JP2995813B2 - 交通流速度計測方法 - Google Patents
交通流速度計測方法Info
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- JP2995813B2 JP2995813B2 JP2198390A JP19839090A JP2995813B2 JP 2995813 B2 JP2995813 B2 JP 2995813B2 JP 2198390 A JP2198390 A JP 2198390A JP 19839090 A JP19839090 A JP 19839090A JP 2995813 B2 JP2995813 B2 JP 2995813B2
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Description
【発明の詳細な説明】 （イ）産業上の利用分野 この発明は、画像を用いて交通流の速度を計測する交
通流速度計測方法に関する。
通流速度計測方法に関する。
（ロ）従来の技術 従来の画像を用いて交通流の速度計測方法としては、
先ずある時点で交通流の画像を取込み、その画像中から
個々の車両を認識し、一定時間後に再度画像を取込み、
同様にその画像中の個々の車両を認識し、両画像間にお
ける個々の車両がどれだけ移動したかにより、速度を算
出するものがある。
先ずある時点で交通流の画像を取込み、その画像中から
個々の車両を認識し、一定時間後に再度画像を取込み、
同様にその画像中の個々の車両を認識し、両画像間にお
ける個々の車両がどれだけ移動したかにより、速度を算
出するものがある。
（ハ）発明が解決しようとする課題 上記した従来の交通流計測方法では、昼夜、気象条件
の変化する画像から安定に認識・抽出するには非常に複
雑なアルゴリズムや膨大な計測量を必要とするため、ソ
フトウェアやハードウェアの規模が大きくなるという問
題があった。
の変化する画像から安定に認識・抽出するには非常に複
雑なアルゴリズムや膨大な計測量を必要とするため、ソ
フトウェアやハードウェアの規模が大きくなるという問
題があった。
この発明は、上記問題点に着目してなされたものであ
って、個々の車両を認識・抽出することなく、簡易なア
ルゴリズムにより交通流の速度を計測し得る交通流計測
方法を提供することを目的としている。
って、個々の車両を認識・抽出することなく、簡易なア
ルゴリズムにより交通流の速度を計測し得る交通流計測
方法を提供することを目的としている。
（ニ）課題を解決するための手段及び作用 この発明の交通流計測方法は、時間差をおいて交通流
の第１と第２の画像を取込み、両画像の設定ウィンドウ
内の差分を求め、この差分を２値化してウィンドウ内の
画素数をカウントする一方、前記第１と第２の画像につ
いて空間微分処理を行い、前記画素数が所定値以上の場
合に、前記空間微分処理された両画像にマスク処理を行
い、移動車両のエッジ成分のみを抽出し、これら両画像
のエッジ成分に対し、水平投影を抽出し、これら水平投
影より特徴点を抽出し、両画像の特徴点より車両の移動
距離を求め、この移動距離と前記時間差から車速を算出
するようにしている。
の第１と第２の画像を取込み、両画像の設定ウィンドウ
内の差分を求め、この差分を２値化してウィンドウ内の
画素数をカウントする一方、前記第１と第２の画像につ
いて空間微分処理を行い、前記画素数が所定値以上の場
合に、前記空間微分処理された両画像にマスク処理を行
い、移動車両のエッジ成分のみを抽出し、これら両画像
のエッジ成分に対し、水平投影を抽出し、これら水平投
影より特徴点を抽出し、両画像の特徴点より車両の移動
距離を求め、この移動距離と前記時間差から車速を算出
するようにしている。
この交通流計測方法では、画像の時間差分と空間差分
を組合せ、また車両の特徴点を空間差分の水平投影のピ
ーク点としており、このピーク点による距離差と時間差
から速度を算出しており、従来のような車両個々の認
識、抽出が不要である。また、環境変化（影、昼夜）な
どの影響を受けにくい。
を組合せ、また車両の特徴点を空間差分の水平投影のピ
ーク点としており、このピーク点による距離差と時間差
から速度を算出しており、従来のような車両個々の認
識、抽出が不要である。また、環境変化（影、昼夜）な
どの影響を受けにくい。
（ホ）実施例 以下、実施例により、この発明をさらに詳細に説明す
る。
る。
第３図は、この発明が実施されるシステムの概略ブロ
