JP2853361B2 - Vehicle dynamics measurement device - Google Patents

Vehicle dynamics measurement device

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JP2853361B2 JP7502591A JP7502591A JP2853361B2 JP 2853361 B2 JP2853361 B2 JP 2853361B2 JP 7502591 A JP7502591 A JP 7502591A JP 7502591 A JP7502591 A JP 7502591A JP 2853361 B2 JP2853361 B2 JP 2853361B2
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Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、道路上に設置して車両
の速度、通過台数、車種(普通車/大型車)等の必要な
交通情報を計測、収集する車両動態計測装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a vehicle dynamics measuring device which is installed on a road and measures and collects necessary traffic information such as vehicle speed, number of vehicles passing, and type of vehicle (normal vehicle / large vehicle).

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、この種の車両動態計測装置は、道
路上の車両の動向を撮影した原画像データと背景データ
とを画像処理して、車両の速度、通過台数、車種(普通
車/大型車)などを計測、収集できるように構成されて
いる。
2. Description of the Related Art Conventionally, a vehicle dynamics measuring device of this type performs image processing of original image data and background data obtained by photographing a trend of a vehicle on a road to obtain the speed, the number of vehicles passing, and the vehicle type (normal vehicle / It is configured to measure and collect large vehicles).

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記従来の
車両動態計測装置では、画像処理を行う際に隣接車線の
車両の影を車両と判定し、誤感知してしまう場合や、車
両の前面の影の部分を車両の前縁と判定してしまう場合
があった。
However, in the above-mentioned conventional vehicle dynamics measuring device, when performing image processing, the shadow of a vehicle in an adjacent lane is determined to be a vehicle and may be erroneously detected. In some cases, the shadow portion was determined to be the leading edge of the vehicle.

【0004】また、薄暮時などで輝度が低くなった場合
には、黒い車両等の路面との輝度差の小さい場合に感知
できないという問題点があった。
[0004] Further, there is another problem that when the luminance is low at dusk or the like, it cannot be detected when the luminance difference from the road surface of a black vehicle or the like is small.

【0005】本発明はこのような従来の問題点を解決す
るものであり、車両前面や隣接車線の車両の影等に影響
を受けずに正確な車両の速度、通過台数、車種(普通車
/大型車)などの必要な交通情報を計測、収集できる優
れた車両動態計測装置を提供することを目的とするもの
である。
The present invention has been made to solve the above-mentioned conventional problems, and has an accurate vehicle speed, the number of vehicles passing therethrough, and the type of vehicle (regular vehicle / vehicle) without being affected by the shadow of a vehicle in the front of the vehicle or in an adjacent lane. It is an object of the present invention to provide an excellent vehicle dynamics measurement device capable of measuring and collecting necessary traffic information such as a large vehicle.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明はビデオカメラを用いて、道路上の車両の動
向を撮影した画像データを処理して、車両の動態を計
測、収集する車両動態計測装置であって、昼間の車両前
面や隣接車線の車両の影が存在する時に背景差分方式と
膨張処理付きフレーム差分方式のプラス成分のみを用い
ることによって影の影響を除去するようにしたものであ
る。
In order to achieve the above object, the present invention uses a video camera to process image data obtained by photographing the movement of a vehicle on a road and to measure and collect the dynamics of the vehicle. In a vehicle dynamics measurement device, when there is a shadow of a vehicle in front of the vehicle or in an adjacent lane in the daytime, the influence of the shadow is removed by using only the positive components of the background difference method and the frame difference method with expansion processing. Things.

【0007】また、薄暮時の輝度差の少ない時に原画像
データと背景データを比較して画素単位で閾値を2段階
に選択し背景差分方式と膨張処理付きフレーム差分方式
のプラス成分のみを用いることによって影の影響を除去
するようにしたものである。
In addition, when the luminance difference at dusk is small, the original image data and the background data are compared, and a threshold value is selected in two steps for each pixel, and only the plus components of the background difference method and the frame difference method with expansion processing are used. This removes the influence of shadows.

【0008】[0008]

【作用】本発明は上記のような構成により次のような作
用を有する。
The present invention has the following functions by the above-mentioned structure.

