JPH10187975A - 物流計測装置 - Google Patents
物流計測装置Info
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- JPH10187975A JPH10187975A JP8340255A JP34025596A JPH10187975A JP H10187975 A JPH10187975 A JP H10187975A JP 8340255 A JP8340255 A JP 8340255A JP 34025596 A JP34025596 A JP 34025596A JP H10187975 A JPH10187975 A JP H10187975A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- unit
- dimensional data
- plane
- observation surface
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像処理を用いた交通流計測等に使用される
物流計測装置において、車両等の停止物体検出精度を向
上する。 【解決手段】 ２台の撮像装置ＣＵ１とＣＵ２から入力
されるステレオ画像を処理して視差を獲得する対応付け
部ＳＴ１と、視差から観測面の位置を３次元的に推定す
る平面推定部ＳＴ２と、座標変換を行う座標変換部ＳＴ
３と、物体が重なって見える状態で停止したことを判断
する停止判断部１０１と、停止判断部の判断により適応
的に物体検出方式を切り替えて物体を検出する適応型物
体検出部１０２を備える。
物流計測装置において、車両等の停止物体検出精度を向
上する。 【解決手段】 ２台の撮像装置ＣＵ１とＣＵ２から入力
されるステレオ画像を処理して視差を獲得する対応付け
部ＳＴ１と、視差から観測面の位置を３次元的に推定す
る平面推定部ＳＴ２と、座標変換を行う座標変換部ＳＴ
３と、物体が重なって見える状態で停止したことを判断
する停止判断部１０１と、停止判断部の判断により適応
的に物体検出方式を切り替えて物体を検出する適応型物
体検出部１０２を備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、交通管制に有用と
されるステレオ画像計測を用いた交通流計測装置等に使
用される物流計測装置に関するものである。
されるステレオ画像計測を用いた交通流計測装置等に使
用される物流計測装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】まず、ステレオ画像計測の原理について
説明する。ステレオ画像計測技術は、左右２台の撮像装
置によって同一の物体を撮影し、三角測量の原理で物点
ｐまでの距離を計測するものである。図７では光軸が水
平かつ平行に配置された２台の撮像装置の撮像面７０
１、７０２と物点ｐが示してある。実際には撮像装置の
撮像面７０１、７０２はｘ軸より手前に存在するが、説
明の便宜上このように示すことにする。今、物点ｐまで
の距離ｚｐを計測するとする。物点ｐは左右の画像上で
それぞれ点ＰL 、ＰR に結像し、点ＰL 、ＰR の画像上
でのｘ方向の座標をそれぞれＸL 、ＸR とすると、視差
Ｓは式（１）のように求められる。 視差Ｓ＝ＸＬ−ＸＲ ・・・（１） この左右の画像から点ＰL （ＸL ，ＹL ）、Ｐ
R （ＸR ，ＹR ）｛但しＹL ＝Ｙ R ｝を見つけ出す処理
を対応付け処理という。対応付けは左右の画像中から相
関が最も高い一対の領域を見つけだすことで行われる。
また、視差Ｓから式（２）により撮像装置から物体ｐま
での距離ｚp を算出することができる。 物点ｐまでの距離ｚp ＝（Ｂ×ｆ）／ｓ ・・・（２） 但し、Ｂ：撮像装置の配置間隔 ｆ：レンズの焦点距離
説明する。ステレオ画像計測技術は、左右２台の撮像装
置によって同一の物体を撮影し、三角測量の原理で物点
ｐまでの距離を計測するものである。図７では光軸が水
平かつ平行に配置された２台の撮像装置の撮像面７０
１、７０２と物点ｐが示してある。実際には撮像装置の
撮像面７０１、７０２はｘ軸より手前に存在するが、説
明の便宜上このように示すことにする。今、物点ｐまで
の距離ｚｐを計測するとする。物点ｐは左右の画像上で
それぞれ点ＰL 、ＰR に結像し、点ＰL 、ＰR の画像上
でのｘ方向の座標をそれぞれＸL 、ＸR とすると、視差
Ｓは式（１）のように求められる。 視差Ｓ＝ＸＬ−ＸＲ ・・・（１） この左右の画像から点ＰL （ＸL ，ＹL ）、Ｐ
R （ＸR ，ＹR ）｛但しＹL ＝Ｙ R ｝を見つけ出す処理
を対応付け処理という。対応付けは左右の画像中から相
関が最も高い一対の領域を見つけだすことで行われる。
また、視差Ｓから式（２）により撮像装置から物体ｐま
での距離ｚp を算出することができる。 物点ｐまでの距離ｚp ＝（Ｂ×ｆ）／ｓ ・・・（２） 但し、Ｂ：撮像装置の配置間隔 ｆ：レンズの焦点距離
【０００３】次に、ステレオ画像計測を用いて観測面の
３次元的な位置を推定する技術として、特願平７−２３
４０１９号公報に記載の「平面推定方法」について説明
する。なお以下の説明では、道路面の３次元的位置を推
定することを例にして、物体を車両に、観測面を道路面
に置き換えて説明する。
３次元的な位置を推定する技術として、特願平７−２３
４０１９号公報に記載の「平面推定方法」について説明
する。なお以下の説明では、道路面の３次元的位置を推
定することを例にして、物体を車両に、観測面を道路面
に置き換えて説明する。
【０００４】道路高所に設置した複数の撮像装置によ
り、車両が存在しない道路面のステレオ画像を撮影す
る。ステレオ画像のうち、基準とする一方の画像（左画
像）を図８中、画像面８０１のように水平Ｘ方向Ｍ個、
垂直Ｙ方向Ｎ個の合計Ｍ×ＮのブロックＢＫ（Ｘ，Ｙ）
に分割し、各ブロックごとに視差を計測する。各ブロッ
クにおいて計測された視差データをＳ（Ｘ，Ｙ）と表記
する。これを図８に示すＸ−Ｙ−S 座標上にプロットす
る。インデックスＹ（１≦Ｙ≦Ｎ）を固定したときの視
差Ｓ（Ｘ，Ｙ）は同一平面内にあり、かつ一本の直線上
にあるはずなので、ハフ変換を用いて直線を近似する。
この直線は道路面を通過していることから平面通過直線
８０２と呼ぶことにする。ハフ変換によって得られる平
面通過直線の直線パラメータとして、直線からＹ 軸へ
下ろした垂線の長さρと、垂線の傾きθを用いることに
すると、各平面通過直線は式（３）のように表すことが
できる。 ρY ＝ＸｓｉｎθY ＋ＹｓｉｎθY ・・・（３） 但し、ρY ：Ｙ軸から平面通過直線までの距離 θY ：平面通過直線から下ろした垂線とＸ−Ｙ平面がな
す角度（添字Ｙは各インデックスＹを示す）
り、車両が存在しない道路面のステレオ画像を撮影す
る。ステレオ画像のうち、基準とする一方の画像（左画
像）を図８中、画像面８０１のように水平Ｘ方向Ｍ個、
垂直Ｙ方向Ｎ個の合計Ｍ×ＮのブロックＢＫ（Ｘ，Ｙ）
に分割し、各ブロックごとに視差を計測する。各ブロッ
クにおいて計測された視差データをＳ（Ｘ，Ｙ）と表記
する。これを図８に示すＸ−Ｙ−S 座標上にプロットす
る。インデックスＹ（１≦Ｙ≦Ｎ）を固定したときの視
差Ｓ（Ｘ，Ｙ）は同一平面内にあり、かつ一本の直線上
にあるはずなので、ハフ変換を用いて直線を近似する。
この直線は道路面を通過していることから平面通過直線
