JP3455858B2 - 画像処理による交通量の計測方法 - Google Patents
画像処理による交通量の計測方法Info
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- JP3455858B2 JP3455858B2 JP07197394A JP7197394A JP3455858B2 JP 3455858 B2 JP3455858 B2 JP 3455858B2 JP 07197394 A JP07197394 A JP 07197394A JP 7197394 A JP7197394 A JP 7197394A JP 3455858 B2 JP3455858 B2 JP 3455858B2
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- vehicle
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- Traffic Control Systems (AREA)
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、道路および駐車場出入
口での交通量計測の自動化、渋滞の変動状況計測、歩行
者の交通量計測、待ち行列計測の自動化等に利用される
画像処理による交通量の計測方法に関するものである。 【０００２】 【従来の技術】従来、道路における車の渋滞状況の判定
は、監視カメラを通して人間が判断する方法が多い。ま
た、人間の判定以外では、道路本線に超音波センサを設
置し、道路の時間占有率により混雑状況を把握したり、
感知回数により交通量を把握したり、２つの地点に設置
することにより速度を把握する方法が知られている。ま
た、道路にループコイルを設置し、インダクタンスの変
化により交通量を把握する方法も知られている。また、
歩行者の交通量の計測を行う場合は、もっぱら人間によ
る手作業に頼っている。 【０００３】 【発明が解決しようとする課題】しかしながら、人間に
よる目視の場合には長時間にわたる監視には限界があ
る。この場合、人海戦術も可能ではあるが、観測する人
の判断の個人差により判定誤差が生じるという問題を有
している。また、超音波センサによる方法は、同センサ
が基本的にはポイントの状態を検出するセンサであるた
め、広い範囲を一度に分析できないという問題や、各車
線について設置する必要があるため、設置工事の手間が
かかるとともに、景観を損なうなどの問題を有してい
る。さらに、ループコイルによる方法は、車両の速度が
極く低速である必要があり、設置個所が限られてしまう
とともに、コイルを路面に埋め込むため設置工事に手間
がかかるという問題を有している。 【０００４】また、歩行者の交通量の計測を手作業で行
う場合には、長期間にわたるデータの取得、日変動、週
変動等を種々の分析、計画に反映したいときに限界が生
じてしまう。また、公園などの広い範囲を行き来する人
の把握は、もはや人の目では追いつかないことも多く、
さらに、複合施設間の不特定多数の人の行き来を、常時
把握しておきたい場合などは、もはや人の手では不可能
となる。 【０００５】本発明は上記問題を解決するためのもの
で、画像処理によりリアルタイムで自動的にかつ簡単に
交通量を計測することができる交通量の計測方法を提供
することを目的とする。 【０００６】 【課題を解決するための手段】そのために、本発明の交
通量の計測方法は、設定した観測エリア１を撮影して画
像データを得るためのカメラ２と、カメラ２からの画像
データを取り込み画像処理する画像処理装置３とを備
え、前記画像処理装置３は、静止物のみで構成された基
本画面７と、移動する車両８を撮影した入力画像９との
差分をとり、車両８のみを抽出し、得られた抽出画像１
０を逐次加算し、任意の計測範囲内の画素に加算された
痕跡の合計を求めるとともに、計測範囲内の車両１台当
たりの痕跡回数と平均面積の積から車両１台当たりの平
均痕跡量を求め、前記痕跡加算値を車両１台当たりの平
均痕跡量で割ることにより交通量を計測することを特徴
とする。なお、上記構成に付加した番号は、本発明の理
解を容易にするために図面と対比させるためのもので、
これにより本発明の構成が何ら限定されるものではな
い。 【０００７】 【０００８】 【作用】本発明においては、入力画像の差分処理と得ら
れた抽出画像の逐次加算処理を行うだけであるので、高
速処理が可能であり、リアルタイムで交通量の計測を行
