JP6004216B1 - 位置情報特定方法、位置情報特定装置、及び、位置情報特定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】撮影された対象物の位置及び速度を正確に特定するための位置情報特定方法を提供する。【解決手段】位置情報特定方法は、撮影した画像に生じる歪みに関する所定の歪み特性を有する監視カメラにより撮影された対象画像を取得するステップＳ１１と、監視カメラと第１の距離をおいて配置された第１の目盛を有する第１の目盛板を撮影した場合に得られる第１の目盛板画像を取得するステップＳ１２と、第１の目盛板画像と、対象画像と、を重ね合わせるステップＳ１４と、第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、対象画像に映った第１の既定サイズを有する第１の基準物体の画像上サイズＡを測定するステップＳ１５と、第１の基準物体の画像上サイズＡ、第１の既定サイズ、及び、第１の距離に基づき、監視カメラから第１の基準物体までの第１の対象距離Ｙを算出するステップＳ１６と、を備えている。【選択図】図１

Description

本発明は、撮影された対象物の位置及び速度を正確に特定するための位置情報特定方法、位置情報特定装置、及び、位置情報特定プログラムに関する。

従来より、街頭の監視カメラや車両に搭載されたドライブレコーダ等により車両事故が撮影された場合、事故の瞬間の事故車両の速度は、以下のようにして特定されている。

例えば、横断歩道を越えた直後に事故が起こったような場合には、事故車両の先端が横断歩道に差し掛かった瞬間の画像フレームと、事故車両の先端が横断歩道を越えた瞬間の画像フレームと、を目測により抽出し、横断歩道の長さを２つの画像フレーム間の時間で除算することで、事故車両の速度を特定する。

ところで、多くの場合、自動車に設置されたドライブレコーダの高さは、１１０ｃｍ〜１３０ｃｍであるのに対し、事故が起きた現場は、ドライブレコーダから１０ｍ以上の距離となることが多い。この場合、画像上の１ｍｍの差が、実際には、数十ｃｍ〜数メートルにもなってしまう。

従って、画像上で事故車両の先端が横断歩道に差し掛かった瞬間を目測により抽出したとしても、実際に事故車両の先端が横断歩道に差し掛かった瞬間とは大きく異なっている可能性があり、このような方法で算出された事故車両の速度は正確なものではなく、事故の責任割合も大きく異なってきてしまう。

また、ドライブレコーダで撮影された画像は、カメラ特性及びレンズ特性により、中心から外れるほど歪んでいるため、事故車両が画像の中心から外れているほど、事故車両の位置の誤差も一層大きくなってしまう。

更に、事故直前には、事故車両はブレーキにより減速している場合が多い。しかしながら、上記方法では、事故車両の先端が横断歩道に差し掛かった瞬間と、事故車両の先端が横断歩道を越えた瞬間と、の間の平均速度を特定しているだけであって、事故車両の映像フレーム毎の速度や事故車両の衝突時の速度を特定しているわけではない。

そこで、本発明は、撮影された対象物の位置及び速度を正確に特定するための位置情報特定方法、位置情報特定装置、及び、位置情報特定プログラムを提供することを目的としている。

本発明は、撮影した画像に生じる歪みに関する所定の歪み特性を有する第１の撮影手段により撮影された対象画像を取得するステップと、前記所定の歪み特性を有する第２の撮影手段と第１の距離をおいて対向するように配置された第１の目盛を有する第１の目盛板を前記第２の撮影手段により撮影した場合に得られる第１の目盛板画像を取得するステップと、前記第１の目盛板画像と、前記対象画像と、を重ね合わせるステップと、前記第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、前記対象画像に映った第１の既定サイズを有する第１の基準物体の画像上サイズを測定するステップと、前記第１の基準物体の画像上サイズ、前記第１の既定サイズ、及び、前記第１の距離に基づき、前記第１の撮影手段から前記第１の基準物体までの第１の対象距離を算出するステップと、を備えたことを特徴とする位置情報特定方法を提供している。

このような構成によれば、歪み特性に対応した第１の目盛板を用いるので、第１の基準物体の画像上サイズは、歪みがなかった場合のサイズとして測定される。従って、歪みが補正された第１の基準物体の画像上サイズ、第１の既定サイズ、及び、第１の距離に基づき、第１の撮影手段から第１の基準物体５までの第１の対象距離を、歪みが補正された正確な値で算出することが可能となる。

また、本発明は、所定の時間をおいて撮影された２枚の対象画像のそれぞれについて、前記第１の撮影手段から前記第１の基準物体までの第１の対象距離を算出し、前記算出された２つの対象距離の差を前記所定の時間で除算することにより、前記第１の基準物体の速度を算出するステップを更に備えることが好ましい。

このような構成によれば、第１の基準物体の瞬間的な速度まで正確に算出することが可能となる。

また、本発明は、前記第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、前記対象画像に映った不動産である第２の既定サイズを有する第２の基準物体の画像上サイズを測定するステップと、前記第２の基準物体の画像上サイズ、前記第２の既定サイズ、及び、前記第１の距離に基づき、前記第１の撮影手段から前記第２の基準物体までの第２の対象距離を算出するステップと、前記所定の時間をおいて撮影された２枚の対象画像について算出された２つの第２の対象距離の差を前記所定の時間で除算することにより、前記第１の撮影手段の速度を算出するステップと、前記第１の基準物体の速度から前記第１の撮影手段の速度を減算することにより、前記第１の基準物体の絶対速度を算出するステップと、を更に備えることが好ましい。

このような構成によれば、対象画像が第１の撮影手段の移動中に撮影されたものである場合には、第１の撮影手段自体の位置及び速度の変化も考慮される。従って、車両に搭載されたドライブレコーダ等により撮影された画像を用いても、第１の基準物体の瞬間的な速度まで正確に算出することが可能となる。

