JP6292708B2 - 画像情報から交通量推定のためのパラメータを求める方法 - Google Patents
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Description
(a)複数の車両を含む画像を複数の矩形領域に分割するステップと、
(b)その画像から画素値がその周辺画素値から変化するコーナーを検出し、その検出したコーナーの位置を抽出するステップと、
(c)その矩形領域の中からそのコーナーの位置が含まれる矩形領域の数を特徴量として抽出するステップと、を含む。
(ii)抽出された特徴量の各々と対応する画像中の車両数との間の線形性を分析する。具体的には、例えば、車両数を目的関数(従属変数)とし、特徴量を説明変数(独立変数)として回帰分析を行う。なお、各画像における車両数は、例えば、道路領域の車両数を目視によって計数したものを利用する。
(iii)線形性が最も高くなる場合のしきい値XLを評価関数のしきい値Xとして選択する。上記(ii)の回帰分析を行う場合を例にとると、回帰直線との差が最小となる場合のしきい値XLを選択する。
20 コンピュータ(PC)
30 ネットワーク・ドライブ
40 ネットワーク
50 カメラ(交通カメラ)
60 中継器
100 システム
Claims (8)
- コンピュータを用いた画像情報から交通量を推定するための特徴量を求めるための方法であって、
(a)道路領域に複数の車両を含む画像を複数の矩形領域に分割するステップであって、前記矩形領域は画素の輝度値の分散が所定のしきい値よりも小さい画素領域を含む、ステップと、
(b)前記画像中の前記道路領域から隣接画素間の輝度値の勾配がX、Yの両方向で所定値よりも大きいコーナーを検出し、その検出したコーナーの位置を抽出するステップと、
(c)前記矩形領域の中から前記コーナーの位置が含まれる前記矩形領域の数を前記特徴量として抽出するステップと、を含む方法。 - 前記複数の矩形領域に分割するステップ(a)は、
分割前に前記画像を類似画素領域平坦化フィルタによって処理するステップを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記複数の矩形領域に分割するステップ(a)は、
前記フィルタ処理後の画像を前記画素の輝度値の分散のしきい値Xを用いて4分木法によって分割するステップを含む、請求項2に記載の方法。 - 前記4分木法によって分割するステップは、
前記画素の輝度値の分散が前記しきい値X以上である場合、分割後の対応する前記矩形領域をさらに分割するステップを含む、請求項3に記載の方法。 - 複数の前記画像の各々に対して、前記しきい値Xを変化させながら前記ステップ(a)を実行するステップと、
前記(b)及び(c)のステップを実行して、複数の前記画像の各々についての前記特徴量を抽出するステップと、
抽出された前記特徴量と対応する前記画像中の車両数との間の線形性を分析するステップと、
前記線形性が最も高くなる場合のしきい値XLを前記しきい値Xとして選択するステップと、を含む請求項4に記載の方法。 - 前記コーナーの位置を抽出するステップ(b)は、前記コーナーの検出前に前記画像を境界強調フィルタによって処理するステップを含む、請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法。
- 前記画像は、広視野角のカメラで撮影された低解像度の画像である、請求項1〜6のいずれか1項に記載の方法。
- 請求項1〜7のいずれか1項の各ステップを実行するためのコンピュータ・プログラム。
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