JP3775332B2 - 車両検出装置、車両検出方法および車両検出システム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両検出すべき領域を撮影して得られる撮影画像と、先にその領域を撮影した撮影画像に基づいて形成される背景画像との差分により、その領域内の車両を検出する車両検出装置、車両検出方法および車両検出システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、車両検出装置としては、特開昭61-214100号公報に記載されるように、例えば、ＣＣＤカメラ等で撮影した撮影画像を背景画像と比較して撮影領域内の車両を検出する背景差分方式が知られている。この方式では、背景画像が所定時間毎に形成され、その背景画像と撮影画像との差分を検出し、その差分に基づいて車両の存在を検出している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、風による木々の影の揺れや照明のちらつき等がある場合、背景が変化する。このとき、検出対象となる車両が存在しなくとも背景差分が出力され車両として誤検出されるおそれがある。
【０００４】
本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、車両の検出精度の向上が図れる車両検出装置、車両検方法および車両検システムを提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するために、車両検出すべき領域を撮影して得られる撮影画像と先に領域を撮影した撮影画像に基づいて形成される背景画像との差分により、領域内の車両を検出する車両検出装置において、背景画像として、高輝度背景画像および高輝度背景画像の輝度以下の輝度値を有する低輝度背景画像を形成する背景画像形成手段と、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を上回る場合の撮影画像と高輝度背景画像との輝度値の差分、および、撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を下回る場合の撮影画像と低輝度背景画像との輝度値の差分に基づいて、背景差分を検出する差分検出手段と、差分検出手段により検出された背景差分に基づいて、領域内の車両を検出する車両検出手段とを備えて構成され、背景画像形成手段は、先に撮影した撮影画像の輝度値から先の高輝度背景画像の輝度値を減じてなる高輝度側差分に高輝度追従係数を乗じその乗じて得られた値を先の高輝度背景画像の輝度値に加えることにより高輝度背景画像を形成し、先に撮影した撮影画像の輝度値から先の低輝度背景画像の輝度値を減じてなる低輝度側差分に低輝度追従係数を乗じその乗じて得られた値を先の低輝度背景画像の輝度値に加えることにより低輝度背景画像を形成し、高輝度側差分が正の値である場合には高輝度側差分が負の値である場合に対して高輝度追従係数を大きな値に設定し、低輝度側差分が正の値である場合には低輝度側差分が負の値である場合に対して低輝度追従係数を小さな値に設定することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る車両検出方法は、車両検出すべき領域を撮影して得られる撮影画像と先に領域を撮影した撮影画像に基づいて形成される背景画像との差分により、領域内の車両を検出する車両検出方法において、背景画像として、高輝度背景画像および高輝度背景画像の輝度以下の輝度値を有する低輝度背景画像を形成する背景画像形成工程と、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を上回る場合の撮影画像と高輝度背景画像との輝度値の差分、および、撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を下回る場合の撮影画像と低輝度背景画像との輝度値の差分に基づいて、背景差分を検出する差分検出工程と、差分検出工程により検出された背景差分に基づいて、領域内の車両を検出する車両検出工程とを備えて構成され、背景画像形成工程は、先に撮影した撮影画像の輝度値から先の高輝度背景画像の輝度値を減じてなる高輝度側差分に高輝度追従係数を乗じその乗じて得られた値を先の高輝度背景画像の輝度値に加えることにより高輝度背景画像を形成し、先に撮影した撮影画像の輝度値から先の低輝度背景画像の輝度値を減じてなる低輝度側差分に低輝度追従係数を乗じその乗じて得られた値を先の低輝度背景画像の輝度値に加えることにより低輝度背景画像を形成し、高輝度側差分が正の値である場合には高輝度側差分が負の値である場合に対して高輝度追従係数を大きな値に設定し、低輝度側差分が正の値である場合には低輝度側差分が負の値である場合に対して低輝度追従係数を小さな値に設定することを特徴とする。
【０００９】
この発明によれば、背景差分は、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を上回る場合の高輝度背景画像の輝度値との差分、および、撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を下回る場合の低輝度背景画像との輝度値の差分に基づいて検出されることになる。逆に、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を下回る場合、および、撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を上回る場合の双方においては、背景との差分が検出されない。つまり、木々の影の揺れおよび照明のちらつき等により輝度値が変化しても、高輝度背景画像の輝度値と低輝度背景画像の輝度値との間の変化である場合には、背景差分が検出されず、ノイズの低減が図れる。従って、車両の検出精度を向上させることができる。
【００１２】
また、この発明によれば、高輝度追従係数は高輝度側差分が正の値である場合に大きな値を有し、低輝度追従係数は低輝度側差分が負の値である場合に大きな値を有するので、高輝度背景画像の輝度値は上昇しやすくなっており、低輝度背景画像の輝度値は低下しやすくなっている。このため、木々の影の揺れおよび照明のちらつきによる輝度値の変化が短時間に大きくなった場合には、それに応じて高輝度背景画像または低輝度背景画像の輝度値の変化も同様に大きくなるので、ノイズの発生がより軽減される。従って、車両の検出精度をより向上させることができる。
【００１３】
また、本発明に係る車両検出装置では、背景画像形成手段は、高輝度側差分の絶対値が所定値以上の場合には、先の高輝度背景画像の輝度値に予め定められた所定の輝度値を加えて高輝度背景画像を形成し、低輝度側差分の絶対値が所定値以上の場合には、先の低輝度背景画像の輝度値に予め定められた所定の輝度値を加えて低輝度背景画像を形成することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係る車両検出方法では、背景画像形成工程は、高輝度側差分の絶対値が所定値以上の場合には、先の高輝度背景画像の輝度値に予め定められた所定の輝度値を加えて高輝度背景画像を形成し、低輝度側差分の絶対値が所定値以上の場合には、先の低輝度背景画像の輝度値に予め定められた所定の輝度値を加えて低輝度背景画像を形成することを特徴とする。
【００１５】
この発明によれば、高輝度側差分の絶対値が所定値以上である場合および低輝度側差分の絶対値が所定値以上である場合については、高輝度追従係数および低輝度追従係数が用いられず、予め定められた所定の輝度値を用いて高輝度背景画像および低輝度背景画像が形成される。そのため、撮影領域内に車両が進入して撮影画像の輝度値が大きく変化した場合に、背景画像の輝度値がそれに応じて大きく変化することを防止可能となる。従って、駐車車両がすぐに背景として認識されず、駐車車両として長時間検出されることとなるので、車両の検出精度がより向上する。
【００１６】
また、本発明に係る車両検出システムは、上記の車両検出装置と、車両検出すべき領域を撮影して撮影画像を得る撮影手段とを備えて構成されている。
