JP3500425B2 - 可視画像式路面状況把握装置における路面状況判定方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明が属する技術分野】本発明は、道路交通におい
て、車への路面情報提供による運転の安全性向上、又は
道路管理において、積雪、凍結等の情報提供による除雪
等の道路管理作業の効率化等に寄与する技術として、汎
用的な可視カメラで得られる可視画像を利用して、その
ために必要な路面状態情報を自動的かつ非接触で検出
し、関連の施設にその情報を提供することを可能にする
技術に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来路面の湿潤、乾燥、凍結等の路面状
況を判定する方法として、種々の装置が開発されてい
る。例えば非接触で検出することのできる方法では、レ
−ザ光の反射特性の変化を利用する方法や、マイクロ波
や赤外線を用いる方法などがあるが、いずれも測定範囲
が比較的狭い領域に限定されたり、路面状態によって種
類分けが必要となったりして、路面のよな面的に広い領
域にわたって路面状態を監視したいというニーズにはか
ならずしも応えられていないのが現状である。

【０００３】これに対して可視カメラ用いる方法は、監
視領域という点で１００〜１５０ｍの比較的広範囲が検
査可能である上に、コスト的にも比較的安価となる。ま
た可視カメラそのものは、路面検知とは別の目的、例え
ば交通量や事故の監視等の目的で、既に多数取付けられ
ている状況にあり、また道路の高度情報化の流れの中
で、今後も路線毎に比較的密に取付けけられることが予
想される。そのため可視カメラの他の目的の１つとし
て、この路面状況把握機能が付加することができれば、
コスト面で非常に有益なシステムとなり得るものであ
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら可視カメ
ラの画像により、種々の環境条件の中で、路面の状態を
正確に検出してゆくには、いくつかの困難な問題があ
る。一般に用いられる方法は、取得した路面画像の色、
輝度、それらの分布である模様等の基本要素に加え、さ
らにそれらを加工した情報を基にそれぞれに対応した閾
値を設定し、判別を行うものであるが、外乱、すなわち
天候等の環境条件の変化、例えば明るさや太陽の照射角
度等に対して最適な閾値が変動し、誤検知をしばしば生
じさせることとなる。そのためこれらの環境条件変動に
対して、強い判定手法を構築することが可視カメラ方式
実用化のためのキーとなっている。

【０００５】しかしながらこのような路面状況判定方法
では、いずれも測定範囲が比較的狭い領域に限定された
り、路面状態によって種類分けが必要となったりして、
路面のような画的に広い領域にわたって路面状態を監視
したいという要求に必ずしも応えることが出来ないとい
う問題があり、また比較的広範囲の領域が検査すること
のできる赤外線カメラを利用した方法では、コストが高
くなるという問題がある。

【０００６】そこで本発明の目的は、前のような従来の
路面状況判定方法のもつ問題を解消し、判定範囲が狭い
領域に限定されることなく、路面状態によって種類分け
が必要となることがなくて、路面のような画的に広い領
域にわたって路面状態を監視したいという要求に応える
ことができ、しかもコストが高くなることのない可視画
像式路面状況把握装置における路面状況判定方法を提供
することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、前記のような
目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、路面
を俯瞰するように取付けられた可視カメラからの路面映
像信号をもとに、ある路面範囲における路面状態を検知
する路面状況把握装置において、検知したい路面状況に
対応した画像を、外乱因子となる環境条件毎にそれぞれ
対応して予め撮像し、この撮像された画像を基に、撮像
時の路面の状態を反映した色、輝度、模様を特徴量とし
て抽出して、これらの特徴量を有した基準画特徴量とし
て蓄えておき、前記環境条件毎に蓄積された基準画特徴
量と、新たに撮像した検査画像に対して同様な処理によ
って得られる検査画特徴量とを、前記各特徴量毎の座標
軸で規定される座標空間に表された座標点としての位置
を比較することにより、検査画像がどの基準画特徴量に
最も近いかを判定して、検査画像における路面状態を判
別することを特徴とする可視画像式路面状況把握装置に
おける路面状況判定方法である。

