JP3394662B2 - Traffic flow measurement method and device - Google Patents
Traffic flow measurement method and deviceInfo
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- JP3394662B2 JP3394662B2 JP24867696A JP24867696A JP3394662B2 JP 3394662 B2 JP3394662 B2 JP 3394662B2 JP 24867696 A JP24867696 A JP 24867696A JP 24867696 A JP24867696 A JP 24867696A JP 3394662 B2 JP3394662 B2 JP 3394662B2
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Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、道路上の障害物検
出を含む交通流を計測する交通流計測方法および装置に
関する。[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a traffic flow measuring method and apparatus for measuring a traffic flow including detection of an obstacle on a road.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、障害物の検出といった交通流を計
測するシステムとして、例えば、特開平８−７７４８７
号公報に開示されているように、テレビカメラ等により
撮影した道路画像から車両の存在しない背景のみの画像
を用いて車両情報と背景画像とに分離し、車両情報から
車両の特徴点を抽出する。そして、この特徴点を用いて
車両を追跡し、走行状態を求め、車両の走行しない領域
があれば、その領域を障害物検出領域として障害物検出
を行うものがあった。2. Description of the Related Art Conventionally, as a system for measuring a traffic flow such as detection of an obstacle, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-77487.
As disclosed in Japanese Patent Laid-Open Publication No. H10-176, vehicle information and a background image are separated from a road image captured by a television camera or the like using an image of only a background where no vehicle exists, and feature points of the vehicle are extracted from the vehicle information. . Then, the vehicle is tracked using the characteristic points to determine the running state, and if there is an area where the vehicle does not travel, the area is detected as an obstacle detection area and an obstacle is detected.
【０００３】また、他の交通流の計測方法として、例え
ば、特開平２−６８６９８号公報に示されているよう
に、任意の一定時間間隔毎に撮影した映像を、階調を有
する多値ディジタル画像に変換し、前後二つの画像の差
分を求め、この差分から得られる差分画像から車両を抽
出し、更に、その正負の極性により移動方向を判定す
る。この差分画像から抽出される車両は、移動車両の移
動部分であり、この移動量と画像の撮影間隔時間から移
動速度を検出し、法定速度と比較して著しく小さいか、
または、移動が無い状態が所定の時間継続したときに、
渋滞しているものと判定する。As another method of measuring traffic flow, for example, as disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2-68698, a multi-valued digital The image is converted into an image, a difference between the two images before and after is obtained, a vehicle is extracted from a difference image obtained from the difference, and a moving direction is determined based on the positive and negative polarities. The vehicle extracted from the difference image is a moving part of the moving vehicle, and detects the moving speed from the moving amount and the image capturing interval time, and is significantly smaller than the legal speed,
Or, when the state where there is no movement continues for a predetermined time,
It is determined that there is traffic.
【０００４】更に、他の交通流の計測方法として、例え
ば、特開平７−２８４０８６号公報に示されているよう
に、入力された動画像に対して、フレーム間差分により
画像の変動情報を獲得して蓄積し、過去一定時間内に全
く変動のなかった画像を背景領域に所属すると判断し、
背景領域に所属する画素についてのみ現在の入力画像を
参照して背景画像を更新する。Further, as another method of measuring traffic flow, for example, as shown in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-284086, image variation information is obtained from an input moving image by using an inter-frame difference. It accumulates and judges that the image that has not changed at all in the past certain time belongs to the background area,
The background image is updated with reference to the current input image only for pixels belonging to the background area.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平８−７７４８７号公報のようなシステムでは、道路
画像内に現れる車両を逐次追跡する必要があり、追跡を
誤った場合、障害物検出領域を確実に検出できず、障害
物が検出できない可能性があった。また、障害物が故障
車両もしくは事故車両のように、車両そのものである場
合、車両の特徴点を用いて車両の追跡を行うため、車両
を障害物として認識できず、検出を誤る可能性があっ
た。However, in the system disclosed in the above-mentioned Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-77487, it is necessary to sequentially track vehicles appearing in a road image. It could not be detected reliably, and there was a possibility that obstacles could not be detected. In addition, when the obstacle is the vehicle itself, such as a broken vehicle or an accident vehicle, the vehicle is tracked using the feature points of the vehicle, so that the vehicle cannot be recognized as an obstacle, and detection may be erroneously performed. Was.
【０００６】このような点から、路上障害物（停止物
体）の検出を早期に、かつ、確実に行い、道路管理者に
通知することのできる交通流の計測装置の実現が望まれ
ていた。In view of the above, it has been desired to realize a traffic flow measuring device capable of detecting an obstacle on the road (an obstacle) at an early stage and reliably and notifying a road manager.
【０００７】また、特開平２−６８６９８号公報に記さ
れているような方法では、渋滞のため、車両が一定時間
停止したままである場合は、時間差分のため、車両の検
出ができず、一定時間の間、車両が全く通らない場合と
の区別がつかず、従って、渋滞を非渋滞、非渋滞を渋滞
と誤判定する可能性があった。一方、上記特開平７−２
８４０８６号公報に記されているようなシステムでも、
前記の特開平２−６８６９８号のような方法と同様に、
車両が一定時間停止したままである場合は、画像に変動
がなく、停止車両領域を背景領域に所属する領域である
と判断し、停止車両の画像が背景画像に取り込まれると
いう問題があった。In the method described in Japanese Patent Laid-Open No. 2-68698, when the vehicle is stopped for a certain period of time due to traffic congestion, the vehicle cannot be detected due to a time difference. For a certain period of time, it is indistinguishable from a case where no vehicle passes at all, and therefore, there is a possibility that traffic congestion is erroneously determined as non-congestion and non-congestion as congestion. On the other hand, JP-A-7-2
In the system described in 84086,
As in the method described in JP-A-2-68698,
When the vehicle remains stopped for a certain period of time, there is no change in the image, the stopped vehicle region is determined to be a region belonging to the background region, and the image of the stopped vehicle is captured in the background image.
【０００８】このような点から、たとえ道路上に停止車
両が存在する場合であっても、その影響を受けず、安定
した背景画像を提供することのできるシステムの実現が
望まれていた。[0008] In view of the above, it has been desired to realize a system that can provide a stable background image without being affected by a stopped vehicle even if the vehicle is present on the road.
【０００９】[0009]
【００１０】[0010]
【００１１】[0011]
【００１２】[0012]
【００１３】[0013]
【課題を解決するための手段】本発明は、前述の課題を
解決するため次の構成を採用する。
〈請求項１の構成〉
道路上の映像を撮影し、道路画像を得る路上撮影手段
と、路上撮影手段で得た道路画像から、背景画像の濃淡
値の差分を取り、背景に存在しない物体を検出して物体
の位置を示す物体検出情報を出力する物体検出部と、物
体検出部からの物体検出情報に基づき、物体を、道路画
像でマスク処理した画像を蓄積すると共に、これら蓄積
した画像を加算平均し、これを新たな背景画像として、
物体検出部に出力する背景画像生成部と、物体検出部で
検出を行った物体検出画像を蓄積する検出画像蓄積部
と、検出画像蓄積部で蓄積した所定時間分の物体検出画
像を加算し、この加算画像と予め決められた濃淡値の閾
値とを比較することにより、交通障害を含む交通流を判
定する交通流判定部と、交通流判定部が交通障害を判定
すると、背景画像生成部に対し、背景画像の更新を停止
させる背景生成停止信号を送出する背景生成停止信号発
生部とを備えたことを特徴とする交通流計測装置。The present invention employs the following structure to solve the above-mentioned problems. <Structure of Claim 1> A difference between the light and shade values of a background image is obtained from a road photographing means for photographing a video on a road to obtain a road image and a road image obtained by the road photographing means. Based on the object detection unit that detects and outputs object detection information indicating the position of the object, and based on the object detection information from the object detection unit, accumulates an image obtained by masking the object with a road image, and stores these accumulated images. Addition and averaging, and use this as a new background image
A background image generation unit that outputs to the object detection unit, a detection image accumulation unit that accumulates the object detection image detected by the object detection unit, and an object detection image for a predetermined time accumulated by the detection image accumulation unit are added. By comparing this added image with a predetermined threshold of the gray value, a traffic flow determining unit that determines a traffic flow including a traffic obstacle, and a traffic flow determining unit that determines a traffic obstacle, On the other hand, a traffic flow measurement device comprising: a background generation stop signal generating unit that sends a background generation stop signal for stopping updating of a background image.
【００１４】〈請求項１の説明〉
物体検出部は、道路画像から背景画像の濃淡値の差分を
取ることにより、背景に存在しない物体の領域が他の部
分との濃淡値の差となって現れることから、このような
物体の存在を検出する。そして、この物体検出画像を所
定時間分加算すると、物体の存在する領域は、背景画像
の部分に比べて濃淡値が異なることになり、その濃淡値
は、背景に存在しない物体がその場所に存在している時
間の長さを表すことになる。交通流判定部は、このよう
な加算画像の濃淡値に基づき、濃淡値の差が大きいほ
ど、物体の移動速度が小さいとして、車両の渋滞や障害
物の判定を行う。<Description of Claim 1 > The object detection unit calculates the difference in the gray value of the background image from the road image, so that the area of the object that does not exist in the background becomes the difference in the gray value from other parts. From the appearance, the presence of such an object is detected. When the object detection image is added for a predetermined time, the area where the object is present will have a different gray value than that of the background image, and the gray value indicates that the object that does not exist in the background exists at that location. It represents the length of time you are doing. The traffic flow determination unit determines the traffic congestion and the obstacle of the vehicle based on the gray value of the added image, assuming that the larger the difference between the gray values, the lower the moving speed of the object.
【００１５】このような構成により、道路画像内に現れ
る車両を逐次追跡する必要もなく、確実に障害物の検出
や渋滞検出を行うことができる。また、車両の特徴点に
よって交通流の判定を行うのではないため、障害物が車
両であっても確実にこれを認識することができるという
効果がある。また、背景画像生成部において、順次入力
される道路画像に基づき背景画像を更新するようにし、
かつ、交通流判定部が警報を出力、即ち、渋滞や障害物
を検出した場合は、背景生成停止信号発生部によって、
背景画像生成部の背景画像の更新を停止させるようにし
ている。 このような構成により、背景画像は最新の入力
画像を考慮に入れて更新されるため、安定した最新の背
景画像を常に供給でき、交通量の多い地点においても安
定した背景画像が得られる。更に、渋滞等が検出された
場合は、背景の更新を中断するため、画面内に複数の車
両が一定期間存在する場合においても、これらに影響さ
れることなく、安定した処理結果を得ることが可能とな
る。 According to such a configuration, it is not necessary to sequentially track vehicles appearing in the road image, and it is possible to reliably detect an obstacle and detect a traffic jam. In addition, since the traffic flow is not determined based on the feature points of the vehicle, there is an effect that even if the obstacle is a vehicle, the obstacle can be reliably recognized. Also, in the background image generation unit,
Update the background image based on the road image
In addition, the traffic flow judgment unit outputs an alarm, that is, a traffic jam or an obstacle.
Is detected by the background generation stop signal generation unit,
Stop updating the background image of the background image generator.
ing. With this configuration, the background image is
It is updated taking into account the image, so it is stable and up-to-date
Scenery images can always be supplied, and it is cheap even in locations with heavy traffic.
