JPH07210795A - 画像式交通流計測方法と装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 全天候対応、無調整の画像式交通流計測装置
と方法を提供すること。 【構成】 監視カメラの各画像フレーム毎にこのフロー
チャートに従って交通流計測装置を起動させる。まず、
画像処理１０２と車頭検出処理１０３を実行し、車頭判
定１０４で車頭と判定された場合は、この車両に識別の
ための識別番号付け処理１０５を行い、遅延タイマ起動
処理１０６を行う。遅延タイマにより、速度計測処理を
起動させ、また、車尾判定１０７で車尾と判定された場
合は、車種判定起動処理１０８を起動し、本タスクを終
了する。車頭検出は時間差画像の認識、路面上の特
徴点の隠ぺい、路面との明度差および路面との明度
差の空間微分値の絶対値から路面のみの微分値のピーク
値を除外したピーク値の検出等で行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像処理および画像理解
の処理による交通流計測装置に関し、特に、道路におけ
る自動車の交通量、平均速度、密度、渋滞度などの交通
流を表す特徴データを、テレビカメラ等の撮像装置を用
いて非接触で計測する装置に係るものである。

【０００２】

【従来の技術】古くから実用化されている車両の交通量
等を検出するための技術としては、超音波式車両感知器
（以下、車感）やループコイルがある。前者は路側にポ
ールを立て、その上部から片持ち梁を路上に出し、その
先から路面を真下に見下ろして、下を通過する車両を検
出するものであり、後者は道路の路面上または真下に埋
め込むものである。しかしながら、車感は誤判定が多
く、特に渋滞時には車両が車感の下に滞留するために誤
りが多いことや、超音波がラッパ状に放出されるため検
知領域に幅があり、２台の車感を用いた速度計測に誤差
が不可避であるなどの、本質的な解決すべき問題があっ
た。またループコイルは耐久性の点から恒久設備として
用いるには不向きであり、また埋設式の場合は道路工事
の多い日本の実情に合わない欠点がある。

【０００３】このような背景から、最近は工業用テレビ
カメラ（ＩＴＶ）と画像処理装置および画像理解装置を
応用した技術が採用され始めている。ＩＴＶを用いる実
用レベルに達している応用例としてトンネル内の車両速
度測定方法がある。例えば、特開昭６３−２９２０６７
号の「車両の速度測定装置」の発明はトンネル内の自動
車速度を求めるため、しきい値によって２値化した画像
からテールランプを特定点として位置座標を抽出し、こ
れと次に入力した画像との移動量から速度を求めてい
る。トンネル内は人工照明であるので、入力画像の変動
要因が少なく、画像処理とその結果の認識は比較的容易
である。

【０００４】一方、通常の屋外の道路上の車両検出や速
度計測では、技術的課題が山積されており、これらを解
決すべく多くの提案がなされている。屋外環境で路面の
明るさが一定でないため、道路と自動車の画像を分離す
るための明度のしきい値の取り方についてのいくつかの
特許出願がある。例えば、特開昭６０−２７９９８号の
「交通渋滞検出装置」の発明では、道路と自動車で２つ
の明度ピーク値があることに着目し、この中間明度をし
きい値として用いる方法が開示されている。同様に特開
平２−１４１８９８号の「交通流計測装置」の発明では
輝度ヒストグラムよりしきい値を時々刻々変更させてい
る。また、特開平２−１６６５９８号の「画像式車両検
知方法」の発明では同じ路面上の位置の明度を累積し、
基準路面明度を求めている。以上の明度の問題を回避す
るために、特開平４−８４３００号の「交通流速度計測
方法」の発明では、△ｔ時間間隔の２画像の差から車両
を検出し、さらに空間微分で車両の輪郭を取り出す方法
を採用している。

【０００５】別の課題への対応として、影による誤判定
の回避がある。特開平３−２６５１００号の「画像処理
式交通流計測装置」の発明は影による誤判定をさけるた
め、車頭と側部の特徴点を利用している。また、夜間の
ヘッドライトのハレーションをさけるために特開平３−
１１５００号の「車両検知装置」ではカメラの露出調整
をする方法を採用している。なお、以上の例ではＩＴＶ
カメラの画角が道路を斜め上方から道路長手方向に俯瞰
するように設置されており、速度計測では精度を得にく
い構成であった。つまり、本来監視用カメラとして設置
されたものの画角を利用しているが、これはなるべく多
数の車両が画面内に写るように設定されているため、画
面の１ドットに対応する実距離が長く、本質的に距離の
精度が得られないため、速度の精度も得られない。ま
た、上記の各例から推定されるように、現地でのしきい
値などの調整に多大な日数が必要であり、実用化のため
の大きなネックとなっていた。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】以上概観してきたよう
に、従来の画像式交通流計測装置では、一般の屋外の道
路に対し十分な信頼性を持った計測ができなかった。第
１に、天候の変化への対応であるが、晴天と曇天での道
路輝度の変化への対応が不十分であった。晴天時の影へ
の対策も十分とは言えない。また雨天時には路面の反射
が強まり、車両が判別しにくくなることへの対応ができ
ていない。さらに雪や霧の問題もある。第２に、天候の
変化と同様に時刻による変化、すなわち昼夜および薄暮
時への対応の問題がある。一般に昼は車体形状、夜はラ
イトを手掛かりにするが、一部の車両がヘッドライトを
点灯させている薄暮時の対応ができていない。第３に、
交通流計測の基本値である車両台数、平均速度および車
両の空間占有率と時間占有率を同時に計測できる処理方
法が確立されていない。従来の例では、ＩＴＶカメラの
画角が道路の斜め上方から道路長手方向に俯瞰するよう
に設置されており、速度計測では精度を得にくい構成で
あった。つまり、本来監視用カメラとして設置されたも
のの画角を利用しているが、これはなるべく多数の車両
が画面内に写るように道路長手方向に画角が設定されて
いるため、画面の１ドットに対応する実距離が長く、本
質的に距離の精度が得られず、車両速度の測定精度は高
くないことがあった。さらに画像を利用すれば、車種の
判定などの他の情報も入手可能であるが、この点につい
ての解決策は未着手である。

【０００７】第４に、交通流計測結果の信頼性の問題が
ある。従来法は画像処理や画像認識技術の限界から必ず
しも実用的な精度が得られていないと言われている。第
５に複数車線への対応がある。複数の車線が見える監視
カメラの視角を選定することがまず前提であるが、従来
は信号機のポール、路側のポールおよび道路をまたぐ鉄
骨上などに監視カメラが設置してあり、撮影画像に車両
間の重なりが生じることが避けられなかった。また大型
車の通過による振動によって画面が揺れるため、画像処
理に不都合であった。第６に処理の高速化がある。リア
ルタイムに計測値が出なければならない。しかし、複数
車線に対し上述の処理を実行するにはかなり高速な処理
能力を必要とし、コストとのバランスが課題となる。第
７に現地調整の問題がある。比較的簡単なトンネル内で
の調整であっても、１〜２カ月かかることもあると言わ
れている。さらに難しい屋外道路に対して、ほとんど無
調整で利用できることが必要である。

【０００８】本発明は上記課題を解決して、実用的な画
像処理による交通流計測装置と方法を提供することを目
的とする。また、本発明の目的は全天候対応、無調整の
画像式交通流計測装置と方法を提供することである。よ
り具体的な本発明の目的は、天候の変化、時刻による変
化への対応ができる画像処理による交通流計測装置と方
法を提供することである。また、本発明の目的は、車両
台数、平均速度および車両の空間占有率、時間占有率を
同時に計測できる画像処理による交通流計測装置と方法
を確立することである。さらに、本発明の目的は、実用
的な精度を有する交通流計測結果を与える画像処理によ
る交通流計測装置と方法を確立することである。また、
本発明の目的は複数車線への対応が可能な画像処理がで
きる画像処理による交通流計測装置と方法を確立するこ
とである。さらに、本発明の目的は高速処理ができる画
像処理による交通流計測装置と方法を確立することであ
る。また、本発明の目的は実用的範囲で現地調整ができ
る画像処理による交通流計測装置と方法を確立すること
である。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は上記課題を解決
するために、以下のような手法を用いる。第１に天候変
化への対応であるが、晴天、曇天、雨天での路面明度レ
ベルの違いに対応するために、路面明度を常に計測し、
その特徴からしきい値を更新する。また強雨、降雪、霧
の時は路面と車の明度差が小さくなるため、車線境界線
などの道路上の特徴を積極的に利用し、それを補う。第
２に昼夜への対応であるが、昼夜に対応した明度レベ
ルの調整、昼夜での認識対象の切替、すなわち昼の車
体認識と夜のライト認識。薄暮時での昼夜両処理の混
在による。具体的にはライト点灯車と未点灯車をそれぞ
れ別の明度レベルの調整で検出する。第３に車両検出と
速度計測を両立させるために、まず車両認識処理を行
い、その結果により車両検出（台数カウントを含む）機
能と車速計測機能を駆動する手順を用いる。第４に車両
認識で認識もれをゼロとするため、複数の認識処理を用
いる。具体的には、路面との対比において車両の特徴
点の検出を路面との明度差を利用して行う２値化画像、
同一画像での時間の異なる２画像の明度の差の画像、
上記２値化画像と差画像の輪郭線抽出画像及び路面
上の特徴点の隠ぺいの少なくともいずれかの検出により
車両認識をする。

【００１０】第５に複数車線を同時に計測するために、
カメラを上方より設置する。また、速度計測の精度を向
上させるために、カメラ設置位置は交通流方向に概略直
角とすることが望ましい。つまり、道路に対して真横斜
め上方に設置することが望ましい。第６に処理速度の問
題であるが、複数車線で同時処理するために処理の情報
量を圧縮する。具体的には自動車の進行方向の画素は精
細とし、一方それに垂直な車線幅方向を圧縮する。圧縮
率は処理装置の性能に関連するが、最も圧縮すると、１
車線分を１画素幅とする。圧縮は一律である必要はな
く、たとえば車線境界線を１画素、車線境界線の間を１
画素に圧縮する。また、処理情報量が過剰である場合
は、次の方法で処理を省略する。まず、自由流の先頭車
に対し、追従車は先頭車と同様の速度であることを利用
して、処理が万一追いつかない場合は先行車とおなじ値
を追従車に割当てる。また、急に太陽が出た場合などは
影が出て画像の変化が激しいため、処理を省略し、次の
画像を取り込む。

【００１１】第７に現地調整の簡略化がある。画像式交
通流計測装置が道路近辺の現場に設置されている場合
と、中央管制室に設置される場合がある。前者では画像
は動画像伝送であり、後者では動画像伝送から静止画伝
送、または画像を伝送せずに単に交通流計測データだけ
を伝送する場合までの多様な場合を含むが、本発明の方
法は両者に共通である。まず、現地での幾何学的な情報
（道路寸法と画面上の寸法との対応付け等の画像処理と
画像理解のための初期設定）は道路上へのマーカーの設
置と画面上での認識、またはカメラ位置などの数値入力
からの演算で簡単に実施できる。認識に不要なマスク範
囲の指定や、データ圧縮のための領域の指定は画面上で
対話的に実行できる。画像式交通流計測装置が中央設置
の場合は中央管制室側でも行えるので、各カメラの設置
現場に行く必要がない。また、認識のための明度レベル
などは上記の諸点で述べたように逐次学習式であり、調
整員による調整の必要がない。普段は変更する必要はな
いが、学習のための基本パラメータは同じく対話的に設
定できる。画像処理のための基本パラメータや現在のパ
ラメータ類は、常に現場から中央側に伝送し、ディスク
などの不揮発性記憶媒体に記憶させておく。万一の現場
側で停電などの異常が発生した場合、復旧後に中央側の
記憶値を転送すればすぐに立ち上げることができる。

