JP4972596B2 - 交通流計測装置 - Google Patents

Description

本発明は画像処理装置を用いた交通流計測装置に関する。

道路交通の安全性向上，環境負荷低減の目的で、交通状況を把握し、ドライバに情報提供することで渋滞緩和を図る取組みが行われている。このため、交通量・速度などの交通状況の収集手段として、従来高速道路ではループコイル式センサが主流であったが、道路への埋設式であるためのメンテナンスコストの問題、また橋梁部に設置できないなどの問題のため、監視機能との兼用が可能な画像型交通流計測装置への置き換えが進んでいる。

画像型交通流計測装置の課題としては、時間帯，設置場所，天候などに関わらず、台数，速度の計測精度が確保できる必要がある。

このうち、夜間の車両検出については、テールランプを手がかりに検出する方式が従来から用いられていた。

〔特許文献１〕は、カラー情報を用い、赤色領域を抽出することでテールランプ候補を抽出し、また、候補がテールランプであるか否かを判定する方法として、予め、画面上のｙ座標と、そこで観測される車両のテールランプの幅の関係を評価関数として持ち、評価関数と、テールランプ候補の観測値との距離でテールランプ類似性を評価しようとするものである。

特開２００１−６０８９号公報

実際の道路交通映像では、例えば夜間雨天時、ヘッドライトの路面反射などの影響で、テールランプの赤色が飽和し、白く見えるような場合も存在する。特許文献１では、テールランプ検出のため赤色の領域を抽出する方法を用いているため、このようなケースでは車両検出ができない問題が発生する。

また、正確に赤いランプの領域が抽出できたとしても、テールランプ以外にも、例えば大型コンテナの上部についているランプ（以降、上部灯とする）等、赤いランプは存在するため、テールランプ以外の赤いランプを誤検知する問題が発生する。

本発明の目的は、テールランプ以外の大型車の上部灯などを誤検知せず、テールランプのみを精度良く検知できる交通流計測装置を提供することにある。

上記目的は、道路の車両走行方向の後方から撮像され、画面単位で時系列に取り込まれてくる画像データを処理して、車両を検出し、検出した車両領域を追跡することで、通過車両の台数及び速度を計測する交通流計測装置において、画像中から赤色抽出領域と白色抽出領域の論理和領域をテールランプ候補領域として抽出するテールランプ候補抽出手段と、抽出されたテールランプ候補領域のうちから、車両末尾を検出する車両末尾検出手段と、検出した車両末尾から、車両を追跡するための領域を登録する車両登録手段と、登録した領域を追跡する車両追跡手段とを備えることで達成できる。

また、テールランプ候補抽出手段は、赤色抽出領域と、白色抽出領域のうち、幅と高さが所定閾値以下の領域との論理和領域をテールランプ候補領域としてもよい。

また、テールランプ候補抽出手段は、抽出したテールランプ候補画像と、フレーム間差分により移動領域を抽出した画像との論理積を取った画像をテールランプ候補抽出画像としてもよい。

また、車両末尾検出手段は、画面中の車両の通過するレーン内の領域に、レーン毎に上下二段の検知領域を設け、テールランプ候補抽出手段で抽出したテールランプ領域の、下検知領域内での面積が所定値以下になり、上検知領域内での面積が、所定面積閾値以上の場合を、上検知領域に車両末尾が存在するとして車両末尾検出としてもよい。

また、車両末尾検出手段は、画面中の車両の通過するレーン内の領域に、上下二段の検知領域を設け、テールランプ候補抽出手段で抽出したテールランプ領域の、下検知領域内での面積が所定値以下になり、上検知領域内での面積が、所定面積閾値以上で、且つ、幅が所定幅閾値以上の場合を、上検知領域に車両末尾が存在するとして車両末尾検出としてもよい。

また、上下二段の検知領域は、レーンの間にも設けて、車両末尾検出処理をしてもよい。

また、上記目的は、下検知領域でテールランプ候補領域が検出されたとき、テールランプ候補抽出画像の、テールランプ候補領域の幅から換算した車両相当の領域にマスクをかけることにより達成される。

本発明によれば、夜間において台数や速度を精度良く計測することを実現出来る。

以下に本発明の実施例を図面を用いて説明する。
〔実施例〕
図１〜図２１を参照して、交通流計測装置の実施例を説明する。

図１は、本発明による交通流計測装置の第一の実施例の構成を示すブロック図である。

図１の交通流計測装置は、画像入力手段１と、テールランプ候補抽出手段２と、車両末尾検出手段３と、車両登録手段４と、車両追跡手段５とからなる。第一の実施例の構成要素について順に説明する。

画像入力手段１は、道路上や道路の近傍に設置されている一台または複数のカメラから画像（画像データ）を入力し、Ａ／Ｄ変換して画像格納部（図示せず）に取り込む。本発明では、カラーカメラを用い、濃淡情報のみでなくカラー情報も入力するものとする。

