JP3806508B2 - Parking lot image monitoring device - Google Patents

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JP3806508B2
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  • Traffic Control Systems (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、駐車場における駐車スペース(車室)の空き状態を監視する技術に関し、特にテレビカメラを用いて車室の在車状態計測と走行路の異常監視を行う駐車場画像監視装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
駐車場の管理においては、車室の在車管理を行い、空きスペースがあれば駐車場利用者(ユーザー)にその案内を行っているが、車室の在車判定には特開平4−363800号公報に記載されているように、超音波センサなどのセンサを各車室に設置し、車両が各車室に存在しているかどうかを判定している。また、駐車場の管理者は、走行路を走る車の状態を監視するために、通路に設置されたテレビカメラの映像を監視し、走行路に事故などの異常がないかを常にモニタ画面を見ることにより監視している。一方、画像処理による駐車場管理として特開平4− 290199号公報では、駐車場全体をカメラで撮影し、このカメラ映像のフレーム間差分処理で車両を抽出し、抽出画像の座標データとあらかじめ駐車場マップを作成しているデータと付き合わせて、車の移動軌跡を求め、駐車場内における駐車位置,空車位置を管理するものがある。また、特開平9−16897号公報に記載された発明によれば、駐車場をカメラで真上から撮影し、この画像とあらかじめ撮影された駐車場の背景画像との差分処理で車両を抽出し空車位置の管理を行うことにより、在車管理を行うというものである。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
このような超音波センサなどのセンサそのものは安価であるが、多数のセンサを設置するためにその工事費を含めるとかなりのコストになる問題があるとともに、人がセンサの上又は下に立っている場合などは、車両が存在しない場合にも車両の存在判定の結果を出力してしまうという問題がある。また、駐車場の管理者は、常にモニタ画面を監視し、異常の有無をチェックする必要があるため非常に大変な作業となってしまう。一方、画像処理による従来技術の課題は、特開平4−290199 号公報による画像処理では、カメラの撮影画角が車両の重なりによって見えなくなることを考慮していないため、的確な処理ができないという問題があり、またフレーム間差分処理だけでは車両を全て検出できない(停止車両は検出できない)という問題がある。また、特開平9−16897号公報では、カメラが駐車スペースを真上から撮影することができる場所では効果的な手法であるが、地下駐車場などのように天井が低い場合ではこのような画角に設定できないという問題がある。
【0004】
【課題を解決するための手段】
本発明では、上記課題を解決するために、本発明による駐車場画像監視装置は、駐車場の駐車スペースである複数の車室と走行路を同時に撮影するテレビカメラと、このテレビカメラの映像を入力し画像処理する画像処理装置とからなる駐車場画像監視装置であって、カメラの映像を入力する画像入力手段と、画像入力手段により入力された画像を記憶する画像メモリと、画像入力手段から入力されるカメラ映像に対して走行路の領域と車室の領域の処理領域をそれぞれ設定する領域設定手段と、領域設定手段により設定された各領域について車両の走行又は車両の存在を監視する監視手段とにより構成する。このようにして、駐車場の複数の車室を正面後方から1台のテレビカメラにより撮影し、この映像を画像処理技術により、各車室の車両存在判定を自動的に行うようにしたものである。この時のカメラ設置条件としては、対面に並んでいる複数の車室の内、一方の車室側を通路を挟んで、正面後方から俯瞰的に撮影することにする。このような画角にすれば、走行路の車両の有無によって車室を車両が隠しているかの判断が可能となるため、車室の在車判定を正確に行うことができる。また、走行路も同時に撮影しているため、走行路の異常監視も実行可能である。この走行路の異常監視は走行路のエリアに車両が長く止まっている場合などにアラームを出力するような機能である。すなわち、一枚の画像を処理する場合に、走行路の監視と車室の監視に分けることで、従来の手法では正確な車室計測が困難であった点を解決可能であるとともに、新たに走行路の異常監視も同時に実現可能である。
【0005】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明する。
【0006】
図1は本発明のテレビカメラの撮影状態を示す。
【0007】
テレビカメラは対面に並んでいる複数の車室を通路を挟んだ正面後方に設置し、この場所から撮影したものである。テレビカメラの映像1の中に車室2−1〜2−6が映っており、その手前に走行路3が映っている。車室には駐車車両4が入り、走行路には通行車両5が映っている。このような視野に設定することで、複数の車室の在車管理を1台のカメラで計測できると共に、走行路の異常監視も同時に実行することができる。
【0008】
図2に本発明のシステム構成を示す。
【0009】
カメラの映像を入力する画像入力手段8と、入力した画像を記憶する画像記憶手段9と、画像メモリ上に処理領域を設定する領域設定手段10と、走行路を監視する走行路監視手段11と、車室の在車判定を実行する車室監視手段12と、計測結果を伝送する通信手段13から構成される。
【0010】
