JP2010044502A - 交通監視装置及び交通監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】カメラの状態を監視管理することにより、画像処理の性能を低下させることなく交通状況を安定して自動監視することができる。
【解決手段】カメラ１１は、道路上を撮影可能な位置に設置される。カメラ情報記録装置１２は、カメラ１１の状態を判別するための基準となる基準画像を予め格納する。カメラ監視装置１４は、カメラ１１によって撮影された監視画像及びカメラ情報記録装置１２に格納されている基準画像を比較し、当該監視画像及び基準画像間の輝度差を算出することによって差分画像を取得する。カメラ監視装置１４は、取得された差分画像に基づいて、カメラ１１の状態を判別する。カメラ管理装置１５は、カメラ監視装置１４によって判別されたカメラ１１の状態に基づいて、当該カメラ１１を管理する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、交通状況を監視する交通監視装置及び交通監視方法に関する。

現在、例えば交差点のような交通量が多い場所、またはカーブのような前方の見通しが悪い場所において、カメラを路上に設置し、当該カメラによって撮影された映像をモニタに表示することにより、渋滞または停止車両等の交通状況を監視員が監視（確認）する交通監視装置（交通監視システム）の導入が開始されている。この交通監視装置においては、路上の落下物等による危険の有無を監視することも可能である。

また、交通監視装置において、画像処理によりカメラによって撮影された映像から交通状況を自動で検出する画像処理装置を備えることで、交通状況の自動監視が行われる場合もある。

このように、交通状況を自動で検出する画像処理においては、一定時間前の画像（背景画像）と監視時の画像（監視画像）とを比較することで得られる輝度の差分情報（差分画像）に基づいて、当該差分が大きい領域を車両として検出する方法が多く用いられている。

また、予め算出していた画像座標をカメラからの絶対距離（実際の距離）に変換するための変換テーブルを使用することで、車両検出後に、当該検出された領域の画像座標を絶対距離に変換することができる。これにより、検出された車両の位置（領域）または速度を求めることで交通状況が判別される。

上記したような技術に関連して、車両検知を実施する道路が２車線道路（片側１車線道路）であっても、対向車線の車両の影等に影響されずに、走行車両を正確に検知することが可能な技術が開示されている（例えば、特許文献１を参照）。
特開２００４−１８５５３７号広報

上記したような交通監視は２４時間体制で行なわれるため、交通監視装置において用いられるカメラは常時動作することになる。このため、交通監視装置において用いられるカメラの使用頻度は高く、また、上記したように当該カメラは路上のような屋外に設置されていることから当該カメラの使用環境が良いとは言えない。

このような状況においては、交通監視装置において用いられるカメラの劣化、故障または設置位置のずれ等の発生が考えられる。

これらのことがカメラに発生した場合、例えば当該カメラによって撮影される映像の明るさが変化する、つまり、カメラから出力される映像が変化する。

上記したように交通監視装置においては、画像処理によりカメラによって撮影される映像から交通状況を自動検知するため、当該カメラから出力される映像が変化することは画像処理の結果に影響を及ぼし、最終的に交通状況の自動検知の正確性が損なわれる。

画像処理の結果への影響としては、例えば映像の明るさが変化した場合には、車両検出のために行っている一定時間前の画像と監視時の画像の比較の際に、画像比較で得られる輝度差分の値のレンジが変化する。予め定められている値（一定閾値）以上の差分の領域を車両として検出する場合においては、この輝度差分の値のレンジの変化により車両領域の差分が一定閾値以上にならないために車両の未検出が発生、または、車両領域以外の差分が一定閾値以上になり車両の誤検出が発生する可能性がある。

また、交通監視装置において用いられるカメラは設置場所が屋外であることから、当該カメラのレンズに付着物が付着する場合がある。この場合には、画像比較においてレンズに付着した付着物が車両として誤検出される可能性がある。

更に、カメラの設置位置が変化した場合には、上記した画像座標をカメラからの絶対距離に変換する変換テーブルは当該設置位置の変化前の画像座標を絶対距離に変換するためのものであるため、当該変換テーブルを使用して設置位置の変化後の画像座標を絶対距離に変換すると実際の絶対距離とは異なる場合がある。このため、交通状況の自動検知において例えば車両の未検出または誤検出の原因となる可能性がある。

