン数が横パターン数しきい値以上で、かつ縦パタ
ーン数が縦パターン数しきい値以上かどうかを判断し、
条件を満足すれば大型車両であると判断し（ステップＢ
４０）、条件を満足しなければ普通車両であると判断す
る（ステップＢ４１）。上記ステップＢ３９における大
型車両判断のパターン数しきい値は、数種の大型車両の
データから生成したパターン数を基に設定すればよい。

【００２５】（４）見かけ走行判断装置１４により、上
記検知した車両が隣接車線の車両かを判断する。図９に
示すように車線１に大型車両２０が通過すると、車線２
の車両検知領域４１に見かけ上車両が存在することにな
り、車線２において車両を誤検知するという見かけ走行
の問題が起きる。そこで、車線２で検知した車両が、車
線２を実際に通過した車両か車線１を通過した大型車両
による見かけ走行かを判断することで、この誤検知を排
除する。

【００２６】まず、領域４２のように両車線を覆う位置
に、車線１の大型車両の上部が入るような見かけ走行判
断用のＲＯＩを設定する。このＲＯＩの水平方向のみを
分割してメッシュ（１）４３、メッシュ（２）４４を生
成する。分割数は、視野の状況に応じて変更する。この
メッシュの輝度ヒストグラムを用いて、見かけ走行判
断の処理を行なう。

【００２７】図１０はヒストグラム差分割合の計算処理
の手順を示し、図１１は見かけ走行判断の処理手順を示
したものである。検知フレームの値をｉとして順次イン
クリメントし（ステップＣ１、Ｃ４）、車線２の検知領
域４１で車両２０を検知している間は、図１０（ａ）に
示すようにメッシュ（１）４３とメッシュ（２）４４の
輝度ヒストグラムの差の合計値と、メッシュ面積に対す
るその合計値の割合を計算する（ステップＣ２、Ｃ
３）。大型車両の上部が領域を通過するときはメッシュ
（１）４３とメッシュ（２）４４の輝度分布４５、４６
は、図１０（ｂ）に示すように略同じとなる。よって、
図１０（ｃ）に示すように、その差の合計値４７の値も
小さい。そこで、車線１、２に車両が通過中に、この合
計値の割合が設定したしきい値以下になる時刻があれ
ば、車線１の大型車両による見かけ走行と判断する。

【００２８】すなわち、図１１に示すように検知フレー
ムの値をｉとして順次インクリメントし（ステップＣ１
１、Ｃ１５）、まず、車線１、２で車両を検知中か否か
を判断する（ステップＣ１２）。車線１、２で車両を検
知中であれば、指定メッシュヒストグラムの差の合計値
割合［ｉ］がしきい値より小さいかどうかを判断し（ス
テップＣ１３）、合計値割合［ｉ］がしきい値より大き
い場合は、ｉの値をインクリメントし（ステップＣ１
５）、ｉの値が所定の検知フレーム数に達するまで上記
の判断処理を繰り返して実行する。そして、上記ステッ
プＣ１３において、合計値割合［ｉ］がしきい値より小
さいと判断された場合に、検知した車両は見かけ走行と
判断する（ステップＣ１４）。

【００２９】（５）車両台数計測装置１５により、上記
（２）、（３）、（４）の結果から大型車両の台数と大
型車両以外の台数を計測する。上記（４）において車線
２で検知された車両が車線１の車両と認識した場合は、
車線２の台数をカウントしない。