８０２と呼ぶことにする。ハフ変換によって得られる平
面通過直線の直線パラメータとして、直線からＹ 軸へ
下ろした垂線の長さρと、垂線の傾きθを用いることに
すると、各平面通過直線は式（３）のように表すことが
できる。 ρY ＝ＸｓｉｎθY ＋ＹｓｉｎθY ・・・（３） 但し、ρY ：Ｙ軸から平面通過直線までの距離 θY ：平面通過直線から下ろした垂線とＸ−Ｙ平面がな
す角度（添字Ｙは各インデックスＹを示す）
【０００５】各インデックスＹ毎に以上のようにして平
面通過直線を近似する。結果として道路面８０３は平面
通過直線群で近似できるようになり、特徴不足等の原因
で視差が獲得できないブロックでは、平面通過直線群か
ら道路面上の視差ＲＳ（Ｘ，Ｙ）を推定により求めるこ
とができる。
面通過直線を近似する。結果として道路面８０３は平面
通過直線群で近似できるようになり、特徴不足等の原因
で視差が獲得できないブロックでは、平面通過直線群か
ら道路面上の視差ＲＳ（Ｘ，Ｙ）を推定により求めるこ
とができる。
【０００６】次に、従来のステレオ画像計測を用いた物
流計測装置として、特願平８−１１３８９７号公報に記
載の「車両検出装置」について図９を用いて説明する。
光軸が平行となるように左右に配置される２台の撮像装
置ＣＵ１、ＣＵ２によって道路のステレオ画像を撮像
し、ステレオ画像のうち左画像を基準画像とする。
流計測装置として、特願平８−１１３８９７号公報に記
載の「車両検出装置」について図９を用いて説明する。
光軸が平行となるように左右に配置される２台の撮像装
置ＣＵ１、ＣＵ２によって道路のステレオ画像を撮像
し、ステレオ画像のうち左画像を基準画像とする。
【０００７】対応付け部ＳＴ１では左画像を水平Ｘ方向
Ｍ、垂直Ｙ方向Ｎの計Ｍ×Ｎ個のブロックＢＫ（Ｘ，
Ｙ）に分割し、各ブロック毎に右画像から類似した領域
を見つけ、視差Ｓ（Ｘ，Ｙ）を獲得する。獲得した視差
Ｓ（Ｘ，Ｙ）｛１≦Ｘ≦Ｍ、１≦Ｙ≦Ｎ｝を視差画像と
呼ぶことにする。ただし道路面等で画像として特徴の無
い領域は対応付けを行うことができないため、すべての
ブロックで視差が獲得できるわけではない。
Ｍ、垂直Ｙ方向Ｎの計Ｍ×Ｎ個のブロックＢＫ（Ｘ，
Ｙ）に分割し、各ブロック毎に右画像から類似した領域
を見つけ、視差Ｓ（Ｘ，Ｙ）を獲得する。獲得した視差
Ｓ（Ｘ，Ｙ）｛１≦Ｘ≦Ｍ、１≦Ｙ≦Ｎ｝を視差画像と
呼ぶことにする。ただし道路面等で画像として特徴の無
い領域は対応付けを行うことができないため、すべての
ブロックで視差が獲得できるわけではない。
【０００８】平面推定部ＳＴ２では、対応付け部ＳＴ１
から出力される各ブロック毎の視差を用いて、従来の技
術で説明したようにハフ変換を用いて３次元的に道路面
の位置を推定し、車両が存在しない状況での道路平面全
体の視差を獲得する。
から出力される各ブロック毎の視差を用いて、従来の技
術で説明したようにハフ変換を用いて３次元的に道路面
の位置を推定し、車両が存在しない状況での道路平面全
体の視差を獲得する。
【０００９】座標変換部ＳＴ３では、図１０に示すとお
り、撮像面を基準とした座標系ｃｏ１における視差Ｓ
（Ｘ，Ｙ）を、道路面を基準とした座標系ｃｏ２におけ
る３次元データＨ（Ｕ，Ｖ）に変換する。道路面を基準
とした座標系ｃｏ２は道路面上の位置を示す２つの次元
Ｕ、Ｖと、道路上の物体の高さを示す１つの次元Ｈから
なる。座標変換は３つのフェーズで行われ、以下におい
て各フェーズについて説明する。 １．フェーズ１（Ｕ方向の変換） まず、Ｕ（Ｘ，Ｙ）を算出する。路上高所に撮像装置を
設置した場合、撮像される画像は図１１（ａ）のように
なる。これを水平方向に関して、データの配列間隔が実
際の道路面の一定間隔毎になるように変換する。具体的
な手法は画像を小レーン１１０１に分割し、各小レーン
１１０１が平行になるようにデータを再配置すること
で、まずＵ（Ｘ，Ｙ）を決定する。以上の処理を模式的
に説明すれば、図１１（ａ）のデータ配置を図１１
（ｂ）データ配置とする処理である。 ２．フェーズ２（Ｈ方向の変換） フェーズ２では獲得された視差Ｓ（Ｘ，Ｙ）を用いて、
撮影された車両の道路面からの高さＨ（Ｘ，Ｙ）を算出
する。道路面からの車両の高さＨ（Ｘ，Ｙ）は、図１２
に示すような撮像装置ＣＵ１、ＣＵ２と道路面１２０１
と検出する車両ＴＲとの幾何学的関係において式（４）
を用いて算出できる。
り、撮像面を基準とした座標系ｃｏ１における視差Ｓ
（Ｘ，Ｙ）を、道路面を基準とした座標系ｃｏ２におけ
る３次元データＨ（Ｕ，Ｖ）に変換する。道路面を基準
とした座標系ｃｏ２は道路面上の位置を示す２つの次元
Ｕ、Ｖと、道路上の物体の高さを示す１つの次元Ｈから
なる。座標変換は３つのフェーズで行われ、以下におい
て各フェーズについて説明する。 １．フェーズ１（Ｕ方向の変換） まず、Ｕ（Ｘ，Ｙ）を算出する。路上高所に撮像装置を
設置した場合、撮像される画像は図１１（ａ）のように
なる。これを水平方向に関して、データの配列間隔が実
際の道路面の一定間隔毎になるように変換する。具体的
な手法は画像を小レーン１１０１に分割し、各小レーン
１１０１が平行になるようにデータを再配置すること
で、まずＵ（Ｘ，Ｙ）を決定する。以上の処理を模式的
に説明すれば、図１１（ａ）のデータ配置を図１１
（ｂ）データ配置とする処理である。 ２．フェーズ２（Ｈ方向の変換） フェーズ２では獲得された視差Ｓ（Ｘ，Ｙ）を用いて、
撮影された車両の道路面からの高さＨ（Ｘ，Ｙ）を算出
する。道路面からの車両の高さＨ（Ｘ，Ｙ）は、図１２
に示すような撮像装置ＣＵ１、ＣＵ２と道路面１２０１
と検出する車両ＴＲとの幾何学的関係において式（４）
を用いて算出できる。
【００１０】
【数１】 ・・・（４） ただし、ｚK （Ｘ，Ｙ）：撮像装置から車両までの距離 ｈ：撮像装置の道路面からの高さ ｚRK（Ｘ，Ｙ）：撮像装置から道路面までの距離 なお、先にも述べたが視差Ｓ（Ｘ，Ｙ）は式（２）によ
って容易に距離ｚK （Ｘ，Ｙ）に変換でき、撮像装置か
ら道路面までの距離ｚRK（Ｘ，Ｙ）に関しても、同様に
して道路面の視差ＲＳ（Ｘ，Ｙ）から算出できる。ま
た、高さＨ（Ｘ，Ｙ）を算出することは、図１１（ｂ）
において、紙面の法線方向の値を求めることである。 ３．フェーズ３（Ｖ方向の変換） フェーズ３ではＶ（Ｘ，Ｙ）を算出する。具体的にＶ
（Ｘ，Ｙ）は、図１２に示すような撮像装置ＣＵ１、Ｃ
Ｕ２と道路面１２０１と検出する車両ＴＲとの幾何学的
関係において式（５）を用いて算出される。
って容易に距離ｚK （Ｘ，Ｙ）に変換でき、撮像装置か
ら道路面までの距離ｚRK（Ｘ，Ｙ）に関しても、同様に
して道路面の視差ＲＳ（Ｘ，Ｙ）から算出できる。ま
た、高さＨ（Ｘ，Ｙ）を算出することは、図１１（ｂ）
において、紙面の法線方向の値を求めることである。 ３．フェーズ３（Ｖ方向の変換） フェーズ３ではＶ（Ｘ，Ｙ）を算出する。具体的にＶ
（Ｘ，Ｙ）は、図１２に示すような撮像装置ＣＵ１、Ｃ
Ｕ２と道路面１２０１と検出する車両ＴＲとの幾何学的
関係において式（５）を用いて算出される。
【００１１】
【数２】 ・・・（５） ただし、ｚK （Ｘ，Ｙ）：撮像装置から車両までの距離 ｈ：撮像装置の道路面からの高さ ｚRK（Ｘ，Ｙ）：撮像装置から道路面までの距離 θ ：垂線と撮像装置の光軸がなす角 以上のように、３次元データは視差画像Ｓ（Ｘ，Ｙ）を
Ｈ（Ｕ（Ｘ，Ｙ），Ｖ（Ｘ，Ｙ））に変換することで得
られる。
Ｈ（Ｕ（Ｘ，Ｙ），Ｖ（Ｘ，Ｙ））に変換することで得
