JPH10334395A

JPH10334395A - 交通情報測定方法及び装置

Info

Publication number: JPH10334395A
Application number: JP9147670A
Authority: JP
Inventors: Hitoshi Kihara; 均木原
Original assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Current assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Priority date: 1997-06-05
Filing date: 1997-06-05
Publication date: 1998-12-18

Abstract

(57)【要約】【課題】道路上を走行する車両の動きを、動きベクト
ルとして認識することによって、複数の車両や、走行方
向の異なる車両の情報を同時に測定できる交通情報測定
方法及び装置を提供する。【解決手段】交通情報測定装置10は、道路80の上方に
路面に向けて配備され、道路上を走行する車両90を撮影
する画像入力手段12と、該画像入力手段12にて撮影され
た画像を解析して、車両90の走行情報を検知する画像解
析手段20を具えており、画像解析手段20は、画像中の各
車両90の動きを夫々動きベクトル76として認識すること
によって、車両90の走行情報を測定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、交通情報を測定す
る方法及び装置に関し、具体的には、道路上を通行する
車両の走行速度、走行方向、通過台数などを測定する方
法及び装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】道路上を走行する車両の台数、速度など
を測定することは、交通状況の把握、信号の制御、渋滞
情報の提供などに重要である。この種交通情報測定装置
として、ループ式車両検知方式や、超音波車両検知方式
などが知られている。ループ式車両検知方式は、道路上
にループコイルを埋設し、ループコイル上を車両が通過
したときに生ずるコイルのインダクタンス変化を利用し
て車両の通過を検知するものである。また、超音波車両
検知方式は、道路の上方に超音波送受信機を設置し、送
受信機から超音波パルスを発信して、車両又は道路に当
たって反射する反射波を受信するものであり、ドップラ
ー効果を利用して超音波の発信と受信との時間差によっ
て車両の通過を検知するものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記何れの交通情報測
定装置においても、車間距離が小さい場合には、各車両
の識別をすることができなかった。ループコイルや超音
波送受信機は、１基で複数の車両や、走行方向の異なる
車線、交差点などを監視することができない。また、複
数の車線を監視するには、各車線毎にループコイルや超
音波送受信機を別個に設ける必要がある。さらに、ルー
プ式車両検知方式は、ループコイルを路面に埋め込む必
要があり、容易に設置することができないという問題が
ある。

【０００４】本発明の目的は、道路上を走行する車両の
動きを、動きベクトルとして認識することによって、複
数の車両や、走行方向の異なる車両の情報を同時に測定
できる交通情報測定方法及び装置を提供することであ
る。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明の交通情報測定方法は、道路(80)の上方に路
面に向けて配備され、道路上を走行する車両(90)を撮影
する画像入力手段(12)に入力された画像を、画像解析手
段(20)にて解析し、車両(90)の走行情報を測定する交通
情報測定方法であって、画像解析手段(20)において、画
像上の各車両(90)の動きを、夫々動きベクトル(76)とし
て認識して、車両(90)の走行情報を測定するものであ
る。また、本発明の交通情報測定装置(10)は、道路(80)
の上方に路面に向けて配備され、道路上を走行する車両
(90)を撮影する画像入力手段(12)と、該画像入力手段(1
2)にて撮影された画像を解析して、車両(90)の走行情報
を検知する画像解析手段(20)を具えており、画像解析手
段(20)は、画像中の各車両(90)の動きを夫々動きベクト
ル(76)として認識することによって、車両(90)の走行情
報を測定するものである。

【０００６】具体的には、画像解析手段(20)は、画像入
力手段(12)にて撮影された画像を複数の検出エリア(72)
に分割して、時刻ｔ₀における検出エリア中の少なくと
も１の任意の固定点(代表点(75))の画像データをもと
に、時刻ｔ₀＋Δｔにおける画像データを解析して、前
記検出エリア(72)の時間ｔ₀における代表点(75)と移動
距離及び方向を演算し、代表点(75)の動きを動きベクト
ル化するベクトル化手段(30)と、連続する同一動きベク
トル(76)を有するエリアの集合を被測定ブロック(78)と
し、該被測定ブロック(78)のうち少なくとも所定の面積
以上の面積を有する被測定ブロック(78a)のみを抽出
し、該被測定ブロック(78a)を車両(90)として認識する
車両認識手段(40)と、認識された被測定ブロック(78a)
の動きベクトル(76)を解析することによって、車両(90)
の走行情報を測定する走行情報処理手段(50)を具える。
上記画像解析手段(20)にて得られる車両の走行情報とし
て、車両の走行速度、走行方向、車両の通過台数などを
挙げることができる。

