JPH0981889A - Vehicle detector - Google Patents
Vehicle detectorInfo
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- JPH0981889A JPH0981889A JP7239833A JP23983395A JPH0981889A JP H0981889 A JPH0981889 A JP H0981889A JP 7239833 A JP7239833 A JP 7239833A JP 23983395 A JP23983395 A JP 23983395A JP H0981889 A JPH0981889 A JP H0981889A
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- vehicle
- feature
- feature points
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- Image Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、道路渋滞情報を提
供する交通情報システムなどに利用し、路上を通過する
車両を監視カメラ(ビデオカメラ)で撮影し、この画像
データから車両追跡のための最適な画像処理プログラム
を選択する車両検出装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention is used in a traffic information system or the like for providing road congestion information, a vehicle passing on a road is photographed by a surveillance camera (video camera), and the image data is used for vehicle tracking. The present invention relates to a vehicle detection device that selects an optimum image processing program.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来、交通情報システムなどでは、路上
を監視カメラで撮影した画像データから、路上を通過す
る車両の台数、種別等を認識して、例えば、交通渋滞情
報を提供している。この場合、監視カメラが撮影したア
ナログ撮像信号を1フレームごとに取り込んで、このア
ナログ撮像信号をデジタル化した画像データを処理し、
その車両の特徴点を検出している。この特徴点を予め記
憶しているパラメータ条件と照合して車両を認識してい
る。2. Description of the Related Art Conventionally, in a traffic information system or the like, traffic congestion information is provided, for example, by recognizing the number and types of vehicles passing on the road from image data taken by a surveillance camera on the road. In this case, the analog image pickup signal taken by the surveillance camera is taken in every frame, and the image data obtained by digitizing the analog image pickup signal is processed,
The characteristic points of the vehicle are detected. The vehicle is recognized by comparing these characteristic points with the parameter conditions stored in advance.
【0003】この車両の特徴点は、例えば、昼間では車
両が存在しない路上を撮影した画像データと車両が通過
した際の画像データとを比較した、その差分を予め記憶
したパラメータ条件と照合して車両の認識を行ってい
る。また、夜間の場合、点灯テールランプの高輝度部分
を抽出した特徴点を、予め記憶したパラメータ条件と比
較して、その車両の認識を行っている。The characteristic point of this vehicle is, for example, a comparison between image data obtained by photographing a road where the vehicle does not exist in the daytime and image data obtained when the vehicle passes, and the difference is compared with a parameter condition stored in advance. Car recognition. In the case of nighttime, the feature point obtained by extracting the high-intensity part of the lighting tail lamp is compared with the parameter condition stored in advance to recognize the vehicle.
【0004】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来例の車両検出装置では監視カメラの撮影状態(設置状
態)ごとに、その画像処理プログラム(車両の認識アル
ゴリズム)を合わせる必要がある。この撮影状態(設置
状態)と画像処理プログラムとの整合が悪いと認識率が
悪化したり、安定した認識状態が得られなくなる。換言
すれば、画像処理プログラムを撮影場所に合わせて作成
し、かつ、その画像処理プログラムに合わせた撮影状態
(設置状態)に監視カメラを厳密に設置(設定)する必
要がある。この場合、監視カメラの初期設置の作業が面
倒である。However, in the above-described conventional vehicle detection device, it is necessary to match the image processing program (vehicle recognition algorithm) for each shooting state (installation state) of the surveillance camera. If the shooting state (installation state) and the image processing program do not match well, the recognition rate deteriorates or a stable recognition state cannot be obtained. In other words, it is necessary to create the image processing program according to the shooting location and strictly install (set) the surveillance camera in the shooting status (installation status) matching the image processing program. In this case, the work of initial installation of the surveillance camera is troublesome.
【0005】また、監視カメラの初期設置の後に、この
設置位置(撮影方向)が変化した場合、例えば、道路工
事で路面が変化したり、監視カメラの取り付け位置が、
振動などで変化した場合、使用している画像処理プログ
ラムでは、正確な画像処理ができなくなる。すなわち、
従来の車両検出装置では、監視カメラでの撮影状態を常
に管理する必要があり、換言すれば、常に高精度の車両
検出ができ難いという欠点がある。When the installation position (shooting direction) changes after the initial installation of the surveillance camera, for example, the road surface changes due to road construction or the installation position of the surveillance camera is changed.
If it changes due to vibration or the like, the image processing program used cannot perform accurate image processing. That is,
In the conventional vehicle detection device, it is necessary to constantly manage the shooting state of the surveillance camera, in other words, it is difficult to always detect the vehicle with high accuracy.
【0006】本発明は、このような従来の技術における
欠点を解決するものであり、監視カメラ(撮影手段)の
設置場所(撮影方向)の違いを認識し、この設置場所に
最適な画像処理プログラムを自動的に選択でき、その監
視カメラの初期設置の作業が容易かつ確実に可能になる
とともに、監視カメラの設置後に、この設置状態(撮影
方向)が変化した際にも、適切な画像処理プログラムを
自動選択して、多様な路上での多種の車両の検出が容易
かつ確実に可能になる車両検出装置の提供を目的とす
る。The present invention solves the above-mentioned drawbacks of the prior art, recognizes the difference in the installation location (imaging direction) of the surveillance camera (imaging means), and selects the optimum image processing program for this installation location. Can be automatically selected, and the initial installation work of the surveillance camera can be performed easily and reliably, and an appropriate image processing program can be used even when this installation state (shooting direction) changes after the surveillance camera is installed. It is an object of the present invention to provide a vehicle detection device capable of easily and surely detecting various types of vehicles on various roads by automatically selecting.