られる。
【００１２】図９に戻って、車線検出部ＳＴ５では、座
標変換によって得られた３次元データＵ，Ｖ，Ｈを、車
両の進行方向あるいはその逆方向に投影する。例えば図
８において、車両と道路の３次元データをＵ−Ｈ平面に
投影するということである。投影像から道路の車線位置
を検出するには、例えばＵ軸上で車両の高さＨが閾値以
上となる位置を見付ければよい。なお、車線検出部では
ある一定以上の時間において安定して存在する車線位置
のみを出力することにより、車線変更等を行う車両等に
影響されずに車線位置を検出する。
標変換によって得られた３次元データＵ，Ｖ，Ｈを、車
両の進行方向あるいはその逆方向に投影する。例えば図
８において、車両と道路の３次元データをＵ−Ｈ平面に
投影するということである。投影像から道路の車線位置
を検出するには、例えばＵ軸上で車両の高さＨが閾値以
上となる位置を見付ければよい。なお、車線検出部では
ある一定以上の時間において安定して存在する車線位置
のみを出力することにより、車線変更等を行う車両等に
影響されずに車線位置を検出する。
【００１３】投影車両検出部ＳＴ６では、まず車線検出
部ＳＴ５で得られた車線位置を基に３次元データを車線
毎に分割し、各車線毎の３次元データを図８中のＨ−Ｖ
平面に投影する。例えば、図１３の右車線上の空間ＲＬ
の３次元データをＨ−Ｖ平面に投影すれば、投影データ
ＰＲのようになる。ただし投影像は誤差の影響により、
車両を真横から見たような形状にはなりにくい。次に車
両の検出は、投影データに対しＶ軸に沿ってウインドウ
ＷＮを走査し、高さＨが閾値以上の投影データの数がウ
ィンドウ内で閾値以上の数に達した場合に車両が存在す
ると判断し、投影データが立ち上がる位置（先頭位置あ
るいは後端位置）をもって車両の位置として検出する。
部ＳＴ５で得られた車線位置を基に３次元データを車線
毎に分割し、各車線毎の３次元データを図８中のＨ−Ｖ
平面に投影する。例えば、図１３の右車線上の空間ＲＬ
の３次元データをＨ−Ｖ平面に投影すれば、投影データ
ＰＲのようになる。ただし投影像は誤差の影響により、
車両を真横から見たような形状にはなりにくい。次に車
両の検出は、投影データに対しＶ軸に沿ってウインドウ
ＷＮを走査し、高さＨが閾値以上の投影データの数がウ
ィンドウ内で閾値以上の数に達した場合に車両が存在す
ると判断し、投影データが立ち上がる位置（先頭位置あ
るいは後端位置）をもって車両の位置として検出する。
【００１４】車種判別部ＳＴ７では、図２に示すような
投影像から車両のＶ軸方向の長さや車両の高さＨを計測
し、あらかじめ把握している各車種の諸元データと比較
することで、大型車、小型車、二輪車等を判別する。
投影像から車両のＶ軸方向の長さや車両の高さＨを計測
し、あらかじめ把握している各車種の諸元データと比較
することで、大型車、小型車、二輪車等を判別する。
【００１５】次に、従来の物流計測装置における停止物
体検出について、「違法駐車監視装置」（電気学会技術
報告 第５１２号 知的交通計測 ９６項）を例に説明
する。図１４に示すように、あらかじめ路側帯部に設定
した計測領域１４０１内の計測サンプル点１４０２の輝
度データを３値化して車両の特徴点として抽出する。車
両が計測領域で停止している時間を計測することによ
り、駐車車両１４０３を検出する。検出アルゴリズムの
フローを図１５に示し、各フェーズについて以下に順を
追って説明する。
体検出について、「違法駐車監視装置」（電気学会技術
報告 第５１２号 知的交通計測 ９６項）を例に説明
する。図１４に示すように、あらかじめ路側帯部に設定
した計測領域１４０１内の計測サンプル点１４０２の輝
度データを３値化して車両の特徴点として抽出する。車
両が計測領域で停止している時間を計測することによ
り、駐車車両１４０３を検出する。検出アルゴリズムの
フローを図１５に示し、各フェーズについて以下に順を
追って説明する。
【００１６】ステップ１５０１（計測領域の設定） 車両を計測する領域を設定し、道路面上で等間隔となる
ように輝度データの抽出用のポイント（上記計測サンプ
ル点１４０２）を決定する。 ステップ１５０２（３値化処理） 計測領域を路面１４０４の明るさ（輝度）を基準に、路
面より明るい領域と、路面より暗い領域と、路面とに分
類し、それぞれに１、−１、０の値を与え３値化する。 ステップ１５０３（車両の検出） 一定時間間隔で連続して３値化した画面を重ね合わせ
て、移動物体と停止物体に分別する。この停止物体の大
きさ等から停止車両と特定する。 ステップ１５０４（駐車の判定） 一定周期毎に検出される車両が、計測領域内での存在範
囲が時間とともに変動するかどうかを判定し、一定時間
以上静止している車両を「駐車」とする。
ように輝度データの抽出用のポイント（上記計測サンプ
ル点１４０２）を決定する。 ステップ１５０２（３値化処理） 計測領域を路面１４０４の明るさ（輝度）を基準に、路
面より明るい領域と、路面より暗い領域と、路面とに分
類し、それぞれに１、−１、０の値を与え３値化する。 ステップ１５０３（車両の検出） 一定時間間隔で連続して３値化した画面を重ね合わせ
て、移動物体と停止物体に分別する。この停止物体の大
きさ等から停止車両と特定する。 ステップ１５０４（駐車の判定） 一定周期毎に検出される車両が、計測領域内での存在範
囲が時間とともに変動するかどうかを判定し、一定時間
以上静止している車両を「駐車」とする。
【００１７】次に、従来の物流計測装置における占有率
の計測手法として、道路における占有率の計測手法につ
いて図１６を参照して説明する。道路上方に超音波式車
両感知器１６０１を設置し、これは感知器の下に車両１
６０２が存在することを感知するものである。単位時間
当りに、感知器の下を通過する車両１６０２によって占
有される時間の割合を算出することで時間占有率が得ら
れる。例えば１００秒間中７０秒間車両が感知されれば
時間占有率７０％となる。超音波式車両感知器を用いた
従来方式では、空間占有率（ある瞬間に道路の一定区間
に存在する車両によって占められる空間の割合）は計測
できない。
の計測手法として、道路における占有率の計測手法につ
いて図１６を参照して説明する。道路上方に超音波式車
両感知器１６０１を設置し、これは感知器の下に車両１
６０２が存在することを感知するものである。単位時間
当りに、感知器の下を通過する車両１６０２によって占
有される時間の割合を算出することで時間占有率が得ら
れる。例えば１００秒間中７０秒間車両が感知されれば
時間占有率７０％となる。超音波式車両感知器を用いた
従来方式では、空間占有率（ある瞬間に道路の一定区間
に存在する車両によって占められる空間の割合）は計測
できない。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の物流計測装置においては、移動中の物体を検出する
ことは比較的容易であるが、物体が停止し、かつ画像上
で物体同士が前後左右に重なって見えるような場合に、
各々の物体を分離して検出することは困難であった。ま
た、停止物体の検出は、画像の輝度情報を用いて行われ
ていたが、観測面に発生する影、光の反射による影響で
誤検出や検出漏れが発生することが考えられる。さら
に、道路の混雑度合いを判断する情報として空間占有率
があり、従来用いられてきた時間占有率に代わってより
高度な情報である空間占有率を計測する手法が求められ