【０００７】

【作用及び効果】道路上を走行する車両(90)を動きベク
トル(76)として認識し、処理することによって、画像入
力手段(12)により撮影される走行方向の異なる車両や、
複数の車両を同時に解析することができる。車両の動き
ベクトル(76)を解析することにより、車両の走行速度、
走行方向、通過台数などの複数のデータを同時に、また
リアルタイムに得ることができる。また、車両は、画像
の状態で解析されるのではなく、動きベクトル(76)とし
て解析されるから、解析に必要な情報を少なくすること
ができ、処理装置への負担を小さくすることができる。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
説明する。図１及び図２は、本発明の交通情報測定装置
(10)の概略図を示している。交通情報測定装置(10)は、
図２に示すように、カメラなどの画像入力手段(12)と、
入力された画像を処理する画像解析手段(20)を具えてお
り、画像解析手段(20)は解析結果を、信号制御や道路交
通情報などを制御するホストコンピュータ(14)に送信す
る。

【０００９】画像入力手段(12)は、図１に示すように、
単車線又は複数車線の道路(80)の上方に、道路(80)の車
両通行帯全体を撮影可能に配備される。画像入力手段(1
2)は、例えば、道路(80)に門型のゲート(82)を形成し、
該ゲート(82)の上部中央に取り付けたり、道路と立体交
差する歩道橋、高架道路などに取り付けることができ
る。なお、複数車線の内、一車線のみを撮影するように
配備してもよい。

【００１０】画像入力手段(12)は、時間Δｔごとに道路
(80)の撮影を行なう。なお、時間Δｔは、１フィールド
又は１フレームの走査時間又はその整数倍に設定するこ
とが望ましい。図３は、時刻ｔ₀における撮影画像(70)
を示している。得られた画像(70)を必要に応じてデジタ
ル信号化し、画像中の特定の信号(以下では輝度信号Ｙ
を用いて説明する)画像解析手段(20)に送信する。図２
に示すように、画像解析手段(20)は、時刻ｔ₀における
画像中の任意の固定点(代表点(75))と、この点の画像の
時間Δｔ後(時刻ｔ₀＋Δｔ)における移動位置に基づい
て、像の動きをベクトル化するベクトル化手段(30)と、
得られた動きベクトル(76)に基づいて車両(90)を認識す
る車両認識手段(40)と、車両(90)と認識された動きベク
トル(76)を解析することによって、車両の走行情報を測
定する走行情報処理手段(50)を具える。

【００１１】ベクトル化手段(30)は、図４に示すよう
に、フィルタ(31)(32)、代表点メモリ(34)、差分回路(3
5)、絶対値化処理回路(36)、相関値積算メモリ(37)、最
小位置検出回路(38)、ベクトル演算回路(39)を具える。
ベクトル化手段(30)に入力される画像信号は、画像入力
手段(12)にて時刻ｔ₀に撮影された画像の輝度信号Ｙで
あって、図２に示すように、予め複数の検出エリア(ｍ
×ｎ)に分割されている。各検出エリア(ｉ，ｊ)(但し、
ｉ：１〜ｍの整数、ｊ：１〜ｎの整数)は、夫々ｓ×ｔ
の画素(73)から構成されている(図３参照)。ベクトル化
手段(30)に入力された輝度信号Ｙは、垂直方向のローパ
スフィルタ(31)(ＶＬＰＦ)と水平方向のバンドパスフィ
ルタ(32)(ＨＢＰＦ)によって所定の周波数成分だけが取
り出される。上記フィルタ(31)(32)によって所定の周波
数成分化された各検出エリア(72)の輝度信号Ｙのうち、
任意の固定点(以下「代表点(75)」という)の輝度信号の
みが取り出されて、代表点メモリ(34)に記憶される。代
表点メモリ(34)は、検出エリア(ｉ，ｊ)に対応するアド
レスに代表点(75)の輝度データを代表点データとして記
憶する。代表点(75)として、各検出エリア中に存する１
又は複数の画素(73)を選択することができる。例えば、
図２に示すように、代表点(75)を各検出エリア(72)のほ
ぼ中央に位置する画素(73)としてもよい。

