JP2007164565A - 感応制御用車両感知システムおよび装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両等の存在を正確に検出する。信号制御機が適切なタイミングで感応制御が可能となるよう高精度な感応制御信号を生成する。
【解決手段】停止線近傍の領域を含む画像データを周期的に取得する撮像手段と、画像データに含まれる計測対象の移動を検知して車両等の存在を検出するデータ処理手段と、データ処理手段が検出した前記車両等の存在に対応して感応信号を出力する出力手段とを含む感応制御用車両感知システムであって、前記データ処理手段は、前記計測対象の移動方向と予め記憶された車両進行方向とに基づいて、車両等の存在を検出する。
【選択図】 図３

Description

本発明は、信号交差点における感応式信号制御に用いる感応制御用車両感知システムおよび装置に関する。

従来、感応式の信号制御方法（以下、「感応制御」と称する。）には、指定された流入車線を走行する車両若しくは二輪車（以下、これを「車両等」と称する。）の存在を検知して信号灯器を赤から青に切り変える制御方法（以下、これを「リコール感応制御」と称する。）や右折車線に存在する車両等を検知して信号灯器の右折矢表示を延長する機能、あるいは車両等が存在しないときは右折矢表示を短縮する機能を持つ制御方法（以下、これを「右折感応制御」と称する。）等、種々の方法が知られている。これら感応式の信号制御方法に用いられるセンサとして超音波式車両感知器が利用されてきた。
また、本明細書では、リコール感応制御や右折感応制御の対象となる領域に存在する車両等を検知したことを示す信号を「感応信号」と称することとし、感応信号を生成するための領域を「感応領域」と称することとする。

超音波式車両感知器は停止線付近の車線直上に車両検知部を設置する。車両検知部から道路面に向けて超音波を送信し、路面あるいは該当車線を通過する車両等の検出対象（以下、単に「検出対象」と称する。）に当たって反射される超音波を受信する。超音波の送信から受信までの時間を計測することにより検出対象の存在を検知する。

一方、車両等の検出には画像式車両感知器も使用されている。画像式車両感知器は路側にカメラを設置して道路を撮影する。撮影された画像において、道路面の車線幅と車線方向の任意の距離で定まる矩形領域（以下、これを「計測領域」と称する。）を検出対象の計測範囲とする。この計測領域を含んだ画像を、カメラから一定時刻毎に周期的に取得する。取得された現在時刻の画像に対して予め設定された計測領域内の複数の画素（サンプル点）を抽出し、サンプル点の輝度を決定する。

サンプル点の輝度からなる現在時刻の画像データと、予めメモリに記憶させている比較用の計測領域の画像データ（以下、「背景画像データ」と称する。）を比較し、画像データから検出対象を抽出する。さらに抽出した検出対象の特徴量として二値化したエッジ部分を抽出する。この二値化したエッジ部分を基に検出対象の車両先頭（以下、「車頭」と称する。）位置と車幅を推定する。さらに、車幅に対応付けられた車長情報から車両等が存在する領域（以下、単に「存在領域」と称する。）を推定する。この存在領域に対して現在の時刻より一周期前の時刻に取得された画像データを基に決定された車頭位置及び存在領域と、現在の時刻取得された画像データを基に決定された車頭位置及び存在領域との対応づけを時系列的に行って車両等の追跡をすることにより車両等の検知と交通流の計測を行う。対応づけは、一般に画像処理により抽出された特徴量（例えば、エッジ）のパターン・マッチングにより行われる。

また、前記の画像式車両感知器を感応制御に利用することも行われている。画像式車両感知器のカメラから取得された画像の計測領域に検出対象が存在している場合は検出対象の存在を検知できるので、この検出対象の存在を検知したことを示す信号（以下、「存在検知信号」と称する。）をそのまま感応信号として利用することが行われている。

特開平５−３０７６９５号公報

しかし、超音波式車両感知器は車両検知部の検知領域が１．２ｍ程度と狭いため、検出対象の走行位置が検知領域から外れる、あるいは信号待ちの際に車両検知部からの送信波が車両等と車両等の間の路面に当たるなどした時に検出漏れを生じるという問題があった。さらに、送信波の応答時間だけで車両等の存在を判定するので、検出対象の進行方向の如何によらず検知するという問題があった。車両検知部を２ヘッド設置して方向を判別させることは可能だが、走行する車線の真上に車両検知部を設置する必要があるため、路側の柱から長いアームを取付け、ここに車両検知部を設置する必要がある。設置場所によっては工事が困難であり、設置後の街の景観を損ねるという問題もあった。

