JPH06180749A - 路上物体監視装置 - Google Patents
路上物体監視装置Info
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- JPH06180749A JPH06180749A JP4332899A JP33289992A JPH06180749A JP H06180749 A JPH06180749 A JP H06180749A JP 4332899 A JP4332899 A JP 4332899A JP 33289992 A JP33289992 A JP 33289992A JP H06180749 A JPH06180749 A JP H06180749A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 移動物体及び静止物体を確実に検出すること
ができ、さらに検出された移動物体を追跡することが可
能な路上物体監視装置を提供する。 【構成】 路側に設けられたＴＶカメラやＣＣＤカメラ
等の路側カメラ１０は路上を所定時間間隔で撮影し、背
景差分部１２及び連続差分部１４に供給する。背景差分
部１２は差分回路及び二値化回路を含んで構成される。
また、予め基準画像（背景画像）が格納されている。連
続差分部１４は差分回路、前回路側カメラ１０から入力
された画像を格納するメモリ、二値化回路を含んで構成
される。背景差分部１２及び連続差分部からの出力は論
理積演算回路及び排他的論理和演算回路を含む物体検出
部１６に供給され、移動物体及び静止物体が論理演算に
より検出される。そして、検出された移動物体の情報は
物体追跡部１８に供給され、移動物体の速度を算出して
その予測位置を推定する。
ができ、さらに検出された移動物体を追跡することが可
能な路上物体監視装置を提供する。 【構成】 路側に設けられたＴＶカメラやＣＣＤカメラ
等の路側カメラ１０は路上を所定時間間隔で撮影し、背
景差分部１２及び連続差分部１４に供給する。背景差分
部１２は差分回路及び二値化回路を含んで構成される。
また、予め基準画像（背景画像）が格納されている。連
続差分部１４は差分回路、前回路側カメラ１０から入力
された画像を格納するメモリ、二値化回路を含んで構成
される。背景差分部１２及び連続差分部からの出力は論
理積演算回路及び排他的論理和演算回路を含む物体検出
部１６に供給され、移動物体及び静止物体が論理演算に
より検出される。そして、検出された移動物体の情報は
物体追跡部１８に供給され、移動物体の速度を算出して
その予測位置を推定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は路上物体監視装置、特に
カメラを用いて撮影した画像から移動物体及び静止物体
を検出し監視する装置に関する。
カメラを用いて撮影した画像から移動物体及び静止物体
を検出し監視する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、高速道路などにおける交通の
流れを監視、制御するために路上に位置する障害物など
の物体を監視し、これを適時道路情報として車両運転者
に報知するシステムが開発されている。このような監視
システムでは、いかに精度よくかつ確実に路上物体を検
出するかが大きな課題となっており、このため種々の方
法が開発されている。
流れを監視、制御するために路上に位置する障害物など
の物体を監視し、これを適時道路情報として車両運転者
に報知するシステムが開発されている。このような監視
システムでは、いかに精度よくかつ確実に路上物体を検
出するかが大きな課題となっており、このため種々の方
法が開発されている。
【０００３】例えば、特開昭６１−２１４１００号公報
に開示された交通流計測方式においては、環境変化に対
する追従性を改善すべく、計測周期毎に独立して基準と
なる輝度値を入力画像との差分値により変化させた係数
を用いた指数平滑法で学習しながら路上物体を認識する
構成が開示されている。
に開示された交通流計測方式においては、環境変化に対
する追従性を改善すべく、計測周期毎に独立して基準と
なる輝度値を入力画像との差分値により変化させた係数
を用いた指数平滑法で学習しながら路上物体を認識する
構成が開示されている。
【０００４】すなわち、時刻ｔ＝０における背景画像を
