JPH0997335A - 車両認識装置及び交通流計測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】背景画像を必要とせず、閑散時はもちろん、混
雑時も精度良く車両を追跡し、影に影響されず並行する
車両が重なっている場合でも精度の良い車両認識装置と
この車両認識装置を使用した交通流計測装置を提供する
ことにある。 【解決手段】道路を撮影するテレビカメラが設置され、
前記テレビカメラから得られた入力画像の輝度分布を解
析する画像解析手段と、前記画像解析手段で解析された
輝度分布に基づき車両の画像をテンプレートとして切り
出すテンプレート切り出し手段と、前記テンプレート切
り出し手段で得られた画像を記憶するテンプレート記憶
手段と、前記テンプレート記憶手段に記憶されているテ
ンプレートを用いてその後の入力画像との間でパターン
マッチングして入力画像内の車両の位置を求めるパター
ンマッチング手段とを備えたことを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、道路を走行する車
両を画像処理により認識する車両認識装置と道路を走行
する車両を画像処理により認識し、交通流を計測する交
通流計測装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ＴＶカメラの画像を処理することにより
車両（の位置）を認識、追跡する車両認識装置、又は、
交通流計測装置の従来技術としては、USPNo.4847772 ，
特開平2−166598 号公報，特開平5−2298591号公報，特
開平6−30417号公報に記載されているものがある。

【０００３】USPNo.4847772 ，特開平2−166598 号公報
には、車両が存在しないときの道路の画像すなわち背景
画像を基準画像とし、その基準画像と新たな入力画像と
の差分から車両を抽出することが記載されている。

【０００４】又、特開平5−2298591号公報，特開平6−3
0417号公報には、処理画面上に設けた検出領域でテンプ
レート初期登録し、登録された画像と意後の入力画像と
を相関演算（パターンマッチング）することにより車両
を追跡し、車両の速度等の交通流を計測することが記載
されている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、USPNo.
4847772 ，特開平2−166598 号公報に記載された従来技
術では、背景が日々刻々変化するために影や明るさ変化
に伴う背景画像の更新が必要となるが、道路が混雑して
いるときには車両が背景画像として更新され、背景画像
の作成，更新が難しく、計測精度が悪くなっていた。

【０００６】特開平5−2298591号公報に記載された従来
技術では、車両の有無に関わらず処理画面上所定位置に
所定領域でテンプレート初期登録して車両を追跡してい
るが、これでは、車両の影を追跡しているのか、並行す
る他の車両を追跡しているかの判断は困難であった。

【０００７】一方、特開平6−30417号公報に記載された
従来技術では、予め複数の車両画像をテンプレートとし
てメモリに格納し、画像入力毎に格納複数のテンプレー
トすべてと入力画像とで相関演算処理するものである。
高い相関値を得るには、大きさ，形，輝度等の異なるテ
ンプレートを数多く用意する必要があり、画像入力時の
相関演算の計算量が多くなり、高速処理の妨げになって
いた。

【０００８】そこで本発明の目的は、背景画像を必要と
せず、閑散時はもちろん、混雑時も精度良く車両を追跡
し、影に影響されず並行する車両が重なっている場合で
も精度の良い車両認識装置とこの車両認識装置を使用し
た交通流計測装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、道路をテレビカメラで撮影し、該テレビカメラの映
像を処理することにより車両の動きを認識し、交通流を
計測する交通流計測装置において、前記テレビカメラか
ら得られた入力画像の輝度分布を解析する画像解析手段
と、前記画像解析手段で解析された輝度分布に基づき車
両の画像をテンプレートとして切り出すテンプレート切
り出し手段と、前記テンプレート切り出し手段で得られ
た画像を記憶するテンプレート記憶手段と、前記テンプ
レート記憶手段に記憶されているテンプレートを用いて
その後の入力画像との間でパターンマッチングして入力
画像内の車両の位置を求めるパターンマッチング手段と
を備えたことを特徴とする。

【００１０】さらに、本発明は上記目的を達成するため
に、道路をテレビカメラで撮影し、該テレビカメラの映
像を処理することにより車両の動きを認識し、交通流を
計測する交通流計測装置において、前記テレビカメラか
ら得られた入力画像の輝度分布を解析する画像解析手段
と、前記画像解析手段で解析された輝度分布に基づき車
両の画像をテンプレートとして切り出すテンプレート切
り出し手段と、前記テンプレート切り出し手段で得られ
た画像を記憶するテンプレート記憶手段と、前記テンプ
レート記憶手段に記憶されているテンプレートを用いて
その後の入力画像との間でパターンマッチングして入力
画像内の車両の位置を求めるパターンマッチング手段
と、前記入力画像と前記その後の入力画像との位置関係
から車速を計算する車速算出手段とを備えたことを特徴
とする。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を図面を用
いて説明する。

