JP2002063568A - Device and method for monitoring road - Google Patents
Device and method for monitoring roadInfo
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- JP2002063568A JP2002063568A JP2000249728A JP2000249728A JP2002063568A JP 2002063568 A JP2002063568 A JP 2002063568A JP 2000249728 A JP2000249728 A JP 2000249728A JP 2000249728 A JP2000249728 A JP 2000249728A JP 2002063568 A JP2002063568 A JP 2002063568A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、例えば高速道路
をはじめとする種々の道路の交通流諸量を検出するのに
用いられる道路監視装置および道路監視方法に関する。[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a road monitoring device and a road monitoring method used for detecting various traffic flows on various roads including, for example, a highway.
【０００２】[0002]
【従来の技術】周知のように、従来より高速道路をはじ
めとする主要な幹線道路には、その交通状況を把握する
ために、道路監視システムが適用されることがある。従
来の道路監視システムでは、監視対象となる道路を電子
カメラにより撮影し、この撮影データを画像処理して上
記道路における交通量と平均速度をそれぞれ求め、これ
らの測定結果の相関に基づいて渋滞の発生を検出するよ
うにしている。2. Description of the Related Art As is well known, a road monitoring system is sometimes applied to a main arterial road such as an expressway in order to grasp the traffic condition. In a conventional road monitoring system, a road to be monitored is photographed by an electronic camera, and the photographed data is subjected to image processing to obtain a traffic volume and an average speed on the road, respectively. The occurrence is detected.
【０００３】しかしながら、このような従来の道路監視
システムで行われる画像処理では、個別の車両速度を正
確に求めることができなくなって、正確な平均速度が求
められなくなると、正確に渋滞の発生を検出することが
困難になるという問題があった。However, in the image processing performed by such a conventional road monitoring system, individual vehicle speeds cannot be obtained accurately, and if an accurate average speed cannot be obtained, the occurrence of traffic congestion may occur. There is a problem that it is difficult to detect.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】従来では、正確な平均
速度が求められなくなるような状況では、渋滞の発生を
正確に検出することが困難になるという問題があった。
この発明は上記の問題を解決すべくなされたもので、平
均速度の測定結果を用いることなく正確に渋滞の発生を
検出することが可能な道路監視装置および道路監視方法
を提供することを目的とする。Conventionally, there has been a problem that it is difficult to accurately detect the occurrence of traffic congestion in a situation where an accurate average speed cannot be obtained.
The present invention has been made to solve the above problems, and has as its object to provide a road monitoring device and a road monitoring method capable of accurately detecting the occurrence of congestion without using a measurement result of an average speed. I do.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、この発明は、電子カメラにより撮影された映像に
基づいて、交通諸量の検出を行う道路監視装置におい
て、電子カメラにより撮影された映像に基づいて、監視
対象の道路を走行する車両数を求める車両数検出手段
と、予め設定した背景画像と、電子カメラにより撮影さ
れた映像との間の差分データを背景差分データとして求
める背景差分検出手段と、背景差分データの特徴点の数
を求め、この特徴点の数と、この特徴点を求める際に基
となった電子カメラの映像に基づいて車両数検出手段が
求めた車両数とを対応づけて、ヒストグラムを作成する
背景差分ヒストグラム作成手段と、電子カメラにより撮
影された映像と、電子カメラにより所定時間前に撮影さ
れた過去の映像との間の差分データを時間差分データと
して求める時間差分検出手段と、時間差分データの特徴
点の数を求め、この特徴点の数と、この特徴点を求める
際に基となった電子カメラの映像に基づいて車両数検出
手段が求めた車両数とを対応づけて、ヒストグラムを作
成する時間差分ヒストグラム作成手段と、背景差分ヒス
トグラム作成手段にて作成したヒストグラムと、背景差
分ヒストグラム作成手段にて作成したヒストグラムとに
基づいて、車両数による渋滞判定の閾値を求める閾値決
定手段と、この閾値決定手段にて求めた閾値と車両数と
を比較して、車両数が上記閾値以上の場合に、渋滞が発
生していると判定する渋滞判定手段とを具備して構成す
るようにした。SUMMARY OF THE INVENTION In order to achieve the above object, the present invention relates to a road monitoring apparatus for detecting various traffic based on an image taken by an electronic camera. Vehicle number detecting means for calculating the number of vehicles traveling on the road to be monitored based on the captured image, and a background for obtaining difference data between a background image set in advance and an image captured by an electronic camera as background difference data. Difference detection means, the number of feature points of the background difference data is determined, the number of feature points, and the number of vehicles determined by the vehicle number detection means based on the image of the electronic camera from which the feature points are determined. Background difference histogram creating means for creating a histogram by associating the image with an image captured by the electronic camera and a past image captured a predetermined time ago by the electronic camera. Time difference detecting means for obtaining the difference data as time difference data, calculating the number of feature points of the time difference data, based on the number of the feature points and the image of the electronic camera from which the feature points were obtained. A time difference histogram creating unit that creates a histogram in association with the number of vehicles obtained by the vehicle number detecting unit, a histogram created by the background difference histogram creating unit, and a histogram created by the background difference histogram creating unit. Based on the threshold value determining means for determining the threshold value of the traffic congestion determination based on the number of vehicles, and comparing the threshold value and the number of vehicles determined by the threshold value determining means, if the number of vehicles is equal to or more than the threshold, congestion occurs And a traffic congestion determining means for determining that there is traffic.