うことができる。 【０００９】 【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照しつつ説
明する。図１ないし図４は、本発明における画像処理に
よる交通量の計測方法の１実施例を示し、図１は、本発
明のシステム構成を示す図、図２は、本発明における車
両速度を計測する方法を説明するための図、図３および
図４は、本発明における交通量の計測方法を説明するた
めの図である。 【００１０】図１において、分析を行いたい観測エリア
１の上空にＣＣＤカメラを設置し、カメラ２で観測エリ
ア１内を移動する車両を撮影する。カメラ２の光軸は地
面に対してできるだけ垂直に設置する。撮影した画像デ
ータは、ビデオテープ、磁気ディスク等の画像メモリに
記憶させた後、あるいはオンラインで直接、画像処理装
置３に読み込み、逐次差分処理を行って車両の抽出を行
い、モニター４およびパソコン５に送る。 【００１１】次に、本発明の画像処理による交通量の計
測方法について説明する。図２は車両速度を計測する方
法を説明するための図であり、車両の速度は、抽出画像
のシャッター間隔における車両の移動距離を計測するこ
とにより求められる。図２に示すように、静止物である
車線６のみで構成された基本画面７と、移動する車両８
を撮影した入力画像９との差分をとり、車両８のみを抽
出し、この抽出画像１０を水平投影する。次の入力画像
について同様の処理を行い、時間ｔS 後の投影結果との
比較により、車両８の移動距離ΔＸを求め、以下の式で
速度ｖを算出する。 【００１２】ｖ＝ΔＸ／ｔS 図３および図４は交通量の計測方法を説明するための図
である。図２で得られた抽出画像１０を図３に示すよう
に、逐次加算し、任意の時間この操作を繰り返す。次
に、図４に示すように、任意の計測範囲内の画素に加算
された痕跡の合計を求める。全ての通過車両は痕跡を残
すものとすれば、この痕跡加算値Ａを車両１台当たりの
平均痕跡量Ｑで割ることにより、任意の時間内の通過車
両数（交通量）Ｎを求めることができる。 【００１３】Ｎ＝Ａ／Ｑ 上記平均痕跡量Ｑの求め方について説明する。車両１台
当たりが計測範囲内に残す痕跡量Ｑは、サンプリング間
隔一定の条件では、車両の速度ｖに反比例する。従っ
て、車両の速度ｖを計測することにより、以下の方法で
求めることができる。通過車両の速度をｖ、計測範囲の
車線長をＬ、サンプリング間隔をｔS 、車両１台当たり
の平均面積をＭとすると、計測範囲内の車両１台当たり
の痕跡回数Ｒは、 Ｒ＝Ｌ／ｔS ・ｖ 従って、車両１台当たりの平均痕跡量Ｑは、 Ｑ＝Ｒ・Ｍ となる。 【００１４】以上の処理は、ＶＴＲに記憶した画像ある
いはビデオカメラからの直接入力画像から、差分処理と
得られた抽出画像の逐次加算処理を行うだけであるの
で、高速処理が可能であり、リアルタイムで交通量の計
測を行うことができる。 【００１５】図５および図６は、本発明における画像処
理の他の実施例を示し、図５は画像処理の流れを説明す
るための図、図６は車両の渋滞分析の原理を説明するた
めの図である。 【００１６】図５において、本実施例の画像処理の手順
は、先ず、ＣＣＤカメラ２により撮影した画像は多数
の画素によって構成されており、これら画素ごとのアナ
ログ光信号をデジタル変換して電気信号に変換し、例え
ば２５６階調の濃度データからなる入力画像を得る。次
に、ある時間内での所定数の入力画像を加算平均する
ことにより、移動する物体を消去した背景画像を作成
し、背景用メモリに格納する。次に、背景画像と入力
画像の差画像を二値化し累積し累積用メモリに格納す
る。次に、前記処理、を数回繰り返して最終的な
累積画像を得た後、渋滞分析プログラムによる処理によ
り渋滞状況が出力される。加算平均による背景画像を作
りなおすのは背景に残ったノイズの影響をできるだけ残
さないようにするためである。 【００１７】この渋滞分析を図６により説明すると、累
積画像上で背景画像と差を取ると、車１台の抽出痕は図
６（Ａ）のようになる。ここで車一台の濃度は「１」と
し、２台目の車が分析エリア内に入った場合、図６
（Ｂ）に示すように、重なった部分の濃度は「２」とな
る。渋滞が始まり車の速度が遅くなると図６（Ｃ）に示
すように一台の車の抽出痕そのものが重なる。さらに渋
滞となり極端に低速になると、前記の処理により背景
画像にも車の像が写り込むため、の差を累積する処理
において、その車が移動してしまった部分で累積が高ま
る（図６（Ｄ））。 【００１８】このように渋滞の程度がひどいほど、すな