【００１２】図２は本発明の交通流計測装置２０１を用
いた交通流計測システムの図である。

【００１３】道路沿いの支柱上部にＴＶカメラ２０４が
設置され、そのテレビカメラ２０４で撮影された道路俯
瞰画像を交通流計測装置２０１で処理して、通過車両台
数，速度，渋滞長等の交通指標を求める。交通指標通信
手段２０２では、その求められた通過車両台数，速度，
渋滞長等の交通指標を信号制御センターへ通信する。通
指標蓄積手段２０３では交通流計測装置２０４で求めら
れた交通指標を格納する。

【００１４】図１は本発明の一実施例に係る交通流計測
装置のブロック構成図である。

【００１５】画像入力手段１０１と、画像解析手段１０
２がサイクリックに繰り返される構成で、間にフラグチ
ェック手段（以後 Ｆ.Ｃ.）１０３の条件分岐を介し
て、テンプレート初期登録手段（以後 Ｔ.Ｐ.初期登録
手段）１０４が挿入される。さらに、Ｆ.Ｃ.１０５を介
して車両追跡手段１０６と、Ｆ.Ｃ.１０７を介して非車
両除去手段１０８と、Ｆ.Ｃ.１０９を介して車両判定手
段１１０と、F.C.111 を介して車種判定手段１１２と、
Ｆ.Ｃ.１１３を介して渋滞計測手段１１４と、サイクル
カウンタ１１６が挿入された構成である。

【００１６】図３は追跡管理表の図であって、追跡物体
毎に１コラムを割り振り、追跡中の該追跡物体の状態を
把握している。コラムのＩＮＤＥＸ １乃至ＩＮＤＥＸ
Ｎはそれぞれ、追跡中の車両に対応している。すなわ
ち、追跡する車両は、テンプレート初期設定に始まり、
追跡中のテンプレート更新まですべて同一コラムを用い
る。各コラムの“追跡状態フラグ”は該コラムが車両追
跡に使用中か否かを示していて、０の場合は未使用で、
新たな車両追跡に用いることができる。２の場合はＴ.
Ｐ.初期登録候補を保持している状態であり、“初期登
録座標”中のテンプレート切り出し候補領域を、Ｔ.Ｐ.
初期登録手段１０４で吟味の上、テンプレート初期登録
する。１の場合はテンプレート初期登録済みを示してい
る。“追跡中フラグ”は１で車両追跡中を示し、０で車
両追跡を終了あるいは中止したことを示す。“初期登録
時刻”は初期登録に用いた画像を入力した時刻を示す。
“最新画像時刻”及び“最新座標”はそれぞれ最新画像
を入力した時刻と、該最新時刻でのパターン検出座標を
示し、いずれも“追跡状態フラグ”が１で、“追跡中フ
ラグ”が１の時有効である。“車線番号”は追跡中の車
両、すなわち“最新座標”が属している車線番号を保持
する。“昼夜フラグ”は画像解析手段１０２の画像解析
法に係わり、フロントグリルやフロントガラスを検出し
た場合は０で、ヘッドライトを検出した場合は１とな
る。“車種有効フラグ”は後で説明する車種判定手段に
よって車種が確定した場合は１で、未確定の場合は０で
ある。“分散値”は非車両除去手段１０８において、影
や歩行者の追跡を中断するための値で、詳細は後で、非
車両除去手段１０８と共に説明する。

【００１７】次に図１の交通流計測装置のブロック構成
図の一連の動作を説明する。

【００１８】図１において、画像入力手段１０１は図２
のＴＶカメラ２０４を介して道路俯瞰画像をサイクル毎
に入力し、デジタルデータに変換して保持する。

【００１９】画像解析手段１０２は、画像入力手段１０
１に保持する画像に対して、画像中の道路を横断する画
像解析領域を設け、該領域内の輝度分布を解析して車両
前面あるいは後面の特徴的な部分、即ち、フロントグリ
ル，フロントガラス，ヘッドライトやテールランプをテ
ンプレート初期登録領域として捉える。

