JPH09329671A

JPH09329671A - 霧監視システム

Info

Publication number: JPH09329671A
Application number: JP8149073A
Authority: JP
Inventors: Kenichi Nakamura; 兼一中村; Yoshiyuki Sato; 良幸佐藤; Tadaaki Kitamura; 忠明北村; Kazunari Ido; 一成井戸
Original assignee: Hitachi Engineering Co Ltd; Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Engineering Co Ltd; Hitachi Ltd
Priority date: 1996-06-11
Filing date: 1996-06-11
Publication date: 1997-12-22
Anticipated expiration: 2016-06-11
Also published as: JP3232502B2

Abstract

(57)【要約】【課題】天候や周囲の環境によらず霧の発生を高精度
に検出すること。【解決手段】テレビカメラ１０で撮影対象領域２０内
を撮影し、撮影対象領域２０内の撮影対象に関する映像
信号を生成し、この映像信号を画像処理部１２に入力す
る。画像処理部１２では、白線２２近傍の複数の領域に
関する画像を濃淡パターン画像として生成し、各領域の
濃淡パターン画像と、霧が発生していないときの基準値
を示す登録パターン画像を比較して両者の相関値を求め
る。次に、霧検出部１４で、相関値を入力ニューロン値
とし、透過率を出力ニューロン値として透過率を求め、
透過率が設定値以下のときには霧が発生したとして表示
部１６の画面上にアラームを表示させる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、霧監視システムに
係り、特に、道路などにおいて霧が発生したことを検出
するに好適な霧監視システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、霧の発生を検出するに際して、監
視対象領域内の２地点に透過率計を設置し、各透過率計
の計測値によって霧の発生を検出したり、あるいは道路
設置物をテレビカメラで撮影し、撮影して得られた映像
から道路設置物を識別し、このの識別程度によって霧の
発生を判断したりする方法が採用されている。

【０００３】しかし、霧の発生を監視するのに、透過率
計を用いる方法では、監視地点に透過率計を配置しなけ
ればならず、専用の設備が必要になるとともに設置場所
に制約を受けることがある。またテレビカメラで道路設
置物を撮影し、撮影して得られた道路設置物の映像を識
別する方法では、監視員の負担が多く、また監視員が常
にモニタ画面を見ていなければ霧が発生してか否かを即
時に判断することができない。

【０００４】そこで、特開平６−３０８２５６号公報に
記載されているように、テレビカメラで得られた画像の
輝度から霧が発生したか否かを検出する方法が提案され
ている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来技術ではテレビカ
メラで得られた映像の輝度を基に霧の発生を検出してい
るので、天候によっては輝度の分布がずれて霧の発生を
正確に検出できない恐れがある。

【０００６】本発明の目的は、霧の発生を高精度に検出
することができる霧監視システムを提供することにあ
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明は、霧が発生する環境下に置かれた監視対象
を撮影して映像信号を生成する撮影手段と、撮影手段か
らの映像信号を画像データに変換して監視対象の映像を
テンプレート画像として生成するテンプレート画像生成
手段と、監視対象の映像に関するパターン画像として霧
が発生していないときの基準値を示す登録パターン画像
を記憶する登録パターン記憶手段と、テンプレート画像
生成手段の生成によるテンプレート画像と登録パターン
記憶手段に記憶された登録パターンとの相違に関する相
関値を算出する相関値算出手段と、相関値算出手段の算
出値から霧の発生に関する監視情報を出力する監視情報
出力手段とを備えている霧監視システムを構成したもの
である。

【０００８】前記霧監視システムを構成するに際して
は、テンプレート画像生成手段としては、濃淡に応じた
テンプレート画像を生成するものとし、登録パターン記
憶手段としては、監視対象の映像に関する濃淡パターン
画像として登録パターン画像を記憶するもので構成する
ことができる。

【０００９】上記霧監視システムを構成するに際して
は、以下の要素を付加するができる。

【００１０】（１）撮影手段により撮影される監視対象
は複数個に設定され、登録パターン記憶手段には各監視
対象に対応した登録パターン画像が記憶されており、相
関値算出手段は各監視対象に関する相関値を算出してな
り、監視情報出力手段は各監視対象に関する相関値から
監視情報を出力してなる。

【００１１】（２）テンプレート画像生成手段の生成に
よるテンプレート画像から登録パターン画像を生成する
登録パターン画像生成手段と、登録パターン画像生成手
段の生成による登録パターン画像に従って登録パターン
記憶手段の登録パターン画像を指定の周期で更新する更
新手段とを備えている。

