JPH07505966A - 物体モニタシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 物体モニタシステム イＶ明の技術分野 本発明は物体モニタノスΣ−１８、特に自動車をモニュタする／スー′ｉ□−１ 、に関ずｚｌものである。

イこ明の庁既 ２通管理および自動り」の使用１を統制する法律（−χ１処する機関（官庁）は 交通を連続してモニタし得るとともに違反行７一時に（ｒ在する人件費を心安と することなく法律違反を検出し得るシステムを必要とする。多数の場所をモニタ し、違反を検知し、違反告知書を発行するし得るかかるシステムは特に有利であ る。その理由はこれらシステムによって警察のように交通管理の仕事から人（’ ｌ″ｔＲを軽減し、彼等を他の仕事につかせることかできるからである。また、 かかるシステムは１つの場１１ｒを連続してモニタづることにより違反抑止とし ても作用するとともに道路の事故化を生じる不慮の出来事およびその原因を軽減 する手助けとなる。

道路′；５ＩＩＩ用のスピードカメラおよびレッドライトカメラのような多数の 交通管理システムか現在用いられている。既知のシステムでは、違反検出時にト リガされるカメラを用いている。自動車のγｒ在を検出し、違反を検知するため には道路の側部に設置された光学センサ、道路の下側に設置された圧力センサお よび自動車から反射されるレーダの信号が用いられている。これらセンサおよび レーダの信号を用いてトリが信号を発生させてカメラを作動させ、ディテールを 含み、これからす７ハープレー１へのような自動車を確認し得る自動車の写真を 取る。道路の下側に設置したセンサを用いる場合には、設置のために道路に穴を 掘る必要があるか、または道路の側部に設置する場合にはセンサを容易に見つけ られ、且破壊されｉ！するようになる欠点がある。また、電気ケーブルを設置し てセンサとカメラとの観を接続する必要がある。さらに、レーダ信号のように自 動車に伝送し且つ反射した電磁波信号を用いて自動車の存在および違反を検出す る場所には、これら信号か自動車に設けた逆検知装置によって検知されこれをド ライバに報知され１！）る欠屯かある。

従って電磁波信号を同等伝送することなく、または道路の下側にセンサを設置す ることなく自動車の存在および違反を検知しｉ）るシステｔ、を提供するのか有 利である。

現在用いられているカメラで写真フィルｔ１を使用する場合には、カメラの設置 ｌＪ４＋４ｉてフィルｌ、を連続的に入換える必要かある。従ってメト＋７ボリ タ７区域の多数のし７１−ライトカメラは′小時フィルムか装填されてはなく、 しかも関連する交ご１□′１．を連続してモニタＪるらのでしない。

カメラのみを用いるスピード検知システムは多数の刊行物に記載されて（する。

これらの７ステＬ、は交通の流れをモニタしｊワるとともに瞬時スピード違反を 検知いするか、これらシステムはモニタ時に自動車で得られ得る情報に対し相対 的体こ制■され、しかもこれらシステムは特定の自動車の形式の情報を選択的− 得ることはできｔｊい。

また、カメラによってｉ）た写■゛↓または像は通１；’＋担当職員により検査 してｔｉ’ｌ報を取出し「自動車を識別し違反名を決める必要かあり、苔しく時 間を要する。像画（１シ較的短時間内に処理できる場合には、例えば情報か盗難 車であることを確認しｔこ場合に自動車を探し且つ確保する領域の機関にｔ１意 を促す証拠としてこの像を用いることかできる。従って、人を介在させるｔ要な く自動車の詳細な情報を得るとともに警吉情報および違反告知阿を発行するため に像をリアルタイムで処理しく！事る／ステｔ、を提供するのかず１刊である。

長距離運転時、自動車のユーザ、特にトラックのトライｌくは運転時間を短縮す るためにスピード制限を違反し得る傾向にあり、運転中モの速度が制限速度範囲 から制限速度を越える範囲に変化し得るようになる。スピード違反を検知する既 知のシステムは特定の場所での自動車の瞬時速度を検知し従って検出装置力（設 置された場所に依存することに集約されるか、長距離に亘って散発的に違反する ユーザを検知することはできない。また、休息停車を避けて推奨運転時間を越え 、運？ｊＤｒを不正に完成させりようにしたトラックおよび／＜スのドライノく も検出することはできない。従って、相対的に長距離に亘る自動車の平均速度を 検知し得る／ステ１、を提供するのかｆｉ　ｆｌｌである。また、多重走行帯の １つ以上の走？１帯の自９カ巾をモニタしく’Ｊるシステムを提０＋するのが有 利である。

発明の概□用 本発明によれは物体の像をｔ”Ｊる必要のある像取得時間を決めるために物体の 移動をモニタするカメラ手段を具え市電時間に像を得るようにした物体モニタシ ステムを提１１ｊする。

また、本発明によれば、移動物体をモニタするカメラ手段と、このカメラ手段に 応答する像処理手段とを具え、池の移動物体および静止物体から１１定の移動物 体を検知する物体モニタシステムを提供する。

さらに、本発明によれば、物体を識別する情報を自動的に抽出する移動物体の像 を追跡してｉＴ：＃るカメラ手段を具える物体モニタシステムを提供する。

好適には、かかるシステムはデフタル通信回線網を経て像を伝送する手段を含む 。

また、本発明によれば、多重走行帯上の移動自動車を連続的に検知して追跡する カメラ手段を■え、自動車の確認情報を抽出し得る多重走＋１帯の情報取得区域 の１１ｒ定の〔１勤車の像を得るようにした自動中モニタンステｔ・を提供する 。

さらに、本発明によれば、６区域にχ１する所定の移動自動車の像を１口跡して 得る複数のカメラ手段と、これら区域から得た像データを処理して自動車を識別 するとともにこれら区域間の自動車の移動に関する情報を得る手段とを具える自 動車モニタシステムを提供する。

また、本発明によれば、移動自動車をモニタして自動車か所定の形式であるかと うかを決め、これに応答して所定の形式の自動車の像を得るカメラ手段を具える 口！１＋ｉＬＦモニタンステムを（是１１４する。

さらに、本発明によれば、自動車をモニタして法律違反を検知するとともに所定 の時間を測定して自動車の像を得、且つ違反の検知に応答して所定の時間の自動 車の像をｉ）るようにしたカメラ手段を具える自動車モニタシステムを提供する 。

また、本発明によれば、道路上の１１動車をモニタして道路上のトラックおよび ハスのような大型自動車と乗用車のような小型自動車との識別を行い、自動車情 報かイリられる大型自動車のみの像を得るようにしたカメラ手段を具える自動車 モニタシステムを１是（共する。

内面の筒中な説明 図１乃至図３は自動車をモニタするに好適なシステムの使用状態を示す側面図： 図４は自動車をモニタづるに好適なシステムの使用状態を示す前面ネ１視図。

図５は自動車モニタ／ステムの好適な例を示すブロック図；図６は２つのカメラ 設置？１箇所および自動車モニタシステムの中央サーバのデジタル通信回線網の 接続を示すブロック回路図。

ｌＡ７は１１動車モニタシステムの多数の設置箇所の接続を示す説明図；図８は 自動車モニタシステムの自動車検知および偶数得回路を示すブロック図；図９は 自動ｉｔモニタシステムの検知カメラによって発生した像から自動車検知回路に より形成した像を７１＜ず前面斜視図；図１０はセグメント化処理を１ｔう自動 車検知回路の回路板の制御を示すブロック回路図。

図１１は自動車検知回路に記憶した静止背景像を示す前面斜視図；図１２は１″ １勤申検知回路により発生した池の像を示す前面斜視図。

図１３は自動車検知回路によりｉ！’）た像からフィルタ処理した陰影の領域を 示す像のｎ１ｈｌｉｉ＊１現図。

図１　ｌ＋は自動車検知回路により取出したセグメノト化像を示す前面斜視図； 図１５は画素グレイレベルのヒストダラムを示す説明図；図ＩＧは自動車モニタ システムにより発生したリアルタイｔ１状態表示を示す説明図。

図１７は自動車モニタ／ステムのソフトウェアタスク間の流れを説明する流れ図 を示す説明図。

図１８は自動車モニタ／ステムの処理窓の“ブランクトライアングル”の形成状 聾を示す説明図。

図１９は自動１ＬモニタンステＩ、により発生したボルブ領域の適用転回の測定 状態を示す説明図。

図２０は集団をな４゛ポルブ領域の水平方向の拡大を示す説明図；図２１は自動 １【モニタシステムのルックアップテーブルに記憶された拡大量を小１説明図。

図２２はボルブ領域の幅に基づく拡大を示す説明図。

図２３は自動車モニタシステムにより発生した集団に対する重なり検知を行う説 明図： 図２４は自動車モニタ／ステムにより行うラベル付は方法を示す説明図；図２５ は自動ルモニタンステｔ、により用いられる道路座標を示す斜視図；図２６は集 団の軌跡を示す説明図。

図２７は道路座標に対し変換された集団の軌跡を示す説明図；図２８は自動車モ ニタンステｔ、の軌跡ソフトウェアによりｔｎたデータ値を示す説明図。

図２９は自動車モニタシステムのタイミング制御板を示すブロック図；図３０は 自動車モニタシステムの偶数得カメラおよび赤外線フラソンユの動作特性を示す 説明図： 図３１および図３２は自動車モニタシステムにより得た像を示す前面斜視図。

図３３は偶数得カメラの構成部品および像捕捉回路のカメラに対するインターフ ェース部の関係を示ブロック図： 図３４は自動１Ｌモニタンステムのカメラ設置箇所の通信部品およびデジタル通 信回線全体に亘り接続された自動１１（モニタシステムの取得像処理装置の部品 を示すブロック図； 図３５は像捕捉回路のバッファボードに対するメモリレイアウトを示す説明図； 図３６は取得像処理システムのソフトウェアモジュールおよびカメラ設置箇所の 通信モジュールを説明する流れ図そ示ず説明図。

図３７は自動車モニタシステムのナンバープレート識別装置を示すブロック図： 図３８はナノバープレート識別装置の偶数得手順を説明する流れ図を示す説明図 。

図３９はナンバープレート識別装置のソフトウェアモジュールを説明する流れ図 を示す説明図； 図４０はナンバープレート識別装置のロケートプレートモジュールを説明する流 れ図を示す説明図。

図４１はナンバープレート識別装置の光学特性識別モジュールを説明する流れ図 を示４゛説明図である。発明を実施するだめの最良の形態図１乃至図７に示４− ロ３ｈＩｌｆモニタノステｔ、は図１乃至図３に示す自動車交通上のブリツノま たはパイ【］ン４に設置したカメラ装置２を含む。このカメラ装置２には１−１ 動中検知ブノメラ６と、偶数ｉリカメラ８とカメラ装置制御装置ｌＯとを設ける うこれら自動１１Ｔ検知カメラＧおよび偶数ｉひカメラＨの双方は１１色ＣＣＬ ）カメラとし、偶数（リカメラ８は高解代度カメラとする。

検出カメラ６はカメラ装置２によりモニタずべき車道１Ｇの部分の広い視野１２ を（ｒＬ−ている。検出カメラ６は視野１２内の自動車をモニタし、制御ユニッ ト１０は検出カメラ６かとらえた像を処理して検出し、自動車を視野１２内の他 の物体と識別する。自動車Ｉ８か視野Ｉ２内に入り、カメラ装置２の方へと動く と、カメラ装置２は検出カメラ６か発生ずる像を分析して、先ずは自動車１８を 視野１２内の他の移動物体又は静止背景とは別の移動物体として検出し、その自 動車１８か、その高解像度の像を縁取１１カメラ８によって得るべき対象物であ るかどうかを決定する。偶数ｉ１ノノメラ８は、自動車Ｉ８か車道１Ｇの予定し た位ｔｉ１１２２に達したときに、この［１動１１「の前部を含む限られた視野 ２０を有するように橋梁又は鉄塔４に取付ける。前記Ｔ一定位置２２及び限定視 野２０は、動いている自動中が図３に示すように検出カメラ６の視野１２を離れ る個所の近くとする。自動車１８か、その像をとらえなければならない対象物で あることか判ったら、カメラ装置２は検出カメラ６がモニタした自動車の動きに 基づいて自動車１８が偶数イ）カメラ８の視野に入る時間を推定する。カメラ装 置２は偶数得カメラ８に関連する制御回νδにトリガ情報を１ノ（給して、前記 推定時間にカメラ８をトリガさせるようにする。こうして、自動車１８の前部の 高解像度の像を得て、この像から後にその像をディ／タル的に電子処理すること により自動車の車種及び認可プレートのディテールの如きかなりの識別情報を取 出すことかできる。

カメラ装置２は自動車１８を識別し、且つ偶数得カメラ８をトリガさせる時間を 推定することに加えて、検出カメラ６からの像を用いて、大きさの如き多数の特 徴に基ついて複数の自動１１（を区別し、これらの自動車のうちの高解像度の像 をとらえるべき自動車かとれであるのかを決めることができる。例えば本例のン ステｌ、は、トラック及びハスの如き大型自動車と、乗用車及びオートパイの如 き視野Ｉ２内の他の移動物体とを区別することができる。カメラ装置２は検出カ メラ６かとらえた像から自動中１８の現１１速度をめたり、運転古か前の甲に近 付き過きて運転していたり、違法のレーン変更をしたりするような交通違反又は 池の違反を犯しているかどうかを確かめることができる。又、このシステムは盗 難自動車を検出するのに用いることもできる。

検出カメラ６及び制御ユニットｌＯは視野１２内の走行中の自動車１８を全てモ ニタすることができると共に予定位置２２にて選択自動車の像を取得することか できる。図４に示すように多数レーンの車道２１の場合には、検出カメラ６の視 野１２を広げて、車道のレーン２３及び２５の全てを網羅するようにし、偶数得 カメラ８を６レーン２３及び２５に設ける。従って、カメラ装ｒＩｉ２は走行中 の自動車１８をモニタして、その自動車が偶数得位置２２に連する時にどのレー ンを走行しているのかをめて、必要に応じてレーン２３又は２５に対応する偶数 ｉ）カメラ８を作動させることができる。

図５に示すように制御ユニット１０は、検出カメラ６が発生ずる像を処理して、 ハス３２で偶数ｉ）カメラ８にトリガ信号を供給する自動Ｑ【検出回路３０をｎ えているっ縁取１１カメラ８は検出回路３０によって決められたタイミング情報 に基づいて像をとらえるべくトリガされ、このカメラ８はそれぞれに隣接して取 付けである対応する赤外線フラッシュ４０のフラツンユトリガ回路３８にライン ３６にてトリガ信号を供給する。偶数得カメラ８によって得られた像は偶数得回 路３４により受取られる。検出回路３０は、偶数得カメラ８に対する正しい露光 レベルを決めるように、検出カメラ６の視野１２内の光強度をめ、次いでフラッ シュ４０を正しいエネルギーレベルで放電させて所望な露光レベルを達成する。

この場合、ＩＲフラッシュを用いると、その動作が可視的に検出され難いので有 利である。フラッシュにより発生される可視波長の光はＩＲ帯域通過フィルタに より除去する。

自動車モニタシステムはカメラ６がとらえた像を受信し、それを処理して、それ から自動車情報を抽出する制御ユニットＩＯに接続した取得像処理装置１４２を 具えている。この取得像処理装Ｗ４２はカメラ装置２の一部とするか、又はカメ ラ装置から離して位置させ、偶数得回路３４からの電気通信ライン４４により制 ｆｌ−ｉ、、、＝　−ｒ　ｌ・に接続することかできる。処理装置４２は認可ブ レーＩ・のディテール５０の如き、像からの必要な情報を自動的に抽出すべく構 成した処理局４３を具えている。

図（ｊに示すように、遠隔中央個所に設置した場合の取ｉｌ像処理装ｒ！１４２ は、公Ｊ１、のディジタル電気通信ネットワーク４５に接続した通信コントロー ラ５５及び中央コンピュータ→）”−ハ４７を只えており、サーバ４７は取１１ 像データベース４！Ｊ　＋　３＋可プレート認識システム５１及び遠隔地ユーザ インタフェース５３を構成する古フンピユータを接続するローカルエリアネット ワーク（Ｌ　Ａ　Ｎ　）としての働きをする。通信コツト【］−ラ５５は像を処 理装置４２に送る凸カメラ装置２に設ける。各カメラ装置２は、縁取得回路によ って得られた像を記憶し、且つ中央の像処理装置４２の通信コン］・ローラ５５ と通信して、統合サービスディジタルオノトワーク（ＩｓＤＮ）４５を介して中 央のサーバ４７に像を送る像バッファ兼通信コントローラ５７を具えている。通 信コン１−ローラ５５はＩ　５ＤＮ４５での高速像転送を管理すると共にハウス キーピングや、誤り検出や、カメラ装置２と中央サーバ・１７との間の像転」ヱ を補正したりする。中央サーバ４７はコントローラ５５と通信して、カメラ装置 ２がサーｌ〈４７により維持されているＬＡＮの延長部として作用するようにす る。像処理は各カメラ装置２にて行なうこともでき、例えば品カメラ装置２に認 可プレート認識装置５１を設け、これにより取得像を光学的に文字認識（ＯＣＲ ）して、認可プレートのディテールの如き自動車情報を抽出することかできる。

