JP2014006696A - Monitoring system - Google Patents
Monitoring system Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014006696A JP2014006696A JP2012141844A JP2012141844A JP2014006696A JP 2014006696 A JP2014006696 A JP 2014006696A JP 2012141844 A JP2012141844 A JP 2012141844A JP 2012141844 A JP2012141844 A JP 2012141844A JP 2014006696 A JP2014006696 A JP 2014006696A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- traffic jam
- imaging
- data management
- monitoring system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
Description
本発明は、複数の撮影装置により道路を走行する車両の状況を監視する監視システムに関する。 The present invention relates to a monitoring system that monitors a situation of a vehicle traveling on a road by a plurality of photographing devices.
従来、トンネル内に設置されたカメラを用いて撮影した画像を画像処理装置に送信し、画像処理装置において車両の特徴を抽出することにより車両の走行速度を計測する監視システムが知られている(例えば、特許文献1を参照)。 2. Description of the Related Art Conventionally, there is known a monitoring system that measures the traveling speed of a vehicle by transmitting an image captured using a camera installed in a tunnel to an image processing device and extracting the characteristics of the vehicle in the image processing device ( For example, see Patent Document 1).
また、道路に沿って設置されたカメラを用いて撮影した画像に基づいて渋滞の末尾の位置を検出する監視装置も知られている(例えば、特許文献2を参照)。 A monitoring device that detects the position of the end of a traffic jam based on an image taken using a camera installed along a road is also known (see, for example, Patent Document 2).
しかしながら、従来の監視システムにおける画像処理装置が、渋滞中の車両の走行速度、渋滞の長さ、及び、渋滞発生の位置などの状況を高い精度で検出するには、多数の撮影装置で撮影した画像を取得して分析しなければならなかった。したがって、従来の監視システムにおいては、それぞれの撮影装置で撮影した画像を画像処理装置に送信するために、それぞれの撮影装置と画像処理装置との間を、高い通信速度の複数の通信回線により接続する必要が生じていた。 However, the image processing apparatus in the conventional monitoring system is photographed by a large number of photographing apparatuses in order to detect the traveling speed of the vehicle in a traffic jam, the length of the traffic jam, and the position of the traffic jam occurrence with high accuracy. Images had to be acquired and analyzed. Therefore, in the conventional monitoring system, in order to transmit an image photographed by each photographing apparatus to the image processing apparatus, each photographing apparatus and the image processing apparatus are connected by a plurality of communication lines having a high communication speed. It was necessary to do.
ところが、それぞれの撮影装置と画像処理装置との間に高い通信速度の通信回線を設置するには高いコストを要するという問題があった。コストを抑制するためには、分析に用いることができる画像の解像度を下げて安価な通信回線を用いたり、撮影装置の設置間隔を広げたり、画像の撮影頻度を下げたりする必要があったので、車両状況の監視精度が低下するという問題があった。 However, there is a problem that high cost is required to install a communication line with a high communication speed between each photographing apparatus and image processing apparatus. In order to control costs, it was necessary to reduce the resolution of images that can be used for analysis and to use inexpensive communication lines, widen the interval between image capture devices, and reduce the frequency of image capture. There was a problem that the monitoring accuracy of the vehicle situation was lowered.
そこで、本発明はこれらの点を鑑みてなされたものであり、安価な通信回線を用いて高い精度で車両状況を監視することができる監視システムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made in view of these points, and an object of the present invention is to provide a monitoring system that can monitor a vehicle state with high accuracy using an inexpensive communication line.
上記の課題を解決するために、本発明によれば、道路を走行する車両を含む車両画像を撮影する撮影部を有する複数の撮影装置と、複数の撮影装置との間でデータを送受信する送受信部を有するデータ管理装置とを備える監視システムであって、複数の撮影装置のそれぞれが、所定の時間間隔で撮影された複数の車両画像に基づいて車両の車両状況を検出する車両状況検出部と、車両状況をデータ管理装置に送信する車両状況送受信部とを有し、上記のデータ管理装置が、車両状況を送信した複数の撮影装置から受信した車両状況に基づいて渋滞が発生したと判定する渋滞判定部を有する監視システムを提供する。 In order to solve the above-described problem, according to the present invention, a plurality of imaging devices having imaging units that capture a vehicle image including a vehicle traveling on a road, and transmission and reception of data between the plurality of imaging devices. A vehicle status detection unit that detects a vehicle status of a vehicle based on a plurality of vehicle images captured at a predetermined time interval. A vehicle status transmission / reception unit that transmits the vehicle status to the data management device, and the data management device determines that traffic congestion has occurred based on the vehicle status received from the plurality of imaging devices that transmitted the vehicle status. A monitoring system having a traffic jam judgment unit is provided.
一例として、上記の車両状況検出部は、車両画像に基づいて車両の車両速度を検出すると共に、車両速度が車両速度閾値よりも小さいときに渋滞可能性があると判定する。車両状況送受信部は、渋滞可能性があることを示す渋滞通知をデータ管理装置に送信し、渋滞判定部は、渋滞通知に基づいて渋滞が発生したと判定する。 As an example, the vehicle state detection unit described above detects the vehicle speed of the vehicle based on the vehicle image, and determines that there is a possibility of traffic jam when the vehicle speed is smaller than the vehicle speed threshold. The vehicle status transmission / reception unit transmits a traffic jam notification indicating that there is a possibility of traffic jam to the data management device, and the traffic jam determination unit determines that traffic jam has occurred based on the traffic jam notification.
データ管理装置は、複数の撮影装置から取得した複数の車両速度を平均した平均車両速度を算出する平均速度算出部をさらに有してもよい。渋滞判定部は、例えば、平均車両速度が車両速度閾値以上の大きさの平均速度閾値よりも小さいときに渋滞が発生したと判定する。平均速度算出部は、車両速度を受信していない撮影装置に対応する車両速度として隣接する撮影装置から受信した車両速度を用いて平均車両速度を算出してもよい。 The data management device may further include an average speed calculation unit that calculates an average vehicle speed obtained by averaging a plurality of vehicle speeds acquired from a plurality of imaging devices. For example, the traffic jam determination unit determines that a traffic jam has occurred when the average vehicle speed is smaller than an average speed threshold greater than or equal to the vehicle speed threshold. The average speed calculation unit may calculate the average vehicle speed using the vehicle speed received from the adjacent imaging device as the vehicle speed corresponding to the imaging device that has not received the vehicle speed.
データ管理装置は、車両状況を送信した撮影装置の位置に基づいて渋滞距離を算出する渋滞距離算出部と、複数の撮影装置から受信した車両速度及び渋滞距離に基づいて、渋滞の通過に要する時間を算出する通過時間算出部とをさらに有してもよい。データ管理装置は、車両状況を送信した撮影装置の位置に基づいて渋滞距離を算出する渋滞距離算出部をさらに有し、渋滞判定部は、渋滞距離が距離閾値よりも長いときに渋滞が発生したと判定してもよい。 The data management device includes a traffic jam distance calculation unit that calculates a traffic jam distance based on the position of the imaging device that transmitted the vehicle status, and a time required for the traffic jam to pass based on the vehicle speed and the traffic jam distance received from a plurality of imaging devices. And a transit time calculation unit for calculating The data management device further includes a traffic jam distance calculation unit that calculates a traffic jam distance based on the position of the photographing device that transmitted the vehicle status, and the traffic jam determination unit generates a traffic jam when the traffic jam distance is longer than a distance threshold. May be determined.