また、従来の画像式車両感知器を感応制御に利用した場合は、検知した存在検知信号をそのまま感応信号として利用していた。そのため、例えば、計測領域内の検出対象の進行方向の如何によらず追跡を行うため、計測領域内を歩行者が横断するような場合は歩行者を計測対象と誤って感知してしまうという問題があった。

本発明の目的は、このような従来方式及び装置の問題点に鑑み、正確な感応制御を行う上で必要な、車両等の存在を正確に検出できる感応制御用車両感知システムおよび装置を提供することにある。
本発明の他の目的は、信号制御機が適切なタイミングで感応制御できるよう高精度な感応信号を生成する感応制御用車両感知システムおよび装置を提供することにある。

前記の課題を解決するため、停止線近傍の領域を含む画像データを周期的に取得する撮像手段と、画像データに含まれる計測対象の移動を検知して車両等の存在を検出するデータ処理手段と、データ処理手段が検出した車両等の存在に対応して感応信号を出力する出力手段とを含む感応制御用車両感知システムであって、前記のデータ処理手段は、計測対象の移動方向と予め記憶された車両進行方向とに基づいて、車両等の存在を検出する（請求項１）。

これにより、予め記憶された車両進行方向以外の方向に移動している対象物を車両等と誤感知することを防止できる。

さらにデータ処理手段は、計測対象の移動方向と前記車両進行方向が一致した場合に計測対象を車両等であると判定する車両判定手段をさらに備える（請求項２）。

これにより計測領域内に横断する歩行者が含まれるような場合、歩行者の移動する方向と車両等が移動する方向が異なるので歩行者を誤って車両等と判断することが無くなり車両等の存在をより正確に検出することができる。

さらに車両判定手段は、計測対象の移動方向と車両進行方向との一致回数を求め、一致回数が閾値以上の場合に計測対象を車両等であると判定する（請求項３）。

これにより、計測対象の移動方向が時間的に変動して移動方向が一時的に車両進行方向と一致した場合でも計測対象を車両等とは判断しないため車両等の存在をより正確に検出することができる。

さらに請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の感応制御用車両感知システムを一つの筺体内に収納した感応制御用車両感知装置を提供する（請求項４）。

これにより、請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の感応制御用車両感知システムを一つの筺体内に収納することにより、設置の容易な感応制御用車両感知装置を実現できる。

本発明によれば、感応制御を正確に動作させる上で必要な車両等の存在を正確に検出し、正確な感応信号を生成することができる。正確な感応信号を信号制御機に伝達できるので最適な感応制御を行うことができる。

図１は、右折感応制御用に設置されたズーム式カメラ一体型画像式車両感知器１の設置概念図を示す。交差点流出部の信号灯器の上部付近にズーム式カメラ２を内蔵した画像式車両感知器が備えられている。ズーム式カメラ２はその視野が交差点流入部の停止線１５を含む流入車線を見渡すように設置される。ズーム式カメラ２より入力された映像に対して、感応信号を生成するための感応領域１３は、停止線１５から３０ｍの矩形領域として設定される。

図２は、リコール感応制御用に設置されたズーム式カメラ一体型画像式車両感知器１の設置概念図を示す。図１同様、交差点流出部の信号灯器の上部付近に一体型画像式車両感知器１が設置されている。ズーム式カメラ２の視野は交差点流入部の停止線１５を含む流入車線を見渡すように設置される。ズーム式カメラ２より入力された映像において、感応領域１３は、停止線１５から１０ｍ以上の矩形領域として設定される。

前記感応領域１３の設定は、保守用コンソール１４を一体型画像式車両感知器１に接続してカメラの俯角を調整した後、内蔵されたズームレンズ３の制御パラメータの設定値を変更することによって、画像処理上必要な空間的解像度を確保しつつ、交差点流入部の停止線１５から感応制御に必要十分な範囲の矩形領域が設定される。感応領域１３は、保守用コンソール１４に接続されるマウスなどのポインティング・デバイスを用いて矩形領域として設定される。また感応領域１３の設定時に、予め車線の境界と車線毎の車両等の進行方向を設定しておく。

