JP3093352B2 - 移動物体検知装置 - Google Patents
移動物体検知装置Info
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Description
【産業上の利用分野】本発明は、道路や駐車場などの屋
外および外界の輝度変化を生じ易いフィールドにおい
て、特定の領域をテレビカメラなどで撮影し、この撮影
画像中から目的とする移動物体のみを抽出することによ
り移動物体を検知するようにした移動物体検知装置に関
する。
外および外界の輝度変化を生じ易いフィールドにおい
て、特定の領域をテレビカメラなどで撮影し、この撮影
画像中から目的とする移動物体のみを抽出することによ
り移動物体を検知するようにした移動物体検知装置に関
する。
【従来の技術】従来、道路や駐車場などをテレビカメラ
で撮影し、その撮影画像中から目的の移動物体、例えば
車両のみを抽出して交通流や駐車台数などの必要な情報
を得ようとする場合、まず最初に、車両の存在しない路
面の画像（以後「背景画像」という）を予め撮影してメ
モリなどに記憶しておき、この背景画像から現時点の撮
影画像を引き算することにより、車両と路面の輝度の違
いを利用して画像中から目的の車両のみを抽出してい
た。しかしながら、前記した方法による場合、特に屋外
においては、同じ昼間であっても、晴，曇，雨などの気
象状態によって路面の輝度が変化することから、背景画
像を固定的に記憶して撮影画像から引き算すると、実際
の撮影画像の背景成分と背景画像との背景成分が異なっ
たものとなり、車両だけでなく背景の一部も誤って抽出
してしまうという問題があった。このような問題は、昼
間だけに限らず、薄暮、夜間へと外界の明るさが変わる
ような場合にも同様に生じる。そこで、基準となる背景
画像を外界の輝度変化に追従して変え、背景成分を常に
現在の輝度状態と等しくしておけば、現時点の撮影画像
から背景画像を引くことにより画像中から移動物体以外
の背景成分のみを取り除くことが可能となる。前述した
ように、基準となる背景画像の外界を輝度変化に追従し
て変えるようにした移動物体検知装置の従来例（特開平
３−１４４７９７）を図６〜図９を参照して説明する。
図６は従来例の構成図、図７は車両検知処理のフローチ
ャート、図８は車両検知の説明図、図９は車両検知処理
の説明図である。まず、従来例の背景画像データを格納
する背景画像メモリのデータ書替法を説明する。或る時
間間隔で撮影されたディジタル画像と、予め記憶したデ
ィジタル背景画像の対応する画素同士の差分をとること
により両者の輝度値の変化量を算出し、その変化量が気
象状態による変化量であると判断される場合には、その
輝度値の変化量に重み付けを施した後、背景画像へ帰還
して加算し、この加算後の画像を新たな背景画像とす
る。すなわち、 IF ｜ｆ(x,y,t) −ｇ(x,y,t-T) ｜≦Ｈ THEN ……(1) β(x,y,t) ＝ｆ(x,y,t) −ｇ(x,y,t-T) ……(2) ｇ(x,y,t) ←ｇ(x,y,t-T) ＋｛β(x,y,t) ×α（β(x,y,t))｝……(3) なる演算を行う。ここで、ｆ(x,y,t) はある時間間隔毎
に撮影されるディジタル画像であり、２次元的場所ｘ，
ｙと時間ｔの関数である。ｇ(x,y,t-T) は予め記憶した
背景画像、ｇ(x,y,t) は新たに得られた背景画像であ
り、それぞれ２次元的場所ｘ，ｙと時間ｔの関数であ
る。また、Ｈは気象状態の変化による輝度変化と車両に
よる輝度変化とを判別するためのしきい値、αは背景画
像への帰還量を制御する重み関数であり、この重み関数
αは輝度値の変化量βの関数である。なお、(3) 式中の
「←」は右辺の演算結果を左辺に代入することを意味す
る。また、(1) 式で左辺がＨより大のときは、車両が画
像中に存在するものとして、 ｇ(x,y,t) ←ｇ(x,y,t-T) ……(4) とする。すなわち、背景画像メモリのデータの書替えは
行なわない。上記のように、或る時間間隔でサンプリン
グされる撮影画像ｆ(x,y,t) と、時間的に１つ前の背景
画像ｇ(x,y,t-T) について、(2) (3) 式で示される演算
を行えば、新たに得られる背景画像ｇ(x,y,t)を現在の
輝度状態に近づけていくことができ、気象状態の変化に
追従した新たな背景画像を次々に得ることができる。な
お、以下の説明においては、ｆ(x,y,t) ，ｆ(x,y,t-T)
，β(x,y,t) ，ｇ(x,y,t-T) ，ｇ(x,y,t) をそれぞれ
ｆ(t) ，ｆ(t-T) ，β(t) ，ｇ(t-T) ，ｇ(t)と略記す
る。なお、前記(3) 式において、重み関数αと変化量β
の積｛β(t) ×α（β(t))｝をその都度逐一計算する代
わりに、予めその乗算結果を格納した変換テーブルを用
意しておけば、処理をさらに高速化することができる。
次に、図６を参照して、従来例について説明する。図
中、１はテレビカメラ、２はローパスフィルタ、３はＡ
Ｄ変換器、４はシーケンスコントロール部、５はマルチ
プレクサ、６はサンプリング画像メモリ、７は背景画像
メモリ、８はマルチプレクサ、９は差分処理部、１０は
マルチプレクサ、１１は加算処理部、１２は出力メモ
リ、１３はマイクロプロセッサ、１４はテーブル変換部
である。前記テレビカメラ１は検知対象とする路面に向
けて設置されている。勿論、このテレビカメラ１は固定
配置されており、同一地点を撮影して監視している。テ
ーブル変換部１４には、(2) 式によって得られる変化量
βを入力アドレスとし、これに対応した帰還濃度値β×
αを出力データとする変換テーブルが予め備えられてい
る。次に、従来例の動作について説明する。 （１）処理が開始されると、テレビカメラ１で撮影され
た画像のビデオ信号に対し、ローパスフィルタ２により
雑音成分の除去を行うとともに、ＡＤ変換器３における
折り返し雑音の発生を防止するため、サンプリング定理
を満足するように高域成分の除去を行う。 （２）この初期状態において、シーケンスコントロール
部４は選択信号ａを出力し、マルチプレクサ５を背景側
画像メモリ７側へ切り換える。 （３）ローパスフィルタ２の出力するビデオ信号に対
し、ＡＤ変換器３により１フレーム（１画面）分のＡＤ
変換を行い、例えば図８（Ａ）の撮影画像を背景画像メ
モリ７に書き込んで記憶する。この最初に記憶された図
８（Ａ）の撮影画像が、初期背景画像となる。 （４）ＡＤ変換器３は、１フレーム分のＡＤ変換を終了
すると同時に、シーケンスコントロール部４へＡＤ変換
終了信号ｋを出力し、初期背景画像の取り込みが完了し
たことを知らせる。 （５）上記のようにして背景画像メモリ７に初期背景画
像を取り込んだ後、シーケンスコントロール部４はマル
