JP2917661B2 - 交通流計測処理方法及び装置 - Google Patents
交通流計測処理方法及び装置Info
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- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Image Input (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Television Systems (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、カメラで撮影された画
像情報から、車両の存在、車種（この明細書では、小型
車、中型車などの車両の大きさの区分のことをいう）、
個別の車両速度などを検出して交通流計測を行う方法及
び装置に関するものである。
像情報から、車両の存在、車種（この明細書では、小型
車、中型車などの車両の大きさの区分のことをいう）、
個別の車両速度などを検出して交通流計測を行う方法及
び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】一般道路や高速道路の交通管制システム
では、数多くの車両感知器を道路側に配置して交通流を
計測している。この計測機能をさらに高度化したものの
一つにＩＴＶカメラによる交通流計測処理システムがあ
り、従来から研究が進められている。
では、数多くの車両感知器を道路側に配置して交通流を
計測している。この計測機能をさらに高度化したものの
一つにＩＴＶカメラによる交通流計測処理システムがあ
り、従来から研究が進められている。
【０００３】このＩＴＶカメラによる交通流計測処理シ
ステムはテレビカメラをセンサとして使用するものであ
り、道路を斜めから見下ろして撮像した映像をリアルタ
イムで解析することにより車両の存在とその速度を判定
する。図６は、従来の処理の概要を解説する図であり、
図６(1) は画面上の計測領域５１を、図６(2) は各車線
において設定された計測サンプル点を、図６(3) は直交
座標上に変換された計測サンプル点及び車両の存在領域
（符号１で表されている）を、図６(4) は道路の横断方
向から見た車両の存在領域（符号１で表されている）を
それぞれ示す。
ステムはテレビカメラをセンサとして使用するものであ
り、道路を斜めから見下ろして撮像した映像をリアルタ
イムで解析することにより車両の存在とその速度を判定
する。図６は、従来の処理の概要を解説する図であり、
図６(1) は画面上の計測領域５１を、図６(2) は各車線
において設定された計測サンプル点を、図６(3) は直交
座標上に変換された計測サンプル点及び車両の存在領域
（符号１で表されている）を、図６(4) は道路の横断方
向から見た車両の存在領域（符号１で表されている）を
それぞれ示す。
【０００４】このように検出された車両の存在領域（符
号１で表された部分）の変化を基にして交通量、速度、
車種、存在車両数等を知ることができる（「住友電気」
第127 号，第58-62 ページ，昭和６０年９月参照）。
号１で表された部分）の変化を基にして交通量、速度、
車種、存在車両数等を知ることができる（「住友電気」
第127 号，第58-62 ページ，昭和６０年９月参照）。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】前記処理方式によれ
ば、計測サンプル点に符号を与える処理は、各点の輝度
データと路面基準輝度との差分をとって行っているが、
路面基準輝度は朝夕の違いや天気に応じて変えるべきも
のなので、路面基準輝度の設定の仕方が複雑になるとい
う問題がある。また差分をとると、薄暮時には車体と路
面との輝度差が小さくなるので検出精度が低下する。ま
た夜間はヘッドライトが認識対象になるので、輝度の低
いスモールランプ（車幅灯）のみをつけている車両の検
出率が低下する。
ば、計測サンプル点に符号を与える処理は、各点の輝度
データと路面基準輝度との差分をとって行っているが、
路面基準輝度は朝夕の違いや天気に応じて変えるべきも
のなので、路面基準輝度の設定の仕方が複雑になるとい
う問題がある。また差分をとると、薄暮時には車体と路
面との輝度差が小さくなるので検出精度が低下する。ま
た夜間はヘッドライトが認識対象になるので、輝度の低
いスモールランプ（車幅灯）のみをつけている車両の検
出率が低下する。
【０００６】また、図６(4) から分かるように、道路の
横断方向から見たヒストグラムをとって車両の存在範囲
を求めなければならないので、計測領域を車線ごとに分
割しなければならない。したがって、車線をまたがって
走行する車両を２両と数えてしまうなどの不都合があっ
た。また、駐停車車両は路面基準輝度をとると路面とみ
なされるので、駐停車車両を検出できないという問題も
あった。
横断方向から見たヒストグラムをとって車両の存在範囲
を求めなければならないので、計測領域を車線ごとに分
割しなければならない。したがって、車線をまたがって
走行する車両を２両と数えてしまうなどの不都合があっ
た。また、駐停車車両は路面基準輝度をとると路面とみ
なされるので、駐停車車両を検出できないという問題も
あった。
【０００７】そこで、本発明の目的は、外部の明るさの