【００１２】さらに具体的に述べると本発明の前記目的
は次の構成によって達成される。なお、本発明は明度の
違いでなく、色相の違いを基準に車両認識、車両計測を
しても良い。本発明は撮像装置で道路および道路上の車
両を撮影し、画像処理および画像理解の処理を施して交
通流を計測する方法において、まず、車両認識処理を行
い、その結果に基づいて車両台数、車両速度、車両の時
間占有率、車両の空間占有率及びこれらの値を用いて演
算される諸量（車種、車両長など）の内の少なくとも一
つの車両計測処理を行う画像式交通流計測方法である。
また、本発明は撮像装置で道路および道路上の車両を撮
影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流を
計測する方法において、車両計測処理のための画像領域
を、車両検出処理で初めに車両を認識した位置を基点と
して、車両速度ゼロから予め設定された最高速度までに
対応した領域に設定して画像処理および画像認識を施す
画像式交通流計測方法である。このとき、車両認識処理
で初めに車両を認識した位置と車両認識領域の先頭の位
置の距離の差と車両検出処理の実行時間間隔から推定さ
れる車両速度から、予め設定された最高速度までに対応
した領域を設定して、この領域内で画像認識と車両計測
処理を行うことができる。ここで「対応した」というこ
とは推定した速度よりややマイナス（後戻り分）も含む
ものである。前記領域設定の目的は処理量を節減して、
処理速度の高速化、車両同定とか車種判別、車両長さな
どの検出を容易にするためである。また、本発明は撮像
装置で道路および道路上の車両を撮影し、画像処理およ
び画像理解の処理を施して交通流を計測する方法におい
て、車両認識用の画像領域を複数の車線に対応して各々
設け、そこから得られた画像を実時間多重タスク制御シ
ステム下で処理する画像式交通流計測方法である。これ
は処理速度の高速化、車両同定とか車種判別、車両長さ
の検出を容易にするためである。

【００１３】次に本発明の画像式交通流計測方法の車両
検出等の方法に関する発明について述べる。本発明は撮
像装置で道路および道路上の車両を撮影し、画像処理お
よび画像理解の処理を施して交通流を計測する方法にお
いて、車両認識処理は、路面との対比において車両の特
徴点の検出を路面との明度差を利用して行う２値化画
像、同一画像での時間の異なる２画像の明度の差の画
像、上記２値化画像と差画像の輪郭線抽出画像及び路面
上の特徴点の隠ぺいの少なくともいずれかの検出により
行う画像式交通流計測方法である。ここで、輪郭線抽出
方法は、空間微分など公知の技術を用いる。このとき、
明度の差画像の面積が予め設定した値より大きい場合は
画像処理の続行をやめ、次の画像取り込み手順にジャン
プする方法を用いることができる。前記差画像が大きい
のは、曇りから急に太陽が出て車両等の影が多くなった
とき、またはその逆の場合である。また、このような天
気の急変時は付近の建物等の影も路上に映り込むが、こ
のような時は処理不能であり、画像をすぐに捨てる。

【００１４】また、上記２値化のしきい値としてあらか
じめ画像に路面の領域を記憶させておき、路面部分の明
度のヒストグラムを作成し、その最頻値の明度を路面明
度の代表値とし、ヒストグラム形状から前記最頻値明度
の幅を求め、前記明度幅の明るい側の値または前記明度
幅の暗い側の値の少なくともいずれかで同じ画像を２値
化する方法でもよい。このとき、明るい側の２値化画像
では路面より明るい車が白となり、暗い側の２値化画像
では路面より暗い車が黒となる。さらに、前者を白黒反
転させ、後者に加算すると、すべての黒（車両）が白の
背景上で黒に見えることになる。ここで、路面輝度と同
じ色の車が見えないことが問題となる。これは輪郭線な
どの他の方法で検出することで対応する。

【００１５】また、本発明は撮像装置で道路および道路
上の車両を撮影し、画像処理および画像理解の処理を施
して交通流を計測する方法において、車両認識処理とし
て、複数の画像処理および画像理解の手法を併用し、天
候、時刻の判断をして、該判断結果に基づき、最良の画
像処理および画像理解の手法を選択する画像式交通流計
測方法である。例えば予め画像の路面部分の領域を記憶
させておき、路面部分の明度のヒストグラムを作成し、
そのヒストグラムの特徴量より天候、時刻の判断をし
て、該判断結果に基づき車両検出のための認識対象（路
面明度または色相、ヘッドライト等）とその基準値（路
面明度または色相のしきい値、ヘッドライトのしきい値
など）を選択または変更して車両検出をする認識対象と
その基準値を設定することができる。また、路面明度の
ヒストグラムを統計処理して得られる平均値と基準明度
または基準色相との比較により昼夜の別を判定すること
ができる。その具体例は、例えば、路面明度のヒストグ
ラムを統計処理して得られる平均値と第一基準明度との
比較により昼夜の別を判定し、さらに平均値と第二基準
明度との比較および最も明るい側の頻度ピーク値の有無
により薄暮時と夜の別を判定する方法、また、路面明度
のヒストグラムを統計処理して得られる標準偏差と基準
偏差の比較により、晴天と曇天との違いを判定する方法
である。

【００１６】ここで、昼間と判定された場合には、路面
明度のヒストグラム形状から得られる最頻値の明度幅の
明るい側のしきい値および前記明度幅の暗い側のしきい
値により得られる２値画像データのいずれかの側の画像
データを白黒反転させ、他の側の非反転処理の２値化デ
ータとの和を実行して車両検出をすることができる。ま
た、夜間と判定された場合には、最も明るい側の頻度ピ
ーク値を車両のライト（ヘッドライト、テールランプな
ど）の明度とし、該明度の頻度ピーク値の近傍の特定値
をしきい値として２値化処理を行うことで車両検出を行
う。また、夜間と判定された場合に、路面明度のヒスト
グラムにおいて高明度側の変動するピークに着目し、そ
のピークの明度幅の暗い側の明度をしきい値として２値
化し、車両のライト形状を求め、それが同一位置に２つ
以上あり、しかも小型車以上の所定距離離れており、ま
た車線幅より狭い場合に車両と認識する方法もある。こ
れは、夜間は車両のライトの明度が高明度側に頻度ピー
ク値をもつことに着目したものであり、さらに、画面内
の車両の有無や台数により、ヘッドライト、テールラン
プなどの明度が変動することを利用する。従って変動分
を評価しないとヘッドライトなどの明度が分からない。
また、画面に照明灯等の光の照り返しが入っていると、
単に明るいだけでは車両のライトであるとは判断できな
いが、車両が走ることによる変動が車両検出の決め手と
なる。

【００１７】また、一定時間の間ヒストグラムを積算
し、積算ヒストグラムの明るい領域での最も明度の高い
側の頻度ピーク値に着目し、そのピーク値の明度幅の暗
い側の明度をしきい値とする。これは、明度ヒストグラ
ムの２番目に明るい側の頻度ピークはヘッドライトの路
面照り返しや、照明の照り返しであるので、それを車両
検出としないためである。薄暮時には車両の認識として
上記昼間用処理と夜間用処理を併用する。こうして、薄
暮ではヘッドライト点灯と未点灯の２つの状態に対応し
た明度調整を行い、それぞれ車両識別処理を行う。

【００１８】また、路面明度のヒストグラムの作成に関
し、一定時間内での各明度値毎の出現頻度のうち、最小
頻度値を各明度値での頻度値として、これを路面明度の
ヒストグラムとすることができる。これは、ある１つの
画面を用いると、その画面中にある車両の明度の影響を
受ける。ところが、上記方法でヒストグラムを作成する
と、車両に隠された路面分が見えないが、経験的に大略
車両のない路面明度の分布が得られる。また、一定時間
内での各明度値に対応した出現頻度のうち、最頻値を各
明度値での頻度値として、これを路面明度のヒストグラ
ムとしても良い。この場合は多少車両に隠された路面分
の補正になり、より正確なヒストグラムが作成できる
が、画像処理量が増大する欠点がある。また、路面明度
のヒストグラムの作成に関し、道路と予め分かっている
複数の定点での明度変化を測定し、所定の時間間隔毎
に、予め定めた時間内での明度のヒストグラムを求め、
その最頻値を路面明度として入力される路面画像データ
を２値化することもできる。

【００１９】本発明の交通流計測方法の車両認識とし
て、対象道路上のラインや中央分離帯、ガードレールな
どの道路上、路側の設備、記号をあらかじめ記憶してお
き、これが隠ぺいされたことの検出により車両を自動認
識することができる。また、道路設備の基本形状をあら
かじめ記憶させておき、該記憶画像と入力画像との対応
で車両を自動認識させることもできる。前記対応方法は
相関係数の評価によるパターンマッチング、特徴量を入
力としたエキストパートシステム、比較画像そのものと
の対応によるニユートラルネットなどが使用できる。ま
た、本発明は撮像装置で道路および道路上の車両を撮影
し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流を計
測する方法において、車両認識として、一つの車線に対
応して１本または複数本の計測ラインを設定し、当該ラ
イン上の明度を２値化または明度の変化点検出により車
両を検出する画像式交通流計測方法である。この発明の
目的は画像処理量の軽減、撮像画像を１次元イメージセ
ンサの集合として処理するためであり、各車線あたりに
複数本計測ラインを置くのは認識精度向上と自動車の幅
を検知しオートバイを除去するためである。

【００２０】また、本発明は撮像装置で道路および道路
上の車両を撮影し、画像処理および画像理解の処理を施
して交通流を計測する方法において、車両認識として、
一つの車線に対応した画像領域の明度を車線幅方向に積
算し、積算された明度を用いて明度を２値化または明度
の変化点検出により車両を検出する画像式交通流計測方
法である。これは、車線幅方向のデータの積算値を用い
てヒストグラムを作成することでオートバイ等の小型車
の感度を落として車両検出精度を向上させるためであ
る。

【００２１】現地調整の簡略化を目的として次の３種類
の発明をした。すなわち、（１）撮像装置で道路および
道路上の車両を撮影し、画像処理および画像理解の処理
を施して交通流を計測する方法において、画像処理およ
び画像理解用の画面上の寸法と路面上の実寸法の対応を
実寸法の与え方として、画面上の単位長さに対して実寸
法を入力する画像式交通流計測方法、（２）撮像装置で
道路および道路上の車両を撮影し、画像処理および画像
理解の処理を施して交通流を計測する方法において、画
像処理および画像理解用の画面上の寸法と路上の実寸法
の対応を実寸法の与え方として、測定道路上に複数の目
印を置き、目印間の距離を予め実測し、次に画面上に映
った道路上の目印の位置をティーチング手段でティーチ
し、次に前記目印間の距離を入力する画像式交通流計測
方法および（３）撮像装置で道路および道路上の車両を
撮影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流
を計測する方法において、画像処理および画像理解用の
画面上の寸法と路上の実寸法の対応させるために、撮像
装置を設置した高さ、俯角および焦点深度から実寸法を
算出する画像式交通流計測方法である。

【００２２】次に主に車両速度計測などを中心とした発
明について述べる。本発明は撮像装置で道路および道路
上の車両を撮影し、画像処理および画像理解の処理を施
して交通流を計測する方法において、路面との対比にお
いて車両の特徴点の検出を路面との明度差を利用して行
う２値化画像、同一画像での時間の異なる２画像の明度
の差の画像、上記２値化画像と差画像の輪郭線抽出画像
及び路面上の特徴点の隠ぺいの少なくともいずれかの検
出により車両認識をした後、差画像の空間微分によるピ
ーク個数、車両位置の一致度または複数の検出ライン
毎、または車線幅方向に積算した値の道路長手方向の一
次元分布の特徴の比較により車両位置の一致度から所定
の時間経過後の車両の同定を行い、同一車両であると同
定された場合には該両車両検出位置間の単位時間当たり
の移動量を算出して車両速度を検出する画像式交通流計
測方法である。上記本発明では、初めに認識した車両の
画像が撮像装置のインターレース動作により櫛の歯状に
ずれていることを利用し、このずれ量から車両速度を推
定して求めることができる。また、本発明は車両交通の
自由流の先頭車の速度を求め、これから一定時間以内に
車両検出された追従車は先頭車と同速度として車両計測
を省略することまたは計測した車両速度と、その車両に
近隣した先行、後行車両の速度との差があらかじめ定め
た値以上である場合、当該車両の速度を速度データから
除外することで画像処理量を低減することができる。こ
のとき車両台数のカウントは残すことが、時間占有率、
空間占有率の計測のために必要である。また、画像処理
量低減のため、平均速度表示サイクル時間内に速度計測
された車両がゼロ台の場合は、平均速度として前回算出
した平均速度値を保持する方法も用いることができる。