【００１７】
この発明によれば、上記の車両検出装置を用いて車両の検出精度が向上した車両検出システムを実現させることができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に基づき、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において同一または相当する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明のものと必ずしも一致していない。
【００１９】
実施形態に係る車両検出装置、車両検出方法及び車両検出システムについて説明する。
【００２０】
図１に本実施形態に係る車両検出システムの構成図を示す。図１に示すように、本実施形態に係る車両検出システム１は、車両検出すべき領域２を撮影して得られる撮影画像と先に領域２を撮影した撮影画像に基づいて形成される背景画像との差分により、領域２内の車両３を検出するものであって、例えば、木５が揺れて道路４にその影６が揺れた状態で映っている場合等の車両検出に用いられる。この車両検出システム１は、カメラ１０および車両検出装置２０を備えている。
【００２１】
カメラ１０は、車両検出すべき領域２内を撮影して撮影画像を得る撮影手段であり、例えば道路４の斜め上方に固定され、その位置から道路４側を撮影する。
【００２２】
車両検出装置２０は、カメラ１０と接続され、カメラ１０からの撮影画像を入力し、その撮影画像を用いて車両３を検出するものである。
【００２３】
車両検出装置２０は、Ａ／Ｄ（analogue-to-digital）変換部２１、画像メモリ２２、車両検出部２３とを備えて構成されている。Ａ／Ｄ変換部２１は、入力された画像信号等をアナログ信号からデジタル信号にＡ／Ｄ変換するものであり、例えば、ビデオＡ−Ｄコンバータなどが用いられる。なお、カメラ１０がデジタル信号を出力するものである場合には、このＡ／Ｄ変換部２１の設置を省略する場合もある。
【００２４】
画像メモリ２２は、デジタル変換された画像信号を画像データとして記憶するものである。例えば、画像データは、ｘ軸、ｙ軸の座標点ごとに濃淡値を持つ画素の集合であり、その画素の濃淡は例えば８ビットの２５６階調とされる。
【００２５】
車両検出部２３は、画像メモリ２２に記憶された画像データを画像処理し車両検出するものであり、背景画像として、高輝度背景画像および低輝度背景画像を形成する背景画像形成機能を有している。
【００２６】
また、車両検出部２３は、形成された高輝度背景画像および低輝度背景画像、並びに、撮影画像の輝度値に基づいて、撮影画像と背景画像との差分である背景差分を検出する背景差分検出機能を有している。
【００２７】
さらに、車両検出部２３は、検出された背景差分に基づいて、撮影領域２内の車両３を検出する車両検出機能を有している。
【００２８】
次に、車両検出システム１および車両検出装置２０の動作について図２を参照して説明する。
【００２９】
先ず、車両３が通行する道路４が、カメラ１０により撮影される。そして、カメラ１０に撮影された撮影画像が画像信号として車両検出装置２０に入力される。車両検出装置２０に入力された画像信号は、Ａ／Ｄ変換部２１によりアナログ信号からデジタル信号にＡ／Ｄ変換される。デジタル変換された画像信号は、画像メモリ２２により画像データ（各画素の輝度値）として記憶される。そして、図２に示すフローチャートに従い、車両検出部２３により以下の処理が行われる。
【００３０】
先ず、図２のＳ１において、画像メモリ２２に記憶されている画像データが読み込まれる。このとき読み込まれるデータは、今回撮影された撮影画像の輝度値のデータである。
【００３１】
そして、Ｓ２に移行し、車両３の検出が行われる。ここでは、高輝度背景画像、低輝度背景画像および撮影画像の輝度値に基づいて、撮影画像と背景画像との差分である背景差分が検出され、その検出された背景差分に基づいて、撮影領域２内の車両３が検出される。
【００３２】
その後、Ｓ３に移行し、次回の車両検出に用いられる高輝度背景画像および低輝度背景画像が形成される。そして、一連の処理が終了する。
【００３３】
次に、図２の車両検出処理（Ｓ２）について図３を参照して詳説する。
【００３４】
先ず、図３のＳ２１において、高輝度背景差分の検出が行われる。ここで、高輝度背景差分とは、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を上回る場合の撮影画像と高輝度背景画像との輝度値の差分である。また、撮影画像の輝度値とは、１または２以上の画素からなる所定の画素領域の輝度値であり、高輝度背景画像の輝度値とは、この画素領域と対応する領域の輝度値である。
【００３５】
そして、Ｓ２２に移行し、低輝度背景差分の検出が行われる。ここで、低輝度背景差分は、低輝度撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を下回る場合の撮影画像と低輝度背景画像との輝度値も差分である。また、低輝度背景画像の輝度値とは、撮影画像内の画素領域と対応する領域の輝度値である。
【００３６】
その後、Ｓ２３に移行し、撮影画素の背景差分を検出する処理が行われる。ここでは、高輝度背景差分と低輝度背景差分とが合成されて、背景差分が検出される。そして、Ｓ２４に移行し、撮影画像における背景差分の２値化が行われる。
【００３７】
その後、Ｓ２５に移行し、背景差分２値化の結果に基づいて撮影領域２内の車両３が検出される。なお、Ｓ２６では、エッジ処理等により車両３が抽出されて検出される。そして、車両検出処理が終了する。
【００３８】
次に、図２の背景画像形成処理（Ｓ３）について図４を参照して詳説する。
【００３９】
先ず、図４のＳ３１において、次回の車両検出に用いられる高輝度背景画像が形成される。次回の高輝度背景画像は、その画像における画素領域の輝度値が算出されることで形成される。なお、次回の高輝度背景画像における画素領域の輝度値は
【００４０】
ｂHi+1＝αH×ｐi＋（１−α）×ｂHi…（１）
【００４１】
なる関係式で求められる。ここで、ｂHi+1は次回の車両検出に用いられる高輝度背景画像における画素領域の輝度値であり、ｂHiは今回の車両検出に用いられた高輝度背景画像における画素領域の輝度値であり、αHは高輝度追従係数であり、ｐiは今回撮影された撮影画像における画素領域の輝度値である。
【００４２】
この式（１）は、
【００４３】
ｂHi+1＝αH×（ｐi−ｂHi）＋ｂHi…（２）
【００４４】
と置き換えることができる。すなわち、次回の高輝度背景画像における画素領域の輝度値は、今回撮影された撮影画像における画素領域の輝度値（ｐi）と今回の車両検出に用いられた高輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂHi）との差分である高輝度側差分に高輝度追従係数（αH）を乗じ、その乗じて得られた値を今回の車両検出に用いられた高輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂHi）に加えることにより形成される。
【００４５】
なお、図３に示すＳ２１の処理で用いられる高輝度背景画像は、先に撮影した撮影画像の輝度値と先の高輝度背景画像の輝度値との差分である高輝度側差分に高輝度追従係数を乗じ、その乗じて得られた値を先の高輝度背景画像の輝度値に加えることにより形成される。例えば、高輝度背景画像は、前回撮影した撮影画像における画素領域の輝度値（ｐi-1）と前回の車両検出に用いられた高輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂHi-1）との差分である高輝度側差分に高輝度追従係数（αH）を乗じ、その乗じて得られた値を前回の車両検出に用いられた高輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂHi-1）に加えることにより形成される。
【００４６】
また、式（１）および式（２）に用いられる高輝度追従係数（αH）は、表１に示されるように設定されている。
【００４７】
【表１】
【００４８】
