JPH05307696A - 駐車車両検出方法 - Google Patents
駐車車両検出方法Info
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- JPH05307696A JPH05307696A JP4110312A JP11031292A JPH05307696A JP H05307696 A JPH05307696 A JP H05307696A JP 4110312 A JP4110312 A JP 4110312A JP 11031292 A JP11031292 A JP 11031292A JP H05307696 A JPH05307696 A JP H05307696A
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- parked
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Abstract
(57)【要約】
【構成】速度が０である車両に対して、その車両の停止
時間Ｔ１がしきい値より長いかどうかを判定し、その車
両の停止時間Ｔ１がしきい値より短い場合には、その車
両の前方に停止している車両があれば、当該前方停止車
両の停止時間Ｔ２と比較し、停止時間Ｔ１がしきい値よ
り長い場合、又は停止時間Ｔ１が前方停止車両の停止時
間Ｔ２より長い場合には、この車両を駐車車両であると
判断する。 【効果】前方車両は、判定しようとする車両より遅れて
停止したのであるから、前方に車両が入ってきた時点
で、この車両を駐車車両であると判断することができ
る。したがって、駐車車両の検出率を上げることができ
る。
時間Ｔ１がしきい値より長いかどうかを判定し、その車
両の停止時間Ｔ１がしきい値より短い場合には、その車
両の前方に停止している車両があれば、当該前方停止車
両の停止時間Ｔ２と比較し、停止時間Ｔ１がしきい値よ
り長い場合、又は停止時間Ｔ１が前方停止車両の停止時
間Ｔ２より長い場合には、この車両を駐車車両であると
判断する。 【効果】前方車両は、判定しようとする車両より遅れて
停止したのであるから、前方に車両が入ってきた時点
で、この車両を駐車車両であると判断することができ
る。したがって、駐車車両の検出率を上げることができ
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、カメラで撮影された画
像情報から、走行車両（停止車両を含む）の交通流を計
測した上で、駐車車両を検出する方法に関するものであ
る。
像情報から、走行車両（停止車両を含む）の交通流を計
測した上で、駐車車両を検出する方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】一般道路や高速道路の交通管制システム
では、数多くの車両感知器を道路側に配置して駐車車両
を計測している。この計測機能をさらに高度化したもの
の一つにＩＴＶカメラによる駐車車両検出システムがあ
り、従来から研究が進められている。
では、数多くの車両感知器を道路側に配置して駐車車両
を計測している。この計測機能をさらに高度化したもの
の一つにＩＴＶカメラによる駐車車両検出システムがあ
り、従来から研究が進められている。
【０００３】このＩＴＶカメラによる駐車車両検出シス
テムはテレビカメラをセンサとして使用するものであ
り、道路を斜めから見下ろして撮像した映像をリアルタ
イムで解析することにより車両の存在を判定する。図７
は、従来の処理の概要を解説する図であり、図７(1) は
画面上の計測領域５１を、図７(2) は各車線において設
定された計測サンプル点を、図７(3) は直交座標上に変
換された計測サンプル点及び車両の存在領域（符号１で
表されている）を、図７(4) は道路の横断方向から見た
車両の存在領域（符号１で表されている）をそれぞれ示
す。
テムはテレビカメラをセンサとして使用するものであ
り、道路を斜めから見下ろして撮像した映像をリアルタ
イムで解析することにより車両の存在を判定する。図７
は、従来の処理の概要を解説する図であり、図７(1) は
画面上の計測領域５１を、図７(2) は各車線において設
定された計測サンプル点を、図７(3) は直交座標上に変
換された計測サンプル点及び車両の存在領域（符号１で
表されている）を、図７(4) は道路の横断方向から見た
車両の存在領域（符号１で表されている）をそれぞれ示
す。
【０００４】このように検出された車両の存在領域（符
号１で表された部分）の情報を基にして駐車車両を検出
することができる（「住友電気」第127 号，第58-62 ペ
ージ，昭和６０年９月参照）。前記処理方式によれば、
計測サンプル点に符号を与える処理は、各点の輝度デー
タと路面基準輝度との差分をとって行っているが、路面
基準輝度は次のようにして決定される。
号１で表された部分）の情報を基にして駐車車両を検出
することができる（「住友電気」第127 号，第58-62 ペ
ージ，昭和６０年９月参照）。前記処理方式によれば、
計測サンプル点に符号を与える処理は、各点の輝度デー
タと路面基準輝度との差分をとって行っているが、路面
基準輝度は次のようにして決定される。
【０００５】すなわち、初期背景画像を作成後、画像輝
度値から背景画像輝度値を差分した値を積分していき、
その積分値が予め設定されたしきい値を越えたとき、そ
の越えた領域を駐車車両の存在領域とみなしている。
度値から背景画像輝度値を差分した値を積分していき、
その積分値が予め設定されたしきい値を越えたとき、そ