まず最初に車室監視手段12について説明する。各車室領域を監視する場合、走行路に車両が存在していると、その車両によって車室を隠してしまい、このため車室の車両存在判定に誤りが生じる可能性がある。そこで、車室の車両存在判定の前に、走行路に車両が存在しているかを判定する機能を設け、走行路に車両が存在していないときに車室の車両存在判定を実行するようにしている。すなわち、あらかじめ、図1のように走行路の監視を行うための処理領域6を定め、各車室の所定エリアに計測領域7を定める。処理は図3のように画像を入力し14、その画像の走行路領域に処理領域を設定し15、その走行路に車両が存在しているかどうかを判定し16、存在していない場合に、各車室の状態を計測する車室監視手段12を実行する。このように走行路の監視と、車室の監視に分けることで、走行路の車両によって、車室の車両存在判定が誤ることがなくなるため、正確な車室存在判定が可能となる。走行路に車両が存在しているかの判断は後述する。図3の車室監視手段12は図4のようなフローとなる。まず、車室数ループ処理になり18、各車室の所定領域に処理領域を設定19し、その領域を微分処理する20。車両は水平縞が多いので、微分処理するとそのパターンが現れる。車両が存在しない場合はほとんど何も現れない。この微分処理の概念を図5に示す。微分画像を更にある所定しきい値で2値化し21、この2値の面積を算出する22。2値の面積が設定値より大きい場合に、在車状態24、少ない場合に空車状態と判定する25。このような処理で、各車室の在車判定が可能である。ここで、微分処理を使って在車判定しているが、この他に、濃淡のパターンマッチング方式もある。
【0011】
図6,図7にその原理を示す。
【0012】
図6のように車室2の所定領域にパターンマッチングする領域を26−1,26−2のように設定し、その領域についてあらかじめ車が存在しないときの画像を記憶しておく。これをテンプレート画像と呼ぶ。このテンプレート画像と入力画像の同じ場所でパターンマッチングすると、空車の場合は記憶している画像とほとんど同じ画像であるので類似度が高く、図7のように車が入ると類似度が著しく下がる。このような違いにより、車室の在車判定が可能である。本実施例では、2カ所のパターンマッチングエリアを設定しているが、大きめの領域を1カ所設定し、その領域のパターンマッチング処理でも同様の効果がある。2カ所方式では、2つの領域で類似度が異なる場合は、車が移動していることを把握できるので、2カ所とも類似度が下がることが判定条件である。このように、パターンマッチング方式は2値化処理を用いないため、判定の精度が高い利点がある。しかしながら、あらかじめ空車の状態を記憶する必要があるため、システム立ち上げ時に、たまたま車両が存在しているときは、誤判定してしまう欠点がある。そこで、図8のように微分方式とパターンマッチング方式の2方式を組みあわせた処理が考えられる。車室監視手段17を各車室で空き状態が過去に有ったかどうかを判定し28、過去に該当車室の状態で空き状態がなければ背景画像(テンプレート画像)が作られていないので、微分方式で在車判定を行い34〜37、空車と判定した場合は、空き状態フラグをオンにするとともに41、パターンマッチング用の背景画像(テンプレート画像)を作成する42。また、空き状態が過去に有った場合は、既に背景画像(テンプレート画像)が作成されているので、この背景画像(テンプレート画像)と入力画像でパターンマッチング29し、類似度が低いかどうかを判定し30、低い場合は車両が存在していると判定31し、高いと空車状態と判定する32。上記で空車状態と判定した場合は、記憶している背景画像を更新する33。この更新処理は、空車状態の画像が照明の影響や、カメラレンズの汚れなどによって明るさなどが変化するために、逐次空車状態と判定した場合に画像の入れ換えもしくは、記憶している画像と新しい入力画像との平均化などを実行し、記憶背景画像を更新するものである。ここで、パターンマッチング処理は画像処理の基本機能である正規化相関処理などを用いることが最適である。ところで、パターンマッチング処理と微分処理で在車判定が可能であるが、両方の機能を同時に実行し判定する方式もある。図9にそのフローを示す。図8と異なる点は、空き状態が過去に有った場合はパターンマッチングを実行し、空き状態があっても無くても常に微分処理を実行する点である。その結果、2つの判定結果が得られるが、両方式の判定結果が同じ場合は当然そのまま出力し、異なる場合は、パターンマッチング処理を優先(パターンマッチング処理を実行した場合)し、出力するようにしたものである。このような処理にすることで、判定の精度を向上することが可能である。図10に本発明のハードウエア構成を示す。画像監視装置47はテレビカメラ48の映像信号はA/D変換器49を経由し画像メモリ50に取り込まれる。この画像メモリ50の内容を読み出し各種画像処理を実行する画像処理プロセッサ51と画像メモリ50の内容をモニタ等に表示するためのD/A変換器52と、各種制御を実行する
CPU53とプログラム格納メモリRAM/ROM 54と各種処理領域などを格納する画像処理パラメータファイル55と認識結果の通信部56が備わっている。このような構成は一般的な画像処理ハードウエアと特に変わるものではない。次に、走行路監視手段について説明する。走行路監視手段11は、2つの機能を有する。すなわち、車室監視手段12を動作させるかを判定するための走行路に車両が存在しているかの判定機能と、走行路の異常監視機能である。まず最初に、走行路車両存在判定機能について説明する。走行路に車両が存在しているかの判定は、図1の処理領域6について、図5と同じように微分処理し、この微分画像を所定のしきい値で2値化しこの2値画像の面積が所定値より大きい場合に車両が走行路に存在していると判断することができる。また、フレーム間差分処理(所定時間間隔で画像を取り込み画像同士で差分処理する)を実行すると、移動物体が検出できるので、この方式で判定してもよい。ただし、車両が停止している場合に検出できないので、車室監視手段が誤って起動される可能性がある。