JP2004199649A - 突発事象検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 迅速性及び信頼性に優れた突発事象検出方法を提供する。
【解決手段】 本発明に係る突発事象検出方法は、道路上の所定の領域から映像を取得し（Ｓ２１）、この取得に基づいて予め設定されたライン状トラップに当たる各ピクセルに対するグレーレベルの変化の推移により突発事象であるか否かを決める（Ｓ２２〜Ｓ２８）。この際、ライン状トラップに当たるグレーレベルの変化幅及び頻度数でもって車両と影を区分することができる（Ｓ２６）。
【選択図】 図４

Description

本発明は、道路上の突発事象を検出する方法に関し、特に、迅速性及び信頼性に優れた突発事象の検出方法に関する。

突発事象とは、「道路上における不規則に発生する事件で、交通事故、車両の故障及び停止、落下物、並びにメンテナンス作業のような道路の容量を減少しかねないあらゆる事件」を意味する。

このように道路上において突発事象が発生する場合には、これを速やかに交通統制センター等に通報する必要があるが、現在までは、このような通報が、突発事象の発生地点を通る車両の運転者によることが一般的であった。

従って、車両の統制及び牽引が遅延することにより、多くの人々が長時間道路上で多大な不便を強いられたりすることがある。

特に、韓国のように流通費用の高い国では、かかる突発事象の発生が大きな問題点として取り上げられつつある。

このような状況に鑑みて、近年、道路上を監視して突発事象の発生車両が存在するか否かが確認できる突発事象検出方法が提案されている。

図１は、従来の突発事象検出方法を説明するための画面例示図である。

即ち、図１は、トンネル内に設けられている映像カメラから取得した映像に対する画面を示す。かかる突発事象検出方法は、豪州で提案されたものである。

図１に示すように、画面上では、道路上に３つの車線３と歩道１が存在する。そして、車線３及び歩道１には、それぞれ複数の箱型トラップ７が設定されている。なお、一つの箱型トラップ７には複数のピクセルが含まれる。そして、何個のピクセルを一つの箱型トラップとして設定するかについては、状況に応じて、その都度異なって設定される。

通常、前記車線３に沿って車両５が移動し、このような車両５の移動は、画面上において設定された箱型トラップ７により検出することができる。

即ち、車線３に沿って設定された複数の箱型トラップ７内に含まれた各ピクセルには、映像カメラ（図示せず）が当該道路上を撮像することによるグレーレベルが存在するようになる。

この際、箱型トラップ７単位のグレーレベルの変化量を検出することにより、車両５が移動中であるかまたは停止しているかを検出するようになる。

映像カメラは、リアルタイムで道路上を撮像し、撮像した映像は、リアルタイムで交通統制センター等に送られる。

従って、箱型トラップ７単位のグレーレベルを時系列的に追跡すると、車両に対する突発事象が検出できる。

この際、グレーレベルが時系列的に変わると、車両５が移動中であることを示し、逆に、グレーレベルが時系列的な変化を示さないと、車両５が停止していることを示す。

このようにして突発事象を検出すると、一定の警告信号を発するようにし、その結果、かかる突発事象に対する対応が行われるようになる。

しかし、従来の突発事象検出方法では、突発事象を検出するために多くのピクセルのグレーレベルが用いられるため、それに伴って当然に多くの演算処理を強いられ、突発事象の検出に多くの時間がかかるという不具合が生じる。

一方、従来の突発事象検出方法では、トンネル内のように周囲の環境に変化のない地域ではそれなりに精度良く車両を識別することができる。

ところが、トンネル内ではない、即ち、一般に周囲の環境が時々刻々変り得る地域では車両を精度良く識別し難いことがある。

言い換えれば、一般に道路上では、周囲に街路樹または街路灯等のような車両ではないものの影や車両の影が多く存在する。かかる影は車線にかかり、その結果、該影を車両と誤って認識してしまうという不具合が発生するようになる。

従って、車両を精度良く認識できなくなり、突発事象検出方法に対する信頼性に致命的な問題をもたらしかねない。

本発明は、前記のような問題点に鑑みてなされたものであって、その一つの目的は、ライン状トラップを用いてより速やかに突発事象を検出することができる突発事象検出方法を提供することである。

本発明の他の目的は、グレーレベル情報を用いて車両に対する誤認識を防止することで信頼性を向上させることができる突発事象検出方法を提供することである。

本発明の目的を達成するための好適な一実施の形態に係る突発事象検出方法は、道路上の所定の領域から映像を取得するステップと、前記取得した映像から予め設定されたライン状トラップに当たる各ピクセルのグレーレベルを算出するステップと、一定時間の間の前記算出されたグレーレベルの変化の推移によって突発事象であるか否かを決めるステップとを含む。

