JPH07160848A - 違法駐車抑止装置および閾値決定装置 - Google Patents

違法駐車抑止装置および閾値決定装置

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JPH07160848A
JPH07160848A JP5306658A JP30665893A JPH07160848A JP H07160848 A JPH07160848 A JP H07160848A JP 5306658 A JP5306658 A JP 5306658A JP 30665893 A JP30665893 A JP 30665893A JP H07160848 A JPH07160848 A JP H07160848A
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JP
Japan
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image
unit
threshold value
time
vehicle
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Application number
JP5306658A
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Takahiro Nakamura
高宏 中村
Hiroyasu Taniguchi
博康 谷口
Atsushi Hatanaka
淳 畠中
Haruki Furusawa
春樹 古澤
Koichi Sasagawa
耕一 笹川
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Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
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Publication date
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/16—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using electromagnetic waves other than radio waves

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Abstract

(57)【要約】 【目的】 駐車禁止区域に停止した車両に的確に警報を
発して、違法駐車を抑止する。 【構成】 監視部１０により駐車禁止区域の画像を撮影
して監視し、その区域に停止する車両を停止車両検出部
１２により検出する。車両の停止を検出した際に降車検
出部１４が監視部１０からの画像に基づきその車両から
搭乗者が降車したかを検出し、降車が検出されると警報
部１６が搭乗者に向けて警報を発する。各々の情報は伝
送部１８を介して本装置を管理する管理センタに伝送さ
れる。降車検出部１４にて動画像を取扱う場合には、そ
の注目画像に対して時間軸方向に合成した時空間画像に
基づいて閾値を決定することにより、ドア開放検出を的
確に行って降車を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、駐車禁止区域を監視
して違法駐車を抑止する違法駐車抑止装置およびその画
像処理回路などに適用される閾値決定装置に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】図２１は例えば、特開平４−１４８２９
８号公報に示された従来の違法駐車抑止装置の概略構成
を示すブロック図である。この図において、２００は駐
車禁止区域の所定範囲を撮像するＴＶ（テレビジョン）
カメラなどの撮像部、２０２は撮像部２００にて撮影さ
れた画像を静止画像として記憶する第１のメモリ、２０
３は駐車禁止区域の路面上にあらかじめ描かれた所定の
パターンの画像を記憶する第２のメモリ、２０４は第１
のメモリ２０２と第２のメモリ２０３の画像を比較して
車両の存在を検出した際にその画像を記憶する第３のメ
モリ、２０５は第３のメモリ２０４に蓄積した画像から
車両のナンバーを検出するナンバー検出回路、２０６は
第３のメモリ２０４の画像を所定の時間間隔にて比較し
て車両の移動の有無を検出する車両検出回路、２０７は
撮像部２００からの画像を帯域圧縮する帯域圧縮部、２
０８は車両検出回路２０６からの情報を管理センタに伝
送する伝送回路である。
【０００３】次に動作について説明する。まず、駐車禁
止区域の路面上にあらかじめ所定のパターンを描いてお
き、これを撮像部２００にて撮像して第２のメモリ２０
３に基準画像として記憶しておく。次いで、駐車禁止区
域を例えば、常時撮像部２００にて撮像して、その画像
を順次静止画像として第１のメモリ２０２に更新可能に
蓄積して、これを所定の時間間隔にて第２のメモリ２０
３の基準画像と比較していくと、駐車禁止区域の路面の
パターンがそこに進入した車両にて遮られて画像の変化
が検出される。これを第３のメモリ２０４にて順次更新
可能に蓄積することにより、駐車区域での車両の停止が
検出される。次いで、第３のメモリ２０４の画像を車両
検出回路２０６にて所定の時間間隔にて比較しつつ車両
の移動を検出して、所定の時間以上第３のメモリ２０４
に蓄積した画像の変化が生じない場合には、違法駐車と
判定し、警報を発する。また、警報を発しても車両が移
動しない場合などには、ナンバー検出回路２０５にて第
３のメモリ２０４の画像から車両のナンバーを検出した
り、その画像とともに撮像部２００からの画像を帯域圧
縮部２０７にて帯域圧縮した画像信号を伝送回路２０８
を介して管理センタに送信し、監視員などにその状態を
知らせる。
【０００４】以上のように従来の違法駐車検出警報装置
は、あらかじめ駐車禁止区域の路面上に描かれた所定の
パターンの変化を検出して、駐車禁止区域での車両の停
止を検出し、その車両が所定の時間以上移動しない場合
に、警報を発する構成であった。しかしながら、従来の
違法駐車検出警報装置では、路面上に所定のパターンを
あらかじめ描かなければならないので、その作業などが
面倒であった。そこで本願発明者は、路面に所定のパタ
ーンを描かくことなく車両を検出し、さらに確実な警報
を発して違法駐車を抑止するため、例えば、本願出願人
と同じ出願人による特願平３−３０６２９５号の交通流
計測画像処理装置などの画像処理型の装置を適用するこ
とを考えた。この装置は車両などの移動物体の画像を２
値化し、その特徴部分を検出して交通流の変化を検出す
る装置であり、この場合、２値化の際の閾値を的確に与
えることが必要な条件であった。
【０００５】図２２は例えば、特願平３−３０１１１７
号に示された閾値決定装置を示すブロック図である。こ
の図において、３０１は濃淡画像から注目点の濃度Ｇ０
およびその８近傍の点のうちで注目点に対して対称な２
点を含まないように選んだ４点の濃度Ｇ１，・・・，Ｇ
４を抽出する局所データ抽出部、３０２は局所データ抽
出部３０１から出力される５個の濃度Ｇ０，・・・，Ｇ
４の中から選択信号ｎ（ｎ＝０，・・・，８）に応じて
１つを選択する局所データ選択部、３０３は局所データ
選択部３０２の出力Ｇｎ（ｎ＝０，・・・，４）と局所
データ抽出部３０１から出力される注目点の濃度Ｇ０と
を比較して小さい方の値を出力する最小値選択部、３０
４は最小値選択部３０３の出力Ｆｎの出現頻度を係数す
るヒストグラム計数部、３０５はヒストグラム計数部３
０４により得られる５種類のヒストグラムから閾値Ｔで
２値化したときの２値画像における隣接数の総和Ａ
（Ｔ）と面積Ｓ（Ｔ）を求めて、平均隣接数Ｒ（Ｔ）を
算出した後、閾値Ｔに対する平均隣接数Ｒ（Ｔ）の変化
状態に基づき最適な閾値を決定する閾値決定部である。
【０００６】次に動作について説明する。最適な閾値と
は、２値画像上で“１”の連結部分が「まとまった（境
界がぎざぎざしていない）」領域として抽出される値で
あると考えられる。いま、２値画像の“１”の点に関し
てその８近傍における“１”の点の数を隣接数とする
と、図２３に示すように隣接数は領域の内部点では８で
あり、境界点では０〜７の値をとる。そこで、２値画像
全体に対して隣接数の総和を求めて、これを“１”の点
の総数（面積）で割った値を平均隣接数と定義すると、
領域のまとまりが良いほど領域に占める内部点の比率が
高く、境界点の比率が低くなるので、平均隣接数は高い
値を示すことになる。ここで、閾値Ｔに対する２値画像
における隣接数の総和をＡ（Ｔ）、“１”の点の面積を
Ｓ（Ｔ）で表すと、平均隣接数Ｒ（Ｔ）は次式（１）と
なる。 Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｓ（Ｔ） ・・・（１） さらに、隣接数がｉ＝（ｉ＝０，・・・，８）である３
×３のパターン数をａｉで表すと、隣接数の総和Ａ
（Ｔ）および面積Ｓ（Ｔ）は次式（２），（３）のよう
に表現できる。
【０００７】
【数１】
【０００８】
【数２】
【０００９】一般に、画像中の対象および背景が図２４
のような濃度分布をもつ場合、閾値Ｔに対する平均隣接
数Ｒ（Ｔ）の変化の様子は図２５のようになる。この場
合、平均隣接数が極大となる値を閾値として２値化する
と、対象がまとまった領域として抽出され、良好な２値
化結果が得られる。
【００１０】ところで、隣接数の総和Ａ（Ｔ）は次式
（４）のように表現することもできる。
【００１１】
【数３】
【００１２】この式（４）にてｎx,y （Ｔ）は点（ｘ，
ｙ）の隣接数である。注目点（ｘ，ｙ）の画素値をＧ
０、その隣接画素値をＧ１，．．．，Ｇ８とすると、閾
値Ｔで２値化したときの隣接数はＧ１，．．．，Ｇ８の
いずれかとＧ０が共に“１”となる組み合わせの数であ
るから、次式（５）が成立する隣接画素Ｇｉの個数が隣
接数である。 Ｇ０≧Ｔ かつ Ｇｉ≧Ｔ すなわち、ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇｉ）≧Ｔ （ｉ＝１，２，・・・，８） ・・・（５） ただし、ｍｉｎ（ａ，ｂ）はａ，ｂの小さい方の値を返
す最小値関数である。したがって、入力画像の諧調数を
Ｎとすると隣接数ｎx,y （Ｔ）は次式（６）のように表
現される。
【００１３】
【数４】
【００１４】ただし、１（ａ）はステップ関数であり、
ａ≧０のとき１（ａ）＝１である。また、δa,b はクロ
ネッカデルタであり、ａ＝ｂのときδa,b ＝１である。
したがって、式（４）は次式（７）のように変形され
る。
【００１５】
【数５】
【００１６】Σ（ｘ，ｙ）δk,min(G0,Gi)は画像全体で
ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇｉ）のヒストグラムｈｉ（ｋ）（ｉ＝
１，２，・・・，８）をとるので、隣接数Ａ（Ｔ）は８
つの最小値フィルタの出力のヒストグラムをｋ，ｉにつ
いて加算することで計算できる。さらに図２６における
Ｇ１とＧ５、Ｇ２とＧ６のように対称な位置にある隣接
画素については計算時に同一の画素の組を参照するた
め、例えば次式（８）のような関係がある。 ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇ１）（ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇ５）（ｘ＋１，ｙ） ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇ２）（ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇ６）（ｘ＋１，ｙ＋１） ・・・・（８）
【００１７】したがって、Ｇ０の隣接画素Ｇ１，・・
・，Ｇ８のうち対称な位置関係にある画素を除いた４つ
の隣接画素、例えばＧ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４のみを用い
て上記と同様のヒストグラム計算を行い、最後にその値
を２倍することによっても、８つの隣接画素を用いて計
算された隣接数Ａ（Ｔ）と同一の計算結果を得ることが
できる。そこで、まず、局所データ抽出部３０１にて２
値化すべき濃淡画像から注目点の濃度Ｇ０と、その８近
傍の点の濃度Ｇ１，・・・，Ｇ４を抽出する。次に局所
データ選択部３０２にて局所データ抽出部１の出力であ
る５個の濃度データＧ０〜Ｇ４の中から選択信号ｎに応
じて１つのデータＧｎを選択する。次に最小値選択部３
０３にて局所データ選択部３０２の出力Ｇｎと局所デー
タ抽出部３０１から送られてくる注目点の濃度Ｇ０とを
比較し、小さい方の値を出力する。次いで、選択信号ｎ
を０から４まで変えて、濃淡画像を５回操作することに
より、最小値選択部３０３からは５つの隣接画素数が出
力され、ヒストグラム計数部３０４がその出現頻度を計
数することによって５種類のヒストグラムｈｉ（Ｋ）が
得られる。これにより、上式（７）にて閾値Ｔに対する
２値画像における隣接数の総和Ａ（Ｔ）が求められる。
【００１８】また、閾値Ｔに対する２値画像における面
積Ｓ（Ｔ）は濃淡画像Ｇ０におけるヒストグラムｈ
（０）において、閾値Ｔ以上の画素数そのものであるの
で、次式（９）のように表される。
【００１９】
【数６】
【００２０】以上により、隣接数の総和Ａ（Ｔ）と面積
Ｓ（Ｔ）が最小値選択処理の結果に対する５種類のヒス
トグラムから求められ、これより平均隣接数Ｒ（Ｔ）が
算出されて、注目点に対する適切な閾値が決定される。
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】従来の閾値決定装置は
以上のように構成されているので、停止した車両の検
出、例えば静止画像に対しては有効であるが、画像ノイ
ズが時間的に刻々と変化する一般的な動画像に対して、
その影響を受けた濃度ヒストグラムや平均隣接数ヒスト
グラムなどの特徴ヒストグラムが画像が入力される時刻
毎に変動するために、それを反映して連続した画像に対
して対象の時間変化が滑らかであるにもかかわらず非常
にばらついた閾値が決定され、その閾値を用いた２値化
や多値化による対象の抽出結果が人間の主観と大きく異
なる場合があるなど問題点があった。
【００２２】また、従来の違法駐車抑止装置では、駐車
禁止区域での車両の停止が所定の時間を越えた場合に警
報を発する構成なので、警報を発した際に、その車両の
搭乗者が付近に存在するか否かが不明であるので、警報
が搭乗者に聞こえているか否かが不明であり、的確な違
法駐車の抑止を図ることができない場合があるという問
題があった。そこで、本願発明者は、車両の検出ととも
に搭乗者の存在を上記のような閾値決定装置を適用した
画像処理型の回路を適用して検出して、搭乗者に的確に
警報して違法駐車を抑止することを考えたが、上述のよ
うに従来の閾値決定装置では動画像に対してその画像ノ
イズによっては的確な抽出結果を得る閾値を決定するこ
とができない場合があり、さらに動画像の特徴を検出す
る部分に対して改良が必要であるなどの問題点があっ
た。
【００２３】請求項１ないし請求項２２の発明は上記の
ような問題点を解消するためになされたもので、違法駐
車の車両の搭乗者に有効に警告を発することができる違
法駐車抑止装置を得ることを目的とする。
【００２４】請求項２３ないし請求項２５の発明は、時
間的に刻々と変化する画像ノイズに対しても有効な閾値
を決定することができる閾値決定装置を得ることを目的
とする。
【００２５】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る違
法駐車抑止装置は、駐車禁止区域を含む所定の範囲の画
像を撮影して駐車禁止区域を監視する監視部と、監視部
にて監視している駐車禁止区域での車両の停止を検出す
る停止車両検出部と、停止車両検出部にて車両の停止を
検出した際に、その車両から搭乗者が降車したか否かを
監視部からの画像情報の変化状態に基づいて検出する降
車検出部と、降車検出部にて搭乗者の降車を検出した際
に警報を発する警報部とを有するものである。
【００２６】請求項２の発明に係る違法駐車抑止装置
は、撮影した駐車禁止区域の状態を動画像信号にて表す
撮像装置を含む監視部と、撮像装置からの動画像信号の
変化状態から停止車両のドア開放を検出して搭乗者の降
車を検出する降車検出部とを有するものである。
【００２７】請求項３の発明に係る違法駐車抑止装置
は、停止車両を検出した際に停止車両の駐車禁止区域で
の位置を検出する位置検出手段を含む停止車両検出部
と、停止車両検出部の位置検出手段からの位置情報に基
づいて、その位置での停止車両のドア位置を設定するド
ア位置設定手段を含む降車検出部とを有するものであ
る。
【００２８】請求項４の発明に係る違法駐車抑止装置
は、降車検出部が監視部から供給される画像を静止した
背景画像として保持する背景画像保持部と、背景画像保
持部に保持された背景画像と前記監視部から供給される
画像とを逐次比較してその相違部分を抽出する抽出部と
を有し、この抽出部からの抽出結果に基づいてドア開放
を検出するものである。
【００２９】請求項５の発明に係る違法駐車抑止装置
は、抽出部が背景画像保持部からの背景画像を表す画像
データと監視部から供給される画像を表す画像データと
を差分化して差分画像を得る差分化手段と、差分化手段
からの差分画像の特徴に基づいて閾値を決定する閾値決
定手段と、閾値決定手段にて決定された閾値に基づいて
前記差分化手段からの画像を多値化する多値化手段と、
多値化手段からの多値画像のそれぞれの部分にラベル付
けを施して特徴部分を抽出するラベル情報検出手段とを
有するものである。
【００３０】請求項６の発明に係る違法駐車抑止装置
は、閾値決定手段が少なくとも一つの閾値を決定し、多
値化手段が閾値決定手段の閾値にて差分画像を２値化す
るものである。
【００３１】請求項７の発明に係る違法駐車抑止装置
は、画像の抽出領域と画像全体の面積との強度比にて表
されるパーセンタイル比に基づいて閾値を決定する閾値
決定手段を有するものである。
【００３２】請求項８の発明に係る違法駐車抑止装置
は、差分画像を時間軸方向に合成した時空間画像のデー
タに基づいて閾値を決定する閾値決定手段を有するもの
である。
【００３３】請求項９の発明に係る違法駐車抑止装置
は、閾値決定手段が差分画像を逐次蓄積する記憶手段
と、この記憶手段に蓄積された差分画像のデータを時間
軸方向に合成して画像の時間的な変化部分を含む時間空
間画像のデータを生成する合成手段と、合成手段のデー
タに基づいて閾値を算出する閾値算出手段とを含むもの
である。
【００３４】請求項１０の発明に係る違法駐車抑止装置
は、閾値決定手段が、時刻ｔの差分画像を閾値Ｔで２値
化した場合に有効画素値“１”となる画素の総数である
ｖt（Ｔ）を求める第１の算出手段と、時刻ｔの差分画
像およびその前後の時刻の差分画像を蓄積する第１の記
憶手段と、第１の記憶手段に蓄積された時刻ｔの差分画
像とその前後の差分画像の両方または一方を合成して時
間軸方向のデータの深さが２以上である時空間画像のデ
ータを生成する合成手段と、合成手段にて生成された時
空間画像のデータにて時刻ｔの差分画像を閾値Ｔで２値
化した場合に“１”となる画素についての隣接数を求め
る第２の算出手段と、第１の合成手段の時空間画像のデ
ータにて時刻ｔの差分画像全体に対する隣接数の総和ａ
t （Ｔ）を求める第３の算出手段と、第３の算出手段の
算出結果および前記第１の算出手段の算出結果を順次蓄
積して、時刻ｔの前後一定時間ｔ−ｎからｔ−ｍの差分
画像に対して求められた隣接数の総和ａt-n （Ｔ）・・
・ａt-m （Ｔ）および閾値Ｔによる２値化時の１の画素
の総数ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt-m （Ｔ）を蓄積する第２
の記憶手段と、第２の記憶手段に蓄積された隣接数の総
和ａt-n （Ｔ）・・・ａt-m （Ｔ）を単純加算または加
重加算して時間軸方向のデータの深さがｍ＋ｎ＋１であ
る時空間画像全体に対する隣接数の総和または加重総和
Ａ（Ｔ）を算出する第４の算出手段と、第２の記憶手段
に蓄積された画素の総数ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt-m
（Ｔ）を単純加算または加重加算して時間軸方向のデー
タの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対する
“１”の画素の総数または加重総数Ｖ（Ｔ）を算出する
第５の算出手段と、第４の算出手段および第５の算出手
段の結果から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）
を算出する第６の算出手段と、閾値Ｔに対するその平均
隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化状態に基づいて閾
値を決定する第７の算出手段とを有するものである。
【００３５】請求項１１の発明に係る違法駐車抑止装置
は、閾値決定手段が時刻ｔの差分画像を閾値Ｔで２値化
した場合に有効画素値“１”となる画素の総数であるｖ
t （Ｔ）を求める第１の算出手段と、時刻ｔの差分画像
およびその前後の時刻の差分画像を蓄積する第１の記憶
手段と、第１の記憶手段に蓄積された時刻ｔの差分画像
とその前後の差分画像の両方または一方を合成して時間
軸方向のデータの深さが２以上である時空間画像のデー
タを生成する合成手段と、合成手段にて生成された時空
間画像のデータにて時刻ｔの差分画像を閾値Ｔで２値化
した場合に“１”となる画素についての隣接数を求める
第２の算出手段と、第１の合成手段の時空間画像のデー
タにて時刻ｔの差分画像全体に対する隣接数の総和ａt
（Ｔ）を求める第３の算出手段と、第３の算出手段から
の算出結果ａt （Ｔ）と前時刻ｔ−１にて求めた隣接数
の加重総和Ａt-1 （Ｔ）とを加重加算して時刻ｔでの時
空間画像全体に対する隣接数の総和Ａt （Ｔ）を算出す
る第４の算出手段と、第１の算出手段からの算出結果ｖ
t （Ｔ）と時刻Ｔt-1 にて求めた“１”の画素の加重総
数Ｖt-1 （Ｔ）とを加重加算して時刻ｔでの時空間画像
全体に対する閾値Ｔによる２値化時の“１”の画素の総
数Ｖ（Ｔ）を算出する第５の算出手段と、第４の算出手
段および第５の算出手段の結果から平均隣接数Ｒ（Ｔ）
＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を算出する第６の算出手段と、閾
値Ｔに対するその平均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの
変化状態に基づいて閾値を決定する第７の算出手段とを
有するものである。
【００３６】請求項１２の発明に係る違法駐車抑止装置
は、駐車禁止区域を含む所定の範囲の画像を撮影して駐
車禁止区域を監視する監視部と、監視部からの画像情報
に基づいて駐車禁止区域での車両の停止を検出する車両
停止検出部と、車両停止検出部にて車両の停止を検出し
た際にその停止位置を検出する車両位置検出部と、車両
位置検出部からの位置情報に基づいて、その位置での停
止車両のドア位置を設定するドア位置設定手段と、車両
停止検出部にて車両の停止を検出した際に監視部から供
給される画像を静止した背景画像として保持する背景画
像保持部と、背景画像保持部に保持された背景画像と監
視部から供給される画像とを逐次比較してその相違部分
を抽出する抽出部と、抽出部の抽出結果とドア位置設定
手段との設定情報に基づいて、停止車両のドアが開放さ
れたか否かを検出するドア開放検出部と、ドア開放検出
部にて停止車両のドア開放を検出した際に警報を発する
警報部とを有するものである。
【００３７】請求項１３の発明に係る違法駐車抑止装置
は、車両停止検出部および車両位置検出部が監視部から
の画像情報を受けて、この画像情報に所定の画像処理を
施して車両の停止およびその停止位置を検出するもので
ある。
【００３８】請求項１４の発明に係る違法駐車抑止装置
は、車両停止検出部が監視部にて監視している駐車禁止
区域に該監視部とは別に設けられたセンサを含み、車両
位置検出部がセンサの検出結果に基づいて車両の停止位
置を検出するものである。
【００３９】請求項１５の発明に係る違法駐車抑止装置
は、ドア開放検出部にて停止車両のドア開放が検出され
た際に、停止車両のナンバープレートを識別してそのナ
ンバーを読み取るナンバープレート読取装置を有するも
のである。
【００４０】請求項１６の発明に係る違法駐車抑止装置
は、警報部がナンバープレート読取装置にて読み取られ
た車両のナンバープレート情報を音声で搭乗者に向けて
警告する音声報知手段を有するものである。
【００４１】請求項１７の発明に係る違法駐車抑止装置
は、警報部がナンバープレート読取装置にて読み取られ
た車両のナンバープレート情報を搭乗者に向けて表示警
告する表示手段を有するものである。
【００４２】請求項１８の発明に係る違法駐車抑止装置
は、車両停止検出部にて停止車両を検出した際にその停
車時間を計時する停車時間計時部を有するものである。
【００４３】請求項１９の発明に係る違法駐車抑止装置
は、ナンバープレート読取装置にて読み取られた車両の
ナンバープレート情報、前記警報部にて発した警報情
報、および停車時間計時部の計時情報を含む停車情報を
記録する記録部を有するものである。
【００４４】請求項２０の発明に係る違法駐車抑止装置
は、記録手段に記録された停車情報を外部の管理センタ
に通報する通報手段を備えるものである。
【００４５】請求項２１の発明に係る違法駐車抑止装置
は、通報手段がドア開放検出部にて停止車両のドア開放
を検出した場合に、その際に記録された記録部からの停
車情報を管理センタに通報するものである。
【００４６】請求項２２の発明に係る違法駐車抑止装置
は、通報手段が停車時間計時部にて停車時間を所定時間
以上計時した場合に、その際に記録された記録部からの
停車情報を管理センタに通報するものである。
【００４７】請求項２３の発明に係る閾値決定装置は、