また、本発明は、第２の目盛を有する第２の目盛板を、前記第１の目盛板と前記第１の目盛板と第２の距離をおいて対向するように配置するステップと、前記第１の目盛板及び前記第２の目盛板を前記第２の撮影手段により撮影して、第２の目盛板画像を取得するステップと、前記第２の目盛板画像上の第１の目盛、前記第２の目盛板画像上の第２の目盛、及び、前記第２の距離に基づき、前記第１の距離を算出するステップと、を更に備えることが好ましい。

このような構成によれば、第１の目盛板を正確に配置することができない可能性を考慮して、第１の目盛板を適当な位置に配置した後に、第１の距離を算出する。従って、自動車のフロントガラスが邪魔になるような場合であっても、第１の距離を正確に算出することができ、その結果として、対象距離も正確に算出することが可能となる。

また、前記第２の撮影手段として前記第１の撮影手段を用いることが好ましい。

このような構成によれば、第１の撮影手段と種類や設置位置等が同じ条件の第２の撮影手段を新たに準備する必要がなくなる。

また、前記第１の撮影手段の高さと前記第１の基準物体の高さの差と、前記算出された第１の対象距離と、に基づき、前記第１の撮影手段と前記第１の基準物体との間の水平面上の距離を算出するステップを更に備えることが好ましい。

このような構成によれば、第１の撮影手段と第１の基準物体との間の水平面上の距離を算出することが可能となる。

また、前記第１の撮影手段が車両に搭載されている場合、前記算出された第１の対象距離に基づき、前記車両の運転手の運転操作特性、及び、前記車両の性能変化情報の少なくとも一方を算出するステップを更に備えることが好ましい。

このような構成によれば、これらの運転操作情報又は性能変化情報を運転手へ還元することで、社会の交通安全へも貢献することも可能となる。また、算出された運転操作特性に基づき、運転手を格付けすることで、車両保険の加入金額等の目安ともなり得る。

また、本発明の別の観点によれば、撮影した画像に生じる歪みに関する所定の歪み特性を有する第１の撮影手段により撮影された対象画像と、前記所定の歪み特性を有する第２の撮影手段と第１の距離をおいて対向するように配置された第１の目盛を有する第１の目盛板を前記第２の撮影手段により撮影した場合に得られる第１の目盛板画像と、第１の既定サイズを有する第１の基準物体に関する第１の基準物体情報と、が記憶された記憶部と、前記第１の目盛板画像と、前記対象画像と、を重ね合わせる重ね合わせ部と、前記第１の基準物体情報を参照して前記対象画像内の前記第１の基準物体を特定する特定部と、前記第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、前記特定された第１の基準物体の画像上サイズを測定する測定部と、前記第１の基準物体の画像上サイズ、前記第１の既定サイズ、及び、前記第１の距離に基づき、前記第１の撮影手段から前記第１の基準物体までの第１の対象距離を算出する算出部と、を備えたことを特徴とする位置情報特定装置を提供している。

前記算出部は、所定の時間をおいて撮影された２枚の対象画像のそれぞれについて、前記第１の撮影手段から前記第１の基準物体までの第１の対象距離を算出し、前記算出された２つの対象距離の差を前記所定の時間で除算することにより、前記第１の基準物体の速度を算出することが好ましい。

また、前記記憶部には、不動産である第２の既定サイズを有する第２の基準物体に関する第２の基準物体情報が更に記憶されており、前記特定部は、前記第２の基準物体情報を参照して前記対象画像内の前記第２の基準物体を特定し、前記測定部は、前記第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、前記特定された第２の基準物体の画像上サイズを測定し、前記算出部は、前記第２の基準物体の画像上サイズ、前記第２の既定サイズ、及び、前記第１の距離に基づき、前記第１の撮影手段から前記第２の基準物体までの第２の対象距離を算出し、前記所定の時間をおいて撮影された２枚の対象画像について算出された２つの第２の対象距離の差を前記所定の時間で除算することにより、前記第１の撮影手段の速度を算出し、更に、前記第１の基準物体の速度から前記第１の撮影手段の速度を減算することにより、前記第１の基準物体の絶対速度を算出することが好ましい。

また、前記第１の撮影手段の高さと前記第１の基準物体の高さの差と、前記算出された第１の対象距離と、に基づき、前記第１の撮影手段と前記第１の基準物体との間の水平面上の距離を算出するステップを更に備えることが好ましい。

また、前記第１の撮影手段が車両に搭載されている場合、前記算出された第１の対象距離に基づき、前記車両の運転手の運転操作特性、及び、前記車両の性能変化情報の少なくとも一方を算出するステップを更に備えることが好ましい。

また、本発明の別の観点によれば、撮影した画像に生じる歪みに関する所定の歪み特性を有する第１の撮影手段により撮影された対象画像と、前記所定の歪み特性を有する第２の撮影手段と第１の距離をおいて対向するように配置された第１の目盛を有する第１の目盛板を前記第２の撮影手段により撮影した場合に得られる第１の目盛板画像と、第１の既定サイズを有する第１の基準物体に関する第１の基準物体情報と、が記憶されたコンピュータにインストールされるプログラムであって、前記第１の目盛板画像と、前記対象画像と、を重ね合わせるステップと、前記第１の基準物体情報を参照して前記対象画像内の前記第１の基準物体を特定するステップと、前記第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、前記特定された第１の基準物体の画像上サイズを測定するステップと、前記第１の基準物体の画像上サイズ、前記第１の既定サイズ、及び、前記第１の距離に基づき、前記第１の撮影手段から前記第１の基準物体までの第１の対象距離を算出するステップと、を備えたことを特徴とする位置情報特定プログラムを提供している。