テールランプ候補抽出手段２は、入力されたカラー画像から、テールランプの候補領域を抽出する手段である。

以下、テールランプ候補領域の抽出処理につき説明する。

テールランプは道路運送車両法に基づく保安基準により「後面の２ヶ所に赤色の灯火をつけること」と定められているため、夜間点灯時には通常赤色のランプとして撮影される。したがってテールランプ候補抽出手段２の第１の実施例では、入力したカラー画像の赤色領域を抽出することでテールランプ領域を抽出する。

赤色領域の抽出方法としては、カラー画像を処理する表色系として何を用いるかに依存するが、ここでは一例としてＹＵＶ表色系を想定した方法を説明する。

ＹＵＶ表色系は、Ｙを輝度信号、ＵＶを色差信号とするカラー表色系であり、ＵＶ成分を使って評価することで、輝度成分と独立して色相成分の評価ができる。したがって、ＵＶ平面において赤色とする範囲を予め定義しておき、画像入力手段１から入力されたカラー画像につき、各画素のＵＶ値が予め定義した赤色の範囲内になる画素を赤色領域として抽出する。これを画像中の処理対象領域につき実施することで、入力されたカラー画像中の赤色領域を、テールランプ候補領域として抽出することができる。本発明の交通流計測装置は、赤色領域地抽出結果を白色領域抽出と論理和をとることでテールランプ候補領域を抽出することが特徴であるが、まず説明を簡単にするため赤色抽出のみで本発明の構成を説明する。

車両末尾検出手段３は、抽出されたテールランプ候補領域から、車両の最末尾にある、テールランプ領域を検出する手段である。テールランプを検知するためには、必ず車両の走行方向の後方から画像を撮影する必要があるので、車両にテールランプ以外のランプがついている場合も、必ずテールランプが一台の車両領域の最下部についていることになる。したがって、車両末尾のテールランプを検出するためには、更にその下に他のテールランプ候補のないテールランプ候補を検出する必要がある。

車両末尾検出手段３の実施例について、図２，図３、および、図４を用いて具体的に説明する。

図２は、画像入力手段１から入力された画像の例である。２１，２２，２３は、それぞれ道路上の走行レーンの境界を示す白線である。２４は走行中の車両とする。

本発明の車両末尾検出手段３の一実施例としては、画面中に２５，２６の矩形で示す上下２段の検知領域を設ける。

これらの各検知領域の画面横方向の幅は、テールランプ検知する走行レーン領域を包括できる幅、すなわち走行レーン内を走行してきた車両が検知領域内を通るときに車体の左右がはみ出ない範囲に設定する。

また、高さ方向は、車両が、想定できる最速の速度で走行した場合も、検知漏れしない十分な高さを取るものとする。図３は検知領域の高さ条件を説明するための図であり、高さ設定が不適切な場合の例である。図中３１，３２は画像入力手段１から取り込まれた画面例であり、３１の画面は時刻ｔ−１に取り込まれた画像とし、３２の画面は３１の画面の次の時刻ｔに取り込まれた画像とする。但し、ｔの単位は画像処理周期とする。時刻ｔ−１で取り込まれた画面上で、３３の矩形は上下いずれかの検知領域の例とする。３４は走行中の車両である。時刻ｔ−１の画面３１において、車両は検知領域の下部に到達したところであり、検知対象のテールランプ領域はまだ検知領域内に入っていない。次に時刻ｔの画面３２において、３３の矩形は画面３１内の３３と同一の検知領域を表す矩形であり、３５は画面３１内の３４と同一車両の移動した後の状態を表す。画面３２において、車両３５は移動した結果、検知領域３３の領域を通過し、テールランプ領域が検知領域の外側の上部に到達している。この結果、３４および３５で表される車両が検知領域内に存在する画像は画像入力手段１から入力されないことになる。

このような状態を避け、車両を正確に検知するため、車両が必ず検知領域内に存在する画像を取るためには、例えば以下の式で検知領域高さとして取るべき距離を算出する方法が考えられる。

Ｖ（km／時間）×Ｔ（秒）×（１０００／３６００） ‥（式１）
但し Ｖ（km／時間）：想定できる車両の最高速度
Ｔ（秒） ：画像入力の周期
１０００ ：距離をkm単位からｍ単位に換算するための係数
３６００ ：時間を秒に換算するための係数
例えば想定できる最高速度が１００km／時間で、画像入力の周期が０.１secとすると、 １００×０.１×（１０００／３６００）＝２.７８ｍ
となり、検知領域の高さは画面内、実距離換算で２.７８ｍの高さを設定すれば良いことになる。算出した実距離が、画面上でどれだけの画素数にあたるかは、カメラの設置条件に基づき換算可能である。

