JPH1091893A - 道路監視装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 路上カメラで得られた画像から路上の異常を
確実に検出する。 【解決手段】 路上のＣＣＤカメラ１で得られた画像は
Ａ／Ｄ変換部３で変換され、画像メモリ４に記憶され
る。画像データ処理部５では、画像から通過車両の位置
及び速度を検出して車両位置・車速記憶部７に記憶す
る。障害物推定部８は、車両の走行軌跡を検出し、障害
物の存在可能性を評価する。例えば車両が車線変更を行
い、再び元の車線に復帰した場合には、障害物を避けて
走行したと考え、対応する領域の障害物存在可能性を大
きくする。また、車線変更禁止等の道路状況や加減速等
の走行状態を考慮して可能性度合いを増減調整する。障
害物存在可能性度合いがしきい値を越えた場合には、障
害物有りとして出力部１０から出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は道路監視装置、特に
路上に設置された監視カメラの画像に基づいて道路の異
常を検出する装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、路上の監視カメラで路上を撮
影し、得られた画像を分析して道路上の異常、例えば事
故の発生や落下物の存在等を検出する技術が知られてい
る。

【０００３】例えば、特開平６−２７４７８６号公報に
は、カメラで得られた画像から車両位置を検出して一定
期間蓄積し、車両位置のスペクトルを算出することで車
両の避走（事故や落下物を避けるための走行）を検出
し、これにより間接的に事故や落下物等の異常状態を検
出する技術が開示されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】このように、車両の避
走を検出することで間接的に路上異常を検出する技術
は、画像から直接異常を検出することが困難な状況、例
えば路上落下物のコントラストが十分でない、あるいは
天候等の撮影環境の変化により移動体は検出できるが静
止物体の検出が困難である状況では極めて有効である一
方、上記従来技術では一定期間の車両位置の累積を行う
ため異常検出までに時間を要する問題があった。

【０００５】本発明は上記従来技術の有する課題に鑑み
なされたものであり、その目的は、迅速かつ正確に路上
の異常を検出できる装置を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、第１の発明は、道路上の所定領域を所定時間間隔で
撮影する撮影手段と、得られた撮影結果から車両の走行
軌跡を取得する画像処理手段と、得られた走行軌跡に基
づき道路上の異常を検出する検出手段とを有することを
特徴とする。走行軌跡に着目することで、障害物を避け
ようとした走行か、あるいは単なる走路変更か等の相違
を認識し、障害物存在の可能性を確実に評価できる。ま
た、走行軌跡は、ある車両が処理対象領域（撮影手段の
撮影領域）に入ってから出るまでの時間であるので、処
理の高速化を図ることができる。

【０００７】また、第２の発明は、第１の発明におい
て、車両の走行状態を検出する走行状態検出手段をさら
に有し、前記検出手段は、前記走行軌跡及び走行状態に
基づいて道路上の異常を検出することを特徴とする。例
えば、路上に障害物が存在する場合には、車両は一般に
減速した上で障害物を避ける走行を行うと考えられる。
従って、単に走行軌跡だけではなく、加減速等車両の走
行状態をも加味することで、より正確に障害物等の異常
を検出することができる。なお、走行状態には、加減速
や急ハンドル、あるいは他車両の車速や車間距離等が含
まれる。

【０００８】また、第３の発明は、第１の発明におい
て、道路状況を記憶する記憶手段をさらに有し、前記検
出手段は、前記走行軌跡及び前記記憶手段に記憶された
道路状況に基づいて道路上の異常を検出することを特徴
とする。例えば、車両が車線変更禁止区間で車線変更を
行った場合には、単なる車線変更ではなく障害物が存在
するためにやむなく車線変更を行った可能性が高いと考
えられる。従って、単に走行軌跡だけでなく、道路状況
をも加味することで、より正確に障害物等の異常を検出
することができる。なお、道路状況には、隣接レーンが
対向車線か否か、車線変更禁止か否か、追い越し禁止か
否か等の道路固有の情報が含まれる。