変化に影響を受けずに安定して測定することのできる交
通流計測処理方法及び装置を提供することにある。本発
明の他の目的は、車線に依存しないで車両を確実に計測
することのできる交通流計測処理方法及び装置を提供す
ることである。また、本発明の他の目的は、車種ごとに
交通流を計測できる交通流計測処理方法及び装置を提供
することにある。
変化に影響を受けずに安定して測定することのできる交
通流計測処理方法及び装置を提供することにある。本発
明の他の目的は、車線に依存しないで車両を確実に計測
することのできる交通流計測処理方法及び装置を提供す
ることである。また、本発明の他の目的は、車種ごとに
交通流を計測できる交通流計測処理方法及び装置を提供
することにある。
【０００８】また本発明の他の目的は、計測領域内に存
在する走行車両と駐停車車両の両方を認識することので
きる交通流計測処理方法及び装置を提供することにあ
る。
在する走行車両と駐停車車両の両方を認識することので
きる交通流計測処理方法及び装置を提供することにあ
る。
【０００９】
【課題を解決するための手段及び作用】(1)前記の目的
を達成するための請求項１記載の交通流計測処理方法
は、道路の側に設置 された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、エッジを強調するため、各サンプル点の輝度情報に
基づく空間微分処理を行い、微 分信号を所定のしきい
値により二値化し、二値化して得られた二値化画像をス
キャンし 、エッジを構成する画素が現れた時点で、車
幅と同程度の幅を持つマスクを掛け、マス ク内のエッ
ジを構成する画素の数が基準の数よりも多い場合に、そ
のマスク内のエッジ を構成する画素の分布から車頭候
補点を捜し出し、前記マスクを掛けて車頭候補点を捜
し出す手順を繰り返し、これらの捜し出された車頭候補
点相互の位置関係から車頭の位 置を決定し、先の映像
情報において得られた車頭の位置と、現在の車頭の位置
との変化から車両の速度を算出する方法である。
を達成するための請求項１記載の交通流計測処理方法
は、道路の側に設置 された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、エッジを強調するため、各サンプル点の輝度情報に
基づく空間微分処理を行い、微 分信号を所定のしきい
値により二値化し、二値化して得られた二値化画像をス
キャンし 、エッジを構成する画素が現れた時点で、車
幅と同程度の幅を持つマスクを掛け、マス ク内のエッ
ジを構成する画素の数が基準の数よりも多い場合に、そ
のマスク内のエッジ を構成する画素の分布から車頭候
補点を捜し出し、前記マスクを掛けて車頭候補点を捜
し出す手順を繰り返し、これらの捜し出された車頭候補
点相互の位置関係から車頭の位 置を決定し、先の映像
情報において得られた車頭の位置と、現在の車頭の位置
との変化から車両の速度を算出する方法である。
【００１０】また、請求項６記載の交通流計測処理装置
は、前記方法と同一の発明にかかる装置である。前記の
方法及び装置によれば、まず、計測領域の測定には、計
測サンプル点方式を採用する。この方式は、計測領域を
道路上の距離で等間隔になるように座標変換する方式で
ある。カメラの視線角度に依存しないので、以後の処理
では、道路の直上から計測したのと同じ扱いにできる。
は、前記方法と同一の発明にかかる装置である。前記の
方法及び装置によれば、まず、計測領域の測定には、計
測サンプル点方式を採用する。この方式は、計測領域を
道路上の距離で等間隔になるように座標変換する方式で
ある。カメラの視線角度に依存しないので、以後の処理
では、道路の直上から計測したのと同じ扱いにできる。
【００１１】計測サンプル点方式で決定された領域は、
Ｍ×Ｎの配列で表される。Ｍは道路の横断方向に沿った
サンプル数、Ｎは車両の走行方向に沿ったサンプル数で
ある。サンプル点の座標を（ｉ，ｊ）で表し、その点の
輝度値をＰ(i,j) と表す。輝度値Ｐ(i,j) について、空
間微分処理を行う。微分処理方法は種々あるが、いずれ
の方法を用いても、空間微分処理により得られた画像
は、車体のエッジ部分が強調されているので、車体の色
の違いや外部の明るさによる影響を受けにくいことにな
る。すなわち、昼、夜、薄暮時にもコントラストが強調
されることになり、二値化する時にも、従来のように基
準輝度を外部の明るさに応じて変更する必要がなくな
る。
Ｍ×Ｎの配列で表される。Ｍは道路の横断方向に沿った
サンプル数、Ｎは車両の走行方向に沿ったサンプル数で
ある。サンプル点の座標を（ｉ，ｊ）で表し、その点の
輝度値をＰ(i,j) と表す。輝度値Ｐ(i,j) について、空
間微分処理を行う。微分処理方法は種々あるが、いずれ
の方法を用いても、空間微分処理により得られた画像
は、車体のエッジ部分が強調されているので、車体の色
の違いや外部の明るさによる影響を受けにくいことにな
る。すなわち、昼、夜、薄暮時にもコントラストが強調
されることになり、二値化する時にも、従来のように基
準輝度を外部の明るさに応じて変更する必要がなくな
る。
【００１２】二値化処理された結果、車両のエッジの部
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、二
値化画像をスキャンし、エッジを構成する画素が現れた
