JP2007156897A - Speed-measuring apparatus, method, and program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a speed-measuring apparatus, method, and program capable of extracting a moving object from an aerial photographic image in measuring speed of a moving object by using the aerial photographic image. <P>SOLUTION: In acquiring the aerial photographic image in which a vehicle moving along a white line on the road exists in a central part of a picture by using a camera mounted on an airplane to measure speed of the vehicle on the basis of the acquired aerial photographic image, a white line detection part 11 extracts a line with specific width, selects a white line on the basis of an angle with respect to a horizontal direction of the picture, links white lines on the same straight line, and groups them. A vehicle area position detection part 12 extracts an area surrounded by the grouped white lines as a vehicle area and detects a position of the vehicle in the vehicle area. A white line selection and dotted line data acquisition part 13 acquires data of dotted lines which are adjacent to the vehicle and divide the white lines. A speed calculating part 2 calculates the speed of the vehicle on the basis of the position of the white lines and the data of the dotted lines. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、周期的に配置された特定幅の不動対象に沿って移動する移動対象が、画面の中央部分に存在する、空撮画像を用いて、前記移動対象の速度を計測する速度計測装置、方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to a speed measuring device that measures the speed of a moving object using an aerial image in which a moving object that moves along a fixed object of a specific width that is periodically arranged exists in the center portion of the screen. , Methods and programs.

従来、空撮画像を用いた移動対象(例えば、車両)の速度を計測するに際し、背景が移動する空撮画像において、移動体の抽出が、背景差分に基づく手法(例えば、特許文献1参照)、動きベクトルに基づく手法(例えば、特許文献2参照)又はステレオ視に基づく手法(例えば、特許文献3参照)によって行われている。
特開2003−303397号公報 特開2001−357492号公報 特開平11−211738号公報
Conventionally, when measuring the speed of a moving object (for example, a vehicle) using an aerial image, a method for extracting a moving object in an aerial image in which the background moves is based on a background difference (for example, see Patent Document 1). , A technique based on a motion vector (for example, see Patent Document 2) or a technique based on stereo vision (for example, see Patent Document 3).
JP 2003-303397 A JP 2001-357492 A Japanese Patent Laid-Open No. 11-211738

背景差分に基づく手法では、時刻の異なる2枚の空撮画像の差分を計算し、背景が静止している場合、移動物体の領域だけが抽出されるが、背景が移動すれば、背景物体の移動も差分結果に含まれるようになる。また、動きベクトルに基づく手法では、背景が静止している場合には移動体の領域のみに動きベクトルの分布が生じるが、背景が移動すれば、背景にも動きベクトルが生じ、その結果、動きベクトルの分布の違いを調べ、背景領域と移動物体領域との分割が必要となる。さらに、ステレオ視に基づく手法では、2台のカメラの空撮画像から、空撮画像中の物体位置の対応関係に基づいて3次元情報を抽出する結果、地面(背景)と移動物体の高さの違いにより、空撮画像中の移動物体の領域を抽出するが、撮影位置が地面や移動物体から非常に離れている場合、地面と移動物体の高さの違いが見出しにくいことがある。また、2台のカメラを用いて撮影時刻を同期する必要などがあり、装置のコストが高くなる。したがって、従来の背景差分に基づく手法、動きベクトルに基づく手法及びステレオ画像に基づく手法のいずれでも、空撮画像から移動対象の抽出を正確に行うのが困難である。   In the method based on the background difference, the difference between two aerial images at different times is calculated, and when the background is stationary, only the area of the moving object is extracted. Movement is also included in the difference result. In addition, in the method based on the motion vector, when the background is stationary, the motion vector distribution is generated only in the area of the moving object. However, if the background is moved, the motion vector is also generated in the background. It is necessary to investigate the difference in vector distribution and to divide the background area and the moving object area. Furthermore, in the method based on stereo vision, three-dimensional information is extracted from the aerial images of the two cameras based on the correspondence between the object positions in the aerial images, and as a result, the height of the ground (background) and the moving object Due to the difference, the area of the moving object in the aerial image is extracted. However, when the shooting position is very far from the ground or the moving object, it may be difficult to find the difference in height between the ground and the moving object. In addition, it is necessary to synchronize the shooting time using two cameras, which increases the cost of the apparatus. Therefore, it is difficult to accurately extract a moving object from an aerial image by any of the conventional method based on background difference, the method based on a motion vector, and the method based on a stereo image.

本発明の目的は、空撮画像を用いた移動対象の速度を計測する際に、移動対象を空撮画像から正確に抽出することができる速度計測装置、方法及びプログラムを提供することである。   An object of the present invention is to provide a speed measurement device, method, and program capable of accurately extracting a moving object from an aerial image when measuring the speed of the moving object using an aerial image.