わち速度の遅い車が多いほど、車の抽出痕の累積値が高
まることになる。従って、累積メモリに得られた画像の
濃度の累積値から渋滞の程度を知ることができる。ま
た、画像上に例えば車線ごとに分析エリアを設け、画像
の濃度の累積値の総和を元に同エリア内の渋滞状況を評
価するようにしてもよい。さらに、累積画像を疑似カラ
ー表示することにより視覚的にも判りやすく渋滞状況を
表示させることができる。 【００１９】図７および図８は、本発明における画像処
理の他の実施例を示し、図７は画像処理の流れを説明す
るための図、図８は歩行者の計測の原理を説明するため
の図である。本実施例は歩行者の計測を行う例を示して
いるが、画像処理は図５の実施例と同様であるので説明
を省略する。 【００２０】歩行者計測を図８により説明すると、画像
において背景と差を取る場合、累積画面上では観測エリ
アに対し人間１人の抽出痕は図８のようになる。観測エ
リアにかかる一人あたりの抽出痕（濃度１）画素の和Ａ
ｕは、観測エリアの大きさＬに比例し、歩行速度Ｖに反
比例すると考えられる。 【００２１】 Ａｕ＝ｋ１・Ｌ／Ｖ …（ｋ１は定数） 観測エリアを通る全通過人数Ｔは、観測エリア内の抽出
痕の画素毎の累積値の総和Ｓを１人あたりの抽出痕Ａｕ
で割った値に比例する。 【００２２】 Ｔ＝ｋ２・Ｓ／Ａｕ …（ｋ２は定数） 観測エリアの大きさを一定とするならば、式、より
通過人数はＶとＳに比例することがわかる。 【００２３】 Ｔ＝ｋ３・Ｖ・Ｓ …（ｋ３は定数） 式で比例定数ｋ３は実験的に求められ、人の歩行速度
も一般的な人の平均歩行速度を用いると、式により人
の通行量を知ることができる。ただし、人が観測エリア
内に滞留す場合、累積値が異常に高まることになるた
め、観測は基本的には人の滞留が発生しないで常に人が
流れる場所において行うこととする。しかし、ある程度
以上の累積値は滞留の可能性ありとして切り捨てること
により、多少の滞留の発生には対応が可能である。 【００２４】 【発明の効果】以上の説明から明らかなように本発明に
よれば、リアルタイムで渋滞の程度や交通量を自動的に
かつ簡単に計測することができる。また、カメラ１台で
広い範囲にわたって計測が可能になり、さらに、観測エ
リアおよび分析エリアの盛り替えが簡単にできるととも
に、入力画像はそのまま監視画像として利用できる。
口での交通量計測の自動化、渋滞の変動状況計測、歩行
者の交通量計測、待ち行列計測の自動化等に利用される
画像処理による交通量の計測方法に関するものである。 【０００２】 【従来の技術】従来、道路における車の渋滞状況の判定
は、監視カメラを通して人間が判断する方法が多い。ま
た、人間の判定以外では、道路本線に超音波センサを設
置し、道路の時間占有率により混雑状況を把握したり、
感知回数により交通量を把握したり、２つの地点に設置
することにより速度を把握する方法が知られている。ま
た、道路にループコイルを設置し、インダクタンスの変
化により交通量を把握する方法も知られている。また、
歩行者の交通量の計測を行う場合は、もっぱら人間によ
る手作業に頼っている。 【０００３】 【発明が解決しようとする課題】しかしながら、人間に
よる目視の場合には長時間にわたる監視には限界があ
る。この場合、人海戦術も可能ではあるが、観測する人
の判断の個人差により判定誤差が生じるという問題を有
している。また、超音波センサによる方法は、同センサ
が基本的にはポイントの状態を検出するセンサであるた
め、広い範囲を一度に分析できないという問題や、各車
線について設置する必要があるため、設置工事の手間が
かかるとともに、景観を損なうなどの問題を有してい
る。さらに、ループコイルによる方法は、車両の速度が
極く低速である必要があり、設置個所が限られてしまう
とともに、コイルを路面に埋め込むため設置工事に手間
がかかるという問題を有している。 【０００４】また、歩行者の交通量の計測を手作業で行
う場合には、長期間にわたるデータの取得、日変動、週
変動等を種々の分析、計画に反映したいときに限界が生
じてしまう。また、公園などの広い範囲を行き来する人
の把握は、もはや人の目では追いつかないことも多く、
さらに、複合施設間の不特定多数の人の行き来を、常時
把握しておきたい場合などは、もはや人の手では不可能
となる。 【０００５】本発明は上記問題を解決するためのもの
で、画像処理によりリアルタイムで自動的にかつ簡単に
交通量を計測することができる交通量の計測方法を提供
することを目的とする。 【０００６】 【課題を解決するための手段】そのために、本発明の交