保守用コンソール１４を用いれば、交差点の規模やズーム式カメラ一体型画像式車両感知器の設置高さや位置などの条件が異なっていてもズームレンズ３の設定値を調整することにより、容易に感応制御に必要十分な感応領域１３を設定できる視野を確保できる。

さらに保守用コンソール１４を使用して感応制御に必要十分な感応領域１３の位置や大きさを設定できる。このため従来は、感応制御を行うタイミングに遅れまたはズレが生じる場合に対応できるよう、信号制御機側で最小補償青時間という補正用の時間を設けて感応制御を行うタイミングを補正していたが、その必要が無くなる。

さらに保守用コンソール１４を使用して非画像処理領域を設定できる。非画像処理領域として設定した領域は画像処理対象外と判断させるため、非画像処理領域内は以下で説明する画像処理を行わない。

非画像処理領域を設定することにより、例えば、感応領域を含む領域内に夜間警告灯などの明るさ変動を生じる物体が存在する場合でもこの物体を障害物として除去できる。さらにカメラの設置後に例えば、道路標識などが新たに設置され感応領域を含む領域内に存在する場合にも、画像処理上の障害物としてこれを回避するように設定できる。

図３は、ズーム式カメラ一体型画像式車両感知器１内のブロック図である。制御部４本体は、保守用コンソールを接続する保守用コンソールＩ／Ｆ３と、ズーム式カメラ２から取得される画像信号を入力する画像入力部５と車両検出部６、車両追跡部７、存在検知部８、感応信号出力指示部９、背景画像更新部１０と記憶部１６からなる。記憶部１６には画像入力部５で処理された画像データ、保守用コンソール１５から入力された設定値、車両検出部６、車両追跡部７、存在検知部８、感応信号出力指示部９、背景画像更新部１０で処理されたデータが記憶される。

ズーム式カメラ一体型画像式車両感知器１はさらに感応信号出力指示部９より生成される感応信号の出力指示に基づいて感応信号を信号制御機に出力するための出力部１１を有している。この他電源部１２も有している。

制御部４の行う処理の概要を説明する。図４に制御部４で行われる処理のフローチャートを示す。図４のＳ１からＳ９に至る処理は周期的に行われる。記憶部１６には、予め初期化時に異なる時刻の複数の画像データをもとに車両等の存在しない背景画像データが記憶されているものとする。

画像入力部５で、ズーム式カメラ２から取得された画像の感応領域１３を道路の横断方向にＭ個のサンプル点、車両等の進行方向に沿ってＮ個のサンプル点から決定されるＭ×Ｎ個の座標データに変換し、各座標データと対応する輝度値をサンプル点画像（以下これを入力画像と称することとする）として記憶部１６に記憶する（ステップＳ１）。サンプル点の間隔は、画像処理上必要となる空間分解能を保持しつつ、処理を高速に行うように決定する。また、サンプル点は道路面上で等間隔となるように配置する。

車両検出部６において、ステップＳ１で得られた画像に対して、例えば特開平５−３０７６９５号公報に開示された二値化処理を行う。つまり、カメラで道路を撮影し、その映像情報に基づいて複数のサンプル点の輝度を決定し、各サンプル点の輝度情報に基づく空間微分処理を行って微分信号の所定の閾値により二値化し、エッジ部分の抽出を行う（ステップＳ２）。次に、予め記憶部１６に保存されている背景画像（車両のいない背景だけの画像）との差分（以下、背景差分と称することとする）を求める（ステップＳ３）。ステップＳ２より求めた二値化画像に対して、後述する方法により車両等の先頭位置を確定し、車両等の存在領域を計測或いは推定する処理を行う（ステップＳ４）。