上記の車両状況検出部は、車両画像に基づいて複数の車両の車間距離を検出すると共に、車間距離が車間距離閾値よりも小さいときに渋滞可能性があると判定し、データ管理装置は、複数の車間距離を平均した平均車間距離を算出する平均車間算出部をさらに有してもよい。渋滞判定部は、例えば、平均車間距離が平均車間距離閾値よりも小さいときに渋滞が発生したと判定する。 The vehicle state detection unit detects the inter-vehicle distances of a plurality of vehicles based on the vehicle image, determines that there is a possibility of traffic jam when the inter-vehicle distance is smaller than the inter-vehicle distance threshold, and the data management device You may further have an average inter-vehicle distance calculation part which calculates the average inter-vehicle distance which averaged the following inter-vehicle distance. For example, the traffic jam determination unit determines that traffic jam has occurred when the average inter-vehicle distance is smaller than the average inter-vehicle distance threshold.
また、車両状況検出部は、車両画像において所定の割合より大きな面積を車両が占めていることを示す車両状況を検出してもよい。撮影装置の車両状況送受信部は、車両状況検出部が所定の時間に渡って車両状況を検出した結果に応じて車両状況を送信してもよい。 In addition, the vehicle status detection unit may detect a vehicle status indicating that the vehicle occupies an area larger than a predetermined ratio in the vehicle image. The vehicle status transmission / reception unit of the imaging device may transmit the vehicle status according to the result of the vehicle status detection unit detecting the vehicle status over a predetermined time.
データ管理装置の送受信部は、車両状況を送信した撮影装置の上流に設けられた所定台数の撮影装置に対して車両状況を要求する要求メッセージを送信し、渋滞判定部は、要求メッセージを送信した所定台数の撮影装置から受信した車両状況にさらに基づいて渋滞が発生したか否かを判定してもよい。 The transmission / reception unit of the data management device transmits a request message for requesting the vehicle status to a predetermined number of imaging devices provided upstream of the imaging device that transmitted the vehicle status, and the congestion determination unit transmits the request message. It may be determined whether or not a traffic jam has occurred based further on the vehicle situation received from a predetermined number of imaging devices.
上記の送受信部は、車両状況を送信した第1の撮影装置と第2の撮影装置との間の複数の撮影装置に、車両状況を要求する要求メッセージを送信し、渋滞判定部は、要求メッセージを送信した複数の撮影装置から受信した車両状況にさらに基づいて渋滞が発生したか否かを判定してもよい。 The transmission / reception unit transmits a request message for requesting the vehicle status to the plurality of imaging devices between the first imaging device and the second imaging device that transmitted the vehicle status, and the traffic jam determination unit Further, it may be determined whether or not a traffic jam has occurred based on the vehicle status received from the plurality of imaging devices that transmitted.
渋滞判定部は、所定区間に設置された複数の撮影装置のうち、所定台数よりも多くの複数の撮影装置から車両状況を受信すると、所定台数の撮影装置が設置されている区間において渋滞が発生したと判定してもよい。渋滞判定部は、車両状況を送信した複数の撮影装置のうち両端の撮影装置の間に含まれる複数の撮影装置のうち、所定の割合より多くの複数の撮影装置から車両状況を受信すると、両端の撮影装置の間において渋滞が発生したと判定してもよい。 The traffic jam judgment unit receives a vehicle situation from a plurality of imaging devices out of a predetermined number among a plurality of imaging devices installed in a predetermined section, and traffic congestion occurs in a section in which the predetermined number of imaging devices are installed. You may determine that you did. When the traffic determination unit receives the vehicle status from a plurality of imaging devices more than a predetermined ratio among the plurality of imaging devices included between the imaging devices at both ends of the plurality of imaging devices that have transmitted the vehicle status, It may be determined that a traffic jam has occurred between the imaging devices.
本発明によれば、安価な通信回線を用いて高い精度で車両状況を監視することができるという効果を奏する。 According to the present invention, the vehicle status can be monitored with high accuracy using an inexpensive communication line.
<第1の実施形態>
[監視システムの基本構成]
図1は、第1の実施形態の監視システム10の構成例を示す。図2Aは、第1の実施形態の監視システム10の使用態様の一例を示す。図2Bは、監視システム10における複数の撮影装置100のトンネル500への設置例を示す。
<First Embodiment>
[Basic configuration of the monitoring system]
FIG. 1 shows a configuration example of a
監視システム10は、例えばデイジーチェーン接続された複数の撮影装置100(撮影装置100−1、撮影装置100−2、・・・、撮影装置100−n、ただしnは3以上の自然数)と、複数の撮影装置100と接続されたデータ管理装置200とを備える。データ管理装置200は、例えばサーバである。複数の撮影装置100の間は、通信線50により接続されている。通信線50は、例えばLAN(ローカルエリアネットワーク)用の8芯ケーブルである。
The
監視システム10は、データ管理装置200と撮影装置100−1との間にハブ300を備えてもよい。それぞれの撮影装置100は、ハブ300を介してデータ管理装置200に接続してもよい。監視システム10は、ハブ300に接続された複数の撮影装置100の群を複数備えてもよい。監視システム10は、データ管理装置200が撮影装置100から取得した車両状況を表示するモニタ400を備えてもよい。ここで、車両状況とは、撮影装置100が撮影した車両の走行速度(以下、車両速度)、複数の車両間の距離(以下、車間距離)、撮影装置100が撮影した画像内に車両が占める割合(以下、車両密度)のように、車両の走行状況を示す情報である。
The
複数の撮影装置100の各々は、道路を走行する車両を含む車両画像を撮影する。それぞれの撮影装置100は、撮影した車両画像に基づいて車両の状況を検出し、検出した車両画像及び車両状況の少なくとも1つをデータ管理装置200に送信する。データ管理装置200は撮影装置100を制御するための制御情報を送信し、制御情報に応じて、複数の撮影装置100が送信する車両画像及び車両状況の少なくとも1つを受信してもよい。