Ｙi-1 、時刻ｔ＝Ｔにおける入力画像をＸi とした場
合、時刻ｔ＝Ｔにおける背景画像Ｙi を Ｙi ＝（１−ａ）Ｘi ＋ａＹi-1 により順次更新するのである。
Ｙi-1 、時刻ｔ＝Ｔにおける入力画像をＸi とした場
合、時刻ｔ＝Ｔにおける背景画像Ｙi を Ｙi ＝（１−ａ）Ｘi ＋ａＹi-1 により順次更新するのである。
【０００５】このように、基準となる背景画像を順次更
新することにより、例えば時刻ｔ＝Ｔにおける入力画像
に障害物でない車両が撮影された場合においても、この
入力画像の重みを小さくすることにより車両の影響を排
除し、かつ周囲環境に合致した背景画像を得ることがで
きる。そして、入力画像とこの背景画像との差分をとる
ことにより、路上物体を検出するものである。
新することにより、例えば時刻ｔ＝Ｔにおける入力画像
に障害物でない車両が撮影された場合においても、この
入力画像の重みを小さくすることにより車両の影響を排
除し、かつ周囲環境に合致した背景画像を得ることがで
きる。そして、入力画像とこの背景画像との差分をとる
ことにより、路上物体を検出するものである。
【０００６】一方、連続した２つの入力画像間で差分を
とり、路上の移動物体を検出する方法も提案されてい
る。
とり、路上の移動物体を検出する方法も提案されてい
る。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、背景画
像と処理対象となる入力画像を比較して物体を検出する
際に背景画像を天候の変化や影の移動などの環境変化に
追従すべく指数平滑法により更新しつつ路上物体を検出
する方法では、ある時間継続して路上にある静止物体は
検出できない問題がある。すなわち、例えばトラックな
どの荷台から貨物が路上に落下した場合、この貨物発生
直後は背景画像と比較することにより検出可能である
が、この貨物がしばらくの間路上の同一位置に存在して
いる場合、この静止物体である貨物が含まれた画像が背
景画像として登録されてしまい、背景画像と入力画像と
の間に差異が生じず検出できないのである。
像と処理対象となる入力画像を比較して物体を検出する
際に背景画像を天候の変化や影の移動などの環境変化に
追従すべく指数平滑法により更新しつつ路上物体を検出
する方法では、ある時間継続して路上にある静止物体は
検出できない問題がある。すなわち、例えばトラックな
どの荷台から貨物が路上に落下した場合、この貨物発生
直後は背景画像と比較することにより検出可能である
が、この貨物がしばらくの間路上の同一位置に存在して
いる場合、この静止物体である貨物が含まれた画像が背
景画像として登録されてしまい、背景画像と入力画像と
の間に差異が生じず検出できないのである。
【０００８】また、連続する画像間の差分をとる方法で
は、移動物体を検出するためには画像間時間を十分短く
設定する必要があり、従って歩行者などの移動速度の比
較的小さい対象は差分により除去されて検出できない問
題がある。
は、移動物体を検出するためには画像間時間を十分短く
設定する必要があり、従って歩行者などの移動速度の比
較的小さい対象は差分により除去されて検出できない問
題がある。
【０００９】本発明は上記従来技術の有する課題に鑑み
なされたものであり、その目的は移動物体及び静止物体
を確実に検出することができ、さらに検出された移動物
体を追跡することが可能な路上物体監視装置を提供する
ことにある。
なされたものであり、その目的は移動物体及び静止物体
を確実に検出することができ、さらに検出された移動物
体を追跡することが可能な路上物体監視装置を提供する
ことにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１記載の路上物体監視装置は、路上を撮影す
る撮影手段と、得られた路上画像と基準画像との差分を
算出して背景差分画像を出力する第１差分演算手段と、
前記撮影手段で連続して得られた路上画像の差分を算出
して連続差分画像を出力する第２差分演算手段と、連続
差分画像をその背景部分の差分値をゼロとするようなし
きい値を用いて二値化し、二値化連続差分画像を出力す
る第１二値化手段と、前記背景差分画像を前記背景部分
の差分値がほぼゼロである画像位置の差分値の最大値を
しきい値として二値化し、二値化背景差分画像を出力す
る第２二値化手段と、前記二値化連続差分画像と前記二