【０００９】

【発明の実施の形態】以下、図面に基づき本発明の実施
形態について説明する。

【００１０】図１には本実施形態のシステム構成図が示
されている。路上には所定間隔でＣＣＤカメラ１が設置
されており、路上の所定領域を撮影する。設置間隔は、
例えば１００ｍとする。ＣＣＤカメラ１で得られた画像
は障害物推定装置２内のＡ／Ｄ変換部３に順次供給され
る。Ａ／Ｄ変換部３は入力したアナログ画像信号をデジ
タル信号に変換し、画像メモリ４に格納する。画像メモ
リ４に格納された画像データは順次読み出されて画像デ
ータ処理部５に供給される。画像データ処理部５は、マ
イクロコンピュータで構成され、機能ブロックとしては
車両位置・車速検出部６、車両位置・車速記憶部７、障
害物推定部８、障害物推定記憶部９を含んで構成され
る。車両位置・車速検出部６は入力画像データから車両
の位置及び車速を検出する。車両の位置は、車両が写っ
ていない背景画像を予め用意し、この背景画像と得られ
た画像との差分を演算することにより抽出することがで
きる。そして、検出された車両位置の経時変化は車両の
走行軌跡として車両位置・車速記憶部７に記憶される。
また、車速は車両位置の時間的な変化量として走行軌跡
から算出され、車両の走行状態として車両位置・車速記
憶部７に記憶される。なお、記憶された車両位置及び車
速データは、一定時間経過した後あるいは情報としても
はや必要としなくなった場合に順次車両位置・車速記憶
部７から削除される。また、車両位置・車速記憶部７に
は、ＣＣＤカメラ１が設置された道路状況のデータが予
め記憶されている。道路状況データとしては、例えば車
線変更禁止道路であるか否か、追い越し禁止道路である
か否か、片側１車線道路であるか否か等である。もちろ
ん、これらの道路状況データは別の記憶手段に記憶させ
ることもできる。障害物推定部８は、対象となる車両が
直前の画像では存在していたものの次の画像では存在し
なくなったことを検知、すなわち対象車両が処理領域か
ら外れたことを検知すると、車両位置・車速記憶部７に
記憶されている走行軌跡及び走行状態並びに道路状況か
ら路上の障害物の有無を判定し、判定結果を障害物推定
記憶部９に格納する。障害物推定記憶部９はシステム起
動時に全て初期化され、障害物推定部８の推定結果に応
じて障害物存在の可能性度合いを記憶していく。保持さ
れた障害物データは適宜読み出されて出力部１０から出
力される。なお、出力部１０からのデータは例えば路上
の状況を一括管理する管制センタ等に供給され、各通過
車両に警報表示として報知される。もちろん、出力部１
０から直接各通過車両に警告を出力することもできる。

【００１１】図２には画像データ処理装置５で処理する
画像データの処理ウィンドウが模式的に示されている。
各ウィンドウは矩形状に仕切られ、Ｌ11,Ｌ12,・・・と
マトリクスで示される。各ウィンドウの大きさは、例え
ば５ｍ×５ｍの大きさであり、各マトリクス毎に障害物
の有無が判定される。従って、検出すべき障害物の大き
さによりマトリクスの大きさを適宜調整することは言う
までもない。システム起動時には、各マトリスクの値Ｌ
11,Ｌ12,・・・は０にリセットされており、上述した障
害物の推定結果に応じてその値が障害物存在の可能性度
合いに更新される。基本的な考えとしては、走行軌跡上
に存在するマトリスクの障害物存在度合いはゼロとな
り、車両の避走が生じて走行軌跡上にないマトリクスに
はゼロでない有限の値が付加される。従って、ある車両
が通過した後の各マトリスクの値を比較することで、障
害物の存在位置及び大きさを決定することが可能とな
る。もちろん、複数台あるいは一定時間内の障害物可能
性度合いを累積し、その累積結果から障害物の判定を行
うことも可能であり、この場合には障害物推定記憶部９
に随時推定結果が蓄積され、所望の読み出しタイミング
でその累積結果が読み出されることになる。

