JPH0933232A - 物体観測方法およびその方法を用いた物体観測装置、ならびにこの装置を用いた交通流計測装置および駐車場観測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 目的とする物体を高精度で観測する。 【解決手段】 ２台のカメラ３ａ，３ｂを、光軸を道路
１に向けて平行にした状態で、道路１上に縦方向に並べ
て配備する。各カメラ３ａ，３ｂで同時に撮像された画
像は、制御処理装置４に入力される。制御処理装置４
は、各カメラからの画像につき水平方向のエッジ成分を
抽出した後、各エッジ構成点について画像間の対応づけ
処理を行い、この対応づけ結果から各エッジ構成点に対
応する３次元座標を算出する。さらに制御処理装置４
は、各車道に沿って仮想垂直平面を設定し、前記の各３
次元座標点をこの仮想垂直平面上に投影する。この投影
結果は、内部のメモリに記憶された側面形状モデルと比
較され、その比較結果から車道上の車輌の車種，位置な
どが判別される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、所定の観測位置にお
いて対象物を観測するための方法および装置に関連し、
さらにこの発明は、道路上の車輌を観測してその観測結
果の時間的な推移により、車輌の通過台数，車輌速度，
車種などのデータ（以下「交通流データ」と総称する）
を計測する交通流計測装置、ならびに駐車スペース内に
駐車する車輌を観測する駐車場観測装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、交通流データを計測するものとし
て、道路の上方にカメラを設置して道路上の所定位置を
撮像し、得られた画像の時間的な推移から道路上におけ
る車輌の流れを計測する装置が開発されている。この装
置では、あらかじめ背景画像として道路上に対象物が存
在しない画像を記憶しており、前記カメラからの画像と
この背景画像との差分を車輌に関わる画像として抽出し
てゆき、その抽出結果を順次追跡することにより道路上
の車輌の流れを計測するようにしている（電気学会技術
報告 第５１２号 第８０〜８１頁）。また背景画像を
記憶する代わりに、１段階前に取り込んだ画像を記憶し
ておき、この直前の画像を最新の画像から差し引くこと
により車輌の位置の変化のみを抽出する方法も提案され
ている。

【０００３】さらに近年、カメラからの入力画像を時間
毎に蓄積した時空間画像を作成して交通流データを計測
する技術（ＤＴＴ法）が発表された（電子情報通信学会
論文誌Vol.J77-D-II No.10 p2019 〜2026,1994)。この
方法によれば、各時間毎の画像から車輌の輪郭などの特
徴量データが抽出された後、この特徴量データを車輌の
移動方向に平行な方向軸に投影した１次元データが作成
される。この１次元データはさらに時系列に並べられて
方向軸−時間軸から成る２次元画像（ＤＤＴ画像）が作
成され、このＤＤＴ画像から所定方向へ移動する物体が
抽出される。

【０００４】また駐車場の各駐車エリアが空いているか
否かを判別する場合には、一般に上記第１または第２の
方法、すなわち観測位置を撮像して得られた入力画像と
背景画像との差分、または入力画像と一段階前に取り込
んだ画像との差分により駐車エリアに車輌が駐車してい
るか否かを判別するようにしている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】交通流の計測に入力画
像と背景画像との差分を用いる場合、昼夜、晴天時、雨
天時など種々の環境に応じた背景画像を記憶する必要が
あるが、必要な環境を想定したり、環境の変化に応じた
背景画像の更新を行うことには限界があり、車輌を高精
度で抽出することは望めない。また上記した第１，第
２，第３の各方法の場合、車輌の影や風で揺れる木の影
などの路面上で動く影、あるいは夜間のライトの反射光
や濡れた路面に写った車輌など、車輌以外の動きを車輌
として誤検出してしまうという問題がある。

【０００６】さらに従来の各方法の場合、路上に大型車
輌が存在したり、渋滞が生じた場合、画面上では各車輌
を区別できなくなり、複数台の車輌が１台に誤検出され
る虞がある。また大型車輌の影の画像が隣の車線にまで
及んで後方にある小型車輌と重なると、この影や小型車
輌を大型車輌と誤検出するなど、道路上の車輌の台数や
車種を正確に判別することは到底不可能である。

【０００７】上記の問題は駐車場の観測装置についても
同様であって、観測位置における照度の変化により判別
精度が低下したり、隣のエリアの車輌などの影を誤検出
したりする虞がある。

【０００８】加えてこれら従来の方法では、種々の背景
画像や時間毎の画像を蓄積するためのメモリや、各画像
の減算や累積加算などの演算処理を行うためのハード構
成が必要となるため、装置の構成が大がかりとなり、製
作コストが高くなるという問題も存在する。

【０００９】この発明は上記問題に着目してなされたも
ので、複数台のカメラにより観測位置を撮像し、得られ
た各画像中の特徴部分について３次元計測を行い、その
高さデータを用いて対象物を判別することにより、目的
とする物体を高精度で観測することを目的とする。

【００１０】さらにこの発明は、前記各カメラから得ら
れた画像中の特徴部分の３次元座標を、対象物が接する
平面に対し垂直に位置する仮想垂直平面に投影させるこ
とにより、対象物の形状を抽出し、観測位置における対
象物の存在，個数，種別などを正確に把握することを目
的とする。

【００１１】さらにこの発明は、上記の手法を用いて道
路上や駐車スペース内を観測し、その観測結果に基づ
き、高精度の交通流計測や車輌判別を行うことを目的と
する。

【００１２】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、対象
物を観測する方法において、２台以上の撮像装置を所定
の観測位置に向けて同時に撮像を行い、得られた各画像
中の特徴部分を画像毎に抽出する第１のステップと、前
記抽出された各画像の特徴部分について画像間での対応
付けを行う第２のステップと、対応づけられた各特徴部
分について３次元計測を行って各特徴部分の３次元座標
を抽出する第３のステップと、抽出された各特徴部分の
３次元座標を、対象物が接する平面に対し垂直に位置す
る仮想垂直平面上に投影する第４のステップと、この投
影データを所定の２次元モデルデータと比較することに
より前記対象物を判別する第５のステップとを一連に実
施することを特徴とする。

【００１３】請求項２の発明では、前記第４のステップ
の投影処理として、各特徴部分の３次元座標を前記対象
物が接する平面上の位置関係に基づきグループ分けした
後、各グループ毎に、そのグループ内に含まれる３次元
座標を前記仮想垂直平面に投影する。

【００１４】請求項３の発明では、前記第５のステップ
の比較処理として、前記第４のステップの投影処理によ
り仮想垂直平面上に生成された各投影点に対し、それぞ
れその投影点を含む所定範囲を設定するとともに、この
範囲内の各点について前記投影点との位置関係に基づく
重みを付して前記２次元モデルデータとの比較を行う。

【００１５】請求項４の物体観測方法では、請求項１と
同様の第１のステップと、抽出された各画像の特徴部分
について、それぞれその代表的な特徴を示す点を特定す
る第２のステップと、前記特定された各代表点について
画像間での対応付けを行う第３のステップと、対応づけ
られた各代表点毎に３次元計測を行って各代表点の３次
元座標を抽出する第４のステップと、抽出された各代表
点の３次元座標を、対象物が接する平面に対し垂直に位
置する仮想垂直平面上に投影する第５のステップと、こ
の投影データを所定の２次元モデルデータと比較するこ
とにより前記対象物を判別する第６のステップとを一連
に実施することを特徴とする。

【００１６】請求項５の発明では、前記投影処理として
請求項２と同様の処理が、請求項６の発明では、前記比
較処理として請求項３と同様の処理が、それぞれ実行さ
れる。

【００１７】請求項７の発明の物体観測装置は、観測位
置に向けて配備された２台以上の撮像装置と、各撮像装
置により同時に取り込まれた各画像からそれぞれ特徴部
分を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により
抽出された各画像の特徴部分について画像間での対応付
けを行う対応付け手段と、前記対応付け手段により対応
づけられた各特徴部分について３次元計測を行って各特
徴部分の３次元座標を抽出する座標抽出手段と、対象物
の２次元モデルデータを記憶する記憶手段と、対象物が
接する平面に対し垂直に位置するように仮想垂直平面を
設定して、この仮想垂直平面上に前記座標抽出手段によ
り抽出された各特徴部分の３次元座標を投影する投影手
段と、前記投影手段による投影結果を前記記憶手段に記
憶された２次元モデルデータと比較する比較手段とを備
えている。

【００１８】請求項１０の発明の物体観測装置は、請求
項７と同様の２台以上の撮像装置および特徴抽出手段
と、前記特徴抽出手段により抽出された各画像の特徴部
分について、それぞれその代表的な特徴を示す点を特定
する代表点特定手段と、前記代表点特定手段により特定
された各代表点について画像間での対応付けを行う対応
付け手段と、前記対応付け手段により対応づけられた各
代表点毎に３次元計測を行って各代表点の３次元座標を
抽出する座標抽出手段と、対象物の２次元モデルデータ
を記憶する記憶手段と、対象物が接する平面に対し垂直
に位置する仮想垂直平面を設定して、この仮想垂直平面
上に前記座標抽出手段により抽出された各代表点の３次
元座標を投影する投影手段と、前記投影手段による投影
結果を前記記憶手段に記憶された２次元モデルデータと
比較する比較手段とを備えている。