の越えた領域を駐車車両の存在領域とみなしている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】前記の方法では、積分
値がしきい値を越えるまでに通常かなりの時間（例えば
５分間）を要するので、短時間の駐車車両は検出できな
い。よって、車両を止めたドライバが車両を離れる前に
警告を与えるといった対応ができなかった。実際には、
車両が駐車禁止区域に停止しようとした場合、できるだ
け速やかに警告を与えるのが好ましい。
値がしきい値を越えるまでに通常かなりの時間（例えば
５分間）を要するので、短時間の駐車車両は検出できな
い。よって、車両を止めたドライバが車両を離れる前に
警告を与えるといった対応ができなかった。実際には、
車両が駐車禁止区域に停止しようとした場合、できるだ
け速やかに警告を与えるのが好ましい。
【０００７】また、積分値が外部環境に依存するため、
例えは薄暮や曇りの時には、検知時間が晴天時より長く
なる。また、車体の明度差（暗い色か明るい色か）によ
っても検知時間が異なってくる。検知時間を短くするた
めしきい値を下げると、駐車車両以外のものをも検出す
ることになり、検出精度が低下する。
例えは薄暮や曇りの時には、検知時間が晴天時より長く
なる。また、車体の明度差（暗い色か明るい色か）によ
っても検知時間が異なってくる。検知時間を短くするた
めしきい値を下げると、駐車車両以外のものをも検出す
ることになり、検出精度が低下する。
【０００８】また、積分値しか判定要素がないため、周
囲の駐車車両の有無といった要素を含めた判定ができな
かった。というのは、駐車禁止区域にも普段は交通流が
存在するので、車両が渋滞や信号待ちなどによって停止
している場合と駐車している場合とを区別して判定する
ことが好ましい。そこで、本発明の目的は、駐車禁止区
域などの所定区域に駐車している車両に対して、周囲の
状況から、それが渋滞や信号待ちによるものなのかそう
でないのかを判断し、そうでない場合（例えば違法駐車
の場合）ドライバが車両を離れる前に警告を与えること
ができる駐車車両検出方法を提供することにある。
囲の駐車車両の有無といった要素を含めた判定ができな
かった。というのは、駐車禁止区域にも普段は交通流が
存在するので、車両が渋滞や信号待ちなどによって停止
している場合と駐車している場合とを区別して判定する
ことが好ましい。そこで、本発明の目的は、駐車禁止区
域などの所定区域に駐車している車両に対して、周囲の
状況から、それが渋滞や信号待ちによるものなのかそう
でないのかを判断し、そうでない場合（例えば違法駐車
の場合）ドライバが車両を離れる前に警告を与えること
ができる駐車車両検出方法を提供することにある。
【０００９】
(1) 前記の目的を達成するための請求項１記載の駐車車
両検出方法は、道路の側に設置されたカメラで道路を撮
影し、その映像情報に含まれる輝度の分布に基づき、車
頭の位置を決定し、先の映像情報において得られた車頭
の位置と、現在の車頭の位置との変化から車両の速度を
算出し、速度が０である車両に対して、その車両の停止
時間Ｔ１がしきい値より長いかどうかを判定し、その車
両の停止時間Ｔ１がしきい値より短い場合には、その車
両の前方に停止している車両があれば、当該前方停止車
両の停止時間Ｔ２と比較し、停止時間Ｔ１がしきい値よ
り長い場合、又は停止時間Ｔ１が前方停止車両の停止時
間Ｔ２より長い場合には、この車両を駐車車両であると
判断する方法である。
両検出方法は、道路の側に設置されたカメラで道路を撮
影し、その映像情報に含まれる輝度の分布に基づき、車
頭の位置を決定し、先の映像情報において得られた車頭
の位置と、現在の車頭の位置との変化から車両の速度を
算出し、速度が０である車両に対して、その車両の停止
時間Ｔ１がしきい値より長いかどうかを判定し、その車
両の停止時間Ｔ１がしきい値より短い場合には、その車
両の前方に停止している車両があれば、当該前方停止車
両の停止時間Ｔ２と比較し、停止時間Ｔ１がしきい値よ
り長い場合、又は停止時間Ｔ１が前方停止車両の停止時
間Ｔ２より長い場合には、この車両を駐車車両であると
判断する方法である。
【００１０】前記の方法によれば、まず、計測領域のサ
ンプル点の輝度分布に基づいて車頭の位置を決定し、車
頭の位置の変化から車両の速度を算出する。そして、速
度が０である車両に対して、その車両の停止時間Ｔ１を
しきい値と比較することにより、通常どおり駐車車両を
判断する。停止時間Ｔ１がしきい値より短い場合、従来
では駐車車両であると判断することはできなかったが、
本発明であれば、その車両の停止時間Ｔ１がしきい値よ
り短い場合には、その車両の前方に停止している車両が
あれば、当該前方停止車両の停止時間Ｔ２と比較する。
停止時間Ｔ１が前方停止車両の停止時間Ｔ２より長けれ
ば、前方車両は、判定しようとする車両より遅れて停止
したのであるから、この車両を駐車車両であると判断す
ることができる。 (2) 請求項２記載の駐車車両検出方法は、車両の前方に
駐車している車両があるかどうかを判定し、停止時間Ｔ
１がしきい値より長い場合、又は前方に駐車車両がある
場合には、この車両を駐車車両であると判断する方法で
ある。
ンプル点の輝度分布に基づいて車頭の位置を決定し、車
頭の位置の変化から車両の速度を算出する。そして、速
度が０である車両に対して、その車両の停止時間Ｔ１を
しきい値と比較することにより、通常どおり駐車車両を
判断する。停止時間Ｔ１がしきい値より短い場合、従来
では駐車車両であると判断することはできなかったが、
