JPH10307988A - 交通流監視装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 路面に特別なマークを設置したりすることな
しに、車両を高精度に検知し、車両の通過台数，車両速
度，大型車／小型車の車種を計測できる手段を備えた交
通流監視装置を提供する 【構成】 路面テンプレート画像と入力画像の相関を算
出する類似度算出処理部４と、類似度の推移を解析して
車両の通過を判定する車両通過判定処理部６と、車両の
通過に要した時間を求める通過時間計測部７と、車両検
出領域を車両が通過した時の車両の末尾座標を求める車
両画像登録処理部１０と、車両テンプレート画像と入力
画像の類似度を算出し車両を追跡処理する車両追跡処理
部１２と、車両追跡処理により車両速度を求める車両速
度算出部１３と、通過時間および車両速度から車長を計
測し大型車／小型車の車種を区別する車種判定処理部１
４とを含み、車両の通過台数，車両速度，車種を高精度
に計測する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、交通流監視装置に
係り、特に、画像処理手段を用いて、車両の通過台数，
車両速度，車種すなわち大型車／小型車の種別を求める
手段に関する。

【０００２】

【従来の技術】車両センサとしては、超音波センサに代
表されるいわゆる存在型センサが普及している。存在型
センサは、車両がこのセンサの下を通過すると、車両の
存在を示す信号を出力するものであり、主に台数計測に
用いられている。

【０００３】これに対して、最近では、テレビカメラで
撮影した道路の映像を画像処理手段で処理し、車両の台
数を計測するシステムが開発されている。例えば、特開
平 7−244795号では、路面に周期的なマークを設置し、
マーク位置の濃度値を２値化し、マークと同じか否かで
車両の有無を判断する。

【０００４】このような画像型センサは、監視対象を面
的に処理できるため、従来の超音波センサと比べ、１台
のカメラで複数の車線を計測できるなどのメリットがあ
る。そこで、画像型センサは、トンネル内の交通流監視
のように、車両速度を計測して渋滞などで低速になって
いるのか通常走行なのかを判断し、異常の有無を監視す
るのに用いられている。例えば、特開平 5−298591号で
は、車両を検知しその車両の画像を濃淡パターンマッチ
ングで追跡して車両速度を計測する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、特開平 7−24
4795号では、路面にマークを設置する必要があり、さら
に、車両がマークを遮蔽したかどうかを２値化処理で検
出しているため、しきい値を柔軟かつ迅速に変更できる
方法を実現しないかぎり、明るさの変化に対応しにくい
などの欠点がある。

【０００６】また、車両検知センサに対しては、台数だ
けでなく、車両速度や車種すなわち大型車／小型車の種
別などを計測できる機能へのニーズが非常に高い。しか
し、このニーズに十分には対応できていない。

【０００７】一方、特開平 5−298591号の濃淡パターン
マッチング方式では、車両速度，台数を高精度に計測で
きるが、車両の一部を追跡するために、車種を判定する
には、車幅を求めることになり、精度の高い判定は望め
ない。

【０００８】さらに、特開平 6−309588号でも、路面に
格子状パターンを設置して背景画像と車両新入画像との
絶対差分を求めているので、格子状パターンを常にメン
テナンスする必要があり、しかも、天候の変化や時間の
経過などに起因する明るさの変動によって検出感度が大
幅に影響される欠点があった。

【０００９】本発明の目的は、路面に特別なマークを設
置したりすることなしに、車両を高精度に検知し、車両
の通過台数，車両速度，車種を計測できる手段を備えた
交通流監視装置を提供することである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、道路を俯瞰しているテレビカメラからの
入力画像に定められた車両検知領域に車両が存在しない
ときの路面パターンを路面テンプレート画像として登録
する路面テンプレート設定手段と、路面テンプレート画
像と順次取り込まれる入力画像との類似度を算出する類
似度算出処理部と、類似度の推移を解析して車両の通過
を判定する車両通過判定処理部と、上記車両検知領域を
車両が通過したときに車両末尾位置を登録する車両画像
登録処理部と、順次取り込まれる入力画像から車両末尾
位置を順次更新して車両を追跡する車両追跡処理部と、
追跡した距離とその間の時間とから車両速度を算出する
速度算出処理部と、車両速度と車両検知領域を車両が通
過するのに要した時間とから通過車両の車種を判定する
車種判定処理部とからなる交通流監視装置を提案する。

【００１１】本発明は、また、上記目的を達成するため
に、道路を俯瞰しているテレビカメラからの入力画像に
定められた車両検知領域に車両が存在しないときの路面
パターンを路面テンプレート画像として登録する路面テ
ンプレート設定手段と、路面テンプレート画像と順次取
り込まれる入力画像との類似度を算出する類似度算出処
理部と、類似度の推移を解析して車両の通過を判定する
車両通過判定処理部と、上記車両検知領域を車両が通過
したときに車両末尾位置を求め進行方向近傍の車両末尾
画像を追跡用車両テンプレートとして登録する車両画像
登録処理部と、順次取り込まれる入力画像と車両テンプ
レートとの類似度を類似度算出処理部で算出し類似度が
高い位置を車両位置として順次更新し車両を追跡する車
両追跡処理部と、追跡した距離とその間の時間とから車
両速度を算出する速度算出処理部と、車両速度と車両検
知領域を車両が通過するのに要した時間とから通過車両
の車種を判定する車種判定処理部とからなる交通流監視
装置を提案する。

