JPS639623B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 この発明は、信号波形パターンの検出方法、さ
らに詳しくは、時間とともに変化する信号レベル
が増加する傾向にあるのか、減少する傾向にある
のか、それとも増加も減少もしない平衡状態を維
持しているのかを調べることによつてその信号の
波形パターンを検出する方法に関する。

信号波形パターンの検出は、種々の信号波形を
パターン判別する場合に必要である。信号波形パ
ターンの検出は、一般的には、入力する信号を一
定周期でサンプリングし、このサンプリング時点
における信号レベルと前回のサンプリング時点に
おける信号レベルとの偏差を求め、この偏差があ
る基準量を超えているかどうかを判別することに
より、信号レベルが増加または減少傾向にあるの
か、それとも増加も減少もしない平衡状態にある
のかを判定する。そして、この判定した結果を、
順次記憶装置に記憶する。しかしながら、各サン
プリングごとの判定結果をすべて記憶するとすれ
ば、記憶データは膨大な量となり、記憶容量の大
きな記憶装置が必要となる。しかも、比較的簡単
な波形の場合には、これらの記憶したすべてのデ
ータは必要ない場合が多い。

この発明は上記実情に鑑みてなされたものであ
つて、記憶すべきデータが少なくてすみ、かつ波
形判別のために必要かつ充分なデータを確保する
ことのできる、信号波形パターンの検出方法を提
供するものである。

以下、図面を参照してこの発明を交通流計測装
置に適用した場合について詳しく説明する。交通
流計測装置は、道路上を走行している車両の速
度、車両通過台数、車頭間隔、渋滞度その他の交
通情報を収集するものである。

第１図は、交通流計測装置のカメラの設置の様
子を示している。カメラ１は、支柱３などにより
道路Ｌ上方の所要高さ位置（たとえば６ｍ）に、
道路Ｌの長さ方向の所要範囲（たとえば100ｍ）
を俯瞰するように設置されている。カメラ１内に
は、第４図に示すように、光学系４と多数の受光
素子とが含まれている。この例では、カメラ１の
視野内には６つの検出地点Ｐ１〜Ｐ６がある。カ
メラ１内の光学系４の結像面上であつてこれらの
検出地点に対応する箇所に、各１対ずつの受光素
子dS１，dR１〜dS６，dR６が配置されている。
これらの受光素子は、たとえばフオト・ダイオー
ドからなる。各検出地点（Ｐで代表する）には第
２図に示すように、セツト域Ｓとリセツト域Ｒと
が所要間隔ｌをおいて設定されている。１対の受
光素子（dS，dRで代表する）はこれらの各域Ｓ，
Ｒにそれぞれ対応している。

車両CAが検出地点Ｐをセツト域Ｓからリセツ
ト域Ｒに向けて通過すると、第３図に示すよう
に、受光素子dSおよびdRから時間ｔだけずれた
車両検知信号が出力される。ここでは、各受光素
子dS，dRの出力の立上りを検出して、両信号の
立上りの差を検知時間ｔとしている。この検知時
間ｔは車両がセツト域Ｓとリセツト域Ｒとの間
（距離ｌ）を走行するのに要する時間であるから、
この車両の走行速度Ｖは次式で求められる。ただ
しＫは定数である。

Ｖ＝Ｋ・ｌ／ｔ 検知時間ｔの間に車両に実際に移動する距離
は、車両の色、車高などの影響を受け車両ごとに
若干異なり、実際には上記の距離ｌとは等しくは
ない。しかしながら、路面より所要高さだけ上方
の位置に検知面を仮想してこの検知面上で両域
Ｓ，Ｒ間の距離を測り、かつこの距離を統計的に
修正することにより、車両の走行速度を高精度に
測定することが可能である。また必要ならば、６
つの検出地点Ｐ１〜Ｐ６で測定した同一車両の走
行速度の平均値を求めてもよい。

車頭間隔および渋滞度などもこの走行速度にも
とづいて算出することができる。たとえば車頭間
隔は、検出地点Ｐ１である車両を検出したとき
に、検出地点Ｐ１で検出された１つ前の先行車両
の速度と経過時間との積から求めることができ
る。渋滞度はたとえば、６つの地点Ｐ１〜Ｐ６の
うち測定走行速度が所定速度（たとえば20Km／
ｈ）以下の地点の数によつて定めることができ
る。

