JPH10187974A - Physical distribution measuring instrument - Google Patents
Physical distribution measuring instrumentInfo
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- JPH10187974A JPH10187974A JP8340254A JP34025496A JPH10187974A JP H10187974 A JPH10187974 A JP H10187974A JP 8340254 A JP8340254 A JP 8340254A JP 34025496 A JP34025496 A JP 34025496A JP H10187974 A JPH10187974 A JP H10187974A
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Links
Landscapes
- Measurement Of Optical Distance (AREA)
- 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、監視領域内におけ
る移動物体の監視において、監視画像内の観測面上を移
動する物体の物流を計測する物流計測装置に関するもの
である。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a physical distribution measuring device for measuring a physical distribution of an object moving on an observation plane in a monitoring image in monitoring a moving object in a monitoring area.
【０００２】[0002]
【従来の技術】画像処理によって観測平面上を移動する
物体の物流を計測するものの例としては交通流計測装置
があり、近年、画像処理によって車両の通過台数、速
度、車種等の交通情報を計測する方法および装置が実用
に供され始めている。2. Description of the Related Art There is a traffic flow measuring device as an example of a device that measures the physical distribution of an object moving on an observation plane by image processing. In recent years, traffic information such as the number of vehicles passing, speed, and vehicle type is measured by image processing. Methods and apparatus are beginning to be put into practical use.
【０００３】このような画像処理によって交通流計測を
行うものの中で、車両の先頭位置を追跡していく技術の
例として、特開平５−３１２８１８号公報記載のものが
ある。この従来技術は、単眼の画像処理によって車両の
先頭位置を検出、追跡して速度を計測するものである。As an example of a technique for measuring a traffic flow by such image processing, the technique of tracking the head position of a vehicle is disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 5-310818. In this conventional technique, a head position of a vehicle is detected and tracked by monocular image processing to measure a speed.
【０００４】この従来技術では、図７に示すように、ま
ず、画像の濃度変化率が所定値以上であるエッジ部の画
素を輪郭画素として抽出し、この輪郭画素を車両の進行
方向と交差する方向に走査し、走査線上に存在する輪郭
画素を計数して輪郭プロファイル２７を作成する。そし
て、輪郭プロファイル中の輪郭画素数が閾値Ａを超え始
める位置に車両先頭位置２８があると判定する。In this prior art, as shown in FIG. 7, first, pixels of an edge portion whose image density change rate is equal to or more than a predetermined value are extracted as contour pixels, and the contour pixels intersect with the traveling direction of the vehicle. The scanning is performed in the direction, the contour pixels existing on the scanning line are counted, and the contour profile 27 is created. Then, it is determined that the vehicle head position 28 is located at a position where the number of contour pixels in the contour profile starts to exceed the threshold value A.
【０００５】車両の先頭位置が検出されると、一定時間
間隔をおいて撮像された次の画像から輪郭プロファイル
を作成し、車両先頭位置を検出する。そして、得られた
先頭位置の近傍におけるどちらか一方の輪郭プロファイ
ルの一部である部分プロファイルを抽出し、抽出された
部分プロファイルと他方の輪郭プロファイルとのパター
ンマッチングを行い、最も良くマッチングする部分を求
め、このシフト量から車両の移動距離を算出する。そし
て、移動距離を時間間隔で除することで速度を計測す
る。[0005] When the leading position of the vehicle is detected, a contour profile is created from the next image taken at fixed time intervals, and the leading position of the vehicle is detected. Then, a partial profile that is a part of one of the contour profiles in the vicinity of the obtained head position is extracted, pattern matching is performed between the extracted partial profile and the other contour profile, and the best matching portion is determined. Then, the travel distance of the vehicle is calculated from the shift amount. Then, the speed is measured by dividing the moving distance by the time interval.
【０００６】また、この従来技術では、一定時間間隔後
の画像から車両の先頭位置を検出できなかった場合は、
車両の追跡を行わず、再び初めから操作を行うようにな
っている。Further, according to this conventional technique, when the head position of the vehicle cannot be detected from the image after a predetermined time interval,
The operation is performed again from the beginning without tracking the vehicle.
【０００７】[0007]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来技術では、次の画像を撮像するまでの間隔に環境変動
等に起因する画像の輝度レベル変動があった場合、輪郭
プロファイルが変化するため、車両移動距離算出のため
のマッチング処理において誤差が大きくなり、正確な車
両の追跡ができず速度算出の精度が低下するというとい
う問題があった。However, according to the above-mentioned prior art, when the brightness level of an image changes due to environmental change or the like in the interval until the next image is picked up, the contour profile changes. There is a problem that an error becomes large in the matching processing for calculating the moving distance, the vehicle cannot be tracked accurately, and the accuracy of the speed calculation is reduced.
【０００８】また、上記従来技術は、画像の濃度変化に
よって車両の先頭位置を検出しているため、影やヘッド
ライトの路面反射等の影響により、先頭位置が大きな誤
差を含んで速度を正しく算出できなかったり、夜間など
車両と背景のコントラストが小さい場合には、先頭位置
を検出できず速度を算出できないという問題があった。In the above prior art, since the head position of the vehicle is detected based on a change in image density, the head position includes a large error due to the influence of shadows and headlight reflection on the road surface, and the speed is correctly calculated. If the vehicle cannot be detected or the contrast between the vehicle and the background is small, such as at night, there is a problem that the head position cannot be detected and the speed cannot be calculated.
【０００９】本発明は、上記従来の問題を解決し、環境
変動等に起因する画像中の輝度レベル変動があった場合
でも、正確に車両などの物体の先頭位置を追跡し、精度
良く移動速度を算出することのできる物流計測装置を提
供することを第１の目的とする。The present invention solves the above-mentioned conventional problems, and accurately tracks the head position of an object such as a vehicle even if there is a luminance level fluctuation in an image due to environmental fluctuation or the like, and accurately moves the moving speed. It is a first object of the present invention to provide a physical distribution measuring device capable of calculating the following.
【００１０】また、車両などの物体位置の検出精度を向
上させ、検出できない場合でも、物体の追跡を継続して
種々の物体情報を安定して計測することのできる物流計
測装置を提供することを第２の目的とする。It is another object of the present invention to provide a physical distribution measuring apparatus capable of improving the detection accuracy of the position of an object such as a vehicle, and stably measuring various types of object information by continuing the tracking of the object even when the position cannot be detected. This is the second purpose.