【0009】すなわち、第1には、車両の前面や隣接車
線の走行車両の影を受けることなく車両の追跡、計測が
でき、正確な交通情報の計測、収集ができるようにな
る。第2には、薄暮時の路面との輝度差の小さい黒色車
両等を抽出して車両の追跡、計測ができ、正確な交通情
報を収集することができるようになる。
First, the vehicle can be tracked and measured without being shaded by a vehicle running in front of the vehicle or in an adjacent lane, and accurate measurement and collection of traffic information can be performed. Secondly, a black vehicle or the like having a small difference in luminance from the road surface at twilight can be extracted and the vehicle can be tracked and measured, and accurate traffic information can be collected.

【0010】[0010]

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面をもとに説明
する。
An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0011】図1は実施例の構成を示している。図1に
おいて、1はビデオカメラ、2は車両動態計測装置本体
である。
FIG. 1 shows the configuration of the embodiment. In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a video camera, and 2 denotes a vehicle dynamics measurement device main body.

【0012】車両動態計測装置本体2にあって、9はA
/D変換部、10は画像メモリ(入力画像1)、11は
画像メモリ(入力画像2)、12は画像メモリ(入力画
像3)、13は画像メモリ(入力画像4)、14は画像
データ処理部、15はデータ出力部である。
In the vehicle dynamics measuring device main body 2, 9 is A
/ D converter, 10 is an image memory (input image 1), 11 is an image memory (input image 2), 12 is an image memory (input image 3), 13 is an image memory (input image 4), 14 is image data processing Reference numeral 15 denotes a data output unit.

【0013】次に上記構成の動作について説明する。ビ
デオカメラ1を用いて撮像した映像情報を車両動態計測
装置本体2に伝送する。
Next, the operation of the above configuration will be described. Video information captured using the video camera 1 is transmitted to the vehicle dynamics measurement device main body 2.

【0014】車両動態計測装置本体2では、この情報を
A/D変換部9を用いてデジタルデータに変換する。そ
して、ある一定の間隔で撮像された2画面分のデジタル
データを画像メモリ10、11に格納する。また、画像
メモリ12には、車両の存在していない状態の情報(背
景データ)を格納する。
The vehicle dynamics measuring device main body 2 converts this information into digital data using an A / D converter 9. Then, digital data for two screens imaged at certain intervals are stored in the image memories 10 and 11. The image memory 12 stores information (background data) indicating that no vehicle exists.

【0015】そして、これら画像メモリ10、11、1
2のデータを用いて画像データ処理部14で背景差分方
式と膨張処理付きフレーム差分方式のプラス成分のみを
用いることによって画像メモリ13に処理結果を書き込
み、画像データから車両の抽出を行う。この処理を連続
処理することによって、車両の追跡、走行速度等をデー
タ出力部15で出力するとともに、現在の道路上の状態
を判定し、この情報をもとに背景データの更新を行う。
The image memories 10, 11, 1
The processing result is written in the image memory 13 by using only the plus components of the background difference method and the frame difference method with expansion processing in the image data processing unit 14 using the data of No. 2, and the vehicle is extracted from the image data. By continuously performing this processing, the tracking and running speed of the vehicle are output by the data output unit 15, the current state on the road is determined, and the background data is updated based on this information.

【0016】図2はフレーム差分と膨張処理付き背景差
分のプラス成分のみ用いた場合を示したものである。
FIG. 2 shows a case where only the plus components of the frame difference and the background difference with expansion processing are used.

【0017】まず、図2(a)に示すt−Δt[se
c]の画像データと、図2(b)に示すt[sec]の
画像データ、図2(c)に示す背景データの3種類が存
在する。
First, t-.DELTA.t [se] shown in FIG.
c], image data of t [sec] shown in FIG. 2B, and background data shown in FIG. 2C.

【0018】まず、t−Δt[sec]、t[sec]
の画像データの差分を行う。これをフレーム差分とよ
び、プラス成分のみ有効にすると、走行車両の前縁部
と、車両横の影の後方部が図2(d)に示すように抽出
できる。フレーム差分は移動物対の抽出が確実に行える
ので、後方に膨張処理を行うことで(図2(d)の斜線
部分)、より確実になる。
First, t-Δt [sec], t [sec]
Of the image data. This is called a frame difference, and if only the plus component is made valid, the front edge of the traveling vehicle and the rear portion of the shadow beside the vehicle can be extracted as shown in FIG. Since the moving object pair can be reliably extracted from the frame difference, the expansion processing is performed rearward (the hatched portion in FIG. 2D), so that the difference becomes more reliable.

