JP2002032747A - 車両検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 車両と背景部分との誤認を低減または防止す
る車両検出方法を提供することにある。 【解決手段】 復号化された２枚のＢピクチャ同士の画
像の差分画像を生成する（ステップＳ１）。次に、該差
分画像を二値化し（ステップＳ２）、該二値化した画像
から、水平方向に数値１が予め定められた閾値以上並ぶ
線分を検出する（ステップＳ３）。次に、該線分の直下
のラインの該線分内の数値合計が１以上である線分を車
両領域の一部として領域拡大し、該領域拡大を前記線分
内の数値合計が１以上である線分が存在しなくなるまで
行う（ステップＳ６〜Ｓ９）。前記ステップＳ６〜Ｓ９
の処理を、ステップＳ１１の判断が肯定になるまで続行
する。次いで、該領域拡大により生成された長方形のう
ち、重複する長方形を融合して車両領域とする（ステッ
プＳ１３）。前記二値化した画像を領域分割して、車両
領域を検出するようにしてもよい。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は車両検出方法に関
し、特に一旦符号化された画像を復号した画像から、符
号化ノイズ等のノイズに影響されずに、高精度で走行中
の車両を検出する車両検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年では、デジタル画像を利用した交通
流計測が注目されている。従来から、ＩＴＳ（Intellig
ent Transport System) のネットワークを利用して、符
号化伝送された交通画像上での移動物体の検出に関する
研究が行われている。

【０００３】従来の該移動物体の検出には、移動物体の
エッジ成分を用いていた。なお、本発明と関連する公知
文献として、例えば、電気学会全国大会 Ｓ．２１−４
「ＩＴＳにおける移動物体検出画像処理技術」（小野
口）、または、２０００信学春季総合大会 Ａ−１７−
２０，ｐｐ．３７５（Mar.2000) 「道路上の車体検出に
対する画像の圧縮符号化処理の影響に関する検討」（山
下 他）がある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】前記したように、従来
は、移動物体の検出に、移動物体のエッジ成分を用いて
いたので、車両の内部を背景部分と誤認してしまうとい
う問題があった。また、このため、車両の検出精度に問
題があった。

【０００５】本発明の目的は、前記した従来技術の問題
点を解消し、車両と背景部分との誤認を低減または防止
する車両検出方法を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】前記した目的を達成する
ために、本発明は、復号化された２枚の画像の差分画像
を生成し、該差分画像を二値化し、該二値化した画像か
ら、水平方向に数値１が予め定められた閾値以上並ぶ線
分を検出し、該線分の直下のラインの該線分内の数値合
計が１以上である線分を車両領域の一部として領域拡大
し、該領域拡大を前記線分内の数値合計が１以上である
線分が存在しなくなるまで行い、該領域拡大により生成
された長方形のうち、重複する長方形を融合して車両領
域とするようにした点に第１の特徴がある。

【０００７】この特徴によれば、前記水平方向に数値１
が予め定められた閾値以上並ぶ線分を基に、車両領域を
検出するようにしているので、車両と背景部分とを誤認
することがなくなり、また符号化時に生ずる微細なノイ
ズを無視することができるようになる。

【０００８】また、本発明は、前記二値化した画像を、
ｎ×ｍ画素（ｎ，ｍは、正の整数）のサイズの領域に分
割し、該分割された各領域の中に、数値１が予め定めら
れた個数以上存在する場合に、該領域を車両領域とし、
隣接する前記車両領域を融合して、一台の車両領域とす
るようにした点に第２の特徴がある。

【０００９】この特徴によれば、ｎ×ｍ画素の領域毎に
車両領域であるか否かを検出するため、画面内を検索す
る回数が減少し、かつ検出領域の重複が起きないので、
領域の融合処理を単純化できる。このため、検出処理時
間を短縮することができる。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下に、図面を参照して、本発明
を詳細に説明する。図５は、本発明が適用されるＩＴＳ
のネットワークによる交通流集中管理システムの概略の
システム図である。