上記したように、カメラの劣化、故障または設置位置ずれ等は、画像処理の性能を低下させる原因となる。

そこで、本発明の目的は、カメラの状態を監視管理することにより、画像処理の性能を低下させることなく交通状況を安定して自動監視することが可能な交通監視装置及び交通監視方法を提供することにある。

本発明の１つの態様によれば、道路上の交通状況を監視する交通監視装置が提供される。この交通監視装置は、前記道路上を撮影可能な位置に設置されたカメラと、前記カメラの状態を判別するための基準となる基準画像を予め格納する格納手段と、前記カメラによって撮影された監視画像及び前記格納手段に格納されている基準画像を比較し、当該監視画像及び基準画像間の輝度差を算出することによって差分画像を取得する取得手段と、前記取得された差分画像に基づいて、前記カメラの状態を判別するカメラ状態判別手段と、前記判別されたカメラの状態に基づいて、当該カメラを管理する管理手段とを具備する交通監視装置が提供される。

本発明によれば、カメラの状態を監視管理することにより、画像処理の性能を低下させることなく交通状況を安定して自動監視することが可能となる。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

図１は、本実施形態に係る交通監視装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、交通監視装置１０は、カメラ１１、カメラ情報記録装置１２、交通状況判別装置１３、カメラ監視装置１４、カメラ管理装置１５及びモニタ１６を備える。

図１に示す交通監視装置１０は、例えば交差点のような交通量が多い場所等における交通状況、例えば渋滞または停止車両の有無等を監視する。また、交通監視装置１０は、道路上の落下物等による危険の有無を監視する。

カメラ１１は、交通監視装置１０によって交通状況が監視される道路を撮影可能な位置、例えば路上に設置される。カメラ１１は、道路及び当該道路上の車両等を撮影する。

カメラ情報記録装置１２には、道路上の交通状況を判別するために用いられる背景画像が予め記録（格納）される。また、カメラ情報記録装置１２には、カメラ１１の状態を判別するための基準となる基準画像が予め記録（格納）される。

この背景画像及び基準画像は、例えば一定時間前にカメラ１１によって撮影された複数の画像（映像）を用いて作成される。背景画像及び基準画像は、同一座標における複数の画像の輝度を、当該輝度の高低によりソートし、当該ソート順位が中間の輝度を出力するメディアン処理を画素毎に実行することにより作成される。また、背景画像及び基準画像は、例えば通行車両または落下物等を含まない画像である。

また、カメラ情報記録装置１２には、カメラ１１によって撮影される画像における座標（画像座標）を、当該カメラ１１からの絶対距離（実際の距離）に変換するために用いられる変換テーブルが記録される。

交通状況判別装置１２は、カメラ１１によって撮影された画像（映像）及びカメラ情報記録装置１２に記録されている背景画像に基づいて、道路上の交通状況、例えば渋滞、停止車両または落下物の有無等を判別する。交通状況判別装置１２は、画像処理により判別処理を実行する。

交通状況判別装置１２は、カメラ情報記録装置１２に記録されている背景画像及びカメラ１１によって撮影された画像（以下、監視画像と表記）を比較し、画像間の輝度差を算出した差分画像を取得する。差分画像は、例えば比較された背景画像及び監視画像において異なる箇所のみを含む画像である。

交通状況判別装置１２は、カメラ１１によって撮影された監視画像において、取得された差分画像の値（輝度差）が予め定められている閾値以上の領域を抽出する。この抽出された領域が例えば車両領域として認知される。これにより、交通状況判別装置１２は、道路上の交通状況を判別する。

カメラ監視装置１４は、カメラ１１によって撮影された監視画像及びカメラ情報記録装置１２に記録されている基準画像を比較する。カメラ監視装置１４は、比較された結果に基づいて、監視画像及び基準画像間の輝度差を算出することによって差分画像を取得する。

カメラ監視装置１４は、取得された差分画像に基づいて、カメラ１１の状態を判別する。カメラ監視装置１４は、カメラ１１の状態として、例えばカメラ１１の設置位置が変化しているか、画像の明るさが変化しているか、またはカメラ１１のレンズに付着物が付着しているか等を判別する。