図４は、車両末尾検出手段３の、上下二段の検知領域を設けた場合の構成につき説明したものである。車両末尾検出手段３は、下検知領域の特徴量を算出する下検知領域特徴量算出手段４１と、上検知領域の特徴量を算出する上領域特徴量算出手段４２と、上下の検知領域の特徴量の状態から、上検知領域に車両末尾があるか否かを判定する検知領域状態変化判定手段４３により構成される。これらの構成により、車両が下検知領域から上検知領域へ通過して、上検知領域に車両末尾があるタイミングを車両末尾検知とする。

車両末尾を検出するための特徴量について、図５を用いて説明する。

図５は、テールランプ候補抽出手段２で、テールランプ候補領域を白色、それ以外を黒色とし二値化して抽出した画像の例である。図中５３と５４が抽出したテールランプ候補領域であり、５１の矩形が上検知領域、５２の矩形が下検知領域を表す。また、５５は抽出したテールランプ候補領域の幅を示す。

図５の例では、上検知領域５１の領域内にのみテールランプ候補が存在し、下検知領域５２の領域内にはテールランプ候補が存在しない。領域内のテールランプ候補の存在の有無は、二値画像の白色の領域の面積、もしくは、白色の存在する領域の幅、もしくは高さ、などの特徴量により判定できる。また、領域内のテールランプ候補が、実際にどれだけテールランプらしいかは、テールランプ候補の幅が車両のテールランプ幅と類似しているか否かにより、判定することができる。

これらの特徴量を用いた車両末尾検出方法について、図６と図７を用いて説明する。

図６は、時刻ｔからｔ＋４まで５周期分の画像入力しテールランプ候補領域抽出した結果の画像を模式的に示した例である。このうち、６１を時刻ｔ、６２を時刻ｔ＋１、６３を時刻ｔ＋２、６４を時刻ｔ＋３、６５を時刻ｔ＋４の入力画像からそれぞれテールランプ抽出した結果の画像とする。それぞれの画像中で、矩形６６は上検知領域、矩形６７は下検知領域とする。

これらの画像中で、６６の上検知領域、６７の下検知領域内のテールランプ候補の特徴量の一つである面積の変化を図７に示す。図７において、縦軸は領域内のテールランプ候補の面積であり、横軸は時刻とする。また折れ線７１は図６における下検知領域６７内のテールランプ候補領域の面積を示し、折れ線７２は図６における上検知領域６６内のテールランプ候補領域の面積を示す。図７の６１，６２，６３，６４，６５の各点は、図６における画面６１，６２，６３，６４，６５での上検知領域，下検知領域それぞれのテールランプ候補領域の面積を表す。テールランプ候補領域が下検知領域６７に入り、上検知領域６６を抜けるまでの各領域の面積の変化は、図７の折れ線のように変動する。この変動から、下検知領域６７の面積が０で、上検知領域６６の面積がある６４の時刻ｔ＋３が、下検知領域を車両が通過し上検知領域に車両末尾があるタイミングといえる。

検知領域状態変化判定手段４３では、このタイミングを車両検知とするため、例えば以下のような条件で車両末尾検知判定する。

下検知領域の面積＝０ 且つ 上検知領域の面積＞テールランプ面積閾値
ここで、テールランプ面積閾値は、カメラの設置位置と、撮影対象の道路の位置関係から算出できる車両の大きさを考慮し設定するものとする。図７中の７３をテールランプ面積閾値とすると、時刻ｔ＋３の画面６４の時点で、上検知領域の面積がテールランプ面積閾値７３を越えるので、このタイミングで車両末尾検知判定を発行する。

このように、上下の検知領域を設け、後方にさらに別のテールランプ候補領域が存在しないテールランプ候補領域を、車両末尾として検出するのが、車両末尾検出手段３の処理の一実施例である。

ここでは、車両末尾検知判定に用いる特徴量として面積のみを用いた例を示したが、同様にテールランプ候補抽出領域の幅、もしくは高さを用いることもできるし、それらのＡＮＤ条件、ＯＲ条件などを用いることもできる。例えば、検出対象として四輪の車両のみを対象とする交通流計測装置を想定する場合は、二輪車のテールランプは車両検知としない必要があるため、上検出領域のテールランプ候補が図５のように二つ対でなく一つしかない場合は車両末尾検知しないよう、テールランプ抽出領域の幅を条件として追加することが効果的である。幅の閾値は、普通車でも車幅の狭い軽自動車を想定して、実座標換算で例えば１.０ｍ以上を車両検知とする。また、実際のテールランプ以外のランプとの区別をするため、幅の上限を設けることも効果的である。

以上、図４の車両末尾検出手段３の処理の流れを図８を用いて説明する。

処理８１では、下検知領域のテールランプ候補領域の特徴量を算出する。特徴量として、テールランプ候補領域の面積を算出する。

処理８２では、上検知領域のテールランプ候補領域の特徴量を算出する。特徴量として、テールランプ候補領域の面積，幅，高さなどを算出する。

処理８３では、下検知領域のテールランプ候補領域の特徴量が０か否か、つまり下検知領域にテールランプ候補領域が存在しないか否かを判定する。特徴量が０のときは処理８４に進み、０でないときは処理８５に進み、車両末尾検知なしとする。