また、前記算出するステップでは、更に、所定の時間をおいて撮影された２枚の対象画像のそれぞれについて、前記第１の撮影手段から前記第１の基準物体までの第１の対象距離を算出し、前記算出された２つの対象距離の差を前記所定の時間で除算することにより、前記第１の基準物体の速度を算出することが好ましい。

また、前記記憶部には、不動産である第２の既定サイズを有する第２の基準物体に関する第２の基準物体情報が更に記憶されており、前記特定するステップでは、更に、前記第２の基準物体情報を参照して前記対象画像内の前記第２の基準物体を特定し、前記測定するステップでは、更に、前記第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、前記特定された第２の基準物体の画像上サイズを測定し、前記算出するステップでは、更に、前記第２の基準物体の画像上サイズ、前記第２の既定サイズ、及び、前記第１の距離に基づき、前記第１の撮影手段から前記第２の基準物体までの第２の対象距離を算出し、前記所定の時間をおいて撮影された２枚の対象画像について算出された２つの第２の対象距離の差を前記所定の時間で除算することにより、前記第１の撮影手段の速度を算出し、前記第１の基準物体の速度から前記第１の撮影手段の速度を減算することにより、前記第１の基準物体の絶対速度を算出することが好ましい。

また、前記第１の撮影手段の高さと前記第１の基準物体の高さの差と、前記算出された第１の対象距離と、に基づき、前記第１の撮影手段と前記第１の基準物体との間の水平面上の距離を算出するステップを更に備えることが好ましい。

また、前記第１の撮影手段が車両に搭載されている場合、前記算出された第１の対象距離に基づき、前記車両の運転手の運転操作特性、及び、前記車両の性能変化情報の少なくとも一方を算出するステップを更に備えることが好ましい。

本発明の位置情報特定方法、位置情報特定装置、及び、位置情報特定プログラムによれば、撮影された対象物の位置及び速度を正確に特定することが可能となる。

本発明の第１の実施の形態による位置情報特定方法のフローチャート 本発明の第１の実施の形態による複数の対象画像の説明図 本発明の第１の実施の形態による複数の対象画像の説明図 本発明の第１の実施の形態による複数の対象画像の説明図 本発明の第１の実施の形態による第１の対象距離を算出するための説明図 本発明の第１の実施の形態による第１の目盛板の平面図 本発明の第１の実施の形態による第１の目盛板画像の平面図 本発明の第１の実施の形態による第１の目盛板画像と対象画像を重ね合わせた図 本発明の第２の実施の形態による位置情報特定方法のフローチャート 本発明の第２の実施の形態による位置情報特定方法の説明図 本発明の第３の実施の形態による第１の距離の算出方法のフローチャート 本発明の第３の実施の形態による第１の距離を算出するための説明図 本発明の第３の実施の形態による第２の目盛板画像の平面図 本発明の第４の実施の形態による位置情報特定方法の説明図 本発明の第５の実施の形態による位置情報特定装置のブロック図 本発明の第５の実施の形態による制御部の動作を示したフローチャート

以下、本発明の第１の実施の形態による位置情報特定方法について、図１〜図５を参照して説明する。

本実施の形態では、停車中の車両１０に搭載されたドライブレコーダ等の監視カメラ２により対向車両１が撮影されていたという設定の下で、対向車両１の位置及び速度を特定する。

以下で、本実施の形態による対向車両１の位置及び速度の測定方法（位置情報特定方法）について、図１に示すフローチャートを用いて説明する。

まず、監視カメラ２により所定の時間をおいて撮影された複数枚の対象画像３（図２（ａ）−図２（ｃ）参照）を取得する（Ｓ１１）。

本実施の形態では、監視カメラ２が撮影した映像を構成する複数のフレームを、複数の対象画像３として取得するものとする。また、監視カメラ２は、所定の歪み特性を有しているため、撮影した画像には、所定の歪みが生じているものとし、本実施の形態では、中心から外れるほど、歪みが大きくなっているものとする。

なお、この監視カメラ２が、本発明の第１の撮影手段及び第２の撮影手段に該当する。

続いて、図３に示すように、監視カメラ２と第１の距離Ｘをおいて対向するように、第１の目盛板４を配置する（Ｓ１２）。第１の目盛板４の配置は、車両１０を借りるか、又は、車両１０に搭載された監視カメラ２と同一のものを準備した上で、任意の場所で行えば良い。第１の目盛板４は、図４（ａ）に示すように、所定の間隔で形成されたマス目上の第１の目盛４１を有している。

続いて、第１の目盛板４を監視カメラ２により撮影して、図４（ｂ）に示すような第１の目盛板画像４２を取得する（Ｓ１３）。第１の目盛板画像４２は、歪み特性を有する監視カメラ２で第１の目盛板４を撮影することにより取得されたものであるため、図４（ｂ）に示すように、歪んで表示され、各マス目間の幅も一定ではなくなる。但し、この場合であっても、計算上は、各マス目間の幅は一定とみなすことができる。

続いて、図５に示すように、第１の目盛板画像４２と、一の対象画像３と、を重ね合わせる（Ｓ１４）。

本実施の形態では、第１の目盛板画像４２と一の対象画像３とをデータ上で重ね合わせるものとするが、紙等のシート状の第１の目盛板画像４２と一の対象画像３とを重ね合わせてもよい。その場合には、第１の目盛４１と対象画像３の両方を視認できるように、一方が透過性を有している必要がある。

続いて、第１の目盛板画像４２上の第１の目盛４１を用いて、対象画像３に映った第１の基準物体５の画像上サイズＡを測定する（Ｓ１５）。

第１の基準物体５は、対向車両１に固定された第１の既定サイズＢを有するものであり、例えば、対向車両１の横幅、ナンバープレート、ミラー等、対象物である対向車両１に固定されているものであれば、第１の基準物体５として採用可能である。ナンバープレートに関しては、全車両に共通のサイズであり、第１の対向車両１の横幅やミラーに関しては、対向車両１の車種に応じて設定されたものであるため、既定サイズを有するものとして採用することができる。図３及び図５では、対向車両１の横幅を第１の既定サイズＢとして採用した例が示されている。

