JPH05244596A

JPH05244596A - ビデオ画像プロセッサおよび車両検出方法

Info

Publication number: JPH05244596A
Application number: JP4295186A
Authority: JP
Inventors: James F Alves; ジェームス・エフ・アルベス; Gerry R Cacnio; ゲリー・アール・カクニオ; David R Stevens; デビット・アール・スティーブンス
Original assignee: Hughes Aircraft Co
Current assignee: Raytheon Co
Priority date: 1991-11-04
Filing date: 1992-11-04
Publication date: 1993-09-21
Anticipated expiration: 2012-10-29
Also published as: EP0542091A3; IL103427A0; EP0542091A2; CA2076899C; JP2669753B2; IL103427A; US5535314A; CA2076899A1

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は交通管理のためのビデオ画像処理の
正確度を雨や影によって影響を受けないように改善する
ことを目的とする。【構成】多重スペクトルビデオソース102 を有するビ
デオ画像103 を生成し、この生成されたビデオ画像103
に含まれるアナログカラーデータをその後の信号処理の
ためにカラーデジタル化装置104 によってデジタルカラ
ーデータに変換し、デジタル信号プロセッサ106 によっ
て生成されたビデオ画像の指定された領域からデジタル
カラーデータを抽出し、中央処理装置108 によって背景
カラーから区別されるカラーを識別するために抽出され
たデジタルカラーを利用するステップを有することを特
徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理システムに関
し、特に車両検出のための画像処理技術に関する。本発
明は、特定の明細書の実施例に関連してここに記載され
ているが、本発明がそれに限定されるものではないこと
が理解されるべきである。当業者は、かなりの有用性が
ある本発明において技術的範囲内および付加的な分野内
の付加的な変更、適用および実施例を認めるであろう。

【０００２】

【従来の技術】交通管理は、町および州の管轄が主とし
て優先する。運輸省は、効果的で安全な方法で交通の流
れを管理する交通管理システムの設計業務を行ってい
る。この任務を達成するため、最も適当な管理システム
を設計し、設置することを交通技術者に行なわせるよう
にデータを集められなければならない。交通管理システ
ム設計者に有効な信頼のあるデータの収集は、絶対に必
要である。

【０００３】このようなデータの例は、道路の指定され
た検出ポイントを通過する車両の数の正確なカウントを
含む。正確な車両のカウントを得るために交通技術者を
援助するいくつかの方法が考案されている。１つの方法
は、道路に埋め込まれた地下誘導ループの使用を含む。
動作中、車両は電磁界を生成する。車両が検出ポイント
を通過する時、道路に埋め込まれた誘導ループは電磁界
を捕捉する。電圧はループに誘導され、通過する車両の
存在を示す。

【０００４】通過する車両を検出し、カウントする第２
の方法は、道路の表面に対して直角方向に固定される圧
力センサを使用する。例えば、圧力センサは現存してい
る空気式が可能である。通過している車両はセンサと接
触し、数値カウンタ機構を動作させる。

【０００５】地下誘導ループおよび圧力センサが取付け
られた表面の使用は、信頼性を保証するために道路の変
更および定期的な整備を必要とする。さらに、誘導ルー
プの使用は検出ポイントが固定されることを必要とす
る。圧力作用装置は可動性を与えるが、装置の移動およ
び再設置は時間を浪費し、不便である。

【０００６】検出ポイントを通過する車両の数を監視す
る第３の方法は、電気光学システムの使用を含む。過去
において、このようなシステムは可視あるいは赤外線セ
ンサを利用していた。例えば、交通視野に焦点が合わせ
られ、ビデオ画像を生成するビデオカメラである。カメ
ラは配置され初期化されると人手を借りずに適当な条件
下で通過する車両を検出する。コンピュータ制御に基い
て、集められたビデオデータはデジタル化され、メモリ
に蓄積され、その後処理されることが知られている。車
両検出が、視野に捕捉されたビデオ画像を車両のない同
じ視野の標準化されたビデオ画像と比較することによっ
て可能であることは知られている。捕らえられた画像の
輝度の情報が標準化された画像の輝度の情報よりも大き
い場合、車両が検出される。さらに、別の情報が得ら
れ、交通管理および制御のために使用される。

【０００７】別の電気光学システムは、交通状態のデー
タ特性を供給するために使用されている。このようなシ
ステムは、視野を表すビデオ信号を供給する道路部分を
監視するカメラを具備する。デジタル化装置は、ビデオ
信号をデジタル化し、空間および時間において連続する
ポイントで視野の画素特性の連続するアレイを供給する
ために設けられる。ビデオモニタは、視野の可視画像を
供給するためにカメラに結合される。端末およびモニタ
に関して、オペレータは視野の特定部分に対応している
画素のサブアレイを選択するためにフォーマット装置を
制御する。マイクロプロセッサは、現存のデータ特性お
よび車両の通路を生成する空間的および、または時間的
処理方法によって視野の選択された部分を表す輝度の値
を処理する。このデータは実時間の交通制御および管理
のために利用され、あるいは交通管理状況の連続的な処
理および評価のためにメモリに蓄積される。車両の存在
および、または通行を検出するこのような電気光学シス
テムは、例えば1989年７月11日発行のMichalopoulos 氏
らによる米国特許第 4,847,772号明細書において知られ
ている。

【０００８】一般的に、ビデオ画像は、車両が検出ポイ
ントを通過することを決定するために撮影され、処理さ
れる。車両を検出するために設計された通常のビデオ画
像プロセッサは一般的にモノクロームカメラを使用し、
それらの画像処理技術のベースである輝度の情報の変化
に完全に依存している。モノクロームカメラは、画像に
現れる全ての画素の位置の一次関数を生成する。一次関
数は、画素の位置でカメラによって検知された光の量を
限定する。ビデオ画像は、カメラによって捕らえられた
光エネルギの分布の空間的表示を示す。モノクロームカ
メラの実例は白黒カメラである。

【０００９】輝度は、各信号値がカメラによって検知さ
れた放射量の関数である画像の各位置に指定された実際
の単一値に関係する。輝度のプロフィルは一次関数であ
る。例えば、ラインはビデオカメラ映像の道路を横切っ
て描かれる。ラインに沿った様々な画素の位置での輝度
の変化は、輝度のプロフィルを生成するために決定さ
れ、利用される。グラフは、ビデオ画像のラインに沿っ
た画素の位置に対する画素の輝度を表示することによっ
て生成される。反対に、カラープロフィルは二次関数で
ある。それ故、ラインに沿った全ての位置に対して、２
つの数値が定められ、それはカラーの特性を表してい
る。２つの数値は、角度“Φ”によって示される色相特
性および距離“Ｒ”によって示される飽和度である。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】残念ながら、交通アセ
スメントの適用における通常のビデオ画像プロセッサに
は問題がある。この問題は、車両から影を区別すること
および車両から険悪な天候に関連する雨を識別すること
の２つである。輝度の変化のみでは少なくとも２つの理
由で車両を検出するのが困難である。第１の理由は、複
数の車両の輝度のプロフィルが道路の輝度のプロフィル
と大きなコンシラストを有しないことである。第２の理
由は、検出ポイントを通って移動する車両の影あるいは
雨が不正確な車両検出を引起こすのに十分なコントラス
トを持つことである。