処理８４では、上検知領域のテールランプ候補領域の特徴量が、テールランプ閾値条件を満たすか否かを判定する。特徴量としては既に説明したように、テールランプ候補領域の面積や幅を用いて判定する。特徴量がテールランプ閾値を満たす場合は、車両末尾検知として、処理８６に進み、テールランプ閾値を満たさない場合は車両末尾検知なしとして処理８５に進む。

処理８５では、処理８３，処理８４の判定を受けて上検知領域に車両末尾なしと判定する。

処理８６では、処理８３，処理８４の判定を受けて、図６の画面６４の状態であるとして、上検知領域に車両末尾があると判定する。

この方式を用いることで、テールランプ以外のランプの誤検知を防ぐことができる。

ところで、図９に示すように、特に大型車ではテールランプ以外にも側部や上部にランプがついている場合があり、上部灯９３や側部灯９４がテールランプ候補として抽出されてしまうので、車両末尾か否かを判定するのは難しいが、上下二段の検知領域に分けて特徴量を判定する本方式だと、図９中の下検知領域９２内にテールランプ９５が存在するので、図８処理８３の下検知領域の特徴量０の条件を満たさないため、この状態で上部灯９３や側部灯９４を誤検知する状態を回避できる。

また、図１０の例は、上検知領域１０１内で、路面に映ったヘッドライト１０３がテールランプ候補として抽出される場合である。ヘッドライトは白色以外にも黄色の場合があり、黄色はＹＵＶなどカラー表色系上で赤と近い値をとるため、テールランプ候補抽出時にテールランプ候補として抽出される可能性がある。図１０に模式的に示す例では、上検出領域１０１で車両のヘッドライトの路面に映った領域がテールランプ候補領域として
抽出され、一方下検知領域１０２内ではテールランプ領域９４が抽出されるとする。下検知領域１０２でもテールランプ候補領域１０４が抽出されることで、上検知領域１０１で検出されるテールランプ候補領域１０３は、下に他のランプがあるため、車両末尾ではないと判定されることになり、図１０の状態では上検知領域で車両末尾検知判定は発行されないことになる。

以上のように、車両末尾検出手段では、上下二段に分けた領域の両方でテールランプ候補領域を抽出し、上下両方の検出領域にテールランプ候補領域が存在するときは上領域のテールランプ候補領域は車両末尾でないとし、一方、上検出領域のみにテールランプ候補領域がある場合を、上検出領域に車両末尾があるとして検出する。この方式をとることで、図９，図１０に示すように、テールランプ以外の車両のランプなどがテールランプ候補として抽出された場合も、車両末尾にある本当のテールランプのみをテールランプとして検出することができる。これにより、一台の車両を二回カウントしてしまうことによる台数計測精度の低下、車両上部を車両末尾と誤って追跡してしまうことによる速度の計測精度の低下、を防ぐことができる。

車両登録手段４は、車両末尾検出手段３で車両末尾を検出した場合に、車両を追跡するための領域を決定して登録する手段である。本手段は、車両末尾検出手段３で検出した車両末尾から、追跡するための特徴的な領域を切り出す。追跡については車両追跡手段５で説明するが、車両登録手段４で登録した領域とのマッチングにより追跡するため、できるだけ領域のテクスチャに特徴がある領域を選択する必要がある。

このため、車両登録手段４では、車両末尾を検出した場合に、（１）検出領域で検出されたテールランプ領域をそのまま登録する、（２）検出領域で、エッジの数の多い領域を登録する、等の方法をとる。

本発明で対象としている夜間は、昼間に比べ車両のテクスチャが出にくいため、テールランプ領域を適切に登録することが重要であるが、特に大型車両の場合など、テールランプの幅が広いために、適切に追跡領域を切り出して登録することが困難な場合がある。このような場合は、検知領域内で検出されたテールランプ領域を中心として追跡領域を切り出し、その領域での分散を評価したあとに、左右、上下など周辺に領域を移動した場合の分散も評価して、最も分散の大きい領域を追跡領域として採用する等の方法が考えられる。

また、領域を移動して分散評価する場合に、カメラの撮影方向により移動方向を設定する方法もある。たとえば左側から撮影している場合には、混雑時、画像内で車両が重なる場合に図１１のように車両後方右側が重なる場合が多いので、追跡中に隠される可能性の低い左側方向に追跡領域を移動することが有効である。同様に右からの撮影の場合は、右側に移動することが有効となる。