【００２０】図４は４車線道路の俯瞰道路画像の図であ
り、画像中央に道路を横断する画像解析領域４０１と該
領域４０１内を画像処理して得られる解析波形４０２を
示す。画面中央下側の矩形枠４０３乃至４０５はそれぞ
れ追跡中の車両のパターンマッチングで追跡されている
場所を示す。斜線領域４０６は車種判定領域であって、
車両追跡中のテンプレート矩形枠が該領域４０６に入っ
たものについて車種判定を行う。波形４０２は車両のフ
ロントグリルやフロントガラスが画像解析領域４０１に
入ると大きくなるので、波形４０２の形に基づきテンプ
レート座標を決めて、該追跡管理表経由で、Ｔ.Ｐ.初期
登録手段に渡す。この時、“追跡状態フラグ”を２と
し、“追跡中フラグ”を１とする。画像解析手段１０２
の画像解析の詳細は後述するが、処理に先立ち、画像解
析領域４０１で、最大値フィルタを数回掛けてから、最
小値フィルタを同回数掛けて、元の画像との差を取る。
この処理で、一般に細かい内部構造のない影を効果的に
除去できる。

【００２１】図５は画像解析でフロントグリルあるいは
フロントガラスを捉える図であり、画像解析領域５０３
に車両５０１と５０２が進入したときの波形５０４を示
している。波形５０４は画像解析領域５０３内で垂直方
向に微分したものを垂直方向に投影加算して、１次元デ
ータとしたもので、フロントグリルやフロントガラスと
屋根の境界等水平方向のエッジが多いと大きい値とな
る。波形５０４にしきい値５１１を定めるとしきい値よ
り大きい部分はｋ１からｋ２と、ｋ３からｋ４である
が、区間ｋ１ｋ２の最大値５０５をとる位置を中心に車
両５０１を追跡するテンプレート切り出し領域５０９の
水平方向の位置が決まり、区間ｋ３ｋ４の最大値５０６
をとる位置を中心に車両５０２を追跡するテンプレート
切り出し領域５１０の水平方向の位置が決まる。

【００２２】テンプレート切り出し領域５０９乃至５１
０の垂直方向の位置決めは、区間ｋ１ｋ２と区間ｋ３ｋ
４で垂直方向微分画像を水平方向に投影し、それぞれ波
形５０７乃至５０８を作り、それぞれの最大値を中心と
して決める。以上説明した画像解析法は車両が十分見え
る明るさの状況で適している。夜間等車両本体が見えに
くく、ほとんどの車両がヘッドライトを点灯している場
合は、左右のヘッドライトペアを捉える方法が有効であ
る。ヘッドライトペアを捉える場合は、画像解析領域４
０１において、前処理として、最小値フィルタを数回掛
けてから、最大値フィルタを同回数掛けて、元の画像と
の差を取る。この処理によって、路面反射による広がっ
た光を効果的に除去できる。

【００２３】図６はヘッドライトペアを捉える処理を示
す図である。

【００２４】図６（ａ）は画像解析領域６０３に車両６
０１と車両６０２が進入した図であり、実際には夜間は
２台分の４つのヘッドライト６０５乃至６０８のみが画
像に現れている。該ヘッドライト画像の輝度分布を画像
解析領域６０３内で垂直方向に投影加算したのが波形６
０９であり、ヘッドライト６０５乃至６０９に対応して
４つのピークを生ずる。この時、前述の前処理、すなわ
ち最小値フィルタと最大値フィルタを用いると、路面反
射の広がった光を効果的に除去し、該４つのピークのコ
ントラストを上げることができる。

【００２５】図６（ｂ）は波形６０９を水平方向に一階
微分したもので、ヘッドライト605乃至６０８に対応し
て正負のピークペア６１１乃至６１４が生ずる。各ヘッ
ドライトの水平座標は、各ピークペアのゼロクロシング
の座標と一致する。

【００２６】図６（ｃ）は水平座標の定まったヘッドラ
イトの垂直座標を確定する処理を示しており、例えば、
ヘッドライト６１７の水平座標付近で、輝度を水平方向
に投影加算して波形６１５を得て、そのピークをもって
垂直座標とする。ただし、降雨で路面が濡れていると、
ヘッドライトの反射光が車両前方に現れ、これを捉えが
ちとなるので、波形６１５を計算するときは垂直方向上
方に余分に加算領域を広げた方が良い。