本発明による速度計測装置は、
周期的に配置された特定幅の不動対象に沿って移動する移動対象が、画面の中央部分に存在する、空撮画像を用いて、前記移動対象の速度を計測する速度計測装置であって、
前記特定幅の線を、線抽出フィルタを用いて抽出する第1抽出手段と、
前記特定幅の線分を、前記画面の水平方向に対する前記特定幅の線の角度に応じて並び替え、前記角度の中央値から前記特定幅の線分の角度範囲を設定し、前記角度範囲に収まる前記線分を前記不動対象の候補として選別する選別手段と、
モルフォロジー演算を用いて、同一直線上に並ぶ前記不動対象を互いに連結してグループ化するグループ化手段と、
グループ化された前記不動対象に挟まれた領域を移動対象領域として抽出する第2抽出手段と、
前記移動対象領域の中における前記移動対象の位置を検出する検出手段と、
前記移動対象に隣接し、前記不動対象間を分ける点線のデータを取得する取得手段と、
前記移動対象の位置及び前記点線のデータに基づいて前記移動対象の速度を計算する計算手段とを具えることを特徴とする。
The speed measuring device according to the present invention is:
A moving object that moves along an immovable object having a specific width arranged periodically is a speed measuring device that measures the speed of the moving object using an aerial image, which exists in the center portion of the screen,
First extraction means for extracting the line of the specific width using a line extraction filter;
The line segments of the specific width are rearranged according to the angle of the lines of the specific width with respect to the horizontal direction of the screen, the angle range of the line segments of the specific width is set from the median value of the angles, and the angle range A selection means for selecting the line segment to be stored as the candidate for the immovable target;
A grouping means for connecting and grouping the immovable objects arranged on the same straight line using a morphological operation;
Second extraction means for extracting a region sandwiched between the grouped immovable objects as a movement target region;
Detecting means for detecting a position of the moving object in the moving object region;
An acquisition means for acquiring dotted data adjacent to the moving object and dividing the immovable object;
And calculating means for calculating the speed of the moving object based on the position of the moving object and the dotted line data.

本発明による速度計測方法は、
周期的に配置された特定幅の不動対象に沿って移動する移動対象が、画面の中央部分に存在する、空撮画像を用いて、前記移動対象の速度を計測する速度計測方法であって、
前記特定幅の線を、線抽出フィルタを用いて抽出する第1抽出ステップと、
前記特定幅の線分を、前記画面の水平方向に対する前記特定幅の線の角度に応じて並び替え、前記角度の中央値から前記特定幅の線分の角度範囲を設定し、前記角度範囲に収まる前記線分を前記不動対象の候補として選別する選別ステップと、
モルフォロジー演算を用いて、同一直線上に並ぶ前記不動対象を互いに連結してグループ化するグループ化ステップと、
グループ化された前記不動対象に挟まれた領域を移動対象領域として抽出する第2抽出ステップと、
前記移動対象領域の中における前記移動対象の位置を検出する検出ステップと、
前記移動対象に隣接し、前記不動対象間を分ける点線のデータを取得する取得ステップと、
前記移動対象の位置及び前記点線のデータに基づいて前記移動対象の速度を計算する計算ステップとを具えることを特徴とする。
The speed measurement method according to the present invention includes:
A moving object that moves along an immovable object having a specific width that is periodically arranged is present in the center portion of the screen, and is a speed measuring method that measures the speed of the moving object using an aerial image,
A first extraction step of extracting the line having the specific width using a line extraction filter;
The line segments of the specific width are rearranged according to the angle of the lines of the specific width with respect to the horizontal direction of the screen, the angle range of the line segments of the specific width is set from the median value of the angles, and the angle range A selection step of selecting the line segments to be included as candidates for the immovable target;
A grouping step of grouping the immovable objects arranged on the same straight line together by using a morphological operation;
A second extraction step of extracting a region sandwiched between the grouped immovable objects as a movement target region;
A detecting step for detecting a position of the moving object in the moving object region;
An acquisition step of acquiring data of a dotted line adjacent to the moving object and dividing the immovable object;
And a calculation step of calculating a speed of the moving object based on the position of the moving object and the dotted line data.

本発明による速度計測プログラムは、
周期的に配置された特定幅の不動対象に沿って移動する移動対象が、画面の中央部分に存在する、空撮画像を用いて、前記移動対象の速度を計測する速度計測プログラムであって、
前記特定幅の線を、線抽出フィルタを用いて抽出する第1抽出ステップと、
前記特定幅の線分を、前記画面の水平方向に対する前記特定幅の線の角度に応じて並び替え、前記角度の中央値から前記特定幅の線分の角度範囲を設定し、前記角度範囲に収まる前記線分を前記不動対象の候補として選別する選別ステップと、
モルフォロジー演算を用いて、同一直線上に並ぶ前記不動対象を互いに連結してグループ化するグループ化ステップと、
グループ化された前記不動対象に挟まれた領域を移動対象領域として抽出する第2抽出ステップと、
前記移動対象領域の中における前記移動対象の位置を検出する検出ステップと、
前記移動対象に隣接し、前記不動対象間を分ける点線のデータを取得する取得ステップと、
前記移動対象の位置及び前記点線のデータに基づいて前記移動対象の速度を計算する計算ステップとを具えることを特徴とする。
The speed measurement program according to the present invention includes:
A moving object that moves along an immovable object having a specific width arranged periodically, is a speed measurement program that measures the speed of the moving object using an aerial image, which exists in the center portion of the screen,
A first extraction step of extracting the line having the specific width using a line extraction filter;
The line segments of the specific width are rearranged according to the angle of the lines of the specific width with respect to the horizontal direction of the screen, the angle range of the line segments of the specific width is set from the median value of the angles, and the angle range A selection step of selecting the line segments to be included as candidates for the immovable target;
A grouping step of grouping the immovable objects arranged on the same straight line together by using a morphological operation;
A second extraction step of extracting a region sandwiched between the grouped immovable objects as a movement target region;
A detecting step for detecting a position of the moving object in the moving object region;
An acquisition step of acquiring data of a dotted line adjacent to the moving object and dividing the immovable object;
And a calculation step of calculating a speed of the moving object based on the position of the moving object and the dotted line data.