ック図である。このシステムは交通流を撮影するカメラ
１と、インタフェース２と、カメラ１から取り込んだ画
像を記憶する画像メモリ３、４と、画像の取込み、交通
流速度算出のための種々の処理を実行するCPU5、取り込
んだ画像を表示するディスプレイ６を備えている。次
に、このシステムにより交通流の速度を計測する方法を
第１図に示すフロー図を参照して説明する。第１図にお
いて、計測開始時間が到来すると（ステップST1）、先
ず最初の画像Ａを取込み（ST2）、次にΔｔの時間をお
いて、もう１枚の画像を取り込む（ST3）。この時間差
Δｔは計測ウィンドウの大きさと車両の移動速度により
決まる。取り込んだ画像Ａの例を第２図（ｂ）、画像Ｂ
を第２図（ｃ）に示している。
ック図である。このシステムは交通流を撮影するカメラ
１と、インタフェース２と、カメラ１から取り込んだ画
像を記憶する画像メモリ３、４と、画像の取込み、交通
流速度算出のための種々の処理を実行するCPU5、取り込
んだ画像を表示するディスプレイ６を備えている。次
に、このシステムにより交通流の速度を計測する方法を
第１図に示すフロー図を参照して説明する。第１図にお
いて、計測開始時間が到来すると（ステップST1）、先
ず最初の画像Ａを取込み（ST2）、次にΔｔの時間をお
いて、もう１枚の画像を取り込む（ST3）。この時間差
Δｔは計測ウィンドウの大きさと車両の移動速度により
決まる。取り込んだ画像Ａの例を第２図（ｂ）、画像Ｂ
を第２図（ｃ）に示している。
次に、移動車両の存在有無を判定するために、ステッ
プST2、ST3で取り込んで２枚の画像Ａ、Ｂのウィンドウ
内の差の絶対値を求める。ウィンドウは第２図（ａ）に
示すように普通車１台程度の大きさに設定しておく、差
の絶対値には車両が移動することによる輝度変化やノイ
ズ等が含まれるので、LUT（ルックアップテーブル）に
よりノイズを除去し２値化を行う（ST4）。これにより
２枚の画像Ａ、Ｂで車両の移動により生じた輝度変化部
分を抽出する〔第２図（ｄ）参照〕。また、この２値化
データが次の処理以降で車両部分のみで処理するための
マスクデータとして使用される。
プST2、ST3で取り込んで２枚の画像Ａ、Ｂのウィンドウ
内の差の絶対値を求める。ウィンドウは第２図（ａ）に
示すように普通車１台程度の大きさに設定しておく、差
の絶対値には車両が移動することによる輝度変化やノイ
ズ等が含まれるので、LUT（ルックアップテーブル）に
よりノイズを除去し２値化を行う（ST4）。これにより
２枚の画像Ａ、Ｂで車両の移動により生じた輝度変化部
分を抽出する〔第２図（ｄ）参照〕。また、この２値化
データが次の処理以降で車両部分のみで処理するための
マスクデータとして使用される。
次に、設定したウィンドウ内の所定値以上の輝度で２
値化された画素数、つまり論理“1"の数をカウントする
（ST5）。そして、このウィンドウ内の論理“1"の画像
数がしきい値より大きいか否か判定する（ST6）。この
画像数がしきい値以下であると、移動車両は存在しない
ものとし、ステップST1に戻り、再びステップST1以降の
処理に移る。画素数がしきい値を越えているとウィンド
ウ内に計測可能な移動車両が存在するものとし、以降の
車速計測のための処理に移る。このようにウィンドウ内
の画素数をカウントし、しきい値処理しているのは環境
条件などの変化により車両以外でもしきい値以上の輝度
変化のある画素もあるためである。
値化された画素数、つまり論理“1"の数をカウントする
（ST5）。そして、このウィンドウ内の論理“1"の画像
数がしきい値より大きいか否か判定する（ST6）。この
画像数がしきい値以下であると、移動車両は存在しない
ものとし、ステップST1に戻り、再びステップST1以降の
処理に移る。画素数がしきい値を越えているとウィンド
ウ内に計測可能な移動車両が存在するものとし、以降の
車速計測のための処理に移る。このようにウィンドウ内
の画素数をカウントし、しきい値処理しているのは環境
条件などの変化により車両以外でもしきい値以上の輝度
変化のある画素もあるためである。
一方、取り込んだ原画像Ａ、Ｂに対してあらかじめ設
定した計測ウィンドウ内の空間微分（水平方向のエッジ
が検出できるように垂直方向に空間微分を行う。）を行
う（ST7A、ST7B）。原画像Ａを空間微分処理した画像を
第２図（ｆ）に示す。この空間微分された画像Ａ、Ｂに
対して速度計測マスク〔第２図（ｅ）参照〕をかけるこ
とにより、第２図（ｇ）に示すように、移動車両のエッ