図７に示すように、自動車モニタシステムは車道における多数の位置５２〜６０ に取付けた複数のカメラ装ｒ！１２を具えている。カメラ装置２は他のカメラ装 置と通信するために［５ＤＮ４５の電気通信ラインにより接続したり、及び／又 は中央制御局６２に接続して、各カメラ装置２にて集めた情報を比較するように する。中央制御局６２は取Ｉｎ像処理装置４２を具えている。カメラ装置２及び 中央制御局６２は、自動車識別情報以外に、像をとらえた日時及び位置情報を含 むカメラ装置２が集めた情報を用いて車道１６に沿う自動車の進行をモニタする ことかできる。これは、上述したような情報を用いて自動車が２つのカメラ装置 ！２間を走行した平均速度をめることができるので特に有利である。自動車が２ つのカメラ′Ａ置２間を制限走ｉｊ速度を越して走ｉγ（７ｔこことを平均速度 が示した場合に、権限のある機関の青は自動車を止めるようにコンタクトをとる ことができる。或いは中央局によって自動車の登録所有名に違反通知を発行する こともできる。中央局６２及び／又はカメラ装置２には盗難車に関するＩｎ報も 含めて、盗難車が検出される場合に権限のある機関かそれにコンタクトをとるこ とができる。長い距離を通り（々ける運転りは、２つのカメラ装置の設置側β１ ５２と５４との間をあまりに速く走行したことにより止められたり、又は違反通 知を発行されることになると気付く場合に、選定個ｎ１で速度制限直を瞬時的に 越さないようにする。カメラ装置間の間隔は比較的大きくして、これらカメラ装 置間の許容走行時間を許容平均速度にχｊ応させるようにづる。本発明のンスデ ムにより平均速度をモニタできることはかなりの進展を表わし、これは幹線道路 における１−ラック及びバスの如き大型の自動車か過剰速度で走ｉｆシているの を検出するのに用いることができ、又予定した停止をしない運転者を検出するこ ともできる。

検出カメラ６は３１２本と３１３本の水平操作ラインから成る各ビデオフィール ドを発生し、これらのフィールドか合成されて６２５ラインの完全なビデオフレ ーｌ、を形成する。これらのフィールドは２０　ｏ＋　ｓのビデオフィールド期 間に発生する５　１２Ｘ５１２画素の８ビツト量子化デイジタル像に変換される 。検出カメラ６の垂直方向の解像度は、カメラ６が車道を水平方向に見ることが できる最大距離に対して、５１２画素にディジタル化される約３００エレメント の垂直フィールドラインの解像度に１７ｃ　ｎする。ｎ；Ｉ記最大距離りは次式 にて表される。

Ｄ＝ｈ　Ｌａｎ　［ａｒｃＬａｎ　（Ｄｍｌａ　／ｈ）＋Φ　（１）ここに、Ｄ −カメラ視野が網羅する道路に沿う距離ｌ］−道路上方のカメラの高さ Ｄ　ｍ１ｎ−車道に沿うカメラ視野の最も近い位置までの距離Φ＝レンズの視野 角 車道を横切る視野は次式にて表わされる。

ここに、〜■＝車道を横切る視野 ｗ？？セ／すの幅 〔−レンズの用意距離 り一カメラから対象物体までの距離 カメラは１２ｍｍのレンズ及び８゜８ｎｕｎＸＧ、６ｍ口１のＣＣＤセンサを具 えており、これは自動ｉ１Ｔを適当な大きさに撮像し、しかし縁取ｉすν４所２ ２にてそれぞれ３５メートルつつの４つのレーンをカバーする。カメラにはアン チブルーミノグ皮びアンヂスミャセンサを設けて、自動車のライトによる像のブ ルーミング又はスミヤリングを防止する。カメラの赤外線フィルタは’１５０ｎ ｍまでの赤外波長の光を通し、これにより検出カメラ６が自動車ライトの赤外成 分を受光できるようにして、自動車を検出し、且つモニタするのに一層多くの情 報を掛るようにする。検出カメラ６は＋４０ｄ［３の利得範囲を有し、露光時間 はフィールド期間の２０　Ｉｎ　Ｓに固定する。

検出カメラＧの露光制御により、カメラに当る光の強度を制御して、ビデオ信号 の品質を絶えず一定に保ち、自動車を予想再現できるようにする。センサの許容 露光度は、センサ感度に適切に整合し、且つ式（３）に示すように、センサに当 たる電磁波の強度又はパ「ノーを適りＪに制御して適切な露光値に維持すること ができる。

Ｅα（１１Δ）Ｔ　（３） ここに、Ｅ−センサの露光値 Ｉｔ　＝　ｌ　ｃｍ２当りの入射（！、　Ｉｎ、Ｉ’、パワー（放射照度）Ａ＝ ｌｃｒ内の画素の面積 Ｔ４、即ちｅ、　ｍ、ｒ、パワーがセンサに当る時間（秒）トリガカメラに光か 当る時間Ｔは、２０　ｍ　ｓのビデオフィールド速度の一定値に保持される。こ れは多数レーンの車道の比較的大きな視野１２内の自動車の動きを「静止見する 」のに１・分短い時間である。電子シャ・ツタ−又は短い露光制御は、露光時間 を短くすると、太陽光の反射や、自動車のへラドライトによる像のスミャ又はブ ルーミングにより悪影響を受けるので、検出カメラ６にはンヤノターを設けない 。センサ画素を十分に露光するのに必要な入射光の放射照度は特定成長の光に対 する感度に依存する。センサ画素はビデオ信号の信号対雑音比を満）？させる最 小限の光感度を有し、又センサ画素か飽和する前の最大光レベルを有している。

センサに対して単一露光で撮像し得る放射照度のレンジは約１００＝１とする。

２４時間中カメラ６に当てるごとのできる光の放射照度のレンジはｌＯ゛′　ｌ の２ｆｒ５だけ変えることかできる。従って、露光制御系は、例えば２４時間中 カメラに当る照明によりセンサか飽Ｉｌｌ　ＬないようにＩＩの値をセンサのダ イナミノフレツノ内に維持するのに十分な値に制限する。露光制御系は、レンズ 開口に基ついて露光調整すべく設３１され、且つレンズ開口が減少すると光のニ ュートラルフィルター処理を進めるｆｌ、８〜ｒｔｏｏｏの自動アイリスレンズ 系とする。露光制御の変更レート、即ちＩＩが変化する割合は、走行中の自動車 が後に詳述するように、カメラ６によって得られるゆっくり変化する背景像とは 相違している像により位置決めされるように限定する。露光制御の変更レートは 、センサの露光時間の変更が背景像の変化を見まちがえて、自動車の検出及びモ ニタリングに悪影響を及はずことになるので制限する。自動アイリスの応答時間 は、背景像を現行像から差引く割合に整合ずへくセットされる。露光制御の遅い 変更レートはアイリスが光の過渡的な変化、例えばカメラ６に近付いてくる自動 車の屋根からの反射光に対して速く応答し過ぎるのを防止する。変化レートは充 放Ｑ、Ｉ照度ｌ（を１／２又は２倍にするためにｌＯ妙に限定する。

露光制御系は、過渡的な極めて明るい反射光や、ヘッドライトがセンサ画素を胞 用しないように、センサの露光度を視野１２内に入る光のピーク強度に対するセ ンサの飽ｆ′ｌ］レベル以下に保つように制限する。カメラ６から得られるピー クビデオレベルを後述するようにモニタし、これをアイリスの絞りの設定を制御 する根拠として用いる。

夕闇及び夜明けの照度レベル中にヘットライトを用いていない自動車の背景を差 引くことのできるビデオ信号を発生させるためにセンサの感度を選択する。セン サは近赤外光にも応答して、大型自動車の側部及び周囲光からの信号を最大にす るも、その応答性はブルーミングが自動車のヘッドライトから生ずるしきい値以 下とする必要かある。カメラのレンズは夜明は及び夕闇の期間中にヘッドライト なして走行している自動車に対してセンサを十分露光すべく制御することができ る。最大レンズ開口は車道から反射する。約１０ｃｄ／＋ａ２の照度値に対して ｆ４にＩｌ、Ｑ　；＋Ｅ　ｉる。車道の照度レベルがこのレベルの約２５％以下 に一旦落ちたら、後述するように自動車のセグメンテーションを自動車のへノド ライトに基づいてｉ　ｊ　ｆ＝っ。明度レベルを表わす制御信号レベルは後述す るようにｌｉｔ−画素に対重るビデ１信号レヘルの照度ヒストグラムから導出さ れる。

図８に示すカメラノート２の制御ユニットｌＯは、モト【コーラＧ３０３０ＣＰ Ｌｌ　６４、検出カメラ６からの画像を受信するよう接続された検出前トリガザ ブシステＩ・ら６及び捕捉カメラ８からの画像を受信４゛るよう接続された捕捉 サブ／ステム６８をａむ。サブ／ステＩ、６Ｇ及び６８は浚数個のＤａＬａｃｕ ｌ＋ｅパイプライン画素レートＬデオ処理し路ボードを含み、これらの回路ボー ドはＣ１）Ｕ６４により制御される。これらの回路ボート及びＣＩ’ＵＯ４はＶ 　ＥＭ（Ｖｃｒｓａ　Ｍｏｄｕｌｅ　Ｅｕ＋ｏｐｅ）ハスにより相互接続す゛る 。ＣＰＵ６４及びサブシステム６６及び６８の回路ボー（・はリアルタイＩ２マ ルヂタスクンステｔ、であるＶｘＷｏｒｋｓとして既知のソフトつ工了オヘｌｙ −ティングンステｔ、を実ｉｔする。検出サブシステ１．６６、ＣＰＵＧ４及び 制御ソフトウェアか検出回路３０を構成し、捕捉（ノブンステト６８、ＣＰＵ６ ４境び制御゛ソフトウェアか捕捉回路；３４を構成する。イメージバッファ兼通 信」ノドＤ−ラ５７を捕捉回路に接続してｌ５ＤＮ４５へのアクセスを与えるこ とかできる。

検出→Ｖブ、システム６６は検出カメラ６により得られたδビデオフィールドの ５１２　Ｘ　５１２画素の画像を処理し、このサブ／ステムは中間記憶なしの画 像データバイブライノ処Ｆ！Ｉ！ヲ用いで視野１２の変化の間で低いラデンン− を達成４゛るように設計されている。〜ＩＡＸ［３ＵＳとして既知のパイプライ ンのビデオデータバスのデータレートはｌＸｌ０’画素／秒である。ビデオフィ ールＩ・を個別に千手的解像度の２つの連続フレームとして処理することにより ５０１１ｚのザンブルレートを達成し２、フルフレーム処理に必要とされるデー タレートを除去する。

検出→Ｊブンステム６６は検出カメラ６から出力されるフィールドを受信し、こ れを５１２Ｘ５１２画素表示に変換するビデオディノタイザボード７４を含む。

ディ／９イザホート７４はＤａｌａｃｕｂｃ　Ｄｉｇｉｍａｘボートてあり、各 画素が０−１２７の２の補数の正範囲（０か黒、１２７か白を表す）内の値を有 するグレースケール画像表現を発生ずる。５１２Ｘ５１２画素は図９に示すライ ブ画像表示を発生しうる。ディジタイザボード７４により発生された画像は背景 差分ボード７Ｇに人力する。この差分ボードは、図１０に示すように、図１１に 示す背景画像を現又はライブ画像から差し引いて図１２に示す一次差分画像を発 生させる。この差分画像は視野１２内の移動物体のグレーレベル表示を構成する 。画像差分処理により両車画像レンジが−１２８から１２７へ広がる。背景差分 ボード７６はＤａｔａｃｕｂＰＭａｘＳ＋’ボードである。

背景画像は検出カメラ６により観察される静止背景を表し、背」画像ス）・アボ ート７０　（ＤａＬａｃｕｂｅ　ＦｒａｍｃｓＬｏｒｃ）の２つのフレームスド ア７１の一方に記憶される。背景画像は背景更新ポー１７２（別のＤａＬａｃｕ ｂｃ　ＭａｘＳＰ）により連続的に更新し、２つのフレームスドアの一方に検出 カメラ６の視野１２内の静止背景を正確に表す画像か保持されるようにする。更 新ボード７２はフレームスドア７１ｂの−，１からの現背景画像を受信し、−次 差分画像をフィルタ処理したものと合成して新しい背醍画像を発生し１これを更 新ボード７２から他方のフレームスドア７１ａに出力する。次に制御ソフトウェ アか他方のフレームスドア７１ａにスイッチし、背景画像を差分ボード７Ｇへ供 給するとともに次の更新画像を第１フレー７、ストア７１１）に供給する。１！ 景史新ボードは一次差分画像を、図１０に示すようにフィルタ特性７３（ＲＡＭ に保持されている）に従−〕でフィルタ処理し、−次差分画像の画素のグレーレ ベルをプログラマブルレンツ、例えば−２〜＋２のレンツに制限する。この制限 機能は、現背景画像が制限フィルタ処理７３に要する時間たけ遅延素子７４で遅 延されたのちに差分画像と合成される際に現背景画像に対しｉチオつれる補正を 小さくする。この制限機能は、フレーム毎に背景画像に月し行われる補正を極僅 かにして、移動物体により発生ずるような過渡差が画像ス１−アボート７０内に 保持される記憶背景画像を大きく変更しないようにする。

フィルタ関数７３の形状は、背景画像に加えられるグレーレベル差をｔより大き い全ての差レベルに対してはレベル【に限定し、−１より小さい全ての差レベル にり１しては−（に限定することを示している。ここで、［は２のような低いし きい値である。背景更新ボート７２の状態は背景画像の更新をディセーブルする 状態に変化させることもできる。背景画像の変化速度は検出カメラ６のレンズ開 口の変化によるンーン露光の変化速度より速くなるようにセットする。制限関数 により決まるレート変化は重要である。その理由は、速度か遅すぎる場合には照 明変化か不正確な差分画像を発生しうるとともに、速度か速すぎる場合には移動 物体か背景画像内にはけとして現れつるためである。

背景差分ボート７Ｇにより発生された一次差分画像は第３　ＤａＬａｃｕｅ　Ｍ ａｘＳＰボーｌ−（影除去ボード）７７に出力される。差分画像に現れる中両の 影（図１２）はΦ両タイプの決定のために処理される画像に重大な問題を生ずる 。影は車両をその実際の大きさより大きく見せ、トラックやハスのような大型ｉ １（両と乗用車やバイクのようｆｊ小型１（両とを区別する場合に、乗用車の影 により乗用１１（が大型車両に分類されることか起こりうる。このため、影除去 ボード７７を用いて差分画像内の、影を表す全てのグレーレベルを除去する。こ れは図１Ｏに示１ようにＲＡｈｉ内にグレーレベルウイ／トウレ／］７９を定め ることにより行われ、−次差分画像をウィン）・つ７９内のグレーレベルを有す る全ての画素か零にセットされるように処理する。その結果を用いて一次差分画 像をマスクして除去ボード７７が９二し７ノ７９内のグレーレ・＼ルを′ｒｒＪ るずべての画素か除去され影が濾波された差分画像を出力するようにする。図１ ３は緑色で示ずウィンドつ７９のレンジ内のグ１／−レベルをｆ［する全ての画 素をｆｆするライブ画像を示す。ウィンドウ７９により決定されるレンジは後述 するように検出カメラ６の視野１２内の照明状態に応して調整する。

影か濾波された画像はしきい値及びメジアンフィルタボート７８　（ＤａＬａｃ ｕｂｅ　５１１ａＩＩボート）に出力される。フィルタボート７８は差分画像を バイナリ画像処理して移動物体のグレーレベル表示を検出サブ／ステム６６の後 続の処理のために白黒表示に対応する２値表示に変換する。フィルタボード７８ はしきい値を用いて−１２８〜＋１２７のレン／内のグレーレベルを有する全て の画素０又は２５５のいずれかの値を有する画素に変換する。従って、フィルタ ボード７８により発生される最終差分画像は、リアルタイム表示で見ると、図１ ４に示すように、視野１２内を移動する物体を白画素ブロックのクラスタとして 示す。白ブロックは日光を反射する移動車両の部分に対応し、夜間では車両の外 部光により発生する尤に２．１応する。一画素以上のノイズ領域は隣接する３Ｘ ３画素をバイナリメジアンフィルタリングを実行するボード７８により除去され る。

検出カメラ６の視野１２内の照明状態はＣＩ’ＵＧ４により発生されるグレーレ ベルのヒストグラム１５０（図１５）に基づいて決定される。ＣＩ”’ＵＧ４は 記憶背景画像（約３００Ｘ４００画素）のウィンドウを１０秒ごとに処理する。

ＣＰＵ６４は古グレーレベルを打するウィンドウ内の画素の数をＲ１算し、その 結果を縦軸１５２か画素数及び横軸１５４がグレーレベル値を表ずヒストグラム １５０として表にする。ヒストグラｌ、１５０を表示して視野１２内の光のリア ルタイム表示を与えることができる。メジアン１５Ｇの位置を表すグレーレベル 値から、ｌＪ中、夕ＩＸれ、又は夜間の３つの照明状態の一つを瞬時に決定する ことができる。夜明けは夕暮れと同一の照明状態とみなせる。ビーク１５５、メ ジアン１５６伎び最小値１５８の位置を用いて影除去ボード７７で使用するウィ ンドウ７９のレンジを決定する。日中状態に対しては、影ウィンドウ７９はαＸ Ｘビークルビーク→メツアン）Ｉ２のレンジに決定する（αは代表的には０．　 ５）。夕暮れ状態に対しては、影ウィンドウ７９は最小値〜（ビーク＋メジアン ）Ｉ２のレンジに決定する。夜間状態中は影画素を除去する必要がないこと勿論 である。影画素しンンの（１（定は、視野Ｉ２内に木や高架橋の影のような永久 的な影の領域がある場合に、これに基つく近似技術である。