本発明によれば、周期的に配置された特定幅の不動対象に沿って移動する移動対象が、画面の中央部分に存在する、空撮画像を用いて、移動対象の速度を計測するに際し、特定幅の線を、線抽出フィルタを用いて抽出し、特定幅の線分を、画面の水平方向に対する特定幅の線の角度に応じて並び替え、角度の中央値から特定幅の線分の角度範囲を設定し、角度範囲に収まる線分を不動対象の候補として選別し、モルフォロジー演算を用いて、同一直線上に並ぶ不動対象を互いに連結してグループ化し、グループ化された不動対象に挟まれた領域を移動対象領域として抽出し、移動対象領域の中における移動対象の位置を検出し、移動対象に隣接し、不動対象間を分ける点線のデータを取得し、不動対象の位置及び点線のデータに基づいて移動対象の速度を計算する。   According to the present invention, when measuring the speed of the moving object using the aerial image, the moving object moving along the fixed object of a specific width arranged periodically is present in the center portion of the screen. Lines with a specific width are extracted using a line extraction filter, and the line segments with a specific width are rearranged according to the angle of the line with the specific width with respect to the horizontal direction of the screen. Set an angle range, select line segments that fall within the angle range as candidates for immovable objects, use morphological operations to connect and group the immovable objects that are aligned on the same straight line, and sandwich them between the grouped immovable objects. The extracted area is extracted as a movement target area, the position of the movement target in the movement target area is detected, the dotted line data that is adjacent to the movement target and divides the non-moving target is obtained, and the position of the stationary target and the dotted line Move based on data To calculate the speed of the elephant.

したがって、背景差分に基づく手法、動きベクトルの手法及びステレオ視に基づく手法における移動対象の抽出の不都合を有することなく、空撮画像を用いた移動対象の速度を計測する際に、移動対象を空撮画像から正確に抽出することができる。   Therefore, when measuring the speed of a moving object using an aerial image without the inconvenience of extraction of the moving object in the method based on background difference, the method of motion vector, and the method based on stereo vision, It can be accurately extracted from the captured image.

好適には、前記第1抽出手段が、画像とガウス関数の偏導関数との畳込み演算を用いて、前記線の候補点を出力し、前記候補点を近接関係に基づいて連結して前記線とし、前記グループ化手段が、前記線分ごとに同心の長方形の変位に合わせて平行移動し、前記線分が描く図形の全てを重ね合わせ、長さがしきい値以上のものを残す。   Preferably, the first extraction means outputs a candidate point of the line by using a convolution operation of an image and a partial derivative of a Gaussian function, and connects the candidate points based on a proximity relationship, and A line is formed, and the grouping means translates in accordance with the concentric rectangular displacement for each line segment, and superimposes all the figures drawn by the line segment, leaving a length that is equal to or greater than a threshold value.

好適には、前記第2抽出手段が、前記不動対象に挟まれた領域のうちの濃度変化のある部分を前記移動対象領域の候補とし、その候補のうちの前記画面の中央部分付近のものを前記移動対象領域とし、前記検出手段が、前記移動対象領域をテンプレート照合することによって前記移動対象の位置を検出する。   Preferably, the second extraction means sets a portion having a change in density in a region sandwiched between the immovable objects as a candidate for the movement target region, and a candidate near the central portion of the screen among the candidates. The movement target area is used, and the detection unit detects the position of the movement target by collating the movement target area with a template.

好適には、前記取得手段が、前記移動対象領域に隣接する前記不動対象のうち、前記不動対象間を仕切る点線を選択し、これらの点線を前記点線のデータとして出力し、前記計算手段が、前記移動対象の位置から前記移動対象の移動量に関する前記空撮画像上の寸法を求めるとともに、前記点線のデータから前記不動対象の移動量に関する前記空撮画像上の寸法及び前記不動対象の周期に関する前記空撮画像上の寸法を求め、前記移動対象の移動量に関する前記空撮画像上の寸法、前記不動対象の移動量に関する前記空撮画像上の寸法及び前記不動対象の周期に関する前記空撮画像上の寸法を用いて前記移動対象の速度を計算する。   Preferably, the acquisition means selects a dotted line that partitions the stationary objects among the stationary objects adjacent to the movement target area, outputs the dotted lines as the dotted line data, and the calculation means includes: The dimension on the aerial image regarding the amount of movement of the moving object is obtained from the position of the moving object, and the dimension on the aerial image regarding the amount of movement of the immovable object and the period of the immovable object from the dotted line data. The dimension on the aerial image is obtained, the dimension on the aerial image regarding the movement amount of the moving object, the dimension on the aerial image regarding the movement amount of the stationary object, and the aerial image regarding the period of the stationary object. The speed of the moving object is calculated using the above dimensions.

本発明による速度計測装置、方法及びプログラムの実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。
図1は、本発明による速度計測装置の実施の形態を示す図である。この速度計測装置は、航空機に搭載したカメラを用いて、道路上の白線に沿って移動する車両が画面の中央部分に存在する空撮画像を取得し、取得した空撮画像に基づいて車両の速度を計測するものであり、特徴抽出部1と、速度計算部2とを具える。
DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Embodiments of a speed measuring device, method, and program according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing an embodiment of a speed measuring device according to the present invention. This speed measurement device uses a camera mounted on an aircraft to acquire an aerial image in which a vehicle moving along a white line on a road exists in the center of the screen, and based on the acquired aerial image, It measures speed, and includes a feature extraction unit 1 and a speed calculation unit 2.