【０００６】また、この発明では、電子カメラにより撮
影された映像に基づいて、交通諸量の検出を行う道路監
視方法であって、電子カメラにより撮影された映像に基
づいて、監視対象の道路を走行する車両数を求める車両
数検出工程と、予め設定した背景画像と、電子カメラに
より撮影された映像との間の差分データを背景差分デー
タとして求める背景差分検出工程と、背景差分データの
特徴点の数を求め、この特徴点の数と、この特徴点を求
める際に基となった電子カメラの映像に基づいて車両数
検出工程が求めた車両数とを対応づけて、ヒストグラム
を作成する背景差分ヒストグラム作成工程と、電子カメ
ラにより撮影された映像と、電子カメラにより所定時間
前に撮影された過去の映像との間の差分データを時間差
分データとして求める時間差分検出工程と、時間差分デ
ータの特徴点の数を求め、この特徴点の数と、この特徴
点を求める際に基となった電子カメラの映像に基づいて
車両数検出工程が求めた車両数とを対応づけて、ヒスト
グラムを作成する時間差分ヒストグラム作成工程と、背
景差分ヒストグラム作成工程にて作成したヒストグラム
と、背景差分ヒストグラム作成工程にて作成したヒスト
グラムとに基づいて、車両数による渋滞判定の閾値を求
める閾値決定工程と、この閾値決定工程にて求めた閾値
と車両数とを比較して、車両数が上記閾値以上の場合
に、渋滞が発生していると判定する渋滞判定工程とを具
備して構成するようにした。According to the present invention, there is provided a road monitoring method for detecting various amounts of traffic based on an image taken by an electronic camera, wherein a road to be monitored is identified based on an image taken by an electronic camera. A number-of-vehicles detecting step for obtaining the number of vehicles traveling; a background difference detecting step for obtaining difference data between a preset background image and a video taken by an electronic camera as background difference data; and feature points of the background difference data. The number of the feature points is associated with the number of vehicles determined by the vehicle number detection process based on the image of the electronic camera on which the feature point is determined, and a background for creating a histogram is obtained. A difference histogram creation step, and calculating difference data between an image photographed by the electronic camera and a past image photographed a predetermined time ago by the electronic camera as time difference data. Time difference detection step, and the number of feature points of the time difference data is obtained, and the vehicle number detection step obtains the number of feature points and the image of the electronic camera from which the feature points are obtained. Based on the time difference histogram creation step of creating a histogram in association with the number of vehicles, the histogram created in the background difference histogram creation step, and the histogram created in the background difference histogram creation step, traffic congestion due to the number of vehicles is performed. A threshold determination step for determining a threshold for determination, and comparing the threshold determined in the threshold determination step with the number of vehicles, and determining that a congestion is occurring when the number of vehicles is equal to or greater than the threshold, Are provided.
【０００７】上記構成の道路監視装置および道路監視方
法では、背景差分による特徴点と車両台数のヒストグラ
ムと、時間差分による特徴点と車両台数のヒストグラム
とに基づいて、渋滞発生時の車両台数の判定値を求め、
この値と検出した車両台数とを比較して、渋滞の発生の
有無を判定するようにしている。In the road monitoring apparatus and the road monitoring method having the above-described configurations, the number of vehicles at the time of occurrence of congestion is determined based on the histogram of the feature points and the number of vehicles based on the background difference and the histogram of the feature points and the number of vehicles based on the time difference. Find the value,
This value is compared with the detected number of vehicles to determine whether or not a traffic jam has occurred.
【０００８】したがって、上記構成の道路監視装置およ
び道路監視方法によれば、画像処理により通過車両の平
均速度を求めなくても、正確に渋滞の発生を検出するこ
とができる。Therefore, according to the road monitoring device and the road monitoring method having the above-described configurations, it is possible to accurately detect the occurrence of traffic congestion without obtaining the average speed of passing vehicles by image processing.
【０００９】[0009]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
の一実施形態について説明する。図１は、この発明の一
実施形態に係わる道路監視システムの構成を示すもので
ある。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 shows a configuration of a road monitoring system according to an embodiment of the present invention.