注目時刻を含む前後一定時間のＭ次元画像をそれぞれ蓄
積する記憶手段と、記憶手段に蓄積されたＭ次元画像の
データを時間軸方向に合成して、（Ｍ＋１）次元の画像
データを作成する画像合成手段と、画像合成手段の（Ｍ
＋１）次元の画像データに対して閾値を算出することに
よって注目時刻におけるＭ次元画像に対する閾値を決定
する閾値算出手段とを備えたものである。
【００４８】請求項２４の発明に係る閾値決定装置は、
注目時刻ｔの画像を表すデータを閾値Ｔで２値化した場
合に有効画素値“１”となる画素の総数であるｖt
（Ｔ）を求める第１の算出手段と、時刻ｔを含む複数時
刻における画像を表すデータを蓄積する第１の記憶手段
と、時刻ｔの画像を表すデータと記憶手段に蓄積された
画像を表すデータとを合成して、時間軸方向のデータの
深さが２以上である（Ｍ＋１）次元の時空間画像を生成
する合成手段と、合成手段にて生成した時空間画像にて
時刻ｔの画像を表すデータを閾値Ｔで２値化した場合に
“１”となる画素についての隣接数を求める第２の算出
手段と、合成手段にて生成した時空間画像にて時刻ｔの
画像全体に対する隣接数の総和ａt （Ｔ）を求める第３
の出手段と、第１の算出手段の算出結果および第３の算
出手段の算出手段の結果を順次蓄積して、時刻ｔの前後
一定時間ｔ−ｎからｔ−ｍの画像に対して求められた隣
接数の総和ａt-n （Ｔ）・・・ａt-m （Ｔ）および閾値
Ｔによる２値化時の“１”の画素の総数ｖt-n （Ｔ）・
・・ｖt-m （Ｔ）を蓄積する第２の記憶手段と、第２の
記憶手段に蓄積された隣接数の総和ａt-n （Ｔ）・・・
ａt-m （Ｔ）を単純加算または加重加算して時間軸方向
のデータの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対
する隣接数の総和または加重総和Ａ（Ｔ）を算出する第
４の算出手段と、第２の記憶手段に蓄積された画素の総
和ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt-m （Ｔ）を単純加算または加
重加算して時間軸方向のデータの深さがｍ＋ｎ＋１であ
る時空間画像全体に対する有効画素値“１”の画素の総
数または加重総数Ｖ（Ｔ）を算出する第５の算出手段
と、第４の算出手段および第５の算出手段の算出結果Ａ
（Ｔ）およびＶ（Ｔ）から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ
（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を算出する第６の算出手段と、閾値Ｔ
に対するその平均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化
状態に基づいて閾値を決定する第７の算出手段とを備た
ものである。
【００４９】請求項２５の発明に係る閾値決定装置は、
注目時刻ｔの画像を表すデータを閾値Ｔで２値化した場
合に有効画素値“１”となる画素の総数であるＶt
（Ｔ）を求める第１の算出手段と、時刻ｔを含む複数時
刻における画像を表すデータを蓄積する第１の記憶手段
と、時刻ｔの画像を表すデータと記憶手段に蓄積された
画像を表すデータとを合成して、時間軸方向のデータの
深さが２以上である（Ｍ＋１）次元の時空間画像を生成
する合成手段と、合成手段にて生成した時空間画像にて
時刻ｔの画像を表すデータを閾値Ｔで２値化した場合に
“１”となる画素についての隣接数を求める第２の算出
手段と、合成手段にて生成した時空間画像にて時刻ｔの
画像全体に対する隣接数の総和ａt （Ｔ）を求める第３
の算出手段と、第３の算出手段からの算出結果ａt
（Ｔ）と前時刻ｔ−１にて求めた隣接数の加重総和Ａ
t-1 （Ｔ）とを加重加算して時刻ｔでの時空間画像全体
に対する隣接数の総和Ａt （Ｔ）を算出する第４の算出
手段と、第１の算出手段からの算出結果ｖt （Ｔ）と時
刻Ｔt-1 にて求めた“１”の画素の加重総数Ｖt-1
（Ｔ）とを加重加算して時刻ｔでの時空間画像全体に対
する閾値Ｔによる２値化時の“１”の画素の総数Ｖ
（Ｔ）を算出する第５の算出手段と、第４の算出手段お
よび第５の算出手段の算出結果Ａ（Ｔ）およびＶ（Ｔ）
から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を算出す
る第６の算出手段と、閾値Ｔに対するその平均隣接数Ｒ
（Ｔ）のヒストグラムの変化状態に基づいて閾値を決定
する第７の算出手段とを備たものである。
【００５０】
【作用】請求項１の発明における違法駐車抑止装置は、
監視部にて駐車禁止区域を監視している状態にて、駐車
禁止区域に車両が進入すると、停止車両検出部にて進入
した車両が駐車禁止区域にて停止するか否かが検出され
る。車両の停止が検出されると、降車検出部にその検出
結果が供給されて、これを受けた降車検出部ではその車
両から搭乗者が降車したか否かを監視部からの画像情報
の変化状態に基づいて検出する。搭乗者の降車が検出さ
れた場合には、その結果が警報部に供給されて、警報部
から搭乗者に向けて警報が発せられる。
【００５１】請求項２の発明における違法駐車抑止装置
は、降車検出部に監視部の撮像装置から駐車禁止区域の
状態を表す動画像信号が供給されて、この動画像信号の
変化状態に基づいて停止車両のドア開放が検出されて、
搭乗者の降車が検出される。
【００５２】請求項３の発明における違法駐車抑止装置
は、停止車両検出部にて停止車両を検出した際にその位
置検出手段にて停止車両の駐車禁止区域での位置が検出
されて、その位置情報が降車検出部に供給される。降車
検出部ではその位置情報に基づいて、ドア位置設定手段
にて停止車両のドア位置を設定し、そのドア位置の変化
状態が検出されてドア開放が検出されて停止車両からの
搭乗者の降車が検出される。
【００５３】請求項４の発明における違法駐車抑止装置
は、背景画像保持部にて監視部から供給される画像を静
止した背景画像として保持し、抽出部にて背景画像保持
部に保持された背景画像と監視部から供給される画像と
を逐次比較してその相違部分を抽出して、その抽出結果
に基づいてドア開放を検出する。
【００５４】請求項５の発明における違法駐車抑止装置
は、抽出部の差分化手段にて背景画像保持部からの背景
画像を表す画像データと監視部から供給される画像を表
す画像データとを差分化して差分画像を得て、閾値決定
手段にて差分化手段からの差分画像の特徴に基づいて閾
値を決定し、多値化手段にて閾値決定手段によって決定
された閾値に基づいて差分化手段からの画像を多値化
し、ラベル情報検出手段にて多値化手段からの多値画像
のそれぞれの部分にラベル付けを施して特徴部分を抽出
し、その特徴部分の変化からドアの開放が有効に検出さ
れる。
【００５５】請求項６の発明における違法駐車抑止装置
は、閾値決定手段にて少なくとも一つの閾値を決定し、
この閾値を受けた多値化手段にて差分画像を２値化し
て、ドア開放を検出する情報を生成する。
【００５６】請求項７の発明における違法駐車抑止装置
は、差分化手段からの停止車両の差分画像を受けた閾値
決定手段にて画像の抽出領域と画像全体の面積との強度
比にて表されるパーセンタイル比に基づいて最適な閾値
を決定し、この閾値に基づいて多値化手段にて画像の多
値化を行い、その結果に基づいてドア開放を検出する情
報を生成する。
【００５７】請求項８の発明における違法駐車抑止装置
は、差分化手段からの差分画像を受けた閾値決定手段に
て差分画像を時間軸方向に合成した時空間画像のデータ
に基づいて最適な閾値を決定し、この閾値に基づいて多
値手段にて画像の多値化を行い、その結果に基づいてド
ア開放を検出する情報を生成する。
【００５８】請求項９の発明における違法駐車抑止装置
は、記憶手段にて差分画像を逐次蓄積し、この記憶手段
に蓄積された差分画像のデータを合成手段にて時間軸方
向に合成して画像の時間的な変化部分を含む時空間画像
のデータを生成し、この時空間データに基づいて閾値算
出手段にて最適な閾値を算出して、これによりドア開放
の情報を検出する多値画像を得る。
【００５９】請求項１０の発明における違法駐車抑止装
置は、第１の算出手段にて時刻ｔの差分画像を任意の閾
値Ｔで２値化した場合に有効画素値“１”となる画素の
総数であるＶt （Ｔ）を求め、第１の記憶手段にて時刻
ｔの差分画像およびその前後の時刻ｔ＋１，ｔ−１の差
分画像を蓄積し、第１の記憶手段に蓄積された時刻ｔの
差分画像とその前後の差分画像の両方または一方を合成
手段にて合成して時間軸方向のデータの深さが２または
３である時空間画像のデータを生成し、合成手段にて生
成された時空間画像のデータにて時刻ｔの差分画像を閾
値Ｔで２値化した場合に“１”となる画素についての隣
接数を第２の算出手段にて求め、第１の合成手段の時空
間画像のデータにて時刻ｔの差分画像全体に対する隣接
数の総和ａt （Ｔ）を第３の算出手段にて求める。次い
で、第２の記憶手段にて第３の算出手段の算出結果およ
び第１の算出手段の算出結果を順次蓄積して、時刻ｔの
前後一定時間ｔ−ｎからｔ−ｍの差分画像に対して求め
られた隣接数の総和ａt-n（Ｔ）・・・ａt-m （Ｔ）お
よび閾値Ｔによる２値化時の１の画素の総数ｖ
t-n（Ｔ）・・・ｖt-m （Ｔ）を蓄積し、第２の記憶手
段に蓄積された隣接数の総和ａt-n （Ｔ）・・・ａt-m
（Ｔ）を第４の算出手段にて単純加算または加重加算し
て時間軸方向のデータの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間
画像全体に対する隣接数の総和または加重総和Ａ（Ｔ）
を算出し、第２の記憶手段に蓄積された画素の総数ｖ
t-n （Ｔ）・・・ｖt-m （Ｔ）を第５の算出手段にて単
純加算または加重加算して時間軸方向のデータの深さが
ｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対する“１”の画素
の総数または加重総数Ｖ（Ｔ）を算出する。次いで、第
６の算出手段にて第４の算出手段および第５の算出手段
の結果から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を
算出し、閾値Ｔに対するその平均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒス
トグラムの変化状態に基づいて第７の算出手段にて最適
な閾値を決定し、これにより、ドア開放の情報を検出す
る２値画像を得る。
【００６０】請求項１１の発明における違法駐車抑止装
置は、第１の算出手段にて時刻ｔの差分画像を任意の閾
値Ｔで２値化した場合に有効画素値“１”となる画素の
総数であるｖt （Ｔ）を求め、第１の記憶手段にて時刻
ｔの差分画像およびその前後の時刻ｔ＋１，ｔ−１の差
分画像を蓄積し、第１の記憶手段に蓄積された時刻ｔの
差分画像とその前後の差分画像の両方または一方を合成
手段にて合成して時間軸方向のデータの深さが２または
３である時空間画像のデータを生成し、合成手段にて生
成された時空間画像のデータにて時刻ｔの差分画像を閾
値Ｔで２値化した場合に“１”となる画素についての隣
接数を第２の算出手段にて求め、第１の合成手段の時空
間画像のデータにて時刻ｔの差分画像全体に対する隣接
数の総和ａt （Ｔ）を第３の算出手段求める。次いで、
第４の算出手段にて第３の算出手段からの算出結果ａt
（Ｔ）と前時刻ｔ−１にて求めた隣接数の加重総和Ａ
t-1（Ｔ）とを加重加算して時刻ｔでの時空間画像全体
に対する隣接数の総和Ａt （Ｔ）を算出し、第１の算出
手段からの算出結果ｖt （Ｔ）と時刻Ｔt-1 にて求めた
“１”の画素の加重総数Ｖt-1 （Ｔ）とを第５の算出手
段にて加重加算して時刻ｔでの時空間画像全体に対する
閾値Ｔによる２値化時の“１”の画素の総数Ｖ（Ｔ）を
算出する。次いで、第４の算出手段および第５の算出手
段の結果から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）
を第６の算出手段にて算出して、閾値Ｔに対するその平
均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化状態に基づいて
閾値を第７の算出手段にて決定し、これによりドア開放
の情報を検出する２値画像を得る。
【００６１】請求項１２の発明における違法駐車抑止装
置は、監視部にて駐車禁止区域を監視している状態に
て、駐車禁止区域に車両が進入すると、車両停止検出部
にて進入した車両が駐車禁止区域にて停止するか否かが
検出される。車両の停止が検出されると、車両停止検出
部にてその停止位置を検出し、次いで、ドア位置設定手
段にて車両位置検出部からの位置情報に基づいて、その
位置での停止車両のドア位置が設定される。一方、背景
画像保持部では車両停止検出部にて車両の停止を検出し
た際に監視部から供給される画像を静止した背景画像と
して保持し、背景画像保持部に保持された背景画像と監
視部から供給される画像とを抽出部にて逐次比較してそ
の相違部分を抽出する。次いで、この抽出結果とドア位
置設定手段との設定情報に基づいて、停止車両のドアが
開放されたか否かをドア開放検出部にて検出し、この検
出結果にて停止車両のドア開放が検出されると、警報部
にて停止車両の搭乗者に向けて警報を発し、違法駐車を
抑止する。
【００６２】請求項１３の発明における違法駐車抑止装
置は、監視部にて駐車禁止区域を監視している際に、駐
車禁止区域に車両が進入すると、車両停止検出部および
車両位置検出部にて監視部からの画像情報を受けて、こ
の画像情報に所定の画像処理を施して車両の停止および
その停止位置を検出する。
【００６３】請求項１４の発明における違法駐車抑止装
置は、監視部にて駐車禁止区域を監視している際に、駐
車禁止区域に車両が進入すると、車両停止検出部にて監
視部にて監視している駐車禁止区域に監視部とは別に設
けられたセンサにて停止車両を検出し、このセンサの検
出結果に基づいて車両の停止位置を車両位置検出部にて
検出する。
【００６４】請求項１５の発明における違法駐車抑止装
置は、ドア開放検出部にて停止車両のドア開放が検出さ
れると、ナンバープレート読取装置にて停止車両のナン
バープレートを識別してそのナンバーを読み取る。
【００６５】請求項１６の発明における違法駐車抑止装
置は、駐車禁止区域にて停止車両を検出した際に、ナン
バープレート読取装置にて読み取られた車両のナンバー
プレート情報を警報とともに警報部の音声報知手段にて
音声で搭乗者に向けて警告する。
【００６６】請求項１７の発明における違法駐車抑止装
置は、駐車禁止区域にて停止車両を検出した際に、ナン
バープレート読取装置にて読み取られた車両のナンバー
プレート情報を警報とともに搭乗者に向けて表示警告す
る。
【００６７】請求項１８の発明における違法駐車抑止装
置は、車両停止検出部にて停止車両を検出した際に、停
車時間計時部にてその停車時間を計時し、駐車禁止区域
に違法駐車がどの程度の時間行われているかを検出す
る。
【００６８】請求項１９の発明における違法駐車抑止装
置は、駐車禁止区域に違法駐車が行われた際に、ナンバ
ープレート読取装置にて読み取られた車両のナンバープ
レート情報、前記警報部にて発した警報情報、および停
車時間計時部の計時情報を含む停車情報を記録部にて記
録する。
【００６９】請求項２０の発明における違法駐車抑止装
置は、通報手段にて記録手段に記録された停車情報を外
部の管理センタに通報し、管理センタの監視員などに違
法駐車を知らせる。
【００７０】請求項２１の発明における違法駐車抑止装
置は、駐車禁止区域にて車両の停止が検出された際に、
ドア開放検出部にて停止車両のドア開放を検出した場合
に、その際に記録された記録部からの停車情報を通報手
段にて管理センタに通報し、管理センタの監視員などに
即座に違法駐車を知らせる。
【００７１】請求項２２の発明における違法駐車抑止装
置は、駐車禁止区域にて車両の停止が検出された際に、
停車時間計時部にて停車時間を所定時間以上計時した場
合にその際に記録された記録部からの停車情報を通報手
段にて管理センタに通報し、管理センタの監視員などに
即座に違法駐車を知らせる。
【００７２】請求項２３の発明における閾値決定装置
は、記憶手段にて注目時刻を含む前後一定時間のＭ次元
画像をそれぞれ蓄積し、記憶手段に蓄積されたＭ次元画
像のデータを画像合成手段にて時間軸方向に合成して、
（Ｍ＋１）次元の画像データを作成する。次いで、画像
合成手段の（Ｍ＋１）次元の画像データに対して閾値算
出手段にて閾値を算出することによって注目時刻におけ
るＭ次元画像に対する最適な閾値を決定する。
【００７３】請求項２４の発明における閾値決定装置
は、第１の算出手段にて注目時刻ｔの画像を表すデータ
を閾値Ｔで２値化した場合に有効画素値“１”となる画
素の総数であるｖt （Ｔ）を求め、第１の記憶手段にて
時刻ｔの前後の時刻ｔ＋１，ｔ−１における画像を表す
データを蓄積し、時刻ｔの画像を表すデータと記憶手段
に蓄積された画像を表すデータとを合成手段にて合成し
て、時間軸方向のデータの深さが２または３である（Ｍ
＋１）次元の時空間画像を生成する。次いで、第２の算
出手段にて時空間画像にて時刻ｔの画像を表すデータを
閾値Ｔで２値化した場合に“１”となる画素についての
隣接数を求め、また、第３の算出手段にて時空間画像に
て時刻ｔの画像全体に対する隣接数の総和ａt （Ｔ）を
求める。次いで、第１の算出手段の算出結果および第３
の算出手段の算出手段の結果を順次第２の記憶手段にて
蓄積して、時刻ｔの前後一定時間ｔ−ｎからｔ−ｍの画
像に対して求められた隣接数の総和ａt-n （Ｔ）・・・
ａt-m （Ｔ）および閾値Ｔによる２値化時の“１”の画
素の総数ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt-m （Ｔ）を蓄積する。
これにより、第２の記憶手段に蓄積された隣接数の総和
ａt-n （Ｔ）・・・ａt- m （Ｔ）を第４の算出手段にて
単純加算または加重加算して時間軸方向のデータの深さ
がｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対する隣接数の総
和または加重総和Ａ（Ｔ）を算出し、第２の記憶手段に
蓄積された画素の総和ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt-m （Ｔ）
を第５の算出手段にて単純加算または加重加算して時間
軸方向のデータの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全
体に対する有効画素値“１”の画素の総数または加重総
数Ｖ（Ｔ）を算出する。この結果、第４の算出手段およ
び第５の算出手段の算出結果Ａ（Ｔ）およびＶ（Ｔ）か
ら平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を第６の算
出手段にて算出し、閾値Ｔに対するその平均隣接数Ｒ
（Ｔ）のヒストグラムの変化状態に基づいて第７の算出
手段にて注目時刻ｔにおける最適な閾値を決定する。
【００７４】請求項２５の発明における閾値決定装置
は、第１の算出手段にて注目時刻ｔの画像を表すデータ
を閾値Ｔで２値化した場合に有効画素値“１”となる画
素の総数であるｖt （Ｔ）を求め、第１の記憶手段にて
時刻ｔの前後の時刻ｔ＋１，ｔ−１における画像を表す
データを蓄積し、時刻ｔの画像を表すデータと記憶手段
に蓄積された画像を表すデータとを合成手段にて合成し
て、時間軸方向のデータの深さが２または３である（Ｍ
＋１）次元の時空間画像を生成する。次いで、第２の算
出手段にて時空間画像にて時刻ｔの画像を表すデータを
閾値Ｔで２値化した場合に“１”となる画素についての
隣接数を求め、また、第３の算出手段にて時空間画像に
て時刻ｔの画像全体に対する隣接数の総和ａt （Ｔ）を
求める。次いで、第３の算出手段からの算出結果ａt
（Ｔ）と前時刻ｔ−１にて求めた隣接数の加重総和Ａ
t-1 （Ｔ）とを第４の算出手段にて加重加算して時刻ｔ
での時空間画像全体に対する隣接数の総和Ａt （Ｔ）を
算出し、同様に第１の算出手段からの算出結果ｖt
（Ｔ）と時刻Ｔt-1 にて求めた“１”の画素の加重総数
Ｖt-1（Ｔ））とを第５の算出手段にて加重加算して時
刻ｔでの時空間画像全体に対する閾値Ｔによる２値化時
の“１”の画素の総数Ｖ（Ｔ）を算出する。この結果、
第４の算出手段および第５の算出手段の算出結果Ａ
（Ｔ）およびＶ（Ｔ）から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ
（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を第６の算出手段にて算出し、閾値Ｔ
に対するその平均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化
状態に基づいて第７の算出手段にて注目時刻ｔにおける
最適な閾値を決定する。
【００７５】
【実施例】
実施例１．以下、この発明の一実施例を図について説明
する。図１は請求項１の違法駐車抑止装置の一実施例を
示す図である。この図において、１０は駐車禁止区域の
画像を撮影してその区域に進入する車両を監視する監視
部、１２は監視部１０にて監視している駐車禁止区域に
車両が停止したか否かを検出する停止車両検出部、１４
は駐車禁止区域にて停止した車両から搭乗者が降車した
か否かを検出する降車検出部、１６は降車検出部１４に
て停止車両から搭乗者の降車を検出した際に警報を発す
る警報部、１８は上記各部１０〜１６からの情報および
検出結果を本装置を管理する管理センタに伝送する伝送
部（通報手段）である。
【００７６】図２は上記各部の詳細を示すブロック図で
あり、この図において、上記監視部１０は、駐車禁止区
域１００を含む所定の範囲を撮影するＴＶ（テレビジョ
ン）カメラなどの動画像信号を出力する撮像部１０１を
含み、本実施例では例えば図３に示すように撮影した動
画像信号を停止車両検出部１２、降車検出部１４および
伝送部１８にそれぞれ供給する。停止車両検出部１２
は、撮像部１０１からの動画像を表す画像データに基づ
いて車両が駐車禁止区域１００内に停止したか否かを検
出する車両停止検出部１０２と、駐車禁止区域１００で
の停止車両の位置、つまり撮像部１０１からの画像中で
の車両の停止位置を検出する車両位置検出部１０３とを
含む。本実施例においては、これら車両停止検出部１０
２および車両位置検出部１０３は監視部１０の撮像部１
０１を含めて、例えば、本願出願人と同じ出願人による
特願平３−３０６２９５号に記載された交通流計測画像
処理装置などの画像処理型の装置が有効に適用される。
この装置は、移動する車両をその流れに沿ってそれぞれ
検出して交通流を計測する装置であり、これを本装置に
適用した場合、停止車両の前端部および後端部ならびに
両側部を検出して車両を平行四辺形に近似し、その位置
を決定することができる。
【００７７】降車検出部１４は、ドア位置設定部（ドア
位置設定手段）１０４と、処理領域設定部１０５と、背
景画像保持部１０６と、変化抽出部（抽出部）１０７
と、ドア開放検出部１０８とを含む。ドア位置設定部１
０４は、車両位置検出部１０３からの位置情報に基づい
て停止車両の画像中から搭乗者が降車するドア付近の位
置を推定し設定するドア位置設定回路であり、例えば図
４に示すように、ドア位置１４０を車両位置情報に基づ
いて車両の前方から中央にかけての位置に設定する。処
理領域設定部１０５は、車両位置検出部１０３にて得ら
れた車両位置情報に基づいて画像処理領域を設定して、
設定した部分の動画像を撮像部１０１からの画像中から
抽出する処理領域抽出回路であり、例えば図４に示すよ
うにドア位置１４０を囲むように処理領域１４１を設定
する。処理領域の大きさと形状は、ドア位置が適切に納
まり、側方の交通その他のノイズの影響を受けにくく、
またノイズが抽出対象であるドアの開放動作に伴う変化
領域と類似している場合にその発生位置からノイズと判
断可能となるような処理領域の大きさであり、かつ、計
算量が大きくならないように、車両の大きさと形状にあ
わせて適切に設定される。
【００７８】図２に戻って、背景画像保持部１０６は、
車両が駐車禁止区域１００に停止した際に搭乗者の降車
前の画像を背景画像として蓄積する画像メモリを含み、
本実施例においては照明条件などの変化に合わせて内容
を更新可能に蓄積する画像メモリである。詳しくは、車
両停止検出部１０２から停止車両を検出した際に供給さ
れる停止信号が入力されたときに入力されている画像を
背景画像の初期値として保存して、その後入力される画
像を用いて例えば指数平滑法などを用いた画像更新手法
によって背景画像を順次更新して照明などの変化を反映
させる。変化抽出部１０７は、処理領域設定部１０５を
介して供給される動画像と、背景画像保持部１０６から
の背景画像とを比較して、その変化部分を抽出する抽出
回路であり、各抽出領域についてはラベルづけ、特徴抽
出などを行って記号化、数値化して、そのラベル情報を
出力する。
【００７９】図５は本実施例における変化抽出部１０７
の詳細を示す図であり、この変化抽出部１０７は、背景
差分部（差分化手段）１２０と、閾値設定部（閾値決定
手段）１２１と、２値化処理部（多値化手段）１２２
と、ラベル付けおよび特徴抽出処理部（ラベル情報検出
手段）１２３とを有している。背景差分部１２０は、背
景画像と入力画像の差分演算と絶対値演算を行って出力
する差分画像形成部である。閾値設定部１２１は背景差
分部１２０の演算結果である差分画像から閾値を設定す
る閾値算出部である。２値化処理部１２２は閾値設定部
１２１にて設定した閾値で背景差分部１２０からの差分
画像を２値化する２値化回路である。ラベルづけ処理部
１２３は、２値化処理部１２２からの２値画像にラベル
付けし、それぞれのラベル領域に対して例えば重心、面
積、フィレ径、主軸および濃度平均等の特徴を抽出して
出力する特徴抽出回路である。
【００８０】再び図２に戻って、ドア開放検出部１０８
は、ドア位置設定部１０４からの設定情報と、変化抽出
部１０７からの変化部分の情報とを受けて、停止車両の
ドア開閉動作を検出する検出部であり、本実施例では動
画像でのノイズに影響されることなくドア開放を検出し
て判定する後述の閾値決定装置を含む回路が有効に適用