また、走行路に車両が存在しない画像をあらかじめ入力し、その背景画像と入力画像の差分処理で車両を抽出する方式がある。通常、営業開始時には通路を走行する車両はいないため(車室の場合は夜を明かした車両が存在する可能性がある)、駐車場の営業開始前に背景画像を記憶することができる。このように、背景画像を記憶できる場合は、車室監視手段と同様に、入力画像と背景画像との間でパターンマッチング処理を実行し、類似度が低い場合は車両が存在していると判断することもできる。このような処理により、走行路の車両存在確認が実行できる。一方、走行路監視手段の異常監視機能とは、走行路に長く車両が停止しているような状態を監視するもので、図11に示す処理で実現する。車両が停止しているかの判断であるので、画像を2枚所定時間間隔で入力し、その画像の差分処理を実行する。明るさの差が小さい部分は動いていない領域であるので、この画像を作成し、この画像と、あらかじめ記憶している背景画像と入力画像との差分処理で車両を抽出し、この画像と先ほどのフレーム間差分の差が小さい領域とのAND処理を実行すれば、停止している車両の画像を得ることができる。この画像の中心位置座標(xc,yc)を算出し、この座標が所定範囲内から移動していない場合はその時間を計測し、所定時間経過した場合にアラーム信号として報知するようにすることができる。あるいは、背景差分画像だけを用い、抽出した画像の中心座標を管理するだけでも同様な出力が得られる。このような処理により、走行路の異常監視機能が実現できる。また、背景差分処理で走行路の車両を抽出し、この中心座標を上位コンピュータに送ることで、駐車場全体の走行路の状態を把握することも可能である。図12にその概念図を示す。複数の画像処理装置(駐車場画像監視装置)47から走行路の車両の座標を上位コンピュータ57が受取り、このデータとあらかじめ駐車場全体の地図をデータ化しておきこのデータと受け取ったデータとの対応をとり、駐車場全体のマップ上58にそのデータをプロットすれば、走行路全体の車両の状態を把握することができる。画像監視装置と上位コンピュータはネットワーク59で結んでいる。また、図13のように各画像処理装置に画像圧縮伝送機能を設け、上位コンピュータからの要求に応じ、撮影しているテレビカメラの映像を圧縮伝送し、上位コンピュータでは受け取ったデータを伸長し、駐車場全体のマップ上58に指定された画像として表示することができる。尚、圧縮方式は伝送時間と必要な画質によって選択する。これにより、走行路などの異常が発生した場合に、その映像を瞬時に管理者が見ることができるため、管理運用が非常にスムーズとなる。以上、走行路監視手段と車室監視手段を主に説明したが、走行路監視手段と車室監視手段に分けて画像処理することにより、車室の車両存在判定が正確に実行できる。
【0013】
【発明の効果】
1台のテレビカメラで複数の車室と走行路を撮影し、走行路監視手段と車室監視手段を設けることで、低コストで駐車場の在室管理を実現できると共に、走行路監視手段により、走行路の異常検出が可能である。また、これらのデータを上位コンピュータに送ることで、在車管理、走行路の車両状況を一括して把握することが可能である。更に、画像処理装置に画像圧縮伝送機能、上位コンピュータに画像伸長機能、及び表示機能を設けることにより、走行路で異常が発生した場合に、即座にその近傍の映像を管理者が確認できるため管理運用がスムーズに行える効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の撮影画角の一例と、各部の名称を示す図である。
【図2】本発明の画像監視装置のシステム構成を示す図である。
【図3】本発明の在車判定フローを示す図である。
【図4】車室監視手段の一実施例のフローを示す図である。
【図5】車両検出のための微分処理の概念を示す図である。
【図6】パターンマッチング方式で車両検出する場合の領域設定の一例を示す図である。
【図7】パターンマッチング領域に車両が存在している場合の例を示す図である。
【図8】微分方式とパターンマッチング方式を兼用した時の車室監視手段の一実施例のフローを示す図である。
【図9】微分方式とパターンマッチング方式を同時に実行する場合の車室監視手段の一実施例のフローを示す図である。
【図10】本発明の画像監視装置のハードウエア構成を示す図である。
【図11】走行路監視手段の異常監視機能の処理概念図である。
【図12】上位コンピュータと画像監視装置を接続し、駐車場全体の状況を把握する場合のシステム構成図の一例である。
【図13】上位コンピュータと画像監視装置を接続し、画像伝送機能を付加した駐車場全体の状況を把握する場合のシステム構成図の一例である。
【符号の説明】
8…画像入力手段、11…走行路監視手段、12…車室監視手段、13…通信手段、47…画像監視装置。
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a technique for monitoring a vacant state of a parking space (vehicle compartment) in a parking lot, and more particularly to a parking lot image monitoring device that measures a vehicle occupancy state and monitors a running path using a television camera.
[0002]
[Prior art]