【００１１】このように、ビデオ画像処理システムの技
術において、検出ポイントを通って移動する影および雨
によって生じられる不正確な車両検出に対して比較的免
疫があることが必要である。道路から車両を識別でき、
現存の市販のハードウェアによって容易に低価格で実行
できるシステムがさらに必要である。理想的なシステム
は、日夜の動作において配備が可能であり、ビデオ画像
のどこの位置でも動的な検出ポイントにできて、車両検
出の輝度と異なったパラメータを使用することになるで
あろう。

【００１２】

【課題を解決するための手段】この技術における必要性
は、本発明のビデオ画像プロセッサおよび車両を検出す
る方法によって解決される。本発明は、多重スペクトル
ビデオソースを有するビデオ画像を生成するステップ
と、生成されたビデオ画像に含まれるアナログカラーデ
ータをその後の信号処理のためにデジタルカラーデータ
へ変換するステップとを有するビデオ画像を処理するた
めの方法である。この方法は、生成されたビデオ画像の
指定領域からデジタルカラーデータを抽出し、背景カラ
ーから区別できるカラーを識別するために抽出されたデ
ジタルカラーデータを利用するステップをさらに含む。
したがって本発明は、例えば、道路と通過する車両とを
区別する多重スペクトルカラー情報を活用することによ
って影の効果に対する本質的な免疫性を有する生成され
たビデオ画像を処理する方法を提供する。

【００１３】好ましい実施例において、ビデオ画像プロ
セッサはビデオ画像を生成する多重スペクトルビデオソ
ースが使用される。カラーデジタル化装置は、信号処理
のためのデジタルカラーデータへ生成されたビデオ画像
に含まれるアナログカラーデータを変換するために使用
される。その後デジタル信号プロセッサは、生成された
ビデオ画像の指定領域からデジタルカラーデータを抽出
するために使用される。最後に、中央処理装置は、背景
カラーから区別されるカラーを識別するために抽出され
たデジタルカラーデータを利用する。

【００１４】

【実施例】説明のために図面に示されるように、本発明
はビデオ画像を処理するための方法であり、多重スペク
トルビデオ画像 103を生成する多重スペクトルビデオソ
ース 102を有する型式のビデオ映像プロセッサ 100によ
って実行される。ビデオ画像 103に含まれるアナログカ
ラーデータはデジタル化され、指定領域から抽出され、
輝度情報から分離され、その後背景道路カラーデータの
蓄積された推定値から識別できるビデオ画像に見られる
カラーを識別する。

【００１５】電気光学車両検出システムは、過去におい
て良く知られている。一般に、ビデオ画像は車両が検出
ポイントを通過されるかどうかを決定するために捕捉さ
れ、処理される。車両を検出するために設計された典型
的なビデオ画像プロセッサは、モノスペクトルカメラを
通常利用し、それらの画像処理技術の基本として輝度の
情報変化に完全に依存している。過去のビデオ画像プロ
セッサと関係した大きな問題が残っている。これらの問
題は車両とその影との識別および車両と険悪な天気に関
連した雨との識別を含む。強度変化は、少なくとも２つ
の理由で車両を検出する難しい基本となることができ
る。第１の理由は、複数の車両の強度プロフィルが道路
の強度プロフィルに対して大きなコントラストを有しな
いことである。第２の理由は、車両の影あるいは検出ポ
イントを通って移動する雨は、不正確な車両を引起こす
のに十分なコントラストを持つことである。

【００１６】本発明によれば、多重スペクトルビデオソ
ース 102は複数の多重スペクトルビデオ画像 103を生成
し、カラーデジタル化装置 104およびデジタル信号プロ
セッサ 106は、生成されたビデオ画像 103に含まれるカ
ラーデータを輝度の情報からデジタル化し、抽出し、選
別することによって影および雨の効果を削減するために
協同する。さらに、デジタル化装置 104およびプロセッ
サ 106は中央処理装置108内に蓄積された背景道路カラ
ーデータの蓄積された推定値と生成されたビデオ画像 1
03における検出されたカラー変化を比較することによっ
て車両の検出を実質的に改善するために協同する。時間
に関して十分であり、一定している検出されたカラー変
化は、車両の存在を示す。さらに、ビデオ画像 103を処
理する方法は、日中および夜間の両方の動作において有
効であり、ビデオ画像 103上の任意の動的検出ポイント
を利用し、検出ポイントを通って移動する影および雨に
よって生じた不正確な車両検出に対して特に免疫があ
り、道路から車両を区別することは可能であり、処理ス
テップは市販のハードウェアによって容易に低価格で実
行される。

【００１７】本発明の新しい観点の１つは、車両を正確
に特徴づけ、検出するビデオソース102によって生成さ
れるビデオ信号に含まれる多重スペクトル情報の抽出し
および分析である。一般に、カラーは複数の異なるパラ
メータによって限定される。１つの方法において、カラ
ーはパラメータの色相、飽和度および輝度の関数に対し
て定められる。“Φ”によって示されたパラメータの色
相は赤、オレンジおよび青のような色を区別し、“Ｒ”
によって示されたパラメータの飽和度は白と比較して色
の純度を測定する。“Ｙ”によって示されたパラメータ
の輝度は、光の知覚強度（例えば、明度）である。

【００１８】影において、輝度のパラメータにおける実
質的な減少が生ずる。しかしながら、色相および飽和度
のパラメータは輝度に無関係である。それ故、色相およ
び飽和度のカラーパラメータは車両のような目標の検出
に利用され、影および雨に関連した問題を避けることが
できる。色を限定する別の方法は、赤、緑および青の３
原色の輝度に関する。３原色の輝度を調整し、重ね合せ
を変えることによってどんな色感も生成できる。カラー
カメラは、３原色に対応している３つの数値（符号）を
生成する。このように、カラーカメラは視野における各
位置に赤、緑および青のスペクトルからの赤、緑および
青（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の数値を生成する。これら３つの数値
は、カラーカメラの視野における各位置で情景の色の特
性を表す。