される。詳しくはドア開放検出部１０８は、前時刻の入
力ラベル情報により更新されて内部に保持するラベル情
報と変化抽出部１０７から新たに入力されたラベル情報
との対応関係を求めることによって各ラベル領域に対応
した領域の移動や変化状態を認識して、保持しているラ
ベル情報を更新する。そして、そのラベル領域のうち１
つが、ドア位置設定部１０４によって設定されている降
車位置の情報等を基に搭乗者の降車によるものであると
判断される一定の条件を満たしたときに降車検出信号を
発生する。このドア開放検出部１０８に保持されるラベ
ル情報は、変化抽出部１０７で抽出されて入力される情
報以外にそのラベルの存在時間やそれが搭乗者の降車に
よるものである可能性等の情報を有している。
【００８１】警報部１６は、ナンバープレート読取部１
０９と、処理装置１１０と、表示装置１１１と、スピー
カ（音声報知部）１１２とを有している。ナンバープレ
ート読取部１０９は、停止車両の画像からナンバープレ
ート情報を読み取り認識するナンバー認識部であり、ド
ア開放検出部１０８から降車検出信号が出力されたとき
にＴＶカメラ１０１の画像と車両位置情報等からナンバ
ープレート位置を推定し、文字認識装置などによてナン
バー情報を読み取り出力する検出部である。処理装置１
１０は、ドア開放検出部１０８にて搭乗者が降車したこ
とが判定された際にナンバープレート読取部１０９にて
得られたナンバープレート情報を警告情報として編集す
る編集回路である。この処理装置１１０は、あらかじめ
用意された警告文等にナンバー情報を当てはめ、その内
容をスピーカ１１２に合成音声等で出力したり、または
表示装置１１１へ文字で表示する。この表示装置１１１
は、処理装置１１０からの警告情報を表示する装置であ
り、車両を降車した搭乗者が見ることができる位置に設
置されている。スピーカ１１２は、処理装置１１０から
の警告情報を音声にて放送する音声報知部であり、車両
を降車した搭乗者が聞くことができる位置に設置されて
いる。
【００８２】他方、本実施例における違法駐車抑止装置
は、車両停止検出部１０２から車両停止信号が発生され
ている時間を計測する停車時間計時部１１３を有してお
り、この停車時間計時部１１３は、所定の時間以上停止
信号が発生されたことを検出した際に違法駐車が行われ
ていることを示す違法駐車検出信号を出力する。さらに
本装置は、ドア開放検出部１０８にてドア開放が検出さ
れた際、または停車時間計時部１１３にて違法駐車検出
信号が発生された際に、処理装置１１０からの警告情
報、ＴＶカメラ１０１からの画像データ、その時刻、停
車時間等の駐車時の証拠情報を記録する記録部１１４を
有しており、伝送部１８はそれらの記録情報をこの装置
を管理する管制センタに伝送する。
【００８３】次に動作について説明する。動作状態にお
いて、駐車禁止区域１００は撮像部１０１のカメラにて
常時撮像されて、例えば、図３に示すような動画像とし
て、その情報が各部に供給されている。次いで、駐車禁
止区域１００に車両が進入して車両が停止すると、車両
停止検出部１０２はその車両を検出して停止信号を出力
する。この際に、停止信号を受けた車両位置検出部１０
３では停止車両の位置を検出する。これらに例えば特願
平３−３０６２９５号の交通流計測画像処理装置が用い
られている場合には車両停止信号以外に車両の先頭およ
び後尾の画像上の位置と車両幅が得られるために、車両
を平行四辺形で近似してその位置が決定される。次に、
処理領域設定部１０５およびドア位置設定部１０４で
は、車両停止検出部１０２によって車両が停止したこと
が検出されたときに、車両位置検出部１０３によって得
られた車両位置に基づいて、それぞれ画像処理領域およ
びドア位置を設定する。この場合、処理領域設定部１０
５の後段には設定された処理領域内の画像データのみが
送られる。
【００８４】例えば、図４に示すように、ドア位置設定
部１０４にて、車両位置情報に基づいて車両の前方から
中央にかけての位置にドア位置１４０が設定され、処理
領域設定部１０５にて、ドア位置１４０を囲むように処
理領域１４１が設定される。この場合、処理領域の大き
さと形状は、ドア位置が適切に納まり、側方の交通その
他のノイズの影響を受けにくく、またノイズが抽出対象
であるドアの開放動作に伴う変化領域と類似している場
合にその発生位置からノイズと判断可能となるような処
理領域の大きさにて設定され、かつ計算量が大きくなら
ないよう、車両の大きさと形状にあわせてドア位置が適
切に設定される。
【００８５】次いで、背景画像保持部１０６は、車両停
止検出部１０２の停止信号が入力されたときに処理領域
設定部１０５からの画像を背景画像の初期値として保存
し、その後、処理領域設定部１０５から供給される画像
を例えば指数平滑法などを用いた画像更新手法によって
背景画像を順次更新して、照明などの変化を反映させて
背景画像を保持する。次いで、変化抽出部１０７では背
景画像と処理領域設定部１０５からの画像との間の変化
部分の領域を抽出し、各抽出領域についてラベルづけ
し、それより特徴抽出などを行って記号化、数値化し、
そのラベル情報を次段に出力する。
【００８６】例えば、図５に示す例では、背景差分部１
２０によって背景画像と入力画像の差分演算と絶対値演
算を行い、その演算結果である差分画像から閾値設定部
１２１によって閾値を設定する。次いで、２値化処理部
１２２によってその閾値で差分画像を２値化し、ラベル
付けおよび特徴抽出処理部１２３によってその２値画像
をラベルづけし、それぞれのラベル領域に対して例えば
重心、面積、フィレ径、主軸、濃度平均等の特徴を抽出
して出力する。例えば、図６に示すように、入力画像１
５０と、ドアの開かれる前の車両の画像を表す背景画像
１５１と、それらの画像の差分画像に対する２値化画像
１５２との関係は、車両から搭乗者が降車するまではド
ア位置１４０付近で動画像として入力される入力画像１
５０と背景画像１５１との明度差はないので、差分画像
を２値化した抽出結果には現れない。搭乗者が降車動作
を始めると、ドアの開放部分や搭乗者自身がドア位置１
４０付近に明度差として現れるので、差分と２値化によ
って、ドアの開放動作にともなった滑らかな大きさ、形
状変化をする領域１５５として、除去されなかったノイ
ズ１５４があればそれとともに抽出される。
【００８７】次に、ドア開放検出部１０８では前時刻の
入力ラベル情報により更新されて内部に保持するラベル
情報と変化抽出部１０７から新たに入力されたラベル情
報との対応関係を求めることによって各ラベル領域に対
応した領域の移動や変化状態を認識し、保持しているラ
ベル情報を更新する。そして、そのラベル領域のうち１
つが、ドア位置設定部１０４によって設定されている降
車位置の情報等に基づいて搭乗者の降車によるものであ
ると判断される一定の条件を満たしたときに降車検出信
号を発し、外部の管理センタなどに通報する。ドア開放
検出部１０８に保持されるラベル情報は、変化抽出部１
０７で抽出され入力される情報以外にそのラベルの存在
時間やそれが搭乗者の降車によるものである可能性等の
情報を有するので、これらを伝送部１８を介して管理セ
ンタに伝送する。
【００８８】以下に、ラベル間の対応関係を求めるアル
ゴリズムの一例を示す。ラベル情報間のパターン距離を
計算する評価関数Ｄ2 として、例えば次式を定義してお
くと、 Ｄ2(Lold,Lnew)＝絶対値(Gold-Gnew)2＋絶対値(Sold-Sn
ew)＋絶対値(F1Lold-F1Lnew)2＋絶対値(F2Lold+F2Lnew) ただし、Lold,Lnew は保持されているラベル領域と入力
されたラベル領域、Gはラベル領域の重心ベクトル、S
はラベル領域の面積、F1,F2 はその他の特徴量である。
【００８９】まず、保持ラベルと入力ラベルの間で互い
に最もパターン距離が近くなる対応づけを探索する。対
応付けされなかった入力ラベルは新規に発生したラベル
として新たに保持ラベルのリストに加え、その重心位置
が図４のドア位置１４０にあればドア開放部分の候補と
しておく。一方、対応づけされなかった保持ラベルはそ
のまま情報を保留しておき、その後、一定時間を経てな
お対応づけられない場合にはそのラベルは消滅したもの
として保持ラベルのリストからはずす。そして、対応づ
けに成功したラベルは、その情報を入力ラベル側の情報
に更新し、またそのラベルの存在時間のカウントを増加
する。最後に、存在時間のカウントが所定時間に達した
ドア開放部分の候補のラベルがあれば降車検出信号を発
する。
【００９０】この場合、処理領域設定部１０５からドア
開放検出部１０８までの一連の処理部を複数用意してお
くと、車両停止が検出される度毎にそれらを順次起動す
ることにより、１つの駐車禁止区域に同時に複数の車両
が停止した場合にも対応できる。次いで、ナンバープレ
ート読取部１０９では、ドア開放検出部１０８から降車
検出信号が出力されたときにＴＶカメラ１０１の画像と
車両位置情報等からナンバープレート位置を推定し、文
字認識装置などによてナンバー情報を読み取り出力す
る。処理装置１１０はあらかじめ用意された警告文等に
ナンバー情報を当てはめ、その内容をスピーカ１１２に
合成音声等で出力したり、または表示装置１１１へ文字
で表示する。これにより、車両から降車した運転者など
の搭乗者に車両が停止している場所が駐車禁止区域であ
ることを報知して、車両の移動を促し違法駐車を抑止す
る。最後に、停車時間計時部１１３では、車両停止検出
部１０２の停止信号が所定時間得られ、車両が移動しな
かったときには違法駐車信号をその車両について記録部
１１４が保持する証拠情報等とともに管制センタに出力
する。
【００９１】なお、本実施例では停止車両検出部１２が
監視部１０の撮像部１０１からの動画像信号に基づいて
車両の停止および位置を検出するように構成したが、本
発明では監視部１０から停止車両検出部１２へは必ずし
も動画像信号を送る必要はなく、例えば所定の時間間隔
毎に監視部１０にて静止画像を撮影してもよく、また監
視部１０とは別に駐車禁止区域１００の所定の位置に車
両を検知するセンサなどを設置して、その検出結果から
車両の停止および位置を検出するようにしてもよい。
【００９２】実施例２．図７は請求項２３の発明による
閾値決定装置の一実施例を示す図であり、例えば、上記
違法駐車抑止装置の変化抽出部１０７に適用される閾値
決定回路の一実施例を示すブロック図である。この図に
おいて、１はあらかじめ量子化されて入力される２次元
画像、２は２次元画像１を表す画像データを蓄積するメ
モリ（記憶手段）、３はメモリ２からの画像データを３
次元の画像データとして合成して読み出すデータ合成読
出回路（合成手段）、４はメモリ２から読み出された画
像データから閾値を決定する閾値決定回路（閾値算出手
段）、５はメモリ２に蓄積されている所定時間前に入力
された画像データを読み出す注目時刻データ読出回路、
６は閾値決定回路４によって決定された閾値にて読出回
路５からの画像を２値化する２値化回路である。
【００９３】次に動作について説明する。図８はメモリ
２に蓄積された画像データおよびデータ合成読出回路３
にて合成されたデータおよび注目時刻データ読出回路５
からのデータを摸式的に示した図であり、データ合成読
出回路３および注目時刻データ読出回路５はアドレス発
生回路２０にて表されている。この図を参照して説明す
ると、まず、入力される２次元画像１は大きさが（Ｘ×
Ｙ）画素にて表され、単位時間毎に１枚づつ入力される
とすると、画像１枚当たりの容量は｛Ｘ×Ｙ×（画素深
さ）｝を必要とする。ここで、画素深さは１画素当たり
のメモリ量である。したがって、メモリ２の容量が
｛（Ｘ×Ｙ×Ｚ×（画素深さ）｝であるとすると、ま
ず、すでに蓄えられているメモリ２上のデータを｛Ｘ×
Ｙ×Ｚ×（画素深さ）だけ後方にシフトしてメモリ２の
先頭に空き領域を確保する。次いで、そこに入力画像１
を新たに書き込む。２値化の対象となる画像が入力され
た注目時刻をｔとしたときに、その前後の時刻（ｔ−
ｎ）から（ｔ＋ｍ）までの時間に入力された画像を蓄積
して、これらをデータ合成読出回路３にて時間軸方向に
合成して時空間画像、この場合、３次元の画像に合成し
て閾値決定回路４に供給すると、そのＺ軸方向の厚みは
Ｚ＝（ｍ＋ｎ＋１）となる。また、Ｚ＝０では最新の画
像が入力される時刻（ｔ＋ｍ）に対応するものとする。
次に、データ合成読出回路３により、メモリ２に蓄えら
れた時空間画像データを順に走査して注目点の画素値Ｇ
０を読み出して出力する。アドレス発生回路２０では画
素の座標（ｘ，ｙ，ｚ）に対応するメモリアドレスを先
頭から次式（１０）にて指定すると、この式に従って画
素値が順次読み出される。 Ａｄｄｒｅｓｓ（ｘ，ｙ，ｚ）＝（ｘ＋ｙ×ｘ＋ｚ×Ｘ×Ｙ）×（画素深さ） ・・・・（１０）
【００９４】次に、閾値決定回路４にて読み出された時
空間画像全体の画素値Ｇ０に基づいて例えばその濃度ヒ
ストグラムを演算して、それに判別分析法を適用するこ
とにより、ある閾値で２分割されたヒストグラムの各グ
ループ間の分散が最大となるような閾値を適切な閾値と
して出力することができる。次に、注目時刻ｔに入力さ
れた画像の注目時刻データ読出回路５では、最新の画像
が入力された時刻（ｔ＋ｍ）からｍ時間前の画像を先頭
のメモリアドレスをＡｄｄｒｅｓｓ（０，０，ｍ）とし
て読み出す。最後に、２値化回路６にて、読み出された
注目時刻ｔの画像を閾値決定回路４により決定された閾
値で２値化する。
【００９５】例えば、図９に示すように、（５×５）の
濃度パターンの画像がＡ，Ｂ，Ｃの順に時系列データと
して入力された場合に、画像Ｂを２値化する際には、そ
の前後の時刻−１から＋１までの画像Ａ，Ｂ，Ｃを積み
重ねて（５×５×３）の時空間画像を形成し、これを用
いて閾値を決定する。図１０は閾値、隣接数、画素数お
よび平均隣接数を示す表である。これより、平均隣接数
が第１番目の極大値を与える閾値は５であるので、画像
Ｂを２値化するために最適な閾値は５であることがわか
る。図１１はこの閾値でＢを２値化した結果である。例
えば、入力された時系列画像がＡ，Ｂ，Ｃ，Ｂ，Ａ，
Ｂ，Ｃ，Ｂ・・・のように変化する場合について、従来
の判別分析法および特願平３−３０１１７号の場合と、
本実施例の場合とを比較し、この時系列画像を例えば屋
外の固定ＩＴＶカメラ等で撮像された実画像と照らし合
わせると、中央の２画素が抽出すべき対象物体、Ａは比
較的大きなノイズが突発的に現れる場合、Ｃは小さな明
るいノイズがある場合に相当すると考えることができ
る。
【００９６】図１２は上記の３手法によるこの時系列画
像の中間部分についての２値化閾値の計算結果とそれに
よる２値化結果である。この図に示すように、判別分析
法では画素の濃度情報のみに基づいた手法で画素間の隣
接関係が考慮されないためにノイズの強度や量に大きく
影響され、画像Ｃのような場合にはノイズのみを抽出し
てしまう。また、特願平３−３０１１７号の場合ではノ
イズの強度や量による影響が低減されているものの時間
的な隣接関係が考慮されないためにノイズの面積が大き
い場合に悪影響を受ける。一方、本実施例の場合では画
素の時間的な隣接関係、つまり物体の時間的連続性を利
用しているので、安定した２値化が行えることを示して
いる。一般に、ノイズの多い環境、例えば屋外環境など
における物体抽出では、この例のように対象物体の移動
や変化はノイズに対して十分緩やかとみなされる場合が
多い。本実施例の方法はそのような環境においても安定
した２値化が行える。
【００９７】実施例３．図１３はデータ合成読出回路３
および閾値決定回路４の他の構成を示すブロック図であ
り、図１４は３次元画像データの例を示す図である。こ
れらの図において、上記実施例２でのデータ合成読出回
路３および閾値決定回路４に代えて多次元空間での平均
隣接数に基づく回路が適用される。図１３では、これら
の３次元空間の平均隣接数に基づいた閾値決定回路４の
例である。この図において、４１は注目画素値Ｇ０、４
２は２つの入力のうち小さい方の値を出力する最小値選
択部（Ｉ＝２６）、４３，４４はヒストグラム計数部、
４５は前段のヒストグラムから平均隣接数ヒストグラム
を計算し、閾値を決定する閾値決定部である。
【００９８】次に動作について説明する。３次元空間上
での画素に対する隣接画素を立体的に、またｚ軸座標で
分割して図示した図１４では、斜線の注目画素Ｇ０
（ｘ，ｙ，ｚ）に隣接する画素数が、一般にＭ次元空間
上では（３M −１）個であるから、この場合、Ｍ＝３で
ありＧ１（ｘ−１，ｙ−１，ｚ），Ｇ２（ｘ，ｙ−１，
ｚ），・・・，Ｇ２６（ｘ＋１，ｙ＋１，ｚ＋１）の２
６個となる。そこで、上記（１０）式により時空間画像
のすべての画素を順次走査して、注目画素Ｇ０およびそ
の隣接画素Ｇ１，Ｇ２，・・・，Ｇ２６の画素値を読み
出して出力する。次に、閾値決定回路４により、データ
合成読出回路３にて読み出された３次元の時空間画像デ
ータである画素値Ｇ０およびその隣接画素の値Ｇ１，Ｇ
２，Ｇ３，・・・，Ｇ２６から特徴ヒストグラムである
平均隣接数ヒストグラムを算出し、そのヒストグラムか
ら閾値が決定される。
【００９９】すなわち、まず、Ｍ次元画像データに対す
る平均隣接数は２次元の場合と同様にしてＭ次元での隣
接数の総和Ａ（Ｔ）と画素値が“１”である画素のＭ次
元体積Ｖ（Ｔ）で定義され、従来技術にて説明した
（１），（２），（３）式は次式（１１），（１２），
（１３）のように書き換えられる。
【０１００】 Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ） ・・・（１１）
【０１０１】
【数７】
【０１０２】
【数８】
【０１０３】本実施例の場合、Ｍ＝３次元であるから３
M −１＝２６個が１画素の隣接数の上限である。隣接数
の総和Ａ（Ｔ）も２次元の場合と同様の議論によって、
従来の技術にて説明した（４） 式から（７） 式も以下
の（１４）ないし（１７）式のように書き換えられる。
【０１０４】
【数９】
【０１０５】ただし、ｎx,y （Ｔ）は点（ｘ，ｙ）の隣
接数である。
【０１０６】 ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇｉ）≧Ｔ （ｉ＝１，２，・・・，３M-1 ） ・・・・（１５）
【０１０７】
【数１０】
【０１０８】
【数１１】
【０１０９】この場合は、３次元であるから特に（１
７）式は、次式（１８）となる。
【０１１０】
【数１２】
【０１１１】ただし、δa,b はクロネッカデルタ、Ｎは
濃度階調数である。また、“１”の総数である体積Ｖ
（Ｔ）は（９）式と同様に次式（１９）で表される。
【０１１２】
【数１３】
【０１１３】したがって、隣接数の総和Ａ（Ｔ）、体積
Ｖ（Ｔ）および閾値は次のようにして算出される。ま
ず、ヒストグラム計数部４３にて、Ｇ０、Ｇ１，Ｇ２，
・・・，Ｇ２６のそれぞれの画素値について、最小値選
択部４２で選択された最小値のヒストグラムｈ１
（ｋ），ｈ２（ｋ），・・・，ｈ２６（ｋ）をとる。次
に、閾値決定部４５にて、ｈ０（ｋ）およびｈ１
（ｋ），ｈ２（ｋ），・・・，ｈ２６（ｋ）を上記（１
７），（１８）式に従ってｋ，ｉについて順次加算する
ことによって隣接数の総和Ａ（Ｔ）および体積Ｖ（Ｔ）
を求め、それらにより平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／
Ｖ（Ｔ）を求める。最後にＲ（Ｔ）の閾値Ｔに対する変
化状態から閾値を決定して出力する。図１５は平均隣接
数Ｒ（Ｔ）の一例であり、閾値Ｔを０から濃度最大値
（Ｔ−１）まで変化させながら第１番目の極大値を与え
るＴが最適な閾値として出力される。
【０１１４】実施例４．図１６は、請求項２４の発明に
よる閾値決定装置の一実施例を示す図であり、上記実施
例である図７および図１３の相当部分には同一符号を付
してその説明を省略する。この図において、４３は注目
画素についてヒストグラムを計算するヒストグラム計数
部（第１の算出手段）、５０は最新の画像が入力された
時刻（ｔ＋ｍ）を現時刻とするときに、その前時刻（ｔ
＋ｍ−１）の画像を表すデータを保存するメモリ（第１
の記憶手段）、５１は注目画素Ｇ０を選択して出力する
注目画素選択部、５２は注目画素Ｇ０の隣接画素Ｇ１，
Ｇ２，・・・，Ｇ１７を選択して出力する隣接画素選択
部（第２の算出手段）、５３は最小値選択部（合成手
段）４２から出力される注目画素Ｇ０との最小値選択結
果のヒストグラムをとるヒストグラム計数部（第１の算
出手段、第３の算出手段）、５４、５５はヒストグラム
計数部４３、５３による（ｎ＋ｍ）時間分の過去のヒス
トグラムを１時刻毎にシフトしながら保存するシフトメ
モリ（第２の記憶手段）、５６、５７はヒストグラムを
それぞれ加算して体積Ｖ（Ｔ）、隣接数の総和Ａ（Ｔ）
を求める加算部（第４の算出手段、第５の算出手段）、
５８は体積Ｖ（Ｔ）および隣接数の総和Ａ（Ｔ）から平
均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を求める平均隣
接数算出部（第６の算出手段）、５９は平均隣接数Ｒ
（Ｔ）をＴ＝０からＴ＝（Ｎ−１）（Ｎは濃度階調数）
まで走査して第１番目の極大値を与えるＴを最適な閾値
として出力する閾値決定部（第７の算出手段）である。
【０１１５】次に動作について説明する。図１４に示す
画素Ｇ１からＧ２６のうち３次元空間上で対称な位置に
ある画素の組に対して（８）式と同様の関係が成立する
ため、隣接数の総和は隣接画素全体の半分のＧ１，・・
・，Ｇ４，Ｇ９，・・・，Ｇ１７だけを用いて計算でき
る。また、（１８）式は時間軸方向であるｚ軸に関して
分解でき、次式（２０）のように変形される。
【０１１６】
【数１４】
【０１１７】式（２０）の括弧中、第１項は現時刻（ｔ
＋ｍ）の入力画像から読み出されるＧ１，・・・，Ｇ４
の画素のヒストグラムの和、第２項はメモリ５０に保存
された前時刻（ｔ＋ｍ−１）の画像から読み出されるＧ
９〜Ｇ１７の画素のヒストグラムの和であって、これら
の和がヒストグラム計数部５３から出力され、またｚ＝
０以外のデータはシフトメモリ５５に保存されている。
したがって、隣接数の総和Ａ（Ｔ）はそれらを加算部５
７でｚ，ｋについて加算して２倍することで求められ
る。同様にして、体積Ｖ（Ｔ）についても（１９）式を
次式（２１）のように変形して、これに基づいて、ま
ず、注目画素選択部５１の出力Ｇ０の画素のヒストグラ
ムをヒストグラム計数部４３で求め、シフトメモリ５４
に保存されたｚ＝０以外のデータとともに加算部５６に
よってｚ，ｋについて加算することで求められる。な
お、メモリ５０の数を増していけば、時間軸方向のデー
タ深さがより深まる。
【０１１８】
【数１５】
【０１１９】次いで、以上のように算出された加算部５
６の体積Ｖ（Ｔ）にて、加算部５７の隣接数の総和Ａ
（Ｔ）が平均隣接数算出部５８にて除算されて、その結
果の平均隣接数Ｒ（Ｔ）が閾値決定部５９に供給され
る。この結果、閾値決定部５９にて平均隣接数Ｒ（Ｔ）
がＴ＝０からＴ＝（Ｎ−１）（Ｎは濃度階調数）まで走
査されて第１番目の極大値を与えるＴが最適な閾値とし
て出力される。
【０１２０】なお、本実施例では体積および隣接数の総
和が上記（２０），（２１）に基づいて算出されたが、
例えば、加算部５６、５７のそれぞれに入力される前段
からのヒストグラム計数部４３およびシフトメモリ５４
のヒストグラムのｚに関する加算時にあらかじめ計算さ
れた重み関数ｗ（ｚ）を用いて、（２０），（２１）式
の代わりに次式（２２），（２３）を用いて隣接数の総
和Ａ（Ｔ）および体積Ｖ（Ｔ）を算出してもよい。
【０１２１】
【数１６】
【０１２２】
【数１７】
【０１２３】この場合、重み関数ｗ（ｚ）は、例えば次
式（２４）の正規分布関数のように、注目時刻ｔに近い
時刻の画像データを重視する関数が望ましい。 ｗ（ｚ）＝ｐ ｅｘｐ（−ｑ（ｚ−ｍ）2 ） ・・・・（２４） ただし、ｐ，ｑは定数である。
【０１２４】次に、本実施例による閾値決定装置を上記
実施例１による違法駐車抑止装置の変化抽出部１０７に
おける閾値設定部１２１に適用した場合について説明す
ると、まず、処理領域設定部１０５から図４に示す処理
領域１４１の部分画像が背景差分部１２０に供給され、
次いで、背景画像保持部１０６から車両のドア開放動作
がなされていない画像が供給されると、背景差分部１２
０にて図６に示すように差分化処理して、この差分画像
が図１６の回路へ入力される。この差分画像は順次メモ
リ５０に蓄積される。入力された画像とメモリ５０から
得られる前時刻における画像は順次走査されて注目画素
と、その隣接画素が順次抽出されて、上記（２０），
（２１）式または（２２），（２３）式により、隣接数
の総和Ａ（Ｔ）および体積Ｖ（Ｔ）が算出されて（１
１）式により平均隣接数ヒストグラムＲ（Ｔ）が求めら
れる。これにより、各部４１〜５８の部分にて算出され
るＲ（Ｔ）が閾値決定部５９に出力される。次いで、閾
値決定部５９はヒストグラムＲ（Ｔ）が極大となる閾値
Ｔを順に閾値を変化させながら求めて出力する。最後に
２値化処理部１２２にて、この閾値により差分画像を２
値化し、ラベル付けおよび特徴抽出処理部１２３によっ
てラベル付けされる。
【０１２５】図１８はドア開放にともなう抽出対象領域
が存在しないときのヒストグラムの例であり、この場
合、極大点が存在しないので、閾値を求める処理後には
閾値は無限大に設定されるためいかなる領域も抽出され
ない。抽出対象領域が存在する場合のヒストグラムは図
２２に示すようになるので適切な領域が抽出される。
【０１２６】以上のように本実施例では、入力される動
画像に対してその前後の時刻の画像を合成した時空間画
像のデータに基づいて閾値を決定して２値化し、変化領
域を抽出するので、刻々と変化する画像ノイズに影響さ
れずに、差分画像を２値化してドア開放動作にともなう
変化領域を安定に抽出することができ、ラベル付け後の
領域追跡において誤検出や誤追跡が生じにくくなる。こ
の結果、正確なドア開放動作を検出することができ、違
法駐車に対する警報を的確に送出することができる。
【０１２７】実施例５．図１７は、請求項２５の発明に
よる閾値決定装置の一実施例を示す図であり、上記実施
例である図１６の相当部分には同一符号を付してその説
明を省略する。この図において、６０、６１はヒストグ
