JPH04355899A - 道路監視システム - Google Patents
道路監視システムInfo
- Publication number
- JPH04355899A JPH04355899A JP3160073A JP16007391A JPH04355899A JP H04355899 A JPH04355899 A JP H04355899A JP 3160073 A JP3160073 A JP 3160073A JP 16007391 A JP16007391 A JP 16007391A JP H04355899 A JPH04355899 A JP H04355899A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- representative point
- road
- monitoring system
- road monitoring
- camera
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims abstract 5
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 5
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 5
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 206010033799 Paralysis Diseases 0.000 description 1
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Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は道路監視システムに係
り、特に高速道路等における落下物の検出に好適な道路
監視システムに関する。
り、特に高速道路等における落下物の検出に好適な道路
監視システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】道路上への落下物は交通の障害となり交
通渋滞の原因となるばかりでなく、車両事故の原因とも
なり早急な発見、撤去が望まれる。特に道路事情が極め
て悪い我が国都心部においては、落下物は致命的な大事
故や深刻な交通まひに結びつくことが多く、迅速な対応
が必要である。しかし従来、交通状況の監視のためのＩ
ＴＶにより落下物が発見されることはあっても、道路全
域に対してその監視範囲は極めてわずかの比率であり、
落下物の自動監視は全く行われていなかったということ
ができる。
通渋滞の原因となるばかりでなく、車両事故の原因とも
なり早急な発見、撤去が望まれる。特に道路事情が極め
て悪い我が国都心部においては、落下物は致命的な大事
故や深刻な交通まひに結びつくことが多く、迅速な対応
が必要である。しかし従来、交通状況の監視のためのＩ
ＴＶにより落下物が発見されることはあっても、道路全
域に対してその監視範囲は極めてわずかの比率であり、
落下物の自動監視は全く行われていなかったということ
ができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この発明はこのような
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、道路上の
障害物等の交通障害の要因を自動的に検出し得る道路監
視システムを提供することを目的とする。
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、道路上の
障害物等の交通障害の要因を自動的に検出し得る道路監
視システムを提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決する手段】この発明に係る道路監視システ
ムは、道路上における移動物体の代表点を追跡するもの
である。この発明に係る道路監視システムによれば、一
旦移動し、その後停止した物体を検出でき、障害物のみ
を選択的に検出し得る。
ムは、道路上における移動物体の代表点を追跡するもの
である。この発明に係る道路監視システムによれば、一
旦移動し、その後停止した物体を検出でき、障害物のみ
を選択的に検出し得る。
【０００５】
【実施例】次にこの発明に係る道路監視システムの１実
施例を図面に基づいて説明する。図１において、道路監
視システムは、道路に沿って配置される監視装置１と、
この監視装置と通信回線２によって結ばれた中央コンピ
ュータ３によって構成され、監視装置１は、カメラ４、
画像処理部５およびＭＰＵ６よりなる。
施例を図面に基づいて説明する。図１において、道路監
視システムは、道路に沿って配置される監視装置１と、
この監視装置と通信回線２によって結ばれた中央コンピ
ュータ３によって構成され、監視装置１は、カメラ４、
画像処理部５およびＭＰＵ６よりなる。
【０００６】画像処理部５は、複数プレーンのメモリＭ
を有し、前記カメラはラインＬからバッファＢを介して
これらのメモリに接続され、バッファＢのコントロール
により、いずれか１プレーンのメモリにカメラの画像が
格納される。また各メモリはマルチプレクサＭＵＸを介