本発明であれば、その車両の停止時間Ｔ１がしきい値よ
り短い場合には、その車両の前方に停止している車両が
あれば、当該前方停止車両の停止時間Ｔ２と比較する。
停止時間Ｔ１が前方停止車両の停止時間Ｔ２より長けれ
ば、前方車両は、判定しようとする車両より遅れて停止
したのであるから、この車両を駐車車両であると判断す
ることができる。 (2) 請求項２記載の駐車車両検出方法は、車両の前方に
駐車している車両があるかどうかを判定し、停止時間Ｔ
１がしきい値より長い場合、又は前方に駐車車両がある
場合には、この車両を駐車車両であると判断する方法で
ある。
【００１１】この方法によれば、前方の車両が駐車車両
であれば、この後ろに停止している車両は、信号待ちや
渋滞でなく、ドライバの意思で駐車していると判断でき
るので、この車両を駐車車両であると判断することがで
きる。 (3) 請求項３記載の駐車車両検出方法は、車両の隣接車
線に停止又は徐行している車両があるかどうかを判定
し、停止時間Ｔ１がしきい値より長い場合、又は隣接車
線に停止若しくは徐行している車両がない場合には、こ
の車両を駐車車両であると判断する方法である。
であれば、この後ろに停止している車両は、信号待ちや
渋滞でなく、ドライバの意思で駐車していると判断でき
るので、この車両を駐車車両であると判断することがで
きる。 (3) 請求項３記載の駐車車両検出方法は、車両の隣接車
線に停止又は徐行している車両があるかどうかを判定
し、停止時間Ｔ１がしきい値より長い場合、又は隣接車
線に停止若しくは徐行している車両がない場合には、こ
の車両を駐車車両であると判断する方法である。
【００１２】この方法であれば、隣の車線に停止車両等
が存在しないのに車両が停止している場合、信号待ちや
渋滞などによるものとは考えにくいので、その車両は駐
車しようとする車両であると瞬時にして判断することが
できる。 (4) 請求項４記載の駐車車両検出方法は、前記駐車車両
であると判断された車両のドライバに対して直ちに警告
を与える方法である。
が存在しないのに車両が停止している場合、信号待ちや
渋滞などによるものとは考えにくいので、その車両は駐
車しようとする車両であると瞬時にして判断することが
できる。 (4) 請求項４記載の駐車車両検出方法は、前記駐車車両
であると判断された車両のドライバに対して直ちに警告
を与える方法である。
【００１３】この駐車車両検出方法によれば、車両の停
止時間が短くてもその車両が駐車しようとしている車両
であることを判断することができるので、ドライバが車
両を離れる前に警告を与えることができる。
止時間が短くてもその車両が駐車しようとしている車両
であることを判断することができるので、ドライバが車
両を離れる前に警告を与えることができる。
【００１４】
【実施例】以下実施例を示す添付図面によって詳細に説
明する。図２は、ＩＴＶカメラ２の設置概念図を示す。
道路の側に設置されたポールの上部にＩＴＶカメラ２が
備えられ、ポールの下部に制御部１が備えつけられてい
る。
明する。図２は、ＩＴＶカメラ２の設置概念図を示す。
道路の側に設置されたポールの上部にＩＴＶカメラ２が
備えられ、ポールの下部に制御部１が備えつけられてい
る。
【００１５】ＩＴＶカメラ２の視野は４車線ある道路の
全車線にわたっている。図１は、制御部１内の機器構成
を示すものであり、ＩＴＶカメラ２から取得される画像
信号を入力する画像入力部３と車両候補点検出部４と計
測処理部５とからなる制御部本体、制御部本体により算
出された交通流計測出力などの情報を通信回線を通して
交通管制センターに伝える伝送部６、警告指令信号を出
力する入出力部７、並びに電源部８を有している。
全車線にわたっている。図１は、制御部１内の機器構成
を示すものであり、ＩＴＶカメラ２から取得される画像
信号を入力する画像入力部３と車両候補点検出部４と計
測処理部５とからなる制御部本体、制御部本体により算
出された交通流計測出力などの情報を通信回線を通して
交通管制センターに伝える伝送部６、警告指令信号を出
力する入出力部７、並びに電源部８を有している。
【００１６】制御部本体の行う計測処理の概略を説明す
る。画像入力部３には、図３に示すように、道路の横断
方向（ξ方向とする）に沿ったＭ個のサンプル点、車両
の走行方向（η方向とする）に沿ったＮ個のサンプル点
から決定されるＭ×Ｎ個の座標（ｉ，ｊ）に対応してＩ
ＴＶカメラ２から出力される画像信号の各輝度値Ｐ(i,
j) が記憶される。サンプル点の間隔をΔη，Δξとす
る。
る。画像入力部３には、図３に示すように、道路の横断
方向（ξ方向とする）に沿ったＭ個のサンプル点、車両
の走行方向（η方向とする）に沿ったＮ個のサンプル点
から決定されるＭ×Ｎ個の座標（ｉ，ｊ）に対応してＩ
ＴＶカメラ２から出力される画像信号の各輝度値Ｐ(i,
j) が記憶される。サンプル点の間隔をΔη，Δξとす
る。
【００１７】車両候補点検出部４は、η方向の空間微分
処理をする。具体的には、各（ｉ，ｊ）に対して次に示
すソーベル演算子(Sobel operator)を作用させる。
処理をする。具体的には、各（ｉ，ｊ）に対して次に示
すソーベル演算子(Sobel operator)を作用させる。
【００１８】
【数１】
【００１９】すなわち、輝度値Ｐ(i,j) の微分Ｐ′(i,
j) を、式 Ｐ′(i,j) ＝Ｐ(i-1,j-1) ＋２Ｐ(i-1,j) ＋Ｐ(i-1,j+1) −Ｐ(i,j-1) −２Ｐ(i,j) −Ｐ(i,j+1) に基づいて求める。ただし、演算領域が計測エリアを越
