JP2002008184A - 交通事故検出システム、方法、画像処理装置及びプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
交通事故検出システム、方法、画像処理装置及びプログラムを記録した記録媒体Info
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- JP2002008184A JP2002008184A JP2000189737A JP2000189737A JP2002008184A JP 2002008184 A JP2002008184 A JP 2002008184A JP 2000189737 A JP2000189737 A JP 2000189737A JP 2000189737 A JP2000189737 A JP 2000189737A JP 2002008184 A JP2002008184 A JP 2002008184A
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- Traffic Control Systems (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 交差点等に設置された監視カメラを用いて交
通事故の発生を自動的に検出する。 【解決手段】 交差点に設置されているカメラ１０から
得られる映像信号は、中継器２０を経由して静止画抽出
装置３０に送られる。静止画抽出装置３０では、送られ
てきた映像信号から一定時間毎に静止画が抽出され静止
画データが作成される。この静止画データは事故判別装
置４０に送られる。事故判別装置４０では、事故画像デ
ータベース４１内の過去に記録された実際の事故の静止
画データと上記抽出された静止画データとの比較を行
い、事故画像との類似度を計算する。そして、類似度が
一定値以上の場合に事故発生通報５０を出力する。
通事故の発生を自動的に検出する。 【解決手段】 交差点に設置されているカメラ１０から
得られる映像信号は、中継器２０を経由して静止画抽出
装置３０に送られる。静止画抽出装置３０では、送られ
てきた映像信号から一定時間毎に静止画が抽出され静止
画データが作成される。この静止画データは事故判別装
置４０に送られる。事故判別装置４０では、事故画像デ
ータベース４１内の過去に記録された実際の事故の静止
画データと上記抽出された静止画データとの比較を行
い、事故画像との類似度を計算する。そして、類似度が
一定値以上の場合に事故発生通報５０を出力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、交差点等で発生す
る交通事故を自動的に検出する交通事故検出システム、
このシステムで用いられるプログラムを記録した記録媒
体に関する。
る交通事故を自動的に検出する交通事故検出システム、
このシステムで用いられるプログラムを記録した記録媒
体に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、交差点等に設置されている監視カ
メラで撮影した画像は、センタのモニタに送られて人間
の目で事故があるかないかを判定していた。あるいは必
ずしもそのように使われていない場合もあった。例え
ば、カメラの画像を記録しておき、事故が発生した後に
記録画像から事故原因を調べること等が行われていた。
メラで撮影した画像は、センタのモニタに送られて人間
の目で事故があるかないかを判定していた。あるいは必
ずしもそのように使われていない場合もあった。例え
ば、カメラの画像を記録しておき、事故が発生した後に
記録画像から事故原因を調べること等が行われていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、交通事
故は夜間に起こる場合もあり、このため、カメラから送
られてくる画像を人間が２４時間監視することは非常に
困難な作業であるという問題があった。
故は夜間に起こる場合もあり、このため、カメラから送
られてくる画像を人間が２４時間監視することは非常に
困難な作業であるという問題があった。
【０００４】本発明は上記の問題を解決するためになさ
れたもので、カメラの画像から自動的に交通事故を検出
できるようにすることを目的としている。
れたもので、カメラの画像から自動的に交通事故を検出
できるようにすることを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めに、本発明による交通事故検出システムにおいては、
カメラで撮影された映像信号から静止画を抽出し静止画
データを作成する抽出手段と、過去の交通事故発生時の
様子を示す静止画データを格納するデータベースと、抽
出された静止画データとデータベースに格納された静止
画データとを比較し、両者の類似度を計算する計算手段
と、計算された類似度が所定値を越えたか否かを判別す
る判別手段とを設けている。
めに、本発明による交通事故検出システムにおいては、
カメラで撮影された映像信号から静止画を抽出し静止画
データを作成する抽出手段と、過去の交通事故発生時の
様子を示す静止画データを格納するデータベースと、抽
出された静止画データとデータベースに格納された静止
画データとを比較し、両者の類似度を計算する計算手段
と、計算された類似度が所定値を越えたか否かを判別す
る判別手段とを設けている。
【０００６】また、本発明による交通事故検出方法にお
いては、カメラで撮影された映像信号から作成された静
止画データと、データベースに格納された過去の交通事