A defined background image is obtained. Furthermore, traffic congestion etc. was detected
If you have multiple cars in the screen, to interrupt the background update
If both exist for a certain period of time,
It is possible to obtain stable processing results without
You.
【００１６】〈請求項２の構成〉請求項１
記載の交通流計測装置において、検出画像蓄積
部は、蓄積時間が所定の時間を超えた場合は、最も古い
物体検出画像と最新の物体検出画像とを入れ替えて更新
し、交通流判定部は、物体検出画像の加算画像から最も
古い物体検出画像を引き算し、最新の物体検出画像を加
算することにより加算画像を更新することを特徴とする
交通流計測装置である。<Structure of Claim 2 > In the traffic flow measuring device according to claim 1 , when the accumulation time exceeds a predetermined time, the detected image accumulating section includes the oldest object detected image and the latest object detected image. The traffic flow determining unit updates the added image by subtracting the oldest object detected image from the added image of the object detected images and adding the latest object detected image. It is a flow measuring device.
【００１７】〈請求項２の説明〉請求項２
の発明は、請求項１の発明において、物体検出
画像の蓄積と、加算画像の更新の構成に関するものであ
る。即ち、物体検出画像の蓄積は、画像の先入れ先出し
（＝ＦＩＦＯ）によって更新され、また、加算画像の更
新も、所定時間分の加算画像から物体検出画像の先入れ
先出しによって更新される。従って、常に最新の加算画
像が得られることから、交通流の判定も、逐次リアルタ
イムで行うことができる。[0017] invention <claims described in Section 2> claim 2 is the invention of claim 1, but accumulation of the object detected image, relating to the configuration of the updating of the added image. That is, the accumulation of the object detection image is updated by first-in first-out (= FIFO) of the image, and the update of the added image is also updated by the first-in first-out of the object detection image from the added image for a predetermined time. Therefore, since the latest addition image is always obtained, the determination of the traffic flow can also be sequentially performed in real time.
【００１８】〈請求項３の構成〉請求項１または２
に記載の交通流計測装置において、交
通流判定部は、複数の閾値と比較することにより、車両
の渋滞状況を判定することを特徴とする交通流計測装置
である。<Structure of Claim 3 > In the traffic flow measuring device according to claim 1 or 2 , the traffic flow determining unit determines the traffic congestion state of the vehicle by comparing with a plurality of threshold values. Traffic flow measuring device.
【００１９】〈請求項３の説明〉
交通流判定部は、複数の閾値として、例えば、二つの閾
値を用意すれば、渋滞、混雑、自然流といった３段階の
交通流の状況を判定することができる。従って、更に交
通流を細かく分類したい場合は、閾値の数を増やすこと
で対応することができる。これにより、停止物体から自
然流まで、きめ細かい交通流の判定に対処することがで
きる。<Explanation of Claim 3 > If a plurality of thresholds are prepared, for example, as a plurality of thresholds, the traffic flow determining unit can determine three-stage traffic flow conditions such as congestion, congestion, and natural flow. it can. Therefore, when it is desired to further classify the traffic flow, it can be dealt with by increasing the number of thresholds. Thereby, it is possible to cope with a detailed determination of a traffic flow from a stationary object to a natural flow.
【００２０】〈請求項４の構成〉請求項１〜３
のいずれかに記載の交通流計測装置におい
て、交通流判定部は、同じ地点に所定の時間以上存在す
る物体を検出した場合に、警報を発生することを特徴と
する交通流計測装置である。<Structure of Claim 4 > In the traffic flow measuring device according to any one of Claims 1 to 3 , the traffic flow determining unit may generate an alarm when detecting an object existing at the same point for a predetermined time or more. The traffic flow measuring device is characterized by generating traffic flow.
【００２１】〈請求項４の説明〉
同じ地点に所定の時間以上存在する物体を検出した場合
とは、例えば、渋滞である。このような場合交通流判定
部は、渋滞である旨の情報を警報として出力する。ま
た、その物体が停止物体であっても、同様に適用するこ
とができる。このような構成であることにより、渋滞発
生や障害物検出といった事態を的確に通知することがで
きる効果がある。<Explanation of Claim 4 > The case where an object existing at the same point for a predetermined time or more is detected is, for example, traffic jam. In such a case, the traffic flow determination unit outputs information indicating that there is traffic congestion as an alarm. Further, even when the object is a stationary object, the same can be applied. With such a configuration, there is an effect that a situation such as occurrence of traffic congestion or detection of an obstacle can be accurately notified.
【００２２】[0022]
【００２３】[0023]
【００２４】[0024]
【００２５】〈請求項５の構成〉請求項１〜４
のいずれかに記載の交通流計測装置におい
て、道路画像の監視領域を設定する監視領域設定部と、
路上撮影手段で得た道路画像に対して、監視領域設定部
で設定された監視領域のみを処理対象とする物体検出部
とを備えたことを特徴とする交通流計測装置である。According to a fifth aspect of the present invention, in the traffic flow measuring device according to any one of the first to fourth aspects, a monitoring area setting unit for setting a monitoring area of a road image;
A traffic flow measuring device comprising: a road image obtained by a road photographing means; and an object detection unit that processes only a monitoring area set by a monitoring area setting unit.
【００２６】〈請求項５の説明〉請求項５
の発明は、監視領域設定部によって、道路画像
の監視領域を設定するようにしたものである。例えば、
監視領域を道路上のみとすれば、物体検出部は、この領
域内のみの処理を行う。従って、処理の高速化が図れる
と共に、監視領域を容易に指定することができるため、
異なる場所に路上撮影手段を設置する場合でも、その場
所に適した監視領域の設定を容易に行うことができる。The invention <claims described in Section 5> claim 5, the monitoring area setting section, in which so as to set the monitoring region of the road image. For example,
If the monitoring area is only on the road, the object detection unit performs processing only in this area. Therefore, the processing can be speeded up and the monitoring area can be easily specified.
Even when the on-street photographing means is installed at a different place, it is possible to easily set a monitoring area suitable for the place.
【００２７】〈請求項６の構成〉請求項１〜３または５
のいずれかに記載の交通流計測装
置において、同じ地点に所定の時間以上存在する物体を
検出した場合は、警報を発生する交通流判定部と、路上
撮影手段から出力される画像を表示する監視用モニタ
と、交通流判定部から警報が出力された場合は、この警
報を表示する警報表示部とを備えたことを特徴とする交
通流計測装置。<Structure of Claim 6 > In the traffic flow measuring device according to any one of Claims 1 to 3 , when an object existing at the same point for a predetermined time or more is detected, a traffic which generates an alarm. A flow determination unit, a monitoring monitor that displays an image output from the road photographing means, and an alarm display unit that displays the warning when a warning is output from the traffic flow determination unit. Traffic flow measurement device.
【００２８】〈請求項６の説明〉請求項６
の発明は、交通流判定部から警報が出力された
場合は、その警報を表示するようにし、また、路上撮影
手段で撮影した画像を監視用モニタで表示するようにし
たものである。これにより、例えば、道路管理者は、障
害物や渋滞が検出された地点の画像を即座に確認するこ
とができ、例えば、障害物の撤去といった処理を迅速に
行うことができる。また、このような事態が発生した場
合は、警報表示が行われるため、警報が発生した時にの
み、監視用モニタを監視すればよく、従って、道路管理
者の負荷を軽減することができる。The invention of claim 6 <Description of claims 6>, if an alarm is outputted from the traffic flow determination unit, so as to display the alarm, also for monitoring an image photographed on the streets photographing means This is displayed on a monitor. Thereby, for example, the road manager can immediately confirm the image of the point where the obstacle or the traffic jam is detected, and can quickly perform the process of removing the obstacle, for example. Further, when such a situation occurs, an alarm is displayed, so that the monitoring monitor may be monitored only when the alarm is generated, so that the load on the road manager can be reduced.
【００２９】〈請求項７の構成〉請求項６
に記載の交通流計測装置において、それぞれ異
なる地点の道路を撮影する複数の路上撮影手段と、各々
の路上撮影手段に対応して設けられ、各路上撮影手段で
得た道路画像から、その地点の交通流の状況を判定する
複数の交通流判定部と、複数の路上撮影手段で得た画像
を受け取り、いずれかの画像を選択して出力する映像切
替部と、映像切替部の出力した画像を表示する監視用モ
ニタと、複数の交通流判定部のいずれかから警報と位置
情報とを受け取った場合は、警報を表示すると共に、そ
の警報がどの地点に設置された路上撮影手段に基づくも
のであるかを表示する警報表示部とを備えたことを特徴
とする交通流計測装置である。<Structure of Claim 7 > In the traffic flow measuring device according to claim 6 , a plurality of road photographing means for photographing roads at different points, and a plurality of road photographing means are provided corresponding to each of the road photographing means. A plurality of traffic flow judging units for judging a traffic flow situation at the point from a road image obtained by the road photographing means and an image obtained by the plurality of road photographing means are received, and any one of the images is selected and output. A video switching unit, a monitoring monitor that displays an image output by the video switching unit, and, when an alarm and position information are received from any of the plurality of traffic flow determination units, an alarm is displayed and the alarm is displayed. A traffic flow measuring device comprising: an alarm display unit for displaying which point is set based on the road photographing means.
【００３０】〈請求項７の説明〉請求項７
の発明は、複数地点で交通流の検出を行い、か
つ、映像切替部で、いずれかの地点の画像を選択し、こ
れを監視用モニタで表示すると共に、警報表示部では、
警報と共にどの地点での警報であるかを表示するように
したものである。The invention of claim 7 <Description of claims 7> performs detection of traffic flow in multiple locations, and, in the video switching unit selects the image of any point, this in monitoring monitor In addition to displaying, the alarm display section
The warning is displayed together with the warning point.
【００３１】これにより、複数の地点の監視を行うこと
が可能となり、また、警報表示があった場合は、その警
報が発生した地点の画像を選択して監視用モニタで表示
することで、道路管理者は、現場の状況を即座に監視す
ることができる。This makes it possible to monitor a plurality of points, and when an alarm is displayed, selects an image of the point where the alarm is generated and displays the selected image on the monitoring monitor, so that the road is monitored. The manager can immediately monitor the situation at the site.
【００３２】〈請求項８の構成〉請求項７
に記載の交通流計測装置において、警報表示部
は、渋滞の位置と長さを含む渋滞状況を表示することを
特徴とする交通流計測装置である。<Structure of Claim 8 > In the traffic flow measuring device according to claim 7 , the alarm display unit displays a traffic congestion state including a position and a length of the traffic congestion. is there.
【００３３】〈請求項８の説明〉
警報表示部は、複数の交通流判定部からの警報に基づ
き、渋滞の先頭位置や最後尾の位置および渋滞長といっ
た渋滞状況を表示する。例えば、ある区間ｋ〜ｘの交通
流判定部の警報は渋滞であり、その前後の交通流判定部
ｊ、ｙの警報は混雑であった場合、渋滞の先頭位置は
ｋ、渋滞の最後尾位置はｘであり、渋滞長はｋ〜ｘであ
るとする。尚、渋滞状況の表示は、例えば、渋滞の先頭
位置とその長さといったように、これ以外の表示方法で
あってもよい。このような構成であることにより、道路
管理者は渋滞状況を容易かつ確実に把握することができ
る。<Description of Claim 8 > The alarm display unit displays the traffic congestion status such as the head position and the tail position of the traffic congestion and the traffic congestion length based on the warnings from the plurality of traffic flow judging units. For example, if the warning of the traffic flow determination unit in a certain section k to x is a traffic jam, and the warnings of the traffic flow determination units j and y before and after it are congestion, the head position of the traffic jam is k, and the tail position of the traffic jam is k. Is x, and the congestion length is k to x. The display of the traffic congestion state may be another display method such as, for example, the head position and the length of the traffic congestion. With such a configuration, the road manager can easily and reliably grasp the congestion situation.