時点で、車両の車幅に相当するマスクを配列上で掛け
る。マスク内の符号１の個数があるしきい値を上回った
場合、マスク内の符号１の分布の重心などから車頭候補
点の位置を求める。この車頭候補点算出は、昼間の車
頭、夜間のヘッドライト、スモールランプなどの違いを
考慮する必要がないので、取扱が簡単になる。
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、二
値化画像をスキャンし、エッジを構成する画素が現れた
時点で、車両の車幅に相当するマスクを配列上で掛け
る。マスク内の符号１の個数があるしきい値を上回った
場合、マスク内の符号１の分布の重心などから車頭候補
点の位置を求める。この車頭候補点算出は、昼間の車
頭、夜間のヘッドライト、スモールランプなどの違いを
考慮する必要がないので、取扱が簡単になる。
【００１３】算出された車頭候補点には、車頭位置が複
数検出されたりするので、これらの車頭候補点相互の位
置関係から車頭の位置を決定し、車頭の位置の変化から
車両の速度を算出する。 (2) 請求項２記載の交通流計測処理方法は、前記のマス
クを掛ける工程において、道路のそれぞれ車線の位置を
またがってマスクを掛ける方法である。
数検出されたりするので、これらの車頭候補点相互の位
置関係から車頭の位置を決定し、車頭の位置の変化から
車両の速度を算出する。 (2) 請求項２記載の交通流計測処理方法は、前記のマス
クを掛ける工程において、道路のそれぞれ車線の位置を
またがってマスクを掛ける方法である。
【００１４】また、請求項７記載の交通流計測処理装置
は、この方法と同一の発明にかかる装置である。この方
法及び装置によれば、マスクを掛ける時、車線にまたが
ってもよいように掛けるので車線変更中の車両でも１台
として検出できる。 (3) 請求項３記載の交通流計測処理方法は、前記のマス
クを掛ける工程において、大きさの違うマスクを車種に
応じて複数個用意する方法である。
は、この方法と同一の発明にかかる装置である。この方
法及び装置によれば、マスクを掛ける時、車線にまたが
ってもよいように掛けるので車線変更中の車両でも１台
として検出できる。 (3) 請求項３記載の交通流計測処理方法は、前記のマス
クを掛ける工程において、大きさの違うマスクを車種に
応じて複数個用意する方法である。
【００１５】また、請求項８記載の交通流計測処理装置
は、この方法と同一の発明にかかる装置である。この方
法及び装置であれば、複数の車種の車幅に相当するマス
クを掛けるので、大型車は大き目のマスクで検出でき、
小型車は小さ目のマスクで検出できる。そして、検出し
たマスクに対応した車種ごとの車両の速度を登録するこ
とができる。 (4) 請求項４記載の交通流計測処理方法は、近接した領
域内に車頭候補点が複数個抽出された場合に、マスク内
のエッジを構成する画素の数が大きい方、又は車両の進
行方向に近い方を車頭有効点とし、車頭有効点が複数個
存在する場合には、マスクに対応する車両存在範囲内に
入っている車頭有効点のうち車両進行方向にある方を車
頭確定点として車頭の位置を決定する方法である。
は、この方法と同一の発明にかかる装置である。この方
法及び装置であれば、複数の車種の車幅に相当するマス
クを掛けるので、大型車は大き目のマスクで検出でき、
小型車は小さ目のマスクで検出できる。そして、検出し
たマスクに対応した車種ごとの車両の速度を登録するこ
とができる。 (4) 請求項４記載の交通流計測処理方法は、近接した領
域内に車頭候補点が複数個抽出された場合に、マスク内
のエッジを構成する画素の数が大きい方、又は車両の進
行方向に近い方を車頭有効点とし、車頭有効点が複数個
存在する場合には、マスクに対応する車両存在範囲内に
入っている車頭有効点のうち車両進行方向にある方を車
頭確定点として車頭の位置を決定する方法である。
【００１６】また、請求項９記載の交通流計測処理装置
は、この方法と同一の発明にかかる装置である。この方
法及び装置であれば、車両のフロントガラスの端やサン
ルーフなどの車頭と異なる輝度が変化する部分が検出さ
れても、最も確からしい車頭位置（車頭有効点）が抽出
できる。また、車頭有効点が複数あるときでも、車両存
在範囲内に２つの車頭が存在することは有り得ないの
で、車両存在範囲内に対応して１つだけ車頭位置（車頭
確定点）を見出すことができる。 (5) 請求項５記載の交通流計測処理方法は、車両の予測
速度の範囲が０又は負の値から車両の通常走行する速度
までにわたる車両の予測速度の範囲を予め定め、所定時
間前の映像情報の中に車頭の位置が検出されている場合
には、その車頭の位置に、 （車両の予測速度の範囲）×（所定時間） を加えた領域を車両が次に進む領域として、この領域の
中に現在の車頭の位置が存在する場合に、これら２つの
車頭の位置の差から車両の速度を算出する方法である。
は、この方法と同一の発明にかかる装置である。この方
法及び装置であれば、車両のフロントガラスの端やサン
ルーフなどの車頭と異なる輝度が変化する部分が検出さ
れても、最も確からしい車頭位置（車頭有効点）が抽出
できる。また、車頭有効点が複数あるときでも、車両存
在範囲内に２つの車頭が存在することは有り得ないの
で、車両存在範囲内に対応して１つだけ車頭位置（車頭
確定点）を見出すことができる。 (5) 請求項５記載の交通流計測処理方法は、車両の予測