ラム計数部４３、５３からのヒストグラム出力の累積ヒ
ストグラムと、前時刻のヒストグラム出力をそれぞれ加
重加算して体積Ｖt （Ｔ）および隣接数の総和Ａt
（Ｔ）を求めて次時刻にそれらを出力するそれぞれ加算
部（第４の算出手段、第５の算出手段）である。
【０１２８】次に動作について説明する。本実施例で
は、上記（２４）式の重み関数ｗ（ｘ）に次式（２５）
のような指数関数を用いる。 ｗ（ｚ）＝ｐ ｅｘｐ（−ｑ（ｚ−ｍ）） ・・・・（２５） ただし、ｐ，ｑは定数である。また、ｍ＝０，ｎ＝∞と
して注目時刻ｔ以後のデータを用いないようにすると、
上記（２２），（２３）式はそれぞれ次式（２６），
（２７）式のように変形できる。
【０１２９】
【数１８】
【０１３０】
【数１９】
【０１３１】したがって、体積Ｖt （Ｔ）および隣接数
の総和Ａt （Ｔ）は加算部６０、６１でそれぞれ（２
６）、（２７）式に従って前段のヒストグラム出力をｋ
に関して加算したヒストグラムと、前時刻に本加算部６
０、６１のそれぞれで算出された体積Ｖt-1 （Ｔ）およ
び隣接数の総和Ａt-1 （Ｔ）との加重和によって算出さ
れる。
【０１３２】以上のように本実施例では、加算部６０、
６１にて注目時刻ｔにおける体積Ｖt （Ｔ）および隣接
数の総和Ａt （Ｔ）を前時刻の体積Ｖt-1 （Ｔ）および
隣接数の総和Ａt-1 （Ｔ）から求めて、その平均隣接数
Ｒ（Ｔ）の変化状態から閾値Ｔを決定するので、装置の
構成を上記図１６の場合より簡略化することができ、か
つ高速に最適な閾値を求めることができる。本実施例の
閾値決定装置も上記実施例４と同様に上記実施例１の違
法駐車抑止装置に適用することができる。
【０１３３】なお、本実施例５および上記実施例２〜４
では、それぞれの閾値決定装置を上記実施例１による違
法駐車抑止装置に適用した場合を例に挙げて説明した
が、本発明による違法駐車抑止装置では上記実施例２〜
４の閾値決定装置だけでなく、例えばパーセンタイル法
を適用した図１９に示すような装置を変化抽出部１０７
に適用してもよい。この図において、１２５は背景差分
部１２０からの演算結果のヒストグラムを計数するヒス
トグラム計数部、１２６は固定閾値設定値１２８および
パーセンタイル設定値１２７から閾値を決定する閾値決
定部である。
【０１３４】パーセンタイル法について説明すると、こ
の方法は抽出する領域と画像全体の面積の比、いわゆる
パーセンタイル比があらかじめ解っている場合に、ある
閾値で２値化すると、抽出領域と背景領域がその与えら
れたパーセンタイル比に分離されるような閾値を決定す
る方法である。例えば図６において、パーセンタイル比
がドア開放に伴う抽出対象領域１５３、１５５の大きさ
が画像中の位置によっておおよそ定まっている場合に、
図２の処理領域設定部１０５で設定される処理領域の位
置と大きさからあらかじめ設定される。なお、固定閾値
は、ドア開放に伴う抽出対象領域が存在していない場合
にノイズを誤検出しないようにするための閾値の下限値
として設定される。図２０（ａ）はドア開放に伴う抽出
対象領域が存在するときのヒストグラムの例であり、斜
線部分の比率がパーセンタイル設定値１２７と合致する
ところで閾値が決定されて、図２０（ｂ）に示すように
対象領域が存在しない場合に固定閾値にて処理される。
また、上記実施例１の違法駐車抑止装置に固定閾値を設
定したパーセンタイル法と同様に、濃度ヒストグラムの
分散の和が最小となる判別分析法または濃度ヒストグラ
ムの谷部に閾値を設定するモード法に固定閾値を設定し
た図１９のような構成にして適用してもよい。
【０１３５】
【発明の効果】以上のように請求項１の発明によれば、
駐車禁止区域に停止した車両から搭乗者が降車したか否
かを検出して警報を発するように構成したので、停止車
両の搭乗者に警報を的確に知らせることができる。した
がって、確実に違法駐車を抑止することができる効果が
ある。
【０１３６】請求項２の発明によれば、監視部の撮像装
置からの駐車禁止区域の状態を表す動画像信号に基づい
て停止車両のドア開放を検出して、搭乗者の降車を検出
するように構成したので、搭乗者の存在を的確に検出し
て警報を知らせることができる。したがって、さらに確
実に違法駐車を抑止することができる効果がある。
【０１３７】請求項３の発明によれば、駐車禁止区域で
の車両の停止および位置が検出されて、その位置情報に
基づいて停止車両のドア位置を設定するように構成した
ので、ドア位置の変化状態を的確に検出してドア開放を
検出することができる。したがって、搭乗者の存在を的
確に検出して警報を知らせることができる効果がある。
【０１３８】請求項４の発明によれば、背景画像保持部
にて監視部から供給される画像を静止した背景画像とし
て保持し、抽出部にて背景画像保持部に保持された背景
画像と監視部から供給される画像とを逐次比較してその
相違部分を抽出して、その抽出結果に基づいてドア開放
を検出するように構成したので、搭乗者の降車を的確に
検出して、その搭乗者の存在を検出して確実に警報を知
らせることができる効果がある。
【０１３９】請求項５の発明によれば、抽出部の差分化
手段にて背景画像保持部からの背景画像を表す画像デー
タと監視部から供給される画像を表す画像データとを差
分化して差分画像を得て、閾値決定手段にて差分化手段
からの差分画像の特徴に基づいて閾値を決定し、多値化
手段にて閾値決定手段によって決定された閾値に基づい
て差分化手段からの画像を多値化し、ラベル情報検出手
段にて多値化手段からの多値画像のそれぞれの部分にラ
ベル付けを施して特徴部分を抽出するように構成したの
で、その特徴部分の変化からドアの開放を有効に検出し
て、その搭乗者に確実に警報を発することができる効果
がある。
【０１４０】請求項６の発明によれば、閾値決定手段に
て少なくとも一つの閾値を決定し、この閾値を受けた多
値化手段にて差分画像を２値化して、ドア開放を検出す
る情報を生成するように構成したので、より確実かつ簡
単な構成にてドア開放を検出することができる効果があ
る。
【０１４１】請求項７の発明によれば、画像の抽出領域
と画像全体の面積との強度比にて表されるパーセンタイ
ル比に基づいて最適な閾値を決定し、この閾値に基づい
て多値化手段にて画像の多値化を行い、その結果に基づ
いてドア開放を検出する情報を生成するように構成した
ので、ドア開放を簡単な構成かつ確実に検出することが
できる効果がある。
【０１４２】請求項８の発明によれば、差分画像を時間
軸方向に合成した時空間画像のデータに基づいて最適な
閾値を決定して、この閾値に基づいて多値手段にて画像
の多値化を行い、その結果に基づいてドア開放を検出す
る情報を生成するように構成したので、時間的に変化す
る画像ノイズに影響されることなく、ドア開放を検出す
ることができる効果がある。
【０１４３】請求項９の発明によれば、記憶手段にて差
分画像を逐次蓄積し、この記憶手段に蓄積された差分画
像のデータを合成手段にて時間軸方向に合成して画像の
時間的な変化部分を含む時空間画像のデータを生成し、
この時空間データに基づいて閾値算出手段にて最適な閾
値を算出して、これによりドア開放の情報を検出する多
値画像を得るように構成したので、時間的に変化する画
像ノイズに影響されることなく、ドア開放を検出するこ
とができる効果がある。
【０１４４】請求項１０の発明によれば、時間軸方向の
データの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対す
る隣接数の総和または加重総和Ａ（Ｔ）と、時間軸方向
のデータの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対
する“１”の画素の総数または加重総数Ｖ（Ｔ）から算
出される平均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化状態
に基づいて最適な閾値を決定し、これにより、ドア開放
の情報を検出する２値画像を得るように構成したので、
時間的に変化する画像ノイズに影響されることなく、ド
ア開放を検出することができる効果がある。
【０１４５】請求項１１の発明によれば、前時刻ｔ−１
にて求めた隣接数の加重総和Ａt-1（Ｔ）に基づいて算
出された時刻ｔでの時空間画像全体に対する隣接数の総
和Ａt （Ｔ）と、前時刻Ｔt-1 にて求めた“１”の画素
の加重総数Ｖt-1 （Ｔ）に基づいて算出された時刻ｔで
の時空間画像全体に対する閾値Ｔによる２値化時の
“１”の画素の総数Ｖ（Ｔ）から求められる平均隣接数
Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化状態に基づいて閾値を決
定し、これによりドア開放の情報を検出する２値画像を
得るように構成したので、簡単な構成にて時間的に変化
する画像ノイズに影響されることなく、ドア開放を検出
することができる効果がある。
【０１４６】請求項１２の発明によれば、駐車禁止区域
にて車両の停止および位置を検出し、その位置情報に基
づいてドア位置を設定する一方、背景画像と監視中の画
像とを逐次比較してその相違部分を抽出して、この抽出
結果とドア位置設定手段との設定情報に基づいて停止車
両のドアが開放されたか否かを検出して警報を発するよ
うに構成したので、搭乗者の存在を的確に検出して違法
駐車を確実に抑止することができる効果がある。
【０１４７】請求項１３の発明によれば、車両停止検出
部および車両位置検出部にて監視部からの画像情報を受
けて車両の停止およびその停止位置を検出するように構
成したので、監視部からの画像情報を受けてドア開放を
検出する降車検出部に的確な情報を供給することができ
る効果がある。
【０１４８】請求項１４の発明によれば、駐車禁止区域
に監視部とは別に設けられたセンサにて停止車両を検出
し、このセンサの検出結果に基づいて車両の停止位置を
車両位置検出部にて検出するように構成したので、車両
の停止および位置の検出を簡単かつ的確に行うことがで
きる効果がある。
【０１４９】請求項１５の発明によれば、停止車両のナ
ンバープレートを読み取るナンバープレート読取部を設
けるように構成したので、違法駐車の車両を確実に識別
することができる効果がある。
【０１５０】請求項１６の発明によれば、ナンバープレ
ート読取装置にて読み取られた車両のナンバープレート
情報を警報とともに警報部の音声報知手段にて音声で搭
乗者に向けて警告するように構成したので、搭乗者に的
確に報知することができる効果がある。
【０１５１】請求項１７の発明によれば、ナンバープレ
ート読取装置にて読み取られた車両のナンバープレート
情報を警報とともに搭乗者に向けて表示警告するように
構成したので、搭乗者に確実に警告を発することができ
る効果がある。
【０１５２】請求項１８の発明によれば、駐車禁止区域
に違法駐車がどの程度の時間行われているかを検出する
停車時間計時部を設けるように構成したので、停止車両
の違法駐車をさらに的確に検出することができる効果が
ある。
【０１５３】請求項１９の発明によれば、ナンバープレ
ート読取装置にて読み取られた車両のナンバープレート
情報、前記警報部にて発した警報情報、および停車時間
計時部の計時情報を含む停車情報を記録する記録部を設
けるように構成したので、違法駐車後に移動した車両も
検出することができる効果がある。
【０１５４】請求項２０の発明によれば、通報手段にて
記録手段に記録された停車情報を外部の管理センタに通
報し、管理センタの監視員などに違法駐車を知らせるよ
うに構成したので、管理センタにて違法駐車の記録を即
座に確認できる効果がある。
【０１５５】請求項２１の発明によれば、駐車禁止区域
にて車両の停止が検出された際に、ドア開放検出部にて
停止車両のドア開放を検出した場合に、その際に記録さ
れた記録部からの停車情報を通報手段にて管理センタに
通報するように構成したので、管理センタの監視員など
に即座に違法駐車を知らせることができる効果がある。
【０１５６】請求項２２の発明によれば、駐車禁止区域
にて車両の停止が検出された際に、停車時間計時部にて
停車時間を所定時間以上計時した場合にその際に記録さ
れた記録部からの停車情報を通報手段にて管理センタに
通報するように構成したので、管理センタの監視員など
に即座に違法駐車を知らせることができる効果がある。
【０１５７】請求項２３の発明によれば、時間軸方向に
合成した（Ｍ＋１）次元の画像データに基づいて閾値を
算出することによって注目時刻におけるＭ次元画像に対
する閾値を決定するように構成したので、時間的に変化
する画像ノイズに影響されることなく、最適な閾値を決
定することができる効果がある。
【０１５８】請求項２４の発明によれば、時間軸方向の
データの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対す
る隣接数の総和または加重総和Ａ（Ｔ）と、時間軸方向
のデータの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対
する有効画素値“１”の画素の総数または加重総数Ｖ
（Ｔ）とから算出された平均隣接数Ｒ（Ｔ）に基づいて
注目時刻ｔにおける閾値を決定するように構成したの
で、時間的に変化する画像ノイズに影響されることな
く、最適な閾値を決定することができる効果がある。
【０１５９】請求項２５の発明によれば、前時刻ｔ−１
にて求めた隣接数の加重総和Ａt-1（Ｔ）に基づいて算
出された時刻ｔでの時空間画像全体に対する隣接数の総
和Ａt （Ｔ）と、前時刻Ｔt-1 にて求めた“１”の画素
の加重総数Ｖt-1 （Ｔ）に基づいて算出された時刻ｔで
の時空間画像全体に対する閾値Ｔによる２値化時の
“１”の画素の総数Ｖ（Ｔ）とから平均隣接数Ｒ（Ｔ）
を求めて、そのヒストグラムの変化状態に基づいて閾値
を決定するように構成したので、より簡単な構成にて時
間的に変化する画像ノイズに影響されることなく、最適
な閾値を決定することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】請求項１の発明による違法駐車抑止装置の一実
施例の構成を示すブロック図である。
【図２】請求項１０の発明による違法駐車抑止装置の一
実施例の構成を示すブロック図である。
【図３】図２の実施例による監視部からの監視画像の一
例を示す図である。
【図４】図２の実施例による処理領域およびドア位置設
定領域の画像を示す図である。
【図５】請求項５の発明による違法駐車抑止装置の一実
施例の要部の構成を示すブロック図である。
【図６】図５の実施例による変化抽出部の出力の一例を
示す図である。
【図７】請求項２３の発明による閾値決定装置の一実施
例の構成を示すブロック図である。
【図８】図７の実施例による画像データの状態を示す模
式図である。
【図９】図７の実施例による画像の画素値の一例を示す
図である。
【図１０】図９の画像における閾値に対するそれぞれの
数値を示す表図である。
【図１１】図９の画像の２値化例を示す図である。
【図１２】図７の実施例による２値化と、従来の閾値決
定装置の２値化との結果を説明するための比較図であ
る。
【図１３】図７の実施例による閾値決定装置の他の構成
例を示すブロック図である。
【図１４】図１３の実施例による画像データの例を示す
図である。
【図１５】図１３の実施例における平均隣接数と閾値と
の関係を示すグラフ図である。
【図１６】請求項２４の発明による閾値決定装置の一実
施例の構成を示すブロック図である。
【図１７】請求項２５の発明による閾値決定装置の一実
施例の構成を示すブロック図である。
【図１８】図１６の実施例による閾値決定装置を図２の
実施例による違法駐車抑止装置に適用した際に、入力画
像の変化がない場合の平均隣接数と閾値との関係を示す
グラフ図である。
【図１９】図１または図２の実施例による違法駐車抑止
装置に適用される閾値決定装置の他の実施例を示すブロ
ック図である。
【図２０】図１９の実施例における閾値の決定例を示す
図である。
【図２１】従来の違法駐車抑止装置の構成を示すブロッ
ク図である。
【図２２】従来の閾値決定装置の構成を示すブロック図
である。
【図２３】閾値決定における隣接数を説明するための図
である。
【図２４】濃度ヒストグラムによる２値画像を示す図で
ある。
【図２５】平均隣接数と閾値との関係を示す図である。
【図２６】隣接画素の関係を示す図である。
【符号の説明】
２ メモリ（記憶手段） ３ データ合成読出回路（合成手段） ４ 閾値決定回路（閾値算出手段） １０ 監視部 １２ 停止車両検出部 １４ 降車検出部 １６ 警報部 １８ 伝送部（通報手段） ４２ 最小値選択部（合成手段） ４３、４４ ヒストグラム計数部（第１の算出手段） ４５ 閾値決定部（閾値決定装置） ５０ メモリ（第１の記憶手段） ５２ 隣接画素選択部（第２の算出手段） ５３ ヒストグラム計数部（第３の算出手段） ５４、５５ シフトメモリ（第２の記憶手段） ５６、６０ 加算部（第４の算出手段、第５の算出手
段） ５７、６１ 加算部（第５の算出手段） ５８ 平均隣接数算出部（第６の算出手段） ５９ 閾値決定部（第７の算出手段） １０１ ＴＶカメラ（撮像部） １０２ 車両停止検出部 １０３ 車両位置検出部 １０４ ドア位置設定部（ドア位置設定手段） １０６ 背景画像保持部 １０７ 変化抽出部（抽出部） １０８ ドア開放検出部 １０９ ナンバープレート読取部 １１１ 表示装置 １１２ スピーカ（音声報知部） １１３ 停車時間計時部 １１４ 記録部 １２０ 背景差分部（差分化手段） １２１ 閾値設定部（閾値決定手段） １２２ ２値化回路（多値化手段） １２３ ラベル付けおよび特徴抽出処理部（ラベル情報
検出手段）
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成６年５月２日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正内容】
【書類名】 明細書
【発明の名称】 違法駐車抑止装置および閾値決定装置
【特許請求の範囲】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、駐車禁止区域を監視
して違法駐車を抑止する違法駐車抑止装置およびその画
像処理回路などに適用される閾値決定装置に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】図２１は例えば、特開平４−１４８２９
８号公報に示された従来の違法駐車抑止装置の概略構成
を示すブロック図である。この図において、２００は駐
車禁止区域の所定範囲を撮像するＴＶ（テレビジョン）
カメラなどの撮像部、２０２は撮像部２００にて撮影さ
れた画像を静止画像として記憶する第１のメモリ、２０
３は駐車禁止区域の路面上にあらかじめ描かれた所定の
パターンの画像を記憶する第２のメモリ、２０４は第１
のメモリ２０２と第２のメモリ２０３の画像を比較して
車両の存在を検出した際にその画像を記憶する第３のメ
モリ、２０５は第３のメモリ２０４に蓄積した画像から
車両のナンバーを検出するナンバー検出回路、２０６は
第３のメモリ２０４の画像を所定の時間間隔にて比較し
て車両の移動の有無を検出する車両検出回路、２０７は
撮像部２００からの画像を帯域圧縮する帯域圧縮部、２
０８は車両検出回路２０６からの情報を管理センタに伝
送する伝送回路である。
【０００３】次に動作について説明する。まず、駐車禁
止区域の路面上にあらかじめ所定のパターンを描いてお
き、これを撮像部２００にて撮像して第２のメモリ２０
３に基準画像として記憶しておく。次いで、駐車禁止区
域を例えば、常時撮像部２００にて撮像して、その画像
を順次静止画像として第１のメモリ２０２に更新可能に
蓄積して、これを所定の時間間隔にて第２のメモリ２０
３の基準画像と比較していくと、駐車禁止区域の路面の
パターンがそこに進入した車両にて遮られて画像の変化
が検出される。これを第３のメモリ２０４にて順次更新
可能に蓄積することにより、駐車区域での車両の停止が
検出される。次いで、第３のメモリ２０４の画像を車両
検出回路２０６にて所定の時間間隔にて比較しつつ車両
の移動を検出して、所定の時間以上第３のメモリ２０４
に蓄積した画像の変化が生じない場合には、違法駐車と
判定し、警報を発する。また、警報を発しても車両が移
動しない場合などには、ナンバー検出回路２０５にて第
３のメモリ２０４の画像から車両のナンバーを検出した
り、その画像とともに撮像部２００からの画像を帯域圧
縮部２０７にて帯域圧縮した画像信号を伝送回路２０８
を介して管理センタに送信し、監視員などにその状態を
知らせる。
【０００４】以上のように従来の違法駐車検出警報装置
は、あらかじめ駐車禁止区域の路面上に描かれた所定の
パターンの変化を検出して、駐車禁止区域での車両の停
止を検出し、その車両が所定の時間以上移動しない場合
に、警報を発する構成であった。しかしながら、従来の
違法駐車検出警報装置では、路面上に所定のパターンを
あらかじめ描かなければならないので、その作業などが
面倒であった。そこで本願発明者は、路面に所定のパタ
ーンを描かくことなく車両を検出し、さらに確実な警報
を発して違法駐車を抑止するため、例えば、本願出願人
と同じ出願人による特願平３−３０６２９５号の交通流
計測画像処理装置などの画像処理型の装置を適用するこ
とを考えた。この装置は車両などの移動物体の画像を２
値化し、その特徴部分を検出して交通流の変化を検出す
る装置であり、この場合、２値化の際の閾値を的確に与
えることが必要な条件であった。
【０００５】図２２は例えば、特願平３−３０１１１７
号に示された閾値決定装置を示すブロック図である。こ
の図において、３０１は濃淡画像から注目点の濃度Ｇ０
およびその８近傍の点のうちで注目点に対して対称な２
点を含まないように選んだ４点の濃度Ｇ１，・・・，Ｇ
４を抽出する局所データ抽出部、３０２は局所データ抽
出部３０１から出力される５個の濃度Ｇ０，・・・，Ｇ
４の中から選択信号ｎ（ｎ＝０，・・・，８）に応じて
１つを選択する局所データ選択部、３０３は局所データ
選択部３０２の出力Ｇｎ（ｎ＝０，・・・，４）と局所
データ抽出部３０１から出力される注目点の濃度Ｇ０と
を比較して小さい方の値を出力する最小値選択部、３０
４は最小値選択部３０３の出力Ｆｎの出現頻度を係数す
るヒストグラム計数部、３０５はヒストグラム計数部３
０４により得られる５種類のヒストグラムから閾値Ｔで
２値化したときの２値画像における隣接数の総和Ａ
（Ｔ）と面積Ｓ（Ｔ）を求めて、平均隣接数Ｒ（Ｔ）を
算出した後、閾値Ｔに対する平均隣接数Ｒ（Ｔ）の変化
状態に基づき最適な閾値を決定する閾値決定部である。
【０００６】次に動作について説明する。最適な閾値と
は、２値画像上で“１”の連結部分が「まとまった（境
界がぎざぎざしていない）」領域として抽出される値で
あると考えられる。いま、２値画像の“１”の点に関し
てその８近傍における“１”の点の数を隣接数とする
と、図２３に示すように隣接数は領域の内部点では８で
あり、境界点では０〜７の値をとる。そこで、２値画像
全体に対して隣接数の総和を求めて、これを“１”の点
の総数（面積）で割った値を平均隣接数と定義すると、
領域のまとまりが良いほど領域に占める内部点の比率が
高く、境界点の比率が低くなるので、平均隣接数は高い
値を示すことになる。ここで、閾値Ｔに対する２値画像
における隣接数の総和をＡ（Ｔ）、“１”の点の面積を
Ｓ（Ｔ）で表すと、平均隣接数Ｒ（Ｔ）は次式（１）と
なる。 Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｓ（Ｔ） ・・・（１） さらに、隣接数がｉ＝（ｉ＝０，・・・，８）である３
×３のパターン数をａｉで表すと、隣接数の総和Ａ
（Ｔ）および面積Ｓ（Ｔ）は次式（２），（３）のよう
に表現できる。
【０００７】
【数１】
【０００８】
【数２】
【０００９】一般に、画像中の対象および背景が図２４
のような濃度分布をもつ場合、閾値Ｔに対する平均隣接
数Ｒ（Ｔ）の変化の様子は図２５のようになる。この場
合、平均隣接数が極大となる値を閾値として２値化する
と、対象がまとまった領域として抽出され、良好な２値
化結果が得られる。
【００１０】ところで、隣接数の総和Ａ（Ｔ）は次式
（４）のように表現することもできる。
【００１１】
【数３】
【００１２】この式（４）にてｎx,y （Ｔ）は点（ｘ，
ｙ）の隣接数である。注目点（ｘ，ｙ）の画素値をＧ
０、その隣接画素値をＧ１，．．．，Ｇ８とすると、閾
値Ｔで２値化したときの隣接数はＧ１，．．．，Ｇ８の
いずれかとＧ０が共に“１”となる組み合わせの数であ
るから、次式（５）が成立する隣接画素Ｇｉの個数が隣
接数である。 Ｇ０≧Ｔ かつ Ｇｉ≧Ｔ すなわち、ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇｉ）≧Ｔ （ｉ＝１，２，・・・，８） ・・・（５） ただし、ｍｉｎ（ａ，ｂ）はａ，ｂの小さい方の値を返
す最小値関数である。したがって、入力画像の諧調数を
Ｎとすると隣接数ｎx,y （Ｔ）は次式（６）のように表
現される。
【００１３】
【数４】
【００１４】ただし、１（ａ）はステップ関数であり、
ａ≧０のとき１（ａ）＝１である。また、δa,b はクロ
ネッカデルタであり、ａ＝ｂのときδa,b ＝１である。
したがって、式（４）は次式（７）のように変形され
る。
【００１５】
【数５】
【００１６】Σ（ｘ，ｙ）δk,min(G0,Gi)は画像全体で
ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇｉ）のヒストグラムｈｉ（ｋ）（ｉ＝
１，２，・・・，８）をとるので、隣接数Ａ（Ｔ）は８
つの最小値フィルタの出力のヒストグラムをｋ，ｉにつ
いて加算することで計算できる。さらに図２６における
Ｇ１とＧ５、Ｇ２とＧ６のように対称な位置にある隣接
画素については計算時に同一の画素の組を参照するた
め、例えば次式（８）のような関係がある。 ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇ１）（ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇ５）（ｘ＋１，ｙ） ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇ２）（ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇ６）（ｘ＋１，ｙ＋１） ・・・・（８）