【００１２】図３には車両位置・車速検出部６の詳細な
フローチャートが示されている。

【００１３】まず、予め用意した複数の背景画像（時間
的ないし季節的に異なる車両の存在しない複数画像）か
ら処理時間及び処理季節、天候に最も近い背景画像を選
択する（Ｓ１０１）。具体的には、処理時間及び処理季
節で背景画像の候補を絞り、画像全体の輝度レベルや雨
滴センサから雨天／曇天／晴天を区別し最適の背景画像
を選択する。次に、ＣＣＤカメラ１から画像を入力し
（Ｓ１０２）、両画像の差分により車両のみを抽出する
（Ｓ１０３）。そして、抽出した車両画像の中心座標を
算出し（Ｓ１０４）、算出した中心座標を車両位置・車
速記憶部７に記憶する（Ｓ１０５）。次に、処理対象と
なった車両が前回ＣＣＤカメラ１から取得した画像内に
存在するか否かを判定する（Ｓ１０６）。この判定は、
車両位置、速度、大きさに著しい変化があるか否かで実
行され、サンプリング時間から考慮して大きな変化が生
じている場合には別車両と判定し、そうでなければ同一
車両と判定する。処理対象車両が前回の車両と同一であ
る場合には、車両位置・車速記憶部７に記憶されている
前回の位置座標を読み出して今回の位置座標との差分を
算出し、サンプリング時間からその速度を算出する（Ｓ
１０７）。算出された速度は車両位置・車速記憶部７に
記憶される（Ｓ１０８）。一方、前回の画像では存在し
ていたが、今回の画像では存在しなくなった車両がある
場合には（Ｓ１０９）、車両位置・車速記憶部７に記憶
されているその車両の位置データ及び車速データが読み
出されて障害物推定部８に供給される（Ｓ１１０）。前
回存在した車両が全て今回の画像にも存在する場合に
は、Ｓ１０１以降の処理を繰り返して順次その位置デー
タ及び速度データが車両位置・車速記憶部７に記憶され
ていく。従って、ある車両が処理対象画像内に入ってか
らその車両が処理対象画像から出ていくまでのその車両
の位置データ及び速度データが車両位置・車速記憶部７
に記憶され、かつ、処理対象画像から出たことをトリガ
として障害物推定が行われることになる。図４には障害
物推定部８で実行される推定処理のフローチャートが示
されている。まず、障害物推定部８は処理対象車両の走
行ラインを判定する（Ｓ２０１）。この判定は車両位置
・車速記憶部７から入力した位置データに基づいて行わ
れ、詳細は後述する。走行ライン判定が行われた後、走
行ライン上のマトリクスに障害物なしとしてゼロを代入
する（Ｓ２０２）。なお、このことからも明らかなよう
に、本実施形態では車両がその上を走行できる程度の小
さな物体（紙片や金属片）は障害物とみなさないことと
している。これは本実施形態の利点でもあり、例えば画
像から直接障害物を検出する場合には、その障害物の大
きさを評価し、さらにその大きさが車両の走行にとって
支障となるか否かを別途判定する必要があるが、このよ
うに車両の走行軌跡を利用することで真に走行上の障害
物のみを検出することが可能となる。

【００１４】走行ライン上のマトリクスにゼロを代入し
た後、次にレーン内を直進しているか否かを判定する
（Ｓ２０３）。車両の位置データからその車両がレーン
内を直進していないと判定された場合には、さらに車両
が加減速を行っているか否か（Ｓ２０４）、隣接レーン
の状況（Ｓ２０５）、処理対象道路の状況（Ｓ２０
６）、車両の操舵状況（Ｓ２０７）、同レーンの状況
（Ｓ２０８）を順次判定する。これらの処理は、車両の
走行状態及び道路状況に応じて障害物の存在可能性を確
実に評価するための処理であり、各処理により障害物存
在度合いＰが算出される。具体的な処理についてはそれ
ぞれ後述する。Ｓ２０４〜Ｓ２０８で算出された度合い
Ｐは障害物推定位置マトリクスに加算され（Ｓ２０
９）、その結果が出力される（Ｓ２１０）。推定値は上
述したように障害物推定記憶部９に記憶される。そし
て、出力部１０では推定値を読み出して所定の警告しき
い値と比較し（Ｓ２１１）、推定値が警告値を越えた場
合には障害物有りとして管制センタ等に警告を出力する
（Ｓ２１２）。