ている。
来の物流計測装置においては、移動中の物体を検出する
ことは比較的容易であるが、物体が停止し、かつ画像上
で物体同士が前後左右に重なって見えるような場合に、
各々の物体を分離して検出することは困難であった。ま
た、停止物体の検出は、画像の輝度情報を用いて行われ
ていたが、観測面に発生する影、光の反射による影響で
誤検出や検出漏れが発生することが考えられる。さら
に、道路の混雑度合いを判断する情報として空間占有率
があり、従来用いられてきた時間占有率に代わってより
高度な情報である空間占有率を計測する手法が求められ
ている。
【００１９】したがって、本発明の物流計測装置では、
停止してかつ重なって見える物体同士であっても、各々
を精度良く分離して検出できるようにすることを第１の
目的とする。また、本発明は、３次元情報を用いて駐車
車両、故障車両、事故車両等の停止物体をより精度良く
検出することを第２の目的とする。さらに、本発明で
は、従来の超音波式車両感知器では計測できなかった空
間占有率を計測することを第３の目的とする。
停止してかつ重なって見える物体同士であっても、各々
を精度良く分離して検出できるようにすることを第１の
目的とする。また、本発明は、３次元情報を用いて駐車
車両、故障車両、事故車両等の停止物体をより精度良く
検出することを第２の目的とする。さらに、本発明で
は、従来の超音波式車両感知器では計測できなかった空
間占有率を計測することを第３の目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】第１の目的を達成するた
めに、本発明では、車両同士が画像上で重なって見える
状態で停止していると判断できる場合、停止時に適した
車両検出方式に切り替えるようにしたものである。これ
により画像上で重なって見える物体車両でも分離して検
出することができる。
めに、本発明では、車両同士が画像上で重なって見える
状態で停止していると判断できる場合、停止時に適した
車両検出方式に切り替えるようにしたものである。これ
により画像上で重なって見える物体車両でも分離して検
出することができる。
【００２１】第２の目的を達成するために、本発明で
は、物体の３次元情報である３次元データを積分処理す
ることにより影や光の反射等、外乱の影響を受けず安定
して停止物体の検出を行おうとするものである。これに
より、停止物体を精度良く検出することができる。
は、物体の３次元情報である３次元データを積分処理す
ることにより影や光の反射等、外乱の影響を受けず安定
して停止物体の検出を行おうとするものである。これに
より、停止物体を精度良く検出することができる。
【００２２】第３の目的を達成するために、本発明で
は、車両を含む道路環境をステレオ画像計測によって３
次元的に計測し、座標変換、投影処理を行うようにした
ものである。これにより空間占有率を計測することがで
きる。
は、車両を含む道路環境をステレオ画像計測によって３
次元的に計測し、座標変換、投影処理を行うようにした
ものである。これにより空間占有率を計測することがで
きる。
【００２３】
【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、観測面を撮影して複数の画像を得る複数台の撮像装
置と、複数の画像間で相関が高い領域を対応付けて視差
を獲得する対応付け部と、前記視差から観測面の位置を
３次元的に推定する平面推定部と、前記視差と前記観測
面の位置から３次元データを獲得する座標変換部と、前
記３次元データから物体が停止したことを判断する停止
判断部と、前記３次元データと前記判断から物体の位置
を検出する適応型物体検出部を備えた物流計測装置であ
り、複数台の撮像装置と、対応付け部と、平面推定部
と、座標変換部とによって得られた３次元データを用い
て、停止判断部では画像上で物体同士が重なって見える
状態で停止しているか否かを判断する。適応型物体検出
部では、上記の状態で停止していると判断された場合
に、停止時に適した物体検出方式に切り替えることで、
結果として重なって見える各停止物体を個々に分離して
検出する精度を向上する作用を有する。
は、観測面を撮影して複数の画像を得る複数台の撮像装
置と、複数の画像間で相関が高い領域を対応付けて視差
を獲得する対応付け部と、前記視差から観測面の位置を
３次元的に推定する平面推定部と、前記視差と前記観測
面の位置から３次元データを獲得する座標変換部と、前
記３次元データから物体が停止したことを判断する停止
判断部と、前記３次元データと前記判断から物体の位置
を検出する適応型物体検出部を備えた物流計測装置であ
り、複数台の撮像装置と、対応付け部と、平面推定部
と、座標変換部とによって得られた３次元データを用い
て、停止判断部では画像上で物体同士が重なって見える
状態で停止しているか否かを判断する。適応型物体検出
部では、上記の状態で停止していると判断された場合
に、停止時に適した物体検出方式に切り替えることで、
結果として重なって見える各停止物体を個々に分離して
検出する精度を向上する作用を有する。
【００２４】本発明の請求項２に記載の発明は、観測面
を撮影して複数の画像を得る複数台の撮像装置と、複数
の画像間で相関が高い領域を対応付けて視差を獲得する
対応付け部と、前記視差から観測面の位置を３次元的に
推定する平面推定部と、前記視差と前記観測面の位置か
ら３次元データを獲得する座標変換部と、前記３次元デ
ータから３次元データのフレーム間差分と空間占有率を
算出し物体が停止したことを判断する停止判断部と、前
記３次元データと前記判断から物体の位置を検出する適
応型物体検出部を備えた交通流計測装置であり、複数台
の撮像装置と、対応付け部と、平面推定部と、座標変換
部によって得られた３次元データを用いて、停止判断部
では、各空間領域毎に空間占有率と３次元データのフレ
ーム間差分を算出しこれらから画像上で物体同士が重な
って見える状態で停止しているか否かを判断する。適応
型物体検出部では、上記の状態で物体が停止していると
判断された場合に、停止時に適した物体検出方式に切り
替えることで、結果として重なって見える各停止物体を
個々に分離して検出する精度を向上する作用を有する。
を撮影して複数の画像を得る複数台の撮像装置と、複数
の画像間で相関が高い領域を対応付けて視差を獲得する
対応付け部と、前記視差から観測面の位置を３次元的に
推定する平面推定部と、前記視差と前記観測面の位置か
ら３次元データを獲得する座標変換部と、前記３次元デ
ータから３次元データのフレーム間差分と空間占有率を
算出し物体が停止したことを判断する停止判断部と、前
記３次元データと前記判断から物体の位置を検出する適
応型物体検出部を備えた交通流計測装置であり、複数台
の撮像装置と、対応付け部と、平面推定部と、座標変換
部によって得られた３次元データを用いて、停止判断部
では、各空間領域毎に空間占有率と３次元データのフレ
ーム間差分を算出しこれらから画像上で物体同士が重な
って見える状態で停止しているか否かを判断する。適応
型物体検出部では、上記の状態で物体が停止していると
判断された場合に、停止時に適した物体検出方式に切り
替えることで、結果として重なって見える各停止物体を
個々に分離して検出する精度を向上する作用を有する。
【００２５】本発明の請求項３に記載の発明は、観測面
を道路面とし、物体を車両とすることを特徴とする請求