【００１７】したがって、Ｇ０の隣接画素Ｇ１，・・
・，Ｇ８のうち対称な位置関係にある画素を除いた４つ
の隣接画素、例えばＧ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４のみを用い
て上記と同様のヒストグラム計算を行い、最後にその値
を２倍することによっても、８つの隣接画素を用いて計
算された隣接数Ａ（Ｔ）と同一の計算結果を得ることが
できる。そこで、まず、局所データ抽出部３０１にて２
値化すべき濃淡画像から注目点の濃度Ｇ０と、その８近
傍の点の濃度Ｇ１，・・・，Ｇ４を抽出する。次に局所
データ選択部３０２にて局所データ抽出部１の出力であ
る５個の濃度データＧ０〜Ｇ４の中から選択信号ｎに応
じて１つのデータＧｎを選択する。次に最小値選択部３
０３にて局所データ選択部３０２の出力Ｇｎと局所デー
タ抽出部３０１から送られてくる注目点の濃度Ｇ０とを
比較し、小さい方の値を出力する。次いで、選択信号ｎ
を０から４まで変えて、濃淡画像を５回操作することに
より、最小値選択部３０３からは５つの隣接画素数が出
力され、ヒストグラム計数部３０４がその出現頻度を計
数することによって５種類のヒストグラムｈｉ（Ｋ）が
得られる。これにより、上式（７）にて閾値Ｔに対する
２値画像における隣接数の総和Ａ（Ｔ）が求められる。
【００１８】また、閾値Ｔに対する２値画像における面
積Ｓ（Ｔ）は濃淡画像Ｇ０におけるヒストグラムｈ
（０）において、閾値Ｔ以上の画素数そのものであるの
で、次式（９）のように表される。
【００１９】
【数６】
【００２０】以上により、隣接数の総和Ａ（Ｔ）と面積
Ｓ（Ｔ）が最小値選択処理の結果に対する５種類のヒス
トグラムから求められ、これより平均隣接数Ｒ（Ｔ）が
算出されて、注目点に対する適切な閾値が決定される。
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】従来の閾値決定装置は
以上のように構成されているので、停止した車両の検
出、例えば静止画像に対しては有効であるが、画像ノイ
ズが時間的に刻々と変化する一般的な動画像に対して、
その影響を受けた濃度ヒストグラムや平均隣接数ヒスト
グラムなどの特徴ヒストグラムが画像が入力される時刻
毎に変動するために、それを反映して連続した画像に対
して対象の時間変化が滑らかであるにもかかわらず非常
にばらついた閾値が決定され、その閾値を用いた２値化
や多値化による対象の抽出結果が人間の主観と大きく異
なる場合があるなど問題点があった。
【００２２】また、従来の違法駐車抑止装置では、駐車
禁止区域での車両の停止が所定の時間を越えた場合に警
報を発する構成なので、警報を発した際に、その車両の
搭乗者が付近に存在するか否かが不明であるので、警報
が搭乗者に聞こえているか否かが不明であり、的確な違
法駐車の抑止を図ることができない場合があるという問
題があった。そこで、本願発明者は、車両の検出ととも
に搭乗者の存在を上記のような閾値決定装置を適用した
画像処理型の回路を適用して検出して、搭乗者に的確に
警報して違法駐車を抑止することを考えたが、上述のよ
うに従来の閾値決定装置では動画像に対してその画像ノ
イズによっては的確な抽出結果を得る閾値を決定するこ
とができない場合があり、さらに動画像の特徴を検出す
る部分に対して改良が必要であるなどの問題点があっ
た。
【００２３】請求項１ないし請求項２２の発明は上記の
ような問題点を解消するためになされたもので、違法駐
車の車両の搭乗者に有効に警告を発することができる違
法駐車抑止装置を得ることを目的とする。
【００２４】請求項２３ないし請求項２５の発明は、時
間的に刻々と変化する画像ノイズに対しても有効な閾値
を決定することができる閾値決定装置を得ることを目的
とする。
【００２５】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る違
法駐車抑止装置は、駐車禁止区域を含む所定の範囲の画
像を撮影して駐車禁止区域を監視する監視部と、監視部
にて監視している駐車禁止区域での車両の停止を検出す
る停止車両検出部と、停止車両検出部にて車両の停止を
検出した際に、その車両から搭乗者が降車したか否かを
監視部からの画像情報の変化状態に基づいて検出する降
車検出部と、降車検出部にて搭乗者の降車を検出した際
に警報を発する警報部とを有するものである。
【００２６】請求項２の発明に係る違法駐車抑止装置
は、撮影した駐車禁止区域の状態を動画像信号にて表す
撮像装置を含む監視部と、撮像装置からの動画像信号の
変化状態から停止車両のドア開放動作を検出して搭乗者
の降車を検出する降車検出部とを有するものである。
【００２７】請求項３の発明に係る違法駐車抑止装置
は、停止車両を検出した際に停止車両の駐車禁止区域で
の位置を検出する位置検出手段を含む停止車両検出部
と、停止車両検出部の位置検出手段からの位置情報に基
づいて、その位置での停止車両のドア位置を設定するド
ア位置設定手段を含む降車検出部とを有するものであ
る。
【００２８】請求項４の発明に係る違法駐車抑止装置
は、降車検出部が監視部から供給される画像を静止した
背景画像として保持する背景画像保持部と、背景画像保
持部に保持された背景画像と前記監視部から供給される
画像とを逐次比較してその相違部分を抽出する抽出部と
を有し、この抽出部からの抽出結果に基づいてドア開放
動作を検出するものである。
【００２９】請求項５の発明に係る違法駐車抑止装置
は、抽出部が背景画像保持部からの背景画像を表す画像
データと監視部から供給される画像を表す画像データと
を差分化して差分画像を得る差分化手段と、差分化手段
からの差分画像の特徴に基づいて閾値を決定する閾値決
定手段と、閾値決定手段にて決定された閾値に基づいて
前記差分化手段からの画像を多値化する多値化手段と、
多値化手段からの多値画像のそれぞれの部分にラベル付
けを施して特徴部分を抽出するラベル情報検出手段とを
有するものである。
【００３０】請求項６の発明に係る違法駐車抑止装置
は、閾値決定手段が少なくとも一つの閾値を決定し、多
値化手段が閾値決定手段の閾値にて差分画像を２値化す
るものである。
【００３１】請求項７の発明に係る違法駐車抑止装置
は、画像の抽出領域と画像全体の面積との強度比にて表
されるパーセンタイル比に基づいて閾値を決定する閾値
決定手段を有するものである。
【００３２】請求項８の発明に係る違法駐車抑止装置
は、差分画像を時間軸方向に合成した時空間画像のデー
タに基づいて閾値を決定する閾値決定手段を有するもの
である。
【００３３】請求項９の発明に係る違法駐車抑止装置
は、閾値決定手段が差分画像を逐次蓄積する記憶手段
と、この記憶手段に蓄積された差分画像のデータを時間
軸方向に合成して画像の時間的な変化部分を含む時空間
画像のデータを生成する合成手段と、合成手段のデータ
に基づいて閾値を算出する閾値算出手段とを含むもので
ある。
【００３４】請求項１０の発明に係る違法駐車抑止装置
は、閾値決定手段が、時刻ｔの差分画像を閾値Ｔで２値
化した場合に有効画素値“１”となる画素の総数である
ｖt（Ｔ）を求める第１の算出手段と、時刻ｔの差分画
像およびその前後の時刻の差分画像を蓄積する第１の記
憶手段と、第１の記憶手段に蓄積された時刻ｔの差分画
像とその前後の差分画像の両方または一方を合成して時
間軸方向のデータの深さが２以上である時空間画像のデ
ータを生成する合成手段と、合成手段にて生成された時
空間画像のデータにて時刻ｔの差分画像を閾値Ｔで２値
化した場合に“１”となる画素についての隣接数を求め
る第２の算出手段と、第１の合成手段の時空間画像のデ
ータにて時刻ｔの差分画像全体に対する隣接数の総和ａ
t （Ｔ）を求める第３の算出手段と、第３の算出手段の
算出結果および前記第１の算出手段の算出結果を順次蓄
積して、時刻ｔの前後一定時間ｔ−ｎからｔ＋ｍの差分
画像に対して求められた隣接数の総和ａt-n （Ｔ）・・
・ａt+m （Ｔ）および閾値Ｔによる２値化時の１の画素
の総数ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt+m （Ｔ）を蓄積する第２
の記憶手段と、第２の記憶手段に蓄積された隣接数の総
和ａt-n （Ｔ）・・・ａt+m （Ｔ）を単純加算または加
重加算して時間軸方向のデータの深さがｍ＋ｎ＋１であ
る時空間画像全体に対する隣接数の総和または加重総和
Ａ（Ｔ）を算出する第４の算出手段と、第２の記憶手段
に蓄積された画素の総数ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt+m
（Ｔ）を単純加算または加重加算して時間軸方向のデー
タの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対する
“１”の画素の総数または加重総数Ｖ（Ｔ）を算出する
第５の算出手段と、第４の算出手段および第５の算出手
段の結果から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）
を算出する第６の算出手段と、閾値Ｔに対するその平均
隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化状態に基づいて閾
値を決定する第７の算出手段とを有するものである。
【００３５】請求項１１の発明に係る違法駐車抑止装置
は、閾値決定手段が時刻ｔの差分画像を閾値Ｔで２値化
した場合に有効画素値“１”となる画素の総数であるｖ
t （Ｔ）を求める第１の算出手段と、時刻ｔの差分画像
およびその前後の時刻の差分画像を蓄積する第１の記憶
手段と、第１の記憶手段に蓄積された時刻ｔの差分画像
とその前後の差分画像の両方または一方を合成して時間
軸方向のデータの深さが２以上である時空間画像のデー
タを生成する合成手段と、合成手段にて生成された時空
間画像のデータにて時刻ｔの差分画像を閾値Ｔで２値化
した場合に“１”となる画素についての隣接数を求める
第２の算出手段と、第１の合成手段の時空間画像のデー
タにて時刻ｔの差分画像全体に対する隣接数の総和ａt
（Ｔ）を求める第３の算出手段と、第３の算出手段から
の算出結果ａt （Ｔ）と前時刻ｔ−１にて求めた隣接数
の加重総和Ａt-1 （Ｔ）とを加重加算して時刻ｔでの時
空間画像全体に対する隣接数の総和Ａt （Ｔ）を算出す
る第４の算出手段と、第１の算出手段からの算出結果ｖ
t （Ｔ）と時刻Ｔt-1 にて求めた“１”の画素の加重総
数Ｖt-1 （Ｔ）とを加重加算して時刻ｔでの時空間画像
全体に対する閾値Ｔによる２値化時の“１”の画素の総
数Ｖ（Ｔ）を算出する第５の算出手段と、第４の算出手
段および第５の算出手段の結果から平均隣接数Ｒ（Ｔ）
＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を算出する第６の算出手段と、閾
値Ｔに対するその平均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの
変化状態に基づいて閾値を決定する第７の算出手段とを
有するものである。
【００３６】請求項１２の発明に係る違法駐車抑止装置
は、駐車禁止区域を含む所定の範囲の画像を撮影して駐
車禁止区域を監視する監視部と、監視部からの画像情報
に基づいて駐車禁止区域での車両の停止を検出する車両
停止検出部と、車両停止検出部にて車両の停止を検出し
た際にその停止位置を検出する車両位置検出部と、車両
位置検出部からの位置情報に基づいて、その位置での停
止車両のドア位置を設定するドア位置設定手段と、車両
停止検出部にて車両の停止を検出した際に監視部から供
給される画像を静止した背景画像として保持する背景画
像保持部と、背景画像保持部に保持された背景画像と監
視部から供給される画像とを逐次比較してその相違部分
を抽出する抽出部と、抽出部の抽出結果とドア位置設定
手段との設定情報に基づいて、停止車両のドアが開放さ
れたか否かを検出するドア開放動作検出部と、ドア開放
動作検出部にて停止車両のドア開放動作を検出した際に
警報を発する警報部とを有するものである。
【００３７】請求項１３の発明に係る違法駐車抑止装置
は、車両停止検出部および車両位置検出部が監視部から
の画像情報を受けて、この画像情報に所定の画像処理を
施して車両の停止およびその停止位置を検出するもので
ある。
【００３８】請求項１４の発明に係る違法駐車抑止装置
は、車両停止検出部が監視部にて監視している駐車禁止
区域に該監視部とは別に設けられたセンサを含み、車両
位置検出部がセンサの検出結果に基づいて車両の停止位
置を検出するものである。
【００３９】請求項１５の発明に係る違法駐車抑止装置
は、ドア開放動作検出部にて停止車両のドア開放動作が
検出された際に、停止車両のナンバープレートを識別し
てそのナンバーを読み取るナンバープレート読取装置を
有するものである。
【００４０】請求項１６の発明に係る違法駐車抑止装置
は、警報部がナンバープレート読取装置にて読み取られ
た車両のナンバープレート情報を音声で搭乗者に向けて
警告する音声報知手段を有するものである。
【００４１】請求項１７の発明に係る違法駐車抑止装置
は、警報部がナンバープレート読取装置にて読み取られ
た車両のナンバープレート情報を搭乗者に向けて表示警
告する表示手段を有するものである。
【００４２】請求項１８の発明に係る違法駐車抑止装置
は、車両停止検出部にて停止車両を検出した際にその停
車時間を計時する停車時間計時部を有するものである。
【００４３】請求項１９の発明に係る違法駐車抑止装置
は、ナンバープレート読取装置にて読み取られた車両の
ナンバープレート情報、前記警報部にて発した警報情
報、および停車時間計時部の計時情報を含む停車情報を
記録する記録部を有するものである。
【００４４】請求項２０の発明に係る違法駐車抑止装置
は、記録手段に記録された停車情報を外部の管理センタ
に通報する通報手段を備えるものである。
【００４５】請求項２１の発明に係る違法駐車抑止装置
は、通報手段がドア開放動作検出部にて停止車両のドア
開放動作を検出した場合に、その際に記録された記録部
からの停車情報を管理センタに通報するものである。
【００４６】請求項２２の発明に係る違法駐車抑止装置
は、通報手段が停車時間計時部にて停車時間を所定時間
以上計時した場合に、その際に記録された記録部からの
停車情報を管理センタに通報するものである。
【００４７】請求項２３の発明に係る閾値決定装置は、
注目時刻を含む前後一定時間のＭ次元画像をそれぞれ蓄
積する記憶手段と、記憶手段に蓄積されたＭ次元画像の
データを時間軸方向に合成して、（Ｍ＋１）次元の画像
データを作成する画像合成手段と、画像合成手段の（Ｍ
＋１）次元の画像データに対して閾値を算出することに
よって注目時刻におけるＭ次元画像に対する閾値を決定
する閾値算出手段とを備えたものである。
【００４８】請求項２４の発明に係る閾値決定装置は、
注目時刻ｔの画像を表すデータを閾値Ｔで２値化した場
合に有効画素値“１”となる画素の総数であるｖt
（Ｔ）を求める第１の算出手段と、時刻ｔを含む複数時
刻における画像を表すデータを蓄積する第１の記憶手段
と、時刻ｔの画像を表すデータと記憶手段に蓄積された
画像を表すデータとを合成して、時間軸方向のデータの
深さが２以上である（Ｍ＋１）次元の時空間画像を生成
する合成手段と、合成手段にて生成した時空間画像にて
時刻ｔの画像を表すデータを閾値Ｔで２値化した場合に
“１”となる画素についての隣接数を求める第２の算出
手段と、合成手段にて生成した時空間画像にて時刻ｔの
画像全体に対する隣接数の総和ａt （Ｔ）を求める第３
の算出手段と、第１の算出手段の算出結果および第３の
算出手段の算出手段の結果を順次蓄積して、時刻ｔの前
後一定時間ｔ−ｎからｔ＋ｍの画像に対して求められた
隣接数の総和ａt-n （Ｔ）・・・ａt+m （Ｔ）および閾
値Ｔによる２値化時の“１”の画素の総数ｖt-n （Ｔ）
・・・ｖt+m （Ｔ）を蓄積する第２の記憶手段と、第２
の記憶手段に蓄積された隣接数の総和ａt-n （Ｔ）・・
・ａt+m （Ｔ）を単純加算または加重加算して時間軸方
向のデータの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に
対する隣接数の総和または加重総和Ａ（Ｔ）を算出する
第４の算出手段と、第２の記憶手段に蓄積された画素の
総和ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt+m （Ｔ）を単純加算または
加重加算して時間軸方向のデータの深さがｍ＋ｎ＋１で
ある時空間画像全体に対する有効画素値“１”の画素の
総数または加重総数Ｖ（Ｔ）を算出する第５の算出手段
と、第４の算出手段および第５の算出手段の算出結果Ａ
（Ｔ）およびＶ（Ｔ）から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ
（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を算出する第６の算出手段と、閾値Ｔ
に対するその平均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化
状態に基づいて閾値を決定する第７の算出手段とを備え
たものである。
【００４９】請求項２５の発明に係る閾値決定装置は、
注目時刻ｔの画像を表すデータを閾値Ｔで２値化した場
合に有効画素値“１”となる画素の総数であるＶt
（Ｔ）を求める第１の算出手段と、時刻ｔを含む複数時
刻における画像を表すデータを蓄積する第１の記憶手段
と、時刻ｔの画像を表すデータと記憶手段に蓄積された
画像を表すデータとを合成して、時間軸方向のデータの
深さが２以上である（Ｍ＋１）次元の時空間画像を生成
する合成手段と、合成手段にて生成した時空間画像にて
時刻ｔの画像を表すデータを閾値Ｔで２値化した場合に
“１”となる画素についての隣接数を求める第２の算出
手段と、合成手段にて生成した時空間画像にて時刻ｔの
画像全体に対する隣接数の総和ａt （Ｔ）を求める第３
の算出手段と、第３の算出手段からの算出結果ａt
（Ｔ）と前時刻ｔ−１にて求めた隣接数の加重総和Ａ
t-1 （Ｔ）とを加重加算して時刻ｔでの時空間画像全体
に対する隣接数の加重総和Ａt （Ｔ）を算出する第４の
算出手段と、第１の算出手段からの算出結果ｖt （Ｔ）
と時刻Ｔt-1 にて求めた“１”の画素の加重総数Ｖt-1
（Ｔ）とを加重加算して時刻ｔでの時空間画像全体に対
する閾値Ｔによる２値化時の“１”の画素の総数Ｖ
（Ｔ）を算出する第５の算出手段と、第４の算出手段お
よび第５の算出手段の算出結果Ａ（Ｔ）およびＶ（Ｔ）
から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を算出す
る第６の算出手段と、閾値Ｔに対するその平均隣接数Ｒ
（Ｔ）のヒストグラムの変化状態に基づいて閾値を決定
する第７の算出手段とを備えたものである。
【００５０】
【作用】請求項１の発明における違法駐車抑止装置は、
監視部にて駐車禁止区域を監視している状態にて、駐車
禁止区域に車両が進入すると、停止車両検出部にて進入
した車両が駐車禁止区域にて停止するか否かが検出され
る。車両の停止が検出されると、降車検出部にその検出
結果が供給されて、これを受けた降車検出部ではその車
両から搭乗者が降車したか否かを監視部からの画像情報
の変化状態に基づいて検出する。搭乗者の降車が検出さ
れた場合には、その結果が警報部に供給されて、警報部
から搭乗者に向けて警報が発せられる。
【００５１】請求項２の発明における違法駐車抑止装置
は、降車検出部に監視部の撮像装置から駐車禁止区域の
状態を表す動画像信号が供給されて、この動画像信号の
変化状態に基づいて停止車両のドア開放動作が検出され
て、搭乗者の降車が検出される。
【００５２】請求項３の発明における違法駐車抑止装置
は、停止車両検出部にて停止車両を検出した際にその位
置検出手段にて停止車両の駐車禁止区域での位置が検出
されて、その位置情報が降車検出部に供給される。降車
検出部ではその位置情報に基づいて、ドア位置設定手段
にて停止車両のドア位置を設定し、そのドア位置の変化
状態が検出されてドア開放動作が検出されて停止車両か
らの搭乗者の降車が検出される。
【００５３】請求項４の発明における違法駐車抑止装置
は、背景画像保持部にて監視部から供給される画像を静
止した背景画像として保持し、抽出部にて背景画像保持
部に保持された背景画像と監視部から供給される画像と
を逐次比較してその相違部分を抽出して、その抽出結果
に基づいてドア開放動作を検出する。
【００５４】請求項５の発明における違法駐車抑止装置
は、抽出部の差分化手段にて背景画像保持部からの背景
画像を表す画像データと監視部から供給される画像を表
す画像データとを差分化して差分画像を得て、閾値決定
手段にて差分化手段からの差分画像の特徴に基づいて閾
値を決定し、多値化手段にて閾値決定手段によって決定
された閾値に基づいて差分化手段からの画像を多値化
し、ラベル情報検出手段にて多値化手段からの多値画像
のそれぞれの部分にラベル付けを施して特徴部分を抽出
し、その特徴部分の変化からドアの開放が有効に検出さ
れる。
【００５５】請求項６の発明における違法駐車抑止装置
は、閾値決定手段にて少なくとも一つの閾値を決定し、
この閾値を受けた多値化手段にて差分画像を２値化し
て、ドア開放動作を検出する情報を生成する。
【００５６】請求項７の発明における違法駐車抑止装置
は、差分化手段からの停止車両の差分画像を受けた閾値
決定手段にて画像の抽出領域と画像全体の面積との強度
比にて表されるパーセンタイル比に基づいて最適な閾値
を決定し、この閾値に基づいて多値化手段にて画像の多
値化を行い、その結果に基づいてドア開放動作を検出す
る情報を生成する。
【００５７】請求項８の発明における違法駐車抑止装置
は、差分化手段からの差分画像を受けた閾値決定手段に
て差分画像を時間軸方向に合成した時空間画像のデータ
に基づいて最適な閾値を決定し、この閾値に基づいて多
値手段にて画像の多値化を行い、その結果に基づいてド
ア開放動作を検出する情報を生成する。
【００５８】請求項９の発明における違法駐車抑止装置
は、記憶手段にて差分画像を逐次蓄積し、この記憶手段
に蓄積された差分画像のデータを合成手段にて時間軸方
向に合成して画像の時間的な変化部分を含む時空間画像
のデータを生成し、この時空間データに基づいて閾値算
出手段にて最適な閾値を算出して、これによりドア開放
動作の情報を検出する多値画像を得る。
【００５９】請求項１０の発明における違法駐車抑止装
置は、第１の算出手段にて時刻ｔの差分画像を任意の閾
値Ｔで２値化した場合に有効画素値“１”となる画素の
総数であるＶt （Ｔ）を求め、第１の記憶手段にて時刻
ｔの差分画像およびその前後の時刻ｔ＋１，ｔ−１の差
分画像を蓄積し、第１の記憶手段に蓄積された時刻ｔの
差分画像とその前後の差分画像の両方または一方を合成
手段にて合成して時間軸方向のデータの深さが２または
３である時空間画像のデータを生成し、合成手段にて生
成された時空間画像のデータにて時刻ｔの差分画像を閾
値Ｔで２値化した場合に“１”となる画素についての隣
接数を第２の算出手段にて求め、第１の合成手段の時空
間画像のデータにて時刻ｔの差分画像全体に対する隣接
数の総和ａt （Ｔ）を第３の算出手段にて求める。次い
で、第２の記憶手段にて第３の算出手段の算出結果およ
び第１の算出手段の算出結果を順次蓄積して、時刻ｔの
前後一定時間ｔ−ｎからｔ＋ｍの差分画像に対して求め
られた隣接数の総和ａt-n（Ｔ）・・・ａt+m （Ｔ）お
よび閾値Ｔによる２値化時の１の画素の総数ｖ
t-n（Ｔ）・・・ｖt+m （Ｔ）を蓄積し、第２の記憶手
段に蓄積された隣接数の総和ａt-n （Ｔ）・・・ａt+m
（Ｔ）を第４の算出手段にて単純加算または加重加算し
て時間軸方向のデータの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間
画像全体に対する隣接数の総和または加重総和Ａ（Ｔ）
を算出し、第２の記憶手段に蓄積された画素の総数ｖ
t-n （Ｔ）・・・ｖt+m （Ｔ）を第５の算出手段にて単
純加算または加重加算して時間軸方向のデータの深さが
ｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対する“１”の画素
の総数または加重総数Ｖ（Ｔ）を算出する。次いで、第
６の算出手段にて第４の算出手段および第５の算出手段
の結果から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を
算出し、閾値Ｔに対するその平均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒス
トグラムの変化状態に基づいて第７の算出手段にて最適
な閾値を決定し、これにより、ドア開放動作の情報を検
出する２値画像を得る。
【００６０】請求項１１の発明における違法駐車抑止装
置は、第１の算出手段にて時刻ｔの差分画像を任意の閾
値Ｔで２値化した場合に有効画素値“１”となる画素の
総数であるｖt （Ｔ）を求め、第１の記憶手段にて時刻
ｔの差分画像およびその前後の時刻ｔ＋１，ｔ−１の差
分画像を蓄積し、第１の記憶手段に蓄積された時刻ｔの
差分画像とその前後の差分画像の両方または一方を合成
手段にて合成して時間軸方向のデータの深さが２または
３である時空間画像のデータを生成し、合成手段にて生
成された時空間画像のデータにて時刻ｔの差分画像を閾
値Ｔで２値化した場合に“１”となる画素についての隣
接数を第２の算出手段にて求め、第１の合成手段の時空
間画像のデータにて時刻ｔの差分画像全体に対する隣接
数の総和ａt （Ｔ）を第３の算出手段求める。次いで、
第４の算出手段にて第３の算出手段からの算出結果ａt
（Ｔ）と前時刻ｔ−１にて求めた隣接数の加重総和Ａ
t-1（Ｔ）とを加重加算して時刻ｔでの時空間画像全体
に対する隣接数の総和Ａt （Ｔ）を算出し、第１の算出
手段からの算出結果ｖt （Ｔ）と時刻Ｔt-1 にて求めた