【００２３】また、本発明の画像式交通流計測方法で
は、同一車線上において、車両速度の計測の結果、速度
ゼロが計測され、しかも速度ゼロの車両が複数あれば渋
滞と判定し、速度ゼロの車両が単独であり、他の車両が
走行中であれば、該速度ゼロの車両は駐停車中であると
判定することができる。また、本発明の画像式交通流計
測方法は、車両認識は車頭と車尾とで行い、該車頭検出
時刻と車尾検出時刻の差を求め、この値の単位画像処理
時間の間の全車両の合計値を前記単位画像処理時間で除
して、道路上の車両時間占有率を求め、また、車両検出
の結果から単位画像処理時間当たりの車両台数を求め、
さらに単位画像処理時間の間の全車両の車両速度の合計
値を車両台数で除して平均車両速度を求め、画像処理周
期当たりの車両台数を平均車両速度で除して空間占有率
を求め、前記時間占有率と空間占有率の値から交通流の
流れの程度を判断することができる。上記本発明におい
て、認識した車両に関し、該車両を認識したことを示す
シンボルを表示し、また車両速度を計測できた車両に関
し、車両に対応して車両速度を表示すること、平均速度
表示サイクル時間内に認識された車両がゼロ台の場合
は、平均速度を表示せず、車の通過がなかったことを表
す表示を行うこと等で交通流の監視等が能率的に行え
る。

【００２４】また、本発明では、連続した複数の領域で
車両を認識した場合、時間的に追跡して特定の車両とは
速度の異なる車両は別の車両と判定することもできる。
また、本発明は時間の異なる２フレーム以上の画像で車
両の認識と同定し、次いでそれぞれの車両速度を求め、
該車両速度に基づき該車両の加速度を求め、該加速度が
所定値以上である場合は、車両速度は定常走行時のもの
とする交通流の定義から、平均車両速度の計測には加算
しないこととすることもできる。本発明は撮像装置で道
路および道路上の車両を撮影し、画像処理および画像理
解の処理を施して交通流を計測する装置において、撮像
装置を交通流に対して概略垂直でしかも斜め上方に設置
した画像式交通流計測装置である。このとき、撮像装置
の画角は、道路に設けられた対向車線を含む車線全体に
ついて交通流計測を同時に処理できるように設定しても
良い。従来の画像式交通流計測装置におけるＩＴＶカメ
ラの設置箇所は道路側の信号機や道路上に門型鉄骨を組
んだ中央部分などであった。従来の装置の目的は異常監
視であり、なるべく広く見たいこともあり、カメラの画
角は道路長手方向に俯瞰、すなわち斜めの上方から道路
長手方向に長く遠方まで見渡すように設定されていた。
しかし、これでは車両の速度を正確に求めるには適して
いない。なぜなら画面上のドット数と道路上の距離が、
遠方と近くとでは異なるため、これらの関係についての
変換の計算が必要であり、変換誤差が生じる。さらに前
記画角に長距離を入れるため、画面の１ドット当たりの
実距離が長く、画像計測の寸法精度が悪く、速度の精度
も同様に低下する。このようなことから、本発明では、
撮像装置を交通流に対して概略垂直でしかも斜め上方に
設置した構成を採用することで、車両速度精度を向上さ
せる。また、夜間の車両のライト（ヘッドライトなど）
の処理を上下両車線について同様に処理するたるには、
真横であることが両者でのヘッドライト明度を同等に扱
う上で不可欠である。なお、本発明には道路長手方向を
俯瞰する方向に撮像装置を向ける場合も含まれる。

【００２５】また、本発明は撮像装置で道路および道路
上の車両を撮影し、画像処理および画像理解の処理を施
して交通流を計測する装置において、画像の交通の上流
側を車両認識部、下流側を車両台数、車両速度、車両の
時間占有率、車両の空間占有率及びこれらの値を用いて
演算される諸量の内の少なくとも一つの車両の計測処理
をする車両計測処理部とする画像式交通流計測装置であ
る。この発明は速度等の車両計測のためには最低２つの
画面を用いて距離の差を求める必要がある。そのため、
第１の画像に関して車両認識、第２およびそれ以降の画
面に関して速度等の車両計測とする。また、本発明は撮
像装置で道路および道路上の車両を撮影し、画像処理お
よび画像理解の処理を施して交通流を計測する装置にお
いて、路面との対比において車両の特徴点の検出を路面
との明度差を利用して行う２値化画像、同一画像での時
間の異なる２画像の明度の差の画像、上記２値化画像と
差画像の輪郭線抽出画像及び路面上の特徴点の隠ぺいの
少なくともいずれかの検出により車両を認識する車両検
出手段を備えている画像式交通流計測装置である。

【００２６】前記車両検出手段は（１）天候、時刻の判
定手段と、該天候、時刻判定手段の判定した天候、時刻
に対応した車両検出のための認識対象（路面明度、路面
色相、ヘッドライト）とその基準値（路面明度、路面色
相のしきい値、ヘッドライトのしきい値）を選択または
変更して車両検出をする認識対象とその基準値を設定す
る手段を備えたもの、または（２）前記と同一検出手法
からなる車頭検出手段と車尾検出手段と、車尾検出手段
の検出車両が車頭検出手段の検出車両であるか否かを判
定する同定手段と、該同定手段により同一車両であると
判定された場合に、車両長を算出する車両長算出手段
と、該車両長算出手段により、車種を判別する車種判別
手段とを備えたものを用いることができる。ここで、車
両同定手段は時間差画像の空間微分によるピーク個数、
車両位置の一致度または複数の検出ライン毎、または車
線幅方向に積算した値の道路長手方向の一次元分布の特
徴の比較による車両位置の一致度から同定する機能を備
えたものを用いることができる。

【００２７】また、本発明の交通流計測装置の天候、時
刻の判定手段は路面明度のヒストグラムを統計処理して
得られる平均値と基準明度との比較により昼夜の別を判
定する機能を備えていること、さらに、具体的には天
候、時刻の判定手段は路面明度のヒストグラムを統計処
理して得られる平均値と第一基準明度との比較により昼
夜の別を判定し、さらに平均値と第二基準明度との比較
および最も明るい側の明度の頻度ピーク値の有無により
薄暮時と夜の別を判定する機能を備えたものを用いるこ
とができる。また、上記天候、時刻の判定手段は路面明
度のヒストグラムを統計処理して得られる標準偏差と基
準偏差の比較により、晴天と曇天との違いを判定する機
能を備えた構成とすることができる。また、上記天候、
時刻の判定手段は、該判定手段が昼間と判定した場合に
は、路面明度最頻路面明度の明るい側と暗い側とに、そ
れぞれしきい値を設定し、該路面最頻明度の両しきい値
により画像データを２値化処理し、前記明側または暗側
のいずれかの２値化処理結果を反転処理して、非反転処
理の２値化データとの和を実行して車両検出をする機能
を備えた構成とすることもできる。また、上記天候、時
刻の判定手段は、該判定手段が夜間と判定した場合に
は、最高明度の最頻値を車両のライトの明度とし、該明
度の最頻値の近傍の特定値をしきい値として２値化処理
を行うことで車両検出をする機能を備えた構成とするこ
とができる。

【００２８】また、本発明の交通流計測装置は、撮像装
置で道路および道路上の車両を撮影し、画像処理および
画像理解の処理を施して交通流を計測する装置におい
て、路面との対比により車両の特徴点を検出する車両検
出手段と、時間差により該車両検出手段により検出され
たの第一の車両検出位置と第二の車両検出位置における
車両が同一のものであるか否かを同定する車両同定手段
と、該車両同定手段が同一車両であると同定した場合に
は該両車両検出位置間の移動量を算出する移動距離算出
手段と 該移動距離算出手段により求めた車両移動距離
と前記時間差から車両速度を検出する車両速度算出手段
とを備えた構成とする事もできる。上記交通流計測装置
の車両同定手段は時間差画像の空間微分によるピーク個
数、車両位置の一致度または複数の検出ライン毎、また
は車線幅方向に積算した値の道路長手方向の一次元分布
の特徴の比較による車両位置の一致度から同定する機能
を備えたものを用いることができる。

【００２９】

【作用】第１に天候変化への対応であるが、晴天、曇
天、雨天での路面明度レベルの違いには、路面明度を常
に計測し、しきい値を更新することで対応できる。ま
た、強雨、降雪、霧の場合の明度差の減少への対応は車
線境界線などの道路上の特徴を積極的に利用し、これを
認識することで認識精度を向上できる。また、積雪路面
は明度が高いので、車両の識別は容易である。第２に昼
夜への対応であるが、薄暮ではヘッドライト点灯と未点
灯の２つの状態に対応した明度調整を行い、それぞれ車
両識別処理を行うので認識もれがない。第３に車両検出
と速度計測を両立するために、まず車両認識処理を行
う。車両検出はこの車両候補に対し、さらに特徴抽出を
行うので確実である。速度計測も検出した車両に対して
行える。第４に車両認識処理では、複数の認識処理を用
いるので、認識もれがない。具体的には路面との対比
において車両の特徴点の検出を路面との明度差を利用し
て行う２値化画像、同一画像での時間の異なる２画像
の明度の差の画像、上記２値化画像と差画像の輪郭線
抽出画像及び路面上の特徴点の隠ぺいの少なくともい
ずれかの検出により車両認識をする。

【００３０】第５に複数車線の同時計測であるが、監視
カメラを交通流方向に概略直角の上方に位置させること
が望ましい。これにより、複数車線が視野に入り、しか
も交通流方向に直角なので速度計測の精度が良い。第６
に処理速度の問題であるが、画像の情報量を圧縮するの
で、処理量が少なく、複数車線の同時リアルタイム計測
ができる。また、画像情報圧縮にもかかわらず処理量が
計算機の能力以上の過剰量である場合は、交通流の特性
を考慮して処理を省略する。例えば、追随車は前の車両
に従うとか、後ろの車両は同一車線上では前の車両を追
い抜けない等と仮定して追随車の処理を省略するなどの
方法で処理を省略することで、実質的な計測処理精度の
低下を防ぐ。第７に現地調整の簡略化である。幾何学的
調整は対話型操作で、現場または中央監視室から簡単に
行えるので非常に効率的である。また、路上に調整用マ
ーカーを調整時のみ設置すれば良好な精度で設定でき
る。一方、路面明度などの画像処理用パラメータは上述
のように自動的に学習しながら更新していくので人手に
よる調整はない。小量の初期設定用パラメータ（道路の
車線数、道路上にかかる街路樹や交通標識等の画像処理
除外領域の設定、道路以外の部分（手前の歩道、向の建
物など）の除外領域の設定、処理量圧縮のための検出ラ
イン（図８参照）の設定、センターラインやガードレー
ルなどの画像理解のための道路上の記号の表示など）は
対話型操作で簡単に行える。また、これらの設定は画像
処理の専門知識を必要とせず、簡単な手引き書だけで誰
でも行える。

