JPH1097625A - 駐車車両検出システム - Google Patents
駐車車両検出システムInfo
- Publication number
- JPH1097625A JPH1097625A JP8249864A JP24986496A JPH1097625A JP H1097625 A JPH1097625 A JP H1097625A JP 8249864 A JP8249864 A JP 8249864A JP 24986496 A JP24986496 A JP 24986496A JP H1097625 A JPH1097625 A JP H1097625A
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- JP
- Japan
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- edge
- unit
- section
- inclination
- image
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- Pending
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- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 駐車区域の駐車車両の有無を高い確度で検出
する。 【解決手段】 車両に特有な部分のエッジパターンを区
分してエッジパターン記憶部５に記憶し、カメラ１で駐
車区域を撮像し、Ａ／Ｄ変換部２でディジタル変換し、
画像メモリ３に書込み、これを読出し、前記区分に対応
する部分ごとにエッジ抽出部４でエッジ画像を抽出し、
相関演算部６でエッジパターンとの相関係数を算出し、
メモリ部７に記録し、車両判別部９により相関係数の大
きい上位所要区分のデータを読出し、平均値を算出し、
記憶部８より読出した閾値と比較し、閾値より大きい場
合に駐車車両ありを判別し、出力部10より出力する。傾
斜度判定部11でエッジ画像の傾きが判定された場合、傾
斜度補正部12でエッジパターン若しくはエッジ画像を傾
斜補正し、相関演算部に入力し相関係数を算出する。
する。 【解決手段】 車両に特有な部分のエッジパターンを区
分してエッジパターン記憶部５に記憶し、カメラ１で駐
車区域を撮像し、Ａ／Ｄ変換部２でディジタル変換し、
画像メモリ３に書込み、これを読出し、前記区分に対応
する部分ごとにエッジ抽出部４でエッジ画像を抽出し、
相関演算部６でエッジパターンとの相関係数を算出し、
メモリ部７に記録し、車両判別部９により相関係数の大
きい上位所要区分のデータを読出し、平均値を算出し、
記憶部８より読出した閾値と比較し、閾値より大きい場
合に駐車車両ありを判別し、出力部10より出力する。傾
斜度判定部11でエッジ画像の傾きが判定された場合、傾
斜度補正部12でエッジパターン若しくはエッジ画像を傾
斜補正し、相関演算部に入力し相関係数を算出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は駐車車両検出システ
ムに係り、テレビジョンカメラで撮像した駐車区域の画
像のエッジ画像と予め登録した車両のエッジパターンと
の相関を求め、相関の大小により駐車車両の有無を判別
するものに関する。
ムに係り、テレビジョンカメラで撮像した駐車区域の画
像のエッジ画像と予め登録した車両のエッジパターンと
の相関を求め、相関の大小により駐車車両の有無を判別
するものに関する。
【０００２】
【従来の技術】自動車の駐車場等では、監視用のテレビ
ジョンカメラ（以降、カメラと略す）を設置して駐車区
域を撮像し、カメラ画像を処理して濃淡の段差によるエ
ッジを抽出し、エッジの平均強度から駐車車両の有無を
判別するものがある。しかし、車両と路面との輝度の差
が小さい場合にエッジが明瞭に抽出されず、平均エッジ
強度が下がり駐車車両があるのにこれが判別されず、逆
に、車両以外の輝度の差で平均エッジ強度が高くなり、
駐車車両がないのに車両ありと判別する等の問題を生ず
る場合があった。
ジョンカメラ（以降、カメラと略す）を設置して駐車区
域を撮像し、カメラ画像を処理して濃淡の段差によるエ
ッジを抽出し、エッジの平均強度から駐車車両の有無を
判別するものがある。しかし、車両と路面との輝度の差
が小さい場合にエッジが明瞭に抽出されず、平均エッジ