【0007】[0007]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項1記載の車両検出装置は、路上を撮影する撮
影手段と、撮影手段で撮影した画像データから車両の特
徴点を抽出する抽出手段と、前記車両の移動に伴う抽出
手段が抽出した特徴点の出現傾向から当該車両の特徴を
分析する特徴分析手段と、特徴分析手段した車両の特徴
から撮影手段の撮影位置を示す撮影位置データを送出す
る撮影位置認識手段と、複数の画像処理プログラムを格
納する格納手段と、撮影位置認識手段からの撮影位置デ
ータに基づいて、その撮影位置に適合した画像処理プロ
グラムを格納手段から選択する選択手段とを備える構成
としている。In order to achieve the above object, a vehicle detection device according to a first aspect of the present invention extracts a characteristic point of a vehicle from a photographing means for photographing the road and image data photographed by the photographing means. Extraction means, feature analysis means for analyzing the characteristics of the vehicle from the appearance tendency of the feature points extracted by the extraction means in association with the movement of the vehicle, and shooting position indicating the shooting position of the shooting means from the characteristics of the vehicle analyzed by the feature analysis means. Based on the photographing position data sent from the photographing position recognition means, the storage means for storing a plurality of image processing programs, and the photographing position recognition means, the image processing program suitable for the photographing position is selected from the storage means. And a selection means.
【0008】請求項2記載の車両検出装置は、前記車両
抽出手段が、一つの特徴点の幅が予め設定した幅を満た
す場合に、この特徴点を車両の特徴点として抽出し、ま
た、水平方向に存在する一対の特徴点の間隔が所定間隔
を満たす場合に、この特徴点を車両として抽出し、又
は、一つの特徴点の幅が予め設定した幅であり、かつ、
水平方向に存在する一対の特徴点の間隔が予め設定した
間隔であるとともに、前記一つの特徴点と水平方向に存
在する一対の特徴点との時間差が所定時間の場合に、こ
れらの特徴点を一台の車両の特徴点として抽出する構成
としている。According to another aspect of the vehicle detection device of the present invention, when the width of one feature point satisfies a preset width, the vehicle extraction means extracts the feature point as a feature point of the vehicle and also horizontally. When the interval between a pair of feature points existing in the direction satisfies a predetermined interval, this feature point is extracted as a vehicle, or the width of one feature point is a preset width, and,
The distance between the pair of feature points existing in the horizontal direction is a preset interval, and when the time difference between the one feature point and the pair of feature points existing in the horizontal direction is a predetermined time, these feature points are set. The feature points of one vehicle are extracted.
【0009】請求項3記載の車両検出装置は、前記撮影
手段が白黒撮影を行っている場合、車両抽出手段が、水
平方向に存在する高輝度部分を車両の点灯ランプに対応
する特徴点として抽出し、又は、路上のみを撮影した画
像を、車両が存在する際の画像から差し引いて、当該画
像の差分データが、予め記憶しているパラメータ条件に
適合し、かつ、その水平方向かつ最下部の両側点を特徴
点として抽出し、あるいは、撮影手段がカラー撮影を行
っている場合、水平方向に存在し、かつ、最下部の両側
の同一色点を特徴点として抽出する構成としている。According to another aspect of the vehicle detection device of the present invention, when the photographing means is performing black-and-white photographing, the vehicle extracting means extracts a high brightness portion existing in the horizontal direction as a characteristic point corresponding to a lighting lamp of the vehicle. Or, the image taken only on the road is subtracted from the image when the vehicle is present, the difference data of the image conforms to the parameter condition stored in advance, and the horizontal and bottom Both side points are extracted as feature points, or when the image capturing means is performing color image capturing, the same color points existing on the both sides in the horizontal direction and on the lowermost sides are extracted as feature points.
【0010】請求項4記載の車両検出装置は、前記特徴
分析手段が、車両の右側の特徴点が第1の時間軸を通過
する時間、車両の左側の特徴点が第2の時間軸を通過す
る時間、及び、車両の最後部の両側の一対の特徴点が第
3の時間軸を通過する時間のいずれか又はこの組み合わ
せた時間による特徴点の出現傾向から当該車両の特徴を
分析する構成としている。According to a fourth aspect of the present invention, there is provided the vehicle detection device, wherein the characteristic analysis means causes the right characteristic point of the vehicle to pass a first time axis and the left characteristic point of the vehicle passes a second time axis. As a configuration for analyzing the feature of the vehicle from the appearance time of the feature point according to any one of the time when the pair of feature points on both sides of the rearmost part of the vehicle pass the third time axis or the combined time. There is.
【0011】請求項5記載の車両検出装置は、前記請求
項1から前記請求項4記載の構成の当該車両検出装置
を、少なくとも道路渋滞情報を提供する交通情報システ
ムに用いるものである。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a vehicle detection device in which the vehicle detection device having the configuration according to the first to fourth aspects is used in at least a traffic information system which provides road congestion information.
【0012】このような構成の請求項1記載の車両検出
装置は、撮影した画像データから車両の特徴点を抽出
し、この特徴点の出現傾向(車両の移動に伴う特徴点の
出現傾向)から当該車両の特徴を分析する。この車両の
特徴から撮影手段の撮影位置を認識した撮影位置データ
を得る。さらに、この撮影位置データに基づいて、その
撮影位置に適合した画像処理プログラムを選択してい
る。The vehicle detection device having the above-mentioned structure according to the first aspect of the present invention extracts the characteristic points of the vehicle from the photographed image data and determines the appearance tendency of the characteristic points (the appearance tendency of the characteristic points due to the movement of the vehicle). Analyze the characteristics of the vehicle. The photographing position data which recognizes the photographing position of the photographing means is obtained from the characteristics of the vehicle. Further, based on the shooting position data, an image processing program suitable for the shooting position is selected.
【0013】これによって、撮影手段(監視カメラ)の
設置場所(撮影方向)の違いが認識され、この設置場所
に最適な画像処理プログラムを自動的に選択して画像認
識処理を行うことができる。すなわち、監視カメラの設
置場所の違いに左右されることなく、認識率が向上し、
かつ、安定した認識特性が得られる。すなわち、監視カ
メラの初期設置の作業が容易、正確かつ確実に可能にな
る。さらに、監視カメラの設置後に、この設置状態(撮
影方向)が変化した際にも、適切な画像処理プログラム
を自動選択し、多様な路上での多種の車両の検出が容易
かつ確実に可能になる。As a result, the difference in the installation location (imaging direction) of the imaging means (monitoring camera) is recognized, and the image recognition program can be automatically selected and the image recognition processing optimum for this installation location can be performed. That is, the recognition rate improves without being affected by the difference in the installation location of the surveillance camera,
In addition, stable recognition characteristics can be obtained. That is, the work of initial installation of the surveillance camera becomes easy, accurate, and reliable. Further, even after the installation of the surveillance camera, even when the installation state (imaging direction) changes, an appropriate image processing program is automatically selected, and various vehicles on various roads can be detected easily and reliably. .