このように、高輝度側差分が正の値である場合には、高輝度側差分が負の値である場合に対して高輝度追従係数（αH）が大きな値に設定されている。
【００４９】
また、表１に示す高輝度側差分の絶対値が２１以上の場合では、以下の式（３）および式（４）に示すように、高輝度追従係数（αH）が用いられることなく、先の高輝度背景画像における画素領域の輝度値に予め定められた所定値を加えることにより高輝度背景画像が形成される。
【００５０】
ｂHi＝ｂHi-1−０．３…（３）
【００５１】
ｂHi＝ｂHi-1＋０．５…（４）
【００５２】
この式（３）は高輝度側差分が−２１以下である場合の関係式であり、式（４）は高輝度側差分が２１以上である場合の関係式である。
【００５３】
このように、各種条件に基づいて高輝度背景画像が形成されて高輝度背景画像が形成される。
【００５４】
そして、図４に示すＳ３２に移行し、次回の車両検出に用いられる低輝度背景画像が形成される。次回の低輝度背景画像も次回の高輝度背景画像と同様に形成される。次回の低輝度背景画像における画素領域の輝度値は、
【００５５】
ｂLi+1＝αL×ｐi＋（１−α）×ｂLi…（５）
【００５６】
なる関係式で求められる。なお、ｂLi+1は次回の車両検出に用いられる低輝度背景画像における画素領域の輝度値であり、ｂLiは今回の車両検出に用いられた低輝度背景画像における画素領域の輝度値であり、αLは低輝度追従係数であり、ｐiは今回撮影された撮影画像における画素領域の輝度値である。
【００５７】
この式（５）は、
【００５８】
ｂLi+1＝αL×（ｐi−ｂLi）＋ｂLi…（６）
【００５９】
と置き換えることができる。すなわち、次回の低輝度背景画像は、今回撮影した撮影画像における画素領域の輝度値（ｐi）と今回の車両検出に用いられた低輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂLi）との差分である低輝度側差分に低輝度追従係数（αL）を乗じ、その乗じて得られた値を今回の車両検出に用いられた低輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂLi）に加えることにより形成される。
【００６０】
なお、図３に示すＳ２２の処理で用いられる低輝度背景画像は、先に撮影した撮影画像の輝度値と先の低輝度背景画像の輝度値との差分である低輝度側差分に低輝度追従係数を乗じ、その乗じて得られた値を先の低輝度背景画像の輝度値に加えることにより形成される。例えば、低輝度背景画像は、前回撮影した撮影画像における画素領域の輝度値（ｐi-1）と前回の車両検出に用いられた低輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂLi-1）との差分である低輝度側差分に低輝度追従係数（αL）を乗じ、その乗じて得られた値を前回の車両検出に用いられた低輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂLi-1）に加えることにより形成される。
【００６１】
また、式（５）および式（６）に用いられる低輝度追従係数（αL）は、表２に示されるように設定されている。
【００６２】
【表２】
【００６３】
このように、低輝度側差分が正の値である場合には、低輝度側差分が負の値である場合に対して低輝度追従係数（αL）が小さな値に設定されている。
【００６４】
また、表２に示す低輝度側差分の絶対値が２１以上の場合では、以下の式（７）および式（８）に示すように、低輝度追従係数（αL）が用いられることなく、先の低輝度背景画素に予め定められた所定値を加えることにより低輝度背景画像が形成される。
【００６５】
ｂLi＝ｂLi-1−０．５…（７）
【００６６】
ｂLi＝ｂLi-1＋０．３…（８）
【００６７】
この式（７）は低輝度側差分が−２１以下である場合の関係式であり、式（８）は低輝度側差分が２１以上である場合の関係式である。
【００６８】
このように、各種条件に基づいて低輝度背景画像が形成される。そして、背景画像形成処理が終了する。
【００６９】
以上のように、本実施形態によれば、背景差分は、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を上回る場合の高輝度背景画像の輝度値との差分、および、撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を下回る場合の低輝度背景画像との輝度値の差分に基づいて検出されることになる。逆に、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を下回る場合、および、撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を上回る場合の双方においては、背景との差分が検出されない。つまり、木５の影６の揺れおよび照明のちらつき等により輝度値が変化しても、高輝度背景画像の輝度値と低輝度背景画像の輝度値との間の変化である場合には、背景差分が検出されず、ノイズの低減が図れる。従って、車両３の検出精度を向上させることができる。
【００７０】
また、本実施形態によれば、高輝度追従係数は高輝度側差分が正の値である場合に大きな値を有し、低輝度追従係数は低輝度側差分が負の値である場合に大きな値を有するので、高輝度背景画像の輝度値は上昇しやすくなっており、低輝度背景画像の輝度値は低下しやすくなっている。このため、木５の影６の揺れおよび照明のちらつきによる輝度値の変化が短時間に大きくなった場合には、それに応じて高輝度背景画像または低輝度背景画像の輝度値の変化も同様に大きくなるので、ノイズの発生がより軽減される。従って、車両３の検出精度をより向上させることができる。
【００７１】
また、本実施形態によれば、高輝度側差分の絶対値が所定値以上である場合および低輝度側差分の絶対値が所定値以上である場合については、高輝度追従係数および低輝度追従係数が用いられず、予め定められた所定の輝度値を用いて高輝度背景画像および低輝度背景画像が形成される。そのため、撮影領域内に車両が進入して撮影画像の輝度値が大きく変化した場合に、背景画像の輝度値がそれに応じて大きく変化することを防止可能となる。従って、駐車車両がすぐに背景として認識されず、駐車車両として長時間検出されることとなるので、車両３の検出精度がより向上する。
【００７２】
また、本実施形態によれば、上記の車両検出装置を用いて車両３の検出精度が向上した車両検出システムを実現させることができる。
【００７３】
以下、実施例を挙げて本発明を詳細に説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。なお、以下の説明では、実施例の比較対照として比較例を挙げている。各実施例は、撮影画像の画素領域における輝度値、並びに、高輝度背景画像および低輝度背景画像の画素領域における輝度値を２００ｍｓ毎に測定して画素領域における背景差分を検出した結果である。
【００７４】
各比較例は、撮影画像の画素領域における輝度値、および、背景画像の画素領域における輝度値を２００ｍｓ毎に測定して画素領域における背景差分を検出した結果である。なお、各比較例では、背景画像として高輝度背景画像および低輝度背景画像の２つを用いず、１つの背景画像を用いた。さらに、ここでの背景画像の形成には、
【００７５】
ｂi＝α×ｐi＋（１−α）×ｂi-1…（９）
【００７６】
なる関係式を用いた。なお、ｂiは背景画像における画素領域の輝度値であり、ｂi-1は前回の背景画像における画素領域の輝度値であり、αは追従係数であり、ｐiは今回撮影された撮影画像における画素領域の輝度値である。先ず、実施例について説明する。
【００７７】
（実施例１）
高輝度追従係数（αH）は表１に示される通りであり、低輝度追従係数（αL）は表２に示される通りである。なお、撮影条件は、１）木５の影６の揺れや照明のちらつきなどが大きく撮影画像の輝度値の変化が大きい場合、かつ、車両３が撮影領域２内に進入していない場合と、２）撮影領域２内に車両３が進入した後、撮影領域２内で車両３が停車した場合である。
【００７８】
（比較例１）
追従係数（α）は表３に示される通りである。なお、撮影条件は、実施例１と同じである。