【００１０】電子カメラ１は、監視対象となる道路を撮
影するものである。電子カメラ１によって得られたアナ
ログ撮影信号は、Ａ／Ｄ変換部２にてディジタル信号に
変換され、そしてフレーム毎の画像データに変換され
る。この画像データは、画像記憶部３と画像処理部５に
出力される。The electronic camera 1 photographs a road to be monitored. An analog photographing signal obtained by the electronic camera 1 is converted into a digital signal by the A / D converter 2 and then converted into image data for each frame. This image data is output to the image storage unit 3 and the image processing unit 5.
【００１１】画像記憶部３は、Ａ／Ｄ変換部２より入力
される画像データを、所定のフレーム数だけ一時的に蓄
積することができる。そして、画像記憶部３は、蓄積し
ている画像データのうち、後述するコンソールユニット
（ＣＵ）４を通じて予めオペレータから受け付けた要求
に応じて、蓄積している画像データを背景画像記憶部６
あるいは過去画像記憶部９に選択的に出力するととも
に、最新のフレームの画像データについては、逐次、背
景差分算出部７と時間差分算出部１０に出力する。The image storage unit 3 can temporarily store image data input from the A / D conversion unit 2 for a predetermined number of frames. The image storage unit 3 stores the stored image data among the stored image data in response to a request previously received from an operator through a console unit (CU) 4 described later from the background image storage unit 6.
Alternatively, the image data is selectively output to the past image storage unit 9, and the latest frame image data is sequentially output to the background difference calculation unit 7 and the time difference calculation unit 10.
【００１２】コンソールユニット４は、例えばパーソナ
ルコンピュータなどの制御端末であって、当該道路監視
システムの各部の設定制御機能を有する。そして、例え
ば、後述する画像処理部５の画像処理に関わる種々のパ
ラメータ設定制御機能や、画像記憶部３に蓄積される画
像データを閲覧し、ここに蓄積される画像データのうち
いずれかを背景画像データとして背景画像記憶部６に記
録する制御機能、画像記憶部３に蓄積される画像データ
のうち、一定時間前の画像データを、過去画像データと
して、逐次、過去画像記憶部９に記録する制御機能など
を備える。The console unit 4 is a control terminal such as a personal computer, for example, and has a setting control function for each section of the road monitoring system. Then, for example, the user browses various parameter setting control functions related to image processing of the image processing unit 5 and image data stored in the image storage unit 3, and sets any one of the image data stored here as a background. A control function of recording in the background image storage unit 6 as image data, and among the image data stored in the image storage unit 3, image data of a predetermined time before is sequentially recorded in the past image storage unit 9 as past image data. It has a control function.
【００１３】画像処理部５は、入力される画像データを
画像処理して、監視対象の道路上を走行する車両の台数
を検出し、この検出結果を後述する背景差分ヒストグラ
ム作成部８、時間差分ヒストグラム作成部１１および渋
滞判定部１３に出力する。The image processing unit 5 performs image processing on the input image data to detect the number of vehicles traveling on the road to be monitored, and uses the detection result as a background difference histogram creating unit 8 to be described later, The data is output to the histogram creation unit 11 and the traffic jam determination unit 13.
【００１４】背景画像記憶部６は、予め、コンソールユ
ニット４を通じてオペレータから要求されたフレームの
画像データを、画像記憶部３から読み込んで背景画像デ
ータとして記憶するものである。ここで記憶される背景
画像データとしては、上記監視対象の道路上に車両が存
在しない画像が望ましい。The background image storage section 6 reads in advance image data of a frame requested by an operator through the console unit 4 from the image storage section 3 and stores it as background image data. As the stored background image data, an image in which no vehicle exists on the monitored road is desirable.
【００１５】背景差分算出部７は、画像記憶部３より入
力される最新のフレームの画像データと、背景画像記憶
部６に記憶される背景画像データとの間の、対応する画
素間の輝度差を画素毎に求め、この結果を背景差分デー
タとして背景差分ヒストグラム作成部８に出力する。The background difference calculation unit 7 calculates a luminance difference between corresponding pixels between the latest frame image data input from the image storage unit 3 and the background image data stored in the background image storage unit 6. Is obtained for each pixel, and the result is output to the background difference histogram creating unit 8 as background difference data.
【００１６】背景差分ヒストグラム作成部８は、背景差
分算出部７にて求められた背景差分データを、画素単位
で、予め設定した閾値と比較して、その輝度差情報が上
記閾値以上であるか否かを２値判定する。The background difference histogram creation unit 8 compares the background difference data obtained by the background difference calculation unit 7 with a preset threshold value for each pixel, and determines whether the luminance difference information is equal to or greater than the threshold value. A binary decision is made as to whether or not it is.