In the management of the parking lot, the occupancy management of the passenger compartment is performed and if there is an empty space, the parking lot user (user) is informed. As described in this publication, sensors such as ultrasonic sensors are installed in each vehicle compartment to determine whether a vehicle is present in each vehicle compartment. In addition, the parking lot manager monitors the video of the TV camera installed in the aisle to monitor the state of the car running on the road, and always displays a monitor screen for any abnormalities such as accidents on the road. Monitor by watching. On the other hand, in JP-A-4-290199 as a parking lot management by image processing, the entire parking lot is photographed by a camera, a vehicle is extracted by inter-frame difference processing of this camera image, and the coordinate data of the extracted image and the parking lot in advance are extracted. There is one that manages a parking position and an empty vehicle position in a parking lot by associating with a map creating data and obtaining a movement locus of the car. Further, according to the invention described in Japanese Patent Laid-Open No. 9-16897, a parking lot is photographed from directly above with a camera, and a vehicle is extracted by differential processing between this image and a pre-captured parking lot background image. The vehicle presence management is performed by managing the empty vehicle position.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
Sensors such as ultrasonic sensors themselves are inexpensive, but there is a problem that including the construction cost for installing a large number of sensors is problematic, and people stand above or below the sensors. When the vehicle is present, there is a problem that the result of the vehicle presence determination is output even when the vehicle is not present. Moreover, since the manager of a parking lot needs to always monitor the monitor screen and check whether there is an abnormality, it becomes a very difficult task. On the other hand, the problem of the prior art by image processing is that the image processing according to Japanese Patent Laid-Open No. 4-290199 does not take into account that the shooting angle of view of the camera becomes invisible due to overlapping of vehicles, so that accurate processing cannot be performed. In addition, there is a problem that all the vehicles cannot be detected only by the inter-frame difference process (stopped vehicles cannot be detected). Japanese Patent Laid-Open No. 9-16897 discloses an effective method in a place where the camera can take a picture of the parking space from directly above, but such an image is used when the ceiling is low such as an underground parking lot. There is a problem that it cannot be set to the corner.