【００３０】（６）路面輝度登録・更新装置１６によ
り、図２（ｂ）に示すメッシュ２７毎の路面輝度を決定
する。メッシュ２７の路面輝度は、その輝度分散値が小
さいことを利用して、メッシュの平均輝度で置き換える
ことができる。図１２（ａ）は、上記メッシュの平均輝
度を路面輝度として登録・更新する処理手順を示したも
のである。まず、更新に用いる候補データの収集時間で
あるΔＴ及びそのサンプリング時間であるΔt’を設定
する（ステップＤ１）。次に、路面の輝度を判断するた
めの輝度分散値のしきい値を設定し、路面の輝度分散値
がしきい値より小さいかどうかを判断する（ステップＤ
２）。サンプリング時刻のメッシュの輝度分散値がしき
い値より小さい場合は、平均輝度を更新の候補データと
する（ステップＤ３）。ΔＴ時間で収集した更新の候補
データを用いて図１２（ｂ）の輝度ヒストグラム４８を
生成し（ステップＤ４）、「Δｔ＝Δｔ＋Δｔ’」の処
理を行ない（ステップＤ５）、ステップＤ１に戻る。上
記輝度ヒストグラム４８は、そのほとんどが路面データ
であるが、一部大型車両の上部なども含まれている。そ
こで、路面の実際の輝度とは大きく異なる図１２（ｃ）
のヒストグラム上下端４９を指定範囲削除してヒストグ
ラム５０を作成し直し、この平均輝度を路面データとす
る（ステップＤ６、Ｄ７）。

【００３１】上記候補データの収集時間ΔＴ及びサンプ
リング時間Δｔ’は、初期値を与えた後は、計測時刻で
その値を変えることもできる。夕方などの日照の変動の
影響が大きい計測時刻には、ΔＴ、Δt’を小さく設定
すれば、短時間の日照条件の変動による輝度の変化に追
従することが可能である。

【００３２】（第２実施形態）次に本発明の第２実施形
態について、図１３ないし図１６を参照して説明する。
上記第１実施形態では、車両検知装置において、車両の
検知条件に白黒画像の輝度値を利用する方法を示した
が、この第２実施形態は、カラーカメラを使用して入力
画像をカラー画像とし、車両の検知条件に色相情報を利
用する方法を示したものである。図１３は、第２実施形
態に係る交通流計測装置の全体構成を示す図である。図
１４は、路面色相の登録処理の手順を示すフローチャー
トである。図１５は、車両進入の判断処理の手順を示す
フローチャートである。図１６は、車両通過の判断処理
の手順を示すフローチャートである。第２実施形態に係
る交通流計測装置装置は、図１３に示すように、道路全
体を俯瞰撮影する道路状況監視用の１台のＩＴＶカラー
カメラ（図示せず）からの連続画像６０を読み込む連続
画像入力装置６１と、起動時に路面色相を登録する路面
色相登録装置６２と、上記連続画像入力装置６１で読み
込んだ連続画像６０から、指定領域内の車両を検知する
車両検知装置６３と、上記車両検知装置６３で検知した
車両の車種を判定する車種判定装置６４と、上記車両検
知装置６３で検知した車両が隣接する車線の車両である
かを判断する見かけ走行判断装置６５と、上記車種判定
装置６４で判定した車種から車種毎の台数を計測する車
両台数計測装置６６と、起動時に路面輝度を登録し、計
測中に路面輝度を更新する路面輝度登録・更新装置６７
と、により構成される。

【００３３】以下、高速道路における一定時間内の通過
台数の計測と車種を判別する場合を例にとって説明す
る。（１）連続画像入力装置６１により、連続画像６０を取
り込んでカラーの入力画像を生成する。入力画像の各画
素は、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分毎の輝度値を有している。この
Ｒ、Ｇ、Ｂ成分の輝度値からＨ（色相）、Ｓ（彩度）、
Ｉ（輝度）への変換を行なう。この変換は、例えば公知
の手法であるＨＳＩ６角錐カラーモデルによる変換で定
義される変換式を用いる。

【００３４】（２）路面色相登録装置６２により、図２
（ｂ）に示したメッシュ２７毎の路面色相を決定する。
この手法は第１実施形態の路面輝度の決定と同様であ
る。メッシュ２７の路面色相は、輝度と同様に分散値が
小さいことを利用して、メッシュの平均色相で置き換え
る。