Each of the plurality of
一例として、複数の撮影装置100はトンネル500の中に設置され、トンネル500の中を走行する車両を撮影した画像又は映像、若しくは、画像又は映像に基づいて撮影装置100が検出した車両状況をデータ管理装置200に送信する。本明細書において、複数の撮影装置100のうちの1台の撮影装置100に車両が近づいてくる側を上流と称し、車両が遠ざかる側を下流と称する。
As an example, a plurality of
[撮影装置100及びデータ管理装置200の構成例]
図3は、第1の実施形態の撮影装置100及びデータ管理装置200の構成例を示す。撮影装置100は、撮影部110、車両状況検出部120及び車両状況送受信部130を有する。データ管理装置200は、送受信部210及び渋滞判定部220を有する。
[Configuration Example of
FIG. 3 shows a configuration example of the
撮影部110は、道路を走行する車両を含む車両画像を撮影する。例えば、撮影部110は、レンズ及びCCD(電荷結合素子)を有する。撮影部110は、車両の走行方向に平行な方向に並んで設けられた複数のレンズを有し、それぞれのレンズを介して複数の車両画像を撮影してもよい。
The
車両状況検出部120は、所定の時間間隔で撮影された複数の車両画像に基づいて撮影部110が撮影した車両の状況を検出する。例えば、車両状況検出部120は、異なるタイミングで撮影された車両画像に写っている車両の位置に基づいて、車両速度を検出する。車両状況検出部120は、車両画像に写っている複数の車両の車間距離を車両状況として検出してもよい。車両状況検出部120は、車両画像において車両が占めている面積の割合を車両状況として検出してもよい。
The vehicle
撮影部110が複数のレンズを介して複数の車両画像を撮影する場合には、車両状況検出部120は、撮影部110が複数のレンズにおいて同じ時刻に撮影した複数の車両画像を用いて車両速度及び車間距離などの車両状況を検出してもよい。車両状況検出部120が複数のレンズを介して撮影された複数の車両画像に基づいて画像を解析することにより、車両状況をより高い精度で検出することができる。
When the
車両状況送受信部130は、車両状況検出部120が検出した車両状況をデータ管理装置200に送信する。例えば、車両状況送受信部130は、車両状況検出部120が検出した車両速度を示す情報を定期的にデータ管理装置200に送信する。車両状況送受信部130は、車間距離及び車両画像において車両が占める面積の割合を示す情報をデータ管理装置200に送信してもよい。
The vehicle status transmission /
車両状況送受信部130は、隣接する撮影装置100の車両状況送受信部130を介して、車両状況をデータ管理装置200に送信してもよい。例えば、撮影装置100−2の車両状況送受信部130は、車両状況検出部120から受信した車両状況、及び、隣接する撮影装置100−3の車両状況送受信部130から受信した車両状況を、隣接する撮影装置100−1の車両状況送受信部130に送信する。車両状況送受信部130は、車両状況検出部120から受信した車両状況、及び、撮影装置100−3の車両状況送受信部130から受信した車両状況のいずれを撮影装置100−1の車両状況送受信部130に送信するかを切り替えるスイッチングハブを有してもよい。
The vehicle status transmission /
送受信部210は、複数の撮影装置100との間でデータを送受信する。例えば、送受信部210は、車両状況送受信部130が送信した車両状況を、ハブ300を介して受信する。送受信部210は、1台の撮影装置100が送信した車両状況を、デイジーチェーン接続された他の撮影装置100を介して受信してもよい。
The transmission /
渋滞判定部220は、車両状況を送信した複数の撮影装置100から受信した車両状況に基づいて渋滞が発生したと判定する。例えば、渋滞判定部220は、複数の撮影装置100から受信した複数の車両速度及び複数の車間距離の少なくとも1つに基づいて渋滞が発生したと判定する。具体的には、渋滞判定部220は、複数の撮影装置100から受信した車両速度が所定の閾値よりも小さい場合、及び、車間距離が所定の閾値よりも小さい場合の少なくとも1つの場合に、渋滞が発生したと判定する。渋滞判定部220は、渋滞が発生したと判定すると、モニタ400に渋滞が発生した旨を表示させてもよい。
The traffic
渋滞判定部220は、所定区間に設置された複数の撮影装置100のうち、撮影装置100の設置間隔に応じて定められる台数よりも多くの複数の撮影装置100から車両状況を受信すると、所定台数の撮影装置100が設置されている区間において渋滞が発生したと判定してもよい。例えば、複数の撮影装置100が2m間隔で設置されている場合には、渋滞判定部220は、所定区間に設置された撮影装置100のうちの半数以上の撮影装置100から車両状況を受信すると渋滞が発生したと判定する。複数の撮影装置100が10m間隔で設置されている場合には、渋滞判定部220は、全ての撮影装置100から車両状況を受信すると渋滞が発生したと判定してよい。
When the
渋滞判定部220は、複数の撮影装置100を分割したそれぞれのグループに含まれる複数の撮影装置100のうち所定の割合よりも多くの撮影装置100から車両状況を受信すると、当該グループにおいて渋滞が発生したと判定してもよい。渋滞判定部220は、渋滞が発生したと判定したグループの数又は全グループの数に占める割合が所定値よりも大きい場合に、全グループを含む区間で渋滞が発生したと判定してもよい。
When the traffic
渋滞判定部220は、車両状況を送信した複数の撮影装置100における両端の撮影装置100の間に含まれる複数の撮影装置100のうち、所定の割合より多くの複数の撮影装置100から車両状況を受信すると、両端の撮影装置100の間において渋滞が発生したと判定してもよい。
The traffic
[撮影装置100における車両速度の検出方法]
図4は、撮影装置100が車両速度を検出する方法の一例を示す。図4においては、撮影部110が時刻t1において撮影した車両画像、及び、時刻t2において撮影した車両画像が示されている。時刻t1における車両の先頭位置と時刻t2における車両の先頭位置との間の距離はd1である。この場合、車両状況検出部120は、(t2−t1)/d1により車両速度を検出することができる。車両状況検出部120は、車両の先頭位置以外の位置を基準にして車両速度を検出してもよい。
[Method of detecting vehicle speed in photographing apparatus 100]
FIG. 4 shows an example of a method for the photographing
車両状況検出部120は、検出した車両速度が車両速度閾値よりも小さいときに渋滞可能性があると判定してもよい。例えば、車両状況検出部120は、データ管理装置200から予め通知された速度よりも小さい場合に渋滞可能性があると判定する。
The vehicle
撮影部110は、車両速度閾値よりも小さい速度で走行する車両が、撮影部110により撮影される2枚以上の車両画像に含まれる時間間隔で車両画像を撮影することが好ましい。具体的には、撮影部110は、撮影部110が撮影できる車両の走行方向の長さ(以下、撮影幅)をW、車両速度閾値をV、車両画像を撮影する時間間隔(以下、撮影間隔)をΔtとした場合に、V×Δt<W/2の関係を満たす撮影間隔Δtにより車両画像を撮影することが好ましい。
It is preferable that the
撮影部110が上記の時間間隔で撮影することにより、車両速度閾値よりも小さい速度で走行する車両における特定の部位が、撮影部110が撮影した2枚の車両画像に含まれる。したがって、1台の撮影装置100が、車両速度閾値よりも小さい速度で走行する車両の速度を検出することができる。
When the
撮影部110は、V×Δt<W/2の関係に基づいて、撮影幅Wとデータ管理装置200から通知された車両速度閾値Vとに応じた時間間隔で車両画像を撮影してもよい。例えば、Wが10mであり、車両速度閾値が時速40km(秒速11.1m)である場合に、撮影部110はΔt=0.45秒以内の時間間隔で車両画像を撮影する。撮影部110は、車両速度閾値が時速20kmの場合の撮影間隔を、車両速度閾値が時速40kmの場合の撮影間隔の2倍の0.90秒にしてもよい。
The
車両状況送受信部130は、車両状況検出部120が渋滞可能性があると判定した場合に、渋滞可能性があることを示す渋滞通知をデータ管理装置200に送信してもよい。例えば、車両状況送受信部130は、車両状況検出部120が検出した車両速度が車両速度閾値以上である場合にはデータ管理装置200に対してデータを送信しないで、車両速度が車両速度閾値よりも小さいときに渋滞通知と共に車両速度をデータ管理装置200に送信する。渋滞判定部220は、車両状況送受信部130から渋滞通知を受信した場合に渋滞が発生したと判定してもよい。渋滞判定部220は、複数の車両状況送受信部130から渋滞通知を受信した場合に渋滞が発生したと判定することが好ましい。
When the vehicle
車両状況送受信部130は、車両状況検出部120が所定の時間に渡って車両状況を検出した結果に応じて車両状況をデータ管理装置200に送信してもよい。例えば、車両状況送受信部130は、車両状況検出部120が検出した車両速度が車両速度閾値よりも小さい状況が1分間継続した場合に、渋滞通知及び車両速度の少なくとも1つをデータ管理装置200に送信する。
The vehicle status transmission /
車両状況送受信部130は、車両状況検出部120が所定の時間内に検出した車両速度を平均した速度が車両速度閾値よりも小さい場合に、渋滞通知及び車両速度の少なくとも1つをデータ管理装置200に送信してもよい。このように、車両状況送受信部130が所定の時間に渡る車両状況の検出結果に基づいて車両状況を送信するか否かを判断することにより、一時的な車両速度の低下に過ぎないにもかかわらず車両状況がデータ管理装置200に送信されることを防止できる。