チプレクサ５への選択信号ａをＯＦＦし、マルチプレク
サ５をサンプリング画像メモリ６側に切り換える。次い
で、ＡＤ変換器３にＡＤ変換開始信号ｌを出力し、例え
ば図８（Ｂ）に示す次の撮影画像のＡＤ変換を行わせ、
この図８（Ｂ）の撮影画像をマルチプレクサ５を通じて
サンプリング画像メモリ６に書き込んで記憶する。 （６）ＡＤ変換器３からＡＤ変換終了信号ｋを受けたシ
ーケンスコントロール部４は、前記（２）式のβ(t) ＝
ｆ(t) −ｇ(t-T) なる演算を行うために、差分処理部９
に対して差分開始信号ｂを出力する。 （７）差分開始信号ｂを受けた差分処理部９は、背景画
像メモリ７内の背景画像と、サンプリング画像メモリ６
内の撮影画像から同一座標位置のディジタル濃度データ
を順次読み出し、両者の濃度差を求める。なお、この
時、マルチプレクサ８は差分処理部９側を選択している
ものとする。 （８）差分処理部９は、１フレーム分の差分処理が終了
した時点で、シーケンスコントロール部４に差分終了信
号ｃを出力し、背景画像と現時点の撮影画像との濃度差
を算出したことを知らせる。 （９）シーケンスコントロール部４は、この差分終了信
号ｃを受けると同時に、差分開始信号ｂをＯＦＦして差
分処理を禁止する。さらに、マルチプレクサ１０を通じ
て、その差分結果をテーブル変換部１４へ送る。 （10）テーブル変換部１４では、この入力してくる差分
結果をメモリのアドレスに展開し、そのアドレスに書き
込まれた帰還濃度値を読み出すことでデータの変換を行
う。すなわち、このテーブル変換部１４は、前述したよ
うに、(2) 式で得られるβを入力アドレスとし、これに
対応する帰還濃度値β×αを出力データとする変換テー
ブルを備えており、この変換テーブルからテーブル引き
によって(3) 式の右辺中の｛β(t) ×α（β(t))｝なる
帰還濃度値を直接求める。 （11）シーケンスコントロール部４は選択信号ｊを出力
し、マルチプレクサ８を加算処理部１１側へ切り換える
とともに、加算処理部１１へ加算開始信号ｅを出力し、
加算処理部１１において(3) 式の右辺のｇ(t-T) ＋｛β
(t) ×α（β(t))｝なる演算を行わせ、その演算結果を
背景画像メモリ７へ書き戻す処理を行う。この処理によ
り、(3) 式のｇ(t) ←ｇ(t-T) ＋｛β(t) ×α（β
(t))｝の演算が実行されたことになり、新たな背景画像
が背景画像メモリ７に格納されたことになる。 （12）加算処理部１１は、上記背景画像メモリ７内の背
景画像の書き換えを終了した時点で、シーケンスコント
ロール部４に加算処理終了信号ｆを出力する。 （13）シーケンスコントロール部４は、加算処理部１１
から加算処理終了信号ｆを受けると、加算開始信号ｅと
マルチプレクサ８の選択信号ｊをＯＦＦし、加算処理を
停止すると同時に、マルチプレクサ８の選択先を差分処
理部９へ戻す。 （14）さらに、シーケンスコントロール部４は選択信号
ｄを出力し、マルチプレクサ１０を出力メモリ１２側へ
切り換える。これと同時に、差分処理部９に対して差分
開始信号ｂを出力し、ｈ(t) ＝ｆ(t) −ｇ(t) なる演算
を行い、図８（Ｃ）に示すように、撮影画像中から背景
成分を取り除いた車両のみの画像を抽出する。この演算
結果は、マルチプレクサ１０を通じて出力メモリ１２へ
送られて記憶される。 （15）差分処理部９は、１フレーム分の差分処理を終了
し、出力メモリ１２にその結果を書き込んだ時点で、シ
ーケンスコントロール部４へ差分終了信号ｃを出力し、
差分演算の終了を知らせる。 （16）シーケンスコントロール部４は、前記差分終了信
号ｃにより、差分開始信号ｂをＯＦＦして差分処理部９
の差分演算を停止するとともに、マルチプレクサ１０の
選択信号ｄをＯＦＦし、選択先の元のテーブル変換部１
４側へ戻す。さらに、シーケンスコントロール部４は、
マイクロプロセッサ１３に対し、背景除去処理が終了し
て車両の判断処理が可能になったことを知らせる判断処
理信号ｇを出力する。 （17）マイクロプロセッサ１３は、この判断処理信号ｇ
を受けると、データバスｈを通じて出力メモリ１２から
図８（Ｃ）の車両抽出画像のデータを読み出し、後述す
る車両検知処理によって画像中に存在する車両を検知す
る。この車両検知処理が終了すると、マイクロプロセッ
サ１３はシーケンスコントロール部４に検知処理終了信
号ｉを出力する。 （18）シーケンスコントロール部４は、検知処理終了信
号ｉを受けると、ＡＤ変換器３にＡＤ変換開始信号ｌを
出力し、ＡＤ変換を再び開始して次の撮影画像をマルチ
プレクサ５を通じてサンプリング画像メモリ６に記憶す
る。 （19）以後、前記（６）から（18）の処理を繰り返し実
行する。 次に、前記（17）で述べたマイクロプロセッサ１３にお
ける車両検知動作を図７を参照して説明する。前記（1
6）までの処理によって、出力メモリ１２には、背景成
分を取り除かれた図８（Ｃ）に示すような車両のみから
なる画像が得られている。一方、マイクロプロセッサ１
３には、図８（Ｄ）中にハッチングで示すように、予め
撮影画像中に所定の大きさの車両検知領域ＤL ，ＤR を
設定しておく。そして、この車両検知領域ＤL ，ＤR に
対して図７のフローチャートに示す車両検知処理を行う
ことにより、目的とする車両を検知するものである。す
なわち、マイクロプロセッサ１３は、シーケンスコント
ロール部４から判断処理信号ｇが送られてくると（図７
ステップ［１］［２］）、図９に示すように、前記車両
検知領域ＤL ，ＤR のそれぞれについて画像データの水
平方向の濃度加算を行う（ステップ［３］）。車両検知
領域ＤL ，ＤR 内に車両が存在する場合、水平方向の濃
度加算結果は、図９（ｂ）（ｃ）に示すようになり、そ
れぞれの加算結果中に車両長に対応した長さの高濃度部
分が現れる。そこで、この高濃度部分をしきい値Ｌによ
って取り出した後、その長さを算出し（ステップ
［４］）、この算出した高濃度部分の長さからそれぞれ
が車両であるか否かを識別する（ステップ［５］）。ス
テップ［５］において、高濃度部分が車両であると判定
された場合には、ステップ［６］へ移行し、車両検知領
域ＤL ，ＤR 内に存在する車両の台数やその位置などの
必要な情報を収集した後（ステップ［６］）、シーケン
スコントロール部４へ検知処理終了信号ｉを出力し（ス
テップ［７］）、車両検知処理動作を終了する。なお、
前記ステップ［５］において、車両の存在位置と、画像
のサンプリング間隔からその時の車両の移動速度、すな
わち車速を容易に知ることもできる。
で撮影し、その撮影画像中から目的の移動物体、例えば
車両のみを抽出して交通流や駐車台数などの必要な情報
を得ようとする場合、まず最初に、車両の存在しない路
面の画像（以後「背景画像」という）を予め撮影してメ