項１または２記載の物流計測装置であり、道路上の停止
車両を正確に計測する作用を有する。
を道路面とし、物体を車両とすることを特徴とする請求
項１または２記載の物流計測装置であり、道路上の停止
車両を正確に計測する作用を有する。
【００２６】本発明の請求項４に記載の発明は、観測面
を撮影して複数の画像を得る複数台の撮像装置と、複数
の画像間で相関が高い領域を対応付けて視差を獲得する
対応付け部と、前記視差から観測面の位置を３次元的に
推定する平面推定部と、前記視差と前記観測面の位置か
ら３次元データを獲得する座標変換部と、前記３次元デ
ータを積分して停止物体を検出する停止物体検出部を備
えた物流計測装置であり、複数台の撮像装置と、対応付
け部と、平面推定部と、座標変換部によって得られた３
次元データを、停止物体検出部において積分処理するこ
とで、影、反射等輝度の外乱の影響を受けずに駐車車
両、故障車両、事故車両等の停止物体を検出する作用を
有する。
を撮影して複数の画像を得る複数台の撮像装置と、複数
の画像間で相関が高い領域を対応付けて視差を獲得する
対応付け部と、前記視差から観測面の位置を３次元的に
推定する平面推定部と、前記視差と前記観測面の位置か
ら３次元データを獲得する座標変換部と、前記３次元デ
ータを積分して停止物体を検出する停止物体検出部を備
えた物流計測装置であり、複数台の撮像装置と、対応付
け部と、平面推定部と、座標変換部によって得られた３
次元データを、停止物体検出部において積分処理するこ
とで、影、反射等輝度の外乱の影響を受けずに駐車車
両、故障車両、事故車両等の停止物体を検出する作用を
有する。
【００２７】本発明の請求項５に記載の発明は、観測面
を道路とし、物体を車両とし、停止物体を駐車車両また
は故障車両または事故車両とすることを特徴とする請求
項４記載の物流計測装置であり、道路上の停止車両を正
確に計測する作用を有する。
を道路とし、物体を車両とし、停止物体を駐車車両また
は故障車両または事故車両とすることを特徴とする請求
項４記載の物流計測装置であり、道路上の停止車両を正
確に計測する作用を有する。
【００２８】本発明請求項６に記載の発明は、観測面を
撮影して複数の画像を得る複数台の撮像装置と、複数の
画像間で相関が高い領域を対応付けて視差を獲得する対
応付け部と、前記視差から観測面の位置を３次元的に推
定する平面推定部と、前記視差と前記観測面の位置から
３次元データを獲得する座標変換部と、前記３次元デー
タから特定空間内の空間占有率を計測する占有率計測部
を備えた物流計測装置であり、複数台の撮像装置と、対
応付け部と、平面推定部と、座標変換部によって得られ
た３次元データを用いて、占有率計測部で投影処理を行
うことで、特定空間内の空間占有率を計測する作用を有
する。
撮影して複数の画像を得る複数台の撮像装置と、複数の
画像間で相関が高い領域を対応付けて視差を獲得する対
応付け部と、前記視差から観測面の位置を３次元的に推
定する平面推定部と、前記視差と前記観測面の位置から
３次元データを獲得する座標変換部と、前記３次元デー
タから特定空間内の空間占有率を計測する占有率計測部
を備えた物流計測装置であり、複数台の撮像装置と、対
応付け部と、平面推定部と、座標変換部によって得られ
た３次元データを用いて、占有率計測部で投影処理を行
うことで、特定空間内の空間占有率を計測する作用を有
する。
【００２９】本発明の請求項７に記載の発明は、観測面
を道路面とし、特定空間内の空間占有率を各車線内の空
間占有率とすることを特徴とする請求項６の物流計測装
置であり、道路上における車両の空間点有率を正確に計
測する作用を有する。
を道路面とし、特定空間内の空間占有率を各車線内の空
間占有率とすることを特徴とする請求項６の物流計測装
置であり、道路上における車両の空間点有率を正確に計
測する作用を有する。
【００３０】以下、本発明の実施の形態について図面を
参照して説明する。 （実施の形態１）本発明の請求項１、２および３に対応
する実施の形態１について図１から図３を用いて説明す
る。撮像装置ＣＵ１，ＣＵ２と、対応付け部ＳＴ１、平
面推定部ＳＴ２、座標変換部ＳＴ３の動作については、
従来の技術の項説明したとおりである。以下の実施の形
態では、道路環境において各車両が重なって見える場合
の分離検出を例にして、請求項における観測面は道路面
に、物体は車両に置き換えて説明する。
参照して説明する。 （実施の形態１）本発明の請求項１、２および３に対応
する実施の形態１について図１から図３を用いて説明す
る。撮像装置ＣＵ１，ＣＵ２と、対応付け部ＳＴ１、平
面推定部ＳＴ２、座標変換部ＳＴ３の動作については、
従来の技術の項説明したとおりである。以下の実施の形
態では、道路環境において各車両が重なって見える場合
の分離検出を例にして、請求項における観測面は道路面
に、物体は車両に置き換えて説明する。
【００３１】停止判断部１０１では、まず座標変換部Ｓ
Ｔ３により得られる３次元データを用いて、従来の技術
の項でも説明した手法で各車線毎に投影データを作成す
る。次に、３次元データと投影データによって、各車線
毎にフレーム間における３次元データの差分量と空間占
有率を計算する。フレーム間における３次元データの差
分量とは、現在の時刻ＴＮにおける３次元データから、
過去の時刻ＴＰにおける３次元データを引き算し、絶対
値をとって車線内で合計したものである。具体的には下
記式（６）を用いて計算する。
Ｔ３により得られる３次元データを用いて、従来の技術
の項でも説明した手法で各車線毎に投影データを作成す
る。次に、３次元データと投影データによって、各車線
毎にフレーム間における３次元データの差分量と空間占
有率を計算する。フレーム間における３次元データの差
分量とは、現在の時刻ＴＮにおける３次元データから、
過去の時刻ＴＰにおける３次元データを引き算し、絶対
値をとって車線内で合計したものである。具体的には下
記式（６）を用いて計算する。
【００３２】
【数３】 ・・・（６） ただし、ＨＴＮ（Ｕ，Ｖ）：現在の３次元データ ＨＴＰ（Ｕ，Ｖ）：過去の３次元データ 集合Φｎ：車線ｎ内のすべての（Ｕ，Ｖ）
【００３３】一般に車線内の車両が動いている場合は差
分量が大きく、車両が存在しない場合や停止している場
合は差分量が小さくなる。現在時刻ＴＮのと過去時刻Ｔ
Ｐの時間的な間隔は特に限定せず、１フレーム間隔以上
とする。
分量が大きく、車両が存在しない場合や停止している場
合は差分量が小さくなる。現在時刻ＴＮのと過去時刻Ｔ
Ｐの時間的な間隔は特に限定せず、１フレーム間隔以上
とする。
【００３４】空間占有率とは道路上ある区間において、
区間内の車両の全長の和をその区間の総距離で除算した
ものである。空間占有率は一般的に下記式（７）で求め
られ、例えば画像中の計測領域４０ｍの中に全長５ｍの
車両が２台存在する場合、空間占有率は２５％となる。 空間占有率＝区間内の車両の全長の和／区間内の総距離 ・・・（７）
区間内の車両の全長の和をその区間の総距離で除算した
ものである。空間占有率は一般的に下記式（７）で求め
られ、例えば画像中の計測領域４０ｍの中に全長５ｍの
車両が２台存在する場合、空間占有率は２５％となる。 空間占有率＝区間内の車両の全長の和／区間内の総距離 ・・・（７）
【００３５】また、上記式（７）を下記式（８）に近似
して計算することも可能であるので、本発明では下記式