【００１９】請求項８および１１の発明では、前記投影
手段を、前記座標抽出手段により抽出された各３次元座
標を前記対象物が接する平面上の位置関係に基づきグル
ープ分けした後、各グループ毎に、そのグループ内に含
まれる３次元座標を前記仮想垂直平面に投影するように
構成している。

【００２０】請求項９および１２の発明では、前記比較
手段を、前記投影手段による投影処理により仮想垂直平
面上に生成された各投影点に対し、それぞれその投影点
を含む所定範囲を設定するとともに、この範囲内の各点
について前記投影点との位置関係に基づく重みを付して
前記２次元モデルデータとの比較を行なうように構成し
ている。

【００２１】請求項１３および１４の発明は、道路上に
おける車輌の流れを観測してその観測結果の時間的な推
移により道路上における交通流データを計測する装置に
関する。請求項１３の発明にかかる交通流計測装置は、
道路の上方に道路上の観測位置に向けて配備された２台
以上の撮像装置と、所定の時間毎に各撮像装置により同
時に取り込んだ各画像からそれぞれ特徴部分を抽出する
特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により抽出された各
画像の特徴部分について画像間での対応付けを行う対応
付け手段と、前記対応付け手段により対応づけられた各
特徴部分について３次元計測を行って各特徴部分の３次
元座標を抽出する座標抽出手段と、道路に沿う仮想垂直
平面を設定して、この仮想垂直平面上に前記座標抽出手
段により抽出された各特徴部分の３次元座標を投影する
投影手段と、複数種の車輌について、各車輌の側面の形
状モデルを記憶する記憶手段と、前記投影手段による投
影結果を前記記憶手段に記憶された各モデルと比較する
ことにより道路上の車輌を判別する車輌判別手段と、前
記車輌判別手段による判別結果を順次追跡して道路上に
おける車輌の流れを観測する観測手段とを備えている。

【００２２】請求項１４の発明にかかる交通流計測装置
は、上記と同様の撮像装置，特徴抽出手段，対応付け手
段，座標抽出手段を具備するほか、前記座標抽出手段に
より抽出された各特徴部分の３次元座標のうち、所定の
高さ条件を満たす３次元座標の相対位置関係を用いて道
路上の車輌を判別する車輌判別手段と、前記車輌判別手
段による判別結果を順次追跡して道路上における車輌の
流れを観測する観測手段とを備えている。

【００２３】請求項１５および１６の発明は、所定形状
のエリア内に駐車する車輌を観測するための装置に関す
る。請求項１５の発明にかかる駐車場観測装置は、前記
エリアの上方にエリアに向けて配備された２台以上の撮
像装置と、各撮像装置により同時に取り込んだ各画像か
らそれぞれ特徴部分を抽出する特徴抽出手段と、前記特
徴抽出手段により抽出された各画像の特徴部分について
画像間での対応付けを行う対応付け手段と、前記対応付
け手段により対応づけられた各特徴部分について３次元
計測を行って各特徴部分の３次元座標を抽出する座標抽
出手段と、前記エリアの車輌の設置面に対し垂直に位置
する仮想垂直平面を設定して、この仮想垂直平面上に前
記座標抽出手段により抽出された各特徴部分の３次元座
標を投影する投影手段と、複数種の車輌について、各車
輌の形状モデルを記憶する記憶手段と、前記投影手段に
よる投影結果を前記記憶手段に記憶された各モデルと比
較することにより前記エリア内の車輌を判別する判別手
段とを備えている。

【００２４】請求項１６の駐車場観測装置は、上記と同
様の撮像装置，特徴抽出手段，対応付け手段，座標抽出
手段を具備するほか、前記座標抽出手段により抽出され
た各特徴部分の３次元座標のうち、所定の高さ条件を満
たす３次元座標を用いて前記エリア内の車輌を判別する
判別手段を備えている。

【００２５】

【作用】請求項１および７の発明では、２台以上の撮像
装置により観測位置を撮像して得られる画像から各画像
の特徴部分が抽出され、さらにこれら特徴部分の画像間
の対応関係から各特徴部分の３次元座標が抽出された
後、この抽出された３次元座標を、対象物に接する平面
に対し垂直に位置する仮想垂直平面上に投影することに
より、対象物の形状が抽出される。したがってこの投影
結果を対象物のモデルデータと比較することにより、観
測位置における対象物の種別，位置，個数などが把握さ
れることになる。

【００２６】請求項４および１０の発明では、上記と同
様にして２台以上の撮像装置による画像からそれぞれ特
徴部分が抽出されると、さらに各特徴部分について、代
表的な特徴を示す点（例えば特徴部分の中心点）が特定
される。この特定された各代表点について、前記と同
様、３次元座標が抽出され、その抽出結果を仮想垂直平
面上に投影して得られる結果により、対象物の判別が行
われる。

【００２７】請求項２，５，８，１１の各発明では、抽
出された３次元座標を、対象物が接する平面上の位置関
係に基づきグループ分けした後、各グループ毎に前記仮
想垂直平面への投影処理を行うようにしたので、複数の
対象物が存在する場合でも、その位置関係に応じて個別
に判別することができる。

【００２８】請求項３，６，９，１２の各発明では、仮
想垂直平面上の各投影点毎に、その投影点を含む所定の
範囲内の各点について、投影点との距離に基づく重みを
付してモデルデータとの比較を行うことにより、３次元
計測時に生じた誤差が取り除かれる。

【００２９】請求項１３の発明では、道路の上方に２台
以上の撮像装置を配備して観測位置を撮像して得られる
画像を所定の時間毎に取り込み、上記と同様の方法で、
各画像中の特徴部分の３次元座標を抽出した後、この抽
出結果を道路に沿う仮想垂直平面上に投影する。これに
より、仮想垂直平面には、道路上に位置する物体の側面
の形状が投影されることになる。一方、記憶手段には複
数種の車輌の側面の形状モデルが記憶されているので、
これらモデルと前記投影結果とを比較することにより道
路上の車輌の種別，台数，および位置を判別することが
できる。

【００３０】請求項１４の発明では、道路の上方に配備
された２台以上の撮像装置から得られた画像から特徴部
分を抽出した後、各特徴部分について上記と同様、対応
付け、３次元計測を実行した後、所定の高さ条件を満た
す３次元座標の相対位置関係を用いて道路上の車輌を判
別するので、例えば夜間走行時の車輌のライトなどを抽
出して判別処理を実行することができる。このため夜間
時など車輌の形状を示す画像を抽出しにくい場合にも、
道路上の車輌の判別が可能となり、高精度の交通流計測
を行うことが可能となる。

【００３１】請求項１５，１６の発明では、２台以上の
撮像装置を所定形状のエリアに向けて配備して同時に撮
像し、得られた各画像につき上記と同様の方法で特徴部
分の３次元座標を抽出する。この後、請求項１５の発明
では、抽出された各３次元座標を、エリアの車輌の設置
面に垂直に位置する仮想垂直平面上に投影し、その投影
結果と種々の車輌の形状モデルとを比較するようにした
ので、エリア内に駐車する車輌の車種まで判別すること
が可能となる。また請求項１６の発明では、抽出された
各３次元座標が所定の高さ条件を満たすか否かにより、
エリア内に車輌が存在するか否かが判別される。

【００３２】

【発明の実施の形態】以下にこの発明にかかる各種の形
態として、５つの実施例を示す。各実施例とも、２台の
カメラ３ａ，３ｂを観測対象となる道路または駐車エリ
アに向けて同時に撮像を行うもので、各カメラの入力画
像よりエッジ構成点などの特徴部分を抽出された後、こ
れら特徴部分について、各画像間での対応づけが行われ
て特徴部分の３次元座標が算出される。さらにこの３次
元座標を仮想垂直平面上に投影、またはその所定の高さ
データを有する座標点を抽出し、その処理結果を用いて
対象物（この場合車輌）の観測処理が実行される。

【００３３】

【実施例】図１は、この発明の一実施例にかかる交通流
計測装置の設置例を示す。この交通流計測装置は、道路
１の真横にＦ字形状の支柱２を配備して、この支柱２に
２台のカメラ３ａ，３ｂと制御処理装置４とを取り付け
て構成されるもので、各カメラ３ａ，３ｂにより道路１
を上方より撮像して得られた画像を制御処理装置４で処
理することにより、道路１の各車道毎の通過車輌の台数
や車種の判別、特定車輌の通過速度の計測、違法駐車中
の車輌の検出などが行われる。

【００３４】前記支柱２は、その横桟部分を道路上に突
出させて配備されており、各カメラ３ａ，３ｂは、各横
桟間に固定配備された垂直棒６に縦並びに取り付けられ
ている。また制御処理装置４は、保守，点検などの必要
から支柱２の基部付近に取り付けられる。

【００３５】図２は、前記カメラ３ａ，３ｂの設置例を
示す。前記カメラ３ａ，３ｂは焦点距離を同じくするレ
ンズを有するもので、前記垂直棒６に対して所定角度傾
斜させて取り付けられた長尺の支持板７，７により各側
面が支持されている。このとき各カメラ３ａ，３ｂの光
軸は支持板７の長さ方向に直交する方向、すなわち道路
の方向に向けて平行配備されるとともに、各撮像面は同
一平面上に位置するように、各カメラ３ａ，３ｂの取り
付け位置が調整される。なお前記支持板７のカメラ３ａ
の支持位置とカメラ３ｂの支持位置との間には短尺の補
強板８が連結されており、この補強板８の他端部を垂直
棒６に固定させることにより、支持板７の傾きが維持さ
れる。