【００１７】そして、背景差分ヒストグラム作成部８
は、上記２値判定の結果のうち、閾値以上の輝度差があ
った画素の数を計数する。この計数結果（以後、背景差
分特徴点数と称する）と、画像処理部５にて検出された
車両台数の情報を対応づけて、図２に示すような車両台
数と背景差分特徴点数の関係をヒストグラム化する。Then, the background difference histogram creating section 8
Counts the number of pixels having a luminance difference equal to or greater than the threshold value among the results of the above-described binary determination. The counting result (hereinafter referred to as the number of background difference feature points) is associated with the information on the number of vehicles detected by the image processing unit 5, and the relationship between the number of vehicles and the number of background difference feature points as shown in FIG. Become
【００１８】過去画像記憶部９は、実際の運用の前に、
上述したようにコンソールユニット４の制御により、画
像記憶部３から定期的に過去画像データを読み込んで記
憶するものである。Before the actual operation, the past image storage unit 9 stores
As described above, the past image data is periodically read from the image storage unit 3 and stored under the control of the console unit 4.
【００１９】時間差分算出部１０は、画像記憶部３より
入力される最新のフレームの画像データと、過去画像記
憶部９に記憶される過去画像データとの間の、対応する
画素間の輝度差を画素毎に求め、この結果を時間差分デ
ータとして時間差分ヒストグラム作成部１１に出力す
る。The time difference calculation unit 10 calculates a luminance difference between corresponding pixels between the latest frame image data input from the image storage unit 3 and the past image data stored in the past image storage unit 9. Is obtained for each pixel, and the result is output to the time difference histogram creating unit 11 as time difference data.
【００２０】時間差分ヒストグラム作成部１１は、時間
差分算出部１０にて求められた時間差分データを、画素
単位で、予め設定した閾値と比較して、その輝度差情報
が上記閾値以上であるか否かを２値判定する。The time difference histogram creation unit 11 compares the time difference data obtained by the time difference calculation unit 10 with a preset threshold value in pixel units, and determines whether the luminance difference information is equal to or greater than the threshold value. A binary decision is made as to whether or not it is.
【００２１】そして、時間差分ヒストグラム作成部１１
は、上記２値判定の結果のうち、閾値以上の輝度差があ
った画素の数を計数する。この計数結果（以後、時間差
分特徴点数と称する）と、画像処理部５にて検出された
車両台数の情報を対応づけて、図３に示すような車両台
数と時間差分特徴点数の関係をヒストグラム化する。The time difference histogram creating section 11
Counts the number of pixels having a luminance difference equal to or greater than the threshold value among the results of the above-described binary determination. The counting result (hereinafter, referred to as the number of time difference feature points) is associated with the information on the number of vehicles detected by the image processing unit 5, and the relationship between the number of vehicles and the number of time difference feature points as shown in FIG. Become
【００２２】渋滞判定閾値算出部１２は、背景差分ヒス
トグラム作成部８にて作成されたヒストグラムと、時間
差分ヒストグラム作成部１１にて作成されたヒストグラ
ムとを比較して、渋滞判定閾値を決定し、この値を渋滞
判定部１３に出力する。The congestion determination threshold calculator 12 compares the histogram created by the background difference histogram creator 8 with the histogram created by the time difference histogram creator 11 to determine a congestion determination threshold. This value is output to the traffic congestion determination unit 13.
【００２３】この決定方法としては、例えば図４に示す
ように、背景差分ヒストグラム作成部８にて作成された
ヒストグラムと、時間差分ヒストグラム作成部１１にて
作成されたヒストグラムが交差する点のうち、大きい方
の車両台数を渋滞判定閾値とする。As a method of this determination, for example, as shown in FIG. 4, of the points where the histogram created by the background difference histogram creating unit 8 and the histogram created by the time difference histogram creating unit 11 intersect, The larger vehicle number is used as the traffic jam determination threshold.
【００２４】渋滞判定部１３は、画像処理部５にて検出
された車両台数と、渋滞判定閾値算出部１２にて求めら
れた渋滞判定閾値とを比較し、上記車両台数が渋滞判定
閾値以上の場合に、渋滞が発生していると判定する。こ
の判定結果は、出力部１４に入力される。The traffic congestion determination unit 13 compares the number of vehicles detected by the image processing unit 5 with the traffic congestion determination threshold calculated by the traffic congestion determination threshold calculation unit 12, and determines that the number of vehicles is equal to or greater than the traffic congestion determination threshold. In this case, it is determined that congestion has occurred. This determination result is input to the output unit 14.
【００２５】出力部１４は、監視対象の道路、あるいは
この道路に通ずる道路などに設けられる電子式の交通情
報表示板や、交通監視センタの表示器であって、渋滞判
定部１３が渋滞を検出した場合に、監視対象の道路に渋
滞が発生している旨を表示する。The output unit 14 is an electronic traffic information display board provided on a road to be monitored or a road leading to this road, or a display of a traffic monitoring center. In this case, it is displayed that traffic congestion has occurred on the road to be monitored.
