JPH10162287A - 複合センサ型車両感知器 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 周囲環境の影響を受けずに、車両以外の物体
等と車両との区別を行い、車両検出精度を向上する。 【解決手段】 路面を撮像して車両を検出する車両感知
器であって、可視光線域に感度を有し可視域の画像を撮
像する可視域撮像装置１１と、熱赤外線域に感度を有し
赤外線域の画像を撮像する赤外線域撮像装置１２と、照
度計２１と温度計２２とを備え路面付近の環境を測定す
る環境計測装置２０と、可視域撮像装置１１が出力する
可視域の画像データと赤外線域撮像装置１２が出力する
赤外線域の画像データと環境計測装置２０が出力する環
境データとを処理して車両を検出する信号処理装置３０
とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は車両感知器に関し、
特に車両を検出して交通情報を提供する車両感知器に関
する。

【０００２】

【従来の技術】従来技術の例として、特開平５−２９６
７６６号公報（以下、公報１と記述する）に記載されて
いる障外物検出装置の発明がある。公報１に記載されて
いる発明は、可視光および赤外光を撮像する撮像手段に
よって障外物を検出する。

【０００３】図６は、公報１に記載されている障害物検
出装置の構成を示すブロック図である。図６に示した障
害物検出装置は、（ｍ×ｎ）の画素からなるＣＣＤと、
赤外カットフィルタ手段と、赤外カットフィルタ手段を
有する領域の信号とそれ以外の領域の信号とを選択する
領域切替手段とを有する構成となっている。

【０００４】また、特開平５−２９８５９４号公報（以
下、公報２と記述する）に記載されている画像式車両感
知方法の発明がある。公報２に記載されている発明は、
道路の映像データ（輝度データ群Ｄｔ）を得て、車両が
存在せず路面のみの場合に対応した基準路面レベルデー
タ（Ｄｒ）を保持し、輝度データ群ＤｔがＤｒよりも低
く、かつ一定のレベルで変化がほとんどない特徴を検出
して車両と影とを区別する。図７は、公報２に記載され
ている画像式車両感知方法の影判定過程を示すフローチ
ャートである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】第１の問題点は、車両
が存在しない場合の路面データを取得する際に、確実に
車両が存在しないということを判断することが困難であ
るということである。

【０００６】その理由は、公報２に記載されている従来
の技術において、車両と影とを区別する際に、周囲環境
の影響を除去するために、道路の映像データと車両が存
在しない場合の路面データとの差分を用いているからで
ある。

【０００７】第２の問題点は、（ｍ×ｎ）の画素からな
るＣＣＤの特定部分に赤外カットフィルタのある部分と
ない部分とを構成しても、可視光線域と熱赤外線域との
光を取得することができないということである。

【０００８】その理由は、公報１に記載されている従来
の技術において、異なる２波長帯域の光を電気信号に変
換するために、赤外カットフィルタの有無を利用してい
るからである。

【０００９】本発明の目的は、上述した従来の問題点を
解決し、車両や建造物の影、路面状況、車両以外の物体
等の周囲環境の影響を受けずに、車両以外の物体等と走
行中または停止中の車両との区別を行い、車両検出精度
を向上する複合センサ型車両感知器を提供することにあ
る。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の複合センサ型車両感知器は、路面を撮像して
車両を検出する車両感知器であって、可視光線域に感度
を有し、可視域の画像を撮像する可視域撮像装置（１
１）と、熱赤外線域に感度を有し、赤外線域の画像を撮
像する赤外線域撮像装置（１２）と、照度計（２１）と
温度計（２２）とを備え、路面付近の環境を測定する環
境計測装置（２０）と、該可視域撮像装置（１１）が出
力する可視域の画像データと該赤外線域撮像装置（１
２）が出力する赤外線域の画像データと該環境計測装置
（２０）が出力する環境データとを処理して車両を検出
する信号処理装置（３０）とを有する。

【００１１】上記本発明の複合センサ型車両感知器は、
前記環境計測装置が路面付近の前記環境データを所定の
時間ごとに取得する第１の手段と、前記可視域撮像装置
が前記可視域の画像を撮像する第２の手段と、前記赤外
線域撮像装置が前記赤外線域の画像を撮像する第３の手
段と、前記信号処理装置が該環境データと該可視域の画
像データとを用いて路面の周囲環境を検出する第４の手
段と、該第４の手段によって検出された該周囲環境によ
って天候状態を判定する第５の手段と、該第５の手段に
おいて通常の天候状態にあると判定された場合には、該
可視域の画像データを用いて車両の第１の候補を検出す
る第６の手段と、該第６の手段において該車両の第１の
候補を検出したか否かを判定し、該車両の第１の候補を
検出しなかった場合には該第１の手段に戻る第７の手段
と、該第７の手段において該車両の第１の候補を検出し
た場合または該第５の手段において悪天候状態にあると
判定された場合には、該赤外線域の画像データを用いて
車両の第２の候補を検出する第８の手段と、該第８の手
段において該車両の第２の候補を検出したか否かを判定
し、該車両の第２の候補を検出しなかった場合には該第
１の手段に戻る第９の手段と、該第９の手段において該
車両の第２の候補を検出した場合には、最終的な車両の
検出を行って検出結果を出力する第１０の手段とを有す
る。