【００１１】[0011]
【課題を解決するための手段】上記第１の目的を達成す
るために、本発明の物流計測装置は、以下のような構成
を備えている。まず、複数の撮像手段により撮像された
画像を用いて、距離計測手段により撮像面から撮像され
ている物体までの距離を計測する。次に、座標変換手段
により３次元情報の座標変換を行い、投影手段で物体の
投影像を作成した後、物体検出手段ではこの投影像から
物体の先頭位置または後端位置を検出する。さらに、移
動位置算出手段では、過去の画像中の物体先頭位置また
は後端位置の近傍における物体投影像と、現在の画像中
の物体先頭位置の近傍における物体投影像との間で相関
を演算し、この結果に基づいて物体の移動位置を算出す
る。そして、物体通過判定手段が、物体が画像中の所定
の場所を通過したかどうかを判定し、物体情報算出手段
により各種物体情報を算出する。これにより、環境変動
等に起因する画像の輝度レベル変動があった場合でも、
正確に物体先頭位置または後端位置を追跡し精度良く速
度を算出できる。Means for Solving the Problems In order to achieve the first object, the physical distribution measuring device of the present invention has the following configuration. First, the distance from the imaging surface to the object being imaged is measured by the distance measurement means using the images captured by the plurality of imaging means. Next, coordinate conversion of the three-dimensional information is performed by the coordinate conversion unit, and a projection image of the object is created by the projection unit. Then, the object detection unit detects the head position or the rear end position of the object from the projection image. Further, the moving position calculating means calculates a correlation between the object projection image near the object head position or the rear end position in the past image and the object projection image near the object head position in the current image. The movement position of the object is calculated based on the result. Then, the object passage determination means determines whether the object has passed a predetermined place in the image, and calculates various object information by the object information calculation means. Thereby, even when there is a luminance level fluctuation of an image due to environmental fluctuations or the like,
The head position or the rear end position of the object can be accurately tracked to accurately calculate the speed.
【００１２】また、第２の目的を達成するために、本発
明の物流計測装置は、上記構成における移動位置算出手
段において、過去の画像中の物体先頭位置または後端位
置の近傍における物体投影像と、現在の画像中の先頭位
置または後端位置が存在する可能性のある範囲内の物体
投影像との間で相関を演算し、この結果に基づいて物体
の移動位置を算出する。これにより、物体位置の検出精
度を向上させ、検出できない場合でも、追跡を継続して
種々の物体情報を安定して計測することができる。In order to achieve the second object, the physical distribution measuring device according to the present invention is characterized in that, in the moving position calculating means having the above configuration, the object projection image in the vicinity of the head position or the rear end position of the object in the past image is provided. Then, a correlation is calculated between the object and the projected image of the object within a range where the head position or the rear end position in the current image may exist, and the movement position of the object is calculated based on the result. As a result, it is possible to improve the detection accuracy of the object position, and continue the tracking to stably measure various types of object information even when the object position cannot be detected.
【００１３】[0013]
【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、観測面上の所定領域を撮像する撮像手段により撮像
された画像を処理して一定方向に移動する物流を計測す
る物流計測装置において、所定の間隔で配置された複数
の撮像手段と、前記撮像手段により撮像された複数の画
像間の物体像のずれから、画像を水平方向および垂直方
向に複数に分割してなる矩形領域毎に、三角測量の原理
を利用し撮像手段から物体までの距離を計測する距離計
測手段と、前記距離計測手段により計測された基準時刻
における矩形領域毎の距離情報を記憶するための記憶手
段と、前記距離計測手段により計測された距離と前記記
憶手段に記憶されている基準時刻における距離を利用し
て、撮像面と撮像面から物体までの距離という３次元情
報を観察面と観察面からの物体の高さという３次元情報
に座標変換する座標変換手段と、前記座標変換手段によ
り算出された結果を用いて、物体の進行方向と観察面の
垂線方向とが成す平面に空間内の特定領域毎に物体像の
投影を行う投影手段と、前記投影手段により投影された
空間内の特定領域毎の投影像を記憶するための記憶手段
と、前記投影手段により投影された空間内の特定領域毎
の投影像から、物体の先頭位置または後端位置を検出す
る物体検出手段と、前記物体検出手段により検出された
物体位置を記憶するための記憶手段と、前記物体位置記
憶手段に記憶された物体位置と前記投影像記憶手段に記
憶された物体の投影像を用いて、前記記憶手段に記憶さ
れた過去の物体位置が移動した位置を算出する移動位置
算出手段と、前記記憶手段に記憶された過去の物体位置
と、前記移動位置算出手段によって算出された移動位置
から物体が画像中の所定の場所を通過したかどうか判定
する物体通過判定手段と、物体通過判定手段の判定結果
から通過した物体の数を算出し、過去の物体位置と移動
位置から得られる観測面上の移動距離と各画像の撮像時
刻差とから物体の移動速度を算出し、物体投影像から物
体の大きさを算出する物体情報算出手段とを備えた物流
計測装置であり、これにより、ステレオ画像処理によっ
て物体や観察面の３次元データをセンシングするので、
移動物体以外の輝度変化に影響されることなく、観察面
上の物体の位置を精度良く検出することができる。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The invention according to claim 1 of the present invention is a physical distribution measurement for processing a physical distribution moving in a certain direction by processing an image captured by an imaging means for capturing a predetermined area on an observation surface. In the apparatus, a plurality of imaging units arranged at predetermined intervals, and a rectangular area obtained by dividing an image into a plurality of parts in a horizontal direction and a vertical direction based on a displacement of an object image between the plurality of images captured by the imaging unit For each, a distance measuring unit that measures the distance from the imaging unit to the object using the principle of triangulation, and a storage unit for storing distance information for each rectangular area at the reference time measured by the distance measuring unit. Using the distance measured by the distance measuring means and the distance at the reference time stored in the storage means, three-dimensional information such as an imaging surface and a distance from the imaging surface to the object is used as an observation surface and an observation surface. Coordinate conversion means for performing coordinate conversion to three-dimensional information of the height of the object, and using the result calculated by the coordinate conversion means, a plane in the space defined by the direction in which the object travels and the direction perpendicular to the observation surface is formed. Projection means for projecting an object image for each specific area, storage means for storing a projection image for each specific area in the space projected by the projection means, and specification in the space projected by the projection means From the projection image for each area, an object detecting means for detecting a head position or a rear end position of the object, a storage means for storing the object position detected by the object detecting means, and an object position stored in the object position storing means. Moving position calculation means for calculating a position to which a past object position stored in the storage means has been moved using the object position and the projected image of the object stored in the projection image storage means; Is An object passage determining unit that determines whether or not the object has passed a predetermined location in the image based on the past object position and the moving position calculated by the moving position calculating unit; and an object that has passed based on a determination result of the object passing determining unit. Is calculated, the moving speed of the object is calculated from the moving distance on the observation plane obtained from the past object position and the moving position, and the imaging time difference of each image, and the size of the object is calculated from the object projected image. It is a logistics measurement device provided with an object information calculation means, which senses three-dimensional data of an object and an observation surface by stereo image processing.
It is possible to accurately detect the position of the object on the observation surface without being affected by a change in luminance other than the moving object.