【００２６】次に、上記構成の道路監視システムによる
渋滞検出動作について説明する。まず、渋滞検出動作に
先立つ前処理として、オペレータは、予めコンソールユ
ニット４を操作して、画像処理部５の画像処理に関わる
種々のパラメータ設定制御する。Next, the operation of detecting traffic congestion by the road monitoring system having the above configuration will be described. First, as pre-processing prior to the traffic jam detection operation, the operator operates the console unit 4 in advance to control various parameter settings related to image processing of the image processing unit 5.
【００２７】また、オペレータは、予めコンソールユニ
ット４を操作して、画像記憶部３に記憶される画像デー
タを閲覧し、背景画像データとして好適する画像データ
を背景画像記憶部６に記憶させる。Further, the operator operates the console unit 4 in advance, browses the image data stored in the image storage unit 3, and stores the image data suitable as the background image data in the background image storage unit 6.
【００２８】そしてまた、画像記憶部３に記憶される画
像データのうち、どれだけ前に撮影された画像データ
を、過去画像データとして過去画像記憶部９に記録する
かを決める遅延時間を設定する。In addition, a delay time is set which determines how much earlier image data of the image data stored in the image storage unit 3 is recorded in the past image storage unit 9 as past image data. .
【００２９】以上のような初期設定が終了すると、背景
差分算出部７により、画像記憶部３から出力される最新
のフレームの画像データと、背景画像記憶部６に記憶さ
れる背景画像データとの間の、対応する画素間の輝度差
が画素毎に求められ、この結果は、背景差分データとし
て背景差分ヒストグラム作成部８に出力される。When the above-described initialization is completed, the background difference calculation unit 7 compares the latest frame image data output from the image storage unit 3 with the background image data stored in the background image storage unit 6. The luminance difference between the corresponding pixels is calculated for each pixel, and the result is output to the background difference histogram creating unit 8 as background difference data.
【００３０】そして、上記背景差分データは、背景差分
ヒストグラム作成部８により、画素単位で、予め設定し
た閾値と比較され、その輝度差情報が上記閾値以上であ
るか否かが２値判定される。The background difference data is compared by a background difference histogram creating unit 8 with a preset threshold value on a pixel-by-pixel basis, and a binary determination is made as to whether or not the luminance difference information is equal to or greater than the threshold value. .
【００３１】そしてさらに、背景差分ヒストグラム作成
部８により、上記２値判定の結果のうち、閾値以上の輝
度差があった画素の数、すなわち背景差分特徴点数が計
数され、この点数は画像処理部５にて検出された車両台
数の情報と対応づけられて、図２に示すようなヒストグ
ラムとして集計される。Further, the background difference histogram creator 8 counts the number of pixels having a luminance difference equal to or larger than the threshold, that is, the number of background difference feature points, from the result of the above-described binary determination. The information is associated with the information on the number of vehicles detected in step 5 and is tabulated as a histogram as shown in FIG.
【００３２】一方、時間差分算出部１０では、画像記憶
部３より入力される最新のフレームの画像データと、過
去画像記憶部９に記憶される所定フレーム前の過去画像
データとの間の、対応する画素間の輝度差が画素毎に求
められ、この結果は時間差分データとして時間差分ヒス
トグラム作成部１１に出力される。On the other hand, the time difference calculation unit 10 determines the correspondence between the image data of the latest frame input from the image storage unit 3 and the past image data of a predetermined frame before stored in the past image storage unit 9. The luminance difference between the pixels is calculated for each pixel, and the result is output to the time difference histogram creating unit 11 as time difference data.
【００３３】そして、上記時間差分データは、時間差分
ヒストグラム作成部１１により、画素単位で、予め設定
した閾値と比較され、その輝度差情報が上記閾値以上で
あるか否かが２値判定される。The time difference data is compared by a time difference histogram creating unit 11 with a preset threshold value on a pixel-by-pixel basis, and a binary decision is made as to whether or not the luminance difference information is equal to or greater than the threshold value. .
【００３４】そしてさらに、時間差分ヒストグラム作成
部１１により、上記２値判定の結果のうち、閾値以上の
輝度差があった画素の数、すなわち時間差分特徴点数が
計数され、この点数は画像処理部５にて検出された車両
台数の情報と対応づけられて、図３に示すようなヒスト
グラムとして集計される。Further, the time difference histogram creating unit 11 counts the number of pixels having a luminance difference equal to or larger than the threshold value, that is, the number of time difference feature points, from the result of the above-described binary determination. The information is associated with the information on the number of vehicles detected in step 5 and is tabulated as a histogram as shown in FIG.
【００３５】このようにして、背景差分ヒストグラム作
成部８と、時間差分ヒストグラム作成部１１により、２
つのヒストグラムが作成されると、これらのヒストグラ
ムに基づいて、渋滞判定閾値算出部１２が渋滞判定閾値
を決定し、この値を渋滞判定部１３に出力する。In this way, the background difference histogram creation unit 8 and the time difference histogram creation unit 11
When the two histograms are created, the congestion determination threshold calculation unit 12 determines the congestion determination threshold based on these histograms, and outputs this value to the congestion determination unit 13.