“１”の画素の加重総数Ｖt-1 （Ｔ）とを第５の算出手
段にて加重加算して時刻ｔでの時空間画像全体に対する
閾値Ｔによる２値化時の“１”の画素の総数Ｖ（Ｔ）を
算出する。次いで、第４の算出手段および第５の算出手
段の結果から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）
を第６の算出手段にて算出して、閾値Ｔに対するその平
均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化状態に基づいて
閾値を第７の算出手段にて決定し、これによりドア開放
動作の情報を検出する２値画像を得る。
【００６１】請求項１２の発明における違法駐車抑止装
置は、監視部にて駐車禁止区域を監視している状態に
て、駐車禁止区域に車両が進入すると、車両停止検出部
にて進入した車両が駐車禁止区域にて停止するか否かが
検出される。車両の停止が検出されると、車両停止検出
部にてその停止位置を検出し、次いで、ドア位置設定手
段にて車両位置検出部からの位置情報に基づいて、その
位置での停止車両のドア位置が設定される。一方、背景
画像保持部では車両停止検出部にて車両の停止を検出し
た際に監視部から供給される画像を静止した背景画像と
して保持し、背景画像保持部に保持された背景画像と監
視部から供給される画像とを抽出部にて逐次比較してそ
の相違部分を抽出する。次いで、この抽出結果とドア位
置設定手段との設定情報に基づいて、停止車両のドアが
開放されたか否かをドア開放動作検出部にて検出し、こ
の検出結果にて停止車両のドア開放動作が検出される
と、警報部にて停止車両の搭乗者に向けて警報を発し、
違法駐車を抑止する。
【００６２】請求項１３の発明における違法駐車抑止装
置は、監視部にて駐車禁止区域を監視している際に、駐
車禁止区域に車両が進入すると、車両停止検出部および
車両位置検出部にて監視部からの画像情報を受けて、こ
の画像情報に所定の画像処理を施して車両の停止および
その停止位置を検出する。
【００６３】請求項１４の発明における違法駐車抑止装
置は、監視部にて駐車禁止区域を監視している際に、駐
車禁止区域に車両が進入すると、車両停止検出部にて監
視部にて監視している駐車禁止区域に監視部とは別に設
けられたセンサにて停止車両を検出し、このセンサの検
出結果に基づいて車両の停止位置を車両位置検出部にて
検出する。
【００６４】請求項１５の発明における違法駐車抑止装
置は、ドア開放動作検出部にて停止車両のドア開放動作
が検出されると、ナンバープレート読取装置にて停止車
両のナンバープレートを識別してそのナンバーを読み取
る。
【００６５】請求項１６の発明における違法駐車抑止装
置は、駐車禁止区域にて停止車両を検出した際に、ナン
バープレート読取装置にて読み取られた車両のナンバー
プレート情報を警報とともに警報部の音声報知手段にて
音声で搭乗者に向けて警告する。
【００６６】請求項１７の発明における違法駐車抑止装
置は、駐車禁止区域にて停止車両を検出した際に、ナン
バープレート読取装置にて読み取られた車両のナンバー
プレート情報を警報とともに搭乗者に向けて表示警告す
る。
【００６７】請求項１８の発明における違法駐車抑止装
置は、車両停止検出部にて停止車両を検出した際に、停
車時間計時部にてその停車時間を計時し、駐車禁止区域
に違法駐車がどの程度の時間行われているかを検出す
る。
【００６８】請求項１９の発明における違法駐車抑止装
置は、駐車禁止区域に違法駐車が行われた際に、ナンバ
ープレート読取装置にて読み取られた車両のナンバープ
レート情報、前記警報部にて発した警報情報、および停
車時間計時部の計時情報を含む停車情報を記録部にて記
録する。
【００６９】請求項２０の発明における違法駐車抑止装
置は、通報手段にて記録手段に記録された停車情報を外
部の管理センタに通報し、管理センタの監視員などに違
法駐車を知らせる。
【００７０】請求項２１の発明における違法駐車抑止装
置は、駐車禁止区域にて車両の停止が検出された際に、
ドア開放動作検出部にて停止車両のドア開放動作を検出
した場合に、その際に記録された記録部からの停車情報
を通報手段にて管理センタに通報し、管理センタの監視
員などに即座に違法駐車を知らせる。
【００７１】請求項２２の発明における違法駐車抑止装
置は、駐車禁止区域にて車両の停止が検出された際に、
停車時間計時部にて停車時間を所定時間以上計時した場
合にその際に記録された記録部からの停車情報を通報手
段にて管理センタに通報し、管理センタの監視員などに
即座に違法駐車を知らせる。
【００７２】請求項２３の発明における閾値決定装置
は、記憶手段にて注目時刻を含む前後一定時間のＭ次元
画像をそれぞれ蓄積し、記憶手段に蓄積されたＭ次元画
像のデータを画像合成手段にて時間軸方向に合成して、
（Ｍ＋１）次元の画像データを作成する。次いで、画像
合成手段の（Ｍ＋１）次元の画像データに対して閾値算
出手段にて閾値を算出することによって注目時刻におけ
るＭ次元画像に対する最適な閾値を決定する。
【００７３】請求項２４の発明における閾値決定装置
は、第１の算出手段にて注目時刻ｔの画像を表すデータ
を閾値Ｔで２値化した場合に有効画素値“１”となる画
素の総数であるｖt （Ｔ）を求め、第１の記憶手段にて
時刻ｔの前後の時刻ｔ＋１，ｔ−１における画像を表す
データを蓄積し、時刻ｔの画像を表すデータと記憶手段
に蓄積された画像を表すデータとを合成手段にて合成し
て、時間軸方向のデータの深さが２または３である（Ｍ
＋１）次元の時空間画像を生成する。次いで、第２の算
出手段にて時空間画像にて時刻ｔの画像を表すデータを
閾値Ｔで２値化した場合に“１”となる画素についての
隣接数を求め、また、第３の算出手段にて時空間画像に
て時刻ｔの画像全体に対する隣接数の総和ａt （Ｔ）を
求める。次いで、第１の算出手段の算出結果および第３
の算出手段の算出手段の結果を順次第２の記憶手段にて
蓄積して、時刻ｔの前後一定時間ｔ−ｎからｔ＋ｍの画
像に対して求められた隣接数の総和ａt-n （Ｔ）・・・
ａt+m （Ｔ）および閾値Ｔによる２値化時の“１”の画
素の総数ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt+m （Ｔ）を蓄積する。
これにより、第２の記憶手段に蓄積された隣接数の総和
ａt-n （Ｔ）・・・ａ t+m （Ｔ）を第４の算出手段にて
単純加算または加重加算して時間軸方向のデータの深さ
がｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対する隣接数の総
和または加重総和Ａ（Ｔ）を算出し、第２の記憶手段に
蓄積された画素の総和ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt+m （Ｔ）
を第５の算出手段にて単純加算または加重加算して時間
軸方向のデータの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全
体に対する有効画素値“１”の画素の総数または加重総
数Ｖ（Ｔ）を算出する。この結果、第４の算出手段およ
び第５の算出手段の算出結果Ａ（Ｔ）およびＶ（Ｔ）か
ら平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を第６の算
出手段にて算出し、閾値Ｔに対するその平均隣接数Ｒ
（Ｔ）のヒストグラムの変化状態に基づいて第７の算出
手段にて注目時刻ｔにおける最適な閾値を決定する。
【００７４】請求項２５の発明における閾値決定装置
は、第１の算出手段にて注目時刻ｔの画像を表すデータ
を閾値Ｔで２値化した場合に有効画素値“１”となる画
素の総数であるｖt （Ｔ）を求め、第１の記憶手段にて
時刻ｔの前後の時刻ｔ＋１，ｔ−１における画像を表す
データを蓄積し、時刻ｔの画像を表すデータと記憶手段
に蓄積された画像を表すデータとを合成手段にて合成し
て、時間軸方向のデータの深さが２または３である（Ｍ
＋１）次元の時空間画像を生成する。次いで、第２の算
出手段にて時空間画像にて時刻ｔの画像を表すデータを
閾値Ｔで２値化した場合に“１”となる画素についての
隣接数を求め、また、第３の算出手段にて時空間画像に
て時刻ｔの画像全体に対する隣接数の総和ａt （Ｔ）を
求める。次いで、第３の算出手段からの算出結果ａt
（Ｔ）と前時刻ｔ−１にて求めた隣接数の加重総和Ａ
t-1 （Ｔ）とを第４の算出手段にて加重加算して時刻ｔ
での時空間画像全体に対する隣接数の加重総和Ａt
（Ｔ）を算出し、同様に第１の算出手段からの算出結果
ｖt （Ｔ）と時刻Ｔt-1 にて求めた“１”の画素の加重
総数Ｖ t-1 （Ｔ）とを第５の算出手段にて加重加算して
時刻ｔでの時空間画像全体に対する閾値Ｔによる２値化
時の“１”の画素の総数Ｖ（Ｔ）を算出する。この結
果、第４の算出手段および第５の算出手段の算出結果Ａ
（Ｔ）およびＶ（Ｔ）から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ
（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を第６の算出手段にて算出し、閾値Ｔ
に対するその平均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化
状態に基づいて第７の算出手段にて注目時刻ｔにおける
最適な閾値を決定する。
【００７５】
【実施例】 実施例１．以下、この発明の一実施例を図について説明
する。図１は請求項１の違法駐車抑止装置の一実施例を
示す図である。この図において、１０は駐車禁止区域の
画像を撮影してその区域に進入する車両を監視する監視
部、１２は監視部１０にて監視している駐車禁止区域に
車両が停止したか否かを検出する停止車両検出部、１４
は駐車禁止区域にて停止した車両から搭乗者が降車した
か否かを検出する降車検出部、１６は降車検出部１４に
て停止車両から搭乗者の降車を検出した際に警報を発す
る警報部、１８は上記各部１０〜１６からの情報および
検出結果を本装置を管理する管理センタに伝送する伝送
部（通報手段）である。
【００７６】図２は上記各部の詳細を示すブロック図で
あり、この図において、上記監視部１０は、駐車禁止区
域１００を含む所定の範囲を撮影するＴＶ（テレビジョ
ン）カメラなどの動画像信号を出力する撮像部１０１を
含み、本実施例では例えば図３に示すように撮影した動
画像信号を停止車両検出部１２、降車検出部１４および
伝送部１８にそれぞれ供給する。停止車両検出部１２
は、撮像部１０１からの動画像を表す画像データに基づ
いて車両が駐車禁止区域１００内に停止したか否かを検
出する車両停止検出部１０２と、駐車禁止区域１００で
の停止車両の位置、つまり撮像部１０１からの画像中で
の車両の停止位置を検出する車両位置検出部１０３とを
含む。本実施例においては、これら車両停止検出部１０
２および車両位置検出部１０３は監視部１０の撮像部１
０１を含めて、例えば、本願出願人と同じ出願人による
特願平３−３０６２９５号に記載された交通流計測画像
処理装置などの画像処理型の装置が有効に適用される。
この装置は、移動する車両をその流れに沿ってそれぞれ
検出して交通流を計測する装置であり、これを本装置に
適用した場合、停止車両の前端部および後端部ならびに
両側部を検出して車両を平行四辺形に近似し、その位置
を決定することができる。
【００７７】降車検出部１４は、ドア位置設定部（ドア
位置設定手段）１０４と、処理領域設定部１０５と、背
景画像保持部１０６と、変化抽出部（抽出部）１０７
と、ドア開放動作検出部１０８とを含む。ドア位置設定
部１０４は、車両位置検出部１０３からの位置情報に基
づいて停止車両の画像中から搭乗者が降車するドア付近
の位置を推定し設定するドア位置設定回路であり、例え
ば図４に示すように、ドア位置１４０を車両位置情報に
基づいて車両の前方から中央にかけての位置に設定す
る。処理領域設定部１０５は、車両位置検出部１０３に
て得られた車両位置情報に基づいて画像処理領域を設定
して、設定した部分の動画像を撮像部１０１からの画像
中から抽出する処理領域抽出回路であり、例えば図４に
示すようにドア位置１４０を囲むように処理領域１４１
を設定する。処理領域の大きさと形状は、ドア位置が適
切に納まり、側方の交通その他のノイズの影響を受けに
くく、またノイズが抽出対象であるドアの開放動作に伴
う変化領域と類似している場合にその発生位置からノイ
ズと判断可能となるような処理領域の大きさであり、か
つ、計算量が大きくならないように、車両の大きさと形
状にあわせて適切に設定される。
【００７８】図２に戻って、背景画像保持部１０６は、
車両が駐車禁止区域１００に停止した際に搭乗者の降車
前の画像を背景画像として蓄積する画像メモリを含み、
本実施例においては照明条件などの変化に合わせて内容
を更新可能に蓄積する画像メモリである。詳しくは、車
両停止検出部１０２から停止車両を検出した際に供給さ
れる停止信号が入力されたときに入力されている画像を
背景画像の初期値として保存して、その後入力される画
像を用いて例えば指数平滑法などを用いた画像更新手法
によって背景画像を順次更新して照明などの変化を反映
させる。変化抽出部１０７は、処理領域設定部１０５を
介して供給される動画像と、背景画像保持部１０６から
の背景画像とを比較して、その変化部分を抽出する抽出
回路であり、各抽出領域についてはラベルづけ、特徴抽
出などを行って記号化、数値化して、そのラベル情報を
出力する。
【００７９】図５は本実施例における変化抽出部１０７
の詳細を示す図であり、この変化抽出部１０７は、背景
差分部（差分化手段）１２０と、閾値設定部（閾値決定
手段）１２１と、２値化処理部（多値化手段）１２２
と、ラベル付けおよび特徴抽出処理部（ラベル情報検出
手段）１２３とを有している。背景差分部１２０は、背
景画像と入力画像の差分演算と絶対値演算を行って出力
する差分画像形成部である。閾値設定部１２１は背景差
分部１２０の演算結果である差分画像から閾値を設定す
る閾値算出部である。２値化処理部１２２は閾値設定部
１２１にて設定した閾値で背景差分部１２０からの差分
画像を２値化する２値化回路である。ラベルづけ処理部
１２３は、２値化処理部１２２からの２値画像にラベル
付けし、それぞれのラベル領域に対して例えば重心、面
積、フィレ径、主軸および濃度平均等の特徴を抽出して
出力する特徴抽出回路である。
【００８０】再び図２に戻って、ドア開放動作検出部１
０８は、ドア位置設定部１０４からの設定情報と、変化
抽出部１０７からの変化部分の情報とを受けて、停止車
両のドア開閉動作を検出する検出部であり、本実施例で
は動画像でのノイズに影響されることなくドア開放動作
を検出して判定する後述の閾値決定装置を含む回路が有
効に適用される。詳しくはドア開放動作検出部１０８
は、前時刻の入力ラベル情報により更新されて内部に保
持するラベル情報と変化抽出部１０７から新たに入力さ
れたラベル情報との対応関係を求めることによって各ラ
ベル領域に対応した領域の移動や変化状態を認識して、
保持しているラベル情報を更新する。そして、そのラベ
ル領域のうち１つが、ドア位置設定部１０４によって設
定されている降車位置の情報等を基に搭乗者の降車によ
るものであると判断される一定の条件を満たしたときに
降車検出信号を発生する。このドア開放動作検出部１０
８に保持されるラベル情報は、変化抽出部１０７で抽出
されて入力される情報以外にそのラベルの存在時間やそ
れが搭乗者の降車によるものである可能性等の情報を有
している。
【００８１】警報部１６は、ナンバープレート読取部１
０９と、処理装置１１０と、表示装置１１１と、スピー
カ（音声報知部）１１２とを有している。ナンバープレ
ート読取部１０９は、停止車両の画像からナンバープレ
ート情報を読み取り認識するナンバー認識部であり、ド
ア開放動作検出部１０８から降車検出信号が出力された
ときにＴＶカメラ１０１の画像と車両位置情報等からナ
ンバープレート位置を推定し、文字認識装置などによて
ナンバー情報を読み取り出力する検出部である。処理装
置１１０は、ドア開放動作検出部１０８にて搭乗者が降
車したことが判定された際にナンバープレート読取部１
０９にて得られたナンバープレート情報を警告情報とし
て編集する編集回路である。この処理装置１１０は、あ
らかじめ用意された警告文等にナンバー情報を当ては
め、その内容をスピーカ１１２に合成音声等で出力した
り、または表示装置１１１へ文字で表示する。この表示
装置１１１は、処理装置１１０からの警告情報を表示す
る装置であり、車両を降車した搭乗者が見ることができ
る位置に設置されている。スピーカ１１２は、処理装置
１１０からの警告情報を音声にて放送する音声報知部で
あり、車両を降車した搭乗者が聞くことができる位置に
設置されている。
【００８２】他方、本実施例における違法駐車抑止装置
は、車両停止検出部１０２から車両停止信号が発生され
ている時間を計測する停車時間計時部１１３を有してお
り、この停車時間計時部１１３は、所定の時間以上停止
信号が発生されたことを検出した際に違法駐車が行われ
ていることを示す違法駐車検出信号を出力する。さらに
本装置は、ドア開放動作検出部１０８にてドア開放動作
が検出された際、または停車時間計時部１１３にて違法
駐車検出信号が発生された際に、処理装置１１０からの
警告情報、ＴＶカメラ１０１からの画像データ、その時
刻、停車時間等の駐車時の証拠情報を記録する記録部１
１４を有しており、伝送部１８はそれらの記録情報をこ
の装置を管理する管制センタに伝送する。
【００８３】次に動作について説明する。動作状態にお
いて、駐車禁止区域１００は撮像部１０１のカメラにて
常時撮像されて、例えば、図３に示すような動画像とし
て、その情報が各部に供給されている。次いで、駐車禁
止区域１００に車両が進入して車両が停止すると、車両
停止検出部１０２はその車両を検出して停止信号を出力
する。この際に、停止信号を受けた車両位置検出部１０
３では停止車両の位置を検出する。これらに例えば特願
平３−３０６２９５号の交通流計測画像処理装置が用い
られている場合には車両停止信号以外に車両の先頭およ
び後尾の画像上の位置と車両幅が得られるために、車両
を平行四辺形で近似してその位置が決定される。次に、
処理領域設定部１０５およびドア位置設定部１０４で
は、車両停止検出部１０２によって車両が停止したこと
が検出されたときに、車両位置検出部１０３によって得
られた車両位置に基づいて、それぞれ画像処理領域およ
びドア位置を設定する。この場合、処理領域設定部１０
５の後段には設定された処理領域内の画像データのみが
送られる。
【００８４】例えば、図４に示すように、ドア位置設定
部１０４にて、車両位置情報に基づいて車両の前方から
中央にかけての位置にドア位置１４０が設定され、処理
領域設定部１０５にて、ドア位置１４０を囲むように処
理領域１４１が設定される。この場合、処理領域の大き
さと形状は、ドア位置が適切に納まり、側方の交通その
他のノイズの影響を受けにくく、またノイズが抽出対象
であるドアの開放動作に伴う変化領域と類似している場
合にその発生位置からノイズと判断可能となるような処
理領域の大きさにて設定され、かつ計算量が大きくなら
ないよう、車両の大きさと形状にあわせてドア位置が適
切に設定される。
【００８５】次いで、背景画像保持部１０６は、車両停
止検出部１０２の停止信号が入力されたときに処理領域
設定部１０５からの画像を背景画像の初期値として保存
し、その後、処理領域設定部１０５から供給される画像
を例えば指数平滑法などを用いた画像更新手法によって
背景画像を順次更新して、照明などの変化を反映させて
背景画像を保持する。次いで、変化抽出部１０７では背
景画像と処理領域設定部１０５からの画像との間の変化
部分の領域を抽出し、各抽出領域についてラベルづけ
し、それより特徴抽出などを行って記号化、数値化し、
そのラベル情報を次段に出力する。
【００８６】例えば、図５に示す例では、背景差分部１
２０によって背景画像と入力画像の差分演算と絶対値演
算を行い、その演算結果である差分画像から閾値設定部
１２１によって閾値を設定する。次いで、２値化処理部
１２２によってその閾値で差分画像を２値化し、ラベル
付けおよび特徴抽出処理部１２３によってその２値画像
をラベルづけし、それぞれのラベル領域に対して例えば
重心、面積、フィレ径、主軸、濃度平均等の特徴を抽出
して出力する。例えば、図６に示すように、入力画像１
５０と、ドアの開かれる前の車両の画像を表す背景画像
１５１と、それらの画像の差分画像に対する２値化画像
１５２との関係は、車両から搭乗者が降車するまではド
ア位置１４０付近で動画像として入力される入力画像１
５０と背景画像１５１との明度差はないので、差分画像
を２値化した抽出結果には現れない。搭乗者が降車動作
を始めると、ドアの開放部分や搭乗者自身がドア位置１
４０付近に明度差として現れるので、差分と２値化によ
って、ドアの開放動作にともなった滑らかな大きさ、形
状変化をする領域１５５として、除去されなかったノイ
ズ１５４があればそれとともに抽出される。
【００８７】次に、ドア開放動作検出部１０８では前時
刻の入力ラベル情報により更新されて内部に保持するラ
ベル情報と変化抽出部１０７から新たに入力されたラベ
ル情報との対応関係を求めることによって各ラベル領域
に対応した領域の移動や変化状態を認識し、保持してい
るラベル情報を更新する。そして、そのラベル領域のう
ち１つが、ドア位置設定部１０４によって設定されてい
る降車位置の情報等に基づいて搭乗者の降車によるもの
であると判断される一定の条件を満たしたときに降車検
出信号を発し、外部の管理センタなどに通報する。ドア
開放動作検出部１０８に保持されるラベル情報は、変化
抽出部１０７で抽出され入力される情報以外にそのラベ
ルの存在時間やそれが搭乗者の降車によるものである可
能性等の情報を有するので、これらを伝送部１８を介し
て管理センタに伝送する。
【００８８】以下に、ラベル間の対応関係を求めるアル
ゴリズムの一例を示す。ラベル情報間のパターン距離を
計算する評価関数Ｄ2 として、例えば次式を定義してお
くと、 Ｄ2(Lold,Lnew)＝絶対値(Gold-Gnew)2＋絶対値(Sold-Sn
ew)＋絶対値(F1Lold-F1Lnew)2＋絶対値(F2Lold+F2Lnew) ただし、Lold,Lnew は保持されているラベル領域と入力
されたラベル領域、Gはラベル領域の重心ベクトル、S
はラベル領域の面積、F1,F2 はその他の特徴量である。
【００８９】まず、保持ラベルと入力ラベルの間で互い
に最もパターン距離が近くなる対応づけを探索する。対
応付けされなかった入力ラベルは新規に発生したラベル
として新たに保持ラベルのリストに加え、その重心位置
が図４のドア位置１４０にあればドア開放動作部分の候
補としておく。一方、対応づけされなかった保持ラベル
はそのまま情報を保留しておき、その後、一定時間を経
てなお対応づけられない場合にはそのラベルは消滅した
ものとして保持ラベルのリストからはずす。そして、対
応づけに成功したラベルは、その情報を入力ラベル側の
情報に更新し、またそのラベルの存在時間のカウントを
増加する。最後に、存在時間のカウントが所定時間に達
したドア開放動作部分の候補のラベルがあれば降車検出
信号を発する。
【００９０】この場合、処理領域設定部１０５からドア
開放動作検出部１０８までの一連の処理部を複数用意し
ておくと、車両停止が検出される度毎にそれらを順次起
動することにより、１つの駐車禁止区域に同時に複数の
車両が停止した場合にも対応できる。次いで、ナンバー
プレート読取部１０９では、ドア開放動作検出部１０８
から降車検出信号が出力されたときにＴＶカメラ１０１
の画像と車両位置情報等からナンバープレート位置を推
定し、文字認識装置などによてナンバー情報を読み取り
出力する。処理装置１１０はあらかじめ用意された警告
文等にナンバー情報を当てはめ、その内容をスピーカ１
１２に合成音声等で出力したり、または表示装置１１１
へ文字で表示する。これにより、車両から降車した運転
者などの搭乗者に車両が停止している場所が駐車禁止区
域であることを報知して、車両の移動を促し違法駐車を
抑止する。最後に、停車時間計時部１１３では、車両停
止検出部１０２の停止信号が所定時間得られ、車両が移
動しなかったときには違法駐車信号をその車両について
記録部１１４が保持する証拠情報等とともに管制センタ
に出力する。
【００９１】なお、本実施例では停止車両検出部１２が
監視部１０の撮像部１０１からの動画像信号に基づいて
車両の停止および位置を検出するように構成したが、本
発明では監視部１０から停止車両検出部１２へは必ずし
も動画像信号を送る必要はなく、例えば所定の時間間隔
毎に監視部１０にて静止画像を撮影してもよく、また監
視部１０とは別に駐車禁止区域１００の所定の位置に車
両を検知するセンサなどを設置して、その検出結果から
車両の停止および位置を検出するようにしてもよい。
【００９２】実施例２．図７は請求項２３の発明による
閾値決定装置の一実施例を示す図であり、例えば、上記
違法駐車抑止装置の変化抽出部１０７に適用される閾値
決定回路の一実施例を示すブロック図である。この図に
おいて、１はあらかじめ量子化されて入力される２次元
画像、２は２次元画像１を表す画像データを蓄積するメ
モリ（記憶手段）、３はメモリ２からの画像データを３
次元の画像データとして合成して読み出すデータ合成読
出回路（合成手段）、４はメモリ２から読み出された画
像データから閾値を決定する閾値決定回路（閾値算出手
段）、５はメモリ２に蓄積されている所定時間前に入力
された画像データを読み出す注目時刻データ読出回路、
６は閾値決定回路４によって決定された閾値にて読出回
路５からの画像を２値化する２値化回路である。
【００９３】次に動作について説明する。図８はメモリ
２に蓄積された画像データおよびデータ合成読出回路３
にて合成されたデータおよび注目時刻データ読出回路５
からのデータを摸式的に示した図であり、データ合成読
出回路３および注目時刻データ読出回路５はアドレス発
生回路２０にて表されている。この図を参照して説明す
ると、まず、入力される２次元画像１は大きさが（Ｘ×
Ｙ）画素にて表され、単位時間毎に１枚づつ入力される
