JPH1166490A - 車両検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 車両が持つエッジ形状の複雑さに着目し、エ
ッジ量の大小に基づいて車両と影を正確に識別し、車両
のみを確実に抽出するようにした車両検出方法を提供す
ること。 【解決手段】 ＩＴＶカメラ１で俯瞰撮影した車両検出
対象領域の撮影画像をエッジ抽出処理部４によって多値
のエッジ画像に変換した後、二値化処理部６で二値のエ
ッジ画像に変換し、さらに、細線化処理部８において細
線化処理することにより、細線化されたエッジ画像に変
換する。次いで、判定処理部１０において、細線化され
たエッジ画像中の所定の検出エリア毎にその検出エリア
内に含まれるエッジ成分の長さを計測し、該計測された
エッジ成分の長さを検出エリア面積で正規化し、この正
規化されたエッジ長に基づいて当該検出エリア内に写っ
ている物体が車両であるか、影であるかを判定するよう
にした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、細線化されたエッ
ジ画像におけるエッジ成分の長さの大小から車両と影を
識別するようにした車両検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の車両検出方法としては、車両検出
対象領域、例えば駐車場や走行車線などの路面輝度と車
両輝度とを比較することによって、その輝度差から車両
を検出する方法や撮影画像を処理して得られるエッジ画
像のエッジ輝度の大小から車両を検出する方法などが知
られている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来方法の場合、いずれも、黒色などの暗色系の車両
と、他の車両などの影とを正確に識別して抽出すること
が難しかった。このため、隣の駐車エリアや走行車線ま
で達するような長い影の出やすい晴れた日の夕方や明け
方に誤検出が多く発生していた。

【０００４】本発明は、上記のような問題を解決するた
めになされたもので、車両が持つエッジ形状の複雑さに
着目し、エッジ量の大小に基づいて車両と影を正確に識
別し、車両のみを確実に抽出するようにした車両検出方
法を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、本発明の請求項１記載の車両検出方法は、車両検出
対象領域の撮影画像を細線化されたエッジ画像に変換
し、この細線化されたエッジ画像に含まれるエッジ成分
の長さの大小に基づいて車両と影を識別し、車両のみを
抽出することを特徴とするものである。

【０００６】また、請求項２記載の車両検出方法は、前
記請求項１記載の車両検出方法において、前記細線化さ
れたエッジ画像中の各車両検出エリア毎にエッジ成分の
長さを計測し、該得られたエッジ成分の長さを当該検出
エリア面積で正規化し、該正規化したエッジ長を所定の
しきい値と比較することにより車両を抽出することを特
徴とするものである。

【０００７】また、請求項３記載の車両検出方法は、前
記請求項１または２記載の車両検出方法において、車両
検出対象領域の撮影画像を多値エッジ画像に変換した
後、二値化処理して二値エッジ画像に変換し、該二値エ
ッジ画像に細線化処理を施すことによって、１画素幅ま
たは規定画素幅に細線化されたエッジ画像を得ることを
特徴とするものである。

【０００８】また、請求項４記載の車両検出方法は、前
記請求項３記載の車両検出方法において、前記細線化さ
れる前の多値エッジ画像から各車両検出エリア毎にその
検出エリア内のエッジを構成する画素の平均輝度値を求
め、該エッジの平均輝度値と前記正規化したエッジ長の
両方を用いて車両を抽出することを特徴とするものであ
る。

【０００９】さらに、請求項５記載の車両検出方法は、
前記請求項１〜４のいずれかに記載の車両検出方法にお
いて、前記車両検出対象領域が駐車場であり、かつ、前
記車両検出エリアが当該駐車場内の個々の駐車エリアで
あることを特徴とするものである。

【００１０】

【発明の実施の形態】本発明の具体的な実施形態につい
て述べる前に、先ず、本発明の検出原理について説明す
る。

【００１１】通常、車両は、ボデー、窓、ヘッドライ
ト、バックライト、サイドミラー、タイヤ、バンパーな
ど、数多くの複雑な形状をした部品から構成されている
ため、極めて複雑なエッジ群を構成する。このため、撮
影画像をエッジ画像に変換した場合、車両のエッジ成
分、すなわちエッジの画素数はきわめて大きな値とな
る。一方、太陽光などによる影は、物体の輪郭線がエッ
ジとなって現れるだけであるため、きわめて単純な形状
の線になることがほとんどである。このため、影のエッ
ジ成分は車両のエッジ成分に比べてそのエッジ成分の長
さが極めて短い。そこで、本発明は、この車両と影のエ
ッジ成分の長さの違いに着目し、エッジ成分の長さをし
きい値と比較することによって車両のみを正確に抽出す
るようにしたものである。

【００１２】すなわち、駐車場など車両検出対象領域を
俯瞰撮影した画像に対して、エッジ抽出処理と二値化処
理を施して二値エッジ画像に変換した後、この二値エッ
ジ画像に細線化処理を施し、１画素幅または規定画素幅
に細線化されたエッジ画像に変換する。

【００１３】なお、撮影画像を単なるエッジ画像ではな
く、１画素幅または規定画素幅に細線化されたエッジ画
像に変換する理由は、１画素幅または規定画素幅に細線
化した場合には、エッジ線の幅が一定であるので、エッ
ジを構成する画素を数えれば、その値がそのままエッジ
成分の長さを与えるからである。一方、撮影画像をただ
単にエッジ画像に変換しただけでは、撮影された影や車
両の状態に応じて各部のエッジ幅が広くなったり、狭く
なったりしてしまい、エッジを構成する画素の数を数え
てもエッジ成分の長さを計測することができないからで
ある。

【００１４】次に、上記細線化処理されたエッジ画像を
用い、画像中の所定の車両検出エリア毎にその検出エリ
ア内に含まれるエッジ成分の長さを計測し、該エッジ成
分の長さを当該検出エリアの面積で正規化したエッジ
長、すなわち、（エッジの長さ）／（検出エリア面積）
を算出する。

【００１５】そして、前記検出エリア面積で正規化され
たエッジ長を予め設定しておいたしきい値と比較するこ
とにより、その大小から車両を抽出する。

【００１６】上記のように、本発明方法においては、車
両検出対象領域の撮影画像を細線化されたエッジ画像に
変換し、この細線化されたエッジ画像中含まれるエッジ
成分の長さの大小に基づいて車両と影を識別し、車両の
みを抽出するので、車両と影とを正確に識別することが
でき、隣の駐車エリアや走行車線まで達するような長い
影の出やすい晴れた日の朝方や夕方においても、誤って
影の部分を車両として誤検出するようなことがなくな
る。

【００１７】なお、必要ならば、前記細線化処理する前
の多値エッジ画像から各検出エリア毎にその検出エリア
内のエッジを構成する画素の平均輝度値を求め、該平均
輝度値と前記正規化したエッジ長との両方を用いて車両
を抽出するようにしてもよい。これによって、さらに精
度の高い車両検出を実現することができる。

【００１８】次に、上記のような検出原理に基づいて構
成された本発明方法の実施形態を、図面を参照して具体
的に説明する。

【００１９】図１は、上記した本発明に係る車両検出方
法を駐車場の駐車車両検出装置に適用した場合の一実施
形態を示すもので、１は撮影手段を構成するＩＴＶカメ
ラであって、このＩＴＶカメラ１によって車両検出対象
領域たる駐車場を所定の高さ位置から俯瞰撮影するもの
である。２はＩＴＶカメラ１で撮影された駐車場の撮影
画像をアナログ画像信号からデジタル画像信号に変換す
るＡＤ変換部、３はＡＤ変換された撮影画像を格納する
ためのＲＡＭなどからなる撮影画像メモリである。

【００２０】４はエッジ抽出処理部であって、前記撮影
画像メモリ３に格納された駐車場の撮影画像に対してエ
ッジ抽出処理を施し、撮影画像中のエッジ成分のみを抽
出し、多値エッジ画像として取り出す回路である。５
は、エッジ抽出処理部４によって抽出された多値エッジ
画像を格納するためのＲＡＭなどからなるエッジ画像メ
モリである。

【００２１】６は二値化処理部であって、前記エッジ画
像メモリ５に格納されている多値エッジ画像に対して二
値化処理を施し、例えば白黒からなる二値のエッジ画像
に変換する回路である。７は、変換された二値エッジ画
像を格納するためのＲＡＭなどからなる二値画像メモリ
である。

【００２２】８は細線化処理部であって、二値画像メモ
リ７に格納されている二値エッジ画像中の各エッジの線
幅を例えば１画素幅に細線化する回路である。９は、細
線化されたエッジ画像を格納するためのＲＡＭなどから
なる細線化画像メモリである。

【００２３】１０は判定処理部であって、前記細線化画
像メモリ９に格納されている細線化されたエッジ画像か
ら各駐車エリア毎にその駐車エリア内に含まれるエッジ
成分の長さを求め、得られたエッジ成分の長さを用いて
当該駐車エリア面積で正規化したエッジ長、（エッジの
長さ）／（駐車エリア面積）を算出するとともに、エッ
ジ画像メモリ５に格納されている多値エッジ画像から各
検出エリア毎にその検出エリア内のエッジを構成する画
素の平均輝度値を求め、該平均輝度値と前記正規化した
エッジ長の両方を用いて、各駐車エリアに車両が存在す
るか否かを判定する回路である。

【００２４】なお、上記構成になる駐車車両検出装置
は、専用処理回路によってハードウェア的に構成しても
よいし、あるいは、処理プログラムとパーソナルコンピ
ュータなどを用いてソフトウェア的に構成してもよいも
のである。

【００２５】次に、上記構成になる実施形態の動作につ
いて、図２のフローチャートおよび図３〜図８の処理画
像例を参照して説明する。

【００２６】まず、ＩＴＶカメラ１によって処理対象と
する駐車場の全域を所定高さ位置から俯瞰撮影する（図
２のステップＳ１）。この撮影画像は、ＡＤ変換部２に
おいてアナログ画像信号からデジタル画像信号に変換さ
れた後、撮影画像メモリ３に格納される。この撮影画像
の例を図３に示す。図３において、長方形の白い枠線で
囲まれた部分が個々の駐車エリアである。

【００２７】この図３は、駐車場を朝方に撮影したもの
で、太陽の高度が低いために駐車している車両の影が２
つ隣の駐車エリアまで長く伸びていることがわかる。従
来方法においては、この長く伸びる影のために車両が存
在しない駐車エリアにも車両が駐車しているとして誤検
出していたものである。

【００２８】次に、エッジ抽出処理部４は、撮影画像メ
モリ３から駐車場の撮影画像を読み出し、エッジ抽出処
理（例えば、ラプラシアン・フィルタ、１次微分フィル
タ、ソーベル・フィルタ、ロバーツ・フィルタ、プレヴ
ィット・フィルタ、色差処理など）を施すことによって
画像中のエッジ成分のみを抽出し、多値のエッジ抽出画
像を得る（ステップＳ２）。この多値エッジ画像は、エ
ッジ画像メモリ５に格納される。この多値エッジ画像の
例を図４に示す。図４に示すように、エッジ抽出処理を
施すことによって、車両のボデー、窓、ヘッドライト、
バックライト、サイドミラー、タイヤ、バンパーなど、
数多くの複雑な形状からなる部品外形線がエッジとして
抽出されるとともに、朝日や夕日によって長く伸びた車
両の影もエッジ成分として抽出されている。

【００２９】次に、二値化処理部４は、エッジ画像メモ
リ５から多値エッジ画像を読み出し、二値化処理を施す
ことによって、多値画像からなるエッジ画像を例えば白
黒の二値エッジ画像に変換する（ステップＳ３）。この
二値エッジ画像は、二値画像メモリ７に格納される。こ
の二値化処理は、この後に続くエッジの細線化処理のた
めの前処理となるものである。この二値エッジ画像の例
を図５に示す。図５に示すように、多値エッジ画像（図
４）はエッジ部分が黒色からなる二値画像となる。

【００３０】次に、細線化処理部８は、二値画像メモリ
７から二値エッジ画像を読み出し、細線化処理を施すこ
とによって、二値画像中の各エッジの線幅を所定幅から
なる細線、例えば１画素幅の細線に変換する（ステップ
Ｓ４）。この細線化されたエッジ画像は、細線化画像メ
モリ９に格納される。この細線化処理は、次の判定処理
部１０においてエッジを構成する黒色の画素だけを数え
ることにより、エッジの線幅に影響されることなしにエ
ッジの線長を正確に計測するために必要な処理である。

【００３１】なお、上記細線化処理は、連結成分を構成
する画素に対し、輪郭部の消去可能な画素から逐次処理
によって順次消去していき、輪郭部から等距離となる画
素を抽出する公知の「波形伝播法」と呼ばれる処理手法
や、消去可能な画素を示すマスクパターンを順次画像に
当てはめていくことによって不必要な画素を消去する公
知の「マスクパターン法」と呼ばれる処理手法などを採
用することによって実現できる。

【００３２】この細線化画像の例を図６に示す。図６に
示すように、車両部分には複雑な何本ものエッジが現れ
ているが、一方、影の部分には滑らかな一本のエッジが
現れてるだけであり、さらに、空車部分にはほとんどエ
ッジが現れていないことが分かる。したがって、このエ
ッジの表われ方の特徴を利用することによって、後述す
るようにして車両と影を識別し、車両のみを正確に抽出
することが可能となる。

【００３３】次に、判定処理部１０は、以下のような評
価量の算出処理を行ない（ステップＳ５）、この評価量
を用いて各駐車領域に車両が存在するか否かの駐車・空
車判定処理を行なう（ステップＳ６）。

【００３４】（１）評価量算出処理（ステップＳ５） （ａ）各駐車エリアに含まれるエッジ成分の長さの計測 判定処理部１０は、細線化画像メモリ９に格納されてい
る細線化されたエッジ画像（図６参照）を読み出し、こ
の細線化されたエッジ画像中の各駐車エリア毎に、その
駐車エリア内に含まれるエッジ成分の合計長さを計測す
る。このエッジ成分の長さを計測するには、エッジ成分
を示す黒色の画素（図６参照）の数をカウントすればよ
い。これは、エッジの線幅が１画素に変換されている場
合、各駐車エリア中の黒色の画素の総数が当該駐車エリ
ア内に存在するエッジ成分の合計長さそのものを与える
からである。

【００３５】（ｂ）エッジ成分の長さの駐車エリア面積
による正規化 次に、判定処理部１０は、上記（ａ）で得られたエッジ
成分の長さを各駐車エリアの面積で正規化したエッジ長
に変換する。この正規化したエッジ長の算出は、次の式
によればよい。 画素の中心間の距離を加算してエッジ成分の長さを計測
する場合 （エッジの長さ）／（駐車エリア面積）

【００３６】（ｃ）各駐車エリアのエッジの平均輝度値
の算出 さらに、上記実施の形態の場合、より確実な車両判定を
行なうために、判定処理部１０は、エッジ画像メモリ５
から多値エッジ画像（図４参照）を読み出し、この多値
エッジ画像から各駐車エリア毎に、その駐車エリア内の
エッジを構成する画素の平均輝度値を算出する。

【００３７】（２）駐車・空車判定処理（ステップＳ
６） 判定処理部１０は、上記のようにして得られた正規化さ
れたエッジ長と、エッジの平均輝度値とを用い、予め設
定したそれぞれのしきい値と比較することによって車両
の有無の判定を行なう。すなわち、前記正規化されたエ
ッジ長と、エッジの平均輝度値には、下記（Ｉ）〜（II
I)のような性質があるため、前記正規化されたエッジ長
とエッジの平均輝度値のそれぞれについて、予め最適な
しきい値を設定しておけば、当該エッジ長と平均輝度値
の大小から、その駐車エリアに車両が存在するか否かを
正確に判定することができる。

【００３８】（Ｉ） 駐車エリア内に車両が存在する場
合、車両は複雑な形状の部品からなるため、エッジ成分
の長さが長く、正規化されたエッジ長の値も大きくなる
とともに、エッジ成分自体も影の部分よりも明るいの
で、エッジの平均輝度も大きくなる。 （II) 駐車エリア内に影が存在する場合、影は外形線
だけがエッジとして現れるため、正規化されたエッジ長
の値がそれほど大きくならないとともに、エッジの平均
輝度もそれほど大きくない。 (III) 駐車エリア内に車両も影も存在しない場合に
は、影も含めて何ら物体が存在しないので、正規化され
たエッジ長の値はほとんど０に近くなるとともに、エッ
ジの平均輝度もほとんど０に近くなる。

【００３９】図７に、上記のようにして得られた、細線
化されたエッジ画像（図６）についての駐車・空車の判
定結果を示す。横軸がエッジの平均輝度値、また、縦軸
が正規化されたエッジ長＝（エッジの長さ）／（駐車エ
リア面積）である。この図７の例の場合、縦軸の正規化
されたエッジ長の判定しきい値として８％を、また、横
軸のエッジの平均輝度値の判定しきい値として６８／２
５６ステップ（８ビット＝２５６ステップ表示の場合）
を採用したものである。

【００４０】図７から明らかなように、横軸方向（エッ
ジの平均輝度値）よりも縦軸方向（正規化したエッジ
長）で車両判定を行なった方がより高い判定精度が得ら
れる。また、縦軸の正規化されたエッジ長と、横軸のエ
ッジの平均輝度値の両方を用いて車両判定した場合に
は、両方のしきい値を満足する領域（Ａ）内が車両の存
在する駐車エリアとして判定されるので、より高い判定
精度を得ることができる。

【００４１】図８に、上記図７の判定結果を元の撮影画
像（図３）上に重ねて表示した判定処理画像の例を示
す。図８において、白い枠線で囲った部分が車両有りと
判定された駐車エリア、黒い枠線で囲った部分が車両無
しと判定された駐車エリアである。この図８から明らか
なように、ほとんどの駐車エリアにおいて正しい判定結
果を示しており、駐車エリアに車両の影が長く伸びてい
ても誤判定を起こしていないことが分かる。

【００４２】なお、上記実施の形態は、本発明を駐車場
の駐車車両検出装置に適用した場合について例示した
が、本発明は駐車車両の検出のみに限定されるものでは
なく、例えば、走行車線上に車両検出エリアを設定し、
この検出エリア内を走行する車両と影の識別など、さま
ざまな分野に適用可能である。

【００４３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の請求項１
記載の車両検出方法によるときは、車両検出対象領域の
撮影画像を細線化されたエッジ画像に変換し、この細線
化されたエッジ画像に含まれるエッジ成分の長さの大小
に基づいて車両と影を識別し、車両のみを抽出するよう
にしたので、隣の駐車エリアや走行車線まで達するよう
な長い影の出やすい晴れた日の夕方や明け方において
も、正確に車両を検出することができる。

【００４４】また、本発明の請求項２記載の車両検出方
法によるときは、前記細線化されたエッジ画像中の各車
両検出エリア毎にエッジ成分の長さを計測し、該得られ
たエッジ成分の長さを当該検出エリア面積で正規化し、
該正規化したエッジ長を所定のしきい値と比較すること
により車両を抽出するようにしたので、安定した車両検
出を実現することができる。