【００３５】図１４は、この平均色相を路面色相として
登録する処理手順を示したものである。まず、登録候補
データの収集時間であるΔＴ及びサンプリング時間であ
るΔt’を設定する（ステップＥ１）。次に、路面を判
断するための輝度分散値のしきい値を設定し、サンプリ
ング時刻のメッシュの輝度分散値がしきい値より小さい
かどうかを判断する（ステップＥ２）。サンプリング時
刻のメッシュの輝度分散値がしきい値より小さい場合
は、その平均色相を更新の候補データとし、ΔＴ時間で
収集した候補データを用いて色相のヒストグラムを生成
する（ステップＥ３、Ｅ４）。その後、「Δｔ＝Δｔ＋
Δｔ’」の処理を行ない（ステップＥ５）、ステップＥ
１に戻る。

【００３６】上記ステップＥ４で生成したヒストグラム
は、そのほとんどが路面データであるが、一部大型車両
の上部なども含まれている。そこで、実際の路面色相と
は大きく異なるヒストグラム上下端を指定範囲削除し
て、ヒストグラムを作成し直し、この平均色相を路面デ
ータとする（ステップＥ６、Ｅ７）。

【００３７】（３）車両検知装置６３により、各車線に
設定した検知領域の車両を検知する。まず、各車線毎に
車両検知領域を設定する。設定方法は、実施形態１と同
様である。検知処理は、検知領域への進入判断と、検知
領域の通過判断に分けて行なう。前時刻で車両を検知し
ている場合は領域通過の判断を行ない、車両を検知して
いない場合は領域への進入判断を行なう。上記第１実施
形態では、メッシュの輝度値のみを用いて車両の検知を
行なうのに対して、第２実施形態では、メッシュの輝度
値と色相を用いて車両の検知を行なう。

【００３８】図１５は、進入判断の処理手順を示すもの
である。図２（ｂ）に示したように複数のメッシュ２９
で車両の進入を検知するＲＯＩ２８を定義し、輝度分散
の差（＝輝度分散−路面の輝度分散）を求める（ステッ
プＦ１）。メッシュ２９において、任意の１メッシュの
輝度分散値がしきい値以上で、かつ全メッシュの２値画
素割合がしきい値以上かどうかを判断し（ステップＦ
２）、上記の条件を満たせば車両が進入したと判断する
（ステップＦ３）。しかし、上記輝度値による判断で車
両の進入がないとした場合も、メッシュの色相が路面の
色相と大きく異なっていれば車両が存在すると考えられ
る。このため、色相の差（＝色相−路面の色相）を求め
（ステップＦ４）、全メッシュの色相の差が進入しきい
値以上か否かを判断し（ステップＦ５）、しきい値以上
であればステップＦ３に進んで車両通過中と判断し、そ
の他の場合は、車両進入なしと判断する（ステップＦ
６）。

【００３９】図１６は、車両通過判断の処理手順を示す
ものである。図１５の場合と同様に、複数のメッシュ２
９で通過中の車両を検知するＲＯＩ２８を定義し、輝度
分散の差を求める（ステップＦ１１）。メッシュ２９の
輝度分散値がしきい値以上またはメッシュ２７において
任意の１メッシュの２値画素割合がしきい値以上の場合
は、車両が通過中と判断する（ステップＦ１２、Ｆ１
３）。しかし、車両の進入判断と同様、輝度値によって
車両の通過が終了とした場合も、メッシュの色相が路面
の色相と大きく異なっていれば車両が存在すると考えら
れる。このため、色相の差（＝色相−路面の色相）を求
め（ステップＦ１４）、全メッシュの色相の差が通過し
きい値以上か否かを判断し（ステップＦ１５）、しきい
値以上であればステップＦ１３に進んで車両通過中と判
断し、それ以外は車両の通過が終了したと判断し（ステ
ップＦ１６）、計測台数をインクリメントする。このよ
うに、車両の検知条件に色相情報を追加することで、路
面との輝度コントラストの低い車両の検知漏れを低減し
ている。

【００４０】（４）車種判定装置６４により、検知した
車両が大型車両か普通車両かを判定する。処理方法は第
１実施形態と同様である。（５）見かけ走行判断装置６５により、検知した車両が
隣接車線の車両かを判断する。処理方法は第１実施形態
と同様である。