して画像間演算部Ｃに接続され、この画像間演算部の出
力は前記カメラと共通のラインＬを通ってメモリＭに接
続されている。メモリＭはマルチプレクサＭＵＸを介し
て画像間演算部Ｃに接続され、任意の２画像を選択的に
画像間演算部に入力し得るようになっている。マルチプ
レクサの一方の出力は前記ＭＰＵに接続され、さらにカ
メラ４と共通のラインＬに接続されている。
を有し、前記カメラはラインＬからバッファＢを介して
これらのメモリに接続され、バッファＢのコントロール
により、いずれか１プレーンのメモリにカメラの画像が
格納される。また各メモリはマルチプレクサＭＵＸを介
して画像間演算部Ｃに接続され、この画像間演算部の出
力は前記カメラと共通のラインＬを通ってメモリＭに接
続されている。メモリＭはマルチプレクサＭＵＸを介し
て画像間演算部Ｃに接続され、任意の２画像を選択的に
画像間演算部に入力し得るようになっている。マルチプ
レクサの一方の出力は前記ＭＰＵに接続され、さらにカ
メラ４と共通のラインＬに接続されている。
【０００７】ラインＬにはさらに積算部Ｉおよびラベリ
ング部ＬＢが接続され、メモリＭの出力に対して、種々
の積算を行い、またラベリングを実行する。以上の構成
による道路監視は図２のフローチャートに従って実行さ
れる。カメラ４は逐次道路上の画像を一定間隔（例えば
１／３０ＳＥＣ）で取込んで、メモリＭに順次格納する
（ステップ２−１）。連続する２つの画像は画像間演算
部Ｃに入力され、両者のＥＸ−ＯＲが算出される（ステ
ップ２−２）。これによって両画像の不一致部分が抽出
される。なお不一致部分の抽出法としては、減算も採用
し得る。画像間演算部の出力は入力画像が格納されたメ
モリ以外のメモリに入力される（ステップ２−３）。
ング部ＬＢが接続され、メモリＭの出力に対して、種々
の積算を行い、またラベリングを実行する。以上の構成
による道路監視は図２のフローチャートに従って実行さ
れる。カメラ４は逐次道路上の画像を一定間隔（例えば
１／３０ＳＥＣ）で取込んで、メモリＭに順次格納する
（ステップ２−１）。連続する２つの画像は画像間演算
部Ｃに入力され、両者のＥＸ−ＯＲが算出される（ステ
ップ２−２）。これによって両画像の不一致部分が抽出
される。なお不一致部分の抽出法としては、減算も採用
し得る。画像間演算部の出力は入力画像が格納されたメ
モリ以外のメモリに入力される（ステップ２−３）。
【０００８】このように抽出された画像中の各グループ
は移動物体とみなされ、ラベリング部ＬＢにおいてグル
ープ分けが行われる。グループ分けされた画像は一旦メ
モリに格納され（ステップ２−４）、さらに積算部Ｉに
おいて各グループの面積が算出される（ステップ２−５
）。この面積値は一旦積算部Ｉに保持され、その後ＭＰ
Ｕにより各グループの面積値が所定範囲内のものである
か否かが判定される（ステップ２−７）。
は移動物体とみなされ、ラベリング部ＬＢにおいてグル
ープ分けが行われる。グループ分けされた画像は一旦メ
モリに格納され（ステップ２−４）、さらに積算部Ｉに
おいて各グループの面積が算出される（ステップ２−５
）。この面積値は一旦積算部Ｉに保持され、その後ＭＰ
Ｕにより各グループの面積値が所定範囲内のものである
か否かが判定される（ステップ２−７）。
【０００９】ここに交通障害因子の可能性のある物体が
発見されたときと、その後その物体を追跡する場合とで
面積値判断以後の処理が異なる。ステップ２−７は発見
時（１回目）の面積判断である。そして１回目であるか
否かの判断はステップ２−６において行う。ステップ２
−７に続いて、所定範囲内の面積値のグループについて
その代表点が算出される（ステップ２−８）。この代表
点としては、重心、フィレ中心、特定位置（例えば左上
）のフィレ座標等を採用し得る。
発見されたときと、その後その物体を追跡する場合とで
面積値判断以後の処理が異なる。ステップ２−７は発見
時（１回目）の面積判断である。そして１回目であるか
否かの判断はステップ２−６において行う。ステップ２
−７に続いて、所定範囲内の面積値のグループについて
その代表点が算出される（ステップ２−８）。この代表
点としては、重心、フィレ中心、特定位置（例えば左上
）のフィレ座標等を採用し得る。
【００１０】これら代表点は積算部Ｉにおいて算出され
る。すなわち、重心は１次モーメントと面積から算出さ
れ、フィレ座標は各グループの画素の座標値のＭＩＮ、
ＭＡＸ演算の繰り返しで求めることができる。１回目の
代表点を算出したときには、次回の移動範囲の予測を行
う（ステップ２−９）。この範囲予測はＭＰＵによって
行い、予測範囲はメモリＭに記録される。
る。すなわち、重心は１次モーメントと面積から算出さ
れ、フィレ座標は各グループの画素の座標値のＭＩＮ、
ＭＡＸ演算の繰り返しで求めることができる。１回目の
代表点を算出したときには、次回の移動範囲の予測を行
う（ステップ２−９）。この範囲予測はＭＰＵによって
行い、予測範囲はメモリＭに記録される。
【００１１】図３は予測移動範囲を概念的に示すもので
あり、１回目の代表点がＡの位置にあるとき、このＡを
中心とするドーナツ状の領域が予測範囲となる。すなわ
ちこの領域の内側（Ａより）に存在する代表点はほとん
ど動きがなく、道路に固定された物体が単に見え隠れし
た場合、あるいは他の移動物体の代表点がこの領域に侵