【0014】請求項2記載の車両検出装置は、一つの特
徴点の幅が所定の幅の場合、及び、水平方向に存在する
一対の特徴点の間隔が所定間隔の場合に、これらの特徴
点を車両の特徴点として抽出している。また、この幅が
所定の幅とともに、間隔が所定間隔であり、かつ、一つ
の特徴点と一対の特徴点との時間差が所定時間の場合
に、この特徴点を一台の車両の特徴点として抽出してい
る。したがって、多様な路上での多種の車両の検出が容
易、正確かつ確実に行われる。According to a second aspect of the vehicle detection device of the present invention, when one feature point has a predetermined width, and when a pair of horizontally existing feature points has a predetermined interval, these feature points are separated. Is extracted as a feature point of the vehicle. When the width is a predetermined width, the interval is a predetermined interval, and the time difference between one feature point and a pair of feature points is a predetermined time, this feature point is set as a feature point of one vehicle. Extracting. Therefore, detection of various vehicles on various roads can be performed easily, accurately and reliably.
【0015】請求項3記載の車両検出装置は、白黒撮影
を行っている場合に、車両抽出手段が、水平方向に存在
する高輝度部分を車両の点灯ランプに対応する特徴点と
して抽出し、又は、路上のみを撮影した画像を、車両が
存在する際の画像から差し引き、この差し引いたデータ
が予め記憶しているパラメータ条件に適合するととも
に、その水平方向かつ最下部の両側点を特徴点として抽
出している。あるいは、カラー撮影の場合に、水平方向
かつ最下部の両側の同一色点を特徴点として抽出してい
る。したがって、多様な路上での多種の車両の検出が、
容易、正確かつ確実に行われる。In the vehicle detection device according to the third aspect, the vehicle extraction means extracts a high-intensity portion existing in the horizontal direction as a feature point corresponding to the lighting lamp of the vehicle when performing black-and-white photographing, or , The image taken only on the road is subtracted from the image when the vehicle is present, and the subtracted data conforms to the parameter conditions stored in advance, and the horizontal and bottom side points are extracted as feature points. are doing. Alternatively, in the case of color photography, the same color points on both sides in the horizontal direction and at the bottom are extracted as feature points. Therefore, the detection of various vehicles on various roads
Easy, accurate and reliable.
【0016】請求項4記載の車両検出装置は、車両の右
側の特徴点が第1の時間軸を通過する時間、車両の左側
の特徴点が第2の時間軸を通過する時間、及び車両の最
後部の両側の一対の特徴点が第3の時間軸を通過する時
間のいずれか又はこの組み合わせた時間による特徴点の
出現傾向(車両の移動に伴う特徴点の出現傾向)から、
当該車両の特徴を分析している。したがって、多様な路
上での多種の車両の検出が正確かつ確実に行われる。According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a vehicle detection device in which the characteristic point on the right side of the vehicle passes through the first time axis, the characteristic point on the left side of the vehicle passes through the second time axis, and From the appearance tendency of the feature points (the appearance tendency of the feature points due to the movement of the vehicle) at any one of the times when the pair of feature points on both sides of the rearmost portion passes through the third time axis or the time obtained by the combination thereof,
The characteristics of the vehicle are analyzed. Therefore, detection of various vehicles on various roads is accurately and reliably performed.
【0017】請求項5記載の車両検出装置は、前記請求
項1から請求項4記載の構成の当該車両検出装置を、少
なくとも道路渋滞情報を提供する交通情報システムに用
いており、正確の交通情報が得られるようになる。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a vehicle detection device which uses the vehicle detection device having the configuration according to any of the first to fourth aspects of the present invention for a traffic information system which provides at least road congestion information. Will be obtained.
【0018】[0018]
【発明の実施の形態】次に、本発明の車両検出装置の実
施の形態を図面を参照して詳細に説明する。図1は本発
明の車両検出装置の実施例の構成を示すブロック図であ
る。図1において、この例は路上を撮影する監視カメラ
(ビデオカメラ)10と、この監視カメラ10からのア
ナログ撮像信号をデジタル画像信号に変換するA/D変
換部11とが設けられている。さらに、撮像から車両の
特徴点を抽出する特徴抽出部12と、特徴抽出部12が
抽出した特徴点から監視カメラ10の撮影位置(撮影方
向)を認識するカメラ位置認識部13とが設けられてい
る。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Next, an embodiment of a vehicle detection device of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a vehicle detection device of the present invention. In FIG. 1, this example is provided with a surveillance camera (video camera) 10 for photographing the road and an A / D converter 11 for converting an analog image pickup signal from the surveillance camera 10 into a digital image signal. Further, a feature extraction unit 12 that extracts the feature points of the vehicle from the image pickup, and a camera position recognition unit 13 that recognizes the shooting position (shooting direction) of the surveillance camera 10 from the feature points extracted by the feature extraction unit 12 are provided. There is.
【0019】また、カメラ位置認識部13で認識した監
視カメラ10の撮影位置(撮影方向)に基づいて、その
設置位置で最適な車両認識処理が可能な画像処理プログ
ラムを選択する切り替えを行うためのプログラム切替制
御部14aと、複数の画像処理プログラムを予め格納し
たメモリ14bとが設けられている。さらに、プログラ
ム切替制御部14aからの画像処理プログラムに基づい
て、特徴抽出部12から入力される車両の特徴点分析
し、その車両の存在を認識するための車両認識部15
と、車両認識部15で得られた認識データをアナログ信
号に変換するD/A変換部16とを有している。また、
D/A変換部16からのアナログ認識データを印字して
出力する印字部17と、D/A変換部16からのアナロ
グ認識データを画面表示する表示部18とが設けられて
いる。Further, based on the shooting position (shooting direction) of the surveillance camera 10 recognized by the camera position recognizing unit 13, switching is performed to select an image processing program capable of optimal vehicle recognition processing at the installation position. A program switching control unit 14a and a memory 14b that stores a plurality of image processing programs in advance are provided. Further, based on the image processing program from the program switching control unit 14a, the vehicle recognition unit 15 for analyzing the characteristic points of the vehicle input from the characteristic extraction unit 12 and recognizing the presence of the vehicle.