通量の計測方法は、設定した観測エリア１を撮影して画
像データを得るためのカメラ２と、カメラ２からの画像
データを取り込み画像処理する画像処理装置３とを備
え、前記画像処理装置３は、静止物のみで構成された基
本画面７と、移動する車両８を撮影した入力画像９との
差分をとり、車両８のみを抽出し、得られた抽出画像１
０を逐次加算し、任意の計測範囲内の画素に加算された
痕跡の合計を求めるとともに、計測範囲内の車両１台当
たりの痕跡回数と平均面積の積から車両１台当たりの平
均痕跡量を求め、前記痕跡加算値を車両１台当たりの平
均痕跡量で割ることにより交通量を計測することを特徴
とする。なお、上記構成に付加した番号は、本発明の理
解を容易にするために図面と対比させるためのもので、
これにより本発明の構成が何ら限定されるものではな
い。 【０００７】 【０００８】 【作用】本発明においては、入力画像の差分処理と得ら
れた抽出画像の逐次加算処理を行うだけであるので、高
速処理が可能であり、リアルタイムで交通量の計測を行
うことができる。 【０００９】 【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照しつつ説
明する。図１ないし図４は、本発明における画像処理に
よる交通量の計測方法の１実施例を示し、図１は、本発
明のシステム構成を示す図、図２は、本発明における車
両速度を計測する方法を説明するための図、図３および
図４は、本発明における交通量の計測方法を説明するた
めの図である。 【００１０】図１において、分析を行いたい観測エリア
１の上空にＣＣＤカメラを設置し、カメラ２で観測エリ
ア１内を移動する車両を撮影する。カメラ２の光軸は地
面に対してできるだけ垂直に設置する。撮影した画像デ
ータは、ビデオテープ、磁気ディスク等の画像メモリに
記憶させた後、あるいはオンラインで直接、画像処理装
置３に読み込み、逐次差分処理を行って車両の抽出を行
い、モニター４およびパソコン５に送る。 【００１１】次に、本発明の画像処理による交通量の計
測方法について説明する。図２は車両速度を計測する方
法を説明するための図であり、車両の速度は、抽出画像
のシャッター間隔における車両の移動距離を計測するこ
とにより求められる。図２に示すように、静止物である
車線６のみで構成された基本画面７と、移動する車両８
を撮影した入力画像９との差分をとり、車両８のみを抽
出し、この抽出画像１０を水平投影する。次の入力画像
について同様の処理を行い、時間ｔS 後の投影結果との
比較により、車両８の移動距離ΔＸを求め、以下の式で
速度ｖを算出する。 【００１２】ｖ＝ΔＸ／ｔS 図３および図４は交通量の計測方法を説明するための図
である。図２で得られた抽出画像１０を図３に示すよう
に、逐次加算し、任意の時間この操作を繰り返す。次
に、図４に示すように、任意の計測範囲内の画素に加算
された痕跡の合計を求める。全ての通過車両は痕跡を残
すものとすれば、この痕跡加算値Ａを車両１台当たりの
平均痕跡量Ｑで割ることにより、任意の時間内の通過車
両数（交通量）Ｎを求めることができる。 【００１３】Ｎ＝Ａ／Ｑ 上記平均痕跡量Ｑの求め方について説明する。車両１台
当たりが計測範囲内に残す痕跡量Ｑは、サンプリング間
隔一定の条件では、車両の速度ｖに反比例する。従っ
て、車両の速度ｖを計測することにより、以下の方法で
求めることができる。通過車両の速度をｖ、計測範囲の
車線長をＬ、サンプリング間隔をｔS 、車両１台当たり
の平均面積をＭとすると、計測範囲内の車両１台当たり
の痕跡回数Ｒは、 Ｒ＝Ｌ／ｔS ・ｖ 従って、車両１台当たりの平均痕跡量Ｑは、 Ｑ＝Ｒ・Ｍ となる。 【００１４】以上の処理は、ＶＴＲに記憶した画像ある
いはビデオカメラからの直接入力画像から、差分処理と
得られた抽出画像の逐次加算処理を行うだけであるの
で、高速処理が可能であり、リアルタイムで交通量の計
測を行うことができる。 【００１５】図５および図６は、本発明における画像処
理の他の実施例を示し、図５は画像処理の流れを説明す
るための図、図６は車両の渋滞分析の原理を説明するた
めの図である。 【００１６】図５において、本実施例の画像処理の手順
は、先ず、ＣＣＤカメラ２により撮影した画像は多数
の画素によって構成されており、これら画素ごとのアナ
ログ光信号をデジタル変換して電気信号に変換し、例え
ば２５６階調の濃度データからなる入力画像を得る。次
に、ある時間内での所定数の入力画像を加算平均する