図５にステップＳ４の存在領域を推定する処理の詳細をフローチャートに示す。まず、感応領域１３内の背景画像の平均輝度値を指標として、処理している時期が昼であるのか夜であるのかの判定を行う（ステップＳ４１）。ステップＳ２で得られた画像データから、検出対象の車幅を計測する。具体的には、ステップＳ４１で昼間と判定された場合は車幅の計測は例えば、特開平５−３０７６９５号公報に開示された方法を用いて行う。図７に車幅の計測方法の概念を示す。以下の説明で用いる「水平方向」および「垂直方向」は図７に定義するように画像面内においての方向をいうものとする。ステップＳ２で求めた二値化画像に対して車両等の車幅に相当するマスクを掛けて画像に対して水平なエッジ部分を含む線分を抽出する。さらに抽出した水平エッジ部分を含む線分の水平方向の幅を測定する。測定された水平エッジ部分を含む線分の水平方向の幅の中で最大のもの（図７のＡの長さ）を車幅とする（ステップＳ４２）。前記の測定された水平エッジ部分はマスクに対して一定以上の長さがあればよく、水平エッジ部分が途中で途切れている箇所があっても良いものとする。

次に車頭の位置を決定する。決定の方法については例えば、特開平５−３０７６９５号公報に開示された方法で車頭の位置を決定する。つまり、ステップＳ２で二値化処理された結果、車両等のエッジ部分及びノイズの部分だけ背景（「符号０」とする）と違った信号（「符号１」とする）が得られる。そこで車両等の車幅に相当するマスクを掛ける。マスク内の「符号１」の個数がある閾値を上回った場合、マスク内の「符号１」の分布の重心を車頭候補点の位置とする。この結果、車頭候補点が複数存在する場合がある。

車頭候補点が複数存在する場合に対処するために、車両検出部６は車頭候補点を順に調べて行き、ほぼ一台の車両が存在する領域に車頭候補点がｎ個存在したとする。まず最初（ｎ＝１）の車頭候補点を車頭有効点として登録する。次に、ｎ＝２以降の車頭候補点に対して車両の進行方向に近い点を新たに車頭有効点とする。そして、車頭有効点とならなかった車頭候補点を削除する（ステップＳ４３）。

昼間は車体が見えるのでステップＳ２で二値化処理された二値化データにおいて画素が繋がっている領域を一塊としてこの領域にラベル付けを行う（ラベリング処理と称することとする）。ラベリング処理した領域について、検出された車頭位置から車両の走行方向の長さを計測して見掛けの車長を算出する（ステップＳ４４）。

ステップＳ４４で得られた見掛けの車長とステップＳ４２で得られた車幅より存在領域を推定する（ステップＳ４７）。ステップＳ４３で得られた車頭位置と、ステップＳ４７で得られた存在領域の組に対してＩＤ番号を付与する。このＩＤ番号を付与した存在領域を車両等の候補として記憶部１６に記憶し登録を行う（ステップＳ４８）。

ステップＳ４１で夜間と判定された場合も、前述のステップＳ４２の処理を行い、車両等の車幅に相当するマスクを掛けて画像に対して水平なエッジ部分を含む線分を抽出する。さらに抽出した水平エッジ部分を含む線分の水平方向の幅を測定する。測定された水平エッジ部分を含む線分の水平方向の幅の中で最大のもの（図７のＢの長さ）を車幅とみなす。計測した車幅によって車両等であるか否かを判定する。前述のマスクは普通車用、大型車及び二輪車用が備えられており二輪車のようにヘッドライトが１つの場合であっても、車幅を誤りなく計測することができる。

車頭位置はステップＳ４３と同じ処理によって求める。その後、ステップＳ４２で得られた車幅を閾値判別して車種の判別が行われる（ステップＳ４５）。夜間における車幅と車種の対応は一例を言えば、小型車の場合は車幅が２ｍ未満、大型車の場合が２ｍ以上となる（二輪車の場合は車幅が０．６ｍ以下となる）。
夜間は車体が見えないため、ステップＳ４２で得られた車幅で車種を大小に判別した後、ステップＳ４５の判別結果に応じて、記憶部１６には予め記憶されている車両等の長さを選定する（ステップＳ４６）。ステップＳ４２で得られた車幅とステップＳ４６で得られた車両等の長さより車両等の存在領域を決定する（ステップＳ４７）。ステップＳ４８の処理が終了すると、図４のステップＳ５の処理に移る。