【００１５】図５には図４におけるＳ２０１の処理が示
されている。まず、車両位置・車速記憶部７に記憶され
た位置データを読み出してその時間的変化から走行ライ
ン（走行軌跡）を算出する（Ｓ３０１）。そして、算出
した走行ラインからその車両がレーン内を走行している
か否かを判定する（Ｓ３０２）。走行レーン位置は画像
内で既知であるから、車両の走行ラインと既知の走行レ
ーン位置を比較することで走行ラインがレーン内か否か
を判定できる。走行ラインがレーン内である場合には、
次に走行ラインの最大横変位と所定の蛇行しきい値を大
小比較する（Ｓ３０３）。最大横変位とは走行ラインの
うち道路幅方向に変位した量の最大値であり、また蛇行
しきい値とは運転者の積極的な意思により車両が蛇行し
たと判定できる横変位量で例えば２ｍに設定される。比
較の結果、最大横変位＞蛇行しきい値である場合には、
さらに横変位した後に初期状態に復帰したか否かを判定
する（Ｓ３０４）。この判定でＹＥＳである場合には、
その車両が同一レーンを走行しつつ障害物を避けて元の
走路上に戻ったと考えられるので、走行ライン上でない
対応マトリクスに有限値Ｐaを代入する（Ｓ３０５）。
有限値Ｐaを代入した結果がＳ３０６に模式的に示され
ており、図中矢印は走行ライン（位置データの時間変
化）、斜線領域が有限値Ｐaを有するマトリクス領域で
障害物の存在可能性がある領域である（このＳ３０６は
説明上の仮想ステップであり、実際の処理はＳ３０５ま
でで良い）。

【００１６】また、Ｓ３０４で対象車両が初期状態に復
帰しなかった場合には、対象画像領域において進路方向
に大きな障害物が存在している、あるいは処理対象画像
領域において遠い位置（ＣＣＤカメラから離れた位置）
に障害物が存在しているために車両が初期状態に復帰で
きなかった可能性があるため、走行ライン上でない対応
マトリクスに有限値Ｐbを代入する（Ｓ３０７）。有限
値Ｐbを代入した結果がＳ３０８に模式的に示されてお
り、図中矢印は走行ラインで横方向に変位し初期状態に
復帰しなかった状態を示しており、斜線領域が有限値Ｐ
bを有するマトリクス領域で障害物の存在可能性がある
領域である。

【００１７】また、Ｓ３０３で最大横変位が蛇行しきい
値以下であると判定された場合には、走行ラインはほぼ
直線、すなわち対象車両はレーン内を直進したものと判
定され、レーン内には障害物はないものとして有限値の
代入処理は行われない。この場合の走行レーンが模式的
にＳ３０９に示されており、図中において斜線領域の非
存在が障害物存在可能性ゼロであることを示している。

【００１８】一方、Ｓ３０２でＮＯ、すなわち対象車両
の走行ラインが同一レーン内に存在していないと判定さ
れた場合には、次に走行レーンの境界である白線を完全
に越えたか否か、つまり車線変更を行ったか否かを判定
する（Ｓ３１０）。この判定は、避走の大きさを評価す
ることで障害物の道路幅方向の大きさを評価するための
ものである。そして、車両の走行ラインが白線を完全に
越えていない場合には、さらに初期状態がレーン内にあ
るか否か（Ｓ３１１）、最終状態はレーン内にあるか否
かを判定する（Ｓ３１２、Ｓ３１７）。初期状態がレー
ン内であり、かつ、最終状態もレーン内である場合に
は、車線変更はしていないものの、大きく蛇行して避走
走行を行ったと判断できるから、走行ライン上にない対
応マトリクスに有限値Ｐcを代入する（Ｓ３１３）。有
限値Ｐcを代入した結果がＳ３１４に模式的に示されて
おり、図中矢印は走行ラインで白線上を走行して避走し
たことを示しており、斜線領域が有限値Ｐcを有するマ
トリクス領域で障害物の存在可能性がある領域である。
Ｓ３０６に比べて走行ラインの横変位量が大きい分だけ
有限値を有するマトリクス領域が道路幅方向に拡大して
いることに着目すべきである。

【００１９】また、初期状態はレーン内にあるものの、
最終状態がレーン内にない場合、つまり車両が大きく横
変位したまま処理対象画像領域が外れた場合には、道路
の進行方向に大きい障害物が存在する、あるいはＣＣＤ
カメラから遠い位置に障害物が存在するとして走行ライ
ン上にない対応マトリクスに有限値Ｐdを代入する（Ｓ
３１５）。Ｓ３１６には有限値Ｐdを代入した結果が模
式的に示されている。Ｓ３０８に比べて道路幅方向に斜
線領域が拡大していることに着目すべきである。

【００２０】また、初期状態はレーン内に存在せず、最
終状態はレーン内に存在する場合には、処理対象画像領
域の手前に障害物が存在するとして対応するマトリクス
に有限値Ｐeを代入する（Ｓ３１８）。Ｓ３１９にはこ
の場合の走行ライン及び障害物存在可能性領域が示され
ており、Ｓ３１４やＳ３１６に比べて手前側（ＣＣＤカ
メラ側）に斜線領域が存在していることに着目すべきで
ある。