モリなどに記憶しておき、この背景画像から現時点の撮
影画像を引き算することにより、車両と路面の輝度の違
いを利用して画像中から目的の車両のみを抽出してい
た。しかしながら、前記した方法による場合、特に屋外
においては、同じ昼間であっても、晴，曇，雨などの気
象状態によって路面の輝度が変化することから、背景画
像を固定的に記憶して撮影画像から引き算すると、実際
の撮影画像の背景成分と背景画像との背景成分が異なっ
たものとなり、車両だけでなく背景の一部も誤って抽出
してしまうという問題があった。このような問題は、昼
間だけに限らず、薄暮、夜間へと外界の明るさが変わる
ような場合にも同様に生じる。そこで、基準となる背景
画像を外界の輝度変化に追従して変え、背景成分を常に
現在の輝度状態と等しくしておけば、現時点の撮影画像
から背景画像を引くことにより画像中から移動物体以外
の背景成分のみを取り除くことが可能となる。前述した
ように、基準となる背景画像の外界を輝度変化に追従し
て変えるようにした移動物体検知装置の従来例（特開平
３−１４４７９７）を図６〜図９を参照して説明する。
図６は従来例の構成図、図７は車両検知処理のフローチ
ャート、図８は車両検知の説明図、図９は車両検知処理
の説明図である。まず、従来例の背景画像データを格納
する背景画像メモリのデータ書替法を説明する。或る時
間間隔で撮影されたディジタル画像と、予め記憶したデ
ィジタル背景画像の対応する画素同士の差分をとること
により両者の輝度値の変化量を算出し、その変化量が気
象状態による変化量であると判断される場合には、その
輝度値の変化量に重み付けを施した後、背景画像へ帰還
して加算し、この加算後の画像を新たな背景画像とす
る。すなわち、 IF ｜ｆ(x,y,t) −ｇ(x,y,t-T) ｜≦Ｈ THEN ……(1) β(x,y,t) ＝ｆ(x,y,t) −ｇ(x,y,t-T) ……(2) ｇ(x,y,t) ←ｇ(x,y,t-T) ＋｛β(x,y,t) ×α（β(x,y,t))｝……(3) なる演算を行う。ここで、ｆ(x,y,t) はある時間間隔毎
に撮影されるディジタル画像であり、２次元的場所ｘ，
ｙと時間ｔの関数である。ｇ(x,y,t-T) は予め記憶した
背景画像、ｇ(x,y,t) は新たに得られた背景画像であ
り、それぞれ２次元的場所ｘ，ｙと時間ｔの関数であ
る。また、Ｈは気象状態の変化による輝度変化と車両に
よる輝度変化とを判別するためのしきい値、αは背景画
像への帰還量を制御する重み関数であり、この重み関数
αは輝度値の変化量βの関数である。なお、(3) 式中の
「←」は右辺の演算結果を左辺に代入することを意味す
る。また、(1) 式で左辺がＨより大のときは、車両が画
像中に存在するものとして、 ｇ(x,y,t) ←ｇ(x,y,t-T) ……(4) とする。すなわち、背景画像メモリのデータの書替えは
行なわない。上記のように、或る時間間隔でサンプリン
グされる撮影画像ｆ(x,y,t) と、時間的に１つ前の背景
画像ｇ(x,y,t-T) について、(2) (3) 式で示される演算
を行えば、新たに得られる背景画像ｇ(x,y,t)を現在の
輝度状態に近づけていくことができ、気象状態の変化に
追従した新たな背景画像を次々に得ることができる。な
お、以下の説明においては、ｆ(x,y,t) ，ｆ(x,y,t-T)
，β(x,y,t) ，ｇ(x,y,t-T) ，ｇ(x,y,t) をそれぞれ
ｆ(t) ，ｆ(t-T) ，β(t) ，ｇ(t-T) ，ｇ(t)と略記す
る。なお、前記(3) 式において、重み関数αと変化量β
の積｛β(t) ×α（β(t))｝をその都度逐一計算する代
わりに、予めその乗算結果を格納した変換テーブルを用
意しておけば、処理をさらに高速化することができる。
次に、図６を参照して、従来例について説明する。図
中、１はテレビカメラ、２はローパスフィルタ、３はＡ
Ｄ変換器、４はシーケンスコントロール部、５はマルチ
プレクサ、６はサンプリング画像メモリ、７は背景画像
メモリ、８はマルチプレクサ、９は差分処理部、１０は
マルチプレクサ、１１は加算処理部、１２は出力メモ
リ、１３はマイクロプロセッサ、１４はテーブル変換部
である。前記テレビカメラ１は検知対象とする路面に向
けて設置されている。勿論、このテレビカメラ１は固定
配置されており、同一地点を撮影して監視している。テ
ーブル変換部１４には、(2) 式によって得られる変化量
βを入力アドレスとし、これに対応した帰還濃度値β×
αを出力データとする変換テーブルが予め備えられてい
る。次に、従来例の動作について説明する。 （１）処理が開始されると、テレビカメラ１で撮影され
た画像のビデオ信号に対し、ローパスフィルタ２により
雑音成分の除去を行うとともに、ＡＤ変換器３における
折り返し雑音の発生を防止するため、サンプリング定理
を満足するように高域成分の除去を行う。 （２）この初期状態において、シーケンスコントロール
部４は選択信号ａを出力し、マルチプレクサ５を背景側
画像メモリ７側へ切り換える。 （３）ローパスフィルタ２の出力するビデオ信号に対
し、ＡＤ変換器３により１フレーム（１画面）分のＡＤ
変換を行い、例えば図８（Ａ）の撮影画像を背景画像メ
モリ７に書き込んで記憶する。この最初に記憶された図
８（Ａ）の撮影画像が、初期背景画像となる。 （４）ＡＤ変換器３は、１フレーム分のＡＤ変換を終了
すると同時に、シーケンスコントロール部４へＡＤ変換
終了信号ｋを出力し、初期背景画像の取り込みが完了し
たことを知らせる。 （５）上記のようにして背景画像メモリ７に初期背景画
像を取り込んだ後、シーケンスコントロール部４はマル
チプレクサ５への選択信号ａをＯＦＦし、マルチプレク
サ５をサンプリング画像メモリ６側に切り換える。次い
で、ＡＤ変換器３にＡＤ変換開始信号ｌを出力し、例え
ば図８（Ｂ）に示す次の撮影画像のＡＤ変換を行わせ、
この図８（Ｂ）の撮影画像をマルチプレクサ５を通じて
サンプリング画像メモリ６に書き込んで記憶する。 （６）ＡＤ変換器３からＡＤ変換終了信号ｋを受けたシ
ーケンスコントロール部４は、前記（２）式のβ(t) ＝
ｆ(t) −ｇ(t-T) なる演算を行うために、差分処理部９
に対して差分開始信号ｂを出力する。 （７）差分開始信号ｂを受けた差分処理部９は、背景画
像メモリ７内の背景画像と、サンプリング画像メモリ６
内の撮影画像から同一座標位置のディジタル濃度データ
を順次読み出し、両者の濃度差を求める。なお、この
時、マルチプレクサ８は差分処理部９側を選択している
ものとする。 （８）差分処理部９は、１フレーム分の差分処理が終了
した時点で、シーケンスコントロール部４に差分終了信
号ｃを出力し、背景画像と現時点の撮影画像との濃度差
を算出したことを知らせる。 （９）シーケンスコントロール部４は、この差分終了信