【００１１】固定カメラ１１は、車道中央付近から斜め
下に道路を見下ろした位置に配置されるのが好適であ
る。該固定カメラ１１によって撮影された映像は、エン
コーダ１２で符号化され、ネットワーク１３に送出され
る。集中管理センターでは、ネットワーク１３を経て送
られてきた映像を受信し、デコーダ１４で復号化する。
復号化された画像は、車両検出装置１５に送られ、本発
明の手法により車両検出が行われる。該車両検出装置１
５によって検出された車両は、モニタ１６上に表示され
る。なお、図１の例は、複数の固定カメラ１１を道路上
の多点に配置し、各固定カメラ１１で撮影された映像を
ネットワーク１３を介して集中管理センターに送り、該
集中管理センターでは前記車両検出装置１５で時分割的
に車両を検出し、モニタ１６に表示するシステムが示さ
れている。

【００１２】次に、前記車両検出装置１５の一実施形態
の機能について、図１、図２を参照して説明する。図１
は、前記車両検出装置１５の処理手順を表すフローチャ
ート、図２は図１の処理の説明図である。

【００１３】エンコーダ１２がＭＰＥＧ方式のものであ
るとすると、エンコーダ１２はＩ，Ｐ，Ｂピクチャの符
号化画像を生成し、ネットワーク１３に送出する。デコ
ーダ１４は受信した画像を順次復号し、車両検出装置１
５へ出力する。

【００１４】本発明者は、予測ピクチャタイプの選択の
仕方が車両検出率に大きな影響を与えることを発見し
た。すなわち、デコーダ１４で復号化された画像の同一
ピクチャタイプ同士の差分、好ましくは連続するＢピク
チャ同士の差分を取ると車両検出率が向上することを発
見した。

【００１５】そこで、図１のステップＳ１では、車両検
出装置１５は、入力してくるＢ−Ｂピクチャの輝度値の
差分画像を生成する。該Ｂ−Ｂピクチャとしては、ＧＯ
Ｐ構造の連続するＢ−Ｂピクチャを採用するのが好適で
あるが、これに限定されるものではない。ステップＳ２
では、該差分画像の二値化が行われる。

【００１６】いま、あるＢピクチャの復号化画像が図２
(a) に示されるようなものであり、道路上を車両Ｖ1 、
Ｖ2 、Ｖ3 が一方向に、車両Ｖ4 が逆方向に走行してい
るとすると、前記ステップＳ１、Ｓ２の処理後の画像二
値化データは、同図(b) のようになる。図において、ｘ
方向の直線部分、斜め方向の点線部分などの黒部分は数
値が１の点、白部分は数値が０の点を示す。例えば、車
両Ｖ1 において、線分ａ1 、ａ4 は、車両の前後の輪
郭、線分ａ2 、ａ3 等は車両の天板と、フロントガラ
ス、リアガラスの窓枠等との境界の線に相当する。ま
た、前記線分ａ1 、ａ4 の両端を結ぶ斜めの点線は、車
両が移動したことにより生成された数値１の画像二値化
データである。

【００１７】ステップＳ３では、ｘ軸方向に予め定めら
れた閾値以上、数値１が並ぶ線分ａn を全て検出する。
この例では、Ｎ本の線分が検出されたとする。ステップ
Ｓ４では、該線分に関する変数ｎをｎ＝１と置く。ステ
ップＳ５では、映像のｘ方向のラインを表す変数ｍをｍ
＝１と置く。ステップＳ６では、該線分ａn の直下のｍ
番目のラインの線分内の数値合計が、１以上であるか否
かが判断される。そして、この判断が肯定であれば、ス
テップＳ７に進んで、領域をその分拡大する。

【００１８】ステップＳ８ではｍに１を加算して、ステ
ップＳ６の処理に戻る。該ステップＳ６の判断が肯定の
間は前記ステップＳ７の処理を繰り返し、ステップＳ６
の判断が否定になると、ステップＳ９に移り、線分ａn
に基づく領域の拡大を終了する。ステップＳ１０では、
前記の処理によって生成された前記線分ａn を一辺とす
る長方形を、車両の一部とする。

【００１９】図２の具体例で前記の処理を説明すると、
前記ステップＳ３の処理で、同図(b) に示されているよ
うに、車両Ｖ1 〜Ｖ4 の線分ａ1 〜ａN が求まる。同図
(c)のように、(b) 図中の車両Ｖ1 に注目すると、車両
Ｖ1 からは線分ａ1 〜ａ4 が求まる。次いで、前記ステ
ップＳ６〜Ｓ１０の処理で、同図(d) のように、線分ａ
1 に基づく長方形Ｓ1 が求まる。