なお、図５では、図面の見やすさを重視して、対象画像３は歪んでいないが、実際には、対象画像３も第１の目盛４１と同様に歪んでいる。

ここで、歪んではいても第１の目盛４１間の幅は一定とみなすことができるので、第１の基準物体５の幅の両端間の第１の目盛４１の数を数えることで、第１の基準物体５の画像上サイズＡを測定することができる。なお、図５では、図面の見やすさを重視して、第１の目盛４１を少な目に表示しているが、実際には、第１の目盛板４には、遥かに多くの第１の目盛４１が形成されていることが好ましい。

最後に、第１の基準物体５の画像上サイズＡ、第１の既定サイズＢ、及び、第１の距離Ｘに基づき、監視カメラ２から第１の基準物体５までの第１の対象距離Ｙを算出する（Ｓ１６）。

詳細には、図３に示すように、Ｘ：Ｙ＝Ａ：Ｂの関係が成り立つので、この式に、設定値である第１の距離Ｘ、測定された第１の基準物体５の画像上サイズＡ、及び、第１の既定サイズＢを代入することにより、第１の対象距離Ｙが算出される。

なお、第１の基準物体５の瞬間的な速度は、Ｓ１４−Ｓ１６までのステップを、Ｓ１１で取得した残りの対象画像３に対しても行い、連続する２枚の対象画像３について算出された第１の対象距離Ｙの差を撮影間隔である所定の時間で除算することにより、算出することができる。

以上説明したように、本実施の形態による位置情報特定方法では、歪み特性に対応した第１の目盛板画像４２を用いて第１の基準物体５のサイズを測定することで、歪みが補正された第１の基準物体５の画像上サイズＡを取得することができる。従って、歪みが補正された第１の基準物体５の画像上サイズＡ、第１の既定サイズＢ、及び、第１の距離Ｘに基づき、監視カメラ２から第１の基準物体５までの第１の対象距離Ｙを、歪みが補正された正確な値で算出することが可能となる。

また、連続する２枚の対象画像３について算出された第１の対象距離Ｙの差を撮影間隔である所定の時間で除算することにより、第１の基準物体５の瞬間的な速度まで正確に算出することが可能となる。

続いて、本発明の第２の実施の形態による位置情報特定方法について、図３、図５〜図７を参照して説明する。図３及び図５は、第１の実施の形態と共通して利用する。

第１の実施の形態では、停車中の車両１０に搭載された監視カメラ２により撮影された対象画像３を用いて、第１の基準物体５の位置及び速度を特定したが、本実施の形態では、移動中の車両１０に搭載された監視カメラ２により撮影された対象画像３を用いて、第１の基準物体５の位置及び速度を特定する。

車両１０が移動している場合、監視カメラ２自体の位置も変化しているので、第１の基準物体５の位置及び速度を特定するためには、監視カメラ２自体の位置及び速度の変化も考慮しなければならない。

図６は、本実施の形態による位置情報特定方法のフローチャートである。図６に示す処理は、図１のＳ１４の後に行われる。

まず、Ｓ１４で、第１の目盛板画像４２と、一の対象画像３と、を重ね合わせた後、第１の目盛板画像４２上の第１の目盛４１を用いて、対象画像３に映った第２の基準物体６の画像上サイズＣを測定する（Ｓ２１）。

第２の基準物体６は、対象画像３内の不動産であって、第２の既定サイズＤを有するものであり、例えば、電柱や横断歩道等が考えられる。また、車両等の移動体であっても停車中のものは、本発明の“不動産”に含まれる。図５及び図７では、電柱の直径を第２の既定サイズＤとして採用した例が示されている。

最後に、第２の基準物体６の画像上サイズＣ、第２の既定サイズＤ、及び、第１の距離Ｘに基づき、監視カメラ２から第２の基準物体６までの第２の対象距離Ｙ‘を算出する（Ｓ２２）。

詳細には、図３に示すように、Ｘ：Ｙ‘＝Ｃ：Ｄの関係が成り立つので、この式に、設定値である第１の距離Ｘ、測定された第２の基準物体６の画像上サイズＣ、及び、第２の既定サイズＤを代入することにより、第２の距離Ｙ’を算出することができる。

監視カメラ２の瞬間的な速度は、Ｓ２１−Ｓ２２の処理を、Ｓ１１で取得した残りの対象画像３に対しても行い、連続する２枚の対象画像３について算出された第２の対象距離Ｙ‘の差を撮影間隔である所定の時間で除算することにより、算出することができる。

そして、２枚の対象画像３について算出された第１の基準物体５の速度から、当該２枚の対象画像３について算出された第２の基準物体６の速度を減算することで、当該２枚の対象画像３間の第１の基準物体５の絶対的な速度を算出することができる。

以上説明したように、本実施の形態による位置情報特定方法では、対象画像３が監視カメラ２の移動中に撮影されたものである場合には、監視カメラ２自体の位置及び速度の変化も考慮する。従って、車両に搭載されたドライブレコーダ等により撮影された画像を用いても、第１の基準物体５の瞬間的な速度まで正確に算出することが可能となる。

続いて、本発明の第３の実施の形態による位置情報特定方法について、図８〜図１０を参照して説明する。

位置情報を特定するために車両１０に搭載された監視カメラ２を用いる場合には、フロントガラスが邪魔になり、第１の目盛板４を監視カメラ２から第１の距離Ｘだけ離れた位置に正確に配置することが困難である。