【００２１】また、初期状態はレーン内に存在せず、か
つ、最終状態もレーン内に存在しない場合には、処理対
象画像内において車両の走行ラインが白線上を走行して
いることになるから、道路の両サイドに障害物が存在す
る可能性があるとして対応するマトリクスに有限値Ｐf
を代入する（Ｓ３２０）。Ｓ３２１には有限値Ｐfを代
入した結果が模式的に示されており、両サイドの斜線領
域が有限値マトリスク領域である。

【００２２】一方、Ｓ３１０で車両が白線を完全に越え
たと判定された場合、つまり車両が車線変更を行った場
合には、次に初期レーンに復帰したか否かを判定する
（Ｓ３２２）。初期レーンに復帰した場合には走行ライ
ン上にない対応マトリクスに有限値Ｐgを代入する（Ｓ
３２３）。Ｓ３２４にはこの場合の走行ライン及び障害
物存在可能性領域が模式的に示されており、Ｓ３１４等
に比べて一層道路幅方向に斜線領域が拡大していること
に着目すべきである。

【００２３】また、車両が白線を完全に越えたものの、
初期レーンに復帰していない場合には、道路進行方向に
大きな障害物が存在する可能性、あるいは遠い位置にあ
ると判断できるので、対応するマトリクスに有限値Ｐh
を代入する（Ｓ３２６）。Ｓ３２６には走行ライン及び
障害物存在可能性領域が模式的に示されている。Ｓ３２
４に比べて斜線領域が進路方向に長く延びている点に着
目すべきである。

【００２４】以上のように、車両の走行ラインから障害
物の存在可能性を評価し、障害物が存在する可能性のあ
るマトリクスに有限値を代入することでＳ２０１の処理
は終了する。但し、例えばＰaとＰbを考慮すると、Ｐa
の場合には車両が横変位した後に再び初期状態に復帰し
た場合の可能性度合いであり、障害物を避けて走行した
可能性が高い一方、Ｐbは障害物が存在しないにもかか
わらず単に走行位置を変化させたに過ぎない可能性もあ
る。従って、障害物の存在可能性度合いとしては、Ｐa
＞Ｐbとするのが望ましい。同様にして、各可能性度合
いＰa〜Ｐhには次のような大小関係を設定するのが望ま
しい。

【００２５】Ｐa＞Ｐb Ｐc＞Ｐd、Ｐe、Ｐf Ｐg＞Ｐh Ｐb＜Ｐd、Ｐe、Ｐf Ｐa＜Ｐc＜Ｐg 一般的には、車両が横変位しても再び初期状態に戻った
場合にはそうでない場合に比べて障害物が存在する可能
性度合いがより高く、また、横変位量が大きい程障害物
の存在可能性度合いも高いと考えられる。以上のように
して有限値を代入した後は、図４のＳ２０２に移行して
走行ライン上のマトリクスを全てゼロにリセットする。
なお、走行ライン上でなく、しかもＳ２０１の処理で有
限値が代入されないマトリクスは、初期値であるゼロの
ままである。従って、この段階でもマトリクスの値を相
互に比較することで障害物の有無を判定することは可能
であるが、本実施形態ではさらに正確に障害物を検出す
べく、車両の走行状態や道路状況を加味して可能性度合
いを評価している。

【００２６】図６には図４におけるＳ２０４の加減速判
定処理の詳細フローチャートが示されている。まず、車
両位置・車速記憶部７に記憶された速度データを読み出
し、その変化の時間的割合より加減速度を算出する（Ｓ
４０１）。そして、加速／減速／定速の別を判定する
（Ｓ４０２）。車両が加速していると判定された場合に
は、上述の走行ライン判定処理（Ｓ２０１）で代入され
た可能性度合いＰに対して

【数１】Ｐ´＝Ｐ×Ｃ１／（加速量） を演算し、可能性度合いＰを小さく調整する（Ｓ４０
３）。また、減速の場合には

【数２】Ｐ´＝Ｐ×Ｃ２×（減速量） を演算して可能性度合いを大きく調整する（Ｓ４０
４）。これは、障害物を避けて走行する場合には、通常
その直前で減速すると考えられるから、車両が実際に減
速している場合には障害物の存在可能性をより高く評価
するためである。なお、車両が定速走行している場合に
は、可能性度合いはＰのままである。