（８）を用いて計算している。 空間占有率＝計測領域内の投影データ数／計測領域内の最大投影データ数 ・・・（８） ただし、投影データ数とは図１３において閾値以上の高
さＨを持つ投影データＰＲの総数のことであり、最大投
影データ数とは計測範囲において取りうる投影データ数
の最大数である。通常、渋滞等である区間に車両が集中
した場合、空間占有率は高くなる。
して計算することも可能であるので、本発明では下記式
（８）を用いて計算している。 空間占有率＝計測領域内の投影データ数／計測領域内の最大投影データ数 ・・・（８） ただし、投影データ数とは図１３において閾値以上の高
さＨを持つ投影データＰＲの総数のことであり、最大投
影データ数とは計測範囲において取りうる投影データ数
の最大数である。通常、渋滞等である区間に車両が集中
した場合、空間占有率は高くなる。
【００３６】以上のように計算されるフレーム間の３次
元データ差分と、空間占有率を用いて、空間占有率が高
く、かつフレーム間３次元データ差分が十分に小さい
時、その車線を走行する車両は渋滞により車両間隔が短
い状態で停車していると判断する。
元データ差分と、空間占有率を用いて、空間占有率が高
く、かつフレーム間３次元データ差分が十分に小さい
時、その車線を走行する車両は渋滞により車両間隔が短
い状態で停車していると判断する。
【００３７】適応型物体検出部１０２では、停止判断部
１０１において渋滞で車両が停車していると判断された
場合、車両検出方式を停車時に適した方式に切り替え、
それ以外の場合つまりスムースに車両が走行している場
合と区別して車両の検出を行う。それぞれの場合の車両
検出方法について以下に説明する。
１０１において渋滞で車両が停車していると判断された
場合、車両検出方式を停車時に適した方式に切り替え、
それ以外の場合つまりスムースに車両が走行している場
合と区別して車両の検出を行う。それぞれの場合の車両
検出方法について以下に説明する。
【００３８】まず、車両がスムースに走行している場合
の車両検出方法について図２を用いて説明する。各車線
毎の投影データＰＲに対してウインドウＷＮを走査し、
閾値α以上の高さを持つ投影データＰＲが一部分に集中
している場合その部分を車両であると判断し、その部分
の端を車両の先頭位置ＴＰあるいは後端位置として検出
する。検出の具体的手法を以下に示す。ウィンドウＷＮ
内にｎ個のセルがあるとし、各セル内の投影データ値を
ＣＬ（ｉ）｛０≦ｉ＜ｎ｝と表記する。下記式（９）の
条件を満たす場合に、ＣＬ（２）の位置を車両の先頭位
置ＴＰあるいは後端位置として検出する。 ｛ＣＬ（０）< α｝かつ、｛ＣＬ（１）< α｝かつ、｛ＣＬ（２）＞α｝かつ、 ｛３≦ｉ＜ｎにおいてα以上のＣＬ（ｉ）がｍ個以上｝ ・・・（９）
の車両検出方法について図２を用いて説明する。各車線
毎の投影データＰＲに対してウインドウＷＮを走査し、
閾値α以上の高さを持つ投影データＰＲが一部分に集中
している場合その部分を車両であると判断し、その部分
の端を車両の先頭位置ＴＰあるいは後端位置として検出
する。検出の具体的手法を以下に示す。ウィンドウＷＮ
内にｎ個のセルがあるとし、各セル内の投影データ値を
ＣＬ（ｉ）｛０≦ｉ＜ｎ｝と表記する。下記式（９）の
条件を満たす場合に、ＣＬ（２）の位置を車両の先頭位
置ＴＰあるいは後端位置として検出する。 ｛ＣＬ（０）< α｝かつ、｛ＣＬ（１）< α｝かつ、｛ＣＬ（２）＞α｝かつ、 ｛３≦ｉ＜ｎにおいてα以上のＣＬ（ｉ）がｍ個以上｝ ・・・（９）
【００３９】次に、車両が停止してる場合の検出方法に
ついて図３を用いて説明するが、基本的にはスムーズに
流れている場合と同じであり、積分処理した投影データ
用いることのみ異なる。図３のように前後の車両の間隔
が小さい場合に、前後車両の投影データの間に閾値αを
越えるランダム誤差によるにせの投影データが発生した
時、前後車両の投影データが連結して後続車の先頭位置
が特定できず検出漏れとなる。そこで投影データに対し
積分処理を行う。積分処理とは、車両が停止している状
態での過去数フレームの投影データを加算して、加算し
たフレーム数で除算する処理のことである。つまり過去
数フレームの投影データを時間方向に平滑化して用い
る。積分処理した投影データに対しウインドウＷＮを走
査し、上記した手法で車両の先頭位置ＴＰあるいは後端
位置を検出する。投影データに対して積分処理を行うこ
とでランダム誤差の影響を低減することができ、その結
果安定した渋滞時の車両検出が行える。
ついて図３を用いて説明するが、基本的にはスムーズに
流れている場合と同じであり、積分処理した投影データ
用いることのみ異なる。図３のように前後の車両の間隔
が小さい場合に、前後車両の投影データの間に閾値αを
越えるランダム誤差によるにせの投影データが発生した
時、前後車両の投影データが連結して後続車の先頭位置
が特定できず検出漏れとなる。そこで投影データに対し
積分処理を行う。積分処理とは、車両が停止している状
態での過去数フレームの投影データを加算して、加算し
たフレーム数で除算する処理のことである。つまり過去
数フレームの投影データを時間方向に平滑化して用い
る。積分処理した投影データに対しウインドウＷＮを走
査し、上記した手法で車両の先頭位置ＴＰあるいは後端
位置を検出する。投影データに対して積分処理を行うこ
とでランダム誤差の影響を低減することができ、その結
果安定した渋滞時の車両検出が行える。
【００４０】以下、本発明の実施の形態１による物流計
測装置と従来の交通流計測装置の特性を（表１）を用い
て比較する。
測装置と従来の交通流計測装置の特性を（表１）を用い
て比較する。
【００４１】
【表１】 （表１）からも明らかなように、本発明の実施の形態１
による物流計測装置は、渋滞時における停止車両の検出
において良好な効果が得られる。なお、以上の説明では
道路の停車車両検出について説明したが、道路面は観測
面に、車両は物体に置き換え、停止物体の検出も行え
る。
による物流計測装置は、渋滞時における停止車両の検出
において良好な効果が得られる。なお、以上の説明では
道路の停車車両検出について説明したが、道路面は観測
面に、車両は物体に置き換え、停止物体の検出も行え
る。
【００４２】（実施の形態２）次に、本発明の請求項４
および５に対応する実施の形態２について説明する。図
４は本実施の形態２における停止物体を検出する物流計
測装置を示しており、撮像装置ＣＵ１，ＣＵ２と、対応
付け部ＳＴ１、平面推定部ＳＴ２、座標変換部ＳＴ３ま
での処理は、従来の技術の項と同様である。以下では道
路環境における駐車車両等の停車車両検出を例に、請求
項における観測面を道路面に、物体を車両に置き換えて
説明する。
および５に対応する実施の形態２について説明する。図
４は本実施の形態２における停止物体を検出する物流計
測装置を示しており、撮像装置ＣＵ１，ＣＵ２と、対応
付け部ＳＴ１、平面推定部ＳＴ２、座標変換部ＳＴ３ま
での処理は、従来の技術の項と同様である。以下では道
路環境における駐車車両等の停車車両検出を例に、請求
項における観測面を道路面に、物体を車両に置き換えて
説明する。
【００４３】停止物体検出部４０２では、駐車車両、故
障車両、事故車両等、道路上の停車車両を検出する。停
車車両検出部では、まず３次元データＨ（Ｕ，Ｖ）を積
分処理する。積分処理は、計測範囲とする道路面上の３
次元データを一定時間積分して、積分したフレーム数で
除算する処理である。積分処理を行った３次元データを