And a D / A conversion unit 16 for converting the recognition data obtained by the vehicle recognition unit 15 into an analog signal. Also,
A printing unit 17 that prints and outputs the analog recognition data from the D / A conversion unit 16 and a display unit 18 that displays the analog recognition data from the D / A conversion unit 16 on the screen are provided.
【0020】なお、特徴抽出部12から車両認識部15
までは、マイクロコンピュータ、デジタルシグナルプロ
セッサ(DSP)等で構成するのが一般的である。The feature extraction unit 12 to the vehicle recognition unit 15
Up to this point, it is generally composed of a microcomputer, a digital signal processor (DSP) and the like.
【0021】図2は監視カメラ10の撮影状態を示す図
であり、図3は、図2の撮影画像を示す図である。図2
及び図3において、監視カメラ10は道路22の上部か
つ進行車両23の後方から撮影されるように設置されて
いる。この場合の道路22の撮像には、右車線路肩3
1、センターライン32及び左車線路肩33を有してい
る。FIG. 2 is a diagram showing a photographing state of the surveillance camera 10, and FIG. 3 is a diagram showing a photographed image of FIG. FIG.
Also, in FIG. 3, the monitoring camera 10 is installed so as to be photographed from above the road 22 and behind the traveling vehicle 23. In this case, the right lane shoulder 3
1, it has a center line 32 and a left lane shoulder 33.
【0022】図4は監視カメラ10を図2の例と異なる
場所に設置した際の撮影状態を示す図であり、図5は、
図4の撮影画像を示す図である。図4及び図5におい
て、この場合の監視カメラ10は、道路22の斜め上部
かつ進行車両23の後方から撮影されるように設置され
ている。この場合の道路22の撮像には、斜め上部かつ
進行車両23の後方から撮影した際の右車線路肩31、
センターライン32及び左車線路肩33を有している。
以下、この二つの撮影状態をもって説明する。FIG. 4 is a view showing a photographing state when the surveillance camera 10 is installed in a place different from the example of FIG. 2, and FIG.
It is a figure which shows the picked-up image of FIG. 4 and 5, the surveillance camera 10 in this case is installed so as to be photographed obliquely above the road 22 and from behind the traveling vehicle 23. In this case, the road 22 is imaged on the right lane shoulder 31 when photographed from diagonally above and behind the traveling vehicle 23.
It has a center line 32 and a left lane shoulder 33.
Hereinafter, description will be made with reference to these two shooting states.
【0023】次に、この実施例の動作について説明す
る。図2又は図4に示すように設置した監視カメラ10
が、道路22を撮影する。この場合、図2に示すように
監視カメラ10が道路22の上部かつ進行車両23の後
方から撮影した場合、図3に示すように道路22のセン
ターライン32の縦中心にして右車線路肩31及び左車
線路肩33が振り分けられるとともに、撮影位置が近い
道路22の幅が広く、かつ、撮影位置が遠い道路22の
幅が狭い撮像となる。Next, the operation of this embodiment will be described. Monitoring camera 10 installed as shown in FIG. 2 or FIG.
Takes a picture of the road 22. In this case, when the surveillance camera 10 takes an image from above the road 22 and from behind the traveling vehicle 23 as shown in FIG. 2, the right lane shoulder 31 and the right lane shoulder 31 as shown in FIG. The left lane shoulder 33 is distributed, and the road 22 near the shooting position is wide, and the road 22 far from the shooting position is narrow.
【0024】また、図4に示すように監視カメラ10
が、道路22の斜め上部かつ進行車両23の後方から撮
影した場合、図5に示すように道路22の全体が斜めに
映されるとともに、斜めのセンターライン32を中心に
して右車線路肩31及び左車線路肩33が振り分けら
れ、かつ、撮影位置が近い道路22の幅が広く、かつ、
撮影位置が遠い道路22の幅が狭い撮像となる。Further, as shown in FIG.
However, when the image is taken obliquely above the road 22 and from behind the traveling vehicle 23, the entire road 22 is projected obliquely as shown in FIG. 5, and the right lane shoulder 31 and The left lane shoulder 33 is sorted, and the width of the road 22 near the shooting position is wide, and
An image is taken in which the width of the road 22 whose shooting position is far is narrow.
【0025】監視カメラ10から1フレームごとのアナ
ログ撮像信号がA/D変換器11でデジタル画像信号に
変換されて特徴抽出部12に入力される。この特徴抽出
部12では、車両の特徴点を抽出する。この車両の特徴
点の抽出方法としては、白黒画像における高輝度の特徴
点の抽出方法がある。例えば、夜間に点灯しているテー
ルランプの光源を特徴点として抽出する。また、昼間で
の特徴点の検出方法として背景差分の検出方法がある。An analog image pickup signal for each frame from the monitoring camera 10 is converted into a digital image signal by the A / D converter 11 and input to the feature extraction unit 12. The feature extraction unit 12 extracts the feature points of the vehicle. As a method of extracting the feature points of the vehicle, there is a method of extracting high-intensity feature points in a monochrome image. For example, the light source of the tail lamp that is turned on at night is extracted as the feature point. Further, there is a background difference detection method as a method of detecting feature points in the daytime.
【0026】この背景差分検出方法は、1フレームずつ
取り込んだ画像にあって、路上のみの撮影画像から撮影
画像が変化した画像、すなわち、車両が存在する場合の
画像を差し引いて車両の外形を抽出し、その両側点(例
えば、テールランプの位置)を特徴点として抽出するも
のである。また、カラー画像におけるテールランプなど
の色を識別して、その特徴点を検出するようにしても良
い。In this background difference detection method, the outline of the vehicle is extracted by subtracting the image in which the captured image is changed from the captured image only on the road in the image captured frame by frame, that is, the image when the vehicle is present. However, the points on both sides (for example, the position of the tail lamp) are extracted as feature points. Further, the color of the tail lamp or the like in the color image may be identified and the characteristic point thereof may be detected.