【００２７】図７には図４におけるＳ２０５の隣接レー
ン判定処理の詳細フローチャートが示されている。ま
ず、処理対象車両の車線変更時点あるいは「はみ出し」
時点において隣接しているレーン内の車両位置を車両位
置・車速記憶部７から読み出す（Ｓ５０１）。該当車両
が存在する場合には（Ｓ５０２）、その車両の位置及び
速度データから処理対象車両と隣接レーン車両との速度
比及び距離を算出する（Ｓ５０３）。この算出は、隣接
レーンの走行状況と対象レーンの走行状況にどの程度相
違があるかを評価するためである。そして、対象車両と
隣接レーン車両との前後関係を判定する。処理対象車両
が隣接レーン車両の前に車線変更（または「はみ出
し」）した、すなわち隣接レーン車両が処理対象車両
（自車）の後方に位置している場合には、

【数３】Ｐ´＝Ｐ×Ｃ３×（速度比）／（距離） を演算し、可能性度合いＰを速度比に比例させるととも
に距離に反比例させて調整する（Ｓ５０５）。また、処
理対象車両（自車）が隣接レーン車両の後ろに車線変更
した場合には、

【数４】Ｐ´＝Ｐ×Ｃ４×（距離）／（速度比） を演算し、可能性度合いＰを距離に比例させるとともに
速度比に反比例させて調整する（Ｓ５０６）。これは、
例えば隣接レーン車両の前に車線変更する場合には、そ
の速度比が大きい程あるいは距離が小さい程、車線変更
の緊急性がより高いと判断でき、それだけ障害物の存在
可能性も高いと考えられるからである（つまり、障害物
があるからこそ困難な状況でもあえて車線変更して避走
を行ったと考えられる）。なお、車線変更時に隣接レー
ン車両が存在しない場合には、可能性度合いはＰのまま
である。

【００２８】図８には図４におけるＳ２０６の道路状況
判定処理の詳細フローチャートが示されている。まず、
車両位置・車速記憶部７（あるいは別の記憶部）に予め
記憶されている道路状況を読み出す（Ｓ６０１）。道路
状況としては、ＣＣＤカメラ１が設置されている道路が
片側１車線道路であるか否か、追い越し禁止区間である
か否か、高速道路の出口付近であるか否か、高速道路の
合流付近であるか否か、交差点の手前であるか否か、車
両で利用可能な沿道施設の有無等である。道路状況を獲
得した後、処理対象車両がレーンをはみ出した場合にそ
のレーンが対向車線であるか否かを判定する（Ｓ６０
２）。例えば片側１車線道路の場合には、はみ出しレー
ンは対向車線となるので、障害物可能性度合いＰに対し
て

【数５】Ｐ´＝Ｐ×Ｃ５ を演算し、可能性度合いを大きく調整する（Ｓ６０
３）。これは、隣接レーンが対向車線であってもあえて
はみ出しを行った場合にはそれだけ避走を行う必然性が
あり、従って障害物が存在する可能性がより高いと考え
られるからである。はみ出したレーンが対向車線でない
場合には、このような調整処理が行わず可能性度合いは
Ｐに維持される。

【００２９】次に、処理対象車両がレーンをはみ出した
場合にその道路がはみ出し禁止であるか否かを判定する
（Ｓ６０４）。はみ出し禁止道路である場合には、可能
性度合いＰに対して

【数６】Ｐ´＝Ｐ×Ｃ６ を演算し、可能性度合いを大きく調整する（Ｓ６０
５）。これも、上述のＳ６０３と同様に、はみ出し禁止
であるにもかかわらずあえてはみ出しを行った場合には
障害物を避けるための避走である可能性がより高いと考
えられるからである。

【００３０】はみ出し禁止道路か否かを判定した後、次
に高速道路の出口あるいは合流付近であるか否かを判定
する（Ｓ６０６）。出口あるいは合流付近である場合に
は、可能性度合いＰに対して

【数７】Ｐ´＝Ｐ×Ｃ７ を演算し、可能性度合いを小さく調整する（Ｓ６０
７）。これは、出口あるいは合流付近でははみ出しある
いは車線変更は比較的頻繁に生じるため、障害物の避走
ではなく単なる車線変更の可能性が高いと考えられるか
らである。