【００１４】請求項２に記載の発明は、移動位置算出手
段が、物体位置記憶手段に記憶された過去の物体位置の
近傍における過去の物体投影像と、物体検出手段により
検出された現在の物体位置の近傍における物体投影像と
の間で相関を演算し、この結果に基づいて物体の移動位
置を算出することを特徴とする請求項１記載の物流計測
装置であり、これにより、ステレオ画像処理により得ら
れた三次元情報を用いて物体を追跡するので、環境変動
等に起因する画像中の輝度レベル変動の影響を受けずに
正確に物体を追跡し、精度良く移動速度を算出すること
ができる。According to a second aspect of the present invention, the moving position calculating means includes a past object projection image near the past object position stored in the object position storing means and a current object detected by the object detecting means. 2. The physical distribution measuring apparatus according to claim 1, wherein a correlation is calculated between an object projection image in the vicinity of the position and a movement position of the object is calculated based on the result. Since the object is tracked using the three-dimensional information obtained by the method, it is possible to accurately track the object without being affected by the luminance level fluctuation in the image due to environmental fluctuations, etc., and calculate the moving speed with high accuracy. it can.
【００１５】請求項３に記載の発明は、移動位置算出手
段が、物体位置記憶手段に記憶された過去の物体位置の
近傍における過去の物体投影像と、物体投影手段により
得られた現在の物体投影像のうち物体位置が存在する可
能性のある範囲内の物体投影像との間で相関を演算し、
この結果に基づいて物体の移動位置を算出することを特
徴とする請求項１記載の物流計測装置であり、これによ
り、物体位置が検出できない場合でも追跡を継続できる
ので、種々の物体情報を安定して計測することができ
る。According to a third aspect of the present invention, the moving position calculating means includes a past object projected image near the past object position stored in the object position storing means and a current object obtained by the object projecting means. Calculate a correlation between an object projection image within a range where the object position may exist in the projection image,
2. The physical distribution measuring device according to claim 1, wherein the movement position of the object is calculated based on the result, whereby the tracking can be continued even when the object position cannot be detected, so that various types of object information can be stably obtained. Can be measured.
【００１６】請求項４に記載の発明は、観測面を道路面
とし、物体を車両とし、空間内の特定領域を車線とする
請求項１から３にいずれかに記載の物流計測装置であ
り、これにより、撮像している道路上を走行する車両の
台数、速度、車種などの交通情報を安定して計測するこ
とができる。According to a fourth aspect of the present invention, there is provided the physical distribution measuring device according to any one of the first to third aspects, wherein the observation surface is a road surface, the object is a vehicle, and a specific area in the space is a lane. As a result, traffic information such as the number, speed, and type of vehicles traveling on the road on which the image is captured can be stably measured.
【００１７】以下、本発明の実施の形態について図面を
参照しながら詳細に説明する。なおここでは、観測面を
道路面とし、物体を車両とし、空間内の特定領域を車線
として交通流計測を行う場合について説明するが、本発
明は交通流計測に限定されるものではない。Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Here, a case will be described where traffic flow measurement is performed with the observation surface being a road surface, the object being a vehicle, and a specific area in the space being a lane, but the present invention is not limited to traffic flow measurement.
【００１８】（実施の形態１）図１は本発明の第１の実
施の形態における画像処理式交通流計測装置である。図
１において、１および２は複数の撮像手段、３は距離計
測手段、４は距離情報記憶手段、５は座標変換手段、６
は投影手段、７は投影像記憶手段、８は物体検出手段、
９は物体位置記憶手段、１０は移動位置算出手段、１１
は物体通過判定手段、１２は物体情報算出手段である。(Embodiment 1) FIG. 1 shows an image processing type traffic flow measuring apparatus according to a first embodiment of the present invention. In FIG. 1, reference numerals 1 and 2 denote a plurality of image pickup means, 3 denotes a distance measurement means, 4 denotes a distance information storage means, 5 denotes a coordinate conversion means, 6
Is projection means, 7 is projection image storage means, 8 is object detection means,
9 is an object position storage means, 10 is a movement position calculation means, 11
Denotes an object passage determination unit, and 12 denotes an object information calculation unit.
【００１９】次に、本実施の形態における動作について
説明する。まず、所定の間隔で配置された撮像手段１と
撮像手段２によって撮像された画像は、距離計測手段３
に送られ、画像を水平方向および垂直方向に複数に分割
してなる矩形領域毎に撮像されている物体までの距離情
報が計測される。Next, the operation of this embodiment will be described. First, images taken by the imaging means 1 and the imaging means 2 arranged at a predetermined interval are
And the distance information to the object being imaged is measured for each rectangular area obtained by dividing the image into a plurality of parts in the horizontal and vertical directions.
【００２０】以下、距離計測手段３における距離計測方
法の一例として、実吉他著「三次元画像認識技術を用い
た運転支援システム」、自動車技術会学術講演会前刷９
２４、ｐｐ．１６９−１７２（１９９２−１０）に記載
の方法について図２を用いて説明する。なお、本発明は
以下に説明する距離情報計測方法に限定されるものでは
ない。Hereinafter, as an example of the distance measuring method in the distance measuring means 3, a driving support system using three-dimensional image recognition technology, written by Michiyoshi et al.
24 pp. 169-172 (1992-10) will be described with reference to FIG. The present invention is not limited to the distance information measuring method described below.
【００２１】撮像手段１と撮像手段２は、水平方向に所
定の間隔で配置されており、撮像手段１により撮像され
た画像を左画像１３、撮像手段２により撮像された画像
を右画像とする。まず、左画像１３を、水平方向（図２
においてＸ軸方向）にｍ、垂直方向（図２においてＹ軸
方向）にｎの合計（ｍ×ｎ）個の画素１４からなる矩形
領域１５に分割する。これによって、左画像１３には水
平方向にＭ、垂直方向にＮの合計（Ｍ×Ｎ）個の矩形領
域１５ができる。The image pickup means 1 and the image pickup means 2 are arranged at predetermined intervals in the horizontal direction. The image picked up by the image pickup means 1 is a left image 13 and the image picked up by the image pickup means 2 is a right image. . First, the left image 13 is moved in the horizontal direction (FIG. 2).
Is divided into a rectangular area 15 composed of a total of (m × n) pixels 14 of m in the X-axis direction and n in the vertical direction (Y-axis direction in FIG. 2). As a result, a total of (M × N) rectangular areas 15 of M in the horizontal direction and N in the vertical direction are formed in the left image 13.