フレームごとに存在する(図1では、k−1番目のフレーム及びk番目のフレームのみを示す。)特徴抽出部1は、後に説明するように、追跡車両の代表点及び追跡車両に隣接する白線(点線)データを特徴抽出するものであり、白線検出部11と、車両領域位置検出部12と、白線選択及び点線データ取得部13とを有する。   The feature extraction unit 1 exists for each frame (in FIG. 1, only the (k−1) -th frame and the k-th frame are shown). As will be described later, the feature extraction unit 1 represents a representative point of the tracking vehicle and a white line adjacent to the tracking vehicle. (Dotted line) Data is extracted, and includes a white line detection unit 11, a vehicle region position detection unit 12, and a white line selection and dotted line data acquisition unit 13.

図2は、本発明による速度計測装置の実施の形態の動作のフローチャートである。このフローチャートは、静止画像ごとに行われる処理動作を示すものであり、先ず、白線検出部11において、特定幅の線を、線抽出フィルタを用いて抽出する。線抽出フィルタでは、画像とガウス関数の偏導関数との畳込み演算などを用いて、線の候補点を出力し、候補点を近接関係に基づいて連結し、前記線とする。これらは、連結した候補点のデータ列で出力されるため、さらに後段の演算で線分に近似する。   FIG. 2 is a flowchart of the operation of the embodiment of the speed measuring device according to the present invention. This flowchart shows the processing operation performed for each still image. First, the white line detection unit 11 extracts a line having a specific width by using a line extraction filter. In the line extraction filter, a candidate point of a line is output by using a convolution operation between an image and a partial derivative of a Gaussian function, and the candidate points are connected based on the proximity relation to form the line. Since these are output as a data string of connected candidate points, they are approximated to a line segment in the subsequent calculation.

次いで、白線検出部11において、角度に基づく線分選別を行う。画像中の比較的長い線分には、道路白線が多い。長い線分を、画面の水平方向に対する角度で並び替え、角度の中央値から道路白線の角度範囲を設定する。設定された角度に収まる線分は、白線の候補として選別される。   Next, the white line detection unit 11 performs line segment selection based on the angle. A relatively long line segment in the image has many road white lines. Sort the long line segments by the angle with respect to the horizontal direction of the screen, and set the angle range of the road white line from the median angle. Line segments that fall within the set angle are selected as white line candidates.

次いで、白線を、モルフォロジー演算を用いてグループ化し、道路白線領域の抽出を行う。具体的には、図3に示すように、モルフォロジー演算の一種であるミンコフスキー和演算を用いる。先ず、線分ごとに同心の長方形の変位に合わせて平行移動し(図3A)、線分が描く図形を得る。描いた図形の全てを重ね合わせ、長さがしきい値以上のものを残す。これによって、直線状に並ぶ点線の描く領域は、互いに連結して一つの長い直線を囲む領域となる(図3B)。この領域を道路白線領域として抽出する。   Next, white lines are grouped using a morphological operation, and road white line regions are extracted. Specifically, as shown in FIG. 3, a Minkowski sum operation, which is a kind of morphological operation, is used. First, each line segment is translated in accordance with a concentric rectangular displacement (FIG. 3A) to obtain a figure drawn by the line segment. All the drawn figures are overlapped, leaving the one whose length is more than the threshold value. As a result, the areas drawn by the dotted lines arranged in a straight line are connected to each other to surround one long straight line (FIG. 3B). This area is extracted as a road white line area.

次いで、車両領域位置検出部12において、白線領域に挟まれた部分を車線領域として抽出し、車線領域から濃度変化のある部分を車両領域として抽出する。図4において、長方形領域をAとし、白線領域をB1〜B6とした場合、(A∩B1)∪(A∩B2)∪(A∩B3)∪(A∩B4)∪(A∩B5)∪(A∩B6)である領域X(したがって、領域Xは、領域A内の領域B1〜B4に相当する。)を求め、領域Xの凸閉包である領域Y(したがって、領域Yは、長方形領域Aのうちの平行四辺形の道路領域に相当する。)を求め、領域Yから領域Xを引いたものを車線領域として抽出する(したがって、車線領域は、平行四辺形の道路領域から白線領域B1〜B6を除外したものとなる。)。   Next, the vehicle region position detection unit 12 extracts a portion sandwiched between the white line regions as a lane region, and extracts a portion having a density change from the lane region as a vehicle region. In FIG. 4, when the rectangular area is A and the white line areas are B1 to B6, (A∩B1) ∪ (A∩B2) ∪ (A∩B3) ∪ (A∩B4) ∪ (A∩B5) ∪ A region X that is (A∩B6) (therefore, the region X corresponds to the regions B1 to B4 in the region A) is obtained, and the region Y that is the convex hull of the region X (therefore, the region Y is a rectangular region) (Corresponding to a parallelogram road area in A), and the area Y minus the area X is extracted as a lane area (the lane area is therefore a white line area B1 from the parallelogram road area). ~ B6 is excluded).

車線領域が抽出されると、図5に示すように、車線領域において平均値からの差分絶対値を求め、2値化する。その後、モルフォロジー演算の一つである円による膨張(dilation)を行ってから凸閉包し、横長の領域を排除するために長さによる選別を行い、濃度変化のある部分を、車両領域の候補とする。候補のうち、画像中心に近いものを車両領域とする。   When the lane region is extracted, as shown in FIG. 5, the absolute value of the difference from the average value is obtained in the lane region and binarized. After that, dilation with a circle that is one of the morphological operations is performed, and then convex closure is performed.Selection by length is performed in order to eliminate a horizontally long region, and a portion having a change in density is regarded as a candidate vehicle region. To do. Of the candidates, the one close to the center of the image is set as the vehicle area.