【００２０】図１に戻って説明を続けると、ステップＳ
１１では、ｎ＝Ｎ＋１になったか否かが判断され、この
判断が否定の時には、ステップＳ１２に進んで、ｎに１
が加算される。続いて、ステップＳ５に戻り、線分ａn+
1 に対する処理が始められる。すなわち、線分ａn+1 の
直下のｍ番目のラインの線分内の数値合計が１以上であ
るか否かが判断され、１以上の線分がある場合にはステ
ップＳ７に進んで線分ａn+1 に基づく領域がその分拡大
される。

【００２１】以下同様に、前記したのと同様の処理が行
われると、車両Ｖ1 については、同図(d) に示されてい
るように、線分ａ2 に基づく長方形Ｓ2 、線分ａ3 に基
づく長方形Ｓ3 、線分ａ4 に基づく長方形Ｓ4 （＝線分
ａ4 ）が求められることになる。また、ステップＳ１１
の判断が肯定になった時には、車両Ｖ2 〜Ｖ4 について
も、車両Ｖ1 と同様の各線分に基づく長方形が求まるこ
とになる。

【００２２】ステップＳ１１が肯定になってステップＳ
１３に進むと、生成された全ての長方形の中で、重複す
る長方形領域を融合して車両領域とする。図２(d) の例
では、長方形Ｓ1 〜Ｓ4 を融合した融合領域ＳV1が、車
両Ｖ1 の車両領域とされる。換言すれば、該長方形領域
の各頂点のｘ，ｙ方向の座標の最大値、最小値で形成さ
れる四角形が車両領域と決定される。なお、車両Ｖ2 〜
Ｖ4 についても、前記と同様に、融合領域ＳV2〜ＳV4が
得られる。

【００２３】以上のようにして得られた融合領域ＳV1〜
ＳV4は、図５のモニタ１６に送られ、表示される。

【００２４】以上のように、本実施形態によれば、前記
ステップＳ３にあるように、ｘ軸方向にある閾値以上、
数値１が並ぶ線分ａn を全て検出し、該線分ａn を基に
車両領域を決定するようにしているので、車両と背景部
分とが混同されて、車両部分が背景部分と誤認されるこ
とを防止できるようになる。また、線分の長さに閾値を
設定するようにしているので、符号化の過程などで生じ
た微細なノイズを無視または除去できるようになる。こ
の結果、車両の検出精度の向上を図ることができるよう
になる。

【００２５】次に、本発明の第２実施形態を、図３のフ
ローチャート、図４の説明図を参照して説明する。図３
において、ステップＳ１、Ｓ２は、図１と同様であるの
で説明を省略する。ステップＳ２１では、ステップＳ２
で得られた二値化画面を、ｎ×ｍ（画素）の領域（ブロ
ック）毎に、格子状に区切る処理をする。この処理によ
り得られるブロックを、Ｐn （ｎ＝１，２，…，Ｎ）と
する。

【００２６】ステップＳ２２では、該ブロックを表す変
数ｎを１と置く。ステップＳ２３では、ブロックＰn 内
に、数値１が閾値の個数以上あるか否かの判断がなされ
る。この判断が肯定の時にはステップＳ２４に進んで、
該ブロックＰn を車両領域とする。一方、否定の時に
は、該ブロックＰn を車両領域と判断せずに、ステップ
Ｓ２５に進む。なお、該ブロックＰn に符号化ノイズ等
が混入していても、該ノイズの大きさが前記閾値以下で
あれば車両領域と判定されないので、ステップＳ１の処
理で除去できなかったノイズは、この処理によりさらに
除去することができるようになる。

【００２７】ステップＳ２５では、ｎ＝Ｎ＋１になった
か否かが判断され、この判断が否定の時には、ステップ
Ｓ２６に進んで、ｎに１が加算される。以上の処理が繰
り返し行われると、前記二値化画面をブロック分けした
各ブロックにつき、該ブロックが車両領域であるか否か
の判別がなされたことになる。ステップＳ２５の判断が
肯定になると、ステップＳ２７に進んで、隣接する車両
領域を同一車両の領域として融合する。