【００３６】図３は、前記カメラ３ａ，３ｂの他の設置
例を示す。この例では、各カメラ３ａ，３ｂは、前記垂
直棒６に直交させて取り付けられた２枚の支持板７ａ，
７ｂにより両側面を支持されており、各支持板７ａ，７
ｂを補強板９により水平方向に維持することにより、カ
メラ３ａ，３ｂの位置が安定化されている。この場合も
各カメラ３ａ，３ｂは、それぞれの光軸が道路の方向に
向けて互いに平行になるよう、その位置の調整が行われ
る。

【００３７】またこの例の場合、上方のカメラ３ａの撮
像面は下方のカメラ３ｂの撮像面よりも後退した位置に
配備されるので、後述する画像処理の前に、カメラ３ａ
の画像をその後退距離に応じて拡大処理する必要があ
る。なお、カメラ３ａ，３ｂの設置例は上記に限らず、
図４に示すように、各カメラ３ａ，３ｂが箱型ユニット
２５内に収納された一体化型の装置を作成し、これを支
持板７や補強板８により支えるようにしても良い。

【００３８】またこの実施例では、２台のカメラにより
道路を撮像しているが、これに限らず、３台以上のカメ
ラを用いてもよい。またカメラを取り付ける支柱も、上
記のＦ字型支柱２に限らず、既存の電信柱や照明柱など
を改良して用いても良い。

【００３９】図５は、上記の交通流計測装置の電気的構
成を示す。前記制御処理部４は、Ａ／Ｄ変換部１０ａ，
１０ｂ，画像メモリ１１ａ，１１ｂ，エッジ画像メモリ
１２ａ，１２ｂ，エッジ抽出部１３，対応づけ処理部１
４，３次元座標算出部１５，カメラパラメータ記憶部１
６，投影処理部１７，車線データ記憶部１８，モデルデ
ータ記憶部１９，比較判定部２０，処理結果記憶部２
１，追跡処理部２２などをその構成として含んでいる。

【００４０】前記Ａ／Ｄ変換部１０ａ，１０ｂは、それ
ぞれ前記カメラ３ａ，３ｂからのアナログ量のビデオ信
号を濃淡画像信号に変換するためのもので、変換後の画
像信号は、それぞれ画像メモリ１１ａ，１１ｂに格納さ
れる。なお以下の説明では、画像メモリ１１ａに格納さ
れたカメラ３ａの画像を「第１画像」，画像メモリ１１
ｂに格納されたカメラ３ｂの画像を「第２画像」と呼ぶ
ことにする。

【００４１】図６（１）（２）は、それぞれ第１画像，
第２画像の具体例であって、それぞれ道路上の車線，車
輌，車輌の影などの画像を含む画像データが生成されて
いる。

【００４２】前記エッジ抽出部１３は、各画像メモリ１
１ａ，１１ｂからそれぞれ第１画像，第２画像を取り出
してエッジ画像を生成するためのもので、各画像毎に図
７に示すようなラプラシアンフィルタを走査してゼロク
ロッシング点を抽出する。さらにエッジ抽出部１３は、
前記ゼロクロッシング点の座標を算出してこの座標位置
の画素を黒画素、他の画素を白画素とした２値のエッジ
画像を生成する。なお、上記のエッジ抽出処理はラプラ
シアンフィルタに限らず、ソーベルフィルタなどのエッ
ジ抽出フィルタを用いてもよい。

【００４３】第１画像について生成されたエッジ画像
（「以下「第１エッジ画像」という）は第１のエッジ画
像メモリ１２ａに、第２画像について生成されたエッジ
画像（以下「第２エッジ画像」という）は第２のエッジ
画像メモリ１２ｂに、それぞれ格納される。図８（１）
（２）は、前記図６（１）（２）に示した第１，２画像
について、それぞれ上記のエッジ抽出処理を施した結果
を示すもので、それぞれ車輌や車輌の影の輪郭に相当す
るエッジ成分が抽出されている。

【００４４】上記のエッジ画像の生成、およびエッジ画
像メモリ１２ａ，１２ｂへの格納処理が終了すると、つ
ぎに対応づけ処理部１４により各エッジ画像内のエッジ
構成点を対応づける処理が行われ、ついで３次元座標算
出部１５により対応づけられた各エッジ構成点に対する
３次元座標の算出処理が行われる。

【００４５】図９（１）〜（４）は、前記対応づけ処理
部１４の対応づけ処理の具体例を示すもので、以下、各
図を用いて対応づけ処理部１４の処理の詳細を説明す
る。まず対応づけ処理部１４は、前記エッジ画像メモリ
１２ａの第１エッジ画像Ｅ１（図９（１）に示す）から
所定のエッジ構成点ｐを抽出する。つぎに対応づけ処理
部１４は、前記エッジ画像メモリ１２ｂの第２エッジ画
像Ｅ２（図９（２）に示す）に着目し、このエッジ画像
Ｅ２内で前記エッジ構成点ｐのエピポーララインＬ上に
位置するエッジ構成点ｑ₁ ，ｑ₂ ，ｑ₃ ，ｑ₄ ，ｑ
₅ を、エッジ構成点ｐの対応候補点として抽出する。な
おこの場合、カメラ３ａ，３ｂは、前記したように縦並
びに配備されているので、エピポーララインＬはｙ軸に
垂直になり、対応候補点を容易に抽出することができ
る。

【００４６】つぎに対応づけ処理部１４は、第１の画像
メモリ１１ａ内の第１画像Ｇ１（図９（３）に示す）上
に前記エッジ構成点ｐと同じ座標（ｘ，ｙ_u ）上に位置
する点Ｐを中心点とする所定の大きさのウィンドウＷ_u
を設定する。また対応づけ処理部１４は、第２の画像メ
モリ１１ｂ内の第２画像Ｇ２（図９（４）に示す）上で
も、前記対応候補点ｑ₁ 〜ｑ₅ と同じ座標（ｘ，
ｙ₁ ），（ｘ，ｙ₂ ），（ｘ，ｙ₃ ），（ｘ，ｙ₄ ）_,
（ｘ，ｙ₅ ）上にそれぞれ位置する点Ｑ₁ 〜Ｑ₅ を抽出
し、これら点Ｑ₁ 〜Ｑ₅ を中心とし、かつ前記ウィンド
ウＷ_u と同じ大きさを有するウィンドウＷ₁ 〜Ｗ₅ を画
像Ｇ２上に設定する。

【００４７】各ウィンドウが設定されると、対応づけ処
理部１４は、第２画像上の各ウィンドウＷ₁ 〜Ｗ₅ につ
いてそれぞれつぎの（１）式を実行し、各ウィンドウと
第１画像上のウィンドウＷ_u との相違度Ｃを算出する。
なお、次式において、ｇ_U （ｘ，ｙ）はウィンドウＷ_U
内の所定の画素の輝度値を、またｇ_L （ｘ，ｙ）はウィ
ンドウＷ_L （Ｌ＝１〜５）内の所定の画素の輝度値を、
それぞれ示す。またｉ，ｊはそれぞれ各ウィンドウの大
きさに応じて変動する変数である。

【００４８】

【数１】

【００４９】対応づけ処理部１４は、各ウィンドウＷ₁
〜Ｗ₅ について求められたウィンドウＷ_U との相違度Ｃ
を比較し、相違度が最も小さくなるウィンドウをウィン
ドウＷ_U に対応するものとして判別する。そしてそのウ
ィンドウの中心点Ｑ_L と同じ座標（ｘ，ｙ_L ）上にある
第２エッジ画像上の点ｑ_L を前記第１エッジ画像のエッ
ジ構成点ｐの対応点として決定する。

【００５０】図１０は、前記各ウィンドウＷ₁ 〜Ｗ₅ に
ついてウィンドウＷ_U との相違度を算出した結果を示
す。この図示例では、第２のウィンドウＷ₂ における相
違度が最も小さくなっており、したがって前記エッジ構
成点ｐに対する第２エッジ画像中での対応点はｑ₂であ
るとみなされる。

【００５１】なお上記の相違度の代わりに、各ウィンド
ウＷ₁ 〜Ｗ₅ ごとにウィンドウＷ_Uとの間の正規化相互
相関演算を行い、最も高い相関値が得られたウィンドウ
をウィンドウＷ_U に対応するものと判別するようにして
も良い。

【００５２】上記の対応付け処理が、両エッジ画像内の
すべてのエッジ構成点について行われると、３次元座標
算出部１５は、各エッジ画像Ｅ１，Ｅ２間の対応するエ
ッジ構成点ｐ，ｑの座標（ｘ，ｙ_U ）_, （ｘ，ｙ_L ）と
カメラパラメータ記憶部１６に記憶された各カメラ３
ａ，３ｂのパラメータとを用いて、三角計測の原理をも
とに、各エッジ構成点に対応する３次元座標を算出す
る。

【００５３】図１１は、上記の三角計測の原理を示す。
図中Ｐは、車道上の対象物２３（この場合車輌）上の所
定の特徴点を示すもので、前記第１画像Ｇ１，第２画像
Ｇ２上にはこの特徴点Ｐの物点像Ｐ_u ，Ｐ_L が現れてい
る。なお図中、Ｕはカメラ３ａの焦点を、Ｌはカメラ３
ｂの焦点を、それぞれ示す。