次いで、車両領域位置検出部12において、車両位置の追跡処理を行う。車両位置の追跡処理は、図6に示すように、前画像で設定されたテンプレートの照合処理と、車両位置の検出処理と、次画像で使用するテンプレートの設定とから成る。   Next, the vehicle region position detection unit 12 performs vehicle position tracking processing. As shown in FIG. 6, the vehicle position tracking process includes a template matching process set in the previous image, a vehicle position detection process, and a template setting used in the next image.

車両位置の追跡処理をするに際し、車両領域の中で、濃度変化の大きい部位(車両位置)にテンプレートを設定し、フレーム間照合により車両位置を追跡する。2フレーム目以降の車両位置(前フレーム照合結果を引き継ぐだけでは追跡が破綻する場合があり、フレームごとに車両位置を置き直している。)は、照合位置近傍と車両領域とが重なる領域から探す。なお、重なりがない場合、画面中央に近い領域を選択し、その中から同様の手順で車両位置を定める。   When the vehicle position tracking process is performed, a template is set in a region (vehicle position) where the density change is large in the vehicle region, and the vehicle position is tracked by inter-frame matching. Search for the vehicle position in the second and subsequent frames (the tracking may fail just by taking over the previous frame comparison result, and the vehicle position is repositioned for each frame) from the area where the vicinity of the verification position and the vehicle area overlap. . If there is no overlap, an area close to the center of the screen is selected, and the vehicle position is determined in the same procedure.

図7は、車両位置の検出処理動作のフローチャートである。この場合、対象となる領域が設定され、メディアンフィルタ処理することによって、激しい濃度変化(ノイズ)を除去し、中央値を求める。その後、最大値フィルタ及び最小値フィルタを用いて、中央値に対する最大値及び最小値を求め、フィルタサイズ内の最大値と最小値との差分を求める。最大値と最小値の差が著しく大きく、低濃度領域と高濃度領域を共に含む位置を、テンプレート中心位置として選択する。後に説明する速度計算では、この位置を車両位置として取り扱う。   FIG. 7 is a flowchart of the vehicle position detection processing operation. In this case, a target region is set, and a median filter process is performed to remove a severe density change (noise) and obtain a median value. Thereafter, the maximum value and the minimum value with respect to the median value are obtained using the maximum value filter and the minimum value filter, and the difference between the maximum value and the minimum value within the filter size is obtained. A position where the difference between the maximum value and the minimum value is remarkably large and includes both the low density area and the high density area is selected as the template center position. In the speed calculation described later, this position is handled as the vehicle position.

次いで、白線選択及び点線データ取得部13において、近傍白線データの取得(白線選択・点線データ抽出処理)を行う。この場合、車両領域に隣接する白線のうち、車線間を仕切る点線状のものを選択し、点線データを出力する。点線データは、線ごとに線分端点で区切られる区間長データ列である。画面端からの情報については、図8に示すように、開始点から1点目までの長さを最初に挿入する。   Next, the white line selection and dotted line data acquisition unit 13 acquires neighboring white line data (white line selection / dot line data extraction process). In this case, among the white lines adjacent to the vehicle area, a dotted line-shaped one that divides the lanes is selected, and dotted line data is output. The dotted line data is a section length data string delimited by line segment end points for each line. For information from the screen edge, as shown in FIG. 8, the length from the start point to the first point is inserted first.

次いで、速度計算部2において走行速度計算処理を行う。走行速度は、車両位置座標及び白線データに基づいて2フレーム分から計算され、走行速度計算処理は、図9に示すように、周期の評価関数サンプル取得と、白線周期の推定と、移動量の評価関数サンプル取得と、白線移動量の推定と、走行速度の計算とから成る。   Next, a traveling speed calculation process is performed in the speed calculator 2. The traveling speed is calculated from two frames based on the vehicle position coordinates and the white line data, and the traveling speed calculation processing includes, as shown in FIG. 9, the evaluation function sample acquisition of the period, the estimation of the white line period, and the evaluation of the movement amount. It consists of function sample acquisition, white line movement estimation, and travel speed calculation.

図6に示すテンプレート照合に基づく車両位置から車両移動量(画像寸法)が求められる。後に説明する移動相関を用いた計算方法を用いることによって、白線の点線データから白線(背景)の移動量(画像寸法)及び白線の基準長(周期)が求められる。これら車両移動量、白線の移動量及び白線の基準長に基づいて、フレーム間の車両速度を計算する。   The vehicle movement amount (image size) is obtained from the vehicle position based on the template matching shown in FIG. By using the calculation method using the movement correlation described later, the movement amount (image size) of the white line (background) and the reference length (cycle) of the white line are obtained from the dotted line data of the white line. The vehicle speed between frames is calculated based on the vehicle movement amount, the white line movement amount, and the white line reference length.