号ｃを受けると同時に、差分開始信号ｂをＯＦＦして差
分処理を禁止する。さらに、マルチプレクサ１０を通じ
て、その差分結果をテーブル変換部１４へ送る。 （10）テーブル変換部１４では、この入力してくる差分
結果をメモリのアドレスに展開し、そのアドレスに書き
込まれた帰還濃度値を読み出すことでデータの変換を行
う。すなわち、このテーブル変換部１４は、前述したよ
うに、(2) 式で得られるβを入力アドレスとし、これに
対応する帰還濃度値β×αを出力データとする変換テー
ブルを備えており、この変換テーブルからテーブル引き
によって(3) 式の右辺中の｛β(t) ×α（β(t))｝なる
帰還濃度値を直接求める。 （11）シーケンスコントロール部４は選択信号ｊを出力
し、マルチプレクサ８を加算処理部１１側へ切り換える
とともに、加算処理部１１へ加算開始信号ｅを出力し、
加算処理部１１において(3) 式の右辺のｇ(t-T) ＋｛β
(t) ×α（β(t))｝なる演算を行わせ、その演算結果を
背景画像メモリ７へ書き戻す処理を行う。この処理によ
り、(3) 式のｇ(t) ←ｇ(t-T) ＋｛β(t) ×α（β
(t))｝の演算が実行されたことになり、新たな背景画像
が背景画像メモリ７に格納されたことになる。 （12）加算処理部１１は、上記背景画像メモリ７内の背
景画像の書き換えを終了した時点で、シーケンスコント
ロール部４に加算処理終了信号ｆを出力する。 （13）シーケンスコントロール部４は、加算処理部１１
から加算処理終了信号ｆを受けると、加算開始信号ｅと
マルチプレクサ８の選択信号ｊをＯＦＦし、加算処理を
停止すると同時に、マルチプレクサ８の選択先を差分処
理部９へ戻す。 （14）さらに、シーケンスコントロール部４は選択信号
ｄを出力し、マルチプレクサ１０を出力メモリ１２側へ
切り換える。これと同時に、差分処理部９に対して差分
開始信号ｂを出力し、ｈ(t) ＝ｆ(t) −ｇ(t) なる演算
を行い、図８（Ｃ）に示すように、撮影画像中から背景
成分を取り除いた車両のみの画像を抽出する。この演算
結果は、マルチプレクサ１０を通じて出力メモリ１２へ
送られて記憶される。 （15）差分処理部９は、１フレーム分の差分処理を終了
し、出力メモリ１２にその結果を書き込んだ時点で、シ
ーケンスコントロール部４へ差分終了信号ｃを出力し、
差分演算の終了を知らせる。 （16）シーケンスコントロール部４は、前記差分終了信
号ｃにより、差分開始信号ｂをＯＦＦして差分処理部９
の差分演算を停止するとともに、マルチプレクサ１０の
選択信号ｄをＯＦＦし、選択先の元のテーブル変換部１
４側へ戻す。さらに、シーケンスコントロール部４は、
マイクロプロセッサ１３に対し、背景除去処理が終了し
て車両の判断処理が可能になったことを知らせる判断処
理信号ｇを出力する。 （17）マイクロプロセッサ１３は、この判断処理信号ｇ
を受けると、データバスｈを通じて出力メモリ１２から
図８（Ｃ）の車両抽出画像のデータを読み出し、後述す
る車両検知処理によって画像中に存在する車両を検知す
る。この車両検知処理が終了すると、マイクロプロセッ
サ１３はシーケンスコントロール部４に検知処理終了信
号ｉを出力する。 （18）シーケンスコントロール部４は、検知処理終了信
号ｉを受けると、ＡＤ変換器３にＡＤ変換開始信号ｌを
出力し、ＡＤ変換を再び開始して次の撮影画像をマルチ
プレクサ５を通じてサンプリング画像メモリ６に記憶す
る。 （19）以後、前記（６）から（18）の処理を繰り返し実
行する。 次に、前記（17）で述べたマイクロプロセッサ１３にお
ける車両検知動作を図７を参照して説明する。前記（1
6）までの処理によって、出力メモリ１２には、背景成
分を取り除かれた図８（Ｃ）に示すような車両のみから
なる画像が得られている。一方、マイクロプロセッサ１
３には、図８（Ｄ）中にハッチングで示すように、予め
撮影画像中に所定の大きさの車両検知領域ＤL ，ＤR を
設定しておく。そして、この車両検知領域ＤL ，ＤR に
対して図７のフローチャートに示す車両検知処理を行う
ことにより、目的とする車両を検知するものである。す
なわち、マイクロプロセッサ１３は、シーケンスコント
ロール部４から判断処理信号ｇが送られてくると（図７
ステップ［１］［２］）、図９に示すように、前記車両
検知領域ＤL ，ＤR のそれぞれについて画像データの水
平方向の濃度加算を行う（ステップ［３］）。車両検知
領域ＤL ，ＤR 内に車両が存在する場合、水平方向の濃
度加算結果は、図９（ｂ）（ｃ）に示すようになり、そ
れぞれの加算結果中に車両長に対応した長さの高濃度部
分が現れる。そこで、この高濃度部分をしきい値Ｌによ
って取り出した後、その長さを算出し（ステップ
［４］）、この算出した高濃度部分の長さからそれぞれ
が車両であるか否かを識別する（ステップ［５］）。ス
テップ［５］において、高濃度部分が車両であると判定
された場合には、ステップ［６］へ移行し、車両検知領
域ＤL ，ＤR 内に存在する車両の台数やその位置などの
必要な情報を収集した後（ステップ［６］）、シーケン
スコントロール部４へ検知処理終了信号ｉを出力し（ス
テップ［７］）、車両検知処理動作を終了する。なお、
前記ステップ［５］において、車両の存在位置と、画像
のサンプリング間隔からその時の車両の移動速度、すな
わち車速を容易に知ることもできる。
【発明が解決しようとする課題】前述したように、従来
の移動物体検知装置においては、物体を検知するための
データ、すなわち、出力メモリ１２に記録されるデータ
は、従来例の動作（14）で説明したように、ｈ(t) ＝ｆ
(t) −ｇ(t) なる演算結果が入力される。その結果、撮
影画像ｆ(t) と背景画像ｇ(t) との濃度差が少ない移動
物体の場合はｈ(t) が小さくなり、移動物体がない背景
部分よりの出力値との差が少なくなる。また、濃度差が
ある程度の大きさである場合でも出力値は背景成分が引
かれるためＳＮ比を低下させ、移動物体の検知誤りを発
生させる要因となっていた。本発明は、撮影物体画像と
背景画像との濃度差が少ない場合においても高いＳＮ比
を得るように改良した移動物体検知装置を提供すること
を目的とする。
の移動物体検知装置においては、物体を検知するための
データ、すなわち、出力メモリ１２に記録されるデータ
は、従来例の動作（14）で説明したように、ｈ(t) ＝ｆ
(t) −ｇ(t) なる演算結果が入力される。その結果、撮
影画像ｆ(t) と背景画像ｇ(t) との濃度差が少ない移動
物体の場合はｈ(t) が小さくなり、移動物体がない背景
部分よりの出力値との差が少なくなる。また、濃度差が
ある程度の大きさである場合でも出力値は背景成分が引
かれるためＳＮ比を低下させ、移動物体の検知誤りを発