車両追跡手段５は、車両登録手段５で登録した追跡領域をテンプレートとし、時系列で入力される画像とマッチングすることで、移動した車両を追跡する手段である。車両追跡手段５については、車両登録手段４で登録した追跡領域をテンプレートとし、画像入力毎にパターンマッチング処理で車両を追跡する処理である。これは、例えば特開平１０−１５４２９２に記載のある方式などで実現できる。車両追跡手段５により、入力周期時間当たりに車両が移動する距離を計測でき、これにより車両走行速度を計測することができる。

以上、テールランプ候補抽出手段として赤色領域を抽出する例で説明したが、実際には、図１２に示すように、テールランプ候補抽出手段２は、赤色領域抽出手段１２１と、白色領域抽出手段１２２，テールランプ候補限定手段１２３で構成される。

この構成でテールランプ候補を抽出することで、特に夜間の雨天時など、照明やライトが路面反射することにより画像上での輝度が飽和し、テールランプの赤色が白色として認識されるような場合でも、テールランプ領域を抽出することができる。

赤色領域抽出手段１２１と、白色領域抽出手段１２２、テールランプ候補限定手段１２３について説明する。このうち、赤色領域抽出手段１２１については、既にテールランプ候補抽出手段２で説明したように、カラーの入力画像を用いて赤色の領域を抽出する手段である。

白色領域抽出手段１２２は、画像入力手段１より入力された画像から、白色領域を抽出する手段である。白色の領域の抽出は、入力された濃淡画像を、適切な閾値で二値化することで実施できる。

テールランプ候補限定手段１２３は、抽出した白色領域から、テールランプ候補を限定する手段である。道路画像において、白色領域は、ヘッドライトの路面反射、白い車両のボディなど、飽和したテールランプ以外にも抽出される可能性が高いため、テールランプ以外の領域の誤検知を減らすために、予め、色以外の条件でテールランプ候補を限定することが目的である。この目的から、テールランプ候補を限定する方法には、例えば領域の高さ、幅などの大きさで判定する方法がある。テールランプの幅や高さの閾値は、テールランプの上限を想定したうえで十分な大きさ、例えば実座標で０.５ｍ以下、等に設定する。大きさがしきい値を越える白色領域については、テールランプ以外の領域として、削除するものとする。

赤色領域抽出手段１２１，白色領域抽出手段１２２，テールランプ候補限定手段１２３による、テールランプ候補抽出の処理の流れを図１３に示す。

処理１３１は、画像入力手段１により入力された画像から、赤色領域抽出手段１１により、赤色領域を抽出する。

処理１３２は、画像入力手段１により入力された画像から、白色領域抽出手段１２により、白色領域を抽出する。

処理１３３は、処理１３２で抽出された白色領域の数のカウンタＩを０にクリアする。

処理１３４は、Ｉ番目の白色領域の大きさが、予め設定したテールランプの閾値以下か否かを判定する。テールランプ閾値以上であれば、処理１３５に進み、テールランプ閾値以下であれば処理１３６に進む。

処理１３５では、Ｉ番目の白色領域の大きさがテールランプ閾値以上のとき、Ｉ番目の白色領域を削除する。

処理１３６では、白色領域の数のカウンタを次に進める。

処理１３７では、白色領域の数のカウンタが白色領域数を越え、すべての白色領域について処理１３４の判定を実施したかを判定する。カウンタが白色領域数を越えた場合は処理１３８に進み、超えない場合は処理１３４に戻る。

処理１３８では、処理１３１で抽出した赤色領域と、処理１３２で抽出し、処理１３５でテールランプ閾値以上の領域を除いた白色領域との論理和を取る。

以上の処理で、処理１３８により作成した赤色領域と白色領域の抽出画面の論理和の結果から、以降の車両末尾検出手段３により、車両の末尾を検出する。

図１３の処理の説明のため、本処理の流れの過程での処理結果の各画面を、図１４，図１５を用いて説明する。図１４は、テールランプが赤色に認識される通常のケースであり、図１５はテールランプが白く認識される場合を想定した処理結果の画面を模式的に表す。

図１４において、１４１は画像入力手段１から入力された画像とする。表現の便宜上背景は明るくなっているが実際は暗いものとする。画像中、１４３，１４４はそれぞれ車両１４２のテールランプ領域であり、１４５は車両１４２のヘッドライトの路面反射領域とする。この例では、テールランプ１４３，１４４は赤色として認識され、ヘッドライト反射１４５は白色として認識されるとする。

また、領域１４６は、図１３処理１３４の判定で使うテールランプの大きさ閾値である。

１４７は、図１３処理１３２で赤色領域抽出した結果の画面である。図中白色で示した領域１４８と１４９が抽出した赤色領域であり、この例の場合は入力画面１４１の１４３、１４４のテールランプが抽出されることになる。

１４ａは、図１３処理１３３で白色領域抽出した結果の画面である。図中白色で示した１４ｂの領域が、抽出した白色領域であり、この例の場合は入力画面１４１の１４５のヘッドライトの路面反射が抽出されることになる。