【００３４】[0034]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を用いて詳細に説明する。
《具体例１》
〈構成〉図１は本発明の交通流計測装置の具体例１を示
す構成図である。図の装置は、路上撮影手段１０、交通
流検出手段２０、路上監視手段３０、警報表示手段４０
からなる。路上撮影手段１０は、道路画像を撮影するテ
レビカメラ等からなるもので、道路の上部や道路横に設
置されている。交通流検出手段２０は、路上撮影手段１
０によって撮影された映像信号を処理し、交通流を計測
する機能を有しており、その詳細については後述する。
路上監視手段３０は、道路の管理センタといった道路管
理者の監視可能な場所に設置され、路上撮影手段１０で
撮影した道路画像を表示したり、交通流検出手段２０に
よって、障害物が検出された場合や渋滞等が検出された
場合に、その警報を道路管理者に知らせる機能を有して
いる。また、警報表示手段４０は、障害物検出や渋滞検
出が行われた場合、これを後続車両に知らせるためのも
ので、路上撮影手段１０の設置位置に対して車両の進行
方向手前側に設置されている。Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. << Example 1 >><Configuration> FIG. 1 is a configuration diagram showing Example 1 of a traffic flow measuring device of the present invention. The apparatus shown in the figure includes a road photographing means 10, a traffic flow detecting means 20, a road monitoring means 30, an alarm display means 40.
Consists of The on-street photographing means 10 includes a television camera or the like for photographing a road image, and is installed at an upper part of the road or beside the road. The traffic flow detecting means 20 includes the road photographing means 1
It has a function of processing a video signal photographed according to 0 and measuring a traffic flow, the details of which will be described later.
The road monitoring unit 30 is installed in a place that can be monitored by a road manager, such as a road management center, displays a road image captured by the road imaging unit 10, and detects an obstacle by the traffic flow detection unit 20. It has a function to notify a road manager of a warning when a traffic situation or traffic congestion is detected. The alarm display means 40 is provided for notifying the following vehicle when obstacle detection or traffic congestion detection is performed. The alarm display means 40 is installed on the front side in the traveling direction of the vehicle with respect to the installation position of the road photographing means 10. ing.
【００３５】交通流検出手段２０は、路上撮影手段１０
で得られた映像信号を多値ディジタル画像信号に変換す
るＡＤ変換部２１と、このＡＤ変換部２１で変換された
多値ディジタル画像を記憶する画像記憶部２２と、予
め、車両・障害物の存在しない背景の多値ディジタル画
像を記憶する背景画像記憶部２３と、入力画像から背景
に存在しない物体のみ検出した画像と、それ以外の画像
とに分離する物体検出部２４と、背景に存在しない物体
のみからなる画像を蓄積する検出画像蓄積部２５と、検
出画像蓄積部２５に蓄積された画像から障害物や渋滞状
況を検出する交通流判定部２６と、この交通流判定部２
６で障害物の検出や渋滞が検出された場合に、警報情報
を出力する警報処理部２７からなる。The traffic flow detecting means 20 includes the road photographing means 10
An A / D converter 21 for converting the video signal obtained in the above into a multi-valued digital image signal, an image storage 22 for storing the multi-valued digital image converted by the A / D converter 21, A background image storage unit 23 for storing a multi-valued digital image of a non-existent background, an image detection unit 24 for separating only an object that does not exist in the background from the input image, and an object detection unit 24 for separating the image into other images, A detected image storage unit 25 for storing an image consisting of only objects, a traffic flow determination unit 26 for detecting obstacles and congestion conditions from the images stored in the detected image storage unit 25, and a traffic flow determination unit 2
The alarm processing section 27 outputs alarm information when an obstacle is detected or traffic congestion is detected in step 6.
【００３６】また、路上監視手段３０は、画像記憶部２
２に記憶された多値ディジタル画像を映像信号に変換す
るＤＡ変換部３１と、この映像信号を表示する監視用モ
ニタ３２と、警報処理部２７で出力された警報情報を受
けて、道路管理者に通知する警報表示部３３から構成さ
れている。The road monitoring means 30 includes the image storage unit 2
The D / A converter 31 converts the multi-valued digital image stored in 2 into a video signal, a monitoring monitor 32 for displaying the video signal, and the warning information output from the warning processing unit 27. And an alarm display unit 33 for notifying the user.
【００３７】〈動作〉図２は、具体例１における物体検
出部２４の動作を示すフローチャートである。先ず、路
上撮影手段１０は道路を撮影し、次のような道路画像を
得る。図３は、この道路画像の説明図である。<Operation> FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the object detection unit 24 in the first embodiment. First, the road photographing means 10 photographs a road to obtain the following road image. FIG. 3 is an explanatory diagram of this road image.
【００３８】路上撮影手段１０によって得られた画像信
号は、交通流検出手段２０に送られ、ＡＤ変換部２１に
より、多値ディジタル画像Ｉ（ｔ，ｘ，ｙ）に変換され
る。そして、変換された画像は画像記憶部２２に記憶さ
れる。The image signal obtained by the road photographing means 10 is sent to the traffic flow detecting means 20 and is converted by the AD converter 21 into a multi-valued digital image I (t, x, y). Then, the converted image is stored in the image storage unit 22.
【００３９】また、装置の起動時もしくは起動直後、車
両の・障害物の存在しない背景のみの画像ｂ（ｘ，ｙ）
を撮影し、ＡＤ変換部２１および画像記憶部２２を介し
て背景画像記憶部２３に記憶しておく。図４は、この背
景画像を示す説明図である。When the apparatus is started or immediately after the start, an image b (x, y) of only the background without any obstacles of the vehicle is present.
Is photographed and stored in the background image storage unit 23 via the AD conversion unit 21 and the image storage unit 22. FIG. 4 is an explanatory diagram showing this background image.
【００４０】物体検出部２４では、画像記憶部２２に記
憶されている入力画像（ステップＳ１）と、背景画像記
憶部２３に記憶されている背景画像（ステップＳ２）と
の差分の絶対値をとり（ステップＳ３）、適当な閾値で
２値化する（ステップＳ４）。次の式１は、この演算処
理を示している。
１｜Ｉ（ｔ，ｘ，ｙ）−ｂ（ｘ，ｙ）｜≧ｔｈｌ
ｄ（ｘ，ｙ）＝ ・・・式１
０｜Ｉ（ｔ，ｘ，ｙ）−ｂ（ｘ，ｙ）｜＜ｔｈｌ
尚、ｔｈｌは閾値を示す。The object detector 24 calculates the absolute value of the difference between the input image (step S1) stored in the image storage 22 and the background image (step S2) stored in the background image storage 23. (Step S3), binarization is performed with an appropriate threshold (Step S4). The following equation 1 shows this arithmetic processing. 1 | I (t, x, y) -b (x, y) | ≥thd (x, y) = ... Equation 10 | I (t, x, y) -b (x, y) | <Thl Note that thl indicates a threshold.
【００４１】そして、得られた２値画像を検出画像蓄積
部２５で蓄積する（ステップＳ５）。また、ステップＳ
６の物体抽出処理では、背景画像に存在しない物体（車
両・障害物等）のみを検出し、次のステップＳ７では、
物体検出情報を出力する。Then, the obtained binary image is stored in the detected image storage unit 25 (step S5). Step S
In the object extraction process of No. 6, only objects (vehicles, obstacles, etc.) not present in the background image are detected, and in the next step S7,
Outputs object detection information.
【００４２】図５は、物体検出画像の説明図である。こ
れは、図３と図４の差分の絶対値をとり、２値化した
｛物体：１（白）、背景：０（黒）｝結果の物体検出画
像ｄ（ｔ，ｘ，ｙ）を示している。図示のように、道路
上に、物体が存在していることが分かる。FIG. 5 is an explanatory diagram of an object detection image. This shows the binarized {object: 1 (white), background: 0 (black)} taking the absolute value of the difference between FIG. 3 and FIG. 4 and the resulting object detection image d (t, x, y). ing. As shown in the figure, it can be seen that an object exists on the road.
【００４３】物体検出部２４で得られた物体検出画像
は、検出画像蓄積部２５で、ある所定の時間蓄積され
る。図６は、検出画像蓄積の説明図である。即ち、検出
画像蓄積部２５は、図６の（ａ）に示すようにｎ枚の物
体検出画像ｆ（ｔ，ｘ，ｙ）と、これらを加算して作成
される加算画像ｇ（ｘ，ｙ）＝Σt ｆ（ｔ，ｘ，ｙ）
を記憶する。The object detection image obtained by the object detection unit 24 is stored in the detection image storage unit 25 for a predetermined time. FIG. 6 is a diagram for explaining detection image storage. That is, the detection image storage unit 25 adds the n object detection images f (t, x, y) as shown in FIG. 6A and an addition image g (x, y) created by adding them. ) = Σ t f (t, x, y)
Is stored.
【００４４】そして、時間の経過と共に物体検出画像が
ｎ枚を超えた場合は、図６の（ｂ）に示すように、最も
古い物体検出画像の内容を破棄し、新しい物体検出画像
の内容を加えてｎ枚の物体検出画像とする。従って、そ
の加算画像の更新では、図６（ｃ）に示すように、加算
画像から最も古い物体検出画像（この場合、ｔ＝０）を
引き算し、代わりに、新しい物体検出画像（ｔ＝ｎ）の
内容を加算することにより加算画像の内容も更新され
る。以降、同様の手法で検出画像蓄積部２５の内容は更
新される。When the number of object detection images exceeds n over time, the contents of the oldest object detection image are discarded and the contents of the new object detection image are changed as shown in FIG. In addition, n object detection images are set. Accordingly, in updating the added image, as shown in FIG. 6C, the oldest object detection image (t = 0 in this case) is subtracted from the added image, and instead, a new object detection image (t = n) is subtracted. The contents of the added image are also updated by adding the contents of ()). Thereafter, the content of the detected image storage unit 25 is updated by the same method.
【００４５】従って、この加算画像における濃淡値は、
背景に存在しない物体がその場所に存在している時間の
長さを表している。即ち、値０の画素は背景画像に対し
て変化のない（車両が通過しない）ことを表しており、
値ｎもしくはそれに近い値を持つ画素は背景画像に存在
しない物体が停滞している（停止車両、落下物等の障害
物が存在する）ことを表している。例えば、大きな値を
持つ画素が車線に沿って連続して存在する場合は、道路
における車両の占有率が高く、しかも移動速度が遅い、
即ち、渋滞している状況を表している。Therefore, the gray value of this added image is
It represents the length of time that an object not existing in the background has been present at that location. That is, a pixel having a value of 0 indicates that there is no change with respect to the background image (the vehicle does not pass),
A pixel having a value n or a value close to it indicates that an object that does not exist in the background image is stagnant (an obstacle such as a stopped vehicle or a falling object exists). For example, when pixels having a large value are continuously present along the lane, the occupancy of the vehicle on the road is high, and the moving speed is low.