値化背景差分画像との論理積演算を行って路上の移動物
体を検出する移動物体検出手段と、前記移動物体検出手
段にて論理積演算を行って得られた画像と前記二値化背
景差分画像との排他的論理和演算を行って路上の静止物
体を検出する静止物体検出手段とを有することを特徴と
する。
に、請求項１記載の路上物体監視装置は、路上を撮影す
る撮影手段と、得られた路上画像と基準画像との差分を
算出して背景差分画像を出力する第１差分演算手段と、
前記撮影手段で連続して得られた路上画像の差分を算出
して連続差分画像を出力する第２差分演算手段と、連続
差分画像をその背景部分の差分値をゼロとするようなし
きい値を用いて二値化し、二値化連続差分画像を出力す
る第１二値化手段と、前記背景差分画像を前記背景部分
の差分値がほぼゼロである画像位置の差分値の最大値を
しきい値として二値化し、二値化背景差分画像を出力す
る第２二値化手段と、前記二値化連続差分画像と前記二
値化背景差分画像との論理積演算を行って路上の移動物
体を検出する移動物体検出手段と、前記移動物体検出手
段にて論理積演算を行って得られた画像と前記二値化背
景差分画像との排他的論理和演算を行って路上の静止物
体を検出する静止物体検出手段とを有することを特徴と
する。
【００１１】また、上記目的を達成するために、請求項
２記載の路上物体監視装置は、路上を撮影する撮影手段
と、得られた路上画像と基準画像との差分を算出して背
景差分画像を出力する第１差分演算手段と、前記撮影手
段で連続して得られた路上画像の差分を算出して連続差
分画像を出力する第２差分演算手段と、連続差分画像を
その背景部分の差分値をゼロとするようなしきい値を用
いて二値化し、二値化連続差分画像を出力する第１二値
化手段と、前記背景差分画像を前記背景部分の差分値が
ほぼゼロである画像位置の差分値の最大値をしきい値と
して二値化し、二値化背景差分画像を出力する第２二値
化手段と、前記二値化連続差分画像と前記二値化背景差
分画像との論理積演算を行って路上の移動物体を検出す
る移動物体検出手段と、検出された移動物体の位置時間
変化から前記移動物体の所定時間経過後の位置を演算す
る位置推定手段とを有することを特徴とする。
２記載の路上物体監視装置は、路上を撮影する撮影手段
と、得られた路上画像と基準画像との差分を算出して背
景差分画像を出力する第１差分演算手段と、前記撮影手
段で連続して得られた路上画像の差分を算出して連続差
分画像を出力する第２差分演算手段と、連続差分画像を
その背景部分の差分値をゼロとするようなしきい値を用
いて二値化し、二値化連続差分画像を出力する第１二値
化手段と、前記背景差分画像を前記背景部分の差分値が
ほぼゼロである画像位置の差分値の最大値をしきい値と
して二値化し、二値化背景差分画像を出力する第２二値
化手段と、前記二値化連続差分画像と前記二値化背景差
分画像との論理積演算を行って路上の移動物体を検出す
る移動物体検出手段と、検出された移動物体の位置時間
変化から前記移動物体の所定時間経過後の位置を演算す
る位置推定手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
【作用】上記構成において、基準画像である背景画像と
入力画像である路上画像との差分（背景差分画像）及び
連続する路上画像間の差分（連続差分画像）が算出され
る。このとき、基準画像は更新されないため、背景差分
画像には路上画像と基準座標との差分には天候などの変
化による影等も移動、静止物体とともに含まれることに
なる。
入力画像である路上画像との差分（背景差分画像）及び
連続する路上画像間の差分（連続差分画像）が算出され
る。このとき、基準画像は更新されないため、背景差分
画像には路上画像と基準座標との差分には天候などの変
化による影等も移動、静止物体とともに含まれることに
なる。
【００１３】そこで、連続差分画像のおいて差分値がほ
ぼゼロとなる、すなわち背景部分の画像位置に対応する
背景差分画像の画像位置の差分値の最大値をしきい値と
して二値化することにより、影などの影響を除去するこ
とができる。
ぼゼロとなる、すなわち背景部分の画像位置に対応する
背景差分画像の画像位置の差分値の最大値をしきい値と
して二値化することにより、影などの影響を除去するこ
とができる。
【００１４】従って、二値化背景差分画像には移動物体
及び静止物体のみが含まれ、二値化連続差分画像には移