【００１２】また、上記本発明の複合センサ型車両感知
器は、前記第４の手段が、前記可視域撮像装置が取得し
た前記可視域の画像データを用いて路面輝度データの平
均値と標準偏差とを算出する第１１の手段と、該平均
値、該標準偏差および前記環境データとあらかじめ設定
してある第１の基準値とを比較する第１２の手段と、該
平均値が第１の基準値以下である場合には第１７の手段
に進む第１３の手段と、該第１３の手段において該平均
値が該第１の基準値よりも大きい場合であって該標準偏
差が該第１の基準値以上である場合には、該第１７の手
段に進む第１４の手段と、該第１４の手段において該標
準偏差が該第１の基準値よりも小さい場合であって該環
境データが該第１の基準値以上である場合には、該第１
７の手段に進む第１５の手段と、該第１５の手段におい
て該環境データが該第１の基準値よりも小さい場合には
悪天候状態にあると判定する第１６の手段と、天候が通
常の天候状態にあると判定する該第１７の手段とを有す
ることができる。

【００１３】さらに、上記本発明の複合センサ型車両感
知器は、前記第８の手段が、前記赤外線域撮像装置が取
得した前記赤外線域の画像データと、車両が存在しない
ときの路面データとを比較する第２１の手段と、該赤外
線域の画像データの温度が該路面データの温度以下であ
る場合には第２６の手段に進む第２２の手段と、該第２
２の手段において該赤外線域の画像データの温度が該路
面データの温度よりも大きい場合には、該赤外線域の画
像データの面積を計算する第２３の手段と、該第２３の
手段において該面積があらかじめ設定されている第２の
基準値以下である場合には該第２６の手段に進む第２４
の手段と、該第２４の手段において該面積が該第２の基
準値よりも大きい場合には検出した車両候補が車両であ
ると判定する第２５の手段と、検出した車両候補が車両
以外の物体であると判定する該第２６の手段とを有する
ことができる。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下に、本発明の実施の形態につ
いて、図面を参照して詳細に説明する。

【００１５】［１］構成の説明 図１は、本発明の一実施の形態における複合センサ型車
両感知器の基本構成を示すブロック図である。図１に示
した複合センサ型車両感知器は、撮像部１０と環境計測
部２０と信号処理部３０とを有する構成となっている。
撮像部１０は、可視ＣＣＤカメラ１１と、赤外線域撮像
カメラ１２とを備える構成となっている。環境計測部２
０は、照度計２１と、温度計２２とを備える構成となっ
ている。信号処理部３０は、ビデオＡ／Ｄ変換器３１，
３３と、フレームメモリ３２，３４と、ディジタルシグ
ナルプロセッサ（以下、ＤＳＰと記述する）３５と、Ｃ
ＰＵ３６と、外部出力Ｉ／Ｆ３７と、Ａ／Ｄ変換器３
８，３９とを備える構成となっている。

【００１６】撮像部１０は路面上方に設置される。可視
ＣＣＤカメラ１１は、可視域（例えば０．４〜０．８μ
ｍ）に感度を有する。赤外線域撮像カメラ１２は、赤外
域（例えば３〜５μｍまたは８〜１２μｍ）に感度を有
する。

【００１７】環境計測部２０は、撮像部１０と一体とな
り路面上方に設置される。照度計２１は、路面付近の太
陽光照度を計測する。温度計２２は、路面付近の外気温
度を計測する。