３次元積分データと呼ぶことにする。以下、具体的な３
次元積分データの計算手法について説明する。順次得ら
れている３次元データを時刻ＴｓからＴe まで積分する
操作は道路上の各位置（Ｕ，Ｖ）毎に、下記式（１０）
を用いて行われる。
障車両、事故車両等、道路上の停車車両を検出する。停
車車両検出部では、まず３次元データＨ（Ｕ，Ｖ）を積
分処理する。積分処理は、計測範囲とする道路面上の３
次元データを一定時間積分して、積分したフレーム数で
除算する処理である。積分処理を行った３次元データを
３次元積分データと呼ぶことにする。以下、具体的な３
次元積分データの計算手法について説明する。順次得ら
れている３次元データを時刻ＴｓからＴe まで積分する
操作は道路上の各位置（Ｕ，Ｖ）毎に、下記式（１０）
を用いて行われる。
【００４４】
【数４】 ただし、ＨＳ（Ｕ，Ｖ）：積分処理された３次元データ Ｈｔ（Ｕ. Ｖ）：時刻ｔの３次元データ Ｆｎ：時刻ＴｓからＴｅまでのフレーム数・・・（１０）
【００４５】次に、３次元積分データを用いて停車車両
を検出する手法を説明する。図５に模式的に示すよう
に、３次元積分データでは、時刻Ｔ１から時刻Ｔｎまで
積分処理を行ったとすると、その間駐車されていた車両
の領域が、そうでない領域に比較して高さ方向に大きく
なる。３次元積分データＨＳ（Ｕ，Ｖ）中の高さが閾値
以上であり、かつ車両としてしかるべき形状と寸法をも
つ物体の領域を駐車車両の領域と判断することで、駐車
車両を検出することができる。
を検出する手法を説明する。図５に模式的に示すよう
に、３次元積分データでは、時刻Ｔ１から時刻Ｔｎまで
積分処理を行ったとすると、その間駐車されていた車両
の領域が、そうでない領域に比較して高さ方向に大きく
なる。３次元積分データＨＳ（Ｕ，Ｖ）中の高さが閾値
以上であり、かつ車両としてしかるべき形状と寸法をも
つ物体の領域を駐車車両の領域と判断することで、駐車
車両を検出することができる。
【００４６】以上の説明においては、３次元データを積
分処理するとしたが、各車線の投影データを算出し投影
データを積分処理したり、下式のようなＨ（Ｘ，Ｙ）が
閾値β以上であるときに１、γ以下の時に０とするよう
な関数Ｒ（Ｘ，Ｙ）｛Ｒ（Ｘ，Ｙ）＝０or１｝を積分処
理する方法でも良い。 ｉｆ（Ｈ（Ｕ，Ｖ）> γ）Ｒ（Ｕ，Ｖ）= １ ｅｌｓｅ Ｒ（Ｕ，Ｖ）= ０ ・・・（１１） また、以上の説明では道路の停車車両検出について説明
したが、道路面は観測面に、車両は物体に置き換え、停
止物体の検出も行える。
分処理するとしたが、各車線の投影データを算出し投影
データを積分処理したり、下式のようなＨ（Ｘ，Ｙ）が
閾値β以上であるときに１、γ以下の時に０とするよう
な関数Ｒ（Ｘ，Ｙ）｛Ｒ（Ｘ，Ｙ）＝０or１｝を積分処
理する方法でも良い。 ｉｆ（Ｈ（Ｕ，Ｖ）> γ）Ｒ（Ｕ，Ｖ）= １ ｅｌｓｅ Ｒ（Ｕ，Ｖ）= ０ ・・・（１１） また、以上の説明では道路の停車車両検出について説明
したが、道路面は観測面に、車両は物体に置き換え、停
止物体の検出も行える。
【００４７】（実施の形態３）次に、本発明の請求項６
および７に対応する実施の形態３について説明する。図
６は本実施の形態３における空間占有率を計測する物流
計測装置を示しており、対応付け部ＳＴ１、平面推定部
ＳＴ２、座標変換部ＳＴ３までは実施の形態１、実施の
形態２と同様である。占有率計測部６０１では空間占有
率が計測される。まず、座標変換部ＳＴ３で得られた３
次元データから、各車線の投影データを作成する。３次
元データから投影データを作成する手法は前記したもの
と同様である。投影データから空間占有率を計算するに
は式（８）を用いる。
および７に対応する実施の形態３について説明する。図
６は本実施の形態３における空間占有率を計測する物流
計測装置を示しており、対応付け部ＳＴ１、平面推定部
ＳＴ２、座標変換部ＳＴ３までは実施の形態１、実施の
形態２と同様である。占有率計測部６０１では空間占有
率が計測される。まず、座標変換部ＳＴ３で得られた３
次元データから、各車線の投影データを作成する。３次
元データから投影データを作成する手法は前記したもの
と同様である。投影データから空間占有率を計算するに
は式（８）を用いる。
【００４８】以上により各車線毎に空間占有率が把握で
きる。なお以上の実施の形態では、道路環境における各
車線毎の空間占有率計測手法について説明したが、車線
を特定空間に置き換えることも可能である。
きる。なお以上の実施の形態では、道路環境における各
車線毎の空間占有率計測手法について説明したが、車線
を特定空間に置き換えることも可能である。
【００４９】
【発明の効果】本発明は、上記実施の形態１から明らか
なように、停止判断部を持ち物体が停止したことを検知
し、物体検出方式を停止時に適した方式に切り替えるこ
とで、車両同士の重なりが多く発生する停止時にも精度
良く車両を検出することができる。
なように、停止判断部を持ち物体が停止したことを検知
し、物体検出方式を停止時に適した方式に切り替えるこ
とで、車両同士の重なりが多く発生する停止時にも精度
良く車両を検出することができる。
【００５０】本発明は、上記実施の形態２から明らかな
ように、影やヘッドライトのなど輝度の変化に影響を受
けない３次元データを積分処理することで、外乱等の多
い屋外環境下であっても駐車車両、故障車両、事故車両
など停車物体を精度良く検出することができる。
ように、影やヘッドライトのなど輝度の変化に影響を受
けない３次元データを積分処理することで、外乱等の多
い屋外環境下であっても駐車車両、故障車両、事故車両
など停車物体を精度良く検出することができる。
【００５１】本発明は、上記実施の形態３から明らかな
ように、車両を含む道路の立体的な形状を計測すること
で交通管制において交通状況の把握の為のデータとして
有用である空間占有率を、画像処理によって計測するこ
とができる。
ように、車両を含む道路の立体的な形状を計測すること
で交通管制において交通状況の把握の為のデータとして
有用である空間占有率を、画像処理によって計測するこ
とができる。
【図１】本発明の実施の形態１における交通流計測装置
の構成を示すブロック図
の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１における車両の検出を説
明する模式図
明する模式図
【図３】本発明の実施の形態１における車両の検出を説
明する模式図
明する模式図
【図４】本発明の実施の形態２における停止物体検出部
を持つ交通流計測装置の構成を示すブロック図
を持つ交通流計測装置の構成を示すブロック図
【図５】本発明の実施の形態２における停止車両の検出
の原理を説明する模式図
の原理を説明する模式図
【図６】本発明の実施の形態３における占有率計測部を
持つ交通流計測装置の構成を示すブロック図
持つ交通流計測装置の構成を示すブロック図
【図７】従来の技術におけるステレオ画像計測の原理を
示す模式図
示す模式図
【図８】従来の技術における平面推定方式についての模
式図
式図
【図９】従来の技術における交通流計測装置の構成を示
すブロック図
すブロック図
【図１０】従来の技術における座標変換を説明する模式
図
図
【図１１】従来の技術における座標変換を説明する模式
図
図
【図１２】従来の技術における撮像装置、道路面、車両
の幾何学的関係を示す模式図
の幾何学的関係を示す模式図