【００３１】図９には図４におけるＳ２０７の急ハンド
ル判定処理の詳細フローチャートが示されている。ま
ず、走行ライン及び速度データから（横変位）／（速
度）を算出し、その最大値を急ハンドル度とする（Ｓ７
０１）。そして、算出した急ハンドル度と所定のしきい
値と比較し、しきい値を越えている場合には可能性度合
いＰに対して

【数８】Ｐ´＝Ｐ×Ｃ８×（急ハンドル度） を演算し、急ハンドルに応じて可能性度合いを大きく調
整する（Ｓ７０３）。これは、急ハンドルである程、よ
り緊急性が高く障害物の存在可能性が高いと考えられる
からである。

【００３２】図１０には図４におけるＳ２０８の同レー
ン判定処理の詳細フローチャートが示されている。ま
ず、処理対象車両が隣接レーンに完全に入ったか否か、
すなわち完全に白線を越えたか否かを判定する（Ｓ８０
１）。隣接レーンに完全に入った場合には、さらに元の
レーンにおいて処理対象車両の前方に遅い車が存在した
か否かあるいは後方に速い車が存在したか否かを判定す
る（Ｓ８０２）。車線変更する前の元の車線において、
前方に遅い車が存在した場合や後方に速い車が存在した
場合には、これらの車両の存在のために車線変更した可
能性が高いから、可能性度合いＰに対して

【数９】Ｐ´＝Ｐ×Ｃ９／（速度差） を演算し、速度差に応じて可能性度合いを大きく調整す
る（Ｓ８０３）。

【００３３】図１１には以上述べた処理の代表例が示さ
れている。（ａ）〜（ｄ）は図４におけるＳ３１６の場
合、すなわち処理対象車両が同一レーン内になく、白線
を完全に越えておらず、初期状態はレーン内にあるもの
の最終状態はレーン内にない場合である。この場合の基
本的な障害物可能性度合いはＳ３１５で示すようにＰd
である。ここで、（ａ）は走行ライン上を加速して走行
し、かつ、隣接レーン後方に他車両が存在した場合であ
り、調整後の可能性度合いＰ（ａ）は、

【数１０】Ｐ（ａ）＝Ｐd×（Ｃ１／（加速量））×
（Ｃ３×（速度比）／（距離）） となる。（ｂ）は走行ライン上を減速して走行し、隣接
レーン後方に他車両が存在した場合であり、調整後の可
能性度合いＰ（ｂ）は、

【数１１】Ｐ（ｂ）＝Ｐd×（Ｃ２×（減速量））×
（Ｃ３×（速度比）／（距離）） となる。（ｃ）は走行ライン上を加速して走行し、隣接
レーン前方に他車両が存在した場合であり、調整後の可
能性度合いＰ（ｃ）は、

【数１２】Ｐ（ｃ）＝Ｐd×（Ｃ１／（加速量））×
（Ｃ４／（速度比）／距離）） となる。（ｄ）は走行ラインを減速して走行し、隣接レ
ーン前方に他車両が存在した場合であり、調整後の可能
性度合いＰ（ｄ）は、

【数１３】Ｐ（ｄ）＝Ｐd×（Ｃ２／（加速量））×
（Ｃ４／（速度比）／（距離）） となる。

【００３４】一方、（ｅ）〜（ｈ）は図４におけるＳ３
２４の場合、すなわち処理対象車両が同一レーン内にな
く、白線を完全に越えており、しかも初期レーンに復帰
した場合である。この場合の基本的な障害物可能性度合
いはＳ３２３で示すようにＰgである。ここで、（ｅ）
は走行ラインを加速して走行し、かつ、隣接レーン後方
に他車両が存在した場合であり、調整後の可能性度合い
Ｐ（ｅ）は、

【数１４】Ｐ（ｅ）＝Ｐg×（Ｃ１／（加速量））×
（Ｃ３×（速度比）／（距離）） となる。（ｆ）は走行ライン上を減速して走行し、隣接
レーン後方に他車両が存在した場合であり、調整後の可
能性度合いＰ（ｆ）は、

【数１５】Ｐ（ｆ）＝Ｐg×（Ｃ２×（減速量））×
（Ｃ３×（速度比）／（距離）） となる。（ｇ）は走行ライン上を加速して走行し、隣接
レーン前方に他車両が存在した場合であり、調整後の可
能性度合いＰ（ｇ）は、

