JP2005309705A - 交通監視システム - Google Patents

Abstract

【課題】 画像撮影を介して交通監視を行ない、交通状態に異常を発見した場合に適切な制御を行ない、交通事故を未然に防止し、市民の生命や財産を保護できるようにする。
【解決手段】 信号機１１の配置された交差点近傍に動画撮影可能なＩＰカメラ２０を設置し、画像処理ユニット２３によりＩＰカメラ２０で撮影された画像に対して所定時間ごとに動体抽出処理を行ない抽出された移動物体の速度情報を求め、速度情報に基づき異常な交通状態を検出する。画像処理ユニット２３により異常な交通状態が検出された場合、信号機制御盤１２を介して信号機１１の信号状態を検出された異常な交通状態に対応した信号状態、たとえば赤信号に強制的に変更する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、動画撮影可能なビデオカメラを用いて交通状態の監視を行なう交通監視システムに関するものである。

従来より、ビデオカメラを用いて交通の状態を監視する交通監視システムが種々提案されている。ビデオカメラにより撮影した画像は、専用の信号線を用いて送受信する他、現在ではインターネットプロトコルによるネットワーク機能を有したカメラ（ＩＰカメラ）を用いることにより、ネットワーク経由で配信することもできる。

この種のシステムで撮影した画像は、交通事故が起きた際に関係機関が証拠画像として用いたり、あるいは上記のインターネット配信を利用することにより一般市民が渋滞状況などを把握するなどの目的で用いる（たとえば下記の非特許文献１）ことができる。

また、ビデオカメラにより撮影された画像に対して種々の画像処理を行なうことにより、車両の速度や渋滞状況を検出する技術も種々提案されている。また、ビデオカメラにより撮影された画像に対する画像処理を介して車両の異常走行状態を検出する技術（たとえば下記の特許文献１）も提案されている。
http://wsdot.wa.gov/traffic/ 特開平０６−７６１９５号

上記の非特許文献１のようなシステムは生の（ライブ）映像をそのまま配信するようになっているが、ユーザ（交通警察官や一般市民。システムの用途により異なる）が交通の状況（交通違反の有無や渋滞状況など。システムの用途により異なる）を判断するには、配信される映像を見続けなければならない問題がある。この点で、特許文献１に記載されるようなシステムは、映像の解析を介して交通状態の異常を自動的に検出できる点で望ましい。

しかしながら、交通状態の異常を検出した場合にどのような制御を行なうかについては従来技術ではあまり考慮されていなかった。交通状態の異常、たとえば、異常な高速走行や、信号無視などを検出できたとして、その際に市民の生命や財産を保護するためにどのような制御を行なうのが望ましいかといった点は従来ではあまり考慮されていない。昨今、警察車両に追跡されるなどして逃走した車が信号無視して無関係な人をはねたり他の車に衝突したりするような事故が多々報道されているが、画像による交通監視を行なうことによりこの種の事故、犯罪による損害を未然に防止できれば非常に望ましい。

本発明の課題は、上記の問題に鑑み、画像撮影を介して交通監視を行ない、交通状態に異常を発見した場合に適切な制御を行なうことにより、交通事故を未然に防止でき、市民の生命や財産を保護できる交通監視システムを提供することにある。

本発明は、上記課題を解決するため、交通監視システムに、信号機の配置された交差点近傍に設置された動画撮影可能なビデオカメラと、前記ビデオカメラにより撮影された画像に対して所定時間ごとに動体抽出処理を行ない抽出された移動物体の速度情報を求め、前記速度情報に基づき異常な交通状態を検出する画像処理手段と、前記画像処理手段により異常な交通状態が検出された場合、前記信号機の信号状態を検出された異常な交通状態に対応した信号状態に強制的に変更する信号機制御手段を有する構成を採用した。

あるいはさらに、前記ビデオカメラは特定の周波数ないしレベルを有する音声を検出する音声検出手段を有し、該音声検出手段の検出結果および前記画像処理手段の画像処理結果を組合せることにより異常な交通状態の検出を行なう構成を採用した。