そこで、本実施の形態では、第１の目盛板４を正確に配置することができない可能性を考慮して、第１の目盛板４を適当な位置に配置した後に、第１の距離Ｘを算出する。

図８は、本実施の形態による第１の距離Ｘの算出方法のフローチャートである。図８に示す処理は、図１のＳ１６の前までに行われていればよい。

まず、図９に示すように、第１の目盛板４と対向するように第１の目盛板４と第２の距離Ｚをおいて第２の目盛板７を配置する（Ｓ３１）。第２の目盛板７は、第１の目盛板４の第１の目盛４１と同一のサイズの第２の目盛７１を有している。

なお、本実施の形態では、監視カメラ２、第１の目盛板４、第２の目盛板７の順番に配置するが、監視カメラ２、第２の目盛板７、第１の目盛板４の順番に配置してもよい。

続いて、第１の目盛板４及び第２の目盛板７を監視カメラ２により撮影して、図１０に示すような第２の目盛板画像７２を取得する（Ｓ３２）。

ここで、第１の目盛４１と第２の目盛７１とは同一のサイズを有しているが、第２の目盛板７の方が第１の目盛板４よりも監視カメラ２から遠い分、図１０に示すように、第２の目盛７１が第１の目盛４１よりも小さく撮影される。なお、第２の目盛７１は、図１０に示すように、点線や着色により、第１の目盛４１と視覚的に区別可能であることが好ましい。

続いて、第２の目盛板画像７２上における第１の目盛４１の画像上サイズＰ、及び、第２の目盛７１の画像上サイズＱを測定する（Ｓ３３）。

最後に、第１の目盛４１の画像上サイズＰ、第２の目盛７１の画像上サイズＱ、及び、第２の距離Ｚに基づき、第１の距離Ｘを算出する（Ｓ３４）。

詳細には、図９に示すように、Ｘ：Ｘ＋Ｚ＝Ｑ：Ｐの関係が成り立つので、この式に、設定値である第２の距離Ｚ、測定された第１の目盛４１の画像上サイズＰ、及び、測定された第２の目盛７１の画像上サイズＱを代入することにより、第１の距離Ｘを算出することができる。

以上説明したように、本実施の形態による位置情報特定方法では、第１の目盛板４を正確に配置することができない可能性を考慮して、第１の目盛板４を適当な位置に配置した後に、第１の距離Ｘを算出する。従って、自動車のフロントガラスが邪魔になるような場合であっても、第１の距離Ｘを正確に算出することができ、その結果として、対象距離Ｙも正確に算出することが可能となる。

続いて、本発明の第４の実施の形態による位置情報特定方法について、図１１を参照して説明する。

第１及び第２の実施の形態では、監視カメラ２と第１の基準物体５とが正対している場合を例に説明を行ったが、監視カメラ２と第１の基準物体５とは、必ずしも正対しているとは限らず、その場合には、測定された第１の基準物体５の画像上サイズを、正対していた場合の画像上サイズＡに変換する必要がある。以下で、監視カメラ２と第１の基準物体５とが正対していない場合の画像上サイズの変換について説明する。

なお、本実施の形態では、図１１に示すような高さＨ、幅Ｗの既定サイズを有する長方形状のナンバープレートを第１の基準物体５として採用し、幅Ｗを既定サイズＢとして採用した場合を例に説明する。

監視カメラ２と第１の基準物体５とが正対していない場合、第１の基準物体５が監視カメラ２に対して、水平軸を中心に回転することにより傾いているケース１と、垂直軸を中心に回転することにより傾いているケース２と、が考えられる。

この場合、第１の基準物体５の第１の目盛板画像４２上の高さＨ１と、第１の目盛板画像４２上における第１の基準物体５の幅Ｗ１を測定した上で、Ｈ１／ＨとＷ１／Ｗを比較する。

例えば、Ｈ１／Ｈ＞Ｗ１／Ｗであった場合、第１の基準物体５は、ケース２に該当するため、Ｈ１は、正対している場合の高さと等しい。

一方、高さＨ１：正対している場合の幅（画像上サイズＡ）＝Ｈ：Ｗの関係にあるので、この場合には、Ｗ１とは無関係に、Ｈ、Ｗ、及び、Ｈ１に基づき、正対している場合の幅（画像上サイズＡ）を算出することができる。

Ｈ１／Ｈ＜Ｗ１／Ｗ（ケース１）であった場合にも、同様の方法で、正対している場合の高さ（画像上サイズＡ）を算出することができる。

なお、第１の基準物体５は、長方形状であるが、第１の目盛板画像４２上では、歪んでいる場合もある。そのような場合であっても、第１の目盛４１を用いて本来のサイズに変換すれば、長方形状であることを確認することができる。

続いて、本発明の第５の実施の形態による位置情報特定装置８について、図１２及び図１３を参照して説明する。

上記実施の形態では、対向車両１の位置及び速度を手動により特定したが、本実施の形態では、位置情報特定装置８を用いて特定する。本実施の形態では、第１の実施の形態と同様に、停車中の車両１０に搭載された監視カメラ２により対向車両１が撮影されていたという設定の下で、対向車両１の位置及び速度を特定するが、他の実施形態にも適用することができる。

図１２に示すように、位置情報特定装置８は、入力部８１と、記憶部８２と、制御部８３と、を備えている。

入力部８１からは、第１の距離Ｘと、対象画像３と、第１の目盛板画像４２と、を入力可能である。

記憶部８２には、第１の基準物体情報（第１の基準物体５の候補、各第１の基準物体５の識別情報、及び、各第１の基準物体５の第１の既定サイズＢ）が記憶されている。第１の基準物体５の候補としては、ナンバープレート、ミラー、対向車両１自体等が考えられる。第１の基準物体５の識別情報としては、車種ごとの色彩、形状、サイズ等の情報や、ナンバープレートの色彩、形状、サイズ等の情報等が考えられる。第１の基準物体５の既定サイズＢとしては、車両の横幅、ナンバープレートの横幅等が考えられる。