入した場合等に現れる
あり、１回目の代表点がＡの位置にあるとき、このＡを
中心とするドーナツ状の領域が予測範囲となる。すなわ
ちこの領域の内側（Ａより）に存在する代表点はほとん
ど動きがなく、道路に固定された物体が単に見え隠れし
た場合、あるいは他の移動物体の代表点がこの領域に侵
入した場合等に現れる
【００１２】また予測領域の外側は、１物体の移動速度
の限度を越えた範囲であり、他の物体の代表点と考える
べきである。従って、２回目の代表点抽出についておい
ては前記ドーナツ状に存在する代表点のみが１回目に検
出された代表点と同一物体であると推定する。なお領域
内に複数の代表点が存在したときには、その中の１つを
採用し、あるいはその平均座標値を採用する。
の限度を越えた範囲であり、他の物体の代表点と考える
べきである。従って、２回目の代表点抽出についておい
ては前記ドーナツ状に存在する代表点のみが１回目に検
出された代表点と同一物体であると推定する。なお領域
内に複数の代表点が存在したときには、その中の１つを
採用し、あるいはその平均座標値を採用する。
【００１３】１回目の代表点の処理が終了したときには
、再びステップ２−１から２−５の処理を実行し、ステ
ップ２−６で２回目以降の処理に分岐して、ステップ２
−１０に至る。ステップ２−１０では、２−７と同様に
、所定範囲内の面積値のグループが存在するか否かを判
断し、存在しなかったときは、移動していた物体が停止
したものとみなして中央コンピュータに対して警報を発
する（ステップ２−１４）。また所定範囲内の面積値の
移動物体が存在したときには、代表点を抽出し（ステッ
プ２−１１）、それが前回検出された物体であるか否か
、すなわち全ての代表点が前回の予測範囲内に存在する
か否かを判断する（ステップ２−１２）。
、再びステップ２−１から２−５の処理を実行し、ステ
ップ２−６で２回目以降の処理に分岐して、ステップ２
−１０に至る。ステップ２−１０では、２−７と同様に
、所定範囲内の面積値のグループが存在するか否かを判
断し、存在しなかったときは、移動していた物体が停止
したものとみなして中央コンピュータに対して警報を発
する（ステップ２−１４）。また所定範囲内の面積値の
移動物体が存在したときには、代表点を抽出し（ステッ
プ２−１１）、それが前回検出された物体であるか否か
、すなわち全ての代表点が前回の予測範囲内に存在する
か否かを判断する（ステップ２−１２）。
【００１４】予測範囲内に含まれるか否かの判断は、代
表点を予測領域の画像に書き込み、書き込み後に孤立点
が存在したか否かを判断する。画像間演算部は代表点画
像と予測領域画像のＯＲ演算を行い、その結果孤立点が
生じたか否かの論理判断を行い、孤立点が生じたときし
は指標的輝度値を出力する。このとき画像間演算部の出
力は常にＭＰＵに入力されており、指標的輝度値が生じ
たときには、ＭＰＵは直ちに警報を発する。
表点を予測領域の画像に書き込み、書き込み後に孤立点
が存在したか否かを判断する。画像間演算部は代表点画
像と予測領域画像のＯＲ演算を行い、その結果孤立点が
生じたか否かの論理判断を行い、孤立点が生じたときし
は指標的輝度値を出力する。このとき画像間演算部の出
力は常にＭＰＵに入力されており、指標的輝度値が生じ
たときには、ＭＰＵは直ちに警報を発する。
【００１５】ここに、２回目の検出においては図３の領
域が予測範囲となるが、３回目以降では、前回の代表点
Ａと今回の代表点Ｂとによって特定される扇形の領域（
図４）が次回の予測範囲となる。ステップ２−１２にお
いて予測範囲から外れる代表点があったときは、ステッ
プ２−１４に分岐して警報を発し、全代表点が予測範囲
内に含まれたときには次回の予測範囲を算出する。
域が予測範囲となるが、３回目以降では、前回の代表点
Ａと今回の代表点Ｂとによって特定される扇形の領域（
図４）が次回の予測範囲となる。ステップ２−１２にお
いて予測範囲から外れる代表点があったときは、ステッ
プ２−１４に分岐して警報を発し、全代表点が予測範囲
内に含まれたときには次回の予測範囲を算出する。
【００１６】このように、移動物体の追跡に基づく障害
物検出を行えば、背景画像を特定することなしに、すな
わち移動物体が全く存在しない状況を基準としなくとも
、交通障害因子を検出し得る。
物検出を行えば、背景画像を特定することなしに、すな
わち移動物体が全く存在しない状況を基準としなくとも
、交通障害因子を検出し得る。
【００１７】
【発明の効果】前述のとおり、この発明に係る道路監視
システムは、道路上における移動物体の代表点を追跡す
るので、一旦移動し、その後停止した物体を検出でき、
障害物のみを選択的に検出し得る。そして基準となる背
景画像を登録しておく必要はない。
システムは、道路上における移動物体の代表点を追跡す
るので、一旦移動し、その後停止した物体を検出でき、
障害物のみを選択的に検出し得る。そして基準となる背
景画像を登録しておく必要はない。
【図１】この発明にかかる道路監視システムの１実施例
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】同実施例による処理を示すフローチャートであ
る。
る。
【図３】同実施例における移動予測範囲を示す概念図で
ある。
ある。