【００１２】（３）監視情報出力手段は、相関値算出手
段の算出による相関値から監視対象周囲の透過率を算出
する透過率算出手段と、透過率算出手段の算出による透
過率が設定値以下のときに監視対象の周囲に霧が発生し
た旨の警報を出力する警報出力手段とを備えている。

【００１３】（４）監視情報出力手段は、相関値算出手
段の算出による相関値から監視対象周囲の視界距離を算
出する視界距離算出手段と、視界距離算出手段の算出に
よる視界距離が設定値以下のときに監視対象の周囲に霧
が発生した旨の警報を出力する警報出力手段とを備えて
いる。

【００１４】（５）透過率算出手段は、ラメルハート型
ニューラルネットワークで構成され、相関値を入力ニュ
ーロン値とし、透過率を出力ニューロン値としてなる。

【００１５】（６）視界距離算出手段は、ラメルハート
型ニューラルネットワークで構成され、相関値を入力ニ
ューロン値とし、視界距離を出力ニューロン値としてな
る。

【００１６】（７）撮影手段の撮影による映像信号を画
像データに変換して画像の平均濃度を算出する平均濃度
算出手段と、平均濃度算出手段の算出により平均濃度か
ら昼夜を判別する昼夜判別手段とを備え、監視情報出力
手段は、昼夜判別手段により薄暮を含む昼間であると判
定されたことを条件に情報を出力してなる。

【００１７】また、本発明は、夜間においても霧の発生
を確実に検出するために、霧が発生する環境下の撮影対
象領域内を移動する移動体を撮影して映像信号を生成す
る撮影手段と、撮影手段からの映像信号を画像データに
変換して移動体の特定の部位の画像を移動体の移動に合
わせて順次生成する画像処理手段と、画像処理手段によ
り生成された画像のうち撮影手段からの距離が相異なる
画像を比較して遠方における移動体の特定の部位を識別
できるか否かを判定する判定手段と、判定手段の判定結
果に従って霧の発生に関する判定情報を出力する判定情
報出力手段とを備えている霧監視システムを構成したも
のである。

【００１８】夜間における霧監視システムにおいては以
下の要素を付加することができる。

【００１９】（１）判定情報出力手段は、画像処理手段
により生成された画像のうち撮影手段からの距離が相異
なる画像を比較して透過率を算出する透過率算出手段
と、透過率算出手段の算出による透過率が設定値以下の
ときに遠方における移動体の特定の部位を識別できない
として警報を発生する警報発生手段とを備えている。

【００２０】（２）判定情報出力手段は、画像処理手段
により生成された画像のうち撮影手段からの距離が相異
なる画像を比較して視界距離を算出する視界距離算出手
段と、視界距離算出手段の算出による視界距離が設定値
以下のときに遠方における移動体の特定の部位を識別で
きないとして警報を発生する警報発生手段とを備えてい
る。

【００２１】（３）画像処理手段は、移動体の特定の部
位の画像として移動体の照明部材の照明による画像を生
成してなる。

【００２２】（４）撮影手段の撮影による映像信号を画
像データに変換して画像の平均濃度を算出する平均濃度
算出手段と、平均濃度算出手段の算出により平均濃度か
ら昼夜を判別する昼夜判別手段とを備え、判定情報出力
手段は、昼夜判別手段により夜間であると判定されたこ
とを条件に情報を出力してなる。

【００２３】前記した手段によれば、薄暮を含む昼間に
おいては、監視対象を撮影して得られた映像信号を基に
テンプレート画像が生成され、このテンプレート画像と
登録パターン画像とが比較され、両者の相関値が求めら
れる。すなわち両者の画像がどの程度異なっているかの
相関値が求められ、この相関値によって霧が発生したか
否かの監視情報が出力される。例えば、相関値がある設
定値以下のときには霧が発生したとして霧が発生した旨
の警報が出力される。また霧の発生を判定する場合、画
像をパターンとして比較しているため、天候の影響を最
小限に抑制した状態で霧の発生を高精度に検出すること
ができる。また霧の発生を判定するに際しては、相関値
を入力とし、ラメルハート型ニューラルネットワークの
学習機能により、相関値に応じた透過率あるいは視界距
離を求め、これらの値から霧が発生したか否かを判定す
ることができる。