１４ｃは、図１３処理１３４で、テールランプ閾値以上の白色領域を削除した結果の画面である。白色領域抽出画面１４ａ中の、抽出された白色領域１４ｂを、予め決められたテールランプ閾値１４６と比較すると、白色領域１４ｂは幅がテールランプ閾値１４６より大きいため、この領域は削除される。削除された結果１４ｃでは、白色領域は０個となる。

１４ｄが、図１３の処理１３８で、赤色領域１４７と、テールランプ閾値以上の白色領域を除去した白色領域１４ｃの論理和を取った結果の画面である。この結果、図１３処理１３１で赤色領域抽出した領域のみがテールランプ候補として抽出されることとなる。このように、テールランプが通常、赤色に認識される場合も、白色領域を抽出した結果がテールランプ候補限定手段で、テールランプらしい大きさ以外の領域は除去されるため、白色領域抽出した結果が誤検知の原因とならないことになる。

また、図１５は、テールランプ領域が飽和し、白く認識される場合を説明のため模式的に示した図である。

図１５において、１５１は画像入力手段１から入力された画像とする。表現の便宜上背景は明るくなっているが実際は暗いものとする。画像中、１５３，１５４はそれぞれ車両１５２のテールランプ領域であり、１５５は車両１５２のヘッドライトの路面反射領域とする。この例では、テールランプ１５３、１５４は画面の輝度飽和等の影響で白色として認識され、ヘッドライト反射１５５も白色として認識されるとする。

また、領域１５６は、図１３処理１３４の判定で使うテールランプの大きさ閾値である。

１５７は、入力画像１５１から、図１３処理１３２で赤色領域抽出した結果の画面である。入力画像１５１の場合は赤色領域がないため、赤色領域抽出の結果何も抽出されないこととなる。

１５８は、図１３処理１３３で白色領域抽出した結果の画面である。図中白色で示した１５９，１５ａ，１５ｂの領域が、抽出した白色領域であり、この例の場合は入力画面１５１の１５５のヘッドライトの路面反射が画面１５８における１５９の領域に、入力画面１５１の１５３，１５４のテールランプの領域がそれぞれ画面１５８における１５ａ，１５ｂとして抽出されることになる。

１５ｃは、図１３処理１３４で、テールランプ閾値以上の白色領域を削除した結果の画面である。白色領域抽出画面１５８中の、抽出された白色領域１５９を、予め設定したテールランプ閾値１５６と比較すると、白色領域１５９は幅がテールランプ閾値１５６より大きいため、この領域は削除される。一方、白色領域１５ａ，１５ｂは、予め設定したテールランプ閾値より小さいので、これらの領域はテールランプ候補領域として残る。削除された結果画面１５ｃでは、白色領域は１５ａと１５ｂの二個が残る。

１５ｄが、図１３の処理１３８で、赤色領域１５７と、テールランプ閾値以上の白色領域を除去した白色領域１５ｃの論理和を取った結果の画面である。この結果、図１３処理１３２で白色領域抽出し、処理１３４でテールランプ閾値以上の領域を削除した結果残った白色領域のみがテールランプ候補として抽出されることとなる。このように、テールランプが輝度飽和等により白色に認識される場合も、テールランプ領域のみがテールランプ候補として抽出できる。

以上のように赤色領域抽出と白色領域抽出の結果の論理和を取った画像をテールランプ候補抽出画像とすることで、通常、テールランプが赤色に認識される場合、輝度飽和して白色に認識される場合、いずれの場合にも適切にテールランプを検出することができる。白色領域については大きさを限定することで、路面反射などを誤検知することも防止できる。

尚、テールランプが赤色か白色かにより、テールランプ抽出方法を赤色領域抽出か白色領域抽出かを切り替えることも可能であるが、そのためには画像中のテールランプ領域の色の判定処理が必要になる。本発明の構成は切替処理が不要という効果がある。

また、テールランプ候補限定手段１２３の限定方法として、上記の実施例では幅，高さの大きさで判定する例を記載したが、大きさを表す面積など他の指標を用いても構わないし、テールランプが円形であることを利用し、高さと幅の比率などの指標を用いても構わない。テールランプ以外の領域との区別がつく手段でテールランプ候補を限定する。

図１６に示す実施例２は、実施例１の構成に、車両領域マスク手段６を追加したものである。車両領域マスク手段６は、下検知領域で、テールランプ候補領域が検知された場合に、検知されたテールランプ候補領域をテールランプと想定した場合の車両相当領域にマスク（０クリアすること）をかけ、該当領域内でテールランプ候補領域を抽出しないようにする処理である。

本手段は、特に、本発明が片側複数車線の道路に適用される場合、大型車の上部灯などが、隣接車線の検知領域でテールランプ候補領域として誤検知されることを防止する手段である。