ここで再び図４に戻って説明する。
車両追跡部７で、ステップＳ４で得られたデータに基づいて、記憶部１６に記憶されている現在の時刻より一周期前の時刻において決定された車頭位置及び存在領域と現在の時刻における車頭位置及び存在領域とをテンプレートマッチング等のマッチング方法を用いて対応づけを行う。テンプレートマッチングは、一周期前の時刻において決定された車頭位置の近傍の一定範囲の画像領域を設定し現在の時刻の画像との一致度を計算する。次に車頭位置の近傍の一定範囲の画像領域を車両の進行方向に走査して順次現在の時刻の画像との一致度を計算する。この結果、最も一致度の高い位置で対応づけを行う。対応づけ手法には、画像の差の絶対値の総和、あるいは正規化相関などの手法がある。画像の対応づけを行うための検索範囲は一周期前までの、後述するステップＳ５に示す車両等の追跡処理の結果をもとに決定する。

次に車両追跡部７では、車両等が感応領域に進入してから現在の時刻までに追跡された一周期毎の移動距離を累積して総移動距離を求める。この車頭位置の総移動距離を車両等が感応領域に進入してから現在の時刻までに追跡された一周期毎の周期を累積して算出した総周期の値で除して速度を算出する。この速度を利用することで個々の車両等の検索範囲を決定し追跡を行う（ステップＳ６）。

さらに車両追跡部７では、ステップＳ５の処理で求めた、移動ベクトルの方向（つまり、感応領域１３に進入した車両等の進行方向）が、保守用コンソールＩ／Ｆ３より入力されて記憶部１６に記録された車両等の追跡結果から得られる移動ベクトルの軌跡の向きが進行方向と一致しているかが判定される（ステップＳ６）。ステップＳ６における判定は進行方向の一致度、すなわち移動ベクトルの軌跡の向きが進行方向か反対方向かという条件と、さらに移動ベクトルの軌跡の長さが車長方向に一定長さ（例えば２ｍ）以上であるという条件で判定される。ステップＳ６の判定条件を満たした場合、正常に追跡できたとしてこの対象を検出対象と判定する（ステップＳ７）。

ステップＳ６からステップＳ７に示す処理により、感応対象物以外の誤感知を防止することができる。即ち、感応領域１３内に横断歩道を横断する歩行者や二輪車等が含まれていてもこれらの移動ベクトルの方向は車両等の進行方向と一致しないため、これらを誤って検出することを防止することができる。

存在検知部８では、感応領域１３内で正しく追跡処理されている全ての検出対象の位置とステップＳ４で得られる存在領域をもとに、感応領域１３内での車両等の存在の有無を判定する。ステップＳ７に示す車両等認定の過程で、感応領域１３内の全ての車両等の車頭位置及び存在領域を特定できるので、存在検知部８では、感応領域１３と車両等存在領域との重なりによって感応信号のＯＮ／ＯＦＦを判定する（ステップＳ８）。次に感応信号出力指示部９はステップＳ８の判定結果に応じた感応信号の出力指示を行い、出力部１１は感応信号出力指示部９の出力指示に応じて感応信号を出力する（ステップＳ９）。

さらにステップＳ９において、車両追跡部７では、ステップＳ５の処理で求められた車両等の速度がゼロの場合、検出対象が停止していると判定して、このときの停止継続時間を計測して保持する。

図６にステップＳ８からステップＳ９までの処理の詳細をフローチャートに示す。ステップＳ８では、感知領域１３内に存在する車両等の走行（停止及び駐車を含む）状態の判定を行い、その状態に応じた感応信号の生成と背景画像の更新処理を順次行なう。

図６において、存在検知部８では個々の車両等の存在領域と感応領域１３との重なり状態を判定して（ステップＳ８０１）、感応領域１３内に存在する車両等の総数Ｎを求める（ステップＳ８０２）。感応領域１３内に車両等が１台もいない場合（ステップＳ８０３でＮＯの場合）は、感応信号出力指示部９は感応信号の出力指示をしない（例えば出力指示フラグをＯＦＦにセットする）（ステップＳ８２３）、さらに、ステップＳ８２４において背景画像を更新する。背景画像の更新方法の詳細については後述する。

存在検知部８では、ステップＳ８０３において、感応領域１３内に存在するＮ台の車両等について各車両等が停止しているか（ステップＳ８０５）が判定される。ステップＳ８０５の処理において各車両等が停止しているならば、停止継続時間を計測する（ステップＳ８０６）。次に停止継続時間が予め設定してある閾値と比較し（ステップＳ８０７）、これを超えていれば駐車していると判断し駐車車両等が存在することを示すフラグ（「駐車フラグ」と称することとする）をＯＮにする（ステップＳ８０８）。ステップＳ８０６で計測した停止継続時間が閾値未満であれば停車していると判断し停車車両等が存在することを示すフラグ（「停車フラグ」と称することとする）をＯＮにする（ステップＳ８０９）。車両等が移動している場合は車両等が移動していることを示すフラグ（「移動車両フラグ」と称することとする）をＯＮにする（ステップＳ８１０）。