Nフレーム間の平均速度Vは、   The average speed V between N frames is

Figure 2007156897
によって求められる。このときの車両の移動量は、期間の最初の位置及び最後の位置で計算可能であり、1/Nに平均化される。なお、
Figure 2007156897
を画像上の白線の移動速度とし、
Figure 2007156897
を、画像上の車両(代表点)の移動速度とし、
Figure 2007156897
を、画像上の車両(代表点)の位置(期間の最初n=0)とし、
Figure 2007156897
を、画像上の車両(代表点)の位置(期間の最後n=N)とする。
Figure 2007156897
Sought by. The moving amount of the vehicle at this time can be calculated at the first position and the last position of the period, and is averaged to 1 / N. In addition,
Figure 2007156897
Is the moving speed of the white line on the image,
Figure 2007156897
Is the moving speed of the vehicle (representative point) on the image,
Figure 2007156897
Is the position of the vehicle (representative point) on the image (first n = 0 in the period)
Figure 2007156897
Is the position of the vehicle (representative point) on the image (n = N at the end of the period).

また、画像から読み取る際に、画像上の寸法から実寸法に換算する情報(基準長)が必要となる。高速道路で片側2〜3車線ある場合、車線間を区切る白線は点線であり、白線と間隙を合わせた周期を推定している。   Further, when reading from an image, information (reference length) for converting the dimension on the image into the actual dimension is required. When there are 2 to 3 lanes on one side of the highway, the white line separating the lanes is a dotted line, and the period of the white line and the gap is estimated.

ここで、移動量・基準長計算の簡略化について説明する。白線の点線データは、それ自体では周期分の移動パターンに相関性があり、フレーム間では移動量分の移動パターンに相関性がある。本実施の形態によれば、図10に示すように、線分端点に関して、移動距離列の固定距離列に対する最近傍点間距離の総和を評価し、評価値が極小(最小)となる移動量を点線の周期(フレーム間移動量)として求める。   Here, the simplification of the movement amount / reference length calculation will be described. The dotted line data of the white line itself has a correlation with the movement pattern for the period, and there is a correlation with the movement pattern for the movement amount between frames. According to the present embodiment, as shown in FIG. 10, with respect to the line segment end point, the sum of the distances between the nearest points with respect to the fixed distance row of the movement distance row is evaluated, and the movement amount at which the evaluation value is minimized (minimum). It is obtained as a dotted line cycle (interframe movement amount).

また、最近傍点までの距離を関数化しており、点対の組合せ試行を省略している。さらに、白線端点数だけの最近傍点距離の総和で評価しており、移動相関を計算するよりも低計算量である。   In addition, the distance to the nearest point is converted into a function, and the point pair combination trial is omitted. Furthermore, the evaluation is based on the sum of the distances of the nearest neighbor points corresponding to the number of white line end points, and the amount of calculation is lower than that of calculating the movement correlation.

次に、周期(基準長)の距離総和関数について説明する。図10の関数f(x)が距離の総和であり、線分一部分の欠落・断線に対して誤差の影響が減少する。同様の効果から、複数白線の結果を重畳した利用(フレーム間、平行線等)も考えられる。また、周期では極小値が生じており、周期(基準長)推定は、単周期の推定だけでなく、倍周期の推定も考えられる。   Next, the distance sum function of the period (reference length) will be described. The function f (x) in FIG. 10 is the sum of the distances, and the influence of the error is reduced with respect to missing / disconnected part of the line segment. From the same effect, use of overlapping the results of a plurality of white lines (between frames, parallel lines, etc.) is also conceivable. In addition, a minimum value occurs in the period, and the period (reference length) estimation can be performed not only for a single period but also for a double period.

次に、移動量の距離総和関数について説明する。フレーム間では、移動した分を戻したときに距離の総和が最小になる。例えば、画像左端部での移動量vに対し、ほぼ元に戻した地点での関数値が最小となる。それに対して、後フレームにおいて新しい白線が画面内に現れる状況では、移動量vと現れた白線長との和だけ戻したときに、関数値が最小になる。   Next, the distance sum function of the movement amount will be described. Between frames, the total distance is minimized when the amount of movement is returned. For example, with respect to the movement amount v at the left end portion of the image, the function value at the point where the position is almost restored is minimized. On the other hand, in a situation where a new white line appears in the screen in the subsequent frame, the function value is minimized when the sum of the movement amount v and the appearing white line length is returned.

本実施の形態によれば、白線抽出によって道路領域を特定することにより、路面と異なる濃度分布の領域候補を抽出し、近接する領域候補を統合することによって車両領域を抽出するので、背景差分に基づく手法、動きベクトルの手法及びステレオ視に基づく手法における移動対象の抽出の不都合を有することなく、空撮画像を用いた移動対象の速度を計測する際に、移動対象を空撮画像から正確に抽出することができる。また、照明の時間変動に伴う背景の濃度変化についても、各時刻で各車線の路面濃度を調べるので、背景の濃度変化の影響が及ぼされない。   According to the present embodiment, by specifying a road area by extracting a white line, an area candidate having a density distribution different from the road surface is extracted, and a vehicle area is extracted by integrating adjacent area candidates. When measuring the speed of a moving object using an aerial image without the inconvenience of moving object extraction in the method based on motion, the method of motion vector and the method based on stereo vision, Can be extracted. In addition, regarding the background density change due to the time variation of the illumination, since the road surface density of each lane is examined at each time, the influence of the background density change is not exerted.

本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、幾多の変更及び変形が可能である。
例えば、上記実施の形態において、車両が道路上の白線に沿って移動する場合について説明したが、不動対象を白線以外のものとすることができるとともに、移動対象を車両以外のものとすることができる。
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and many changes and modifications can be made.
For example, in the above embodiment, the case where the vehicle moves along the white line on the road has been described. However, the immovable object may be other than the white line, and the moving object may be other than the vehicle. it can.