【００１９】ビデオ画像プロセッサ 100および関係した
方法は、例えば交通の流れの状況を監視するカラービデ
オカメラのような多重スペクトルビデオソース 102を利
用する。交通情景のカラービデオ画像 103によって提供
される情報から、プロセッサ100は、人間を介在せず
に、長時間にわたって特定の道路レーンの検出ポイント
を通過する車両の数をカウントし、車両の平均速度を推
測し、時間内において道路の与えられた長さに含まれる
車両の数を数え、道路レーンに沿って移動する車両の長
さを推測するという作業を行う。さらに、これらの作業
は同時に実行される。この明細書において、実時間とは
毎秒６０回の割合で情報を収集し、処理し、および関連
する決定を行うことを表している。すなわち、情報の処
理は情報が収集されるときに行われる。さらに、プロセ
ッサ 100はコストおよびデジタルカラーデータを利用し
ている車両を検出するのに必要な実時間コンピュータの
供給源の量を最小にするために既成の規格の部品を利用
するように設計される。

【００２０】いくつかの交通監視作業は、多重スペクト
ルビデオ画像 103の特定領域内の車両を検出する能力を
要求する。これらの領域は、ビデオループ 110として良
く知られている。各ビデオループ 110は、ビデオカメラ
102によって生成されるビデオ画像 103に重畳された電
子ループである。各ビデオループ 110は、以下に説明さ
れるようにデジタル信号プロセッサ 106およびビデオモ
ニタ 112を利用することによってビデオ画像 103に重畳
される。ビデオ画像 103上のビデオループ 110の重畳
は、カメラ 102によって生成されるビデオ画像を変化し
ない。各ビデオループ 110の機能は、車両の存在が検出
される指定された領域を特定することである。カラーカ
メラ 102内のビデオ画像 103に重畳された各ビデオルー
プ 110は、図１および２に示されるような交通の流れに
垂直な道路の幅である小さい長方形のサブ画像である。

【００２１】ビデオループ 110でカラー情報（例えば、
色相Φ、飽和度Ｒ）における変化を監視することによっ
て、道路の指定された領域内に位置する車両が指定され
た領域のビデオ画像 103に重畳されたビデオループ 110
を通過したことをプロセッサが決定する。ビデオループ
110は、ビデオ画像 103全体の非常に小さなサブ領域11
4に全ての処理を集中し、装置の要求を実質的に最小に
する。非常に小さなサブ領域 114は、図３に示される。

【００２２】この処理は、ビデオカメラ 102が光基準と
して道路 116上に配置されていることを保証する。この
配置は、ビデオカメラ 102によってイメージされる車両
間のギャップを許容する。検出可能な車両間のギャップ
の長さはビデオカメラ 102の高さ、俯角、分解能および
サンプリング速度に依存する。ビデオカメラ 102の適当
な配置に関して、車両検出問題の難しい所は、車両ある
いは道路表面が与えられたビデオループ 110に沿ったビ
デオカメラによってイメージされるかどうかを決定する
ことが要求される信号処理である。車両検出は、天候状
態およびビデオループ 110を通って移動する影の効果に
対して寛容でなければならない。

【００２３】ビデオループ 110に関して信頼性のある車
両検出を想定すると、多重ビデオループは複数の交通監
視機能を実行するために動的に配置される。道路の車線
を横切って直交して配置されるビデオループは、ある時
間にわたって車両のカウントを生成する。２つの近接し
て間隔の隔てられたループは、第１および第２のビデオ
ループ検出時間の間の遅延を測定することによって平均
的な車両速度を推定するために利用される。ビデオ画像
に描かれたループと比較されるように地上のビデオルー
プ間の物理的距離を知ることが必要である。２つの近接
して間隔の隔てられたビデオループは、車両の長さを推
測するために利用される。最後に、２つの広い間隔のビ
デオループ 110は、どのくらい車両が図２に示されるよ
うな道路の与えられた長さを出入りするかを数えること
によって列の長さを測定するために利用される。

【００２４】多重スペクトルビデオ画像 103を処理する
方法は、単一のビデオループ 110内で信頼性のある車両
検出を達成する。本発明の多くの効果的な特徴の１つ
は、車両あるいは道路 116がビデオループを占めるかど
うかを確認するために活用される情報および使用される
信号処理にある。本発明は、道路 116から車両を区別す
るために多重スペクトルカラー情報を活用する。車両が
ビデオループ 110内に存在しない時、ビデオループのカ
ラープロフィルは道路 116の表面を特徴づける。しかし
ながら、車両がビデオループを通過するときにはカラー
プロフィルは大きく変化する。カラーは、影あるいは雨
の混乱させるような効果から生ずる問題の解決の鍵を提
供する。

【００２５】車両はカラー（Ｒ，Φ）および輝度（Ｙ）
の両方の情報を変える傾向があるが、影あるいは雨は輝
度の情報（Ｙ）のみを変える傾向がある。したがって、
カラー情報を使用する利点は、影あるいは雨によって生
じたカラーにおける変化は車両によって生じたカラーに
おける変化よりも実質的に小さいという事実から生ず
る。例えば、影の存在において、赤、緑、青（Ｒ，Ｇ，
Ｂ）の数値のそれぞれの輝度は、道路の明度が低下され
ると変化する。しかしながら、道路のカラー（例えば、
パラメータの色相Φおよび飽和度Ｒ）の知覚は認めうる
ほどに変化はしない。したがって、影あるいは雨が存在
する間、道路のカラープロフィル（Ｒ１，Φ１）は車両
のような興味のある目標物体のカラープロフィル（Ｒ
２，Φ２）との顕著な差を示す。パラメータ（Ｒ，Φ）
の変化の大きさは、道路 116と比較される車のカラーに
依存する。

【００２６】多重スペクトル情報における変化は、道
路、車両あるいは影のイメージを独特に特徴づける。こ
のように、道路 116のプロフィルに関連したカラーおよ
び輝度の変化は特定の状況を示す。例えば、カラーおよ
び、または輝度における大きな突然の変化は、車両がビ
デオループ 110を出入りしていることを中央処理装置 1
08に知らせる。ビデオループ 110の組合せの利用によっ
て中央処理装置 108は車両をカウントし、適切であれば
平均車両速度、車両長さおよび列の長さを推定する。カ
ラーにおける小さい変化を伴う輝度の突然の大きな低下
は、影がビデオループ 110を出入りしていることを処理
装置 108に知らせる。しかしながら、カラーおよび輝度
における小さい変化あるいは変化が存性しないときはビ
デオループが使用していないことを示す。このように、
車両検出は、実際の車両の存在を示すこれらのカラー変
化を十分に識別することによって達成される。

【００２７】ビデオ画像 103に重ねられた各ビデオルー
プ 110は道路 116の範囲を表す。ビデオループの指定さ
れた領域における各ポイントがサブ領域114 で分割され
ることに注意すべきである。各サブ領域 114は、各ビデ
オループ 110の指定された領域に関連した複数の（Ｒ，
Φ）値が存在するように、各サブ領域からのデータを平
均化することによってカラーパラメータ（Ｒｉ，Φｉ）
が割当てられる。それ故、車両がビデオループ 110を通
過する時、複数の（Ｒ，Φ）値は道路 116の（Ｒｉ，Φ
ｉ）値から離れる。顕著なずれは、車両の存在を示す。