あるいはさらに、前記画像処理手段は、前記ビデオカメラから所定時間ごとに得られる画像の差分から移動物体の重心を求め、得られた前記重心の移動速度ベクトルの方向および速度量を前記移動物体の速度情報として用いる構成を採用した。

あるいはさらに、前記画像処理手段は、前記移動物体の速度情報を用いて監視地点の渋滞状態に関する渋滞情報を生成する構成を採用した。

あるいはさらに、前記ビデオカメラがネットワークを介してＷＥＢサーバと接続され、前記ＷＥＢサーバを介して前記ビデオカメラの撮影画像、前記異常な交通状態に関する検出結果、ないし前記渋滞情報をＷＥＢクライアントに配信する構成を採用した。

以上の構成によれば、ビデオカメラにより撮影した動画の画像解析に基づき交通監視を行ない、交通状態に異常を発見した場合に信号機の信号状態を検出された異常な交通状態に対応した信号状態に強制的に変更する制御を行なうことにより、交通事故を未然に防止でき、市民の生命や財産を保護できる。

以下に本発明を採用した交通監視システムの構成を示す。以下では動画撮影が可能なＩＰカメラ画像配信ないし各種の交通情報処理を行なうサーバをネットワークを介して接続した構成を例示する。

図１は本発明を採用した交通監視システムのハードウェア構成の概要を示している。

本実施例の交通監視システムでは、交差点（あるいは道路沿いの適当な設置場所）に支柱を設置し、その上部にＩＰカメラ２０を装着して道路状況、たとえば車両１４の走行状態などを含む交通の状態を撮影できるようにする。

図示の例ではＩＰカメラ２０は交差点近傍に配置されており、後述のようにしてＩＰカメラ２０の撮影画像から異常検出が行なわれた時に信号機制御盤１２を介して信号機１１を赤信号（あるいは他の点滅信号や危険を報知する信号状態）に制御することができるようになっている。ＩＰカメラ２０と信号機制御盤１２は信号機制御信号線１３を介して接続するか、あるいはＩＰカメラ２０と信号機制御盤１２の接続にもネットワークを利用できる。

ＩＰカメラ２０は、ネットワーク経由でサーバ４０と接続することができる。図示の例では、ＩＰカメラ２０はアクセスポイント３０を経由してネットワーク（特定のイントラネットあるいはインターネット）に接続される。サーバ４０は、ＩＰカメラ２０の撮影画像を配信できるようたとえばＷＥＢサーバとして構成する（もちろん画像配信にはＨＴＴＰ以外のプロトコルを利用してもよい）。これによりネットワーク上のあらゆる場所からインターネット端末によりカメラの映像を取得することができる（ただし、システムの性格によっては、画像を受信するクライアントに対して保安上、パスワード認証などの制限を課すこともできる）。

ＩＰカメラ２０は、レンズ２２および不図示の撮像素子、および画像処理ユニット２３を含む。さらにＩＰカメラ２０は音声検出手段としてマイク２１および不図示の増幅器および音声処理回路を含む構成を有し、特定の周波数ないしレベルを有する音声（パトカーのサイレンや異常走行音／衝突音など）を検出することができる。

ＩＰカメラ２０の画像処理ユニット２３は所定時間ごとに撮影された画像を、その直前に撮影された画像と比較し、変化部分を抽出して移動物体（通常は車両）の面積と重心（２次元形状の重心）を検出し、これにより撮影された移動物体の平均速度を算出する。また検出した重心の移動方向を検出することにより撮影された移動物体の移動方向を演算する。得られたこれらのデータ（交通情報）はサーバ４０に送信される（移動物体の重心の検出に関する処理については後述する）。