When the average speed of the vehicle speed detected by the vehicle
[撮影装置100における車間距離の検出方法]
図5は、撮影装置100が車間距離を検出する方法の一例を示す。図5において、撮影装置100が撮影した車両画像に写っている第1の車両の後端位置と第2の車両の先端位置との間の距離がd2である。このような場合に、車両状況検出部120は車間距離をd2であると検出する。
[Detection method of inter-vehicle distance in photographing apparatus 100]
FIG. 5 shows an example of a method in which the photographing
車両状況検出部120は、検出した車間距離が車間距離閾値よりも小さいときに渋滞可能性があると判定してもよい。例えば、車両状況検出部120は、検出した車間距離がデータ管理装置200から予め通知された車間距離閾値Dよりも小さい場合に渋滞可能性があると判定する。
The vehicle
撮影部110は、車間距離閾値よりも小さい車間距離で走行する2台の車両が、それぞれの撮影装置100が撮影した車両画像に含まれるように車両画像を撮影する。具体的には、撮影部110は、車間距離閾値Dよりも大きい撮影幅Wに渡る車両画像を撮影する。撮影部110は、車間距離閾値Dの2倍以上の撮影幅Wの車両画像を撮影することが好ましい。
The
以上の通り、第1の実施形態の監視システム10においては、複数の撮影装置100が検出した車両速度及び車間距離などの車両状況に基づいて、データ管理装置200が渋滞の発生の有無を判定するので、複数の撮影装置100とデータ管理装置200との間の通信回線の容量が小さい場合であっても、高い精度で渋滞の発生の有無を検出することができる。
As described above, in the
[複数の撮影装置100の車両状況の平均値に基づいて渋滞の有無を判定する]
図6は、本実施形態の監視システム10の他の構成例を示す。図6に示した監視システム10におけるデータ管理装置200は、平均速度算出部230、平均車間算出部240、渋滞距離算出部250及び通過時間算出部260のうちの少なくとも1つをさらに有する点で、図3に示した監視システム10と異なる。
[Determining the presence or absence of traffic jam based on the average value of the vehicle status of the plurality of imaging devices 100]
FIG. 6 shows another configuration example of the
平均速度算出部230は、複数の撮影装置100から取得した複数の車両速度を平均した平均車両速度を算出する。例えば、平均速度算出部230は、送受信部210が1台の撮影装置100から渋滞通知を受信した後に、車両状況検出部120が渋滞可能性の有無を判定するのに要する時間内に渋滞通知を受信した複数の撮影装置100から受信した車両速度の平均値を算出する。平均速度算出部230は、車両速度を受信していない撮影装置100に対応する車両速度として、隣接する撮影装置100から受信した車両速度を用いて平均車両速度を算出してもよい。平均速度算出部230は、車両速度を受信していない撮影装置100に対応する車両速度として法定速度を用いて平均車両速度を算出してもよい。
The average
渋滞判定部220は、平均速度算出部230が算出した平均車両速度が平均速度閾値よりも小さいときに渋滞が発生したと判定してよい。平均速度閾値は、車両速度閾値と同じであってもよく、車両速度閾値よりも大きくてもよい。渋滞判定部220は、平均車両速度が平均速度閾値よりも小さい場合に、渋滞通知を送信した複数の撮影装置100のうち、最も下流側の撮影装置100と最も上流側の撮影装置100との間で渋滞が発生したと判定してもよい。
The traffic
平均車間算出部240は、複数の撮影装置100から取得した複数の車間距離を平均した平均車間距離を算出する。渋滞判定部220は、平均車間算出部240が算出した平均車間距離が平均車間距離閾値よりも小さいときに渋滞が発生したと判定してよい。
The average inter-vehicle
渋滞判定部220は、平均車両速度及び平均車間距離に基づいて、渋滞の度合いを判定してもよい。例えば、渋滞判定部220は、平均車両速度が平均速度閾値よりも小さいときに第1の度合いの渋滞であると判定し、平均車両速度が平均速度閾値以上であると共に平均車間距離が平均車間距離閾値よりも小さいときに第2の度合いの渋滞(混雑)であると判定する。渋滞判定部220は、平均車両速度が平均速度閾値以上であり、かつ、平均車間距離が平均車間距離閾値以上である場合に、渋滞が発生していないと判定してよい。
The traffic
[撮影装置100とデータ管理装置200との間の通信シーケンス]
図7は、複数の撮影装置100とデータ管理装置200との間の通信シーケンスの一例を示す。撮影装置100−1、撮影装置100−2、撮影装置100−3及び撮影装置100−4のそれぞれは、車両速度が車両速度閾値よりも小さいことを検出すると、データ管理装置200に対して車両状況を送信する。データ管理装置200は、それぞれの撮影装置100から受信した複数の車両状況に含まれる複数の車両速度の平均速度が平均速度閾値よりも小さいときに、撮影装置100−1と撮影装置100−4との間で渋滞が発生したと判定する。
[Communication sequence between photographing
FIG. 7 shows an example of a communication sequence between the plurality of
図8は、複数の撮影装置100とデータ管理装置200との間の通信シーケンスの他の例を示す。図8に示した通信シーケンスにおいては、撮影装置100−1及び撮影装置100−4が車両状況をデータ管理装置200に送信しているにもかかわらず、撮影装置100−2及び撮影装置100−3が車両状況をデータ管理装置200に送信していない。撮影装置100−2及び撮影装置100−3が車両状況を送信していない原因として、撮影装置100−2及び撮影装置100−3で検出した車両速度が車両速度閾値以上であったこと、又は、撮影装置100−2及び撮影装置100−3が故障していることなどが考えられる。
FIG. 8 shows another example of a communication sequence between the plurality of
そこで、送受信部210は、車両状況を送信した第1の撮影装置100(例えば、最も下流側の撮影装置100)と第2の撮影装置100(例えば、最も上流側の撮影装置100)との間の複数の撮影装置100に、車両状況を要求する要求メッセージを送信してもよい。渋滞判定部220は、要求メッセージを送信した複数の撮影装置100から受信した車両状況にさらに基づいて渋滞が発生したか否かを判定する。具体的には、渋滞判定部220は、渋滞通知を送信していた撮影装置100−1及び撮影装置100−4が検出した車両速度、並びに、要求メッセージに応じて車両状況を送信してきた撮影装置100−2及び撮影装置100−3が検出した車両速度の平均値が平均車両速度閾値より小さいときに渋滞が発生したと判定してもよい。
Therefore, the transmission /
この場合に、撮影装置100−2及び撮影装置100−3が検出した車両速度の平均速度は、車両速度閾値よりも大きい可能性がある。そこで、平均速度算出部230は、車両速度閾値よりも大きな値の平均速度閾値よりも小さいときに渋滞が発生したと判定してもよい。
In this case, the average vehicle speed detected by the imaging device 100-2 and the imaging device 100-3 may be larger than the vehicle speed threshold. Therefore, the average
[車両状況を要求するメッセージを送信する]
渋滞判定部220は、渋滞通知を送信した最も下流側の撮影装置100と最も上流側の撮影装置100との間の撮影装置100に対して要求メッセージを送信し、要求メッセージに応じて受信した車両速度が所定の閾値よりも小さい撮影装置100の割合が所定の割合よりも多い場合に、渋滞通知を送信していた最も下流側の撮影装置100と最も上流側の撮影装置100との間の区間で渋滞が発生したと判定してもよい。
[Send message requesting vehicle status]
The
送受信部210は、車両状況を送信した撮影装置100の上流に設けられた所定台数の撮影装置100に、車両状況を要求する要求メッセージを送信してもよい。送受信部210は、撮影装置100−1から渋滞通知を受信すると、撮影装置100が渋滞通知を検出するのに要する時間を待機することなく、撮影装置100−2、撮影装置100−3及び撮影装置100−4に対して速やかに要求メッセージを送信することで、データ管理装置200は、車両状況を早く取得することができる。
The transmission /
例えば、データ管理装置200は、渋滞が発生しやすい上り坂から下り坂に変化する地点又は下り坂から上り坂に変化する地点に設置された撮影装置100から通知される車両状況をトリガとして渋滞の判定をすることで、自然渋滞が発生していることを速やかに検出することができる。
For example, the
送受信部210が撮影装置100−1の上流のN台の撮影装置100に対して要求メッセージを送信した場合に、平均速度算出部230は、撮影装置100−1から撮影装置100−k(kは2からNまでの整数)までの撮影装置100から受信した車両速度に基づいて平均車両速度を算出してもよい。渋滞判定部220は、撮影装置100−1から撮影装置100−kまでの撮影装置100から受信した車両速度に基づいて算出された平均車両速度が平均車両閾値よりも小さい場合に、撮影装置100−1から撮影装置100−kまでの間で渋滞が発生したと判定してよい。