【００２７】次に、Ｆ.Ｃ.１０３で該追跡管理表を検索
し、“追跡状態フラグ”が２のコラムについて、Ｔ.Ｐ.
初期登録手段１０４で、“初期登録座標”をチェックし
て他の追跡中コラムの初期登録座標と最新座標に、車両
として近すぎない場合は、該初期登録座標で該処理画像
の該当領域を切り出し、車両追跡手段に保持すると共
に、“初期登録時刻”に該画像入力時刻を記録する。一
方、該初期登録座標が他のコラムの最新座標等に近い場
合は、登録動作をせずに、“追跡状態フラグ”と“追跡
中フラグ”を０にする。この処理で、該テンプレート切
り出し領域は除去される。

【００２８】Ｆ.Ｃ.１０５で該追跡管理表を検索し、
“追跡状態フラグ”が２の場合は、車両追跡手段１０６
にて、該フラグを１にする。“追跡状態フラグ”と“追
跡中フラグ”が共に１の場合は該当コラムのテンプレー
トで、パターンマッチングし、検出領域の座標を“最新
座標”に書き込み、処理画像を入力した時刻を“最新画
像時刻”に記録し、“最新座標”から所属車線を判定し
て“車線番号”に記録する。又、パターンマッチングし
た際に、該テンプレート枠が画像からはみ出たり、マッ
チングの類似度が低い場合は“追跡中フラグ”のみを０
として、追跡動作を終了する。追跡動作を終了したコラ
ムは後で、車両判定手段１１０で車両か否か判定され
る。パターンマッチングは、テンプレート画像で対象画
像を走査して、両画像の差異あるいは類似度を計算し、
対象画像中で最もテンプレート画像に近い部分を見つけ
る処理である。差異の計算法では数式１によるものがあ
る。

【００２９】

【数１】

【００３０】ただし、Ｄは座標（ｘ，ｙ）における、対
象画像とテンプレート画像の差であり、ｍとｎはそれぞ
れテンプレートの水平方向の画素数と垂直方向の画素数
を表し、ｘとｙは対象画像上をテンプレートで走査する
ときの変数で、ｉとｊは差異を計算するときの変数であ
る。差異Ｄが最小となる座標（ｘ，ｙ）が、追跡する車
両の座標である。又、類似度の計算法では数式２による
濃度正規化相関によるものがある。

【００３１】

【数２】

【００３２】ただし、Ｓは座標（ｘ，ｙ）における、対
象画像とテンプレート画像の相関であり、０から１まで
の値をとり、完全一致で１，完全不一致で０である。ｍ
とｎはそれぞれテンプレートの水平方向の画素数と垂直
方向の画素数を表し、ｘとｙは対象画像上をテンプレー
トで走査するときの変数で、ｉとｊは相関を計算すると
きの変数である。相関Ｓが最大となる座標（ｘ，ｙ）
が、追跡する車両の座標である。

【００３３】Ｆ.Ｃ.１０７で該追跡管理表を検索し、
“追跡状態フラグ"と“追跡中フラグ"が共に１の場合
は、非車両除去手段１０８で、最新座標の領域を含む広
さで領域を設定し、該領域内の輝度分散値あるいは垂直
方向微分値の総和を求め、この値が所定の値よりも小さ
い場合は、追跡物体は四輪車両ではないとして、“追跡
状態フラグ”と“追跡中フラグ”を共に０として、該追
跡車両を除去する。

【００３４】図７は非車両除去手段１０８で処理する画
像を表している。

【００３５】車両７０１をテンプレート７０２が捉えて
いる。この時テンプレート７０２を基準として、非車両
判定処理の領域７０３を設定し、輝度分散値あるいは垂
直方向微分値の総和を求めている。画像７０４は垂直方
向微分画像であり、これを水平方向に投影加算して波形
７０５を得る。図７（ａ）に示すように、四輪車両が存
在すれば、フロントグリルやフロントガラスの為に輝度
分散や垂直方向微分値の総和は大きくなるが、図７(ｂ)
のようにテンプレート７０７が捉えているものが歩行者
７０６や二輪車、あるいは付近を通行する車両の影の場
合は領域７０８の輝度分散値や垂直微分値の総和は小さ
くなる。