フィルタボード７８により発生されたセグメント化された画像はエリア周囲アク セレレータ（ＡＰＡ）ボード８０に供給される。このボードはビデオシーン内の 物体のエリアパラメータの処理を加速するよう設計された、アトランチク　マイ クロンステム社（オーストリア国、アゾレード所在）により製造されているＡＰ Δ５１２ボードである。ボード８０は制御ソフトウェアとともに、ヒストグラム １５０を発生するウィンドウに対応する３００Ｘ４００画素ウィンドウ内の白画 素ブロックの分析を実行する。ＡＰＡボード８０及びそのソフトウェアは画素ブ ロックについて分類及び特徴抽出処理をリアルタイムで実行して移動車両に対応 する画素ブロックのクラスタの形成を促進する。ＡＰＡボード８０は白画素ブロ ックの特徴を計算し、その特徴を用いてクラスタリングソフトウェアにより、規 則及び分類コードに基づいて、それがトラック又はバスのような大型車両に対応 するのか、乗用車のような小型車両に対応するのか決定する。ラベリングソフＩ ・ウェアを用いて画素ブロックのクラスタの順次のフィールドに亘る移動をモニ タし、そのクラスタか同一の車両に関するものであるとみなせる場合にそのクラ スタにユニークラベルをδ１１り当てる。

屯フ旧６が検出カメラ６により夜間観察されているのがＥ］中観察されているの かにに二じて異なる考察を適応し、使用する規則及び分類を、ヒストグラム１５ ０によりりえられるデータに基づいて、移動車両に異なる対応画素ブロックを発 生ずる１ν間状曹、山及び荒天状態を４慮に入れて調整する。例えば、規則及び 分類二Ｊ−１；を夜間状嬰においては道路上の車両のライトにより生ずる反射を 考慮して調整Ａる必要かある。

画素ブロックのクラスタか形成されたら、その移動をモニタしてその瞬時速度綬 びその位置をカルマノフィルタ技術を月１いて道路側縁上の一点に対し決定する 。画素ブロックのクラスタかカメラ６及び８の方向に移動するときは遠近法によ り補正を行う。クラスタの移動をモニタして得られた情報を用いて、ＣＰＵ６４ により、クラスタが捕捉カメラ８の視野２ｏに入る時間、特に車両が車両の像を 捕らえる位置２２に到達する時間を予測する。予測時間推定は検出カメラ６によ り発生されるＩｉｊ　（少５０Ｉ！！ｌのフィールド毎に更新される。Ｔ−副時 間は、ＣＩ’ＵＧ４かクラスタの移動を、これか視野に入る十分な１０〜２０　 ＋ｎ　ｓに亘ってモニタするので、連続的に補正される。ＣＰＵＧ４はクラスタ が視野２ｏに入る前にカメラ６か走査しなければならない走査ラインの数を規定 することにより時間を予測する。

制御ユニノｈ　１０の動作はエラー及びイベン］・ロギング用プリンタ９４、リ アルタイｔ、ステータスディスプレイ９８及び制御ワークステーション＋００に よりモニタ及び制御することかてき、これらは全てＣＩ）ＵＣ２及び制御ユニッ トＩＯのボートに直接或いはローカルエリアネットワークｌお２により接続する ことができる。リアルタイムステータスディスプレイ９８の表示を図１６に示し 、この表示はディノタイザボード７４により発生されたライブ画像にクラスタマ ーク及びその他のデータを重畳したちのである。ヒストグラム１５０はスクリー ンの左に表示される。車両を囲むボックスか形成されたクラスタである。各クラ スタのラベル番号か各クラスタの右下コーナに示され、クラスタをモニタして得 られた車両の予測速度がラベル番号の下に表示される。車両を囲む大きなボック スは、ヒストダラムソフトウエアに加えて、クラスタリング、ラベリング及びト ラツキフグソフトウェアか動作する処理ウィンドウを示す。ウィンドウを横切る 線は高解像度画像を捕捉カメラ８によりＩＪ捉すべき位ｉｔ！２２に対応する捕 捉ラインである。診断グラフィックスポート８２　（ＤａＬａｃｕｂｅ　Ｍａｘ ｇｒａｐｌ＋ボード）を用いてリアルタイムステータスディスプレイ９８のため のグラフィック画像を構成する。

ＣＩ）Ｕ６４及び車両分類用ＡＩ’Ａボード８０により行われる画像処理は特徴 抽出、クラスタリング、ラベリング及びトラッキングソフトウェアる。ノフＩ・ ウェアの動作は、ソフトウェアのχ１話形ノニルにより変更しうる又は制御ワー クスチー／ｇン１００のＸウィンドウの下で実行するグラフィック対話へ１コマ ンドツールからのりモートプロ／−ジャコールにより変更しうるパラメータ変数 により大きく制御される。

ＡＰＡボート８０は２値画像画素をその画像内のブロック又は領域を表ず特徴ベ クトルのスＩ・リームに低減する。ＡＰＡにより３１算しうる特徴の小さなサブ セットのみか、器ブロック又は領域に対する面積、周囲及び境界ボックスの決定 に必要とされる。各領域は１Ｇバイトの生データにより表され、視野１２は２０ 領域をａみ、データレ−１・はＩＧｋバイト／Ｓであり、これは２値画像のデー タレートの０．２！’６以下であり、ＣＰＵ（ｉ４により処理するソフトウェア に対し妥当である。

図１７に示したように、原速度パラメーターはＡＰＡハードウェアからＡＰＡタ スク１７０によって読み取られる。各プロブに対してタイムスタンプが与えられ 、ある種の初期スクリーニングが遂行され、以後［ブラック］・ライアングル」 と呼ぶ領域の位置か示され取り除かれる。とりわけ、タイムスタンプは、測定さ れ補償されるシステムにおいてどのような峙ち時間をも可能にする。成る面積に 拘束されるホワイトプロブに対応するンーズはＶｘワークスメツセージバイブを 経てノートタスク１７２に達する。シードタスクは原シードパラメーター即ち構 造を解体し、後に記載するように、凸領域の高さと幅の比、［円形Ｊ、領域及び 「適用範囲」に基ついて領域の分類を遂１テする。ヘッドライト及び道路の反射 のように不要の範囲は除かれ、各分類領域は他のメツセージパイプを経てクラス タタスク１７４に送られる。

クラスタタスクは５つのサブセクション１７Ｇ、即ち、領域分類、領域拡張、ク ラスター化、領域非拡張及びクラスタ分類に分割される。一旦領域がクラスター 化され個々の自動車に対応するように分類されたクラスタになると、クラスタの １・Ｖ−は１つのメツセーフパイプによってラベルタスク＋７８に送られる。ラ ベルタスクはＪψ「定の期間にわたって呂クラスタを監視し、クラスタが前のビ デオフレーＩ、からクラスター化を行ったとほぼ回し場所に現れた場合は、ラベ ルタスクはそれらか同しクラスタであると判断する。この場合、新しいクラスタ は１１１ｒのクラスタからラベルを受け継ぐ。他方一致かｉすられない場合は、 新しいクラスタには新しいラベルか写えられる。クラスタの座標はそのラベルと 共に他のメツセーフパイプを経てトランエフトリタスク＋８０に送られる。トラ ンエフトリタスク１８０は、例えは大型自動車のように選択された分類のクラス タにりｊして捕捉カメラ８を１−リガーする時刻を決める。投入クラスタボック スタスク１８２、移動クラスタボックスタスタ１８４、投入ラベルタスク１８Ｇ 、移動ラベルタスク１８８及びヒストグラムタスク＋９０は、図１６に示１よう に、診断のため、ビデオ映像に重ねてグラフィックスを発生させるために用いら れるタスクである。

ＡＰＡタスク１７０及びノートタスク＋７２で遂行されたプロブ形状分析は、昼 間区分の間は全てのプロブか汀効と尋えられるので多くはない。しか【、なから 、薄暗い時伎ひ夜間の区分の間は、プロブが自動車のヘットライトこり得るので あり、これらのプロブか真実の自動車のプロブと一緒になった場合は、自動車前 部座禅はクラスタボックスの底部から取られるので不正確になる。

品タラスタ１′ノクスが品目動車の１１１１部に正しく位置するためには、ヘッ ドライトの反１１．１によると認められるプロブを確認し、プロブか集められる 前にこれを取りｒ？かなければならない。他の問題は道路のレーン標識に′ｉＩ ｉするプロブである。

これは捕ＩＭカメラ６のマウントか振動したときに現われる。カメラが振動して いる間、入力されるビデオ映像はもはや記憶されている静止背景映像と正確に一 致し一ｊくなり、従って背景映像の削除から得られる結果は除かれるべき道路標 識の映像ということになる。更に、カメラの振動によって生しるプロブを確認し 、クラスター化か始まる前に取り除かなければならない。次の問題は［ブラック トライアングル」である。へＰＡボート８０はプロブの極性か不正確に認識され る原因となるハードウェア欠陥を有する。黒領域がビクセル処理窓の右側で終わ る場合は、ＡＩＩＡボート８０によりときに白領域とラベル付けされることがあ り得る。この白領域はシードタスク１７２によ１て取り除かれなければクラスタ ー化の一文補者になりｉ）る。通常、レーン標識１’ｌｌＯがビクセル処理窓１ ９２の右側に現われたときは、［４ｊ８に示すようにブラックトライアングルプ ロブ１９４、即ち「ブラックトライアングルＪを生成し、これはときに右上の隅 に白ピクセルによって表示される。トライアングルプロブ１０４は確認し取り除 く。便利な極性欠陥の側方効果は、通割は他の形状特性によって認識され取り除 かれなければならない道路レーンライン標識１９０か、ＡＩ’Ａボー］・８０に よってラベル付けされ、自動的に取り除かれることである。

領域は次の型の１つに分類される。

（１）ヘットライト （２）道路の人工物，カメラか振動したときに現れる道路レーン標識等（３）光 、及び （１）その他，昼間区分の間、道路の人工物として分類されない６ｆＩ域の大部 分は［その他」に分類される。

昼間及び薄暗い状態の間、点灯されたヘッドライトは動いている自動車の他の区 分された部分から区分されて現れず、従って光は分類されない。しかしながら、 夜間は観点１２の分野における円形の領域の面積と位置によって［ヘッドライト Ｊか「スモールライト」のいずれかに分類される。通常背景映像から１つの結合 領域として区分される離れたヘッドライトの対は、［結合ヘッドライト」として 分類される。正確な初期クラスタをｉｒ＃るために、離れた結合ヘンドライドは 大きい自動車の小さい周辺町と区別する必要かある。

薄暗い間伎び夜間の処理に用いられる主形状測定は「円形率」である。これはプ ロブの領域と視野計とを比較して各プロブか円形にどの程度近いかを計量する測 定である。円の場合、 面積−πｒ’　（４） 視野計−２πｒ　（５） である。

半径項は円にのみ関係するので、視野８１の式を２乗し２つの項の商をとること １こよりこれをｌ肖すことができる。

面積／（視野計）’　＝ｙｒｒ”　／　（２πｒ）”　＝１／４π　（６）円の 場合はｌに等しくなる固形率測定を行うために、単に弐〇に定数の逆数を掛ける 。これは次のようにプロブに適用して円形プロブが測定１ｄｌを有する円形′ｆ ′測定を与える。

円形率＝４π×４πｘ（視野ｌ１ｌ）　”　＝　１．　Ｏ（７）単位面積の四角 プロブについては、面積＝１、視野計＝４であり、固形率測定は次のようになる 。

円形ドー４πＸＩ／（４）”−π／４＝、０．７８５　（８）側辺か単位長の二 等辺三角形については、面積−ｆ３／４、視野計−３であり、円形゛♀゛測定は 次のようになる。

円形率−４πｘ（３／４　ｘ　ｌ／　（３）”　＝４πｖ’３／３ｔ３＝０．　 ６　（９）次の測定は道路ライン櫻識の検出に特に有用な「カバリッジ」測定で ある。カバリツノはプロブの面積と境界ボックスの面積との測定１／（の比であ る。境界ボノタス２００は図１９に示ずようにΔＰΔ処理窓軸であるＡＩ）Δボ ード座標軸に整列している。ＡＰＡ軸はプロブ自身の主軸と整列する必要はない 。例えば、ＡＰＡ座欅軸と整列している長方形プロブ２０２は高いカバリッジ値 を有する筈である。

しかし、軸と整列していない長方形プロブ２０４は中間のカバリッジ値を有する 筈である。凹型２０６は中間のカバリツノ値を有し、ＡＰＡ座標軸２０１に対し て斜めのライ／２０８は低いカバリッジ値を有する筈である。道路レーン標識は 低いカバリツノ値を持つので単純に検出できる。レーン標識力係１めではなく垂 直の場合は測定は不充分てあり、この場合はその代わりとしてプロブの主軸長と その短軸長との比の測定を利用できる。

夜間の区分の間、結合ヘッドライトの凝固したプロブはその高さと幅との比が１ つのヘットライトの場合の面積の２倍になる傾向があり、これによって認識され る。各クラスタのヘッドライトカウントトライトを検出する必要かある。

ヘットライト反１］ｊは大きく拡大したプロブとして現れ、最初にその大きさと その特性的な形状に基づいて検出する。プロブを垂直に拡大してヘッドライト領 域から伸びているか否かを決定することにより、そのプロブがヘッドライト反射 に関するものであることをｌｉｉＩ認する。

自動重監硯／ステムが連続的に自動的に動作することが可能なように、領域のク ラスター化では異なる光の状態を考慮する。ｎｉＩ記のような静止背景の削除の 技術は、捕捉カメラ６によって得られたビデオ映像から動く対象を区分する。し かし、区分処理から得られた領域はその口のその時間の周囲の光の状態に依存す る。昼間区分の間は通常大きな領域が得られるが、夜間ではヘッドライト及びト ラックの小さい側面灯か区分されるに過ぎない。薄暗い状態では点灯しているヘ ッドライトか動いている自動車の池の見える部分との区別がつかない。しかし、 前に述べたようにヘッドライトによる道路の表面上の反射は除去しなければなら ない。

クラスター化処理は、図１２に示すように、区分された領域即ちプロブに作用し 、３自動車は通常複数個の分離した領域に区分される。例えばしばしば１台の自 動車がフロントガラスで屋根部分とボンネッ！・部分とに分かれて現れる。大き い自動車は通゛畠もっと多くの領域に区分される。クラスタタスクはこれらの領 域を「論理的自動車」にグループ化し、これを追跡することができる。離れた自 動車は映像の水平線に自動車を閉し込めるため、１つの領域にまとめて区分され る傾向にある。この距離で区分された領域は追跡できるが、しかし確実に個別の 自動車にクラスター化することはできない。アキジンヨンライン２２に近い低い 領域を正しくクラスター化することが強調されている。その結果、クラスター化 処理は各映像中で低い領域から高い領域へ走査する。

２台の自動車か同一の領域に区分された場合は一緒にクラスター化される。クラ スタタスクは１つの領域に一緒に区分された複数の自動車を分離しない。各クラ スタの座標はラベルタスク１７８に送られ、ラベルタスク１７８が連続した複数 のビデオフィールドにわたって組合せ及び分離を行う。クラスタタスク及びラベ ルタスクは分類データに基づいてクラスタを分類する。トラジエクトリタスク１ ８０に送られた座標は路面レベルでの自動車の前部であるか否かの判断に供され る。

全ての自動車のクラスタ情報がトラジエクトリタスクに準備されており、そこで クラスタを追跡し必要な自動車の映像を選択する。

ｆ１ウフノなクラスター化は「オーバークラスター化Ｊと［アンダークラスター 化」の間の中間へて遂行される。極端なオーバークラスター化においては全ての 領域か１つのクラスタにクラスター化され、そのクラスタの中の最も低い自動車 のみか」口跡される。これは古クラスタの最も低い−、がラベルタスクによって トラノエ７１ーリタスクに送られるからである。その高さと幅に基づくクラスタ の分類は不正確にｔｉる。極端なアンダークラスター化においては、−緒にクラ スター化される領域かＩｘい場合、即ち３領域かその領域に固ｎのクラスタ及び ラベルを取得する場合は、トランエクトリタスクは凸領域を」口跡しようとして 過負荷になり、自動車の分類は多くの場合に失敗し、映像は偶然に得られたり得 られなかったりする。自動＋ｌｊの映像を得るためには、自動車屋根に対する自 動車前部を見過ごすよりは、自動車前部にχ１する自動小屋（艮を見過ごした方 かよい。そうして、それを他のクラスタの後に加えることによって追跡する。こ れは自動車前部を追跡しないことになる．、、従って、クラスタタスクはオーバ ークラスター化よりもアンダークラスター化に近いｎｆＪ中間点を使用Ｊるよう に町かれている。

クラスタタスクは本り的に区分された凸領域の境界を適当量拡張し、オーバーラ ツプする領域を合体することによってクラスター化を遂行する。オーバーラツプ する領域は「クラスター化」される。しかしなから、クラスタタスクは凸領域に 適用するべき拡張の大きさを正確に決定する。昼間区分の間は拡張領域は極めて 小さいことか必要であり、一方夜間においてはクラスター化処理は小さい希薄ｔ Ｊｎ域を生じ、このためオーバーラツプを達成するために大きい皿の拡張を必要 とする。