ことにより、移動する物体を消去した背景画像を作成
し、背景用メモリに格納する。次に、背景画像と入力
画像の差画像を二値化し累積し累積用メモリに格納す
る。次に、前記処理、を数回繰り返して最終的な
累積画像を得た後、渋滞分析プログラムによる処理によ
り渋滞状況が出力される。加算平均による背景画像を作
りなおすのは背景に残ったノイズの影響をできるだけ残
さないようにするためである。 【００１７】この渋滞分析を図６により説明すると、累
積画像上で背景画像と差を取ると、車１台の抽出痕は図
６（Ａ）のようになる。ここで車一台の濃度は「１」と
し、２台目の車が分析エリア内に入った場合、図６
（Ｂ）に示すように、重なった部分の濃度は「２」とな
る。渋滞が始まり車の速度が遅くなると図６（Ｃ）に示
すように一台の車の抽出痕そのものが重なる。さらに渋
滞となり極端に低速になると、前記の処理により背景
画像にも車の像が写り込むため、の差を累積する処理
において、その車が移動してしまった部分で累積が高ま
る（図６（Ｄ））。 【００１８】このように渋滞の程度がひどいほど、すな
わち速度の遅い車が多いほど、車の抽出痕の累積値が高
まることになる。従って、累積メモリに得られた画像の
濃度の累積値から渋滞の程度を知ることができる。ま
た、画像上に例えば車線ごとに分析エリアを設け、画像
の濃度の累積値の総和を元に同エリア内の渋滞状況を評
価するようにしてもよい。さらに、累積画像を疑似カラ
ー表示することにより視覚的にも判りやすく渋滞状況を
表示させることができる。 【００１９】図７および図８は、本発明における画像処
理の他の実施例を示し、図７は画像処理の流れを説明す
るための図、図８は歩行者の計測の原理を説明するため
の図である。本実施例は歩行者の計測を行う例を示して
いるが、画像処理は図５の実施例と同様であるので説明
を省略する。 【００２０】歩行者計測を図８により説明すると、画像
において背景と差を取る場合、累積画面上では観測エリ
アに対し人間１人の抽出痕は図８のようになる。観測エ
リアにかかる一人あたりの抽出痕（濃度１）画素の和Ａ
ｕは、観測エリアの大きさＬに比例し、歩行速度Ｖに反
比例すると考えられる。 【００２１】 Ａｕ＝ｋ１・Ｌ／Ｖ …（ｋ１は定数） 観測エリアを通る全通過人数Ｔは、観測エリア内の抽出
痕の画素毎の累積値の総和Ｓを１人あたりの抽出痕Ａｕ
で割った値に比例する。 【００２２】 Ｔ＝ｋ２・Ｓ／Ａｕ …（ｋ２は定数） 観測エリアの大きさを一定とするならば、式、より
通過人数はＶとＳに比例することがわかる。 【００２３】 Ｔ＝ｋ３・Ｖ・Ｓ …（ｋ３は定数） 式で比例定数ｋ３は実験的に求められ、人の歩行速度
も一般的な人の平均歩行速度を用いると、式により人
の通行量を知ることができる。ただし、人が観測エリア
内に滞留す場合、累積値が異常に高まることになるた
め、観測は基本的には人の滞留が発生しないで常に人が
流れる場所において行うこととする。しかし、ある程度
以上の累積値は滞留の可能性ありとして切り捨てること
により、多少の滞留の発生には対応が可能である。 【００２４】 【発明の効果】以上の説明から明らかなように本発明に
よれば、リアルタイムで渋滞の程度や交通量を自動的に
かつ簡単に計測することができる。また、カメラ１台で
広い範囲にわたって計測が可能になり、さらに、観測エ
リアおよび分析エリアの盛り替えが簡単にできるととも
に、入力画像はそのまま監視画像として利用できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステム構成を示す図である。
【図２】本発明における車両速度を計測する方法を説明
するための図である。 【図３】本発明における交通量の計測方法を説明するた
めの図である。 【図４】本発明における交通量の計測方法を説明するた
めの図である。 【図５】本発明における画像処理の他の実施例を示し、
画像処理の流れを説明するための図である。 【図６】図５における車両の渋滞分析の原理を説明する
ための図である。 【図７】本発明における画像処理の他の実施例を示し、
画像処理の流れを説明するための図である。 【図８】図７における歩行者の計測の原理を説明するた
めの図である。 【符号の説明】 １…観測エリア、２…カメラ、３…画像処理装置、４…
モニター ５…パソコン、６…車線、７…基本画面、８…車両、９
…入力画像 １０…抽出画像
するための図である。 【図３】本発明における交通量の計測方法を説明するた
めの図である。 【図４】本発明における交通量の計測方法を説明するた