動物体が含まれることとなるので、二値化背景差分画像
と二値化連続差分画像との論理積演算を行うことにより
移動物体のみを抽出することができる。
及び静止物体のみが含まれ、二値化連続差分画像には移
動物体が含まれることとなるので、二値化背景差分画像
と二値化連続差分画像との論理積演算を行うことにより
移動物体のみを抽出することができる。
【００１５】また、論理積演算を行って移動物体のみを
含む画像と二値化背景差分画像との排他的論理和演算を
行うことにより静止物体のみを抽出することもできる。
含む画像と二値化背景差分画像との排他的論理和演算を
行うことにより静止物体のみを抽出することもできる。
【００１６】さらに、検出された移動物体を時系列的に
検出して位置の変化を検出することによりその移動物体
の速度がわかるから、所定時間経過後の位置を予測で
き、運転者に報知することができる。
検出して位置の変化を検出することによりその移動物体
の速度がわかるから、所定時間経過後の位置を予測で
き、運転者に報知することができる。
【００１７】
【実施例】以下、図面を用いながら本発明の路上物体監
視装置の好適な実施例を説明する。図１には本実施例の
構成ブロック図が示されている。路側に設けられたＴＶ
カメラやＣＣＤカメラ等の路側カメラ１０は路上を所定
時間間隔で撮影し、背景差分部１２及び連続差分部１４
に供給する。背景差分部１２は差分回路及び二値化回路
を含んで構成される。また、予め基準画像（背景画像）
が格納されている。この基準画像には、路上物体が存在
しない所定時刻における画像が用いられ、この基準画像
は更新されることはない。連続差分部１４は差分回路、
前回路側カメラ１０から入力された画像を格納するメモ
リ、二値化回路を含んで構成される。背景差分部１２及
び連続差分部からの出力は論理積演算回路及び排他的論
理和演算回路を含む物体検出部１６に供給され、移動物
体及び静止物体が論理演算により検出される。そして、
検出された移動物体の情報は物体追跡部１８に供給さ
れ、移動物体の速度を算出してその予測位置を推定する
構成である。
視装置の好適な実施例を説明する。図１には本実施例の
構成ブロック図が示されている。路側に設けられたＴＶ
カメラやＣＣＤカメラ等の路側カメラ１０は路上を所定
時間間隔で撮影し、背景差分部１２及び連続差分部１４
に供給する。背景差分部１２は差分回路及び二値化回路
を含んで構成される。また、予め基準画像（背景画像）
が格納されている。この基準画像には、路上物体が存在
しない所定時刻における画像が用いられ、この基準画像
は更新されることはない。連続差分部１４は差分回路、
前回路側カメラ１０から入力された画像を格納するメモ
リ、二値化回路を含んで構成される。背景差分部１２及
び連続差分部からの出力は論理積演算回路及び排他的論
理和演算回路を含む物体検出部１６に供給され、移動物
体及び静止物体が論理演算により検出される。そして、
検出された移動物体の情報は物体追跡部１８に供給さ
れ、移動物体の速度を算出してその予測位置を推定する
構成である。
【００１８】図２には本実施例の処理フローチャートが
示されている。まず、背景差分部１２にて時刻ｔにおけ
る入力画像と基準画像（背景画像）との差分を算出する
（Ｓ１０１）。また、連続差分部１４では時刻ｔにおけ
る入力画像と時刻（ｔ−１）における入力画像との連続
差分を算出する（Ｓ１０２）。図３には模式的に基準画
像（背景画像）、時刻ｔにおける路上画像、時刻ｔ−１
における路上画像が示されおり、ａ，ｂが路上物体であ
る。そして、時刻ｔにおける路上画像と基準画像との差
分をとると図４に示されるような背景差分画像が得られ
る。また、時刻ｔと時刻ｔ−１の画像の差分をとること
により図５に示されるような連続差分画像が得られる。
なお、図５において破線は時刻ｔ−１における物体位置
である。算出された連続差分画像はさらに、この連続差
分部１４にて二値化処理される（Ｓ１０３）。このとき
の二値化のしきい値は、時刻ｔまたは時刻（ｔ−１）に
おける入力画像の背景部分（図５におけるＰ´）の画像
値（明るさ）をゼロとする値Ｓ１が用いられる。この二
値化処理で抽出される情報は、時刻ｔ−１と時刻ｔにお
ける変化、すなわち移動物体の領域となる（図５参
照）。
示されている。まず、背景差分部１２にて時刻ｔにおけ
る入力画像と基準画像（背景画像）との差分を算出する