また、記憶部８２には、入力部８１から入力された第１の距離Ｘ、対象画像３、及び、第１の目盛板画像４２も記憶される。

制御部８３は、記憶部８２に記憶された情報に基づき、監視カメラ２から基準物体５までの対象距離Ｙの算出を行う。この制御部８３が、本発明の“重ね合わせ部”、“特定部”、“測定部”、及び、“算出部”に相当する。

以下で、図１３のフローチャートを用いて、制御部８３による動作について説明する。図１３のフローチャートは、第１の距離Ｘ、対象画像３、第１の目盛板画像４２が記憶部８２に記憶された状態で、位置情報特定装置８のスタートボタン（図示せず）が押下された時に開始する。

まず、制御部８３は、記憶部８２に第１の目盛板画像４２と、一の対象画像３と、を重ね合わせる（Ｓ３１）。

続いて、記憶部８２に記憶された第１の基準物体情報を参照して、対象画像３内の第１の基準物体５を特定する（Ｓ３２）。

詳細には、色彩や濃淡に変化が少ない部分を１つの物体であると判断し、第１の目盛板画像４２を用いて、その物体の色彩、形状、サイズ等の識別情報を取得する。そして、取得した識別情報が、記憶部８２に記憶された識別情報と一致又は近似する物体を第１の基準物体５として特定する。特定の基準としては、例えば、取得した識別情報と、記憶部８２に記憶された識別情報とが、９０％以上一致している場合に第１の基準物体５として特定する等が考えられる。

続いて、図１のＳ１５と同様に、第１の目盛板画像４２上の第１の目盛４１を用いて、特定された第１の基準物体５の画像上サイズＡを測定し（Ｓ３３）、図１のＳ１６と同様に、測定された第１の基準物体５の画像上サイズＡ、記憶部８２に記憶された第１の既定サイズＢ、及び、記憶部８２に記憶された第１の距離Ｘに基づき、監視カメラ２から第１の基準物体５までの第１の対象距離Ｙを算出する（Ｓ３４）。

なお、対象画像３の中に複数の第１の基準物体５が存在する場合には、それぞれの第１の基準物体５について第１の対象距離Ｙを算出することで、より正確に対向車両１の位置を特定することが可能となる。

この後、制御部８３は、２枚の対象画像３について第１の対象距離Ｙを算出することで、第１の実施の形態で同様に、第１の基準物体５の瞬間的な速度を算出することができる。

また、車両１０が移動中であった場合には、記憶部８２に第２の基準物体情報（第２の基準物体６の候補、各第２の基準物体６の識別情報、及び、各第２の基準物体６の第１の既定サイズＤ）を記憶させておき、制御部８３により対象画像３内の第２の基準物体６を特定することで、第２の実施の形態と同様に、第１の基準物体５の絶対的な速度を算出することができる。

以上説明したように、本実施の形態による位置情報特定装置８によれば、対向車両１の位置及び速度を自動的に算出することができるので、画像上サイズＡを肉眼で測定する場合と比べて、対向車両１の位置及び速度の算出に要する時間を大幅に短縮することが可能となる。

尚、本発明の位置情報特定方法は、上述した実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載した範囲で種々の変形や改良が可能である。

例えば、上記実施の形態では、理解容易のために、監視カメラ２と第１の基準物体５の高さの差は考慮していなかったが、当該高さの差を考慮することで、より正確に位置を特定することが可能となる。

例えば、監視カメラ２から横断歩道までの水平面上での距離を特定するためには、監視カメラ２の高さ、及び、算出された第１の距離Ｘに対して、三平方の定理を用いればよい。また、監視カメラ２からナンバープレートまでの水平面上での距離を特定するためには、監視カメラ２とナンバープレートの高さの差、及び、算出された第１の距離Ｘに対して、三平方の定理を用いればよい。

また、上記実施の形態では、監視カメラ２として、対向車両１に搭載されたドライブレコーダを採用したが、街頭の監視カメラや通行人の携帯電話等を監視カメラ２として採用することもできる。

また、上記実施の形態では、監視カメラ２が、図４（ｂ）に示すような歪みを生じさせる場合を例に説明したが、その他の歪みを生じさせる場合であってもよい。また、第１の撮影手段と第２の撮影手段の歪み特性は、正確に一致していることが好ましいが、例えば、双方が魚眼レンズであるという程度の一致だけでも、本発明による効果を得ることができ、このような場合も本発明の範囲に含まれる。また、歪みが生じないことも歪み特性に含まれる。従って、双方が歪んでいない場合も、本発明の範囲に含まれる。

また、上記実施の形態では、第１の目盛板４及び第２の目盛板７には、それぞれ、マス目状の第１の目盛４１及び第２の目盛７１が設けられていたが、必ずしもマス目である必要はなく、測定のための目印となるものであればよい。また、第１の目盛４１と第２の目盛７１は、遠近の差が認識できればよいので、同一のサイズでなくてもよく、異なる目印であってもよい。

また、上記実施の形態では、図１のＳ１２で第１の目盛板４を配置し、Ｓ１３で第１の目盛板４を撮影したが、監視カメラ２と第１の距離Ｘをおいて対向するように配置された第１の目盛板４を撮影した場合に得られる画像に相当するものを予め準備しておき、当該画像を第１の目盛板画像４２として利用してもよく、本発明には、このような場合も含まれる。

また、上記実施の形態では、一例として、対向車両１の位置及び速度を測定したが、本発明は、対向車両１に限らず、第１の基準物体５を有するものであれば何でも位置及び速度の測定の対象とすることができる。