生させる要因となっていた。本発明は、撮影物体画像と
背景画像との濃度差が少ない場合においても高いＳＮ比
を得るように改良した移動物体検知装置を提供すること
を目的とする。
【課題を解決するための手段】前述の課題を解決するた
めに本発明が採用した手段を説明する。背景画像と現時
点の撮影画像との減算を行うことにより撮影画像中から
目的とする移動体のみを抽出して検出する移動物体検知
装置において、前記背景画像と現時点の撮影画像との減
算処理時に、差分値が或る値以上の場合、差分値を現時
点撮影画像値に変更して出力する出力データ変更手段を
備える。
めに本発明が採用した手段を説明する。背景画像と現時
点の撮影画像との減算を行うことにより撮影画像中から
目的とする移動体のみを抽出して検出する移動物体検知
装置において、前記背景画像と現時点の撮影画像との減
算処理時に、差分値が或る値以上の場合、差分値を現時
点撮影画像値に変更して出力する出力データ変更手段を
備える。
【作用】出力データ変更手段では、撮影画像ｆ(t) と背
景画像ｇ(t) との差分値ｈ(t)が或る値Ｋより大か否か
を判別する。判別結果ｈ(t) ＞Ｋならば、撮影画像ｆ
(t) を、ｈ(t) ≦Ｋならば、ｈ(t) を選択して物体検知
用データとして出力する。すなわち、撮影画像ｆ(t) と
背景画像ｇ(t) との差分ｈ(t) を求めることによって両
者の輝度値の差が算出できる。もし、撮影画像に移動物
体が無い場合は背景画像と同一となり、差分値ｈ(t) は
輝度の変化に相当する値となる。撮影画像に移動物体が
含まれている場合は、物体部分に対応する画素に対する
差分値は物体部分以外の背景部分に対応する画素に対す
る差分値とは異なった値となる。また、前記した或る値
Ｋは、気象などによる背景部分の輝度変化値以上の値
で、かつ、背景部分の輝度に近い物体に対しても物体部
分であることを判別させるために出来るだけ小さな値に
セットされる。したがって、差分値ｈ(t) とＫを比較
し、ｈ(t) がＫより小となる画素に対しては背景部分で
あると判断して差分値ｈ(t) を出力し、ｈ(t)がＫより
大となる画素に対しては物体部分であると判断して撮影
画像値のｆ(t) を出力させる。以上のように、撮影画像
と背景画像との差分値が或る値以上であれば撮影画像値
を、また差分値が或る値以下ならば差分値を選択して物
体検知用データとして出力するようにしたので、物体に
対して背景画像の輝度値分大きな出力が得られ、ＳＮ比
を低下させることなく物体検知を行なうことができる。
景画像ｇ(t) との差分値ｈ(t)が或る値Ｋより大か否か
を判別する。判別結果ｈ(t) ＞Ｋならば、撮影画像ｆ
(t) を、ｈ(t) ≦Ｋならば、ｈ(t) を選択して物体検知
用データとして出力する。すなわち、撮影画像ｆ(t) と
背景画像ｇ(t) との差分ｈ(t) を求めることによって両
者の輝度値の差が算出できる。もし、撮影画像に移動物
体が無い場合は背景画像と同一となり、差分値ｈ(t) は
輝度の変化に相当する値となる。撮影画像に移動物体が
含まれている場合は、物体部分に対応する画素に対する
差分値は物体部分以外の背景部分に対応する画素に対す
る差分値とは異なった値となる。また、前記した或る値
Ｋは、気象などによる背景部分の輝度変化値以上の値
で、かつ、背景部分の輝度に近い物体に対しても物体部
分であることを判別させるために出来るだけ小さな値に
セットされる。したがって、差分値ｈ(t) とＫを比較
し、ｈ(t) がＫより小となる画素に対しては背景部分で
あると判断して差分値ｈ(t) を出力し、ｈ(t)がＫより
大となる画素に対しては物体部分であると判断して撮影
画像値のｆ(t) を出力させる。以上のように、撮影画像
と背景画像との差分値が或る値以上であれば撮影画像値
を、また差分値が或る値以下ならば差分値を選択して物
体検知用データとして出力するようにしたので、物体に
対して背景画像の輝度値分大きな出力が得られ、ＳＮ比
を低下させることなく物体検知を行なうことができる。
【実施例】本発明の一実施例を図１および図２を参照し
て説明する。図１は本発明の第１の実施例の構成図、図
２は同実施例の出力判定部の動作フローチャートであ
る。図１において、テレビカメラ１、ローパスフィルタ
２、ＡＤ変換器３、シーケンスコントロール部４、マル
チプレクサ５および８、サンプリング画像メモリ６、背
景画像メモリ７、差分処理部９、加算処理部１１、出力
メモリ１２、マイクロプロセッサ１３およびテーブル変
換部１４については図６で説明したとおりである。２０
は本発明の出力データ変更手段であり、差分処理部９よ
りの差分値がＫ以上であればサンプリング画像メモリ６
よりのデータを、また差分値がＫ以下ならば差分値を出
力させるよう判定を行う出力判定部２１と、出力判定部
２１の判定結果にもとずいてデータ出力を切替えるマル
チプレクサ２２とで構成される。つぎに、実施例の動作
を説明する。テレビカメラ１で撮影された画像をディジ
タルデータに変換し、背景画像メモリのデータを更新
し、更新したデータと撮影画像データとの差分を求める
までの動作は、従来例の動作（１）〜（13）で説明した
と同様の動作が行なわれる。つぎに （14）シーケンスコントロール部は出力判定部２１に判
定開始信号ｄを出力し、出力判定部２１は図２で示すフ
ローに従って判定処理を開始する。 処理Ｓ１ 処理Ｓ１では差分処理部９より出力されたデ
ータ値ｈ(t) ＝｜ｆ(t) −ｇ(t) ｜が或る値Ｋより大か
否かの判定が行なわれる。すなわち、物体部分のデータ
であるか否かの判定を行なう。判定結果がＮＯの場合は
処理Ｓ４に、ＹＥＳの場合は処理Ｓ２に移る。 処理Ｓ２ 処理Ｓ１での判定結果がＹＥＳ、すなわち、
物体部分のデータであると判定された場合、処理Ｓ２で
更にｆ(t) とｈ(t) との比較が行なわれ、ＹＥＳの場合
は処理Ｓ３に、ＮＯの場合は処理Ｓ４に移る。 処理Ｓ３ 処理Ｓ３ではマルチプレクサ２２に対してサ
ンプリング画像メモリ６よりのデータｆ(t) を出力メモ
リ１２に出力するよう制御が行なわれ処理を完了する。 処理Ｓ４ 処理Ｓ４では差分処理部９よりのデータｈ
(t) を出力してメモリ１２に入力するようマルチプレク
サ２２に制御が行なわれ処理を終了する。すなわち、処
理Ｓ１で物体部と判定されたデータに対しては、更に処
理Ｓ２でｆ(t) とｈ(t) を比較し、データ値の大なる値
のデータを出力してＳＮ比を高くするようにしている。 以上の処理が出力判定部２１で行なわれ、判定結果にも
とずいてマルチプレクサ２２は動作し、画素ごとに選択
されたデータが出力メモリ１２に送られて記憶される。
その後、 （15）差分処理部９は、１フレーム分の差分処理を終了
し、出力メモリ１２にその結果を書き込んだ時点で、シ