【００４１】（６）車両台数計測装置６６により、上記
（３）、（４）、（５）の結果から大型車両の台数と大
型車両以外の台数を計測する。上記（５）において車線
２で検知された車両が車線１の見かけ走行と判断した場
合は、車線２の台数をカウントしない。（７）路面輝度登録・更新装置６７により、路面輝度を
決定する。処理方法は第１実施形態と同様である。上記
第２実施形態によれば、路面色相登録装置６２を備えて
いるので、路面との輝度差の少ない車両に対しても、路
面との色相差を利用して確実に検知することができる。

【００４２】（第３実施形態）次に本発明の第３実施形
態について、図１７ないし図１９を参照して説明する。
上記第１実施形態では、見かけ走行判断装置において、
見かけ走行を判断するロジックを人間が分析してルール
化する方法を示したが、この第３実施形態では、判断ロ
ジックのルールを自動作成するためにニューラルネット
ワークを利用する方法を示したものである。

【００４３】図１７は、第３実施形態における見かけ走
行判断のメッシュ定義を示す図である。図１８は、判断
ロジックのルールを自動作成するためのニューラルネッ
トワークの構成を示す図である。図１９は、ニューラル
ネットワークによる見かけ走行判断の処理手順を示すフ
ローチャートである。また、この第３実施形態における
交通流計測装置の全体構成は、図１に示した第１実施形
態と同様である。

【００４４】以下、高速道路における一定時間内の通過
台数の計測と車種を判別する問題を例にとって説明す
る。（１）連続画像入力装置１１により、連続画像を取り込
み白黒の入力画像を生成する。（２）車両検知装置１２により、各車線に設定した領域
の車両を検知する。処理方法は、実施例１と同様であ
る。（３）車種判定装置１３により、検知した車両が大型車
両か普通車両かを判定する。処理方法は第１実施形態と
同様である。

【００４５】（４）見かけ走行判断装置１４により、検
知した車両が隣接車線の車両かを判断する。図１７に示
すように両車線を覆う位置に隣接車線見かけ走行判断用
のＲＯＩ７１を設定し、水平方向を６分割、垂直方向に
３分割してメッシュ７２を生成する。分割数は、視野の
状況に応じて変更すればよい。このメッシュ７２の輝度
分散値を用いて、ニューラルネットワークによる見かけ
走行判断の処理を行なう。

【００４６】図１８は、メッシュの輝度分散値を使って
車線毎の車両走行の有無をニューラルネットワークで求
める方法を示したものである。ニューラルネットワーク
は、入力層８１、中間層８２、出力層８３からなってい
る。入力層８１は、１８次元でメッシュ毎の輝度分散値
の正規化データを与える。中間層８２は、１８次元とす
る。出力層８３は、２次元で車線１、２の車両走行の有
無を出力する。

【００４７】上記入力層８１、中間層８２の次元は、視
野の状況や学習データでの精度に応じて、１８次元に限
らず別の値をとってもよい。また、入力層８１の次元と
中間層８２の次元は、異なっていてもよい。教師データ
は、ＲＯＩ７１に車両２０が完全に入っている状態を
「１」、少し入っている状態を「０」、車両２０の入っ
ていない状態を「−１」とする。学習処理は、車線１の
みを大型車両が走行しているケース、車線１に大型車
両、車線２に普通車両が並走するケース、車線１、２と
もに大型車両が走行するケースなど多様なケースで行な
う。

【００４８】図１９は、見かけ走行判断の処理手順を示
したものである。車両検知装置１２により車両を検知す
る際、検知フレームの値をｉとして順次インクリメント
し（ステップＧ１、Ｇ４）、まず、車線１、２で車両を
検知中か否かを判断する（ステップＧ２）。そして、車
線１、２ともに車両を検知しているフレームで、車線２
の車両走行の有無をニューラルネットで求める（ステッ
プＧ３）。車線２の出力が「０」から「１」の範囲であ
れば車両は実際に走行しているが、「−１」から「０」
の範囲であれば車両は走行していないので、全検知フレ
ームで車両の走行が検知されなければ、車線２における
車両検知は車線１の大型車両の見かけ走行と判断する
（ステップＧ５、Ｇ６）。