【００１２】ベクトル化処理手段に、画像入力手段(12)
にて時刻ｔ₀＋Δｔに撮影された画像の輝度信号Ｙが、
上記と同数の検出エリア(ｍ×ｎ)に分割された状態でベ
クトル化手段(30)に入力されると、差分回路(35)は、代
表点メモリ(34)に記憶された検出エリア(ｉ，ｊ)の代表
点データと、この検出エリア(72)の時刻ｔ₀＋Δｔにお
けるすべての輝度信号Ｙとを比較して差分を求める。差
分回路(35)にて求められた検出エリア(ｉ，ｊ)の輝度の
差は、絶対値化処理回路(36)にて絶対値化され、検出エ
リア(72)の画素(73)の数と同数(ｓ×ｔ)のビットを有す
る相関値積算メモリ(37)に順次記憶される。相関値積算
メモリ(37)に記憶された輝度の差のうち、最も差が小さ
い点(ゼロに近い点)又は集合を最小位置検出回路(38)に
て検出する。輝度の差が最も近い点又は集合のある位置
(図５の点Ｂ)は、代表点(図５の点Ａ)が時間Δｔの間
に、その位置まで移動したことを示している。代表点(7
5)が移動していない検出エリアは、車両などの移動物の
通過がなかったことを示している。ベクトル演算回路(3
9)は、代表点の位置(図５の点Ａ)から、求められた代表
点の移動位置(図５の点Ｂ)までの距離及び方向を演算す
る(図５参照)。演算方法として、各点の座標の差を挙げ
ることができる。代表点から差が最も小さい点までの距
離及び方向を演算することにより、検出エリア(ｉ，ｊ)
における代表点(75)の動きベクトル(76)が決定される。
上記処理を画像中の各検出エリア(72)について行なうこ
とによって、図６に示すように、すべての検出エリア(7
2)に対して方向と大きさを有する動きベクトル(76)が生
成される。なお、図６では、各動きベクトル(76)を同じ
大きさで示しているが、実際には、各動きベクトル(76)
の大きさは、代表点(75)の移動量によって異なる。

【００１３】上記ベクトル化手段(30)では、車両(自動
車)(90)だけでなく二輪車(95)(図３参照)や人など、道
路上を通行するすべての対象物について、動きベクトル
(76)が生成されている。そこで、得られた動きベクトル
(76)を以下の車両認識手段(40)にて解析処理することに
より、車両(90)の動きベクトル(76)のみを抽出する。車
両認識手段(40)は、連続する同一動きベクトル(76)を有
する検出エリア(72)の集合を被測定ブロック(78)とし
て、被測定ブロック(78)のうち所定以上の大きさを有す
る被測定ブロック(78a)のみを車両(90)として認識する
手段である。車両認識手段(40)は、図６で得られた結果
について、予め設定された閾値以上、ｉ軸方向とｊ軸方
向に同一の動きベクトル(76)が連続しているか否かを判
断する。本実施例では、図６において、ｉ軸方向、ｊ軸
方向に共に２検出エリア以上連続する同一の動きベクト
ル(76)を有する集合を車両(90)と認識する。つまり、図
の右上にある被測定ブロック(78b)は、ｊ軸方向には３
検出エリア連続して同一動きベクトル(76)が存在してい
るが、ｉ軸方向には１検出エリアしか動きベクトル(76)
がないため、車両とは認識されない。なお、測定誤差、
車両(90)の撮影される角度などの要因によって、動きベ
クトルが完全に一致しないこともあるが、この場合、所
定範囲内の差を有する動きベクトルを同じ動きベクトル
と見なし、それらが連続している部分を集合とすればよ
い。