【００２８】各サブ領域 114内に、図３に示されるよう
な画素 118に対応するドットが存在する。各画素 118は
ビデオ画像 103の小さい部分を表し、画素の数は多重ス
ペクトルビデオセンサ（ビデオカメラ） 102の解像度の
大きさに依存する。各画素 118は、それによって関係さ
れるカラーＲ，Ｇ，Ｂ値を有し、ビデオカメラ 102によ
って発生される。カメラによって発生されるＲ，Ｇ，Ｂ
値は、国際テレビジョン標準委員会（ＮＴＳＣ）のＹＩ
Ｑ値に変換される。このカラー符号化機構において、
“Ｙ”の値は輝度を表し、同位相（Ｉ）および直角位相
（Ｑ）成分は二次元のカラースペースを定める。

【００２９】Ｒ，Ｂ，Ｇの値を有する色相（Φ）および
飽和度（Ｒ）パラメータは、図３に示されるようなＩＱ
カラースペースに写像される。輝度の情報“Ｙ”が消去
され、車両の存在の検出のためには利用されない。ビデ
オ画像 103は、数値 120によって示される影において道
路 116の一部分を明らかにする。影は、ＩＱカラー座標
において小さな変化しかしないが輝度の情報“Ｙ”にお
いて大きな変化を生ずる。このようにＩＱカラースペー
スにおいて、影および雨はＩＱカラー座標でわずかに影
響を受けるだけである。これが、カラーが車両の存在を
検出するために選択された主な理由である。

【００３０】図３におけるビデオループ 110に示される
各画素 118は、ＩＱカラー座標スペースに写像される。
ビデオループの影でない領域から写像された画素 118は
第１の部分に集まりやすく、ビデオループの影の部分か
ら写像された画素は第２の部分に集まりやすいことに注
目される。図３において影でないおよび影の領域から写
像され点の軌跡をそれぞれ定めるこれらの第１および第
２の部分は、図４にさらに明瞭に示されている。ビデオ
ループ 110の影でない領域の画素 118を表している第１
の部分は太陽で照らされた道路のカラーを表し、領域の
境界あるいはしきい値は符号 122によって示される。ビ
デオループ 110の影の領域の画素 118を表している第２
の部分は影の中の道路の色を表し、また符号 124によっ
て示される領域境界あるいはしきい値を含む。しきい値
122および 124は、図３のＩおよびＱのカラー座標値に
おける変化を限定するために使用される。これらのしき
い値は、以下に説明される中央処理装置における道路カ
ラートラッカーによって動的に設定される。

【００３１】しきい値 122によって境界された太陽で照
らされた道路のカラーは、直射日光によって道路 116の
表面から反射された光を表す。しきい値 124によって境
界された日影の道路の色は、影がある時に道路 116の表
面から反射されるカラーを表す。曇りの日の道路の表面
から反射される幾つかの色は道路が影になった時に反射
される色と同じであるため、２つのしきい値 122および
124が共通領域を分けることに注目される。顕著なポイ
ントは、カラーパラメータにおける非常に小さな変化が
図４において示される写像された画素の第１および第２
の部分の近接によって示されるような影の存在において
生ずることである。逆に、非常に大きな変化は、影の存
在における輝度の情報において生ずる。

【００３２】ビデオ画像プロセッサ 100の実施例は図５
に示されている。プロセッサ 100は、実施例においてカ
ラービデオカメラである多重スペクトルビデオソース 1
02を含む。ビデオソース 102の機能は、実時間ビデオ処
理のための交差点のような興味のある情景のビデオ画像
を生成することである。しかしながら、交通情景は後続
するビデオ処理としてビデオテープあるいはディスクプ
レーヤーに記録されることもできる。ビデオソース 102
は、カラーデジタル化装置 104およびビデオモニタ 112
に相互接続される。ビデオモニタ 112は、ビデオソース
102によって生成される交通情景の画像を見るために利
用されるテレビジョン受像機である。ビデオモニタ 112
は、ビデオ画像が同時にあるいは予め記録されることに
よって機能する。ビデオソース 102が数百マイル離れて
配置され、適当なデータリンクによってビデオモニタ 1
12あるいはカラーデジタル化装置 104に送信できること
に注目される。

【００３３】カラーデジタル化装置 104は、アナログ形
式（ボルト）からカラーデジタルサンプルにカラービデ
オ画像を変換し、カラーデジタル化装置内に配置される
Ｒ，Ｇ，Ｂカラーメモリにそれらを蓄積する。ビデオカ
メラ 102によって生成されたアナログ信号はカラー情報
を含み、デジタル化装置 104はカラービデオ信号をカラ
ーを表すデジタルＲ，Ｇ，Ｂ信号形態に変換する。デジ
タル信号プロセッサ 106は選択されたビデオループの位
置でＲ，Ｇ，Ｂカラーメモリを読み、ビデオループ 110
ごとに１６の出力サンプルを生成するために原色のサン
プルを平均化し、ＹＩＱカラー座標値に１６のサンプル
のＲ，Ｇ，Ｂ値を変換する。このように、信号プロセッ
サ 106は、ビデオループ信号を抽出し、Ｒ，Ｇ，Ｂ値か
らＹＩＱ値への変換においてカラーと輝度の情報を分離
するように機能する。輝度の情報は、車両を検出する方
法においては利用されない。

【００３４】デジタル信号プロセッサ 106は、ビデオル
ープマーカーを重畳し、ビデオ画像103上の車両のカウ
ントおよび速度を注釈するような様々なグラフィック動
作を実行する。実際に、中央処理装置 108および利用者
のインターフェース 128を介してデジタル信号プロセッ
サ 106は、生成されたビデオ画像 103上にビデオループ
位置を重畳するためにビデオモニタ 112へ信号命令を送
る。信号プロセッサ 106は、適当なデータリンクを介し
て別の位置にこれらの信号命令を送ることができる。利
用者インターフェース 128は、例えば中央処理装置 108
へ命令をするためのキーボードおよび道路 116のビデオ
画像 103でビデオループマーカーの寸法を定めて、位置
させるために使用される手動式操作装置（マウス）から
構成される。利用者インターフェース 128は、ビデオ画
像プロセッサ 100の動作パラメータの設定および変更を
許容する。実際に、利用者インターフェース 128はビデ
オループ 103を移動するように中央処理装置 108を命令
するために利用され、処理装置 108はその後ビデオルー
プの位置を実際に変えるようにデジタル信号プロセッサ
106を命令する。利用者インターフェース 128はまた診
断ソフトウェアの動作命令において有効である。