When the transmission /
撮影装置100は、渋滞可能性がある状態が解消した時に、渋滞が解消した可能性があることを通知する状態解消通知をデータ管理装置200に送信してもよい。送受信部210は、渋滞解消通知を送信した撮影装置100の上流に設けられた所定台数の撮影装置100に、車両状況を要求する要求メッセージを送信してもよい。渋滞判定部220は、要求メッセージを送信した撮影装置100から受信した車両状況に基づいて、渋滞が解消したと判定してもよい。例えば、渋滞判定部220は、複数の撮影装置100から受信した車両速度の平均値が平均車両速度閾値よりも大きい場合、又は、車間距離の平均値が平均車間距離閾値よりも大きい場合に、渋滞が解消したと判定する。
The
[渋滞距離及び渋滞通過時間を算出する]
渋滞距離算出部250は、車両状況を送信した撮影装置100の位置に基づいて渋滞距離を算出する。例えば、渋滞距離算出部250は、車両状況を送信した最も下流側の撮影装置100と最も上流側の撮影装置100との間の距離を渋滞距離とする。図2Bに示したように複数の撮影装置100のそれぞれの位置に対応する識別番号が付されている場合に、渋滞距離算出部250は、車両状況を送信した最も下流側の撮影装置100と最も上流側の撮影装置100の識別番号に基づいて算出した最も下流側の撮影装置100と最も上流側の撮影装置100の間の撮影装置100の台数に1を加算した値にそれぞれの撮影装置100の間の距離を乗じることで、渋滞距離を算出してもよい。
[Calculate traffic distance and traffic time]
The traffic jam
渋滞判定部220は、渋滞距離算出部250が算出した渋滞距離が所定の距離閾値よりも長いときに渋滞が発生したと判定してもよい。渋滞判定部220は、平均車両速度が平均速度閾値よりも小さく、かつ、渋滞距離が距離閾値よりも長いときに、渋滞が発生したと判定してもよい。
The traffic
通過時間算出部260は、複数の撮影装置100から受信した車両速度及び渋滞距離に基づいて、渋滞の通過に要する時間を算出する。例えば、通過時間算出部260は、渋滞距離算出部250が算出した渋滞距離を平均速度算出部230が算出した平均車両速度で除算することにより、渋滞区間の通過に要する時間を算出する。
The passing
[第1の実施形態の効果]
以上の通り、第1の実施形態の監視システム10においては、複数の撮影装置100において検出された車両状況をデータ管理装置200に送信し、データ管理装置200は、複数の撮影装置100から受信した車両状況に基づいて渋滞が発生したことを判定することができる。例えば、撮影装置100において検出した車両速度及び車間距離などの車両状況に基づいて撮影装置100で渋滞の可能性があると判定された場合に車両状況をデータ管理装置200に送信することにより、データ管理装置200は、通信回線の通信容量が小さい場合であっても高い精度で渋滞を判定することができる。
[Effect of the first embodiment]
As described above, in the
<第2の実施形態>
[複数の撮影装置100が車両画像を送信する]
図9は、第2の実施形態の監視システム10の構成例を示す。複数の撮影装置100は、図1に示したように、例えばデイジーチェーン接続されている。図9に示した撮影装置100は、車両状況検出部120及び車両状況送受信部130の代わりに車両画像送受信部140を有する点で図3に示した撮影装置100と異なり、その他の点では同じである。図9に示したデータ管理装置200は、車両状況検出部270を有する点で図3に示したデータ管理装置200と異なる。データ管理装置200は、平均速度算出部230及び平均車間算出部240をさらに有してもよい。
<Second Embodiment>
[Several photographing
FIG. 9 shows a configuration example of the
車両画像送受信部140は、所定の時間間隔で撮影された複数の車両画像をデータ管理装置200に送信する。車両画像送受信部140は、例えば、データ管理装置200から指定された時間間隔で撮影部110が撮影した複数の車両画像を送信する。車両画像送受信部140は、データ管理装置200から指定された時間間隔よりも短い間隔で撮影部110が撮影した車両画像のうち、データ管理装置200から指定された時間間隔に相当する車両画像を選択してデータ管理装置200に送信してもよい。車両画像送受信部140は、車両画像が撮影された時刻情報を車両画像に付してデータ管理装置200に送信してもよい。
The vehicle image transmission /
車両画像送受信部140は、隣接する撮影装置100の車両画像送受信部140を介して、車両画像をデータ管理装置200に送信してもよい。例えば、撮影装置100−2の車両画像送受信部140は、撮影部110から受信した車両画像、及び、隣接する撮影装置100−3の車両画像送受信部140から受信した車両画像を、隣接する撮影装置100−1の車両画像送受信部140に送信する。車両画像送受信部140は、撮影部110から受信した車両画像、及び、撮影装置100−3の車両画像送受信部140から受信した車両画像のいずれを撮影装置100−1の車両画像送受信部140に送信するかを切り替えるスイッチングハブを有してもよい。
The vehicle image transmission /
撮影部110が複数のレンズを介して複数の車両画像を撮影する場合に、車両画像送受信部140は、複数のレンズにおいて同じ時刻に撮影された複数の車両画像を単一のパケットによりデータ管理装置200に送信してもよい。車両画像送受信部140は、通信線50の混雑度が閾値を超えている場合に、複数の車両画像をそれぞれ異なるパケットにより送信してもよく、複数の車両画像のうち1つの車両画像のみを送信してもよい。
When the
渋滞判定部220は、複数の撮影装置100から受信した車両画像に基づいて渋滞が発生したと判定する。例えば、車両状況検出部270が、所定の時間間隔で撮影された複数の車両画像に基づいて複数の車両の車両速度及び複数の車両の車間距離の少なくとも1つを検出する。渋滞判定部220は、車両状況検出部270が検出した車両速度及び車間距離の少なくとも1つに基づいて、渋滞が発生したと判定する。
The traffic
具体的には、車両状況検出部270は、異なる複数の時刻に撮影装置100が撮影した車両画像に写っている単一の車両の位置の変化量に基づいて車両速度を検出してよい。より具体的には、車両状況検出部270は、図4に示したように、時刻t1における車両の先頭位置と時刻t2における車両の先頭位置との間の距離がd1である場合に、(t2−t1)/d1により車両速度を検出する。図5に示したように撮影装置100が撮影した車両画像に写っている第1の車両の後端位置と第2の車両の先端位置との間の距離がd2である場合に、車両状況検出部270は車間距離をd2であると検出してもよい。
Specifically, the vehicle
渋滞判定部220は、車両画像において所定の割合より大きな面積を車両が占めていることを示す車両画像に対応する撮影装置100の位置において渋滞が発生したと判定してもよい。例えば、車両状況検出部270は車両画像における車両の輪郭線を検出し、車両画像全体における画素数に対する輪郭線の内側の画素数の割合を算出する。渋滞判定部220は、車両状況検出部270が算出した輪郭線の内側の画素数の割合が閾値よりも大きい場合に渋滞が発生したと判定する。
The traffic
平均速度算出部230は、車両状況検出部270が複数の撮影装置100から取得した複数の車両画像に基づいて検出した複数の車両の車両速度を平均した平均車両速度を算出する。渋滞判定部220は、平均車両速度が平均速度閾値よりも小さいときに渋滞が発生したと判定してよい。平均速度算出部230は、車両速度を検出できない車両画像を撮影した撮影装置100に対応する車両速度として当該撮影装置100に隣接する撮影装置100から受信した車両速度を用いて平均車両速度を算出してもよい。平均速度算出部230は、車両速度を検出できない車両画像を撮影した撮影装置100に対応する車両速度として法定速度を用いて平均車両速度を算出してもよい。
The average
平均車間算出部240は、車両状況検出部270が複数の撮影装置100から取得した複数の車両画像に基づいて検出した複数の車間距離を平均した平均車間距離を算出する。渋滞判定部220は、平均車間距離が平均車間閾値よりも小さいときに渋滞が発生したと判定してよい。
The average inter-vehicle
データ管理装置200は、渋滞距離算出部250及び通過時間算出部260の少なくとも1つをさらに有してもよい。渋滞距離算出部250は、車両速度が速度閾値より小さい状態、及び、車間距離が車間距離閾値より小さい状態の少なくとも1つの状態が含まれる車両画像を撮影した撮影装置100の位置に基づいて渋滞距離を算出する。具体的には、渋滞距離算出部250は、車両速度が速度閾値より小さい状態、及び、車間距離が車間距離閾値より小さい状態の少なくとも1つの状態が含まれる車両画像を撮影した撮影装置100のうち、最も下流側の撮影装置100と最も上流側の撮影装置100との間の距離を渋滞距離としてよい。渋滞判定部220は、渋滞距離が距離閾値よりも長いときに渋滞が発生したと判定してよい。
The
通過時間算出部260は、複数の撮影装置100から受信した複数の車両画像に基づいて車両状況検出部270が検出した車両速度及び渋滞距離に基づいて、渋滞の通過に要する時間を算出する。
The passage
データ管理装置200が複数の撮影装置100が撮影した複数の車両画像に基づいて渋滞の発生の有無を高精度に判定するために、複数の撮影装置100は同じタイミングで車両画像を撮影することが好ましい。そこで、デイジーチェーン接続された複数の撮影装置100は、車両画像を撮影するタイミングを提供する同期信号を隣接する撮影装置100から取得すると共に、隣接する他の撮影装置100に同期信号を通知してもよい。
In order for the