【００１２】車両通過判定処理部は、類似度が所定値よ
りも小さい状態が所定時間Ｔだけ連続しかつ所定時間Ｔ
における最小類似度が所定値以下の場合に車両存在と判
断し、類似度が所定値よりも高くなった時に車両通過と
判断する手段である。

【００１３】類似度算出処理部は、路面テンプレート設
定手段に設定されている背景テンプレート画像と入力画
像との類似度も求める手段であり、車両画像登録処理部
は、類似度が所定値以下の場合に車両存在と判断する手
段とすることができる。

【００１４】いずれの場合も、車種判定処理部は、数種
類の仮定の車長Ｌと車両検知領域を通過する時間Ｔとか
ら速度をそれぞれ算出し、車両追跡処理で得られた実際
の速度と車長Ｌを仮定して算出した複数の速度とを比較
し、誤差が小さい算出速度に対応する車長Ｌに基づき車
種を判定する手段である。

【００１５】また、車両画像登録処理部は、車両検知領
域の進行方向近傍の他の車線上に存在判定処理領域を設
定し、存在判定処理領域の路面パターンを予め記憶して
おき、路面パターンと対応する入力画像との類似度が所
定値以下のときに車両存在と判定し、車両検知領域のみ
による大型車の他の車線上の重複検出を排除する手段で
ある。

【００１６】さらに、車両追跡処理部は、車両の瞬間速
度を求め、瞬間速度が所定値以下のときに車両停止と仮
に判断し、追跡に用いている車両テンプレート領域が車
両か路面かを判断し、車両と判断した場合のみ停止車両
と判定する手段を含むことができる。

【００１７】路面テンプレート設定手段は、路面テンプ
レート画像と入力画像との類似度が所定値より高い状態
が連続した場合に記憶している路面テンプレート画像を
入力画像を用いて更新する背景画像更新処理手段を含
む。

【００１８】本発明においては、画像型センサで得られ
た画像の所定の場所に車両検出領域を設け、この検出領
域の路面パターンを予め登録しておき、登録した路面パ
ターンと順次入力する画像との同一位置における類似度
を算出し、類似度が所定値より下がれば、何らかの物体
がその検出領域に存在していると判断し、類似度が所定
値より上がった時に、車両が通過したと判断する。車両
が通過したと判断したときの車両検出領域の進行方向で
近接する領域における車両の末尾座標を求め、この座標
周りの画像パターンを登録し、登録された画像パターン
が次の入力画像でどこに移動したかをサーチして車両を
追跡し、車両速度を算出する。さらに、路面パターンと
の類似度処理で、類似度が小さい時間すなわち車両の検
出領域通過に要した時間が求められるので、この時間と
追跡処理で求めた車両速度とを用いて車両の長さを算出
し、車種すなわち大型車／小型車の種別を判定する。こ
の方法では、(大型車の車長)／(小型車の車長)が大きな
比率になることから、車種間ではあまり大きな差が無い
ヘッドライトの間隔を検出して車種を判定する従来の場
合と比較して、小型車／大型車を高精度に判定できるこ
とになる。

【００１９】

【発明の実施の形態】次に、図１〜図２６を参照して、
本発明による交通流監視装置の実施例を説明する。

【００２０】図１は、本発明による交通流監視装置の一
実施例の系統構成を示すブロック図である。交通流監視
装置１は、テレビカメラ１６の映像をデジタル信号に変
換するＡ／Ｄ変換器２と、デジタル化された映像信号を
格納する画像メモリ３と、２枚の画像の相関すなわち類
似度を算出する類似度算出処理部４と、算出された類似
度を記憶する類似度記憶部５と、記憶した類似度の変化
を解析して車両の通過を判定する車両通過判定処理部６
と、車両の通過時間を求める通過時間計測部７と、所定
位置に車両検出領域を設定するテンプレート設定部８
と、路面テンプレートを記憶する路面テンプレート画像
用メモリ９と、車両通過判定処理部６が車両の通過を検
出したタイミングにおける車両の末尾座標を求める車両
画像登録処理部１０と、車両テンプレート画像用メモリ
１１と、車両テンプレート画像用メモリ１１に記憶され
ている車両の画像および画像メモリ３に記憶されている
入力画像の類似度を算出し車両を追跡処理する車両追跡
処理部１２と、車両追跡処理により車両速度を求める車
両速度算出部１３と、通過時間計測部７で求めた通過時
間および車両速度算出部１３で求めた車両速度から車種
を判定する車種判定処理部１４と、これらの処理部にク
ロックを供給するタイマ１５と、すべての動作を制御す
るＣＰＵ１７とからなる。

【００２１】図２は、図１の交通流監視装置における車
両検知，台数計数，車両速度計測，車種判定の概略の手
順を示すフローチャートである。初期設定１００では、
ＣＰＵ１７は、各種パラメータを設定し、各種テーブル
を初期化し、テンプレート設定部８は、背景画像を作成
し、テレビカメラ１６の映像の所定位置に車両検出領域
を設定し、車両検出領域に車両が存在しないときの路面
テンプレート画像を路面テンプレート画像用メモリ９に
登録し、以後の計測処理に備える。無限ループ１０１で
は、次に述べる画像入力１０２から背景画像更新処理１
１０までの手順を繰り返す。