サーバ４０では、ＩＰカメラ２０から受信した交通情報を用いて種々の情報処理を行なうことができる。たとえば、ＩＰカメラ２０から受信したデータをサーバ４０にあらかじめ用意した時刻・カレンダー・平均速度のテーブルと比較して渋滞の度合いを判定する。例えば３月１５日の午後２時におけるテーブルで平均速度を４０ｋｍ／ｈと設定した場合、検出した平均速度が２０ｋｍ／ｈ以上ならば渋滞レベル１、１０ｋｍ／ｈ以上ならば渋滞レベル２、５ｋｍ／ｈ以上なら渋滞レベル３、５ｋｍ／ｈ以下なら渋滞レベル４、などのようにして渋滞の度合を判定することができる。

このサーバ４０による渋滞の度合の判定結果は、サーバ４０が配信するＷＥＢページ画面上にカメラ画像と共に色別表示（渋滞度に応じて異なる色を用いる）することができる。これにより、サーバ４０に対応するサイトにアクセスしたクライアントのユーザは即座に該当地点の渋滞の度合を知ることができる。

ＩＰカメラ２０の画像処理ユニット２３により行なう異常検出は次のようにして行なう。車両暴走などの事象における異常な走行速度を検出するには、たとえば下記のような重心検出を利用したモーションディテクト（動体抽出）手法を用いる。

モーションディテクトにおいては、たとえば、所定時間ごとに撮影された画像を、その直前に撮影された画像と比較し、変化部分を抽出して移動物体（通常は車両）の面積と重心を検出し、これにより撮影された移動物体の移動状態を評価する。

図２は、撮影時刻ｔ０、ｔ１、ｔ２（通常、ｔ０、ｔ１、ｔ２…は等間隔にとる）において撮影された移動物体Ａを示している。図の紙面は撮影画面に対応し、したがって移動物体Ａは画面に右上から左下に向かって移動している。移動物体Ａの輪郭は撮影時刻ｔ０、ｔ１、ｔ２において撮影された画像の差分から検出することができ、さらに、移動物体Ａの輪郭からその重心Ｇを求めることができる。これら各撮影時刻ｔ０、ｔ１、ｔ２におけるこれら重心Ｇ、Ｇ、Ｇ…は移動物体Ａの位置を示す重要なパラメータとなる。

以上のようにして一定時間毎に動体Ａの重心をとれば、図３のような速度ベクトルｖ＝ｖ０、ｖ＝ｖ１…が得られる。画像処理ユニット２３はこれらのベクトル量ｖを、初期値ｖ０に等しいか否かに関らず「変化情報」としてメモリに一時保存する。このベクトルの向きと量を利用することにより、移動物体Ａの異常な動作を検知することができる。

たとえば、速度の異常な変化は図４、図５および図６に示すようにして検出することができる。

図４に示すように速度（ベクトル量）ｖ＝ｖ０で動いていた物体が時間ｔ＝ｔ３でベクトルの方向ないし速度量が変化したとする。その後時間ｔ＝ｔ４、ｔ５…と時間が進むにつれ動体Ａのベクトル量がある一定増減幅より越えてしまった場合「異常」と判断する。また、ベクトルの方向に変化がない場合でも、図６に示すように速度量の変化が非常に大きい場合（ｔ＝ｔ３において速度量が大きく変化）にも「異常」と判断する。図５にこのような異常検出を行なうための処理をフローチャートとして示す。

図５の処理では、速度ベクトルの方向の検出を行なうためのフラグＤと、速度ベクトルの方向に変化があった場合、その後行なう速度量変化の検出処理の回数（下記の例ではｎ）を制御するためのカウンタＣを用いる。これらのフラグおよびカウンタは画像処理ユニット２３内の不図示のＣＰＵあるいはメモリの適当な記憶領域を用いて構成される。また、図５の制御手順は画像処理ユニット２３内のＣＰＵの制御プログラムとして不図示のＲＯＭなどに格納される。

図５の処理の開始時、初期状態ではフラグＤおよびカウンタＣはクリアされている。ステップＳ１では、まずフラグＤの状態が判断される。ここではフラグＤがＯＮ、すなわち速度ベクトルの方向の変化が検出（後述のステップＳ３でセットされる）されているか否かが判定される。ステップＳ１が否定された場合にはステップＳ２に、肯定された場合にはステップＳ４に移行する。