さて、上述のような各種の処理は、処理装置２
で行なわれる。第４図を参照して、カメラ１内の
各受光素子dS，dRの出力信号は自動利得制御機
能を備えた増巾器５で増巾されたのち、マルチプ
レクサ・チヤンネル装置６に送られ、ここで12個
の受光素子の各出力が順次切換えられてＡ―Ｄ変
換器７に送られる。Ａ―Ｄ変換器７は、所定のサ
ンプリング周期（この例では4.8mS）で入力する
受光素子の出力をAD変換し、その結果を中央処
理装置（CPUという）８に送る。CPU８は、マ
ルチプレクサ・チヤンネル装置６やＡ―Ｄ変換器
７を制御するとともに、後述する信号波形パター
ン検出処理や上述の各種の交通情報演算処理を行
なう。CPU８はその実行プログラムを格納した
プログラム・メモリ（図示略）の他にデータ・メ
モリ９を備えている。処理装置２にはカメラ１か
ら入力する信号の低周波成分を除去するフイルタ
回路や増巾器が設けられるが、簡略化のために図
示が省略されている。

第５図はカメラ１の受光素子から出力される信
号の波形の例を示している。この入力信号は、サ
ンプリング周期ごとにＡ―Ｄ変換器７でAD変換
される。今回のAD変換された結果を今回データ
Dtとする。今回データDtがそれより以前のデー
タよりも増加しているか、減少しているかまたは
平衡状態にあるかを判定するためには、今回デー
タDtと以前のデータとの偏差Δωを求める必要が
ある。この偏差Δωを求めるための対象となる以
前のデータを前処理データＤ０とする。また上記
判定のために、今回データDtと前処理データＤ
０との偏差Δωと比較される基準の量を基準量ω
０とする。さらに、規定周期Ｔという概念を導入
し、この規定周期Ｔをサンプリング周期の複数倍
（この例では４倍）の時間とする。そして、サン
プリング周期ごとに偏差Δωと基準量ω０とを比
較して、偏差Δωが基準量ω０以上である場合、
または規定周期Ｔが経過したときに今回データ
Dtを前処理データＤ０としてこの前処理データ
Ｄ０を更新する。信号の立上りまたは立下りが緩
慢な場合には、増加量または減少量がサンプリン
グ周期の時間では基準量ω０に達しないことがあ
る。このような信号の緩慢な変化を検出するため
に規定周期Ｔが導入されており、規定周期Ｔの範
囲内で変化量が基準量ω０に達しているかどうか
をみるのである。

信号の変化状態には、増加と、減少と、増加も
減少もしない平衡状態とがある。規定周期Ｔ内に
Dt―D0≧ω0であれば増加状態とみなす。規定周
期Ｔ内にDt―D0≦−ω0であれば減少状態とみな
す。そして、これらの判定をしたときに今回デー
タDtを前処理データＤ０として採用する。また、
規定周期Ｔが経過しても｜Dt―Ｄ０｜＜ω０で
あれば平衡状態とみなして、前処理データＤ０と
して今回データDtを採用する。

第５ａ図を参照して、車両を検知していない定
常状態では前処理データは０である（時刻t1）。
このときの前処理データをＤ０１とする。これ以
降の各サンプリング周期の時間内でも信号はほと
んど立上がらず、規定周期Ｔが経過したときにも
（時刻ｔ２）偏差（Δω＝Dt―Ｄ０１）は基準量
ω０に達していないから、時刻ｔ１〜ｔ２の間は
平衡状態である。したがつてこのときの今回デー
タを前処理データＤ０２として更新する。

次のサンプリング周期でも偏差Δωは基準量ω
０に達していない。そこでさらにサンプリングの
１周期が経過したとき（時刻ｔ３）に偏差Δωを
求めて基準量ω０と比較する。時刻ｔ２からサン
プリング周期で２周期が経過したときには（時刻
ｔ３）Δω≧ω０となつているので、時刻ｔ２〜
ｔ３は増加状態である。このため時刻ｔ３で、そ
のときの今回データを前処理データＤ０３として
更新する。時刻ｔ３からサンプリング１周期が経
過したときにも（時刻ｔ４）、Δω≧ω０となつ
て増加状態と判定され、前処理データがＤ０４と
して更新される。

時刻ｔ４以降のサンプリング４周期の期間（規
定周期Ｔ）はほとんど信号の変化がなく平衡状態
であつて、時刻ｔ５で前処理データがＤ０５に変
更される。時刻ｔ５〜ｔ７の間では、信号は急激
に立下り、各サンプリング周期ごとに減少と判定
され、かつ前処理データが更新される（Ｄ０６，
Ｄ０７で示す）。そして、時刻ｔ７以降は再び平
衡状態になり、規定周期Ｔごとに前処理データが
更新されていく（Ｄ０８など）。

第５ａ図において、時刻ｔ２〜ｔ４の間では信
号の増加状態が２回連続している。また時刻ｔ５
〜ｔ７の間でも信号の減少状態が連続している。
このように同一の信号変化状態が続くときには同
一波形パターンとし、他の信号状態に変化したと
きに信号波形のパターンが変化するものとする
と、第５ａ図に示す信号は、平衡、増加、平衡、
減少そして平衡というパターンで構成されてい
る。これらの増加、平衡および減少の各パターン
をコード化してそれぞれをたとえばＣ１，Ｃ２お
よびＣ３で表わす。このパターン・コードは、デ
ータ・メモリ９に記憶する場合に用いられる。