本発明の好適な他の実施の形態に係る突発事象検出方法は、道路上の所定の領域から映像を取得するステップと、前記取得した映像から予め設定されたライン状トラップに当たる各ピクセルのグレーレベルを算出するステップと、前記算出されたグレーレベルの変化量を用いて車両を追跡するステップと、前記追跡対象車両に対するグレーレベルを一定時間の間追跡して突発事象であるか否かを決めるステップとを含む。

以上で説明したように、本発明に係る突発事象検出方法によると、ライン状トラップ上に当るピクセルのグレーレベルだけを用いて突発事象を検出することにより、従来の箱型トラップに比べてより速やかに突発事象を検出することができるという長所がある。

また、本発明に係る突発事象検出方法によると、グレーレベルの変化幅と頻度数を用いて突発事象を検出することにより、影等が車両として認識される等の誤りを抑え、より高い信頼性の突発事象の検出ができるという長所がある。

以下、本発明の好適な実施の形態を添付した図面を参照して説明する。

図２は、本発明の好適な一実施の形態に係る突発事象検出方法を説明するための画面例示図である。

同図は、道路上に設けられている映像カメラから取得した映像をディスプレイした画面を示す。

同画面では、中央分離帯１６を中心にして両側に車線１４が存在し、車線１４の外側に歩道や建物等が存在する。この際、各車線１４上を車両１３が移動する。

そして、各車線１４には、移動中の車両１３が存在し、太陽光による影１５が存在する。

このように取得した映像画面上に予め設定されたライン状トラップ１１が形成される。

ライン状トラップ１１は、各車線１４上において車両１３の進行方向に沿って設定される。無論、ライン状トラップ１１は、車線１４のどこに設けられてもよく、車線１４上に設定されることで済む。なお、ライン状トラップ１１は、前記車線１４に平行して一列に設定される。

本発明は、前記のように設定されたライン状トラップ１１上に当たるピクセルのグレーレベルを用いて突発事象を検出するようになる。この際、各ピクセルは、前記ライン状トラップ１１にかかっている必要がある。即ち、ライン状トラップ１１上に当たらない他のピクセルに対するグレーレベルは除く。

前述したように、従来では、箱型トラップが設定されることにより、その内に複数のピクセルが含まれ、かかるピクセルに対するグレーレベルを用いて突発事象を検出することにより、より多くの演算が必要になる。

しかし、本発明では、ライン状トラップ１１上に含まれるピクセルだけを考慮して突発事象を検出することにより、より速やかに突発事象を検出することができる。

このように、ライン状トラップ１１上に一列に並ぶピクセルのグレーレベルは、大体正確ではあるものの、一部のピクセルに対するグレーレベルは、所定の他の要因により正確ではないこともある。

これを補完するために、本発明では、一つのピクセル及び前記一つのピクセルの前後に存在する一定個数のピクセルに対するグレーレベルの平均値を算出し、この算出したピクセルに対するグレーレベルを当該ピクセルの代表グレーレベルとして指定するようになる。このようにライン状トラップ１１上に並ぶ全てのピクセルに対し代表グレーレベルを算出する。

例えば、ライン状トラップ１１上にピクセル１、ピクセル２、ピクセル３、ピクセル４、ピクセル５、ピクセル６、ピクセル７が含まれ、各ピクセルにはグレーレベルが存在するとする。ピクセル１は、ピクセル１とピクセル２の各グレーレベルに対する平均値を算出し、その算出した平均値をもってピクセル１のグレーレベルとして指定することができる。

また、ピクセル１、ピクセル２、及びピクセル３の各グレーレベルに対する平均値を算出してピクセル２に対する代表グレーレベルを算出する。このようなプロセスを通じて、ピクセル１からピクセル７までに対し代表グレーレベルが算出されるようになる。

このようにして算出された各代表グレーレベルの変化の推移を分析すると、当該車両１３が認識され、その認識された車両が突発事象の車両であるか否かを決めることができる。

図２では、３番の車両が突発事象の車両と決められており、このように突発事象と決められた車両１７の前後により濃いライン状トラップ１９が表示されるようになる。

このように、各ピクセルに対する代表グレーレベルを算出することにより、グレーレベルに対する精度をより高めることができるようになる。

また、画面上では、ライン状トラップ１１上を移動する車両１３が認識されると、当該車両１３に相応する標識１２がライン状トラップ１１に垂直に表示される。

一方、画面上では、車両１３による影１５または街路灯または街路樹による影１５が存在する。

このような影１５が車線にかかると、当該影が車両と誤って認識され得る。

かかる誤認識を防止するために、本発明では、予め車両と影のそれぞれに対するグレーレベル情報を格納してある。

かかるグレーレベル情報が、図３-Ａ及び図３-Ｂに示されている。

ここで、図３-Ａは、車両に対するグレーレベル情報を示す図であって、車両は、一般に車体に存在するあらゆる部分から反射する光の照度がそれぞれ異なるため、グレーレベルもそれに対応して多様に存在する。すなわち、グレーレベルは、非常に高いレベルから非常に低いレベルまで、広い範囲に存在する。その結果、各グレーレベルの頻度数は、影に比べて比較的低い。