【００３１】

【実施例】本発明の実施例を以下、図面と共に説明す
る。 実施例１ （i）全体の構成 まず、本実施例の全体構成を示し、次いで各部の詳細に
ついて説明する。 （ａ）基本構成 図１は本実施例による画像処理による交通流計測装置の
基本構成であり、ＩＴＶカメラ１によって撮影された画
像は画像送信装置２によって変調され、光ファイバ３に
よって遠隔地の交通管制室（中央監視室）４に伝送され
る。交通管制室４では画像受信装置５によって撮影画像
が画像データに復元され、画像式交通流計測装置６によ
って後述する各種の交通流データを抽出し、モニタ７に
表示する。また計算機８に交通流データを出力し、計算
機８は交通情報や交通制御にこれを利用する。図２はこ
のＩＴＶカメラ１の設置実施例である。この例では片側
３車線の道路を、路側の建築物９上にＩＴＶカメラ１を
設置した。カメラ１は交通流方向、すなわち道路１０の
長手方向に大略直角で、かつ上方に据え付けてある。本
実施例では、３．５ｍ幅の３車線道路を１７ｍの高さか
ら俯瞰している。車線幅方向の視野はこれら３車線を含
み、中央寄り車線に車高の高い車両が通過することを考
慮し、さらに中央分離帯から反対車線の一部を含む、約
１５ｍ幅をカバーしている。このときのカメラ１の俯角
は水平方向を０度として約６０度である。カメラ１の俯
角は反対車線側の監視も行う場合には前記６０度以上の
値とする。

【００３２】また、図２の例ではＩＴＶカメラ１は道路
長手方向に対して略垂直になるようにカメラのレンズを
向けたが、該レンズは道路長手方向に沿う方向に向けて
配置しても良い。図３は、このカメラ１の撮像した画像
例であり、このように３車線の車両を視野に入れること
ができる。そして道路長手方向の視野は、画像の縦横比
が３：４であることから２０ｍである。この２０ｍとい
う長さは、本実施例を実施する上で重要な寸法である。
すなわち、速度計測の最高値を、時速１６０ｋｍ（１０
０マイル／時）とすると、３０フレーム／秒のＮＴＳＣ
方式画像では、 １６０，０００ｍ／（３６００ｓ×３０フレーム）＝約
１.５ｍ／フレーム となる。従って、道路長手方向の２０ｍの視野では１３
フレーム（＝０．４３秒）の間、車両をカバーできる。
後でも論じるように、この視野の範囲は片側３車線を１
画像でリアルタイムに処理する実用的な処理速度での限
界値である。また、これを精度面から検討すると、横方
向（道路長手方向）が５１２ドットの画像処理装置を用
いた場合、１ドットが約０．０４ｍに相当する。この５
１２ドット分解能はＮＴＳＣ方式画像の解像度が、これ
と同程度であることから考えて最良である。カメラ１の
シャッター速度を１／１００秒とすると時速１６０ｋｍ
の車両は、この間に０．４４ｍ進むため、１１ドット
（＝０．４４ｍ／０．４ｍ）の幅で撮像される。

【００３３】次に、△ｔ時間隔った２画像の距離の差△
Ｌから速度Ｖを求める。 Ｖ＝△Ｌ／△ｔ （１） △Ｌを画像処理により位置を求めた場合の寸法誤差△Ｌ
ｅは、経験より５ドット程度である。画像取り込み時間
の誤差はほぼゼロのため、速度誤差は寸法誤差から生じ
るといえる。１３フレーム中に確実に２回同じ車両の画
像を取り込むためには、遅くとも６フレーム（≒１３フ
レーム／２回）毎に画像を取り込む必要がある。しか
し、これでは余裕がないので車両画像の取り込みは５フ
レーム毎とする。この間に車両は７．５ｍ（＝１．５ｍ
／フレーム×５フレーム）進む。従って、誤差は ０．０４ｍ×５ドット／７．５ｍ×１００％＝２．６％ となる。

【００３４】ところで速度計測誤差は車両が低速である
ほど大きい。時速４０ｋｍでは、５フレーム間の走行距
離が４分の１になるのに対し、撮像の幅も４分の１にな
る計算だが、輪郭線抽出などの画像処理により、３ドッ
トより誤差を少なくするのは困難である。従って車両時
速が４０ｋｍの場合の速度計測誤差は６．５％である。
また、車両時速が２５ｋｍの場合は誤差１０％である。
従って、道路長手方向の視野を２０ｍ程度以上に広げて
しまうと、高い計測精度が得られない。さらに、別の制
約もある。後述するように、車線境界線を積極活用する
が、車線境界線は破線が用いられており、線と線間の長
さは一般道路で６ｍ対９ｍ、高速道路で８ｍ対１２ｍで
あり、道路長手方向の２０ｍ程度の視野がないと実用的
な交通流計測はできない。また、セミトレーラ連結車の
全長は１６．５ｍあり、この程度の大きさの車両の全容
が１画面に収まることが車種判別の必要から望ましい。

【００３５】以上の議論から分かるように、道路長手方
向の視野は２０ｍ程度を最良とし、１５ｍから３０ｍ位
までが実用上の適値である。なお、これ以上の精度を求
める場合は、ドット数を増すよりは、ＩＴＶカメラ１２
台用いてカメラ間の距離をとる方が賢明である。また、
精度を落とすことが許されるなら、さらに視野を拡大す
ることができる。さらに、ＩＴＶカメラ１の俯角につい
て検討する。高さ３．８ｍ、幅２．５ｍの大型車の陰
に、高さ１．５ｍ、幅１．７ｍの一般乗用車が側車間ゼ
ロで入った場合を考えると、カメラ１の水平方向を０度
として、５３度より小さい角度では乗用車が見えないた
め、ＩＴＶカメラ１の俯角は５３度以上であることが望
ましい。前記俯角が５３度以下では小型車の検出漏れが
生じる可能性がある。なお理想的には真上からの俯瞰で
ある。

【００３６】（ｂ）基本処理手順 図４から図７に交通流計測の基本的な処理手順を示す。
各車線毎にこれらの処理を実行する。 （ｂ−１）車両認識処理１０１（図４） 図４に車両認識処理１０１のフローチャートを示す。図
４が本実施例の装置の基本処理の中で最も基本的なもの
である。ＩＴＶカメラ１の各画像フレーム毎にこの処理
を起動する。まず、画像処理１０２と車頭検出処理１０
３を実行する。車頭判定１０４で車頭と判定された場合
は、この車両に識別のための識別番号（ＩＤ Ｎｏ.）
付け処理１０５を行い、遅延タイマ起動処理１０６を実
行する。本実施例での遅延時間は５フレーム（５／３０
秒）である。この遅延タイマにより、後述の速度計測処
理１１１を起動する。また、車尾判定１０７で車尾と判
定された場合は、車種判定起動処理１０８を起動し、本
タスクを終了する。上記説明では車種判定処理１２１
（図６参照）を別タスクとしたが、処理装置が充分高速
であれば、車両認識処理１０１の中で実行可能である。

【００３７】（ｂ−２）速度計測処理１１１（図５） 速度計測処理１１１は、遅延タイマ１０６によって起動
される。まず、車頭の抽出領域設定処理１１２により対
象領域を設定したのち、画像処理１０２と車頭検出処理
１０３を実行し、車頭判定１０４を行う。車頭が検出さ
れた場合、この車頭が本タスク起動のトリガイベントと
なった先の車両認識処理１０１で検出された識別番号
（ＩＤ Ｎｏ．）の車両とおなじ車両のものか否かを判
別する車頭同定処理１１３を実行する。ここで同定判定
１１４で同じと判定されると、台数計数処理１１５、速
度計算処理１１６を実行する。また、前記車頭判定１０
４または同定判定１１４で不成功の場合は検出無効処理
１１７を実行し、当該識別番号の内容をクリアする。な
お、速度計測の精度を向上させるため、本処理１１１を
複数回起動させてその平均をとる（図示せず）ことがよ
り望ましい。このとき、車両抽出領域設定１１２は前の
速度計測結果を用いて、かなり狭い範囲に設定ができる
ので、処理負荷の増加は比較的少ない。

【００３８】（ｂ−３）車種判定処理１２１（図６） 次に車種判定処理１２１を説明する。これは車両長を知
るための車尾判定１０７をトリガイベントとして起動す
る。まず、車尾同定処理１２２を実行し、どの識別番号
の車両の車尾かを判定する。同定判定１２３で確定され
た識別番号の車両につき、車長計算処理１２４、特徴抽
出処理１２５、車種判別処理１２６、そして走行状態
（事故、暴走行為、妨害行為、違法駐車など）判定処理
１２７を実行し、その結果を別に実行する計算処理１３
１のために記憶処理１２８を実行し、また、必要により
警報処理１２９を実行し、車種判定処理１２１を終了す
る。

【００３９】（ｂ−４）計算処理１３１（図７） システムにより、例えば５分毎と決められた処理周期に
対応したタイマで計算処理１３１を起動し、格納された
データを読み出す。車両台数計数処理１３２は、同定さ
れた車両数をカウントする。また、時間占有率計算処理
１３３は、次式（２）のように車頭検出時刻と車尾検出
時刻の差より求める。 （時間占有率）＝Σ｛（車尾検出時刻）−（車頭検出時刻）｝／処理周期 （２） 平均速度計算処理１３４は、前記（１）式で求めた各車
両の速度を次式（３）のように平均化処理して求める。 （平均速度）＝Σ（車両速度）／（車両台数） （３）

【００４０】また、空間占有率計算処理１３５は、次式
（４）のように単位処理周期当たりの通過車両台数を平
均車両速度で除して求める。 （空間占有率）＝（単位処理周期当たりの通過車両台数）／（平均車両速度） （４） ただし、一車線分の空間占有率は、本来は次式（５） （空間占有率）＝｛（車両台数）×（平均車両長）｝／（単位道路長）（５） で求めるべきであるが、式（５）の値はヘリコプターか
ら観測してカウントすることになるので、式（４）で代
用する。

【００４１】前記式（４）の画像処理周期内で１台も通
らなかった場合は、前回の周期の速度を当てはめるか、
または「通過無し」の表示を行う。なお、ここで時間占
有率は密度（混み具合）、空間占有率は交通量の指標と
なる。これらを算出する理由は交通量と密度は比例しな
いためであり、交通流が渋滞であるとは密度が高いが、
交通量は少ない場合であり、交通流が良好とは密度は中
程度で、交通量が多い場合であり、また交通流が空き状
態の時は密度が低く、交通量も少ない場合を表す。

【００４２】（ｃ）車両認識処理１０１の詳細の説明
（図８） 図８は車両認識処理１０１での車頭検出の説明画面例で
ある。撮像画面の視野２０ｍに対し、右（車両の流入
側）から３〜７ｍのゾーンを車頭検出領域、０〜３ｍを
補助領域とする。車両が車頭検出領域に入ったときに、
補助領域も含めて判定し、車頭識別をする。このとき、
処理データ量を少なくするため、図８中で（１）から
（１３）で示す検出ラインを設ける。前記１３本の検出
ライン中の検出ライン（４）、（８）、（１２）を除く
１０本の検出ラインで実際の車両の検出ラインとする。
ここで、検出ライン（４）、（８）、（１２）は車線分
離線および中央分離帯に対応させる。また、他の検出ラ
インは車線中央と車線分離線からそれぞれ５０ｃｍ程度
離れた所に設ける。そして、車線１は検出ライン（１）
から（５）、車線２は検出ライン（５）から（９）、車
線３は検出ライン（９）から（１３）を判定に割り当て
る。