【０００８】請求項２に記載の発明は、請求項１におい
て、基準画特徴量との比較に基づいて判別を行った結
果、目視や他の方法で確認された真の路面状態に対し
て、判定結果がそれと異なる結果を出力した場合、その
検査画特徴量を環境状況の分類に応じて新たに基準画特
徴量として登録し、順次基準画特徴量の内容を更新する
ことを特徴とするものである。

【０００９】

【発明の実施の形態】本発明の実施の形態図面を参照し
ながら説明する。図１は本発明に係る路面状況把握装置
の機器構成を示すブロック図である。路面画像を撮影す
るための通常のＴＶカメラ10が路面を俯瞰するように、
路側に取付けられ、その映像出力信号をデジタル化する
ためのＡ／Ｄ変換機１８、その画像を一旦検査画像とし
て保存する、検査画像メモリ部１７、検査画像から画像
データ処理により路面状況に則した画像特徴量を抽出す
るための画像処理装置１１と、そのようにして抽出され
た、基準画特徴量を保管しておくための基準メモリ部１
２、及び基準画特徴量を基に路面状況を判定するための
演算処理装置１３、判定結果を外部に出力するための表
示部１４及びインターフェース部１５、ならびに全体の
機器を制御するための制御装置１６からなっている。そ
してＴＶカメラ10は検出範囲である数１０ｍから１００
数１０ｍの路面Ｆが、視野に入るように、路側上方にポ
ール又はガントリ上に設置される。

【００１０】路面画像は、画像処理装置等の装置本体
が、設置されている建屋まで、場合によっては、数１０
ｋｍ信号線で送られる。ＴＶカメラ10は色の情報も取る
必要があるため、通常はカラーカメラを使用摺る。画像
の取得サイクルは、１秒間に３０画面である。画像処理
装置に入力された映像信号は、Ａ／Ｄ変換後、制御装置
のコントロールによって、後述する手法によって画像処
理され、その結果は演算処理装置に入力される。演算処
理装置は、基準メモリ部１２に保管されている基準画特
徴量を参照しながら、これも後述する手順により多変量
解析処理され、表示部１４や他の装置へインターフェー
ス部１５を介して出力される。

【００１１】路面画像は、画像処理装置等の装置本体が
設置されている建屋まで場合によっては、数１０ｋ信号
で送られる。図２は日射環境条件に対応した基準画像の
イメ−ジと比較し、差分処理するための概念を示す説明
図、図３は基準画像の更新状態の説明図、図４は基準画
像を用いた路面状況判別処理の内容を示す説明図であ
る。本発明に係る路面状況把握装置は、図１に示すよう
に、路面Ｆの状態を俯瞰するように撮像するための路面
監視カメラとしてのＴＶカメラ10と、このＴＶカメラ10
からの検査画像を基準画像に処理するための画像処理装
置11と、基準画像を保管するための基準画像メモリ部12
と、この基準画像メモリ12に蓄積された基準画像と検査
画像との差分比較による画像処理結果を基にして路面状
況を判定するための演算処理装置13と、この演算処理装
置13によって判定された結果を表示するための表示部14
と、その判定結果を外部に出力するためのインターフェ
イス部15と、機器全体を制御するための制御装置16と、
基準画像作成時に必要な検査画像データを保管するため
の検査画像メモリ部17とＴＶカメラ10からの映像信号を
デジタル化して出力するためのＡ／Ｄ変換器18とで構成
されている。

【００１２】このようなＴＶカメラ10は、色の情報も取
る必要があるため、通常は、カラーカメラを使用すると
ともに、検出範囲である数10ｍから100数ｍの路面Ｆが
視野にはいるよう路面状態を俯瞰するように路側上方に
ポールあるいはガントリ上に設置される。また、ＴＶカ
メラ10によって撮像された路面画像は画像処理装置11等
の装置本体が設置されている建屋まで、場合によっては
数10Km信号線で送られる。この場合、画像の取得サイク
ルは、通常、１秒間に30画面である。

【００１３】そして、画像処理装置11は、ＴＶカメラ10
に入力された路面画像の映像信号をＡ／Ｄ変換機18によ
ってＡ／Ｄ変換後、制御装置16をコントロ-ルすること
により、後述する手法によて画像処理してなるととも
に、その画像処理結果は、演算処理装置13に入力され
る。