図３-Ｂは、影に対するグレーレベル情報を示す図であって、影は、一般に全ての領域でほぼ類似するグレーレベルを示す。従って、グレーレベルは、車両に比べて多様に存在することはなく、頻度数は却って高くなる。

その結果、車両の場合は、グレーレベルの変化幅は広いものの、相対的に低い頻度数を示す。そして、影の場合は、グレーレベルの変化幅は狭いものの、相対的に高い頻度数を示す。

かかるグレーレベル情報を予め熟知していると、現在車両として認識された領域におけるグレーレベル情報に基づき、予め設定されたグレーレベル情報と比較することにより、本物の車両なのかまたは影なのかを区別することができるようになる。

図４は、本発明の好適な一実施の形態に係る突発事象検出方法を説明するためのフローチャートである。

図４に示すように、先ず、映像カメラ等を用いて道路上の所定の領域から映像を取得する（Ｓ２１）。かかる映像カメラは、市内中心部の交差路や高速道路上に設けられるようになる。

このようにして映像を取得すると、この取得した映像に基づいてライン状トラップが設定される（Ｓ２２）。この際、映像カメラが固設され同一の所定領域から映像を取得する場合、ライン状トラップは予め設定しておいてもよい。

かかるライン状トラップは、車線上において車線と平行に設定されることが好ましい。

また、取得した映像は、所定の画面を通じてディスプレイしてもよい。このように、ディスプレイされる映像から監視者は視覚的に当該車両が突発事象の車両であるか否かを検出することもできる。

無論、本発明では、このように視覚的に突発事象を検出することではなく、取得した映像のグレーレベルの変化の推移を用いて突発事象を検出するものであることに留意する必要がある。

一方、ライン状トラップを設定すると、その設定されたライン状トラップに当たる各ピクセルのグレーレベルを算出する（Ｓ２３）。この際の算出は、映像カメラが撮像する時に求められるグレーレベルの中のライン状トラップ上に当たるピクセルのグレーレベルを得ることを意味する。

このようにして各ピクセルのグレーレベルを算出すると、各ピクセルのグレーレベルに対する精度を高めるために、各ピクセルに対し一定の領域別に代表グレーレベルを算出する（Ｓ２４）。

前述したように、一つのピクセル及び前記一つのピクセルの前後に存在する一定個数のピクセルに対するグレーレベルの平均値を算出し、この算出した平均値を前記一つのピクセルに対する代表グレーレベルとして指定する。

次のピクセルも同様に次のピクセル及び次のピクセルの前後に存在する一定個数のピクセルに対するグレーレベルの平均値を算出し、この算出した平均値を次のピクセルに対する代表グレーレベルとして指定する。このようなプロセスを通じて、ライン状トラップ上に含まれる全てのピクセルに対し代表グレーレベルを算出する。

このようにして算出した平均グレーレベルの変化量を用いて車両を追跡する（Ｓ２５）。即ち、ライン状トラップ上に存在する各ピクセルに対するグレーレベルを分析すると、車両が存在する地点と車両が存在しない地点との間では、相違するグレーレベルを示す。このように、グレーレベルが変る地点が存在すると、当該地点に車両が存在するということを認識することができる。

このようにして車両を追跡すると、予め設定されたグレーレベル情報と追跡対象車両に対するグレーレベル情報とを比較し、本物の車両であるか否かを決める（Ｓ２６）。

ここで、グレーレベル情報は、グレーレベルの変化幅と頻度数を表わす。

前述したように、車両と車両でない影とは、グレーレベル情報が異なる（図３-Ａ及び図３-Ｂ参照）。

このように互いに相違するグレーレベル情報を用い、現在の追跡対象車両が本物の車両なのか否かが分かる。

即ち、追跡対象車両に対するグレーレベル情報と予め設定されたグレーレベル情報とを比較した結果、追跡対象車両に対するグレーレベル情報が予め設定された車両に対するグレーレベル情報と一致すると、追跡対象車両は本物の車両と決められる。

それに対し、追跡対象車両に対するグレーレベル情報が予め設定された影に対するグレーレベル情報と一致すると、追跡対象車両は影と決められる。

前記Ｓ２６により本物の車両と決められると、追跡対象車両が一定時間の間停止しているか否かを判断する（Ｓ２７）。これは、追跡対象車両に対するグレーレベルが一定時間の間変化しているか否かを確認することにより、容易に判断することができる。