【００４３】以下、車線２を例に説明する。まず、第１
の手法として、路面上の特徴点の隠ぺいを検出する。具
体的には検出ライン（８）において、車線分離線が隠ぺ
いされたかを検出する。車線分離線は明るい白色または
黄色のため、いかなる天候や時間においても、これを車
両が隠ぺいした場合の検出は比較的容易であり、白色ま
たは黄色の明度が変化する始まりが車頭であると考えら
れる。第２の手法として、路面との明度差をとり検出す
る。ここで、曇天ならば道路が一様の明度であり、路面
明度と車両明度の差で車両を検出できる。しかし、晴天
では路面に建物の影が伸び、雨天では水たまりに風景が
映るので、これらの場合には路面明度が一様でないた
め、車両検出が困難となる。そこで、図９で説明するよ
うに、時間的に異なる画像の明度差により、一様でない
路面明度分布をキャンセルする。すなわち、図９におい
て、例えばライン（５）から（９）において、路面明度
を１点検出ではなく、道路長手方向の分布としてとら
え、時間１における建物の影と水たまりに影響される路
面の明度分布（図９（ａ））と、車両が水たまりの上に
来る時間２における路面明度分布（図９（ｂ））との明
度差（図９（ｃ））をとることで車両検出ができる。こ
れは路面明度の時間変化をキャンセルするのに有効であ
る。特に雨天で路面が濡れている場合、周囲の風景から
の影と反射部の明度差が大きくでて、単純に明度の微分
をとると車両はなくとも多くの輪郭線が現れるため、車
両の検出が困難であるのとは対照的である。この結果か
ら、路面明度からの変化点、すなわち前記明度差を取っ
た結果がほぼゼロではないかたまりのエッジが車頭の候
補となる。

【００４４】第３の手法は輪郭線抽出画像、例えば空間
微分により検出する方法である。図１０（ａ）（図９
（ｃ）と同一図面）に示すように時間１と時間２との明
度差を得るところまでは前記第２の手法と同じである。
その結果を微分し（図１０（ｂ））、その絶対値を得る
（図１０（ｃ））。これにより明度の変化点がピークと
なって現れる。これらのピークの内、路面のみを微分し
た場合と一致するピークを除外したピークが車両に相当
し、その先頭が車頭の候補となる。以上３つの手法のい
ずれかで車頭が現れたと判定される場合は、それを車頭
候補とする。そして、次に車両判定に入る。車両として
軽自動車以上を対象とし、オートバイは含まない。そこ
で図８の手前の車線１に車両がない場合は、車線２の検
出ライン（５）から（９）において、（５）から（７）
など、３ライン以上連続して車頭が認められない場合は
車両と判定しない。２ライン以下では幅が狭すぎて車両
と考えられない。車長が３ｍ以下では車両と判定しな
い。

【００４５】次に、手前の車線１に車両が有る場合は、
検出ライン（５）から（９）の内、車線１の車両との相
関が高いデータの得られたラインを除外し、残りのライ
ンで判定する。検出ライン（８）と（９）は、車線３と
の相関を判定し、相関が低ければ車線２の車頭と判定す
る。このようにして車頭が検出されると、この車両に識
別のための識別番号を割り付け、車頭検出時刻と共に上
記の特徴量を共通メモリ領域に格納する。また、ＷＡＩ
Ｔタイマを起動し、速度検出を△ｔ_ｖ時間後に起動す
る。先の検討では、これは５フレーム（５／３０＝０．
１６７秒）後である。以上の実施例で、検出ラインを１
３本設定したが、これはあくまでも本実施例に固有のも
のであり、ＩＴＶカメラ１の設置状況や、画像交通流計
測装置６の処理能力によって決定されるものである。

【００４６】（ｄ）速度計測処理１１１の詳細（図５） 速度計測処理１１１のために、まず抽出領域設定１１２
を実行する。これは車両認識処理１０１での検出位置が
検出領域右端から距離Ｌ_vにあるとき、次の領域とな
る。 （抽出領域）≧Ｌ_ｖ−α （６） （抽出領域）≦Ｌ_ｖ＋（最高車速：単位ｍ／秒）×（△ｔ_ｖ：単位秒）＋α （７） ここでαは検出もれを起こさないための安全代である。
具体的には５フレームで、速度０から時速１６０ｋｍま
でを対象とする場合、初めに車頭が検出された位置から
０〜７．５ｍの範囲を対象として設定する。実際は車両
の特徴を照合し、同定するために、またバックする可能
性も考慮して、−１ｍから８ｍの範囲のデータをとり、
この範囲で車頭検出を行う。方法は先の車両認識処理１
０１での車頭検出処理１０３と同様である。そして検出
車両が遅延タイマ起動のイベントとなった車両であると
同定すると、上記（１）式より速度計算を実行し、結果
を識別番号の同じ車両に対応した共通記憶領域に格納す
る。

【００４７】ここで車両の同定方法であるが、上記の空
間微分によるピーク個数、位置の一致度を用いる方法が
比較的容易である。また検出ライン毎、またはそれらを
車線幅方向に積算した値の道路長手方向１次元分布の特
徴を比較し、位置の一致度から同定する方法も容易であ
る。さらに、この検出領域を狭めて処理量を低減するこ
とを考える。車両認識処理１０１での検出位置が画面右
端から距離Ｌ_vにあるとき、車両の速度が次の（８）式
の値以上であると推定できる。 （車両速度）≧（Ｌ_ｖ／△ｔ_ｖ） （８） すると（４）式の代わりに（９）式が適用でき、検出領
域を狭められる。 （抽出領域）≧Ｌ_ｖ＋（Ｌ_ｖ／△ｔ_ｖ）×△ｔ_ｖ−α＝２Ｌ_ｖ−α （９）

【００４８】さらに、ＩＴＶカメラ１の画像がインタレ
ース方式であることを利用して領域を狭められる。テレ
ビ画像（モニタ７）は１画面が走査線を１本おきに２回
走査することでできている。これを詳細に見ると、移動
物体は１走査線毎に凹凸のある櫛の歯状になっている。
この凹凸の差を求めると、おおよその移動速度が推定で
きる。これをもとに次式（１０）〜（１２）のようにし
て抽出領域を設定できる。 （ｖｇ：推定速度）＝（インタレースによる路面上での凹凸長さ）／ （インタレース時間） （１０） （抽出領域）≧Ｌ_ｖ＋ｖ_ｇ×△ｔ_ｖ−α （１１） （抽出領域）≦Ｌ_ｖ＋ｖ_ｇ×△ｔ_ｖ＋α （１２）

【００４９】車両認識処理１０１では、必ず１台が検出
されるが、速度計測処理１１１全体の処理時間内で検出
できる車両は０台〜２台の可能性がある。０台とは車両
認識処理１０１で検出された１台の車両が速度計測処理
１１１で見えなくなった場合または車両認識処理１０１
での車両検出が誤りであった場合である。この場合は本
実施例では車両台数のカウントをしないこととする。ま
た、検出された車両数が１台の場合は同定処理１１３ａ
を行い、同一車両であると判定されたら速度計算に入
る。前記抽出領域が良好に限定できると、まれに該抽出
領域内で２台の車両が検出される。この場合は２台に対
して同定処理１１３ｂと１１３ｃを行い、比較処理１１
３ｄで一致度の高い方を採用処理１１３ｅ、１１３ｆを
実行し、同定判定１１４を行う。

【００５０】ここで、同定判定１１４の一例を述べる
と、図１１（路面明度分布）に示すように車頭がそれぞ
れ時刻ｔ₁で位置ｘ₁において明度Ｃ₁、時刻ｔ₁より所定
時間経過した時刻ｔ₂で位置ｘ₂において明度Ｃ₂として
検出されるとすると、両車頭の明度差△Ｃは、 △Ｃ＝Ｃ₁（ｘ₁）−Ｃ₂（ｘ₂） （１３） であり、ここで比較すべき車両長（通常は小型車の長さ
とする。）をＬ₁とすると、明度差の二乗和△Ｃ₂と△Ｃ
₂の平均値△Ｃ_2Aはそれぞれ △Ｃ₂＝（△Ｃ）² （１４） △Ｃ_2A＝△Ｃ₂／Ｌ₁ （１５） で表される。そして、比較処理１１３ｄでは、前記△Ｃ
_2Aの小さい値を有する方の車両を採用し、また同定判定
１１４では △Ｃ_2A≦△Ｃ_2S （１６） であれば、時刻ｔ₁と時刻ｔ₂の両方の車頭が同一車両で
あると判定する。ただし△Ｃ_2Sは明度差の二乗和△Ｃ₂
の基準値を表す。

【００５１】なお、渋滞で速度ゼロの車両と、駐停車車
両を区別する必要がある。簡単には路肩側に寄って駐停
車した車両がある場合には、前記路肩側車線を別の車両
が走行することができるので、該同一車線上で速度ゼロ
の車両と走行車両があれば、速度ゼロの車両は駐停車車
両と判定することができる。以上でｔ＝０とｔ＝△ｔ_ｖ
の２時点での同一車両の車頭位置が求まったので、上記
式（１）より簡単に速度が求まる。そしてこれらの結果
を識別番号に対応した共通領域に記憶させる。そしてさ
らに△ｔ_ｖ遅延タイマを起動して上記の処理を実行し、
速度を複数求めて平均化処理を行うことにより、速度計
測値の精度を向上できる。このとき、車両抽出領域設定
には前の速度計測結果を用いて、比較的狭い範囲に絞っ
て処理を実行できる。

【００５２】（ｅ）車種判定処理１２１の説明（図６） 次に車種判定処理１２１を説明する。速度計測は車頭を
用いたが、車種を求めるには車両長を知る必要があり、
車尾検出を行う。方法は車頭と同一であるが、車両認識
処理１０１の中で車尾判定１０７で車尾が検出された場
合、車種判定処理起動１０８（図４参照）を実行する。
これにより図６の車種判定処理１２１が起動される。ま
ず車尾が車頭と同じ車のものであると同定処理１２２を
実行し、同定された場合にその車長計算１２４を実行す
る。車両の大きさ（幅、長さ）、荷台の有無等の特徴抽
出１２５を行う。そして車両長より、小型車、普通車、
大型車、大型トレーラなどに区分する車種判別１２６を
行う。また、走行状態判定１２７を行う。これは暴走行
為、妨害走行、蛇行運転、違法駐停車など迷惑運転や事
故を検出するものである。次にこれらの結果の記憶処理
１２８を行う。そして走行状態に問題がある場合は警報
処理１２９を行う。以上は個別の車両に関する情報処理
であるが、図７に示す統計的な計算処理１３１を、例え
ば５分毎の計算周期で起動する。これは当該計算処理周
期毎に車両台数計算１３２、時間占有率計算１３３、平
均速度計算１３４、空間占有率計算１３５を行い、結果
を記憶および表示する。

【００５３】（ii）各構成部分の相互関係、作用 以上の処理は、路面の明度に対応してしきい値などを自
動的に選択して実行されるので、天候や時刻の変化によ
る画像の変化に追従できるため、屋外で無調整のまま使
用できる。また、初期の設置時の調整が極めて簡単であ
り、画像処理の専門家の力を必要としない。全ての処理
は車線毎のタスクに分割して実行されるため、車線数の
増減や上下両方向の処理が同時に行える。また、車頭検
出や速度計算などの各タスクが必要に応じて起動される
ので、車両の見逃しがなく、時間を有効に利用した実時
間処理が実現できる。また、交通流計測として必要な全
ての種類のデータを取り込める処理構造であり、アルゴ
リズムの改良があっても全体構造はそのままで、改良部
のみを取り込める。

【００５４】実施例２ 図１２は本実施例の基本構成であり、ＩＴＶカメラ１に
よって撮影された画像は屋外局１１に入力される。屋外
局１１では、まず画像分配装置１２によりＩＴＶ画像が
２分され、片方は画像式交通流計測装置６に入力され、
その計測結果が光伝送装置１３に入力される。また分配
画像そのものも光伝送装置１３に入力される。光伝送装
置１３の内部ではこれらのデータを多重化（図示せず）
し、光ファイバ３を経由して交通管制室（中央制御室）
４に伝送する。交通管制室４では光伝送装置１３の内部
で画像とデータに多重分離（図示せず）し、画像はＴＶ
１４に表示する。また分離されたデータは計算機８に入
力されて計測値をモニタ７に表示する。またデータをト
レンドとしてディスク１５に蓄積する。ディスク１５に
は画像式交通流計測のためのパラメータ類も蓄積する。