える特殊な場合には、 Ｐ′(0,j) ＝０ Ｐ′(i,0) ＝２Ｐ(i-1,0) ＋Ｐ(i-1,1) −２Ｐ(i,0) −Ｐ(i,1) Ｐ′(i,N-1) ＝Ｐ(i-1,N-2) ＋２Ｐ(i-1,N-1) −Ｐ(i,N-2) −２Ｐ(i,N-1) を採用する。
j) を、式 Ｐ′(i,j) ＝Ｐ(i-1,j-1) ＋２Ｐ(i-1,j) ＋Ｐ(i-1,j+1) −Ｐ(i,j-1) −２Ｐ(i,j) −Ｐ(i,j+1) に基づいて求める。ただし、演算領域が計測エリアを越
える特殊な場合には、 Ｐ′(0,j) ＝０ Ｐ′(i,0) ＝２Ｐ(i-1,0) ＋Ｐ(i-1,1) −２Ｐ(i,0) −Ｐ(i,1) Ｐ′(i,N-1) ＝Ｐ(i-1,N-2) ＋２Ｐ(i-1,N-1) −Ｐ(i,N-2) −２Ｐ(i,N-1) を採用する。
【００２０】車両候補点検出部４は、予め定数として与
えられているしきい値Ｔｈ１を適用して、空間微分処理
された全画素を二値化する。すなわち、 Ｐ′(i,j) ≧Ｔｈ１ ならば Ｐ′(i,j) ＝１， Ｐ′(i,j) ＜Ｔｈ１ ならば Ｐ′(i,j) ＝０ とする。
えられているしきい値Ｔｈ１を適用して、空間微分処理
された全画素を二値化する。すなわち、 Ｐ′(i,j) ≧Ｔｈ１ ならば Ｐ′(i,j) ＝１， Ｐ′(i,j) ＜Ｔｈ１ ならば Ｐ′(i,j) ＝０ とする。
【００２１】車両候補点検出部４は、小型車、普通車、
大型車などの区分に応じてマスクを用意している。用意
するマスクは、この実施例では図４に示すように、Ｍ１
からＭ８までの８種類とする。Ｍ１からＭ４は普通車
用、Ｍ５からＭ８は大型車用を表す。Ｍ１，２，５，６
は２行のマスク、Ｍ３，４，７，８は３行のマスクを示
す。注目している画素はＭ１，３，５，７では左下にあ
り、Ｍ２，４，６，８では左上にある。
大型車などの区分に応じてマスクを用意している。用意
するマスクは、この実施例では図４に示すように、Ｍ１
からＭ８までの８種類とする。Ｍ１からＭ４は普通車
用、Ｍ５からＭ８は大型車用を表す。Ｍ１，２，５，６
は２行のマスク、Ｍ３，４，７，８は３行のマスクを示
す。注目している画素はＭ１，３，５，７では左下にあ
り、Ｍ２，４，６，８では左上にある。
【００２２】マスクの掛けかたは、計測エリアをラスタ
ースキャンし、最初に符号１の画素が現れた時点でその
画素をマスクの「注目している画素」に合わせることに
より行う。ただし、１が連続していたら２番目以後の画
素についてはマスク掛けはしない。そして、マスク内に
存在する１である画素の数をカウントする。このカウン
トした数をマスクのスコアという。
ースキャンし、最初に符号１の画素が現れた時点でその
画素をマスクの「注目している画素」に合わせることに
より行う。ただし、１が連続していたら２番目以後の画
素についてはマスク掛けはしない。そして、マスク内に
存在する１である画素の数をカウントする。このカウン
トした数をマスクのスコアという。
【００２３】例えば、図５(a) は、左から２番目、下か
ら２番目の注目している画素（ｉ，ｊ）に合わせてマス
クＭ１を掛けた例を示す。このときのスコアは９であ
る。図５(b) は、左から２番目、下から２番目の注目し
ている画素（ｉ，ｊ）に合わせてマスクＭ２を掛けた例
を示す。このときのスコアは７である。そして、注目し
ている画素に対して、マスクの番号とスコアとを組にし
て記憶する。例えば図５(a) の場合、（ｉ，ｊ，Ｍ１，
９）のような形で記憶する。図５(b) の場合は、（ｉ，
ｊ，Ｍ２，７）のような形で記憶する。
ら２番目の注目している画素（ｉ，ｊ）に合わせてマス
クＭ１を掛けた例を示す。このときのスコアは９であ
る。図５(b) は、左から２番目、下から２番目の注目し
ている画素（ｉ，ｊ）に合わせてマスクＭ２を掛けた例
を示す。このときのスコアは７である。そして、注目し
ている画素に対して、マスクの番号とスコアとを組にし
て記憶する。例えば図５(a) の場合、（ｉ，ｊ，Ｍ１，
９）のような形で記憶する。図５(b) の場合は、（ｉ，
ｊ，Ｍ２，７）のような形で記憶する。
【００２４】注目している画素に対して８個のマスクを
掛けた結果、最もスコアの高いマスクを選択する。もし
大型車用のマスクのスコアと小型車用のマスクのスコア
とが同じであれば小型車用のマスクを選択する。そして
注目している画素に対して、マスクの番号とスコアの最
大値の組がただ１つ求められ、これが、一定のしきい値
以上のスコアをとるマスクであればそのマスクをもう一
度掛けて、１である画素の分布に基づいて重心を求め
る。この重心を車頭候補点という。
掛けた結果、最もスコアの高いマスクを選択する。もし
大型車用のマスクのスコアと小型車用のマスクのスコア
とが同じであれば小型車用のマスクを選択する。そして
注目している画素に対して、マスクの番号とスコアの最
大値の組がただ１つ求められ、これが、一定のしきい値
以上のスコアをとるマスクであればそのマスクをもう一
度掛けて、１である画素の分布に基づいて重心を求め
る。この重心を車頭候補点という。
【００２５】その結果、車頭候補点の座標、マスク番
号、スコア最大値が組で記憶される。例えば図５(a) の
場合なら、重心の座標が（ｉ，ｊ＋５）であるとする
と、（ｉ，ｊ＋５，Ｍ１，９）といった形になる。以
下、画像データ、二値化データは使用せず、この車頭候
補点の情報のみに基づいて処理を進める。
号、スコア最大値が組で記憶される。例えば図５(a) の
場合なら、重心の座標が（ｉ，ｊ＋５）であるとする
と、（ｉ，ｊ＋５，Ｍ１，９）といった形になる。以
下、画像データ、二値化データは使用せず、この車頭候
補点の情報のみに基づいて処理を進める。