【0027】この特徴点が車両の特徴点であることを判
別する必要があるが、例えば、一つの特徴点の幅が予め
設定した幅を満たす場合に、この特徴点を車両の特徴点
として抽出しする。また、水平方向に存在する一対の特
徴点の間隔が所定間隔を満たす場合に、この特徴点を車
両として抽出する。さらに、一つの特徴点の幅が予め設
定した幅であり、かつ、水平方向に存在する一対の特徴
点の間隔が予め設定した間隔であるとともに、この一つ
の特徴点と水平方向に存在する一対の特徴点との時間差
が所定時間の場合に、これらの特徴点を一台の車両の特
徴点として抽出する。It is necessary to determine that this feature point is the feature point of the vehicle. For example, when the width of one feature point satisfies the preset width, this feature point is extracted as the feature point of the vehicle. To do. Further, when the interval between a pair of feature points existing in the horizontal direction satisfies a predetermined interval, this feature point is extracted as a vehicle. Further, the width of one feature point is a preset width, and the interval of a pair of feature points existing in the horizontal direction is a preset interval, and the one feature point and a pair existing in the horizontal direction are When the time difference from the feature points of 1 is a predetermined time, these feature points are extracted as the feature points of one vehicle.
【0028】以下、白黒画像における点灯したテールラ
ンプの高輝度点を特徴点として検出する例をもって説明
する。図6は、特徴点を分析して監視カメラ10の撮影
位置を認識する処理手順を示すフローチャートであり、
図7は、図2に示す配置状態の監視カメラ10で撮影し
た進行車両23の特徴点を示す図である。また、図8
は、図4に示す配置状態の監視カメラ10で撮影した進
行車両23の特徴点を示す図である。An example in which a high brightness point of a lit tail lamp in a monochrome image is detected as a characteristic point will be described below. FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure for analyzing the feature points and recognizing the shooting position of the surveillance camera 10.
FIG. 7 is a diagram showing characteristic points of the traveling vehicle 23 taken by the monitoring camera 10 in the arrangement state shown in FIG. Also, FIG.
[Fig. 5] is a diagram showing characteristic points of the traveling vehicle 23 photographed by the monitoring camera 10 in the arrangement state shown in Fig. 4.
【0029】図1から図8において、車両の特徴点を抽
出した2値化画像信号がカメラ位置認識部13に入力さ
れる。カメラ位置認識部13では、図2から図5に示す
道路22上を通過する多数の車両23ごとの特徴点(車
両横ランプ及びテールランプ)を分析する。In FIGS. 1 to 8, the binary image signal obtained by extracting the characteristic points of the vehicle is input to the camera position recognizing unit 13. The camera position recognition unit 13 analyzes the characteristic points (vehicle side lamps and tail lamps) of each of a number of vehicles 23 passing on the road 22 shown in FIGS. 2 to 5.
【0030】まず、図2に示す配置状態の監視カメラ1
0での撮影では、図7に示すようにカメラ位置認識部1
3が取り込んだ画像データの特徴点から左側ランプの出
願傾向(車両の移動に伴う特徴点の出現傾向)の分析を
行う。この場合、道路22の一方の車線(図における左
側)を通過する車両23aの車体の左側に取り付けられ
たランプ(特徴点)70aの時間軸T11における通過
を認識する。また、道路22の他方の車線(図における
右側)を通過する車両23bの車体の左側に取り付けら
れたランプ(特徴点)71a,71bの時間軸T14に
おける通過を認識する(ステップ(図中、Sと記載す
る)41)。First, the surveillance camera 1 in the arrangement state shown in FIG.
When shooting at 0, as shown in FIG.
3 analyzes the application tendency of the left-side lamp (the tendency of appearance of the feature points due to the movement of the vehicle) from the feature points of the image data captured by the device 3. In this case, the passage of the lamp (characteristic point) 70a mounted on the left side of the vehicle body of the vehicle 23a passing through one lane (the left side in the drawing) of the road 22 on the time axis T11 is recognized. Further, the passage of the lamps (feature points) 71a and 71b mounted on the left side of the vehicle body of the vehicle 23b passing through the other lane (right side in the figure) of the road 22 on the time axis T14 is recognized (step (S 41).
【0031】この後、同様にして右側ランプの出願傾向
の分析を行う。この場合、車両23aの車体の右側に取
り付けられたランプ(特徴点)72a,72b,72c
の時間軸T12における通過を認識し、また、車両23
bの車体の右側に取り付けられたランプ(特徴点)74
aの時間軸T15における通過を認識する(ステップ4
2)。After that, the application tendency of the right side lamp is similarly analyzed. In this case, the lamps (characteristic points) 72a, 72b, 72c mounted on the right side of the vehicle body of the vehicle 23a
Of the vehicle 23 on the time axis T12 is recognized.
Lamp (characteristic point) 74 mounted on the right side of the vehicle body of b
The passage of a on the time axis T15 is recognized (step 4
2).
【0032】さらに、車両23aでの左右横側のランプ
(特徴点)の差を分析する。すなわち、図7における時
間軸T11のランプ(特徴点)70aと、時間軸T12
のランプ(特徴点)72aを時間軸T13上の間隔で認
識する。同様に、車両23bでの左右横側のランプ(特
徴点)の差を分析する。すなわち、図7における時間軸
T14ランプ(特徴点)71aと、時間軸T15のラン
プ(特徴点)74aを時間軸T16上の間隔で認識する
(ステップ43)。次に、車線ごとの車両のランプ(特
徴点)から、その傾向を分析する。例えば、車線ごとに
交通規制が行われている場合の、その通行車両を分析す
る(ステップ44)。Further, the difference between the lamps (characteristic points) on the left and right sides of the vehicle 23a is analyzed. That is, the ramp (characteristic point) 70a on the time axis T11 and the time axis T12 in FIG.
The lamps (feature points) 72a are recognized at intervals on the time axis T13. Similarly, the difference between the lamps (feature points) on the left and right sides of the vehicle 23b is analyzed. That is, the time axis T14 ramp (feature point) 71a and the time axis T15 ramp (feature point) 74a in FIG. 7 are recognized at intervals on the time axis T16 (step 43). Next, the tendency is analyzed from the vehicle lamps (characteristic points) for each lane. For example, when traffic is regulated for each lane, the passing vehicle is analyzed (step 44).