ジ成分のみを抽出する。この処理を画像Ａ、Ｂの双方に
ついて行う（ST8A、ST8B）。次に、抽出された両画像
Ａ、Ｂのエッジ成分についてウィンドウ内の水平投影
（プロファイル）を求める（ST9A、ST9B）。ST8A、ST8B
の処理で移動車両の部分のみマスク処理ができているの
で、水平プロファイルを求めることによりバンパーやボ
ンネット部分の水平エッジ成分の大きい部分が検出でき
る。画像Ａの第２図（ｇ）に対する水平プロファイルを
第４図に示している。
定した計測ウィンドウ内の空間微分（水平方向のエッジ
が検出できるように垂直方向に空間微分を行う。）を行
う（ST7A、ST7B）。原画像Ａを空間微分処理した画像を
第２図（ｆ）に示す。この空間微分された画像Ａ、Ｂに
対して速度計測マスク〔第２図（ｅ）参照〕をかけるこ
とにより、第２図（ｇ）に示すように、移動車両のエッ
ジ成分のみを抽出する。この処理を画像Ａ、Ｂの双方に
ついて行う（ST8A、ST8B）。次に、抽出された両画像
Ａ、Ｂのエッジ成分についてウィンドウ内の水平投影
（プロファイル）を求める（ST9A、ST9B）。ST8A、ST8B
の処理で移動車両の部分のみマスク処理ができているの
で、水平プロファイルを求めることによりバンパーやボ
ンネット部分の水平エッジ成分の大きい部分が検出でき
る。画像Ａの第２図（ｇ）に対する水平プロファイルを
第４図に示している。
両画像について水平投影が抽出されたら、画像Ａの水
平投影より、取り込んだ２枚の画像で同一対応点をとる
ために１枚目の画像の水平投影のピーク点PA（第４図参
照）を特徴点とする（ST10A）。次に、２枚目の画像Ｂ
の水平投影についても同様にピーク点PBを求める（ST10
B）。通常道路では、車両の進行方向が決まっているた
め、第５図に示すように、ST10Aで求めたピーク点PAか
ら車両の進行方向に向かってピーク点を探していくこと
により高速に同一対応点PBを見つけることができる。な
お、画像Ｂについてのピーク点PBを求める際には、誤認
を避けるため、画像Ａで得られたピーク点PAの座標y1か
ら車両の進行方向に探索してゆく。
平投影より、取り込んだ２枚の画像で同一対応点をとる
ために１枚目の画像の水平投影のピーク点PA（第４図参
照）を特徴点とする（ST10A）。次に、２枚目の画像Ｂ
の水平投影についても同様にピーク点PBを求める（ST10
B）。通常道路では、車両の進行方向が決まっているた
め、第５図に示すように、ST10Aで求めたピーク点PAか
ら車両の進行方向に向かってピーク点を探していくこと
により高速に同一対応点PBを見つけることができる。な
お、画像Ｂについてのピーク点PBを求める際には、誤認
を避けるため、画像Ａで得られたピーク点PAの座標y1か
ら車両の進行方向に探索してゆく。
画像Ｂについて、水平投影の探索の結果、ピーク点PB
が座標y2で得られたとすると、座標y1、y2より、実距離
変換テーブルを参照して実距離Y1、Y2を求め、 を演算して、速度Ｖを算出する（ST11）。
が座標y2で得られたとすると、座標y1、y2より、実距離
変換テーブルを参照して実距離Y1、Y2を求め、 を演算して、速度Ｖを算出する（ST11）。
（ヘ）発明の効果 この発明によれば、時間差分と空間差分を組合せ、か
つ車両の特徴点を空間差分の水平投影のピーク点として
いるため、次の効果〜が得られる。
つ車両の特徴点を空間差分の水平投影のピーク点として
いるため、次の効果〜が得られる。
車両認識・抽出が不要であり、従ってその分、ソフト
ウエア、ハードウエアともシステムを簡単な構成で実現
できる。
ウエア、ハードウエアともシステムを簡単な構成で実現
できる。
路面より黒っぽい車両や道路面と輝度の異なる駐車車
両等に隠蔽される場合でも、車両の速度を計測すること
が可能である。
両等に隠蔽される場合でも、車両の速度を計測すること
が可能である。
環境変化（影、昼夜）等の影響を受け難い。
【図面の簡単な説明】 第１図は、この発明の一実施例交通流速度計測方法を説
明するためのフロー図、第２図（ａ）、第２図（ｂ）、
第２図（ｃ）、第２図（ｄ）、第２図（ｅ）、第２図
（ｆ）及び第２図（ｇ）は、同計測方法における各画像
を示す図、第３図は、同交通流計測方法を実施するため
のシステムを示すブロック図、第４図は、水平投影及び
ピーク点を説明する図、第５図はピーク点の探索を説明
するための図である。
明するためのフロー図、第２図（ａ）、第２図（ｂ）、