【0019】また、t[sec]の画像データと背景デ
ータの差分を行う。これを背景差分と呼び、プラス成分
のみ有効にすると、影の部分は抽出されず、車両の明る
い部分のみが図2(e)に示すように抽出できる。
Further, the difference between the image data at t [sec] and the background data is calculated. This is called a background difference, and if only the plus component is made effective, the shadow portion is not extracted, and only the bright portion of the vehicle can be extracted as shown in FIG.

【0020】そして、フレーム差分と背景差分の論理和
を求めて加工画面を作成することにより図2(f)に示
すように車両の抽出が確実になる。明るい白系統の車両
はフレーム差分、背景差分の両方より、抽出を行う。
Then, by obtaining the logical sum of the frame difference and the background difference to create a processing screen, the vehicle can be reliably extracted as shown in FIG. For a vehicle of a bright white system, extraction is performed from both the frame difference and the background difference.

【0021】暗い黒系統の車両の場合は基本的に映像上
手前になるにつれて同じ車両であっても輝度は高くなる
ので、フレーム差分で車両の抽出を行うことができる。
また、停止している車両はフレーム差分では抽出できな
いが、背景差分での抽出を行う。
[0021] In the case of a vehicle of a dark black system, the brightness increases basically as the vehicle becomes closer to the image, so that the vehicle can be extracted by the frame difference.
A stopped vehicle cannot be extracted by the frame difference, but is extracted by the background difference.

【0022】次に、昼間時の影の除去処理について説明
する。図3は影を除去した昼間時の加工画面作成処理の
フローチャートを示している。まず、画像データt[s
ec]とt−Δt[sec]の差分(フレーム差分)を
行い、プラス成分のみを有効とする(ステップ(S)3
1)。続いて、画像データt[sec]と背景データの
差分(背景差分)を行い、プラス成分のみを有効とする
(ステップ32)。
Next, the process of removing shadows during the daytime will be described. FIG. 3 shows a flowchart of a processing screen creation process in the daytime with the shadow removed. First, image data t [s
ec] and t−Δt [sec] (frame difference), and only the plus component is made valid (step (S) 3).
1). Subsequently, a difference (background difference) between the image data t [sec] and the background data is performed, and only the plus component is made valid (step 32).

【0023】そして、まずフレーム差分の画素毎のデー
タを閾値α1と比較を行う(ステップ35)。そして、
閾値α1以上の場合のYesの場合には、加工画面の同
じ位置とともに1、2行前の同じ列の位置に”1”を書
き込み、膨張処理を行う(ステップ36)。もし、フレ
ーム差分の画素毎のデータが閾値α1以下のNoの場合
には、背景差分の画像データを閾値α2と比較を行う
(ステップ37)。そして、閾値α2以上のYesの場
合には、加工画面の同じ位置に”1”を書き込む(ステ
ップ38)。それ以外のNoの場合には、加工画面の同
じ位置に”0”を書き込む(ステップ39)。これを全
画素について処理を行い、加工画面を作成する(ステッ
プ33、34、40、41、42、43)。
Then, first, the data of each pixel of the frame difference is compared with the threshold value α1 (step 35). And
In the case of Yes in the case of the threshold value α1 or more, “1” is written into the same position on the processing screen and the same column one or two rows before, and expansion processing is performed (step 36). If the data of each pixel of the frame difference is No equal to or smaller than the threshold value α1, the image data of the background difference is compared with the threshold value α2 (step 37). If the answer is Yes, which is equal to or larger than the threshold value α2, “1” is written at the same position on the processing screen (step 38). Otherwise, "0" is written at the same position on the processing screen (step 39). This is processed for all pixels to create a processed screen (steps 33, 34, 40, 41, 42, 43).

【0024】このように、加工場面を用いることにより
隣接車線の車両の影を車両と判定して追跡することはな
くなり、また車両の前縁位置を正確に追跡することがで
き、正確な交通情報を計測、収集することができる。
As described above, by using the processing scene, the shadow of the vehicle in the adjacent lane is not determined and tracked, and the leading edge position of the vehicle can be tracked accurately, so that accurate traffic information can be obtained. Can be measured and collected.

【0025】以下、薄暮時の加工画面作成処理について
説明する。図4は、この薄暮時の加工画面作成処理のフ
ローチャートを示している。
Hereinafter, processing for creating a processed screen at twilight will be described. FIG. 4 shows a flowchart of the processing screen creation process at twilight.