【００２２】そして、上記画像の矩形領域毎に、右画像
中を順次探索し、対応する領域を決定していく。具体的
には、右画像の中で左画像１３の矩形領域１５の画像に
類似する画像の存在する可能性のある探索範囲におい
て、水平方向にｍ、垂直方向にｎの合計（ｍ×ｎ）個の
画素からなる探索矩形領域を水平方向に１画素分移動さ
せる毎に、左画像１３の矩形領域１５の画像と右画像の
探索矩形領域の画像との類似度評価値Ｂを求める。Then, for each rectangular area of the image, the right image is sequentially searched to determine a corresponding area. Specifically, in a search range in which an image similar to the image of the rectangular area 15 of the left image 13 in the right image may exist, the sum of m in the horizontal direction and n in the vertical direction (m × n) Each time the search rectangular area composed of pixels is moved by one pixel in the horizontal direction, a similarity evaluation value B between the image of the rectangular area 15 of the left image 13 and the image of the search rectangular area of the right image is obtained.
【００２３】類似度評価値Ｂは、左画像１３の矩形領域
１５中のｉ番目の画素における輝度をＬｉ、右画像の探
索矩形領域中のｉ番目の画素における輝度をＲｉとした
とき、式（１）によって求めることができる。The similarity evaluation value B is expressed by the following equation, where Li is the luminance at the i-th pixel in the rectangular area 15 of the left image 13 and Ri is the luminance at the i-th pixel in the search rectangular area of the right image. 1).
【００２４】[0024]
【数１】 ・・・（１）(Equation 1) ... (1)
【００２５】その結果、類似度評価値Ｂが最小になった
とき右画像における探索矩形領域の位置を画像１３の矩
形領域１５に対応する領域（以下「対応領域」という）
と判定して、左画像１３の矩形領域１５の座標Ｐと右画
像の対応領域の座標ＰＲとのずれから視差ｄを式（２）
によって求め、それを出力する。 ｄ＝ Ｐ−ＰＲ ・・・（２）As a result, when the similarity evaluation value B becomes the minimum, the position of the search rectangular area in the right image is set to an area corresponding to the rectangular area 15 of the image 13 (hereinafter referred to as “corresponding area”).
And the parallax d is calculated from the difference between the coordinates P of the rectangular area 15 of the left image 13 and the coordinates PR of the corresponding area of the right image by the equation (2).
And output it. d = P-PR (2)
【００２６】なお、左画像１３の矩形領域１５の画像と
右画像の探索矩形領域の画像との類似度評価値Ｂを求め
た上、左画像１３の矩形領域１５の座標Ｐと右画像の対
応領域の座標ＰＲとのずれから視差ｄを求める動作は、
左画像１３の全ての矩形領域１５に対して順次行う。A similarity evaluation value B between the image of the rectangular area 15 of the left image 13 and the image of the search rectangular area of the right image is obtained, and the correspondence between the coordinates P of the rectangular area 15 of the left image 13 and the right image is obtained. The operation for obtaining the parallax d from the deviation from the coordinates PR of the area is as follows.
The processing is sequentially performed on all the rectangular areas 15 of the left image 13.
【００２７】そして、距離計測手段３は、以上のような
処理によって左画像１３の矩形領域１５毎に得られた視
差ｄ（Ｘ、Ｙ）に基づいて、撮像手段から車両までの光
軸方向の距離Ｋ（Ｘ、Ｙ）［但し、０＜Ｘ≦Ｍ、０＜Ｙ
≦Ｎ］を、一般的に知られる式（３）によって求め、矩
形領域１５毎の距離を計測する。ただし、２ａは撮像手
段１の光軸と撮像手段２の光軸との間隔を表し、ｆは撮
像手段１および撮像手段２のレンズの焦点距離を表す。 Ｋ（Ｘ、Ｙ）＝２ａｆ／ｄ（Ｘ、Ｙ） ・・・（３）Based on the parallax d (X, Y) obtained for each rectangular area 15 of the left image 13 by the above processing, the distance measuring means 3 measures the distance from the imaging means to the vehicle in the optical axis direction. Distance K (X, Y) [where 0 <X ≦ M, 0 <Y
≦ N] is calculated by a generally known formula (3), and the distance of each rectangular area 15 is measured. Here, 2a represents the distance between the optical axis of the imaging unit 1 and the optical axis of the imaging unit 2, and f represents the focal length of the lenses of the imaging unit 1 and the imaging unit 2. K (X, Y) = 2af / d (X, Y) (3)
【００２８】さらに、距離計測手段３は、計測基準時刻
ｔ０に撮像手段１および２により撮像された画像から計
測した距離情報に対し、計測できた矩形領域１６の距離
を用いて、最小二乗法等の方法で撮像された平面の位置
を推定し、距離計測できなかった矩形領域１６の距離を
補完した後、距離情報記憶手段４へ基準時刻における距
離情報として出力する。Further, the distance measuring means 3 uses the distance of the measured rectangular area 16 with respect to the distance information measured from the images picked up by the image pickup means 1 and 2 at the measurement reference time t0, using the least square method or the like. After the position of the plane imaged by the above method is estimated and the distance of the rectangular area 16 for which the distance could not be measured is complemented, the distance is output to the distance information storage means 4 as the distance information at the reference time.
【００２９】計測基準時刻ｔ０以降の計測時刻ｔ（ｔ＞
ｔ０）に撮像手段１および２により撮像された画像から
計測した距離情報は、そのまま座標変換手段５へ出力さ
れる。Measurement time t (t>) after measurement reference time t0
At t0), the distance information measured from the images captured by the imaging units 1 and 2 is output to the coordinate conversion unit 5 as it is.
【００３０】座標変換手段５では、距離計測手段３によ
り計測された距離情報と距離情報記憶手段４に記憶され
ている基準時刻における距離情報を用いて、撮像面と撮
像面から物体までの距離という３次元情報を道路面と道
路面からの物体の高さという３次元情報に変換する。The coordinate conversion means 5 uses the distance information measured by the distance measurement means 3 and the distance information at the reference time stored in the distance information storage means 4 to obtain an image pickup plane and a distance from the image pickup plane to the object. The three-dimensional information is converted into three-dimensional information of the road surface and the height of the object from the road surface.
【００３１】座標変換手段５の動作の一例を図３を用い
て説明する。図３は、撮像面１６と撮像面１６から車両
までの距離を表す３次元座標系（Ｘ，Ｙ，Ｋ）と、道路
面１７と道路面１７からの車両の高さを表す３次元座標
系（Ｕ，Ｖ，Ｈ）との位置関係を示したものである。An example of the operation of the coordinate conversion means 5 will be described with reference to FIG. FIG. 3 shows a three-dimensional coordinate system (X, Y, K) representing the imaging surface 16 and the distance from the imaging surface 16 to the vehicle, and a three-dimensional coordinate system representing the road surface 17 and the height of the vehicle from the road surface 17. It shows the positional relationship with (U, V, H).
【００３２】各矩形領域に撮像されている車両の高さＨ
の算出は、距離計測手段３により計測された各矩形領域
までの距離をＫ（Ｘ、Ｙ）、基準時刻における各矩形領
域までの距離をＫ０（Ｘ、Ｙ）とすると、式（４）によ
り求めることができる。但し、Ｈｃはカメラの設置高を
表す。The height H of the vehicle imaged in each rectangular area
Is calculated by the following equation (4), where K (X, Y) is the distance to each rectangular area measured by the distance measuring means 3 and K0 (X, Y) is the distance to each rectangular area at the reference time. You can ask. Here, Hc indicates the installation height of the camera.