【００５５】（i）ヒストグラムによる２値化しきい値
の決定 ここで、路面明度の２値化の詳細を述べる。２値化の決
め手はそのしきい値の選定にある。ＦＡ（Factory Auto
mation）やトンネル内などの人工照明の下では照明環境
が一定しているため、始めにしきい値を設定するだけだ
が、本発明のような屋外環境では環境の変化に応じたア
ダプティブな対応が不可欠である。図１３に昼間の路面
明度のヒストグラムの一般形状を示す。実線は路面明度
分布であり、破線は車の通過による変動分である。ここ
で、路面明度のしきい値の求め方を図１４により示す。
２値化しきい値導出処理１４１は比較的遅い周期タイマ
により起動される。まずヒストグラム作成１４２を行
う。次に統計処理１４３を行い、最頻値を路面明度とす
る処理１４４を行う。図１３ではやや誇張してあるが、
最頻値は明度の幅を持っている。前記処理１４４で、こ
の幅を評価し、路面明度の明るい側と暗い側の２つのし
きい値を求める。上／下しきい値（明／暗しきい値）を
求める処理１４５を実行する。

【００５６】図１５にこの２つのしきい値を用いた２値
化処理１５１を示す。画像入力１５２に続き、明るい側
のしきい値読み込み１５３を行う。これにより２値化処
理−１実行１５４をすると、路面より白い（明るい）車
が黒地に白い像として得られる。次に暗い側のしきい値
読み込み１５５を行い、これにより２値化処理−２実行
１５６を実行すると、路面より黒い（暗い）車が白地に
黒い像として得られる。次に２値化処理−１実行１５４
の結果を白黒反転処理１５７をすると白地に黒い車の像
になるので、これと前記２値化処理−２実行１５６の和
１５８の処理により白地に黒い車の像が得られる。この
一連の処理により環境変換によらず確実に車を路面から
分離できる。なお、路面明度範囲の車は輪郭線抽出など
の他の方法で検出する。

【００５７】次に図１６に夜間の路面ヒストグラムの一
般形状を示す、実線は路面明度分布であり、破線は車の
通過による変動分である。図１７によりしきい値の導出
を説明する。夜間の２値化しきい値導出処理１６１は比
較的遅い周期タイマにより起動される。まずヒストグラ
ム作成１４２を行う。次に統計処理１４３を行う。夜間
では路面明度はほぼ暗い側に偏り、ヘッドライトの明度
が明るい側で突出する。従って、このヘッドライト明度
を手がかりに車を検出できる。従って最も明るい側の明
度の頻度のピーク値をヘッドライトの明度とする処理１
６２を実行する。そしてこのピーク値の暗い側をヘッド
ライトしきい値とする処理１６３を行い、しきい値を定
める。これを用いた２値化は通常の方法であり、説明を
省略する。なお、軽自動車以上とオートバイの切り分け
のため、道路長手方向での同一位置にヘッドライトが２
つ以上あり、また一定間隔以上広い場合にのみ、夜間の
２値化しきい値導出処理１６１を使用する。

【００５８】なお、ここで路面ヒストグラムの求め方で
あるが、ある１つの画面からは、図１３や図１６に示す
ように車の通過による明度分布の変動がある。これを取
り除いたものが路面明度である。１つは一定期間の中
で、各明度値の最小頻度を選択してできたものを路面ヒ
ストグラムとするものである。これは車の明度の分だけ
各明度値での路面明度の頻度分布が減少するが、路面明
度の頻度の方が大きいことからほぼ路面明度を表す。正
確な路面明度は得られないが処理は簡単である。別の方
法としては、一定期間のなかで各明度値毎に頻度を求
め、その最頻値を用いてヒストグラムとするものであ
る。より真の路面明度分布に近いが、記憶量が必要であ
り、処理も前者よりやや複雑である。さらに別の方法と
して、上記では路面の全エリアに対しての処理を示した
が、処理量低減のため、路面とはっきり分かっている何
点かをあらかじめ指定しておき、それらの点について上
記と同様の処理を行う。これはほぼ同じ値をより少ない
処理量で実現できる。つまり、いくつかの定点での明度
を測定し、あらかじめ定めた時間間隔毎に、あらかじめ
定めた時間内での明度ヒストグラムを求め、そのモード
値（最頻値）を路面明度として入力路面画像を２値化す
る。

【００５９】（ii）ヒストグラムによる画像環境の判定 次に路面明度ヒストグラムによる天候、時刻の判定方法
１７１を図１８により説明する。これは比較的低速の周
期タイマで起動され、まずヒストグラム作成１４２、統
計処理１４３を行う。そして、判定処理１７２により明
度ヒストグラムの平均値が基準明度１より低い、つまり
暗い場合は夜１７６と判定する。また、判定処理１７３
により明度ヒストグラムの平均値が基準明度２よりやや
暗いと判定された場合、高明度ピーク判定処理１７４に
より最も明るい側の明度の頻度ピークがあると判定され
るとライトを点灯した車がある場合であり、薄暮１７７
と判定する。一方、判定処理１７３で昼と判定された場
合、標準偏差判定処理１７５により、それが基準偏差よ
り大きい場合は晴天１７９、小さい場合は曇天１７８と
する。また、高明度ピーク判定処理１７４で「高明度ピ
ークあり」と判定されると車両ライト等による頻度ピー
ク値があり、薄暮１７７であり、「高明度ピークなし」
と判定されると強雨、降雪、霧１８０のいずれかである
とされる。ここで、図１８の処理は気象観測装置ではな
いので、正しく天候を判断するのではなく、アルゴリズ
ムの切り替えにこれを使用するのである。

【００６０】なお、薄暮ではヘッドライト点灯と未点灯
の２つの状態が混在するため、もっとも判定が難しい
が、この状態をヒストラグラムの特徴量より検出し、そ
の判定に基づき昼夜両方の処理を併用（図１３と図１６
のヒストグラムを用いる。）することで解決できる。ま
た、天候が急変、特に曇りの中から急に太陽が出た場合
には前の判定値がそのままでは使えない。これは直前の
画像との差画像の面積があらかじめ定めた値より大きい
場合として検出できる。この場合は処理との続行をや
め、次の画像取り込み手順にジャンプする。

【００６１】（iii）路面上の特徴の利用による車両検
出 以上の実施例では、車両の形状を２値化や輪郭抽出で求
めていたが、別の発想の車両検出方法として、路面の車
線分離線などが車によって隠ぺいされたことを利用する
方法がある。この方法では、車線分離の白線の明度が高
く、回りの道路とは明度差が高いことから検出能力が高
い。この説明として図８の検出ライン（４）で示す位置
での判定を考える。ここでの車のない場合での明度は図
１９（ａ）の分布であるが、車両が検出ライン（４）の
上にさしかかった時は図１９（ｂ）の分布となる。この
変化を検出することによって、路面明度と同等の明度の
車も検出できる。このような道路上の特徴形状は、基本
形状をあらかじめ記憶させておき、画像とパターンマッ
チングで判別することが可能である。特に車線分離線
は、その幅、破線の場合の長さ、色が規定されているた
め、簡単である。

【００６２】（iv）初期設定 次に初期設定の方法であるが、次の３方式がある。第１
は画面幅に対応した実距離を入力する方法である。この
場合はあらかじめ何らかの方法でこの対応関係を測定し
ておく必要がある。第２は路面にコーンマーカーのよう
な目印をいくつか置き、それらの関係を巻き尺などであ
らかじめ計測する。つぎに画面上で目印の位置をカーソ
ルでポインティングし、装置に教示し、次に目印間の実
寸法を入力する。これから変換係数を算出する。この方
法では画角が斜めの場合も入力が容易である。第３はＩ
ＴＶカメラ１の高さ、俯（上下）角、首振り（左右）
角、焦点深度より変換係数を算出するものである。これ
は道路へのアクセスがしにくい場合に有効である。

【００６３】こうして、現地調整の簡略化ができ。前記
幾何学的調整は対話型操作で、現場または中央監視室か
ら簡単に行えるので非常に効率的である。また、路上に
調整用マーカーを調整時のみ設置すれば良好な精度で設
定できる。一方、路面明度などの画像処理パラメータは
上述のように自動的に学習しながら更新していくので人
手による調整はない。小量の初期設定用パラメータは対
話型操作で簡単に行える。また、これらの設定は画像処
理の専門知識を必要とせず、簡単な手引き書だけで誰で
も行える。これらの初期および現在のパラメータは、伝
送路を使用して中央管制室の計算機の補助記憶装置に記
憶させておき、万一交通流計測装置が設置されている路
側の現場装置が停電となり、その記憶が喪失されても、
中央からパラメータをダウンロードし、処理を瞬時に再
開できる。

【００６４】最後に、以上の各実施例で説明しなかった
技術的事項について述べる。速度計測処理には高速な画
像処理装置が必要であるが、一方車両交通の自由流の先
頭車が車の流れを決め、追随車はそれに従うという現象
がある。これを利用して追随車は速度計測を省略し、先
頭車と同速度とすることで処理が軽減できる。この場合
について、図２０の追随車判定を追加した車両認識処理
１０１のフローチャートで説明すると、図４の車両認識
処理１０１と同様に車頭検出処理１０３、車頭判定１０
４の後、前の車頭検出から所定時間内のものか否かの判
定１０９ａでＹＥＳならば、車両速度は前の車両と同一
とする処理１０９ｂを実行し、車両認識処理１０１のル
ーチンから外す。前記判定１０９ａでＮＯであれば、図
４の車両認識処理１０１と同様に識別番号付け１０５
（図示省略）と遅延タイマ起動１０６、車尾判定処理１
０７等を行う。また、車両速度の論理的整合性をチェッ
クする方法として、いま、計測した車両速度と、その車
両に時間的に近接した先行、後行車両の速度との差があ
らかじめ定めた値よりも大きく異なる（著しく早い、ま
たは遅い）場合は、当該車両の速度計測に何らかの誤り
があったとして、速度データから除外する方法を採用し
てもよい。ただし、このとき車両台数カウントは残した
方が良い。

【００６５】さらに、図２に示すように、道路長手方向
にＩＴＶカメラ１を配置し、その画角を適切な大きさに
設定することにより、上下両車線について交通流計測を
同時に処理することができる。つまり、夜間のヘッドラ
イトが真横からは同程度の明度となるため、上下車線で
同処理で対応できる。また、車両速度計測処理の結果、
速度ゼロが計測された場合、速度ゼロの車両が並んでい
れば渋滞と判定し、速度ゼロが単独で他の車は走ってい
れば駐停車と判定できる。その他に、認識した車両に関
し、車両に対応して認識した事を示すシンボルを表示
し、車両速度を計測できた車両に関し、車両に対応して
車両速度を表示することにより、監視を容易にできる。
また、車両速度計測に関し、時間の異なるフレーム以上
で車両を認識、同定すると、速度が２つ以上求められ
る。それらにより車両の加速度を求めることができる。
これが所定値以上なら平均速度計算には加算しないでお
くこともできる。これは車両速度が定常走行時のものと
する交通流の定義に対応するものである。

【００６６】さらに、平均速度表示サイクル時間内に速
度計測された車がゼロ台の場合は、平均速度として前回
の処理で算出した値を保持することもできる。また混雑
度（渋滞〜やや渋滞〜通常〜あき）や速度区分（早い〜
中位〜遅い〜渋滞）を求める場合の入力値として平均速
度を使用する。別の手法として、平均速度表示サイクル
時間内に認識された車がゼロ台の場合は、平均速度を表
示せず、車の通過が無かったことを表す表示を行い、混
雑度は「あき」、速度区分は「車両ゼロ」とする方法も
ある。さらに、例えば大型バスとカメラ１から見て大型
バスの向こう側の車線を走行中の小型車両とは重なりが
ある場合には、図２に示す斜め上方の位置からＩＴＶカ
メラ１により撮影すると、車両認識においては連続した
複数の領域を認識することになる。すなわち、この場合
は２台の車両が重なった画像として得られるが、時間内
に追跡した速度の異なる部分は分離して２台の別の車両
であると判定する方法がある。これにより車両数は２と
する。