【００２６】車頭候補点の情報には、車頭位置が複数検
出されたり、フロントガラスとルーフとの境界やサンル
ーフなど、車頭とは異なる位置の情報も含まれているこ
とがある。このような中から、最も確からしい車頭位置
（車頭有効点）を抽出しなければならない。そこで、計
測処理部５は、車頭候補点を順に調べていき、近接する
領域（例えばほぼ１台の車両が存在する領域）に車頭候
補点がｎ個存在したとする。まず最初（ｎ＝１）の車頭
候補点を車頭有効点として登録する。次に、ｎ＝２以後
の車頭候補点のスコアを、車頭有効点のスコアと比較し
スコアの大きい方を新たに車頭有効点とするか、車両の
進行方向に近い点を新たに車頭有効点とする。そして、
車頭有効点とならなかった車頭候補点は削除する。この
ようにして、近接する複数の車頭候補点の中から車頭有
効点が決定される。
出されたり、フロントガラスとルーフとの境界やサンル
ーフなど、車頭とは異なる位置の情報も含まれているこ
とがある。このような中から、最も確からしい車頭位置
（車頭有効点）を抽出しなければならない。そこで、計
測処理部５は、車頭候補点を順に調べていき、近接する
領域（例えばほぼ１台の車両が存在する領域）に車頭候
補点がｎ個存在したとする。まず最初（ｎ＝１）の車頭
候補点を車頭有効点として登録する。次に、ｎ＝２以後
の車頭候補点のスコアを、車頭有効点のスコアと比較し
スコアの大きい方を新たに車頭有効点とするか、車両の
進行方向に近い点を新たに車頭有効点とする。そして、
車頭有効点とならなかった車頭候補点は削除する。この
ようにして、近接する複数の車頭候補点の中から車頭有
効点が決定される。
【００２７】もし、計測領域の中に複数の車頭有効点が
残れば、それらの中から車頭位置を示す点（車頭確定
点）を確定する。この手順は、次のようなものである。
車頭有効点の位置を順に調べていき、車頭有効点がｍ個
あるとすると、先ず最初の車頭有効点を車頭確定点とし
て登録する。次に、次の車頭有効点と、登録された車頭
有効点とを比較する。両者の位置関係から、両点が、マ
スクに対応する大型車、小型車などの車両の長さ、幅の
範囲内に入っているならば、車頭確定点と次の車頭有効
点のうち車両進行方向にある方を車頭確定点とし、他の
点は車頭確定点の候補から削除する。このようにしてそ
れぞれの車頭有効点について調べていき、残った車頭有
効点を車頭確定点として決定する。もし車頭確定点が複
数あれば、複数の車両が計測領域に入っていたとみな
す。
残れば、それらの中から車頭位置を示す点（車頭確定
点）を確定する。この手順は、次のようなものである。
車頭有効点の位置を順に調べていき、車頭有効点がｍ個
あるとすると、先ず最初の車頭有効点を車頭確定点とし
て登録する。次に、次の車頭有効点と、登録された車頭
有効点とを比較する。両者の位置関係から、両点が、マ
スクに対応する大型車、小型車などの車両の長さ、幅の
範囲内に入っているならば、車頭確定点と次の車頭有効
点のうち車両進行方向にある方を車頭確定点とし、他の
点は車頭確定点の候補から削除する。このようにしてそ
れぞれの車頭有効点について調べていき、残った車頭有
効点を車頭確定点として決定する。もし車頭確定点が複
数あれば、複数の車両が計測領域に入っていたとみな
す。
【００２８】計測処理部５は、以上のようにして、１フ
レームの計測領域内に車頭確定点を見出すことができ
る。そこで、１フレーム前の計測領域内に見出された車
頭確定点との位置関係を調べ、車両の速度を計算する。
具体的には、１フレーム前の車頭確定点の情報を読み、
もし１フレーム前に車頭確定点が存在しない場合は、現
在の車頭確定点をそのまま出力し、速度は車線ごとに算
出した平均速度学習値とする。１フレーム前に車頭確定
点が存在する場合は、その車頭確定点の位置に （車両の予測速度の範囲）×（１フレームの時間） を加えた領域を車両が次に進む領域として、この領域の
中に現在の車頭確定点が存在するかどうか調べる。ここ
に、（車両の予測速度の範囲）は、負の値から、正の一
定の値までの範囲に及ぶようにとる。負の値まで含める
のは、駐車中の車両や渋滞中の車両をも検出しようとし
たためである。
レームの計測領域内に車頭確定点を見出すことができ
る。そこで、１フレーム前の計測領域内に見出された車
頭確定点との位置関係を調べ、車両の速度を計算する。
具体的には、１フレーム前の車頭確定点の情報を読み、
もし１フレーム前に車頭確定点が存在しない場合は、現
在の車頭確定点をそのまま出力し、速度は車線ごとに算
出した平均速度学習値とする。１フレーム前に車頭確定
点が存在する場合は、その車頭確定点の位置に （車両の予測速度の範囲）×（１フレームの時間） を加えた領域を車両が次に進む領域として、この領域の
中に現在の車頭確定点が存在するかどうか調べる。ここ
に、（車両の予測速度の範囲）は、負の値から、正の一
定の値までの範囲に及ぶようにとる。負の値まで含める
のは、駐車中の車両や渋滞中の車両をも検出しようとし
たためである。
【００２９】もし前記領域の中に車両が存在すればその
車頭確定点と１フレーム前の車頭確定点との距離差に基
づいて車両の実際の速度を算出する。算出された速度が
負の値をとるならば、速度を０に置き換える。もし存在
しなければその車両は新たに計測領域内に進入してきた
車両と考えて、車頭確定点として出力する。以上のよう
に、前のフレームの車頭確定点の位置情報を参照して、
現在のフレームでの予測位置を算出し、この予測位置に
最も近い車頭確定点を抽出し、車両の速度を求めること
ができる。また、車両の予測速度の範囲に０又は負の値