【００５４】上記の対応する物点像Ｐ_U ，Ｐ_L に対応す
る３次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、特徴点Ｐの空間位置に
相当する。したがってこの対象物２３のすべての特徴点
について上記の方法を実行すれば、対象物２３の立体形
状を把握することができる。この原理に基づき、３次元
座標算出部１５は、つぎの（２）〜（４）式を実行して
各エッジ構成点に対応する３次元座標を算出する。

【００５５】

【数２】

【００５６】

【数３】

【００５７】

【数４】

【００５８】ただし上記の各式において、Ｂは各カメラ
の基線長を、Ｆは各カメラのレンズの焦点距離を、Ｈは
第２のカメラ３ｂの高さデータを、θはカメラの俯角
を、それぞれ示す。

【００５９】すべてのエッジ構成点に対応する３次元座
標が算出されると、投影処理部１７は、道路の長さ方向
に沿って仮想垂直平面を設定し、前記３次元座標算出部
により算出された３次元座標をこの仮想垂直平面上に投
影する。

【００６０】図１２は、投影処理の一例を示す。図中、
Ｘ，Ｙ，Ｚは、各３次元座標点を既定するための空間座
標軸であって、前記仮想垂直平面（図中Ｒで示す）は、
道路に沿う位置においてＺ軸に平行する水平軸Ｈと、Ｙ
軸に平行する垂直軸Ｖとにより特定される。

【００６１】前記仮想垂直平面Ｒには、各３次元座標点
の高さデータ（ｙ座標）と、撮像さらた画像の正面から
見た場合の奥行きデータ（ｚ座標）とを反映した点が投
影される。したがってこの仮想垂直平面Ｒを正面から見
ると、図１３に示すごとく、前記各エッジ成分を道路の
側方から見た状態が抽出されている。

【００６２】なお前記車線データ記憶部１８には、観測
位置から見た道路上の各車線の位置関係を示すデータ
（すなわちｘ座標およびｚ座標）が記憶されており、こ
の記憶データを参照して投影処理を行うようにすれば、
各３次元座標を車線毎に投影することができる。またこ
の車線データ記憶部１８に代えて、３次元座標算出部１
５と投影処理部１７との間に後述する分類処理部３２を
配備し、各３次元座標を道路幅方向の位置関係に基づき
グループ分けした後、各グループ毎に投影処理を行うよ
うに構成しても良い。

【００６３】前記モデルデータ記憶部１９には、図１４
（１）（２）（３）に示すように、普通自動車，トラッ
ク，バスなど複数種の車輌について、それぞれ側面形状
のモデルを表す２次元データＭＤ１，ＭＤ２，ＭＤ３・
・・が記憶されている。比較判別部１９は、前記仮想垂
直平面Ｒに対しこれらの側面形状モデル（以下単に「モ
デル」という）を順次走査させることにより、仮想垂直
平面Ｒ上に表される投影点が何を示しているのかを判別
する。

【００６４】なお、各車輌のモデルは、必ずしも側面形
状全体を表すものに限らず、図１５（１）〜（３）に示
すように、前記各モデルの一部の形状を示す２次元デー
タ（図中実線で示す部分）をモデルとしても良い。

【００６５】図１６は、前記図１３に示した投影結果に
対し、図１４（１）のモデルＭＤ１を用いて比較処理を
行った例を示す。比較判定部２０は、仮想垂直平面Ｒの
原点Ｏを初期位置として、前記モデルＭＤ１を順次Ｈ軸
方向に走査し、各走査位置においてモデルＭＤ１に含ま
れる投影点の数ｎを計数し、この投影点数ｎが所定のし
きい値ＴＨ以上であったとき、つぎの（５）式を実行し
て、このモデルＭＤ１と重なり合う投影部分の評価値Ｅ
ｈ_i を算出する。

【００６６】なお（５）式において、ｈ_k ，ｖ_k は仮想
垂直平面Ｒ上の点の座標を示し、ｈ_i はモデルの左端点
のＨ座標、ＬＮはモデルのＨ軸方向の長さ、Ｖ（ｈ）は
座標ｈ（０＜ｈ＜ＬＮ）におけるモデルの高さを表す関
数をそれぞれ示す。またＳ_iは後述する（６）式により
示される。

【００６７】

【数５】

【００６８】

【数６】

【００６９】一方、モデルに重なる投影点の数ｎが前記
しきい値を下回った場合は、比較判定部２０は、その走
査位置における評価値に最大値ＭＡＸを設定する。比較
判定部２０は、すべてのモデルにより仮想垂直平面Ｒ上
を走査して各走査位置における評価値を算出し、得られ
た結果の中から極小の評価値が得られたモデルの車種を
投影部分の車種と判定し、さらにその極小の評価値が得
られた時点での座標ｈ₀ （図１６に示す）をその車輌の
先頭位置として決定する。

【００７０】上記の判定結果は、処理結果記憶部２１へ
と格納される。以下所定時間毎に同様の処理が実行さ
れ、その処理結果は、順次、処理結果記憶部２１に蓄積
される。処理結果記憶部２１は、図１７に示すように、
各車線毎に抽出された車輌の先頭位置（前記図１６の座
標ｈ₀ ）を記憶するためのテーブルＴＢ（以下「処理結
果記憶テーブルＴＢ」という）を有するもので、それぞ
れの処理時刻ｔ₁ ，ｔ₂，ｔ₃ ・・・毎に、抽出された
車輌の先頭位置を示す数値が、順次記憶される。

【００７１】追跡処理部２２は、上記の処理結果記憶テ
ーブルＴＢより、各処理時刻毎に検出された車輌の位置
を取り出し、それぞれ１段階前の処理時刻におけるいず
れかの検出値と対応づけることにより、車輌の時間的な
位置変化を判別する。いまある処理時刻ｔ_i においてＪ
台の車輌が検出されたものとし、このうちｊ番目（１≦
ｊ≦Ｊ）に検出された車輌の先頭位置をｈ_j （ｔ_i ）と
したとき、追跡処理部２２は、つぎの処理時刻ｔ_i+1 の
時点での各検出結果中、前記ｈ_j （ｔ_i ）との差分が所
定のしきい値以下となるものの中からさらにｈ
_j （ｔ_i ）との距離が最小となる検出結果を抽出し、こ
れを処理時刻ｔ_i+1 におけるｊ番目の車輌の先頭位置ｈ
_j （ｔ_i+1 ）と認識する。

【００７２】なお、この対応づけ処理は、上記の条件を
満たすデータが所定の検出ラインＤｅｔ（図１８（１）
（２）に示す）を越えた時点で終了する。また処理時刻
ｔ_i+1 において、上記の条件を満たすデータが存在しな
かったときには、追跡処理部２１は、以後の対応づけ処
理を中止する。

【００７３】図１８（１）（２）は、前記対応づけ処理
に基づき判別された各車輌の位置変化を示す。図中、×
印は、各処理時間毎の検出結果をプロットしたもので、
各破線で示す軌跡は、対応づけられた検出結果、すなわ
ち個々の車輌の位置変化を示している。

【００７４】検出ラインＤｅｔは、道路上の所定の水平
ラインに対応するもので、追跡処理部２１は、各軌跡が
この検出ラインＤｅｔを越えた時点（図１８（１）中、
ｔ₁，ｔ₂ ，ｔ₃ で示す）で、通過車輌のカウント処理
を実行するとともに、この通過直後の検出値およびその
直前の数回分の検出結果をサンプリングし、これらの検
出結果を用いて車輌の通過速度を算出する。

【００７５】いまｕ番目の軌跡（ｕ＝１，２，３・・
・）について、Ｎ個の検出値をサンプリングし、このう
ちｎ番目（１≦ｎ≦Ｎ）にサンプリングした検出値の座
標を（ｔｕ_n ，ｈｕ_n ）とすると、この軌跡により示さ
れる車輌の通過速度Ｖ_u はつぎの（７）式で表される。

【００７６】

【数７】

【００７７】なお、各車輌がスムーズに進行している状
態では、図１８（１）に示すような軌跡が得られるが、
信号待ちや渋滞などにかかっている場合には、図１８
（２）に示すように、各処理時間における検出値が殆ど
変化しない結果が得られる。

【００７８】上記の方法によれば、車輌の影などの平面
的なデータを車輌として誤検出する虞がなくなり、車輌
を正確に判別しての高精度の計測処理を行うことができ
る。また移動中の車輌の速度のほか、車道上に停止して
いる車輌や物体も検出することができるので、渋滞状況
の把握や、違法駐車，障害物などの抽出を的確に行うこ
とができる。

【００７９】図１９は、交通流計測装置の他の構成例を
示す。この実施例も、前記と同様、２台のカメラ３ａ，
３ｂにより同時に取り込まれた画像から道路上の各車線
を走行する車輌を判別し、その判別結果の時間的推移か
ら交通流の計測を行うものであるが、ここでは前記図５
の構成に加えて、制御処理装置４の構成に、特徴選択部
３０，代表点抽出部３１，分類処理部３２，座標選択部
３３，重み付け範囲設定部３４などを構成として付加す
ることにより、処理時間を削減し、しかも高精度の計測
処理を行うようにしている。

【００８０】特徴選択部３０は、エッジ画像メモリ１２
ａ，１２ｂに格納された各エッジ画像から処理対象候補
となる特徴部分を選択するためのもので、ここでは各エ
ッジ画像毎に、エッジ構成点が所定数以上連結している
部分を特徴部分として取り出すようにしている。