クラスタの構成において重要な観点は、δクラスタの底部領域か自動車の前部で なければならないことである。ヘットライトの反射による領域のように無効な領 域はクラスター化されてはならず、従って拡張されない。映像中の極めて有効な 自動車領域が適当量拡張された後で、映像中の最低領域からクラスター化処理か 始まる。捕捉カメラ８をトリガするのに最も好都合な領域は先ず最低領域である と考えられる。

最低領域の座標はクラスタ構造を初期設定するために用いられる。続いて初期領 域の上に拡張された全ての領域についてオーバーラツプを試験する。どの領域で もクラスタの座標とのオーバーラツプがない場合は、クラスタ座標はその領域を ａむように更新され、この領域はクラスター化されたものとして標識が付けられ る。ｔ＋ｉＬい領域かクラスタに（１加されたときは、全ての他のまだクラスタ ー化されていｔぽい領域は再びクラスタ候補名になる。従って、領域のリストが 再び映像の底部から調べられる。既にクラスター化されたものの標識が付けられ たリスト中の領域はスキ７・プされるとしても、これは次善の策である。領域の 全てのリストか調へられオーバーラツプがないことが分かると、次のクラスタは 残りの領域の最低部分から始められる。クラスター化処理はこのようにしてクラ スター化されない領域がなくなるまで続けられる。ここにおいては、クラスタの リストは拡張されず、ラベルタスクに送られる。

領域拡大を行うに当たり、領域は、ＡＩ）Ａ座標軸に基づいて、垂直方向では変 数量で拡大されるが、水星方向では一定量で拡大される。水平拡大は、車両のプ ロブか車両の全幅に亘って接続される傾向にある日中の分割中には不要である。

垂直方向では、同一の車両か原因のプロブの切り離しが現れる。例えば、一般に 自動車に（７（Ｅする二つのプロブは、ボンネットとルーフが原因となる。これ ら二つのプロブは車両の全幅に亘って広がり、一方が他方の上に現れる。さらに 、凸車両に対する一つのプロブが車両の全幅に亘って広がる間は、クラスタ座標 は、群生されるべき水平拡大か他に必要となりつるあらゆるプロブと一体とする のに十分な幅となる。全幅のプロブにより拡大が規定される。図２０に示された 例を０昭すると、クラスタ２１４か始まると、領域２１０に右側の領域２１２が 加えられる。その理由は、単に上側の全幅領域２１６が領域２１２に加えられて クラスタ２Ｉ４を形成したからである。領域リストがリストの開始から連続的に 調査されない場合、予め検査された領域２１０の重複部分を見つけない。このた めに、クラスタのタスクは上述したように、領域を加えた後にクラスタされてい ない全ての領域を再考する。

クラスタタスクは二つの拡大法のうちの一つを行うことができる。第１の方法で は、入力としての領域の水平すなわちＹ座標を、加えるべき拡大の量を特定する 検索表に保持する。拡大の量したがってクラスタの程度はこの場合明るさの状筈 に応じて修正される。外部の明るさのレンズが減少し、領域が一１法方向で減少 すると、領域に加えられる拡大の量か除々に増加されうる。さらに、像の眺めを 、検索表に記憶された値を眺めに応して調整することにより補償することができ 、すなわちカメラ像よりも高い遠くの領域を、カメラ像よりも低い近くの領域よ りも小さく拡大することかできる。検索表に記憶された拡大値の例を、図２１に 示す拡大１ｖ及びＹ座標のグラフ２１８によって図示する。全ての拡大量は画素 数でＬｊえられる。第２の拡大法では、領域の幅に比例した量で３６ｎ域を拡大 する。この方法は、Ｌｊ中の分割中に得られる領域の形状の観察に土に基ついて いる。

−Ｇ的に遠くにある小さい領域はできるだけ小さく拡大され、一般的に近くにあ り、四ｆｔｌ形で、車両ごとに発生ずる大きな車両本体の領域はできるだけ小さ く拡大され、車両の前に頻繁に発生ずる広くて短い領域は大幅に拡大される。実 際には図２２に示すように、この結束領域の境界２２０及び２２２はほぼ四角形 となる。図２２において、円領域２２４及び２２Ｇの境界２２０及び２２２は少 なくとしこれらの領域の幅に等しく垂直に拡大されている。したかって、幅が広 くて−い領域２２４は、広くて四角形の領域２２Ｇに比べてＡ’ＷＩに大きく拡 大されている。領域２２４は、ｊｌｔ両本棒本体域２２６の下に位置した車両の 前部である。

したかって、一つの領域２２４及び２２６を非常に大きく拡大することなく組み 合わせることかできる。広い領域２２Ｇか過度に拡大された場合、領域２２６を 連続する車両の前方に重ね合わせることができる。好適例では、拡大の計算に用 いられる拡大係数を夜間使用のために拡大することができることを考察しても、 夜間の処理には非常に大きい領域の拡大が要求されるので、この方法は日中の分 割中にのみ用いられる。

夜間のクラスタ中には、クラスタすべき全ての領域は十分少さい円であり、例え ばトラッククラスタを、各ライトが記憶されたトラックテンプレートに適合する ことかできるか否か考察することにより構成することかできる。クラスタの第１ の領域に′ｉ１シては、トラックテンプレート内で適合させるために、超えるこ とかできないライトか分離された最大間隔となる。

領域の巾復部分は、領域の座禅とクラスタの座標とを比較することにより検出さ れる。ここで、領域及びクラスタの両方の左上の座標（ｘｌ、ｙ　＋）及び右下 の座標（ｘ）、ｙ２）は既知であるとする。像平面座標に対して、Ｘは左から右 に増加し、ｙは上から下に増加する。先ず、図２３に示すように水平に、ｘＢｉ ｍ、領域Ｒ１，Ｒ２、Ｒｓ　、Ｒ４，Ｒｓ及びＲ７の重複部分を考えると、クラ スタＣ１を用いた重複部分の検りは次式のようになる。

Ｒ，（ｘＩ）＜Ｃ，（Ｘ！　）　（ｌ　Ｏ）Ｃ，（ｘ＋　）　＜Ｒ，（ｘｔ　） 　（ｌ　Ｉ）二つの式かともに真である場合、水平方向に重複部分が存在する。

したがって、水平方向の重複部分は領域Ｒ＋　、Ｒｓ　−Ｒ１及びＲ６に対して は真であるが、領域Ｒ１は式１ｏが真でないので検査できず、また、領域Ｒ８は 弐８が真でないので検査できない。同様な検査が垂直方向で次式のように行われ る：Ｒ，（ｙｔ）＜Ｃ−（ｙｔ）　（１２）Ｒ，（ｙ　ｌ）に対する補５ｉ的な ｔａ杏を行う必要はない。その理由は、領域が上から下の順序でＡ　Ｉ）　Ａボ ード８ｏがら出力されるがらである。また、クラスタタスクかりス１−中の全て の領域を下から上へ処理すると、補足的な検査Ｃ，（ｙｔ）利＜、＜ｙ　、）は 、この式が全て真であるので不要である。

日中の明るさの状態でのクラスタは、上述したｆｆｌ復部分の検査に基づいてい るか、夕暮れ及び夜中のクラスタは、不明確さが増大し、がっ、同一の車両の領 域間の分離か大きくなるのか主な原因で追加の規則を考察することが必要となる 。

ヘットライトの反射や上述した検出カメラ６の振動が原因の背景像の区域からの ノイズのような成る領域もクラスタされるべきではない。したがってクラスタも 上述した種々の領域の分類に基づいた一連の規則を考察することが必要となる。

これらの規則は次の通りである・ （ｉ）拡大された領域を、クラスタに加えるべきクラスタに空間的に重ね合わせ る必要かある。

（ｉｉ）領域か一つ以上のクラスタに重なり合う場合、この領域をもっとも低い クラスタに加える。

（ｉｉ　）クラスタされるべき領域を、クラスタにもはや加えることができない 。

（ｉｖ）　「結合されたヘッドライト」の領域を存在するクラスタに加えること ができないっこのタイプの領域はクラスタを始めるだけである。

（ｖ）ｉ−め設定された数の「ヘットライト」領域のみをクラスタに加えること かできる。この予め設定された数は、ユーザインタフェースから調整することが できる／ステムパラメータである。

（〜Ｉ）空間的に許された多数の「他υ月及び「小さい光の」の領域をクラスタ に１」えることかできる。

（ｖｉ）処理ウィンドウのｍ点の部分に接触するすなわちこの部分を含む領域は クラスタを始めることかできるか、クラスタを加えることができない。

（ｖｉ）クラスタにｊ」えるへき別の「ヘッドライト」領域を、クラスタ中の他 の「ヘットライト 座欅間の距離に基ついて決定される。

（ｉｘ）ｆ反射」及び「左上の道路」の領域はあらゆるクラスタに加えられない 。

道路をモニタするために、クラスタを３つのクラス、即ち、乗用車、小型トラッ ク（小型・ド坦な実用トラック）およびトラックに分類する。従って、バスおよ び連結式千両のような全ての大型１（をトラックとして分類する。この車の分類 は古クラスタボックスの高さおよび幅並びに１り間運転時のクラスタ内のライト の数にぬついてｉテう。各分類の高さおよび幅は、明るさの状筈か昼間から夕方 、次いて夜間等と変化するため、ヒストグラムタスク１９０と称される手順を経 て修正する。クラスタの幅はクラスタの高さと同様に重要である。その理由は例 えばトレーラのトーイングの大型４輪駆動車かトランクの車高臨界値を越えるが トラックやハスの車幅と同程度でないクラスタを発生ずるからである。モータ車 両のクラスタ高さおよび幅のヒストダラムは種々の車両クラスに対応し、且つ記 憶された分類臨界値を自動的にセットする個別のピーク値を有する。このこの高 さおよび幅のヒストダラムを図１６の表示に示す。例えば次の条件の１つを満足 する場合には、クラスタはトラックとして分類する。

（１）クラスタの高さおよび幅かトラックの高さおよび幅の臨界値を以上となる 。

（１１）明るさの条件か夜間であり、クラスタかトラック幅の臨界値以上となる 。

（ｉｉｉ）明るさの条件か夜間てあり、スモールライトの数かトラックのスモー ルライトの臨界値以上となる。

（ｉｖ）クラスタの高さがトラックの車高臨界Ｖ１の所定範囲内にあり、クラス タのスモールライト領域の数がトランクのスモールラ（１−臨界値以」二となる 。

周囲の明るさか低壬するにつれて、トラッククラスタの；ｊ法が減少し、従って 高さおよび幅の臨界値が、ヒストグラムタスク＋９０により決まるように、明る さの条ｆ′１に１衣（ｌて減少する。８クラスタの分類はクラスタ処理されたデ ータ構体にクラスタの座禅および時間スタンプとともに記憶する。次いでクラス タ処理されたデータをラベルタスク＋７８に通過させる。

ラベルタスク１７８は６持定のクラスタにラベルをつけるとともに前に見たクラ スタのアレイをクラスタの３次のビデオフィールドに整合させることにより時問 いっばいにクラスタを追跡する。１つのクラスタがｎ；１のフィールドからのク ラスタと同一箇所に粗く現われる場合にはラベルタスク１７ｇがこれらを同一の クラスタであるとみなす。整合が行われ１１１場合には新たなりラスタが前に見 たクラスタの特定のラベルを受け継ぐ。クラスタが整合し得ない場合にはこのク ラスタに対し新たなラベルをつける。クラスタは数フィールドに亘って消失させ ることかでき、これか、クラスタか実際に新たなものであるが、またはある消失 期間後に再び現われたしのであるかを決めるラベルタスク＋７８の目的となる。

クラスタの整合は設置箇所に基づくものである。クラスタの一１法は余分の整合 パラメータとして用いることかでき、現在の設置箇所で充分であることを確かめ た。クラスタは前のフィールドの位置から左程移動しないものとする。現在のク ラスタフレームの境界座標か前のフレームからの境界座標と重なり合わない程度 にクラスタか移動する場合には前のラベルは転送しない。クラスタはこれらがフ ィールドからフィールドに探索される際に垂直方向および水平方向の双方に分割 およびＫＤすることができる。２つのラベルっけ方法が開示されているが後者の 方法か現在使用されており、好適である。

第１のラベルつけ方法は、新たなりラスタか受け継ぐべきものであるが、古いク ラスタのラベルであるかを決める２つの相互テストを含んでいる。第１のテス１ はラベルリストと称される前のクラスタのリストの図２４に示すような任意のク ラスタ２３２および２３４の境界内に新たなりラスタ２３０の中心がくるがどう かを決めるようにする。クラスタ２３０に対してはテストは失敗したが、新たな りラスタ２３６および２３８に対してはその中心が前のクラスタ２４０内にあり 、従って最低の新たなりラスタ２３６が前のクラスタ２４０のラベルを受け継ぎ 、」−…りの新たなりラスタ２３Ｇか新たなラベルを割当てられる。第１のテス トか失敗した際に実行される第２のテストはラベルリストのクラスタの任意の中 心か現在のビデオフィールドからのクラスタの境界内にあるかどうかを決めるよ うにする。従って前の古いクラスタ２３２および２３４の中心か新たなりラスタ ２３０の境界内にある際に整合か検出され、新たなりラスタ２３０が下側の古い クラスタ２３４のラベルを受け継ぐ。第２テストを新たなりラスタ２３Ｇおよび ２′３８に適用した結果は失敗となる。その理由は古いクラスタ２４０の中心が 新たなりラスタ２３６および２３８に何れ内にもなく、従って、このテストをこ れらクラスタに適用することによって新たなりラスタ２３６および２３８の双方 に新たなラベルが割当てられるようになる。

第２のラベルつけ方法は前述したクラスタ処理重ね合わせ技術に基づくものであ る。本質的には現在のフィールドからの名クラスタの境界ボックスはクラスタリ ストのクラスタとの重なり合いに対してテストする。このクラスタリストは重ｊ ヱリ臼い領域を検知する前述した撞木方法の場合と同様に底部から頂部に探索す る。斯［１にして、２つのクラスタか単一のクラスタになる場合には第１の重な り合いか下側のクラスタと重なり合うようになる。整合か見いだされると探索か 終了し、転送されたラベルがマークされて新たなりラスタに適用されるようにな る。これかため、１つのラベルは新たなビデＡフレームの１回の探索中２回転送 することはできない。第２のラベルっけ方法か好適である理由は第１のラベルっ け方法のテスト回数の半分の回数でよいからであり、しかも１つのクラスタをそ のラベルかいまだ受け継かれている順次のフレーム間でさらに移動させることか できるからである。中Ｊし・か境界と整合する第１のラベルつけ方法では、フィ ールド間で行われる最大変位かクラスタの幅（または高さ）の半分であるが、境 界が重なり合いに対してチェックされる第２のラベルっけ方法では、最大変位は クラスタの全幅（または高さ）となる。従って、第２のラベルっけ方法によって クラスタを第１のラベルつけ方法の距離の２倍移動させるようにする。

クラスタか順次のフィールドを時間的に移動するため、ごれらクラスタは分割ま たは結合するようになり、且つ１つのクラスタが分割されると、ラベルは２つの クラスタのうちの下側のクラスタに転送されるとともに代表的には下側のクラス タの背後の他の車両である上側のクラスタには新たなラベルが付されるようにな る。或は又、２つのクラスタが結合される場合には古い下側のクラスタのラベル は新たな結合ラベルに転送され、他のクラスタのラベルは消失する。２つのクラ スタの下側のラベルは分割または結合後に転送される。その理由は最下側のクラ スタが殆ど車両の前部を含むようになり、従ってクラスタラベルの維持に対する 優先順位を与えるようになる。

バウノディングボソクス座標の記録は、それのラベル、ラベル巴代及びこのクラ スタが最後に何時見られたかと一緒に、クラスタ表内に、各クラスタに対して維 持されている。ラベルが受け継がれた時は何時でも、それの財代が増大し、且つ それの情景値かりセントされる。ラベルが一つのフィールドの進行内で伝達され ない場合には、それの最後の情景値が増加される。それの最後の情景値がラベル 保有しきい値を超過した場合には、ラベルがクラスタ表から除去される。クラス タラベル、座標及び類別は軌道体ｆｆ１１８０へ渡される。

この軌道体ｆｆｉ＋８０は、連続するビデオフィールド上のクラスタを探り出す ために受け取られたクラスタデータを用いる。クラスタボックスを探り出すため に用いられる座標は、そのボックスの基底の中心の座標であり、且つ適用される 道路１Ｇに対する座標系が図２５に図解されている。道路座標系のデータ３００ はその道路上の任育の点であり、それはカメラ６と８とを支持する横断橋の縁の 下側で左側のフォグランプの光線の中心として選ばれた。車両３０２はこの道路 １６上で正のＹ軸に移動し、その距離における負の値で出発する。映像平面座標 （Ｘ＋−Ｙｉ）内のクラスタボックスの軌道は、図２６のグラフに示されたよう に、透視画法の効果により時間によって線型でない。それ故に映像平面座標を実 世界三次元座標に変換するようにカメラ変換か適用される。マトリックス形状で は、全体カメラ変換は次の通りである。