カメラ管理装置１５は、カメラ監視装置１４によって判別されたカメラ１１の状態に基づいて、当該カメラ１１を管理する。このカメラ管理装置１５の処理の詳細については後述する。

モニタ１６は、カメラ１１によって撮影された監視画像（映像）を表示する。このモニタ１６に表示された監視画像は、例えば監視員が確認することができる。

モニタ１６は、交通状況判別装置１３による交通状況の判別結果を表示する。また、モニタ１６は、カメラ監視装置１４によって判別されたカメラの状態を表示する。これにより、監視員は、交通状況及びカメラの状態を認識することができる。

次に、図２のフローチャートを参照して、図１に示す交通監視装置１０に備えられる交通状況判別装置１３の処理手順について説明する。

まず、交通状況判別装置１３は、カメラ１１によって撮影された監視画像を取得する（ステップＳ１）。また、交通状況判別装置１３は、カメラ情報記録装置１２に記録されている背景画像を取得する。

次に、交通状況判別装置１３は、取得された監視画像及び背景画像を比較する処理（画像間比較処理）を実行する（ステップＳ２）。これにより、交通状況判別装置１３は、監視画像及び背景画像の画像間の輝度差を算出した差分画像を取得する（求める）。

交通状況判別装置１３は、取得された差分画像の値（輝度差）が予め定められた閾値（任意の閾値）以上の領域を抽出する処理（２値化処理）を実行する（ステップＳ３）。

交通状況判別装置１３は、抽出された領域に対して膨張処理または縮小処理を施す。これにより、交通状況判別装置１３は、抽出された領域の形を整える処理（領域整形処理）を実行する（ステップＳ４）。

交通状況判別装置１３では、上記したように抽出された領域が例えば車両領域として認知される。つまり、交通状況判別装置１３においては、抽出された領域に基づいて道路上の交通状況が判別される。

交通状況判別装置１３は、カメラ情報記録装置１２に記録されている変換テーブルを用いて、車両領域の画像座標をカメラからの絶対距離に変換する。これにより、交通状況判別装置１３は、車両の位置を計測する処理（車両位置計測処理）を実行する（ステップＳ５）。

次に、交通状況判別装置１３は、計測された時系列の車両位置と、その時間間隔から車両速度を計測する処理（車両速度計測処理）を実行する（ステップＳ６）。

交通状況判別装置１３は、計測された車両（領域）の位置、車両速度及び抽出された領域が道路に対して占める割合に基づいて、例えば渋滞、停止車両または落下物の有無のような交通状況を判別する処理（交通状況判別処理）を実行する（ステップＳ７）。

次に、図３のフローチャートを参照して、図１に示すカメラ監視装置１４及びカメラ管理装置１５の処理手順について説明する。この処理は、例えば予め定められた時間（一定時間）毎に実行される。なお、交通状況判別装置１３によって例えば渋滞等の交通状況が判別された際に実行される構成であってもよい。

カメラ監視装置１４及びカメラ管理装置１５は、上述したように交通監視（交通状況判別処理）を常時安定して提供できるように作用するものである。

そのために、カメラ監視装置１４は、カメラ１１によって撮影された監視画像に基づいて当該カメラ１１の状態を監視する。カメラ管理装置１５は、カメラ１１の状態に応じてカメラ１１及び交通状況判別装置１３を調整管理すると共に、適時、カメラ１１を管理するための情報（管理情報）を補正または更新する。

まず、カメラ監視装置１４は、カメラ１１によって撮影された監視画像及びカメラ情報記録装置１２に記録されている基準画像を取得する（ステップＳ１１）。

カメラ監視装置１４は、取得された監視画像及び基準画像を比較する（ステップＳ１２）。

カメラ監視装置１４は、監視画像及び基準画像の比較により、当該監視画像及び基準画像間の輝度差を算出することによって差分画像を取得する（ステップＳ１３）。

カメラ監視装置１４は、取得された差分画像に基づいて、カメラ１１の状態を判別する（ステップＳ１４）。具体的には、カメラ監視装置１４は、カメラ１１の状態として、当該カメラ１１の設置位置が変化しているか、カメラ１１によって撮影された監視画像の明るさが変化しているか、またはカメラ１１のレンズに付着物が付着しているかを判別する。