【図４】他の移動予測範囲を示す概念図である。
４ カメラ
Ｃ 画像間演算部
Ｉ 積算部（代表点算出部）ＬＢ ラ
ベリング部 Ｍ メモリ
ベリング部 Ｍ メモリ
Claims (6)
- 【請求項１】 道路を撮影するカメラと、このカメラ
から取り込まれた画像を格納する複数プレーンのメモリ
と、前記カメラから順次取込まれた画像の差を求めて移
動物体を抽出する画像間演算部と、この画像間演算部で
求められた移動物体をグループ分けするラベリング部と
、このラベリング部で検出された各グループの代表点を
算出する代表点算出部と、この代表点算出部で求められ
た各グループの代表点の時間的変位を求め、変位が生じ
なくなったグループが存在したときに信号を発生する警
報部とを備えている道路監視システム。 - 【請求項２】 代表点は重心であることを特徴とする
請求項１記載の道路監視システム。 - 【請求項３】 代表点はフィレ中心であることを特徴
とする請求項１記載の道路監視システム。 - 【請求項４】 移動物体のうち面積値が所定範囲のグ
ループのみの代表点を求めることを特徴とする請求項１
記載の道路監視システム。 - 【請求項５】 道路上の画像を逐次取り込み、その経
時的変化に基づいて移動物体を抽出し、各移動物体の代
表点を求めて、その代表点を追跡し、代表点が停止した
物体が存在したときに、障害発生と判断する道路監視方
法。 - 【請求項６】 代表点の時間的変位に基づいて各グル
ープの移動軌跡を予測し、予測範囲から外れたグループ
は代表点の変位が生じなくなったものとみなすことを特
徴とする請求項５記載の道路監視方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3160073A JPH04355899A (ja) | 1991-06-03 | 1991-06-03 | 道路監視システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3160073A JPH04355899A (ja) | 1991-06-03 | 1991-06-03 | 道路監視システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04355899A true JPH04355899A (ja) | 1992-12-09 |
Family
ID=15707301
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3160073A Pending JPH04355899A (ja) | 1991-06-03 | 1991-06-03 | 道路監視システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04355899A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002340670A (ja) * | 2001-05-14 | 2002-11-27 | Hamamatsu Photonics Kk | 光検出装置 |
| GB2413231A (en) * | 2004-04-13 | 2005-10-19 | Globaleye Network Intelligence | Surveillance apparatus identifying objects becoming stationary after moving |
| JP2008107925A (ja) * | 2006-10-23 | 2008-05-08 | Sharp Corp | 物体検出処理回路および画像処理システム、電子情報機器 |
| JP2019166996A (ja) * | 2018-03-23 | 2019-10-03 | 株式会社Ihi | 監視装置及び監視方法 |
-
1991
- 1991-06-03 JP JP3160073A patent/JPH04355899A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002340670A (ja) * | 2001-05-14 | 2002-11-27 | Hamamatsu Photonics Kk | 光検出装置 |
| JP4628586B2 (ja) * | 2001-05-14 | 2011-02-09 | 浜松ホトニクス株式会社 | 光検出装置 |
| GB2413231A (en) * | 2004-04-13 | 2005-10-19 | Globaleye Network Intelligence | Surveillance apparatus identifying objects becoming stationary after moving |
| JP2008107925A (ja) * | 2006-10-23 | 2008-05-08 | Sharp Corp | 物体検出処理回路および画像処理システム、電子情報機器 |
| JP2019166996A (ja) * | 2018-03-23 | 2019-10-03 | 株式会社Ihi | 監視装置及び監視方法 |
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