強度が下がり駐車車両があるのにこれが判別されず、逆
に、車両以外の輝度の差で平均エッジ強度が高くなり、
駐車車両がないのに車両ありと判別する等の問題を生ず
る場合があった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明はこのような点
に鑑み、車両特有のエッジパターンを複数に分割して登
録（記憶）しておき、このエッジパターンとカメラによ
る駐車区域の各部の画像のエッジを抽出して相関係数を
求め、相関係数に基づき判別することにより駐車車両の
有無の判別の確度を向上することにある。
に鑑み、車両特有のエッジパターンを複数に分割して登
録（記憶）しておき、このエッジパターンとカメラによ
る駐車区域の各部の画像のエッジを抽出して相関係数を
求め、相関係数に基づき判別することにより駐車車両の
有無の判別の確度を向上することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明は上述の課題を解
決するため、車両の駐車区域を撮像するカメラと、カメ
ラよりの画像を処理しエッジ画像を抽出するエッジ抽出
部と、車両のエッジパターンを記憶するエッジパターン
記憶部と、前記エッジ抽出部よりのエッジ画像とエッジ
パターン記憶部より読出したエッジパターンとの相関係
数を算出する相関演算部と、相関係数の閾値を記憶する
記憶部と、前記相関演算部よりのデータを記憶部より読
出した閾値と比較し閾値より大きい場合に駐車車両あり
を判別する車両判別部とからなる駐車車両検出システム
を提供するものである。
決するため、車両の駐車区域を撮像するカメラと、カメ
ラよりの画像を処理しエッジ画像を抽出するエッジ抽出
部と、車両のエッジパターンを記憶するエッジパターン
記憶部と、前記エッジ抽出部よりのエッジ画像とエッジ
パターン記憶部より読出したエッジパターンとの相関係
数を算出する相関演算部と、相関係数の閾値を記憶する
記憶部と、前記相関演算部よりのデータを記憶部より読
出した閾値と比較し閾値より大きい場合に駐車車両あり
を判別する車両判別部とからなる駐車車両検出システム
を提供するものである。
【０００５】
【発明の実施の形態】本発明による駐車車両検出システ
ムでは、エッジパターン記憶部に車両のエッジパターン
を複数の区分に分割して記憶し、駐車区域撮像用に設置
したカメラによる各駐車区域の画像を車両の分割区分に
対応させて分割し、これらの画像をエッジ抽出部で処理
してエッジ画像を抽出し、相関演算部によりエッジ抽出
部よりの各区分のエッジ画像とエッジパターン記憶部よ
りの相応する区分のエッジパターンとの相関係数を算出
し、車両判別部により相関係数の大きい上位所要区分の
相関係数の平均値を記憶部より読出した相関係数の閾値
と比較し、閾値より大きい場合に駐車車両ありを判別す
る。
ムでは、エッジパターン記憶部に車両のエッジパターン
を複数の区分に分割して記憶し、駐車区域撮像用に設置
したカメラによる各駐車区域の画像を車両の分割区分に
対応させて分割し、これらの画像をエッジ抽出部で処理
してエッジ画像を抽出し、相関演算部によりエッジ抽出
部よりの各区分のエッジ画像とエッジパターン記憶部よ
りの相応する区分のエッジパターンとの相関係数を算出
し、車両判別部により相関係数の大きい上位所要区分の
相関係数の平均値を記憶部より読出した相関係数の閾値
と比較し、閾値より大きい場合に駐車車両ありを判別す
る。
【０００６】
【実施例】以下、図面に基づいて本発明による駐車車両
検出システムの実施例を詳細に説明する。図１は本発明
による駐車車両検出システムの一実施例の要部ブロック
図である。図において、１はカメラで、駐車場等に設置
され、各駐車区域を撮像する。２はＡ／Ｄ変換部で、カ
メラ１よりの映像信号をディジタルデータに変換する。
３は画像メモリで、Ａ／Ｄ変換部２よりの画像データを
記録する。４はエッジ抽出部で、画像メモリ３より読出
した画像データをハイパスフィルタで瀘波する等の処理
を行い画像のエッジ（濃淡の段差部）を抽出する。５は
エッジパターン記憶部で、車両に特有な部分のエッジパ
ターンを複数の区分に分割して記憶する。６は相関演算
部で、エッジ抽出部４よりのエッジ画像とエッジパター
ン記憶部５より読出したエッジパターンとの相関係数
（似具合）を算出する。７はメモリ部で、相関演算部６
よりの各区分の相関係数を記憶する。８は記憶部で、相