[0004]
[Means for Solving the Problems]
In the present invention, in order to solve the above-described problem, a parking lot image monitoring apparatus according to the present invention captures a plurality of passenger compartments that are parking spaces in a parking lot and a traveling road at the same time, and images of the television camera. A parking lot image monitoring apparatus comprising an image processing apparatus for inputting and processing an image, comprising: an image input means for inputting video from a camera; an image memory for storing an image input by the image input means; and an image input means Area setting means for setting the processing area of the road area and the area of the passenger compartment with respect to the input camera image, and monitoring for monitoring the running of the vehicle or the presence of the vehicle in each area set by the area setting means Means. In this way, a plurality of passenger compartments in the parking lot are photographed from the front rear by a single TV camera, and this image is automatically determined for the presence of vehicles in each passenger compartment by image processing technology. is there. As camera installation conditions at this time, it is assumed that one of the vehicle compartments side by side facing the vehicle is photographed in a bird's-eye view from the front rear side with a passage in between. With such an angle of view, it is possible to determine whether or not the vehicle compartment is hidden by the presence or absence of a vehicle on the road, so that the presence determination of the vehicle compartment can be accurately performed. In addition, since the traveling road is photographed at the same time, it is possible to monitor abnormality of the traveling road. This abnormality monitoring of the travel path is a function that outputs an alarm when the vehicle has been in the travel path area for a long time. In other words, when processing a single image, it is possible to solve the problem that accurate vehicle compartment measurement was difficult with the conventional method by separating the route monitoring and the vehicle compartment monitoring. It is also possible to monitor the road abnormality.
[0005]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0006]
FIG. 1 shows a shooting state of the television camera of the present invention.
[0007]
The TV camera was taken from this place, with a plurality of passenger compartments lined up facing each other installed in the rear of the front across the passage. Cabs 2-1 to 2-6 are shown in the video 1 of the TV camera, and the road 3 is shown in front of it. A parked vehicle 4 enters the passenger compartment, and a passing vehicle 5 is shown on the road. By setting such a field of view, it is possible to measure on-board management of a plurality of passenger compartments with a single camera and to simultaneously monitor an abnormality in the traveling path.
[0008]
FIG. 2 shows the system configuration of the present invention.
[0009]
Image input means 8 for inputting the video of the camera, image storage means 9 for storing the input image, area setting means 10 for setting a processing area on the image memory, and travel path monitoring means 11 for monitoring the travel path The vehicle compartment monitoring means 12 for executing the vehicle occupancy determination and the communication means 13 for transmitting the measurement result.
[0010]
First, the vehicle compartment monitoring means 12 will be described. When monitoring each compartment area, if a vehicle is present on the road, the vehicle hides the compartment, which may cause an error in the vehicle presence determination in the compartment. Therefore, before the vehicle presence determination in the passenger compartment, a function for determining whether a vehicle exists on the road is provided, and the vehicle presence determination in the passenger compartment is executed when there is no vehicle on the road. ing. That is, as shown in FIG. 1, a processing area 6 for monitoring the road is defined in advance, and a measurement area 7 is defined in a predetermined area of each passenger compartment. As shown in FIG. 3, the process inputs an image 14, sets a processing area in the travel road area of the image 15, determines whether a vehicle is present on the travel road 16, and if it does not exist, The vehicle compartment monitoring means 12 for measuring the state of each vehicle compartment is executed. Thus, by dividing the monitoring into the traveling road and the monitoring of the passenger compartment, the vehicle presence determination in the passenger compartment is not erroneously performed depending on the vehicle on the traveling road, so that it is possible to accurately determine the presence of the passenger compartment. Determination of whether a vehicle is present on the travel path will be described later. The vehicle compartment monitoring means 12 in FIG. 3 has a flow as shown in FIG. First, the cabin number loop process 18 is performed, a processing area is set 19 in a predetermined area of each compartment, and the area is differentiated 20. Since the vehicle has many horizontal stripes, the pattern appears when it is differentiated. If there is no vehicle, nothing will appear. The concept of this differentiation process is shown in FIG. The differential image is further binarized with a predetermined threshold value 21 and the area of the binary value is calculated 22. When the binary area is larger than the set value, it is determined that the vehicle is in an on-vehicle state 24; 25. With such processing, it is possible to determine the presence of each vehicle compartment. Here, the presence of the vehicle is determined using differential processing, but there is also a shading pattern matching method.