感応領域１３内に存在するＮ台の車両等についてステップＳ８０５からステップＳ８１２の一連の処理が実行される。なお、ステップＳ８０５の比較処理の前に、予め移動車両フラグ、停車フラグ、および駐車フラグをＯＦＦに初期化しておく。尚、ステップＳ８０８、Ｓ８０９、Ｓ８１０の処理においては移動車両フラグ、停車フラグ、および駐車フラグの代わりに移動している車両等の台数を計数する移動車両カウンタ、停車している車両等の台数を計数する停車カウンタ、および駐車している車両等の台数を計数する駐車カウンタを備えても良い。

ステップＳ８１１の処理において感応領域１３内に存在するＮ台の車両等について、感応領域１３内に移動車等、停止車等、駐車等の各々の存在がわかる。これをもとにして３種類の車両等の存在有り／無しの２種類の組み合わせをそれぞれ求めると表１に示すものになる。表１中の「図６の該当ステップ」は図６に示すステップの記号、番号を表している。

表１のＮｏ．８は、車両がいない状態であるので、ステップＳ８０３でＮＯの場合にあたり、ステップＳ８２３、ステップＳ８２４の処理つまり感応信号出力指示部９は感応信号の出力指示をせず（例えば出力指示フラグをＯＦＦにセットする）、出力部１１は感応信号の出力を行わない（例えば感応信号＝ＯＦＦとする）。さらに背景画像更新部１０で、背景画像の中で車両等の存在領域に対応する領域の更新が行われる。表１のＮｏ．７は、駐車等も停止車等もなく、車両等が移動している場合にあたり、ステップＳ８２１、ステップＳ８２２の処理つまり感応信号出力指示部９で感応信号の出力指示を行い（例えば出力指示フラグをＯＮにセットする）、出力部１１は感応信号の出力を行う（例えば感応信号＝ＯＮとする）。さらに背景画像更新部１０で背景画像の中で車両等の存在領域を含む背景画像の更新が行われる。表１のＮｏ．４は、駐車等があるが、その他の車両等がいない場合にあたり、ステップＳ８１７，Ｓ８１８に示す処理つまり感応信号出力指示部９で感応信号の出力指示を中止する（例えば出力指示フラグをＯＦＦに変更する）。この場合出力部１１は感応信号の出力を中止する（例えば感応信号＝ＯＦＦとする）。

さらに背景画像更新部１０では背景画像の中で車両等の存在領域の更新を行わない。理由は、感応信号のＯＮが一定時間以上継続した場合、信号制御機は感知器異常と判断して、その後の感応制御を実行しなくなるからである。表１のその他の場合は、駐車等があってもなくても、その他の車両等が存在するのでステップＳ８１９，Ｓ８２０に示す処理つまり感応信号出力指示部９で感応信号の出力を指示し（例えば出力指示フラグをＯＮにセットする）、出力部１１は感応信号の出力を行う（例えば感応信号＝ＯＮとする）。さらに背景画像更新部１０は背景画像の中で車両等の存在領域の更新を行わない。

車両等が駐車した状態で、新たに感応領域１３内に車両等が進入してきた場合は、Ｎｏ．３に該当し、ステップＳ８１９，Ｓ８２０に示す処理つまり感応信号出力指示部９で感応信号の出力指示を行う（例えば出力指示フラグをＯＮに変更する）。出力部１１では感応信号の出力を再び行う（例えば感応信号＝ＯＮとする）。さらに背景画像更新部１０では背景画像の中で車両等の存在領域の更新行わない。

また、車両等が路側に停止したため、感応領域１３に進入する車両等が反対車線をまたいで走行するような場合でも、図４においてステップＳ６からステップＳ９の処理で車両追跡部７が求めた移動ベクトルの方向が、保守用コンソールＩ／Ｆ３を経由して設定された進行方向と閾値以上一致していると判定されれば表１のＮｏ．５に該当するので、感応信号出力指示部９は再び感応信号の出力指示を行い、出力部１１は感応信号の出力を行う。この時、停止車両等がいるので、背景画像更新部１０においては車両等の存在領域の更新は行われない（Ｓ８２０）。