That is, it represents a situation in which there is traffic.
【００４６】図７に物体検出画像の加算画像の一例を示
す。例えば、図７（ａ）のように、車線に沿ってｎもし
くはそれに近い値を持つ（値の大きい）画素が帯状に存
在する場合は、渋滞が発生しており、（ｂ）のように、
中間値の画素が帯状に存在する場合は、車両が比較的高
速で走行しているものの、道路における車両の占有率が
高く、混雑している状況を表している。また、（ｃ）の
ように、０に近い値を持つ画素が存在する場合は、車両
がスムーズに流れており、占有率も低い状況を示してい
る。FIG. 7 shows an example of an added image of the object detection images. For example, as shown in FIG. 7A, when pixels having a value of n or a value close to n (a large value) exist in a strip along the lane, traffic congestion occurs, and as shown in FIG.
When the pixels having the intermediate value exist in a strip shape, it indicates that the vehicle is running at a relatively high speed but the occupancy of the vehicle on the road is high and the vehicle is congested. Further, when there is a pixel having a value close to 0 as in (c), the vehicle is flowing smoothly and the occupancy is low.
【００４７】交通流判定部２６では、検出画像蓄積部２
５で得られる加算画像を用いて交通流の状況（渋滞・混
雑・自然流）を判定する。先にも述べたように、物体検
出画像の加算画像において、ある地点における画素の濃
淡値は、その地点に物体が存在した時間の長さを表して
おり、ある所定の時間以上同じ地点に存在する物体を検
出した場合は、その加算画像に対して適当な値で閾値処
理を施すことにより容易に検出が可能である。例えば、
５フレーム／秒のサンプリングレートで５秒間観測した
結果得られた加算画像（濃淡値：０〜２５）から同じ地
点に４秒以上停滞した物体を検出するには、濃淡値が２
０以上の値を持つ画素の集合（領域）を検出すればよ
い。In the traffic flow judging section 26, the detected image accumulating section 2
The situation of traffic flow (congestion, congestion, natural flow) is determined using the added image obtained in step 5. As described above, in the added image of the object detection images, the gray value of the pixel at a certain point indicates the length of time that the object has existed at that point, and the gray value of the pixel has existed at the same point for more than a predetermined time. When an object to be detected is detected, the added image can be easily detected by performing threshold processing with an appropriate value. For example,
In order to detect an object stagnant for 4 seconds or more at the same point from an added image (gray level: 0 to 25) obtained as a result of observation at a sampling rate of 5 frames / second for 5 seconds, a gray level of 2
What is necessary is just to detect a set (area) of pixels having a value of 0 or more.
【００４８】従って、車両の走行スピード等から適当な
閾値を複数設定し、その加算画像を多値化することによ
り、交通流の状況の分類が可能となる。例えば、閾値を
二つ設定することで、加算画像の分類を３種類とするこ
とができる。また、更に細かく分類したい場合は閾値の
数を増やすことにより対応することができる。また、こ
れによって道路上に存在する障害物の検出も行うことが
できるが、これについては後述する。Therefore, by setting a plurality of appropriate thresholds based on the traveling speed of the vehicle and the like and multiplying the added image, it is possible to classify the traffic flow situation. For example, by setting two threshold values, it is possible to classify the added images into three types. Further, when it is desired to further classify, it is possible to cope by increasing the number of thresholds. In addition, it is possible to detect an obstacle existing on the road, which will be described later.
【００４９】このようにして、交通流判定部２６で渋
滞、混雑等が検出された場合は、警報処理部２７におい
て警報情報を発生し、警報表示手段４０では、この警報
情報を受けると、警報情報を表示し、後続車両に対して
この先が渋滞している旨を通知する。また、この警報情
報は路上監視手段３０にも送られ、警報表示部３３が警
報情報を受けると、道路管理者に対して路上に障害物が
存在する旨をアラーム等で知らせる。更に、画像記憶部
２２に記憶されている入力画像も路上監視手段３０に送
られ、ＤＡ変換部３１を介して画像信号に変換され、監
視用モニタ３２に表示する。これにより、道路管理者
は、渋滞が検知された地点の画像を即座に確認すること
が可能となり、渋滞の原因（例えば、自然渋滞、事故に
よる渋滞なのか）も確認することができる。事故による
渋滞のような場合には、事態に対して迅速に対処するこ
とが可能となる。また、警報が発生した時のみ、監視用
モニタ３２を監視すればよいため、道路管理者の負荷が
軽減される。尚、路上撮影手段１０で撮影された道路画
像を路上監視手段３０の監視用モニタ３２に直接入力す
ることにより、ＤＡ変換部３１を省略することも可能で
ある。As described above, when traffic congestion, congestion, etc. are detected by the traffic flow judging section 26, alarm information is generated in the alarm processing section 27. The information is displayed, and the following vehicle is notified that the traffic is ahead. The warning information is also sent to the road monitoring means 30, and when the warning display unit 33 receives the warning information, the road manager is notified by an alarm or the like that an obstacle is present on the road. Further, the input image stored in the image storage unit 22 is also sent to the road monitoring unit 30, converted into an image signal via the DA conversion unit 31, and displayed on the monitoring monitor 32. As a result, the road manager can immediately check the image of the point where the traffic congestion is detected, and can also confirm the cause of the traffic congestion (for example, whether it is natural traffic or traffic due to an accident). In the case of traffic congestion due to an accident, it is possible to quickly deal with the situation. Further, the monitoring monitor 32 may be monitored only when an alarm is generated, so that the load on the road manager is reduced. The DA converter 31 can be omitted by directly inputting the road image photographed by the road photographing means 10 to the monitoring monitor 32 of the road monitoring means 30.
【００５０】次に、交通流判定部２６による交通流の判
定として障害物の検出を行う場合を説明する。図８は、
入力画像の一例の説明図である。図９は、この場合の物
体検出画像の説明図である。例えば、路上撮影手段１０
による入力画像として図８のような画像が撮影されたと
する。このような入力画像により、物体検出部２４は、
上述した処理により図９に示すような物体検出画像を得
る。そして、このような画像を検出画像蓄積部２５に蓄
積し、加算画像を得る。Next, a case where an obstacle is detected as a traffic flow judgment by the traffic flow judgment unit 26 will be described. FIG.
FIG. 3 is an explanatory diagram of an example of an input image. FIG. 9 is an explanatory diagram of an object detection image in this case. For example, the road photographing means 10
It is assumed that an image as shown in FIG. With such an input image, the object detection unit 24
By the above-described processing, an object detection image as shown in FIG. 9 is obtained. Then, such an image is stored in the detected image storage unit 25, and an added image is obtained.
【００５１】図１０は、物体検出画像における入力画像
群の一例である。図１１は、物体検出画像の加算画像の
説明図である。例えば、図１０に示すように、左車線に
障害物が存在し、時刻ｔ＝０〜ｋの間に右車線を車両が
通過し、また、時刻ｔ＝ｌ〜（ｎ−１）にかけて左車線
に車両が現れ、障害物を避けて右車線に車線変更し、通
過していく過程が観測できた場合の物体検出画像は、図
１１のようになる。ここで、上述したように、背景画像
に対して変化のない領域は、値０（黒）、全ての入力画
像で観測された障害物は値ｎ（白）となる。また、車両
の通過した領域は値が０ではないものの、障害物の存在
する領域の値に比較すれば、非常に小さな値しか持たな
い。FIG. 10 is an example of an input image group in an object detection image. FIG. 11 is an explanatory diagram of an added image of the object detection image. For example, as shown in FIG. 10, there is an obstacle in the left lane, the vehicle passes through the right lane during time t = 0 to k, and the left lane extends from time t = 1 to (n−1). FIG. 11 shows an object detection image in a case where a vehicle appears at the right side of the road, the lane is changed to the right lane avoiding the obstacle, and the process of passing is observed. Here, as described above, an area that has not changed with respect to the background image has a value of 0 (black), and an obstacle observed in all input images has a value of n (white). Although the value of the area where the vehicle has passed is not 0, it has only a very small value compared to the value of the area where the obstacle exists.
【００５２】交通流判定部２６では、検出画像蓄積部２
５で得られる加算画像を用いて障害物を検出する。先に
も述べたように、物体検出画像の加算画像において、あ
る地点における画素の濃淡値は、その地点に物体が存在
した時間の長さを表しており、ある所定の時間以上同じ
地点に存在する物体を検出した場合は、その加算画像に
対して適当な値で閾値処理を施すことにより容易に検出
が可能である。In the traffic flow judgment section 26, the detected image storage section 2
An obstacle is detected using the added image obtained in step 5. As described above, in the added image of the object detection images, the gray value of the pixel at a certain point indicates the length of time that the object has existed at that point, and the gray value of the pixel has existed at the same point for more than a predetermined time. When an object to be detected is detected, the added image can be easily detected by performing threshold processing with an appropriate value.
【００５３】このようにして、加算画像から障害物が検
出された場合は、警報処理部２７において、警報情報を
発生し、警報表示手段４０では、この警報情報を受ける
と、警報情報を表示し、後続車両に対して障害物が存在
する旨を通知する。また、この警報情報は路上監視手段
３０にも送られ、警報表示部３３が警報情報を受ける
と、道路管理者に対して路上に障害物が存在する旨をア
ラーム等で知らせる。更に、画像記憶部２２に記憶され
ている入力画像も路上監視手段３０に送られ、ＤＡ変換
部３１を介して画像信号に変換され、監視用モニタ３２
に表示することにより、道路管理者は、障害物が検知さ
れた地点の画像を即座に確認することが可能となり、例
えば、障害物の撤去といった処理を迅速に行うことがで
きる。また、警報が発生した時のみ、監視用モニタ３２
を監視すればよいため、道路管理者の負荷が軽減され
る。As described above, when an obstacle is detected from the added image, the alarm processing section 27 generates alarm information, and the alarm display section 40 displays the alarm information when receiving the alarm information. Then, the following vehicle is notified that an obstacle exists. The warning information is also sent to the road monitoring means 30, and when the warning display unit 33 receives the warning information, the road manager is notified by an alarm or the like that an obstacle is present on the road. Further, the input image stored in the image storage unit 22 is also sent to the road monitoring unit 30, converted into an image signal via the DA conversion unit 31, and
, It is possible for the road manager to immediately confirm the image of the point where the obstacle is detected, and for example, it is possible to quickly perform the process of removing the obstacle. Only when an alarm occurs, the monitoring monitor 32
, The load on the road manager is reduced.
【００５４】尚、上記具体例１では、警報表示手段４０
を路上撮影手段１０に対して車両進行方向手前側に設置
するようにしたが、警報表示手段４０を路上撮影手段１
０の前方側にも設置するよう構成してもよい。これによ
り、対向車に対しても警報表示を行うことができる。In the first embodiment, the alarm display means 40
Is installed on the front side in the vehicle traveling direction with respect to the road photographing means 10, but the alarm display means 40 is mounted on the road photographing means 1.
It may be configured to be installed on the front side of 0. As a result, an alarm display can be displayed for an oncoming vehicle.