[結合画像に基づいて渋滞を検出する]
図10は、第2の実施形態の監視システム10の他の構成例を示す。図10に示したデータ管理装置200は、結合画像生成部280をさらに有する点で図9に示した監視システム10と異なる。
[Detect traffic jam based on combined image]
FIG. 10 shows another configuration example of the
結合画像生成部280は、複数の車両画像を結合した結合画像を生成する。一例として、結合画像生成部280は、複数の車両画像において同一の被写体が写っている領域を重ね合わせることにより結合画像を生成する。
The combined
図11は、結合画像の生成方法を示す。図11は、撮影装置100−1、撮影装置100−2及び撮影装置100−3が同じ時刻に撮影した画像を示している。図2Aに示したように、それぞれの撮影装置100が撮影する領域の一部は互いに重なっている。したがって、撮影装置100−1が撮影した車両画像及び撮影装置100−2が撮影した車両画像のいずれにも車両bが写っている。そこで、結合画像生成部280は、撮影装置100−1が撮影した車両画像のうち、点線で示された位置より右側の領域の画像を削除すると共に、撮影装置100−2が撮影した車両画像のうち、点線で示された位置より左側の領域の画像を削除することにより、結合画像を生成する。
FIG. 11 shows a combined image generation method. FIG. 11 shows images taken by the photographing apparatus 100-1, the photographing apparatus 100-2, and the photographing apparatus 100-3 at the same time. As shown in FIG. 2A, a part of the area captured by each
渋滞判定部220は、結合画像生成部280が生成した結合画像内の所定の領域内に含まれる車両の台数が所定の台数より多い場合に渋滞が発生したと判定してよい。例えば、渋滞判定部220は、複数の領域に分割された結合画像におけるそれぞれの領域に含まれる車両の台数が、領域の長さに応じて定められる閾値台数よりも多い領域において渋滞が発生したと判定する。渋滞判定部220は、所定の期間に渡って車両台数が閾値台数よりも多い場合に、渋滞が発生したと判定してもよい。
The traffic
結合画像生成部280は、異なる時間に撮影された複数の車両画像に対応する複数の結合画像を生成してもよい。車両状況検出部270は、複数の結合画像における車両の位置と複数の結合画像が含む車両画像が撮影された時刻の間隔とに基づいて車両速度を検出してもよい。
The combined
平均速度算出部230は、結合画像に含まれる複数の車両の車両速度を平均して平均車両速度を算出する。平均速度算出部230は、所定の時間に渡って撮影された車両画像を含む複数の結合画像に基づいて、所定の期間における平均車両速度を算出してもよい。渋滞判定部220は、平均車両速度が平均車両速度閾値より小さいときに渋滞が発生したと判定する。
The average
車両状況検出部270は、結合画像が含む複数の車両間の車間距離を検出する。平均車間算出部240は、結合画像が含む複数の車間距離を平均して平均車間距離を算出する。平均速度算出部230は、所定の時間に渡って撮影された車両画像を含む複数の結合画像に基づいて、所定の期間における平均車間距離を算出してもよい。渋滞判定部220は、平均車間距離が平均車間距離閾値より小さいときに渋滞が発生したと判定してもよい。
The vehicle
結合画像生成部280は、渋滞判定部220が渋滞の発生の有無を判定する基準とする車両速度閾値に応じた時間間隔で撮影された複数の車両画像に基づいて結合画像を生成してもよい。具体的には、結合画像生成部280は、車両速度閾値がより小さい場合に、より小さな時間間隔で撮影された車両画像を用いて結合画像を生成することが好ましい。
The combined
[1台の車両を追跡する]
図12は、第2の実施形態の監視システム10の他の構成例を示す。図12に示したデータ管理装置200は、平均速度算出部230、平均車間算出部240及び車両状況検出部270の代わりに追跡車両検出部290を有する点で図9に示したデータ管理装置200と異なる。
[Track one vehicle]
FIG. 12 shows another configuration example of the
追跡車両検出部290は、第1の撮影装置100−1で撮影された車両画像、及び、第1の撮影装置100以外の第2の撮影装置100−2で撮影された車両画像において追跡対象車両の画像を検出する。渋滞判定部220は、追跡対象車両が含まれる車両画像が第1の撮影装置100−1で撮影された時刻と車両画像が第2の撮影装置100−2で撮影された時刻との時間差に基づいて、渋滞が発生したと判定する。例えば、渋滞判定部220は、時間差が時間閾値よりも大きいときに渋滞が発生したと判定してよい。
The tracking
図13は、追跡対象車両を検出する方法を示す。まず、追跡車両検出部290は、時刻t1において撮影装置100−4が撮影した画像に写っている車両bを追跡対象車両として選択する。続いて、追跡車両検出部290は、撮影装置100−4の下流側の撮影装置100−3において撮影された車両画像において、車両bの画像を検索する。
FIG. 13 shows a method of detecting a tracking target vehicle. First, the tracking
次に、追跡車両検出部290は、時刻t2における撮影装置100−3の車両画像において、撮影装置100−4の車両画像における車両bの画像の位置と同じ位置に車両bが写っていることを検出する。さらに、追跡車両検出部290は、時刻t3における撮影装置100−2の車両画像において、撮影装置100−4の車両画像における車両bの画像の位置と同じ位置に車両bが写っていることを検出する。
Next, the tracking
複数の撮影装置100が等間隔で設置されている場合には、隣接する複数の撮影装置100に車両bが写る時刻の差は車両速度に反比例する。そこで、渋滞判定部220は、時刻t2と時刻t1との差の時間、及び、時刻t3と時刻t2との差の時間の少なくとも1つが所定の時間よりも大きい場合に渋滞が発生したと判定してよい。渋滞判定部220は、複数の時間差が所定の時間よりも大きい場合、又は、複数の時間差の平均値が所定の時間よりも大きい場合に渋滞が発生したと判定してもよい。
When the plurality of photographing
追跡車両検出部290は、複数の撮影装置100が追跡対象車両を撮影した時刻差と複数の撮影装置100の間の距離とに基づいて、追跡対象車両の車両速度を算出してもよい。渋滞判定部220は、追跡車両検出部290が算出した車両速度が車両速度閾値よりも小さい場合に渋滞が発生したと判定してもよい。
The tracking
[第2の実施形態の効果]
以上の通り、第2の実施形態の監視システム20においては、撮影装置100において所定の時間間隔で撮影された複数の車両画像に基づいて、データ管理装置200が渋滞の発生を検出する。したがって、撮影装置100が車両画像を解析する必要がないので、撮影装置100のコストを低減することができる。
[Effects of Second Embodiment]
As described above, in the
特に、監視システム20においては、複数の撮影装置100がデイジーチェーン接続されていることにより、それぞれの撮影装置100とデータ管理装置200との間を通信回線で接続することなく、隣接する2台の撮影装置100の間を通信回線で接続して通信回線のコストを低減しながら、複数の撮影装置100で撮影した車両画像をデータ管理装置200に送信することができる。
In particular, in the
<第3の実施形態>
[渋滞可能性がある場合に、車両画像をデータ管理装置200に送信する]
図14は、第3の実施形態の監視システム30の構成例を示す。監視システム30は、撮影装置100が車両状況検出部120及び車両状況送受信部130を有する点で、図10に示した監視システム20と異なる。
<Third Embodiment>
[Transmit vehicle image to
FIG. 14 shows a configuration example of the
監視システム30における車両状況送受信部130は、車両状況検出部120が検出した車両状況をデータ管理装置200に送信すると共に、データ管理装置200からの要求に応じて、撮影部110が撮影した車両画像をデータ管理装置200に送信する。データ管理装置200は、所定の台数の撮影装置100から車両状況を受信すると、全ての撮影装置100に対して車両画像を要求する。例えば、データ管理装置200は、車両速度閾値より小さな車両速度又は車間距離閾値よりも小さな車間距離を検出した撮影装置100から渋滞通知を受けると、全ての撮影装置100に対して車両画像を要求する。
The vehicle status transmission /
結合画像生成部280は、複数の撮影装置100から車両画像を受信すると、受信した車両画像に基づいて結合画像を生成する。渋滞判定部220は、生成された結合画像に基づいて渋滞の発生の有無を判定してよい。渋滞判定部220は、結合画像に基づいて平均速度算出部230が算出した平均車両速度及び平均車間算出部240が算出した平均車間距離に基づいて、渋滞の発生の有無を判定してもよい。
When the combined
[第3の実施形態の効果]
以上の通り、第3の実施形態の監視システム30によれば、1台の撮影装置100において渋滞の可能性があることが検出されたときに、複数の撮影装置100からデータ管理装置200に車両画像を送信し、データ管理装置200が結合画像を生成することができる。したがって、渋滞の可能性が低いにもかかわらず車両画像をデータ管理装置200に送信する必要がないので、撮影装置100及びデータ管理装置200の消費電力を低減することができる。
[Effect of the third embodiment]