【００２２】画像入力１０２では、テレビカメラ１６の
映像を取り込み、Ａ／Ｄ変換器２でデジタル信号に変換
し、デジタル化された入力画像を画像メモリ３に格納す
る。現在時刻読み込み１０３では、テレビカメラ１６の
映像を取り込んだ時点の時刻を記録する。路面類似度判
定処理１０４では、類似度算出処理部４は、路面テンプ
レート画像用メモリ９に登録したテンプレート画像およ
び画像メモリ３に取り込まれた入力画像の類似度を算出
する。類似度記憶部５は、類似度算出処理部４で算出さ
れた類似度を記憶する。車両通過判定処理部６は、路面
テンプレート画像および入力画像の類似度の推移を解析
して、車両の通過を判断する。通過時間計測部７は、車
両通過判定処理部６で車両が通過したと判断したときの
車両通過時間を求める。

【００２３】追跡テンプレート登録処理１０５では、車
両が車両検知領域を通過した時に、車両の末尾座標を求
めて、この座標周りの画像を車両テンプレート画像用メ
モリ１１に登録する。追跡処理１０６では、車両追跡処
理部１２は、車両テンプレート画像用メモリ１１に登録
された車両テンプレート画像および順次入力される画像
の間で類似度を求め、最もテンプレートに類似している
座標を求めながら、車両を追跡する。追跡テンプレート
更新処理１０７では、類似度最大の座標が見つかった場
合に、その近傍の矩型画像で既に記憶している車両テン
プレート画像を更新する。

【００２４】速度算出処理１０８では、車両速度算出部
１３は、車両追跡処理部１２で登録された初期登録座標
および時間と最終追跡座標および時間とに基づいて車両
速度を算出する。車種判定処理１０９では、車種判定部
１４は、車両の追跡処理１０６で求めた車両速度と通過
時間計測部７で求めた通過時間とから車種を判定する。
背景画像更新処理１１０では、類似度が所定値よりも高
い状態すなわち車が存在しない状態が連続した場合、記
憶している路面テンプレート画像を新しい入力画像で更
新する。

【００２５】次に、図２の各処理手順をより詳細に説明
する。

【００２６】１００：《初期設定》 図３は、初期設定１００の処理手順の一例を示すフロー
チャートである。初期設定１００は、計測処理の前に、
パラメータの設定１１１と、各種テーブルの初期化１１
２と、背景画像の作成１１３と、路面テンプレートの設
定１１４とを実行する。

【００２７】図４は、パラメータを得るための処理領域
の設定の一例を示す図である。入力画像１１５上には、
例えば、追跡処理の範囲１１６と、路面類似度算出用の
車両検出窓１１７，１１８と、車両末尾座標検出窓１１
９，１２０と、車両存在判定窓１２１とを設定する。

【００２８】パラメータを設定したら、各種テーブルを
初期化する。

【００２９】図５は、背景画像の記憶領域の設定例を示
す図である。背景画像の作成１１３では、車両が存在し
ない背景画像すなわち路面パターンを予め記憶する処理
である。その記憶領域の設定範囲には、図５に示すよう
に、いくつかの方式がある。図５(１)の例では、車両検
出窓１１７，１１８の部分だけを記憶する。図５(２)で
は、車両検出窓１１７，１１８と車両存在判定窓１２１
とを含んだ領域を記憶する。図５(２)に示すようにする
と、背景差分処理で車両の存在を判定し、この部分の路
面パターンを記憶しておき、入力画像との類似度が低い
場合に車両が存在していると判定することも可能であ
る。さらに、図５(３)に示すように、車両末尾座標検出
窓１１９，１２０を含めて、追跡処理の範囲１１６全体
を記憶することもある。この場合は、追跡処理の範囲１
１６内での詳しくは後述する停止車両の判定などに背景
を使うこともできる。

【００３０】１０１：《無限ループ》 処理中止や停止の指令がない限り、以下に述べる画像入
力１０２から背景画像更新処理１１０までの手順を繰り
返す。

【００３１】１０２：《画像入力》 テレビカメラ１６の映像を取り込み、Ａ／Ｄ変換器２で
デジタル信号に変換して、デジタル化された入力画像を
画像メモリ３に格納する。

【００３２】１０３：《現在時刻読み込み》 速度判定処理などのために、テレビカメラ１６の映像を
取り込んだ時点の時刻を記録する。

【００３３】１０４：《路面類似度判定処理》 類似度算出処理部４は、路面テンプレート画像用メモリ
９に登録したテンプレート画像および画像メモリ３に取
り込まれた入力画像の類似度を算出する。類似度記憶部
５は、類似度算出処理部４で算出された類似度を記憶す
る。車両通過判定処理部６は、路面テンプレート画像お
よび入力画像の類似度を算出し、その結果を解析して車
両の通過を判断する。通過時間計測部７は、車両通過判
定処理部６で車両が通過したと判断したときの車両通過
時間を求める。

【００３４】図６は、車両検出窓の設定の一例を示す図
である。テンプレート設定部８は、車両が進入する箇所
に路面テンプレートとして記憶する領域すなわち矩型の
車両検出窓２３を予め設定する。車両２００がいない道
路の画像２０から車両検出窓２３で指定した領域を切り
出し、路面テンプレート画像２１として路面テンプレー
ト画像用メモリ９に記憶する。類似度算出処理部４は、
このテンプレート画像２１と同じ位置から順次入力され
る画像２３との類似度を求め、求めた類似度を類似度記
憶部５に記憶させる。