を含めているので、停止中の車両でも検出できる。
車頭確定点と１フレーム前の車頭確定点との距離差に基
づいて車両の実際の速度を算出する。算出された速度が
負の値をとるならば、速度を０に置き換える。もし存在
しなければその車両は新たに計測領域内に進入してきた
車両と考えて、車頭確定点として出力する。以上のよう
に、前のフレームの車頭確定点の位置情報を参照して、
現在のフレームでの予測位置を算出し、この予測位置に
最も近い車頭確定点を抽出し、車両の速度を求めること
ができる。また、車両の予測速度の範囲に０又は負の値
を含めているので、停止中の車両でも検出できる。
【００３０】次に、以下のアルゴリズム（図６参照）に
よって、当該停止車両が駐車車両か否かを判定する。ま
ず、速度が０である車両（以下「停止車両」という）を
検出する（ステップＳ１）。停止車両であれば、停止車
両の位置が中央線寄りかどうかを判定する（ステップＳ
２）。中央線寄りであれば、駐車車両と見なさず、走行
車両が信号待ちや事故などで停止しているものとして
（ステップＳ１１）、次の車両の検索に入る（ステップ
Ｓ９）。
よって、当該停止車両が駐車車両か否かを判定する。ま
ず、速度が０である車両（以下「停止車両」という）を
検出する（ステップＳ１）。停止車両であれば、停止車
両の位置が中央線寄りかどうかを判定する（ステップＳ
２）。中央線寄りであれば、駐車車両と見なさず、走行
車両が信号待ちや事故などで停止しているものとして
（ステップＳ１１）、次の車両の検索に入る（ステップ
Ｓ９）。
【００３１】停止車両の位置が路肩寄りであれば、駐車
車両である可能性がある。そこで、同一の計測領域内の
過去の計測結果からその車両の停止時間を測定し、停止
時間がしきい値よりも長いかどうかを判定する（ステッ
プＳ３）。しきい値よりも短くても、前方停止車があれ
ば、前方停止車の停車時間よりも長いかどうかを判定す
る（ステップＳ４）。前方停止車よりも長く止まってい
ると、前方車は停止している車両の前に来て止まったの
であるから、後方車は駐車しているものとみなすことが
できるからである。
車両である可能性がある。そこで、同一の計測領域内の
過去の計測結果からその車両の停止時間を測定し、停止
時間がしきい値よりも長いかどうかを判定する（ステッ
プＳ３）。しきい値よりも短くても、前方停止車があれ
ば、前方停止車の停車時間よりも長いかどうかを判定す
る（ステップＳ４）。前方停止車よりも長く止まってい
ると、前方車は停止している車両の前に来て止まったの
であるから、後方車は駐車しているものとみなすことが
できるからである。
【００３２】前方停止車の後に止まった場合、前方停止
車が駐車車両であるかどうかを判定する（ステップＳ
５）。前方停止車が駐車車両であれば、直ちに、後方車
は駐車の意思ありとみなすことができる。そして、前方
停止車がない場合には、隣の車線に停止車両又は低速車
両（渋滞で徐行している場合）が存在するか否かを調べ
る（ステップＳ６）。存在しなければその車両は駐車の
意思ありとみなすことができる。
車が駐車車両であるかどうかを判定する（ステップＳ
５）。前方停止車が駐車車両であれば、直ちに、後方車
は駐車の意思ありとみなすことができる。そして、前方
停止車がない場合には、隣の車線に停止車両又は低速車
両（渋滞で徐行している場合）が存在するか否かを調べ
る（ステップＳ６）。存在しなければその車両は駐車の
意思ありとみなすことができる。
【００３３】ステップＳ３からステップＳ６までの判断
において、いずれかにＹＥＳが選択されれば、その速度
０の車両は駐車車両であるとみなして登録し（ステップ
Ｓ７，Ｓ８）、次の車両について調べる（ステップＳ
９）。車両がなければ処理を終了する（ステップＳ１
０）。以上の処理にあるように、ステップＳ４において
前方車両との停止時間差を調べるので、従来車両の停止
時間のみで判定していたのと比較して、より確実かつ迅
速に判断することができる。
において、いずれかにＹＥＳが選択されれば、その速度
０の車両は駐車車両であるとみなして登録し（ステップ
Ｓ７，Ｓ８）、次の車両について調べる（ステップＳ
９）。車両がなければ処理を終了する（ステップＳ１
０）。以上の処理にあるように、ステップＳ４において
前方車両との停止時間差を調べるので、従来車両の停止
時間のみで判定していたのと比較して、より確実かつ迅
速に判断することができる。
【００３４】また、ステップＳ５において駐車車両であ
ると判断された前方停止車の後ろに止まった場合、停止
時間を測定するまでもなくその車両は駐車しようとする
車両であると判断できるので、直ちに駐車車両と判断す
ることができる。ステップＳ６においては、隣の車線に
停止車両や低速車両が存在しないのに車両が停止した場
合、信号待ちや渋滞などによる停止とは考えにくいの
で、その車両は駐車しようとする車両であると即時に判
断することができる。
ると判断された前方停止車の後ろに止まった場合、停止
時間を測定するまでもなくその車両は駐車しようとする
車両であると判断できるので、直ちに駐車車両と判断す
ることができる。ステップＳ６においては、隣の車線に
停止車両や低速車両が存在しないのに車両が停止した場
合、信号待ちや渋滞などによる停止とは考えにくいの
で、その車両は駐車しようとする車両であると即時に判
断することができる。
【００３５】なお、前記ステップＳ５，ステップＳ６の
場合は、音声などによりその車両に警告を与えることが
好ましい。警告は、例えば制御部１に内蔵されたスピー
カにより与えることができる。
場合は、音声などによりその車両に警告を与えることが