【００６７】上記実施例では図８の各車線に対応する検
出ライン（１）〜（１３）のみについて、車頭検出およ
び速度計測処理を実施したが、他の方法として、例えば
図８の第２車線を例にすると、検出ライン（５）〜
（７）の間の全画素を判定に用いることができる。手順
を図２１に示すが、道路長手方向の座標ｊ（＝０〜ｍａ
ｘ）、道路幅方向の座標ｉ（＝ｉ₁〜ｉ₂）とすると、検
出ライン（５）〜（８）の車線の幅方向について各画素
の明度（Ｘ_i1〜Ｘ_i2）を加算し、平均を採ることによ
り、道路長手方向の一次元の明度分布（Ｘ_j／（ｉ₂〜ｉ
₁））とし、これにより、図１９と同様の明度分布を得
る（Ｃ_ijは入力した画面上の二次元明度）。これを用い
て同様に車頭判定を行う。この場合オートバイのような
小型の車両に対する感度を低くできるため、車両認識か
ら外すことが容易となる。

【００６８】

【発明の効果】本発明によれば、屋外全天候下での無調
整で交通流の処理が実現できる。また、天候変化、時刻
変化に対応して適切なアルゴリズムの選択やパラメータ
の選択、調整を行うことで車両認識等のもれがなく、確
度が向上できた。さらに、車両検出と速度計測を２段階
で処理するため、車両の特徴抽出が確実で、速度処理は
必要時のみとなり、全体の処理量を低減できた。また、
複数車線の同時計測ができ、監視カメラを交通流方向に
概略直角の上方に位置させることにより、複数車線が視
野に入り、速度計測の精度が良くなった。また、画像の
情報量圧縮により、処理速度が向上し、複数車線の同時
リアルタイム計測ができる。さらに、幾何学的調整は対
話型操作で、現場または中央監視室から簡単に行えるの
で現地調整の簡略化ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の基本
構成図である。

【図２】 本発明の一実施例の画像式交通流装置のＩＴ
Ｖ設置例を示す図である。

【図３】 本発明の一実施例の画像式交通流装置のＩＴ
Ｖによる画像例を示す図である。

【図４】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の車両
認識処理のフローチャートを示す図である。

【図５】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の速度
計測処理のフローチャートを示す図である。

【図６】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の車種
判定処理のフローチャートを示す図である。

【図７】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の計算
処理のフローチャートを示す図である。

【図８】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の車頭
検出説明画面例を示す図である。

【図９】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の車頭
検出の一例を説明する図である。

【図１０】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の車
頭検出の一例を説明する図である。

【図１１】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の車
頭検出の明度値を示すヒストグラムの図である。

【図１２】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の基
本構成図である。

【図１３】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の路
面明度のヒストラグラムの一般形状（昼間の場合）を示
す図である。

【図１４】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の昼
間の２値化しきい値処理のフローチャートを示す図であ
る。

【図１５】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の２
値化処理のフローチャートを示す図である。

【図１６】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の路
面明度のヒストラグラムの一般形状（夜間の場合）を示
す図である。

【図１７】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の夜
間の２値化しきい値のフローチャートを示す図である。

【図１８】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の明
度ヒストラグラムからの天候、時刻の判定方法のフロー
チャートを示す図である。

【図１９】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の車
線分離線による車両検出を説明する図である。

【図２０】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の追
随車判定を追加した車両認識処理のフローチャートを示
す図である。

【図２１】 本発明の一実施例の画像式交通流装置の道
路幅方向に積算した値の道路長手方向の一次元分布を用
いて、車両検出、車両計測をするフローチャートを示す
図である。

【符号の説明】

１…ＩＴＶカメラ、２…画像送信装置、３…光ファイ
バ、４…交通管制室（中央監視室）、５…画像受信装
置、６…画像式交通流計測装置、７…モニタ、８…計算
機、９…建築物、１０…道路、１１…屋外局、１２…画
像分配装置、１３…光伝送装置、１４…ＴＶ、１５…デ
ィスク

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 小中 克己 神奈川県横浜市磯子区磯子一丁目２番10号 バブコック日立株式会社横浜エンジニア リングセンタ内 (72)発明者 権藤 宏 神奈川県横浜市磯子区磯子一丁目２番10号 バブコック日立株式会社横浜エンジニア リングセンタ内 (72)発明者 大内 哲夫 神奈川県横浜市磯子区磯子一丁目２番10号 バブコック日立株式会社横浜エンジニア リングセンタ内