図１７は、片側二車線の道路の画像を模式的に示したものである。図中、矩形１７１、および矩形１７２は、それぞれ左側車線の上検知領域と下検知領域である。また、矩形１７３、および矩形１７４は、それぞれ右側車線の上検知領域、下検知領域である。車両１７５は、左側車線を通過中であるが、右側車線の上検知領域１７３内に、上部灯１７７が存在し、一方右側車線の下検知領域１７４内には、ランプ領域が存在しないので、この状態で右側車線で車両末尾検知判定されることになる。車両領域マスク手段６は、このようにテールランプ以外のランプが他の車線を通過することで誤検知されることを防ぐ手段である。

図１８は、車両領域マスク手段６で、マスクする条件と、マスクする領域を説明するための図である。図１８で、１８９は車両１８５のテールランプ領域であるが、マスク領域を発生させるための条件としては、
「下検知領域で、テールランプ相当の領域が検知された場合」
とする。テールランプ相当領域の条件は、車両末尾検知手段３で、上検知領域のテールランプ候補領域がテールランプ条件を満たすか否かの条件を用いる。図８の処理８４において、既に述べたように、面積がテールランプ相当以上であるか、幅が車両のテールランプらしい幅であるか（１.０ｍ以上など）、等の判定である。

図１８の例では、左側車線の下検知領域１８２内でテールランプ領域が検出されるので、この時点でマスク処理が発行される。

マスク領域は、下検知領域で検知されたテールランプ領域が、実際にテールランプ領域であることを想定した場合に、車両相当と考えられる領域とする。領域の横幅は、１８６で示すテールランプ領域の幅とし、高さは、テールランプ領域の下端を始点とし、車両の幅１８６から換算係数をかけた高さ（図中１８７）とする。車幅と高さの比率を示す換算係数の値は、実際には車種により様々ではあるが、特に誤検知防止の必要性の高い大型コンテナについて車両領域を確実にマスクできる換算係数を設定する。大型コンテナの車幅と車高のサンプル調査の結果から、車高÷車幅の値は大体１.１〜１.３位の値を取ることがわかっており、テールランプの幅は実際の車幅より狭いことを考慮して、例えば１.５などの換算係数を設定する。

算出した幅と高さの領域のうち、下検知領域の上端をマスク領域下端とする。

マスク処理は、テールランプ候補抽出手段２でテールランプ候補を抽出した画像の、マスク領域に対し、黒色を書き込む（０クリアする）ことで、該当する領域で、テールランプ以外のランプを検知するのを防ぐ。図１９は入力画像と、マスク処理を実行した前後のテールランプ抽出画像の例を説明するための図である。図１９で、１９１は入力画像とする。入力画像１９１から、テールランプ候補抽出手段２でテールランプ候補を抽出した結果の画像が１９２である。マスク処理を実行する前は、右側車線の上検知領域中に車両の上部灯１９５がテールランプ候補として存在し、下検知領域１９４にはテールランプ候補がないため、車両領域マスク手段がない場合はこのタイミングで検知判定が発行されてしまう。

１９６は、入力された画像１９１に、車両領域マスク手段６でマスクをかける領域を示す。下検知領域内にテールランプ領域１９８が検知されたので車両相当領域１９７にマスク処理をする。１９９は、マスク処理後のテールランプ候補抽出画像であるが、マスク処理により、右側車線の上検知領域１９３内に存在したテールランプ候補領域１９５が黒く塗りつぶされ、これにより、右車線での誤検知を防げることになる。

以上が車両領域マスク手段６の処理である。車両領域マスク手段６を追加することにより、片側複数車線の道路を計測対象とする場合も、テールランプ以外のランプの誤検知を防ぐことができる。

以上が、本発明による交通流計測装置の実施例である。

以上の実施例では、検知領域を、各レーンに上下一対ずつ設定する前提で説明したが、他の実施例として、レーンとレーンの間に検知領域を設ける方法もある。

例えば図２０のように、車両が車線をまたいで走行する場合、一対のテールランプの片方のみが検知領域を通過する場合がある。車両末尾判定の条件として、テールランプ候補領域の幅が閾値以上のものを採用する場合、図２０の場合はテールランプ候補領域の幅が十分でないとして、車両検知できないことになる。

このようなケースを防ぐため、図２０のように各レーン毎に検知領域を設定するのみでなく、図２１のようにレーン間にも検知領域を設定する。これにより、図２０の上検知領域２０２、２０４ではそれぞれテールランプの片方のみしか領域に入っていないために検知できないが、図２１の上検知領域２１２にはテールランプ全体が入るため、幅もテールランプ相当であるとして検知判定ができる。

また、別の実施例として、実施例１のテールランプ候補抽出手段２で抽出したテールランプ候補抽出画像に、フレーム間差分画像との論理積をとった画像をテールランプ候補抽出画像とする方法がある。既に述べたテールランプ領域抽出手段では、入力した画像の白色領域や赤色領域をテールランプ候補として抽出するため、これは、計測対象の道路領域の路面に白色の路面表示がある場合や、路面色が赤色である場合などに、車両のテールランプ以外の道路領域が抽出されてしまう可能性がある。