【００３５】中央処理装置 108は、ビデオ画像プロセッ
サ 100の入力／出力（Ｉ／Ｏ）動作を制御する。さら
に、処理装置 108は道路カラートラッカー、カラー変化
検出論理装置、車両検出論理装置および統計値発生器に
関連した全ての処理を実行する。これらのステップのそ
れぞれは、以下に記載されるビデオ画像 103を処理する
方法において制御されたソフトウェアである。陰極線管
130は、中央処理装置 108内で実行される統計値発生の
処理ステップによって計算された結果を受信し、表示す
る。代わりに、計算された結果は適当なデータリンクを
介して他の位置に送信される。

【００３６】ビデオ画像プロセッサ 100の実施例は、興
味のある交通情景に極めて接近して多重スペクトルビデ
オソース（カラービデオカメラ） 102、カラーデジタル
化装置 104、デジタル信号プロセッサ 106および中央処
理装置 108を位置させるものとする。さらに、ビデオモ
ニタ 112、利用者インターフェース 128および陰極線管
130は、複数のカラービデオカメラ102'、カラーデジタ
ル化装置104'、デジタル信号プロセッサ106'および中央
処理装置108'を制御することを可能にするように中央制
御センサ 132に位置されることが予定される。このよう
な設計は、図５において破線において明瞭に示される。

【００３７】受信されたビデオ画像 130を処理する方法
は、図６に従って議論されている。処理における最初の
ステップ 134は、多重スペクトルビデオソース 102によ
って生成されるビデオ画像 103の導入である。各ビデオ
ループ 110に関して、カラー信号はループから抽出さ
れ、カラーデジタル化装置 104によってステップ 136に
おいてデジタルＲ，Ｇ，Ｂ値に変換される。輝度情報
は、デジタル信号プロセッサ 106におけるＹＩＱ値にデ
ジタルＲ，Ｇ，Ｂ値を変換することによってステップ 1
38においてカラー情報から分離される。処理のこの段階
中、輝度成分“Ｙ”は廃棄され、同相（Ｉ）および直角
位相（Ｑ）成分は図４に示される二次元のカラースペー
スを限定する。

【００３８】一般的に、車両検出はビデオループ 110に
沿った道路 116の表面に対して中央処理装置 108の蓄積
メモリにおいて蓄積された予想されたＩおよびＱカラー
座標所定のビデオループ 110に沿った現在のＩおよびＱ
カラー座標を比較することによって生ずる。与えられた
ループに沿ったＩおよびＱカラー座標が道路表面の蓄積
されたＩおよびＱカラー座標から十分にずれている場
合、車両はビデオループ110を潜在的に交差している。
この処置は次の方法によって実行される。

【００３９】車両が検出ポイントを通過するかどうかに
ついての決定は、道路 116のその部分の予想された蓄積
されたカラーに比較されるようなカラーにおける実質的
な変化の大きさに依存する。道路 116の特定の部分の予
想されたカラーがメモリにおいて利用できる場合、生成
され検出されたメモリにないその他全てのカラーは非道
路カラーでなければならない。中央処理装置 108内に位
置される１対のメモリは、ステップ 140において道路 1
16のカラーを追跡し、図６に示されるようなステップ 1
42の非道路画像を示すカラー変化を検出するために利用
できる。道路カラーを追跡し、カラー変化を検出する２
つの処理ステップが同時に生ずることが強調される。

【００４０】図４にそれぞれ示される太陽で照らされた
道路カラーのしきい値 122および日影の中の道路カラー
のしきい値 124は、ＩおよびＱのカラー座標値における
実質的な変化を限定するために使用される。これらのし
きい値は、中央処理装置 108の道路カラートラッカーに
よって動的に設定される。ビデオループ 110に沿った道
路 116のカラーは、１日の中の時間、天気あるいはその
他の大気効果によって変化する。これらのカラーは徐々
に変化する傾向がある。道路カラートラッカーは、ルー
プカラーにおける変化が通常現在の道路カラーに関して
測定されるように、ビデオループのカラープロフィルお
よびしきい値 122,124の位置を周期的に更新する。

【００４１】道路カラートラッカーは、各ループに沿っ
た道路表面のＩおよびＱのカラー座標値のヒストグラム
を生成する。これらのヒストグラムは、ビデオループ 1
10に沿った道路表面に対して典型的であるＩおよびＱの
値の最高限度と最低限度を明らかにするために分析され
る。ＩおよびＱの境界は、道路 116のカラーが通常は迅
速に変化しないので長い時間でフィルタされる。Ｉおよ
び、またはＱのカラー座標における実質的な（範囲外
の）変化が検出されると、特定された時間の周期で道路
116の予想されたカラー値へカラーが戻される。車両は
ビデオループカラープロフィルが範囲内の予想された道
路値に戻った後、および実質的なカラー変化の検出後特
定の時間経過した後のみビデオループ 110を交差するこ
とが明らかにされる。周期は、最も早い車両がその時間
中にビデオループ 110を通って検出されることが不可能
であるように選択される。このタイムゲート技術は、高
い誤った車両検出率を実際に生ずることなしにカラー変
化に対して高感度にカラー検出範囲を設定することを可
能にする。車両検出は、ビデオループカラー（例えば、
写像画素 118）が図４に示されるようなＩおよびＱしき
い値境界 122,124の外側に移動する場合に行われる。

【００４２】道路 116のカラーは、次の方法でステップ
140において追跡される。道路カラートラッカーは、中
央処理装置 108のメモリの小さい部分にそれぞれ存在す
る蓄積メモリおよび蓄積アレイを具備する。道路カラー
トラッカーおよびカラー変化検出器は、ビデオループベ
ースごとにそれぞれ動作する。これは、各ビデオループ
110が道路カラートラッカーおよび処理装置 108内で制
御されるソフトウェアであるカラー変化検出器を含む場
合である。この設計は、光を変化する大気中およびその
他の状況に動的に適用するためのビデオ画像プロセッサ
100を可能にする。蓄積ステップ 140中、道路 116のカ
ラーに関するデータは蓄積アレイにおいて制御され、蓄
積される。

【００４３】カラービデオカメラ 102は、通常ビデオ画
像 103を生成し、それは車両の通過が過渡的な事象を表
わし、あるいは道路 116の部分が移動されないので道路
カラーを示す。ビデオループ 110に位置される全ての画
素 118に関して、ＩおよびＱのカラー座標値が割当てら
れる。特に、道路カラートラッカーは多数回蓄積し、特
定のカラーは道路 116で検出される。特定のカラーが検
出される時、（Ｉ，Ｑ）カラー情報は道路カラートラッ
カーに送信され、図７において示される蓄積アレイにデ
ータをインデックスする。蓄積アレイは、水平軸の同相
カラー座標および垂直軸の直角位相カラー座標を決定す
る二次元の座標システムである。蓄積アレイ内の各位置
は、道路 116で検出されるカラーの（Ｉｉ，Ｑｉ）座標
の組合わせを表わす。アナログカラー座標は、アレイ内
で適合する（Ｉ，Ｑ）値を写像し、計量し、描くことに
よって蓄積アレイ内の配置に変えられる。（Ｉｉ，Ｑ
ｉ）値がアレイにおいて識別され、蓄積されると、１カ
ウントは（Ｉ，Ｑ）カラーを表わす蓄積メモリにおける
位置に加えられる。ビデオループ 110における全ての画
素に関するデータは、アレイに蓄積される。