【００３６】Ｆ.Ｃ.１０９で該追跡管理表を検索し、
“追跡状態フラグ”が１で“追跡中フラグ”が０、すな
わち追跡が終了したコラムについて、車両判定手段１１
０にて、“初期登録座標”と“最新座標”から追跡距離
を計算し、所定の距離以上追跡していて、かつ、他の車
両に接近し過ぎていない物体を通過車両と判定し、車線
毎に計数する。さらに、車両か否かに係わらず、“初期
登録時刻”と“最新画像時刻”から追跡時間を求め、該
追跡距離と共に演算して、通過速度を算出する。さら
に、“追跡状態フラグ”と“車種有効フラグ”を０にす
る。この時点で、該コラムは新たな車両を追跡すること
が可能になる。

【００３７】Ｆ.Ｃ.１１１で該追跡管理表を検索し、
“追跡状態フラグ"と“追跡中フラグ"が共に１の場合
で、かつ、“最新座標”が車種判定領域４０６にあっ
て、“車種有効フラグ”が０の場合は、車種判定手段１
１２で車種を判定して、“車種有効フラグ”を１にす
る。車種判定領域４０６の設定場所を変えることによっ
て、車種判定処理を行うタイミングを変えることができ
る。例えば、車種判定領域406を道路手前側に設定する
と解像度の高い車両画像を処理するので、車幅を測定す
るのに有利である。又、車種判定領域を道路奥側から手
前まで長く取ると、混雑時でも都合の良いタイミングを
計って測定することができるし、あるいは繰り返し判定
処理してその多数決で最終的に決定することもできる。
車種判定処理としては、画像解析手段１０２で、テンプ
レート初期登録座標を求める際の波形504でしきい値５
１１を越える部分の幅や、ヘッドライト間隔を、該追跡
管理表の“車両幅”に保持しておいて、車種判定手段１
１２にて車幅しきい値で大型と小型に分類することがで
きる。

【００３８】他の実施例として、追跡中のテンプレート
枠を基準位置として、該テンプレート枠よりもやや大き
く画像解析領域を求めて、前述テンプレート初期登録候
補検出処理を行ったり、ヘッドライト間隔を改めて測定
して車幅を測定し、該車幅を基に車種判別する。さらに
別の車種判定処理を説明する。図８は車種判定処理を説
明する図である。

【００３９】車両８０１は追跡中の車両であり、矩形枠
８０２はテンプレート枠である。図８（ａ）は車両の長
さによって車種を判定するものであって、矩形枠８０２
を基準とした後方の所定の位置に画像処理領域８０３を
設け、内部で微分処理あるいは分散値計算を行う。図８
（ａ）の様に小型車両の場合は矩形枠８０３は道路上に
設定されるので、微分値あるいは分散値は小さい。大型
車の場合は車両が長いゆえ矩形枠８０３は車両上に設定
されて微分値あるいは分散値は大きくなるので、車種判
別が可能である。

【００４０】一方、図８（ｂ）は車両の脇にある白線を
検出して車種判定するもので、矩形枠８０２の位置を基
準として脇の白線が存在する位置に白線検出領域８０５
を設け、水平方向微分して垂直方向エッジを検出する。
図８（ｂ）の車両８０１のように小型車両の場合は白線
８０４が白線検出領域を通るが、大型車両の場合は白線
８０４が該大型車両の陰に隠れて検出できないので、白
線の有無で車種を判定できる。

【００４１】次に車種判定処理のもう１つの実施例を説
明する。これは、車両正面の上側と下側を一定区間で独
立に追跡し、車両正面の見掛け上の長さの変化率から車
両の高さを判定し、大型車両と小型車両を判別するもの
である。

【００４２】図９は車両の正面の上側と下側を捉える処
理を説明する図である。図９（ａ）において、車両９０
１はテンプレート９０２で追跡されている。テンプレー
ト９０２が図４の俯瞰道路画像の車種判定領域４０６に
進入すると、テンプレート９０２を基準として処理領域
９０３を設ける。処理領域９０３は小型車両ならばほぼ
全体を、大型車両ならば前面部全体を含むように予め設
定されている。画像９０４は、処理領域９０３で垂直方
向に微分したものであり、これを水平方向に投影加算し
て波形９０５を得る。波形９０５のピークで、最も離れ
た２つを選び、各々の垂直方向の座標を中心にテンプレ
ート登録したのが、テンプレート906とテンプレート９
０７である。小型車両はフロントグリルと、フロントガ
ラス上部に水平方向エッジが多いので、図９（ａ）に示
すごとく、テンプレート９０６とテンプレート９０７
は、それぞれフロントグリルとフロントガラス上部に初
期登録する。