故発生時の様子を示す静止画データとを比較して両者の
類似度を計算し、計算された類似度が所定値を越えたか
否かを判別するようにしている。
いては、カメラで撮影された映像信号から作成された静
止画データと、データベースに格納された過去の交通事
故発生時の様子を示す静止画データとを比較して両者の
類似度を計算し、計算された類似度が所定値を越えたか
否かを判別するようにしている。
【０００７】また、本発明によるプログラムを記録した
記録媒体においては、カメラで撮影された映像信号から
作成された静止画データと、データベースに格納された
過去の交通事故発生時の様子を示す静止画データとを比
較し、両者の類似度を計算する計算処理と、計算された
類似度が所定値を越えたか否かを判別する判別処理とを
実行するためのプログラムを記録している。
記録媒体においては、カメラで撮影された映像信号から
作成された静止画データと、データベースに格納された
過去の交通事故発生時の様子を示す静止画データとを比
較し、両者の類似度を計算する計算処理と、計算された
類似度が所定値を越えたか否かを判別する判別処理とを
実行するためのプログラムを記録している。
【０００８】また、交通事故検出システム、方法及びプ
ログラムを記録した記録媒体において、静止画データは
静止画インデックスデータであってよく、この静止画デ
ータは、所定時間毎に作成されたものであってよい。
ログラムを記録した記録媒体において、静止画データは
静止画インデックスデータであってよく、この静止画デ
ータは、所定時間毎に作成されたものであってよい。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
と共に説明する。本実施の形態は、交差点のカメラから
送られてきた映像を一定時間毎に静止画として取りだ
し、画像インデクシング処理を行って、過去の交通事故
の画像と比較することにより、事故の発生を自動的に検
出することを特徴とするものである。
と共に説明する。本実施の形態は、交差点のカメラから
送られてきた映像を一定時間毎に静止画として取りだ
し、画像インデクシング処理を行って、過去の交通事故
の画像と比較することにより、事故の発生を自動的に検
出することを特徴とするものである。
【００１０】図１は本発明の実施の形態による交通事故
検出システムを示すブロック図である。本システムは、
カメラ１０と、中継器２０と、静止画抽出装置３０と、
事故判別装置４０とから構成されている。
検出システムを示すブロック図である。本システムは、
カメラ１０と、中継器２０と、静止画抽出装置３０と、
事故判別装置４０とから構成されている。
【００１１】カメラ１０は、例えば交差点に設置され
る。交通事故は夜間に起こる場合もあるので、カメラ１
０は暗視カメラを用いる。また、映像信号の伝送は同軸
ケーブルにより行う。中継器２０は映像信号を増幅して
画像の劣化をなくし、かつノイズの除去を行う。事故判
別装置４０は事故画像データベース４２を有し、この事
故画像データベース４２には、過去に実際に起きた交通
事故の様子を示す静止画データが格納されている。
る。交通事故は夜間に起こる場合もあるので、カメラ１
０は暗視カメラを用いる。また、映像信号の伝送は同軸
ケーブルにより行う。中継器２０は映像信号を増幅して
画像の劣化をなくし、かつノイズの除去を行う。事故判
別装置４０は事故画像データベース４２を有し、この事
故画像データベース４２には、過去に実際に起きた交通
事故の様子を示す静止画データが格納されている。
【００１２】次に動作について説明する。図１におい
て，交差点に設置されているカメラ１０で撮影された映
像信号は、中継器２０を経由して静止画抽出装置３０に
送られる。静止画抽出装置３０では、送られてきた映像
信号から一定時間毎に静止画が抽出され静止画データが
作成される。作成された静止画データは事故判別装置４
０に送られる。事故判別装置４０では、事故画像データ
ベース４２内の過去に記録された実際の事故の静止画デ
ータと上記抽出された静止画データとの比較を行い、両
者の類似度を計算する。そして、類似度が一定値以上の
場合に事故発生通報５０を出力する。
て，交差点に設置されているカメラ１０で撮影された映
像信号は、中継器２０を経由して静止画抽出装置３０に
送られる。静止画抽出装置３０では、送られてきた映像
信号から一定時間毎に静止画が抽出され静止画データが
作成される。作成された静止画データは事故判別装置４
０に送られる。事故判別装置４０では、事故画像データ
ベース４２内の過去に記録された実際の事故の静止画デ
ータと上記抽出された静止画データとの比較を行い、両
者の類似度を計算する。そして、類似度が一定値以上の
場合に事故発生通報５０を出力する。
【００１３】次に、図１〜図４を参照して本システムの
各部の構成及び動作について詳細に説明する。図２は静
止画抽出装置３０の構成を詳細に示したものである。静
止画抽出装置３０は、ビデオキャプチャリング装置３１
と画像インデクシング装置３２とデータベース３３から
構成される。ビデオキャプチャリング装置３１は、中継
器２０より送られてきた映像信号から一定時間毎に静止
画を抽出し、その静止画を画像インデクシング装置３２
に送る。画像インデクシング装置３２は、入手した静止
画のインデクシングを行い、静止画インデックスデータ
が作成される。
各部の構成及び動作について詳細に説明する。図２は静
止画抽出装置３０の構成を詳細に示したものである。静
止画抽出装置３０は、ビデオキャプチャリング装置３１
と画像インデクシング装置３２とデータベース３３から
構成される。ビデオキャプチャリング装置３１は、中継