即ち、追跡対象車両に対するグレーレベルが一定時間の間変化しない場合は、追跡対象車両が停止しているということなので、当該車両は突発事象の車両である可能性が高い。

それに対し、追跡対象車両に対するグレーレベルが一定時間の間持続して変る場合は、追跡対象車両が移動中であって、正常車両である可能性が高い。

このように一定時間の間車両が停止しているか否かを判断するのは、車両が信号待機により一時停止する場合、かかる一時停止する車両を突発事象の車両と決めてしまう誤りを事前に抑えるためである。

従って、Ｓ２７による判断の結果、追跡対象車両が一定時間の間停止している場合、追跡対象車両は突発事象の車両と決められる（Ｓ２８）。

このようにして車両が突発事象の車両と決められると、画面（図２参照）上の突発事象車両１７の前後に濃いライン状トラップ１９が形成されるようになる。

以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

従来の突発事象検出方法を説明するための画面例示図である。 本発明の好適な一実施の形態に係る突発事象検出方法を説明するための画面例示図である。 本発明の好適な一実施の形態に係る車両によるグレーレベルの頻度数を示すグラフである。 本発明の好適な一実施の形態に係る非車両によるグレーレベルの頻度数を示すグラフである。 本発明の好適な一実施の形態に係る突発事象検出方法を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１１ ライン状トラップ、 １２ 標識、 １３ 車両、 １４ 車線、 １５ 影、 １６ 中央分離帯、 １７ 突発事象車両、 １９ 濃いライン状トラップ。

Claims (15)

1. 道路上の所定の領域から映像を取得するステップと、
   前記取得した映像から予め設定されたライン状トラップに当たる各ピクセルのグレーレベルを算出するステップと、
   一定時間の間の前記算出されたグレーレベルの変化の推移によって突発事象であるか否かを決めるステップと、
   を含むことを特徴とする突発事象検出方法。
2. 前記取得した映像を画面上にディスプレイするステップを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の突発事象検出方法。
3. 前記ライン状トラップが、車線上に設定されることを特徴とする請求項１に記載の突発事象検出方法。
4. 前記算出されたグレーレベルが、一つのピクセル及び前記一つのピクセルの前後に存在する一定個数のピクセルに対するグレーレベルの平均値であることを特徴とする請求項１に記載の突発事象検出方法。
5. 前記設定されたライン状トラップには、一列に並んだピクセルが含まれることを特徴とする請求項１に記載の突発事象検出方法。
6. 道路上の所定の領域から映像を取得するステップと、
   前記取得した映像から予め設定されたライン状トラップに当たる各ピクセルのグレーレベルを算出するステップと、
   前記算出されたグレーレベルの変化量を用いて車両を追跡するステップと、
   前記追跡対象車両に対するグレーレベルを一定時間の間追跡して突発事象であるか否かを決めるステップと、
   を含むことを特徴とする突発事象検出方法。
7. 前記取得した映像を画面上にディスプレイするステップを更に含むことを特徴とする請求項６に記載の突発事象検出方法。
8. 前記ライン状トラップが、車線上に設定されることを特徴とする請求項６に記載の突発事象検出方法。
9. 前記算出されたグレーレベルが、一つのピクセル及び前記一つのピクセルの前後に存在する一定個数のピクセルに対するグレーレベルの平均値であることを特徴とする請求項６に記載の突発事象検出方法。
10. 前記設定されたライン状トラップには、一列に並んだピクセルが含まれることを特徴とする請求項６に記載の突発事象検出方法。
11. 前記追跡対象車両に当たるライン状トラップに含まれるグレーレベル情報と予め設定された本物の車両に対するグレーレベル情報との比較を通じて本物の車両であるか否かを決めるステップを更に含むことを特徴とする請求項６に記載の突発事象検出方法。
12. 前記グレーレベル情報が、予め設定された本物の車両に対するグレーレベル情報と一致する場合、本物の車両と決められることを特徴とする請求項１１に記載の突発事象検出方法。
13. 前記グレーレベル情報が、グレーレベルの変化幅と頻度数であることを特徴とする請求項１１に記載の突発事象検出方法。
14. 前記追跡対象車両が本物の車両と決められる場合、前記決められた車両に相応する画面上の当該車両に標識が付けられることを特徴とする請求項１１に記載の突発事象検出方法。
15. 前記追跡対象車両に対するグレーレベルが一定時間の間変化がない場合、前記追跡対象車両は突発事象車両と決められることを特徴とする請求項６に記載の突発事象検出方法。
    

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