【００３６】これに対して、渋滞判定部１３は、画像処
理部５にて検出された車両台数と、渋滞判定閾値算出部
１２にて求められた渋滞判定閾値とを比較し、上記車両
台数が渋滞判定閾値以上の場合には、渋滞が発生してい
るものと判定し、出力部１４を通じて渋滞発生を報知す
る。On the other hand, the congestion judging section 13 compares the number of vehicles detected by the image processing section 5 with the congestion judgment threshold value obtained by the congestion judgment threshold value calculating section 12, and determines that the number of vehicles is If the traffic congestion is equal to or greater than the traffic congestion determination threshold, it is determined that traffic congestion has occurred, and the occurrence of traffic congestion is notified through the output unit 14.
【００３７】以上のように、上記構成の道路監視システ
ムでは、背景差分算出部７にて車両の存在しない背景画
像と現在の画像とを比較して、背景差分データを求め、
このデータの特徴点数と車両台数との関係を背景差分ヒ
ストグラム作成部８がヒストグラム化する。As described above, in the road monitoring system having the above-described configuration, the background difference calculation section 7 compares the current image with the background image in which no vehicle exists, to obtain background difference data.
The background difference histogram creating unit 8 converts the relationship between the number of feature points of the data and the number of vehicles into a histogram.
【００３８】またその一方で、時間差分算出部１０によ
り、所定時間前の過去の画像と現在の画像とを比較し
て、時間差分データを求め、このデータの特徴点数と車
両台数との関係を時間差分ヒストグラム作成部１１がヒ
ストグラム化する。On the other hand, the time difference calculation unit 10 compares the past image with a current image by a predetermined time to obtain time difference data, and determines the relationship between the number of feature points of the data and the number of vehicles. The time difference histogram creation unit 11 creates a histogram.
【００３９】そして、渋滞判定閾値算出部１２が、上記
２つのヒストグラムを比較して、渋滞判定閾値を決定
し、渋滞判定部１３が上記渋滞判定値と、画像処理部５
にて検出された車両台数とを比較して、渋滞が発生の有
無を判定するようにしている。Then, the congestion judgment threshold value calculation unit 12 compares the two histograms to determine a congestion judgment threshold value, and the congestion judgment unit 13 compares the congestion judgment value with the image processing unit 5.
Is compared with the number of vehicles detected in step (1) to determine whether or not traffic congestion has occurred.
【００４０】すなわち、上記構成の道路監視システムで
は、背景差分による特徴点と車両台数のヒストグラム
と、時間差分による特徴点と車両台数のヒストグラムと
に基づいて、渋滞発生時の車両台数の判定値を求め、こ
の値と画像処理部５にて検出された車両台数とを比較し
て、渋滞の発生の有無を判定するようにしている。That is, in the road monitoring system having the above configuration, the determination value of the number of vehicles at the time of occurrence of traffic congestion is determined based on the histogram of the feature points and the number of vehicles based on the background difference and the histogram of the feature points and the number of vehicles based on the time difference. The calculated value is compared with the number of vehicles detected by the image processing unit 5 to determine whether or not traffic congestion has occurred.
【００４１】したがって、上記構成の道路監視装置およ
び道路監視方法によれば、画像処理により通過車両の平
均速度を求めなくても、正確に渋滞の発生を検出するこ
とができる。Therefore, according to the road monitoring device and the road monitoring method having the above-described configurations, it is possible to accurately detect the occurrence of traffic congestion without obtaining the average speed of passing vehicles by image processing.
【００４２】尚、この発明は上記実施の形態に限定され
るものではない。その他、この発明の要旨を逸脱しない
範囲で種々の変形を施しても同様に実施可能であること
はいうまでもない。The present invention is not limited to the above embodiment. It goes without saying that various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
【００４３】[0043]
【発明の効果】以上述べたように、この発明では、背景
差分による特徴点と車両台数のヒストグラムと、時間差
分による特徴点と車両台数のヒストグラムとに基づい
て、渋滞発生時の車両台数の判定値を求め、この値と検
出した車両台数とを比較して、渋滞の発生の有無を判定
するようにしている。As described above, according to the present invention, the number of vehicles at the time of occurrence of congestion is determined based on the histogram of the feature points and the number of vehicles based on the background difference and the histogram of the feature points and the number of vehicles based on the time difference. A value is obtained, and this value is compared with the detected number of vehicles to determine whether or not a traffic jam has occurred.