α、はｍｍ当たりの画素でのＸ軸換Ｗ係数（本質的）、（１，はｍｍ当たりの画 素でのＹ輔換算係数（本質的）、Ｘｏは画素での映像平面オフセット（本質的） 、Ｙ、は画素での映像平面オフセット（本質的）、［は１１゛占、距離（本質的 ） ０ＴＣＡＭはけ界圧挿における検出カメラ６の位置である（非本質的）。

本質的ｔＪパラメータはカメラとセンサとの生来の特徴であり、一方非本質的な パラメータはカメラの位置と方向とのみの特徴である。映像平面の根源点は座標 ＜Ｘｎ、Ｙｎ）における、光軸とその透面との交点である。式１３はと書き換え ることができる。

ここで、Ｃは換算と変換及び透視画法修正を実行する３×４均質変化の、カメラ 校正７トリノクスである。映像平面座標はこの時として、均質圧挿の語で表現さ れる。

一般の透視画法変換は映像平面上の点へ三次元空間での光線を写像する。検出カ メラ６により見られたような映像平面における車両座標に対しては、その車両の 独特な三次元位置は決定されｉ！′）ず、それでラベル作業から受けたクラスタ ボックスの底は道路上、すなわち２＝０であると考えられ、且つそれ故にそのボ ックスは道路Ｘ及びｙ座標を参照して探り出され得る。映像平面座標及び２を与 えられた式１４．１５及び１６は、車両の位置を特定するために道路座標Ｘ及び ｙに対して同時に解かれｔ）る。コンピュータ代数パッケージＭ　Ａ　Ｉ）　Ｌ 　Ｅを用いてこれらの式は解かれ、且つＣ表示においては、その解は次の通りで ある。

ｄｃｎ＝（−Ｘｉ”Ｃ３ドＣ２２＋Ｘｉ”Ｃ３２”Ｃ２１１（Ｙｉ″’Ｃ２１− Ｃ２１）”Ｃ１２＋（−Ｙｉ”Ｃ３２１Ｃ２２）”Ｃ１１）G ｙ＝−（−Ｘｉ°Ｃ３１’Ｃ２４＋Ｘｉ°Ｃ３４”Ｃ２１＋（Ｙｉ°Ｃ２１−Ｃ ２１）”ＣＩ４＋（ＸビＣ３３”Ｃ２１−Ｘｉ”Ｃ３１”Ｃ２３）”ｚｌＹｉ” ｃ３１−Ｃ２１”ｚ”ＣＩ３＋（−Ｙｉ”Ｃ３４１Ｃ２４＋（−Ｙｉ”Ｃ３３１ Ｃ２３）”ｚ）＠Ｃ１１）／ｄｅｎ；ｘ＝（−Ｃ２−１°Ｘｉ”Ｃ３２ｆＣ２２ ”Ｘｉ”Ｃ３４ｔ（Ｙｉ”Ｃ３２−Ｃ２２）”Ｃ１４＋（Ｃ２２”Ｘｉ＠Ｃ３３ −Ｃ２３”Ｘｉ”Ｃ３２）”ｚ＋（Ｙｉ”Ｃ３２−Ｃ２２）”ｚ”ｃ１３＋（− Ｙｉ’″Ｃ３４＋Ｃ２４１（−Ｙｉ＠Ｃ３３＋Ｃ２３）”ｚ）”Ｃｌ２）／ｄｅ ｎ；この解は明らかに道路上の高さ２を含んでおり、それは昼間の動作、あるい は道路上のある境界の距離に対しては零に設定されてもよいのに対して、夜には クラスタボックスの底が一般に道路上のヘッドライトの高さに対応し、且つそれ 故にＺが概算のヘッドライト高さに設定される。図２７は軌道が道路座標Ｘ及び ｙへ写像された後に、図２６におけるのと同じ車両軌道のグラフを図解している 。この軌道は車両か一定速度で且つ左側車線内を移動していることを図解してい る。

車両３０２か捕捉線２２に到達するであろう時、及びその車両３０２の将来の位 置はこのシステムにおける待ち時間によって、予報される必要がある。きっかけ の要求と捕捉カメラ８による映像捕捉との間にには、相当の待ち時間が存在し、 且つ１↑加的な待ち時間か画素転送、映像処理１？１報ルートの遅延及びソフト ウェア処理の遅延により起こされる。検出カメラ６により必要な映像に基づいて 得られた情報か、実際の車両位置の遅延した表現を与え、且つそれ故に車両３０ ２の将来の位置と速度とを概算することが必要である。

上述の逆透視画法により得られた位置概算は、特に車両が遠距離にある場合には 、量子化効果により極めて雑音が多く、それ故に車両の速度概算のために単純な 微分は用いられ得ず、且つそれ故にこのソフトウェアは車両位置の雑音の多い観 察に基ついて、車両の横方向及び縦方向位置と速度状態とを復元するためにカル マンフィルタを用いる。縦方向及び横軸の各々に対する車両状態は、車両の位置 ωと速度ωとを含み、次のように表現される。

状態空間形では、一定速度運動と仮定して、車両の動態はここで、Ｙはこの車両 の横又は縦方向位置である、この座標系の観察できる出力であり、Φは状態変遷 ７トリノクスで、且っＣは観察マＩ・リソクスである。−ｌと速度運動にχ１し てはこの７トリノクスは次の通りである。

ここで、Ｔは２０ｍ５であるビデオフィールド間隔と等しい、づンプリング間隔 である。１軸に対するカルマンフィルタ式はに一ΦＰ　ＣＴ（ＣＩ’　Ｃ”」ｌ へ）−１（２２）■〕−ΦＩ）ΦＴ→Ｒ，Ｉ、−ＫＣＰΦＴ（２４）このフィル タは千切的であり、Ｘは次のサンプル間隔に対する車両状態の予想値である。Ｋ は利得で、Ｐは誤差共分散マトリックスであり、１．は２Ｘ２恒等行列である。

Ｒ１とＲ２とは入力及び出力共分散概算であり、且つこのフィルタの動態を調節 するために用いられる。

カルマンフィルタ式２２．２３及び２４はマトリックス形式で実行するためには 複雑であり且つ時間かかかるので、コンピュータ代数パッケージＭΔＰＬＥが、 Ｃ表示で、次のように、スカラー形に式を低減するために用いられた。

５パフィルタ利ｉ）を計算０／ ｄｅｎ　＝　ｋｌｌ　−”　ｐＨ＋　”Ｒ２、ｋｌ＝　（ｋｐ−”ｐＨ＋Ｔ”　 ｋｐ→ｐ１２）／ｄｃｎｋ２＝ｋｐ−１＋Ｉ２／ｄｅｎ； ７・“状態ベクトルを更新６／ ｘｌ＝ｋｐ−＝ｘｌ＋Ｔ”　ｋｐ−４ｘ２１−ｋｌ”（”ｙ　−ｋｐ−”ｘｌ） ；ｘ２＝ｋｌ＋−ｘ２＋に２”（”ｙ　−ｔｔｐ−ｘｌ）：５／ゝ共分散マトリ ックスを更新（３要素のみを対象に保持ン　０／ｐＨ＝　’Ｒ１＋に９−＝Ｄｌ ｌ　＋２．０°Ｔ′″ｋｐ→ｐ１２　＋Ｔ”　Ｔ”　ｋｐ→ｐ２２−に１″″ｈ ｐ−４１１１１−ｋｌ”　ｋｐ−４ｐＨ°Ｔ：ｐ１２　＝　ｋｐ　＝ｐ１２　＋ Ｔ＠ｋｐ−ｐ２２−ｋｌ”　ｋｐ−ｈｐ１２；ｐ２２　＝　’Ｒ１１−ｋｐ＝１ ン２２−に２°ｋｐ−・ｐ１２；ｋｐ−ｐＨ，＝ｐＨ： ｋｐ”Ｔ１１２＝ＩＩＩ２； ｉｔｐ→ｐ２２＝ｐ２２； 車の状態に対する概＊ｔａとフィルタに幻する誤差の共分散が式を用いて計算さ れ、データストラクチュア“Ｋ、に蓄積される。Ｒ１とＲ２に対する最適値は経 験的に決定される。図２８は、１つの軸に対する概算値、すなわち、各ビデオフ ィールドか受信される都度、車の概算位置と車の概算スピード、およびカメラの フィルタ計算に関連した概算誤差からプロットされるグラフを示している。概算 １ｉ１捉時間は概算の車の状態データを用いて計算される。生じるべき捕捉が知 られている位置２２のように、概算の捕捉時間は、概算位置と捕捉位置間の差を とり、その結果を車の概算速度で除算することによって計算される。概算の捕捉 時間か、捕捉か次のビデオフィールドの時間内に生じることを示す値以下になる とき、概算時間積れＪはトリガーボート８４に供給される。Ｘ方向にスｊする概 算の月１の１０きはマルチレーン車道のとのカメラ８か１−リガされるべきかを 示している。

式１１のスケーリングマＩ・リタスＣは道路１Ｇに沿ってあらかしめ定められた 位置に石かれた道路マーノＪ−または好ましくは望遠鏡で見えるくいを用いて較 正される。くいは、道路データ３００に関してくい上の異なった位置に対するＸ 。

き・およびｌ座標を得るために倹３ｊされ、それから除去される。式１４は次の ように展開される。

Ｃ，、ｘ　＊　Ｃｕｙ＋　ＣＩ、ｚ　＋　Ｃ，４−Ｃ，、Ｘ’Ｘ　−Ｃ，、Ｘ’ ｙ　−Ｃ，Ｘ’ｚ　−Ｃ，ｔＸ’　＝　０　（２５）Ｃ８，ｚ　＋　Ｃｃ＋　Ｃ ，ｚ　−Ｃ，−Ｃ３，Ｙ’Ｘ　−Ｃ，、Ｙ’ｙ　−チＹ’ｚ　−Ｃ，Ｙ’　＝　 Ｏ（２６）そしてそれは、画像千面康１ｆ（Ｘ′、Ｙ’）を実世界の座標（ｘ、 ｙ、ｚ）に関（ｆつける。

１〕の天測に′ｌＩＬ、これは次のようｆＳマトリクスの形状で表現される。

式は同次であり、それ故Ｃ７１−リクスのオーバーオールのスケーリングは簡単 に運はれ、その結果Ｃ，，−１と／ｊす、そしてこのパラメータは同−硯されな い。

ノこ２７は１１個の未知数をイエし、そして解のために（Ｘ’　、　’１″）と （ｘ、ｙ。

２）の７ｊの少ｆｉ＜とし５５の天測を要する。式のシステムは通常オーバー（ ＯＶｃｒ）決定され、そして最小自乗解は特異値の分解技術を用いて得られる。

解のために較正占ｘ、ｙ、ｚは共通平面」二にあってはならない。大財界の座標 は検リナ結果から（）られ、そして画像の平面座−（Ｘ′、Ｙ′）は、カーソル ブロノテイ／グのソフトウエアパノケーノを用いて検討用くいの検出されたカメ ラ画像の表示からｆｌられる。

捕捉カメラ８の正しいトリガを達成するために、システムのタイミングは次のＴ ＩＴ項を巧１．ｌｊすることを必要とする。

（ｉ）システムタイミング、正確な画像の捕捉を容易にするために、システムは 十分な時間方向の解像度を持たねばならず、ずなオ〕ち、システムは道路上の車 の脱落を避けるために、秒あたり２台の車のような十分な車の捕捉レートを有さ なけれはらない。

（１１）１測　車の画像か捕捉される時間を決定し、０うして画像の捕捉を始め る。

（ｉｉｉ　）捕捉のデータフロー　捕捉のカメラと、凸画像捕捉と蓄積のために 前任を負っている捕捉サブシステム６８１Ｌ’ｌの物理的インターフェースを行 うべきタイミング。

／ステムのタイミングは、２４時間より大きな期間からスタートすることを考え る荒いレベルと高い解像度の細かいレベルの２つのレベルに分解される。荒い１ ノベルのタイミングは、図２９に示されるように、トリガーボード８４の実時間 のマスタークロック３５４によって維持される。捕捉カメラ８の幾何図形的配列 は遠近法の効果を制限するために選ばれ、画像がぼんやりするのを制限し、そし て利用できるフィールドの深さの制限によって課せられる他の制約を考慮する。

そしてブリッジマウンティングを渡るために、画像捕捉点２２がカメラ８から１ ７と２０メートルの間にあり、そしてカメラは道路に１５°より大きくほぼ２４ ０の角度にある。目標の車は名目上１００　ｋｍ／ｈの車速で捕捉窓であるほぼ ４０ｍ秒の視野内の捕捉点２２を横切る。実時間クロック３５４は２０ｍ秒間隔 に降下のタイミングをｌＪｊ給する。セグメンティンヨン、クラスタリングおよ びトラノエクトリのタスク中に蓄積された目標車の位置についての不確定さのた めに、捕捉窓中の１またはそれ以上のタイミングの事象は信頼できる画像捕捉を 許すためには十分でなく、それ放鳥分解のタイミングはほぼ６４ｕ秒の水平ビデ オライン走査時間に分解される。

上述したように、ＣＰＵ６４は区域分析とクラスタリング手続中に車を区分する ことかでき、特に、クラスタの大きさを基礎として大きい車と小さい車を見分け ることかできる。画像か捕捉されるべき車をクラスタか表すことを、ししＣＰＵ ６・１か決定するならば、］・ラノエクｉ・りのタスクによって決定された最終 の概算捕捉時間が、図２７に示されるように、ＶＭＥバスインターフェース３５ ０を経由してトリガボード８４に供給される。ＣＰＵＧ４は概算時間を３１ビツ ト値としてＩ＋？給し、その概算時間は次のフィールド中の水平走査ラインの数 を表し、それは達したとき捕捉カメラ８がトリガされるべきであることを示して いる。■ｈ＋Ｅハスは、捕捉か生している走査ラインの数をボード８４の捕捉ラ インレジスタ；３５２に書き込むために１史用され得る。マルヂレーン車道に対 して、Ｃ１’Ｕ（ｉ４はまた、車の水平位置データによって決定されたように、 動作されるべき正しい捕捉カメラ８を示すデータを提供する。捕捉ラインレジス タ３５２とマスタークロック３５４に加えて、トリガボード８４は比較器３５６ と、ラインカウント値を蓄積する係数レジスタを含んでいる走査ラインカウンタ ３５８を含んでいるうマスタークロックはバソテリバノクアノブ３６０を有し、 正確にビデオフィールドのトランクを維持し、各フィールドの終りにおいてライ ンカウンタ３８をリセットし、そしてＡＰΔボード８０によって処理される未加 工のンードパラメータへの配分のために時間のスタンプ情報が発生させられる基 礎として使われるように検出カメラＧの水平同期に同ＩＪＩ　Ｌでいる。捕捉ラ インの数が捕捉ラインレジスタ３５２に読み込まれた後に、ラインカウンタ３５ ８はレジスタボード７４からｔｔｔ給されるパルスに基ついて水平走査ラインを 旧敵する。カウンタ３５８のウィンス１数と捕捉ラインレジスタ３５２に保持さ れた数は比較器で比較され、そして２つの数か同しであるとき、比較器は捕捉カ メラ８に対してライン３２に捕捉パルスを出す。また、捕捉カメラ８をトリガす るトリガボード８４を設けることは、ＣＩ”’ＵＧ４か妨害に対して開放である ようにソフトウェア制御に依存するよりもっと正確であり、そしてそれ故実時間 事象の信号を正確に制御することに依（ｒい）ない。

画像獲得カメラ８はＩｉＵされた詳細な電子スチールまたはｌｏｏｋｍ／ｈまで のスピードでカメラ８の正面に向って来る車両の結像へと発展されてきた。フレ ームレ−１・はイノターレース走査されないモードを使用した少なくとも毎秒２ 枚の画像である。車両の駆動光や太陽の反射光かカメラ８を照射する時は、標準 のカメラ構成は不十分な解像度、画像のにしみおよび画像センサのブルーミング に起因する望ましくない影響の故にその限界に苦しんだ。ブルーミングは許容し 難い画像の異常と考えられ、特に、ナンバープレートの文字の自動あるいは手動 読取りをきびしく制■する画像のナンバープレートの読取り分野で表われる時そ うである。他の許容し難い画像光″帛は画像のにじみで、それは標準のカメラ構 成では高いコントラス］・の領域て発生しがちで、その高いコントラスト領域は 最も大きな車両かナンバープレートの近傍に積載されたヘッドライＩ・を有する 時にはそのナンバープレート領域を含む。画像のにじみの影響はセンサの露光が 減少するはと増大する傾向にあり、標４■のカメラ構成にとって画像のにじみは Ｉｍｓの露光時間で許容し易い損傷であった。

画像獲得カメラ８は１２８０ＸＩ０２４画素のＮＭＯ３白黒シリコン電荷結合卑 子（ＣＣＤＣセンサを有する高解像度、前面照射の全フレームカメラ構成である 。画像をよぎる像のにじみまたはブルーミングを防止するために、カメラ８は１ 、０００　Ｘの反ブルーミング指標（対数の）を提供する横方向のオーバーフロ ウドレイン（ｌａｔｅｒａｌ　ｏｖｅｒｆｌｏｗ　ｄｒａｉｎ）のセンサ構成を 有している。この構成は各画素に関し過剰の電子を４ＪＦ出する場ｎ「を提供し 、イーストマン　コダック社はこの構成を組込んだセンサの１つを開発してきて いる。１．　１μ腸まで拡張された赤外感度と組合わされたカメラは車両の近赤 外線結像を可能とし、画像中の車輌のナノハープレートの明確さを劣化させるこ となく許容し得る画像までブルーミングを削減する。