【００４３】同様に、図９（ｂ）において、車両９０８
はテンプレート９０９で追跡されている。テンプレート
９０９が図４の俯瞰道路画像の車種判定領域４０６に進
入すると、テンプレート９０９を基準として処理領域９
１０を設ける。処理領域910は処理領域９０３と同様に
小型車両全体あるいは大型車両前面部全体を含むように
予め設定されている。画像９１１は、処理領域９１０で
垂直方向微分したものであり、これを水平方向に投影加
算して波形９１２を得る。波形９１２のピークで、最も
離れた２つを選び、各々の垂直方向の座標を中心にテン
プレート登録したのが、テンプレート９１３とテンプレ
ート９１４である。図９（ｂ）に示すごとく、テンプレ
ート９１３とテンプレート９１４は、それぞれフロント
グリルとフロントガラス上部に初期登録する。

【００４４】図１０は車両の移動に伴い、車両正面の見
かけの長さの変化の様子を示す図である。図１０におい
て、ＴＶカメラ１００１で捉えた俯瞰道路画像の各地点
に、カメラを支える支柱位置からの距離情報を加える
と、前記俯瞰道路画像上の任意の２点間の実際の距離を
計測できる。図１０（ａ）において、小型車両１００２
が地点ｋ１にあるとき、車両前面部１００３を道路上の
実際の距離に変換すると、車両前面部１００３を前記道
路上に投影した投影長１００４が得られる。車両前面部
１００３はテンプレート９０６乃至９０７の中心座標の
差から得られる。小型車両１００２が地点ｋ２に達した
時、車両前面部１００３を前記道路上に投影した投影長
１００４は、小型車両１００２がｋ１に在った時よりも
縮んでいる。

【００４５】一方、図１０（ｂ）において、大型車両１
００５が地点ｋ１にあるとき、車両前面部１００６を道
路上の実際の距離に変換すると、車両前面部１００６を
前記道路上に投影した投影長１００７が得られる。大型
車両１００５は小型車両1002よりも車高があるため、投
影長１００７はかなり長いものとなる。車両前面部１０
０６はテンプレート９１３乃至９１４の中心座標の差か
ら得られる。大型車両１００２が地点ｋ２に達した時、
車両前面部１００６を前記道路上に投影した投影長１０
０７は、大型車両１００５がｋ１に在った時よりも縮ん
でいる。しかも、図１０（ａ）の小型車両の場合よりも
かなり縮小率が大きい。よって、縮小率の大きさで、車
両の小型と大型が判断できる。

【００４６】渋滞計測手段１１４では、該入力画像を垂
直方向に微分し、水平方向のエッジの分布を求め、該水
平方向のエッジの量が所定の量より多い場合はそこに車
両があると判断する。この処理をサイクル毎あるいは、
数サイクルに１度行い、異なるサイクルの画像の水平方
向のエッジの分布を比較する。この時、異なるサイクル
間で分布が不変の時は、一定時間以上、車両が連なって
渋滞しているものとみなし、道路上におけるエッジの上
流側と下流側の間の距離を計測して、渋滞長として通信
あるいは蓄積する。

【００４７】以上、台数，速度，車種，渋滞長を計測す
る交通流計測装置を説明したが、台数と速度のみを計測
する交通流計測装置では、フラグチェック手段１１１
と、フラグチェック手段１１３と、車種判定手段１１２
と、渋滞計測手段１１４と、サイクルカウンタ１１６は
不要である。

【００４８】又、追跡管理表の車線番号を用いて、各車
線毎の車両の有無を報知することもできる。

【００４９】

【発明の効果】本発明によれば、画像解析手段で、車両
のフロントグリルやフロントガラス等、輝度分布に特徴
的な部分を捉えるので、テンプレート切り出し手段では
その車両のフロントグリルやフロントガラス等の部分か
ら車両１台を含む画像を１つのテンプレートで切り出す
ことができる。そのため、車両の影をテンプレートで切
り出すことがなく、又２台の車両１つのテンプレートで
切り出すことがないため、車両の影に影響されることな
く、並行する車両が重なっている場合でも精度良く車両
を認識することができる。又本発明によれば、背景画像
を必要としないため、混雑時でも精度良く車両を追跡す
ることができる。

【００５０】又、本発明によれば、この車両認識装置を
用いて交通流を計測するので、車両の影に影響されるこ
となく、並行する車両が重なっている場合でも精度良
く、又混雑時でも精度良く車速を計測することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の交通流計測装置の第一実施例の図であ
る。