【００２４】また夜間においては、撮影対象領域内を移
動する移動体を撮影して得られた映像信号を基に移動体
の特定の部位の画像を移動体の移動に合わせて順次生成
し、生成された画像のうち撮影手段からの距離が相異な
る画像を比較して遠方における移動体の特定の部位を識
別できるか否かを判定し、この判定結果にしたがって霧
の発生に関する判定情報を出力するようにしている。こ
の場合移動体の特定の部位を照明部材に設定し、遠方に
おける照明部材をどの程度識別できるか否かにによって
霧の発生を判定することができる。例えば、車両の照明
部材（ヘッドライト、テールランプ）から得られた画像
を追跡し、霧が発生しないときに追跡できる距離と霧が
発生しているときに追跡できる距離とを比較すること
で、遠方における車両の照明部材を識別できるか否かを
判定することができる。またこの追跡可能距離から透過
率あるいは視界距離を求め、これらの値から霧が発生し
たか否かを判定することができる。

【００２５】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施の形態を図
面にしたがって説明する。図１において、霧監視システ
ムはテレビカメラ１０、画像処理部１２、霧検出部１
４、表示部１６を備えて構成されている。

【００２６】テレビカメラ１０は、道路１８上方の空間
部を撮影対象領域２０として配置されており、霧が発生
する環境下に置かれた白線２２とその周囲を監視対象と
して撮影して映像信号を生成する撮影手段として構成さ
れており、映像信号が画像処理部１２に入力されてい
る。

【００２７】映像処理部１２は、図２に示すように、Ａ
／Ｄ変換器２４、複数の画像メモリ２６、制御部（ＣＰ
Ｕ）２８、テンプレート登録部３０、相関演算部３２、
車両登録部３４、車両追跡部３８、平均濃度抽出部３８
を備えて構成されている。Ａ／Ｄ変換器２４は制御部２
８からの指令により、テレビカメラ１０の映像信号をデ
ジタルの画像データに変換し、画像メモリ２６に出力す
るようになっている。画像メモリ２６は、画像データを
濃淡画像データとして格納するとともに濃淡パターンの
テンプレート画像として記憶するようになっている。す
なわち画像メモリ２６は制御部２８とともにテンプレー
ト画像生成手段として構成されている。

【００２８】また、図３に示す、白線２２近傍の領域は
３つの領域Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３に分割されており、各領域
Ｒ１〜Ｒ３の画像は、監視対象の濃淡パターンの画像と
して画像メモリ２６に格納される。各領域の濃淡パター
ンの画像のうち霧が発生していないときの濃淡パターン
の画像は霧が発生していないときの基準値を示す登録パ
ターン画像としてテンプレート登録部３０に登録され
る。例えば、領域Ｒ１〜Ｒ３の画像は図４（ａ）に示す
ように、登録パターン画像Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３としてテン
プレート登録部３０に登録される。すなわちテンプレー
ト登録部３０は登録パターン記憶手段として構成されて
いる。なお、登録パターンの画像Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３はそ
れぞれテレビカメラ１０からの距離が１０メートル、１
５メートル、２０メートルのときの濃淡パターンを示
し、各パターンは２５６階調のパターンとして構成され
ている。

【００２９】相関演算部３２は、一定周期で画像メモリ
２６に取り込まれる画像データのうち領域Ｒ１、Ｒ２、
Ｒ３に関する濃淡パターン画像とテンプレート登録部３
０に登録された登録パターン画像Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３と比
較して両者のパターンの相違に関する相関値（相関度あ
るいは類似度）を算出する相関値算出手段として構成さ
れている。濃淡パターン画像のテンプレートによる相関
値を算出するに際しては、次の式に従った正規化相関処
理を実行することとしている。

【００３０】

【数１】

【００３１】

【数２】

【００３２】

【数３】

【００３３】

【数４】

【００３４】

【数５】

【００３５】

【数６】

【００３６】（１）式に従った演算を実行するに際して
は、処理対象画像ｆに対して濃淡テンプレートＴを用い
て、ある点（ｕ，ｖ）の類似度ｒ（ｕ，ｖ）を求める。
この類似度がテンプレートＴに類似している程１の値に
近づく。そして（１）式において、ｆ（ｕ＋ｉ，ｖ＋
ｊ）は（ｕ，ｖ）点の近傍の対象画像の濃度値、Ｔ
（ｉ，ｊ）はテンプレート画像の（ｉ，ｊ）点の濃度
値、ｐ、ｑはそれぞれテンプレート画像のｘ，ｙサイズ
である。また（１）式のうち対象画像に存在しないテン
プレートだけに関するデータはあらかじめ計算できるの
で、（２）式、（３）式の値は相関演算前に計算するこ
とができる。このため、テンプレートデータと相関対象
画像との相関演算において、（１）式に属する（４）
式、（５）式、（６）式についてはリアルタイムで演算
し、各演算結果を用いることで最終的に（１）式の類似
度を求めることできる。