【００３３】[0033]
【数２】 ・・・（４）(Equation 2) ... (4)
【００３４】また、この矩形領域に撮像されている車両
の進行方向の位置Ｖは、式（５）により求めることがで
きる。但し、θはカメラの俯角を表す。Further, the position V in the traveling direction of the vehicle imaged in this rectangular area can be obtained by equation (5). Here, θ represents the depression angle of the camera.
【００３５】[0035]
【数３】 ・・・（５）(Equation 3) ... (5)
【００３６】さらに、車両の横方向の位置Ｕは、Ｕ軸と
Ｘ軸を平行に設置すれば、式（６）により求めることが
できる。但し、ａおよびｂは使用するカメラと設置する
位置によって決定される。 Ｕ＝ａＸ＋ｂ ・・・（６）Further, the lateral position U of the vehicle can be obtained by equation (6) if the U axis and the X axis are installed in parallel. However, a and b are determined by the camera to be used and the installation position. U = aX + b (6)
【００３７】以上のように、式（４）から式（６）を用
いることにより、撮像面１６と車両までの距離を表す３
次元座標系（Ｘ，Ｙ，Ｋ）を道路面１７と車両の高さを
表す３次元座標系（Ｕ，Ｖ，Ｈ）に変換することができ
る。As described above, by using the equations (4) to (6), the distance between the image pickup surface 16 and the vehicle is expressed as
The three-dimensional coordinate system (X, Y, K) can be converted into a three-dimensional coordinate system (U, V, H) representing the height of the road surface 17 and the vehicle.
【００３８】投影手段６では、画像中の各矩形領域１５
に撮像されている車両がどの車線を走行しているかを判
定し、座標変換手段５により算出された（Ｕ，Ｖ，Ｈ）
座標系における車両情報を車両の進行方向と道路の垂線
方向とが成す平面（Ｖ−Ｈ平面）に車線毎に投影し、車
両の投影像を作成する。このようにして作成された車両
の投影像の例を図４に示す。In the projection means 6, each rectangular area 15 in the image
It is determined which lane the vehicle being imaged is traveling in, and calculated by the coordinate conversion means 5 (U, V, H).
The vehicle information in the coordinate system is projected for each lane on a plane (VH plane) formed by the traveling direction of the vehicle and the perpendicular direction of the road, and a projected image of the vehicle is created. FIG. 4 shows an example of the projected image of the vehicle created in this way.
【００３９】投影手段６により作成された車両の投影像
は、処理時間毎に投影像記憶手段７に記憶される。The projection image of the vehicle created by the projection means 6 is stored in the projection image storage means 7 for each processing time.
【００４０】物体検出手段８では、投影手段６により作
成された投影像１８から車両の先頭位置１９または後端
位置を検出する。ここで、撮像手段が車両を前方から撮
像している場合には先頭位置を、後方から撮影している
場合には後端位置を検出する。The object detecting means 8 detects the head position 19 or the rear end position of the vehicle from the projection image 18 created by the projecting means 6. Here, when the imaging means is imaging the vehicle from the front, the head position is detected, and when the imaging means is imaging from behind, the rear end position is detected.
【００４１】車両の先頭位置１９または後端位置の検出
方法の一例としては、投影像１８の高さが立ち上がる位
置を先頭位置１９または後端位置とするという方法があ
る。As an example of a method of detecting the head position 19 or the rear end position of the vehicle, there is a method in which the position where the height of the projected image 18 rises is set as the head position 19 or the rear end position.
【００４２】物体検出手段８により検出された車両の先
頭位置１９または後端位置は処理時間毎に物体位置記憶
手段９に記憶される。The head position 19 or the rear end position of the vehicle detected by the object detecting means 8 is stored in the object position storing means 9 for each processing time.
【００４３】移動位置算出手段１０は、物体位置記憶手
段９に記憶されている過去の車両先頭位置あるいは後端
位置が現在の投影像中のどの位置に移動したかを算出す
る。The moving position calculating means 10 calculates to which position in the current projected image the past vehicle head position or rear end position stored in the object position storing means 9 has moved.
【００４４】移動位置算出手段１０の動作を図５を用い
て説明する。ここでは、車両の先頭位置の移動位置算出
について説明するが、後端位置の移動位置算出も同様に
行うことができる。The operation of the moving position calculating means 10 will be described with reference to FIG. Here, the calculation of the movement position of the head position of the vehicle will be described, but the calculation of the movement position of the rear end position can be similarly performed.
【００４５】投影像記憶手段７に記憶されている過去の
車両の投影像２０をＨｏ（ｖ）、物体位置記憶手段９に
記憶されている過去の車両先頭位置２１をＶｏ、投影手
段６により作成された現在の車両の投影像２２をＨｎ
（ｖ）、物体検出手段８によって検出された現在の車両
先頭位置２３をＶｎとする。The projection image 20 of the past vehicle stored in the projection image storage means 7 is created by Ho (v), the past vehicle head position 21 stored in the object position storage means 9 is Vo, and the projection means 6 is created. Hn is the projected image 22 of the current vehicle
(V) The current vehicle head position 23 detected by the object detection means 8 is defined as Vn.
【００４６】過去の投影像Ｈｏ（ｖ）からｖ＝Ｖｏ近傍
の投影像Ｈｐ（ｖ）を部分投影像２４として切り出し、
現在の車両の投影像２２のｖ＝Ｖｎの近傍の投影像と比
較し、相関を演算する。A projection image Hp (v) near v = Vo is cut out from the past projection image Ho (v) as a partial projection image 24,
The projection image 22 of the current vehicle is compared with the projection image near v = Vn, and the correlation is calculated.
【００４７】相関の演算方法の一例として差分和を用い
る方法を説明する。ただし、本発明は以下に説明する演
算方法に限定されるものではない。A method using a difference sum will be described as an example of a correlation calculation method. However, the present invention is not limited to the calculation method described below.
【００４８】まず、部分投影像２４中の先頭位置２５の
位置と現在の投影像２２の先頭位置２３を合わせて、差
分和Ｓ（ｖ）を算出する。差分和Ｓ（ｖ）は式（７）に
より算出できる。ただし、Ｖｓは部分投影像のＶ軸方向
の大きさである。First, the sum of the difference S (v) is calculated by combining the position of the leading position 25 in the partial projected image 24 with the leading position 23 of the current projected image 22. The difference sum S (v) can be calculated by equation (7). Here, Vs is the size of the partial projection image in the V-axis direction.