【0033】このようなステップ41からステップ44
の処理を通じて、現在の監視カメラ10の撮影位置が判
明する。この場合、図2に示すように監視カメラ10が
道路22の上部かつ進行車両23の後方から撮影してい
ることが認識される。Such steps 41 to 44
Through the process of, the current shooting position of the surveillance camera 10 is determined. In this case, it is recognized that the surveillance camera 10 is shooting from above the road 22 and behind the traveling vehicle 23, as shown in FIG.
【0034】また、図4に示す配置状態の監視カメラ1
0での撮影状態でも、図2に示す撮影状態と同様に画像
処理を行う。この場合も、図8に示す画像データをカメ
ラ位置認識部13が取り込み、図6に示す処理手順で監
視カメラ10の撮影位置を認識する。すなわち、図8に
おいて、時間軸T21,22で車両23の左右側ランプ
(特徴点)75a,75b,75c,76aを認識し、
かつ、時間軸T23上で左右側ランプ(特徴点)75
a,76aの差を認識する。Further, the surveillance camera 1 arranged as shown in FIG.
Even in the shooting state of 0, image processing is performed as in the shooting state shown in FIG. Also in this case, the camera position recognition unit 13 takes in the image data shown in FIG. 8 and recognizes the shooting position of the surveillance camera 10 by the processing procedure shown in FIG. That is, in FIG. 8, the left and right side lamps (feature points) 75a, 75b, 75c, 76a of the vehicle 23 are recognized on the time axis T21, 22.
Also, the left and right lamps (characteristic points) 75 on the time axis T23
Recognize the difference between a and 76a.
【0035】この場合も、これまでの処理結果から監視
カメラ10が、道路22の斜め上部かつ進行車両23の
後方から撮影されるように設置されていることが認識
(判明)される。Also in this case, it is recognized (cleared) from the processing results so far that the monitoring camera 10 is installed so as to be photographed obliquely above the road 22 and behind the traveling vehicle 23.
【0036】このようにして判明した現在の監視カメラ
10の撮影位置データに基づいて、プログラム切替制御
部14aがメモリ14aに指示して、予め格納している
複数の画像処理プログラムから、現在の監視カメラ10
の撮影位置に適した画像処理プログラムを読みだす。Based on the current shooting position data of the surveillance camera 10 found in this way, the program switching control section 14a instructs the memory 14a to make a current surveillance from a plurality of image processing programs stored in advance. Camera 10
Read out the image processing program suitable for the shooting position.
【0037】このプログラム切替制御部14aからの画
像処理プログラムに基づいて、車両認識部15が、特徴
抽出部12から入力される車両の特徴点を分析し、その
車両を認識する。この車両認識の結果は、印字部17で
印字して出力したり、D/A変換部16でアナログ認識
データに変換して表示部18で画面表示される。Based on the image processing program from the program switching control unit 14a, the vehicle recognition unit 15 analyzes the characteristic points of the vehicle input from the characteristic extraction unit 12 and recognizes the vehicle. The result of this vehicle recognition is printed and output by the printing unit 17, or converted into analog recognition data by the D / A conversion unit 16 and displayed on the screen of the display unit 18.
【0038】このように、この実施例では、監視カメラ
10で撮影した車両の特徴点を識別して、その撮影位置
(撮影方向)を認識し、この撮影位置での最適な画像処
理プログラムを自動的に選択して画像認識などの処理を
行っている。これによって、監視カメラ10の初期設置
を行う場合、この撮影位置(方向)ごとに、その撮影位
置(方向)に適合する画像処理プログラムを作成して用
いる必要がなくなる。As described above, in this embodiment, the characteristic point of the vehicle photographed by the surveillance camera 10 is identified, the photographing position (photographing direction) is recognized, and the optimum image processing program at this photographing position is automatically determined. Image selection and the like, and processing such as image recognition is performed. Accordingly, when the surveillance camera 10 is initially installed, it is not necessary to create and use an image processing program suitable for each photographing position (direction) for each photographing position (direction).
【0039】また、作成した画像処理プログラムに、正
確に適合するように監視カメラ10の撮影位置(方向)
を設定する必要がなくなる。すなわち、監視カメラ10
を複数の画像処理プログラムに、おおむね適合するよう
に初期設置すれば良くなり、その初期設置の作業が容易
になり、この後の車両検出が正確かつ確実にできるよう
になる。Further, the photographing position (direction) of the surveillance camera 10 is adjusted so as to exactly match the created image processing program.
There is no need to set. That is, the surveillance camera 10
The initial installation can be performed so as to be generally suitable for a plurality of image processing programs, the initial installation work can be facilitated, and vehicle detection thereafter can be performed accurately and surely.
【0040】また、監視カメラ10の初期設置の後に、
この設置位置(撮影方向)が変化した場合、例えば、道
路工事で路面が変化したり、監視カメラ10の取り付け
位置が、振動などで変化した場合、使用している画像処
理プログラムから、この監視カメラ10の取り付け位置
に適合した新たな画像処理プログラムに切り替わる。こ
れによって、監視カメラ10での撮影状態を常に管理す
る必要がなくなる。換言すれば、常に高精度の車両検出
ができるようになる。After the initial installation of the surveillance camera 10,
If the installation position (imaging direction) changes, for example, the road surface changes due to road construction, or the installation position of the monitoring camera 10 changes due to vibration, etc. The image processing program is switched to a new image processing program suitable for the mounting position of 10. This eliminates the need to constantly manage the shooting state of the surveillance camera 10. In other words, the vehicle can be detected with high accuracy at all times.