【００３７】また（１）式を導出するに際しては、以下
の式を用いることができる。

【００３８】例えば、相関関係を示す式は次の（７）式
で表わされる。

【００３９】

【数７】

【００４０】相関関係は、ｆ、ｇに濃度階調の差がある
場合、正常な値を抽出することができないため、濃度に
ついて正規化を行なう必要がある。（７）式に対する相
関関係の正規化を行なうと、次の（８）式が得られる。

【００４１】

【数８】

【００４２】（８）式を変形すると、（８）式は（９）
式で表わされる。

【００４３】

【数９】

【００４４】ｒ’とパターンとの具体例を示すと次の表
１のようになる。

【００４５】

【表１】

【００４６】表１において、ｇを登録パターンとしたと
きに、パターンｆ１は相隣接する領域間の数値の差が登
録パターンｇとは逆の関係にありｒ’の値は−１とな
る。これに対して、パターンｆ２、ｆ３、ｆ４は相隣接
する領域間の数値の差が登録パターンｇと同じ関係を有
するため、ｒ’の値は１となる。

【００４７】処理対象画像ｆに対して濃淡テンプレート
Ｔを用いて、点（ｕ，ｖ）の類似度をｒ（ｕ，ｖ）と
し、点（ｕ，ｖ）の近傍の対象画像の濃度値をｆ（ｕ＋
ｉ，ｖ＋ｉ）、テンプレート画像の点（ｕ，ｖ）の濃度
値をＴ（ｕ，ｖ）、テンプレート画像のｘ、ｙサイズを
ｐ，ｑとすることで、（９）式から（１）式を導き出す
こができる。

【００４８】また相関演算部３２において相関値を算出
した場合、図４（ｂ）に示すように、エリアＲ１の相関
度は０．８、エリアＲ２の相関度は０．６、エリアＲ３
の相関度は０．３のように、テレビカメラ１０から離れ
た領域の類似度が順次低くなる。これは、霧がテレビカ
メラ１０の前方から発生したことを示している。なおテ
レビカメラ１０の後方から霧が発生したときには、各領
域Ｒ１〜Ｒ３の類似度はともに低い値を示す。

【００４９】一方、天候の変化や薄暮時などにおいて各
領域Ｒ１〜Ｒ３から得られた画像の濃度が低下したとき
でも、霧が発生していないときには、パターンそのもの
が変化しないため、図４（ｃ）に示すように、各領域Ｒ
１〜Ｒ３の相関度はすべて０．９以上となる。

【００５０】次に、夜間においては、道路照明がなかっ
たり、白線２２などが見えず、領域Ｒ１〜Ｒ３を設定す
ることが不可能であることを考慮し、車両登録部３４、
車両追跡部３６において、移動体としての車両の画像を
追跡することで霧の発生を検出することとしている。こ
の場合、車両登録部３４は、図５に示すように、テレビ
カメラ１０で撮影された画像のうち車両追跡領域４０内
を移動する車両の特定の部位として、照明部材、例えば
テールランプ（ヘッドライト）Ｌ１、Ｌ２の画像を登録
する。車両追跡部３６は、図５（ｂ）、（ｃ）に示され
るように、登録されたテールランプＬ１、Ｌ２の画像が
１０メートルの地点から１５メートル、２０メートルの
地点まで追跡できるか否かを判定するようになってい
る。図５（ｂ）では、霧が発生していないときには、テ
ールランプＬ１、Ｌ２の画像はテレビカメラ１０から２
０メートルの距離まで追跡できることを示しており、霧
が発生したときには、図５（ｃ）に示すように、テール
ランプＬ１、Ｌ２の画像はテレビカメラ１０からの距離
が２０メートルの地点では識別できないことを示してい
る。なおテールランプＬ１、Ｌ２の画像と距離との関係
は、画素の座標によって判別できるようになっている。
すなわち夜間における画像処理部１２の機能として、Ａ
／Ｄ変換器２４、画像メモリ２６、制御部２８、車両登
録部３４、車両追跡部３６は映像信号を画像データに変
換して車両のテールランプＬ１、Ｌ２の画像を車両の移
動に合わせて順次生成する画像処理手段と、画像処理手
段によって生成されたテールランプＬ１、Ｌ２の画像の
うち距離が異なる画像を比較して遠方における車両のテ
ールランプＬ１、Ｌ２の画像が識別できるか否かを判定
する判定手段を構成している。