背景画像更新部１０では背景画像の更新を行うが、一般に、道路面との輝度差から車体を抽出する背景差分の処理では日照の時間的変化に適応するため、背景画像を時間経過とともに更新する必要がある。背景画像更新部１０では、車両等がいない場合（Ｓ８２４）や、車両等が走行している状態（Ｓ８２２）では、下記の指数平滑方式を用いて背景画像の更新を行う。

指数平滑方式とは、感応領域１３を含んだ画像をカメラから一定時刻毎に周期的に取得される画像に対して以下の式で示す演算を施す方式である。
（今の周期の背景画像）＝（１−α）×（現在より一周期前時刻の背景画像）＋α×（現在の時刻の入力画像） （０＜α＜１）

車両等が駐車した場合は、背景画像には車両に隠されて見えない領域が生じる。この状態で背景画像を更新することは好ましくない。そこで、背景画像更新部１０では駐車等を検出した時、つまりステップＳ５で車両追跡部７が求めた車両等の速度がゼロの場合で、停止が継続している時間が閾値以上である時は、検出された車両等の存在領域においては背景画像の更新を中断し、車両等が再び発進した時、即ち、ステップＳ５で車両追跡部７が求めた車両等の速度＞０の場合に、該当する存在領域の背景画像の更新を再開する。この場合の車両等の存在領域における背景画像の更新ではステップＳ４２およびステップＳ４５で計測した車幅と、ステップＳ４４で計測した車長の計測誤差を考慮して、ステップＳ４８で求められた車両等の存在領域を含む所定の領域に対するものであっても良い。

本発明におけるズーム式カメラ一体型画像式車両感知器１は、本発明の一実施形態である。本発明の実施においてはカメラと制御部が別々に分離された装置であってもよい。

以上に開示された実施の形態および実施例は全ての点で例示であって制限的なものではないと考慮されるべきである。本発明の範囲は、以上の実施の形態および実施例ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての修正や変形を含むものと意図される。

右折感応制御用に設置されたズーム式カメラ一体型画像式車両感知器１の設置概念図 リコール感応制御用に設置されたズーム式カメラ一体型画像式車両感知器１の設置概念図 ズーム式カメラ一体型画像式車両感知器１内の制御部のブロック図 制御部４で行われる処理のフローチャート 車両等の存在領域を推定する処理のフローチャート 車両等駐車判定、感応信号判定及び背景画像更新処理のフローチャート 車幅の計測方法の概念を示す図

符号の説明

１ ズーム式カメラ一体型画像式車両感知器
２ ズーム式カメラ
３ 保守用コンソールＩ／Ｆ
４ 制御部
５ 画像入力部
６ 車両検出部
７ 車両追跡部
８ 存在検知部
９ 感応信号出力指示部
１０ 背景画像生成・更新部
１１ 出力部
１２ 電源部
１３ 感応領域
１４ 保守用コンソール
１５ 停止線

Claims (4)

1. 停止線近傍の領域を含む画像データを周期的に取得する撮像手段と、
   前記画像データに含まれる計測対象の移動を検知して車両等の存在を検出するデータ処理手段と、
   前記データ処理手段が検出した前記車両等の存在に対応して感応信号を出力する出力手段とを含む感応制御用車両感知システムであって、
   前記データ処理手段は、
   前記計測対象の移動方向と予め記憶された車両進行方向とに基づいて、車両等の存在を検出すること
   を特徴とする感応制御用車両感知システム。
2. 前記データ処理手段は、
   前記計測対象の移動方向と前記車両進行方向が一致した場合に前記計測対象を前記車両等であると判定する車両判定手段をさらに備えること
   を特徴とする請求項１に記載の感応制御用車両感知システム。
3. 前記車両判定手段は、
   前記計測対象の移動方向と前記車両進行方向との一致回数を求め、
   前記一致回数が閾値以上の場合に前記計測対象を前記車両等であると判定すること
   を特徴とする請求項２に記載の感応制御用車両感知システム。
4. 請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の感応制御用車両感知システムを一つの筺体内に収納したこと
   を特徴とする感応制御用車両感知装置。

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