【0041】[0041]
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、請求項
1記載の車両検出装置は、撮影した画像データから抽出
した車両の特徴点の出現傾向から当該車両の特徴を分析
して、この車両の特徴から撮影手段の撮影位置を認識す
るとともに、この撮影位置データに基づいて、その撮影
位置に適合した画像処理プログラムを選択しているた
め、撮影手段(監視カメラ)の設置場所(撮影方向)の
違いが認識され、この設置場所に最適な画像処理プログ
ラムを自動的に選択して画像認識処理を行うことができ
る。As is apparent from the above description, the vehicle detection device according to claim 1 analyzes the features of the vehicle from the appearance tendency of the feature points of the vehicle extracted from the photographed image data, and determines the characteristics of the vehicle. The image capturing position of the image capturing means is recognized from the characteristics of the image capturing means, and the image processing program suitable for the image capturing position is selected based on the image capturing position data. Is recognized, and the image recognition processing can be performed by automatically selecting the optimum image processing program for this installation location.
【0042】これによって、監視カメラの初期設置の作
業が容易、正確かつ確実に可能になる。さらに、監視カ
メラの設置後に、この設置状態(撮影方向)が変化した
際にも、適切な画像処理プログラムを自動選択するた
め、多様な路上での多種の車両の検出が容易かつ確実に
可能になるという効果を有する。As a result, the work of initial installation of the surveillance camera becomes easy, accurate and reliable. In addition, even if the installation state (shooting direction) changes after the surveillance camera is installed, an appropriate image processing program is automatically selected, making it possible to easily and reliably detect various vehicles on various roads. Has the effect of becoming.
【0043】請求項2記載の車両検出装置は、一つの特
徴点の幅、又は、水平方向に存在する一対の特徴点の間
隔が、それぞれ所定の幅又は間隔の場合に、これらの特
徴点を車両の特徴点として抽出し、また、一つの特徴点
と水平方向に存在する一対の特徴点との時間差が所定時
間の場合に、この特徴点を車両の特徴点として抽出して
いるため、多様な路上での多種の車両の検出が容易、正
確かつ確実にできるという効果を有する。According to a second aspect of the vehicle detection device, when the width of one feature point or the interval between a pair of feature points existing in the horizontal direction is a predetermined width or interval, these feature points are detected. Since it is extracted as a vehicle feature point, and when the time difference between one feature point and a pair of feature points existing in the horizontal direction is a predetermined time, this feature point is extracted as a vehicle feature point. There is an effect that various kinds of vehicles can be easily, accurately and surely detected on various roads.
【0044】請求項3記載の車両検出装置は、白黒撮影
を行っている場合に、点灯ランプに対応する水平方向に
存在する高輝度部分を車両の特徴点として抽出し、又は
背景差分法による車両画像の水平方向かつ最下部の両側
点の特徴点として抽出し、あるいは、カラー撮影を行っ
ている場合、水平方向かつ最下部の両側の同一色点を特
徴点として抽出しているため、多様な路上での多種の車
両の検出が、容易、正確かつ確実にできるという効果を
有する。In the vehicle detection device according to the third aspect of the present invention, when performing black-and-white photographing, the high-intensity portion existing in the horizontal direction corresponding to the lighting lamp is extracted as a characteristic point of the vehicle, or the vehicle is subjected to the background subtraction method. It is extracted as feature points at both sides of the image in the horizontal direction and at the bottom, or when color photography is performed, the same color points at both sides in the horizontal direction and at the bottom of the image are extracted as feature points. This has the effect that various types of vehicles can be detected easily, accurately and reliably on the road.
【0045】請求項4記載の車両検出装置は、車両の右
側の特徴点が第1の時間軸を通過する時間、車両の左側
の特徴点が第2の時間軸を通過する時間、及び車両の最
後部の両側の一対の特徴点が第3の時間軸を通過する時
間のいずれか又はこの組み合わせた時間による特徴点の
出現傾向から当該車両の特徴を分析しているため、多様
な路上での多種の車両の検出が正確かつ確実にできると
いう効果を有する。According to another aspect of the vehicle detection device of the present invention, the time when the right characteristic point of the vehicle passes the first time axis, the time when the left characteristic point of the vehicle passes the second time axis, and the vehicle Since the characteristics of the vehicle are analyzed from the appearance tendency of the feature points at any one of the times when the pair of feature points on the both sides of the rearmost part pass through the third time axis or the combined time, the characteristics of the vehicle on various roads are analyzed. This has an effect that various types of vehicles can be detected accurately and surely.
【0046】請求項5記載の車両検出装置は、前記請求
項1から前記請求項4記載の構成の当該車両検出装置
を、少なくとも道路渋滞情報を提供する交通情報システ
ムに用いており、正確の交通情報が得られるようにな
る。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a vehicle detection apparatus which uses the vehicle detection apparatus having the configuration according to the first to fourth aspects for a traffic information system which provides at least road traffic congestion information. Information can be obtained.
【図1】本発明の車両検出装置の実施例の構成を示すブ
ロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a vehicle detection device of the present invention.
【図2】図1に示す監視カメラの撮影状態を示す図であ
る。FIG. 2 is a diagram showing a shooting state of the surveillance camera shown in FIG.
【図3】図2に示す監視カメラによる撮影画像を示す図
である。FIG. 3 is a diagram showing an image captured by the surveillance camera shown in FIG.
【図4】実施例にあって監視カメラの他の設置状態によ
る撮影状態を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a shooting state according to another installation state of the surveillance camera in the embodiment.
【図5】図4の監視カメラによる撮影画像を示す図であ
る。5 is a diagram showing an image captured by the surveillance camera of FIG.
【図6】実施例にあって特徴点分析して監視カメラの撮
影位置を認識する処理手順を示すフローチャートであ
る。FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure for recognizing a shooting position of a surveillance camera by analyzing feature points in the embodiment.
【図7】実施例にあって図2に示す配置状態の監視カメ
ラで撮影した進行車両の特徴点を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing characteristic points of the traveling vehicle taken by the surveillance camera in the arrangement state shown in FIG. 2 in the embodiment.
【図8】実施例にあって図4に示す配置状態の監視カメ
ラで撮影した進行車両の特徴点を示す図である。8 is a diagram showing characteristic points of the traveling vehicle taken by the surveillance camera in the arrangement state shown in FIG. 4 in the embodiment.