【図２】本発明の交通流計測装置を用いた交通流計測シ
ステムの図である。

【図３】本発明の交通流計測装置の追跡管理表の実施例
の図である。

【図４】本発明の交通流計測装置の俯瞰道路画像の図で
ある。

【図５】本発明の交通流計測装置において、画像解析で
フロントグリルあるいはフロントガラスを捉える処理を
示す図である。

【図６】本発明の交通流計測装置において、画像解析で
ヘッドライトペアを捉える処理を示す図である。

【図７】本発明の交通流計測装置における、非車両除去
の処理を示す図である。

【図８】本発明の交通流計測装置における、車種判別の
処理を示す図である。

【図９】本発明の交通流計測装置における、車種判別の
処理を示す図である。

【図１０】本発明の交通流計測装置における、車種判別
の処理を示す図である。

【符号の説明】 １０１…画像入力手段、１０２…画像解析手段、１０
３，１０５，１０７，１０９，１１１，１１３…フラグ
チェック手段、１０４…Ｔ.Ｐ.初期登録手段、１０６…
車両追跡手段、１０８…非車両除去手段、１１０…車両
判定手段、112…車種判定手段、１１４…渋滞計測手
段、１１６…サイクルカウンタ。

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】道路をテレビカメラで撮影し、該撮影され
   た画像を処理することにより車両の動きを認識する車両
   認識装置において、 前記テレビカメラから得られた入力画像の輝度分布を解
   析する画像解析手段と、前記画像解析手段で解析された
   輝度分布に基づき車両の画像をテンプレートとして切り
   出すテンプレート切り出し手段と、前記テンプレート切
   り出し手段で得られた画像を記憶するテンプレート記憶
   手段と、前記テンプレート記憶手段に記憶されているテ
   ンプレートを用いてその後の入力画像との間でパターン
   マッチングして入力画像内の車両の位置を求めるパター
   ンマッチング手段とを備えたことを特徴とする車両認識
   装置。
2. 【請求項２】道路をテレビカメラで撮影し、該撮影され
   た画像を処理することにより車両の動きを認識する車両
   認識装置において、 前記テレビカメラから得られた入力画像のうち所定領域
   の輝度分布を解析する画像解析手段と、前記画像解析手
   段で解析された輝度分布に基づき前記所定領域内の車両
   の画像をテンプレートとして切り出すテンプレート切り
   出し手段と、前記テンプレート切り出し手段で得られた
   画像を記憶するテンプレート記憶手段と、前記テンプレ
   ート記憶手段に記憶されているテンプレートを用いてそ
   の後の入力画像との間でパターンマッチングして入力画
   像内の車両の位置を求めるパターンマッチング手段とを
   備えたことを特徴とする車両認識装置。
3. 【請求項３】道路をテレビカメラで撮影し、該撮影され
   た画像を処理することにより車両の動きを認識し、交通
   流を計測する交通流計測装置において、 前記テレビカメラから得られた入力画像の輝度分布を解
   析する画像解析手段と、前記画像解析手段で解析された
   輝度分布に基づき車両の画像をテンプレートとして切り
   出すテンプレート切り出し手段と、前記テンプレート切
   り出し手段で得られた画像を記憶するテンプレート記憶
   手段と、前記テンプレート記憶手段に記憶されているテ
   ンプレートを用いてその後の入力画像との間でパターン
   マッチングして入力画像内の車両の位置を求めるパター
   ンマッチング手段と、前記入力画像と前記その後の入力
   画像との位置関係から車速を計算する車速算出手段とを
   備えたことを特徴とする交通流計測装置。
4. 【請求項４】道路をテレビカメラで撮影し、該撮影され
   た画像を画像入力毎に処理することにより車両の動きを
   追跡し、交通流を計測する交通流計測装置において、 前記テレビカメラから得られた入力画像の輝度分布を解
   析する画像解析手段と、前記画像解析手段で解析された
   輝度分布に基づき車両の画像をテンプレートとして切り
   出すテンプレート切り出し手段と、前記テンプレート切
   り出し手段で得られた１つもしくは複数の画像を記憶す
   るテンプレート記憶手段と、前記テンプレート記憶手段
   に記憶されているテンプレートを用いてその後の入力画
   像との間でパターンマッチングして入力画像内の車両の
   位置を求めるパターンマッチング手段と、前記パターン
   マッチング手段より求められた少なくとも２つの入力画