関係数の閾値を記憶する。９は車両判別部で、メモリ部
７より読出したデータを記憶部７より読出した閾値と比
較し閾値より大きい場合に駐車車両ありを判別し、出力
部10を介し信号を出力する。11は傾斜度判定部で、エッ
ジ抽出部４よりのエッジ画像の傾斜度を判定する。12は
傾斜度補正部で、傾斜度判定部11でエッジ画像の傾斜が
判定された場合にエッジ抽出部４で抽出されたエッジ画
像、若しくはエッジパターン記憶部５より読出したエッ
ジパターンの傾斜度を補正する。13は制御部で、各部を
制御する。
検出システムの実施例を詳細に説明する。図１は本発明
による駐車車両検出システムの一実施例の要部ブロック
図である。図において、１はカメラで、駐車場等に設置
され、各駐車区域を撮像する。２はＡ／Ｄ変換部で、カ
メラ１よりの映像信号をディジタルデータに変換する。
３は画像メモリで、Ａ／Ｄ変換部２よりの画像データを
記録する。４はエッジ抽出部で、画像メモリ３より読出
した画像データをハイパスフィルタで瀘波する等の処理
を行い画像のエッジ（濃淡の段差部）を抽出する。５は
エッジパターン記憶部で、車両に特有な部分のエッジパ
ターンを複数の区分に分割して記憶する。６は相関演算
部で、エッジ抽出部４よりのエッジ画像とエッジパター
ン記憶部５より読出したエッジパターンとの相関係数
（似具合）を算出する。７はメモリ部で、相関演算部６
よりの各区分の相関係数を記憶する。８は記憶部で、相
関係数の閾値を記憶する。９は車両判別部で、メモリ部
７より読出したデータを記憶部７より読出した閾値と比
較し閾値より大きい場合に駐車車両ありを判別し、出力
部10を介し信号を出力する。11は傾斜度判定部で、エッ
ジ抽出部４よりのエッジ画像の傾斜度を判定する。12は
傾斜度補正部で、傾斜度判定部11でエッジ画像の傾斜が
判定された場合にエッジ抽出部４で抽出されたエッジ画
像、若しくはエッジパターン記憶部５より読出したエッ
ジパターンの傾斜度を補正する。13は制御部で、各部を
制御する。
【０００７】次に、本発明による駐車車両検出システム
の動作を説明する。図２はエッジパターン記憶部５に記
憶する車両のエッジパターンの一例で、車両特有のエッ
ジ21（車両の外形のコーナー部のエッジ、および車体側
部とフロントガラスとがつながる部分で、駐車区域では
車両以外には存在しないパターン）をＡ（左上）、Ｂ
（右上）、Ｃ（左中程）、Ｄ（右中程）、Ｅ（左下）お
よびＦ（右下）の６つの区分に分割して記憶する。図３
（イ）に示す駐車区域31を前記Ａ〜Ｆに対応させて６か
所に分割し、カメラ１で順次撮像（図はＡの部分を撮
像）し、Ａ／Ｄ変換部２でそれぞれディジタルデータに
変換し、画像メモリ３に一旦書込み、これらをエッジ抽
出部４により順次読出し、ハイパスフィルタを通して画
像のエッジ（濃淡の段差部）を抽出する。あるいは、画
像データを微分回路で微分してエッジ画像を抽出しても
よい。抽出されたエッジ画像は順次相関演算部６に入力
し、エッジパターン記憶部５より読出した撮像箇所に対
応するエッジパターンＡ〜Ｆとの相関係数を算出する。
相関演算部６は、例えば、図３（イ）のエッジ画像Ａと
図２のエッジパターンＡとを重ね、横方向および縦方向
にそれぞれ徐々にずらして相関係数の最も大きくなる位
置を探し、この位置での相関係数をエッジ画像Ａの相関
係数とし、以下同様にＢ〜Ｆについてそれぞれ相関係数
の最大値を算出する。このように、相関係数の算出を車
両全体のエッジではなく部分ごとに行うことにより算出
時間を短縮でき、演算回路等の小型化が可能となる。な
お、図３（イ）の32は駐車区域の境界線であり、33は車
両の駐車位置を示す。
の動作を説明する。図２はエッジパターン記憶部５に記
憶する車両のエッジパターンの一例で、車両特有のエッ
ジ21（車両の外形のコーナー部のエッジ、および車体側
部とフロントガラスとがつながる部分で、駐車区域では
車両以外には存在しないパターン）をＡ（左上）、Ｂ
（右上）、Ｃ（左中程）、Ｄ（右中程）、Ｅ（左下）お
よびＦ（右下）の６つの区分に分割して記憶する。図３
（イ）に示す駐車区域31を前記Ａ〜Ｆに対応させて６か
所に分割し、カメラ１で順次撮像（図はＡの部分を撮
像）し、Ａ／Ｄ変換部２でそれぞれディジタルデータに
変換し、画像メモリ３に一旦書込み、これらをエッジ抽
出部４により順次読出し、ハイパスフィルタを通して画
像のエッジ（濃淡の段差部）を抽出する。あるいは、画
像データを微分回路で微分してエッジ画像を抽出しても