【００１８】信号処理部３０において、ビデオＡ／Ｄ変
換器３１は、可視ＣＣＤカメラ１１の映像信号を取込ん
でディジタル画像に変換する。フレームメモリ３２は、
ビデオＡ／Ｄ変換器３１のデータを保持する。ビデオＡ
／Ｄ変換器３３は、赤外線域撮像カメラ１２の映像信号
を取込んでディジタル画像に変換する。フレームメモリ
３４は、ビデオＡ／Ｄ変換器３３のデータを保持する。
Ａ／Ｄ変換器３８は、照度計２１の信号をディジタルデ
ータに変換する。Ａ／Ｄ変換器３９は、温度計２２の信
号をディジタルデータに変換する。ディジタルシグナル
プロセッサ３５は、フレームメモリ３２に保持されてい
る可視域における路面および車両の映像と、フレームメ
モリ３４に保持されている赤外線域における路面および
車両の映像と、Ａ／Ｄ変換器３８によって変換された照
度データと、Ａ／Ｄ変換器３９によって変換された温度
データとを基にして、車両の検出、車両の影または建造
物等の影と車両との区別、および天候状態の判断を演算
する。ＣＰＵ３６は、各部の制御および検出結果の集計
を行う。外部出力Ｉ／Ｆ３７は、ＣＰＵ３６によって集
計された結果を外部に出力する。

【００１９】［２］動作の説明 図２は、本発明の一実施の形態における複合センサ型車
両感知器の動作を示すメインフローチャートであり、車
両を検出する際に複数の情報を組合せて車両と影とを区
別する処理を示している。図３は、図２における天候状
態の判定処理を示すフローチャートであり、図４は、図
２における赤外線域車両判定の処理を示すフローチャー
トである。図５は、車両判定処理の各条件における可視
画像および赤外画像の信号強度を示す図である。

【００２０】初めに、図２ないし図４を用いて、図１に
示した構成における車両検出処理を示す。 照度計２１および温度計２２を用いて、一定時間毎に
道路付近の照度および温度を計測し、そのデータを取得
する（Ｆ１）。 可視域ＣＣＤカメラ１１および赤外線域撮像カメラ１
２を用いて、あらかじめ設定してある道路を含む領域を
撮像し、それぞれから２次元画像を取得する（Ｆ２，Ｆ
３）。 可視域ＣＣＤカメラ１１が取得した画像（以下、可視
画像と記述する）データと、温度データおよび照度デー
タとを基にして、路面の周囲環境を検出して、天候状態
を判定する（Ｆ４）。 天候状態によって車両判定を可視画像データおよび赤
外線域撮像カメラ１２が取得した画像（以下、赤外画像
と記述する）データの両方で行うか、赤外画像データの
みで行うかを決定する（Ｆ５）。 通常天候であると判定した場合には、可視画像データ
を用いて車両候補の検出を行う。このとき、車両以外に
も車両の影、建造物の影等も全て検出する（Ｆ６）。 可視画像データによる車両候補の検出の有無を判定
し、車両候補を検出した場合には、次の赤外画像データ
による車両候補の検出に進む。車両候補を検出しない場
合には、に戻って、Ｆ１から繰り返す（Ｆ７）。 通常天候であると判定した場合および悪天候であると
判定した場合のいずれも、赤外画像データを用いて車両
候補の検出を行う（Ｆ８）。 赤外画像データによる車両候補の検出の有無を判定
し、車両候補を検出した場合には、およびの結果を
基にして、最終的な車両判定を行う。車両候補を検出し
ない場合には、に戻って、Ｆ１から繰り返す（Ｆ
９）。 Ｆ９において車両であると判定した場合には、感知出
力、速度、車種等を算出して、最終的な判定結果として
出力する（Ｆ１０）。

【００２１】図３を用いて、上述のＦ４における天候状
態の判定処理を説明する。可視画像データにおいて、あ
らかじめ設定してある領域内の路面の輝度データの平均
値および分散値を算出して（Ｆ１１）、既知データ（ス
レッショルド）と比較する（Ｆ１２）。輝度データの平
均値と既知データとを比較して（Ｆ１３）、輝度データ
の平均値が既知データ以下である場合には、通常の天候
であると判定する（Ｆ１７）。輝度データの平均値が既
知データよりも大きい場合には、分散値および気温デー
タを用いて判定する。分散値が既知データよりも小さく
（Ｆ１４）、かつ気温データが既知データよりも低い場
合には（Ｆ１５）、悪天候（降雪）であると判定する
（Ｆ１６）。それ以外の、分散値が既知データ以上であ
るか、または気温データが既知データ以上である場合に
は、通常の天候であると判定する（Ｆ１７）。

【００２２】図４を用いて、上述のＦ８における車両判
定の処理を詳細に説明する。Ｆ６において車両候補が存
在した位置と同じ領域を、赤外画像データについても処
理する。ただし、Ｆ５において悪天候状態にある判定し
た場合には領域の限定はしない。