【００８１】代表点抽出部３０は、これら選択された特
徴部分につき、その特徴部分を代表する１点として、各
特徴部分の中心点に相当するエッジ構成点を抽出する。
図２０（１）（２）は、前記図８（１）（２）に示した
エッジ画像に対し、特徴選択処理を施した例を示し、さ
らに図２１は、前記図２０（２）中の破線で囲んだ領域
内の画像において代表点（図中、×印で示す）を抽出し
た結果を示す。以下の処理では、これら代表点のみが処
理対象となるので、処理速度を大幅に向上させることが
できる。

【００８２】対応付け処理部１４は、抽出された各代表
点に対し、各エッジ画像間での対応づけ処理を実行し、
３次元座標算出部１５は、この対応づけ結果を用いて各
代表点につき３次元座標を算出する。分類処理部３２
は、算出された各３次元座標に対し、それぞれのｘ座標
を用いたクラスタリング処理を実行し、その処理結果に
応じて、各代表点をグループ分けする。

【００８３】図２２は各代表点についての３次元座標の
算出結果の一例を示すもので、車線Ｌ１とＬ２との境界
近傍の空間内、および第１の車線Ｌ１にかかるＸＺ平面
上に、それぞれ複数個の代表点が抽出されている。

【００８４】図２３は、上記図２２の各代表点をグルー
プ分けした結果を示すもので、車線Ｌ１とＬ２との境界
近傍に位置する各代表点は第１のグループＧ１に、また
ｘｚ平面上に位置する各代表点は第２のグループＧ２
に、それぞれ分類される。

【００８５】このグループ分け処理が終了すると、投影
処理部１７は、各グループに含まれる代表点の３次元座
標について、グループ毎に投影処理を実行する。座標選
択部３３は、各グループの投影処理結果から最終的な処
理対象となる代表点を選択する。この実施例では、車輌
のバンパー位置に相当するｙ座標をしきい値としてお
り、座標選択部３３は前記仮想垂直平面Ｒ上に投影され
た各代表点の中からこのしきい値を上回る高さデータを
有する点を、車輌の構成点候補として選択する。

【００８６】図２４（１）（２）は、それぞれ前記グル
ープＧ１，Ｇ２について、前記の座標選択処理を行った
後の投影結果を示すもので、グループＧ２の各投影点は
ノイズとして除去されている。上記の処理により、車輌
の影など、道路平面上に位置する対象物にかかる投影点
が除去されるもので、残された投影点には、以下に述べ
るように、重み付け範囲設定部３４により重み付け範囲
の設定処理が施され、以下、比較処理部２０により、こ
の設定範囲に含まれる各点とモデルデータ記憶部１９に
記憶された各モデルとの比較処理が、順次実行される。

【００８７】つぎに図２５〜図２９を用いて、上記重み
付け範囲の設定処理と比較処理との詳細を説明する。重
み付け範囲設定部３４は、各投影点に対し、図２５に示
すように、前記３次元座標の計測時に生じた誤差の幅に
相当する範囲として、この投影点を中心カメラパラメー
タに基づく方向に所定長さ分だけ拡張した線分ＷＬを設
定する。

【００８８】いまｉ番目の投影点Ｗ_i のＨＶ平面上にお
ける座標を（ｈ_i ，ｖ_i ）とし、カメラ３ａ，３ｂによ
り得られる各入力画像上でこの投影点Ｗ_i に対応する点
のｙ座標をそれぞれｙ_Ui，ｙ_Liとすると、投影点Ｗ_i を
中心点とする拡張線分ＷＬの各端点Ｗ_i ⁺ ，Ｗ_i ^- の座
標（ｈ_i+，ｖ_i+），（ｈ_i-，ｖ_i-）は、それぞれつぎの
（８）〜（１１）式により求められる。なお、以下の式
において、Ｂ，Ｆ，Ｈ，θは、前記（２）〜（４）式で
用いたと同様のカメラパラメータを示す。また各式中、
ｅは、入力画像上の１画素により示される現実の長さを
示す。

【００８９】

【数８】

【００９０】

【数９】

【００９１】

【数１０】

【００９２】

【数１１】

【００９３】比較判定部２０は、モデルデータ記憶部１
９の各モデルＭを順次読み出し、図２６に示すように、
モデルＭの幅ｒの範囲内に２点以上の投影点が含まれる
範囲ＳＲを、モデルの走査範囲として設定する。

【００９４】この後、比較判定部２０は、図２７に示す
ように、この走査範囲Ｒ内におけるモデルＭの各走査位
置ｈ_i 毎に、前記拡張線分ＷＬとモデルＭとの交点Ｚ_i
の座標を求めると共に、この交点Ｚ_i と投影点Ｗ_i との
距離Ｄ_i 、およびこの交点Ｚ_i 側に位置する端点Ｗ_i ⁺
（またはＷ_i ^- ）と投影点Ｗ_i までの距離Ｅ_i を算出す
る。さらに比較判定部２０は、この投影点Ｗ_i につい
て、算出されたＤ_i ，Ｅ_i の比率をつぎの（１２）式に
当てはめることにより、この交点Ｚ_i の位置に実際にモ
デルＭが存在する確率ｓｐ_i （図２８に示す）を、投影
点Ｗ_i の評価値として算出した後、これら評価値ｓｐ_i
の総和ＳＰ_i を、前記走査位置ｈ_i における投影データ
のモデルとの適合度として算出する。

【００９５】

【数１２】

【００９６】なお上式において、εは自然定数の底を意
味し、またσは２または３の値をとるものとする。

【００９７】上記の方法により、モデルＭと各拡張線分
ＷＬとの間で、各交点Ｚ_i と投影点Ｗ_i との距離に応じ
た重みを付けた比較が行われることになり、３次元座標
算出時の誤差を取り除くことができる。なおこの重みを
付けた比較にかかる構成は、第１の実施例の装置にも適
用することが可能である。

【００９８】図２９は、前記走査範囲ＳＲにおける比較
処理の結果を示すもので、比較判定部２０は、前記評価
値ＳＰ_i が最大値となる走査位置ｈ₀ にモデルＭに相当
する車種の先頭部分が位置するものと判断する。

【００９９】この判別結果は、処理結果記憶部２１に格
納され、以下第１の実施例と同様、追跡処理部２２によ
り、各車輌の時間的な位置変化や速度計測などの処理が
実行される。

【０１００】上記の２つの実施例は、いずれも各カメラ
３ａ，３ｂからの入力画像からエッジ構成点を抽出し、
その抽出結果に基づき、画像上の特徴部分を道路に沿う
仮想垂直平面に投影して車輌の判別を行うようにしてい
るが、夜間など、車輌の特徴である天井やフロントガラ
ス等の画像部分を抽出しにくい状態下においては、各入
力画像を２値化処理して車輌のライトの画像を特徴部分
として抽出し、その抽出結果を用いて交通流を計測する
方法が有効となる。

【０１０１】図３０は、夜間時の処理に対応する交通流
計測装置の構成例を示すもので、制御処理部４は、前記
第１の実施例のエッジ抽出部１３，エッジ画像メモリ１
２ａ，１２ｂに代えて２値化処理部３５，２値画像メモ
リ３６ａ，３６ｂを構成として含んでいる。

【０１０２】図３１（１）（２）および図３２（１）
（２）は、それぞれカメラ３ａ，３ｂにより得られた入
力画像の例を示す。なおいずれの例も、（１）を付した
図面は第１の画像メモリ１１ａ内に格納される第１入力
画像を示し、（２）を付した図面は第２の画像メモリ１
１ｂ内に格納される第２入力画像を示す。

【０１０３】２値化処理部３５は、各画像メモリ１１
ａ，１１ｂ内の入力画像に対し、それぞれ輝度値が所定
のしきい値を越える画素を黒画素に変換する処理を行
い、その結果得られた２値画像を、２値画像メモリ３６
ａ，３６ｂに格納する。図３３（１）（２）は、前記図
３１（１）（２）の各入力画像を２値化処理して得られ
た画像を、図３４（１）（２）は、前記図３２（１）
（２）の各入力画像を２値化処理して得られた画像を、
それぞれ示すもので、いずれの２値画像も、車輌のライ
トの部分が黒画素として抽出されている。

【０１０４】対応づけ処理部１４は、各２値画像中の黒
画素に対し、前記と同様、画像間の対応づけ処理を行う
もので、３次元座標算出部１５は、その対応づけられた
各画素につきその３次元座標の算出処理を実行する。こ
の結果、各入力画像上に含まれるライト部分の位置が抽
出され、比較判定部２０へと出力される。

【０１０５】モデルデータ記憶部１９には、普通車輌，
バイク，大型車輌などの車輌別のライトの数や設置位置
にかかるデータが記憶されており、比較判定部２０は、
この記憶データと前記３次元座標算出部１５による算出
結果とを比較することにより、いずれの位置にどの種の
車輌が位置しているかを判別する。

【０１０６】図３５は前記図３３（１）（２）の２値画
像を用いた３次元座標の算出結果を、図３５は前記図３
４（１）（２）の２値画像を用いた３次元座標の算出結
果を、それぞれ示す。