【００５５】〈効果〉以上のように、上記具体例１で
は、先ず、予め撮影しておいた背景画像と入力画像との
差分をとり、２値化することにより背景に存在しない物
体のみを検出する。この物体検出画像を所定の時間蓄積
し、加算画像を作成し、適当な値で閾値処理することに
より監視領域の交通流の状況や障害物（停止物体）のみ
を早期に、しかも確実に検出することができる。また、
車両を１台１台識別し追跡する必要がなく、簡単な処理
で実現が可能である。更に、障害物を発見した際は、後
続の車両並びに道路管理者に早期に知らせることが可能
であり、道路管理者は現場の状況を即座に確認できるた
め、迅速な対応が可能である。<Effects> As described above, in the above specific example 1, first, the difference between the previously captured background image and the input image is obtained and binarized to detect only the objects not existing in the background. I do. This object detection image is accumulated for a predetermined period of time, an added image is created, and threshold processing is performed with an appropriate value to detect only the traffic flow situation and obstacles (stop objects) in the monitoring area early and reliably. be able to. Also,
There is no need to identify and track vehicles one by one, and realization is possible with simple processing. Further, when an obstacle is found, it is possible to notify the following vehicle and the road manager at an early stage, and the road manager can immediately confirm the situation at the site, so that a quick response is possible.
【００５６】《具体例２》具体例２は、具体例１に加え
て、背景画像を生成するようにした点を特徴とするもの
である。<< Specific Example 2 >> The specific example 2 is characterized in that a background image is generated in addition to the specific example 1.
【００５７】〈構成〉図１２は、具体例２の構成図であ
る。図の装置は、路上撮影手段１０と、交通流検出手段
２０ａと、路上監視手段３０と、警報表示手段４０とか
らなり、交通流検出手段２０ａ以外の構成は、具体例１
と同様であるため、ここでの説明は省略する。<Structure> FIG. 12 is a diagram showing the structure of the second embodiment. The apparatus shown in the figure comprises a road photographing means 10, a traffic flow detecting means 20a, a road monitoring means 30, and an alarm display means 40.
The description is omitted here.
【００５８】交通流検出手段２０ａは、ＡＤ変換部２
１、画像記憶部２２、背景画像生成部２３ａ、画像蓄積
部２３ｂ、物体検出部２４ａ、検出画像蓄積部２５、交
通流判定部２６、警報処理部２７、背景生成停止信号発
生部２８からなる。ここで、ＡＤ変換部２１、画像記憶
部２２、検出画像蓄積部２５、交通流判定部２６および
警報処理部２７は、具体例１と同様である。The traffic flow detecting means 20 a
1, an image storage unit 22, a background image generation unit 23a, an image storage unit 23b, an object detection unit 24a, a detected image storage unit 25, a traffic flow determination unit 26, an alarm processing unit 27, and a background generation stop signal generation unit 28. Here, the AD conversion unit 21, the image storage unit 22, the detected image storage unit 25, the traffic flow determination unit 26, and the alarm processing unit 27 are the same as in the first embodiment.
【００５９】背景画像生成部２３ａは、画像記憶部２２
に記憶された多値ディジタル画像に基づき、車両・障害
物の存在しない背景の多値ディジタル画像を生成する機
能を有し、画像蓄積部２３ｂは、この背景画像生成部２
３ａで生成された背景画像を所定の時間蓄積する機能を
有している。物体検出部２４ａは、入力画像から背景に
存在しない物体のみ検出した画像とそれ以外の画像に分
離し、また、検出した物体の外接矩形の左上および右下
の座標値を物体検出情報として出力する機能を有してい
る。検出画像蓄積部２５は、物体検出部２４ａで検出し
た画像を蓄積するものである。背景生成停止信号発生部
２８は、警報処理部２７から警報が出力された場合に、
背景画像生成部２３ａに対して背景の生成を停止させる
信号を発生するものである。The background image generation unit 23a includes the image storage unit 22
Has a function of generating a multi-valued digital image of a background without a vehicle or an obstacle based on the multi-valued digital image stored in the background image generation unit 2b.
It has a function of accumulating the background image generated in 3a for a predetermined time. The object detection unit 24a separates the input image into an image in which only an object not existing in the background is detected and an image other than the detected image, and outputs coordinate values of an upper left corner and a lower right corner of a circumscribed rectangle of the detected object as object detection information. Has a function. The detected image storage unit 25 stores the image detected by the object detection unit 24a. When a warning is output from the warning processing unit 27, the background generation stop signal generation unit 28
This is to generate a signal for stopping generation of the background to the background image generation unit 23a.
【００６０】〈動作〉路上撮影手段１０によって得られ
た画像信号は、交通流検出手段２０ａに送られ、ＡＤ変
換部２１により多値ディジタル画像Ｉ（ｔ，ｘ，ｙ）に
変換される。そして、変換された画像は画像記憶部２２
に記憶される。<Operation> The image signal obtained by the road photographing means 10 is sent to the traffic flow detecting means 20a, and is converted by the AD converter 21 into a multi-value digital image I (t, x, y). Then, the converted image is stored in the image storage unit 22.
Is stored.
【００６１】画像記憶部２２に記憶された多値ディジタ
ル画像は、順次、背景画像生成部２３ａと物体検出部２
４ａに送られる。物体検出部２４ａでは、入力画像と背
景画像生成部２３ａで生成された基準となる背景画像と
の比較により、背景に存在しない物体の検出を行い、こ
れを検出画像蓄積部２５に蓄積する。また、背景画像生
成部２３ａでは、画像記憶部２２の入力画像と、検出画
像蓄積部２５に蓄積されている物体の情報から最新の背
景画像を作成する。The multi-valued digital image stored in the image storage unit 22 is sequentially converted into a background image generation unit 23a and an object detection unit 2a.
4a. The object detection unit 24a detects an object that does not exist in the background by comparing the input image with the reference background image generated by the background image generation unit 23a, and stores the detected object in the detected image storage unit 25. Further, the background image generation unit 23a creates the latest background image from the input image of the image storage unit 22 and the information of the object stored in the detected image storage unit 25.
【００６２】図１３は、背景画像生成部２３ａの動作を
説明するフローチャートである。先ず、装置の立ち上げ
時、または立ち上げ後に移動物体の存在しない画像を初
期背景画像として記憶する。従って、画像記憶部２２か
ら入力される入力画像（ステップＳ１）が初期画像か否
かをステップＳ２で判定する。このステップＳ２におい
て、初期画像であれば画像蓄積部２３ｂに送り、蓄積す
る。もし、初期画像でなければ、物体検出部２４ａから
出力される物体検出情報（ステップＳ３）を用いて、入
力画像に対してマスク処理を行う（ステップＳ４）。FIG. 13 is a flowchart for explaining the operation of the background image generating section 23a. First, an image in which no moving object exists when the apparatus is started or after the apparatus is started is stored as an initial background image. Therefore, it is determined in step S2 whether the input image (step S1) input from the image storage unit 22 is an initial image. In this step S2, if it is an initial image, it is sent to the image storage unit 23b and stored. If the image is not the initial image, mask processing is performed on the input image using the object detection information (step S3) output from the object detection unit 24a (step S4).
【００６３】図１４は、マスク処理の処理内容の説明図
である。入力画像Ｉ（ｔ，ｘ，ｙ）から物体検出部２４
ａにより、物体Ａを囲む破線領域が検出され、物体検出
情報（ステップＳ３）として出力された場合、その時の
背景画像ｂ（ｘ，ｙ）における同じ領域（図１４（ｂ）
の破線領域）を入力画像の破線領域にコピーする。この
マスク処理を施した画像（以下、マスク画像という）ｍ
（ｔ，ｘ，ｙ）は、画像蓄積部２３ｂに蓄積され、加算
平均処理（ステップＳ５）において、画像蓄積部２３ｂ
に登録されているｎ枚の画像（登録されている画像がｎ
枚未満の場合は、登録されている全画像）を加算平均
（図中の式２に示す）した画像を最新の背景画像として
出力する。FIG. 14 is an explanatory diagram of the processing contents of the mask processing. From the input image I (t, x, y), the object detection unit 24
a, a dashed area surrounding the object A is detected and output as the object detection information (step S3), and the same area in the background image b (x, y) at that time (FIG. 14B)
Is copied to the dashed area of the input image. An image subjected to the mask processing (hereinafter, referred to as a mask image) m
(T, x, y) is stored in the image storage unit 23b, and in the averaging process (step S5), the image storage unit 23b
N images registered in (the registered image is n
If the number is less than the number of images, an image obtained by adding and averaging all the registered images (shown by Expression 2 in the figure) is output as the latest background image.
【００６４】以降、同様の動作により背景画像が生成さ
れる。これにより、常に最新の入力画像を考慮に入れた
背景画像を供給することが可能となる。Thereafter, a background image is generated by the same operation. This makes it possible to always supply a background image that takes into account the latest input image.
【００６５】尚、走行車両台数が少なく、背景のみの画
像が比較的頻繁に撮影可能な地点に設置された場合は、
物体検出部２４ａにおいて物体が存在しない旨の物体検
出情報が送られてきた時点の画像を背景画像として記憶
し、以降、同様の情報が送られてくるまで、その画像を
背景画像として使用する。次に、再度物体が存在しない
旨の物体検出情報が送られてきた場合は、その時点の画
像を新規に背景画像とし、古い背景画像と入れ替える。
以降、同様の処理で背景画像を更新することにより、画
像を蓄積する必要がなくなり、画像蓄積部２３ｂを省略
しても同様の効果を得ることができる。In the case where the number of traveling vehicles is small and an image of only the background can be relatively frequently photographed,
The image at the time when the object detection information indicating that no object exists in the object detection unit 24a is stored as a background image, and thereafter, the image is used as a background image until similar information is transmitted. Next, when the object detection information indicating that the object does not exist is sent again, the image at that time is set as a new background image and replaced with an old background image.
Thereafter, by updating the background image by the same processing, it is not necessary to accumulate the image, and the same effect can be obtained even if the image accumulation unit 23b is omitted.
【００６６】図１５は、画像蓄積部２３ｂの構成および
動作の説明図である。画像蓄積部２３ｂは、所定のｎ枚
の画像を蓄積することのできるフレームメモリから構成
されており、初期画像ｍ（０，ｘ，ｙ）から順次蓄積さ
れる。所定のｎ枚を超えた場合は、最も古い時間に記憶
されたマスク画像を消去し、新しいマスク画像と入れ替
える。図１３の場合は、ｍ（ｎ，ｘ，ｙ）が入力される
と、ｍ（０，ｘ，ｙ）の画像が消去され、ｍ（ｎ，ｘ，
ｙ）が新しく記憶される。以降、同様の動作により、画
像蓄積部２３ｂの内容は順次更新される。FIG. 15 is an explanatory diagram of the configuration and operation of the image storage section 23b. The image storage unit 23b is composed of a frame memory capable of storing predetermined n images, and is sequentially stored from the initial image m (0, x, y). If the number exceeds the predetermined number n, the mask image stored at the oldest time is erased and replaced with a new mask image. In the case of FIG. 13, when m (n, x, y) is input, the image of m (0, x, y) is deleted, and m (n, x, y) is deleted.
y) is newly stored. Thereafter, the contents of the image storage unit 23b are sequentially updated by the same operation.