【００７９】
【表３】
【００８０】
（比較例２）
追従係数（α）は表４に示される通りである。なお、撮影条件は、実施例１と同じである。
【００８１】
【表４】
【００８２】
次に、実施例１、比較例１および比較例２での測定結果を図５〜８を参照して説明する。先ず、撮影条件が、１）木５の影６の揺れや照明のちらつきなどが大きく撮影画像の輝度値の変化が大きい場合、かつ、車両３が撮影領域２内に進入していない場合についての説明をする。
【００８３】
実施例１の測定結果を図５に示す。図５に示す横軸は時刻（×２００ｍｓ）であり、縦軸は輝度値である。これに示すように、撮影画像における画素領域の輝度値が８０から１５０近くまで変化しているのにもかかわらず、画素領域の背景差分の輝度値は２０を少し超える程度であった。また、時刻が４０〜５６（×２００ｍｓ）の範囲（図５にＡ1で示す）では、高輝度背景画像における画素領域の輝度値と低輝度背景画像における画素領域の輝度値との間に、撮影画像における画素領域の輝度値の大部分がおさまっているので、背景差分として検出されない部分が多くなっている。すなわち、この範囲ではノイズが殆ど検出されない。また、時刻が７２〜１００（×２００ｍｓ）の範囲（図５にＢ1で示す）では、短時間に輝度値が大きく変化しているのにもかかわらず、画素領域の背景差分の輝度値は２０を超えることがなかった。
【００８４】
比較例１の測定結果を図６に示す。図６に示す横軸は時刻（×２００ｍｓ）であり、縦軸は輝度値である。これに示すように、撮影画像における画素領域の輝度値は実施例１と同じであるが、比較例１において画素領域の背景差分の輝度値は４０を少し超える結果となった。また、時刻が４０〜５６（×２００ｍｓ）の範囲（図６にＡ2で示す）では、画素領域の背景差分の輝度値が３０近くまで測定された。また、時刻が７２〜１００（×２００ｍｓ）の範囲（図６にＢ2で示す）では、短時間に輝度値が大きく変化したため、画素領域の背景差分の輝度値の最大値（４０を少し超える）が測定された。
【００８５】
比較例１の測定結果を図７に示す。図７に示す横軸は時刻（×２００ｍｓ）であり、縦軸は輝度値である。これに示すように、撮影画像における画素領域の輝度値は実施例１と同じであるが、比較例２において画素領域の背景差分の輝度値は４０を少し下回る結果となった。また、時刻が４０〜５６（×２００ｍｓ）の範囲（図７にＡ3で示す）では、画素領域の背景差分の輝度値が３０近くまで測定された。また、時刻が７２〜１００（×２００ｍｓ）の範囲（図７にＢ3で示す）では、短時間に輝度が大きく変化したため、画素領域の背景差分の輝度値の最大値（４０を少し下回る）が測定された。
【００８６】
このように、実施例１の場合では、比較例１および比較例２の場合よりも木５の影６の揺れおよび照明のちらつきによるノイズが軽減されていることが確認された。なお、これら図５〜７において、例えば、時刻１０の時点での画素領域の背景差分は、時刻１０の時点での撮影画像の画素領域と時刻９の時点で形成された背景画像の画素領域とに基づいて算出されている。
【００８７】
次に、撮影条件が、２）撮影領域２内に車両３が進入した後、撮影領域２内で車両３が停車した場合についての説明をする。図８に示す横軸は時刻（×２００ｍｓ）であり、縦軸は輝度値である。これに示すように、撮影画像の画素領域の輝度値はすべて同じである。しかし、実施例１において画素領域の背景差分の輝度値は、最大値１５０近くまで測定され、比較例１において画素領域の背景差分の輝度値は、最大値１４０程度しか測定されず、比較例２において画素領域の背景差分の輝度値は、最大値１３０程度しか測定されない結果となった。
【００８８】
また、車両通過中の時間帯において、例えば輝度値５０を基準輝度値とした場合、基準輝度値以上の輝度値が継続する時間を比較すると、実施例１の場合が最も長く継続するという測定結果が得られた。また、車両停止中の時間帯において、例えば輝度値２０を基準輝度値とした場合、基準輝度値以上の輝度値が継続する時間を比較すると、実施例１の場合が最も長く継続するという測定結果が得られた。
【００８９】
すなわち、車両３を検出するための輝度の閾値が、例えば、５０であった場合、実施例１が最も長時間検出することになる。さらに、停止中の車両３を検出するための輝度の閾値が、例えば、２０である場合、実施例１が最も長時間検出する。このように、実施例１の場合が、車両３を最も長時間検出でき、車両検出精度が優れていることが確認された。
【００９０】
また、実施例１は、画素領域における背景差分（ノイズ）が輝度値２０を超えることがなかったため、停止中の車両３を検出するための閾値を輝度値２０とすることが可能となる。そのため、車両３をより長時間検出することも可能となる。
【００９１】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように本発明によれば、車両の検出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る車両検出システムの構成図である
【図２】図１に示す車両検出装置２０の処理を示すフローチャートである。
【図３】図２に示す車両検出処理（Ｓ２）における詳細な処理を示すフローチャートである。
【図４】図２に示す背景画像形成処理（Ｓ３）における詳細な処理を示すフローチャートである。
【図５】実施例１において得られた撮影画像の輝度値の変動が大きい場合の測定結果を示すグラフである。
【図６】比較例１において得られた撮影画像の輝度値の変動が大きい場合の測定結果を示すグラフである。
【図７】比較例２において得られた撮影画像の輝度値の変動が大きい場合の測定結果を示すグラフである。
【図８】車両が進入しその後停止した場合における実施例１、比較例１および比較例２の測定結果を示すグラフである。
【符号の説明】
１…車両検出システム、２…撮影領域、１０…カメラ、２０…車両検出装置、２３…車両検出部。
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両検出すべき領域を撮影して得られる撮影画像と、先にその領域を撮影した撮影画像に基づいて形成される背景画像との差分により、その領域内の車両を検出する車両検出装置、車両検出方法および車両検出システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、車両検出装置としては、特開昭61-214100号公報に記載されるように、例えば、ＣＣＤカメラ等で撮影した撮影画像を背景画像と比較して撮影領域内の車両を検出する背景差分方式が知られている。この方式では、背景画像が所定時間毎に形成され、その背景画像と撮影画像との差分を検出し、その差分に基づいて車両の存在を検出している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、風による木々の影の揺れや照明のちらつき等がある場合、背景が変化する。このとき、検出対象となる車両が存在しなくとも背景差分が出力され車両として誤検出されるおそれがある。
【０００４】