速度の範囲が０又は負の値から車両の通常走行する速度
までにわたる車両の予測速度の範囲を予め定め、所定時
間前の映像情報の中に車頭の位置が検出されている場合
には、その車頭の位置に、 （車両の予測速度の範囲）×（所定時間） を加えた領域を車両が次に進む領域として、この領域の
中に現在の車頭の位置が存在する場合に、これら２つの
車頭の位置の差から車両の速度を算出する方法である。
【００１７】また、請求項１０記載の交通流計測処理装
置は、この方法と同一の発明にかかる装置である。この
方法及び装置によれば、前のフレームの車頭確定点の位
置情報を参照して、現在のフレームでの予測位置を算出
し、この予測位置に最も近い車頭確定点を抽出し、車両
の速度を求めることができる。また、車両の予測速度の
範囲に０又は負の値を含めているので、駐停車中の車両
でも検出できる。
置は、この方法と同一の発明にかかる装置である。この
方法及び装置によれば、前のフレームの車頭確定点の位
置情報を参照して、現在のフレームでの予測位置を算出
し、この予測位置に最も近い車頭確定点を抽出し、車両
の速度を求めることができる。また、車両の予測速度の
範囲に０又は負の値を含めているので、駐停車中の車両
でも検出できる。
【００１８】
【実施例】以下実施例を示す添付図面によって詳細に説
明する。図２は、ＩＴＶカメラ２の設置概念図を示す。
道路の側に設置されたポールの上部にＩＴＶカメラ２が
備えられ、ポールの下部に制御部１が備えつけられてい
る。
明する。図２は、ＩＴＶカメラ２の設置概念図を示す。
道路の側に設置されたポールの上部にＩＴＶカメラ２が
備えられ、ポールの下部に制御部１が備えつけられてい
る。
【００１９】ＩＴＶカメラ２の視野は４車線ある道路の
全車線にわたっている。図１は、制御部１内の機器構成
を示すものであり、ＩＴＶ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３と車両候補点検出部４と計
測処理部５とからなる制御部本体、制御部本体により算
出された交通流計測出力などの情報を通信回線を通して
交通管制センターに伝える伝送部６、警告指令信号を出
力する入出力部７、並びに電源部８を有している。
全車線にわたっている。図１は、制御部１内の機器構成
を示すものであり、ＩＴＶ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３と車両候補点検出部４と計
測処理部５とからなる制御部本体、制御部本体により算
出された交通流計測出力などの情報を通信回線を通して
交通管制センターに伝える伝送部６、警告指令信号を出
力する入出力部７、並びに電源部８を有している。
【００２０】制御部本体の行う計測処理の概略を説明す
る。画像入力部３には、図３に示すように、道路の横断
方向（ξ方向とする）に沿ったＭ個のサンプル点、車両
の走行方向（η方向とする）に沿ったＮ個のサンプル点
から決定されるＭ×Ｎ個の座標（ｉ，ｊ）に対応してＩ
ＴＶカメラ２から出力される画像信号の各輝度値Ｐ(i,
j) が記憶される。サンプル点の間隔をΔη，Δξとす
る。
る。画像入力部３には、図３に示すように、道路の横断
方向（ξ方向とする）に沿ったＭ個のサンプル点、車両
の走行方向（η方向とする）に沿ったＮ個のサンプル点
から決定されるＭ×Ｎ個の座標（ｉ，ｊ）に対応してＩ
ＴＶカメラ２から出力される画像信号の各輝度値Ｐ(i,
j) が記憶される。サンプル点の間隔をΔη，Δξとす
る。
【００２１】車両候補点検出部４は、η方向の空間微分
処理をする。具体的には、各（ｉ，ｊ）に対して次に示
すソーベル演算子(Sobel operator)を作用させる。
処理をする。具体的には、各（ｉ，ｊ）に対して次に示
すソーベル演算子(Sobel operator)を作用させる。
【００２２】
【数１】
【００２３】すなわち、輝度値Ｐ(i,j) の微分Ｐ′(i,
j) を、式 Ｐ′(i,j) ＝Ｐ(i-1,j-1) ＋２Ｐ(i-1,j) ＋Ｐ(i-1,j+1) −Ｐ(i,j-1) −２Ｐ(i,j) −Ｐ(i,j+1) に基づいて求める。ただし、演算領域が計測エリアを越
える特殊な場合には、 Ｐ′(0,j) ＝０ Ｐ′(i,0) ＝２Ｐ(i-1,0) ＋Ｐ(i-1,1) −２Ｐ(i,0) −Ｐ(i,1) Ｐ′(i,N-1) ＝Ｐ(i-1,N-2) ＋２Ｐ(i-1,N-1) −Ｐ(i,N-2) −２Ｐ(i,N-1) を採用する。
j) を、式 Ｐ′(i,j) ＝Ｐ(i-1,j-1) ＋２Ｐ(i-1,j) ＋Ｐ(i-1,j+1) −Ｐ(i,j-1) −２Ｐ(i,j) −Ｐ(i,j+1) に基づいて求める。ただし、演算領域が計測エリアを越
える特殊な場合には、 Ｐ′(0,j) ＝０ Ｐ′(i,0) ＝２Ｐ(i-1,0) ＋Ｐ(i-1,1) −２Ｐ(i,0) −Ｐ(i,1) Ｐ′(i,N-1) ＝Ｐ(i-1,N-2) ＋２Ｐ(i-1,N-1) −Ｐ(i,N-2) −２Ｐ(i,N-1) を採用する。
【００２４】車両候補点検出部４は、予め定数として与
えられているしきい値Ｔｈ１を適用して、空間微分処理
された全画素を二値化する。すなわち、 Ｐ′(i,j) ≧Ｔｈ１ ならば Ｐ′(i,j) ＝１， Ｐ′(i,j) ＜Ｔｈ１ ならば Ｐ′(i,j) ＝０ とする。
えられているしきい値Ｔｈ１を適用して、空間微分処理