器２０より送られてきた映像信号から一定時間毎に静止
画を抽出し、その静止画を画像インデクシング装置３２
に送る。画像インデクシング装置３２は、入手した静止
画のインデクシングを行い、静止画インデックスデータ
が作成される。
【００１４】図３は画像インデクシング装置３２の構成
を示したものである。画像インデクシングの手法につい
ては従来よりいくつかの方法が提案されているが、本実
施の形態では、雑誌”画像ラボ”１９９９年２月号に掲
載されている方法を採用するものとする。図３におい
て、ビデオキャプチャリング装置３１より送られて来た
静止画は、セパレータ３７により境界線抽出部３４と領
域分割部３５とに分けられる。
を示したものである。画像インデクシングの手法につい
ては従来よりいくつかの方法が提案されているが、本実
施の形態では、雑誌”画像ラボ”１９９９年２月号に掲
載されている方法を採用するものとする。図３におい
て、ビデオキャプチャリング装置３１より送られて来た
静止画は、セパレータ３７により境界線抽出部３４と領
域分割部３５とに分けられる。
【００１５】領域分割部３５では、静止画の画像をNxN
の領域に分割する。次に、各領域毎に色情報、位置情
報、テクスチャ情報を付与する。境界線抽出部３４で
は、静止画の中の境界線情報をエッジ検出の手法を用い
て取得する。次に、領域分割部３５からの上記各領域の
画像情報と、境界線抽出部３４からの上記境界線情報か
ら、物体自動抽出部３６により物体の領域を推定し、物
体を抽出する。この分割結果をデータベース３３に登録
する。また、物体自動抽出部３６から事故判別装置４０
に静止画インデックスデータが送出される。
の領域に分割する。次に、各領域毎に色情報、位置情
報、テクスチャ情報を付与する。境界線抽出部３４で
は、静止画の中の境界線情報をエッジ検出の手法を用い
て取得する。次に、領域分割部３５からの上記各領域の
画像情報と、境界線抽出部３４からの上記境界線情報か
ら、物体自動抽出部３６により物体の領域を推定し、物
体を抽出する。この分割結果をデータベース３３に登録
する。また、物体自動抽出部３６から事故判別装置４０
に静止画インデックスデータが送出される。
【００１６】図４は事故判別装置４０の構成を詳細を示
したものである。画像インデクシング装置３２から送出
された上記静止画インデックスデータと、事故画像デー
タベース４２に登録されている実際の事故の静止画イン
デックスデータとを画像比較装置４１で比較し、類似度
を計算する。この比較結果が、事故画像に類似している
場合に、事故発生通報送出装置４３から事故発生通報５
０が送出される。
したものである。画像インデクシング装置３２から送出
された上記静止画インデックスデータと、事故画像デー
タベース４２に登録されている実際の事故の静止画イン
デックスデータとを画像比較装置４１で比較し、類似度
を計算する。この比較結果が、事故画像に類似している
場合に、事故発生通報送出装置４３から事故発生通報５
０が送出される。
【００１７】尚、静止画抽出装置３０及び事故判別装置
４０をＣＰＵとＲＯＭ等の記録媒体からなるコンピュー
タシステムに構成する場合、上記記録媒体は本発明によ
るプログラムを記録した記録媒体を構成する。この記録
媒体には、前述した動作による処理を実行するためのプ
ログラムが格納される。また、このような記録媒体とし
ては、半導体記憶装置、光ディスク、光磁気ディスク、
磁気記録媒体等を用いることができる。
４０をＣＰＵとＲＯＭ等の記録媒体からなるコンピュー
タシステムに構成する場合、上記記録媒体は本発明によ
るプログラムを記録した記録媒体を構成する。この記録
媒体には、前述した動作による処理を実行するためのプ
ログラムが格納される。また、このような記録媒体とし
ては、半導体記憶装置、光ディスク、光磁気ディスク、
磁気記録媒体等を用いることができる。
【００１８】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、交
差点等に設置された２４時間稼動のカメラから得られた
映像を用いて、人間が監視することなく、自動的に事故
発生を検出することができ、事故発生の通報を得ること
ができる。
差点等に設置された２４時間稼動のカメラから得られた
映像を用いて、人間が監視することなく、自動的に事故
発生を検出することができ、事故発生の通報を得ること
ができる。
【図１】本発明の実施の形態による交通事故検出システ
ムを示すブロック図である。
ムを示すブロック図である。
【図２】図１の静止画抽出装置の構成を示すブロック図
である。
である。
【図３】図２の画像インデクシング装置の構成を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図４】図１の事故判別装置の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
１０ カメラ ２０ 中継器 ３０ 静止画抽出装置 ３１ ビデオキャプチャリング装置 ３２ 画像インデクシング装置 ３３ データベース ３４ 境界線抽出部 ３５ 領域分割部 ３６ 物体自動抽出部 ３７ セパレータ ４０ 事故判別装置 ４１ 画像比較装置 ４２ 事故画像データベース ４３ 事故発生通報送出装置 ５０ 事故発生通報
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 奥沢 芳夫 東京都港区芝五丁目７番１号 日本電気株 式会社内 (72)発明者 竹田 直博 東京都港区芝五丁目７番１号 日本電気株 式会社内 (72)発明者 荒木 伸幸 東京都港区芝五丁目７番１号 日本電気株 式会社内 Ｆターム(参考） 5B050 AA00 BA10 EA18 GA08 5B057 AA16 BA02 DA20 DC33 5H180 CC04 EE08 EE15 5L096 BA02 BA04 HA01 HA07