【００４４】したがって、したがって、この発明によれ
ば、画像処理により通過車両の平均速度を求めなくて
も、正確に渋滞の発生を検出することが可能な道路監視
装置および道路監視方法を提供できる。Therefore, according to the present invention, it is possible to provide a road monitoring device and a road monitoring method capable of accurately detecting the occurrence of traffic congestion without obtaining the average speed of passing vehicles by image processing.
【図１】この発明に係わる道路監視システムの一実施形
態の構成を示す回路ブロック図。FIG. 1 is a circuit block diagram showing a configuration of an embodiment of a road monitoring system according to the present invention.
【図２】図１に示した道路監視システムの背景差分ヒス
トグラム作成部にて生成されるヒストグラムの一例を示
す図。FIG. 2 is a diagram showing an example of a histogram generated by a background difference histogram creating unit of the road monitoring system shown in FIG.
【図３】図１に示した道路監視システムの時間差分ヒス
トグラム作成部にて生成されるヒストグラムの一例を示
す図。FIG. 3 is a view showing an example of a histogram generated by a time difference histogram creating section of the road monitoring system shown in FIG. 1;
【図４】図１に示した道路監視システムの渋滞判定閾値
算出部による渋滞判定閾値の決定方法の一例を説明する
ための図。FIG. 4 is a view for explaining an example of a method of determining a congestion determination threshold by a congestion determination threshold calculator of the road monitoring system shown in FIG. 1;
１…電子カメラ ２…Ａ／Ｄ変換部 ３…画像記憶部 ４…コンソールユニット ５…画像処理部 ６…背景画像記憶部 ７…背景差分算出部 ８…背景差分ヒストグラム作成部 ９…過去画像記憶部 １０…時間差分算出部 １１…時間差分ヒストグラム作成部 １２…渋滞判定閾値算出部 １３…渋滞判定部 １４…出力部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Electronic camera 2 ... A / D conversion part 3 ... Image storage part 4 ... Console unit 5 ... Image processing part 6 ... Background image storage part 7 ... Background difference calculation part 8 ... Background difference histogram creation part 9 ... Past image storage part DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Time difference calculation part 11 ... Time difference histogram creation part 12 ... Congestion judgment threshold value calculation part 13 ... Congestion judgment part 14 ... Output part
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 森田 昭一 東京都日野市旭が丘３丁目１番地の１ 東 芝通信システムエンジニアリング株式会社 内 Ｆターム(参考） 5B057 AA16 BA02 DA13 DC32 5C054 AA01 AA05 CA04 CC03 EA01 EA05 FC01 FC12 FC15 FC16 HA26 5H180 AA01 CC04 DD04 JJ03 5L096 BA04 CA02 FA35 GA08 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuing on the front page (72) Inventor Shoichi Morita 3-1-1, Asahigaoka, Hino-shi, Tokyo Toshiba Communication Systems Engineering Co., Ltd. F-term (reference) 5B057 AA16 BA02 DA13 DC32 5C054 AA01 AA05 CA04 CC03 EA01 EA05 FC01 FC12 FC15 FC16 HA26 5H180 AA01 CC04 DD04 JJ03 5L096 BA04 CA02 FA35 GA08
Claims (2)
いて、交通諸量の検出を行う道路監視装置において、 前記電子カメラにより撮影された映像に基づいて、監視
対象の道路を走行する車両数を求める車両数検出手段
と、 予め設定した背景画像と、前記電子カメラにより撮影さ
れた映像との間の差分データを背景差分データとして求
める背景差分検出手段と、 前記背景差分データの特徴点の数を求め、この特徴点の
数と、この特徴点を求める際に基となった前記電子カメ
ラの映像に基づいて前記車両数検出手段が求めた前記車
両数とを対応づけて、ヒストグラムを作成する背景差分
ヒストグラム作成手段と、 前記電子カメラにより撮影された映像と、前記電子カメ
ラにより所定時間前に撮影された過去の映像との間の差
分データを時間差分データとして求める時間差分検出手
段と、 前記時間差分データの特徴点の数を求め、この特徴点の
数と、この特徴点を求める際に基となった前記電子カメ
ラの映像に基づいて前記車両数検出手段が求めた前記車
両数とを対応づけて、ヒストグラムを作成する時間差分
ヒストグラム作成手段と、 前記背景差分ヒストグラム作成手段にて作成したヒスト
グラムと、前記背景差分ヒストグラム作成手段にて作成
したヒストグラムとに基づいて、車両数による渋滞判定
の閾値を求める閾値決定手段と、 この閾値決定手段にて求めた閾値と前記車両数とを比較
して、前記車両数が前記閾値以上の場合に、渋滞が発生
していると判定する渋滞判定手段とを具備することを特
徴とする道路監視装置。1. A road monitoring device for detecting various traffic amounts based on an image captured by an electronic camera, wherein the number of vehicles traveling on a monitored road is determined based on an image captured by the electronic camera. The number of feature points of the background difference data, the number of feature points of the background difference data, and the number of feature points of the background difference data. A background for creating a histogram by associating the number of feature points with the number of vehicles determined by the number-of-vehicles detecting means based on the image of the electronic camera based on which the feature points are determined. Difference histogram creation means, and a difference data between an image taken by the electronic camera and a past image taken a predetermined time ago by the electronic camera. A time difference detecting means for calculating data; calculating the number of feature points of the time difference data; determining the number of the feature points; and the number of vehicles based on an image of the electronic camera based on which the feature points are determined. A time difference histogram creation unit that creates a histogram in association with the number of vehicles obtained by the detection unit; a histogram created by the background difference histogram creation unit; and a histogram created by the background difference histogram creation unit. Based on the number of vehicles, a threshold value determining means for determining a threshold value of the traffic congestion determination, comparing the threshold value determined by the threshold value determining means and the number of vehicles, if the number of vehicles is greater than or equal to the threshold value, traffic congestion A road monitoring device comprising: traffic congestion determining means for determining that traffic has occurred.