【図１３】従来の技術における３次元データと投影デー
タの関係を示す模式図
タの関係を示す模式図
【図１４】従来の技術における駐車車両検出を説明する
模式図
模式図
【図１５】従来の技術における駐車車両検出の処理の流
れを示すフロー図
れを示すフロー図
【図１６】従来の技術における占有率計測を説明する模
式図
式図
ＣＵ１、ＣＵ２ 撮像装置 ＳＴ１ 対応付け部 ＳＴ２ 平面推定部 ＳＴ３ 座標変換部 １０１ 停止判断部 １０２ 適応型車両検出部 ４０１ 停車車両検出部 ＨＳ 積分した３次元データ ６０１ 占有率計測部 ７０１ 撮像面（左画像） ７０２ 撮像面（右画像） Ｂ 基線長（カメラ間隔） ｆ 焦点距離 Ｐ 物体 ８０１ 画像面 ８０２ 平面通過直線 ８０３ 道路平面 ＢＫ ブロック ＳＴ５ 車線検出部 ＳＴ６ 投影車両検出部 ＳＴ７ 車種判断部 ｃｏ１ 撮像面を基準とした座標系 ｃｏ２ 道路面を基準とした座標系 １１０１ 小レーン ＲＫ 撮像装置から道路面までの距離 ＲＳ 道路面の視差 Ｋ 撮像装置から車両までの距離 ＴＲ 車両 １２０１ 道路面 ＲＬ 右車線上の空間 ＰＲ 投影データ ＷＮ ウィンドウ １４０１ 計測領域 １４０２ 輝度サンプル点 １４０３ 駐車車両 １４０４ 路面 １６０１ 超音波式車両感知器 １６０２ 車両 ＴＰ 車両の先頭位置
Claims (7)
- 【請求項１】 観測面を撮影して複数の画像を得る複数
台の撮像装置と、複数の画像間で相関が高い領域を対応
付けて視差を獲得する対応付け部と、前記視差から観測
面の位置を３次元的に推定する平面推定部と、前記視差
と前記観測面の位置から３次元データを獲得する座標変
換部と、前記３次元データから物体が停止したことを判
断する停止判断部と、前記３次元データと前記判断から
物体の位置を検出する適応型物体検出部を備えた物流計
測装置。 - 【請求項２】 観測面を撮影して複数の画像を得る複数
台の撮像装置と、複数の画像間で相関が高い領域を対応
付けて視差を獲得する対応付け部と、前記視差から観測
面の位置を３次元的に推定する平面推定部と、前記視差
と前記観測面の位置から３次元データを獲得する座標変
換部と、前記３次元データから３次元データのフレーム
間差分と空間占有率を算出して物体が停止したことを判
断する停止判断部と、前記３次元データと前記判断から
物体の位置を検出する適応型物体検出部を備えた物流計
測装置。 - 【請求項３】 観測面を道路面とし、物体を車両とする
ことを特徴とする請求項１または２記載の物流計測装
置。 - 【請求項４】 観測面を撮影して複数の画像を得る複数
台の撮像装置と、複数の画像間で相関が高い領域を対応
付けて視差を獲得する対応付け部と、前記視差から観測
面の位置を３次元的に推定する平面推定部と、前記視差
と前記観測面の位置から３次元データを獲得する座標変
換部と、前記３次元データを積分して停止物体を検出す
る停止物体検出部を備えた物流計測装置。 - 【請求項５】 観測面を道路面とし、物体を車両とし、
停止物体を駐車車両または故障車両または事故車両とす
ることを特徴とする請求項４記載の物流計測装置。 - 【請求項６】 観測面を撮影して複数の画像を得る複数
台の撮像装置と、複数の画像間で相関が高い領域を対応
付けて視差を獲得する対応付け部と、前記視差から観測
面の位置を３次元的に推定する平面推定部と、前記視差
と前記観測面の位置から３次元データを獲得する座標変
換部と、前記３次元データから特定空間内の空間占有率
を計測する占有率計測部を備えた物流計測装置。 - 【請求項７】 観測面を道路面とし、物体を車両とし、
特定空間内の空間占有率を各車線内の空間占有率とする
ことを特徴とする請求項６記載の物流計測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34025596A JP3384526B2 (ja) | 1996-12-19 | 1996-12-19 | 物流計測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34025596A JP3384526B2 (ja) | 1996-12-19 | 1996-12-19 | 物流計測装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10187975A true JPH10187975A (ja) | 1998-07-21 |
| JP3384526B2 JP3384526B2 (ja) | 2003-03-10 |
Family
ID=18335192
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP34025596A Expired - Fee Related JP3384526B2 (ja) | 1996-12-19 | 1996-12-19 | 物流計測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3384526B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000337870A (ja) * | 1999-05-27 | 2000-12-08 | Honda Motor Co Ltd | 物体判定装置 |
| JP2004028728A (ja) * | 2002-06-25 | 2004-01-29 | Fuji Heavy Ind Ltd | 地形認識装置および地形認識方法 |
| JP2014056536A (ja) * | 2012-09-14 | 2014-03-27 | Oki Electric Ind Co Ltd | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
| CN104251684A (zh) * | 2014-10-22 | 2014-12-31 | 湖州科尼物流设备有限公司 | 一种货物宽度检测装置 |
-
1996
- 1996-12-19 JP JP34025596A patent/JP3384526B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2000337870A (ja) * | 1999-05-27 | 2000-12-08 | Honda Motor Co Ltd | 物体判定装置 |
| JP2004028728A (ja) * | 2002-06-25 | 2004-01-29 | Fuji Heavy Ind Ltd | 地形認識装置および地形認識方法 |
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| CN104251684A (zh) * | 2014-10-22 | 2014-12-31 | 湖州科尼物流设备有限公司 | 一种货物宽度检测装置 |
| CN104251684B (zh) * | 2014-10-22 | 2017-01-25 | 湖州科尼物流设备有限公司 | 一种货物宽度检测装置 |
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|---|---|
| JP3384526B2 (ja) | 2003-03-10 |
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