本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、車両の検出精度の向上が図れる車両検出装置、車両検方法および車両検システムを提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するために、車両検出すべき領域を撮影して得られる撮影画像と先に領域を撮影した撮影画像に基づいて形成される背景画像との差分により、領域内の車両を検出する車両検出装置において、背景画像として、高輝度背景画像および高輝度背景画像の輝度以下の輝度値を有する低輝度背景画像を形成する背景画像形成手段と、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を上回る場合の撮影画像と高輝度背景画像との輝度値の差分、および、撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を下回る場合の撮影画像と低輝度背景画像との輝度値の差分に基づいて、背景差分を検出する差分検出手段と、差分検出手段により検出された背景差分に基づいて、領域内の車両を検出する車両検出手段とを備えて構成され、背景画像形成手段は、先に撮影した撮影画像の輝度値から先の高輝度背景画像の輝度値を減じてなる高輝度側差分に高輝度追従係数を乗じその乗じて得られた値を先の高輝度背景画像の輝度値に加えることにより高輝度背景画像を形成し、先に撮影した撮影画像の輝度値から先の低輝度背景画像の輝度値を減じてなる低輝度側差分に低輝度追従係数を乗じその乗じて得られた値を先の低輝度背景画像の輝度値に加えることにより低輝度背景画像を形成し、高輝度側差分が正の値である場合には高輝度側差分が負の値である場合に対して高輝度追従係数を大きな値に設定し、低輝度側差分が正の値である場合には低輝度側差分が負の値である場合に対して低輝度追従係数を小さな値に設定することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る車両検出方法は、車両検出すべき領域を撮影して得られる撮影画像と先に領域を撮影した撮影画像に基づいて形成される背景画像との差分により、領域内の車両を検出する車両検出方法において、背景画像として、高輝度背景画像および高輝度背景画像の輝度以下の輝度値を有する低輝度背景画像を形成する背景画像形成工程と、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を上回る場合の撮影画像と高輝度背景画像との輝度値の差分、および、撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を下回る場合の撮影画像と低輝度背景画像との輝度値の差分に基づいて、背景差分を検出する差分検出工程と、差分検出工程により検出された背景差分に基づいて、領域内の車両を検出する車両検出工程とを備えて構成され、背景画像形成工程は、先に撮影した撮影画像の輝度値から先の高輝度背景画像の輝度値を減じてなる高輝度側差分に高輝度追従係数を乗じその乗じて得られた値を先の高輝度背景画像の輝度値に加えることにより高輝度背景画像を形成し、先に撮影した撮影画像の輝度値から先の低輝度背景画像の輝度値を減じてなる低輝度側差分に低輝度追従係数を乗じその乗じて得られた値を先の低輝度背景画像の輝度値に加えることにより低輝度背景画像を形成し、高輝度側差分が正の値である場合には高輝度側差分が負の値である場合に対して高輝度追従係数を大きな値に設定し、低輝度側差分が正の値である場合には低輝度側差分が負の値である場合に対して低輝度追従係数を小さな値に設定することを特徴とする。
【０００９】
この発明によれば、背景差分は、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を上回る場合の高輝度背景画像の輝度値との差分、および、撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を下回る場合の低輝度背景画像との輝度値の差分に基づいて検出されることになる。逆に、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を下回る場合、および、撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を上回る場合の双方においては、背景との差分が検出されない。つまり、木々の影の揺れおよび照明のちらつき等により輝度値が変化しても、高輝度背景画像の輝度値と低輝度背景画像の輝度値との間の変化である場合には、背景差分が検出されず、ノイズの低減が図れる。従って、車両の検出精度を向上させることができる。
【００１２】
また、この発明によれば、高輝度追従係数は高輝度側差分が正の値である場合に大きな値を有し、低輝度追従係数は低輝度側差分が負の値である場合に大きな値を有するので、高輝度背景画像の輝度値は上昇しやすくなっており、低輝度背景画像の輝度値は低下しやすくなっている。このため、木々の影の揺れおよび照明のちらつきによる輝度値の変化が短時間に大きくなった場合には、それに応じて高輝度背景画像または低輝度背景画像の輝度値の変化も同様に大きくなるので、ノイズの発生がより軽減される。従って、車両の検出精度をより向上させることができる。
【００１３】
また、本発明に係る車両検出装置では、背景画像形成手段は、高輝度側差分の絶対値が所定値以上の場合には、先の高輝度背景画像の輝度値に予め定められた所定の輝度値を加えて高輝度背景画像を形成し、低輝度側差分の絶対値が所定値以上の場合には、先の低輝度背景画像の輝度値に予め定められた所定の輝度値を加えて低輝度背景画像を形成することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係る車両検出方法では、背景画像形成工程は、高輝度側差分の絶対値が所定値以上の場合には、先の高輝度背景画像の輝度値に予め定められた所定の輝度値を加えて高輝度背景画像を形成し、低輝度側差分の絶対値が所定値以上の場合には、先の低輝度背景画像の輝度値に予め定められた所定の輝度値を加えて低輝度背景画像を形成することを特徴とする。
【００１５】
この発明によれば、高輝度側差分の絶対値が所定値以上である場合および低輝度側差分の絶対値が所定値以上である場合については、高輝度追従係数および低輝度追従係数が用いられず、予め定められた所定の輝度値を用いて高輝度背景画像および低輝度背景画像が形成される。そのため、撮影領域内に車両が進入して撮影画像の輝度値が大きく変化した場合に、背景画像の輝度値がそれに応じて大きく変化することを防止可能となる。従って、駐車車両がすぐに背景として認識されず、駐車車両として長時間検出されることとなるので、車両の検出精度がより向上する。
【００１６】
また、本発明に係る車両検出システムは、上記の車両検出装置と、車両検出すべき領域を撮影して撮影画像を得る撮影手段とを備えて構成されている。
【００１７】
この発明によれば、上記の車両検出装置を用いて車両の検出精度が向上した車両検出システムを実現させることができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に基づき、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において同一または相当する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明のものと必ずしも一致していない。
【００１９】
実施形態に係る車両検出装置、車両検出方法及び車両検出システムについて説明する。
【００２０】
図１に本実施形態に係る車両検出システムの構成図を示す。図１に示すように、本実施形態に係る車両検出システム１は、車両検出すべき領域２を撮影して得られる撮影画像と先に領域２を撮影した撮影画像に基づいて形成される背景画像との差分により、領域２内の車両３を検出するものであって、例えば、木５が揺れて道路４にその影６が揺れた状態で映っている場合等の車両検出に用いられる。この車両検出システム１は、カメラ１０および車両検出装置２０を備えている。
【００２１】
カメラ１０は、車両検出すべき領域２内を撮影して撮影画像を得る撮影手段であり、例えば道路４の斜め上方に固定され、その位置から道路４側を撮影する。
【００２２】
車両検出装置２０は、カメラ１０と接続され、カメラ１０からの撮影画像を入力し、その撮影画像を用いて車両３を検出するものである。
【００２３】
車両検出装置２０は、Ａ／Ｄ（analogue-to-digital）変換部２１、画像メモリ２２、車両検出部２３とを備えて構成されている。Ａ／Ｄ変換部２１は、入力された画像信号等をアナログ信号からデジタル信号にＡ／Ｄ変換するものであり、例えば、ビデオＡ−Ｄコンバータなどが用いられる。なお、カメラ１０がデジタル信号を出力するものである場合には、このＡ／Ｄ変換部２１の設置を省略する場合もある。
【００２４】
画像メモリ２２は、デジタル変換された画像信号を画像データとして記憶するものである。例えば、画像データは、ｘ軸、ｙ軸の座標点ごとに濃淡値を持つ画素の集合であり、その画素の濃淡は例えば８ビットの２５６階調とされる。
【００２５】