【００５１】平均濃度抽出部３８は、画像メモリ２６か
ら画像データを受けて画像の平均濃度を算出し、この算
出値が設定値より濃か薄いかにより昼夜を判別するよう
になっている。すなわち平均濃度抽出部３８はＡ／Ｄ変
換器２４、画像メモリ２６、制御部２８とともに平均濃
度算出手段と昼夜判別手段として構成されている。そし
て平均濃度抽出部３８の判定結果は霧検出部１４に入力
される。

【００５２】またテンプレート登録部３０に登録パター
ン画像を登録するに際しては、画像メモリ２６に登録さ
れたテンプレート画像から登録パターン画像を生成し、
生成した登録パターン画像を、例えば５分、１０分の周
期でテンプレート登録部３０に登録し、テンプレート登
録部３０の登録パターン画像を任意の周期で更新するこ
ができる。この場合Ａ／Ｄ変換器２４、画像メモリ２
６、制御部２８は登録パターン画像生成手段を構成する
とともに更新手段を構成することになる。

【００５３】霧検出部１４は、表示部１６とともに監視
情報出力手段を構成するとともに判定情報出力手段を構
成するようになっており、画像処理部１２から昼間と判
定されたときの判定結果に応答して、昼間における霧を
検出するために、入力切替部４４、霧検出回路４８、学
習機構５０を備えて構成されており、学習機構５０には
入力信号発生機構５２、パラメータ変更機構５４、学習
制御機構５６、教師信号発生機構５８、突合せ部６０が
設けられている。また霧検出部１４には、画像処理部１
２から夜間としての判定結果に応答して、夜間における
霧を検出するために、霧検出回路６２が設けられてい
る。

【００５４】入力切替部４４は、学習機構５０によって
霧検出回路４８に対する学習を実行するときに入力信号
発生機構５２側に切替られ、学習処理が終了したあとは
画像処理部１２側に切替られるようになっている。霧検
出回路４８は、例えばラメルハート型の前向きニューラ
ルネットワークで構成されており、図８に示すように、
領域Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３の相関値Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３が入力
ニューロン値の電位として与えられ、中間ニューロン群
（中間層）を介して１１個の出力ニューロン値（Ｚ１〜
Ｚ１１）を出力する構成となっている。１１個の出力ニ
ューロン値は、それぞれ透過率０〜１００％の１０％単
位に割り当てられている。このニューラルネットワーク
は、あらかじめ入力画像に対して、監視員の判断結果が
与えられ、学習機構５０によりすべてのシナップス（ニ
ューロンを結合する信号伝達線：Ｗ１１〜Ｗ１５、Ｖ１
０１〜Ｖ１１２、…Ｖ５０１〜Ｖ５１２）に最適な重み
が与えられている。

【００５５】例えば、霧が発生した場合、その状況に割
り当てられた透過率の出力ニューロンの値が１．０に近
くなり、他の出力ニューロンの値は０．０に近くなるよ
うに設定されている。また出力ニューロンの値として
は、透過率の他に視界距離を割り当てることもできる。
すなわち霧検出回路４８を、相関値を入力ニューロン値
とし、透過率を出力ニューロン値とした透過率算出手段
を構成し、また相関値を入力ニューロン値とし、視界距
離を出力ニューロン値とした視界距離算出手段として構
成することができる。

【００５６】霧検出回路６２は表示部１６とともに判定
情報出力手段を構成し、車両追跡部３６の出力、すなわ
ちテールランプＬ１、Ｌ２の画像のうち距離が相異なる
画像を比較して透過率を算出する透過率算出手段を構成
するとともに、テールランプＬ１、Ｌ２の画像のうち距
離が相異なる画像を比較して視界距離を算出する視界距
離算出手段として構成されている。例えば、車両追跡部
３６の追跡結果から透過率を求めるときには、テレビカ
メラ１０からの距離１０メートルにおけるテールランプ
Ｌ１、Ｌ２の画像が５０メートルまで追跡できたときに
は、透過率１００％とし、追跡可能距離が５０メートル
未満、４５メートル以上のときには透過率９０％のよう
に透過率を求めることができる。また視界距離について
も、透過率と同様に、追跡可能距離に対応付けて視界距
離を設定することができる。