【００４５】また、本発明の請求項３記載の車両検出方
法によるときは、車両検出対象領域の撮影画像を多値エ
ッジ画像に変換した後、二値化処理して二値エッジ画像
に変換し、該二値エッジ画像に細線化処理を施すことに
よって、１画素幅または規定画素幅に細線化されたエッ
ジ画像を得るようにしたので、本発明方法の実現に必要
な細線化されたエッジ画像を簡単かつ確実に得ることが
できる。

【００４６】また、本発明の請求項４記載の車両検出方
法によるときは、前記細線化される前の多値エッジ画像
から各車両検出エリア毎にその検出エリア内のエッジを
構成する画素の平均輝度値を求め、該エッジの平均輝度
値と前記正規化したエッジ長の両方を用いて車両を抽出
するようにしたので、より精度の高い車両検出を実現す
ることができる。

【００４７】また、本発明の請求項５記載の車両検出方
法によるときは、前記車両検出対象領域が駐車場とし、
かつ、前記車両検出エリアが当該駐車場内の個々の駐車
エリアとしたので、駐車エリアに駐車している車両を影
と間違えることなく正確に検出することができ、駐車場
の車両管理をより正確に効率よく行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明方法を駐車場の駐車車両検出装置に適用
した場合の一実施形態を示すブロック回路図である。

【図２】上記実施形態の処理動作のフローチャートであ
る。

【図３】図１中のＩＴＶカメラで俯瞰撮影された駐車場
の撮影画像の例を示す図である。

【図４】図１中のエッジ抽出処理部で得られる多値エッ
ジ画像の例を示す図である。

【図５】図１中の二値化処理部で得られる二値エッジ画
像の例を示す図である。

【図６】図１中の細線化処理部で得られる細線化された
エッジ画像の例を示す図である。

【図７】図１中の判定処理部における駐車・空車の判定
処理の例を示すグラフである。

【図８】図７の判定結果を図３の撮影画像上に重ねて表
示した判定処理画像の例を示す図である。

【符号の説明】

１ ＩＴＶカメラ（撮影手段） ２ ＡＤ変換部 ３ 撮影画像メモリ ４ エッジ抽出処理部 ５ エッジ画像メモリ ６ 二値化処理部 ７ 二値画像メモリ ８ 細線化処理部 ９ 細線化画像メモリ １０ 判定処理部

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車両検出対象領域の撮影画像を細線化さ
   れたエッジ画像に変換し、この細線化されたエッジ画像
   に含まれるエッジ成分の長さの大小に基づいて車両と影
   を識別し、車両のみを抽出することを特徴とする車両検
   出方法。
2. 【請求項２】 前記細線化されたエッジ画像中の各車両
   検出エリア毎にエッジ成分の長さを計測し、該得られた
   エッジ成分の長さを当該検出エリア面積で正規化し、該
   正規化したエッジ長を所定のしきい値と比較することに
   より車両を抽出することを特徴とする請求項１記載の車
   両検出方法。
3. 【請求項３】 車両検出対象領域の撮影画像を多値エッ
   ジ画像に変換した後、二値化処理して二値エッジ画像に
   変換し、該二値エッジ画像に細線化処理を施すことによ
   って、１画素幅または規定画素幅に細線化されたエッジ
   画像を得ることを特徴とする請求項１または２記載の車
   両検出方法。
4. 【請求項４】 前記細線化される前の多値エッジ画像か
   ら各車両検出エリア毎にその検出エリア内のエッジを構
   成する画素の平均輝度値を求め、該エッジの平均輝度値
   と前記正規化したエッジ長の両方を用いて車両を抽出す
   ることを特徴とする請求項３記載の車両検出方法。
5. 【請求項５】 前記車両検出対象領域が駐車場であり、
   かつ、前記車両検出エリアが当該駐車場内の個々の駐車
   エリアであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか
   に記載の車両検出方法。