車両検出部２３は、画像メモリ２２に記憶された画像データを画像処理し車両検出するものであり、背景画像として、高輝度背景画像および低輝度背景画像を形成する背景画像形成機能を有している。
【００２６】
また、車両検出部２３は、形成された高輝度背景画像および低輝度背景画像、並びに、撮影画像の輝度値に基づいて、撮影画像と背景画像との差分である背景差分を検出する背景差分検出機能を有している。
【００２７】
さらに、車両検出部２３は、検出された背景差分に基づいて、撮影領域２内の車両３を検出する車両検出機能を有している。
【００２８】
次に、車両検出システム１および車両検出装置２０の動作について図２を参照して説明する。
【００２９】
先ず、車両３が通行する道路４が、カメラ１０により撮影される。そして、カメラ１０に撮影された撮影画像が画像信号として車両検出装置２０に入力される。車両検出装置２０に入力された画像信号は、Ａ／Ｄ変換部２１によりアナログ信号からデジタル信号にＡ／Ｄ変換される。デジタル変換された画像信号は、画像メモリ２２により画像データ（各画素の輝度値）として記憶される。そして、図２に示すフローチャートに従い、車両検出部２３により以下の処理が行われる。
【００３０】
先ず、図２のＳ１において、画像メモリ２２に記憶されている画像データが読み込まれる。このとき読み込まれるデータは、今回撮影された撮影画像の輝度値のデータである。
【００３１】
そして、Ｓ２に移行し、車両３の検出が行われる。ここでは、高輝度背景画像、低輝度背景画像および撮影画像の輝度値に基づいて、撮影画像と背景画像との差分である背景差分が検出され、その検出された背景差分に基づいて、撮影領域２内の車両３が検出される。
【００３２】
その後、Ｓ３に移行し、次回の車両検出に用いられる高輝度背景画像および低輝度背景画像が形成される。そして、一連の処理が終了する。
【００３３】
次に、図２の車両検出処理（Ｓ２）について図３を参照して詳説する。
【００３４】
先ず、図３のＳ２１において、高輝度背景差分の検出が行われる。ここで、高輝度背景差分とは、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を上回る場合の撮影画像と高輝度背景画像との輝度値の差分である。また、撮影画像の輝度値とは、１または２以上の画素からなる所定の画素領域の輝度値であり、高輝度背景画像の輝度値とは、この画素領域と対応する領域の輝度値である。
【００３５】
そして、Ｓ２２に移行し、低輝度背景差分の検出が行われる。ここで、低輝度背景差分は、低輝度撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を下回る場合の撮影画像と低輝度背景画像との輝度値も差分である。また、低輝度背景画像の輝度値とは、撮影画像内の画素領域と対応する領域の輝度値である。
【００３６】
その後、Ｓ２３に移行し、撮影画素の背景差分を検出する処理が行われる。ここでは、高輝度背景差分と低輝度背景差分とが合成されて、背景差分が検出される。そして、Ｓ２４に移行し、撮影画像における背景差分の２値化が行われる。
【００３７】
その後、Ｓ２５に移行し、背景差分２値化の結果に基づいて撮影領域２内の車両３が検出される。なお、Ｓ２６では、エッジ処理等により車両３が抽出されて検出される。そして、車両検出処理が終了する。
【００３８】
次に、図２の背景画像形成処理（Ｓ３）について図４を参照して詳説する。
【００３９】
先ず、図４のＳ３１において、次回の車両検出に用いられる高輝度背景画像が形成される。次回の高輝度背景画像は、その画像における画素領域の輝度値が算出されることで形成される。なお、次回の高輝度背景画像における画素領域の輝度値は
【００４０】
ｂHi+1＝αH×ｐi＋（１−α）×ｂHi…（１）
【００４１】
なる関係式で求められる。ここで、ｂHi+1は次回の車両検出に用いられる高輝度背景画像における画素領域の輝度値であり、ｂHiは今回の車両検出に用いられた高輝度背景画像における画素領域の輝度値であり、αHは高輝度追従係数であり、ｐiは今回撮影された撮影画像における画素領域の輝度値である。
【００４２】
この式（１）は、
【００４３】
ｂHi+1＝αH×（ｐi−ｂHi）＋ｂHi…（２）
【００４４】
と置き換えることができる。すなわち、次回の高輝度背景画像における画素領域の輝度値は、今回撮影された撮影画像における画素領域の輝度値（ｐi）と今回の車両検出に用いられた高輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂHi）との差分である高輝度側差分に高輝度追従係数（αH）を乗じ、その乗じて得られた値を今回の車両検出に用いられた高輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂHi）に加えることにより形成される。
【００４５】
なお、図３に示すＳ２１の処理で用いられる高輝度背景画像は、先に撮影した撮影画像の輝度値と先の高輝度背景画像の輝度値との差分である高輝度側差分に高輝度追従係数を乗じ、その乗じて得られた値を先の高輝度背景画像の輝度値に加えることにより形成される。例えば、高輝度背景画像は、前回撮影した撮影画像における画素領域の輝度値（ｐi-1）と前回の車両検出に用いられた高輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂHi-1）との差分である高輝度側差分に高輝度追従係数（αH）を乗じ、その乗じて得られた値を前回の車両検出に用いられた高輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂHi-1）に加えることにより形成される。
【００４６】
また、式（１）および式（２）に用いられる高輝度追従係数（αH）は、表１に示されるように設定されている。
【００４７】
【表１】
このように、高輝度側差分が正の値である場合には、高輝度側差分が負の値である場合に対して高輝度追従係数（αH）が大きな値に設定されている。
【００４９】
また、表１に示す高輝度側差分の絶対値が２１以上の場合では、以下の式（３）および式（４）に示すように、高輝度追従係数（αH）が用いられることなく、先の高輝度背景画像における画素領域の輝度値に予め定められた所定値を加えることにより高輝度背景画像が形成される。
【００５０】
ｂHi＝ｂHi-1−０．３…（３）
【００５１】
ｂHi＝ｂHi-1＋０．５…（４）
【００５２】
この式（３）は高輝度側差分が−２１以下である場合の関係式であり、式（４）は高輝度側差分が２１以上である場合の関係式である。
【００５３】
このように、各種条件に基づいて高輝度背景画像が形成されて高輝度背景画像が形成される。
【００５４】
そして、図４に示すＳ３２に移行し、次回の車両検出に用いられる低輝度背景画像が形成される。次回の低輝度背景画像も次回の高輝度背景画像と同様に形成される。次回の低輝度背景画像における画素領域の輝度値は、
【００５５】
ｂLi+1＝αL×ｐi＋（１−α）×ｂLi…（５）
【００５６】
なる関係式で求められる。なお、ｂLi+1は次回の車両検出に用いられる低輝度背景画像における画素領域の輝度値であり、ｂLiは今回の車両検出に用いられた低輝度背景画像における画素領域の輝度値であり、αLは低輝度追従係数であり、ｐiは今回撮影された撮影画像における画素領域の輝度値である。
【００５７】
この式（５）は、
【００５８】
ｂLi+1＝αL×（ｐi−ｂLi）＋ｂLi…（６）
【００５９】
と置き換えることができる。すなわち、次回の低輝度背景画像は、今回撮影した撮影画像における画素領域の輝度値（ｐi）と今回の車両検出に用いられた低輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂLi）との差分である低輝度側差分に低輝度追従係数（αL）を乗じ、その乗じて得られた値を今回の車両検出に用いられた低輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂLi）に加えることにより形成される。
【００６０】