【００４４】長い時間にわたって、ヒストグラムは道路
116で見られるカラーのスペクトルに対応している非常
に多数のカウントを有する（Ｉ，Ｑ）データから生成さ
れる。蓄積アレイにおいて蓄積される（Ｉ，Ｑ）データ
を示している蓄積カウントの典型的な表示が図８に示さ
れている。ヒストグラム 146は、ある色が道路 116で検
出された回数の一定のカラーの累積のグラフ表示であ
る。このように、情報の累積は図８に明瞭に示される高
さの寸法において生ずる。高さの寸法は（Ｉ，Ｑ）カラ
ー情報の累積カウントを表わし、カラーが生じるほどさ
らに累積カウント軸（例えば、ｚ軸）の記録が大きくな
る。このように、累積カウント軸における高い読みは、
むき出しの道路 116で通常認められるカラーによって記
録され、累積カウント軸の低い示数は非道路カラーによ
って記録される。このように、図８は、ドットが道路カ
ラーの高いカウントに対応する図４におけるしきい値 1
22および 124内に太陽で照らされた道路カラーおよび影
の中の道路カラーを表すので図４の表示と一致してい
る。しきい値 122および 124の外側のドットは、低カウ
ントの非道路カラーに対応する。

【００４５】道路カラートラッカーは、さらに図８に示
されるしきい値面 148によって表されるしきい値を決定
する。しきい値面 148は、図８の累積カウント（高さの
寸法）に沿って高い読みと低い読みの間の分割ラインと
して作用する。一般に、しきい値面 148の上の全ての値
あるいは読みは道路（Ｉ，Ｑ）カラー座標であると判断
され、しきい値面 148の下の全ての値あるいは読みは非
道路（Ｉ，Ｑ）カラー座標であると判断される。実際の
効果は、道路カラートラッカーが初期化された後、予め
決められた周期で道路カラーデータを累積することであ
り、累積機能が完了する。図７に示される累積アレイに
蓄積された道路カラーデータは、カラー変化検出ステッ
プ 142中、カラー変化検出器によって細かく調べられ
る。道路カラートラッカーは、中央処理装置 108におけ
るメモリの分離部分で新しい累積処理が開始する。

【００４６】中央処理装置 108内に位置されたカラー変
化検出器は、累積アレイ内に蓄積された情報を呼び出
す。道路カラートラッカーからのしきい値面 148と共同
して累積アレイ内に累積された情報は、新しいビデオ画
像 103の（Ｉ，Ｑ）値がしきい値面 148の上であるかあ
るいは下であるかを決定するステップ 142において利用
される。新しいビデオ画像 103のビデオループ 110から
の画素 118の（Ｉ，Ｑ）値は、そのアレイ位置に累積さ
れた蓄積カウント値がしきい値面 148の上であるかある
いあ下であるかを決定する累積アレイ中に指示される。
累積カウント値がしきい値面148 の上である場合、それ
は道路カラーであるが、累積カウント値がしきい値面 1
48の下である場合、それは非道路カラーである。重要な
点は、顕著なカラー変化が在ることである。

【００４７】非道路カラーおよび非道路画像を示すカラ
ー変化を検出するステップ 142は、ステップ 150におい
て決定論理装置にカラー変化データを供給する。同時
に、ロードカラートラッカーは、それぞれ生成されたビ
デオ画像 130に対してメモリに別の累積アレイを形成し
ている。カラー変化検出器は、カラー変化検出器がしき
い値カラー分析のためにメモリに蓄積された新しい累積
アレイを調べることを示しているトラッカーからの信号
を待つ。この処理は、複数のビデオループに対して毎秒
６０回の割合で生ずる。

【００４８】検出論理装置はしきい値カラー分析の結果
を受け、各ビデオループ 110の決定を行う。初めに、ス
テップ 150の決定論理装置は特定のビデオループ 110に
おける画素 118が時間にわたって顕著なカラー変化をす
ることを示す。決定論理装置はこの情報を累積し、顕著
なカラー変化を有する画素 118が数において十分であ
り、十分に“集中され”、あるいは車両の隣接ボディを
示すために互いに接近するかを決定する。不十分な数の
変化した画素が車両の存在について決定できないため、
顕著なカラー変化を有する画素 118の数が十分であるこ
とを決定することは重要である。もちろん、変化した画
素の不足は、道路 116のむき出しの表面を示す。

【００４９】顕著なカラー変化を有する画素 118が数に
おいて十分であり、隣接して位置される場合、決定論理
装置は情報が誤っているか否かを決定する一連のビデオ
ループ 110に関して調べる。この要求に応答して車両が
通過することを示すために時間的に連続しなければなら
ない。最後に、決定論理装置は通過する車両の平均速度
を測定する１対の近接した間隔のビデオループ 110を利
用することによってステップ 150を完了する。車両をカ
ウントするためには単一のループが必要があるだけであ
るが、１対のループは車両の存在を保証するために必要
とされる。ループは、道路車線の変化によって速度測定
を避けることができないように通過する車両に対して近
接した間隔にされる。

【００５０】ステップ 150の決定論理は、車両の存在を
示すために第１のビデオループ 110内の動的カラー変化
に関して最初に調べる。その後、近接した間隔の第２の
ビデオループは車両の存在を示す同様の動的カラー変化
に関して調べる。次に、第１および第２のループのそれ
ぞれは、限定周期内に典型的な道路カラー情報への復帰
があるかどうかを決定するために調べられる。この処理
は、通過する車両の存在を決定的に決定し、さらに雑音
および、または過渡的な情報を取り除く。決定論理が大
きなカラー変化の連続した存在を示す場合、車両が道路
において停止されている可能性がある。これらの状況の
下に、決定論理は、道路カラートラッカーに連続する劇
的なカラー変化のカラーに整合するために道路のカラー
を動的には調整しないように信号する。

【００５１】ステップ 150に関した決定論理は、車両、
カラー変化、カウント、平均車両速度および長さの存在
または不存在、および方法ステップ 152の情報を集める
ための統計値発生器への列の長さに関するデータを送信
する。さらに、車両の存在、不存在および道路カラーの
存在を示している決定論理情報、あるいは未確定のカラ
ー情報は道路カラー追跡（累積）ステップ 140において
補助するためにフィードバックループを介して道路カラ
ートラッカーに送信される。ステップ 152の統計値発生
器は、中央処理装置 108の制御下の有効なフォーマット
にデータを編集す。このように車両の存在に関する情
報、特定の期間（例えば、交通の密度）に通過する車両
の数、平均車両速度、車両長さ等が陰極線管 130で表示
される。