【００１４】車両(90)として認識された被測定ブロック
(78a)の動きベクトル(76)は、走行情報処理手段(50)で
解析されて車両(90)の走行情報となる。車両の走行情報
として、走行速度を求める場合には、動きベクトル(76)
の大きさを時間Δｔで除算すればよい。また、走行方向
を求める場合には、動きベクトル(76)の方向のみを抽出
すればよい。さらに、車両の通過台数を求める場合に
は、画像上の特定の位置(図６の線Ｃ−Ｃ間)を通過する
被測定ブロック(78a)の数をカウントすればよい。

【００１５】走行情報処理手段(50)によって得られた車
両の走行情報を、道路交通情報、渋滞情報などを制御す
るホストコンピュータ(14)に送信すると、リアルタイム
の交通情報を得ることができる。また、信号制御に本発
明を利用すると、渋滞の緩和などに役立てることができ
る。

【００１６】上記実施例では、動きベクトルのみに基づ
いて被測定ブロックを車両か否か認識したが、認識の精
度を高めるために、動きベクトルと共に被測定ブロック
の輝度レベルを識別し、所定の輝度レベルを有する被測
定ブロックを車両として認識するようにしてもよい。ま
た、被測定ブロック(78)の形状、大きさ、または輝度な
どの違いから車両の形を特定して、走行する車両の種類
(例えば乗用車、トラックなど)を識別することもでき
る。さらに、上記実施例では、所定の大きさを有しない
被測定ブロック(78b)を、車両(90)と認識せずに測定か
ら除外したが、被測定ブロック(78b)の形状又は動きベ
クトルの大きさなどから二輪車(95)等を測定の対象とし
て含めるようにすることもできる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の交通情報測定装置の画像入力手段の道
路への取り付け形態を示す図である。

【図２】本発明の交通情報測定装置の構成を示すブロッ
ク図である。

【図３】画像入力手段で撮影された画像と、画像の１検
出エリアを示す図である。

【図４】ベクトル化手段のブロック図である。

【図５】ある検出エリアの時刻ｔ₀と時刻ｔ₀＋Δｔにお
ける代表点の移動量を示す図である。

【図６】画像を動きベクトル化した結果を示す図であ
る。

【符号の説明】

(10) 交通情報測定装置 (12) 画像入力手段 (20) 画像解析手段 (30) ベクトル化手段 (40) 車両認識手段 (50) 走行情報処理手段 (72) 検出エリア (75) 代表点 (76) 動きベクトル (78) 被測定ブロック (80) 道路 (90) 車両

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】道路(80)の上方に路面に向けて配備さ
れ、道路上を走行する車両(90)を撮影する画像入力手段
(12)に入力された画像を、画像解析手段(20)にて解析し
て車両(90)の走行情報を測定する交通情報測定方法にお
いて、画像解析手段(20)は、画像上の各車両(90)の動きを、夫
々動きベクトル(76)として認識することによって、車両
(90)の走行情報を測定することを特徴とする交通情報測
定方法。
【請求項２】道路(80)の上方に路面に向けて配備さ
れ、道路上を走行する車両(90)を撮影する画像入力手段
(12)と、該画像入力手段(12)にて撮影された画像を解析
して、車両(90)の走行情報を測定する画像解析手段(20)
を具える交通情報測定装置において、画像解析手段(20)は、画像入力手段(12)にて撮影された画像を複数の検出エリ
ア(72)に分割し、時刻ｔ₀における検出エリア中の少な
くとも１つの代表点(75)の画像データと、前記検出エリ
ア(72)の時刻ｔ₀＋Δｔにおける画像データに基づい
て、時間Δｔの間の代表点(75)の移動距離及び方向を演
算し、代表点(75)の動きを動きベクトル化するベクトル
化手段(30)と、連続する同一動きベクトル(76)を有する検出エリア(72)
の集合を被測定ブロック(78)とし、該被測定ブロック(7
8)のうち少なくとも所定の面積以上の面積を有する被測
定ブロック(78a)のみを抽出し、該被測定ブロック(78a)
を車両(90)として認識する車両認識手段(40)と、認識された被測定ブロック(78a)の動きベクトル(76)を
解析することによって、車両(90)の走行情報を測定する
走行情報処理手段(50)とを具えることを特徴とする交通
情報測定装置。
【請求項３】画像解析手段(20)にて得られる車両(90)
の走行情報は、車両の走行速度、走行方向、車両の通過
台数の少なくとも１つである請求項２に記載の交通情報
測定装置。