【００６７】次に、物体検出部２４ａの動作は、図２で
説明した具体例１とほぼ同じである。ただ、ステップＳ
２における背景画像が背景画像生成部２３ａで生成され
た最新の背景画像である点と、ステップＳ７の物体検出
情報として、ステップＳ６で検出した物体の外接矩形の
左上および右下の座標値を物体検出情報として出力する
点が異なっている。Next, the operation of the object detector 24a is almost the same as that of the first embodiment described with reference to FIG. Just step S
2 is the latest background image generated by the background image generation unit 23a, and the upper left and lower right coordinate values of the circumscribed rectangle of the object detected in step S6 are used as the object detection information in step S7. The difference is that it is output as detection information.
【００６８】その後、物体検出部２４ａで得られた物体
検出画像は、検出画像蓄積部２５で、所定の時間蓄積さ
れる。この動作は具体例１と同様である。そして、交通
流判定部２６は、具体例１と同様に、渋滞や混雑あるい
は障害物検出といった交通流の検出を行う。また、警報
処理部２７からの警報出力や、これによる路上監視手段
３０および警報表示手段４０の動作も具体例１と同様で
ある。Thereafter, the detected object image obtained by the object detecting section 24a is stored in the detected image storing section 25 for a predetermined time. This operation is the same as in the first embodiment. Then, the traffic flow determination unit 26 detects a traffic flow such as congestion, congestion, or obstacle detection, as in the first specific example. Further, the alarm output from the alarm processing unit 27 and the operation of the road monitoring unit 30 and the alarm display unit 40 based on the alarm output are the same as those in the first embodiment.
【００６９】一方、背景生成停止信号発生部２８では、
警報処理部２７から警報を受けると、背景画像生成部２
３ａに対して背景生成停止信号を発生する。これにより
背景画像生成部２３ａは、背景の更新を中断し、現在の
背景をホールドする。これは、渋滞や事故等による停止
車両の存在などにより、車両が長時間に亘って画面内に
存在する場合、背景の更新を継続して行うと、背景以外
の物体が背景画像に取り込まれる恐れがあるからであ
る。背景の更新を中断することにより、この影響を回避
することができる。尚、警報処理部２７が警報情報を発
生しなくなった時点で背景生成停止信号の発生を停止
し、背景画像の生成が再開される。On the other hand, the background generation stop signal generator 28
When an alarm is received from the alarm processing unit 27, the background image generation unit 2
A background generation stop signal is generated for 3a. As a result, the background image generation unit 23a suspends updating of the background and holds the current background. This is because if a vehicle is present on the screen for a long time due to the presence of a stopped vehicle due to traffic congestion or an accident, if the background is continuously updated, objects other than the background may be captured in the background image. Because there is. This effect can be avoided by interrupting the background update. Note that the generation of the background generation stop signal is stopped when the alarm processing unit 27 stops generating the alarm information, and the generation of the background image is restarted.
【００７０】〈効果〉以上のように、具体例２によれ
ば、背景画像は最新の入力画像を考慮に入れて更新され
るため、安定した最新の背景画像を常に供給でき、交通
量の多い地点においても安定した背景画像が得られる。
更に、渋滞等が検出された場合は、背景の更新を中断す
るため、画面内に複数の車両が一定期間存在する場合に
おいても、これらに影響されることなく、安定した処理
結果を得ることが可能となる。<Effects> As described above, according to the specific example 2, since the background image is updated in consideration of the latest input image, a stable latest background image can always be supplied, and the traffic volume is large. A stable background image can be obtained even at a point.
Further, when traffic congestion or the like is detected, updating of the background is interrupted. Therefore, even when a plurality of vehicles exist on the screen for a certain period of time, a stable processing result can be obtained without being affected by these. It becomes possible.
【００７１】《具体例３》具体例３は、上記具体例２の
交通流計測装置に対し、監視領域を指定するようにした
ものである。<< Third Embodiment >> In the third embodiment, a monitoring area is designated for the traffic flow measuring device of the second embodiment.
【００７２】〈構成〉図１６は、具体例３の構成図であ
る。図の装置は、路上撮影手段５０、交通流検出手段２
０ａ、路上監視手段３０および警報表示手段４０からな
る。本具体例において、交通流検出手段２０ａ、路上監
視手段３０および警報表示手段４０は、上記具体例２と
同様であるため、ここでの説明は省略する。<Structure> FIG. 16 is a diagram showing the structure of the third embodiment. The device shown in the figure is a road photographing means 50, a traffic flow detecting means 2
0a, road monitoring means 30 and alarm display means 40. In this specific example, the traffic flow detecting means 20a, the on-road monitoring means 30, and the alarm display means 40 are the same as those in the above specific example 2, and the description thereof will be omitted.
【００７３】路上撮影手段５０は、テレビカメラ等から
なる路上撮影部５１と、タッチパネル、ライトペン、マ
ウスといった入力手段を持つモニタから構成され、路上
撮影部５１によって撮影された映像から監視領域を設定
し、処理領域を限定することを可能とする監視領域設定
部５２と、設定された監視領域の情報を記憶する監視領
域情報記憶部５３からなる。The road photographing means 50 is composed of a road photographing section 51 such as a television camera and a monitor having input means such as a touch panel, a light pen and a mouse, and sets a monitoring area from the video photographed by the road photographing section 51. A monitoring area setting unit 52 that can limit a processing area and a monitoring area information storage unit 53 that stores information on the set monitoring area.
【００７４】〈動作〉路上撮影手段５０は、先ず、路上
撮影部５１で道路画像を撮影する。監視領域設定部５２
は、路上撮影部５１で撮影された映像をモニタしながら
監視すべき領域（道路領域）を、上記の入力手段を用い
て指定する。例えば、タッチパネルの場合、監視領域の
左端、右端を指でなぞることで容易に監視領域の指定が
可能である。監視領域設定部５２で指定された監視領域
情報は、例えば図３や図８のような入力画像に対して以
下のようなマスク画像（監視領域：１（白）、非監視領
域：０（黒））として監視領域情報記憶部５３に記憶さ
れる。図１７は、この監視領域情報の一例を示す図であ
る。<Operation> The road photographing means 50 first photographs a road image by the road photographing section 51. Monitoring area setting unit 52
Designates an area (road area) to be monitored while monitoring the video imaged by the on-street imaging unit 51 using the input means described above. For example, in the case of a touch panel, the monitoring area can be easily specified by tracing the left end and the right end of the monitoring area with a finger. The monitoring area information specified by the monitoring area setting unit 52 includes, for example, the following mask image (monitoring area: 1 (white), non-monitoring area: 0 (black) for an input image as shown in FIGS. )) Is stored in the monitoring area information storage unit 53. FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the monitoring area information.
【００７５】交通流検出手段２０ａでは、多値ディジタ
ル画像に変換された入力画像に対して監視領域情報記憶
部５３に記憶された監視領域情報を参照してマスク処理
を行い、監視領域のみの画像を画像記憶部２２に記憶す
る。そして、これ以降の背景画像生成部２３ａ〜背景生
成停止信号発生部２８の動作は、具体例２と同様であ
る。また、路上監視手段３０および警報表示手段４０の
動作についても具体例１、２と同様である。The traffic flow detecting means 20a performs mask processing on the input image converted into the multi-valued digital image with reference to the monitoring area information stored in the monitoring area information storage unit 53, and performs image processing of only the monitoring area. Is stored in the image storage unit 22. The subsequent operations of the background image generation unit 23a to the background generation stop signal generation unit 28 are the same as those in the second embodiment. Also, the operations of the road monitoring unit 30 and the alarm display unit 40 are the same as those in the first and second embodiments.
【００７６】尚、本具体例では、路上撮影手段５０の監
視領域情報記憶部５３は、交通流検出手段２０ａ内に設
けてもよい。また、タッチパネル等の入力手段は、路上
監視手段３０の監視用モニタ３２に設置し、監視領域情
報を路上撮影手段５０もしくは交通流検出手段２０ａに
設けた監視領域情報記憶部５３に記憶するよう構成して
も同様の効果が得られる。更に、上記具体例３では、具
体例２の構成に対して監視領域設定部５２や監視領域情
報記憶部５３を付加するようにしたが、具体例１の構成
に対して付加するよう構成してもよい。In this specific example, the monitoring area information storage section 53 of the road photographing means 50 may be provided in the traffic flow detecting means 20a. An input unit such as a touch panel is installed on the monitoring monitor 32 of the road monitoring unit 30 and the monitoring region information is stored in the monitoring region information storage unit 53 provided in the road photographing unit 50 or the traffic flow detecting unit 20a. The same effect can be obtained even if the same is performed. Furthermore, in the above-described specific example 3, the monitoring area setting unit 52 and the monitoring area information storage unit 53 are added to the configuration of the specific example 2, but the configuration is added to the configuration of the specific example 1. Is also good.
【００７７】〈効果〉以上のように、具体例３によれ
ば、監視領域を指定するようにしたため、処理範囲を限
定することが可能となり、本来不要である道路外の画像
の処理を行う必要がなくなり、高速な処理を実現するこ
とができる。また、監視領域を容易に指定することがで
き、異なる場所に設置する場合も、その場所に応じた監
視領域の指定を容易に行うことができる。<Effect> As described above, according to the third embodiment, since the monitoring area is designated, the processing range can be limited, and it is necessary to perform the processing of the image outside the road which is originally unnecessary. And high-speed processing can be realized. Further, the monitoring area can be easily specified, and even when the monitoring area is installed at a different location, the monitoring area can be easily specified according to the location.
【００７８】《具体例４》具体例４は、上記具体例１〜
３で示した交通流計測装置を、複数地点に設置するよう
にしたものである。<< Specific Example 4 >>
The traffic flow measuring device indicated by 3 is installed at a plurality of points.
【００７９】〈構成〉図１８は、具体例４の構成図であ
る。図の装置は、複数地点に所定の間隔で設置された道
路映像を撮影するテレビカメラ等の路上撮影手段１００
（１００ａ〜１００ｎ）と、これらの路上撮影手段１０
０によって撮影された映像信号を処理し、交通流を計測
する交通流検出手段２００（２００ａ〜２００ｎ）と、
各交通流検出手段２００によって渋滞や障害物等が検出
された場合、警報を道路管理者に知らせる路上監視手段
３００と、後続車両に知らせるための警報表示手段４０
０（４００ａ〜４００ｎ）からなる。<Structure> FIG. 18 is a diagram showing the structure of the fourth embodiment. The apparatus shown in the figure is a road photographing means 100 such as a television camera for photographing road images installed at a plurality of points at predetermined intervals.
(100a to 100n) and these road photographing means 10
A traffic flow detecting means 200 (200a to 200n) for processing a video signal photographed by the camera 0 and measuring a traffic flow;
When a traffic jam or an obstacle is detected by each traffic flow detecting means 200, a road monitoring means 300 for notifying a warning to a road manager, and an alarm display means 40 for notifying a following vehicle.
0 (400a to 400n).
【００８０】それぞれの路上撮影手段１００、交通流検
出手段２００および警報表示手段４００は、具体例１〜
３のいずれかの路上撮影手段１０、交通流検出手段２０
（または２０ａ）および警報表示手段４０の構成と同様
である。また、本具体例では、路上撮影手段１００ａ−
交通流検出手段２００ａ−警報表示手段４００ａといっ
たように、それぞれの手段が対応するよう構成されてい
る。Each of the on-street photographing means 100, the traffic flow detecting means 200, and the alarm display means 400 are shown in FIGS.