ステップＳ２では、現在のベクトルの方向が過去の（たとえば前回に処理した）ベクトルと同じか否かを判定する。ステップＳ２が否定された場合、つまりベクトル方向が変化した場合はステップＳ３でフラグＤをセットし、ステップＳ４に移行する。ステップＳ２が肯定された場合にはステップＳ１０に移行する。

ステップＳ１０〜Ｓ１２は図６のようにベクトル方向が変化していない場合の検出処理で、ステップＳ１０においてはｔ＝ｔｎの時、速度量の変化が規定値内か否かを判定する。ステップＳ１０が肯定された場合には、異常なしと判定し、ステップＳ１にループし、ステップＳ１０が否定された場合は異常検出と判定し、ステップＳ１１でカウンタＣおよびフラグＤをクリアしてステップＳ１２で異常通知を行なう。ステップＳ１２（ステップＳ９も同様）の異常通知の処理の例については後述する。

一方、ステップＳ１でフラグＤがＯＮの場合、つまり図４のようにベクトルの方向の変化が起きている場合は、ステップＳ４〜Ｓ９でカウンタＣの値を監視しながら異常検出を行なう。

ステップＳ４においてはステップＳ１０と同様にｔ＝ｔｎの時、速度量の変化が規定値内か否かを判定する。この時用いる規定値は感度設定などの条件に応じて決定すればよく、ステップＳ１０と異なっていてもよい。ステップＳ４が肯定された場合はステップＳ５に、否定された場合にはステップＳ８に移行する。

ステップＳ４が否定された場合、すなわち速度量変化が規定値以上の場合はステップＳ８でカウンタＣおよびフラグＤをクリアしてステップＳ９で異常通知（後述）を行なう。

一方、ステップＳ４が肯定された場合、すなわち速度量変化が規定値内の場合はステップＳ５でカウンタＣをインクリメントする。そしてステップＳ６でカウンタＣの値が所定回数ｎ以上になっている場合には、ステップＳ７でカウンタＣおよびフラグＤをクリアし、ステップＳ１にループする。このように、図５の処理は車両が移動方向の変化があるが、速度量の変化が小さい間は、所定回数ｎごとに方向フラグＤをリセットし、最初から検出を繰り返すことにより、通常の車両の速度ベクトルの方向／大きさの変化の範囲内で異常を誤検出しないようになっている。なお、所定回数ｎの値は、画面に対する監視対象の大きさや設置環境などに応じて定めればよい。

上記のようにステップＳ９およびＳ１２は便宜上、「異常通知」と記載してある。この異常通知においては、たとえば、サーバ４０のＷＥＢページを介して、当該監視地点における交通の異常を示す表示色の変化、警報音、異常を示すメッセージ（文字）表示などの異常表示を行なうことが考えられる。このような異常表示は、ＷＥＢページのコンテンツを更新することにより行なう他、サーバ４０のＷＥＢクライアントに対して、強制的にプッシュするようにしてもよい。

また、本実施例のＩＰカメラ２０は図１に示したように信号機制御盤１２と接続してあるから、さらに進んでステップＳ９およびＳ１２は「異常通知」においては、信号機１１の信号状態を強制的に変更することにより、通行者および通行車両に危険を報知することもできる。たとえば、図１のようにＩＰカメラ２０を配置し、車１４の走行方向を監視している場合、図５のような処理により異常を検出した際、信号機制御盤１２を介して交差する方向の交通を制御するよう配置された信号機１１を赤信号（あるいは赤／黄点滅や他の特別な信号状態）に強制的に変更する。このようにして、監視地点を通過する通行者および通行車両に危険を知らせ、交通事故を未然に防止でき、市民の生命や財産を保護することができる。

図３〜図６に示した異常検出処理によれば、移動物体（主に通行車両）の重心を検出することによりその平均速度と移動方向を検出することができる。図３〜図６に示した異常検出処理では、たとえば、スピード違反などの危険運転で走行する車を判別し、異常検出を行なうことができる。