As described above, according to the
以上の実施形態においては、撮影装置100とデータ管理装置200は異なる構成を有する装置であるとして説明した。しかし、撮影装置100がデータ管理装置200の構成を含み、複数の撮影装置100のうちの1台がデータ管理装置200として機能しても同様の作用効果を奏する。
In the above embodiment, the
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。 As mentioned above, although this invention was demonstrated using embodiment, the technical scope of this invention is not limited to the range as described in the said embodiment. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications or improvements can be added to the above-described embodiment. It is apparent from the scope of the claims that the embodiments added with such changes or improvements can be included in the technical scope of the present invention.
10・・・監視システム、20・・・監視システム、30・・・監視システム、50・・・通信線、100・・・撮影装置、110・・・撮影部、120・・・車両状況検出部、130・・・車両状況送受信部、140・・・車両画像送受信部、200・・・データ管理装置、210・・・送受信部、220・・・渋滞判定部、230・・・平均速度算出部、240・・・平均車間算出部、250・・・渋滞距離算出部、260・・・通過時間算出部、270・・・車両状況検出部、280・・・結合画像生成部、290・・・追跡車両検出部、300・・・ハブ、400・・・モニタ、500・・・トンネル
DESCRIPTION OF
Claims (13)
前記複数の撮影装置との間でデータを送受信する送受信部を有するデータ管理装置と
を備える監視システムであって、
前記複数の撮影装置のそれぞれは、
所定の時間間隔で撮影された複数の前記車両画像に基づいて前記車両の車両状況を検出する車両状況検出部と、
前記車両状況を前記データ管理装置に送信する車両状況送受信部と
を有し、
前記データ管理装置は、
前記車両状況を送信した前記複数の撮影装置から受信した前記車両状況に基づいて渋滞が発生したと判定する渋滞判定部
を有する監視システム。 A plurality of photographing devices having a photographing unit for photographing a vehicle image including a vehicle traveling on a road;
A monitoring system comprising: a data management device having a transmission / reception unit for transmitting and receiving data to and from the plurality of imaging devices;
Each of the plurality of photographing devices is
A vehicle situation detector that detects a vehicle situation of the vehicle based on a plurality of the vehicle images taken at a predetermined time interval;
A vehicle status transmission / reception unit that transmits the vehicle status to the data management device;
The data management device includes:
The monitoring system which has a traffic congestion determination part which determines with the traffic condition having occurred based on the said vehicle condition received from the said several imaging device which transmitted the said vehicle condition.
前記車両状況送受信部は、前記渋滞可能性があることを示す渋滞通知を前記データ管理装置に送信し、
前記渋滞判定部は、前記渋滞通知に基づいて前記渋滞が発生したと判定する請求項1に記載の監視システム。 The vehicle state detection unit detects the vehicle speed of the vehicle based on the vehicle image, determines that there is a possibility of traffic jam when the vehicle speed is smaller than a vehicle speed threshold,
The vehicle status transmission / reception unit transmits a traffic jam notification indicating that there is a possibility of traffic jam to the data management device,
The monitoring system according to claim 1, wherein the traffic jam determination unit determines that the traffic jam has occurred based on the traffic jam notification.
前記複数の撮影装置から取得した複数の前記車両速度を平均した平均車両速度を算出する平均速度算出部
をさらに有し、
前記渋滞判定部は、前記平均車両速度が前記車両速度閾値以上の大きさの平均速度閾値よりも小さいときに前記渋滞が発生したと判定する請求項2に記載の監視システム。 The data management device includes:
An average speed calculating unit that calculates an average vehicle speed obtained by averaging the plurality of vehicle speeds acquired from the plurality of imaging devices;
The monitoring system according to claim 2, wherein the traffic jam determination unit determines that the traffic jam has occurred when the average vehicle speed is smaller than an average speed threshold greater than or equal to the vehicle speed threshold.
前記車両状況を送信した前記撮影装置の位置に基づいて渋滞距離を算出する渋滞距離算出部と、
前記複数の撮影装置から受信した前記車両速度及び前記渋滞距離に基づいて、前記渋滞の通過に要する時間を算出する通過時間算出部と
をさらに有する請求項2から4のいずれか一項に記載の監視システム。 The data management device includes:
A traffic jam distance calculation unit that calculates a traffic jam distance based on the position of the imaging device that transmitted the vehicle status;
5. A transit time calculation unit that calculates a time required for the traffic to pass based on the vehicle speed and the traffic jam distance received from the plurality of imaging devices. 5. Monitoring system.
前記渋滞判定部は、前記渋滞距離が距離閾値よりも長いときに前記渋滞が発生したと判定する請求項1から4のいずれか一項に記載の監視システム。 The data management device further includes a traffic jam distance calculation unit that calculates a traffic jam distance based on the position of the photographing device that has transmitted the vehicle status,
The monitoring system according to any one of claims 1 to 4, wherein the traffic jam determination unit determines that the traffic jam has occurred when the traffic jam distance is longer than a distance threshold.