された全画素を二値化する。すなわち、 Ｐ′(i,j) ≧Ｔｈ１ ならば Ｐ′(i,j) ＝１， Ｐ′(i,j) ＜Ｔｈ１ ならば Ｐ′(i,j) ＝０ とする。
【００２５】車両候補点検出部４は、小型車、普通車、
大型車などの区分に応じてマスクを用意している。用意
するマスクは、この実施例では図４に示すように、Ｍ１
からＭ８までの８種類とする。Ｍ１からＭ４は普通車
用、Ｍ５からＭ８は大型車用を表す。Ｍ１，２，５，６
は２行のマスク、Ｍ３，４，７，８は３行のマスクを示
す。注目している画素はＭ１，３，５，７では左下にあ
り、Ｍ２，４，６，８では左上にある。
大型車などの区分に応じてマスクを用意している。用意
するマスクは、この実施例では図４に示すように、Ｍ１
からＭ８までの８種類とする。Ｍ１からＭ４は普通車
用、Ｍ５からＭ８は大型車用を表す。Ｍ１，２，５，６
は２行のマスク、Ｍ３，４，７，８は３行のマスクを示
す。注目している画素はＭ１，３，５，７では左下にあ
り、Ｍ２，４，６，８では左上にある。
【００２６】マスクの掛けかたは、計測エリアをラスタ
ースキャンし、最初に符号１の画素が現れた時点でその
画素をマスクの「注目している画素」に合わせることに
より行う。ただし、１が連続していたら２番目以後の画
素についてはマスク掛けはしない。そして、マスク内に
存在する１である画素の数をカウントする。このカウン
トした数をマスクのスコアという。
ースキャンし、最初に符号１の画素が現れた時点でその
画素をマスクの「注目している画素」に合わせることに
より行う。ただし、１が連続していたら２番目以後の画
素についてはマスク掛けはしない。そして、マスク内に
存在する１である画素の数をカウントする。このカウン
トした数をマスクのスコアという。
【００２７】例えば、図５(a) は、左から２番目、下か
ら２番目の注目している画素（ｉ，ｊ）に合わせてマス
クＭ１を掛けた例を示す。このときのスコアは９であ
る。図５(b) は、左から２番目、下から２番目の注目し
ている画素（ｉ，ｊ）に合わせてマスクＭ２を掛けた例
を示す。このときのスコアは７である。注目している画
素に対して、マスクの番号とスコアとを組にして記憶す
る。例えば図５(a) の場合、（ｉ，ｊ，Ｍ１，９）のよ
うな形で記憶する。図５(b) の場合は、（ｉ，ｊ，Ｍ
２，７）のような形で記憶する。
ら２番目の注目している画素（ｉ，ｊ）に合わせてマス
クＭ１を掛けた例を示す。このときのスコアは９であ
る。図５(b) は、左から２番目、下から２番目の注目し
ている画素（ｉ，ｊ）に合わせてマスクＭ２を掛けた例
を示す。このときのスコアは７である。注目している画
素に対して、マスクの番号とスコアとを組にして記憶す
る。例えば図５(a) の場合、（ｉ，ｊ，Ｍ１，９）のよ
うな形で記憶する。図５(b) の場合は、（ｉ，ｊ，Ｍ
２，７）のような形で記憶する。
【００２８】そして注目している画素に対して８個のマ
スクを掛けた結果、最もスコアの高いマスクを選択す
る。もし大型車用のマスクのスコアと小型車用のマスク
のスコアとが同じであれば小型車用のマスクを選択す
る。選択されたマスク番号に対するスコアが、一定のし
きい値以上であればそのマスクをもう一度掛けて、１で
ある画素の分布に基づいて重心を求める。この重心を車
頭候補点という。
スクを掛けた結果、最もスコアの高いマスクを選択す
る。もし大型車用のマスクのスコアと小型車用のマスク
のスコアとが同じであれば小型車用のマスクを選択す
る。選択されたマスク番号に対するスコアが、一定のし
きい値以上であればそのマスクをもう一度掛けて、１で
ある画素の分布に基づいて重心を求める。この重心を車
頭候補点という。
【００２９】その結果、車頭候補点の座標、マスク番
号、スコア最大値が組で記憶される。例えば図５(a) の
場合なら、重心の座標が（ｉ，ｊ＋５）であるとする
と、（ｉ，ｊ＋５，Ｍ１，９）といった形になる。以
下、画像データ、二値化データは使用せず、この車頭候
補点の情報のみに基づいて処理を進める。
号、スコア最大値が組で記憶される。例えば図５(a) の
場合なら、重心の座標が（ｉ，ｊ＋５）であるとする
と、（ｉ，ｊ＋５，Ｍ１，９）といった形になる。以
下、画像データ、二値化データは使用せず、この車頭候
補点の情報のみに基づいて処理を進める。
【００３０】車頭候補点の情報には、車頭位置が複数検
出されたり、フロントガラスとルーフとの境界やサンル
ーフなど、車頭とは異なる位置の情報も含まれているこ
とがある。このような中から、最も確からしい車頭位置
（車頭有効点）を抽出しなければならない。そこで、計
測処理部５は、車頭候補点を順に調べていき、近接する
領域（例えばほぼ１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以後
の車頭候補点のスコアを、車頭有効点のスコアと比較し
スコアの大きい方を新たに車頭有効点とするか、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は削除する。この
ようにして、近接する複数の車頭候補点の中から車頭有
効点が決定される。
出されたり、フロントガラスとルーフとの境界やサンル
ーフなど、車頭とは異なる位置の情報も含まれているこ
とがある。このような中から、最も確からしい車頭位置
（車頭有効点）を抽出しなければならない。そこで、計
測処理部５は、車頭候補点を順に調べていき、近接する