本発明による速度計測装置の実施の形態を示す図である。It is a figure showing an embodiment of a speed measuring device by the present invention. 本発明による速度計測装置の実施の形態の動作のフローチャートである。It is a flowchart of operation | movement of embodiment of the speed measuring device by this invention. 白線のグループ化を説明するための図である。It is a figure for demonstrating grouping of a white line. 車線領域の抽出を説明するための図である。It is a figure for demonstrating extraction of a lane area. 車両領域の抽出動作のフローチャートである。It is a flowchart of extraction operation of a vehicle area. 車両位置の追跡処理動作のフローチャートである。It is a flowchart of the tracking processing operation | movement of a vehicle position. 車両位置の検出処理動作のフローチャートである。4 is a flowchart of a vehicle position detection processing operation. 近傍白線データの取得を説明するための図である。It is a figure for demonstrating acquisition of neighboring white line data. 走行速度計算処理動作のフローチャートである。It is a flowchart of driving speed calculation processing operation. 移動量・基準長計算の簡略化を説明するための図である。It is a figure for demonstrating simplification of movement amount and reference | standard length calculation.

符号の説明Explanation of symbols

1 特徴抽出部
2 速度計算部
11 白線検出部
12 車両領域位置検出部
13 白線選択及び点線データ取得部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Feature extraction part 2 Speed calculation part 11 White line detection part 12 Vehicle area position detection part 13 White line selection and dotted line data acquisition part

Claims (9)