前記データ管理装置は、複数の前記車間距離を平均した平均車間距離を算出する平均車間算出部をさらに有し、
前記渋滞判定部は、前記平均車間距離が平均車間距離閾値よりも小さいときに前記渋滞が発生したと判定する請求項1から6のいずれか一項に記載の監視システム。 The vehicle state detection unit detects the inter-vehicle distances of the plurality of vehicles based on the vehicle image, and determines that there is a possibility of traffic jam when the inter-vehicle distance is smaller than the inter-vehicle distance threshold,
The data management device further includes an average inter-vehicle distance calculation unit that calculates an average inter-vehicle distance obtained by averaging a plurality of the inter-vehicle distances,
The monitoring system according to any one of claims 1 to 6, wherein the traffic jam determining unit determines that the traffic jam has occurred when the average inter-vehicle distance is smaller than an average inter-vehicle distance threshold.
前記渋滞判定部は、前記要求メッセージを送信した前記所定台数の撮影装置から受信した前記車両状況にさらに基づいて前記渋滞が発生したか否かを判定する請求項1から8のいずれか一項に記載の監視システム。 The transmitting / receiving unit transmits a request message for requesting the vehicle status to a predetermined number of the imaging devices provided upstream of the imaging device that has transmitted the vehicle status,
The said traffic congestion determination part determines whether the said traffic congestion generate | occur | produced further based on the said vehicle condition received from the said predetermined number of imaging devices which transmitted the said request message. The monitoring system described.
前記渋滞判定部は、前記要求メッセージを送信した前記複数の撮影装置から受信した前記車両状況にさらに基づいて前記渋滞が発生したか否かを判定する請求項1から9のいずれか一項に記載の監視システム。 The transmission / reception unit transmits a request message for requesting the vehicle status to the plurality of imaging devices between the first imaging device and the second imaging device that transmitted the vehicle status,
The said traffic congestion determination part determines whether the said traffic congestion generate | occur | produced further based on the said vehicle condition received from the said some imaging device which transmitted the said request message. Monitoring system.
The monitoring system according to any one of claims 1 to 12, wherein the vehicle status detection unit detects a ratio of an area occupied by the vehicle in the vehicle image as the vehicle status.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012141844A JP5915407B2 (en) | 2012-06-25 | 2012-06-25 | Monitoring system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012141844A JP5915407B2 (en) | 2012-06-25 | 2012-06-25 | Monitoring system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014006696A true JP2014006696A (en) | 2014-01-16 |
JP5915407B2 JP5915407B2 (en) | 2016-05-11 |
Family
ID=50104358
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012141844A Expired - Fee Related JP5915407B2 (en) | 2012-06-25 | 2012-06-25 | Monitoring system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5915407B2 (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019096110A (en) * | 2017-11-24 | 2019-06-20 | ホーチキ株式会社 | Tunnel traffic flow monitoring system |
CN113651061A (en) * | 2021-08-18 | 2021-11-16 | 上海德启信息科技有限公司 | Monitoring method and monitoring system for logistics circulation state |
KR102483250B1 (en) * | 2022-08-23 | 2023-01-03 | 주식회사 아이지오 | Apparatus for safe and management employing image artificial intelligence for controlling to infra of ocean city |
US11938972B2 (en) | 2020-06-15 | 2024-03-26 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Vehicle controller and method for controlling vehicle |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0869596A (en) * | 1994-08-29 | 1996-03-12 | Fujitsu Ltd | Traffic monitoring device |
JP2001060296A (en) * | 1999-08-20 | 2001-03-06 | Koito Ind Ltd | Information gathering system |
JP2001101570A (en) * | 1999-09-30 | 2001-04-13 | Sumitomo Electric Ind Ltd | Method and device for calculating necessary time |
JP2002288786A (en) * | 2001-03-26 | 2002-10-04 | Sumitomo Electric Ind Ltd | Wide area congestion determination method, wide area congestion determination system, and determining device |
US20020193938A1 (en) * | 1999-04-19 | 2002-12-19 | Dekock Bruce W. | System for providing traffic information |
JP2006059058A (en) * | 2004-08-19 | 2006-03-02 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Travel data determination device |
JP2007026300A (en) * | 2005-07-20 | 2007-02-01 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Traffic flow abnormality detector and traffic flow abnormality detection method |
-
2012
- 2012-06-25 JP JP2012141844A patent/JP5915407B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0869596A (en) * | 1994-08-29 | 1996-03-12 | Fujitsu Ltd | Traffic monitoring device |
US20020193938A1 (en) * | 1999-04-19 | 2002-12-19 | Dekock Bruce W. | System for providing traffic information |
JP2001060296A (en) * | 1999-08-20 | 2001-03-06 | Koito Ind Ltd | Information gathering system |
JP2001101570A (en) * | 1999-09-30 | 2001-04-13 | Sumitomo Electric Ind Ltd | Method and device for calculating necessary time |
JP2002288786A (en) * | 2001-03-26 | 2002-10-04 | Sumitomo Electric Ind Ltd | Wide area congestion determination method, wide area congestion determination system, and determining device |
JP2006059058A (en) * | 2004-08-19 | 2006-03-02 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Travel data determination device |
JP2007026300A (en) * | 2005-07-20 | 2007-02-01 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Traffic flow abnormality detector and traffic flow abnormality detection method |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019096110A (en) * | 2017-11-24 | 2019-06-20 | ホーチキ株式会社 | Tunnel traffic flow monitoring system |
US11938972B2 (en) | 2020-06-15 | 2024-03-26 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Vehicle controller and method for controlling vehicle |
JP7464454B2 (en) | 2020-06-15 | 2024-04-09 | トヨタ自動車株式会社 | Vehicle control device and vehicle control method |
CN113651061A (en) * | 2021-08-18 | 2021-11-16 | 上海德启信息科技有限公司 | Monitoring method and monitoring system for logistics circulation state |
KR102483250B1 (en) * | 2022-08-23 | 2023-01-03 | 주식회사 아이지오 | Apparatus for safe and management employing image artificial intelligence for controlling to infra of ocean city |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5915407B2 (en) | 2016-05-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5915407B2 (en) | Monitoring system | |
CN110880236B (en) | Road condition information processing method, device and system | |
Yuan et al. | A traffic congestion detection and information dissemination scheme for urban expressways using vehicular networks | |
KR101095529B1 (en) | A traffic data collecting system in high speed using image processing skill and a traffic data collecting method using the same | |
CN110177370B (en) | Internet-of-vehicles-oriented collusion malicious vehicle node detection method | |
CN103376336A (en) | Method and system for measuring vehicle running speed | |
KR20200064873A (en) | Method for detecting a speed employing difference of distance between an object and a monitoring camera | |
JP5915408B2 (en) | Monitoring system | |
US20140267725A1 (en) | Average speed detection with flash illumination | |
JP6065201B2 (en) | Imaging device and traffic jam judgment system | |
KR20160143304A (en) | Apparatus for generating traffic information base on image and Method thereof | |
JP2007026300A (en) | Traffic flow abnormality detector and traffic flow abnormality detection method | |
CN110431605A (en) | The estimation device and estimation method of computer program, the estimation device of car speed and estimation method and congested in traffic trend | |
KR101248835B1 (en) | Traffic enforcement system on multiline road | |
KR101790744B1 (en) | Vehicle interruption crackdown system and method thereof | |
JP6098191B2 (en) | Imaging device | |
JP6024480B2 (en) | Imaging apparatus and imaging system | |
JP2013232110A (en) | Vehicle detection device and toll collection system | |
JP2002288786A (en) | Wide area congestion determination method, wide area congestion determination system, and determining device | |
EP3168822B1 (en) | Arrangement and method for estimating traffic intensity within a road network | |
JP5983251B2 (en) | Monitoring device and monitoring system | |
KR101815941B1 (en) | System for providing unstable traffic flow information, and method for the same | |
KR101720861B1 (en) | System for vehicle speed detection by zone and Method thereof | |
JP7150508B2 (en) | Imaging system for railway vehicles | |
WO2019150648A1 (en) | Traffic volume measurement system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20141219 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20150826 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150828 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20151020 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160308 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160321 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5915407 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |