JPH11259641A - 物体観測方法およびその方法を用いた物体観測装置ならびに車輌観測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 観測方向に多数の物体が存在する場合にも、
物体の検出精度を維持する。 【解決手段】 道路の長さ方向に向けてカメラ１を配備
し、このカメラ１からの画像を制御装置に入力して道路
上の車輌を検出する。制御装置には、カメラ１の配置位
置から４０ｍ離れた地点Ａを境界位置とする通常検出エ
リアＲ_A と、カメラ１の配置位置から２０ｍ離れた地点
Ｂを境界位置とする渋滞時検出エリアＲ_Bとが設定され
ている。制御装置は、入力画像を２値化処理して車輌を
示す黒画素領域を抽出し、その面積の総和を所定のしき
い値と比較する。この結果、黒画素領域の面積の総和が
前記しきい値以上であれば、道路は渋滞していると判断
され、車輌の検出エリアとして、渋滞時検出エリアＲ_B
が選択される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、所定の方向に沿って
位置する物体を観測する技術に属するもので、特に撮像
手段を物体の並び方向に向けて撮像し、得られた画像を
用いて各物体を観測する方法および装置、並びにこの観
測方法を用いて道路上の車輌を観測する車輌観測装置に
関連する。

【０００２】

【従来の技術】従来、道路の近傍位置にテレビカメラを
配備し、このカメラからの画像を処理して道路上の車輌
の渋滞度を計測する装置が存在する。前記カメラは、所
定の高さ位置に、光軸を斜め下かつ道路の長さ方向に向
けて配備されており、このカメラにより得られた画像上
でエッジなど車輌の特徴が抽出された後、その抽出結果
に所定の２次元モデルを走査するなどして、各車輌が切
り分けて検出される。さらにその検出結果から車輌台数
が計測され、その計測値とカメラの撮像領域の大きさと
から渋滞度合いが認識される。

【０００３】また出願人は、先般、道路上の車輌を精度
良く観測するために、３次元認識およびパターンマッチ
ングの手法を用いた認識方法を提案した（特開平９−３
３２３２号）。この認識処理では、まず複数台のカメラ
により観測位置が撮像された後、各画像上で抽出された
車輌の特徴点が画像間で対応づけられて、車輌を示す物
点の３次元座標が計測される。この後、各３次元座標
は、道路に沿う仮想垂直平面上に投影されて、各車輌の
側面形状が抽出される。そしてこの投影像に複数種の車
輌の２次元モデルが順次走査され、観測位置における各
車輌が切り分けて認識される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】一般に、道路の渋滞度
合いを精度良く計測するためには、道路上の４０〜５０
ｍの範囲を観測領域とするのが望ましいとされている。
しかしながら渋滞時などに車間距離が詰まった状態下で
車列内に大型車輌が混入していると、その大型車輌の背
後に生成される死角領域内に、一般乗用車のような小型
車輌が多数入り込んでしまい、車輌検出精度が著しく悪
くなるという問題がある。

【０００５】図１２（１）（２）は、大型車輌の位置と
その車輌による死角領域との関係を示す。なお両図と
も、カメラ（符号１で示す）は６ｍの高さ位置に設置さ
れ、大型車輌の高さが３ｍ，小型車輌の高さが１．５ｍ
であると想定している。

【０００６】いまカメラ１の配置位置から大型車輌の後
尾まで１０ｍの隔たりがある場合、図１２（１）に示す
ように、大型車輌より５ｍ後方までの領域内では小型車
輌を観測できなくなる。しかしながら通常、各車輌は数
メートルの車間距離をとって走行しており、渋滞時や信
号待ち時など車間距離が殆どとれない状態下でない限
り、後方の小型車輌を観測することができる。また仮に
車間距離がつまっていても、上記の死角領域内には１台
程度の車輌が含まれるだけであり、認識誤差は許容範囲
内にあると見なすことができる。

【０００７】他方、カメラ１の配置位置から大型車輌の
後尾までに３０ｍの隔たりがあると、図１２（２）に示
すように、大型車輌より１５ｍ後方までの領域で小型車
輌を検出できなくなる。この場合、道路が渋滞して車間
距離がつまるほど、前記死角領域内にたくさんの車輌が
入ることになる。

【０００８】このように大型車輌が撮像手段より遠方位
置にあるほど、その死角領域は大きくなるので、渋滞時
には、特に遠方位置における車輌検出精度が悪くなり、
認識精度の低下を招くことになる。

【０００９】この発明は上記問題点に着目してなされた
もので、観測対象となる物体が画像上にどの位出現して
いるかに基づいて、観測対象の処理領域の大きさを変更
することにより、観測方向に多数の物体が存在する場合
も、物体の検出精度を維持することを技術課題とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】撮像手段の撮像方向に沿
って、多数の物体が位置する場合、撮像手段の配置位置
から遠方に位置する物体ほど、他の前方の物体による死
角領域に入って、検出が困難となる虞がある。したがっ
て多数の物体が存在することが認められた場合には、観
測対象となる領域をせばめて、撮像手段の配置位置に近
い地点のみを観測するようにすれば、検出精度の低下を
防止することができる。

【００１１】各請求項の発明は、上記の原理に基づいて
なされたもので、請求項１の発明は、所定位置に配備さ
れた撮像手段からの画像を取り込んで、この撮像手段の
撮像方向に沿って位置する物体を観測するための方法に
おいて、前記画像上の物体の出現度合いによって、前記
撮像手段の配置位置からどれだけ離れた地点までを処理
領域とするかを決定し、前記画像を用いて決定された処
理領域内に含まれる物体を検出することを特徴とする。

【００１２】請求項２の発明では、前記処理領域の決定
処理において、画像上の物体の出現度合いが高くなるほ
ど、前記撮像手段の配置位置により近い地点までの領域
を、処理領域として決定する。

【００１３】請求項３の発明の物体観測方法は、前記撮
像手段の配置位置からそれぞれ異なる距離だけ離れた地
点までを含む複数の処理領域を設定しておき、前記画像
上の物体の出現度合いによって前記いずれかの処理領域
を選択した後、前記画像を用いて選択された処理領域内
に含まれる物体を検出することを特徴とする。

【００１４】請求項４の発明の物体観測方法では、請求
項３における処理領域の決定処理において、画像上の物
体の出現度合いが高くなるほど、前記撮像手段の配置位
置により近い地点を境界位置とする処理領域を選択する
ようにしている。

【００１５】請求項５の発明は、前記請求項１の方法を
実施するための物体観測装置であって、撮像手段より取
り込まれた入力画像を処理して、画像上における物体の
出現度合いを示す特徴量を抽出する特徴抽出手段と、前
記特徴量の抽出結果に応じて、前記撮像手段の配置位置
からどれだけ離れた地点までを処理領域とするかを決定
する領域決定手段と、前記入力画像を用いて決定された
処理領域内に含まれる物体を検出する検出手段とを具備
する。

【００１６】請求項６の発明にかかる物体観測装置は、
請求項２の方法を実施するために、領域決定手段に、前
記特徴量の抽出量の比較対象となるしきい値を少なくと
も１つ保持するメモリを具備させるとともに、あるしき
い値に対し、特徴量の抽出量がこのしきい値以上となっ
たとき、特徴量の抽出量が前記しきい値を下回るときよ
りも前記撮像手段の配置位置により近い地点までの領域
を、処理領域として決定するように構成する。

【００１７】請求項７の発明は、請求項３の方法を実施
するための物体観測装置であって、撮像手段より取り込
まれた入力画像を処理して、画像上における物体の出現
度合いを示す特徴量を抽出する特徴抽出手段と、前記撮
像手段の配置位置からそれぞれ異なる距離だけ離れた地
点までを含む複数の処理領域の境界位置を記憶する領域
記憶手段と、前記特徴抽出手段の抽出結果に応じて、前
記いずれかの境界位置を選択して処理領域を設定する領
域設定手段と、前記入力画像を用いて設定された処理領
域内に含まれる物体を検出する検出手段とを具備する。

【００１８】請求項８の発明は、請求項４の方法を実施
するために、前記領域記憶手段に、前記特徴量の抽出量
の比較対象となるしきい値を少なくとも１つ保持すると
ともに、各しきい値に対しそれぞれ２通りの境界位置を
記憶させる。また前記領域設定手段は、あるしきい値に
対し、特徴量の抽出量がしきい値以上となったとき、こ
のしきい値に対応する各境界位置のうち撮像手段の配置
位置により近い境界位置を選択するように構成する。

【００１９】請求項９以降の各発明は、道路の長さ方向
に向けて配備された撮像手段からの画像を入力して、前
記道路上の車輌を観測する車輌観測装置に関する。請求
項９の車輌観測装置は、請求項１の方法を用いたもの
で、入力画像を処理して、画像上における車輌の出現度
合いを示す特徴量を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴
量の抽出結果に応じて、前記撮像手段の配置位置からど
れだけ離れた地点までを処理領域とするかを決定する領
域決定手段と、前記入力画像を用いて決定された処理領
域内に含まれる車輌を検出する検出手段とを具備する。

【００２０】請求項１０の車輌観測装置は、請求項２の
方法を用いたもので、入力画像を処理して、画像上にお
ける車輌の出現度合いを示す特徴量を抽出する特徴抽出
手段と、前記撮像手段の配置位置からそれぞれ異なる距
離だけ離れた地点までを含む複数の処理領域の設定デー
タを記憶する領域記憶手段と、前記特徴抽出手段の抽出
結果に応じて、前記いずれかの処理領域を選択する選択
手段と、前記入力画像を用いて設定された処理領域内に
含まれる車輌を検出する検出手段とを具備する。

【００２１】請求項１１の車輌観測装置は、請求項９ま
たは１０の構成に、さらに前記検出手段による検出結果
を用いて、道路上の車輌台数を計測する計測手段を具備
して成る。

【００２２】

【作用】請求項１、５、９の発明では、撮像手段からの
画像上における物体の出現度合いによって、撮像手段の
配置位置からどれだけ離れた地点までを処理領域とする
かが決定され、その領域内の物体が検出される。また請
求項３、７、１０の発明では、撮像手段の配置位置から
それぞれ異なる距離だけ離れた地点までを含む複数の処
理領域の中から、画像上における物体の出現度合いに応
じた領域が選択され、その領域内の物体が検出される。
このように画像上の物体の出現度合いに応じて、処理領
域の境界位置が変更されるので、観測方向に位置する物
体の数に応じた適切な処理領域を設定して、物体の検出
精度を維持することができる。

【００２３】

【実施例】図１は、この発明の一実施例にかかる交通流
計測装置の設置例を示す。この交通流計測装置は、道路
ＲＤを撮像して得られた画像を用いてその道路ＲＤ上の
車輌台数を計測するためのもので、道路ＲＤの近傍位置
に設置された支柱３０に、カメラ１と制御装置２とを配
備して成る。

【００２４】前記カメラ１は、所定の高さ位置（ここで
は前記図１２に基づき、地表から６ｍの高さ位置とす
る）に、光軸を斜め下方に、かつ道路ＲＤの長さ方向に
向けて支持される。制御装置２は、カメラ１からの画像
データを逐次取り込んで、画像上の車輌の検出処理や車
輌台数の計測処理を実施し、その処理結果を、遠方の管
理装置（図示せず）などに送信する。

【００２５】図２は、前記制御装置２の電気的構成を示
すもので、マイクロコンピュータから成る制御部１０
に、バス１１を介して、画像メモリ４，背景画像メモリ
５, 特徴抽出部６，渋滞判定部７，車輌検出部８，車輌
台数計測部９などが接続されている。

【００２６】また図中、３は、カメラ１からのアナログ
量の画像信号をディジタル変換するためのＡ／Ｄ変換回
路であって、このＡ／Ｄ変換回路３により生成されたデ
ィジタル量の濃淡画像データは、画像メモリ４に取り込
まれ、つぎのフレーム分の画像データが入力されるまで
保持される。

【００２７】前記背景画像メモリ５には、道路ＲＤ上に
車輌が存在しない状態下で得られた背景画像が記憶され
ている。特徴抽出部６は、前記入力画像からこの背景画
像を差分処理するための差分回路や、差分処理後の画像
を２値化処理するための２値化回路などを具備してお
り、これら回路による背景差分処理，２値化処理を実施
して、検出対象となる車輌に相当する特徴を抽出する。

【００２８】図３（１）（２）は、それぞれ入力画像の
一例であって、図３（１）は、道路ＲＤ上で渋滞が生じ
ていない場合の入力画像Ｉ_A を、図３（２）は、渋滞時
の入力画像Ｉ_B をそれぞれ示す。

【００２９】図４（１）（２）は、それぞれ前記入力画
像Ｉ_A ，Ｉ_B について、前記背景差分処理および２値化
処理を施して得られた２値画像Ｊ_A ，Ｊ_B を示す。図
中、車輌の特徴点にあたる画素は、黒画素として抽出さ
れており、渋滞していない状態下での画像Ｊ_A では、車
輌毎に切り分けられた黒画素領域が出現する。一方、渋
滞時の入力画像Ｉ_B 上では、車輌が連なった状態で現れ
ているので、２値画像Ｊ_B 上には、道路の長さ方向に沿
って長く延びる黒画素領域が出現することになる。

【００３０】この実施例の制御装置２は、道路上で車輌
検出処理の対象とする検出エリアの境界位置を、渋滞時
と通常時とで変更することにより、渋滞時においても、
渋滞でない通常時と同様の車輌検出精度を維持するよう
にしている。

【００３１】図５は、通常時および渋滞時それぞれにお
ける検出エリアの設定例を示す。なおここでいう検出エ
リアは、実際の道路上の３次元空間において、カメラ１
の配置位置から所定距離だけ離れた地点までの領域であ
って、通常は、道路上でカメラ１の配置位置から４０ｍ
離れた地点Ａを境界とする検出エリアＲ_A （以下「通常
検出エリアＲ_A 」という）が設定される。これに対し、
渋滞時には、カメラ１の配置位置から２０ｍ離れた地点
Ｂを境界位置とする検出エリアＲ_B （以下「渋滞時検出
エリアＲ_B 」という）が設定される。

【００３２】いま高さ３ｍの大型車輌が、その後尾位置
を前記Ｂ地点に位置させた状態で存在しているものとす
ると、このＢ地点から１０ｍ後方のＣ地点までの領域
が、一般車輌の検出が不可能な死角領域となるので、渋
滞時には、Ｂ地点より後方位置では、車輌検出結果が不
正確になる虞が生じる。そこで上記したように、渋滞時
には、カメラ１の配置位置からＢ地点までの範囲で車輌
を検出することにより、車輌検出精度の低下を回避する
ことができる。

【００３３】図２に戻って、前記渋滞判定部７は、前記
特徴抽出部６により生成された２値画像より車輌を示す
黒画素領域の面積の総和を算出し、その算出値を所定の
しきい値と比較する。そしてこの面積の算出値がしきい
値を上回る場合には、道路ＲＤが渋滞しているものと判
断し、車輌の検出エリアを前記通常検出エリアＲ_A から
渋滞時検出エリアＲ_B へと切り換える。

【００３４】車輌検出部８は、前記２値画像上の選択さ
れた検出エリアに応じた画像領域を、計測エリアとして
設定し、この計測エリア内に含まれる黒画素領域に対
し、車輌の２次元モデルを用いたパターンマッチング処
理を走査するなどして、エリア内に含まれる車輌を切り
分けて検出する。

【００３５】なおこのマッチング処理において、前記２
次元モデルとして、大型車輌用のモデル，一般車輌用の
モデルなど、車種に応じた複数のモデルを設定するとと
もに、マッチング位置に応じて２次元モデルの大きさを
変更するなどすれば、マッチング精度を向上させること
ができる。

【００３６】また上記実施例では、渋滞の判別や車輌の
検出処理のために、入力画像を２値化処理して車輌の特
徴を抽出するようにしているが、これに限らず、入力画
像に背景差分処理を行った後、その差分画像上で車輌の
輪郭を示すエッジを抽出するようにしてもよい。この場
合の渋滞判定処理は、画像上のエッジとなる画素数を所
定のしきい値と比較するなどするもので、しきい値を越
えるエッジが存在する場合、道路ＲＤは渋滞していると
判定される。また車輌検出処理においては、例えば、エ
ッジ画像上に、選択された検出エリアに応じた計測エリ
アを設定した後、この計測エリア内のエッジをクラスタ
リングして各車輌毎のエッジを切り分けることにより、
検出エリア内の車輌が個別に検出される。

【００３７】図６は、上記制御装置２において、カメラ
１からの１フレーム分の画像信号に対する一連の処理手
順を示す。なお図中、各ステップは「ＳＴ」と記載す
る。まずステップ１で、Ａ／Ｄ変換処理により生成され
た濃淡画像データが画像メモリ４内に格納される。つぎ
のステップ２では、特徴抽出部６による処理が実施さ
れ、画像上の車輌の構成点を黒画素とする２値画像が生
成される。

【００３８】つぎのステップ３で、渋滞判定部７は、前
記２値画像上の黒画素領域の面積の総和を算出した後、
この算出値を前記しきい値と比較して、渋滞か否かを判
定する。この結果、道路ＲＤが渋滞していないと判定さ
れた場合はステップ４からステップ５へと移行し、車輌
の検出エリアとして通常検出エリアＲ_A が選択される。
そして車輌検出部８が、上記した方法により、通常検出
エリアＲ_A 内の車輌を検出すると、車輌台数計測部９
は、この検出結果を用いて通常検出エリアＲ_A 内の車輌
台数を計測する（ステップ６）。

【００３９】一方、渋滞判定部７により道路ＲＤが渋滞
していると判定された場合には、ステップ４は「ＹＥ
Ｓ」となり、ステップ７へと移行する。これにより車輌
検出エリアとして渋滞時検出エリアＲ_B が選択されて、
そのエリアＲ_B 内の車輌が検出された後、ステップ８へ
と移行して、車輌台数の計測処理が行われる。

【００４０】この実施例の制御装置２は、最終結果とし
て、前記通常検出エリアＲ_A の大きさに相当する４０ｍ
の範囲内に何台の車輌が存在するかを出力するようにし
ている。車輌台数計測部９は、渋滞時には、ステップ８
で、前記ステップ７の車輌検出結果を用いて渋滞時検出
エリアＲ_B 内の車輌台数を計測した後、さらに続くステ
ップ９で、この計測値を２倍するなどして、通常検出エ
リアＲ_A 内の車輌の推定台数を算出する。

【００４１】このようにして通常検出エリアＲ_A 内の車
輌台数が計測または推測されると、その結果は制御部１
０に取り込まれた後、図示しない出力部を介して外部の
管理装置へと出力される（ステップ１０）。

【００４２】なお上記実施例では、入力画像上の特徴を
用いて渋滞判定を行ってから車輌検出処理を行うように
しているが、これに代えて、特徴抽出処理の後、すぐに
車輌検出処理へと移行し、車輌検出処理の過程で渋滞判
定を行うようにしてもよい。この場合、まず２値画像上
で、前記渋滞時検出エリアＲ_B に対応する計測エリア内
の車輌検出処理を実施し、検出された車輌の数を所定の
しきい値と比較して道路ＲＤが渋滞しているか否かを判
定する。そして渋滞していると判定された場合には、そ
の段階で車輌検出処理を終了し、通常検出エリアＲ_A 内
における車輌台数を推定して出力する。他方、道路ＲＤ
が渋滞していないと判断された場合には、さらに画像上
の通常検出エリアＲ_A の境界位置までマッチング処理が
実施され、最終的に得られた検出結果をもって車輌台数
が計測されることになる。

【００４３】図７は、交通流計測装置の他の設置例であ
って、２台のカメラ１ａ，１ｂを用いた３次元認識処理
により、道路ＲＤ上の車輌を認識するようにしている。
各カメラ１ａ，１ｂは、等しい焦点距離を具備し、図示
しない支持部材により光軸を道路ＲＤの方向に向けて平
行にし、かつ各撮像面を同一平面上に位置させた状態で
縦並びに配備される。制御装置２は、各カメラ１ａ，１
ｂからの画像を逐次取り込んで、三角測量の原理を用い
た３次元計測処理を実施した後、その計測結果を用いて
後記する投影処理やマッチング処理を実施し、各車輌を
切り分けて検出する。

【００４４】この実施例の制御装置２は、図８に示すよ
うに、各カメラ１ａ，１ｂに対応するＡ／Ｄ変換回路１
３ａ，１３ｂ，画像メモリ１４ａ，１４ｂ，背景画像メ
モリ１５ａ，１５ｂを具備するほか、特徴抽出部１６，
３次元計測部１７，投影処理部１８，車輌検出部１９，
渋滞判定部２０，車輌台数計測部２１の各部が、バス２
３を介して制御部２２に接続される。

【００４５】この実施例の特徴抽出部１６は、各入力画
像に、第１の実施例と同様の差分処理を施した後、差分
処理後の画像上でエッジなどの特徴点を抽出する。３次
元計測部１７は、抽出された各特徴点を画像間で対応づ
けした後、対応する特徴点の組毎に、その２次元座標を
三角測量の原理にあてはめて、これら特徴点に対応する
空間内の物点の３次元座標を算出する。

【００４６】この３次元座標の算出処理の前提となる空
間座標系は、例えば図９に示すように、下側のカメラ１
ｂの焦点Ｃより地面に下ろした垂線の足を原点Ｏとし、
道路ＲＤの幅方向をＸ軸，高さ方向をＹ軸，長さ方向を
Ｚ軸とするものである。なお図中、Ｂは各カメラ１ａ，
１ｂ間の基線長を、Ｆは焦点距離を、Ｈは下側のカメラ
１ｂの設置高さ（点Ｃ，Ｏ間の距離に相当する）を、θ
はカメラ１ａ，１ｂの俯角を、それぞれ示す。

【００４７】各カメラ１ａ，１ｂは光軸を平行かつ各撮
像面Ｇ_U ，Ｇ_L を同一平面上に位置させた状態で縦並び
に配置されているから、空間中の所定の物点Ｐにかかる
各入力画像上における結像位置は、上下方向にのみずれ
ることになる。よって各入力画像上における前記物点Ｐ
の像点Ｐ_U ，Ｐ_L の座標を（ｘ，ｙ_U ）（ｘ，ｙ_L ）と
おくと、前記物点Ｐの３次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、つ
ぎの（１）〜（３）式により算出される。

【００４８】

【数１】

【００４９】

【数２】

【００５０】

【数３】

【００５１】このようにして各入力画像間で対応する特
徴点の組毎に３次元座標が算出されると、投影処理部１
８は、これら３次元座標を、道路ＲＤの長さ方向に沿う
仮想垂直平面（ＹＺ平面）上に投影処理する。図１０
は、このＹＺ平面への投影結果の一例を示すもので、各
特徴点の示す物点のＹ，Ｚ座標により特定される点をＹ
Ｚ平面上にプロットすることにより、道路ＲＤ上の各車
輌の側面形状を示す投影像が生成される。

【００５２】この実施例の制御装置２は、複数の車種に
ついて、それぞれ車輌の側面形状を示す２次元モデルを
設定して、制御部２２のメモリ内に記憶させており、車
輌検出部１９は、前記ＹＺ平面上に各車種のモデルを順
次走査して、前記投影像とのマッチング処理を実施し、
走査されたモデルに対応する車輌を検出する。この検出
処理に先立ち、渋滞判定部２０は、ＹＺ平面上の投影点
の数を所定のしきい値と比較して、道路ＲＤの渋滞度合
いを判定するようにしており、渋滞していないと判定さ
れたときには、前記ＹＺ平面上の通常検出エリアＲ_A に
対応する領域がモデルの走査領域として選択される。他
方、道路ＲＤが渋滞していると判定された場合には、前
記渋滞時検出エリアＲ_B に対応する領域がモデルの走査
領域として選択される。

【００５３】図１１は、上記制御装置２において、各カ
メラ１ａ，１ｂからの１フレーム分の画像信号に対する
処理手順を示す。まずステップ１では、各カメラ１ａ，
１ｂからの画像信号がＡ／Ｄ変換されて、対応する画像
メモリ１４ａ，１４ｂに格納され、続くステップ２で
は、特徴抽出部１６により各入力画像上の特徴点が抽出
される。

【００５４】３次元計測部１７は、抽出された各特徴点
について、入力画像間の相関演算処理により、空間内の
同じ物点Ｐを表す特徴点Ｐ_U ，Ｐ_L を対応づけする。そ
して対応づけられた各特徴点Ｐ_U ，Ｐ_L 毎に、各点の２
次元座標（ｘ，ｙ_L ）（ｘ，ｙ_U ）を前記した（１）〜
（３）式に代入し、物点Ｐの３次元座標を算出する（ス
テップ３）。

【００５５】こうして各入力画像上に共通に出現した物
点の３次元座標が算出されると、投影処理部１８による
処理へと移行し、各３次元座標が前記ＹＺ平面上に投影
され（ステップ４）、さらにステップ５の渋滞判定部２
０による判定処理へと移行する。

【００５６】ＹＺ平面上の投影点の数がしきい値を下回
っている場合は、道路ＲＤは渋滞していないと判定され
る。これによりステップ６が「ＮＯ」となってステップ
７へと進み、通常検出エリアＲ_A に対応する走査領域が
選択された後、この領域Ｓ_A内に各モデルが順次走査さ
れて、各車輌が切り分けて検出される。車輌台数計測部
２１は、この検出結果を取り込んで、通常検出エリアＲ
_A 内の車輌台数を計測する（ステップ８）。

【００５７】一方、ＹＺ平面上に前記しきい値以上の投
影点が存在する場合には、道路ＲＤは渋滞しているもの
と判断される。この場合は、ステップ６からステップ９
へと移行し、渋滞時検出エリアＲ_B に対応する走査領域
が選択され、この領域内における車輌検出処理が実施さ
れる。この後、車輌台数計測部２１は、前記検出結果を
用いて渋滞時検出エリア内の車輌台数を計測した後、さ
らにその計測値により通常検出エリアＲ_A 内の車輌の推
定台数を算出する（ステップ１０，１１）。

【００５８】このようにして通常検出エリアＲ_A 内の車
輌台数が計測または推測されると、ステップ１２へと移
行し、その計測値または推測値が最終結果として外部に
出力される。

【００５９】なお上記実施例では、ＹＺ平面へのモデル
のマッチング処理を行う前に渋滞判定を行ってモデルの
走査領域を設定しているが、これに代えて、前記第１の
実施例に付記したのと同じように、車輌検出処理を先に
行い、その検出過程で渋滞判定を行うようにしてもよ
い。

【００６０】すなわち３次元座標の投影処理が完了する
と、渋滞時検出エリアＲ_B に対する車輌検出処理が実施
されて渋滞判定が行われ、渋滞していると判定された場
合には、その時点までの検出結果を用いて車輌台数が推
定される。また渋滞していないと判定された場合には、
さらに通常検出エリアＲ_A の境界位置までに対する車輌
検出処理が実施され、すべての検出結果を用いて車輌台
数が計測されることになる。

【００６１】このように画像上に出現した車輌の特徴か
ら、道路ＲＤが渋滞しているか否かを判定し、渋滞して
いると判定された場合には、カメラの配置位置により近
い地点を境界とする検出エリアを設定するので、渋滞時
には、画像上の遠方位置の車輌の特徴を用いた処理がカ
ットされ、渋滞していないときと同様の車輌検出精度を
維持することができる。

【００６２】なおここに示した各実施例では、黒画素領
域の面積の総和や投影点の数といった特徴量を１つのし
きい値と比較し、その結果により道路ＲＤが渋滞してい
るか否かという判断を下すようにしているが、これに限
らず、特徴量を２つ以上のしきい値と比較して、閑散状
態，通常の走行状態，渋滞状態というように、道路ＲＤ
の渋滞度を判断するようにしてもよい。この場合には、
あらかじめそれぞれの渋滞度に応じて、道路ＲＤ上の異
なる地点を境界位置とする複数の検出エリアを設定して
おき、渋滞度が高くなるほど、カメラ１に近い境界位置
をとる検出エリアを選択することになる。あるいは、抽
出された特徴量の大きさに応じて、検出エリアの境界位
置を任意の位置に設定するように構成することも可能で
ある。

【００６３】さらに上記の各実施例は、道路ＲＤ上を走
行する車輌を検出するものであるが、この発明はこれに
限らず、入場待ちの人の列を撮像して、その人数を計測
するなど、他の物体の検出処理にも適用することができ
る。

【００６４】

【発明の効果】請求項１，３，５，７の発明は上記の如
く、撮像手段の撮像方向に沿って位置する物体を観測す
る際に、画像上における物体の出現度合いによって、撮
像手段の配置位置からどれだけ離れた地点までを処理領
域とするかを決定し、その処理領域内に含まれる物体を
検出するようにしたので、観測方向に多数の物体が存在
する場合にも、物体の検出精度を維持して、高精度の観
測処理を行うことができる。

【００６５】請求項２，４，６，８の各発明では、画像
上の物体の出現度合いが高くなると、処理領域は、物体
の出現度合いが低いときよりも近傍の地点までが境界位
置となるように設定されるので、検出誤差の大きくなる
遠方位置を処理領域から除去して、物体の検出精度の低
下を防ぐことができる。

【００６６】請求項９，１０の各発明では、それぞれ請
求項１，３の物体認識方法を用いて道路上の車輌を検出
するので、道路の混雑度合いに応じた処理領域を設定し
て、検出精度を維持することができる。

【００６７】請求項１１の発明では、上記方法による車
輌の検出結果を用いて道路上の車輌台数を計測するの
で、渋滞時であるか否かに関わらず、常に安定した計測
処理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明が適用された交通流計測装置の設置例
を示す斜視図である。

【図２】制御装置の構成を示すブロック図である。

【図３】道路が渋滞していないときと渋滞しているとき
との入力画像を示す説明図である。

【図４】図３の各入力画像に対する特徴抽出結果を示す
説明図である。

【図５】検知エリアの設定例を示す説明図である。

【図６】図２の制御装置における処理手順を示すフロー
チャートである。

【図７】交通流計測装置の他の例を示す斜視図である。

【図８】図７の制御装置の構成を示すブロック図であ
る。

【図９】３次元計測処理にかかる空間座標系の設置例を
示す説明図である。

【図１０】３次元座標をＹＺ平面に投影した状態を示す
説明図である。

【図１１】図８の制御装置における処理手順を示すフロ
ーチャートである。

【図１２】大型車輌の位置とその車輌により生じる死角
領域との関係を示す説明図である。

【符号の説明】

１，１ａ，１ｂ カメラ ２ 制御装置 ６，１６ 特徴抽出部 ７，２０ 渋滞判定部 ８，１９ 車輌検出部 ９，２１ 車輌台数計測部 １８ 投影処理部 Ｒ_A 通常検出エリア Ｒ_B 渋滞時検出エリア

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定位置に配備された撮像手段からの画
   像を取り込んで、この撮像手段の撮像方向に沿って位置
   する物体を観測するための方法であって、 前記画像上の物体の出現度合いによって、前記撮像手段
   の配置位置からどれだけ離れた地点までを処理領域とす
   るかを決定し、前記画像を用いて決定された処理領域内
   に含まれる物体を検出することを特徴とする物体観測方
   法。
2. 【請求項２】 前記処理領域の決定処理において、画像
   上の物体の出現度合いが高くなるほど、前記撮像手段の
   配置位置により近い地点までの領域を、処理領域として
   決定する請求項１に記載された物体観測方法。
3. 【請求項３】 所定位置に配備された撮像手段からの画
   像を取り込んで、この撮像手段の撮像方向に沿って位置
   する物体を観測するための方法であって、 前記撮像手段の配置位置からそれぞれ異なる距離だけ離
   れた地点までを含む複数の処理領域を設定しておき、 前記画像上の物体の出現度合いによって前記いずれかの
   処理領域を選択した後、前記画像を用いて選択された処
   理領域内に含まれる物体を検出することを特徴とする物
   体観測方法。
4. 【請求項４】 前記処理領域の決定処理において、画像
   上の物体の出現度合いが高くなるほど、前記撮像手段の
   配置位置により近い地点を境界位置とする処理領域を選
   択する請求項３に記載された物体観測方法。
5. 【請求項５】 所定位置に配備された撮像手段からの画
   像を入力して、この撮像手段の撮像方向に沿って位置す
   る物体を観測する装置であって、 前記入力画像を処理して、画像上における物体の出現度
   合いを示す特徴量を抽出する特徴抽出手段と、 前記特徴量の抽出結果に応じて、前記撮像手段の配置位
   置からどれだけ離れた地点までを処理領域とするかを決
   定する領域決定手段と、 前記入力画像を用いて決定された処理領域内に含まれる
   物体を検出する検出手段とを具備して成る物体観測装
   置。
6. 【請求項６】 前記領域決定手段は、前記特徴量の抽出
   量の比較対象となるしきい値を少なくとも１つ保持する
   メモリを具備し、あるしきい値に対し、特徴量の抽出量
   がこのしきい値以上となったとき、特徴量の抽出量が前
   記しきい値を下回るときよりも前記撮像手段の配置位置
   により近い地点までの領域を、処理領域として決定する
   請求項５に記載された物体観測装置。
7. 【請求項７】 所定位置に配備された撮像手段からの画
   像を入力して、この撮像手段の撮像方向に沿って位置す
   る物体を観測する装置であって、 前記入力画像を処理して、画像上における物体の出現度
   合いを示す特徴量を抽出する特徴抽出手段と、 前記撮像手段の配置位置からそれぞれ異なる距離だけ離
   れた地点までを含む複数の処理領域の境界位置を記憶す
   る領域記憶手段と、 前記特徴抽出手段の抽出結果に応じて、前記いずれかの
   境界位置を選択して処理領域を設定する領域設定手段
   と、 前記入力画像を用いて設定された処理領域内に含まれる
   物体を検出する検出手段とを具備して成る物体観測装
   置。
8. 【請求項８】 前記領域記憶手段は、前記特徴量の抽出
   量の比較対象となるしきい値を少なくとも１つ保持する
   とともに、各しきい値に対しそれぞれ２通りの境界位置
   を記憶しており、 前記領域設定手段は、あるしきい値に対し、特徴量の抽
   出量がしきい値以上となったとき、このしきい値に対応
   する各境界位置のうち撮像手段の配置位置により近い境
   界位置を選択する請求項７に記載された物体観測装置。
9. 【請求項９】 道路の長さ方向に向けて配備された撮像
   手段からの画像を入力して、前記道路上の車輌を観測す
   る車輌観測装置であって、 前記入力画像を処理して、画像上における車輌の出現度
   合いを示す特徴量を抽出する特徴抽出手段と、 前記特徴量の抽出結果に応じて、前記撮像手段の配置位
   置からどれだけ離れた地点までを処理領域とするかを決
   定する領域決定手段と、 前記入力画像を用いて決定された処理領域内に含まれる
   車輌を検出する検出手段とを具備して成る車輌観測装
   置。
10. 【請求項１０】 道路の長さ方向に向けて配備された撮
    像手段からの画像を入力して、前記道路上の車輌を観測
    する車輌観測装置であって、 前記入力画像を処理して、画像上における車輌の出現度
    合いを示す特徴量を抽出する特徴抽出手段と、 前記撮像手段の配置位置からそれぞれ異なる距離だけ離
    れた地点までを含む複数の処理領域の設定データを記憶
    する領域記憶手段と、 前記特徴抽出手段の抽出結果に応じて、前記いずれかの
    処理領域を選択する選択手段と、 前記入力画像を用いて設定された処理領域内に含まれる
    車輌を検出する検出手段とを具備して成る車輌観測装
    置。
11. 【請求項１１】 請求項９または１０に記載された車輌
    観測装置において、 さらに前記検出手段による検出結果を用いて、道路上の
    車輌台数を計測する計測手段を具備して成る車輌観測装
    置。