カメラ１の受光素子の出力信号は車両の形状、
色、速度その他の要因により変化する。第５ｂ図
に他の波形の例が示されている。この信号波形
は、平衡Ｃ２、増加Ｃ１、減少Ｃ３、増加Ｃ１、
減少Ｃ３、平衡Ｃ２、減少Ｃ３そして平衡Ｃ２と
いうパターンで構成されている。このように信号
波形をパターンＣ１〜Ｃ３で表わすことにより、
少ないデータでその波形の特徴がよく把えられる
ことが理解されよう。

このような信号波形のパターン検出処理を
CPU８で実行するためにデータ・メモリ９には、
各種のデータを記憶するエリヤＭ１〜Ｍ１１が設
けられている。エリヤＭ１には今回データDtが、
エリヤＭ２には前処理データＤ０が、エリヤＭ３
には偏差Δωが、エリヤＭ４には前回の信号状態
が、エリヤＭ５には基準量ω０がそれぞれ記憶さ
れる。エリヤＭ６は波形パターンを記憶するエリ
ヤであつて、多数の記憶場所を有し、各記憶場所
には連続番号のアドレスｎ０〜nnが付けられて
いる。そして、次の検出パターンを記憶すべき記
憶場所のアドレスがエリヤＭ７の内容によつて指
定される。

エリヤＭ８には規定周期Ｔが、エリヤＭ９には
平衡継続判定量Ｃ０がそれぞれ記憶され、エリヤ
Ｍ１０，Ｍ１１はそれぞれ周期カウンタＣ１、平
衡カウンタＣ２として用いられる。周期カウンタ
Ｃ１は規定周期Ｔに達したかどうかを計数するも
のであつて、サンプリング周期ごとにその内容に
＋１され、規定周期Ｔに達するとリセツトされ
る。平衡カウンタＣ２は、平衡状態の継続回数を
計数するものであつて、車両を検出していない定
常状態か、時刻ｔ４〜ｔ５のような車両検知にお
ける平衡状態かを区別するために用いられる。こ
の区別の基準となる平衡状態継続回数を表わすの
が平衡継続判定量Ｃ０であつて、車両検知におい
てありうる最大継続回数よりも大きな値が採用さ
れている。そして、平衡カウンタＣ２の内容がこ
の判定量Ｃ０以上の場合に定常状態であると判断
される。

第６図は、CPU８による信号波形パターン検
出処理の手順を示している。まず、サンプリング
周期が経過したかどうかをみて（ステツプ20）、
サンプリング周期であれば入力信号をＡ―Ｄ変換
器７によりAD変換して、このAD変換結果を今
回データDtとしてエリヤＭ１に記憶する（ステ
ツプ21）。そして、今回データDtから前処理デー
タＤ０を差引いて偏差Δωを算出し（ステツプ
22）、この偏差Δωの絶対値と基準量ω０とを比
較してこれらの大小関係を調べる（ステツプ23）。
偏差Δωの絶対値が基準量ω０よりも小さければ
周期カウンタＣ１の内容に＋１して（ステツプ
24）、このカウンタＣ１の内容が規定周期Ｔに達
しているかどうかをみる（ステツプ25）。規定周
期Ｔに達していなければ処理を終える。

規定周期Ｔが経過した場合には周期カウンタＣ
１をリセツトしてその内容をクリヤし（ステツプ
26）、平衡状態と判定する（ステツプ27）。そし
て、エリヤＭ４の内容から前回が平衡状態であつ
たかどうかをみて（ステツプ28）、前回が平衡で
はなく増加または減少であつた場合には、波形パ
ターンが変つたのであるから、エリヤＭ６のエリ
ヤＭ７の内容で指定されるアドレスに平衡パター
ンＣ２を記憶する（ステツプ29）とともに、次の
波形パターン記憶のためにエリヤＭ７の内容に＋
１しておく（ステツプ30）。この後、今回の状態
をエリヤＭ４に記憶し、ステツプ31に進む。前回
が平衡状態であつた場合にはそのままステツプ31
に進む。

ステツプ31では、平衡カウンタＣ２の内容に＋
１して、平衡カウンタＣ２の内容と平衡継続判定
量Ｃ０との大小関係を調べる（ステツプ32）。平
衡カウンタＣ２の内容が判定量Ｃ０以上である場
合には定常状態であるから、エリヤＭ７の内容に
エリヤＭ６の先頭番地であるｎ０をセツトして、
次の車両による信号の波形パターン検出に備える
（ステツプ33）。この後、ステツプ46に移つて、今
回データDtを前処理データＤ０としてエリヤＭ
２に記憶して、処理を終える。ステツプ32でNO
の場合にもステツプ46に移る。