Any one of the road photographing means 10 and the traffic flow detecting means 20
(Or 20a) and the configuration of the alarm display means 40. In this specific example, the road photographing means 100a-
Each unit is configured to correspond to each other, such as the traffic flow detecting unit 200a and the alarm display unit 400a.
【００８１】路上監視手段３００は、各路上撮影手段１
００で撮影された映像信号を交通流検出手段２００を介
し、スイッチの切り替えにより監視したい地点の映像を
選択するための映像切替部３０１と、各交通流検出手段
２００から送られた多値ディジタル画像のうち、選択さ
れた画像を映像信号に変換するＤＡ変換部３０２と、こ
のＤＡ変換部３０２で変換された映像を監視する監視用
モニタ３０３と、各交通流検出手段２００において、渋
滞や障害物が検出された場合に出力される警報情報を受
け取り、道路管理者に渋滞の発生や障害物の検出等の状
況を知らせると共に、検出された地点を知らせる警報表
示部３０４から構成される。The road monitoring means 300 is provided for each road photographing means 1
A video switching unit 301 for selecting a video of a point to be monitored by switching a switch of the video signal photographed at 00 through the traffic flow detecting means 200 and a multi-valued digital image transmitted from each traffic flow detecting means 200 Among them, a DA converter 302 for converting a selected image into a video signal, a monitor 303 for monitoring the video converted by the DA converter 302, and traffic The warning information is output when the is detected, and the warning display unit 304 notifies the road manager of the situation such as the occurrence of traffic congestion and the detection of obstacles, and also notifies the detected point.
【００８２】〈動作〉複数の異なる地点に設置された路
上撮影手段１００は、それぞれ図３や図８のような道路
画像を撮影し、交通流検出手段２００で路上の交通状況
を計測する。尚、これら交通流検出手段２００は、具体
例１〜３で示した交通流検出手段２０（または２０ａ）
と同様の動作で交通状況の判定を行う。<Operation> The road photographing means 100 installed at a plurality of different points photograph road images as shown in FIGS. 3 and 8, respectively, and the traffic flow detecting means 200 measures the traffic situation on the road. Note that these traffic flow detecting means 200 are the traffic flow detecting means 20 (or 20a) shown in the first to third examples.
The traffic condition is determined by the same operation as described above.
【００８３】そして、いずれかの交通流検出手段２００
で、渋滞や障害物等が検出された場合は、その交通流検
出手段２００に対応した警報表示手段４００と路上監視
手段３００に対し、警報情報と、どの交通流検出手段２
００で検出されたかを示す位置情報とを送る。この警報
情報と位置情報とを受け取った警報表示手段４００は、
後続車両に対して、この先渋滞あるいは障害物が存在す
る旨を知らせる。Then, any of the traffic flow detecting means 200
When a traffic jam or an obstacle is detected, the alarm display means 400 and the road monitoring means 300 corresponding to the traffic flow detecting means 200 are notified of the alarm information and the traffic flow detecting means 2.
In step 00, position information indicating whether or not detection has been performed is sent. The alarm display means 400 having received the alarm information and the position information,
It informs the following vehicle that there is a traffic jam or an obstacle ahead.
【００８４】一方、路上撮影手段１００で撮影されたそ
れぞれの道路映像は、各々の交通流検出手段２００を介
して路上監視手段３００の映像切替部３０１に送られ
る。映像切替部３０１では、通常、道路管理者によっ
て、所望する道路映像が表示されるようスイッチが切り
替えられており、指定された交通流検出手段２００から
の映像のみをＤＡ変換部３０２に送る。ＤＡ変換部３０
２では、多値ディジタル画像をアナログの映像信号に変
換し、監視用モニタ３０３は、これを表示する。On the other hand, each road image photographed by the road photographing means 100 is sent to the image switching unit 301 of the road monitoring means 300 via each traffic flow detecting means 200. In the video switching unit 301, a switch is normally switched by a road manager so that a desired road video is displayed, and only the video from the designated traffic flow detection unit 200 is sent to the DA conversion unit 302. DA converter 30
In step 2, the multilevel digital image is converted into an analog video signal, and the monitoring monitor 303 displays this.
【００８５】また、いずれかの交通流検出手段２００か
ら警報情報および位置情報を受け取った場合は、警報表
示部３０４でアラーム等を発生し、かつ、どの交通流検
出手段２００からの警報であるかを表示する。これによ
り、道路管理者は、映像切替部３０１を切り替えて、渋
滞や障害物の検出された地点の映像を選択し、これを監
視用モニタ３０３に表示する。従って、現場の状況を即
座に監視することができ、例えば、渋滞原因（自然渋
滞、落下物、停止車両等）の解明や障害物の撤去等の処
理を迅速に行うことが可能となる。When alarm information and position information are received from any of the traffic flow detecting means 200, an alarm or the like is generated in the alarm display section 304, and which of the traffic flow detecting means 200 is the alarm. Is displayed. Accordingly, the road manager switches the video switching unit 301 to select a video at a point where a traffic jam or an obstacle is detected, and displays the video on the monitoring monitor 303. Therefore, it is possible to immediately monitor the situation at the site, and for example, it is possible to promptly carry out processes such as elucidation of the cause of traffic congestion (natural traffic, falling objects, stopped vehicles, etc.) and removal of obstacles.
【００８６】また、複数の路上撮影手段１００を所定の
間隔で設置するようにしているため、これら設置区間を
連続的に監視することが可能であり、従って、渋滞の先
頭および最後尾の位置を容易に検出でき、その結果、渋
滞長等の情報も即座に得ることができる。Further, since the plurality of on-road photographing means 100 are installed at predetermined intervals, it is possible to continuously monitor these installation sections, so that the positions of the head and tail of the traffic jam can be determined. It can be easily detected, and as a result, information such as the length of traffic jam can be obtained immediately.
【００８７】図１９は、渋滞の先頭、最後尾の判定の一
例を示す図である。図示例は、ある区間に連続して設置
された交通流計測装置Ｊ〜Ｙにおいて、交通流計測装置
Ｋ〜Ｘは渋滞を検知し、交通流計測装置Ｋの直前の交通
流計測装置Ｊおよび交通流計測装置Ｘの直後の交通流計
測装置Ｙでは混雑はしているが、渋滞ではないと判定さ
れているような場合である。このような場合、警報表示
部３０４は、各交通流検出手段２００から警報情報に基
づき、渋滞の先頭は交通流計測装置Ｋの設置されている
地点であり、最後尾は交通流計測装置Ｘの設置された地
点であると表示し、かつ、その渋滞長等の情報を表示す
る。これにより、道路管理者は、渋滞状況を容易かつ確
実に把握することができる。FIG. 19 is a diagram showing an example of the judgment of the head and tail of a traffic jam. In the illustrated example, among the traffic flow measurement devices J to Y installed continuously in a certain section, the traffic flow measurement devices K to X detect traffic congestion, and the traffic flow measurement device J and the traffic flow immediately before the traffic flow measurement device K are detected. The traffic flow measurement device Y immediately after the flow measurement device X is congested, but it is determined that it is not a traffic jam. In such a case, based on the alarm information from each of the traffic flow detection means 200, the alarm display unit 304 indicates that the top of the congestion is the point where the traffic flow measurement device K is installed, and the last is the traffic flow measurement device X. It indicates that the point is installed, and displays information such as the length of the traffic jam. Thus, the road manager can easily and reliably grasp the traffic congestion situation.
【００８８】尚、上記具体例４において、交通流検出手
段２００からの警報情報と位置情報を、映像切替部３０
１に入力するようにし、これらの情報が入力された場
合、映像切替部３０１は、自動的にその交通流検出手段
２００を選択するよう構成してもよい。あるいは、警報
表示部３０４と映像切替部３０１とをオンラインで接続
し、警報表示部３０４の位置情報によって、映像切替部
３０１がその交通流検出手段２００からの映像信号を選
択するよう構成してもよい。更に、上記各具体例と同様
に、各路上撮影手段１００で撮影された道路画像を路上
監視手段３００の監視用モニタ３０３に直接入力するこ
とにより、ＤＡ変換部３０１を省略することも可能であ
る。In the above specific example 4, the alarm information and the position information from the traffic flow detecting means 200 are transmitted to the video switching section 30.
1, and when such information is input, the video switching unit 301 may be configured to automatically select the traffic flow detecting means 200. Alternatively, the alarm display unit 304 and the image switching unit 301 may be connected online, and the image switching unit 301 may select the image signal from the traffic flow detecting unit 200 based on the position information of the alarm display unit 304. Good. Further, similarly to the above specific examples, by directly inputting the road image photographed by each road photographing means 100 to the monitoring monitor 303 of the road monitoring means 300, the DA converter 301 can be omitted. .
【００８９】また、上記具体例４において、それぞれの
交通流検出手段２００に対して、必ずしも警報表示手段
４００を一つずつ対応させる必要はなく、どの交通流検
出手段２００からの警報であるかが分かれば、警報表示
手段４００の数は任意の値であってもよい。Further, in the specific example 4, it is not always necessary to make the alarm display means 400 correspond to each traffic flow detecting means 200 one by one. If known, the number of alarm display means 400 may be any value.
【００９０】〈効果〉以上のように、具体例４によれ
ば、異なる地点に設置された路上撮影手段１００で得ら
れた映像を、各々の路上撮影手段１００に対応した交通
流検出手段２００で解析し、渋滞等を検出した交通流検
出手段２００は、警報情報と位置情報とを警報表示手段
４００に表示させるようにしたため、後続の車両に渋滞
等の発生とその位置等を通知することができる。また、
警報情報と位置情報とは路上監視手段３００にも入力さ
れるため、道路管理者は、送られてきた位置情報に基づ
き、その地点の映像を選択したり、あるいは、位置情報
から自動的にその地点の映像を監視用モニタ３０３に表
示するようにすることにより、渋滞等が検出された現場
の状況を即座に確認することができ、迅速な対応が可能
となる。また、警報表示部３０４は、渋滞の位置等の表
示を行うため、道路管理者がその状況を的確に把握する
ことができると共に、例えば、得られた渋滞等の情報を
通信手段を用いて近隣を走行する車両に通知するように
すれば、スムーズな交通制御が可能となる。<Effects> As described above, according to the specific example 4, the images obtained by the road photographing means 100 installed at different points are used by the traffic flow detecting means 200 corresponding to the respective road photographing means 100. The traffic flow detecting means 200 that has analyzed and detected the traffic congestion, etc., displays the alarm information and the position information on the alarm display means 400, so that the subsequent vehicle can be notified of the occurrence of the traffic congestion and the position thereof. it can. Also,
Since the warning information and the position information are also input to the road monitoring means 300, the road manager selects an image of the point based on the sent position information, or automatically selects the image from the position information. By displaying the video of the point on the monitoring monitor 303, the situation at the site where the traffic congestion or the like has been detected can be immediately confirmed, and a prompt response is possible. In addition, since the warning display unit 304 displays the position of a traffic jam and the like, the road manager can accurately grasp the situation, and, for example, the obtained information such as the traffic jam can be obtained by using the communication means. Is notified to the vehicle traveling, smooth traffic control is possible.