Claims (9)
- 【請求項１】 カメラで撮影された映像信号から静止画
を抽出し静止画データを作成する抽出手段と、 過去の交通事故発生時の様子を示す静止画データを格納
するデータベースと、 前記抽出された静止画データと前記データベースに格納
された静止画データとを比較し、両者の類似度を計算す
る計算手段と、 前記計算された類似度が所定値を越えたか否かを判別す
る判別手段とを設けたことを特徴とする交通事故検出シ
ステム。 - 【請求項２】 前記抽出手段から出力される静止画デー
タ及び前記データベースに格納される静止画データは静
止画インデックスデータであり、前記抽出手段は、前記
映像信号から抽出された静止画から静止画インデックス
データを作成する画像インデクシング手段を有すること
を特徴とする請求項１記載の交通事故検出システム。 - 【請求項３】 前記抽出手段は、所定時間毎に前記静止
画を抽出することを特徴とする請求項１記載の交通事故
検出システム。 - 【請求項４】 カメラで撮影された映像信号から作成さ
れた静止画データと、データベースに格納された過去の
交通事故発生時の様子を示す静止画データとを比較して
両者の類似度を計算し、計算された類似度が所定値を越
えたか否かを判別することを特徴とする交通事故検出方
法。 - 【請求項５】 前記静止画データは静止画インデックス
データであることを特徴とする請求項４記載の交通事故
検出システム。 - 【請求項６】 前記静止画データの作成は、所定時間毎
に行うことを特徴とする請求項４記載の交通事故検出方
法。 - 【請求項７】 カメラで撮影された映像信号から作成さ
れた静止画データと、データベースに格納された過去の
交通事故発生時の様子を示す静止画データとを比較し、
両者の類似度を計算する計算処理と、 前記計算された類似度が所定値を越えたか否かを判別す
る判別処理とを実行するためのプログラムを記録した記
録媒体。 - 【請求項８】 前記静止画データは静止画インデックス
データであることを特徴とする請求項７記載のプログラ
ムを記録した記録媒体。 - 【請求項９】 前記静止画データは、所定時間毎に作成
されたものであることを特徴とする請求項７記載のプロ
グラムを記録した記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000189737A JP2002008184A (ja) | 2000-06-20 | 2000-06-20 | 交通事故検出システム、方法、画像処理装置及びプログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000189737A JP2002008184A (ja) | 2000-06-20 | 2000-06-20 | 交通事故検出システム、方法、画像処理装置及びプログラムを記録した記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002008184A true JP2002008184A (ja) | 2002-01-11 |
Family
ID=18689328
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000189737A Pending JP2002008184A (ja) | 2000-06-20 | 2000-06-20 | 交通事故検出システム、方法、画像処理装置及びプログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002008184A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100853444B1 (ko) | 2007-07-09 | 2008-08-21 | 전북대학교산학협력단 | 교통 사고의 발생 여부를 감지하는 방법 |
| JP2009118411A (ja) * | 2007-11-09 | 2009-05-28 | Funai Electric Co Ltd | デジタル放送受信装置及び画像対象物検索システム |
| WO2022208586A1 (ja) * | 2021-03-29 | 2022-10-06 | 日本電気株式会社 | 通知装置、通知システム、通知方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体 |
-
2000
- 2000-06-20 JP JP2000189737A patent/JP2002008184A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100853444B1 (ko) | 2007-07-09 | 2008-08-21 | 전북대학교산학협력단 | 교통 사고의 발생 여부를 감지하는 방법 |
| JP2009118411A (ja) * | 2007-11-09 | 2009-05-28 | Funai Electric Co Ltd | デジタル放送受信装置及び画像対象物検索システム |
| WO2022208586A1 (ja) * | 2021-03-29 | 2022-10-06 | 日本電気株式会社 | 通知装置、通知システム、通知方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20040316 |