10 監視カメラ 12 特徴抽出部 13 カメラ位置認識部 14a プログラム切替制御部 14b メモリ 15 車両認識部 10 surveillance camera 12 feature extraction unit 13 camera position recognition unit 14a program switching control unit 14b memory 15 vehicle recognition unit
Claims (5)
抽出する抽出手段と、 前記車両の移動に伴う前記抽出手段が抽出した特徴点の
出現傾向から当該車両の特徴を分析する特徴分析手段
と、 前記特徴分析手段した車両の特徴から前記撮影手段の撮
影位置を示す撮影位置データを送出する撮影位置認識手
段と、 複数の画像処理プログラムを格納する格納手段と、 前記撮影位置認識手段からの撮影位置データに基づい
て、その撮影位置に適合した画像処理プログラムを前記
格納手段から選択する選択手段と、 を備えることを特徴とする車両検出装置。1. A photographing means for photographing a road, an extracting means for extracting characteristic points of a vehicle from image data photographed by the photographing means, and a tendency of appearance of the characteristic points extracted by the extracting means as the vehicle moves. A characteristic analysis means for analyzing the characteristic of the vehicle, a photographing position recognition means for transmitting photographing position data indicating a photographing position of the photographing means from the characteristic of the vehicle analyzed by the characteristic analysis means, and a plurality of image processing programs are stored. A vehicle detection apparatus comprising: a storage unit; and a selection unit that selects an image processing program suitable for the shooting position from the storage unit based on the shooting position data from the shooting position recognition unit.
が予め設定した幅を満たす場合に、この特徴点を車両の
特徴点として抽出し、また、水平方向に存在する一対の
特徴点の間隔が所定間隔を満たす場合に、この特徴点を
車両として抽出し、又は、一つの特徴点の幅が予め設定
した幅であり、かつ、水平方向に存在する一対の特徴点
の間隔が予め設定した間隔であるとともに、前記一つの
特徴点と水平方向に存在する一対の特徴点との時間差が
所定時間の場合に、これらの特徴点を一台の車両の特徴
点として抽出することを特徴とする請求項1記載の車両
検出装置。2. The vehicle extracting means extracts a feature point as a feature point of a vehicle when the width of one feature point satisfies a preset width, and a pair of feature points existing in the horizontal direction. If the space between the feature points satisfies a predetermined space, this feature point is extracted as a vehicle, or the width of one feature point is a preset width, and the space between a pair of feature points existing in the horizontal direction is previously set. With the set interval, when the time difference between the one feature point and a pair of feature points existing in the horizontal direction is a predetermined time, these feature points are extracted as feature points of one vehicle. The vehicle detection device according to claim 1.
合、車両抽出手段が、水平方向に存在する高輝度部分を
車両の点灯ランプに対応する特徴点として抽出し、又
は、路上のみを撮影した画像を車両が存在する際の画像
から差し引いて、当該画像の差分データが、予め記憶し
ているパラメータ条件に適合し、かつ、その水平方向か
つ最下部の両側点を特徴点として抽出し、あるいは、前
記撮影手段がカラー撮影を行っている場合、水平方向に
存在し、かつ、最下部の両側の同一色点を特徴点として
抽出することを特徴とする請求項1記載の車両検出装
置。3. When the photographing means is performing monochrome photographing, the vehicle extracting means extracts a high-intensity portion existing in the horizontal direction as a characteristic point corresponding to the lighting lamp of the vehicle, or photographs only the road. The image is subtracted from the image when the vehicle is present, the difference data of the image is suitable for the parameter conditions stored in advance, and the horizontal and bottom side points are extracted as feature points, Alternatively, the vehicle detection device according to claim 1, wherein when the image capturing means is performing color image capturing, the same color points existing in the horizontal direction and located on both sides of the lowermost portion are extracted as feature points.
点が第1の時間軸を通過する時間、車両の左側の特徴点
が第2の時間軸を通過する時間、及び、車両の最後部の
両側の一対の特徴点が第3の時間軸を通過する時間のい
ずれか又はこの組み合わせた時間による特徴点の出現傾
向から当該車両の特徴を分析することを特徴とする請求
項1記載の車両検出装置。4. The feature analysis means is configured such that the right characteristic point of the vehicle passes a first time axis, the left characteristic point of the vehicle passes a second time axis, and the last of the vehicle. The feature of the vehicle is analyzed from the appearance tendency of the feature point at any one of the times when the pair of feature points on both sides of the part pass through the third time axis or the combined time. Vehicle detection device.
成の当該車両検出装置を、少なくとも道路渋滞情報を提
供する交通情報システムに用いることを特徴とする車両
検出装置。5. A vehicle detection device, characterized in that the vehicle detection device having the configuration according to any one of claims 1 to 4 is used in at least a traffic information system that provides road congestion information.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7239833A JPH0981889A (en) | 1995-09-19 | 1995-09-19 | Vehicle detector |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7239833A JPH0981889A (en) | 1995-09-19 | 1995-09-19 | Vehicle detector |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0981889A true JPH0981889A (en) | 1997-03-28 |
Family
ID=17050542
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP7239833A Withdrawn JPH0981889A (en) | 1995-09-19 | 1995-09-19 | Vehicle detector |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0981889A (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009239871A (en) * | 2008-03-28 | 2009-10-15 | Canon Inc | Method of detecting object and its device |
KR20180001364A (en) * | 2016-06-27 | 2018-01-04 | 현대자동차주식회사 | Apparatus and method for dectecting front vehicle |
CN109325965A (en) * | 2018-08-22 | 2019-02-12 | 浙江大华技术股份有限公司 | A kind of target object tracking and device |
WO2022259466A1 (en) * | 2021-06-10 | 2022-12-15 | 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント | Image processing device, and method for acquiring material information |
-
1995
- 1995-09-19 JP JP7239833A patent/JPH0981889A/en not_active Withdrawn
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US9154682B2 (en) | 2008-03-28 | 2015-10-06 | Canon Kabushiki Kaisha | Method of detecting predetermined object from image and apparatus therefor |
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CN109325965A (en) * | 2018-08-22 | 2019-02-12 | 浙江大华技术股份有限公司 | A kind of target object tracking and device |
WO2022259466A1 (en) * | 2021-06-10 | 2022-12-15 | 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント | Image processing device, and method for acquiring material information |
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