とすると、画像１枚当たりの容量は｛Ｘ×Ｙ×（画素深
さ）｝を必要とする。ここで、画素深さは１画素当たり
のメモリ量である。したがって、メモリ２の容量が
｛（Ｘ×Ｙ×Ｚ×（画素深さ）｝であるとすると、ま
ず、すでに蓄えられているメモリ２上のデータを｛Ｘ×
Ｙ×Ｚ×（画素深さ）だけ後方にシフトしてメモリ２の
先頭に空き領域を確保する。次いで、そこに入力画像１
を新たに書き込む。２値化の対象となる画像が入力され
た注目時刻をｔとしたときに、その前後の時刻（ｔ−
ｎ）から（ｔ＋ｍ）までの時間に入力された画像を蓄積
して、これらをデータ合成読出回路３にて時間軸方向に
合成して時空間画像、この場合、３次元の画像に合成し
て閾値決定回路４に供給すると、そのＺ軸方向の厚みは
Ｚ＝（ｍ＋ｎ＋１）となる。また、Ｚ＝０では最新の画
像が入力される時刻（ｔ＋ｍ）に対応するものとする。
次に、データ合成読出回路３により、メモリ２に蓄えら
れた時空間画像データを順に走査して注目点の画素値Ｇ
０を読み出して出力する。アドレス発生回路２０では画
素の座標（ｘ，ｙ，ｚ）に対応するメモリアドレスを先
頭から次式（１０）にて指定すると、この式に従って画
素値が順次読み出される。 Ａｄｄｒｅｓｓ（ｘ，ｙ，ｚ）＝（ｘ＋ｙ×ｘ＋ｚ×Ｘ×Ｙ）×（画素深さ） ・・・・（１０）
【００９４】次に、閾値決定回路４にて読み出された時
空間画像全体の画素値Ｇ０に基づいて例えばその濃度ヒ
ストグラムを演算して、それに判別分析法を適用するこ
とにより、ある閾値で２分割されたヒストグラムの各グ
ループ間の分散が最大となるような閾値を適切な閾値と
して出力することができる。次に、注目時刻ｔに入力さ
れた画像の注目時刻データ読出回路５では、最新の画像
が入力された時刻（ｔ＋ｍ）からｍ時間前の画像を先頭
のメモリアドレスをＡｄｄｒｅｓｓ（０，０，ｍ）とし
て読み出す。最後に、２値化回路６にて、読み出された
注目時刻ｔの画像を閾値決定回路４により決定された閾
値で２値化する。
【００９５】実施例３．図１３はデータ合成読出回路３
および閾値決定回路４の他の構成を示すブロック図であ
り、図１４は３次元画像データの例を示す図である。こ
れらの図において、上記実施例２でのデータ合成読出回
路３および閾値決定回路４に代えて多次元空間での平均
隣接数に基づく回路が適用される。図１３では、これら
の３次元空間の平均隣接数に基づいた閾値決定回路４の
例である。この図において、４１は注目画素値Ｇ０、４
２は２つの入力のうち小さい方の値を出力する最小値選
択部（Ｉ＝２６）、４３，４４はヒストグラム計数部、
４５は前段のヒストグラムから平均隣接数ヒストグラム
を計算し、閾値を決定する閾値決定部である。
【００９６】次に動作について説明する。３次元空間上
での画素に対する隣接画素を立体的に、またｚ軸座標で
分割して図示した図１４では、斜線の注目画素Ｇ０
（ｘ，ｙ，ｚ）に隣接する画素数が、一般にＭ次元空間
上では（３M −１）個であるから、この場合、Ｍ＝３で
ありＧ１（ｘ−１，ｙ−１，ｚ），Ｇ２（ｘ，ｙ−１，
ｚ），・・・，Ｇ２６（ｘ＋１，ｙ＋１，ｚ＋１）の２
６個となる。そこで、上記（１０）式により時空間画像
のすべての画素を順次走査して、注目画素Ｇ０およびそ
の隣接画素Ｇ１，Ｇ２，・・・，Ｇ２６の画素値を読み
出して出力する。次に、閾値決定回路４により、データ
合成読出回路３にて読み出された３次元の時空間画像デ
ータである画素値Ｇ０およびその隣接画素の値Ｇ１，Ｇ
２，Ｇ３，・・・，Ｇ２６から特徴ヒストグラムである
平均隣接数ヒストグラムを算出し、そのヒストグラムか
ら閾値が決定される。
【００９７】すなわち、まず、Ｍ次元画像データに対す
る平均隣接数は２次元の場合と同様にしてＭ次元での隣
接数の総和Ａ（Ｔ）と画素値が“１”である画素のＭ次
元体積Ｖ（Ｔ）で定義され、従来技術にて説明した
（１），（２），（３）式は次式（１１），（１２），
（１３）のように書き換えられる。
【００９８】 Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ） ・・・（１１）
【００９９】
【数７】
【０１００】
【数８】
【０１０１】本実施例の場合、Ｍ＝３次元であるから３
M −１＝２６個が１画素の隣接数の上限である。隣接数
の総和Ａ（Ｔ）も２次元の場合と同様の議論によって、
従来の技術にて説明した（４） 式から（７） 式も以
下の（１４）ないし（１７）式のように書き換えられ
る。
【０１０２】
【数９】
【０１０３】ただし、ｎx,y （Ｔ）は点（ｘ，ｙ）の隣
接数である。
【０１０４】 ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇｉ）≧Ｔ （ｉ＝１，２，・・・，３M-1 ） ・・・・（１５）
【０１０５】
【数１０】
【０１０６】
【数１１】
【０１０７】この場合は、３次元であるから特に（１
７）式は、次式（１８）となる。
【０１０８】
【数１２】
【０１０９】ただし、δa,b はクロネッカデルタ、Ｎは
濃度階調数である。また、“１”の総数である体積Ｖ
（Ｔ）は（９）式と同様に次式（１９）で表される。
【０１１０】
【数１３】
【０１１１】したがって、隣接数の総和Ａ（Ｔ）、体積
Ｖ（Ｔ）および閾値は次のようにして算出される。ま
ず、ヒストグラム計数部４３にて、Ｇ０、Ｇ１，Ｇ２，
・・・，Ｇ２６のそれぞれの画素値について、最小値選
択部４２で選択された最小値のヒストグラムｈ１
（ｋ），ｈ２（ｋ），・・・，ｈ２６（ｋ）をとる。次
に、閾値決定部４５にて、ｈ０（ｋ）およびｈ１
（ｋ），ｈ２（ｋ），・・・，ｈ２６（ｋ）を上記（１
７），（１８）式に従ってｋ，ｉについて順次加算する
ことによって隣接数の総和Ａ（Ｔ）および体積Ｖ（Ｔ）
を求め、それらにより平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／
Ｖ（Ｔ）を求める。最後にＲ（Ｔ）の閾値Ｔに対する変
化状態から閾値を決定して出力する。図１５は平均隣接
数Ｒ（Ｔ）の一例であり、閾値Ｔを０から濃度最大値
（Ｔ−１）まで変化させながら第１番目の極大値を与え
るＴが最適な閾値として出力される。
【０１１２】例えば、図９に示すように、（５×５）の
濃度パターンの画像がＡ，Ｂ，Ｃの順に時系列データと
して入力された場合に、画像Ｂを２値化する際には、そ
の前後の時刻−１から＋１までの画像Ａ，Ｂ，Ｃを積み
重ねて（５×５×３）の時空間画像を形成し、これを用
いて閾値を決定する。図１０は閾値、隣接数、画素数お
よび平均隣接数を示す表である。これより、平均隣接数
が第１番目の極大値を与える閾値は５であるので、画像
Ｂを２値化するために最適な閾値は５であることがわか
る。図１１はこの閾値でＢを２値化した結果である。例
えば、入力された時系列画像がＡ，Ｂ，Ｃ，Ｂ，Ａ，
Ｂ，Ｃ，Ｂ・・・のように変化する場合について、従来
の判別分析法および特願平３−３０１１７号の場合と、
本実施例の場合とを比較し、この時系列画像を例えば屋
外の固定ＩＴＶカメラ等で撮像された実画像と照らし合
わせると、中央の２画素が抽出すべき対象物体、Ａは比
較的大きなノイズが突発的に現れる場合、Ｃは小さな明
るいノイズがある場合に相当すると考えることができ
る。
【０１１３】図１２は上記の３手法によるこの時系列画
像の中間部分についての２値化閾値の計算結果とそれに
よる２値化結果である。この図に示すように、判別分析
法では画素の濃度情報のみに基づいた手法で画素間の隣
接関係が考慮されないためにノイズの強度や量に大きく
影響され、画像Ｃのような場合にはノイズのみを抽出し
てしまう。また、特願平３−３０１１７号の場合ではノ
イズの強度や量による影響が低減されているものの時間
的な隣接関係が考慮されないためにノイズの面積が大き
い場合に悪影響を受ける。一方、本実施例の場合では画
素の時間的な隣接関係、つまり物体の時間的連続性を利
用しているので、安定した２値化が行えることを示して
いる。一般に、ノイズの多い環境、例えば屋外環境など
における物体抽出では、この例のように対象物体の移動
や変化はノイズに対して十分緩やかとみなされる場合が
多い。本実施例の方法はそのような環境においても安定
した２値化が行える。
【０１１４】実施例４．図１６は、請求項２４の発明に
よる閾値決定装置の一実施例を示す図であり、上記実施
例である図７および図１３の相当部分には同一符号を付
してその説明を省略する。この図において、４３は注目
画素についてヒストグラムを計算するヒストグラム計数
部（第１の算出手段）、５０は最新の画像が入力された
時刻（ｔ＋ｍ）を現時刻とするときに、その前時刻（ｔ
＋ｍ−１）の画像を表すデータを保存するメモリ（第１
の記憶手段）、５１は注目画素Ｇ０を選択して出力する
注目画素選択部、５２は注目画素Ｇ０の隣接画素Ｇ１，
Ｇ２，・・・，Ｇ１７を選択して出力する隣接画素選択
部（第２の算出手段）、５３は最小値選択部（合成手
段）４２から出力される注目画素Ｇ０との最小値選択結
果のヒストグラムをとるヒストグラム計数部（第１の算
出手段、第３の算出手段）、５４、５５はヒストグラム
計数部４３、５３による（ｎ＋ｍ）時間分の過去のヒス
トグラムを１時刻毎にシフトしながら保存するシフトメ
モリ（第２の記憶手段）、５６、５７はヒストグラムを
それぞれ加算して体積Ｖ（Ｔ）、隣接数の総和Ａ（Ｔ）
を求める加算部（第４の算出手段、第５の算出手段）、
５８は体積Ｖ（Ｔ）および隣接数の総和Ａ（Ｔ）から平
均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を求める平均隣
接数算出部（第６の算出手段）、５９は平均隣接数Ｒ
（Ｔ）をＴ＝０からＴ＝（Ｎ−１）（Ｎは濃度階調数）
まで走査して第１番目の極大値を与えるＴを最適な閾値
として出力する閾値決定部（第７の算出手段）である。
【０１１５】次に動作について説明する。図１４に示す
画素Ｇ１からＧ２６のうち３次元空間上で対称な位置に
ある画素の組に対して（８）式と同様の関係が成立する
ため、隣接数の総和は隣接画素全体の半分のＧ１，・・
・，Ｇ４，Ｇ９，・・・，Ｇ１７だけを用いて計算でき
る。また、（１８）式は時間軸方向であるｚ軸に関して
分解でき、次式（２０）のように変形される。
【０１１６】
【数１４】
【０１１７】式（２０）の括弧中、第１項は現時刻（ｔ
＋ｍ）の入力画像から読み出されるＧ１，・・・，Ｇ４
の画素のヒストグラムの和、第２項はメモリ５０に保存
された前時刻（ｔ＋ｍ−１）の画像から読み出されるＧ
９〜Ｇ１７の画素のヒストグラムの和であって、これら
の和がヒストグラム計数部５３から出力され、またｚ＝
０以外のデータはシフトメモリ５５に保存されている。
したがって、隣接数の総和Ａ（Ｔ）はそれらを加算部５
７でｚ，ｋについて加算して２倍することで求められ
る。同様にして、体積Ｖ（Ｔ）についても（１９）式を
次式（２１）のように変形して、これに基づいて、ま
ず、注目画素選択部５１の出力Ｇ０の画素のヒストグラ
ムをヒストグラム計数部４３で求め、シフトメモリ５４
に保存されたｚ＝０以外のデータとともに加算部５６に
よってｚ，ｋについて加算することで求められる。な
お、メモリ５０の数を増していけば、時間軸方向のデー
タ深さがより深まる。
【０１１８】
【数１５】
【０１１９】次いで、以上のように算出された加算部５
６の体積Ｖ（Ｔ）にて、加算部５７の隣接数の総和Ａ
（Ｔ）が平均隣接数算出部５８にて除算されて、その結
果の平均隣接数Ｒ（Ｔ）が閾値決定部５９に供給され
る。この結果、閾値決定部５９にて平均隣接数Ｒ（Ｔ）
がＴ＝０からＴ＝（Ｎ−１）（Ｎは濃度階調数）まで走
査されて第１番目の極大値を与えるＴが最適な閾値とし
て出力される。
【０１２０】なお、本実施例では体積および隣接数の総
和が上記（２０），（２１）に基づいて算出されたが、
例えば、加算部５６、５７のそれぞれに入力される前段
からのヒストグラム計数部４３およびシフトメモリ５４
のヒストグラムのｚに関する加算時にあらかじめ計算さ
れた重み関数ｗ（ｚ）を用いて、（２０），（２１）式
の代わりに次式（２２），（２３）を用いて隣接数の総
和Ａ（Ｔ）および体積Ｖ（Ｔ）を算出してもよい。
【０１２１】
【数１６】
【０１２２】
【数１７】
【０１２３】この場合、重み関数ｗ（ｚ）は、例えば次
式（２４）の正規分布関数のように、注目時刻ｔに近い
時刻の画像データを重視する関数が望ましい。 ｗ（ｚ）＝ｐ ｅｘｐ（−ｑ（ｚ−ｍ）2 ） ・・・・（２４） ただし、ｐ，ｑは定数である。
【０１２４】次に、本実施例による閾値決定装置を上記
実施例１による違法駐車抑止装置の変化抽出部１０７に
おける閾値設定部１２１に適用した場合について説明す
ると、まず、処理領域設定部１０５から図４に示す処理
領域１４１の部分画像が背景差分部１２０に供給され、
次いで、背景画像保持部１０６から車両のドア開放動作
がなされていない画像が供給されると、背景差分部１２
０にて図６に示すように差分化処理して、この差分画像
が図１６の回路へ入力される。この差分画像は順次メモ
リ５０に蓄積される。入力された画像とメモリ５０から
得られる前時刻における画像は順次走査されて注目画素
と、その隣接画素が順次抽出されて、上記（２０），
（２１）式または（２２），（２３）式により、隣接数
の総和Ａ（Ｔ）および体積Ｖ（Ｔ）が算出されて（１
１）式により平均隣接数ヒストグラムＲ（Ｔ）が求めら
れる。これにより、各部４１〜５８の部分にて算出され
るＲ（Ｔ）が閾値決定部５９に出力される。次いで、閾
値決定部５９はヒストグラムＲ（Ｔ）が極大となる閾値
Ｔを順に閾値を変化させながら求めて出力する。最後に
２値化処理部１２２にて、この閾値により差分画像を２
値化し、ラベル付けおよび特徴抽出処理部１２３によっ
てラベル付けされる。
【０１２５】図１８はドア開放動作にともなう抽出対象
領域が存在しないときのヒストグラムの例であり、この
場合、極大点が存在しないので、閾値を求める処理後に
は閾値は無限大に設定されるためいかなる領域も抽出さ
れない。抽出対象領域が存在する場合のヒストグラムは
図２２に示すようになるので適切な領域が抽出される。
【０１２６】以上のように本実施例では、入力される動
画像に対してその前後の時刻の画像を合成した時空間画
像のデータに基づいて閾値を決定して２値化し、変化領
域を抽出するので、刻々と変化する画像ノイズに影響さ
れずに、差分画像を２値化してドア開放動作にともなう
変化領域を安定に抽出することができ、ラベル付け後の
領域追跡において誤検出や誤追跡が生じにくくなる。こ
の結果、正確なドア開放動作を検出することができ、違
法駐車に対する警報を的確に送出することができる。
【０１２７】実施例５．図１７は、請求項２５の発明に
よる閾値決定装置の一実施例を示す図であり、上記実施
例である図１６の相当部分には同一符号を付してその説
明を省略する。この図において、６０、６１はヒストグ
ラム計数部４３、５３からのヒストグラム出力の累積ヒ
ストグラムと、前時刻のヒストグラム出力をそれぞれ加
重加算して体積Ｖt （Ｔ）および隣接数の総和Ａt
（Ｔ）を求めて次時刻にそれらを出力するそれぞれ加算
部（第４の算出手段、第５の算出手段）である。
【０１２８】次に動作について説明する。本実施例で
は、上記（２４）式の重み関数ｗ（ｘ）に次式（２５）
のような指数関数を用いる。 ｗ（ｚ）＝ｐ ｅｘｐ（−ｑ（ｚ−ｍ）） ・・・・（２５） ただし、ｐ，ｑは定数である。また、ｍ＝０，ｎ＝∞と
して注目時刻ｔ以後のデータを用いないようにすると、
上記（２２），（２３）式はそれぞれ次式（２６），
（２７）式のように変形できる。
【０１２９】
【数１８】
【０１３０】
【数１９】
【０１３１】したがって、体積Ｖt （Ｔ）および隣接数
の総和Ａt （Ｔ）は加算部６０、６１でそれぞれ（２
６）、（２７）式に従って前段のヒストグラム出力をｋ
に関して加算したヒストグラムと、前時刻に本加算部６
０、６１のそれぞれで算出された体積Ｖt-1 （Ｔ）およ
び隣接数の総和Ａt-1 （Ｔ）との加重和によって算出さ
れる。
【０１３２】以上のように本実施例では、加算部６０、
６１にて注目時刻ｔにおける体積Ｖt （Ｔ）および隣接
数の総和Ａt （Ｔ）を前時刻の体積Ｖt-1 （Ｔ）および
隣接数の総和Ａt-1 （Ｔ）から求めて、その平均隣接数
Ｒ（Ｔ）の変化状態から閾値Ｔを決定するので、装置の
構成を上記図１６の場合より簡略化することができ、か
つ高速に最適な閾値を求めることができる。本実施例の
閾値決定装置も上記実施例４と同様に上記実施例１の違
法駐車抑止装置に適用することができる。
【０１３３】なお、本実施例５および上記実施例２〜４
では、それぞれの閾値決定装置を上記実施例１による違
法駐車抑止装置に適用した場合を例に挙げて説明した
が、本発明による違法駐車抑止装置では上記実施例２〜
４の閾値決定装置だけでなく、例えばパーセンタイル法
を適用した図１９に示すような装置を変化抽出部１０７
に適用してもよい。この図において、１２５は背景差分
部１２０からの演算結果のヒストグラムを計数するヒス
トグラム計数部、１２６は固定閾値設定値１２８および
パーセンタイル設定値１２７から閾値を決定する閾値決
定部である。
【０１３４】パーセンタイル法について説明すると、こ
の方法は抽出する領域と画像全体の面積の比、いわゆる
パーセンタイル比があらかじめ解っている場合に、ある
閾値で２値化すると、抽出領域と背景領域がその与えら
れたパーセンタイル比に分離されるような閾値を決定す
る方法である。例えば図６において、パーセンタイル比
がドア開放動作に伴う抽出対象領域１５３、１５５の大
きさが画像中の位置によっておおよそ定まっている場合
に、図２の処理領域設定部１０５で設定される処理領域
の位置と大きさからあらかじめ設定される。なお、固定
閾値は、ドア開放動作に伴う抽出対象領域が存在してい
ない場合にノイズを誤検出しないようにするための閾値
の下限値として設定される。図２０（ａ）はドア開放動
作に伴う抽出対象領域が存在するときのヒストグラムの
例であり、斜線部分の比率がパーセンタイル設定値１２
７と合致するところで閾値が決定されて、図２０（ｂ）
に示すように対象領域が存在しない場合に固定閾値にて
処理される。また、上記実施例１の違法駐車抑止装置に
固定閾値を設定したパーセンタイル法と同様に、濃度ヒ
ストグラムの分散の和が最小となる判別分析法または濃
度ヒストグラムの谷部に閾値を設定するモード法に固定
閾値を設定した図１９のような構成にして適用してもよ
い。
【０１３５】
【発明の効果】以上のように請求項１の発明によれば、
駐車禁止区域に停止した車両から搭乗者が降車したか否
かを検出して警報を発するように構成したので、停止車
両の搭乗者に警報を的確に知らせることができる。した
がって、確実に違法駐車を抑止することができる効果が
ある。
【０１３６】請求項２の発明によれば、監視部の撮像装
置からの駐車禁止区域の状態を表す動画像信号に基づい
て停止車両のドア開放動作を検出して、搭乗者の降車を
検出するように構成したので、搭乗者の存在を的確に検
出して警報を知らせることができる。したがって、さら
に確実に違法駐車を抑止することができる効果がある。
【０１３７】請求項３の発明によれば、駐車禁止区域で
の車両の停止および位置が検出されて、その位置情報に
基づいて停止車両のドア位置を設定するように構成した
ので、ドア位置の変化状態を的確に検出してドア開放動
作を検出することができる。したがって、搭乗者の存在
を的確に検出して警報を知らせることができる効果があ
る。
【０１３８】請求項４の発明によれば、背景画像保持部
にて監視部から供給される画像を静止した背景画像とし
て保持し、抽出部にて背景画像保持部に保持された背景
画像と監視部から供給される画像とを逐次比較してその
相違部分を抽出して、その抽出結果に基づいてドア開放
動作を検出するように構成したので、搭乗者の降車を的
確に検出して、その搭乗者の存在を検出して確実に警報
を知らせることができる効果がある。
【０１３９】請求項５の発明によれば、抽出部の差分化
手段にて背景画像保持部からの背景画像を表す画像デー
タと監視部から供給される画像を表す画像データとを差
分化して差分画像を得て、閾値決定手段にて差分化手段
からの差分画像の特徴に基づいて閾値を決定し、多値化
手段にて閾値決定手段によって決定された閾値に基づい
て差分化手段からの画像を多値化し、ラベル情報検出手
段にて多値化手段からの多値画像のそれぞれの部分にラ
ベル付けを施して特徴部分を抽出するように構成したの
で、その特徴部分の変化からドアの開放を有効に検出し
て、その搭乗者に確実に警報を発することができる効果
がある。
【０１４０】請求項６の発明によれば、閾値決定手段に
て少なくとも一つの閾値を決定し、この閾値を受けた多
値化手段にて差分画像を２値化して、ドア開放動作を検
出する情報を生成するように構成したので、より確実か
つ簡単な構成にてドア開放動作を検出することができる
効果がある。
【０１４１】請求項７の発明によれば、画像の抽出領域
と画像全体の面積との強度比にて表されるパーセンタイ
ル比に基づいて最適な閾値を決定し、この閾値に基づい
て多値化手段にて画像の多値化を行い、その結果に基づ
いてドア開放動作を検出する情報を生成するように構成
したので、ドア開放動作を簡単な構成かつ確実に検出す
ることができる効果がある。
【０１４２】請求項８の発明によれば、差分画像を時間
軸方向に合成した時空間画像のデータに基づいて最適な
閾値を決定して、この閾値に基づいて多値手段にて画像
の多値化を行い、その結果に基づいてドア開放動作を検
出する情報を生成するように構成したので、時間的に変
化する画像ノイズに影響されることなく、ドア開放動作
を検出することができる効果がある。
【０１４３】請求項９の発明によれば、記憶手段にて差
分画像を逐次蓄積し、この記憶手段に蓄積された差分画
像のデータを合成手段にて時間軸方向に合成して画像の
時間的な変化部分を含む時空間画像のデータを生成し、
この時空間データに基づいて閾値算出手段にて最適な閾
値を算出して、これによりドア開放動作の情報を検出す
る多値画像を得るように構成したので、時間的に変化す
る画像ノイズに影響されることなく、ドア開放動作を検
出することができる効果がある。
【０１４４】請求項１０の発明によれば、時間軸方向の
データの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対す
る隣接数の総和または加重総和Ａ（Ｔ）と、時間軸方向
のデータの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対
する“１”の画素の総数または加重総数Ｖ（Ｔ）から算
出される平均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化状態
に基づいて最適な閾値を決定し、これにより、ドア開放
動作の情報を検出する２値画像を得るように構成したの
で、時間的に変化する画像ノイズに影響されることな
く、ドア開放動作を検出することができる効果がある。
【０１４５】請求項１１の発明によれば、前時刻ｔ−１
にて求めた隣接数の加重総和Ａt-1（Ｔ）に基づいて算
出された時刻ｔでの時空間画像全体に対する隣接数の総
和Ａt （Ｔ）と、前時刻Ｔt-1 にて求めた“１”の画素
の加重総数Ｖt-1 （Ｔ）に基づいて算出された時刻ｔで
の時空間画像全体に対する閾値Ｔによる２値化時の
“１”の画素の総数Ｖ（Ｔ）から求められる平均隣接数
Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化状態に基づいて閾値を決
定し、これによりドア開放動作の情報を検出する２値画
像を得るように構成したので、簡単な構成にて時間的に
変化する画像ノイズに影響されることなく、ドア開放動
作を検出することができる効果がある。
【０１４６】請求項１２の発明によれば、駐車禁止区域
にて車両の停止および位置を検出し、その位置情報に基
づいてドア位置を設定する一方、背景画像と監視中の画
像とを逐次比較してその相違部分を抽出して、この抽出
結果とドア位置設定手段との設定情報に基づいて停止車
両のドアが開放されたか否かを検出して警報を発するよ
うに構成したので、搭乗者の存在を的確に検出して違法
駐車を確実に抑止することができる効果がある。
【０１４７】請求項１３の発明によれば、車両停止検出
部および車両位置検出部にて監視部からの画像情報を受
けて車両の停止およびその停止位置を検出するように構
成したので、監視部からの画像情報を受けてドア開放動
作を検出する降車検出部に的確な情報を供給することが
できる効果がある。
【０１４８】請求項１４の発明によれば、駐車禁止区域
に監視部とは別に設けられたセンサにて停止車両を検出
し、このセンサの検出結果に基づいて車両の停止位置を
車両位置検出部にて検出するように構成したので、車両
の停止および位置の検出を簡単かつ的確に行うことがで
きる効果がある。
【０１４９】請求項１５の発明によれば、停止車両のナ
ンバープレートを読み取るナンバープレート読取部を設
けるように構成したので、違法駐車の車両を確実に識別
することができる効果がある。
【０１５０】請求項１６の発明によれば、ナンバープレ
ート読取装置にて読み取られた車両のナンバープレート
情報を警報とともに警報部の音声報知手段にて音声で搭
乗者に向けて警告するように構成したので、搭乗者に的
確に報知することができる効果がある。
【０１５１】請求項１７の発明によれば、ナンバープレ
ート読取装置にて読み取られた車両のナンバープレート
情報を警報とともに搭乗者に向けて表示警告するように
構成したので、搭乗者に確実に警告を発することができ
る効果がある。
【０１５２】請求項１８の発明によれば、駐車禁止区域
に違法駐車がどの程度の時間行われているかを検出する
停車時間計時部を設けるように構成したので、停止車両
の違法駐車をさらに的確に検出することができる効果が
ある。
【０１５３】請求項１９の発明によれば、ナンバープレ
ート読取装置にて読み取られた車両のナンバープレート
情報、前記警報部にて発した警報情報、および停車時間
計時部の計時情報を含む停車情報を記録する記録部を設
けるように構成したので、違法駐車後に移動した車両も
検出することができる効果がある。
【０１５４】請求項２０の発明によれば、通報手段にて
記録手段に記録された停車情報を外部の管理センタに通