[0011]
The principle is shown in FIGS.
[0012]
As shown in FIG. 6, areas to be pattern-matched to predetermined areas in the passenger compartment 2 are set as 26-1 and 26-2, and an image when no vehicle exists in advance is stored for those areas. This is called a template image. When pattern matching is performed at the same place in the template image and the input image, the similarity is high because the image is almost the same as the stored image in the case of an empty car, and the similarity is significantly lowered when a car enters as shown in FIG. Due to such a difference, it is possible to determine whether the vehicle is in the passenger compartment. In this embodiment, two pattern matching areas are set. However, the same effect can be obtained by setting one large area and performing pattern matching processing on the area. In the two-location method, when the degrees of similarity are different in the two areas, it can be grasped that the car is moving, and therefore, the determination condition is that the degrees of similarity are lowered at the two locations. Thus, since the pattern matching method does not use binarization processing, there is an advantage that determination accuracy is high. However, since it is necessary to store the state of the empty vehicle in advance, there is a drawback that an erroneous determination is made when the vehicle happens to be present when the system is started up. Therefore, as shown in FIG. 8, a process combining two methods of a differentiation method and a pattern matching method can be considered. Since the vehicle compartment monitoring means 17 determines whether or not there has been a vacant state in each vehicle compartment in the past, and if there is no vacant state in the state of the relevant vehicle compartment in the past, a background image (template image) has not been created. Car presence determination is performed by a differentiation method 34 to 37, and when it is determined that the vehicle is empty, an empty state flag is turned on 41 and a pattern matching background image (template image) 42 is created. Also, if there is an empty state in the past, a background image (template image) has already been created, so pattern matching 29 is performed between this background image (template image) and the input image to determine whether the similarity is low. It is determined 30. If it is low, it is determined 31 that the vehicle is present, and if it is high, it is determined 32 that the vehicle is empty. If it is determined that the vehicle is in an empty state, the stored background image is updated 33. In this update process, the brightness of the image in the empty state changes due to the influence of illumination, dirt on the camera lens, and so on. For example, averaging with the input image is executed to update the stored background image. Here, it is optimal to use normalized correlation processing, which is a basic function of image processing, for the pattern matching processing. By the way, the vehicle presence determination can be performed by the pattern matching processing and the differentiation processing, but there is also a method of determining by executing both functions simultaneously. FIG. 9 shows the flow. The difference from FIG. 8 is that pattern matching is executed when there is an empty state in the past, and differentiation processing is always executed regardless of whether or not there is an empty state. As a result, two determination results can be obtained. If both types of determination results are the same, the result is output as it is, and if it is different, the pattern matching process is given priority (when the pattern matching process is executed) and output. It is a thing. By adopting such processing, it is possible to improve the accuracy of determination. FIG. 10 shows the hardware configuration of the present invention. In the image monitoring device 47, the video signal of the television camera 48 is taken into the image memory 50 via the A / D converter 49. An image processor 51 that reads the contents of the image memory 50 and executes various image processes, a D / A converter 52 for displaying the contents of the image memory 50 on a monitor, a CPU 53 that executes various controls, and a program storage memory A RAM / ROM 54, an image processing parameter file 55 for storing various processing areas, and a recognition result communication unit 56 are provided. Such a configuration is not particularly different from general image processing hardware. Next, the travel route monitoring means will be described. The travel path monitoring means 11 has two functions. That is, a function for determining whether or not a vehicle is present on the travel path for determining whether or not to operate the passenger compartment monitoring means 12 and an abnormality monitoring function for the travel path. First, the traveling road vehicle presence determination function will be described. The determination as to whether or not a vehicle is present on the travel path is performed by differentiating the processing region 6 in FIG. 1 in the same manner as in FIG. 5 and binarizing the differential image with a predetermined threshold value. Can be determined that the vehicle is on the road. In addition, a moving object can be detected by performing inter-frame difference processing (images are captured at predetermined time intervals and subjected to differential processing), so determination may be made by this method. However, since the vehicle cannot be detected when the vehicle is stopped, the vehicle compartment monitoring means may be erroneously activated. In addition, there is a method in which an image in which no vehicle is present on the road is input in advance, and the vehicle is extracted by a difference process between the background image and the input image. Normally, there is no vehicle traveling in the aisle at the start of business (in the case of a