【０１０７】図中、・印は抽出された各特徴部分の中心
点に相当する点（以下「特徴点」という）を示す。比較
判定部２０は、標準的なバンパーの高さ位置に相当する
ｙ座標から所定の高さ位置までを認識範囲とし、ｙ座標
値がこの認識範囲内に含まれる特徴点を、車輌のライト
を示す特徴点候補として抽出する。さらに比較判定部２
０は、抽出された各特徴点の位置関係を前記モデルデー
タ記憶部１９内の記憶データと比較することにより、道
路上の車輌の車種や位置を判別する。なお各図中、点線
部分は、車線データ記憶部１８内の位置情報に基づく車
線の境界線を示すもので、この位置情報により、判別さ
れた車輌がいずれの車線に位置するかが認識される。

【０１０８】例えば、バンパーの真上位置に相当する位
置にあり、かつ普通乗用車のライトの間隔に相当する間
隔を隔てて道路の幅方向に平行に位置する特徴点の組
（例えば、図３５中の特徴点ｏ₁ とｏ₂ ，および特徴点
ｏ₃ とｏ₄ の各組）が存在する場合、比較判定部２０
は、これら特徴点の位置を普通乗用車の先頭位置として
認識する。またバンパーの真上位置に相当する高さデー
タを有する単独の特徴点（例えば図３５中の特徴点
ｏ₅ ）があれば、比較判定部２０は、この特徴点の位置
にバイクが位置すると判別する。またライトに相当する
特徴点の組の間隔が普通乗用車のライトの間隔よりも大
きく、かつこの特徴点の組の近傍に、多数の特徴点が位
置する場合（図３６中の各特徴点）には、比較判定部２
０は、この特徴点群が大型車輌を示すものと判断し、さ
らに各特徴点の位置関係からその車種（トラック，バ
ン，バスなど）を判別する。

【０１０９】一方、降雨時などに道路上にライトの影が
移ったり、道路沿いの夜間灯や標識の画像が特徴点とし
て抽出された場合には、これら特徴点のｙ座標は前記認
識範囲外にあるので、車輌を反映する特徴点ではないと
判別される。これにより、車輌以外の物体を車輌として
誤検出する虞がなくなり、夜間においても車輌を高精度
で判別することができる。

【０１１０】比較判定部２０の判定結果は、処理結果記
憶部２１に順次格納され、以下追跡処理部２２により、
前記第１，第２の実施例と同様の処理が実行される。

【０１１１】ここまでの各実施例は、いずれも交通流計
測装置にかかるものであるが、上記した車輌観測方法は
走行中の車輌に限らず、駐車中の車輌に適用することも
可能である。

【０１１２】図３７は、この発明を駐車場観測装置に適
用した例を示す。この駐車場観測装置は、複数の駐車区
画（図示例では２区画）から成る駐車場の近傍位置で、
車輌が駐車状況を判別するためのもので、所定間隔を隔
てて配備される駐車区画４０，４０は、それぞれ長さ方
向（図中矢印Ａで示す方向）に４区画，幅方向に２区画
に区切ることにより、計８個の駐車エリアＡＲが設けら
れている。

【０１１３】この実施例では、各駐車区画４０毎に、そ
の駐車区画４０内の各駐車エリアＡＲを観測するように
しており、それぞれ駐車区画４０の長さ方向Ａの延長上
に、カメラ３ａ，３ｂおよび制御処理装置４´から成る
観測装置が配備されている。

【０１１４】なおこの実施例では、各カメラ３ａ，３ｂ
は、照明用の支柱４１に、前記と同様の位置関係をもっ
て取り付けられる。また各制御処理装置４´による計測
結果は、図示しない管理センターのコンピュータに伝送
され、駐車場全体の使用状況が把握される。

【０１１５】図３８は、上記観測装置の電気的構成を示
す。制御処理装置４´は、前記図５と同様、Ａ／Ｄ変換
部１０ａ，１０ｂ，画像メモリ１１ａ，１１ｂ，エッジ
画像メモリ１２ａ，１２ｂ，エッジ抽出部１３，対応づ
け処理部１４，３次元座標算出部１５，カメラパラメー
タ記憶部１６，投影処理部１７，モデルデータ記憶部１
９，比較判定部２０を具備するほか、各駐車エリアＡＲ
の位置情報（例えばエリアＡＲの各頂点の座標など）を
記憶するためのエリアデータ記憶部４２を構成として含
んでいる。

【０１１６】画像メモリ１１ａ，１１ｂに、それぞれ図
３９（１）（２）に示すような入力画像が格納される
と、エッジ抽出部１３は、これら入力画像について、前
記第１第２の実施例と同様の手法で、水平方向のエッジ
構成点を抽出する。この結果、図４０（１）（２）に示
すようなエッジ画像が生成され、エッジ画像メモリ１２
ａ，１２ｂに格納される。

【０１１７】つぎに対応づけ処理部１４および３次元座
標算出部１５により、前記各実施例と同様の方法で、各
エッジ構成点の画像間での対応づけ処理、および対応づ
けられた各点の３次元座標の算出処理が行われる。

【０１１８】投影処理部１７は、駐車区画の長さ方向
Ａ、すなわち各駐車エリアＡＲの幅方向に沿って仮想垂
直平面Ｒ´を設定し、算出された各３次元座標を、この
仮想垂直平面Ｒ´上に投影する。なお、この投影処理
は、前記エリアデータ記憶部４２内の記憶データに基づ
き、駐車区画４０の各列毎に行われる。

【０１１９】図４１は前記の投影処理の一例を、図４２
はこの投影処理がなされた仮想垂直平面Ｒ´を正面から
見た状態を、それぞれ示すもので、各駐車エリア内の車
輌の正面または背面の形状を示す投影データが分離され
て抽出されている。

【０１２０】モデルデータ記憶部１９には、図４３
（１）（２）に示すように、各種の車輌毎の正面形状ま
たは背面形状を示すモデルが記憶されており、比較判定
部２０は、前記第１の実施例と同様の手法で、仮想垂直
平面Ｒ´上に各モデルを順次走査して車輌の判別を行
う。この場合、比較判定部２０は、いずれかモデルに相
当する車輌の存在する位置を判別すると、さらに前記エ
リアデータ記憶部４２内の記憶データを照合して、その
判別された位置がいずれの駐車エリアに該当するかを認
識し、最終的に管理センターに対し、いずれの駐車エリ
アにどのような種類の車輌が駐車しているかを示す情報
を伝送する。

【０１２１】なお上記の実施例では、駐車エリアの幅方
向に仮想垂直平面Ｒ´を設定して、各車輌の正面形状を
投影するようにしているが、これに限らず、駐車エリア
の長さ方向に仮想垂直平面を設定して、各車輌の側面形
状を投影しても良い。また上記の実施例では、同じ列に
並ぶ駐車エリアについての投影処理を同時に行っている
が、駐車エリア毎に、個別に投影処理を行うようにして
も良い。さらにこの駐車場観測処理に加えて、各駐車区
画４０の周辺の通路を走行する車輌を、前記第１，第２
の実施例を用いて判別するようにすれば、駐車しようと
している車輌や駐車場から出ていく車輌の判別も可能と
なり、駐車場全体を統合的に管理することができる。

【０１２２】上記の駐車場観測装置は、３次元座標の投
影処理に基づく車輌判別を行っているが、これに代えて
算出された各３次元座標により示される高さデータに基
づき車輌を判別するように構成しても良い。図４４は、
この場合の装置構成例を示すもので、制御処理装置４´
は、算出された各３次元座標と各駐車エリアの位置情報
に基づき、各駐車エリア内に車輌が駐車しているか否か
を判別するための駐車有無判別部４５を具備している。
なお、その他、各実施例と同一の構成については、同じ
符号を付すことにより詳細な説明を省略する。

【０１２３】駐車有無判別部４５は、エリアデータ記憶
部４２に記憶された各駐車エリアＡＲの位置情報に基づ
き、算出された各３次元座標を駐車エリア毎にグループ
分けする。例えば、前記図４１に示した３次元座標の算
出結果をグループ分けすると、図４５（１）（２）に示
すような結果となる。

【０１２４】さらに駐車有無判別部４５は、ｍ番目に分
類されたグループｇ_m について、グループ内に含まれる
３次元座標点の個数ＰＴ_m およびこれら座標点の高さデ
ータの平均値ＡＤ_m を算出し、この算出されたデータＰ
Ｔ_m ，ＡＤ_m をそれぞれ所定のしきい値と比較すること
により、このグループｇ_m に該当する駐車エリアＡＲ内
に車輌が存在するか否かを判別する。

【０１２５】前記３次元座標点の個数ＰＴ_m は、車輌の
エッジ構成点の平均的な数に相当する値に設定されたし
きい値ＴＨ₁ と比較される。また高さ平均値ＡＤ_m は２
種類のしきい値ＴＨ₂ ，ＴＨ₃ と比較されるもので、こ
のうちしきい値ＴＨ₂ には普通乗用車の平均的な高さに
相当する値が、しきい値ＴＨ₃ には大型車輌の平均的な
高さに相当する値が、それぞれ設定される。