なお、図３に示すＳ２２の処理で用いられる低輝度背景画像は、先に撮影した撮影画像の輝度値と先の低輝度背景画像の輝度値との差分である低輝度側差分に低輝度追従係数を乗じ、その乗じて得られた値を先の低輝度背景画像の輝度値に加えることにより形成される。例えば、低輝度背景画像は、前回撮影した撮影画像における画素領域の輝度値（ｐi-1）と前回の車両検出に用いられた低輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂLi-1）との差分である低輝度側差分に低輝度追従係数（αL）を乗じ、その乗じて得られた値を前回の車両検出に用いられた低輝度背景画像における画素領域の輝度値（ｂLi-1）に加えることにより形成される。
【００６１】
また、式（５）および式（６）に用いられる低輝度追従係数（αL）は、表２に示されるように設定されている。
【００６２】
【表２】
このように、低輝度側差分が正の値である場合には、低輝度側差分が負の値である場合に対して低輝度追従係数（αL）が小さな値に設定されている。
【００６４】
また、表２に示す低輝度側差分の絶対値が２１以上の場合では、以下の式（７）および式（８）に示すように、低輝度追従係数（αL）が用いられることなく、先の低輝度背景画素に予め定められた所定値を加えることにより低輝度背景画像が形成される。
【００６５】
ｂLi＝ｂLi-1−０．５…（７）
【００６６】
ｂLi＝ｂLi-1＋０．３…（８）
【００６７】
この式（７）は低輝度側差分が−２１以下である場合の関係式であり、式（８）は低輝度側差分が２１以上である場合の関係式である。
【００６８】
このように、各種条件に基づいて低輝度背景画像が形成される。そして、背景画像形成処理が終了する。
【００６９】
以上のように、本実施形態によれば、背景差分は、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を上回る場合の高輝度背景画像の輝度値との差分、および、撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を下回る場合の低輝度背景画像との輝度値の差分に基づいて検出されることになる。逆に、撮影画像の輝度値が高輝度背景画像の輝度値を下回る場合、および、撮影画像の輝度値が低輝度背景画像の輝度値を上回る場合の双方においては、背景との差分が検出されない。つまり、木５の影６の揺れおよび照明のちらつき等により輝度値が変化しても、高輝度背景画像の輝度値と低輝度背景画像の輝度値との間の変化である場合には、背景差分が検出されず、ノイズの低減が図れる。従って、車両３の検出精度を向上させることができる。
【００７０】
また、本実施形態によれば、高輝度追従係数は高輝度側差分が正の値である場合に大きな値を有し、低輝度追従係数は低輝度側差分が負の値である場合に大きな値を有するので、高輝度背景画像の輝度値は上昇しやすくなっており、低輝度背景画像の輝度値は低下しやすくなっている。このため、木５の影６の揺れおよび照明のちらつきによる輝度値の変化が短時間に大きくなった場合には、それに応じて高輝度背景画像または低輝度背景画像の輝度値の変化も同様に大きくなるので、ノイズの発生がより軽減される。従って、車両３の検出精度をより向上させることができる。
【００７１】
また、本実施形態によれば、高輝度側差分の絶対値が所定値以上である場合および低輝度側差分の絶対値が所定値以上である場合については、高輝度追従係数および低輝度追従係数が用いられず、予め定められた所定の輝度値を用いて高輝度背景画像および低輝度背景画像が形成される。そのため、撮影領域内に車両が進入して撮影画像の輝度値が大きく変化した場合に、背景画像の輝度値がそれに応じて大きく変化することを防止可能となる。従って、駐車車両がすぐに背景として認識されず、駐車車両として長時間検出されることとなるので、車両３の検出精度がより向上する。
【００７２】
また、本実施形態によれば、上記の車両検出装置を用いて車両３の検出精度が向上した車両検出システムを実現させることができる。
【００７３】
以下、実施例を挙げて本発明を詳細に説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。なお、以下の説明では、実施例の比較対照として比較例を挙げている。各実施例は、撮影画像の画素領域における輝度値、並びに、高輝度背景画像および低輝度背景画像の画素領域における輝度値を２００ｍｓ毎に測定して画素領域における背景差分を検出した結果である。
【００７４】
各比較例は、撮影画像の画素領域における輝度値、および、背景画像の画素領域における輝度値を２００ｍｓ毎に測定して画素領域における背景差分を検出した結果である。なお、各比較例では、背景画像として高輝度背景画像および低輝度背景画像の２つを用いず、１つの背景画像を用いた。さらに、ここでの背景画像の形成には、
【００７５】
ｂi＝α×ｐi＋（１−α）×ｂi-1…（９）
【００７６】
なる関係式を用いた。なお、ｂiは背景画像における画素領域の輝度値であり、ｂi-1は前回の背景画像における画素領域の輝度値であり、αは追従係数であり、ｐiは今回撮影された撮影画像における画素領域の輝度値である。先ず、実施例について説明する。
【００７７】
（実施例１）
高輝度追従係数（αH）は表１に示される通りであり、低輝度追従係数（αL）は表２に示される通りである。なお、撮影条件は、１）木５の影６の揺れや照明のちらつきなどが大きく撮影画像の輝度値の変化が大きい場合、かつ、車両３が撮影領域２内に進入していない場合と、２）撮影領域２内に車両３が進入した後、撮影領域２内で車両３が停車した場合である。
【００７８】
（比較例１）
追従係数（α）は表３に示される通りである。なお、撮影条件は、実施例１と同じである。
【００７９】
【表３】
（比較例２）
追従係数（α）は表４に示される通りである。なお、撮影条件は、実施例１と同じである。
【００８１】
【表４】
次に、実施例１、比較例１および比較例２での測定結果を図５〜８を参照して説明する。先ず、撮影条件が、１）木５の影６の揺れや照明のちらつきなどが大きく撮影画像の輝度値の変化が大きい場合、かつ、車両３が撮影領域２内に進入していない場合についての説明をする。
【００８３】
実施例１の測定結果を図５に示す。図５に示す横軸は時刻（×２００ｍｓ）であり、縦軸は輝度値である。これに示すように、撮影画像における画素領域の輝度値が８０から１５０近くまで変化しているのにもかかわらず、画素領域の背景差分の輝度値は２０を少し超える程度であった。また、時刻が４０〜５６（×２００ｍｓ）の範囲（図５にＡ1で示す）では、高輝度背景画像における画素領域の輝度値と低輝度背景画像における画素領域の輝度値との間に、撮影画像における画素領域の輝度値の大部分がおさまっているので、背景差分として検出されない部分が多くなっている。すなわち、この範囲ではノイズが殆ど検出されない。また、時刻が７２〜１００（×２００ｍｓ）の範囲（図５にＢ1で示す）では、短時間に輝度値が大きく変化しているのにもかかわらず、画素領域の背景差分の輝度値は２０を超えることがなかった。
【００８４】
比較例１の測定結果を図６に示す。図６に示す横軸は時刻（×２００ｍｓ）であり、縦軸は輝度値である。これに示すように、撮影画像における画素領域の輝度値は実施例１と同じであるが、比較例１において画素領域の背景差分の輝度値は４０を少し超える結果となった。また、時刻が４０〜５６（×２００ｍｓ）の範囲（図６にＡ2で示す）では、画素領域の背景差分の輝度値が３０近くまで測定された。また、時刻が７２〜１００（×２００ｍｓ）の範囲（図６にＢ2で示す）では、短時間に輝度値が大きく変化したため、画素領域の背景差分の輝度値の最大値（４０を少し超える）が測定された。
【００８５】
比較例１の測定結果を図７に示す。図７に示す横軸は時刻（×２００ｍｓ）であり、縦軸は輝度値である。これに示すように、撮影画像における画素領域の輝度値は実施例１と同じであるが、比較例２において画素領域の背景差分の輝度値は４０を少し下回る結果となった。また、時刻が４０〜５６（×２００ｍｓ）の範囲（図７にＡ3で示す）では、画素領域の背景差分の輝度値が３０近くまで測定された。また、時刻が７２〜１００（×２００ｍｓ）の範囲（図７にＢ3で示す）では、短時間に輝度が大きく変化したため、画素領域の背景差分の輝度値の最大値（４０を少し下回る）が測定された。