【００４９】（５）車両台数計測装置１５により、上記
（２）、（３）、（４）の結果から大型車両の台数と大
型車両以外の台数を計測する。上記（４）において車線
２で検知された車両が車線１の車両（見かけ走行）と判
断した場合は、車線２の台数をカウントしない。

【００５０】（６）路面輝度登録・更新装置１６によ
り、路面輝度を決定する。処理方法は第１実施形態と同
様である。

【００５１】上記第３実施形態によれば、ニューラルネ
ットワークにより実際の走行と見かけ走行を識別するこ
とで、見かけ走行による計測精度の劣化を防止すること
ができる。

【００５２】なお、上記第３実施形態では、第１実施形
態と同様に道路状況監視用カメラから白黒画像を読み込
んで処理する場合に、見かけ走行判断装置１４をニュー
ラルネットワークにより構成する場合について示した
が、その他、第２実施形態で示したように道路状況監視
用カメラとしてカラーカメラを使用し、カラー画像を入
力画像として読み込んで処理する場合においても、見か
け走行判断装置６５をニューラルネットワークにより構
成しても良いことは勿論である。

【００５３】

【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、交
通流計測装置において、車両検知装置により検知した車
両が隣接する車線の車両であるかどうかを判断する見か
け走行判断装置を備えているので、隣接車線の車両を認
識して実際の走行と見かけ走行を識別でき、誤検知を防
止して計測精度を向上することができる。また、上記見
かけ走行判断装置は、ニューラルネッワークを用いて車
線毎の車両走行の有無を検出することによって、見かけ
走行をより確実に識別することができる。また、本発明
は、各車線毎に複数のメッシュに分割された車両検知領
域を設定し、前記各メッシュの平均輝度値、輝度分散
値、路面輝度値との差分２値画素の割合を計算して車両
検知のための特徴量とし、この特徴量としきい値との比
較により車両を検知するようにしたので、カメラが路側
帯に設置された場合でも、車両の前後の進行方向に関係
なく、精度良く車両台数を計測することができる。更
に、本発明は、各車線毎に設定された複数のメッシュか
らなる車両検知領域に対し、前記各メッシュの平均輝度
を路面輝度としてサンプリング時間毎に登録・更新する
路面輝度登録・更新装置を備えているので、短時間での
日照条件の変化に対応でき、通過台数を精度よく計測す
ることができる。

【００５４】また、本発明は、道路状況監視用のカラー
カメラからの連続画像を読み込んで車両を検知する交通
流計測装置において、路面色相登録装置を備え、各車線
毎に設定された複数のメッシュからなる車両検知領域に
対し、各メッシュ毎の路面色相を決定して登録するよう
にしているので、路面との輝度差が少ない車両に対して
も、路面との色相差を利用して確実に検知することが可
能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施形態に係る交通流計測装置の
全体構成図。