【００３５】図７は、類似度すなわち相関値の変化状態
の一例を示す図であり、図８は、その類似度の変化状態
を棒グラフで示す図である。図７の入力画像２４に示す
ように、車両２００が撮影されていないときは、登録し
ているテンプレート画像と入力画像ｆ(t)とが類似して
いるので、１.０に近い類似度が得られる。車両２００
がテレビカメラ１６の視野に徐々に入ってくると、車両
検出窓２３内の画像が変化して、入力画像２５，２６，
２７，２８，２９に示すように、類似度が低下してく
る。この類似度が、図８に示すように、所定値(例えば
０.８)よりも小さくなった場合、車両２００が処理領域
に存在している(ＯＮ)と判断し、このＯＮ状態の時間す
なわち車両２００の通過に要した時間が所定値以上の
時、車両２００が存在していると判断する。この場合、
図８に示すように、しきい値より小さい区間の中で最小
の類似度ｍｉｎ値が所定値より大きい場合は、ノイズと
判断することもできる。

【００３６】図９は、本発明による路面類似度判定処理
の処理手順の一例を示すフローチャートである。処理３
０で、予め車両が存在しない画像を取り込み、処理３１
で、処理領域を設定し、処理３２で、その処理領域の路
面テンプレート画像を背景テンプレートすなわち路面テ
ンプレート画像用メモリ９に記憶する。処理３３で、車
両通過を示すオンフラグを０に初期化し、処理３４で、
無限ループに入る。

【００３７】処理３５で、画像を入力し、処理３６で、
その時刻を読み込み、処理３７で、入力画像と処理３２
で登録した路面テンプレート画像との類似度を類似度算
出処理部４により、その類似度を類似度記憶部５に記憶
する。

【００３８】処理３８で、求めた類似度が所定値より小
さいか否かを判断し、小さい場合、処理３９で、オンフ
ラグが０か否かを判断し、０である場合すなわちオフで
ある場合は、少なくとも車両か何かが路面に有ると判断
し、処理４０で、オンフラグを１に変更し、処理４１
で、通過時間計測の開始時刻を設定する。処理３８で、
相関値が高く、処理４２で、前回がオン状態であれば、
処理４３で、通過時間計測の終了時刻を設定し、処理４
４で、通過時間計測部７により、それまでの計測回数す
なわち車両通過時間を求め、しきい値より小さい場合は
ノイズと判断する一方で、それ以外の場合は走行車両通
過と判断し、処理４５で、無限ループ３４を抜ける。

【００３９】類似度算出処理部４は、路面テンプレート
画像用メモリ９に登録したテンプレート画像と画像メモ
リ３に取り込まれた入力画像との類似度を算出する手段
であり、正規化相関処理などの手法を用いる。正規化相
関処理は、入力画像ｆ(ｘ，ｙ)をテンプレートｔ(ｐ，
ｑ)で正規化相関する場合、入力画像ｆ(ｕ，ｖ)点の類
似度ｒ(ｕ，ｖ)は、数式１で算出される。ここで、ｐ，
ｑは、テンプレート画像のｘ，ｙサイズである。なお、
正規化相関処理は、専用ＬＳＩにより高速演算できるこ
とが知られている(「高性能画像処理ＬＳＩ[ＩＳＰ−Ｘ]
の開発と応用」：『映像情報』1996.2参照)。また、数式
１は、数式２〜数式６に分割されて、これらの相関も専
用ＬＳＩで高速に求めることができる。

【００４０】

【数１】

【００４１】

【数２】

【００４２】

【数３】

【００４３】

【数４】

【００４４】

【数５】

【００４５】

【数６】

【００４６】ここでは、相関を求める方法の一例として
正規化相関処理を記載したが、テンプレート画像と入力
画像との類似度を求める手法であれば、ほかの手法を採
用してもよい。

【００４７】図１０は、大型車特有の誤検出を防止する
対策の一例を示す図である。図１０(１)に示すように、
大型車両９２が手前車線を走行した場合、問題が発生す
る。入力画像８５，８６，８７において、検知窓９０，
９１をレーン毎に設定し、そこを大型車両９２が通過す
ると、大型車両９２は右側車線のレーンの検知窓９１も
覆ってしまうために、実際には右側車線に車両が存在し
ないにもかかわらず、図１０(２)に示すように、車両末
尾検出窓９３内に、車両末尾座標９４が発生する。

【００４８】この問題を回避するために、本実施例で
は、図１０(３)に示すように、車両末尾検出窓９３内
に、更に車両存在判定窓９５を設け、この車両存在判定
窓９５に車両が存在していない場合は、右側車線のレー
ンでは車両末尾を検出しないようにしている。この対策
によれば、大型車両９２による通過台数の誤検出を防止
できる。車両存在判定窓９５による存在確認の場合も、
車両存在判定窓９５の背景画像を予め記憶しておき、こ
の記憶画像と入力画像との類似度を類似度算出処理部４
で求め、類似度が所定値以下の場合に、車両が存在して
いると判断する。

【００４９】図１１は、図９の車両通過判定処理部分に
おいて、図１０のような大型車特有の誤検出を防止する
対策となる車両存在確認処理１３９などを追加した処理
手順の一例を示す図である。

【００５０】１０５：《追跡テンプレート登録処理》 図１２は、追跡テンプレート登録処理における処理領域
の設定状況を説明する図である。追跡テンプレート登録
処理１０５は、路面類似度算出処理１０４で車両通過と
判断した時点に起動される。図１２に示すように、入力
画像５０に対し、車両検出窓５１の領域の進行方向近傍
(この場合は上部)に所定の処理領域５２を設定する。こ
の処理領域５２は、通過車両の速度やテレビカメラ１６
の撮影方向などで変化する。処理領域５２について、車
両の末尾座標５３を探す処理を実行する。この処理に
は、いくつかの方式が考えられるが、ここでは、背景画
像との差分処理を例にとり説明する。