いて、交通諸量の検出を行う道路監視方法であって、 前記電子カメラにより撮影された映像に基づいて、監視
対象の道路を走行する車両数を求める車両数検出工程
と、 予め設定した背景画像と、前記電子カメラにより撮影さ
れた映像との間の差分データを背景差分データとして求
める背景差分検出工程と、 前記背景差分データの特徴点の数を求め、この特徴点の
数と、この特徴点を求める際に基となった前記電子カメ
ラの映像に基づいて前記車両数検出工程が求めた前記車
両数とを対応づけて、ヒストグラムを作成する背景差分
ヒストグラム作成工程と、 前記電子カメラにより撮影された映像と、前記電子カメ
ラにより所定時間前に撮影された過去の映像との間の差
分データを時間差分データとして求める時間差分検出工
程と、 前記時間差分データの特徴点の数を求め、この特徴点の
数と、この特徴点を求める際に基となった前記電子カメ
ラの映像に基づいて前記車両数検出工程が求めた前記車
両数とを対応づけて、ヒストグラムを作成する時間差分
ヒストグラム作成工程と、 前記背景差分ヒストグラム作成工程にて作成したヒスト
グラムと、前記背景差分ヒストグラム作成工程にて作成
したヒストグラムとに基づいて、車両数による渋滞判定
の閾値を求める閾値決定工程と、 この閾値決定工程にて求めた閾値と前記車両数とを比較
して、前記車両数が前記閾値以上の場合に、渋滞が発生
していると判定する渋滞判定工程とを具備することを特
徴とする道路監視方法。2. A road monitoring method for detecting various traffic amounts based on an image captured by an electronic camera, wherein the vehicle travels on a monitored road based on an image captured by the electronic camera. A vehicle number detecting step of calculating the number of vehicles; a background image set in advance; and a background difference detecting step of obtaining difference data between a video captured by the electronic camera as background difference data; and a feature point of the background difference data. A histogram is created by associating the number of feature points with the number of vehicles determined by the vehicle number detection step based on the image of the electronic camera based on which the feature points are determined. Generating a background difference histogram, and calculating the difference data between the image captured by the electronic camera and the past image captured a predetermined time ago by the electronic camera. A time difference detecting step for obtaining data; calculating the number of feature points of the time difference data; calculating the number of the feature points; and determining the number of vehicles based on an image of the electronic camera based on which the feature points are determined. A time difference histogram creation step of creating a histogram in association with the number of vehicles determined by the detection step, a histogram created in the background difference histogram creation step, and a histogram created in the background difference histogram creation step A threshold determination step of determining a threshold value for determining traffic congestion based on the number of vehicles, and comparing the threshold value determined in the threshold value determination step with the number of vehicles. If the number of vehicles is equal to or greater than the threshold value, A traffic congestion determining step of determining that the traffic has occurred.
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|---|---|---|---|---|
| JP2009236567A (en) * | 2008-03-26 | 2009-10-15 | Navitime Japan Co Ltd | System and method for road traffic information guidance, server, and terminal device |
| CN111369807A (en) * | 2020-03-24 | 2020-07-03 | 北京百度网讯科技有限公司 | Traffic accident detection method, device, equipment and medium |
| CN112312082A (en) * | 2020-09-14 | 2021-02-02 | 上海商汤智能科技有限公司 | Road operation condition determining method and device, equipment and storage medium |
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| CN111369807B (en) * | 2020-03-24 | 2022-04-12 | 北京百度网讯科技有限公司 | Traffic accident detection method, device, equipment and medium |
| CN112312082A (en) * | 2020-09-14 | 2021-02-02 | 上海商汤智能科技有限公司 | Road operation condition determining method and device, equipment and storage medium |
| CN112312082B (en) * | 2020-09-14 | 2021-11-30 | 上海商汤智能科技有限公司 | Road operation condition determining method and device, equipment and storage medium |
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