【００５７】次に、図１に示す霧監視システムの作用を
図９および図１０に示すフローチャートにしたがって説
明する。

【００５８】まず、画像処理部１２の処理として、テレ
ビカメラ１０により撮影された撮影対象領域２０に関す
る映像信号を順次画像データに変換し、画像メモリ２６
に順次格納する（ステップ１００）。撮影対象領域２０
における画像データが入力されたときに、平均濃度抽出
部３８で画像の平均濃度を求め、昼間か否かの判定を行
なう（ステップ１０１）。昼間と判定されたときには、
入力画像のうち領域Ｒ１〜Ｒ３の濃淡パターン画像をテ
ンプレート登録部３０に登録する（ステップ１０２）。
このあと霧の発生を判定する周期か否かの判定を行なう
（ステップ１０３）。霧の発生を監視する周期は数秒と
いった短い周期で行なう必要がないため、ここでの判定
周期は５分、１０分といった周期か否かの判定を行な
う。

【００５９】次にテンプレート登録部３０に登録された
各領域Ｒ１〜Ｒ３の濃淡パターン画像に関する画像デー
タと登録パターン画像Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３として記憶され
た画像データを取り込み（ステップ１０４）、両者のパ
ターンの相関値を（１）式にしたがって算出する（ステ
ップ１０５）。次にテンプレート登録部３０に登録され
た濃淡パターン画像に関する画像データの更新周期で且
つ各領域Ｒ１〜Ｒ３の相関値が０．９０以上が否かの判
定を行なう（ステップ１０６）。すなわちテンプレート
登録部３０に登録された濃淡パターン画像の画像データ
を５分あるいは１０分周期で更新するか否かの判定を行
ない、更新周期でないときにはステップ１０３の処理に
戻り、更新周期のときには、入力した濃淡パターン画像
にしたがってテンプレート登録部３０の画像データを更
新する。さらに各領域における相関値が０．９０以上の
ときには霧が発生していない状況として、ステップ１０
０の処理に戻る。

【００６０】一方、ステップ１０１で夜間と判定された
ときには、車両登録部３４により車両追跡領域４０内を
移動する車両のテールランプＬ１、Ｌ２を検出して登録
する（ステップ１０７）。このあと車両追跡部３６の処
理により、テールランプＬ１、Ｌ２の追跡可能距離を求
めステップ１００の処理に戻る（ステップ１０８）。

【００６１】画像処理部１２の処理により相関値あるい
は車両の追跡可能距離が算出されたあとは霧検出部１４
の処理に移る。

【００６２】画像処理部１２の処理により昼間と判定さ
れたときには（ステップ２００）、相関演算部３２で演
算された相関値を霧検出回路４８にセットする。すなわ
ち領域Ｒ１〜Ｒ３の相関値Ｘ１〜Ｘ３を入力ニューロン
値の電位として与え、中間ニューロン群を介して１１個
の出力ニューロン値を算出する（ステップ２０１、２０
２）。このとき出力ニューロンＺ１〜Ｚ１１のうちＺ４
の値が１．００でそれ以外の出力ニューロンの値が０．
００であったときには、透過率が７０％あるいは視界距
離が５０メートルとして求める（ステップ２０５）。

【００６３】また出力ニューロンＺ７の値が１．００
で、他の出力ニューロンの値が０．００のときには透過
率４０％で視界距離２０メートルとして求める。そして
算出した透過率あるいは視界距離を基に霧が発生したか
否かの判定を行なう（ステップ２０６）。例えば、透過
率が７０％のときには霧が発生していないと判定し、透
過率が６０％以下のときには霧が発生したとして表示部
１６の画面上に霧が発生した旨の警報としてアラームに
関する文字などを表示させる（ステップ２０７）。