ーケンスコントロール部４へ差分終了信号ｃを出力し、
差分演算の終了を知らせる。 （16）シーケンスコントロール部４は、前記差分終了信
号ｃにより、差分開始信号ｂをＯＦＦして差分処理部９
の差分演算を停止する。さらに、シーケンスコントロー
ル部４は、マイクロプロセッサ１３に対し、背景除去処
理が終了して車両の判断処理が可能になったことを知ら
せる判断処理信号ｇを出力する。 （17）マイクロプロセッサ１３は、この判断処理信号ｇ
を受けると、データバスｈを通じて出力メモリ１２から
図８（Ｃ）の車両抽出画像のデータを読み出し、図７で
説明した車両検知処理によって画像中に存在する車両を
検知する。この車両検知処理が終了すると、マイクロプ
ロセッサ１３はシーケンスコントロール部４に検知処理
終了信号ｉを出力する。 （18）シーケンスコントロール部４は、検知処理終了信
号ｉを受けると、ＡＤ変換器３にＡＤ変換開始信号ｌを
出力し、ＡＤ変換を再び開始して次の撮影画像をマルチ
プレクサ５を通じてサンプリング画像メモリ６に記憶す
る。 （19）以後、前記（６）から（18）の処理を繰り返し実
行する。 つぎに図３〜図５を参照して第２の実施例について説明
する。図３は第２の実施例の構成図、図４は第２の実施
例の出力判定部の動作フローチャート、図５は第２の実
施例の原理説明図である。まず図５を参照して第２の実
施例の原理を説明する。第１の実施例においては、図５
（Ａ）に示すように、背景画像をｇ(t) ，撮影画像をｆ
(t) およびｈ(t)＝｜ｇ(t) −ｆ(t) ｜とするとき、 ｈ(t) ＞Ｋで、かつｆ(t) ＞ｈ(t) ……(5) のときはｆ(t) を出力し、 ｈ(t) ＜Ｋ、または、ｈ(t) ＞Ｋで、かつｆ(t) ＜ｈ(t) ……(6) のときはｈ(t) を出力するようにしてＳＮ比を高くする
ようにしていた。しかし、図５（Ｂ）および（Ｃ）に示
されるように、背景画像値ｇ(t) が小さくなり、撮影画
像値ｆ(t) も背景画像値ｇ(t) に近い値になると、例え
(5) 式の関係が満足されてｆ(t) が出力されたとしても
ｆ(t) の値そのものは小さく高いＳＮ比を得ることが出
来なくなる。そこで、撮影画像値が物体部分であるか否
かを判定した後、すなわち、 ｈ(t) ＞Ｋ ……(7) ならば、ｆ(t) を出力し、そのｆ(t) に対して ｍ(t) ＝ｆ(t) ・γ（ｆ(t) ） ……(8) なる変換値ｍ(t) を出力させるようにする。γ（ｆ(t)
）はｆ(t) を変数とする函数であり、１．０より大な
る値をとる。図５（Ｄ）は、上述した変換値ｍ(t) とｆ
(t) との対応を示した一例である。例えばＡＤ変換器３
の輝度分解能を８ビットとすればｆ(t) は０より２５５
の値を取る。輝度分解能を８ビットとした場合、一般に
アスファルト道路面の輝度は３２〜７２なる値をとる。
そこでアスファルト道路面の基準値ＬをＬ＝６４とし、
ｆ(t) がＬより大の場合はγ（ｆ(t) ）＝１．０とし、
ｆ(t) がＬより小さい場合はγ（ｆ(t) ）を大にしてｍ
(t) を大にする。このようにすることにより、背景画像
値ｇ(t)が小さい場合でもＳＮ比の高いデータを得るこ
とができる。つぎに第２の実施例の構成を図３を参照し
て説明する。図３において、重みテーブル変換部２３以
外は全て図１で説明したとおりである。重みテーブル変
換部２３は、前述の図５（Ｄ）で説明したように、入力
値ｆ(t) に対応したｍ(t) を出力する。具体例として
は、重みテーブル変換部２３をメモリで構成させ、入力
値ｆ(t) に対応するアドレスｍ(t) ＝ｆ(t) γ（ｆ(t)
）なるデータ値を格納させ、ｆ(t) に対応するアドレ
スのデータを読み出して出力値として出力させる。ま
た、(8) 式のγ（ｆ(t) ）に対する近似式を用意し、プ
ロセッサで算出させるようにしてもよい。つぎに実施例
の動作を説明する。第２の実施例の動作は、第１の実施
例の動作で説明した動作（14）以外は同じであるので、
説明を省略する。第２の実施例における動作（14）を図
４を参照して説明する。 （14）シーケンスコントロール部は出力判定部２１に判
定開始信号ｄを出力し、出力判定部２１は図４で示すフ
ローに従って判定処理を開始する。 処理Ｓ１ 処理Ｓ１では差分処理部９より出力されたデ
ータ値ｈ(t) ＝｜ｆ(t) −ｇ(t) ｜が或る値Ｋより大か
否かの判定が行なわれる。すなわち、物体部分のデータ
であるか否かの判定を行なう。判定結果がＮＯの場合は
処理Ｓ３に、ＹＥＳの場合は処理Ｓ２に移る。 処理Ｓ２ 処理Ｓ１での判定結果がＹＥＳ、すなわち、
物体部分のデータであると判定された場合、処理Ｓ２で
はマルチプレクサ２２に対して重みテーブル変換部２３
よりのデータｍ(t) を出力するように制御が行なわれ処
理を完了する。 処理Ｓ３ 処理Ｓ１での判定結果がＮＯ、すなわち、物
体部分のデータでないと判定された場合、処理Ｓ３では
マルチプレクサ２２に対して差分処理部９よりの差分値
ｈ(t) を出力するよう制御が行なわれると処理を完了す
る。 すなわち、処理Ｓ１で物体部分と判定されたデータに対
しては、重みテーブル変換部でγ（ｆ(t) ）が乗ぜられ
た値が出力するため、撮影画像値ｆ(t) が小さくても大
きな変換値ｍ(t) を出力させるようにしたので高いＳＮ
比を得ることができる。以上、本発明の一実施例につい
て説明したが、本発明はこの実施例に限定されるもので
はなく、その発明の主旨に従った各種変形が可能であ
る。
て説明する。図１は本発明の第１の実施例の構成図、図
２は同実施例の出力判定部の動作フローチャートであ
る。図１において、テレビカメラ１、ローパスフィルタ
２、ＡＤ変換器３、シーケンスコントロール部４、マル
チプレクサ５および８、サンプリング画像メモリ６、背
景画像メモリ７、差分処理部９、加算処理部１１、出力
メモリ１２、マイクロプロセッサ１３およびテーブル変
換部１４については図６で説明したとおりである。２０
は本発明の出力データ変更手段であり、差分処理部９よ
りの差分値がＫ以上であればサンプリング画像メモリ６
よりのデータを、また差分値がＫ以下ならば差分値を出
力させるよう判定を行う出力判定部２１と、出力判定部
２１の判定結果にもとずいてデータ出力を切替えるマル
チプレクサ２２とで構成される。つぎに、実施例の動作
を説明する。テレビカメラ１で撮影された画像をディジ
タルデータに変換し、背景画像メモリのデータを更新
し、更新したデータと撮影画像データとの差分を求める
までの動作は、従来例の動作（１）〜（13）で説明した
と同様の動作が行なわれる。つぎに （14）シーケンスコントロール部は出力判定部２１に判
定開始信号ｄを出力し、出力判定部２１は図２で示すフ
ローに従って判定処理を開始する。 処理Ｓ１ 処理Ｓ１では差分処理部９より出力されたデ