【０１２６】前記グループｇ_m において、前記ＰＴ_m が
しきい値ＴＨ₁ を上回り、かつＡＤ_m がしきい値ＴＨ₂
としきい値ＴＨ₃ との間にあるとき、駐車有無判別部４
５は、このグループｇ_m に該当する駐車エリアＡＲに普
通乗用車が存在するものと判別する。またＰＴ_m がしき
い値ＴＨ₁ を上回り、かつＡＤ_m がしきい値ＴＨ₂ 以上
の値をとるときは、このグループｇ_m に該当する駐車エ
リアＡＲには大型車輌が存在するものと判別される。な
おＰＴ_m がしきい値ＴＨ₁ 以下の値をとる場合、または
ＡＤ_m がしきい値ＴＨ₂ 以下の値をとる場合には、該当
する駐車エリアには車輌が存在しないものと判別され
る。

【０１２７】なお上記の各実施例は、道路上または駐車
エリア内の車輌を判別するものであるが、車輌に限ら
ず、各種の対象物を判別したり、その対象物の時間的な
位置変化を計測する際にも、同様の手法を適用できるこ
とは、言うまでもない。

【０１２８】

【発明の効果】請求項１および７の発明では、２台以上
の撮像装置により観測位置を撮像して得られる画像から
各画像の特徴部分を抽出し、さらにこれら特徴部分の画
像間の対応関係から各特徴部分の３次元座標を抽出した
後、抽出された各３次元座標を、対象物に接する平面に
対し垂直に位置する仮想垂直平面上に投影し、その投影
結果を対象物のモデルデータと比較して対象物を判別す
るようにした。これにより観測位置における対象物の種
別，位置，個数などを正確に把握し、しかも対象物の影
など平面的なデータを対象物と誤認識することがなくな
るので、観測精度が大幅に向上する。

【０１２９】請求項４および１０の発明では、上記と同
様にして２台以上の撮像装置による画像からそれぞれ特
徴部分を抽出した後、各特徴部分について代表的な特徴
を示す点を特定し、特定された各代表点の３次元座標に
対し、前記と同様の投影処理，比較判別処理を行うよう
にしたので、処理速度を大幅に短縮することができる。

【０１３０】請求項２，５，８，１１の各発明では、抽
出された３次元座標を、対象物が接する平面上の位置関
係に基づきグループ分けした後、各グループ毎に前記仮
想垂直平面への投影処理を行うようにしたので、複数の
対象物が存在する場合でも、その位置関係に応じて個別
に判別することができる。

【０１３１】請求項３，６，９，１２の各発明では、仮
想垂直平面上の各投影点毎に、その投影点を含む所定の
範囲内の各点について、投影点との距離に基づく重みを
付してモデルデータとの比較を行うことにより、３次元
計測時に生じた誤差を取り除き、対象物の判別精度を向
上させることができる。

【０１３２】請求項１３の発明では、道路の上方に２台
以上の撮像装置を配備して観測位置を撮像して得られる
画像を所定の時間毎に取り込み、上記と同様の方法で、
各画像中の特徴部分の３次元座標を抽出した後、この抽
出結果を道路に沿う仮想垂直平面上に投影し、その投影
結果を複数種の車輌の側面の形状モデルと比較するよう
にしたので、道路上の車輌の種別，台数，および位置を
判別して交通流を正確に計測することができる。また上
記の比較処理によれば、交通渋滞など、車輌が重なった
場合でも精度の良い車輌抽出が可能となる。さらにこの
比較処理は２次元平面上で行われるので、ハード構成を
小さくすることができる上、処理速度を高速化でき、高
精度の交通流計測装置を安価に提供できる。

【０１３３】請求項１４の発明では、道路の上方に配備
された２台以上の撮像装置から得られた画像から特徴部
分を抽出した後、各特徴部分について上記と同様、対応
付け、３次元計測を実行した後、所定の高さ条件を満た
す３次元座標を用いて道路上の車輌を判別するので、夜
間時においても車輌のライト部分の位置関係に基づき高
精度の交通流計測を行うことができる。

【０１３４】請求項１５の発明では、２台以上の撮像装
置を所定形状のエリアに向けて配備して同時に撮像し、
得られた各画像につき上記と同様の方法で特徴部分の３
次元座標を抽出し、抽出された各３次元座標を、エリア
の車輌の設置面に垂直に位置する仮想垂直平面上に投影
し、その投影結果と種々の車輌の形状モデルとを比較す
るようにしたので、エリア内の車輌を正確に判別するこ
とができる。また請求項１６の発明では、抽出された各
３次元座標が所定の高さ条件を満たすか否かにより、エ
リア内に車輌が存在するか否かを簡単に判別できる。さ
らにこれら請求項１５，１６の発明においても、ハード
ウエア構成の削減や、処理速度の高速化を実現でき、駐
車場計測における従来の諸問題は一挙に解決する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１実施例にかかる交通流計測装置
の設置例を示す説明図である。

【図２】２台のカメラの設置例を示す斜視図である。

【図３】カメラの他の設置例を示す斜視図である。

【図４】カメラを一体化した例を示す斜視図である。

【図５】交通流計測装置の電気的構成を示すブロック図
である。

【図６】各カメラからの入力画像の例を示す説明図であ
る。

【図７】ラプラシアンフィルタを示す説明図である。

【図８】エッジ画像の抽出例を示す説明図である。

【図９】対応づけ処理の方法を示す説明図である。

【図１０】対応づけ処理のための相違度演算の結果を例
示する説明図である。

【図１１】３角計量の原理を示す説明図である。

【図１２】３次元座標の投影方法を示す説明図である。

【図１３】仮想垂直平面への投影結果を例示する説明図
である。

【図１４】側面形状モデルを示す説明図である。

【図１５】モデルの他の設定例を示す説明図である。

【図１６】比較判別処理結果を示す説明図である。

【図１７】処理結果記憶部のデータ構成を示す説明図で
ある。

【図１８】各処理時点での車輌位置の検出値を対応づけ
た結果を示す説明図である。

【図１９】第２実施例にかかる交通流計測装置の構成を
示すブロック図である。

【図２０】特徴選択の結果を示す説明図である。

【図２１】代表点の抽出結果を示す説明図である。

【図２２】代表点に対する３次元座標の算出結果を示す
説明図である。

【図２３】図２２の各３次元座標に対する分類処理の結
果を示す説明図である。

【図２４】各グループ毎に３次元座標を投影した結果を
示す説明図である。

【図２５】重み付け範囲の設定方法を示す説明図であ
る。

【図２６】モデルの走査範囲を示す説明図である。

【図２７】重みを付した比較処理方法の原理を示す説明
図である。

【図２８】各投影点の評価値の概念を示す説明図であ
る。

【図２９】比較判別処理結果を示す説明図である。

【図３０】第３実施例にかかる交通流計測装置の構成を
示すブロック図である。

【図３１】各カメラからの入力画像の例を示す説明図で
ある。

【図３２】各カメラからの入力画像の例を示す説明図で
ある。

【図３３】図３１の各入力画像を２値化処理した結果を
示す説明図である。

【図３４】図３２の各入力画像を２値化処理した結果を
示す説明図である。

【図３５】特徴点の３次元座標を算出した結果を示す説
明図である。

【図３６】特徴点の３次元座標を算出した結果を示す説
明図である。

【図３７】第４実施例にかかる駐車場観測装置の設置例
を示す説明図である。

【図３８】駐車場観測装置の構成を示すブロック図であ
る。

【図３９】各カメラからの入力画像の例を示す説明図で
ある。

【図４０】エッジ画像の抽出例を示す説明図である。

【図４１】３次元座標の算出結果と投影処理との関係を
示す説明図である。

【図４２】投影処理結果を示す説明図である。

【図４３】モデルの形状を示す説明図である。

【図４４】第５実施例にかかる駐車場観測装置の構成を
示すブロック図である。

【図４５】３次元座標をグループ分けした結果を示す説
明図である。

【符号の説明】

３ａ，３ｂ カメラ ４ 制御処理装置 １３ エッジ抽出部 １４ 対応づけ処理部 １５ ３次元座標産出具 １７ 投影処理部 １８ モデルデータ記憶部 ２０ 比較判定部 ３１ 代表点抽出部 ３４ 重み付け範囲設定部 ３５ ２値化処理部 ４５ 駐車有無判定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 9061−5Ｈ Ｇ０６Ｆ 15/70 ４６０Ｆ