フレーム間差分は、時刻ｔに入力された画像と、１または数周期前に入力された画像との差分を取ることで、移動した領域を抽出する処理である。

赤色抽出と白色抽出で抽出した領域と、フレーム間差分で抽出した領域の論理積を取ることで、移動していない領域は抽出されないことになるため、路面表示や赤色の路面など移動しない路面領域は抽出しない効果がある。

本発明の交通流計測装置は画像式の交通流計測技術に対して広く適用することが可能
である。

本発明による交通流計測装置の第一の実施例の構成を示すブロック図である。 画像入力手段１から入力された画像の例である。 検知領域の高さ条件を説明するための図である。 車両末尾検出手段の、上下二段の検知領域を設けた場合の構成を説明するための図である。 テールランプ候補抽出手段２で、テールランプ候補領域を白色、それ以外を黒色とし二値化して抽出した画像の例である。 時刻ｔからｔ＋４まで５周期分の画像入力しテールランプ候補領域抽出した結果の画像を模式的に示した例である。 上検知領域，下検知領域内のテールランプ候補の面積の変化を示す図である。 車両末尾検出手段の処理の流れを説明するための図である。 大型車のテールランプ以外を誤検知する可能性のある事例を説明するための図である。 ヘッドライトを誤検知する可能性のある事例を説明するための図である。 混雑時画像内で車両が重なる例を説明するための図である。 本発明による交通流計測装置のテールランプ候補抽出手段を詳細化した構成を示すブロック図である。 テールランプ候補限定手段による、テールランプ候補抽出の処理の流れを説明するための図である。 テールランプが赤色に認識される通常の場合の、テールランプ候補抽出の処理過程の画面を説明するための図である。 テールランプが白色に認識される場合の、テールランプ候補抽出の処理過程の画面を説明するための図である。 本発明による交通流計測装置の第二の実施例の構成を示すブロック図である。 大型車の上部灯が誤検知される事例を示すため、片側二車線の道路の画像を模式的に示した図である。 車両領域マスク手段で、マスクする条件と、マスクする領域を説明するための図である。 入力画像と、マスク処理を実行した前後のテールランプ抽出画像の例を説明するための図である。 車両が車線をまたいで走行する場合の画面上の状態を説明するための図である。 レーン間にも検知領域を設定する実施例を説明するための図である。

符号の説明

１ 画像入力手段
２ テールランプ候補抽出手段
３ 車両末尾検出手段
４ 車両登録手段
５ 車両追跡手段

Claims (6)

1. 道路の車両走行方向の後方から撮像され、画面単位で時系列に取り込まれてくる画像データを処理して、車両を検出し、検出した車両領域を追跡することで、通過車両の台数及び速度を計測する交通流計測装置において、
   画像中から赤色抽出領域と白色抽出領域の論理和領域をテールランプ候補領域として抽出するテールランプ候補抽出手段と、
   抽出されたテールランプ候補領域のうちから、車両末尾を検出する車両末尾検出手段と、
   検出した車両末尾から、車両を追跡するための領域を登録する車両登録手段と、
   登録した領域を追跡する車両追跡手段とを備え、
   前記車両末尾検出手段は、画面中の車両の通過するレーン内の領域に、レーン毎に上下二段の検知領域を設け、
   前記テールランプ候補抽出手段で抽出したテールランプ領域の、下検知領域内での面積が所定値以下になり、上検知領域内での面積が、所定面積閾値以上の場合を、上検知領域に車両末尾が存在するとして車両末尾検出とすることを特徴とする交通流計測装置。
2. 請求項１において、テールランプ候補抽出手段は、赤色抽出領域と、白色抽出領域のうち、幅と高さがテールランプ相当の所定閾値以下の領域との論理和領域をテールランプ候補領域とすることを特徴とする交通流計測装置。
3. 請求項１または請求項２において、テールランプ候補抽出手段は、抽出したテールランプ候補画像と、フレーム間差分により移動領域を抽出した画像との論理積を取った画像をテールランプ候補抽出画像とすることを特徴とする交通流計測装置。
4. 請求項１において、
   テールランプ候補抽出手段で抽出したテールランプ領域の、下検知領域内での面積が所定値以下になり、上検知領域内での面積が、所定面積閾値以上で、且つ、幅が所定幅閾値以上の場合を、上検知領域に車両末尾が存在するとして車両末尾検出とすることを特徴とする交通流計測装置。
5. 請求項１乃至４のいずれかにおいて、上下二段の検知領域を、レーンの間にも設けて、車両末尾検出処理することを特徴とする交通流計測装置。
6. 請求項５において、車両追跡領域のサーチ方向を、カメラ設置方向とすることを特徴とする交通流計測装置。

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