また、上記実施の形態では、第１の基準物体５の瞬間的な速度を、連続する２枚の対象画像３を用いて算出したが、必ずしも連続していなくてもよい。

また、算出された第１の距離Ｘや速度を用いることで、監視カメラ２に相当するドライブレコーダを搭載した車両の運転手の運転操作特性（ハンドル舵角、加速度、車間距離、走行ライン等）を精密に算出することができる。従って、これらの運転操作情報を運転手へ還元することで、社会の交通安全へも貢献することも可能となる。また、算出された運転操作特性に基づき運転手を格付けすることで、車両保険の加入金額等の目安ともなり得る。

また、算出された第１の距離Ｘや速度を用いることで、監視カメラ２に相当するドライブレコーダを搭載した車両の性能変化情報（タイヤの摩耗度やエンジンの劣化度等）を精密に算出することができる。例えば、タイヤの摩耗度は、本発明により算出された自動車速度と、自動車の速度メータに表示された速度と、の差異から算出することができる。従って、これらの性能変化情報を運転手へ還元することによっても社会の交通安全へも貢献することが可能となる。

また、監視カメラ２に相当するドライブレコーダを搭載した車両において、監視カメラ２は、車両の進行方向に対して傾いて設置されていることが多いが、本発明を用いることで、監視カメラ２の傾きも算出することができる。

詳細には、当該車両において、監視カメラ２が傾いていない状態で撮影された対象画像３と、監視カメラ２が傾いた状態で撮影された対象画像３と、をそれぞれ第１の目盛板画像４２と重ね合わせることで、例えば、当該車両の先端の上下位置の差異、左右位置の差異、左端と右端の上下位置の差異等を第１の目盛４１で読み取ることができ、これにより、監視カメラ２の傾きを算出することが可能となる。

また、本発明は、制御部８３が行う処理に相当するプログラムや、当該プログラムを記憶した記録媒体にも応用可能である。記録媒体の場合、コンピュータ等に当該プログラムがインストールされることとなる。ここで、当該プログラムを記憶した記録媒体は、非一過性の記録媒体であっても良い。非一過性の記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ等が考えられるが、それに限定されるものではない。

１ 対向車両
２ 監視カメラ
３ 対象画像
４ 目盛板
５ 第１の基準物体
６ 第２の基準物体
７ 目盛板
８ 位置情報特定装置
１０ 車両
４１ 目盛
４２ 第１の目盛板画像
７１ 目盛
７２ 第２の目盛板画像
８１ 入力部
８２ 記憶部
８３ 制御部

Claims (17)