passenger compartment, there may be a vehicle that has cleared the night), so a background image can be stored before the parking lot starts business. As described above, when the background image can be stored, the pattern matching process is executed between the input image and the background image, similarly to the passenger compartment monitoring means, and when the similarity is low, it is determined that the vehicle exists. You can also By such processing, vehicle presence confirmation on the traveling road can be executed. On the other hand, the abnormality monitoring function of the traveling road monitoring means monitors a state where the vehicle has stopped for a long time on the traveling road, and is realized by the processing shown in FIG. Since it is a determination whether the vehicle is stopped, two images are input at predetermined time intervals, and the difference processing of the images is executed. Since the part where the difference in brightness is small is a non-moving area, this image is created, and the vehicle is extracted by the difference process between this image and the background image stored in advance and the input image. If an AND process is performed on an area with a small difference between the frames, an image of the stopped vehicle can be obtained. The center position coordinate (xc, yc) of this image is calculated, and when this coordinate has not moved from within the predetermined range, the time is measured, and when the predetermined time has elapsed, an alarm signal is notified. it can. Alternatively, the same output can be obtained by using only the background difference image and managing the center coordinates of the extracted image. By such processing, a travel road abnormality monitoring function can be realized. Moreover, it is also possible to grasp the state of the traveling path of the entire parking lot by extracting the vehicle on the traveling path by background difference processing and sending the central coordinates to the host computer. The conceptual diagram is shown in FIG. The host computer 57 receives the coordinates of the vehicle on the road from a plurality of image processing devices (parking lot image monitoring devices) 47, and this data is converted into a map of the entire parking lot in advance, and the correspondence between this data and the received data. If the data is plotted on the map 58 of the entire parking lot, the state of the vehicle on the entire travel path can be grasped. The image monitoring apparatus and the host computer are connected by a network 59. Further, as shown in FIG. 13, each image processing apparatus is provided with an image compression / transmission function, and in response to a request from the host computer, the video of the television camera being shot is compressed and transmitted. The host computer decompresses the received data, It can be displayed as a designated image on the map 58 of the entire parking lot. The compression method is selected according to the transmission time and required image quality. As a result, when an abnormality such as a traveling road occurs, the administrator can view the video instantly, so that the management operation becomes very smooth. The traveling road monitoring means and the passenger compartment monitoring means have been mainly described above, but the vehicle presence determination of the passenger compartment can be accurately executed by performing image processing separately for the traveling road monitoring means and the passenger compartment monitoring means.
[0013]
【The invention's effect】
By occupying a plurality of passenger compartments and traveling roads with a single TV camera and providing traveling road monitoring means and passenger compartment monitoring means, it is possible to realize occupancy management of a parking lot at a low cost. It is possible to detect an abnormality in the travel path. In addition, by sending these data to the host computer, it is possible to collect the vehicle management on the vehicle and the vehicle status on the road. Furthermore, by providing an image compression / transmission function in the image processing device, an image decompression function, and a display function in the host computer, if an abnormality occurs on the road, the administrator can immediately check the video in the vicinity. There is an effect of smooth operation.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a shooting angle of view according to the present invention and names of respective units.
FIG. 2 is a diagram showing a system configuration of an image monitoring apparatus of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a vehicle presence determination flow according to the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing a flow of an embodiment of the vehicle compartment monitoring means.
FIG. 5 is a diagram showing a concept of differential processing for vehicle detection.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of region setting when a vehicle is detected by a pattern matching method.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example when a vehicle is present in a pattern matching area.
FIG. 8 is a diagram showing a flow of one embodiment of the vehicle compartment monitoring means when the differentiation method and the pattern matching method are combined.
FIG. 9 is a diagram showing a flow of one embodiment of the vehicle compartment monitoring means when the differentiation method and the pattern matching method are executed simultaneously.
FIG. 10 is a diagram illustrating a hardware configuration of an image monitoring apparatus according to the present invention.
FIG. 11 is a conceptual diagram of processing of an abnormality monitoring function of a traveling path monitoring unit.
FIG. 12 is an example of a system configuration diagram in a case where a host computer and an image monitoring apparatus are connected to grasp the entire parking lot.