（Ｓ１０１）。また、連続差分部１４では時刻ｔにおけ
る入力画像と時刻（ｔ−１）における入力画像との連続
差分を算出する（Ｓ１０２）。図３には模式的に基準画
像（背景画像）、時刻ｔにおける路上画像、時刻ｔ−１
における路上画像が示されおり、ａ，ｂが路上物体であ
る。そして、時刻ｔにおける路上画像と基準画像との差
分をとると図４に示されるような背景差分画像が得られ
る。また、時刻ｔと時刻ｔ−１の画像の差分をとること
により図５に示されるような連続差分画像が得られる。
なお、図５において破線は時刻ｔ−１における物体位置
である。算出された連続差分画像はさらに、この連続差
分部１４にて二値化処理される（Ｓ１０３）。このとき
の二値化のしきい値は、時刻ｔまたは時刻（ｔ−１）に
おける入力画像の背景部分（図５におけるＰ´）の画像
値（明るさ）をゼロとする値Ｓ１が用いられる。この二
値化処理で抽出される情報は、時刻ｔ−１と時刻ｔにお
ける変化、すなわち移動物体の領域となる（図５参
照）。
【００１９】連続差分画像の二値化が終了した後、背景
差分画像の二値化処理に移行する（Ｓ１０４）。前述し
たように、実施例では基準画像は更新しないため、背景
差分画像には路上物体（移動物体、静止物体）の他、天
候などの変化による影等が含まれることになる。従っ
て、路上物体だけを正確に抽出するためには、この影な
どを除去する必要があるが、本実施例では二値化処理時
にこの処理を行っている。すなわち、上記連続差分画像
においてその差分値がほぼゼロとなる部分は背景部分で
ある。そこで、この背景部分の画像位置に対応する背景
差分画像の画像位置（図４におけるＰ）周辺（例えば３
×３画素）の差分値の最大値をしきい値として二値化す
ることにより、天候等の変化に起因する明るさの変化は
二値化処理時にすべて除去され、真に物体の変化（静止
物体の出現及び物体の移動）による輝度変化のみが抽出
されることになる。
差分画像の二値化処理に移行する（Ｓ１０４）。前述し
たように、実施例では基準画像は更新しないため、背景
差分画像には路上物体（移動物体、静止物体）の他、天
候などの変化による影等が含まれることになる。従っ
て、路上物体だけを正確に抽出するためには、この影な
どを除去する必要があるが、本実施例では二値化処理時
にこの処理を行っている。すなわち、上記連続差分画像
においてその差分値がほぼゼロとなる部分は背景部分で
ある。そこで、この背景部分の画像位置に対応する背景
差分画像の画像位置（図４におけるＰ）周辺（例えば３
×３画素）の差分値の最大値をしきい値として二値化す
ることにより、天候等の変化に起因する明るさの変化は
二値化処理時にすべて除去され、真に物体の変化（静止
物体の出現及び物体の移動）による輝度変化のみが抽出
されることになる。
【００２０】背景差分画像の二値化処理が終了した後、
移動物体の検出処理に移行する。この検出処理は物体検
出部１６内の論理積演算回路で行われる。前述したよう
に、二値化背景差分画像には静止物体及び移動物体の情
報が含まれており、また、二値化連続差分画像には移動
物体の情報が含まれている。従って、両者の論理積を演
算することにより移動物体のみを抽出することが可能と
なる（Ｓ１０５）。
移動物体の検出処理に移行する。この検出処理は物体検
出部１６内の論理積演算回路で行われる。前述したよう
に、二値化背景差分画像には静止物体及び移動物体の情
報が含まれており、また、二値化連続差分画像には移動
物体の情報が含まれている。従って、両者の論理積を演
算することにより移動物体のみを抽出することが可能と
なる（Ｓ１０５）。
【００２１】一方、物体検出部１６は論理積演算回路の
みならず、排他的論理和演算回路を備えている。排他的
論理和演算では、２つの入力が異なる場合にのみ信号を
出力するから、二値化連続差分画像と二値化背景差分画
像との排他的論理和を演算することにより静止物体のみ
を抽出することができる（Ｓ１０６）。
みならず、排他的論理和演算回路を備えている。排他的
論理和演算では、２つの入力が異なる場合にのみ信号を
出力するから、二値化連続差分画像と二値化背景差分画
像との排他的論理和を演算することにより静止物体のみ
を抽出することができる（Ｓ１０６）。
【００２２】移動物体及び静止物体が検出された後、移
動物体の情報は順次物体追跡部１８に供給される。この
物体追跡部１８は入力された移動体情報を順次格納する