ータ値ｈ(t) ＝｜ｆ(t) −ｇ(t) ｜が或る値Ｋより大か
否かの判定が行なわれる。すなわち、物体部分のデータ
であるか否かの判定を行なう。判定結果がＮＯの場合は
処理Ｓ４に、ＹＥＳの場合は処理Ｓ２に移る。 処理Ｓ２ 処理Ｓ１での判定結果がＹＥＳ、すなわち、
物体部分のデータであると判定された場合、処理Ｓ２で
更にｆ(t) とｈ(t) との比較が行なわれ、ＹＥＳの場合
は処理Ｓ３に、ＮＯの場合は処理Ｓ４に移る。 処理Ｓ３ 処理Ｓ３ではマルチプレクサ２２に対してサ
ンプリング画像メモリ６よりのデータｆ(t) を出力メモ
リ１２に出力するよう制御が行なわれ処理を完了する。 処理Ｓ４ 処理Ｓ４では差分処理部９よりのデータｈ
(t) を出力してメモリ１２に入力するようマルチプレク
サ２２に制御が行なわれ処理を終了する。すなわち、処
理Ｓ１で物体部と判定されたデータに対しては、更に処
理Ｓ２でｆ(t) とｈ(t) を比較し、データ値の大なる値
のデータを出力してＳＮ比を高くするようにしている。 以上の処理が出力判定部２１で行なわれ、判定結果にも
とずいてマルチプレクサ２２は動作し、画素ごとに選択
されたデータが出力メモリ１２に送られて記憶される。
その後、 （15）差分処理部９は、１フレーム分の差分処理を終了
し、出力メモリ１２にその結果を書き込んだ時点で、シ
ーケンスコントロール部４へ差分終了信号ｃを出力し、
差分演算の終了を知らせる。 （16）シーケンスコントロール部４は、前記差分終了信
号ｃにより、差分開始信号ｂをＯＦＦして差分処理部９
の差分演算を停止する。さらに、シーケンスコントロー
ル部４は、マイクロプロセッサ１３に対し、背景除去処
理が終了して車両の判断処理が可能になったことを知ら
せる判断処理信号ｇを出力する。 （17）マイクロプロセッサ１３は、この判断処理信号ｇ
を受けると、データバスｈを通じて出力メモリ１２から
図８（Ｃ）の車両抽出画像のデータを読み出し、図７で
説明した車両検知処理によって画像中に存在する車両を
検知する。この車両検知処理が終了すると、マイクロプ
ロセッサ１３はシーケンスコントロール部４に検知処理
終了信号ｉを出力する。 （18）シーケンスコントロール部４は、検知処理終了信
号ｉを受けると、ＡＤ変換器３にＡＤ変換開始信号ｌを
出力し、ＡＤ変換を再び開始して次の撮影画像をマルチ
プレクサ５を通じてサンプリング画像メモリ６に記憶す
る。 （19）以後、前記（６）から（18）の処理を繰り返し実
行する。 つぎに図３〜図５を参照して第２の実施例について説明
する。図３は第２の実施例の構成図、図４は第２の実施
例の出力判定部の動作フローチャート、図５は第２の実
施例の原理説明図である。まず図５を参照して第２の実
施例の原理を説明する。第１の実施例においては、図５
（Ａ）に示すように、背景画像をｇ(t) ，撮影画像をｆ
(t) およびｈ(t)＝｜ｇ(t) −ｆ(t) ｜とするとき、 ｈ(t) ＞Ｋで、かつｆ(t) ＞ｈ(t) ……(5) のときはｆ(t) を出力し、 ｈ(t) ＜Ｋ、または、ｈ(t) ＞Ｋで、かつｆ(t) ＜ｈ(t) ……(6) のときはｈ(t) を出力するようにしてＳＮ比を高くする
ようにしていた。しかし、図５（Ｂ）および（Ｃ）に示
されるように、背景画像値ｇ(t) が小さくなり、撮影画
像値ｆ(t) も背景画像値ｇ(t) に近い値になると、例え
(5) 式の関係が満足されてｆ(t) が出力されたとしても
ｆ(t) の値そのものは小さく高いＳＮ比を得ることが出
来なくなる。そこで、撮影画像値が物体部分であるか否
かを判定した後、すなわち、 ｈ(t) ＞Ｋ ……(7) ならば、ｆ(t) を出力し、そのｆ(t) に対して ｍ(t) ＝ｆ(t) ・γ（ｆ(t) ） ……(8) なる変換値ｍ(t) を出力させるようにする。γ（ｆ(t)
）はｆ(t) を変数とする函数であり、１．０より大な
る値をとる。図５（Ｄ）は、上述した変換値ｍ(t) とｆ
(t) との対応を示した一例である。例えばＡＤ変換器３
の輝度分解能を８ビットとすればｆ(t) は０より２５５
の値を取る。輝度分解能を８ビットとした場合、一般に
アスファルト道路面の輝度は３２〜７２なる値をとる。
そこでアスファルト道路面の基準値ＬをＬ＝６４とし、
ｆ(t) がＬより大の場合はγ（ｆ(t) ）＝１．０とし、
ｆ(t) がＬより小さい場合はγ（ｆ(t) ）を大にしてｍ
(t) を大にする。このようにすることにより、背景画像
値ｇ(t)が小さい場合でもＳＮ比の高いデータを得るこ
とができる。つぎに第２の実施例の構成を図３を参照し
て説明する。図３において、重みテーブル変換部２３以
外は全て図１で説明したとおりである。重みテーブル変
換部２３は、前述の図５（Ｄ）で説明したように、入力
値ｆ(t) に対応したｍ(t) を出力する。具体例として
は、重みテーブル変換部２３をメモリで構成させ、入力
値ｆ(t) に対応するアドレスｍ(t) ＝ｆ(t) γ（ｆ(t)
）なるデータ値を格納させ、ｆ(t) に対応するアドレ
スのデータを読み出して出力値として出力させる。ま
た、(8) 式のγ（ｆ(t) ）に対する近似式を用意し、プ
ロセッサで算出させるようにしてもよい。つぎに実施例
の動作を説明する。第２の実施例の動作は、第１の実施
例の動作で説明した動作（14）以外は同じであるので、
説明を省略する。第２の実施例における動作（14）を図
４を参照して説明する。 （14）シーケンスコントロール部は出力判定部２１に判
定開始信号ｄを出力し、出力判定部２１は図４で示すフ
ローに従って判定処理を開始する。 処理Ｓ１ 処理Ｓ１では差分処理部９より出力されたデ
ータ値ｈ(t) ＝｜ｆ(t) −ｇ(t) ｜が或る値Ｋより大か
否かの判定が行なわれる。すなわち、物体部分のデータ
であるか否かの判定を行なう。判定結果がＮＯの場合は
処理Ｓ３に、ＹＥＳの場合は処理Ｓ２に移る。 処理Ｓ２ 処理Ｓ１での判定結果がＹＥＳ、すなわち、
物体部分のデータであると判定された場合、処理Ｓ２で
はマルチプレクサ２２に対して重みテーブル変換部２３
よりのデータｍ(t) を出力するように制御が行なわれ処
理を完了する。 処理Ｓ３ 処理Ｓ１での判定結果がＮＯ、すなわち、物
体部分のデータでないと判定された場合、処理Ｓ３では
マルチプレクサ２２に対して差分処理部９よりの差分値
ｈ(t) を出力するよう制御が行なわれると処理を完了す
る。 すなわち、処理Ｓ１で物体部分と判定されたデータに対
しては、重みテーブル変換部でγ（ｆ(t) ）が乗ぜられ
た値が出力するため、撮影画像値ｆ(t) が小さくても大
きな変換値ｍ(t) を出力させるようにしたので高いＳＮ
比を得ることができる。以上、本発明の一実施例につい
て説明したが、本発明はこの実施例に限定されるもので