偏差Δωの絶対値が基準量ω０以上の場合（ス
テツプ23でNO）には増加または減少であるか
ら、周期カウンタＣ１および平衡カウンタＣ２を
それぞれリセツトし（ステツプ35，36）、偏差
Δωの正、負を判定する（ステツプ37）。偏差Δω
が正であれば増加状態と判定して（ステツプ38）、
前回の状態が増加であつたかどうかをみる（ステ
ツプ39）。前回が増加状態でなければエリヤＭ６
に増加パターンＣ１を記憶して（ステツプ40）、
エリヤＭ７の内容に＋１する（ステツプ41）。そ
して、エリヤＭ４に増加状態を記憶して、ステツ
プ46に進み、今回データDtを前処理データＤ０
としてエリヤＭ２に記憶する。前回が増加の場合
にはそのままステツプ４６に進む。

偏差Δωが負の場合には減少状態と判定し（ス
テツプ42）、増加の場合と同じように、前回が減
少状態であつたかどうかをみて（ステツプ43）、
前回の状態が減少でなければエリヤＭ６のエリヤ
Ｍ７の内容で指定されるアドレスに減少パターン
Ｃ３を記憶し（ステツプ44）、エリヤＭ７の内容
に＋１して（ステツプ45）、減少状態をエリヤＭ
４に記憶しステツプ46に進んで、今回データDt
を前処理データＤ０としてエリヤＭ２に記憶す
る。前回も減少の場合にはそのままステツプ46の
処理をして、すべての処理を終える。

このようにしてデータ・メモリ９のエリヤＭ６
に記憶された信号波形パターンは、交通流計測の
ための種々の処理、たとえば車両による信号かま
たは車両の影による信号かを区別するために用い
られる。車両による信号は、第５図に示すよう
に、定常状態レベルから必ず立上り、波形パター
ンは平衡Ｃ２ののち増加Ｃ１というパターンをた
どる。これに対して車両の影による信号は定常状
態レベルから必ず立下り、波形パターンは平衡Ｃ
２ののち減少Ｃ３というパターンになる。このよ
うに信号波形パターンの変化によつて、車両によ
る信号を車両の影による信号から区別することが
できるので、影による信号を排除して、車両によ
る信号から車両走行速度などの交通流情報を正確
に得ることができる。

以上詳細に説明したようにこの発明によれば、
信号が増加、減少または平衡のどの状態にあるか
を検出し、同一信号状態から他の信号状態に変化
したときのみその変化した波形パターンを記憶装
置に順次記憶しているから、記憶すべきデータ量
を大巾に減少させることができ、したがつて記憶
容量が少なくてすむ。そして、これらのパター
ン・データだけでも信号波形の特徴が充分よく表
わされており、波形判別処理などのために有効な
データを提供しうる。信号の増加、減少および平
衡の判定はサンプリング周期よりも長い規定周期
の範囲内で行なつているので、信号の急激な変化
のみならず、緩慢な変化も検出可能である。さら
に、平衡状態の継続量を計測して信号波形の一連
の変化と他の一連の変化とを区別しているので、
車両信号の分離等後段の処理に有用な情報を得る
ことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は交通流計測装置のカメラの設置状態を
示す図、第２図は検出地点の拡大図、第３図は車
両検知信号を示す波形図、第４図は上記カメラの
内部および処理装置を示す構成およびブロツク
図、第５図は波形パターンの検出を示す説明図、
第６図はCPUによつて波形パターン検出処理を
実行する場合の処理手順を示すフロー・チヤート
である。 Ｃ１……増加パターン、Ｃ２……平衡パター
ン、Ｃ３……減少パターン、Dt……今回データ、
Ｄ０……前処理データ、Δω……偏差、ω０……
基準量。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 信号を所定のサンプリング周期でサンプリン
   グしてそのデータを今回データとし、 サンプリングごとに、今回データとそれ以前の
   前処理データとの偏差を求め、 この偏差の絶対値が所定の規定周期内で所定の
   基準量を超えたかどうかまたはこの基準量の範囲
   内にあるかどうかを調べることにより、信号が増
   加、減少または平衡のいずれの状態にあるかを判
   定し、 増加、減少または平衡と判定したときに前処理
   データを今回データで更新し、 記憶されている前回の信号状態を今回判定され
   た信号状態とを比較し、不一致の場合に今回判定
   された信号状態を記憶装置に記憶し、 平衡状態の判定の継続量を計測し、それが所定
   量に達したときにパターンを検出すべき信号波形
   の出現が終了し定常状態に移行したと判定する、 信号波形パターンの検出方法。