周期的に配置された特定幅の不動対象に沿って移動する移動対象が、画面の中央部分に存在する、空撮画像を用いて、前記移動対象の速度を計測する速度計測装置であって、
前記特定幅の線を、線抽出フィルタを用いて抽出する第1抽出手段と、
前記特定幅の線分を、前記画面の水平方向に対する前記特定幅の線の角度に応じて並び替え、前記角度の中央値から前記特定幅の線分の角度範囲を設定し、前記角度範囲に収まる前記線分を前記不動対象の候補として選別する選別手段と、
モルフォロジー演算を用いて、同一直線上に並ぶ前記不動対象を互いに連結してグループ化するグループ化手段と、
グループ化された前記不動対象に挟まれた領域を移動対象領域として抽出する第2抽出手段と、
前記移動対象領域の中における前記移動対象の位置を検出する検出手段と、
前記移動対象に隣接し、前記不動対象間を分ける点線のデータを取得する取得手段と、
前記移動対象の位置及び前記点線のデータに基づいて前記移動対象の速度を計算する計算手段とを具えることを特徴とする速度計測装置。
A moving object that moves along an immovable object having a specific width arranged periodically is a speed measuring device that measures the speed of the moving object using an aerial image, which exists in the center portion of the screen,
First extraction means for extracting the line of the specific width using a line extraction filter;
The line segments of the specific width are rearranged according to the angle of the lines of the specific width with respect to the horizontal direction of the screen, the angle range of the line segments of the specific width is set from the median value of the angles, and the angle range A selection means for selecting the line segment to be stored as the candidate for the immovable target;
A grouping means for connecting and grouping the immovable objects arranged on the same straight line using a morphological operation;
Second extraction means for extracting a region sandwiched between the grouped immovable objects as a movement target region;
Detecting means for detecting a position of the moving object in the moving object region;
An acquisition means for acquiring dotted data adjacent to the moving object and dividing the immovable object;
A speed measuring apparatus comprising: a calculating means for calculating a speed of the moving object based on the position of the moving object and the dotted line data.
前記第1抽出手段が、画像とガウス関数の偏導関数との畳込み演算を用いて、前記線の候補点を出力し、前記候補点を近接関係に基づいて連結し、前記線とすることを特徴とする請求項1記載の速度計測装置。   The first extraction means outputs a candidate point of the line by using a convolution operation of an image and a partial derivative of a Gaussian function, and connects the candidate points based on a proximity relation to form the line. The speed measuring device according to claim 1, wherein: 前記グループ化手段が、前記線分ごとに同心の長方形の変位に合わせて平行移動し、前記線分が描く図形の全てを重ね合わせ、長さがしきい値以上のものを残すことを特徴とする請求項1記載の速度計測装置。   The grouping means translates in accordance with the displacement of a concentric rectangle for each line segment, superimposes all the figures drawn by the line segment, and leaves a length equal to or greater than a threshold value. Item 2. The speed measuring device according to Item 1. 前記第2抽出手段が、前記不動対象に挟まれた領域のうちの濃度変化のある部分を前記移動対象領域の候補とし、その候補のうちの前記画面の中央部分付近のものを前記移動対象領域とすることを特徴とする請求項1記載の速度計測装置。   The second extraction means sets a portion having a density change in a region sandwiched between the immovable objects as a candidate for the movement target region, and a candidate near the central portion of the screen among the candidates is the movement target region. The speed measuring device according to claim 1, wherein: 前記検出手段が、前記移動対象領域をテンプレート照合することによって前記移動対象の位置を検出することを特徴とする請求項1記載の速度計測装置。   The speed measuring apparatus according to claim 1, wherein the detecting unit detects the position of the moving target by performing template matching on the moving target area. 前記取得手段が、前記移動対象領域に隣接する前記不動対象のうち、前記不動対象間を仕切る点線を選択し、これらの点線を前記点線のデータとして出力することを特徴とする請求項1記載の速度計測装置。   The said acquisition means selects the dotted line which divides between the said stationary objects among the said stationary objects adjacent to the said movement object area | region, These these dotted lines are output as the data of the said dotted line. Speed measuring device. 前記計算手段が、前記移動対象の位置から前記移動対象の移動量に関する前記空撮画像上の寸法を求めるとともに、前記点線のデータから前記不動対象の移動量に関する前記空撮画像上の寸法及び前記不動対象の周期に関する前記空撮画像上の寸法を求め、前記移動対象の移動量に関する前記空撮画像上の寸法、前記不動対象の移動量に関する前記空撮画像上の寸法及び前記不動対象の周期に関する前記空撮画像上の寸法を用いて前記移動対象の速度を計算することを特徴とする請求項1記載の速度計測装置。   The calculation means obtains the dimension on the aerial image regarding the movement amount of the movement target from the position of the movement target, and the dimension on the aerial image regarding the movement amount of the stationary object from the dotted line data and The dimension on the aerial image regarding the period of the stationary object is obtained, the dimension on the aerial image regarding the amount of movement of the moving object, the dimension on the aerial image regarding the amount of movement of the stationary object, and the period of the stationary object. The speed measuring apparatus according to claim 1, wherein the speed of the moving object is calculated using a dimension on the aerial image regarding the moving object. 周期的に配置された特定幅の不動対象に沿って移動する移動対象が、画面の中央部分に存在する、空撮画像を用いて、前記移動対象の速度を計測する速度計測方法であって、
前記特定幅の線を、線抽出フィルタを用いて抽出する第1抽出ステップと、
前記特定幅の線分を、前記画面の水平方向に対する前記特定幅の線の角度に応じて並び替え、前記角度の中央値から前記特定幅の線分の角度範囲を設定し、前記角度範囲に収まる前記線分を前記不動対象の候補として選別する選別ステップと、
モルフォロジー演算を用いて、同一直線上に並ぶ前記不動対象を互いに連結してグループ化するグループ化ステップと、
グループ化された前記不動対象に挟まれた領域を移動対象領域として抽出する第2抽出ステップと、
前記移動対象領域の中における前記移動対象の位置を検出する検出ステップと、
前記移動対象に隣接し、前記不動対象間を分ける点線のデータを取得する取得ステップと、
前記移動対象の位置及び前記点線のデータに基づいて前記移動対象の速度を計算する計算ステップとを具えることを特徴とする速度計測方法。
A moving object that moves along an immovable object having a specific width that is periodically arranged is present in the center portion of the screen, and is a speed measuring method that measures the speed of the moving object using an aerial image,
A first extraction step of extracting the line having the specific width using a line extraction filter;
The line segments of the specific width are rearranged according to the angle of the lines of the specific width with respect to the horizontal direction of the screen, the angle range of the line segments of the specific width is set from the median value of the angles, and the angle range A selection step of selecting the line segments to be included as candidates for the immovable target;
A grouping step of grouping the immovable objects arranged on the same straight line together by using a morphological operation;
A second extraction step of extracting a region sandwiched between the grouped immovable objects as a movement target region;
A detecting step for detecting a position of the moving object in the moving object region;
An acquisition step of acquiring data of a dotted line adjacent to the moving object and dividing the immovable object;
A speed measurement method comprising: a calculation step of calculating a speed of the moving object based on the position of the moving object and the dotted line data.
周期的に配置された特定幅の不動対象に沿って移動する移動対象が、画面の中央部分に存在する、空撮画像を用いて、前記移動対象の速度を計測する速度計測プログラムであって、
前記特定幅の線を、線抽出フィルタを用いて抽出する第1抽出ステップと、
前記特定幅の線分を、前記画面の水平方向に対する前記特定幅の線の角度に応じて並び替え、前記角度の中央値から前記特定幅の線分の角度範囲を設定し、前記角度範囲に収まる前記線分を前記不動対象の候補として選別する選別ステップと、
モルフォロジー演算を用いて、同一直線上に並ぶ前記不動対象を互いに連結してグループ化するグループ化ステップと、
グループ化された前記不動対象に挟まれた領域を移動対象領域として抽出する第2抽出ステップと、
前記移動対象領域の中における前記移動対象の位置を検出する検出ステップと、
前記移動対象に隣接し、前記不動対象間を分ける点線のデータを取得する取得ステップと、
前記移動対象の位置及び前記点線のデータに基づいて前記移動対象の速度を計算する計算ステップとを具えることを特徴とする速度計測プログラム。
A moving object that moves along an immovable object having a specific width arranged periodically, is a speed measurement program that measures the speed of the moving object using an aerial image, which exists in the center portion of the screen,
A first extraction step of extracting the line having the specific width using a line extraction filter;
The line segments of the specific width are rearranged according to the angle of the lines of the specific width with respect to the horizontal direction of the screen, the angle range of the line segments of the specific width is set from the median value of the angles, and the angle range A selection step of selecting the line segments to be included as candidates for the immovable target;
A grouping step of grouping the immovable objects arranged on the same straight line together by using a morphological operation;
A second extraction step of extracting a region sandwiched between the grouped immovable objects as a movement target region;
A detecting step for detecting a position of the moving object in the moving object region;
An acquisition step of acquiring data of a dotted line adjacent to the moving object and dividing the immovable object;
A speed measurement program comprising: a calculation step of calculating a speed of the moving object based on the position of the moving object and the dotted line data.
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