第２図（ｃ）、第２図（ｄ）、第２図（ｅ）、第２図
（ｆ）及び第２図（ｇ）は、同計測方法における各画像
を示す図、第３図は、同交通流計測方法を実施するため
のシステムを示すブロック図、第４図は、水平投影及び
ピーク点を説明する図、第５図はピーク点の探索を説明
するための図である。
Claims (1)
- 【請求項１】時間差をおいて交通流の第１と第２の画像
を取込み、両画像の設定ウィンドウ内の差分を求め、こ
の差分を２値化してウィンドウ内の画素数をカウントす
る一方、前記第１と第２の画像について空間微分処理を
行い、前記画素数が所定値以上の場合に、前記空間微分
処理された両画像にマスク処理を行い、移動車両のエッ
ジ成分のみを抽出し、これら両画像のエッジ成分に対
し、水平投影を抽出し、これら水平投影より特徴点を抽
出し、両画像の特徴点より車両の移動距離を求め、この
移動距離と前記時間差から車速を算出するようにした交
通流速度計測方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2198390A JP2995813B2 (ja) | 1990-07-26 | 1990-07-26 | 交通流速度計測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2198390A JP2995813B2 (ja) | 1990-07-26 | 1990-07-26 | 交通流速度計測方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0484300A JPH0484300A (ja) | 1992-03-17 |
| JP2995813B2 true JP2995813B2 (ja) | 1999-12-27 |
Family
ID=16390334
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2198390A Expired - Fee Related JP2995813B2 (ja) | 1990-07-26 | 1990-07-26 | 交通流速度計測方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2995813B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3419919B2 (ja) * | 1994-11-22 | 2003-06-23 | 富士通株式会社 | 移動物体検出装置 |
| JP3606223B2 (ja) * | 2001-04-26 | 2005-01-05 | 住友電気工業株式会社 | 車両側方映像生成方法及び車両側方映像生成装置 |
| US6693557B2 (en) | 2001-09-27 | 2004-02-17 | Wavetronix Llc | Vehicular traffic sensor |
| US7426450B2 (en) | 2003-01-10 | 2008-09-16 | Wavetronix, Llc | Systems and methods for monitoring speed |
| US8665113B2 (en) | 2005-10-31 | 2014-03-04 | Wavetronix Llc | Detecting roadway targets across beams including filtering computed positions |
-
1990
- 1990-07-26 JP JP2198390A patent/JP2995813B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0484300A (ja) | 1992-03-17 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20071029 Year of fee payment: 8 |
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| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081029 Year of fee payment: 9 |
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