はなく、その発明の主旨に従った各種変形が可能であ
る。
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば次
の諸効果が得られる。 撮影画像と背景画像との差分値が或る値以上であれ
ば撮影画像値を、また差分値が或る値以下ならば差分値
を選択して物体検知用データとして出力するようにした
ので、差分値が小さな物体に対してもＳＮ比を低下させ
ることなく物体検知を行なうことができる。 また、差分値が或る値以上であっても、出力させよ
うとした撮影画像値が、差分値より低い場合は差分値を
出力するようにしているため、更にＳＮ比を高くするこ
とができ、物体の検知を確実に行なわせることができ
る。処理内容が加減算のみで達成できるためハードウェ
ア化も容易でありビデオフレームレートに追従した高速
処理が十分に可能となる。 また、差分値が或る値以上の時、撮影画像値に重み
付けした値を出力するようにしたので、撮影画像値が小
さくても大きな値に変換出力されるため、ＳＮ比を高く
することができ、物体の検知を確実に行なわせることが
できる。
の諸効果が得られる。 撮影画像と背景画像との差分値が或る値以上であれ
ば撮影画像値を、また差分値が或る値以下ならば差分値
を選択して物体検知用データとして出力するようにした
ので、差分値が小さな物体に対してもＳＮ比を低下させ
ることなく物体検知を行なうことができる。 また、差分値が或る値以上であっても、出力させよ
うとした撮影画像値が、差分値より低い場合は差分値を
出力するようにしているため、更にＳＮ比を高くするこ
とができ、物体の検知を確実に行なわせることができ
る。処理内容が加減算のみで達成できるためハードウェ
ア化も容易でありビデオフレームレートに追従した高速
処理が十分に可能となる。 また、差分値が或る値以上の時、撮影画像値に重み
付けした値を出力するようにしたので、撮影画像値が小
さくても大きな値に変換出力されるため、ＳＮ比を高く
することができ、物体の検知を確実に行なわせることが
できる。
【図１】本発明の第１の実施例の構成図である。
【図２】第１の実施例の出力判定部の動作フローチャー
トである。
トである。
【図３】第２の実施例の構成図である。
【図４】第２の実施例の出力判定部の動作フローチャー
トである。
トである。
【図５】第２の実施例の原理説明図である。
【図６】従来例の構成図である。
【図７】車両検知処理のフローチャートである。
【図８】車両検知の説明図である。
【図９】車両検知処理の説明図である。
１ テレビカメラ ２ ローパスフィルタ ３ ＡＤ変換器 ４ シーケンスコントロール部 ５，８，１０，２２ マルチプレクサ ６ サンプリング画像メモリ ７ 背景画像メモリ ９ 差分処理部 １１ 加算処理部 １２ 出力メモリ １３ マイクロプロセッサ １４ テーブル変換部 ２０ 出力データ変更手段 ２１ 出力判定部 ２２ 重みテーブル変換部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 古田 博也 愛知県海部郡美和町大字篠田字面徳29− １ 名古屋電機工業株式会社 美和工場 内 (56)参考文献 特開 平２−274174（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−65486（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−296687（ＪＰ，Ａ) 実開 平３−44799（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G08G 1/00 - 1/16 G06T 7/20 H04N 7/18
Claims (4)
- 【請求項１】 背景画像と現時点の撮影画像との減算を
行うことにより撮影画像中から目的とする移動体のみを
抽出して検出する移動物体検知装置において、 前記背景画像と現時点の撮影画像との減算処理時に、差
分値が或る値以上の場合、差分値を現時点撮影画像値に
変更して出力する出力データ変更手段を備えたことを特
徴とする移動物体検知装置。 - 【請求項２】 前記或る値を、気象などによる前記背景
部分の輝度変化値以上の値で、かつ、背景部分の輝度に
近い物体に対しても物体部分であると判別できる値であ
ることを特徴とする請求項１記載の移動物体検知装置。 - 【請求項３】 前記出力データ変更手段が、背景画像と
現時点の撮影画像との差分値が或る値以上の場合でも、
現時点撮影画像値が前記或る値より以下ならば、前記差
分値を出力するようにしたことを特徴とする請求項１ま
たは２記載の移動物体検知装置。 - 【請求項４】 前記出力データ変更手段が、背景画像と
現時点の撮影画像との差分値が或る値以上の場合、現時
点撮影画像値に応じた重み定数を現時点撮影画像値にか
け出力するようにしたことを特徴とする請求項１または
２項記載の移動物体検知装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03225659A JP3093352B2 (ja) | 1991-09-05 | 1991-09-05 | 移動物体検知装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03225659A JP3093352B2 (ja) | 1991-09-05 | 1991-09-05 | 移動物体検知装置 |
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| Publication Number | Publication Date |
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| JPH0562095A JPH0562095A (ja) | 1993-03-12 |
| JP3093352B2 true JP3093352B2 (ja) | 2000-10-03 |
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Family Applications (1)
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-
1991
- 1991-09-05 JP JP03225659A patent/JP3093352B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| JPH0562095A (ja) | 1993-03-12 |
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