めの図である。 【図５】本発明における画像処理の他の実施例を示し、
画像処理の流れを説明するための図である。 【図６】図５における車両の渋滞分析の原理を説明する
ための図である。 【図７】本発明における画像処理の他の実施例を示し、
画像処理の流れを説明するための図である。 【図８】図７における歩行者の計測の原理を説明するた
めの図である。 【符号の説明】 １…観測エリア、２…カメラ、３…画像処理装置、４…
モニター ５…パソコン、６…車線、７…基本画面、８…車両、９
…入力画像 １０…抽出画像
─────────────────────────────────────────────────────
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(56)参考文献 特開 平６−333193（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−52486（ＪＰ，Ａ)
特開 平５−62095（ＪＰ，Ａ)
特開 平４−75199（ＪＰ，Ａ)
特開 平３−144797（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−4795（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G08G 1/04
G08G 1/01
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 【請求項１】設定した観測エリアを撮影して画像データ
を得るためのカメラと、該カメラからの画像データを取
り込み画像処理する画像処理装置とを備え、前記画像処
理装置は、静止物のみで構成された基本画面と、移動す
る車両を撮影した入力画像との差分をとり、前記車両の
みを抽出し、得られた抽出画像を逐次加算し、任意の計
測範囲内の画素に加算された痕跡の合計を求めるととも
に、計測範囲内の車両１台当たりの痕跡回数と平均面積
の積から車両１台当たりの平均痕跡量を求め、前記痕跡
加算値を車両１台当たりの平均痕跡量で割ることにより
交通量を計測することを特徴とする画像処理による交通
量の計測方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07197394A JP3455858B2 (ja) | 1994-02-04 | 1994-04-11 | 画像処理による交通量の計測方法 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6-12793 | 1994-02-04 | ||
| JP1279394 | 1994-02-04 | ||
| JP07197394A JP3455858B2 (ja) | 1994-02-04 | 1994-04-11 | 画像処理による交通量の計測方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07262489A JPH07262489A (ja) | 1995-10-13 |
| JP3455858B2 true JP3455858B2 (ja) | 2003-10-14 |
Family
ID=26348459
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP07197394A Expired - Fee Related JP3455858B2 (ja) | 1994-02-04 | 1994-04-11 | 画像処理による交通量の計測方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3455858B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4914762B2 (ja) * | 2007-05-17 | 2012-04-11 | 株式会社山武 | 被写体監視方法、被写体監視装置、および被写体監視プログラム |
-
1994
- 1994-04-11 JP JP07197394A patent/JP3455858B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07262489A (ja) | 1995-10-13 |
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