好ましい。警告は、例えば制御部１に内蔵されたスピー
カにより与えることができる。
【００３６】
【発明の効果】以上のように請求項１記載の発明によれ
ば、停止時間Ｔ１がしきい値より短い場合でも、その車
両の前方に停止している車両があれば、当該前方停止車
両の停止時間Ｔ２と比較し、停止時間Ｔ１が前方停止車
両の停止時間Ｔ２より長ければ、前方車両は、判定しよ
うとする車両より遅れて停止したのであるから、前方に
車両が入ってきた時点で、この車両を駐車車両であると
判断することができる。したがって、駐車車両の検出率
を上げることができる。
ば、停止時間Ｔ１がしきい値より短い場合でも、その車
両の前方に停止している車両があれば、当該前方停止車
両の停止時間Ｔ２と比較し、停止時間Ｔ１が前方停止車
両の停止時間Ｔ２より長ければ、前方車両は、判定しよ
うとする車両より遅れて停止したのであるから、前方に
車両が入ってきた時点で、この車両を駐車車両であると
判断することができる。したがって、駐車車両の検出率
を上げることができる。
【００３７】また、請求項２記載の発明によれば、前方
の車両が駐車車両であれば、この後ろに停止した車両
は、信号待ちや渋滞でなく、ドライバの意思で駐車して
いると判断できるので、この車両を駐車車両であると直
ちに判断することができ、駐車車両の検出率を上げるこ
とができる。請求項３記載の発明によれば、隣の車線に
停止車両や徐行車両が存在しないのに車両が停止した場
合、信号待ちなどによる停止とは考えにくいので、その
車両は駐車しようとする車両であると瞬時にして判断す
ることができ、駐車車両の検出率を上げることができ
る。
の車両が駐車車両であれば、この後ろに停止した車両
は、信号待ちや渋滞でなく、ドライバの意思で駐車して
いると判断できるので、この車両を駐車車両であると直
ちに判断することができ、駐車車両の検出率を上げるこ
とができる。請求項３記載の発明によれば、隣の車線に
停止車両や徐行車両が存在しないのに車両が停止した場
合、信号待ちなどによる停止とは考えにくいので、その
車両は駐車しようとする車両であると瞬時にして判断す
ることができ、駐車車両の検出率を上げることができ
る。
【００３８】請求項４記載の発明によれば、請求項２又
は３記載の発明において、車両の停止時間が短くてもそ
の車両が駐車しようとしている車両であることを直ちに
判断することができるので、ドライバが車両を離れる前
に警告を与えることができる。
は３記載の発明において、車両の停止時間が短くてもそ
の車両が駐車しようとしている車両であることを直ちに
判断することができるので、ドライバが車両を離れる前
に警告を与えることができる。
【図１】駐停車車両検出装置の制御部１内の機器構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図２】ＩＴＶカメラ２の設置概念図を示す図である。
【図３】ＩＴＶカメラ２のサンプル点の配置図である。
【図４】車種などに応じて用意された８種類のマスクを
示す図である。
示す図である。
【図５】(a) は、注目している画素（ｉ，ｊ）に合わせ
てマスクＭ１を掛けた例を示す図である。(b) は、注目
している画素（ｉ，ｊ）に合わせてマスクＭ２を掛けた
例を示す図である。
てマスクＭ１を掛けた例を示す図である。(b) は、注目
している画素（ｉ，ｊ）に合わせてマスクＭ２を掛けた
例を示す図である。
【図６】駐車車両検出手順を示すフローチャートであ
る。
る。
【図７】従来の駐停車車両検出の概要を解説する図であ
る。
る。
１ 制御部 ２ ＩＴＶカメラ ３ 画像入力部 ４ 車頭候補点検出部 ５ 計測処理部
Claims (4)
- 【請求項１】道路の側に設置されたカメラで道路を撮影
し、 その映像情報に含まれる輝度の分布に基づき、車頭の位
置を決定し、 先の映像情報において得られた車頭の位置と、現在の車
頭の位置との変化から車両の速度を算出し、 速度が０である車両に対して、その車両の停止時間Ｔ１
がしきい値より長いかどうかを判定し、 その車両の停止時間Ｔ１がしきい値より短い場合には、
その車両の前方に停止している車両があれば、当該前方
停止車両の停止時間Ｔ２と比較し、 停止時間Ｔ１がしきい値より長い場合、又は停止時間Ｔ
１が前方停止車両の停止時間Ｔ２より長い場合には、こ
の車両を駐車車両であると判断することを特徴とする駐
車車両検出方法。 - 【請求項２】道路の側に設置されたカメラで道路を撮影
し、 その映像情報に含まれる輝度の分布に基づき、車頭の位
置を決定し、 先の映像情報において得られた車頭の位置と、現在の車
頭の位置との変化から車両の速度を算出し、 速度が０である車両に対して、その車両の停止時間Ｔ１
がしきい値より長いかどうかを判定し、 その車両の停止時間Ｔ１がしきい値より短い場合には、
その車両の前方に駐車している車両があるかどうかを判
定し、 停止時間Ｔ１がしきい値より長い場合、又は前方に駐車
車両がある場合には、この車両を駐車車両であると判断
することを特徴とする駐車車両検出方法。 - 【請求項３】道路の側に設置されたカメラで道路を撮影
し、 その映像情報に含まれる輝度の分布に基づき、車頭の位
置を決定し、 先の映像情報において得られた車頭の位置と、現在の車
頭の位置との変化から車両の速度を算出し、 速度が０である車両に対して、その車両の停止時間Ｔ１
がしきい値より長いかどうかを判定し、 その車両の停止時間Ｔ１がしきい値より短い場合には、
その車両の隣接車線に停止又は徐行している車両がある
かどうかを判定し、 停止時間Ｔ１がしきい値より長い場合、又は隣接車線に