【００８６】
このように、実施例１の場合では、比較例１および比較例２の場合よりも木５の影６の揺れおよび照明のちらつきによるノイズが軽減されていることが確認された。なお、これら図５〜７において、例えば、時刻１０の時点での画素領域の背景差分は、時刻１０の時点での撮影画像の画素領域と時刻９の時点で形成された背景画像の画素領域とに基づいて算出されている。
【００８７】
次に、撮影条件が、２）撮影領域２内に車両３が進入した後、撮影領域２内で車両３が停車した場合についての説明をする。図８に示す横軸は時刻（×２００ｍｓ）であり、縦軸は輝度値である。これに示すように、撮影画像の画素領域の輝度値はすべて同じである。しかし、実施例１において画素領域の背景差分の輝度値は、最大値１５０近くまで測定され、比較例１において画素領域の背景差分の輝度値は、最大値１４０程度しか測定されず、比較例２において画素領域の背景差分の輝度値は、最大値１３０程度しか測定されない結果となった。
【００８８】
また、車両通過中の時間帯において、例えば輝度値５０を基準輝度値とした場合、基準輝度値以上の輝度値が継続する時間を比較すると、実施例１の場合が最も長く継続するという測定結果が得られた。また、車両停止中の時間帯において、例えば輝度値２０を基準輝度値とした場合、基準輝度値以上の輝度値が継続する時間を比較すると、実施例１の場合が最も長く継続するという測定結果が得られた。
【００８９】
すなわち、車両３を検出するための輝度の閾値が、例えば、５０であった場合、実施例１が最も長時間検出することになる。さらに、停止中の車両３を検出するための輝度の閾値が、例えば、２０である場合、実施例１が最も長時間検出する。このように、実施例１の場合が、車両３を最も長時間検出でき、車両検出精度が優れていることが確認された。
【００９０】
また、実施例１は、画素領域における背景差分（ノイズ）が輝度値２０を超えることがなかったため、停止中の車両３を検出するための閾値を輝度値２０とすることが可能となる。そのため、車両３をより長時間検出することも可能となる。
【００９１】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように本発明によれば、車両の検出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る車両検出システムの構成図である
【図２】図１に示す車両検出装置２０の処理を示すフローチャートである。
【図３】図２に示す車両検出処理（Ｓ２）における詳細な処理を示すフローチャートである。
【図４】図２に示す背景画像形成処理（Ｓ３）における詳細な処理を示すフローチャートである。
【図５】実施例１において得られた撮影画像の輝度値の変動が大きい場合の測定結果を示すグラフである。
【図６】比較例１において得られた撮影画像の輝度値の変動が大きい場合の測定結果を示すグラフである。
【図７】比較例２において得られた撮影画像の輝度値の変動が大きい場合の測定結果を示すグラフである。
【図８】車両が進入しその後停止した場合における実施例１、比較例１および比較例２の測定結果を示すグラフである。
【符号の説明】
１…車両検出システム、２…撮影領域、１０…カメラ、２０…車両検出装置、２３…車両検出部。
Claims (5)
- 車両検出すべき領域を撮影して得られる撮影画像と先に前記領域を撮影した撮影画像に基づいて形成される背景画像との差分により、前記領域内の車両を検出する車両検出装置において、
前記背景画像として、高輝度背景画像および前記高輝度背景画像の輝度以下の輝度値を有する低輝度背景画像を形成する背景画像形成手段と、
前記撮影画像の輝度値が前記高輝度背景画像の輝度値を上回る場合の前記撮影画像と前記高輝度背景画像との輝度値の差分、および、前記撮影画像の輝度値が前記低輝度背景画像の輝度値を下回る場合の前記撮影画像と前記低輝度背景画像との輝度値の差分に基づいて、背景差分を検出する差分検出手段と、
前記差分検出手段により検出された前記背景差分に基づいて、前記領域内の車両を検出する車両検出手段と、
を備えて構成され、
前記背景画像形成手段は、
前記先に撮影した撮影画像の輝度値から先の高輝度背景画像の輝度値を減じてなる高輝度側差分に高輝度追従係数を乗じその乗じて得られた値を前記先の高輝度背景画像の輝度値に加えることにより前記高輝度背景画像を形成し、
前記先に撮影した撮影画像の輝度値から先の低輝度背景画像の輝度値を減じてなる低輝度側差分に低輝度追従係数を乗じその乗じて得られた値を前記先の低輝度背景画像の輝度値に加えることにより前記低輝度背景画像を形成し、
前記高輝度側差分が正の値である場合には前記高輝度側差分が負の値である場合に対して前記高輝度追従係数を大きな値に設定し、前記低輝度側差分が正の値である場合には前記低輝度側差分が負の値である場合に対して前記低輝度追従係数を小さな値に設定すること、
を特徴とする車両検出装置。 - 前記背景画像形成手段は、
前記高輝度側差分の絶対値が所定値以上の場合には、前記先の高輝度背景画像の輝度値に予め定められた所定の輝度値を加えて前記高輝度背景画像を形成し、
前記低輝度側差分の絶対値が所定値以上の場合には、前記先の低輝度背景画像の輝度値に予め定められた所定の輝度値を加えて前記低輝度背景画像を形成すること、
を特徴とする請求項１に記載の車両検出装置。 - 車両検出すべき領域を撮影して得られる撮影画像と先に前記領域を撮影した撮影画像に基づいて形成される背景画像との差分により、前記領域内の車両を検出する車両検出方法において、
前記背景画像として、高輝度背景画像および前記高輝度背景画像の輝度以下の輝度値を有する低輝度背景画像を形成する背景画像形成工程と、
前記撮影画像の輝度値が前記高輝度背景画像の輝度値を上回る場合の前記撮影画像と前記高輝度背景画像との輝度値の差分、および、前記撮影画像の輝度値が前記低輝度背景画像の輝度値を下回る場合の前記撮影画像と前記低輝度背景画像との輝度値の差分に基づいて、背景差分を検出する差分検出工程と、
前記差分検出工程により検出された前記背景差分に基づいて、前記領域内の車両を検出する車両検出工程と、
を備えて構成され、
前記背景画像形成工程は、前記先に撮影した撮影画像の輝度値から先の高輝度背景画像の輝度値を減じてなる高輝度側差分に高輝度追従係数を乗じその乗じて得られた値を前記先の高輝度背景画像の輝度値に加えることにより前記高輝度背景画像を形成し、前記先に撮影した撮影画像の輝度値から先の低輝度背景画像の輝度値を減じてなる低輝度側差分に低輝度追従係数を乗じその乗じて得られた値を前記先の低輝度背景画像の輝度値に加えることにより前記低輝度背景画像を形成し、前記高輝度側差分が正の値である場合には前記高輝度側差分が負の値である場合に対して前記高輝度追従係数を大きな値に設定し、前記 低輝度側差分が正の値である場合には前記低輝度側差分が負の値である場合に対して前記低輝度追従係数を小さな値に設定すること、
を特徴とする車両検出方法。 - 前記背景画像形成工程は、前記高輝度側差分の絶対値が所定値以上の場合には、前記先の高輝度背景画像の輝度値に予め定められた所定の輝度値を加えて前記高輝度背景画像を形成し、前記低輝度側差分の絶対値が所定値以上の場合には、前記先の低輝度背景画像の輝度値に予め定められた所定の輝度値を加えて前記低輝度背景画像を形成すること、
を特徴とする請求項３に記載の車両検出方法。 - 請求項１又は２のいずれか一項に記載の車両検出装置と、
車両検出すべき領域を撮影して前記撮影画像を得る撮影手段と、
を備えることを特徴とする車両検出システム。
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| JP2002108508A JP3775332B2 (ja) | 2002-04-10 | 2002-04-10 | 車両検出装置、車両検出方法および車両検出システム |
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| JP2003303397A JP2003303397A (ja) | 2003-10-24 |
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