メモリを備えており、移動体の速度及び加速度を算出し
て移動体の所定時間後の位置を推定する。
動物体の情報は順次物体追跡部１８に供給される。この
物体追跡部１８は入力された移動体情報を順次格納する
メモリを備えており、移動体の速度及び加速度を算出し
て移動体の所定時間後の位置を推定する。
【００２３】図６には物体追跡部１８の処理フローチャ
ートが示されている。まず、入力された移動体情報か
ら、ある時刻ｔ−１における移動体の中心位置を算出す
る（Ｓ２０１）。そして、次の時刻ｔにおける同じ移動
体の中心位置を算出する（Ｓ２０２）。算出された時刻
ｔ−１と時刻ｔにおける中心位置変化から図７に示すよ
うにこの移動物体の動きベクトルが算出され（Ｓ２０
３）、この動きベクトルから所定時間τ後の物体の位置
を推定する（Ｓ２０４）。すなわち、動きベクトルを
（ｖx,ｖy ）とすると、位置（Ｘ，Ｙ）は Ｘ＝ｘ0 ＋ｖx ・τ Ｙ＝ｙ0 ＋ｖy ・τ 但し、（ｘ0 ，ｙ0 ）は現在位置 である。なお、このように移動物体の中心位置でなく、
重心位置ないし他の所定位置の時間変化から動きベクト
ルを求めてもよい。時刻ｔ−１における重心位置を算出
するには、例えば時刻ｔ−１における二値化背景差分画
像と時刻ｔにおける二値化連続差分画像との論理積演算
を行い、時刻ｔ−１における移動体のみを再度抽出すれ
ばよい。なお、このように移動体の動きベクトルから所
定時間後の位置を推定するのではなく、移動体の加速度
ベクトルを求めて位置を推定することもできる。図８に
は動きベクトルの変化が示されており、この動きベクト
ルの変化から加速度ベクトルが算出される。
ートが示されている。まず、入力された移動体情報か
ら、ある時刻ｔ−１における移動体の中心位置を算出す
る（Ｓ２０１）。そして、次の時刻ｔにおける同じ移動
体の中心位置を算出する（Ｓ２０２）。算出された時刻
ｔ−１と時刻ｔにおける中心位置変化から図７に示すよ
うにこの移動物体の動きベクトルが算出され（Ｓ２０
３）、この動きベクトルから所定時間τ後の物体の位置
を推定する（Ｓ２０４）。すなわち、動きベクトルを
（ｖx,ｖy ）とすると、位置（Ｘ，Ｙ）は Ｘ＝ｘ0 ＋ｖx ・τ Ｙ＝ｙ0 ＋ｖy ・τ 但し、（ｘ0 ，ｙ0 ）は現在位置 である。なお、このように移動物体の中心位置でなく、
重心位置ないし他の所定位置の時間変化から動きベクト
ルを求めてもよい。時刻ｔ−１における重心位置を算出
するには、例えば時刻ｔ−１における二値化背景差分画
像と時刻ｔにおける二値化連続差分画像との論理積演算
を行い、時刻ｔ−１における移動体のみを再度抽出すれ
ばよい。なお、このように移動体の動きベクトルから所
定時間後の位置を推定するのではなく、移動体の加速度
ベクトルを求めて位置を推定することもできる。図８に
は動きベクトルの変化が示されており、この動きベクト
ルの変化から加速度ベクトルが算出される。
【００２４】移動物体の所定時間後の位置が推定された
後、この推定位置の実際の路上における位置への変換が
行なわれる。本実施例では、路上として特に見通しの悪
い交差点を例にとり、交差点における実際の位置への変
換が行われる（Ｓ２０５）。この変換は交差点とカメラ
の相対位置、カメラの焦点距離、及び推定された画像上
の位置に基づき行われる。そして、所定時間後に監視領
域内にいると推定される歩行者、車両、静止物の位置を
表示板、路車間通信等により監視領域内通過車両の運転
者に報知する。これにより、通過車両は注意を喚起さ
れ、安全に通過することが容易となる。
後、この推定位置の実際の路上における位置への変換が
行なわれる。本実施例では、路上として特に見通しの悪
い交差点を例にとり、交差点における実際の位置への変
換が行われる（Ｓ２０５）。この変換は交差点とカメラ
の相対位置、カメラの焦点距離、及び推定された画像上
の位置に基づき行われる。そして、所定時間後に監視領
域内にいると推定される歩行者、車両、静止物の位置を
表示板、路車間通信等により監視領域内通過車両の運転
者に報知する。これにより、通過車両は注意を喚起さ
れ、安全に通過することが容易となる。
【００２５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の路上物体
監視装置によれば、移動物体、静止物体を確実に検出
し、また移動物体の所定時間経過後の位置を推定するこ