よい。抽出されたエッジ画像は順次相関演算部６に入力
し、エッジパターン記憶部５より読出した撮像箇所に対
応するエッジパターンＡ〜Ｆとの相関係数を算出する。
相関演算部６は、例えば、図３（イ）のエッジ画像Ａと
図２のエッジパターンＡとを重ね、横方向および縦方向
にそれぞれ徐々にずらして相関係数の最も大きくなる位
置を探し、この位置での相関係数をエッジ画像Ａの相関
係数とし、以下同様にＢ〜Ｆについてそれぞれ相関係数
の最大値を算出する。このように、相関係数の算出を車
両全体のエッジではなく部分ごとに行うことにより算出
時間を短縮でき、演算回路等の小型化が可能となる。な
お、図３（イ）の32は駐車区域の境界線であり、33は車
両の駐車位置を示す。
【０００８】相関演算部６で算出されたデータ（相関係
数）はメモリ部７に転送され、記録された後、車両判別
部９により、相関係数の大きい方から、例えば、上位３
区分のデータを読出し、平均値を算出する。そして、こ
の平均値を記憶部８より読出した閾値と比較し、相関係
数の平均値が閾値より大きい場合、駐車車両ありを判別
し、出力部10を介し出力する。上述のように相関係数の
大きい上位の区分の平均値を閾値との比較の対象とする
ことにより、例えば、車両の一部が日陰に入り、車両と
路面との輝度の差が小さくエッジの抽出が困難な部分が
生じた場合にこれが原因でエッジ強度の平均値が下が
り、駐車車両なしという誤った判断がなされるのを防止
する。
数）はメモリ部７に転送され、記録された後、車両判別
部９により、相関係数の大きい方から、例えば、上位３
区分のデータを読出し、平均値を算出する。そして、こ
の平均値を記憶部８より読出した閾値と比較し、相関係
数の平均値が閾値より大きい場合、駐車車両ありを判別
し、出力部10を介し出力する。上述のように相関係数の
大きい上位の区分の平均値を閾値との比較の対象とする
ことにより、例えば、車両の一部が日陰に入り、車両と
路面との輝度の差が小さくエッジの抽出が困難な部分が
生じた場合にこれが原因でエッジ強度の平均値が下が
り、駐車車両なしという誤った判断がなされるのを防止
する。
【０００９】駐車区域とカメラ１との相対位置によって
は、図３（ロ）に示すようにエッジ画像Ａ′が斜めに変
形（傾斜）する場合がある。この傾斜は、駐車区域31の
境界線34も車両35と同じく傾斜するので、傾斜度判定部
11により、エッジ抽出部４よりのエッジ画像の各水平ラ
インの垂直方向の境界線34の位置（座標）のずれに基づ
いて判定を行う。そして、傾斜度補正部12により、傾斜
度判定部11よりの信号に基づきエッジパターン記憶部５
より読出したエッジパターンをエッジ抽出部４よりのエ
ッジ画像の境界線34の傾きと同じ傾斜度となるように補
正し、傾斜補正したエッジパターンを相関演算部６に入
力し、エッジ抽出部４よりのエッジ画像との相関係数を
算出するようにする。あるいは、エッジ抽出部４よりの
エッジ画像Ａ′を傾斜度補正部12に入力し、縦方向の境
界線34が垂直になるように補正し、相関演算部６でエッ
ジパターン記憶部５よりのエッジパターンとの相関係数
を算出するようにしてもよい。傾斜補正は、例えば、補
正すべきエッジ画像（若しくはエッジパターン）を１水
平ラインずつ横方向にそれぞれ適宜に移動し、垂直ライ
ンを所要の傾斜度となるように補正する。
は、図３（ロ）に示すようにエッジ画像Ａ′が斜めに変
形（傾斜）する場合がある。この傾斜は、駐車区域31の
境界線34も車両35と同じく傾斜するので、傾斜度判定部
11により、エッジ抽出部４よりのエッジ画像の各水平ラ
インの垂直方向の境界線34の位置（座標）のずれに基づ
いて判定を行う。そして、傾斜度補正部12により、傾斜
度判定部11よりの信号に基づきエッジパターン記憶部５
より読出したエッジパターンをエッジ抽出部４よりのエ
ッジ画像の境界線34の傾きと同じ傾斜度となるように補
正し、傾斜補正したエッジパターンを相関演算部６に入
力し、エッジ抽出部４よりのエッジ画像との相関係数を
算出するようにする。あるいは、エッジ抽出部４よりの
エッジ画像Ａ′を傾斜度補正部12に入力し、縦方向の境
界線34が垂直になるように補正し、相関演算部６でエッ
ジパターン記憶部５よりのエッジパターンとの相関係数
を算出するようにしてもよい。傾斜補正は、例えば、補
正すべきエッジ画像（若しくはエッジパターン）を１水
平ラインずつ横方向にそれぞれ適宜に移動し、垂直ライ
ンを所要の傾斜度となるように補正する。