カメラ８の画素は１６μｍ２の面積をイイし、充填率は７０％で、８００−９０ ０旧ηの画像露出波長で０．２５エレクトロン／フオトンの量子効率を有する。

これは動く車輌をコマ化めするに必要なＩｍｓの露光時間でカメラが動作するの を適切にする。このセンサはＩｍｓの露光時間での低い照射結像能力を有するが 、実際には赤外線フラノツユ４０が大ていの動作条件で極端な照明比力咄現され た時、補助光線を提供するよう要求される。このことは、例えば、車両に影がは いる時または結像か夜間になされた時に発生ずる。ＣＣＤセンサの同期のとれた 開閉が機械的シャッタで達成され、カメラシャッタは電子的にＩｍｓでトリガさ れるロボット、ンヤーマニイ（Ｒｏｂｏｔ、　Ｇｅｒ＋ｅａｎｙ）によってなさ れた。シャッタはまた以下にのべる電子フラノツユ４０の同期に基づいたもので ある。

画像センサからのアナログ出力はカメラ８により直接ディジタルデータに変換さ れ、そのディノタル画像データは８ビツトのグレイレベル形式か標準のＪｌ’Ｅ Ｇ両像圧縮を用いた圧縮形式かのいずれかで出力される。

フラノツユ４０は鏡面反Ｑ１器の背後に積載された空冷のキセノン短期間（＝５ ００１）ｓ）フラノツユ管を含むフラソ／ユヘノトをイ１している。鏡面反射器 はｌ−〕のレーン３５の１１１射用に狭いビー１、幅を発生ずる。フラツノユ用 のバワーパ・ツクは毎秒２フラノツユの１ノイクル時間を有する空冷の１００− １５００ジユールの可変用カバ「ツー容量パックからなっている。フラノツユ４ ０はＧＯ５ｎｍ−１５００ｒ口ｎの波長領域を有する。赤外のバンドパスフィル タがフラノツユ管のｎＩＩ面に置かれ、それは人間の可視領域のすぐ外側の電磁 波を透過し、それによって近つくｌ・ライムの°フラッシュ幻惑”を防止し、フ ラノツユ４０の不愉快さを排除する。

フィルタか伝達を許す波長は、トライバの“フラソンユ幻惑゛排除を釣合いよく し、さらに後方へ反射するナンバープレート用に許容し得るコントラストが得ら れるよう選択される。後方へ反射する特性を有する文字と背景の両者を有するナ ンバープレートは相対的に結像か困難で、ＣＣＤセンサスペクトル感度、フラノ ツユのバッドバスフィルタとカメラ８用のし／ズフィルタとの間の選択されたＨ ′Ｂ：；いは図３０のグラフに示されている。露出制御回路がロボ・ノド　ツヤ ・ツタおよびカメラ８のレンズのアイリスアパーチャ機構に接続されて０る。前 記回路番よ回路によって検知される周囲光のレベルに従ってそのアパーチャ位置 を制御する。

ｉ＋１１記回路は赤外フラノツユ４０の電力とトリガーを制御するためライン３ ６にフィードバック信号を供給する。獲得カメラ８のアパーチャが周囲光の増大 につれ閉じていくと、フラノツユ電力は周囲光とフラ・ノンユによる“補助光線 ゛としての照Ｑ、ｆ光との間の釣合いを保持するために増加される。前記回路は また遅延要素を含み、それによって、白いトラックの通過とか太陽光が車両の窓 スクリーンからカメラ８上に直接反射された時、ひきおこされる大きな一時的な 揺動中にフラノツユ電力の平均化を維持する。前記回路は標準の露出制御回路を 基礎としたもので、遅延要素に加うるに、周囲光を測定することかできる赤外セ ンサを含んでいる。フラノツユの電力はフラノツユ４０用の環カバ・ツクの容量 を調整することにより制御される。

赤外線フラノツユ（ランプ）４０は捕捉カメラ８の光軸に対し９．５６の角度で 且つ車道１６に対し１５°よりも大きな角度で装着されている。フラノツユ４０ の１９野３９は捕捉カメラ８の視野２０に近似している。フラッシュ４０の幾何 学的形状構成は露光する車両、特にそのナンバープレートからのいかなる逆反射 効果をし減少させる上で重要である。ナンバープレート上に用いられている塗料 の逆反射特性は、最大反射光かフラノツユ照明ビームの軸線に沿って戻るような しのである。照明角や照明エネルギーはナンバープレート上に用いられている種 々の範囲の逆反射性及び非逆反＋１１１性の塗料の色や調合を考慮して選択する 市両モニタンステムの捕捉カメラ８により得られる映像（イメージ）の例を図３ １及び３２に示す。

捕捉カメラ８は図３３に示すように、インタフェースボード３５９により検出サ ブシステム６Ｇ及び捕捉サブシステム６８に接続されている。インタフェースポ ート３５９は電力をカメラ８に与え、カメラ８のプロセッサ３６０に対しデータ 割込みを与えることかでき、光学的なアイソレータ３６５によりカメラ８のイメ ーンハノフ７３６１及びトリがインタフェース３６３に接続されている。インタ フェースポード３５９は差動Ｒ８４２２通信インタフェース３６７及び通信ケー ブル３６９を介して制御ユニットｌＯに通信を行う。トリガ信号はトリガボー１ ・８４からＲ８４２２インタフエースを介してカメラ８のトリガインタフェース ３６３に与えられる。ＣＣＤセンサ３７１により生ぜしめられるイメージデータ は、カメラ８がトリガ信号を受けてから約３００ミリ秒後にカメラ８のイメージ バッファ３６１内に得られる。この時点でデータ割込み信号が制御ユニットＩＯ から送られ、カラメ８からイメージデータを転送することを要求する。イメージ データはｔＳｔワード／秒のレートで１６ビツトワードとしてイメージバッファ ３６１から読出される。各ワードは２つの８ビツト画素値を表わす。各１６ビツ トワート内にはタイミングの目的でストローブクロック縁をも含まれている。１ ６ビノトデータ流はＣＰＵ６４により標準の論理レベルで８ビツトデータに変換 され、非同期イメージデータはデータキューブ−マックススキャン（Ｄａｔａｃ ｕｂｅ　Ｍａ＋＋５ｃａｎ）ボードである捕捉サブシステム６８のフレームグラ バ８６により処理される。イメージデータは次に捕捉イメージバッファボード８ ８内にクロック導入され、ハスレピータ８９により図６に示すようにイメージバ ッファ兼通信コントローラ５７又はナンバープレート認識システム５１に転送さ れるまでこのイメージバッファボード８８内に保持される。

捕（Ｗカメラ８により捕捉されたイメージは以下の特性を有する。

（ｉ）３．５ｍの全道幅が撮像されている。

（ｉｉ）４０Ｘ８０ｍｍのキャラクタ（文字、記号等）の組に対する各ナンバー プレートのキャラクタの画素解像度はＷ、Ｚ及び０に対し少なくとも１ｏ×２０ 画素であり、文字１．Ｌ等のようなストローク（線素）に対し最小４画素であっ た。

（ｕｌ）キャラクタストロークの平均グレーレベルはナンバープレートのグレー レベルの背景よりも少なくとも２０グレーレベル高い。

（１ｖ）ナンバープレート領域と車両本体の双方が、車両の種類を適切に識別し うるように撮像されている。

（Ｖ）ナンバープレートイメージの品質は、すべての車両やナンバープレー１・ の種類にχＩし２４時間全体に亘って比較的一定である。

イメージバッファ兼通信コントローラ５７は、図３４に示すようにディスク３８ ３」−のイメージの中間記憶を処理するだめのバッファボックス３８１としての ノリコン・グラフィックス・パーソナルＩＲＩＳ　４Ｄ／３５５マンーンと、Ｃ ｌ５ｃＯインターネツトプロトコル（ＩＰ）ルータ３８５と、サミットテクノロ ノーズ社の５２０００１ＳＤＮ帯域幅マネージャ３８７とを有している。その曲 の説明はレピータ８９とバッファボックス３８１との間のイメージ転送に関する ものであるか、この説明はレピータ８９と図６に示ずようにノード２に位置する ナンバープレート認識システム５１との間のイメージ転送にも適用される。

ハスレピータ８９によるバッファボックス３８１へのデータ転送は３ＭＢ／秒デ ジタルラインにより行われる。ＤＭＡ機能を有するＢＩＴ３型４１３ＶＭＥバス レピータであるレピータ８９は、バッファボックス３８１か捕捉サランステム６ ８内のバッファ８８から直接データをコピーしつるようにする。バッファボック ス３８１とシステム６８との間のイメージ転送を調整するために、バッファ８８ 内にイメージを蓄積するためのイメージヘッダ構造を確立し、メノセーノをメー ルボックス位置での割込みを介してバッファボックス３８１とシステム６８との 間でやりとりする。イメージバッファ８８に対するメモリのレイアウトを図３５ に示づ。高位のメモリ位置は得られたイメージをバッファセグメント３７０内に 蓄ｔ＊　するのに用いられ、各イメージバッファに対するヘッダ３７２は下位の メモリ位置に蓄積される。イメージヘッダ３７２は、収集イメージのデータと、 バッファ８８内のイメージにｉｌするベースアドレスと、イメージが現在読出さ れているかとうかを表わす使用中フラグと、イメージの寸法に関する上方（ＰＩ ＸＯ）とを含んでいる。バッファ中の最下位位置におけるメモリヘッダ３７４は バッファボックス３８１とＪｌｉ（ｆしており、以下の領域を有する。

１　、　ｈａ−１＋ｏｓＬｉｎＬｒ　・バッファボックス３８１により用いられ 、送られているのはどの種類の割込みであるかを特定する。

２、　ｈａ−＋ｍａｇｅｎｕｍ　：イメージ使用可油側込みが送られた後にどの イメージを読取るかをバッファボックス３８１に知らせるのに用いられる。

３　、　ｌ＋ａ−ｎｕｍｂｕｆｓ　・バッファ８８内に割当てられたイメージバ ッファの個数。

４、　ｈａ　ｌＩｅｉｇｌ＋Ｌ、　Ｉ＋ａ−ｗｉｄＬｌ＋　：バッファ８８内の イメージの１１１成。

５、１Ｉａ−１ｕ＋ｆｓｉｚｅ　：　２５　ＧバイトのイΔ数であるバッファの 一１法。

バッフ７ボノクス及び捕捉イメージ処理システム４２か用いるソフトウェア上／ ニールのアーキテクチャを図３６に示す。バッファボックスは、ＢＩＴ３インタ フェースポード４８９を介する捕捉サブンステム６８との通信のために応答する 捕捉モジュール４０１を実行する。このモジュールは捕捉サブシステム６８をイ メージに対してポーリングし、これらをメモリバッファに蓄積し、次にこれらを 独自のネームを有するファイルとしてディレクトリキャプヂャＱ内に蓄積する。

このネームは、バッファボックス３８１のネームの最初の５つのキャラクタと、 １０ディジット数とより成る。ＣＲＣエラー検査値が発生され、イメージデータ は、リモートサイトすなわちノート２のネームと、イメージがカメラ８により捕 捉された時と、イメージへノダ艮と、ＣＲＣ値と、イメージ幅と、イメージ高さ とを含むファイルのヘッダ内に蓄積される。キャプチャＱは５００個のイメージ を蓄積でき、これらの各イメージのデータは約１．５Ｍバイトを占存する。キャ プチュアＱかオーバーフローすると、イメージは捨てられ、失われたイメージの ファイルネームが、これらイメー／が捨てられた時間とともにエラーファイル内 に蓄積される。キャプチャＱのＡ−ハーフローは、捕捉サブンステムＧ８が長１ ｕｌ１間に亘って高速度でイメージを捕捉するか或いは１ｓＤＮ４５を経て中央 サーバ４７に至るリンクが長１υ１間の間サービス外にある場合に生しるおそれ がある。

古すモートサイト２から中央サーバ４７への通信リンクは、バッファボックス３ ８１に接続されたルータ３８５と、このルータ３８５１及び帯域幅マネージャ３ ８７との間のＸ２１プロトコルリンク３８９とによって得られ、帯域幅マネージ ャ；３８７はマクロリンク”３’ｌｌｌを１ｓＤＮ４５に与える。中央サーバ４ ７も各リモートサイＩ・２に幻しＣｌ５ＣＯＩｆ’ルータ３８５と、サミットテ クノロジー社の３２０００帯域幅マネージャ３８７と、マネージャ３８７及びル ータ３８５間のＸ２＋リンク３８９と、ｌ５ＤＮ４５へのマクロリンク３９１と によってｌ５ＤＮ４５に接続されている。帯域幅マネージャ３８７及びルータ３ ８５は捕捉イメージ処理システム４２の通信コントローラ４２を構成する。Ｘ２ １リンク３８９はＣＣＩＴＴ挿■規格により規定された標章のＬｌ−Ｉ　ＳＤＮ 通信リンクである。マクロリ７り３９１はチルストう扛によるプライマリレーＩ ・アクセス（ＰｒｉＬＩａｒｙ　ＲａＬｃ　Ａｃｃｅｓｓ）リンクであり、＋３ −　Ｉ　ＳＤＮにおけるプライマリレートアクセス：こ女ｊするＣＣＩＴＴ標学 １見烙（二基つくものである。Ｘ２１リンクは７６８ＫＢ／秒で動作し、マクロ リンクは３８４　ＫＢ／秒で動作する２つの仮想リンクである。帯域幅マネージ ャ３８１は実質的には、データ収集プロトコルを用いｌ５ＤＮ１１５にアクセス を行うマルチプレクサである。

リモートサイト２の谷々はシリコングラファイトクリムソンマノーンである中央 サーバ４７では図３６に示すように検索モジュール４０３により表わされるもの であり、この検索モノニールはそれぞれのリモートサイト２にソケノＩ・接続さ れ、イメージをリモートサイト２からポーリングする。関連のデータを含む。リ モートサイト２からのイメージを検索するためにはユニツクスフアイル転送プロ トコルであるＦＴＰプロトコルか用いられる。イメージを受けると、このイメー ジはＣＲＣ値に基ついてイメージデータの完全性に関し検査され、７２０個のイ メー７の容量をａするサーバ４７の１月・リーバルＱダイレクトす４０５に蓄積 される。これらのイメージは、イメージが最初に要求された時と、イメージを最 終的に受けた時と一緒に１月・リーバルＱ４０５に蓄積されている。Ｓディスト リビュータモノニール４０７はイメージファイルネームを中央サーバ４７の蓄積 モジュール・１０９に分配するように応答する。蓄積モジュール４０９はリトリ ーバルＱ４０５からのイメージを検索し、各リモートサイト２から１週間に亘っ て得たイメージを記憶する容量を有するそれぞれのイメージ記憶装置４１１にこ れらイメージを保仔する。イメーノ記憶装ｆｆ１４１１はＥｘａｂｙｔｅ　ｌ　 ＯＩテープ記憶システムであり、これら記憶システムの各々は１０個までのテー プを保持でき、各テープは＋３０００個のイメー７に設定した容量を有する。蓄 積モジュール４０９は各イメージ３己憶装置に文ｊし、アメリカのパルカンラボ ラトリ−ズｏｒｉｅｓ）社のＧｅｎｅ　Ｄｒｏｎｅｋ氏により開発されたテープ ドライバに基づくテープドライバと通信する。このテープドライバはロボットア ームによりイメージ記憶装置４１１にテープを装填したりこのイメージ記憶装置 からテープを外したりするのを制御する。このテープドライバは最初にイメージ 記憶装置１４１１におけるテープの個数を決定し、コールドスターＩ−に対し各 テープを書式化するとともに第１テープを装填する。ウオームスタートの場合、 テープドライバは単に、最後に用いたテープを選択する。テープかその３０００ 個のイメージの容量に連すると、このテープはその蓄積場所に戻り、次のテープ が選択される。

Ｓディストリビュータ４０７は、リトリーバルＱ４０５中のファイルのネームの リスト（記憶リストと称する）と、イメージ記憶装ｆＪＩ１４１１への記憶処理 中であるファイルのネームの他のリスト（進行中リストと称する）とを有する。

蓄積モジュール４０９がファイルネームを要求すると、Ｓディストリビュータモ ジュール・１０７は記憶リストからファイルネームを取出し、このネームを進行 中リスＩ・に移す。ファイルネームが得られない場合には、モジュール４０７は リトリーバルＱからネームをアクセスし、これらネームを記憶リストに加え、次 にファイルネームを取出す。モジュール４０７か蓄積モジュール４０９から蓄積 肯定応答を受けると、ファイルネームか進行中リストから除去される。蓄積モジ ュール４０９は７ア【ル不一ムに対しＳディス（・リビュータ４０７をポーリン グし、ファイルネームを受けるとリトリーバルＱから対応するファイルを検索し 、それをイメージ記憶装置にコピーする。これと同しファイルが、７５０ｆａの イメージを保持しうるサーバ４７の１ＰＱ４１３のディレクトリにもコピーされ る。１ＰＱ４１３か充満されている場合には、ファイルが捨てられ、ファイルの ヘッダか他のディレクトリデータベースＱにコピーされる。次に、肯定応答メツ セージがＳディスｉ・リビュータモジュール４０７に送られる。すべてのファイ ルには、ファイルがいつ記憶されたかを表わす時刻表示が入れられている。