とができるので、これら情報を運転者に報知することに
より、一層の安全性向上を図ることができる。
監視装置によれば、移動物体、静止物体を確実に検出
し、また移動物体の所定時間経過後の位置を推定するこ
とができるので、これら情報を運転者に報知することに
より、一層の安全性向上を図ることができる。
【図１】本発明の実施例の構成ブロック図である。
【図２】同実施例の処理フローチャートである。
【図３】同実施例の撮影画像の説明図である。
【図４】同実施例の背景差分画像の説明図である。
【図５】同実施例の連続差分画像の説明図である。
【図６】同実施例の処理フローチャートである。
【図７】同実施例の動きベクトル算出説明図である。
【図８】同実施例の加速度ベクトル算出説明図である。
１０ 路側カメラ １２ 背景差分部 １４ 連続差分部 １６ 物体検出部 １８ 物体追跡部
Claims (2)
- 【請求項１】 路上を撮影する撮影手段と、 得られた路上画像と基準画像との差分を算出して背景差
分画像を出力する第１差分演算手段と、 前記撮影手段で連続して得られた路上画像の差分を算出
して連続差分画像を出力する第２差分演算手段と、 連続差分画像をその背景部分の差分値をゼロとするよう
なしきい値を用いて二値化し、二値化連続差分画像を出
力する第１二値化手段と、 前記背景差分画像を前記背景部分の差分値がほぼゼロで
ある画像位置の差分値の最大値をしきい値として二値化
し、二値化背景差分画像を出力する第２二値化手段と、 前記二値化連続差分画像と前記二値化背景差分画像との
論理積演算を行って路上の移動物体を検出する移動物体
検出手段と、 前記移動物体検出手段にて論理積演算を行って得られた
画像と前記二値化背景差分画像との排他的論理和演算を
行って路上の静止物体を検出する静止物体検出手段と、 を有することを特徴とする路上物体監視装置。 - 【請求項２】 路上を撮影する撮影手段と、 得られた路上画像と基準画像との差分を算出して背景差
分画像を出力する第１差分演算手段と、 前記撮影手段で連続して得られた路上画像の差分を算出
して連続差分画像を出力する第２差分演算手段と、 連続差分画像をその背景部分の差分値をゼロとするよう
なしきい値を用いて二値化し、二値化連続差分画像を出
力する第１二値化手段と、 前記背景差分画像を前記背景部分の差分値がほぼゼロで
ある画像位置の差分値の最大値をしきい値として二値化
し、二値化背景差分画像を出力する第２二値化手段と、 前記二値化連続差分画像と前記二値化背景差分画像との
論理積演算を行って路上の移動物体を検出する移動物体
検出手段と、 検出された移動物体の位置時間変化から前記移動物体の
所定時間経過後の位置を演算する位置推定手段と、 を有することを特徴とする路上物体監視装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4332899A JPH06180749A (ja) | 1992-12-14 | 1992-12-14 | 路上物体監視装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4332899A JPH06180749A (ja) | 1992-12-14 | 1992-12-14 | 路上物体監視装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06180749A true JPH06180749A (ja) | 1994-06-28 |
Family
ID=18260048
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4332899A Pending JPH06180749A (ja) | 1992-12-14 | 1992-12-14 | 路上物体監視装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06180749A (ja) |
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-
1992
- 1992-12-14 JP JP4332899A patent/JPH06180749A/ja active Pending
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