   像内の車両の位置から車両の速度を求めることを特徴と
   する車速算出手段とを備えたことを特徴とする交通流計
   測装置。
5. 【請求項５】道路をテレビカメラで撮影し、該撮影され
   た画像を画像入力毎に処理することにより車両の動きを
   追跡し、交通流を計測する交通流計測装置において、 前記テレビカメラから得られた入力画像の輝度分布を解
   析する画像解析手段と、前記画像解析手段で解析された
   輝度分布に基づき車両の画像をテンプレートとして切り
   出すテンプレート切り出し手段と、前記テンプレート切
   り出し手段で得られた１つもしくは複数の画像を記憶す
   るテンプレート記憶手段と、前記テンプレート記憶手段
   に記憶されているテンプレートを用いてその後の入力画
   像との間でパターンマッチングして入力画像内の車両の
   位置を求めるパターンマッチング手段と、前記パターン
   マッチング手段より車両を追跡し所定の距離以上追跡で
   きた車両を通過車両として計数する車両計数手段とを備
   えたことを特徴とする交通流計測装置。
6. 【請求項６】道路をテレビカメラで撮影し、該撮影され
   た画像を画像入力毎に処理することにより車両の動きを
   追跡し、交通流を計測する交通流計測装置において、 前記テレビカメラから得られた入力画像の輝度分布を解
   析する画像解析手段と、前記画像解析手段で解析された
   輝度分布に基づき車両の画像をテンプレートとして切り
   出すテンプレート切り出し手段と、前記テンプレート切
   り出し手段で得られた１つもしくは複数の画像を記憶す
   るテンプレート記憶手段と、前記テンプレート記憶手段
   に記憶されているテンプレートを用いてその後の入力画
   像との間でパターンマッチングして入力画像内の車両の
   位置を求めるパターンマッチング手段と、前記パターン
   マッチング手段より求められた少なくとも２つの入力画
   像内の車両の位置から移動距離を計算し、移動距離が所
   定距離以上ならば車両として計数する計数手段とを備え
   たことを特徴とする交通流計測装置。
7. 【請求項７】道路をテレビカメラで撮影し、該撮影され
   た画像を処理することにより車両の動きを認識する車両
   認識装置において、 前記テレビカメラから得られた入力画像の輝度分布を解
   析する画像解析手段と、前記画像解析手段で解析された
   輝度分布に基づき車両の画像をテンプレートとして切り
   出すテンプレート切り出し手段と、前記テンプレート切
   り出し手段で得られた画像を記憶するテンプレート記憶
   手段と、前記テンプレート記憶手段に記憶されているテ
   ンプレートを用いてその後の入力画像との間でパターン
   マッチングして入力画像内の車両の位置を求めるパター
   ンマッチング手段と、前記パターンマッチング手段によ
   り車両を追跡し該車両の追跡距離，追跡時間より前記車
   両の速度を算出する車速算出手段とを備えたことを特徴
   とする交通流計測装置。
8. 【請求項８】請求項５，７のいずれかにおいて、 少なくとも車両の初期登録座標，初期登録時刻，車両の
   現在位置，最新画像入力時刻，車両が存在する車線番号
   を記憶する追跡管理テーブルを車両毎に備えたことを特
   徴とする交通流計測装置。
9. 【請求項９】請求項８において、 追跡管理テーブルを用いて追跡中の車両と該車両周辺の
   輝度分散あるいは水平方向エッジを計算し、前記輝度分
   散値や前記水平方向エッジを元に車両の妥当性を判定す
   る手段を備えたことを特徴とする交通流計測装置。
10. 【請求項１０】請求項３，４，５，６，７，８，９のい
    ずれかにおいて、 車両が切り出される前記テンプレートより所定の距離だ
    け後方に、水平方向エッジ検出領域を設け、前記水平方
    向エッジ検出領域に水平エッジが認められる場合は大型
    車両と判定し、前記水平方向エッジ検出領域に水平エッ
    ジが認められない場合は小型車両と判定する車種判定手
    段とを備えたことを特徴とする交通流計測装置。
11. 【請求項１１】請求項５，７，８のいずれかにおいて、 車両の上部と下部をテンプレート登録し、その距離を計
    ると共に、前記２つのテンプレートで各々物体追跡し、
    前記２つのテンプレートの距離を計り、その距離の減少
    率が大きい場合を大型車と判定し、小さい場合を小型車
    と判定する車種判定手段とを備えたことを特徴とする交
    通流計測装置。