報し、管理センタの監視員などに違法駐車を知らせるよ
うに構成したので、管理センタにて違法駐車の記録を即
座に確認できる効果がある。
【０１５５】請求項２１の発明によれば、駐車禁止区域
にて車両の停止が検出された際に、ドア開放動作検出部
にて停止車両のドア開放動作を検出した場合に、その際
に記録された記録部からの停車情報を通報手段にて管理
センタに通報するように構成したので、管理センタの監
視員などに即座に違法駐車を知らせることができる効果
がある。
【０１５６】請求項２２の発明によれば、駐車禁止区域
にて車両の停止が検出された際に、停車時間計時部にて
停車時間を所定時間以上計時した場合にその際に記録さ
れた記録部からの停車情報を通報手段にて管理センタに
通報するように構成したので、管理センタの監視員など
に即座に違法駐車を知らせることができる効果がある。
【０１５７】請求項２３の発明によれば、時間軸方向に
合成した（Ｍ＋１）次元の画像データに基づいて閾値を
算出することによって注目時刻におけるＭ次元画像に対
する閾値を決定するように構成したので、時間的に変化
する画像ノイズに影響されることなく、最適な閾値を決
定することができる効果がある。
【０１５８】請求項２４の発明によれば、時間軸方向の
データの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対す
る隣接数の総和または加重総和Ａ（Ｔ）と、時間軸方向
のデータの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対
する有効画素値“１”の画素の総数または加重総数Ｖ
（Ｔ）とから算出された平均隣接数Ｒ（Ｔ）に基づいて
注目時刻ｔにおける閾値を決定するように構成したの
で、時間的に変化する画像ノイズに影響されることな
く、最適な閾値を決定することができる効果がある。
【０１５９】請求項２５の発明によれば、前時刻ｔ−１
にて求めた隣接数の加重総和Ａt-1（Ｔ）に基づいて算
出された時刻ｔでの時空間画像全体に対する隣接数の加
重総和Ａt （Ｔ）と、前時刻Ｔt-1 にて求めた“１”の
画素の加重総数Ｖt-1 （Ｔ）に基づいて算出された時刻
ｔでの時空間画像全体に対する閾値Ｔによる２値化時の
“１”の画素の総数Ｖ（Ｔ）とから平均隣接数Ｒ（Ｔ）
を求めて、そのヒストグラムの変化状態に基づいて閾値
を決定するように構成したので、より簡単な構成にて時
間的に変化する画像ノイズに影響されることなく、最適
な閾値を決定することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】請求項１の発明による違法駐車抑止装置の一実
施例の構成を示すブロック図である。
【図２】請求項１０の発明による違法駐車抑止装置の一
実施例の構成を示すブロック図である。
【図３】図２の実施例による監視部からの監視画像の一
例を示す図である。
【図４】図２の実施例による処理領域およびドア位置設
定領域の画像を示す図である。
【図５】請求項５の発明による違法駐車抑止装置の一実
施例の要部の構成を示すブロック図である。
【図６】図５の実施例による変化抽出部の出力の一例を
示す図である。
【図７】請求項２３の発明による閾値決定装置の一実施
例の構成を示すブロック図である。
【図８】図７の実施例による画像データの状態を示す模
式図である。
【図９】図７の実施例による画像の画素値の一例を示す
図である。
【図１０】図９の画像における閾値に対するそれぞれの
数値を示す表図である。
【図１１】図９の画像の２値化例を示す図である。
【図１２】図７の実施例による２値化と、従来の閾値決
定装置の２値化との結果を説明するための比較図であ
る。
【図１３】図７の実施例による閾値決定装置の他の構成
例を示すブロック図である。
【図１４】図１３の実施例による画像データの例を示す
図である。
【図１５】図１３の実施例における平均隣接数と閾値と
の関係を示すグラフ図である。
【図１６】請求項２４の発明による閾値決定装置の一実
施例の構成を示すブロック図である。
【図１７】請求項２５の発明による閾値決定装置の一実
施例の構成を示すブロック図である。
【図１８】図１６の実施例による閾値決定装置を図２の
実施例による違法駐車抑止装置に適用した際に、入力画
像の変化がない場合の平均隣接数と閾値との関係を示す
グラフ図である。
【図１９】図１または図２の実施例による違法駐車抑止
装置に適用される閾値決定装置の他の実施例を示すブロ
ック図である。
【図２０】図１９の実施例における閾値の決定例を示す
図である。
【図２１】従来の違法駐車抑止装置の構成を示すブロッ
ク図である。
【図２２】従来の閾値決定装置の構成を示すブロック図
である。
【図２３】閾値決定における隣接数を説明するための図
である。
【図２４】濃度ヒストグラムによる２値画像を示す図で
ある。
【図２５】平均隣接数と閾値との関係を示す図である。
【図２６】隣接画素の関係を示す図である。
【符号の説明】 ２ メモリ（記憶手段） ３ データ合成読出回路（合成手段） ４ 閾値決定回路（閾値算出手段） １０ 監視部 １２ 停止車両検出部 １４ 降車検出部 １６ 警報部 １８ 伝送部（通報手段） ４２ 最小値選択部（合成手段） ４３、４４ ヒストグラム計数部（第１の算出手段） ４５ 閾値決定部（閾値決定装置） ５０ メモリ（第１の記憶手段） ５２ 隣接画素選択部（第２の算出手段） ５３ ヒストグラム計数部（第３の算出手段） ５４、５５ シフトメモリ（第２の記憶手段） ５６、６０ 加算部（第４の算出手段、第５の算出手
段） ５７、６１ 加算部（第５の算出手段） ５８ 平均隣接数算出部（第６の算出手段） ５９ 閾値決定部（第７の算出手段） １０１ ＴＶカメラ（撮像部） １０２ 車両停止検出部 １０３ 車両位置検出部 １０４ ドア位置設定部（ドア位置設定手段） １０６ 背景画像保持部 １０７ 変化抽出部（抽出部） １０８ ドア開放動作検出部 １０９ ナンバープレート読取部 １１１ 表示装置 １１２ スピーカ（音声報知部） １１３ 停車時間計時部 １１４ 記録部 １２０ 背景差分部（差分化手段） １２１ 閾値設定部（閾値決定手段） １２２ ２値化回路（多値化手段） １２３ ラベル付けおよび特徴抽出処理部（ラベル情報
検出手段）
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正内容】
【図２】
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 1/40 4226−5Ｃ Ｈ０４Ｎ 1/40 (72)発明者 古澤 春樹 尼崎市塚口本町８丁目１番１号 三菱電機 株式会社産業システム研究所内 (72)発明者 笹川 耕一 尼崎市塚口本町８丁目１番１号 三菱電機 株式会社産業システム研究所内

Claims (25)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 駐車禁止区域に停車した車両を検出して
    その搭乗者に警報を発し、違法駐車を抑止する違法駐車
    抑止装置において、駐車禁止区域を含む所定の範囲の画
    像を撮影して駐車禁止区域を監視する監視部と、該監視
    部にて監視している駐車禁止区域での車両の停止を検出
    する停止車両検出部と、該停止車両検出部にて車両の停
    止を検出した際に、その車両から搭乗者が降車したか否
    かを前記監視部からの画像情報の変化状態に基づいて検
    出する降車検出部と、該降車検出部にて搭乗者の降車を
    検出した際に警報を発する警報部とを備えたことを特徴
    とする違法駐車抑止装置。
  2. 【請求項２】 前記監視部は、撮影した駐車禁止区域の
    状態を動画像信号にて表す撮像部を含み、前記降車検出
    部は、前記撮像部からの動画像信号の変化状態から停止
    車両のドア開放を検出して搭乗者の降車を検出すること
    を特徴とする請求項１に記載の違法駐車抑止装置。
  3. 【請求項３】 前記降車検出部は、前記停止車両検出部
    にて検出した停止車両の駐車禁止区域での位置に基づい
    て、その停止車両のドア位置を設定するドア位置設定手
    段を含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記
    載の違法駐車抑止装置。
  4. 【請求項４】 前記降車検出部は、前記監視部から供給
    される画像を静止した背景画像として保持する背景画像
    保持部と、該背景画像保持部に保持された背景画像と前
    記監視部から供給される画像とを逐次比較してその相違
    部分を抽出する抽出部とを有し、該抽出部からの抽出結
    果に基づいてドア開放を検出することを特徴とする請求
    項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の違法駐車抑
    止装置。
  5. 【請求項５】 前記抽出部は、前記背景画像保持部から
    の背景画像を表す画像データと前記監視部から供給され
    る画像を表す画像データとを差分化して差分画像を得る
    差分化手段と、該差分化手段からの差分画像の特徴に基
    づいて閾値を決定する閾値決定手段と、該閾値決定手段
    にて決定された閾値に基づいて前記差分化手段からの画
    像を多値化する多値化手段と、該多値化手段からの多値
    画像のそれぞれの部分にラベル付けを施して特徴部分を
    抽出するラベル情報検出手段とを有することを特徴とす
    る請求項４に記載の違法駐車抑止装置。
  6. 【請求項６】 前記閾値決定手段は少なくとも一つの閾
    値を決定し、前記多値化手段は、該閾値決定手段の閾値
    にて差分画像を２値化することを特徴とする請求項５に
    記載の違法駐車抑止装置。
  7. 【請求項７】 前記閾値決定手段は、画像の抽出領域と
    画像全体の面積との強度比にて表されるパーセンタイル
    比に基づいて閾値を決定することを特徴とする請求項５
    に記載の違法駐車抑止装置。
  8. 【請求項８】 前記閾値決定手段は、差分画像を時間軸
    方向に合成した時空間画像のデータに基づいて閾値を決
    定することを特徴とする請求項５に記載の違法駐車抑止
    装置。
  9. 【請求項９】 前記閾値決定手段は、差分画像を逐次蓄
    積する記憶手段と、該記憶手段に蓄積された差分画像の
    データを時間軸方向に合成して画像の時間的な変化部分
    を含む時間空間画像のデータを生成する合成手段と、該
    合成手段のデータに基づいて閾値を算出する閾値算出手
    段とを含むことを特徴とする請求項８に記載の違法駐車
    抑止装置。
  10. 【請求項１０】 前記閾値決定手段は、時刻ｔの差分画
    像を閾値Ｔで２値化した場合に有効画素値“１”となる
    画素の総数であるｖt （Ｔ）を求める第１の算出手段
    と、時刻ｔを含む複数時刻における差分画像を蓄積する
    第１の記憶手段と、該第１の記憶手段に蓄積された時刻
    ｔの差分画像とその前後の差分画像の両方または一方を
    合成して時間軸方向のデータの深さが複数値である時空
    間画像のデータを生成する合成手段と、該合成手段にて
    生成された時空間画像のデータにて時刻ｔの差分画像を
    閾値Ｔで２値化した場合に“１”となる画素についての
    隣接数を求める第２の算出手段と、前記第１の合成手段
    の時空間画像のデータにて時刻ｔの差分画像全体に対す
    る隣接数の総和ａt （Ｔ）を求める第３の算出手段と、
    該第３の算出手段の算出結果および前記第１の算出手段
    の算出結果を順次蓄積して、時刻ｔの前後一定時間ｔ−
    ｎからｔ−ｍの差分画像に対して求められた隣接数の総
    和ａt-n （Ｔ）・・・ａt-m （Ｔ）および閾値Ｔによる
    ２値化時の１の画素の総数ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt-m
    （Ｔ）を蓄積する第２の記憶手段と、該第２の記憶手段
    に蓄積された隣接数の総和ａt-n （Ｔ）・・・ａt-m
    （Ｔ）を単純加算または加重加算して時間軸方向のデー
    タの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間画像全体に対する隣
    接数の総和または加重総和Ａ（Ｔ）を算出する第４の算
    出手段と、前記第２の記憶手段に蓄積された画素の総数
    ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt-m （Ｔ）を単純加算または加重
    加算して時間軸方向のデータの深さがｍ＋ｎ＋１である
    時空間画像全体に対する“１”の画素の総数または加重
    総数Ｖ（Ｔ）を算出する第５の算出手段と、該第４の算
    出手段および第５の算出手段の結果から平均隣接数Ｒ
    （Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を算出する第６の算出手段
    と、閾値Ｔに対するその平均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒストグ
    ラムの変化状態に基づいて閾値を決定する第７の算出手
    段とを有することを特徴とする請求項８に記載の違法駐
    車抑止装置。
  11. 【請求項１１】 前記閾値決定手段は、時刻ｔの差分画
    像を閾値Ｔで２値化した場合に有効画素値“１”となる
    画素の総数であるｖt （Ｔ）を求める第１の算出手段
    と、時刻ｔを含む複数時刻における差分画像を蓄積する
    第１の記憶手段と、該第１の記憶手段に蓄積された時刻
    ｔの差分画像とその前後の差分画像の両方または一方を
    合成して時間軸方向のデータの深さが複数値である時空
    間画像のデータを生成する合成手段と、該合成手段にて
    生成された時空間画像のデータにて時刻ｔの差分画像を
    閾値Ｔで２値化した場合に“１”となる画素についての
    隣接数を求める第２の算出手段と、前記第１の合成手段
    の時空間画像のデータにて時刻ｔの差分画像全体に対す
    る隣接数の総和ａt （Ｔ）を求める第３の算出手段と、
    該第３の算出手段からの算出結果ａt （Ｔ）と前時刻ｔ
    −１にて求めた隣接数の加重総和Ａt-1 （Ｔ）とを加重
    加算して時刻ｔでの時空間画像全体に対する隣接数の総
    和Ａt （Ｔ）を算出する第４の算出手段と、前記第１の
    算出手段からの算出結果ｖt （Ｔ）と時刻Ｔt-1 にて求
    めた“１”の画素の加重総数Ｖt-1 （Ｔ）とを加重加算
    して時刻ｔでの時空間画像全体に対する閾値Ｔによる２
    値化時の“１”の画素の総数Ｖ（Ｔ）を算出する第５の
    算出手段と、該第４の算出手段および第５の算出手段の
    結果から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を算
    出する第６の算出手段と、閾値Ｔに対するその平均隣接
    数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化状態に基づいて閾値を
    決定する第７の算出手段とを有することを特徴とする請
    求項８に記載の違法駐車抑止装置。
  12. 【請求項１２】 駐車禁止区域に停車した車両を検出し
    てその搭乗者に警報を発し、違法駐車を抑止する違法駐
    車抑止装置において、駐車禁止区域を含む所定の範囲の
    画像を撮影して駐車禁止区域を監視する監視部と、前記
    監視部にて監視している駐車禁止区域での車両の停止を
    検出する車両停止検出部と、該車両停止検出部にて車両
    の停止を検出した際にその停止位置を検出する車両位置
    検出部と、該車両位置検出部からの位置情報に基づい
    て、その位置での停止車両のドア位置を設定するドア位
    置設定手段と、前記車両停止検出部にて車両の停止を検
    出した際に前記監視部から供給される画像を静止した背
    景画像として保持する背景画像保持部と、該背景画像保
    持部に保持された背景画像と前記監視部から供給される
    画像とを逐次比較してその相違部分を抽出する抽出部
    と、該抽出部の抽出結果と前記ドア位置設定手段との設
    定情報に基づいて、停止車両のドアが開放されたか否か
    を検出するドア開放検出部と、該ドア開放検出部にて停
    止車両のドア開放を検出した際に警報を発する警報部と
    を備えたことを特徴とする違法駐車抑止装置。
  13. 【請求項１３】 前記車両停止検出部および前記車両位
    置検出部は、前記監視部からの画像情報を受けて、該画
    像情報に所定の画像処理を施して車両の停止およびその
    停止位置を検出することを特徴とする請求項１２に記載
    の違法駐車抑止装置。
  14. 【請求項１４】 前記車両停止検出部は、前記監視部に
    て監視している駐車禁止区域に該監視部とは別に設けら
    れたセンサを含み、前記車両位置検出部は、該センサの
    検出結果に基づいて車両の停止位置を検出することを特
    徴とする請求項１２に記載の違法駐車抑止装置。
  15. 【請求項１５】 前記ドア開放検出部にて停止車両のド
    ア開放が検出された際に、停止車両のナンバープレート
    を識別してそのナンバーを読み取るナンバープレート読
    取部を有することを特徴とする請求項１２に記載の違法
    駐車抑止装置。
  16. 【請求項１６】 前記警報部は、前記ナンバープレート
    読取部にて読み取られた車両のナンバープレート情報を
    音声で搭乗者に向けて警告する音声報知部を有すること
    を特徴とする請求項１５に記載の違法駐車抑止装置。
  17. 【請求項１７】 前記警報部は、前記ナンバープレート
    読取部にて読み取られた車両のナンバープレート情報を
    搭乗者に向けて表示警告する表示装置を有することを特
    徴とする請求項１５に記載の違法駐車抑止装置。
  18. 【請求項１８】 前記車両停止検出部にて停止車両を検
    出した際にその停車時間を計時する停車時間計時部を有
    することを特徴とする請求項１２に記載の違法駐車抑止
    装置。
  19. 【請求項１９】 前記ナンバープレート読取装置にて読
    み取られた車両のナンバープレート情報、前記警報部に
    て発した警報情報、および前記停車時間計時部の計時情
    報を含む停車情報を記録する記録部を有することを特徴
    とする請求項１６ないし請求項１８のいずれかに記載の
    違法駐車抑止装置。
  20. 【請求項２０】 前記記録部に記録された停車情報を外
    部の管理センタに通報する通報手段を備えることを特徴
    とする請求項１９に記載の違法駐車抑止装置。
  21. 【請求項２１】 前記通報手段は、前記ドア開放検出部
    にて停止車両のドア開放を検出した場合に、その際に記
    録された前記記録部からの停車情報を管理センタに通報
    することを特徴とする請求項２０に記載の違法駐車抑止
    装置。
  22. 【請求項２２】 前記通報手段は、前記停車時間計時部
    にて停車時間を所定時間以上計時した場合に、その際に
    記録された前記記録部からの停車情報を管理センタに通
    報することを特徴とする請求項２０に記載の違法駐車抑
    止装置。
  23. 【請求項２３】 Ｍ次元の画像の動画像に対して２値化
    または多値化を行う際にその閾値を決定する閾値決定装
    置であって、注目時刻を含む前後一定時間のＭ次元画像
    をそれぞれ蓄積する記憶手段と、該記憶手段に蓄積され
    たＭ次元画像のデータを時間軸方向に合成して、（Ｍ＋
    １）次元の画像データを作成する合成手段と、該合成手
    段の（Ｍ＋１）次元の画像データに対して閾値を算出す
    ることによって注目時刻におけるＭ次元画像に対する閾
    値を決定する閾値算出手段とを備えたことを特徴とする
    閾値決定装置。
  24. 【請求項２４】 Ｍ次元の画像の動画像に対して２値化
    または多値化を行う際に、時間軸方向の画像を含めた
    （Ｍ＋１）次元の時空間画像を閾値Ｔで２値化した場合
    に有効画素値“１”となる画素の総数Ｖ（Ｔ）、時空間
    画像全体での有効画素値“１”となる画素が隣接する隣
    接数の総和Ａ（Ｔ）とから平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ
    （Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を求めて、任意の閾値Ｔに対する平均
    隣接数Ｒ（Ｔ）の変化状態に基づいて注目時刻ｔの最適
    な閾値を決定する閾値決定装置であって、注目時刻ｔの
    画像を表すデータを閾値Ｔで２値化した場合に有効画素
    値“１”となる画素の総数であるｖt （Ｔ）を求める第
    １の算出手段と、注目時刻ｔを含む複数時刻における画
    像を表すデータを蓄積する第１の記憶手段と、時刻ｔの
    画像を表すデータと前記記憶手段に蓄積された画像を表
    すデータとを合成して、時間軸方向のデータの深さが複
    数値である（Ｍ＋１）次元の時空間画像を生成する合成
    手段と、該合成手段にて生成した時空間画像にて時刻ｔ
    の画像を表すデータを閾値Ｔで２値化した場合に“１”
    となる画素についての隣接数を求める第２の算出手段
    と、前記合成手段にて生成した時空間画像にて時刻ｔの
    画像全体に対する隣接数の総和ａt （Ｔ）を求める第３
    の算出手段と、前記第１の算出手段の算出結果および第
    ３の算出手段の算出手段の結果を順次蓄積して、時刻ｔ
    の前後一定時間ｔ−ｎからｔ−ｍの画像に対して求めら
    れた隣接数の総和ａt-n （Ｔ）・・・ａt-m （Ｔ）およ
    び閾値Ｔによる２値化時の“１”の画素の総数ｖt-n
    （Ｔ）・・・ｖt-m （Ｔ）を蓄積する第２の記憶手段
    と、該第２の記憶手段に蓄積された隣接数の総和ａt-n
    （Ｔ）・・・ａt-m （Ｔ）を単純加算または加重加算し
    て時間軸方向のデータの深さがｍ＋ｎ＋１である時空間
    画像全体に対する隣接数の総和または加重総和Ａ（Ｔ）
    を算出する第４の算出手段と、前記第２の記憶手段に蓄
    積された画素の総和ｖt-n （Ｔ）・・・ｖt-m （Ｔ）を
    単純加算または加重加算して時間軸方向のデータの深さ
    がｍ＋Ｎ＋１である時空間画像全体に対する有効画素値
    “１”の画素の総数または加重総数Ｖ（Ｔ）を算出する
    第５の算出手段と、前記第４の算出手段および第５の算
    出手段の算出結果Ａ（Ｔ）およびＶ（Ｔ）から平均隣接
    数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を算出する第６の算出
    手段と、閾値Ｔに対するその平均隣接数Ｒ（Ｔ）のヒス
    トグラムの変化状態に基づいて閾値を決定する第７の算
    出手段とを備えたことを特徴とする閾値決定装置。
  25. 【請求項２５】 Ｍ次元の画像の動画像に対して２値化
    または多値化を行う際に、時間軸方向の画像を含めた
    （Ｍ＋１）次元の時空間画像を閾値Ｔで２値化した場合
    に有効画素値“１”となる画素の総数Ｖ（Ｔ）と、時空
    間画像全体での有効画素値“１”となる画素が隣接する
    隣接数の総和Ａ（Ｔ）とから平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ
    （Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を求めて、任意の閾値Ｔに対する平均
    隣接数Ｒ（Ｔ）の変化状態に基づいて注目時刻ｔの最適
    な閾値を決定する閾値決定装置であって、注目時刻ｔの
    画像を表すデータを閾値Ｔで２値化した場合に有効画素
    値“１”となる画素の総数であるｖt （Ｔ）を求める第
    １の算出手段と、注目時刻ｔを含む複数時刻における画
    像を表すデータを蓄積する第１の記憶手段と、時刻ｔの
    画像を表すデータと前記記憶手段に蓄積された画像を表
    すデータとを合成して、時間軸方向のデータの深さが複
    数値である（Ｍ＋１）次元の時空間画像を生成する合成
    手段と、該合成手段にて生成した時空間画像にて時刻ｔ
    の画像を表すデータを閾値Ｔで２値化した場合に“１”
    となる画素についての隣接数を求める第２の算出手段
    と、前記合成手段にて生成した時空間画像にて時刻ｔの
    画像全体に対する隣接数の総和ａt （Ｔ）を求める第３
    の算出手段と、該第３の算出手段からの算出結果ａt
    （Ｔ）と前時刻ｔ−１にて求めた隣接数の加重総和Ａ
    t-1 （Ｔ）とを加重加算して時刻ｔでの時空間画像全体
    に対する隣接数の総和Ａt （Ｔ）を算出する第４の算出
    手段と、前記第１の算出手段からの算出結果ｖt （Ｔ）
    と時刻Ｔt-1 にて求めた“１”の画素の加重総数Ｖt-1
    （Ｔ）とを加重加算して時刻ｔでの時空間画像全体に対
    する閾値Ｔによる２値化時の“１”の画素の総数Ｖ
    （Ｔ）を算出する第５の算出手段と、前記第４の算出手
    段および第５の算出手段の算出結果Ａ（Ｔ）およびＶ
    （Ｔ）から平均隣接数Ｒ（Ｔ）＝Ａ（Ｔ）／Ｖ（Ｔ）を
    算出する第６の算出手段と、閾値Ｔに対するその平均隣
    接数Ｒ（Ｔ）のヒストグラムの変化状態に基づいて閾値
    を決定する第７の算出手段とを備えたことを特徴とする
    閾値決定装置。
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