【００４９】[0049]
【数４】 ・・・（７）(Equation 4) ... (7)
【００５０】次に、部分投影像２４中の先頭位置２５の
位置を前後に△ｖずつずらしながら差分和Ｓ（ｖ）を順
次算出していく。この操作は、先頭位置のずれ量が予め
定められた量Ｖｅを超えるまで行われる。そして、求め
た差分和Ｓ（ｖ）が最も小さくなる位置を相関が最も高
い位置とする。そして、相関が最も高い位置を真の車両
の移動位置として決定する。Next, the difference sum S (v) is sequentially calculated while shifting the position of the head position 25 in the partial projection image 24 forward and backward by Δv. This operation is performed until the shift amount of the head position exceeds a predetermined amount Ve. Then, the position where the obtained difference sum S (v) is the smallest is determined as the position having the highest correlation. Then, the position having the highest correlation is determined as the true vehicle movement position.
【００５１】物体通過判定手段１１は、過去の車両先頭
位置２１または後端位置と移動位置算出手段１０によっ
て算出された移動位置を用いて、予め画像中に設定した
所定の場所を車両が通過したかどうかを判定し、物体情
報算出手段１２に出力する。The object passage determination means 11 uses the past vehicle head position 21 or rear end position and the movement position calculated by the movement position calculation means 10 to pass the vehicle through a predetermined location set in the image in advance. It is determined whether or not this is the case, and is output to the object information calculation means 12.
【００５２】物体情報算出手段１２は、各種交通情報を
算出する。車両の台数は、物体通過判定手段１１から車
両通過の出力がある度に計数することにより行われる。
また、車両の速度は、物体位置記憶手段９に記憶されて
いる過去の車両先頭位置と車両の移動位置との距離差を
算出し、各画像が撮像された時刻差で除することによっ
て求められる。さらに、車両の高さと長さは、現在の車
両投影像から求められる。The object information calculating means 12 calculates various types of traffic information. The number of vehicles is determined by counting each time there is an output of vehicle passage from the object passage determination means 11.
Further, the speed of the vehicle is obtained by calculating a distance difference between a past vehicle head position and a moving position of the vehicle stored in the object position storage means 9 and dividing by a time difference when each image is captured. . Further, the height and length of the vehicle are obtained from the current vehicle projection image.
【００５３】このように、本実施の形態１によれば、複
数の撮像手段により撮像された画像から算出された三次
元情報を用いて車両先頭位置を検出することで、三次元
情報は影やヘッドライトの路面反射などの影響を受ける
ことなく、昼夜を問わず安定して精度良く検出できるよ
うになる。また、車両の投影像を用いて車両先頭位置ま
たは後端位置の移動位置を算出することで、環境変動に
起因する画像中の輝度レベル変動の影響を受けることな
く、正確に移動位置を算出することができ、速度の算出
精度を向上させることができる。As described above, according to the first embodiment, by detecting the head position of the vehicle using the three-dimensional information calculated from the images picked up by the plurality of image pickup means, the three-dimensional information can be shaded. The detection can be performed stably and accurately regardless of day and night without being affected by the road surface reflection of the headlight. In addition, by calculating the moving position of the vehicle head position or the rear end position using the projected image of the vehicle, the moving position is accurately calculated without being affected by the luminance level fluctuation in the image due to the environmental fluctuation. The accuracy of speed calculation can be improved.
【００５４】なお、本実施の形態１では、交通流計測に
ついて説明したが、一定方向に移動する物体ならば同様
の実施の形態で物流を計測することができる。In the first embodiment, the traffic flow measurement has been described. However, if the object moves in a certain direction, the physical distribution can be measured in the same embodiment.
【００５５】（実施の形態２）次に、本発明の第２の実
施の形態について説明する。本実施の形態２における物
流計測装置の構成は、図１と同じであり、ここでは、そ
の動作について図６を用いて説明する。なお、ここでは
車両の先頭位置の移動位置算出について説明するが、後
端位置の移動位置算出も同じようにして行うことができ
る。(Embodiment 2) Next, a second embodiment of the present invention will be described. The configuration of the physical distribution measurement device according to the second embodiment is the same as that of FIG. 1, and the operation will be described here with reference to FIG. Here, the calculation of the movement position of the head position of the vehicle will be described, but the calculation of the movement position of the rear end position can be performed in the same manner.
【００５６】投影像記憶手段７に記憶されている車両の
過去の投影像２０をＨｏ（ｖ）、物体位置記憶手段９に
記憶されている過去の先頭位置２１をＶｏ、投影手段６
により作成された現在の車両の投影像２２をＨｎ（ｖ）
とする。The past projection image 20 of the vehicle stored in the projection image storage means 7 is Ho (v), the past head position 21 stored in the object position storage means 9 is Vo, and the projection means 6
Hn (v) is the projected image 22 of the current vehicle created by
And
【００５７】ここで、車両の最高速度を与えれば、各画
像が撮像された時刻差をかけることで車両先頭位置の最
大移動量２６が算出できるので、過去の車両先頭位置か
ら最大移動量前進した位置までの範囲内に車両先頭位置
が移動していることになる。Here, if the maximum speed of the vehicle is given, the maximum movement amount 26 at the head position of the vehicle can be calculated by multiplying the time difference at which each image was taken. This means that the leading position of the vehicle has moved within the range up to the position.
【００５８】そこで、過去の投影像２０からｖ＝Ｖｏ近
傍の投影像を部分投影像２４として切り出し、現在の車
両の投影像２２のうち前記の範囲内において投影像と比
較し相関を算出する。相関の演算方法の一例として差分
和を求める方法があり、実施の形態１と同様にして求め
ることができる。そして、相関が最も高い位置を車両の
移動位置として決定する。Therefore, a projection image near v = Vo is cut out from the past projection image 20 as a partial projection image 24, and the projection image 22 of the current vehicle is compared with the projection image within the above range to calculate a correlation. As an example of the method of calculating the correlation, there is a method of calculating the difference sum, which can be obtained in the same manner as in the first embodiment. Then, the position having the highest correlation is determined as the moving position of the vehicle.
【００５９】なお、車両先頭位置に含まれる誤差を考慮
して、相関の算出は過去の先頭位置２１より１〜２
［ｍ］後方の位置から行うとよい。In consideration of the error included in the head position of the vehicle, the correlation is calculated by 1 to 2 from the head position 21 in the past.
[M] It is good to start from the rear position.
【００６０】このように、本実施の形態２によれば、車
両の先頭位置または後端位置が検出できない場合でも、
検出車両の投影像を用いて車両先頭位置または後端位置
の移動位置を算出することで、追跡を継続できるので、
種々の交通情報を安定して計測することができるように
なる。As described above, according to the second embodiment, even when the head position or the rear end position of the vehicle cannot be detected,
Since the tracking can be continued by calculating the movement position of the vehicle head position or the rear end position using the projection image of the detected vehicle,
Various traffic information can be measured stably.