【数１６】Ｐ（ｇ）＝Ｐg×（Ｃ１／（加速量））×
（Ｃ４／（速度比）／距離）） となる。（ｈ）は走行ラインを減速して走行し、隣接レ
ーン前方に他車両が存在した場合であり、調整後の可能
性度合いＰ（ｈ）は、

【数１７】Ｐ（ｈ）＝Ｐg×（Ｃ２／（加速量））×
（Ｃ４／（速度比）／（距離）） となる。他の場合も同様にして可能性度合いが調整され
る。

【００３５】以上のように、Ｓ２０４〜Ｓ２０８で可能
性度合いＰを調整し、マトリクス値を決定することで、
障害物の可能性をより正確に評価することができる。マ
トリクス値が決定された後は、所定の警告しきい値とマ
トリクス値を比較し、しきい値を越える場合には障害物
有りとして警告を出力することは上述した通りである。
なお、しきい値を越えるマトリクス値が複数存在する場
合には、そのマトリクス位置が障害物の位置を示し、し
きい値を越えたマトリスク数が障害物の大きさを示すこ
とになるので、これらの位置及び大きさを同時に出力す
るのが望ましい。

【００３６】また、本実施形態では、走行ライン判定処
理（Ｓ２０１及び図４）で基本的な障害物存在可能性度
合いＰを対応マトリクスに代入し、その後走行状態や走
路状況で可能性度合いＰを調整したが、もちろん基本的
な可能性度合いＰを走行状態等で調整した後に対応マト
リクスに代入しても良い。

【００３７】また、本実施形態において、ある車両の走
行軌跡から障害物の可能性度合いを算出しその値と警告
しきい値を比較するのではなく、複数台の車両の走行軌
跡から得られる障害物可能性度合いを累積し、その累積
値と警告しきい値を比較する場合には、可能性度合いの
信頼性はより高まるものの判定時間が増大してしまう欠
点があるため、両者を比較考慮して最適の台数を設定す
る必要がある。但し、本実施形態では走行状態や道路状
況も加味して可能性度合いを評価しているため、１台の
車両の走行軌跡から得られる可能性度合い自体が高い信
頼性を有しており、従って累積値を採用する場合も少な
い台数、すなわち短時間で障害物有無の判定を行うこと
が可能である。

【００３８】なお、本実施形態においては、走行状態及
び道路状況を共に加味して障害物存在可能性度合いを調
整したが、もちろん走行状態（例えば加減速）のみ、あ
るいは道路状況のみ（車線変更か否か）を用いて調整す
ることも可能である。さらに、ＣＣＤカメラ１の設置場
所に応じて調整のゲインＣ１〜Ｃ９を適宜変更すること
も可能である。例えば、カーブ走路においては、直線路
に比べてＣ５やＣ６を増大させても良い。

【００３９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
迅速かつ正確に障害物等の走路上の異常を検出すること
ができ、これにより交通の円滑化を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施形態のシステム構成図である。

【図２】 処理対象領域のマトリクス説明図である。

【図３】 車両位置・速度検出フローチャートである。

【図４】 全体処理フローチャートである。

【図５】 図４における走行ライン判定処理のフローチ
ャートである。

【図６】 図４における加減速判定処理のフローチャー
トである。

【図７】 図４における隣接レーン判定処理のフローチ
ャートである。

【図８】 図４における道路状況判定処理のフローチャ
ートである。

【図９】 図４における急ハンドル判定処理のフローチ
ャートである。

【図１０】 図４における同レーン判定処理のフローチ
ャートである。

【図１１】 図６〜図１０の処理の代表例を示す説明図
である。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 道路上の所定領域を所定時間間隔で撮影
   する撮影手段と、 得られた撮影結果から車両の走行軌跡を取得する画像処
   理手段と、 得られた走行軌跡に基づき道路上の異常を検出する検出
   手段と、 を有することを特徴とする道路監視装置。
2. 【請求項２】 車両の走行状態を検出する走行状態検出
   手段をさらに有し、前記検出手段は、前記走行軌跡及び
   走行状態に基づいて道路上の異常を検出することを特徴
   とする請求項１記載の道路監視装置。
3. 【請求項３】 道路状況を記憶する記憶手段をさらに有
   し、前記検出手段は、前記走行軌跡及び前記記憶手段に
   記憶された道路状況に基づいて道路上の異常を検出する
   ことを特徴とする請求項１記載の道路監視装置。