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 対象物を観測する方法において、 ２台以上の撮像装置を所定の観測位置に向けて同時に撮
   像を行い、得られた各画像中の特徴部分を画像毎に抽出
   する第１のステップと、 前記抽出された各画像の特徴部分について画像間での対
   応付けを行う第２のステップと、 対応づけられた各特徴部分について３次元計測を行って
   各特徴部分の３次元座標を抽出する第３のステップと、 抽出された各特徴部分の３次元座標を、対象物が接する
   平面に対し垂直に位置する仮想垂直平面上に投影する第
   ４のステップと、 この投影データを所定の２次元モデルデータと比較する
   ことにより前記対象物を判別する第５のステップとを一
   連に実施することを特徴とする物体観測方法。
2. 【請求項２】 前記第４のステップの投影処理は、各特
   徴部分の３次元座標を前記対象物が接する平面上の位置
   関係に基づきグループ分けした後、各グループ毎に、そ
   のグループ内に含まれる３次元座標を前記仮想垂直平面
   に投影する処理である請求項１に記載された物体観測方
   法。
3. 【請求項３】 前記第５のステップの比較処理は、前記
   第４のステップの投影処理により仮想垂直平面上に生成
   された各投影点に対し、それぞれその投影点を含む所定
   範囲を設定するとともに、この範囲内の各点について前
   記投影点との位置関係に基づく重みを付して前記２次元
   モデルデータとの比較を行う処理である請求項１または
   ２のいずれかに記載された物体観測方法。
4. 【請求項４】 対象物を観測する方法において、 ２台以上の撮像装置を所定の観測位置に向けて同時に撮
   像を行い、得られた各画像中の特徴部分を画像毎に抽出
   する第１のステップと、 前記抽出された各画像の特徴部分について、それぞれそ
   の代表的な特徴を示す点を特定する第２のステップと、 前記特定された各代表点について画像間での対応付けを
   行う第３のステップと、 対応づけられた各代表点毎に３次元計測を行って各代表
   点の３次元座標を抽出する第４のステップと、 抽出された各代表点の３次元座標を、対象物が接する平
   面に対し垂直に位置する仮想垂直平面上に投影する第５
   のステップと、 この投影データを所定の２次元モデルデータと比較する
   ことにより前記対象物を判別する第６のステップとを一
   連に実施することを特徴とする物体観測方法。
5. 【請求項５】 前記第５のステップの投影処理は、各代
   表点の３次元座標を前記対象物が接する平面上の位置関
   係に基づきグループ分けした後、各グループ毎に、その
   グループ内に含まれる３次元座標を前記仮想垂直平面上
   に投影する処理である請求項４に記載された物体観測方
   法。
6. 【請求項６】 前記第６のステップの比較処理は、前記
   第５のステップの投影処理により仮想垂直平面上に生成
   された各投影点に対し、それぞれその投影点を含む所定
   範囲を設定するとともに、この範囲内の各点について前
   記投影点との位置関係に基づく重みを付して前記２次元
   モデルデータとの比較を行う処理である請求項４または
   ５のいずれかに記載された物体観測方法。
7. 【請求項７】 対象物を観測するための装置において、 観測位置に向けて配備された２台以上の撮像装置と、 各撮像装置により同時に取り込まれた各画像からそれぞ
   れ特徴部分を抽出する特徴抽出手段と、 前記特徴抽出手段により抽出された各画像の特徴部分に
   ついて画像間での対応付けを行う対応付け手段と、 前記対応付け手段により対応づけられた各特徴部分につ
   いて３次元計測を行って各特徴部分の３次元座標を抽出
   する座標抽出手段と、 対象物の２次元モデルデータを記憶する記憶手段と、 対象物が接する平面に対し垂直に位置するように仮想垂
   直平面を設定して、この仮想垂直平面上に前記座標抽出
   手段により抽出された各特徴部分の３次元座標を投影す
   る投影手段と、 前記投影手段による投影結果を前記記憶手段に記憶され
   た２次元モデルデータと比較する比較手段とを備えて成
   る物体観測装置。
8. 【請求項８】 前記投影手段は、前記座標抽出手段によ
   り抽出された各特徴部分の３次元座標を前記対象物が接
   する平面上の位置関係に基づきグループ分けした後、各
   グループ毎に、そのグループ内に含まれる３次元座標を
   前記仮想垂直平面に投影する請求項７に記載された物体
   観測装置。
9. 【請求項９】 前記比較手段は、前記投影手段による投
   影処理により仮想垂直平面上に生成された各投影点に対
   し、それぞれその投影点を含む所定範囲を設定するとと
   もに、この範囲内の各点について前記投影点との位置関
   係に基づく重みを付して前記２次元モデルデータとの比
   較を行う請求項７または８のいずれかに記載された物体
   観測装置。
10. 【請求項１０】 対象物を観測するための装置におい
    て、 観測位置に向けて配備された２台以上の撮像装置と、 各撮像装置により同時に取り込まれた各画像からそれぞ
    れ特徴部分を抽出する特徴抽出手段と、 前記特徴抽出手段により抽出された各画像の特徴部分に
    ついて、それぞれその代表的な特徴を示す点を特定する
    代表点特定手段と、 前記代表点特定手段により特定された各代表点について
    画像間での対応付けを行う対応付け手段と、 前記対応付け手段により対応づけられた各代表点毎に３
    次元計測を行って各代表点の３次元座標を抽出する座標
    抽出手段と、 対象物の２次元モデルデータを記憶する記憶手段と、 対象物が接する平面に対し垂直に位置する仮想垂直平面
    を設定して、この仮想垂直平面上に前記座標抽出手段に
    より抽出された各代表点の３次元座標を投影する投影手
    段と、 前記投影手段による投影結果を前記記憶手段に記憶され
    た２次元モデルデータと比較する比較手段とを備えて成
    る物体観測装置。
11. 【請求項１１】 前記投影手段は、前記座標抽出手段に
    より抽出された各代表点の３次元座標を前記対象物が接
    する平面上の位置関係に基づきグループ分けした後、各
    グループ毎に、そのグループ内に含まれる３次元座標を
    前記仮想垂直平面上に投影する請求項１０に記載された
    物体観測装置。
12. 【請求項１２】 前記比較手段は、前記投影手段による
    投影処理により仮想垂直平面上に生成された各投影点に
    対し、それぞれその投影点を含む所定範囲を設定すると
    ともに、この範囲内の各点について前記投影点との位置
    関係に基づく重みを付して前記２次元モデルデータとの
    比較を行う請求項１０または１１のいずれかに記載され
    た物体観測装置。
13. 【請求項１３】 道路上における車輌の流れを観測して
    その観測結果の時間的な推移により道路上における交通
    流データを計測する装置であって、 道路の上方に道路上の観測位置に向けて配備された２台
    以上の撮像装置と、 所定の時間毎に各撮像装置により同時に取り込んだ各画
    像からそれぞれ特徴部分を抽出する特徴抽出手段と、 前記特徴抽出手段により抽出された各画像の特徴部分に
    ついて画像間での対応付けを行う対応付け手段と、 前記対応付け手段により対応づけられた各特徴部分につ
    いて３次元計測を行って各特徴部分の３次元座標を抽出
    する座標抽出手段と、 道路に沿う仮想垂直平面を設定して、この仮想垂直平面
    上に前記座標抽出手段により抽出された各特徴部分の３
    次元座標を投影する投影手段と、 複数種の車輌について、各車輌の側面の形状モデルを記
    憶する記憶手段と、 前記投影手段による投影結果を前記記憶手段に記憶され
    た各モデルと比較することにより道路上の車輌を判別す
    る車輌判別手段と、 前記車輌判別手段による判別結果を順次追跡して道路上
    における車輌の流れを観測する観測手段とを備えて成る
    交通流計測装置。
14. 【請求項１４】 道路上における車輌の流れを観測して
    その観測結果の時間的な推移により道路上における交通
    流データを計測する装置であって、 道路の上方に道路上の観測位置に向けて配備された２台
    以上の撮像装置と、 所定の時間毎に各撮像装置により同時に取り込んだ各画
    像からそれぞれ特徴部分を抽出する特徴抽出手段と、 前記特徴抽出手段により抽出された各画像の特徴部分に
    ついて画像間での対応付けを行う対応付け手段と、 前記対応付け手段により対応づけられた各特徴部分につ
    いて３次元計測を行って各特徴部分の３次元座標を抽出
    する座標抽出手段と、 前記座標抽出手段により抽出された各特徴部分の３次元
    座標のうち、所定の高さ条件を満たす３次元座標の相対
    位置関係を用いて道路上の車輌を判別する車輌判別手段
    と、 前記車輌判別手段による判別結果を順次追跡して道路上
    における車輌の流れを観測する観測手段とを備えて成る
    交通流計測装置。
15. 【請求項１５】 所定形状のエリア内に駐車する車輌を
    観測するための装置であって、 前記エリアの上方にエリアに向けて配備された２台以上
    の撮像装置と、 各撮像装置により同時に取り込んだ各画像からそれぞれ
    特徴部分を抽出する特徴抽出手段と、 前記特徴抽出手段により抽出された各画像の特徴部分に
    ついて画像間での対応付けを行う対応付け手段と、 前記対応付け手段により対応づけられた各特徴部分につ
    いて３次元計測を行って各特徴部分の３次元座標を抽出
    する座標抽出手段と、 前記エリアの車輌の設置面に対し垂直に位置する仮想垂
    直平面を設定して、この仮想垂直平面上に前記座標抽出
    手段により抽出された各特徴部分の３次元座標を投影す
    る投影手段と、 複数種の車輌について、各車輌の形状モデルを記憶する
    記憶手段と、 前記投影手段による投影結果を前記記憶手段に記憶され
    た各モデルと比較することにより前記エリア内の車輌を
    判別する判別手段とを備えて成る駐車場観測装置。
16. 【請求項１６】 所定形状のエリア内に駐車する車輌を
    観測するための装置であって、 前記エリアの上方にエリアに向けて配備された２台以上
    の撮像装置と、 各撮像装置により同時に取り込んだ各画像からそれぞれ
    特徴部分を抽出する特徴抽出手段と、 前記特徴抽出手段により抽出された各画像の特徴部分に
    ついて画像間での対応付けを行う対応付け手段と、 前記対応付け手段により対応づけられた各特徴部分につ
    いて３次元計測を行って各特徴部分の３次元座標を抽出
    する座標抽出手段と、 前記座標抽出手段により抽出された各特徴部分の３次元
    座標のうち、所定の高さ条件を満たす３次元座標を用い
    て前記エリア内の車輌を判別する判別手段とを備えて成
    る駐車場観測装置。