【００５１】図１３は、車両の末尾座標を探す状況の一
例を示す図である。図１３に示すように、背景と入力画
像との差分を求める。白い車両やテールランプが点灯し
ていると、背景との差分はその部分が大きくなるので、
図１３(１)に示すようになる。この画像に関して、水平
方向の濃度の累積分布を求め、最も分布が大きくなる場
所ｙmaxを探す。さらに水平位置を求めるため、図１３
(２)に示すように、求めた座標ｙmaxの近傍に処理領域
５８を限定し、図１３(３)に示すように、垂直方向の濃
度累積分布を求める。この分布に関して、図１３(４)に
示すように、所定のしきい値よりも大きい位置ｘs，ｘe
を求め、ｙmaxを中心にした矩型領域を車両末尾座標５
９として登録する。

【００５２】図１４は、車両末尾座標を登録する手順を
示す図であり、図１５は、車両末尾座標の画像をテンプ
レート画像として登録する手順を示す図であり、図１６
は、車両追跡に用いる追跡管理テーブルのデータ構造の
一例を示す図であり、図１７は、車両追跡に用いる追跡
管理テーブル全体の構成の一例を示す図である。

【００５３】車両が存在している場合は、図１４に示す
ように、１４３で、車両末尾座標を検出し、処理１４４
で、車両末尾座標が存在しているかを判断し、存る場合
は、処理１４５で、中心座標ｘ，ｙを登録する。登録後
は、図１５に示すように、処理１４６で、車両末尾座標
が検出されたか否かを判断し、処理１４７で、検出座標
ｘ，ｙを中心に矩型のテンプレート領域を定め、その位
置の画像をテンプレート画像として登録する。さらに、
図１６の追跡管理テーブルに、データを登録する。ここ
では、図１７に示すように、２４個の追跡管理テーブル
を用意してあるが、メモリ容量に余裕があるかぎり、追
跡管理テーブルの個数に制限はない。

【００５４】図１６の追跡管理テーブルにおいて、フラ
グは、追跡管理テーブルの有効，無効を示し、フラグが
１の時に、後述の追跡処理１０６を実行する。ホールド
は、車両を追跡中か否かを示し、１の時が追跡中であ
る。初期登録座標の関連では、ｘc座標は、テンプレー
トの中心ｘ座標であり、ｙc座標は、テンプレートの中
心ｙ座標である。時刻は、テンプレート登録時の例えば
ミリ秒単位の時刻である。通過レーン番号は、検出した
車両検出窓番号として記憶される。追跡中データの関連
では、追跡ｘ座標は、現在の車両末尾ｘ座標であり、追
跡ｙ座標は、現在の車両末尾ｙ座標であり、時刻は、現
在時刻である。使用テンプレート番号は、図１７に示す
テンプレート管理番号である。検知エリア通過時間に
は、車種判定に使うために、車両通過時間を格納する。

【００５５】１０６：《追跡処理》 図１８は、追跡処理手順の一例を示すフローチャートで
ある。図１８に示すように、処理１５０で、上記追跡管
理テーブルの数だけ、処理１５１から処理１５６をルー
プする。処理１５１で、追跡管理テーブルのフラグをチ
ェックし、フラグが１の場合に追跡処理する。追跡処理
に際しては、処理１５２で、サーチエリアを設定し、処
理１５３で、類似度最大座標をサーチし、処理１５４
で、車両を検出したか否かを判断し、車両を検出した場
合は、処理１５５で、追跡管理テーブルを更新し、処理
１５４で車両が見つからない場合は、処理１５６で、ホ
ールドフラグを０にして、追跡を終了する。

【００５６】図１９は、登録した画像と次の入力画像と
の間で最もテンプレートに類似している場所を探しなが
ら車両を追跡する状況を示す図である。登録した車両末
尾座標の画像を車両テンプレート画像用メモリ１１に記
憶し、図１９に示すように、この登録した画像と次の時
刻に入力した画像との間で最もテンプレートに類似して
いる場所を探しながら車両を追跡する。登録した車両末
尾位置５３の近傍にサーチエリア５７を設定し、その範
囲内で類似度算出処理部４を用いて最大類似度を示すポ
イントすなわちｘ，ｙ座標点をサーチする。

【００５７】図２０は、追跡処理手順の一例を示すフロ
ーチャートである。処理６０で、車両末尾座標を検出す
る。処理６１で、車両末尾の矩型領域の画像を車両テン
プレート画像用メモリ１１に記憶し、処理６２で、フラ
グを１にし、処理６３で、現在時刻を読み込み、処理６
４で、記憶されていた現在時刻に更新する。

【００５８】処理６５で、フラグが０になるまで、処理
６６から処理７３を繰り返す。処理６６で、画像を入力
し、処理６７で、その時の時刻を記憶し、処理６８で、
登録座標に基づき、サーチエリアを設定する。処理６９
で、類似度算出処理部４により、車両テンプレート画像
用メモリ１１に記憶している画像と処理６６の入力画像
との間の類似度を求め、最大類似度のポイントの座標点
を探す。処理７０で、最大類似度が所定値より高いか否
かを判断し、高い場合、その座標を記憶する。

【００５９】低い場合は、フラグを０にして、追跡を終
了する。

【００６０】フラグが０になった場合は、追跡が終了し
たので、処理７４で、登録時刻および終了時刻の差とそ
の間に移動した距離とに基づき、車両速度を算出する。
本実施例では、追跡処理に類似度算出処理を用いている
が、図１９の車両末尾検出処理を毎回実行し、この座標
を更新しながら追跡する手法もある。