【００１４】一方、演算処理装置13は、基準画像メモリ
部12に保管されている基準画像を参照しながら、後述す
る手法によって演算処理され、その演算処理結果に基づ
いて路面状態を判定してなるとともに、その判定結果を
表示部14や他の装置などの外部にインタ-フェイス部15
を介して出力する。

【００１５】次に、前記の構成を有する実施形態によっ
て実行される画像処理内容について説明する。この実施
形態において、基本画像を取得する場合、基本画像は、
基本的には対象とする路面における乾燥、湿潤、水膜、
積雪、凍結などの路面状態に応じて取得し、保存され
る,しかしながら、本装置は、屋外画像を対象としてい
るため、太陽の位置や雲の状態、周囲の建物などによっ
て、路面Ｆへの照射環境条件が大きく変動し、それに従
つて、画像の状態も変動する。特に、同じ路面状態で
も、晴天時のような日が射した状態と、曇天時とでは、
その画面状態が大きく異なり、単純な画像処理では判定
が難しくなる。

【００１６】図２は、ＴＶカメラ10からの検査画像と日
射環境条件に対応した基準画像のイメージと差分比較し
処理するための概念を示す。すなわち、本実施例におい
ては、基本画像を取得する場合、晴天時における路面Ｆ
の乾燥、湿潤、水膜、積雪、凍結などの路面状態と、曇
天時における路面Ｆの乾燥、湿潤、水膜、積雪、凍結な
どの路面状態と、夜間照明下における乾燥、湿潤、水
膜、積雪、凍結などの路面状態、更に必要ならば、晴天
時及び曇天時に路面状態のように２乃至３の環境状態に
分けて、それぞれに対応した路面状態を取得することに
よって、基準画像とする。

【００１７】この場合、晴天時では、太陽の位置によっ
ても画像が変化するため、大まかな時間帯域による基準
画像の取得も路面Ｆによっては必要になることは云うま
でもない、このとき、路面Ｆに生じる影の問題が懸念さ
れるが、この影については、全ての影の状態に対して基
準画像を取得するのは現実的ではない、このため、例え
ば、別途の路面画像からの影の部分をエッジ処理等によ
って検出し、それに合わせて、影部では、曇天時の基準
画像を用いて処理することになるが、本発明とは直接関
係しないため、その説明は省略する。

【００１８】ところで、前記したような基準画像を取得
するに当っては、全てのケースについて、短時間に基準
画像を取得することは非常に困難であり、ある程度の時
間を掛けて整備していく必要がある。極端な例として、
装置設置時において、予め、晴天時の乾燥状態のみが基
準画像として取得できているものとする。そして、新た
な検査画像に対して、後述する画像処理及び判定方法に
より、路面状態を判定してなるものであるが、晴天時の
乾燥状態のみの基準画像が１つしかないため、真の路面
状態にも拘らず、いずれの検査画像も「乾燥」と判定さ
れてしまう。これにより、真の路面状態が乾燥以外で
は、当然、検査画像は誤判定となる。

【００１９】図３は、基準画像の更新状態のフローチャ
ートを示す。すなわち、本発明においては、基準画像の
取得時点、あるいは、その後日に検査画像メモリ部17の
記録と、判定結果を目視で付き合わせることにより、誤
判定した検査画像を新たに基準画像として基準画像メモ
リ部12に保管する。この場合、基本的にも、人手を介し
て行うことになるが、検査画像には、判定結果が記録さ
れ、表示部14に表示されているため、全ての画像につい
て操作を実施する必要がなく、代表的なケースについ
て、画像データを概観すればよく、これにより、操作は
比較的簡単である。

【００２０】このようにして、基準画像を更新すること
により、順次、基準画像を充実させて行き、これによ
り、少なくとも、1シーズン後には、路面状況把握装置
として十分な判定の信頼性を確保することが可能にな
る。