【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]
【図１】本発明の交通流計測装置の具体例１の構成図で
ある。FIG. 1 is a configuration diagram of a specific example 1 of a traffic flow measuring device of the present invention.
【図２】本発明の交通流計測装置の具体例１における物
体検出部の動作を説明するフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart illustrating an operation of an object detection unit in a specific example 1 of the traffic flow measuring device according to the present invention.
【図３】本発明の交通流計測装置の具体例１の道路画像
の説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of a road image of a specific example 1 of the traffic flow measuring device of the present invention.
【図４】本発明の交通流計測装置における背景画像の説
明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of a background image in the traffic flow measuring device of the present invention.
【図５】本発明の交通流計測装置の具体例１における物
体検出画像の説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of an object detection image in a specific example 1 of the traffic flow measuring device of the present invention.
【図６】本発明の交通流計測装置における検出画像蓄積
の説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of detection image accumulation in the traffic flow measuring device of the present invention.
【図７】本発明の交通流計測装置の具体例１における物
体検出画像の加算画像の一例を示す説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of an added image of an object detection image in the specific example 1 of the traffic flow measuring device of the present invention.
【図８】本発明の交通流計測装置の具体例１における障
害物検出の入力画像の一例の説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram of an example of an input image of obstacle detection in the specific example 1 of the traffic flow measuring device of the present invention.
【図９】本発明の交通流計測装置の具体例１における障
害物検出時の物体検出画像の説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram of an object detection image when an obstacle is detected in the specific example 1 of the traffic flow measuring device according to the present invention.
【図１０】本発明の交通流計測装置の具体例１における
障害物検出時の物体検出画像の入力画像群の一例を示す
図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of an input image group of an object detection image when an obstacle is detected in the specific example 1 of the traffic flow measurement device according to the present invention.
【図１１】図１０の入力画像群から得られる物体検出画
像の加算画像の説明図である。11 is an explanatory diagram of an added image of the object detection images obtained from the input image group of FIG.
【図１２】本発明の交通流計測装置の具体例２の構成図
である。FIG. 12 is a configuration diagram of a specific example 2 of the traffic flow measuring device of the present invention.
【図１３】本発明の交通流計測装置の具体例２における
背景画像生成部の動作を説明するフローチャートであ
る。FIG. 13 is a flowchart illustrating an operation of a background image generation unit in a specific example 2 of the traffic flow measuring device according to the present invention.
【図１４】本発明の交通流計測装置の具体例２における
マスク処理の処理内容の説明図である。FIG. 14 is an explanatory diagram of processing contents of a mask processing in a specific example 2 of the traffic flow measuring device of the present invention.
【図１５】本発明の交通流計測装置の具体例２における
画像蓄積部の構成および動作の説明図である。FIG. 15 is an explanatory diagram of a configuration and an operation of an image storage unit in a specific example 2 of the traffic flow measuring device of the present invention.
【図１６】本発明の交通流計測装置の具体例３の構成図
である。FIG. 16 is a configuration diagram of a specific example 3 of the traffic flow measuring device of the present invention.
【図１７】本発明の交通流計測装置の具体例３における
監視領域情報の一例を示す図である。FIG. 17 is a diagram showing an example of monitoring area information in a specific example 3 of the traffic flow measuring device of the present invention.
【図１８】本発明の交通流計測装置の具体例４の構成図
である。FIG. 18 is a configuration diagram of Example 4 of the traffic flow measuring device of the present invention.
【図１９】本発明の交通流計測装置の具体例４における
渋滞の先頭、最後尾の判定の一例を示す図である。FIG. 19 is a diagram illustrating an example of determining the head and tail of a traffic jam in a specific example 4 of the traffic flow measuring device of the present invention.
１０、１００（１００ａ〜１００ｎ） 路上撮影手段
２０、２０ａ、２００（２００ａ〜２００ｎ） 交通流
検出手段
２３ 背景画像記憶部
２３ａ 背景画像生成部
２３ｂ 画像蓄積部
２４、２４ａ 物体検出部
２５、２５ａ 検出画像蓄積部
２６ 交通流判定部
２７ 警報処理部
２８ 背景生成停止信号発生部
３０、３００ 路上監視手段
３３、３０４ 警報表示部
４０、４００（４００ａ〜４００ｎ） 警報表示手段10, 100 (100a to 100n) Road photographing means 20, 20a, 200 (200a to 200n) Traffic flow detection means 23 Background image storage unit 23a Background image generation unit 23b Image storage units 24, 24a Object detection units 25, 25a Detection images Storage unit 26 Traffic flow determination unit 27 Alarm processing unit 28 Background generation stop signal generation unit 30, 300 Road monitoring unit 33, 304 Alarm display unit 40, 400 (400a to 400n) Alarm display unit
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 藤井 明宏 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電 気工業株式会社内 (56)参考文献 特開 平５−205175（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−262489（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−160848（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−195588（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G08G 1/01 G06T 1/00 G08G 1/04 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuation of front page (72) Inventor Akihiro Fujii 1-7-12 Toranomon, Minato-ku, Tokyo Oki Electric Industry Co., Ltd. (56) References JP-A-5-205175 (JP, A) JP JP-A-7-262489 (JP, A) JP-A-7-160848 (JP, A) JP-A-6-195588 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G08G 1 / 01 G06T 1/00 G08G 1/04
Claims (8)
路上撮影手段と、 前記路上撮影手段で得た道路画像から、背景画像の濃淡
値の差分を取り、背景に存在しない物体を検出して該物
体の位置を示す物体検出情報を出力する物体検出部と、 前記物体検出部からの前記物体検出情報に基づき、前記
物体を、前記道路画像でマスク処理した画像を蓄積する
と共に、これら蓄積した画像を加算平均し、これを新た
な背景画像として、前記物体検出部に出力する背景画像
生成部と、 前記物体検出部で検出を行った物体検出画像を蓄積する
検出画像蓄積部と、 前記検出画像蓄積部で蓄積した所定時間分の物体検出画
像を加算し、この加算画像と予め決められた濃淡値の閾
値とを比較することにより、交通障害を含む交通流を判
定する交通流判定部と、 前記交通流判定部が交通障害を判定すると、前記背景画
像生成部に対し、背景画像の更新を停止させる背景生成
停止信号を送出する背景生成停止信号発生部とを備えた
ことを特徴とする交通流計測装置。 1. A road photographing means for photographing a video on a road to obtain a road image, and detecting a difference in gray value of a background image from a road image obtained by the road photographing means to detect an object not existing in the background. And an object detection unit that outputs object detection information indicating the position of the object, and based on the object detection information from the object detection unit, accumulates an image obtained by masking the object with the road image, Addition and averaging of the stored images, as a new background image, a background image generation unit that outputs to the object detection unit, and a detection image storage unit that stores the object detection images detected by the object detection unit, A traffic flow determination for determining a traffic flow including a traffic obstacle by adding object detection images for a predetermined time accumulated in the detection image accumulation unit and comparing the added image with a predetermined gray value threshold value. Department and A traffic generation determining unit that, when the traffic flow determining unit determines a traffic obstruction, transmits a background generation stop signal to the background image generation unit to stop updating the background image; Flow measurement device.
て、 前記検出画像蓄積部は、蓄積時間が所定の時間を超えた
場合は、最も古い物体検出画像と最新の物体検出画像と
を入れ替えて更新し、 前記交通流判定部は、物体検出画像の加算画像から最も
古い物体検出画像を引き算し、最新の物体検出画像を加
算することにより加算画像を更新することを特徴とする
交通流計測装置。 2. The traffic flow measuring device according to claim 1, wherein the detected image storage unit replaces the oldest object detection image with the latest object detection image when the storage time exceeds a predetermined time. The traffic flow determination device updates the added image by subtracting the oldest object detection image from the added image of the object detection images and adding the latest object detection image. .
置において、 前記交通流判定部は、複数の閾値と比較することによ
り、車両の渋滞状況を判定することを特徴とする交通流
計測装置。 3. The traffic flow measurement device according to claim 1, wherein the traffic flow determination unit determines a traffic jam condition of the vehicle by comparing the traffic flow with a plurality of threshold values. apparatus.
計測装置において、 前記交通流判定部は、同じ地点に所定の時間以上存在す
る物体を検出した場合に、警報を発生することを特徴と
する交通流計測装置。 4. The traffic flow measuring device according to claim 1, wherein the traffic flow determination unit generates an alarm when detecting an object existing at the same point for a predetermined time or more. Traffic flow measuring device characterized by the above-mentioned.
計測装置において、 道路画像の監視領域を設定する監視領域設定部と、 路上撮影手段で得た道路画像に対して、前記監視領域設
定部で設定された監視領域のみを処理対象とする物体検
出部とを備えたことを特徴とする交通流計測装置。 5. The traffic flow measuring device according to claim 1, wherein a monitoring area setting section for setting a monitoring area of the road image, and the monitoring of the road image obtained by the road photographing means. A traffic flow measurement device comprising: an object detection unit that processes only a monitoring area set by an area setting unit.
の交通流計測装置において、 同じ地点に所定の時間以上存在する物体を検出した場合
は、警報を発生する交通流判定部と、 路上撮影手段から出力される映像を表示する監視用モニ
タと、 前記交通流判定部から警報が出力された場合は、当該警
報を表示する警報表示部とを備えたことを特徴とする交
通流計測装置。 6. A traffic flow measuring device according to claim 1, wherein an alarm is generated when an object existing at the same point for a predetermined time or more is detected. A traffic flow measurement comprising: a monitoring monitor that displays an image output from a road photographing unit; and an alarm display unit that displays an alarm when an alarm is output from the traffic flow determination unit. apparatus.
て、 それぞれ異なる地点の道路を撮影する複数の路上撮影手
段と、 前記各々の路上撮影手段に対応して設けられ、各路上撮
影手段で得た道路画像から、その地点の交通流の状況を
判定する複数の交通流判定部と、 前記複数の路上撮影手段で得た道路画像を受け取り、い
ずれかの画像を選択して出力する映像切替部と、 前記映像切替部の出力した画像を表示する監視用モニタ
と、 前記複数の交通流判定部のいずれかから警報と位置情報
とを受け取った場合は、警報を表示すると共に、その警
報がどの地点に設置された路上撮影手段に基づくもので
あるかを表示する警報表示部とを備えたことを特徴とす
る交通流計測装置。 7. A traffic flow measuring device according to claim 6, a plurality of road photographing means for photographing a road different points respectively provided corresponding to the path capturing means of said each at each street photographing means A plurality of traffic flow judging units for judging a traffic flow situation at the point from the obtained road image; and a video switching unit for receiving a road image obtained by the plurality of road shooting units, selecting one of the images, and outputting the selected image. Unit, a monitoring monitor that displays an image output by the video switching unit, and when an alert and position information are received from any of the plurality of traffic flow determination units, an alert is displayed, and the alert is issued. A traffic flow measuring device, comprising: an alarm display unit for displaying at which point the road-based photographing means is installed.
て、 警報表示部は、渋滞の位置と長さを含む渋滞状況を表示
することを特徴とする交通流計測装置。 8. The traffic flow measuring device according to claim 7, wherein the alarm display unit displays a traffic congestion state including a position and a length of the traffic congestion.
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