【００６１】なお、本実施の形態２では、交通流計測に
ついて説明したが、一定方向に移動する物体ならば同様
の実施の形態で物流を計測することができる。In the second embodiment, traffic flow measurement has been described. However, if an object moves in a certain direction, physical distribution can be measured in the same embodiment.
【００６２】[0062]
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、複数の
撮像手段により撮像された画像から算出された三次元情
報を用いて物体位置を検出することで、三次元情報は影
やヘッドライトの路面反射などの影響を受けることな
く、昼夜を問わず安定して精度良く検出できるようにな
る。また、物体の投影像を用いて物体先頭位置または後
端位置の移動位置を算出することで、環境変動等に起因
する画像中の輝度レベル変動の影響を受けることなく、
正確に移動位置を算出することができ、移動速度の算出
精度を向上させることができる。As described above, according to the present invention, by detecting the position of an object using three-dimensional information calculated from images picked up by a plurality of image pickup means, the three-dimensional information can be changed to a shadow or a head. The detection can be performed stably and accurately regardless of day and night without being affected by the road surface reflection of the light. In addition, by calculating the movement position of the object head position or the rear end position using the projected image of the object, without being affected by the luminance level fluctuation in the image due to environmental fluctuations and the like,
The moving position can be accurately calculated, and the calculation accuracy of the moving speed can be improved.
【００６３】さらに、物体の先頭位置または後端位置が
検出できない場合でも、検出物体の投影像を用いて物体
の先頭位置または後端位置の移動位置を算出すること
で、追跡を継続できるので、種々の物体情報を安定して
計測することができるという効果を有する。また、空間
内の特定領域中に複数の物体が存在する場合でも、それ
ぞれ物体の位置が移動する可能性のある範囲で相関を算
出し移動位置を決定することにより、物体を間違えるこ
となく正確に追跡できるという効果を有する。Further, even when the head position or the rear end position of the object cannot be detected, the tracking can be continued by calculating the moving position of the head position or the rear end position of the object using the projection image of the detected object. There is an effect that various types of object information can be stably measured. In addition, even when there are a plurality of objects in a specific area in the space, by calculating the correlation and determining the movement position in a range where the position of the object may move, each object can be accurately made without making a mistake. It has the effect that it can be tracked.
【図１】本発明の実施の形態１における画像処理式物流
計測装置の構成を示すブロック図FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing-type physical distribution measurement device according to a first embodiment of the present invention.
【図２】実施の形態１における画像中の矩形領域と画素
の関係を示す模式図FIG. 2 is a schematic diagram showing a relationship between a rectangular area and a pixel in an image according to the first embodiment;
【図３】実施の形態１における（Ｘ、Ｙ、Ｄ）座標系と
（Ｕ、Ｖ、Ｈ）座標系の関係を示す模式図FIG. 3 is a schematic diagram showing a relationship between a (X, Y, D) coordinate system and a (U, V, H) coordinate system according to the first embodiment;
【図４】実施の形態１における車両高の投影像と車両先
頭位置を示す模式図FIG. 4 is a schematic diagram showing a projected image of a vehicle height and a vehicle head position according to the first embodiment.
【図５】実施の形態１における過去の投影像と現在の投
影像と部分投影像を示す模式図FIG. 5 is a schematic diagram showing a past projection image, a current projection image, and a partial projection image in the first embodiment.
【図６】本発明の実施の形態２における過去の投影像と
現在の投影像と部分投影像を示す模式図FIG. 6 is a schematic diagram showing a past projection image, a current projection image, and a partial projection image according to the second embodiment of the present invention.
【図７】従来の技術における輪郭プロファイルを示す模
式図FIG. 7 is a schematic view showing a contour profile according to a conventional technique.
１、２ 撮像手段 ３ 距離情報計測手段 ４ 距離情報記憶手段 ５ 座標変換手段 ６ 投影手段 ７ 投影像記憶手段 ８ 物体検出手段 ９ 物体位置記憶手段 １０ 移動位置算出手段 １１ 物体通過判定手段 １２ 物体情報算出手段 １３ 左画像 １４ 画素 １５ 矩形領域 １６ 撮像面 １７ 道路面 １８ 車両の投影像 １９ 車両の先頭位置 ２０ 過去の投影像 ２１ 過去の先頭位置 ２２ 現在の投影像 ２３ 現在の先頭位置 ２４ 部分投影像 1, 2 imaging means 3 distance information measuring means 4 distance information storing means 5 coordinate converting means 6 projecting means 7 projected image storing means 8 object detecting means 9 object position storing means 10 moving position calculating means 11 object passing determining means 12 object information calculating Means 13 Left image 14 Pixel 15 Rectangular area 16 Imaging surface 17 Road surface 18 Vehicle projection image 19 Vehicle head position 20 Past projection image 21 Past head position 22 Current projection image 23 Current head position 24 Partial projection image
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｇ０１Ｐ 3/36 Ｇ０６Ｆ 15/70 ４１０ ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code FI G01P 3/36 G06F 15/70 410
Claims (4)
により撮像された画像を処理して一定方向に移動する物
流を計測する物流計測装置において、所定の間隔で配置
された複数の撮像手段と、前記撮像手段により撮像され
た複数の画像間の物体像のずれから、画像を水平方向お
よび垂直方向に複数に分割してなる矩形領域毎に、三角
測量の原理を利用し撮像手段から物体までの距離を計測
する距離計測手段と、前記距離計測手段により計測され
た基準時刻における矩形領域毎の距離情報を記憶するた
めの記憶手段と、前記距離計測手段により計測された距
離と前記記憶手段に記憶されている基準時刻における距
離を利用して、撮像面と撮像面から物体までの距離とい
う３次元情報を観察面と観察面からの物体の高さという
３次元情報に座標変換する座標変換手段と、前記座標変
換手段により算出された結果を用いて、物体の進行方向
と観察面の垂線方向とが成す平面に空間内の特定領域毎
に物体像の投影を行う投影手段と、前記投影手段により
投影された空間内の特定領域毎の投影像を記憶するため
の記憶手段と、前記投影手段により投影された空間内の
特定領域毎の投影像から、物体の先頭位置または後端位
置を検出する物体検出手段と、前記物体検出手段により
検出された物体位置を記憶するための記憶手段と、前記
物体位置記憶手段に記憶された物体位置と前記投影像記
憶手段に記憶された物体の投影像を用いて、前記記憶手
段に記憶された過去の物体位置が移動した位置を算出す
る移動位置算出手段と、前記記憶手段に記憶された過去
の物体位置と、前記移動位置算出手段によって算出され
た移動位置から物体が画像中の所定の場所を通過したか
どうか判定する物体通過判定手段と、物体通過判定手段
の判定結果から通過した物体の数を算出し、過去の物体
位置と移動位置から得られる観測面上の移動距離と各画
像の撮像時刻差とから物体の移動速度を算出し、物体投
影像から物体の大きさを算出する物体情報算出手段とを
備えた物流計測装置。1. A physical distribution measuring apparatus for processing an image taken by an image pickup means for picking up a predetermined area on an observation surface to measure a logistics moving in a predetermined direction, wherein a plurality of image pickup means arranged at predetermined intervals. And, for each rectangular area obtained by dividing the image into a plurality of parts in the horizontal and vertical directions from the displacement of the object image between the plurality of images captured by the imaging means, the object is transferred from the imaging means using the principle of triangulation. Distance measuring means for measuring a distance to the memory, storage means for storing distance information for each rectangular area at a reference time measured by the distance measuring means, distance measured by the distance measuring means and the storage means Using the distance at the reference time stored in the storage unit, coordinate transformation is performed from the three-dimensional information of the imaging plane and the distance from the imaging plane to the object into the three-dimensional information of the observation plane and the height of the object from the observation plane. And a projection unit configured to project an object image for each specific area in a space on a plane defined by a traveling direction of the object and a perpendicular direction of the observation surface using the result calculated by the coordinate conversion unit. A storage unit for storing a projection image for each specific region in the space projected by the projection unit, and a head position of an object from a projection image for each specific region in the space projected by the projection unit, Object detection means for detecting the rear end position, storage means for storing the object position detected by the object detection means, object position stored in the object position storage means and stored in the projection image storage means Moving position calculating means for calculating a position to which a past object position stored in the storage means has moved, using a projected image of the moved object; a past object position stored in the storing means; means Therefore, from the calculated movement position, the object passage determination unit that determines whether the object has passed a predetermined location in the image, and the number of objects that have passed from the determination result of the object passage determination unit is calculated. A logistics measuring device comprising: an object information calculating unit that calculates a moving speed of an object from a moving distance on an observation surface obtained from a moving position and an imaging time difference of each image, and calculates a size of the object from an object projected image. .