【００２１】図４は、基準画像を用いた路面状態の判定
処理の内容を示す。すなわち、本発明においては、ま
ず、検査画像の中から処理すべき路面Ｆの画像が抽出さ
れる。これは、予め路面画像に基づいて設定された処理
に従うものである。そして、画像処理装置１１により、
検査画像と基準画像との差分画像が演算され、取得され
る。この差分画像を基に、以下に列挙する特徴量を抽出
する。 （１）色差及びその分散 カラー画像の色Ｈは、ＴＶカメラ10による赤(Ｒ）、緑
(Ｇ）、及び青（Ｂ）のＲＧＢ信号を基に、例えば、下
記の式で算出できる。 色[０，π] ：Ｈ＝π／３（ｂ−ｇ） （Ｒ＝Ｉ_max） ｒ＝（Ｉ_max−Ｒ）／ （Ｉ_max−Ｉ_min） Ｈ＝π／３（２＋ｂ−ｇ） （Ｇ＝Ｉ_max） ｇ＝（Ｉ_max−Ｇ）／（Ｉ_max−Ｉ_min） Ｈ＝π／３（４＋ｇ−ｒ） （Ｂ＝Ｉ_max） ｂ＝（Ｉ_max−Ｂ）／（Ｉ_max−Ｉ_min） (２)輝度及びその分散 カラー画像の輝度Ｉは、ＴＶカメラ10のＲＧＢ信号を基
に、例えば、下記の式で算出できる。 （３）テクスチャ テクスチャとは、積雪時、車の轍で生じる縱稿の模様
や、湿潤、水膜発生時において、カメラ視野の手前と後
方との間で生じる偏光特性が原因となる反射強度の勾
配、及び新雪における粒状的な輝度分布など、路面Ｆに
生じる模様を微分処理などで数値的な特徴量に変換した
量を示す。

【００２２】なお、上記した路面Ｆに生じる模様の画像
特徴量の算出については、本発明に直接係るものではな
いため、その説明は省略するが、基本的には、一般は利
用されている画像解析ツールで求められる特徴量が利用
可能である。このような特徴量抽出処理を上記した差分
画像に行うことにより、その特徴量を求める。

【００２３】このようにして得られた差分画像の各特徴
量を多次元空間の座標軸として考え、それぞれの座標値
から、その基準画像に対する座標点が決まる。このよう
な操作を複数の基準画像に対して実施することにより、
図５に示すように、多次元空間内に同数の座標点（基準
画特徴量）が求められ、予め蓄えておく。そして、これ
らの座標点の内から、同様にして決められた検査画像に
対する座標点（検査画特徴量）と多次元空間内での統計
的な距離で長さが最も短いもの、つまりこのような多変
量解析によって比較分析されて検査画像に近似して対応
する基準画像が、求める路面状態を表す。

【００２４】ところで、このような検査画像から路面状
態を判定する手法において、基準画像間で差分を採る方
法としては、各画像から特徴量を抽出し、特徴量同士で
比較することも考えられるが、その場合には、画像間の
路面Ｆに対する位置情報が消されてしまうことになる。
すなわち、路面状態によるＴＶカメラ10による見え方
は、路面Ｆの位置によって少しずつ異なるため、出来る
限り、その位置に比較する方法が、より環境条件に適応
した比較が可能となる。したがって、本発明では、路面
位置に合わせて基準路面と比較し、位置情報も保持した
画像間の差を定量化することにより、評価精度の向上を
図っている。

【００２５】また、演算処理装置１３による画像演算処
理を実行するにおいて、基準画像が非常に多くなった場
合、ある程度の演算時間が必要になるが、本発明では、
装置の出力間隔が１分乃至数分であり、最近のプロセッ
サの演算処理速度の向上からすれば、数10枚の画像デー
タの演算処理にも対応可能である。

【００２６】ただし、演算処理装置13による画像評価を
より厳密にしたい場合、例えば、積雪、圧雪、シャーベ
ット状などの情報に分けて画像の評価を行いたい場合な
どにおいては、基準画像が非常に多くなり、処理時間も
装置の出力間隔を超える可能性がある。このような場合
の対応策としては、基準画像を環境条件に応じて、グル
ープ分けして保存する必要がある。すなわち、晴天のグ
ループ、曇天のグループ、夜間のグループなどに分け
て、それぞれの路面状態を保存する。それらのグループ
を保存する際や判定の際には、当然ながら、上記した情
報が必要になる。