【図２】同実施形態における車両を検知するための領域
を示す図。

【図３】同実施形態における車両検知処理の手順を示す
フローチャート。

【図４】同実施形態における車両進入判断処理の手順を
示すフローチャート。

【図５】同実施形態における車両通過判断処理の手順を
示すフローチャート。

【図６】同実施形態における２値メッシュ生成の手順を
示すフローチャート。

【図７】同実施形態における車種判定のメッシュパター
ン生成の手順を示すフローチャート。

【図８】同実施形態における車種判定の処理手順を示す
フローチャート。

【図９】同実施形態における見かけ走行判断のメッシュ
定義を示す図。

【図１０】同実施形態におけるヒストグラム差分割合の
計算処理を示すフローチャート。

【図１１】同実施形態における見かけ走行判断の処理手
順を示す図。

【図１２】同実施形態における路面輝度登録・更新処理
の手順を示す図。

【図１３】本発明の第２実施形態に係る交通流計測装置
の全体構成図。

【図１４】同実施形態における路面色相の登録処理手順
を示す図。

【図１５】同実施形態における車両進入判断処理の手順
を示すフローチャート。

【図１６】同実施形態における車両通過判断処理の手順
を示すフローチャート。

【図１７】本発明の第３実施形態に係る交通流計測装置
の見かけ走行判断のメッシュ定義を示す図。

【図１８】同実施形態における走行車両の有無を判断す
るニューラルネットワークの構成を示す図。

【図１９】同実施形態におけるニューラルネットワーク
による見かけ走行判断の処理手順を示すフローチャー
ト。

【図２０】従来の交通流計測装置における車両検知領域
を示す図。

【図２１】従来の交通流計測装置において、隣接車線車
両の誤検出動作を説明するための図。

【図２２】従来の交通流計測装置における車種判定方法
を説明するための図。

【符号の説明】

１０…連続画像１１…連続画像入力装置１２…車両検知装置１３…車種判定装置１４…走行判断装置１５…車両台数計測装置１６…路面輝度登録・更新装置２０…車両２１〜２６…検知領域２７…メッシュ２８…ＲＯＩ２９…メッシュ３１…メッシュ２値画素割合３２…２値メッシュ３３…横メッシュパターン３４…縦メッシュパターン６０…連続画像６１…連続画像入力装置６２…路面色相登録装置６３…車両検知装置６４…車種判定装置６５…走行判断装置６６…車両台数計測装置６７…路面輝度登録・更新装置７１…見かけ走行判断ＲＯＩ７２…メッシュ８１…入力層８２…中間層８３…出力層

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｈ０４Ｎ 7/18 ＣＦターム(参考） 5B057 AA16 BA02 CA01 CA08 CB02 CB06 DA06 DC03 5C054 AA01 CA04 CC02 CE02 CE15 CH01 EA07 ED03 FB03 FC03 FC08 FC12 GB00 GD01 HA26 5H180 AA01 BB15 CC04 DD02 EE07

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】道路状況監視用カメラからの連続画像を
読み込む連続画像入力手段と、起動時に路面輝度を登録し、計測中に路面輝度を更新す
る路面輝度登録・更新手段と、前記路面輝度登録・更新手段により登録・更新された路
面輝度を参照し、前記連続画像入力手段より入力された
連続画像から指定領域内の車両を検知する車両検知手段
と、前記車両検知手段により検知された車両の車種を判定す
る車種判定手段と、前記車両検知手段により検知した車両が隣接する車線の
車両であるかどうかを判断する見かけ走行判断手段と、前記車種判定手段により判定された車種から車種毎の台
数を計測する車両台数計測手段とを具備したことを特徴
とする交通流計測装置。
【請求項２】前記車両検知手段は、各車線毎に複数の
メッシュに分割された車両検知領域を設定し、前記各メ
ッシュの平均輝度値、輝度分散値、路面輝度値との差分
２値画素の割合を計算して車両検知のための特徴量と
し、この特徴量としきい値との比較により車両を検知す
ることを特徴とする請求項１記載の交通流計測装置。
【請求項３】道路状況監視用のカラーカメラからの連
続画像を読み込む連続画像入力手段と、起動時に路面輝度を登録し、計測中に路面輝度を更新す
る路面輝度登録・更新手段と、起動時に路面色相を登録する路面色相登録手段と、前記路面輝度登録・更新手段により登録・更新された路
面輝度及び前記路面色相登録手段により登録された路面
色相を参照し、前記連続画像入力手段により読み込んだ
連続画像から指定領域内の車両を検知する車両検知手段
と、前記車両検知手段で検知した車両の車種を判定する車種
判定手段と、前記車両検知手段で検知した車両が隣接する車線の車両
であるかを判断する見かけ走行判断手段と、前記車種判定手段で判定した車種から車種毎の台数を計
測する車両台数計測手段とを具備したことを特徴とする
交通流計測装置。
【請求項４】前記路面輝度登録・更新手段は、各車線
毎に設定された複数のメッシュからなる車両検知領域に
対し、前記各メッシュの平均輝度を路面輝度としてサン
プリング時間毎に登録・更新することを特徴とする請求
項１又は３記載の交通流計測装置。
【請求項５】前記見かけ走行判断手段は、ニューラル
ネッワークを用いて車線毎の車両走行の有無を検出し、
実際の走行と見かけ走行を識別することを特徴とする請
求項１又は３記載の交通流計測装置。