【００１０】なお、上記ではカメラ１で駐車区域31をエ
ッジパターンＡ〜Ｆに対応する６か所に分割して撮像す
る例で説明したが、駐車区域31を１枚の画像として画像
メモリ３に記録し、これを６区分に分割して読出し、エ
ッジ抽出部４により各分割画像のエッジを抽出するよう
にしてもよい。
ッジパターンＡ〜Ｆに対応する６か所に分割して撮像す
る例で説明したが、駐車区域31を１枚の画像として画像
メモリ３に記録し、これを６区分に分割して読出し、エ
ッジ抽出部４により各分割画像のエッジを抽出するよう
にしてもよい。
【００１１】
【発明の効果】以上に説明したように、本発明による駐
車車両検出システムによれば、車両特有のエッジパター
ンを複数に区分して登録しておき、駐車区域の撮像画像
を前記区分に対応させて分割し、エッジを抽出し、相応
する区分のエッジパターンとの相関係数（似具合）を求
め、駐車車両の有無を判別するものであるから、日陰等
でエッジの弱い部分がある場合でもエッジの強い部分の
相関係数に基づき判別するので駐車車両を高い確度で検
出することができる。また、カメラ位置の関係で駐車区
域の画像が傾斜する場合は傾斜を補正するので、エッジ
パターンとの相関係数の算出に支障を生じることがな
い。
車車両検出システムによれば、車両特有のエッジパター
ンを複数に区分して登録しておき、駐車区域の撮像画像
を前記区分に対応させて分割し、エッジを抽出し、相応
する区分のエッジパターンとの相関係数（似具合）を求
め、駐車車両の有無を判別するものであるから、日陰等
でエッジの弱い部分がある場合でもエッジの強い部分の
相関係数に基づき判別するので駐車車両を高い確度で検
出することができる。また、カメラ位置の関係で駐車区
域の画像が傾斜する場合は傾斜を補正するので、エッジ
パターンとの相関係数の算出に支障を生じることがな
い。
【図１】本発明による駐車車両検出システムの一実施例
の要部ブロック図である。
の要部ブロック図である。
【図２】車両のエッジパターンの一例である。
【図３】カメラ画像が傾斜している場合の傾斜補正を説
明する図である。
明する図である。
１ テレビジョンカメラ ２ Ａ／Ｄ変換部 ３ 画像メモリ ４ エッジ抽出部 ５ エッジパターン記憶部 ６ 相関演算部 ７ メモリ部 ８ 記憶部（閾値） ９ 車両判別部 11 傾斜度判定部 12 傾斜度補正部 13 制御部
Claims (8)
- 【請求項１】 車両の駐車区域を撮像するテレビジョン
カメラと、テレビジョンカメラよりの画像を処理しエッ
ジ画像を抽出するエッジ抽出部と、車両のエッジパター
ンを記憶するエッジパターン記憶部と、前記エッジ抽出
部よりのエッジ画像とエッジパターン記憶部より読出し
たエッジパターンとの相関係数を算出する相関演算部
と、相関係数の閾値を記憶する記憶部と、前記相関演算
部よりのデータを記憶部より読出した閾値と比較し閾値
より大きい場合に駐車車両ありを判別する車両判別部と
からなる駐車車両検出システム。 - 【請求項２】 前記エッジパターン記憶部は、車両に特
有な部分のエッジパターンを複数の区分に分割して記憶
し、前記テレビジョンカメラによる画像を前記各区分に
対応させて分割し、前記相関演算部にて、前記エッジ抽
出部を介し出力される各区分のエッジ画像と前記エッジ
パターン記憶部より読出した対応する区分のエッジパタ
ーンとの相関係数を算出する請求項１記載の駐車車両検
出システム。 - 【請求項３】 前記車両判別部は、前記相関演算部より
のデータにて相関係数の大きい上位所要区分の相関係数
の平均値を算出し、前記記憶部より読出した閾値と比較
する請求項２記載の駐車車両検出システム。 - 【請求項４】 前記相関演算部の後段に相関演算部より
のデータを記憶するメモリ部を設け、前記車両判別部に
てメモリ部より相関係数の大きい上位所要区分のデータ
を読出し、読出したデータの平均値を算出し、前記記憶
部より読出した閾値と比較するようにした請求項２記載
の駐車車両検出システム。 - 【請求項５】 前記エッジ抽出部よりのエッジ画像の傾
きを判定する傾斜度判定部と、エッジパターンの傾斜度
を補正する傾斜度補正部とを設け、前記傾斜度判定部で
エッジ画像の傾きが判定された場合、前記傾斜度補正部
にて前記エッジパターン記憶部より読出したエッジパタ
ーンを傾斜度判定部よりのデータに相応する傾斜度に補
正し、前記相関演算部にてエッジ抽出部よりのエッジ画
像と傾斜度補正部よりのエッジパターンとの相関係数を