Ｉ　Ｐディスｉ・リビュータモジュール４１７は、中央サーバ４７のイーサネッ ト１、ΔＮ４１９に接続されたナンバープレー１・認識システム５１にイメージ を分配する。このモノニール４１７は、１ＰＱ４１３に保持されているファイル を表わす、イメージリストと称されるファイルネームのリスＩ・を有している。

ナンバープレート認、識システム５１がファイルネームに文１しポーリングする と、モジュール４１７はイメージリストからファイルネームを取出し、このファ イルネームを他のリストであるＩＰ進行リストに移す。システム５１か対応する ファイルを受けたことを認識すると、ファイルネームが、ＩＰＱ４１３からのフ ァイルネームと一緒に、ＩＰ進行リストから削除される。ファイルネームがイメ ージリスト中でｉ■）られない場合には、モジュール４１７によってネームがＩ ＰＱから取出され、リストに加えられる。モジュール４１７はソケット接続を介 してシステム５１と通信する。、：Ｊ！識ノンステム５１より抽出されたナンバ ープレートの詳細（ディテール）は、イメージ捕捉時間や、リモートサイト２か らのイメージが既に与えられている車両の瞬間速度のような他のイメージデータ の詳細と一緒にサーバ４７のデータベースＱ４１５に蓄積されている。データベ ースモジュール４１９はデータベースＱ４１５に入れられているファイルに対し ポーリングし、次にこれらファイルをイメージデータベース４１２に蓄積する。

ナンバープレート認識システム５１は、図３７に示すように、ＬＡＮ　４１９に 接続される／リコン・グラノフィク・ワークステーション４００を用いて実現し ているが、遠隔サイト２に在るレピータ盤８９に直接接続することもできる。Ｉ ’１ｘａｒ　ＩＩ画像コンピュータ４０２かワークステーンヨ／４００に接続さ れ、画像副プロセツサの役割を果たず。システム５１はまた、ワークステーショ ン４００に接続されるモニタ４０４゜キイボート４０Ｇ、　（ｉｏＯＭｌ］のデ ィスク記ｔＯ装置４０８及び１．２Ｇ［ｌの先ディスク記憶装置４１０をａむ。

史にまた、ワークステーション４００は、ヴイクＩ・リア州政府所有のＶＩＶｌ ｌＨＶｃｌ＋１ｃｌｃ　ＩｄｅｎｔｉｒｉｃａＬｉｏｎ　ｂｙ　Ｖｉｄｅｏ　Ｉ ｍａｇｅ　ＤＣＬｃｃＬｉｏｎ−ビデオ画像検出による車両識別）ソフトウェア を使用し、これは車両の画像中のナンバープレートの所在を把握し、それに光学 的文字認識（ＯＣＲ）を応用して該プレート上の登録番号の文字を抽出する。Ｖ ｍＤソフトウェアのパラメタ設定は、捕捉サブシステム６８の供給する画像を取 り扱えるように、画像のコントラストの大きさに従って調整されている。ピーク 速度として毎秒２を受容するために、図３８に示すように実時間画像処理手順４ １２が使用される。この手順はステップ４１４で画像ファイル名をＩＰディスト リビュータ・モデル４１７から要求することで始まる。もしステップ４１Ｇでフ ァイル名を受領されなかったらＩＰディストリビュータ・モジュール４１７はも う一度ポーリングし、そうでなければ受け取ったファイル名はＩｒ’Ｑ　４１４ にアクセスするのに用いられ、ステップ４１８でディスク４０８上の画像ファイ ルに記憶される。

画像はディスク４０８からアクセスされ、ワークステーション４００の４つの別 個のモジュール、すなわち図３９に示すように、プレート所在把握モジュール４ ２０．１！！形図形＜Ｉ！１ｙｐｌ＋＞抽出モジュール４２２．　ＯＣＲモジュ ール４２４及びプレート認識モジュール４２Ｇにより処理される。図４０に示す ように、プレート所在把握モジュール４２０はステップ４３０でＰｉｘａｒ副プ ロセッサ４０２用の画素ウィンドウの数として１２８０Ｘ１０２４個の画素の画 像を草備することにより始まる。ステップ４３２でシステム５１は文字サイズの 対象物の縁を検出しようと試み、検出されたときに対象物の所在かステップ４３ ４で定められる。ステップ４３６で対象物アセンブラ−が隣接対象物をグループ 化するのに使用され、それらのグループはプレート分類器４３８で処理されて該 対象物グループかナンバープレートであるか否かを判定する。もし対象物グルー プがプレート・テンプレー１−＜ｐｌａｔｅ　１ｃｍｐｌａＬｅ＞に従ってプレ ートと分類されるならば、箱型外周が形成されてその座標か象形図形抽出モジュ ール４２２に戻される。象形図形抽出モジュール４２２は各箱型外周を処理して ２進数化し、箱型外周内の個々の文字を抽出して該「象形図形」すなわちナンバ ープレートに記載の文字及び数字をＯＣＲモジュール４２４に引き渡す。ＯＣＲ モジュール４２４は図４１に示す通りステップ４２８で始動して、各象形図形に 対し象形図形抽出モジュール４２２により供給される象形図形ビットマツプから 活学的グラフ表現を構築する。

該ゲラフッに現は、孔や弧や垂直線や水平線のようなすべての文学的特徴を検出 するようにステップ１１４０で解析される。ステップ４４０の結果から象形図形 の文学的特徴を表ず８１ビツトの連鎖列かステップ４４２で造り出される。次に ステップ４４４て、ヘイズの統ス１解析＜ｌ＋ａｙｃｓｉａｎ　ｓＬ＋Ｌｉ５Ｌ ｉｃａｌ　ａ＋＋ａｌｙｓｉｓ＞がこれらの特徴連鎖１こ’ｚ４　Ｌで実行され て、それらか既知のＡＳＣＩＩ文字の予め定められた一式の特徴に合致するよう に試みて見る。最高確率の正確さで合致したＡＳＣＩＩ値かプレート認識モノニ ール４２Ｇに戻される。

プレート認識モノニール４２Ｇは箱型外周内の象形図形が有効なナノｌく−プレ ー１を構成しているか否かを判定する。モノニール４２Ｇは、ＯＣＲモジュール ４２４の活用を無視する機能、又はプレート所在把握モジュール４２０か見出し たのとは異ｊｊる箱型９１周を用いるよう象形図形抽出モジュール４２２に強制 する機能を持つので、他の画像処理モノニールを効率的に制御する。Ａ−ストラ リアの大多数の登録ナノハープレートは６桁の字を持ち、連邦＜Ｆｅｄｅｒａｌ ＞プレートと非連邦プレートという２つのクラスのとちらかである。連邦プレー トは２普行のアルファべ・ノドと２桁の数字と２桁のアルファベットをＩＴシ、 これに対してノ１連ノ１ｚプレー１・は３桁のアルファヘットとこれに続＜３ｔ ｆｉの数字を有する。プレー１．　Ｈ，識モジュール４２６は、この情報及びそ の他の情報、例えば文字の間隔や非連都プレートで用（覆られる特定のアルファ ヘットと数字の列の特徴等に基ついて、有効なナノノく−ブレ−１・か見出され たか否かを判定することができる。例えばＯＣＲモジュールＣよ、大文字の１３ と８とを区別できないだろうし、多くのプレートのフォント＜ｆｏｎｔ、ｓ＞に χ１して［０（ゼロ）とＯ（オウ）」や「ｌとＩ」は違いかなり、ｌのである。

従ってプレー１’＋ｉＵ識モジユール４２ＧはＯＣＲモノニール４２４の得た結 果を無視する必要かありｉｔ）る。またプレート認識モジュール４２Ｇは、もし 所在把握モジュール４２０か戻して来たｎ　ＦＪＩの箱型外周の左か右に別の象 形図形かあるようたとモジュール１２６か判断したならば、箱型外周を取り替え て処理するように象形図形抽出モジュール４２２に命令することもてきる。プレ ート認識モジュール４２Ｇ（こよりｉ）られたナンバープレートの詳細はサーバ ー＜５ｅｒｖｅｒ＞４７のデータベースＱ４１５１こ格納されて元ディスク４１ ０に保存される。光ディスク４１０はまた、／ステム５１力曵受は取ったときに 処理できない画像ファイルら保存する。

光デイスク４１０上のデータベースは、データベースＱ４１５が行うのと同じよ うに、画像内に在るナンバープレートの位置やサイズや文字に関するデータ、及 びその他の詳細、例えば捕捉した１コ時等を、各処理された画像に対して記憶す る。

それはまた、ワークステーション４００により記憶されたデータにアクセスする 機能をもつデータポインタで構成される。ワークステーション４００はグラフの ユーザー・インターフェース・ソフトウェアを含み、これは操作者が手順４１２ 及び手順４１４の結果を再点検することを可能とさせるもので、選定されたナン バープレー１・の領域で光学的文字認識を史に実行する。「ノークステーンジン ４００の操作者か選定したナンバープレート領域で実行されるそれ以上のすべて のＯＣＲ処理は、通洛は手順４１２及び手順４１４の実行の解析に使用され、光 ディスク４１０に保存されているデータの集積を変更するものではない。

データベース４２１に記憶されている画像データは、種々の遠隔サイトすなわち 異なる節点２で同しナンバープレートの検出が生起するのを見出すように、画像 データのナンバープレー１・の詳細の相互間の合致に注目するマツチング・ソフ トウェアにより処理される。一旦合致が見出されたら、遠隔サイト２の間の距離 は分かっているのだから、この間をＩＩ！ｉ過中に速度又は時間の違反が起こっ たか否かを判定するのに、捕捉時刻のフィールドを用いることができる。マツチ ング・ソフトウェアはＬＡＮ　４１９に接続するＳｕｎ　Ｍｉｃｒｏｓｙｓｊｅ ＋ｍｓのワークステーション４５０上で走らせるか、又はその代わりに、中央サ ーバー４７によりｌ５ＤＮ　４５上を道路交適当局に送られる画像データを用い て、道路交適当局のシステム上でマツチング・ソフトウェアを走らせる。道路交 適当局は、必要に応じて保存されたデータを得るためにｌ５ＤＮ　４５を経由し て中央サーバー４７と交信することもできる。

すへての映像のうち多数のものが興味のないものであるため、すべての映像をセ ントラル　サーバ４７に送信するのを避けるため、ノード２において映像を形成 し、ノートのアクイジション　サブ・システム６８のＢＩＴ３　レピータ　カー ト８９に直接接続されているそれぞれのナンバー（ライセンス）プレート識別シ ステム５１により、遠隔のノード２においてナンバー　プレー１・の詳細を抽出 する。このときセントラル　サーバ４７は抽出されたナンバー　プレートの詳細 のみを受信し、映像のその他のデータ、例えば撮像時間、遠隔サイト、瞬間スビ −ド、並びに映像自体は受信しない。遠隔サイト２に形成された映像は所望に応 しセントラル　サーバ４７によって検索し再生（レトリーブ）可能である。

遠隔ノード２の制御は、セントラル　サーバ４７のＬＡＮ　４１９に接続された サン　ワーク（太陽電池動作）ステーション４５０により動作する遠隔地点ユー ザ　インクフェイス５３により遂行される。このユーザ　インタフェイス５３は 、サン　マイクロンステムズ　リモ−１・　プロセノユア　コール（ＲＰ　Ｃ） 通信プロトコルを用い、♂遠隔サイト２のスーパー　タスクに通信するユーザ　 ツールを含む。このスーパー　タスクは、ワークステーション４５０の位置に関 係なく、ＲＰ　Ｃプロトコルを使用するユーザー　ツールによって呼出すことが できる１組の処理機能（プロセデュラル　ファンクンヨン）を具えている。ＲＰ Ｃプロトコルはデータタイプ変換及び整理（アライメント）を取扱う。スーパー タスクに設けられているプロセノユア（処理手続）は種々のアクンヨンを遂行し 、これらの全体によりノード２のソフトウェアの完全な制御を行う。例えばパラ メータ　ファイルは、ノート′２のソフトウェアにより用いられるすべての変数 を、それらの初期値とともに維持記憶する。これらの値の形態は変数の種類（タ イプ）を表示し、これらは例えばｌＯ進整数、１６進整数、フローディング　ポ イント値、文字列（キャラクタ　ストリング）、またはプール値等である。これ らの変数はパラメータ　ファイルを調整することによって変化させることかでき 、このパラメータ　ファイル内にリストされている変数の位置は、すべてのグロ ーバル　／／ポル（大域記号）を有するＶｘ　Ｗｏｒｋｓ　システム　テーブル 経由でめられる。ユーザ　ツールはシステム　パラメータの変換に加えて、スー パー　タスクにアクセス可能てあり、谷ノード２上の状態及び形状の情報を得る ことかできる。

スーパー　タスクは、トランスミッション　コントロール　プロ）・コル（ＴＣ ｌ））及びユーザ　データグラム　プロトコル（ＵＤＰ）の両者を介してＲＰＣ トランスアクションを受信する。これらの両者は、コンピュータ　システム間の データグラムの伝送に、インタネット　プロトコル（ＩＰ）を使用する。ＵＤＩ ’は接続のない（コネクションレス）プロトコルで、主としてデータグラムのマ ルチブレキ／／グに関与し、一方ＴＣＰは接続より生ずる（コネクノヨン　オリ エンテッド）プロトコルてあり、データの完全性が維持されるよう作動する。ユ ーザツールは通常ＴＣＩ’／Ｉ＋’を使用し、これはＲＩ’Ｃプロトコルと共に サン　マイク［７システムズＳｕｎ’ｓ動作システム及びＶｘＷｏｒｋｓリアル 　タイム動作システムが設けられている。異なるセントラル　ステーションが遠 隔ノードに）°クセスしシステム　パラメータにコンフリクトを及ぼずような変 化を生ずることを防止するため、ユーザ　ツールはすべての変化を生じさせる前 に常時のノードのソフトウェアの状態の情報を提供する。

遠隔サイト２のマスク　クロック３５４は、セントラル　サーバ４７のクロック と同期しており、ＬＡＮ４９１に接続されているシステム５１及び４５０は、不 用・ワーク　タイム　プロトフル（ＮＴＩ））を使用している。このネットワー ク　タイム　プロトコル（ＮＴＩ’）は、揮皇のＵＮＩＸユーティリティで通常 ＬＡＮ上の各ステーションのクロックの同期に使用される。ＮＴＰは遠隔サイト ２をポーリング腰この遠隔サイト２とセントラル　サーバ４７間の通信に関し、 遠隔サイト２より受信した情報をｈ（とじて、ＮＴＩ’は遠隔サイト２にイフセ ット値を供給し、遠隔サイト２を同期させ、さらに例えばリンク　コンジエスヂ タン（輻軽）のような過渡的な回路網（ネットワーク）のプロブレムを含む、ネ ットワーク伝送遅延のアカウントを供給する。

本発明による車両モニタ　システムは、移動走行中の車両を他の目標より識別し て検出し、特定の選択した車両の映像を識別可能に収録でき、これには遠隔サイ ト２に収容されている電子カメラと処理回路並びにソフトウェアだけを要するの みであるのでとくに有利である。本発明のシステムは、自動的にナンバー　プレ ートの詳細を抽出でき、道路に設ける装置あるいはマーキング等を必要とせず、 さらにノード２において、電磁信号の放射またはフィルムの交換を必要としない 。

本方式は、複数レーン道路上の複数の車両を同時に追跡し、これら車両をタイプ 別に識別することが可能である。全部のトラフィック　レーンにわたって車両の 高解像度映像を得ることができ、本発明の解像度及び明瞭度はナンバー　プレー １−の識別に充分である。本方式は、赤外線撮像技術を用いて、１００　ｍ以上 の可視性あるすべての条件下で、連続的に動作させることができる。高解像カメ ラには、ブルーム（高輝度のはけ）防止技術を内蔵させ、車両のヘッド　ライト による画素の飽和を防止し、さらに赤外線フラノツユを用いると、所在をほとん ど検知されず、フラッシュによる口くらみ現象をなくすことができる。

本方式は遠隔の中央ステーションより起動させ、かつ制御することができる。

本方式はいくつかの目的に使用でき、例えば、テールゲーティング違反のモニタ 、通行才１金の徴収のモニタ及び瞬間的レーアモニタ等に使用できる。さらに赤 色光の遮断モニタにも用いられる。

本７ステムは、その他の移動している目標の映像のモニタ及び収録にも用いるこ とかでき、例えば輸送中に＋Ｊｉにおけるコンテナの出ｎＵの移動の監視及び撮 影、集荷ラインの物品の移動の監視及び撮影に使用することができる。

Ｉ６　４ 特表千７−５０５９６６　（１８） ；ｌ クラスダ、ｔ１１．クス斤揉 時間（妙） ＦＩＧ　２６ エダ覧１ブｌ規Ｖ（リシノ（のに占５１（ｕＪ）人　（４４）轟− ＜ｕＪ＞人（ｖｌｗｘ）　ｑ−、ニアｘ重−Ｔ＋拒Ｊ＠−（秒心じ二き） 国際調査報告　１ｍｅ＋ｖ＋ａＬ＋ｏｅａｌ烏ｙＡ−＝−−８・国際調査報告　 １−ｌ涌ｐｐｌｉｅａｌ馴Ｎ。