停止若しくは徐行している車両がない場合には、この車
両を駐車車両であると判断することを特徴とする駐車車
両検出方法。 - 【請求項４】駐車車両であると判断された車両のドライ
バに対して直ちに警告を与えることを特徴とする請求項
２又は３記載の駐車車両検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11031292A JP2940296B2 (ja) | 1992-04-28 | 1992-04-28 | 駐車車両検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11031292A JP2940296B2 (ja) | 1992-04-28 | 1992-04-28 | 駐車車両検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05307696A true JPH05307696A (ja) | 1993-11-19 |
| JP2940296B2 JP2940296B2 (ja) | 1999-08-25 |
Family
ID=14532525
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11031292A Expired - Fee Related JP2940296B2 (ja) | 1992-04-28 | 1992-04-28 | 駐車車両検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2940296B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003006655A (ja) * | 2001-06-21 | 2003-01-10 | Fujitsu Ltd | 移動体を含む画像の処理方法及び装置 |
| JP2007026301A (ja) * | 2005-07-20 | 2007-02-01 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 停止低速車両検出装置及び停止低速車両検出方法 |
| JP2009217479A (ja) * | 2008-03-10 | 2009-09-24 | Toyota Central R&D Labs Inc | 減速指示装置及び減速指示方法 |
| JP2013218679A (ja) * | 2012-04-06 | 2013-10-24 | Xerox Corp | 短時間の駐車違反を取り締まるための、ビデオベースの検知装置及び通知装置 |
| JP2018147319A (ja) * | 2017-03-07 | 2018-09-20 | 株式会社東芝 | 道路交通管理装置および道路交通管理方法 |
| WO2021005392A1 (ja) * | 2019-07-05 | 2021-01-14 | 日産自動車株式会社 | 運転制御方法及び運転制御装置 |
| US11180143B2 (en) | 2016-12-07 | 2021-11-23 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle control device |
-
1992
- 1992-04-28 JP JP11031292A patent/JP2940296B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003006655A (ja) * | 2001-06-21 | 2003-01-10 | Fujitsu Ltd | 移動体を含む画像の処理方法及び装置 |
| JP2007026301A (ja) * | 2005-07-20 | 2007-02-01 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 停止低速車両検出装置及び停止低速車両検出方法 |
| JP4600929B2 (ja) * | 2005-07-20 | 2010-12-22 | パナソニック株式会社 | 停止低速車両検出装置 |
| JP2009217479A (ja) * | 2008-03-10 | 2009-09-24 | Toyota Central R&D Labs Inc | 減速指示装置及び減速指示方法 |
| JP2013218679A (ja) * | 2012-04-06 | 2013-10-24 | Xerox Corp | 短時間の駐車違反を取り締まるための、ビデオベースの検知装置及び通知装置 |
| US11180143B2 (en) | 2016-12-07 | 2021-11-23 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle control device |
| JP2018147319A (ja) * | 2017-03-07 | 2018-09-20 | 株式会社東芝 | 道路交通管理装置および道路交通管理方法 |
| WO2021005392A1 (ja) * | 2019-07-05 | 2021-01-14 | 日産自動車株式会社 | 運転制御方法及び運転制御装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2940296B2 (ja) | 1999-08-25 |
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