【００２７】しかしながら、道路には、ある間隔で気象
関係の計器が設置されていることが多くそのような気象
関係の情報を、本装置を設置しようとする管理棟などに
配信することにより、容易に情報が得られる。特に、日
射計などの情報を基に天候条件をある程度限定すれば、
上記したような演算回数を軽減化することが可能にな
り、また、夜間などの情報は，その時の時間で区分が可
能になる。

【００２８】なお、上記した実施形態において、検査画
像から路面状態を判定する手法における判定要素（特徴
量）として、特に、凍結などの路面状態の判定に有効な
路面温度を利用することも佐えられ、このような情報を
特徴量空間に付加すれば、その判定結果の信頼性を一層
向上させることが可能になる。

【００２９】

【発明の効果】本発明は、前記のようであって、可視カ
メラからの路面映像のうちから、例えば、路面の湿潤、
乾燥などの状態に対して、晴天、曇り、夜間などのよう
な天候条件などの外乱因子となる環境条件毎にそれぞれ
対応して予め取得し、これらの各環境条件毎の路面状態
を表した色、輝度、模様からなる特徴量を有した基準画
像として蓄積して置き、これらの基準画像と、新たに撮
像し前記の特徴量を同様に抽出した検査画像とを、各特
徴量毎の座標軸で規定される座標空間の座標点としての
位置を比較することにより、検査画像が如何なる基準画
像に対して最も近似するかを判定して、検査画像におけ
る路面状態を判別しているので、環境変動の影響を大幅
に軽減することができるとともに、環境条件の変動に対
して強い判定性能を構築することができるという効果が
ある。

【００３０】また、基準画像を取得する際にも、その操
作が比較的簡便にかつ容易に行うことができ、しかも、
基準画像を更新することにより、順次、基準画像を充実
させることができるため、十分な判定の信頼性を確保す
ることができ、これによって、このような方法を用いた
路面状況把握装置によれば、本来、コストや汎用性、他
の機能との併用による多機能性などの面で優れている可
視画像式の特徴を十分発揮させることができるという効
果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る可視画像式路面状況把握装置の構
成を示す図である。

【図２】本発明の特徴である日射環境条件に対応した基
準画像のイメージと差分処理の概念を示す図である。

【図３】基準画像の更新方法を説明する図である。

【図４】基準画像を用いた路面状況判定処理の内容を示
す説明図である。

【図５】基準画像特徴量による路面状況判定図である。

【符号の説明】

10 監視カメラ 11 画像処理装置 12 基準画像メモリ部 13 演算処理装置 14 表示部 15 インターフェイス部 16 制御装置 17 検査画像メモリ部 18 Ａ／Ｄ変換機 Ｆ 路面

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平９−113635（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−113738（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−155139（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−327542（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01N 21/00 - 21/01 G01N 21/17 - 21/61 ＰＡＴＯＬＩＳ

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 路面を俯瞰するように取付けられた可視
   カメラからの路面映像信号をもとに、ある路面範囲にお
   ける路面状態を検知する路面状況把握装置において、 検知したい路面状況に対応した画像を、外乱因子となる
   環境条件毎にそれぞれ対応して予め撮像し、この撮像さ
   れた画像を基に、撮像時の路面の状態を反映した色、輝
   度、模様を特徴量として抽出して、これらの特徴量を有
   した基準画特徴量として蓄えておき、 前記環境条件毎に蓄積された基準画特徴量と、新たに撮
   像した検査画像に対して同様な処理によって得られる検
   査画特徴量とを、前記各特徴量毎の座標軸で規定される
   座標空間に表された座標点としての位置を比較すること
   により、検査画像がどの基準画特徴量に最も近いかを判
   定して、検査画像における路面状態を判別することを特
   徴とする可視画像式路面状況把握装置における路面状況
   判定方法。
2. 【請求項２】 基準画特徴量との比較に基づいて判別を
   行った結果、目視や他の方法で確認された真の路面状態
   に対して、判定結果がそれと異なる結果を出力した場
   合、その検査画特徴量を環境状況の分類に応じて新たに
   基準画特徴量として登録し、順次基準画特徴量の内容を
   更新する請求項１記載の可視画像式路面状況把握装置に
   おける路面状況判定方法。