FIG. 13 is an example of a system configuration diagram in a case where a host computer and an image monitoring apparatus are connected to grasp an entire parking lot to which an image transmission function is added.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 8 ... Image input means, 11 ... Traveling route monitoring means, 12 ... Vehicle compartment monitoring means, 13 ... Communication means, 47 ... Image monitoring apparatus.

Claims (4)

駐車場の車両を駐車する車室を撮影するテレビカメラと、該テレビカメラからの映像を入力する画像入力手段と、該画像入力手段により入力された画像を記憶する画像メモリとを備え、前記画像を画像処理して車両を監視する駐車場画像監視装置であって、A television camera for photographing a passenger compartment in which a vehicle in a parking lot is parked, an image input means for inputting a video from the television camera, and an image memory for storing an image input by the image input means. A parking lot image monitoring device that monitors the vehicle by image processing,
前記テレビカメラは、駐車場の走行路に面した当該走行路を挟んで並ぶ複数の車室について、車室の正面後方から前記走行路を挟んだ対面の複数車室を前記走行路と同時に、前記走行路が前記対面の複数車室に対して手前になるように俯瞰的に撮影する位置に設置され、The TV camera, for a plurality of passenger compartments arranged across the traveling road facing the running road of the parking lot, simultaneously facing the plurality of passenger compartments across the traveling road from the front rear of the passenger compartment, It is installed at a position to take a bird's-eye view so that the traveling path is in front of the facing vehicle compartments,
前記画像入力手段から入力される画像に対して、前記対面の複数車室の領域と前記走行路の領域の各処理領域を設定する領域設定手段と、Area setting means for setting each processing area of the area of the plurality of facing rooms and the area of the traveling path for the image input from the image input means,
該領域設定手段により設定された前記走行路の領域について、前記画像メモリに記憶された背景画像との画像間演算により移動体を検出する走行路監視手段と、For the area of the road set by the area setting means, a road monitoring means for detecting a moving body by inter-image calculation with a background image stored in the image memory;
前記領域設定手段により設定された車室の領域について、予め前記画像メモリに記憶された車室の画像と、前記テレビカメラからの入力画像とのパターンマッチング処理による類似度に基づいて車室の状態を監視する車室監視手段とを備え、The vehicle compartment state set by the region setting means is based on the similarity of the vehicle compartment image stored in advance in the image memory and the similarity of the input image from the television camera by pattern matching processing. Vehicle compartment monitoring means for monitoring
前記走行路監視手段により前記走行路に車両が存在しないと判断した場合に、前記車室監視手段により、各車室における車両の存在を監視すること、を特徴とする駐車場画像監視装置。A parking lot image monitoring device, wherein, when the travel route monitoring means determines that no vehicle is present on the travel route, the vehicle compartment monitoring means monitors the presence of a vehicle in each compartment.
請求項1記載の駐車場画像監視装置において、
前記走行路監視手段は、設定された前記走行路の領域について微分処理を実行して走行路に車両が存在しているか判定することにより車両の走行又は存在を判定する機能を備えることを特徴とする駐車場画像監視装置。
The parking lot image monitoring device according to claim 1,
The travel path monitoring means, characterized in that a function determining the travel or presence of a vehicle by determining whether the vehicle traveling road running differential processing is present for the area of the traveling path which has been set Parking image monitoring apparatus according to.
請求項1記載の駐車場画像監視装置において、
前記車室監視手段は、設定された前記対面の複数車室の領域について微分処理を実行して在車判定する機能と、当該領域についてあらかじめ記憶している空き状態の車室画像と入力画像の間でパターンマッチング処理を実行して在車判定する機能とで各車室における在車を判定することを特徴とする駐車場画像監視装置。
The parking lot image monitoring device according to claim 1,
The casing monitoring means has a function of determining the set the running differential processing for an area of a plurality casing facing standing car, the cabin and input images of empty stored in advance for the area A parking lot image monitoring apparatus, wherein the presence of a vehicle in each vehicle compartment is determined by a function of performing a pattern matching process between the vehicle and determining the presence of the vehicle .
請求項記載の駐車場画像監視装置において、
前記走行路監視手段は、設定された前記走行路の領域について車両を抽出し、抽出した車両の座標を出力することを特徴とする駐車場画像監視装置。
In the parking lot image monitoring device according to claim 2 ,
The travel path monitoring means set the the region of the running path extracting vehicle, extracted Parking image monitoring apparatus and outputs the coordinates of the vehicle.
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