領域（例えばほぼ１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以後
の車頭候補点のスコアを、車頭有効点のスコアと比較し
スコアの大きい方を新たに車頭有効点とするか、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は削除する。この
ようにして、近接する複数の車頭候補点の中から車頭有
効点が決定される。
【００３１】もし、計測領域の中に複数の車頭有効点が
残れば、それらの中から車頭位置を示す点（車頭確定
点）を確定する。この手順は、次のようなものである。
車頭有効点の位置を順に調べていき、車頭有効点がｍ個
あるとすると、先ず最初の車頭有効点を車頭確定点とし
て登録する。次に、次の車頭有効点と、登録された車頭
有効点とを比較する。両者の位置関係から、両点が、マ
スクに対応する大型車、小型車などの車両の長さ、幅の
範囲内に入っているならば、車頭確定点と次の車頭有効
点のうち車両進行方向にある方を車頭確定点とし、他の
点は車頭確定点の候補から削除する。このようにしてそ
れぞれの車頭有効点について調べていき、残った車頭有
効点を車頭確定点として決定する。もし車頭確定点が複
数あれば、複数の車両が計測領域に入っていたとみな
す。
残れば、それらの中から車頭位置を示す点（車頭確定
点）を確定する。この手順は、次のようなものである。
車頭有効点の位置を順に調べていき、車頭有効点がｍ個
あるとすると、先ず最初の車頭有効点を車頭確定点とし
て登録する。次に、次の車頭有効点と、登録された車頭
有効点とを比較する。両者の位置関係から、両点が、マ
スクに対応する大型車、小型車などの車両の長さ、幅の
範囲内に入っているならば、車頭確定点と次の車頭有効
点のうち車両進行方向にある方を車頭確定点とし、他の
点は車頭確定点の候補から削除する。このようにしてそ
れぞれの車頭有効点について調べていき、残った車頭有
効点を車頭確定点として決定する。もし車頭確定点が複
数あれば、複数の車両が計測領域に入っていたとみな
す。
【００３２】計測処理部５は、以上のようにして、１フ
レームの計測領域内に車頭確定点を見出すことができ
る。そこで、１フレーム前の計測領域内に見出された車
頭確定点との位置関係を調べ、車両の速度を計算する。
具体的には、１フレーム前の車頭確定点の情報を読み、
もし１フレーム前に車頭確定点が存在しない場合は、現
在の車頭確定点をそのまま出力し、速度は車線ごとに算
出した平均速度学習値とする。１フレーム前に車頭確定
点が存在する場合は、その車頭確定点の位置に （車両の予測速度の範囲）×（１フレームの時間） を加えた領域を車両が次に進む領域として、この領域の
中に現在の車頭確定点が存在するかどうか調べる。ここ
に、（車両の予測速度の範囲）は、負の値から、正の一
定の値までの範囲に及ぶようにとる。負の値まで含める
のは、駐停車中の車両や渋滞中の車両をも検出しようと
したためである。
レームの計測領域内に車頭確定点を見出すことができ
る。そこで、１フレーム前の計測領域内に見出された車
頭確定点との位置関係を調べ、車両の速度を計算する。
具体的には、１フレーム前の車頭確定点の情報を読み、
もし１フレーム前に車頭確定点が存在しない場合は、現
在の車頭確定点をそのまま出力し、速度は車線ごとに算
出した平均速度学習値とする。１フレーム前に車頭確定
点が存在する場合は、その車頭確定点の位置に （車両の予測速度の範囲）×（１フレームの時間） を加えた領域を車両が次に進む領域として、この領域の
中に現在の車頭確定点が存在するかどうか調べる。ここ
に、（車両の予測速度の範囲）は、負の値から、正の一
定の値までの範囲に及ぶようにとる。負の値まで含める
のは、駐停車中の車両や渋滞中の車両をも検出しようと
したためである。
【００３３】もし前記領域の中に車両が存在すればその
車頭確定点と１フレーム前の車頭確定点との距離差に基
づいて車両の実際の速度を算出する。算出された速度が
負の値をとるならば、速度を０に置き換える。もし存在
しなければその車両は新たに計測領域内に進入してきた
車両と考えて、車頭確定点として出力する。このように
して現時刻の車頭確定点と、車種と、速度とを出力する
ことができる。
車頭確定点と１フレーム前の車頭確定点との距離差に基
づいて車両の実際の速度を算出する。算出された速度が
負の値をとるならば、速度を０に置き換える。もし存在
しなければその車両は新たに計測領域内に進入してきた
車両と考えて、車頭確定点として出力する。このように
して現時刻の車頭確定点と、車種と、速度とを出力する
ことができる。
【００３４】
【発明の効果】以上のように請求項１及び６記載の発明
によれば、空間微分処理を行うので、空間微分処理によ
り得られた画像は、車体のエッジ部分が強調され、車体
の色の違いや外部の明るさによる影響を受けないことに
なる。すなわち、昼、夜、薄暮時にもコントラストが強
調されることになり、二値化する時にも、従来のように
基準輝度を外部の明るさに応じて変更する必要がなくな
る。したがって、昼間の車頭、夜間のヘッドライト、ス
モールランプなどの外部の明るさの変化に影響を受けず
に安定して測定することができる。
によれば、空間微分処理を行うので、空間微分処理によ
り得られた画像は、車体のエッジ部分が強調され、車体
の色の違いや外部の明るさによる影響を受けないことに