カメラ管理装置１５は、カメラ監視装置１４によって判別されたカメラ１１の状態に基づいて、当該カメラ１１の状態に応じた処理（管理処理）を実行する（ステップＳ１５）。

以下、カメラ監視装置１４によってカメラ１１の設置位置が変化していると判別された場合、カメラ１１によって撮影された監視画像の明るさが変化していると判別された場合、カメラ１１のレンズに付着物が付着していると判別された場合のカメラ管理装置１５の処理（動作）について説明する。

まず、図４のフローチャートを参照して、カメラ１１の設置位置が変化しているとカメラ監視装置１４によって判別された場合のカメラ管理装置１５の処理手順について説明する。この処理は、カメラ１１を固定するための冶具のネジの緩みまたは衝撃により、カメラ１１の角度、向きまたは高さがずれた場合に対応するためのカメラ１１の監視管理に関するものである。

上記したように、カメラ監視装置１４によってカメラ１１の設置位置（取付条件）が変化していると判別されたものとする（ステップＳ２１）。

ここで、図５を参照して、カメラ１１の設置位置が変化していると判別される場合について説明する。

図５には、監視画像の一例として監視画像１０１及び監視画像１０２が示されている。また、図５には、基準画像の一例として基準画像１０３が示されている。

図５に示す監視画像１０１は、カメラ１１の設置位置（カメラ１１の角度等）が基準画像１０３を撮影したときから変化していない場合の監視画像の一例である。一方、監視画像１０２は、カメラ１１の設置位置が基準画像１０３を撮影したときから変化している場合の監視画像の一例である。なお、図５に示すように、この場合の監視画像１０１、１０２及び基準画像１０３は、例えば車両等が含まれない（撮影されていない）画像である。

ここで、監視画像１０１及び基準画像１０３を比較した場合について説明する。この場合、監視画像１０１及び基準画像１０３は同様な画像であるため、基準画像１０３に対して監視画像１０１に撮影されている信号機、標識または道路等の位置が一致する。つまり、監視画像１０１及び基準画像１０３の画像間に輝度差は発生しない。換言すれば、監視が贈位１０１及び基準画像１０３の画像間における差分画像の値（輝度の総和等）は、小さくなる。このため、カメラ１１の設置位置は変化していないと判別される。

一方、監視画像１０２及び基準画像１０３を比較した場合について説明する。この場合、基準画像１０３に対して監視画像１０２に撮影された信号機、標識または道路等の位置が異なるために画像間に輝度差が発生し、当該画像間における差分画像の値は大きくなる。したがって、任意の閾値により差分画像の値を評価し、当該差分画像の値が閾値以上の場合には、カメラ１１の設置位置が変化していると判定される。なお、差分画像の値が閾値以上でない場合には、カメラ１１の設置位置が変化していないと判定される。

なお、ここでは監視画像と基準画像の輝度差を用いてカメラ１１の設置位置の変化を判別する方法を説明したが、例えば輝度の相関を利用した画像間の類似性を評価することによってカメラ１１の設置位置の変化を判別する方法であっても構わない。

再び図４に戻ると、上記したようにカメラ１１の設置位置が変化していると判別された場合、カメラ管理装置１５は、監視画像及び基準画像の位置合わせ処理を実行する（ステップＳ２２）。

これにより、カメラ管理装置１５は、カメラ１１の設置位置の変化量を算出する（ステップＳ２３）。

上記したステップＳ２２及びステップＳ２３においては、図６に示すように、基準画像１０２及び監視画像１０３において画像間位置合わせ処理を実行することにより、カメラ１１の設置位置の変化量１０５を算出する。

なお、図６においては、平行移動の２次元の画像間位置合わせ処理を図示しているが、例えば回転または画像の縦横の縮尺を変更してカメラのパンチルトに対応した方法を用いることで位置合わせの信頼性を向上させることができる。

カメラ管理装置１５は、カメラ情報記録装置１２に記録されている変換テーブルを、算出されたカメラ１１の設置位置の変化量に基づいて補正（更新）する（ステップＳ２４）。

また、カメラ管理装置１５は、変化量を算出する際に用いられた監視画像を基準画像及び背景画像としてカメラ情報記録装置１２に記録（格納）する。つまり、カメラ管理装置１５は、カメラ情報記録装置１２に記録されている基準画像及び背景画像を更新する。