【００５２】ビデオ画像 130を処理する方法、したがっ
て車両を検出する方法は、次の流路を含む。ビデオ画像
103は最初に生成され、各画素 118は多重スペクトルビ
デオソース 102によってＲ，Ｇ，Ｂのカラー値が指定さ
れる。アナログＲ，Ｇ，Ｂカラー値は、実質的な信号処
理のためにデジタルカラーデータに変換される。次の数
式は、本発明において記載されるような（ＹＩＱ）カラ
ー座標へのＲ，Ｇ，Ｂのカラー値の変換を表す。輝度情
報“Ｙ”は廃棄されるので、２つの数式のみがＩおよび
Ｑのカラー座標に関して存在する。

【００５３】Ｉ＝（Ｋ₁）Ｒ＋（Ｋ₂）Ｇ＋（Ｋ₃）Ｂ［１］Ｑ＝（Ｋ₄）Ｒ＋（Ｋ₅）Ｇ＋（Ｋ₆）Ｂ［２］ここで値Ｋ₁乃至Ｋ₆は定数であり、Ｋ₁＝０．５９
６，Ｋ₂＝−０．２７４，Ｋ₃＝−０．３２２，Ｋ₄＝
０．２１１，Ｋ₅＝−０．５２３およびＫ₆＝０．３１
２の例示的な値を有する。変換後、（Ｉ，Ｑ）のカラー
座標は中央処理装置108の累積アレイ内の配置を測定さ
れなければならない。測定したカラー座標（Ｉ' ，Ｑ'
）は次の式によって決定される。

【００５４】Ｉ' ＝（ａ）Ｉ＋ｂ［３］Ｑ' ＝（ａ）Ｑ＋ｂ［４］ここで“ａ”および“ｂ”は変数であり、画素 118の大
きさの関数である。（Ｉ' ，Ｑ' ）のカラー座標は、生
成されたビデオ画像 103の指定された領域から抽出され
たデジタルカラーデータを表す。

【００５５】（Ｉ' ，Ｑ' ）のカラー座標は、累積アレ
イにおけるアドレスを表す。アドレス（Ｉ' ，Ｑ' ）で
累積された値は式Ｌ（Ｉ' ，Ｑ' ）によって示され、こ
こで“Ｌ”は図６のステップ 142に示されるカラー変化
検出器によって見られるような累積（検査）アレイの符
号である。情景道路カラー区別される非道路カラーを識
別するための抽出されたデジタルカラーデータ（Ｉ' ，
Ｑ' ）を利用するため、次の式が提供されなければなら
ない。

【００５６】Ｌ（Ｉ' ，Ｑ' ）＞しきい値→道路カラー［５］Ｌ（Ｉ' ，Ｑ' ）＜しきい値→非道路カラー［６］ここでしきい値は、図８に示されるようなしきい値面
148によって表される。非道路カラーが示される（例え
ば、Ｌ（Ｉ' ，Ｑ' ）＜しきい値）場合、次の要求が満
たされなければならない。

【００５７】非道路カラーを有する画素の数＞Ｎ→車両［７］ここで“Ｎ”は画素のしきい値である。

【００５８】Ｎ画素の空間≦Ｘ→車両［８］ここで“Ｘ”は画素間の最大しきい値空間距離であり、
車両はビデオループ 110において検出される。最後に、
１対のビデオループ 110は車両の検出を確認するために
使用される。

【００５９】２つのループのＬ（Ｉ' ，Ｑ' ）＜しきい値→車両の開始［９］ここで非道路カラーは２つの近接したビデオループ 110
について検出される。

【００６０】２つのループのＬ（Ｉ' ，Ｑ' ）＞しきい値→道路カラー［１０］ここで道路カラーは非道路カラーの検出に直ちに続く２
つの近接したビデオループ 110のために検出され、車両
の検出が確認される。

【００６１】晴天の間に行われる試験は、２％の誤検出
の可能性を有する車両検出の９４％の確率が証明され
る。影は、全く誤検出も生じなかった。車両によるカラ
ー変化から天気の影響のためのカラー変化を区別するこ
とについて改善された実行を提供する中性のネットワー
クのような可調整パターン認識器を具備することは、本
発明の技術的範囲内である。ビデオループデータの中間
フィルタのような空間的および時間的フィルタ処理は、
雨あるいは雪が降っている中の不正確な検出を減少する
ことにおいて有益である。

【００６２】本発明は、ビデオループ 110を通過する車
両を検出するために生成されたビデオ画像 103に含まれ
る多重スペクトル（カラー）情報を利用するビデオ画像
プロセッサ 100を明らかにする。ビデオ画像 103に重畳
されるビデオループ 110は、動的でビデオ画像中のどこ
にでも位置できる検出ポイントとして機能する。多重ス
ペクトル（カラー）情報の輝度成分が廃棄されるため、
この処理は影および雨によって生じた誤った車両検出を
生じることがない。最後に、この処理は、車両がヘッド
ライトおよびテールライトを使用する場合、日夜の動作
中に機能する。

【００６３】当業者は、多重スペクトル赤外線ビデオソ
ースを含んでいる複数の多重スペクトルビデオソースが
本発明において明らかにされたカラービデオカメラに置
換えて使用できることを認めるであろう。例示的な実施
例は交通検出装置について開示されているが、当業者は
本発明に対する付加的な使用を理解するであろう。付加
的な使用の実例としては、製造、工業あるいは農業にお
いてのコンベヤーのベルトに沿って移動する物体のカウ
ント、誘導路および滑走路での飛行機の往来の監視、お
よび建造物の出入り口を監視する検視的監査システムが
ある。

【００６４】以上、本発明は特定の明細書の特定の実施
例に関連してここに説明されている。当業者は、本発明
の技術的範囲内の付加的な変更、適用および実施例を理
解するであろう。

【００６５】それ故、本発明の技術的範囲内のこのよう
な変更、適用および実施例は特許請求の範囲によってカ
バーされる。

【図面の簡単な説明】

【図１】車両を検出するビデオ画像に重畳されるビデオ
ループを有するビデオモニタの斜視図で示された道路の
３つのレーンを示している交通情景のビデオ画像。

【図２】複数の交通監視機能を実行するためのビデオ画
像に複数のビデオループの動的な重ね合わせを示してい
る斜視図におけるビデオモニタに見られる道路の３つの
レーンを示している交通情景のビデオ画像。

【図３】ビデオ画像に見られる道路に積層されるビデオ
ループから同相および直角位相成分を有する二次元のカ
ラースペースまでの個々の画素の写像を示している図。

【図４】同相および直角位相しきい値の限界を示してい
る太陽に照らされた道路のカラーおよび影の中の道路の
カラーを表しているポイントの軌跡の二次元カラースペ
ースを示しているグラフ。