算出するようにした請求項１、請求項２、請求項３また
は請求項４記載の駐車車両検出システム。 - 【請求項６】 前記エッジ抽出部よりのエッジ画像の傾
きを判定する傾斜度判定部と、エッジ画像の傾斜度を補
正する傾斜度補正部とを設け、前記傾斜度判定部でエッ
ジ画像の傾きが判定された場合、前記傾斜度補正部にて
エッジ抽出部よりのエッジ画像を傾斜度判定部よりのデ
ータに相応する傾斜度に補正し、前記相関演算部にて傾
斜度補正部よりのエッジ画像と前記エッジパターン記憶
部より読出したエッジパターンとの相関係数を算出する
ようにした請求項１、請求項２、請求項３または請求項
４記載の駐車車両検出システム。 - 【請求項７】 前記傾斜度判定部は、前記エッジ抽出よ
りのエッジ画像の駐車区域の境界線の傾きに基づきエッ
ジ画像の傾斜度を判定する請求項５または請求項６記載
の駐車車両検出システム。 - 【請求項８】 前記傾斜度補正部は、被補正データを１
水平ラインずつ横方向にそれぞれ適宜に移動し、垂直ラ
インを所要の傾斜度となるようにする請求項５、請求項
６または請求項７記載の駐車車両検出システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8249864A JPH1097625A (ja) | 1996-09-20 | 1996-09-20 | 駐車車両検出システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8249864A JPH1097625A (ja) | 1996-09-20 | 1996-09-20 | 駐車車両検出システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1097625A true JPH1097625A (ja) | 1998-04-14 |
Family
ID=17199334
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8249864A Pending JPH1097625A (ja) | 1996-09-20 | 1996-09-20 | 駐車車両検出システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1097625A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002259953A (ja) * | 2001-02-27 | 2002-09-13 | Nagoya Electric Works Co Ltd | 混雑状況判定方法およびその装置 |
| JP2010003087A (ja) * | 2008-06-19 | 2010-01-07 | Canon Inc | 画像処理装置および画像処理方法 |
| CN105070094A (zh) * | 2015-08-27 | 2015-11-18 | 上海仪电电子股份有限公司 | 一种基于机器视觉的车位检测系统及车位检测方法 |
-
1996
- 1996-09-20 JP JP8249864A patent/JPH1097625A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002259953A (ja) * | 2001-02-27 | 2002-09-13 | Nagoya Electric Works Co Ltd | 混雑状況判定方法およびその装置 |
| JP4762421B2 (ja) * | 2001-02-27 | 2011-08-31 | 名古屋電機工業株式会社 | 混雑状況判定方法およびその装置 |
| JP2010003087A (ja) * | 2008-06-19 | 2010-01-07 | Canon Inc | 画像処理装置および画像処理方法 |
| US8326085B2 (en) | 2008-06-19 | 2012-12-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
| CN105070094A (zh) * | 2015-08-27 | 2015-11-18 | 上海仪电电子股份有限公司 | 一种基于机器视觉的车位检测系统及车位检测方法 |
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