以上により、カメラ１１の設置位置が変化していると判別された場合には、当該変化後のカメラ１１の設置位置を基準とする変換テーブル及び基準画像（背景画像）に補正（更新）される。つまり、この処理以降においては、補正された変換テーブル及び背景画像に基づいて交通状況判別装置１３による交通状況判別処理が実行される。

次に、図７のフローチャートを参照して、カメラ１１によって撮影された監視画像の明るさが変化しているとカメラ監視装置１４によって判別された場合のカメラ管理装置１５の処理手順について説明する。この処理は、カメラ１１の例えば経年劣化または故障により、カメラ１１によって撮影される画像の明るさが変化した場合に対応するための監視管理に関するものである。

上記したように、カメラ監視装置１４によってカメラ１１（によって撮影された監視映像）の明るさが変化していると判別されたものとする（ステップＳ３１）。

ここで、図８を参照して、カメラ１１の明るさが変化していると判別される場合について説明する。

図８には、監視画像の一例として監視画像２０１及び監視画像２０２が示されている。また、図８には、基準画像の一例として基準画像２０３が示されている。

図８に示す監視画像２０１は、カメラ１１の明るさが基準画像１０３を撮影したときから変化していない場合の監視画像の一例である。一方、監視画像２０２は、カメラ１１の明るさが基準画像２０３を撮影したときから変化している場合の監視画像の一例である。

ここで、監視画像２０１及び基準画像２０３を比較した場合について説明する。この場合、監視画像２０１及び基準画像２０３は同様な画像であるため、基準画像２０３に対して監視画像２０１に撮影されている信号機、標識または道路等の明るさは同一である。つまり、監視画像２０１及び基準画像２０３の画像間に輝度差は発生しない。換言すれば、監視画像２０１及び基準画像２０３の画像間における差分画像の値（輝度の総和等）は、小さくなる。このため、カメラ１１の明るさは変化していないと判別される。

一方、監視画像２０２及び基準画像２０３を比較した場合について説明する。この場合、基準画像２０３に対して監視画像２０２に撮影された信号機、標識または道路等の明るさが異なるために画像間に輝度差が発生し、当該画像間における差分画像の値は大きくなる。したがって、任意の閾値により差分画像の値を評価し、当該差分画像の値が閾値以上の場合には、カメラ１１の明るさが変化していると判定される。なお、差分画像の値が閾値以上でない場合には、カメラ１１の明るさが変化していないと判定される。

再び図７に戻ると、上記したようにカメラ１１の明るさが変化していると判別された場合、カメラ管理装置１５は、カメラ監視装置１４において算出された差分画像の値（輝度差）に基づいて、カメラ１１のゲインを調整する（ステップＳ３２）。これにより、カメラ１１によって撮影される監視画像の明るさが、基準画像と同様になるように調整される。

ここでは、カメラ１１のゲインを調整するものとして説明したが、例えば交通状況判別装置１３に対して、上記したカメラ１１の監視画像と背景画像とを比較した差分画像から領域を抽出する２値化処理（前述した図２に示すステップＳ３の処理）の閾値を調整する構成であっても構わない。

次に、図９のフローチャートを参照して、カメラ１１のレンズに付着物が付着しているとカメラ監視装置１４によって判別された場合のカメラ管理装置１５の処理手順について説明する。この処理は、カメラ１１のレンズに付着物が付着した場合に対応するための監視管理に関するものである。

上記したように、カメラ監視装置１４によってカメラ１１のレンズに付着物が付着していると判別されたものとする（ステップＳ４１）。

ここで、図１０を参照して、カメラ１１のレンズに付着物が付着していると判別される場合について説明する。

図１０には、監視画像の一例として監視画像３０１及び監視画像３０２が示されている。また、図１０には、基準画像の一例として基準画像３０３が示されている。

図１０に示す監視画像３０１は、カメラ１１のレンズに付着物が付着していない場合の監視画像の一例である。一方、監視画像３０２は、カメラ１１のレンズに付着物４００が付着している場合の監視画像の一例である。