【図５】道路から車両を区別する多重スペクトルカラー
情報を使用するビデオ画像プロセッサの簡単なブロック
図。

【図６】図５のビデオ画像プロセッサに関連した処理ス
テップ、およびビデオ画像内の多重スペクトルカラー情
報の活用を示している簡単なブロック図。

【図７】図５の中央処理装置の道路トラッカー内に位置
された累積アレイ、および道路のカラーの情景情報を累
積するメモリ位置を示しているグラフ。

【図８】同相および直角位相平面座標、および図７の累
積アレイに累積されるようなカラーの発生の周波数を示
すための累積されたカウントの高さの座標を有する３次
元のカラースペースを示しているグラフ。

【符号の説明】

100 …ビデオ画像プロセッサ，102 …多重スペクトルビ
デオソース，103 …ビデオ画像，104 …カラーデジタル
化装置，106 …デジタル信号プロセッサ， 108…中央処
理装置，116 …道路。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者ゲリー・アール・カクニオアメリカ合衆国、カリフォルニア州 90028、ロサンゼルス、エヌ・ソワード・ストリート 1323 (72)発明者デビット・アール・スティーブンスアメリカ合衆国、カリフォルニア州 93065、シミ・バレイ、シナロア・ナンバー192 1772

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】多重スペクトルビデオソースを有するビ
デオ画像を生成し、この生成されたビデオ画像に含まれるアナログカラーデ
ータをその後の信号処理のためにデジタルカラーデータ
に変換し、前記生成されたビデオ画像の指定された領域から前記デ
ジタルカラーデータを抽出し、背景カラーから区別されるカラーを識別するために前記
抽出されたデジタルカラーを利用するステップを有する
ことを特徴とするビデオ画像処理方法。
【請求項２】前記デジタルカラーデータを抽出する前
記指定領域を限定するために前記生成されたビデオ画像
に電子ビデオループを重畳するステップを含んでいる請
求項１記載のビデオ画像処理方法。
【請求項３】デジタル信号プロセッサ内のデジタルの
輝度のデータから前記デジタルカラーデータを分離し、
中央処理装置に前記デジタルカラーデータを供給するス
テップを含んでいる請求項１記載の記載のビデオ画像処
理方法。
【請求項４】背景道路カラーデータの推定値を供給す
るために蓄積アレイ内に道路カラーデータのヒストグラ
ムを蓄積するステップを含んでいる請求項１記載のビデ
オ画像処理方法。
【請求項５】前記生成されたビデオ画像内の非道路カ
ラーから道路カラーを区別するために蓄積アレイ内の背
景道路カラーデータの累積された推定しきい値を設定す
るステップを含む請求項１記載のビデオ画像処理方法。
【請求項６】背景道路カラーデータの累積された推定
値に比較される時に前記生成されたビデオ画像内のカラ
ー変化を検出するステップを含んでいる請求項１記載の
ビデオ画像処理方法。
【請求項７】背景道路カラーデータの累積された推定
値と比較されるような生成されたビデオ画像における検
出されたカラー変化が非道路カラーを示すかどうかを決
定するステップを含んでいる請求項１記載のビデオ画像
処理方法。
【請求項８】多重スペクトルビデオ画像を生成し、カラーデータを抽出する指定された領域を限定するため
に前記生成されたビデオ画像に電子ビデオループを重畳
し、生成されたビデオ画像に含まれるアナログカラーデータ
をその後の信号処理のためにデジタルカラーデータに変
換し、前記生成されたビデオ画像の前記指定された領域から前
記デジタルカラーデータを抽出し、デジタル信号プロセッサ内のデジタル輝度データから前
記デジタルカラーデータを分離し、中央処理装置に前記
デジタルカラーデータを供給し、背景カラーから区別されるカラーを識別するために前記
分離され、抽出されたデジタルカラーデータを利用する
ステップを有することを特徴とするビデオ画像処理方
法。
【請求項９】情景の多重スペクトルビデオ画像を生成
し、カラーデータを抽出する指定された領域を限定するため
に前記生成されたビデオ画像に電子ビデオループを重畳
し、生成されたビデオ画像に含まれるアナログカラーデータ
をその後の信号処理のためにデジタルカラーデータに変
換し、前記生成されたビデオ画像の前記指定された領域から前
記デジタルカラーデータを抽出し、デジタル信号プロセッサ内のデジタルの輝度のデータか
ら前記デジタルカラーデータを分離し、中央処理装置に
前記デジタルカラーデータを供給し、背景道路カラーデータの推定値を供給するために蓄積ア
レイ内に道路カラーデータのヒストグラムを蓄積し、背景道路カラーデータの前記推定値に比較される時に前
記生成されたビデオ画像内のカラー変化を検出し、生成されたビデオ画像における検出されたカラー変化が
非道路カラーおよび車両の存在を示すか否かを決定する
ステップを有することを特徴とする車両の存在を検出す
る方法。
【請求項１０】ビデオ画像を生成する多重スペクトル
ビデオソースと、生成されたビデオ画像に含まれるアナログカラーデータ
をその後の信号処理のためにデジタルカラーデータに変
換するカラーデジタル化手段と、前記生成されたビデオ画像の指定された領域から前記デ
ジタルカラーデータを抽出する処理手段と、背景カラーから区別されるカラーを識別するために前記
抽出されたデジタルカラーデータを利用する計算手段と
を具備しているビデオ画像プロセッサ。
【請求項１１】前記多重スペクトルビデオソース手段
がカラービデオカメラを具備する請求項１０記載のビデ
オ画像プロセッサ。
【請求項１２】計算手段によって生成される計算結果
を表示するビデオ表示手段を含んでいる請求項１０記載
のビデオ画像プロセッサ。
【請求項１３】ビデオ画像プロセッサの動作パラメー
タを設定し、変更する利用者インターフェース手段を含
んでいる請求項１０記載のビデオ画像プロセッサ。
【請求項１４】多重スペクトルビデオ画像を生成する
多重スペクトルビデオソースと、生成されたビデオ画像に含まれるアナログカラーデータ
をその後の信号処理のためにデジタルカラーに変換する
カラーデジタル化手段と、前記生成されたビデオ画像の指定された領域から前記デ
ジタルカラーデータを抽出し、前記生成されたビデオ画
像に含まれるデジタル輝度データから前記デジタルカラ
ーデータを分離する処理手段と、前記生成されたビデオ画像内のカラー変化を検出するた
めに背景道路カラーデータの累積された推定値を供給
し、検出されたカラー変化が非道路カラーおよび車両の
存在を示すかどうかを決定する計算手段とを具備してい
る車両の存在を検出するビデオ画像プロセッサ。