【００２８】前記の処理を図４の具体例で説明すると、
前記ステップＳ２１では、図４(a)に示されているよう
に、ステップＳ２で得られた二値化画面３０がｎ×ｍ画
素のブロックｂ1 、ｂ2 、…、ｂN に区切られる。ステ
ップＳ３では、同図(b) に部分的に拡大して示されてい
るように、各ブロックｂf 、ｂf+1 、ｂf+2 、ｂf+3、
…、ｂg 、ｂg+1 、ｂg+2 、ｂg+3 、…について、各ブ
ロック内に、数値１が閾値以上存在するか否かの判断が
なされる。そして、ステップＳ２４で、数値１が閾値以
上存在するブロックが車両領域と判定される。図示の例
では、ブロックｂf+1 、ｂf+2 、ｂg+1 、ｂg+2 が、車
両領域と判定される。したがって、ステップＳ２７の融
合処理により該ブロックｂf+1 、ｂf+2 、ｂg+1 、ｂg+
2 が融合され、融合領域ＳV1が、車両Ｖ1 の車両領域と
される。

【００２９】この実施形態においても、前記第１実施形
態と同様に、車両と背景部分とが混同されて、車両部分
が背景部分と誤認されることを防止できるようになる。
また、該符号化エラーは相殺除去または無視され、車両
の検出精度の向上を図ることができるようになる。ま
た、検出車両領域の重複が起きないので、領域の融合処
理を単純化でき、検出処理時間を短縮できるようにな
る。

【００３０】なお、前記の実施形態では、前記ステップ
Ｓ１で、隣接するＢピクチャ同士の差分を求めたが、本
発明はこれに限定されず、数フレーム離れているＢピク
チャ同士、Ｉピクチャ同士、あるいはＰピクチャ同士で
あってもよい。

【００３１】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、請求項
１〜４の発明によれば、車両の内部を背景部分と誤認識
することがなく、また、符号化によって生ずるノイズを
無視することができるようになる。このため、道路上を
走行している車両の検出精度を向上することができるよ
うになる。

【００３２】また、請求項２の発明によれば、検出領域
の重複が起こらないため、領域の融合処理を単純化で
き、車両の検出処理時間を短縮できるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の車両検出方法の一実施形態を示すフ
ローチャートである。

【図２】 前記実施形態の説明図である。

【図３】 本発明の車両検出方法の第２の実施形態を示
すフローチャートである。

【図４】 前記第２の実施形態の説明図である。

【図５】 本発明が適用されるＩＴＳのネットワークに
よる交通流集中管理のシステム図である。

【符号の説明】

１１…固定カメラ、１２…エンコーダ、１３…ネットワ
ーク、１４…デコーダ、１５…車両検出装置、１６…モ
ニタ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 滝嶋 康弘 埼玉県上福岡市大原２−１−15 株式会社 ケイディディ研究所内 (72)発明者 和田 正裕 埼玉県上福岡市大原２−１−15 株式会社 ケイディディ研究所内 Ｆターム(参考） 5B057 AA16 BA29 CF03 CG07 DA06 DB02 DB08 DC32 5H180 AA01 CC04 DD01 5L096 BA04 EA24 EA43 FA03 FA05 GA08 GA19 GA36 GA51 HA03

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 復号化された２枚の画像の差分画像を生
   成し、 該差分画像を二値化し、 該二値化した画像から、水平方向に数値１が予め定めら
   れた閾値以上並ぶ線分を検出し、 該線分の直下のラインの該線分内の数値合計が１以上で
   ある線分を車両領域の一部として領域拡大し、該領域拡
   大を前記線分内の数値合計が１以上である線分が存在し
   なくなるまで行い、 該領域拡大により生成された長方形のうち、重複する長
   方形を融合して車両領域とするようにしたことを特徴と
   する車両検出方法。
2. 【請求項２】 復号化された２枚の画像の差分画像を生
   成し、 該差分画像を二値化し、 該二値化した画像を、ｎ×ｍ画素（ｎ，ｍは、正の整
   数）のサイズの領域に分割し、 分割された各領域の中に、数値１が予め定められた個数
   以上存在する場合に、該領域を車両領域とし、 隣接する前記車両領域を融合して、一台の車両領域とす
   るようにしたことを特徴とする車両検出方法。
3. 【請求項３】 前記差分画像が、同一の符号化ピクチャ
   タイプ同士の画像の差分画像であることを特徴とする請
   求項１または２に記載の車両検出方法。
4. 【請求項４】 前記符号化ピクチャタイプが、Ｂピクチ
   ャタイプであることを特徴とする請求項３に記載の車両
   検出方法。