【００６１】１０７：《追跡テンプレート更新処理》 車両は、テレビカメラから遠ざかる方向に走行する場
合、画像の奥に行くほど徐々に小さくなるので、初期登
録した車両テンプレート画像では、最後まで追跡できな
いため、車両を追跡しながらテンプレート画像を更新す
る。本実施例においては、類似度最大座標が見つかった
場合に、その近傍の矩型画像を既に記憶しているテンプ
レート管理番号の領域の画像と入替える。

【００６２】１０８：《車両速度算出処理》 図２１は、車両速度算出処理の処理手順の一例を示すフ
ローチャートである。ステップ１６１では、テーブル数
だけ、処理１６２から処理１６６を繰り返す。ステップ
１６２では、図１６の追跡管理テーブルをサーチし、フ
ラグが１でありホールドフラグが０のテーブルがあれ
ば、追跡管理テーブルの初期登録ｙ座標と終点ｙ座標と
から実距離を算出し、初期登録時刻と現在時刻とから追
跡時間を算出し、実距離／時間で車両速度を求める。こ
の車両速度は、平均車両速度に相当する。

【００６３】ホールドフラグが１のときに車両速度を求
めると、瞬間車両速度が得られる。この場合、追跡管理
テーブルには、前回の追跡座標と前回の時刻とを追加記
憶する必要がある。この瞬間車両速度を毎回求めておく
と、所定車両速度以下の場合には、低速車両と判定し、
停止した場合には、停止車両と判定できる。

【００６４】ただし、停止車両については、車両末尾を
正しく登録していない場合、車両テンプレートが車両を
追随できずに置き去られて、見かけ上停止と誤認する場
合があるので、本当に車両が停止したか否かを判定す
る。図２２は、車両停止を判別する処理手順の一例を示
すフローチャートである。図２２に示すように、処理１
７０で、速度が無くなり停止したか否かを判定し、停止
車両が存在した場合、処理１７１で、その追跡用車両テ
ンプレート領域の背景差分画像の差が大きいかどうかを
チェックする。大きい場合は、処理１７２で、停止車両
ありと判定し、小さい場合は、処理１７３で、追跡を中
止し、フラグおよびホールドフラグを０に初期化する。

【００６５】図２３は、置き去りテンプレートか本当の
停止車両かを判別する処理手順の一例を示すフローチャ
ートである。図２３に示すように、置き去られたテンプ
レート１７７は、テンプレート領域では背景画像との差
が少ないので、減算器１７９により背景画像１７５と入
力画像１７６との差分１８２を求めても、差が大きい部
分は少ない。これに対して、本当の車両の場合は、減算
器１８０で差分１８１を求めると、差が大きい部分が発
生する。この違いにより、置き去りテンプレートか本当
の停止車両かを判定できる。

【００６６】１０９：《車種判定処理》 車種判定処理は、路面類似度算出処理１０４時の車両通
過時間と車両追跡処理１０６で求めた車両速度とを使用
して、車長すなわち車両の長さを求め、大型車／小型車
の種別を判定する処理である。

【００６７】図２４は、車種判定処理１０９の原理を示
す側面図である。この場合、テレビカメラ１６は、下向
きに設置されているので、テレビカメラ１６の視野内の
車両検出窓８２を通過する時間には、車両高さの影響が
あり、車両高さによる影響Ｌ１と車両検出窓の長さＬ２
と車長Ｌ３との和が、テレビカメラ１６の視野内の総距
離Ｌ０になる。この総距離Ｌ０は、数式７で求められ
る。

【００６８】

【数７】

【００６９】図２５は、類似度値に基づき求められた車
両通過時間の一例を示す図である。車両通過時間ＴＴ
が、図２５に示すように得られているので、見かけの車
両速度は、通過時間ＴＴと総距離Ｌ０とから、数式８に
より算出できる。

【００７０】

【数８】

【００７１】ここでは、小型車の車長を４.５ｍとし、
大型車の車長を８ｍとする。数式８によりそれぞれの車
両速度を求め、この車両速度と追跡処理で求めた車両速
度との誤差が小さい方の車長を選択すると、大型車／小
型車を高精度に判定できる。すなわち、この方法では、
(大型車の車長)／(小型車の車長)＝８／４.５≒１.７８
と大きな比率になるので、車種間ではあまり大きな差が
無いヘッドライトの間隔を検出して車種を判定する従来
の場合と比較して、小型車／大型車を高精度に判定でき
ることになる。

【００７２】１１０：《背景画像更新処理》 図２６は、背景画像更新処理の処理手順の一例を示すフ
ローチャートである。予め記憶した路面テンプレート画
像のままでは、天候の変化や時間の経過などにより明る
さが変化した場合に、車両が通過しなくても、路面類似
度が低下してしまう。この路面類似度の低下を回避する
ために、路面類似度算出処理１０４において、類似度が
所定値よりも高い状態すなわち車が存在しない状態が連
続した場合、記憶している路面テンプレート画像を新し
い入力画像で更新する。すなわち、図２６において、処
理１５７で、管理テーブルに何も登録されていないかど
うかを判定する。何も登録されていない場合には、処理
１５８で、路面類似度がすべて高いか否かを判定する。
路面類似度がすべて高い場合、処理１５９で、全体領域
に移動物体があるか否かを判定する。車両などの移動物
体が無い場合は、処理１６０で、背景テンプレートすな
わち路面テンプレート画像として入力画像をコピーす
る。このようにテンプレート画像を更新すると、天候の
変化などによる明るさの変動に柔軟に対処できる。