1. 撮影した画像に生じる歪みに関する所定の歪み特性を有する第１の撮影手段により撮影された対象画像を取得するステップと、
   前記所定の歪み特性を有する第２の撮影手段と第１の距離をおいて対向するように配置された第１の目盛を有する第１の目盛板を前記第２の撮影手段により撮影した場合に得られる画像に相当する第１の目盛板画像を取得するステップと、
   前記第１の目盛板画像と、前記対象画像と、を重ね合わせるステップと、
   前記第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、前記対象画像に映った第１の既定サイズを有する第１の基準物体の画像上サイズを測定するステップと、
   前記第１の基準物体の画像上サイズ、前記第１の既定サイズ、及び、前記第１の距離に基づき、前記第１の撮影手段から前記第１の基準物体までの第１の対象距離を算出するステップと、
   を備えたことを特徴とする位置情報特定方法。
2. 所定の時間をおいて撮影された２枚の対象画像のそれぞれについて、前記第１の撮影手段から前記第１の基準物体までの第１の対象距離を算出し、前記算出された２つの対象距離の差を前記所定の時間で除算することにより、前記第１の基準物体の速度を算出するステップを更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の位置情報特定方法。
3. 前記第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、前記対象画像に映った不動産である第２の既定サイズを有する第２の基準物体の画像上サイズを測定するステップと、
   前記第２の基準物体の画像上サイズ、前記第２の既定サイズ、及び、前記第１の距離に基づき、前記第１の撮影手段から前記第２の基準物体までの第２の対象距離を算出するステップと、
   前記所定の時間をおいて撮影された２枚の対象画像について算出された２つの第２の対象距離の差を前記所定の時間で除算することにより、前記第１の撮影手段の速度を算出するステップと、
   前記第１の基準物体の速度から前記第１の撮影手段の速度を減算することにより、前記第１の基準物体の絶対速度を算出するステップと、
   を更に備えたことを特徴とする請求項２に記載の位置情報特定方法。
4. 第２の目盛を有する第２の目盛板を、前記第１の目盛板と前記第１の目盛板と第２の距離をおいて対向するように配置するステップと、
   前記第１の目盛板及び前記第２の目盛板を前記第２の撮影手段により撮影して、第２の目盛板画像を取得するステップと、
   前記第２の目盛板画像上の第１の目盛、前記第２の目盛板画像上の第２の目盛、及び、前記第２の距離に基づき、前記第１の距離を算出するステップと、
   を更に備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の位置情報特定方法。
5. 前記第２の撮影手段として前記第１の撮影手段を用いることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の位置情報特定方法。
6. 前記第１の撮影手段の高さと前記第１の基準物体の高さの差と、前記算出された第１の対象距離と、に基づき、前記第１の撮影手段と前記第１の基準物体との間の水平面上の距離を算出するステップを更に備えたことを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の位置情報特定方法。
7. 前記第１の撮影手段が車両に搭載されている場合、前記算出された第１の対象距離に基づき、前記車両の運転手の運転操作特性、及び、前記車両の性能変化情報の少なくとも一方を算出するステップを更に備えたことを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の位置情報特定方法。
8. 撮影した画像に生じる歪みに関する所定の歪み特性を有する第１の撮影手段により撮影された対象画像と、前記所定の歪み特性を有する第２の撮影手段と第１の距離をおいて対向するように配置された第１の目盛を有する第１の目盛板を前記第２の撮影手段により撮影した場合に得られる画像に相当する第１の目盛板画像と、第１の既定サイズを有する第１の基準物体に関する第１の基準物体情報と、が記憶された記憶部と、
   前記第１の目盛板画像と、前記対象画像と、を重ね合わせる重ね合わせ部と、
   前記第１の基準物体情報を参照して前記対象画像内の前記第１の基準物体を特定する特定部と、
   前記第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、前記特定された第１の基準物体の画像上サイズを測定する測定部と、
   前記第１の基準物体の画像上サイズ、前記第１の既定サイズ、及び、前記第１の距離に基づき、前記第１の撮影手段から前記第１の基準物体までの第１の対象距離を算出する算出部と、
   を備えたことを特徴とする位置情報特定装置。
9. 前記算出部は、所定の時間をおいて撮影された２枚の対象画像のそれぞれについて、前記第１の撮影手段から前記第１の基準物体までの第１の対象距離を算出し、前記算出された２つの対象距離の差を前記所定の時間で除算することにより、前記第１の基準物体の速度を算出することを特徴とする請求項８に記載の位置情報特定装置。
10. 前記記憶部には、不動産である第２の既定サイズを有する第２の基準物体に関する第２の基準物体情報が更に記憶されており、
    前記特定部は、前記第２の基準物体情報を参照して前記対象画像内の前記第２の基準物体を特定し、
    前記測定部は、前記第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、前記特定された第２の基準物体の画像上サイズを測定し、
    前記算出部は、前記第２の基準物体の画像上サイズ、前記第２の既定サイズ、及び、前記第１の距離に基づき、前記第１の撮影手段から前記第２の基準物体までの第２の対象距離を算出し、前記所定の時間をおいて撮影された２枚の対象画像について算出された２つの第２の対象距離の差を前記所定の時間で除算することにより、前記第１の撮影手段の速度を算出し、更に、前記第１の基準物体の速度から前記第１の撮影手段の速度を減算することにより、前記第１の基準物体の絶対速度を算出することを特徴とする請求項９に記載の位置情報特定装置。
11. 前記第１の撮影手段の高さと前記第１の基準物体の高さの差と、前記算出された第１の対象距離と、に基づき、前記第１の撮影手段と前記第１の基準物体との間の水平面上の距離を算出するステップを更に備えたことを特徴とする請求項８から１０のいずれか一項に記載の位置情報特定装置。
12. 前記第１の撮影手段が車両に搭載されている場合、前記算出された第１の対象距離に基づき、前記車両の運転手の運転操作特性、及び、前記車両の性能変化情報の少なくとも一方を算出するステップを更に備えたことを特徴とする請求項８から１１のいずれか一項に記載の位置情報特定装置。
13. 撮影した画像に生じる歪みに関する所定の歪み特性を有する第１の撮影手段により撮影された対象画像と、前記所定の歪み特性を有する第２の撮影手段と第１の距離をおいて対向するように配置された第１の目盛を有する第１の目盛板を前記第２の撮影手段により撮影した場合に得られる画像に相当する第１の目盛板画像と、第１の既定サイズを有する第１の基準物体に関する第１の基準物体情報と、が記憶されたコンピュータにインストールされるプログラムであって、
    前記第１の目盛板画像と、前記対象画像と、を重ね合わせるステップと、
    前記第１の基準物体情報を参照して前記対象画像内の前記第１の基準物体を特定するステップと、
    前記第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、前記特定された第１の基準物体の画像上サイズを測定するステップと、
    前記第１の基準物体の画像上サイズ、前記第１の既定サイズ、及び、前記第１の距離に基づき、前記第１の撮影手段から前記第１の基準物体までの第１の対象距離を算出するステップと、
    を備えたことを特徴とする位置情報特定プログラム。
14. 前記算出するステップでは、更に、所定の時間をおいて撮影された２枚の対象画像のそれぞれについて、前記第１の撮影手段から前記第１の基準物体までの第１の対象距離を算出し、前記算出された２つの対象距離の差を前記所定の時間で除算することにより、前記第１の基準物体の速度を算出することを特徴とする請求項１３に記載の位置情報特定プログラム。
15. 前記コンピュータには、不動産である第２の既定サイズを有する第２の基準物体に関する第２の基準物体情報が更に記憶されており、
    前記特定するステップでは、更に、前記第２の基準物体情報を参照して前記対象画像内の前記第２の基準物体を特定し、
    前記測定するステップでは、更に、前記第１の目盛板画像上の第１の目盛を用いて、前記特定された第２の基準物体の画像上サイズを測定し、
    前記算出するステップでは、更に、前記第２の基準物体の画像上サイズ、前記第２の既定サイズ、及び、前記第１の距離に基づき、前記第１の撮影手段から前記第２の基準物体までの第２の対象距離を算出し、前記所定の時間をおいて撮影された２枚の対象画像について算出された２つの第２の対象距離の差を前記所定の時間で除算することにより、前記第１の撮影手段の速度を算出し、前記第１の基準物体の速度から前記第１の撮影手段の速度を減算することにより、前記第１の基準物体の絶対速度を算出することを特徴とする請求項１４に記載の位置情報特定プログラム。
16. 前記第１の撮影手段の高さと前記第１の基準物体の高さの差と、前記算出された第１の対象距離と、に基づき、前記第１の撮影手段と前記第１の基準物体との間の水平面上の距離を算出するステップを更に備えたことを特徴とする請求項１３から１５のいずれか一項に記載の位置情報特定プログラム。
17. 前記第１の撮影手段が車両に搭載されている場合、前記算出された第１の対象距離に基づき、前記車両の運転手の運転操作特性、及び、前記車両の性能変化情報の少なくとも一方を算出するステップを更に備えたことを特徴とする請求項１３から１６のいずれか一項に記載の位置情報特定プログラム。

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