【００６４】一方、ステップ２００で夜間と判定された
ときには、車両追跡部３６の処理による追跡可能距離を
入力し（ステップ２０３）、入力値を基に霧の発生を判
定するための処理を行ない（ステップ２０４）、追跡可
能距離に従って透過率または視界距離を算出する（ステ
ップ２０５）。そして追跡可能距離が、例えば５０メー
トルのときには霧が発生していないと判定し（ステップ
２０６）、追跡可能距離が２０メートルのときには霧が
発生したとして表示部１６の画面上にアラームを表示さ
せる（ステップ２０７）。なお、表示部１６にアラーム
を表示させる代わりに、アラームを音声で出力させるこ
ともできる。

【００６５】このように本実施の形態においては、昼間
においては、入力画像の濃淡パターン画像を求め、この
濃淡パターン画像とあらかじめ登録された濃淡パターン
画像とを比較して両者の相関値を求め、相関値にしたが
って霧の発生の有無を判定しているため、霧の発生を高
精度に検出することができる。

【００６６】また本実施の形態においては、夜間におい
ては、車両追跡領域４０内を移動する車両のテールラン
プを登録し、テールランプの追跡可能距離を求め、追跡
可能距離にしたがって霧の発生の有無を判定するように
したため、夜間においても霧の発生を精度良く検出する
ことができる。

【００６７】またテレビカメラ１０としては、既設の道
路監視用のテレビカメラを用いることで、システムを構
築するためのコストの低減を図ることができる。

【００６８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
昼間において、撮影対象領域を撮影して得られた監視対
象に関するパターン画像を生成し、このパターン画像と
基準値を示す登録パターン画像とを比較して両者の相関
値を求め、この相関値に従って霧が発生したか否かを判
定するようにしたため、天候など周囲の環境によらず霧
の発生の有無を高精度に検出することができる。また、
夜間においては、撮影対象領域内を移動する移動体の特
定の部位の画像を追跡し、この画像を遠方の地点まで識
別できるか否かの追跡可能距離を算出し、この算出値に
したがって霧の発生の有無を判定するようにしているた
め、夜間においても天候など周囲の環境によらず霧の発
生の有無を高精度に検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態を示す霧監視システムの
全体構成図である。

【図２】画像処理部のブロック構成図である。

【図３】テンプレート画像の生成方法を説明するための
図である。

【図４】登録パターンと入力画像による濃淡パターンと
の関係を説明するための図である。

【図５】車両の追跡方法を説明するための図である。

【図６】霧検出部のブロック構成図である。

【図７】霧検出回路のブロック図である。

【図８】ニューラルネットワークを用いた霧検出回路の
構成図である。

【図９】画像処理部の作用を説明するためのフローチャ
ートである。

【図１０】霧検出部の作用を説明するためのフローチャ
ートである。

【符号の説明】

１０テレビカメラ１２画像処理部１４霧検出部１６表示部２０撮影対象領域２２白線２４Ａ／Ｄ変換器２６画像メモリ２８制御部３０テンプレート登録部３２相関演算部３４車両登録部３６車両追跡部３８平均濃度抽出部