ここで、監視画像３０１及び基準画像３０３を比較した場合について説明する。この場合、監視画像３０１及び基準画像３０３は同様な画像であるため、基準画像３０３に対して監視画像３０１に撮影されている信号機、標識または道路等の位置及び明るさは同一である。つまり、監視画像３０１は及び基準画像３０３の画像間に輝度差は発生しない。換言すれば、監視画像３０１及び基準画像３０３の画像間における差分画像の値（輝度の総和等）は、小さくなる。このため、カメラ１１のレンズに付着物は付着していないと判別される。

一方、監視画像３０２及び基準画像３０３を比較した場合について説明する。この場合、基準画像３０３に対して監視画像３０２における付着物４００が付着している領域においては、監視画像３０２及び基準画像３０３では撮影しているもの（対象）が異なるために画像間に輝度差が発生し、当該画像間の差分画像の値が大きくなる。したがって、任意の閾値により差分画像において部分的に差分画像の値が大きい領域を抽出し、当該抽出された領域がある場合にはカメラ１１のレンズに付着物（ここでは、付着物４００）が付着していると判別される。

再び図９に戻ると、上記したようにカメラ１１のレンズに付着物が付着していると判別された場合には、カメラ管理装置１５は、監視画像において付着物が付着している領域を特定する（ステップＳ４２）。

次に、カメラ管理装置１５は、交通状況判別装置１３における交通状況の判別の対象となる範囲（監視画像の領域）から、特定された領域（つまり、付着物が付着している領域）を除外する（ステップＳ４３）。この付着物が付着している領域を交通状況の判別の対象から除外する旨の情報は、カメラ１１の管理情報としてカメラ情報記録装置１２に記録される。これにより、交通状況判別装置１３においては、付着物が付着している領域以外の領域において交通状況が判別される。

上記したように本実施形態においては、監視画像及び基準画像を比較することによって取得された差分画像に基づいて、カメラ１１の状態が判別される。これにより、例えばカメラ１１の設置位置が変化、カメラ１１の劣化や故障によって監視画像の明るさが変化、または、カメラ１１のレンズに付着物が付着しているような異常がカメラ１１に発生した場合においても、カメラ１１または交通状況判別装置１３を調整管理することにより、交通状況判別装置１３（による画像処理）の性能を低下させることなく、安定して交通状況を自動監視することが可能となる。

また、本実施形態においては、カメラ１１によって撮影された画像（映像）のみによりカメラ１１の状態を監視（判別）しているため、他のセンサ等を備える必要がなく、数種のカメラ１１の状態を同様の画像処理で監視することができる。

なお、本実施形態においてはカメラ１１によって撮影された監視画像及びカメラ情報記録装置１２に記録されている基準画像の全ての領域（範囲）を比較することにより差分画像を取得するものとして説明したが、例えば監視画像及び基準画像間の予め定められた領域（例えば、車両等が入らない領域）において輝度差を算出することによって差分画像を取得する構成であっても構わない。このような構成とすれば、監視画像及び基準画像の全ての領域から差分画像を取得する構成と比較して、画像処理量を軽減することが可能となる。

また、本実施形態においては、判定状況判別装置１３及びカメラ監視装置１４を区別して説明したが、交通状況判別装置１３がカメラ監視装置１４を兼ねる構成であっても構わない。

また、本願発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。

本発明の実施形態に係る交通監視装置の構成を示すブロック図。 図１に示す交通監視装置１０に備えられる交通状況判別装置１３の処理手順を示すフローチャート。 図１に示すカメラ監視装置１４及びカメラ管理装置１５の処理手順を示すフローチャート。 カメラ１１の設置位置が変化しているとカメラ監視装置１４によって判別された場合のカメラ管理装置１５の処理手順を示すフローチャート。 カメラ１１の設置位置が変化していると判別される場合について説明するための図。 図４に示すステップＳ２２及びステップＳ２３の処理について説明するための図。 カメラ１１によって撮影された監視画像の明るさが変化していると判別された場合のカメラ管理装置１５の処理手順を示すフローチャート。 カメラ１１の明るさが変化していると判別される場合について説明するための図。 カメラ１１のレンズに付着物が付着していると判定された場合のカメラ管理装置１５の処理手順を示すフローチャート。 カメラ１１のレンズに付着物が付着していると判別される場合について説明するための図。