【0026】まず、画像データt[sec]とt−Δt
[sec]の差分(フレーム差分)を行い、プラス成分
のみを有効とする(ステップ(S)51)。続いて、画
像データt[sec]と背景データの差分(背景差分)
を行い、プラス成分のみを有効とする(ステップ5
2)。そして画素毎に画像データt[sec]と背景デ
ータの比較を行う(ステップ55)。差分が閾値より小
さいYesの場合にはフレーム差分、背景差分の閾値を
通常の閾値の1/2を使用する(ステップ56)。それ
以外のNoの場合には通常の閾値を(ステップ57)使
用する。この処理によって輝度差の小さい車両の抽出が
可能となる。
First, the image data t [sec] and t-Δt
A difference (frame difference) of [sec] is performed, and only the plus component is made valid (step (S) 51). Subsequently, the difference between the image data t [sec] and the background data (background difference)
And make only the plus component valid (step 5
2). Then, the image data t [sec] is compared with the background data for each pixel (step 55). If the difference is smaller than the threshold, Yes, the threshold of the frame difference and the background difference is 1 / of the normal threshold (step 56). Otherwise, a normal threshold is used (step 57). By this processing, a vehicle with a small difference in luminance can be extracted.

【0027】そして、フレーム差分の画素毎のデータを
閾値α1と比較を行う(ステップ58)。そして、閾値
α1以上のYesの場合には、加工画面の同じ位置とと
もに1、2行前の同じ列の位置に”1”を書き込み、膨
張処理を行う(ステップ59)。もし、フレーム差分の
画素毎のデータが閾値α1以下のNoの場合には、背景
差分の画素毎のデータを閾値α2と比較を行う(ステッ
プ60)。そして、閾値α2以上の場合には、加工画面
の同じ位置に”1”を書き込む(ステップ61)。それ
以外の場合には、加工画面の同じ位置に”0”を書き込
む(ステップ62)。これを全画素について処理を行
い、加工画面を作成する(ステップ53、54、63、
64、65、66)。
Then, the data of each pixel of the frame difference is compared with the threshold value α1 (step 58). If the answer is Yes, which is equal to or greater than the threshold value α1, “1” is written into the same position on the processed screen and the same column one or two rows before, and expansion processing is performed (step 59). If the data of each pixel of the frame difference is equal to or smaller than the threshold α1, the data of each pixel of the background difference is compared with the threshold α2 (step 60). If it is equal to or larger than the threshold value α2, “1” is written at the same position on the processing screen (step 61). Otherwise, "0" is written at the same position on the processing screen (step 62). This is processed for all pixels to create a processed screen (steps 53, 54, 63,
64, 65, 66).

【0028】このようにして、この加工画面より薄暮時
の路面との輝度差の小さい黒色車両等を抽出して、正確
な車両の追跡、計測ができ、正確な交通情報を計測、収
集することができる。
In this manner, a black vehicle or the like having a small difference in luminance from the road surface at twilight can be extracted from the processing screen, and accurate vehicle tracking and measurement can be performed, and accurate traffic information can be measured and collected. Can be.

【0029】[0029]

【発明の効果】本発明は上記実施例から明らかなよう
に、以下に示す効果を有する。
As apparent from the above embodiment, the present invention has the following effects.

【0030】隣接車線の車両の影を車両と判定すること
なく、また、車両の前縁位置を追跡することができ、正
確な交通情報を計測、収集できるという効果を有する。
It is possible to track the leading edge position of the vehicle without determining the shadow of the vehicle in the adjacent lane as the vehicle, and to measure and collect accurate traffic information.

【0031】また、薄暮時の路面との輝度差の小さい黒
色車両等を抽出して、車両の追跡、計測ができ、正確な
交通情報を計測、収集できるという効果を有する。
In addition, a black vehicle or the like having a small difference in luminance from the road surface at twilight can be extracted, and the vehicle can be tracked and measured, so that accurate traffic information can be measured and collected.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の車両動態計測装置の実施例における構
成をすブロック図
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a vehicle dynamics measurement device according to the present invention.