【００７３】従来は、トンネル内においてテールランプ
を点灯していない車両の検出が難しかったが、本実施例
の路面テンプレートを用いた類似度算出による車両の検
知では、ランプを点灯していない車両でも良好に検出で
きるので、台数計測の精度を高められる。また、車両追
跡処理により車両速度を求めるとともに、その車両速度
と検出領域の通過時間とから、車種を高精度に判定でき
る。

【００７４】なお、上記実施例では、車両が画面手前か
ら奥の方に遠ざかる場合を例にとって、本発明を説明し
たが、車両が画面奥の方から手前に近づく場合、処理領
域を進行方向前方(画面では下方側)に設置すれば、本発
明を適用できることは明らかであろう。

【００７５】また、本発明は、トンネル監視の例のみな
らず、屋外の一般道路における通過台数，車両速度，車
長の計測にも有効である。

【００７６】

【発明の効果】本発明によれば、画像型センサで得られ
た画像の所定の場所に車両検出領域を設け、この検出領
域の路面パターンを予め登録しておき、登録した路面パ
ターンと順次入力する画像との同一位置における類似度
を算出し、類似度が所定値より下がれば、何らかの物体
がその検出領域に存在していると判断できる。

【００７７】また、類似度が所定値より上がった時に、
車両が通過したと判断し、車両が通過したと判断したと
きの車両検出領域の進行方向で近接する領域における車
両の末尾座標を求め、この座標周りの画像パターンを登
録し、登録された画像パターンが次の入力画像でどこに
移動したかをサーチして車両を追跡し、車両速度を算出
できる。

【００７８】さらに、路面パターンとの類似度処理で、
類似度が小さい時間すなわち車両の検出領域通過に要し
た時間が求められるので、この時間と追跡処理で求めた
車両速度とを用いて車両の長さを算出し、車種すなわち
大型車／小型車の種別を判定できる。この方法では、
(大型車の車長)／(小型車の車長)が大きな比率になるこ
とから、小型車／大型車を高精度に判定できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による交通流監視装置の一実施例の系統
構成を示すブロック図である。

【図２】図１の交通流監視装置における車両検知，台数
計数，車両速度計測，車種判定の概略の手順を示すフロ
ーチャートである。

【図３】初期設定処理の処理手順の一例を示すフローチ
ャートである。

【図４】パラメータを得るための処理領域の設定の一例
を示す図である。

【図５】背景画像の記憶領域の設定例を示す図である。

【図６】路面テンプレートと現在の入力画像との間の類
似度を求める類似度算出処理部の動作の概要を説明する
図である。

【図７】類似度すなわち相関値の変化状態の一例を示す
図である。

【図８】図７の類似度の変化状態を棒グラフで示す図で
ある。

【図９】車両通過判定処理までの処理手順を示すフロー
チャートである。

【図１０】大型車特有の誤検出を防止する対策の一例を
示す図である。

【図１１】図９の車両通過判定処理部分において、図１
０のような大型車特有の誤検出を防止する対策となる車
両存在確認処理などを追加した処理手順の一例を示す図
である。

【図１２】追跡テンプレート登録処理における処理領域
の設定状況を説明する図である。

【図１３】車両の末尾座標を探す状況の一例を示す図で
ある。

【図１４】車両末尾座標を登録する手順の一例を示す図
である。

【図１５】車両末尾座標の画像をテンプレート画像とし
て登録する手順の一例を示す図である。

【図１６】車両追跡に用いる追跡管理テーブルのデータ
構造の一例を示す図である。

【図１７】車両追跡に用いる追跡管理テーブル全体の構
成の一例を示す図である。

【図１８】追跡処理手順の一例を示すフローチャートで
ある。

【図１９】登録した画像と次の入力画像との間で最もテ
ンプレートに類似している場所を探しながら車両を追跡
する状況を示す図である。

【図２０】追跡処理手順の一例を示すフローチャートで
ある。

【図２１】車両速度算出処理の処理手順の一例を示すフ
ローチャートである。

【図２２】車両停止を判別する処理手順の一例を示すフ
ローチャートである。

【図２３】置き去りテンプレートか本当の停止車両かを
判別する処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図２４】車種判定処理の原理を示す側面図である。

【図２５】類似度値に基づき求められた車両通過時間の
一例を示す図である。

【図２６】背景画像更新処理の処理手順の一例を示すフ
ローチャートである。

【符号の説明】

１ 交通流監視装置 ２ Ａ／Ｄ変換器 ３ 画像メモリ ４ 類似度算出処理部 ５ 類似度記憶部 ６ 車両通過判定処理部 ７ 通過時間計測処理部 ８ テンプレート設定部 ９ 背景テンプレート画像用メモリ １０ 車両画像登録処理部 １１ 車両テンプレート画像用メモリ １２ 車両追跡処理部 １３ 速度算出処理部 １４ 車種判定処理部 １５ タイマ １６ テレビカメラ １７ ＣＰＵ ２０ 入力画像 ２１ 路面テンプレート ２２ 入力画像 ２３ 車両検出窓 ２４〜２９ 入力画像 ５０ 入力画像 ５１ 車両検出窓 ５２ 処理領域 ５３ 末尾座標 ５４〜５６ 入力画像 ５７ サーチエリア ５８ 処理領域 ５９ 車両末尾座標 ８０，８１ 車両 ８２ 車両検出窓 ８５〜８９ 入力画像 ９０，９１ 検知窓 ９２ 大型車両 ９３ 車両末尾検出窓 ９４ 車両末尾座標 ９５ 車両存在判定窓 １１５ 入力画像 １１６ 追跡処理の範囲 １１７，１１８ 車両検出窓 １１９，１２０ 車両末尾検出窓 １２１ 車両存在判定窓 １７５ 背景画像 １７６ 入力画像 １７７ 置き去られた車両テンプレート １７８ 追跡中の車両テンプレート １７９，１８０ 減算器 １８１ 差分 １８２ 差分 ２００ 車両