上記の異常検出処理では、画像解析のみを用いているが、さらにマイク２１を利用し、画像解析による異常検出とサイレンの音（あるいは衝突音）の検出を組み合せれば警察車両の追跡行為などを検出することもできる。そして、このような警察車両などの追跡行為をともなう走行異常が検出された場合には、より厳しい信号機制御を行なうことが考えられる。たとえば、信号機制御盤１２を介して当該監視地点の（異常行動車両周辺の）信号機がすべて赤になるように制御する。警察車両などの追跡を免れようとする異常行動車両が信号の表示にかかわらず猛スピードで交差点を通過するなどの危険な動作をする可能性が高く、この時無関係な人や車を事故に巻き込むことがあるので、このような制御を行なうことにより、当該監視地点の通行者および通行車両の動きを止めることができ、交通事故を未然に防止でき、市民の生命や財産を保護することができる。

なお、以上では、画像処理および異常検出処理は画像処理ユニット２３により行なうものと説明したが、もちろんサーバ４０やネットワークに接続された他の制御端末においてＩＰカメラから送信された画像／音声情報を用いて実施することもできる。

本発明の交通監視技術は、動画撮影が可能なＩＰカメラ画像配信ないし各種の交通情報処理を行なうサーバをネットワークを介して接続した交通監視システムに種々適用できる。本発明の制御技術はＩＰカメラの画像処理ユニットを構成するコンピュータ、あるいはサーバのプログラムとして実装することができ、当該プログラムはＲＯＭやＨＤＤなどの記憶媒体に格納して当該機器に供給する他、ネットワーク経由で当該機器に供給することもできる。

本発明を採用した交通監視システムのハードウェア構成を示した説明図である。 図１の交通監視システムにおける異常検出処理を示した説明図である。 図１の交通監視システムにおける異常検出処理を示した説明図である。 図１の交通監視システムにおける異常検出処理を示した説明図である。 図１の交通監視システムにおける異常検出処理の流れを示したフローチャート図である。 図１の交通監視システムにおける異常検出処理を示した説明図である。

符号の説明

１１ 信号機
１２ 信号機制御盤
１３ 信号機制御信号線
２０ ＩＰカメラ
２１ マイク
２２ レンズ
２３ 画像処理ユニット
３０ アクセスポイント
４０ サーバ

Claims (5)

1. 信号機の配置された交差点近傍に設置された動画撮影可能なビデオカメラと、
   前記ビデオカメラにより撮影された画像に対して所定時間ごとに動体抽出処理を行ない抽出された移動物体の速度情報を求め、前記速度情報に基づき異常な交通状態を検出する画像処理手段と、
   前記画像処理手段により異常な交通状態が検出された場合、前記信号機の信号状態を検出された異常な交通状態に対応した信号状態に強制的に変更する信号機制御手段を有することを特徴とする交通監視システム。
2. 前記ビデオカメラは特定の周波数ないしレベルを有する音声を検出する音声検出手段を有し、該音声検出手段の検出結果および前記画像処理手段の画像処理結果を組合せることにより異常な交通状態の検出を行なうことを特徴とする請求項１に記載の交通監視システム。
3. 前記画像処理手段は、前記ビデオカメラから所定時間ごとに得られる画像の差分から移動物体の重心を求め、得られた前記重心の移動速度ベクトルの方向および速度量を前記移動物体の速度情報として用いることを特徴とする請求項１に記載の交通監視システム。
4. 前記画像処理手段は、前記移動物体の速度情報を用いて監視地点の渋滞状態に関する渋滞情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の交通監視システム。
5. 前記ビデオカメラがネットワークを介してＷＥＢサーバと接続され、前記ＷＥＢサーバを介して前記ビデオカメラの撮影画像、前記異常な交通状態に関する検出結果、ないし前記渋滞情報をＷＥＢクライアントに配信することを特徴とする請求項４に記載の交通監視システム。

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