【００２３】現在取得している赤外画像データをあらか
じめ取得してある背景データ（車両の存在しないときの
路面データ）と比較して（Ｆ２１）、取得したデータが
路面よりも高温となっているか否かを判定する（Ｆ２
２）。取得したデータが路面よりも高温であると判定し
た場合には、高温となっている領域の面積を計算して
（Ｆ２３）、その面積が既存データ（スレッショルド）
よりも大きいか否かを判定する（Ｆ２４）。その面積が
既存データ（スレッショルド）よりも大きい場合には、
車両であると判定する（Ｆ２５）。Ｆ２２において、取
得したデータが路面以下の温度であるか、または面積が
既存データ以下である場合には、車両以外の物体である
と判定する（Ｆ２６）。

【００２４】次に、図５を用いて、車両判定処理の各条
件における可視画像および赤外画像の道路横断方向一ラ
インの信号強度の例として、車両および車両以外の物体
の説明をする。

【００２５】図５（ａ）は、２車線道路の第１車線に白
色車両が存在し、第２車線に黒色車両が存在する場合を
示している。可視画像データでは、白色車両は路面より
も信号強度（輝度）が大きく、黒色車両は路面よりも信
号強度（輝度）が小さくなっている。また、赤外画像デ
ータでは、両車両とも車体の熱によって路面よりも信号
強度（温度）が大きい。

【００２６】図５（ｂ）は、第１車線に車両が存在し、
第２車線には第１車線に存在する車両の影がある場合を
示している。可視画像データでは、第１車線には車両が
存在するということを検出するが、第２車線では影を黒
い車両と誤感知して車両候補として処理する場合があ
る。赤外画像データでは、第２車線の影は路面の温度で
判定すると車両とは判定されず、第１車線の車両のみが
検出される。

【００２７】図５（ｃ）は、第１車線、第２車線の両方
に建造物の影が存在する場合を示している。可視画像デ
ータでは、両車線またはどちらかの車線に黒色車両が存
在すると誤感知して車両候補として処理する場合があ
る。赤外画像データでは、路面温度で判定するので、車
両以外であると判定する。

【００２８】図５（ｄ）は、悪天候時に第１車線および
第２車線に車両が存在する場合を示している。悪天候時
のような可視画像の低コントラスト時には、可視画像デ
ータではほとんど車両として検出することができない。
しかし、赤外画像データによって車両を検出することが
できる。

【００２９】図５（ｅ）は、降雪時に第１車線および第
２車線に車両が存在する場合を示している。降雪時に
は、路面の輝度レベルは通常天候時よりも高くなる。こ
のため、可視画像データでは、車両が走行した場合には
若干レベルは変動するが、車体に積もった雪によって車
両検出は困難である。赤外画像データでは、ボンネット
等の熱または窓ガラス部分が、降雪時の路面よりも信号
強度が高くなり、車両を検出することができる。

【００３０】

【発明の効果】第１の効果は、車両や建造物等の影、路
面状況、車両以外の物体等の周囲環境の影響を除去し
て、路面、建造物等と車両とを区別することができると
いうことである。これによって、周囲環境の影響を受け
ずに、車両以外の物体等と走行中または停止中の車両と
の区別を行い、車両検出精度を向上することができる。

【００３１】その理由は、可視光線域に感度を有する可
視域撮像装置と熱赤外線域に感度を有する赤外線域撮像
装置と周囲の環境を測定する環境計測装置とを用いて、
可視域画像の信号強度である輝度と赤外線域画像の信号
強度である温度との両方から車両を検出するからであ
る。

【００３２】第２の効果は、悪天候時においても、車両
の周囲環境の変化に左右されない赤外線域撮像装置が車
両検出の判定を行うことができるということである。

【００３３】その理由は、可視域撮像装置による路面輝
度レベル平均値および分散値と気温データとによって悪
天候（降雪等）であるか否かを判定して、通常天候時に
は可視域撮像装置と赤外線域撮像装置とを用いて車両を
検出し、悪天候時には可視域撮像装置では車両検出結果
が不正確となるので赤外線域撮像装置のみを用いて、路
面よりも高温となっている車体のボンネット部および窓
ガラスを検出して車両を検出することによって、車両判
定を行うからである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態における複合センサ型車
両感知器の基本構成を示すブロック図

【図２】本発明の一実施の形態における複合センサ型車
両感知器の動作を示すメインフローチャート

【図３】図２における天候状態の判定処理を示すフロー
チャート

【図４】図２における赤外線域車両判定の処理を示すフ
ローチャート

【図５】車両判定処理の各条件における可視画像および
赤外画像の信号強度を示す図

【図６】特開平５−２９６７６６号公報に記載されてい
る障外物検出装置の構成を示すブロック図

【図７】特開平５−２９８５９４号公報に記載されてい
る画像式車両感知方法を示すフローチャート

【符号の説明】

１０ 撮像部 １１ 可視ＣＣＤカメラ １２ 赤外線域撮像カメラ ２０ 環境計測部 ２１ 照度計 ２２ 温度計 ３０ 信号処理部 ３１，３３ ビデオＡ／Ｄ変換器 ３２，３４ フレームメモリ ３５ ディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ） ３６ ＣＰＵ ３７ 外部出力Ｉ／Ｆ ３８，３９ Ａ／Ｄ変換器