Claims (53)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 撮像装置で道路および道路上の車両を撮
   影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流を
   計測する方法において、まず、車両認識処理を行い、そ
   の結果に基づいて車両台数、車両速度、車両の時間占有
   率、車両の空間占有率及びこれらの値を用いて演算され
   る諸量の内の少なくとも一つの車両計測処理を行うこと
   を特徴とする画像式交通流計測方法。
2. 【請求項２】 撮像装置で道路および道路上の車両を撮
   影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流を
   計測する方法において、車両計測処理のための画像領域
   を、車両検出処理で初めに車両を認識した位置を基点と
   して、車両速度ゼロから予め設定された最高速度までに
   対応した領域に設定して画像処理および画像認識を施す
   ことを特徴とする画像式交通流計測方法。
3. 【請求項３】 車両認識処理で初めに車両を認識した位
   置と車両認識領域の先頭の位置の距離の差と車両検出処
   理の実行時間間隔から推定される車両速度から、予め設
   定された最高速度までに対応した領域を設定して、この
   領域内で画像認識と車両計測処理を行うことを特徴とす
   る請求項２記載の画像式交通流計測方法。
4. 【請求項４】 撮像装置で道路および道路上の車両を撮
   影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流を
   計測する方法において、車両認識用の画像領域を複数の
   車線に対応して各々設け、そこから得られた画像を実時
   間多重タスク制御システム下で処理することを特徴とす
   る画像式交通流計測方法。
5. 【請求項５】 撮像装置で道路および道路上の車両を撮
   影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流を
   計測する方法において、車両認識処理は、路面との対比
   において車両の特徴点の検出を路面との明度差を利用し
   て行う２値化画像、同一画像での時間の異なる２画像の
   明度の差の画像、上記２値化画像と差画像の輪郭線抽出
   画像及び路面上の特徴点の隠ぺいの少なくともいずれか
   の検出により行うことを特徴とする画像式交通流計測方
   法。
6. 【請求項６】 明度の差画像の面積が予め設定した値よ
   り大きい場合は画像処理の続行をやめ、次の画像取り込
   み手順にジャンプすることを特徴とする請求項５記載の
   画像式交通流計測方法。
7. 【請求項７】 ２値化のしきい値としてあらかじめ画像
   に路面の領域を記憶させておき、路面部分の明度のヒス
   トグラムを作成し、その最頻値の明度を路面明度の代表
   値とし、ヒストグラム形状から前記最頻値明度の幅を求
   め、前記明度幅の明るい側の値または前記明度幅の暗い
   側の値の少なくともいずれかで同じ画像を２値化するこ
   とを特徴とする請求項５記載の画像式交通流計測方法。
8. 【請求項８】 明度のヒストグラム形状から得られる最
   頻値の明度幅の明るい側のしきい値および前記明度幅の
   暗い側のしきい値により得られる２値化画像のいずれか
   の側の画像を白黒反転させ、他の側の２値化画像に加算
   することを特徴とする請求項７記載の画像式交通流計測
   方法。
9. 【請求項９】 撮像装置で道路および道路上の車両を撮
   影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流を
   計測する方法において、車両認識処理として、複数の画
   像処理および画像理解の手法を併用し、天候、時刻の判
   断をして、該判断結果に基づき、最良の画像処理および
   画像理解の手法を選択することを特徴とする画像式交通
   流計測方法。
10. 【請求項１０】 予め画像の路面部分の領域を記憶させ
    ておき、路面部分の明度のヒストグラムを作成し、その
    ヒストグラムの特徴量より天候、時刻の判断をして、該
    判断結果に基づき車両検出のための認識対象とその基準
    値を選択または変更して車両検出をする認識対象とその
    基準値を設定することを特徴とする請求項９記載の画像
    式交通流計測方法。
11. 【請求項１１】 路面明度のヒストグラムを統計処理し
    て得られる平均値と基準明度または基準色相との比較に
    より昼夜の別を判定することを特徴とする請求項１０記
    載の画像式交通流計測方法。
12. 【請求項１２】 路面明度のヒストグラムを統計処理し
    て得られる平均値と第一基準明度との比較により昼夜の
    別を判定し、さらに平均値と第二基準明度との比較およ
    び最も明るい側の頻度ピーク値の有無により薄暮時と夜
    の別を判定することを特徴とする請求項１０記載の画像
    式交通流計測方法。
13. 【請求項１３】 路面明度のヒストグラムを統計処理し
    て得られる標準偏差と基準偏差の比較により、晴天と曇
    天との違いを判定することを特徴とする請求項１０記載
    の画像式交通流計測方法。
14. 【請求項１４】 昼間と判定された場合には、路面明度
    のヒストグラム形状から得られる最頻値の明度幅の明る
    い側のしきい値および前記明度幅の暗い側のしきい値に
    より得られる２値画像データのいずれかの側の画像デー
    タを白黒反転させ、他の側の非反転処理の２値化データ
    との和を実行して車両検出をすることを特徴とする請求
    項１０記載の画像式交通流計測方法。
15. 【請求項１５】 夜間と判定された場合には、最も明る
    い側の頻度ピーク値を車両のライトの明度とし、該明度
    の頻度ピーク値の近傍の特定値をしきい値として２値化
    処理を行うことで車両検出をすることを特徴とする請求
    項１０記載の画像式交通流計測方法。
16. 【請求項１６】 夜間と判定された場合には、路面明度
    のヒストグラムにおいて高明度側の変動するピークに着
    目し、そのピークの明度幅の暗い側の明度をしきい値と
    して２値化し、車両のライト形状を求め、それが同一位
    置に２つ以上あり、しかも小型車以上の所定距離離れて
    おり、また車線幅より狭い場合に車両と認識することを
    特徴とする請求項１０記載の画像式交通流計測方法。
17. 【請求項１７】 一定時間の間ヒストグラムを積算し、
    積算ヒストグラムの明るい領域での最も明度の高い側の
    頻度ピーク値に着目し、そのピーク値の明度幅の暗い側
    の明度をしきい値とすることを特徴とする請求項１６記
    載の画像式交通流計測方法。
18. 【請求項１８】 薄暮での車両の認識として昼間用処理
    と夜間用処理を併用することを特徴とする請求項１０記
    載の画像式交通流計測方法。
19. 【請求項１９】 路面明度のヒストグラムの作成に関
    し、一定時間内での各明度値毎の出現頻度のうち、最小
    頻度値を各明度値での頻度値として、これを路面明度の
    ヒストグラムとすることを特徴とする請求項１０記載の
    画像式交通流計測方法。
20. 【請求項２０】 路面明度のヒストグラムの作成に関
    し、一定時間内での各明度値に対応した出現頻度のう
    ち、最頻値を各明度値での頻度値として、これを路面明
    度のヒストグラムとすることを特徴とする請求項１０記
    載の画像式交通流計測装置。
21. 【請求項２１】 路面明度のヒストグラムの作成に関
    し、道路と予め分かっている複数の定点での明度変化を
    測定し、所定の時間間隔毎に、予め定めた時間内での明
    度のヒストグラムを求め、その最頻値を路面明度として
    入力される路面画像データを２値化することを特徴とす
    る請求項１０記載の画像式交通流計測方法。
22. 【請求項２２】 車両認識として、対象道路上のライン
    や中央分離帯、ガードレールなどの道路上、路側の設
    備、記号をあらかじめ記憶しておき、これが隠ぺいされ
    たことの検出により車両を自動認識することを特徴とす
    る請求項９記載の画像式交通流検出方法。
23. 【請求項２３】 道路設備の基本形状をあらかじめ記憶
    させておき、該記憶画像と入力画像との対応で車両を自
    動認識させることを特徴とする請求項９記載の画像式交
    通流計測方法。
24. 【請求項２４】 撮像装置で道路および道路上の車両を
    撮影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流
    を計測する方法において、車両認識として、一つの車線
    に対応して１本または複数本の計測ラインを設定し、当
    該ライン上の明度を２値化または明度の変化点検出によ
    り車両を検出することを特徴とする画像式交通流計測方
    法。
25. 【請求項２５】 撮像装置で道路および道路上の車両を
    撮影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流
    を計測する方法において、車両認識として、一つの車線
    に対応した画像領域の明度を車線幅方向に積算し、積算
    された明度を用いて明度を２値化または明度の変化点検
    出により車両を検出することを特徴とする画像式交通流
    計測方法。
26. 【請求項２６】 撮像装置で道路および道路上の車両を
    撮影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流
    を計測する方法において、画像処理および画像理解用の
    画面上の寸法と路面上の実寸法の対応を実寸法の与え方
    として、画面上の単位長さに対して実寸法を入力するこ
    とを特徴とする画像式交通流計測方法。
27. 【請求項２７】 撮像装置で道路および道路上の車両を
    撮影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流
    を計測する方法において、画像処理および画像理解用の
    画面上の寸法と路上の実寸法の対応を実寸法の与え方と
    して、測定道路上に複数の目印を置き、目印間の距離を
    予め実測し、次に画面上に映った道路上の目印の位置を
    ティーチング手段でティーチし、次に前記目印間の距離
    を入力することを特徴とする画像式交通流計測方法。
28. 【請求項２８】 撮像装置で道路および道路上の車両を
    撮影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流
    を計測する方法において、画像処理および画像理解用の
    画面上の寸法と路上の実寸法の対応させるために、撮像
    装置を設置した高さ、俯角および焦点深度から実寸法を
    算出することを特徴とする画像式交通流計測方法。
29. 【請求項２９】 撮像装置で道路および道路上の車両を
    撮影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流
    を計測する方法において、路面との対比において車両の
    特徴点の検出を路面との明度差を利用して行う２値化画
    像、同一画像での時間の異なる２画像の明度の差の画
    像、上記２値化画像と差画像の輪郭線抽出画像及び路面
    上の特徴点の隠ぺいの少なくともいずれかの検出により
    車両認識をした後、差画像の空間微分によるピーク個
    数、車両位置の一致度または複数の検出ライン毎、また
    は車線幅方向に積算した値の道路長手方向の一次元分布
    の特徴の比較により車両位置の一致度から所定の時間経
    過後の車両の同定を行い、同一車両であると同定された
    場合には該両車両検出位置間の単位時間当たりの移動量
    を算出して車両速度を検出することを特徴とする画像式
    交通流計測方法。
30. 【請求項３０】 初めに認識した車両の画像が撮像装置
    のインターレース動作により櫛の歯状にずれていること
    を利用し、このずれ量から車両速度を推定して求めるこ
    とを特徴とする請求項２９記載の画像式交通流計測方
    法。
31. 【請求項３１】 車両交通の自由流の先頭車の速度を求
    め、これから一定時間以内に車両検出された追従車は先
    頭車と同速度として車両計測を省略することを特徴とす
    る請求項２９の画像式交通量計測方法。
32. 【請求項３２】 計測した車両速度と、その車両に近隣
    した先行、後行車両の速度との差があらかじめ定めた値
    以上である場合、当該車両の速度を速度データから除外
    することを特徴とする請求項２９記載の画像式交通量計
    測方法。
33. 【請求項３３】 同一車線上において、車両速度の計測
    の結果、速度ゼロが計測され、しかも速度ゼロの車両が
    複数あれば渋滞と判定し、速度ゼロの車両が単独であ
    り、他の車両が走行中であれば、該速度ゼロの車両は駐
    停車中であると判定することを特徴とする請求項２９記
    載の画像式交通流計測方法。
34. 【請求項３４】 車両認識は車頭と車尾とで行い、該車
    頭検出時刻と車尾検出時刻の差を求め、この値の単位画
    像処理時間の間の全車両の合計値を前記単位画像処理時
    間で除して、道路上の車両時間占有率を求め、 また、車両検出の結果から単位画像処理時間当たりの車
    両台数を求め、 さらに単位画像処理時間の間の全車両の車両速度の合計
    値を車両台数で除して平均車両速度を求め、 画像処理周期当たりの車両台数を平均車両速度で除して
    空間占有率を求め、 前記時間占有率と空間占有率の値から交通流の流れの程
    度を判断することを特徴とする請求項２９記載の画像式
    交通流計測方法。
35. 【請求項３５】 認識した車両に関し、該車両を認識し
    たことを示すシンボルを表示し、また車両速度を計測で
    きた車両に関し、車両に対応して車両速度を表示するこ
    とを特徴とする請求項２９記載の画像式交通流計測方
    法。
36. 【請求項３６】 平均速度表示サイクル時間内に速度計
    測された車両がゼロ台の場合は、平均速度として前回算
    出した平均速度値を保持することを特徴とする請求項２
    ９記載の画像式交通流計測方法。
37. 【請求項３７】 平均速度表示サイクル時間内に認識さ
    れた車両がゼロ台の場合は、平均速度を表示せず、車の
    通過がなかったことを表す表示を行うことを特徴とする
    請求項２９記載の画像式交通流計測方法。
38. 【請求項３８】 連続した複数の領域で車両を認識した
    場合、時間的に追跡して特定の車両とは速度の異なる車
    両は別の車両と判定することを特徴とする請求項２９記
    載の画像式交通流計測方法。
39. 【請求項３９】 時間の異なる２フレーム以上の画像で
    車両の認識と同定し、次いでそれぞれの車両速度を求
    め、該車両速度に基づき該車両の加速度を求め、該加速
    度が所定値以上である場合は平均車両速度の計測には加
    算しないこととすることを特徴とする請求項２９記載の
    画像式交通流計測方法。
40. 【請求項４０】 撮像装置で道路および道路上の車両を
    撮影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流
    を計測する装置において、撮像装置を交通流に対して概
    略垂直でしかも斜め上方に設置したことを特徴とする画
    像式交通流計測装置。
41. 【請求項４１】 撮像装置の画角は、道路に設けられた
    対向車線を含む車線全体について交通流計測を同時に処
    理できるように設定されたことを特徴とする請求項４０
    記載の画像式交通流計測装置。
42. 【請求項４２】 撮像装置で道路および道路上の車両を
    撮影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流
    を計測する装置において、画像の交通の上流側を車両認
    識部、下流側を車両台数、車両速度、車両の時間占有
    率、車両の空間占有率及びこれらの値を用いて演算され
    る諸量の内の少なくとも一つの車両の計測処理をする車
    両計測処理部とすることを特徴とする画像式交通流計測
    装置。
43. 【請求項４３】 撮像装置で道路および道路上の車両を
    撮影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流
    を計測する装置において、路面との対比において車両の
    特徴点の検出を路面との明度差を利用して行う２値化画
    像、同一画像での時間の異なる２画像の明度の差の画
    像、上記２値化画像と差画像の輪郭線抽出画像及び路面
    上の特徴点の隠ぺいの少なくともいずれかの検出により
    車両を認識する車両検出手段を備えていることを特徴と
    する画像式交通流計測装置。
44. 【請求項４４】 車両検出手段は天候、時刻の判定手段
    と、該天候、時刻判定手段の判定した天候、時刻に対応
    した車両検出のための認識対象とその基準値を選択また
    は変更して車両検出をする認識対象とその基準値を設定
    する手段を備えている特徴とする請求項４３記載の画像
    式交通流計測装置。
45. 【請求項４５】 車両検出手段は同一検出手法を用いる
    車頭検出手段と車尾検出手段と、車尾検出手段の検出車
    両が車頭検出手段の検出車両であるか否かを判定する同
    定手段と、該同定手段により同一車両であると判定され
    た場合に、車両長を算出する車両長算出手段と、該車両
    長算出手段により、車種を判別する車種判別手段とを備
    えたことを特徴とする請求項４３記載の画像式交通流計
    測装置。
46. 【請求項４６】 車両同定手段は時間差画像の空間微分
    によるピーク個数、車両位置の一致度または複数の検出
    ライン毎、または車線幅方向に積算した値の道路長手方
    向の一次元分布の特徴の比較による車両位置の一致度か
    ら同定する機能を備えていることを特徴とする請求項４
    ５記載の画像式交通量計測装置。
47. 【請求項４７】 天候、時刻の判定手段は路面明度のヒ
    ストグラムを統計処理して得られる平均値と基準明度と
    の比較により昼夜の別を判定する機能を備えていること
    を特徴とする請求項４４記載の画像式交通流計測装置。
48. 【請求項４８】 天候、時刻の判定手段は路面明度のヒ
    ストグラムを統計処理して得られる平均値と第一基準明
    度との比較により昼夜の別を判定し、さらに平均値と第
    二基準明度との比較および最も明るい側の頻度ピーク値
    の有無により薄暮時と夜の別を判定する機能を備えてい
    ることを特徴とする請求項４４記載の画像式交通流計測
    装置。
49. 【請求項４９】 天候、時刻の判定手段は路面明度のヒ
    ストグラムを統計処理して得られる標準偏差と基準偏差
    の比較により、晴天と曇天との違いを判定する機能を備
    えていることを特徴とする請求項４４記載の画像式交通
    流計測装置。
50. 【請求項５０】 天候、時刻の判定手段は、該判定手段
    が昼間と判定した場合には、路面明度最頻路面明度の明
    るい側と暗い側とに、それぞれしきい値を設定し、該路
    面最頻明度の両しきい値により画像データを２値化処理
    し、前記明側または暗側のいずれかの２値化処理結果を
    反転処理して、非反転処理の２値化データとの和を実行
    して車両検出をする機能を備えていることを特徴とする
    請求項４４記載の画像式交通流計測装置。
51. 【請求項５１】 天候、時刻の判定手段は、該判定手段
    が夜間と判定した場合には、最高明度の最頻値を車両の
    ライトの明度とし、該明度の最頻値の近傍の特定値をし
    きい値として２値化処理を行うことで車両検出をする機
    能を備えていることを特徴とする請求項４４記載の画像
    式交通流計測装置。
52. 【請求項５２】 撮像装置で道路および道路上の車両を
    撮影し、画像処理および画像理解の処理を施して交通流
    を計測する装置において、 路面との対比により車両の特徴点を検出する車両検出手
    段と、 時間差により該車両検出手段により検出されたの第一の
    車両検出位置と第二の車両検出位置における車両が同一
    のものであるか否かを同定する車両同定手段と、該車両
    同定手段が同一車両であると同定した場合には該両車両
    検出位置間の移動量を算出する移動距離算出手段と該移
    動距離算出手段により求めた車両移動距離と前記時間差
    から車両速度を検出する車両速度算出手段とを備えたこ
    とを特徴とする画像式交通流計測装置。
53. 【請求項５３】 車両同定手段は時間差画像の空間微分
    によるピーク個数、車両位置の一致度または複数の検出
    ライン毎、または車線幅方向に積算した値の道路長手方
    向の一次元分布の特徴の比較による車両位置の一致度か
    ら同定する機能を備えていることを特徴とする請求項５
    ２記載の画像式交通量計測装置。