なる。すなわち、昼、夜、薄暮時にもコントラストが強
調されることになり、二値化する時にも、従来のように
基準輝度を外部の明るさに応じて変更する必要がなくな
る。したがって、昼間の車頭、夜間のヘッドライト、ス
モールランプなどの外部の明るさの変化に影響を受けず
に安定して測定することができる。
【００３５】また、請求項２及び７記載の発明によれ
ば、マスクを画面上で掛ける時、車線にまたがってもよ
いように掛けるので車線変更車でも１台として検出でき
る。したがって、車線に依存しないで車両を確実に計測
することができる。請求項３及び８記載の発明によれ
ば、車両の複数の車幅に相当するマスクを画面上で掛け
るので、車種に応じた交通流を計測することができる。
ば、マスクを画面上で掛ける時、車線にまたがってもよ
いように掛けるので車線変更車でも１台として検出でき
る。したがって、車線に依存しないで車両を確実に計測
することができる。請求項３及び８記載の発明によれ
ば、車両の複数の車幅に相当するマスクを画面上で掛け
るので、車種に応じた交通流を計測することができる。
【００３６】請求項４及び９記載の発明によれば、重複
する車頭候補点の位置を減らして、車両の大きさに応じ
た最小限の車頭の位置を決定し、車頭の位置の変化から
車両の速度を算出することができるので、処理が簡単に
なり、正確な交通流を計測することができる。請求項５
及び１０記載の発明によれば、前のフレームの車頭確定
点の位置情報を参照して、現在のフレームでの予測位置
を算出し、この予測位置から近い車頭確定点を抽出し、
車両の速度を求めることができる。また、車両の予測速
度の範囲に０又は負の値を含めているので、駐停車中の
車両でも検出できる。
する車頭候補点の位置を減らして、車両の大きさに応じ
た最小限の車頭の位置を決定し、車頭の位置の変化から
車両の速度を算出することができるので、処理が簡単に
なり、正確な交通流を計測することができる。請求項５
及び１０記載の発明によれば、前のフレームの車頭確定
点の位置情報を参照して、現在のフレームでの予測位置
を算出し、この予測位置から近い車頭確定点を抽出し、
車両の速度を求めることができる。また、車両の予測速
度の範囲に０又は負の値を含めているので、駐停車中の
車両でも検出できる。
【図１】交通流計測処理装置の制御部１内の機器構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図２】ＩＴＶカメラ２の設置概念図を示す図である。
【図３】ＩＴＶカメラ２のサンプル点の配置図である。
【図４】車種などに応じて用意された８種類のマスクを
示す図である。
示す図である。
【図５】(a) は、注目している画素（ｉ，ｊ）に合わせ
てマスクＭ１を掛けた例を示す図である。(b) は、注目
している画素（ｉ，ｊ）に合わせてマスクＭ２を掛けた
例を示す図である。
てマスクＭ１を掛けた例を示す図である。(b) は、注目
している画素（ｉ，ｊ）に合わせてマスクＭ２を掛けた
例を示す図である。
【図６】従来の交通流計測処理の概要を解説する図であ
る。
る。
１ 制御部 ２ ＩＴＶカメラ ３ 画像入力部 ４ 車頭候補点検出部 ５ 計測処理部
Claims (10)
- 【請求項１】道路の側に設置された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、 エッジを強調するため、各サンプル点の輝度情報に基づ
く空間微分処理を行い、 微分信号を所定のしきい値により二値化し、 二値化して得られた二値化画像をスキャンし、エッジを
構成する画素が現れた時点で、車幅と同程度の幅を持つ
マスクを掛け、 マスク内のエッジを構成する画素の数が基準の数よりも
多い場合に、そのマスク内のエッジを構成する画素の分
布から車頭候補点を捜し出し、前記マスクを掛けて車頭候補点を捜し出す手順を繰り返
し、 これらの捜し出された車頭候補点相互の位置関係か
ら車頭の位置を決定し、 先の映像情報において得られた車頭の位置と、現在の車
頭の位置との変化から車両の速度を算出することを特徴
とする交通流計測処理方法。 - 【請求項２】前記のマスクを掛ける工程において、道路
の車線の位置をまたがってマスクを掛けることを特徴と
する請求項１記載の交通流計測処理方法。 - 【請求項３】前記のマスクを掛ける工程において、大き
さの違うマスクを車種に応じて複数個用意することを特
徴とする請求項１記載の交通流計測処理方法。 - 【請求項４】前記の車頭の位置を決定する工程におい
て、近接した領域内に車頭候補点が複数個抽出された場
合に、マスク内のエッジを構成する画素の数が大きい
方、又は車両の進行方向に近い方を車頭有効点とし、マ
スクに対応した車両存在範囲内に車頭有効点が複数個存
在する場合にはこれらの車頭有効点のうち車両進行方向
にある方を車頭確定点として車頭の位置を決定するもの
である請求項１記載の交通流計測処理方法。 - 【請求項５】前記の車両の速度を算出する工程におい
て、車両の予測速度の範囲が０又は負の値から車両の通
常走行する速度までにわたる車両の予測速度の範囲を予
め定め、所定時間前の映像情報の中に車頭の位置が検出
されている場合には、その車頭の位置に、 （車両の予測速度の範囲）×（所定時間） を加えた領域を車両が次に進む領域として、この領域の
中に現在の車頭の位置が存在する場合に、これら２つの