符号の説明

１０…交通監視装置、１１…カメラ、１２…カメラ情報記録装置（格納手段）、１３…交通状況判別装置、１４…カメラ監視装置、１５…カメラ管理装置、１６…モニタ（表示手段）、４００…付着物。

Claims (8)

1. 道路上の交通状況を監視する交通監視装置において、
   前記道路上を撮影可能な位置に設置されたカメラと、
   前記カメラの状態を判別するための基準となる基準画像を予め格納する格納手段と、
   前記カメラによって撮影された監視画像及び前記格納手段に格納されている基準画像を比較し、当該監視画像及び基準画像間の輝度差を算出することによって差分画像を取得する取得手段と、
   前記取得された差分画像に基づいて、前記カメラの状態を判別するカメラ状態判別手段と、
   前記判別されたカメラの状態に基づいて、当該カメラを管理する管理手段と
   を具備することを特徴とする交通監視装置。
2. 前記カメラによって撮影される監視画像の座標を当該カメラからの絶対距離に変換するために用いられる変換テーブルを更に具備し、
   前記カメラ状態判別手段は、前記取得された差分画像に基づいて、前記カメラの設置位置が変化していることを前記カメラの状態として判別し、
   前記管理手段は、
   前記カメラの設置位置が変化していると判別された場合、前記カメラによって撮影された監視画像及び前記格納手段に格納されている基準画像を用いて、当該カメラの設置位置の変化量を算出する変化量算出手段と、
   前記算出された変化量に基づいて、前記変換テーブルを補正する補正手段と、
   前記カメラによって撮影された監視画像を基準画像として前記格納手段に格納する基準画像更新手段と
   を含む
   ことを特徴とする請求項１記載の交通監視装置。
3. 前記カメラ状態判別手段は、前記取得された差分画像に基づいて、前記カメラによって撮影された監視画像の明るさが変化していることを前記カメラの状態として判別し、
   前記管理手段は、前記監視画像の明るさが変化していると判別された場合、当該監視画像の明るさが前記格納手段に格納されている基準画像と同様になるように前記カメラのゲインを調整する
   ことを特徴とする請求項１記載の交通監視装置。
4. 前記差分画像において前記輝度差が予め定められた閾値以上である領域を抽出し、当該抽出された領域に基づいて前記道路上の交通状況を判別する交通状況判別手段を更に具備し、
   前記カメラ状態判別手段は、前記取得された差分画像に基づいて、前記カメラによって撮影された監視画像の明るさが変化していることを前記カメラの状態として判別し、
   前記管理手段は、前記監視画像の明るさが変化していると判別された場合、前記閾値を調整する
   ことを特徴とする請求項１記載の交通監視装置。
5. 前記カメラによって撮影された監視画像に基づいて、前記道路上の交通状況を判別する交通状況判別手段を更に具備し、
   前記カメラ状態判別手段は、前記取得された差分画像に基づいて、前記カメラに付着物が付着していることを前記カメラの状態として判別し、
   前記管理手段は、前記カメラに付着物が付着していることが判別された場合、当該付着物が付着している領域を、前記交通状況判別手段による交通状況の判別の対象となる領域から除外する
   ことを特徴とする請求項１記載の交通監視装置。
6. 前記取得手段は、前記カメラによって撮影された監視画像及び前記格納手段に格納されている基準画像間の予め定められた領域において輝度差を算出することによって前記差分画像を取得することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の交通監視装置。
7. 前記判別されたカメラの状態を表示する表示手段を更に具備することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の交通監視装置。
8. 道路上を撮影可能な位置に設置されたカメラと、前記カメラの状態を判別するための基準となる基準画像を予め格納する格納手段とを備える交通監視装置が実行する交通監視方法であって、
   前記カメラによって撮影された監視画像及び前記格納手段に格納されている基準画像を比較し、当該監視画像及び基準画像間の輝度差を算出することによって差分画像を取得するステップと、
   前記取得された差分画像に基づいて、前記カメラの状態を判別するステップと、
   前記判別されたカメラの状態に基づいて、当該カメラを管理するステップと
   を具備することを特徴とする交通監視方法。

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