に記憶された過去の物体位置の近傍における過去の物体
投影像と、物体検出手段により検出された現在の物体位
置の近傍における物体投影像との間で相関を演算し、こ
の結果に基づいて物体の移動位置を算出することを特徴
とする請求項１記載の物流計測装置。2. A moving object position calculating means comprising: a past object projection image in the vicinity of a past object position stored in an object position storage means; and an object projection image in the vicinity of a current object position detected by the object detecting means. 2. The physical distribution measuring device according to claim 1, wherein a correlation is calculated between the data and the moving position of the object based on the result.
に記憶された過去の物体位置の近傍における過去の物体
投影像と、物体投影手段により得られた現在の物体投影
像のうち物体位置が存在する可能性のある範囲内の物体
投影像との間で相関を演算し、この結果に基づいて物体
の移動位置を算出することを特徴とする請求項１記載の
物流計測装置。3. A moving position calculating means, wherein a past object projection image in the vicinity of a past object position stored in the object position storing means and an object position of a current object projection image obtained by the object projecting means, 2. The physical distribution measuring apparatus according to claim 1, wherein a correlation is calculated between an object projection image in a range where the object is likely to exist and a movement position of the object is calculated based on the result.
空間内の特定領域を車線とすることを特徴とする請求項
１から３のいずれかに記載の物流計測装置。4. The observation surface is a road surface, the object is a vehicle,
The physical distribution measuring device according to any one of claims 1 to 3, wherein the specific area in the space is a lane.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34025496A JP3879874B2 (en) | 1996-12-19 | 1996-12-19 | Logistics measuring device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34025496A JP3879874B2 (en) | 1996-12-19 | 1996-12-19 | Logistics measuring device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10187974A true JPH10187974A (en) | 1998-07-21 |
| JP3879874B2 JP3879874B2 (en) | 2007-02-14 |
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ID=18335183
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP34025496A Expired - Fee Related JP3879874B2 (en) | 1996-12-19 | 1996-12-19 | Logistics measuring device |
Country Status (1)
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|---|---|
| JP (1) | JP3879874B2 (en) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000182184A (en) * | 1998-12-18 | 2000-06-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Method and device for detecting antenna on vehicle |
| JP2001006089A (en) * | 1999-06-23 | 2001-01-12 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Vehicle detector using color information |
| EP1306824A1 (en) * | 2001-10-23 | 2003-05-02 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for detecting a vehicle moving on a roadway, in particular on a motorway, and for determing vehicle specific data |
| JP2003196787A (en) * | 2001-12-26 | 2003-07-11 | Tietech Co Ltd | Method and device for detecting moving object |
| ES2209655A1 (en) * | 2002-12-12 | 2004-06-16 | Universidad De Malaga | System for measuring distances and speed by non-radiative electro-optical processes, is performed with multiresolution technique for stereo image analysis and accelerate stereo correspondence search |
| JP2006018339A (en) * | 2004-06-30 | 2006-01-19 | Hitachi Ltd | License plate recognition device and method |
| JP2011198030A (en) * | 2010-03-19 | 2011-10-06 | Mitsubishi Electric Corp | Traffic flow measuring apparatus |
| WO2022270183A1 (en) * | 2021-06-25 | 2022-12-29 | 日立Astemo株式会社 | Computation device and speed calculation method |
| KR102540678B1 (en) * | 2022-09-05 | 2023-06-07 | 콩테크 주식회사 | Method and System for Supplementing Derive the Position of an Object Using a Camera Image |
-
1996
- 1996-12-19 JP JP34025496A patent/JP3879874B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000182184A (en) * | 1998-12-18 | 2000-06-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Method and device for detecting antenna on vehicle |
| JP2001006089A (en) * | 1999-06-23 | 2001-01-12 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Vehicle detector using color information |
| EP1306824A1 (en) * | 2001-10-23 | 2003-05-02 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for detecting a vehicle moving on a roadway, in particular on a motorway, and for determing vehicle specific data |
| JP2003196787A (en) * | 2001-12-26 | 2003-07-11 | Tietech Co Ltd | Method and device for detecting moving object |
| ES2209655A1 (en) * | 2002-12-12 | 2004-06-16 | Universidad De Malaga | System for measuring distances and speed by non-radiative electro-optical processes, is performed with multiresolution technique for stereo image analysis and accelerate stereo correspondence search |
| JP2006018339A (en) * | 2004-06-30 | 2006-01-19 | Hitachi Ltd | License plate recognition device and method |
| JP2011198030A (en) * | 2010-03-19 | 2011-10-06 | Mitsubishi Electric Corp | Traffic flow measuring apparatus |
| WO2022270183A1 (en) * | 2021-06-25 | 2022-12-29 | 日立Astemo株式会社 | Computation device and speed calculation method |
| KR102540678B1 (en) * | 2022-09-05 | 2023-06-07 | 콩테크 주식회사 | Method and System for Supplementing Derive the Position of an Object Using a Camera Image |
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