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ▲高▼橋 一哉 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株 式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 小林 克年 茨城県日立市幸町三丁目２番２号 日立ニ ュークリアエンジニアリング株式会社内 (72)発明者 佐藤 良幸 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株 式会社日立製作所大みか工場内

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 道路を俯瞰しているテレビカメラからの
   入力画像に定められた車両検知領域に車両が存在しない
   ときの路面パターンを路面テンプレート画像として登録
   する路面テンプレート設定手段と、 前記路面テンプレート画像と順次取り込まれる入力画像
   との類似度を算出する類似度算出処理部と、 前記類似度の推移を解析して車両の通過を判定する車両
   通過判定処理部と、 上記車両検知領域を車両が通過したときに車両末尾位置
   を登録する車両画像登録処理部と、 順次取り込まれる入力画像から前記車両末尾位置を順次
   更新して車両を追跡する車両追跡処理部と、 追跡した距離とその間の時間とから車両速度を算出する
   速度算出処理部と、 前記車両速度と前記車両検知領域を車両が通過するのに
   要した時間とから通過車両の車種を判定する車種判定処
   理部とからなる交通流監視装置。
2. 【請求項２】 道路を俯瞰しているテレビカメラからの
   入力画像に定められた車両検知領域に車両が存在しない
   ときの路面パターンを路面テンプレート画像として登録
   する路面テンプレート設定手段と、 前記路面テンプレート画像と順次取り込まれる入力画像
   との類似度を算出する類似度算出処理部と、 前記類似度の推移を解析して車両の通過を判定する車両
   通過判定処理部と、 上記車両検知領域を車両が通過したときに車両末尾位置
   を求め進行方向近傍の車両末尾画像を追跡用車両テンプ
   レートとして登録する車両画像登録処理部と、 順次取り込まれる入力画像と前記車両テンプレートとの
   類似度を前記類似度算出処理部で算出し類似度が高い位
   置を車両位置として順次更新し車両を追跡する車両追跡
   処理部と、 追跡した距離とその間の時間とから車両速度を算出する
   速度算出処理部と、 前記車両速度と前記車両検知領域を車両が通過するのに
   要した時間とから通過車両の車種を判定する車種判定処
   理部とからなる交通流監視装置。
3. 【請求項３】 請求項１または２に記載の交通流監視装
   置において、 前記車両通過判定処理部は、類似度が所定値よりも小さ
   い状態が所定時間Ｔだけ連続しかつ前記所定時間Ｔにお
   ける最小類似度が所定値以下の場合に車両存在と判断
   し、類似度が前記所定値よりも高くなった時に車両通過
   と判断する手段であることを特徴とする交通流監視装
   置。
4. 【請求項４】 請求項２に記載の交通流監視装置におい
   て、 前記類似度算出処理部は、前記路面テンプレート設定手
   段に設定されている背景テンプレート画像と入力画像と
   の類似度も求める手段であり、 前記車両画像登録処理部は、前記類似度が所定値以下の
   場合に車両存在と判断する手段であることを特徴とする
   交通流監視装置。
5. 【請求項５】 請求項１ないし４のいずれか一項に記載
   の交通流監視装置において、 前記車種判定処理部は、数種類の仮定の車長Ｌと車両検
   知領域を通過する時間Ｔとから速度をそれぞれ算出し、
   前記車両追跡処理で得られた実際の速度と車長Ｌを仮定
   して算出した複数の速度とを比較し、誤差が小さい算出
   速度に対応する車長Ｌに基づき車種を判定する手段であ
   ることを特徴とする交通流監視装置。
6. 【請求項６】 請求項１ないし５のいずれか一項に記載
   の交通流監視装置において、 前記車両画像登録処理部は、車両検知領域の進行方向近
   傍の他の車線上に存在判定処理領域を設定し、存在判定
   処理領域の路面パターンを予め記憶しておき、前記路面
   パターンと対応する入力画像との類似度が所定値以下の
   ときに車両存在と判定し、車両検知領域のみによる大型
   車の前記他の車線上の重複検出を排除する手段であるこ
   とを特徴とする交通流監視装置。
7. 【請求項７】 請求項１ないし６のいずれか一項に記載
   の交通流監視装置において、 前記車両追跡処理部は、車両の瞬間速度を求め、瞬間速
   度が所定値以下のときに車両停止と仮に判断し、追跡に
   用いている車両テンプレート領域が車両か路面かを判断
   し、車両と判断した場合のみ停止車両と判定する手段を
   含むことを特徴とする交通流監視装置。
8. 【請求項８】 請求項１ないし７のいずれか一項に記載
   の交通流監視装置において、 路面テンプレート設定手段は、路面テンプレート画像と
   入力画像との類似度が所定値より高い状態が連続した場
   合に記憶している路面テンプレート画像を入力画像を用
   いて更新する背景画像更新処理手段を含むことを特徴と
   する交通流監視装置。