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 路面を撮像して車両を検出する車両感知
   器において、 可視光線域に感度を有し、可視域の画像を撮像する可視
   域撮像装置と、 熱赤外線域に感度を有し、赤外線域の画像を撮像する赤
   外線域撮像装置と、 照度計と温度計とを備え、路面付近の環境を測定する環
   境計測装置と、 該可視域撮像装置が出力する可視域の画像データと該赤
   外線域撮像装置が出力する赤外線域の画像データと該環
   境計測装置が出力する環境データとを処理して車両を検
   出する信号処理装置とを有することを特徴とする、複合
   センサ型車両感知器。
2. 【請求項２】 前記環境計測装置が路面付近の前記環境
   データを所定の時間ごとに取得する第１の手段と、 前記可視域撮像装置が前記可視域の画像を撮像する第２
   の手段と、 前記赤外線域撮像装置が前記赤外線域の画像を撮像する
   第３の手段と、 前記信号処理装置が該環境データと該可視域の画像デー
   タとを用いて路面の周囲環境を検出する第４の手段と、 該第４の手段によって検出された該周囲環境によって天
   候状態を判定する第５の手段と、 該第５の手段において通常の天候状態にあると判定され
   た場合には、該可視域の画像データを用いて車両の第１
   の候補を検出する第６の手段と、 該第６の手段において該車両の第１の候補を検出したか
   否かを判定し、該車両の第１の候補を検出しなかった場
   合には該第１の手段に戻る第７の手段と、 該第７の手段において該車両の第１の候補を検出した場
   合または該第５の手段において悪天候状態にあると判定
   された場合には、該赤外線域の画像データを用いて車両
   の第２の候補を検出する第８の手段と、 該第８の手段において該車両の第２の候補を検出したか
   否かを判定し、該車両の第２の候補を検出しなかった場
   合には該第１の手段に戻る第９の手段と、 該第９の手段において該車両の第２の候補を検出した場
   合には、最終的な車両の検出を行って検出結果を出力す
   る第１０の手段とを有することを特徴とする、請求項１
   に記載の複合センサ型車両感知器。
3. 【請求項３】 前記第４の手段が、 前記可視域撮像装置が取得した前記可視域の画像データ
   を用いて路面輝度データの平均値と標準偏差とを算出す
   る第１１の手段と、 該平均値、該標準偏差および前記環境データとあらかじ
   め設定してある第１の基準値とを比較する第１２の手段
   と、 該平均値が第１の基準値以下である場合には第１７の手
   段に進む第１３の手段と、 該第１３の手段において該平均値が該第１の基準値より
   も大きい場合であって該標準偏差が該第１の基準値以上
   である場合には、該第１７の手段に進む第１４の手段
   と、 該第１４の手段において該標準偏差が該第１の基準値よ
   りも小さい場合であって該環境データが該第１の基準値
   以上である場合には、該第１７の手段に進む第１５の手
   段と、 該第１５の手段において該環境データが該第１の基準値
   よりも小さい場合には悪天候状態にあると判定する第１
   ６の手段と、 天候が通常の天候状態にあると判定する該第１７の手段
   とを有する、請求項２に記載の複合センサ型車両感知
   器。
4. 【請求項４】 前記第８の手段が、 前記赤外線域撮像装置が取得した前記赤外線域の画像デ
   ータと、車両が存在しないときの路面データとを比較す
   る第２１の手段と、 該赤外線域の画像データの温度が該路面データの温度以
   下である場合には第２６の手段に進む第２２の手段と、 該第２２の手段において該赤外線域の画像データの温度
   が該路面データの温度よりも大きい場合には、該赤外線
   域の画像データの面積を計算する第２３の手段と、 該第２３の手段において該面積があらかじめ設定されて
   いる第２の基準値以下である場合には該第２６の手段に
   進む第２４の手段と、 該第２４の手段において該面積が該第２の基準値よりも
   大きい場合には検出した車両候補が車両であると判定す
   る第２５の手段と、 検出した車両候補が車両以外の物体であると判定する該
   第２６の手段とを有する、請求項２または３に記載の複
   合センサ型車両感知器。