車頭の位置の差から車両の速度を算出することを特徴と
する請求項１記載の交通流計測処理方法。 - 【請求項６】道路の側に設置された道路を撮影するカメ
ラと、 カメラの映像情報に含まれる各サンプル点の輝度情報に
基づき空間微分処理をする空間微分手段と、 空間微分された微分信号を所定のしきい値により二値化
する二値化手段と、 二値化画像をスキャンし、エッジを構成する画素が現れ
た時点で、車幅と同程度の幅を持つマスクを掛け、マス
ク内のエッジを構成する画素の数が基準の数よりも多い
場合に、そのマスク内のエッジを構成する画素の分布か
ら車頭候補点を捜し出す車頭候補点検出手段、 これらの捜し出された車頭候補点相互の位置関係から車
頭の位置を決定し、先の映像情報において得られた車頭
の位置と、現在の車頭の位置との変化から車両の速度を
算出する計測処理手段とを有することを特徴とする交通
流計測処理装置。 - 【請求項７】車頭候補点検出手段は、道路の車線の位置
をまたがってマスクを掛けることを特徴とする請求項６
記載の交通流計測処理装置。 - 【請求項８】車頭候補点検出手段は、大きさの違うマス
クを車種に応じて複数個用意することを特徴とする請求
項６記載の交通流計測処理装置。 - 【請求項９】計測処理手段は、近接した領域内に車頭候
補点が複数個抽出された場合に、マスク内のエッジを構
成する画素の数が大きい方、又は車両の進行方向に近い
方を車頭有効点とし、マスクに対応した車両存在範囲内
に車頭有効点が複数個存在する場合にはこれらの車頭有
効点のうち車両進行方向にある方を車頭確定点として車
頭の位置を決定するものである請求項６記載の交通流計
測処理装置。 - 【請求項１０】計測処理手段は、車両の予測速度の範囲
が０又は負の値から車両の通常走行する速度までにわた
る車両の予測速度の範囲を予め定め、所定時間前の映像
情報の中に車頭の位置が検出されている場合には、その
車頭の位置に、 （車両の予測速度の範囲）×（所定時間） を加えた領域を車両が次に進む領域として、この領域の
中に現在の車頭の位置が存在する場合に、これら２つの
車頭の位置の差から車両の速度を算出することを特徴と
する請求項６記載の交通流計測処理装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11031192A JP2917661B2 (ja) | 1992-04-28 | 1992-04-28 | 交通流計測処理方法及び装置 |
| CA002094733A CA2094733C (en) | 1992-04-28 | 1993-04-23 | Method and apparatus for measuring traffic flow |
| US08/052,736 US5402118A (en) | 1992-04-28 | 1993-04-27 | Method and apparatus for measuring traffic flow |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11031192A JP2917661B2 (ja) | 1992-04-28 | 1992-04-28 | 交通流計測処理方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05307695A JPH05307695A (ja) | 1993-11-19 |
| JP2917661B2 true JP2917661B2 (ja) | 1999-07-12 |
Family
ID=14532498
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11031192A Expired - Fee Related JP2917661B2 (ja) | 1992-04-28 | 1992-04-28 | 交通流計測処理方法及び装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5402118A (ja) |
| JP (1) | JP2917661B2 (ja) |
| CA (1) | CA2094733C (ja) |
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- 1992-04-28 JP JP11031192A patent/JP2917661B2/ja not_active Expired - Fee Related
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- 1993-04-23 CA CA002094733A patent/CA2094733C/en not_active Expired - Fee Related
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| CA2094733A1 (en) | 1993-10-29 |
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| US5402118A (en) | 1995-03-28 |
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