ＦａｍＰＣＴｎＳ＾／２ｔｏＩｃｏｎ龜ｎｕａｂｏｑｅｌｅｅｅｏｅｄ＋ｈｅｃ １ＭＩｕｌｙ１９９２１ｏν内１１国際調査報告　１−ｍ−１臂−Ｎ。

■ゴＩＡＵ９３／ＬＸｌｌ１５ 国際調査報告　１−−１−一。

１）嘴：＝°！”ＩＡＵ９３１０＠Ｉ蔦５ＦｏｍＰＣＴ、ＩＳＡ／２１０（ｐａ ＩｅＩ′ＩＩＩ鳳ｍＪｙｙｎｅｘＩＩＩｕ１１１９９２１ｅｅｐｌｎｅフロント ページの続き （８１）指定国　ＥＰ（ＡＴ、ＢＥ、ＣＨ，ＤＥ。

ＤＫ、ＥＳ、ＦＲ，ＧＢ、ＧＲ，ＩＥ、ＩＴ、ＬＵ、ＭＣ，ＮＬ、ＰＴ、ＳＥ） 、０Ａ（ＢＦ、ＢＪ、ＣＦ、ＣＧ、ＣＩ、ＣＭ、ＧＡ、ＧＮ、ＭＬ、ＭＲ，ＮＥ 、ＳＮ。

ＴＤ、ＴＧ）、ＡＴ、ＡＵ、ＢＢ、ＢＧ、ＢＲ，ＣＡ。

ＣＨ，ＣＺ、ＤＥ、ＤＫ、ＥＳ、ＦＩ、ＧＢ、ＨＵ、ＪＰ、ＫＰ、ＫＲ，ＫＺ、 ＬＫ、ＬＵ、ＭＧ、ＭＮ、ＭＷ、ＮＬ、Ｎｏ、ＮＺ、ＰＬ、ＰＴ、ＲＯ，ＲＵ、 ＳＤ。

ＳＥ、ＳＫ、ＵＡ、ＵＳ、ＶＮ （７２）発明者　オウティ　グレン　ウィリアムオーストラリア国　ヴイクトリ ア　３０９４マントマレンシ　オリンピック　アベニュオーストラリア国　ヴイ クトリア　３０７０ノースコート　テムズ　ストリート　２６（７２）発明者　 ダン　ポール　アレクサンダーオーストラリア国　ヴイクトリア　３１０４ノー ス　パルウィン　エフワラ　ストリート　１７ （７２）発明者　マツキンタイア　イアン　バリーオーストラリア国　ヴイクト リア　３０８４０ザンナ　パチュリ　コート　４ （７２）発明者　ミルス　デニス　チャールズオーストラリア国　ヴイクトリア 　３１３１フオレスト　ヒル　グリープ　ストリート（７２）発明者　サイモン ス　ベンジャミン　フランシスオーストラリア国　ニューサウスウェールズ　２ ０４１　パルマン　カレッジ　ストリート　シー／− （７２）発明者　ジャンセン　マーリー　ジョンオーストラリア国　ヴイクトリ ア　３０７８フエアフイールド　ラングリッジ　ストリート　１４ （７２）発明者　ナイト　ロドニー　ラヴイスオーストラリア国　ニューサウス ウエールズ　２５００　グウィニーヴイル　マーフィーズ　アベニュー　１４ （７２）発明者　ピアース　デヴイッド　ステユアートオーストラリア国　ニュ ーサウスウェールズ　２５００　ウロンボン　スミス　ストリート　躬　ユニッ ト　２ （７２）発明者　バラフマル　ポナムパラムオーストラリア国　ニューサウスウ ェールズ　２５１８　コリマル　オウエン　パークロード　２７　ユニット　２

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．物体モニタ装置において、物体の移動をモニタしてこの物体のイメージを捕 捉すべき捕捉時間を決定するカメラ手段を備えたことを特徴とする物体モニタ装 置。 ２．前記捕捉時間を、前記カメラ手段により前記物体がイメージ撮影位置にある ときを予報することによって決定する請求項１記載の物体モニタ装置。 ３．前記カメラ手段は、静止物体及び他の移動物体から前記物体を検出しかつこ の物体を区別する構成とした請求項２記載の物体モニタ装置。 ４．前記カメラ手段には、物体が移動する対応区域をモニタするビデオカメラ手 段と、前記ビデオカメラ手段によって発生した前記区域のイメージからこの区域 の背景イメージを差し引いて前記区域において移動する物体を表す差分イメージ を生成するイメージ処理手段とを設けた請求項３記載の物体モニタ装置。 ５．前記イメージ処理手段には、前記差分イメージの同一移動物体に対応する部 分からクラスタを形成する類別手段を設けた請求項４記載の物体モニタ装置。 ６．前記イメージ処理手段は、各クラスタを処理してこのクラスタが前記物体に 対応するか否かを決定し、前記捕捉時間を決定する処理を行う構成とした請求項 ５記載の物体モニタ装置。 ７．前記イメージ処理手段は、前記差分イメージから所定レベル範囲内のピクセ ルを無視するフィルタ処理を行う構成とした請求項６記載の物体モニタ装置。 ８．前記イメージ処理手段には、前記差分イメージを処理して前記区域において 移動する物の前記カメラ手段に対して少なくとも所定光量レベルを発生する部分 に対応する範囲を含む断片化イメージを生成する断片化手段を設けた請求項７記 載の物体モニタ装置。 ９．前記類別手段により、前記範囲の形状の分折をし、この分析に基づいて測定 値を生成し、この分折及び測定値に基づいて有効範囲及び無祝すべき無効範囲を 決定する請求項８記載の物体モニタ装置。 １０．前記類別手段には、それぞれ物体に対応すると見なされる有効範囲により 構成したクラスタを生成し、前記有効範囲を拡張して範囲が互いにオーバーラッ プする場合には互いに結合して一つのクラスタを形成するか否かを決定するする クラスタ化手段を設けた請求項９記載の物体モニタ装置。 １１．前記類別手段には、各クラスタを認識する各イメージのための各クラスタ にラベルを割り当て、順次のイメージに対してクラスタを照合及び分別しラベル を引き継ぐか又は新しいラベルを割り当てるかを決定するラベル付け手段を設け た請求項１０記載の物体モニタ装置。 １２．前記類別手段は、前記クラスタの特性を前記装置の類別データと比較する ことによって所定物体に対応するクラスタを類別し、前記物体に対応するクラス タを識別できる構成とした請求項１１記載の物体モニタ装置。 １３．前記カメラ手段によってモニタした物体の特性ヒストグラムを維持し、こ のヒストグラムに基づいて前記類別データを調整する手段を設けた請求項１２記 載の物体モニタ装置。 １４．前記区域の光量レベルを決定する光強度決定手段を設け、所定レベル範囲 、前記範囲の分折、前記クラスタ化手段によって前記クラスタに加えられた拡張 、及び前記類別データを、前記光量レベルに基づいて調整する請求項１３記載の 物体モニタ装置。 １５．前記イメージ処理手段には、順次のイメージに対して前記物体に対応する クラスタを追尾するトラッキング手段を設け、このトラッキング手段には、前記 クラスタの座標を座標変換して前記カメラ手段の視角ビューを補償する座様変換 手段と、各順次のイメージの前記クラスタの速度及び位置を予報する予報手段を 設けた請求項１４記載の物体モニタ装置。 １６．前記トラッキング手段は、前記イメージ撮影位置、前記クラスタの予報し た速度及び位置に基づいて前記捕捉時間を決定するものとした請求項１４記載の 物体モニタ装置。 １７．前記カメラ手段には、前記捕捉時間における前記物体のイメージを捕捉す るイメージ撮影カメラ手段を設けた請求項１６記載の物体モニタ装置。 １８．前記イメージ撮影カメラ手段は、前記物体の高解像度イメージを捕捉する ものとした請求項１７記載の物体モニタ装置。 １９．前記ビデオカメラ手段は、限定された視野を有する前記イメージ撮影カメ ラ手段よりも広範囲の視野ビューを有するものとした請求項１８記載の物体モニ タ装置。 ２０．前記イメージ撮影カメラ手段に同期する赤外線フラッシュを設け、前記フ ラッシュのエネルギレベルを前記光量レベルに基づいて発光するものとした請求 項１９記載の物体モニタ装置。 ２１．前記イメージ撮影カメラ手段には、イメージセンサ手段と、前記光量レベ ルに応答して前記イメージセンサ手段の飽和を禁止する露出制御手段とを設けた 請求項２０記載の物体モニタ装置。 ２２．前記フラッシュには、可視光の発生を禁止する可視光発生禁止手段を設け た請求項２１記載の物体モニタ装置。 ２３．前記クラスタ化手段によって適用される拡張を、前記光量レベルが夜間条 件に対応するときに増大する請求項２２記載の物体モニタ装置。 ２１．前記拡張は、前記カメラ手段から遠い物体に対応する範囲に対しては少な くした請求項２３記載の物体モニタ装置。 ２５．前記ラベル付け手段は、順次のイメージのクラスタの境界又は中心を比較 することに基づいて前記照合及び分別を行うものとした請求項２４記載の物体モ ニタ装置。 ２６．前記差分イメージにはフィルタをかけ、このフィルタ作用によって前記背 景イメージを更新する請求項２５記載の物体モニタ装置。 ２７．前記捕捉時間に前記イメージ撮影カメラ手段をトリがするトリが手段を設 けこのトリガ手段には、前記トラッキング手段から前記捕捉時間に対応する多数 の走査ラインを受け取って記憶する記憶手段と、前記イメージの走査ラインをカ ウントする計数手段と、前記計数手段のカウントが前記記憶した走査ラインの数 に達したとき前記イメージ撮影カメラ手段をトリガするトリガ信号を発生するト リガ信号発生手段とを設けた請求項２６記載の物体モニタ装置。 ２８．前記光強度手段は、前記ビデオカメラ手段によって生じた前記イメージの ピクセルグレーレベルのヒストグラムを生成し、このヒストグラムの中央値に基 づいて日中か、夜間か又はトワイライトの光条件かを決定するものとした請求項 ２７記載の物体モニタ装置。 ２９．前記所定レべル範囲を、前記ヒストグラムの最小値、中央値、及びピーク 値に基づいて決定する請求項２８記載の物体モニタ装置。 ３０．前記測定値は、前記範囲の円周及び包含部分の値とした請求項２９記載の 物体モニタ装置。 ３１．前記捕捉したイメージを処理して前記物体を識別する情報を仰る認識手段 を設げた請求項１乃至３０のうちのいずれか一項に記載の物体モニタ装置。 ３２．前記各区域をモニタする複数個のカメラ手段を設け、前記物体の情報を転 送するよう互いに通信し合うようにした請求項３１記載の物体モニタ装置。 ３３．前記各区域をモニタする複数個のカメラ手段を設け、前記物体の情報を中 央ステーションに通信するようにした請求項３１又は３２記載の物体モニタ装置 。 ３４．前記物体に関する情報を、少なくとも２台のカメラ手段によって捕捉し、 前記情報を使用して少なくとも２個の区域間を前記物体が走行するにかかった時 間を決定する請求項３３記載の物体モニタ装置。 ３５．前記中央ステーションには、前記中央ステーションから前記カメラ手段を 制御する遠隔制御手段を設けた請求項３４記載の物体モニタ装置。 ３０．前記中央ステーション及び前記複数個のカメラ手段には、それぞれ遠隔通 信コントローラを設け、デジタル遠隔通信ネットワークを使用して通信するよう にした請求項３５記載の物体モニタ装置。 ３了．前記情報を保管し、この保管情報をその後にアクセスできるようにしたア ーカイブ手段を設けた請求項３６記載の物体モニタ装置。 ３８．前記情報は、前記物体の捕捉イメージ及び捕捉時間を含み、前記中央ステ ーションには、前記認識手段を設けた請求項３７記載の物体モニタ装置。 ３９．前記情報は、前記物体の捕捉したイメージの前記識別情報及び捕捉時間を 含むものとし、前記複数個の識手段を前記複数個のカメラ手段の位置で前記複数 個のカメラ手段にそれぞれ接続した請求項３７記載の物体モニタ装置。 ４０．前記認識手段は、前記捕捉したイメージを処理して前記物体を識別する特 性ピクセルを表すピクセルを検索するようにした請求項３８又は３９記載の物体 モニタ装置。 ４１．前記物体を車両とした請求項１乃至４０のうちのいずれか一項に記載の物 体モニタ装置。 ４２．前記認識手段には、前記イメージにおいてライセンスプレートを見いだす 検索手段と、前記ライセンスプレートの識別情報を構成する文字を決定する文字 決定手段とを設けた請求項４１記載の物体モニタ装置。 ４３．前記所定の無効レベル範囲が前記車両の影によって発生するピクセルレベ ルをカバーするものとした請求項４２記載の物体モニタ装置。 ４４．前記無効範囲は、前記車両により発生したヘッドライト反射又は前記区域 内の道路車線マータングに対応するものとした請求項４３記載の物体モニタ装置 。 ４５．前記車両を、バス又はトラック等の大型車両とした請求項４１乃至４４の うちのいずれか一項に記載の物体モニタ装置。 １６．物体モニタ装置において、物体の移動をモニタするカメラ手段と、前記カ メラ手段に応答して他の移動物体及び静止物体から所定の移動物体を検出するイ メージ処理手段とを備えたことを特徴とする物体モニタ装置。 ４７．前記イメージ処理手段は、前記所定の移動物体を追尾し、いっ前記所定移 動物体のイメージを捕捉するかの捕捉時間を決定するものとした請求項４６記載 の物体モニタ装置。 ４８．前記カメラ手段に応答して光量レベルを決足する光強度手段を設け、前記 カメラ手段には、前記光量レベルに基づいてカメラ露出を調整する露出制御手段 を設け、前記イメージ処理手段により前記光量レベルに基づいて前記所定移動物 体を検出するパラメータを調整する請求項４７記載の物体モニタ装置。 ４９．前記カメラ手段には、前記移動物体をモニタする検出カメラと、前記イメ ージ処理手段によってトリがされ、前記イメージを撮る捕捉カメラとを設けた請 求項４８記載の物体モニタ装置。 ５０．前記イメージを処理して前記物体を識別の情報を抽出するイメージ処理手 段を設けた請求項４９記載の物体モニタ装置。 ５１．前記イメージをデジタル遠隔通信ネットワークに伝送する伝送手段を設け た請求項５０記載の物体モニタ装置。 ５２．前記移動物体を車両とした請求項５１記載の物体モニタ装置。 ５３．前記所定移動物体を大型車両とした請求項５２記載の物体モニタ装置。 ５４．移動物体のイメージを追尾及び捕捉するカメラ手段を備え、前記移動物体 のイメージから前記物体を識別する情報を自動的に抽出することを特徴とする物 体モニタ装置。 ５５．前記イメージをデジタル遠隔通信ネットワークに伝送する伝送手段を設け た請求項５４記載の物体モニタ装置。 ５６．前記イメージを処理して前記情報を抽出するデータ処理手段を設げた請求 項５５記載の物体モニタ装置。 ５７．各区域をモニタする複数個のカメラ手段と、各区域で得た前記情報を比較 する比較手段とを設けた請求項５０記載の物体モニタ装置。 ５８．前記物体を車両とした請求項５７記載の物体モニタ装置。 ５９．多重車線道路を移動する車両を連続的に検出及び追尾し、前記多重車線道 路の捕捉区域における所定車両のイメージを捕捉し、この捕捉したイメージから 前記車両に関する識別情報を抽出することができるようにしたことを特徴とする 車両モニタ装置。 ６０．複数個の捕捉区域を設け、各捕捉区域を前記多重車線道路の各車線に対応 させた請求項５９記載の車両モニタ装置。 ６１．各区域を走行する所定移動車両のイメージを追尾及び捕捉する複数個のカ メラ手段と、前記区域から取得したイメージデータを処理して前記車両を識別し また前記区域間の前記車両の走行に関する情報を取得することを特徴とする車両 モニタ装置。 ６２．移動車両をモニタし、前記車両が所定タイプであるかを決定し、また前記 所定タイプの車両のイメージを撮影するカメラ手段を備えたことを特徴とする車 両モニタ装置。 ６３．前記イメージを処理して前記車両を識別する情報を取得する認識手段を設 けた請求項６２記載の車両モニタ装置。 ６４．前記所定タイプを所定サイズとした請求項６２記載の車両モニタ装置。 ６５．車両をモニタして違反車両を検出し、かつ前記車両のイメージを捕捉する 所定時間を決定し、また、前記違反車両の検出に応答して前記所定時間における 前記車両のイメージを撮影するカメラ手段を備えたことを特徴とする車両モニタ 装置。 ６６．前記イメージを処理して前記車両を識別する情報を収得する請求項６５記 載の車両モニタ装置。 ６７．前記所定タイプを所定サイズとした請求項６５記載の車両モニタ装置。 ６８．直路を走行する車両をモニタし、前記道路上のトラック、バス等の大型車 両と乗用車等の小型車両とを区別し、大型車両のみのイメージを捕捉し、この大 型車両の情報を取得できるようにしたことを特徴とする車両モニタ装置。 ６９．前記イメージから大型車両のライセンスプレートの文字等の前記車両情報 を自動的に収得する認識手段を設けた請求項６８記載の車両モニタ装置。 ７０．前記道路上の異なる区域から得た前記車両情報を比較し、車両の平均速度 を決定する比較手段を設けた請求項６９記載の車両モニタ装置。