フロントページの続き (72)発明者北村忠明茨城県日立市大みか町七丁目１番１号株式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者井戸一成茨城県日立市大みか町五丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】霧が発生する環境下に置かれた監視対象
を撮影して映像信号を生成する撮影手段と、撮影手段か
らの映像信号を画像データに変換して監視対象の映像を
テンプレート画像として生成するテンプレート画像生成
手段と、監視対象の映像に関するパターン画像として霧
が発生していないときの基準値を示す登録パターン画像
を記憶する登録パターン記憶手段と、テンプレート画像
生成手段の生成によるテンプレート画像と登録パターン
記憶手段に記憶された登録パターンとの相違に関する相
関値を算出する相関値算出手段と、相関値算出手段の算
出値から霧の発生に関する監視情報を出力する監視情報
出力手段とを備えている霧監視システム。
【請求項２】霧が発生する環境下に置かれた監視対象
を撮影して映像信号を生成する撮影手段と、撮影手段か
らの映像信号を画像データに変換して監視対象の映像を
濃淡に応じたテンプレート画像として生成するテンプレ
ート画像生成手段と、監視対象の映像に関する濃淡パタ
ーン画像として霧が発生していないときの基準値を示す
登録パターン画像を記憶する登録パターン記憶手段と、
テンプレート画像生成手段の生成によるテンプレート画
像と登録パターン記憶手段に記憶された登録パターン画
像との相違に関する相関値を算出する相関値算出手段
と、相関値算出手段の算出値から霧の発生に関する監視
情報を出力する監視情報出力手段とを備えている霧監視
システム。
【請求項３】撮影手段により撮影される監視対象は複
数個に設定され、登録パターン記憶手段には各監視対象
に対応した登録パターン画像が記憶されており、相関値
算出手段は各監視対象に関する相関値を算出してなり、
監視情報出力手段は各監視対象に関する相関値から監視
情報を出力してなる請求項１または２記載の霧監視シス
テム。
【請求項４】テンプレート画像生成手段の生成による
テンプレート画像から登録パターン画像を生成する登録
パターン画像生成手段と、登録パターン画像生成手段の
生成による登録パターン画像に従って登録パターン記憶
手段の登録パターン画像を指定の周期で更新する更新手
段とを備えている請求項１、２または３記載の霧監視シ
ステム。
【請求項５】監視情報出力手段は、相関値算出手段の
算出による相関値から監視対象周囲の透過率を算出する
透過率算出手段と、透過率算出手段の算出による透過率
が設定値以下のときに監視対象の周囲に霧が発生した旨
の警報を出力する警報出力手段とを備えている請求項
１、２、３または４記載の霧監視システム。
【請求項６】監視情報出力手段は、相関値算出手段の
算出による相関値から監視対象周囲の視界距離を算出す
る視界距離算出手段と、視界距離算出手段の算出による
視界距離が設定値以下のときに監視対象の周囲に霧が発
生した旨の警報を出力する警報出力手段とを備えている
請求項１、２、３または４記載の霧監視システム。
【請求項７】透過率算出手段は、ラメルハート型ニュ
ーラルネットワークで構成され、相関値を入力ニューロ
ン値とし、透過率を出力ニューロン値としてなる請求項
５記載の霧監視システム。
【請求項８】視界距離算出手段は、ラメルハート型ニ
ューラルネットワークで構成され、相関値を入力ニュー
ロン値とし、視界距離を出力ニューロン値としてなる請
求項５記載の霧監視システム。
【請求項９】撮影手段の撮影による映像信号を画像デ
ータに変換して画像の平均濃度を算出する平均濃度算出
手段と、平均濃度算出手段の算出により平均濃度から昼
夜を判別する昼夜判別手段とを備え、監視情報出力手段
は、昼夜判別手段により薄暮を含む昼間であると判定さ
れたことを条件に情報を出力してなる請求項１、２、
３、４、５、６、７または８記載の霧監視システム。
【請求項１０】霧が発生する環境下の撮影対象領域内
を移動する移動体を撮影して映像信号を生成する撮影手
段と、撮影手段からの映像信号を画像データに変換して
移動体の特定の部位の画像を移動体の移動に合わせて順
次生成する画像処理手段と、画像処理手段により生成さ
れた画像のうち撮影手段からの距離が相異なる画像を比
較して遠方における移動体の特定の部位を識別できるか
否かを判定する判定手段と、判定手段の判定結果に従っ
て霧の発生に関する判定情報を出力する判定情報出力手
段とを備えている霧監視システム。
【請求項１１】判定情報出力手段は、画像処理手段に
より生成された画像のうち撮影手段からの距離が相異な
る画像を比較して透過率を算出する透過率算出手段と、
透過率算出手段の算出による透過率が設定値以下のとき
に遠方における移動体の特定の部位を識別できないとし
て警報を発生する警報発生手段とを備えている請求項１
０記載の霧監視システム。
【請求項１２】判定情報出力手段は、画像処理手段に
より生成された画像のうち撮影手段からの距離が相異な
る画像を比較して視界距離を算出する視界距離算出手段
と、視界距離算出手段の算出による視界距離が設定値以
下のときに遠方における移動体の特定の部位を識別でき
ないとして警報を発生する警報発生手段とを備えている
請求項１０記載の霧監視システム。
【請求項１３】画像処理手段は、移動体の特定の部位
の画像として移動体の照明部材の照明による画像を生成
してなる請求項１０、１１または１２記載の霧監視シス
テム。
【請求項１４】撮影手段の撮影による映像信号を画像
データに変換して画像の平均濃度を算出する平均濃度算
出手段と、平均濃度算出手段の算出により平均濃度から
昼夜を判別する昼夜判別手段とを備え、判定情報出力手
段は、昼夜判別手段により夜間であると判定されたこと
を条件に情報を出力してなる請求項１０、１１、１２ま
たは１３記載の霧監視システム。