【図2】(a)実施例におけるt−Δt[sec]の画
像データ図 (b)実施例におけるt[sec]の画像データ図 (c)実施例における背景画像データ図 (d)実施例におけるプラス成分のみ用いる膨張処理付
きフレーム差分を示す画像データ図 (e)実施例におけるプラス成分のみ用いる背景差分を
示す画像データ図 (f)実施例における背景差分+膨張処理付きフレーム
差分を示す画像データ図
2A is an image data diagram of t−Δt [sec] in the embodiment; FIG. 2B is an image data diagram of t [sec] in the embodiment; FIG. 2C is a background image data diagram of the embodiment; Image data showing the frame difference with expansion processing using only the plus component. (E) Image data showing the background difference using only the plus component in the embodiment. (F) Image data showing the background difference + frame difference with the expansion processing in the embodiment.

【図3】実施例における影を除去した昼間時の加工画面
作成処理のフローチャート図
FIG. 3 is a flowchart of a processing screen creation process in the daytime in which a shadow has been removed in the embodiment.

【図4】実施例における薄暮時の加工画面作成処理のフ
ローチャート図
FIG. 4 is a flowchart of a processing screen creation process at twilight in the embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 ビデオカメラ 2 車両動態計測装置本体 9 A/D変換部 10、11、12、14 画像メモリ 14 画像データ処理部 15 データ出力部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Video camera 2 Vehicle dynamics measuring device main body 9 A / D conversion part 10, 11, 12, 14 Image memory 14 Image data processing part 15 Data output part

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 ビデオカメラを用いて道路を走行する車
両の動向を撮影し、撮影データを画像処理することによ
り、車両の速度や加速度および車種等の動態を計測およ
び収集する車両動態計測装置において、前記ビデオカメラによる撮影エリアに車両情報計測エリ
アを設け、前記車両情報計測エリアの画像データから原
画像データと背景データを抽出する手段と、 抽出した前記原画像データのフレーム差分を抽出する手
段と、 前記フレーム差分のデータを膨張処理して抽出する手段
と、 前記原画像データと前記背景データとの差を背景差分と
して抽出する手段と、 膨張処理した前記フレーム差分のプラス成分と前記背景
差分のプラス成分と用いて撮影した画像データを解析処
理する手段とを有し、 前記画像データの解析処理により、隣接車線および同車
線の車の影の成分を除去し、影による計測誤差をなくす
ことができることを 特徴とする車両動態計測装置。
1. A car traveling on a road using a video camera
By capturing both trends and processing the captured data
Measurement and measurement of vehicle dynamics such as speed and acceleration and vehicle type.
In the vehicle dynamics measurement device to collect and collect information on the vehicle information measurement area,
And provide the original data from the image data in the vehicle information measurement area.
Means for extracting image data and background data, and means for extracting a frame difference between the extracted original image data
Stage and means for expanding and extracting the data of the frame difference
And a difference between the original image data and the background data as a background difference
Means for extracting and extracting the positive component of the expanded frame difference and the background
The image data captured using the positive component of the difference is analyzed and processed.
And means for analyzing the image data to determine an adjacent lane and the same lane.
Removes the shadow component of the car on the line, eliminating measurement errors due to shadows
Vehicle dynamics measuring device characterized by being able to do .
【請求項2】 ビデオカメラを用いて道路を走行する車
両の動向を撮影し、撮影データを画像処理することによ
り、車両の速度や加速度および車種等の動態を計測およ
収集する車両動態計測装置において、前記ビデオカメラによる撮影エリアに車両情報計測エリ
アを設け、前記車両情報計測エリアの画像データから原
画像データと背景データを抽出し、前記背景データの平
均輝度値を算出し、前記平均輝度値により薄暮を認識す
る手段と、 前記薄暮認識手段により薄暮と認識されたときに、前記
原画像データと前記背景データを比較して画素単位で閾
値を2段階に分けて選別して処理する手段とを有するこ
とにより、薄暮時でも隣接車線および同車線の車の影の
影響を除去できることを特徴とする請求項1に記載の
両動態計測装置。
2. A car traveling on a road using a video camera.
By capturing both trends and processing the captured data
Measurement and measurement of vehicle dynamics such as speed and acceleration and vehicle type.
In the vehicle dynamics measurement device to collect and collect information on the vehicle information measurement area,
And provide the original data from the image data in the vehicle information measurement area.
Image data and background data are extracted, and the background data
Calculate the average luminance value and recognize dusk based on the average luminance value.
Means, when the twilight recognition means is recognized as twilight,
The original image data is compared with the background data, and the threshold is determined in pixel units.
Means for sorting and processing the values in two stages.
Due to this, even at dusk, the shadow of the adjacent lane and the car in the same lane
The vehicle dynamics measurement device according to claim 1, wherein the influence can be removed .
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