(57)【要約】【課題】作業者のスキルに依存することなく、移動体を高精度に計測するための計測ラインを決定することのできる調整方法を提供する。【解決手段】調整方法は、映像データ中に設定された計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測するための計測ラインの調整方法であって、路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた映像データを取得するステップと、取得された映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出するステップと、算出された位置に基づいて、移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、計測ラインを決定するステップとを含む。【選択図】図３
2020009284.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像データ中に設定された計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測するための前記計測ラインの調整方法であって、
路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた前記映像データを取得するステップと、
取得された前記映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出するステップと、
算出された前記位置に基づいて、前記移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、前記計測ラインを決定するステップとを含む、調整方法。
【請求項２】
前記移動領域の位置を算出するステップは、
前記映像データ中に設定された複数の小領域の各々について、当該小領域に含まれる各画素の移動方向を算出するステップと、
前記小領域ごとに、当該小領域に含まれる前記移動方向毎の前記画素の頻度を算出するステップと、
所定方向の前記頻度が頻度閾値以上の前記小領域の位置を、前記移動領域の位置として算出するステップとを含む、請求項１に記載の調整方法。
【請求項３】
前記計測ラインを決定するステップは、
前記移動領域に対応する前記小領域を隣接する他の前記小領域と連結するステップと、
連結された前記小領域の組に直線または曲線を当てはめることにより、前記計測ラインを決定するステップとを含む、請求項２に記載の調整方法。
【請求項４】
前記直線または曲線を当てはめることにより、前記計測ラインを決定するステップでは、連結された前記小領域の組のうち、最も距離の遠い２つの小領域同士を結んだ直線を、前記計測ラインとして決定する、請求項３に記載の調整方法。
【請求項５】
前記頻度を算出するステップでは、移動方向が前記所定方向である画素の頻度を算出し、移動方向が前記所定方向以外である画素の頻度を算出しない、請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載の調整方法。
【請求項６】
前記移動方向を算出するステップでは、各前記小領域に含まれる前記各画素のオプティカルフローを算出することにより、前記各画素の移動方向を算出する、請求項２〜請求項５のいずれか１項に記載の調整方法。
【請求項７】
前記移動領域の位置を算出するステップでは、当該移動領域の下端部の位置を、当該移動領域の位置として算出する、請求項１に記載の調整方法。
【請求項８】
前記移動領域の位置を算出するステップでは、前記映像データに含まれる前記移動体のラベルに基づいて、前記移動領域を検出する、請求項１または請求項７に記載の調整方法。
【請求項９】
さらに、
前記映像データに基づいて、前記映像データ中の照度の変化を検出するステップを含み、
前記計測ラインを決定するステップでは、前記照度の変化が検出された場合に、前記計測ラインを決定する、請求項１〜請求項８のいずれか１項に記載の調整方法。
【請求項１０】
前記移動領域の位置を算出するステップでは、前記映像データ中の所定のマスク領域を除く領域の中から、前記移動領域の位置を算出する、請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の調整方法。
【請求項１１】
映像データ中に設定された計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測するための前記計測ラインの調整装置であって、
路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた前記映像データを取得する映像データ取得部と、
取得された前記映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出する位置算出部と、
算出された前記位置に基づいて、前記移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、前記計測ラインを決定する計測ライン決定部とを備える、調整装置。
【請求項１２】
映像データ中に設定された計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測するための前記計測ラインを調整するコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた前記映像データを取得するステップと、
取得された前記映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出するステップと、
算出された前記位置に基づいて、前記移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、前記計測ラインを決定するステップとを実行させるための、コンピュータプログラム。
【請求項１３】
路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた映像データを取得する映像データ取得部と、
取得された前記映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出する位置算出部と、
算出された前記位置に基づいて、前記移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、前記映像データ中の計測ラインを決定する計測ライン決定部と、
前記計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて、移動体を計測する移動体計測部とを備える、移動体計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、調整方法、調整装置、コンピュータプログラムおよび移動体計測装置に関し、特に、路側等に設置されたイメージセンサで撮影された道路の映像データから移動体を計測する際に用いられる、映像データ中に設定される計測ラインを調整する調整方法、調整装置、コンピュータプログラムおよび移動体計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
高速道路で渋滞が発生した場合には、数台の車両が停車しているところに後続車が追突することにより大きな事故を引き起こすなどの危険が生じる場合がある。このため、渋滞を検出して、後続車に通知することにより、追突事故を未然に防止する必要がある。
【０００３】
渋滞を検出するためには車両感知器が一般的に用いられる（例えば、特許文献１参照）。車両感知器として、道路にループコイルを埋設し、車両の接近によりループコイルのインダクタンスが変化することを利用して車両を検出するループ式車両感知器や、イメージセンサで道路を走行する車両を撮像し、映像データを画像処理することにより、車両の速度を検出する画像式車両感知器などが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１８７３９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ループ式車両感知器に関しては、ループコイルを道路に埋設しなければならないため、施工コストが高く、メンテナンスが困難である。一方、画像式車両感知器に関しては、地上に設置したポールの例えば地上から３．５ｍ以上の位置にイメージセンサを設置しなければならず、設置コストが高く、メンテナンスが困難である。また、イメージセンサを高所に設置しなければならないためイメージセンサの設置場所も限定される。
【０００６】
このような各車両感知器の制約から、渋滞の発生頻度が少ない地方の高速道路では、渋滞検知用の車両感知器の整備がなかなか進んでいない。しかし、閑散な道路ほどドライバーの集中力が低下するため、渋滞が一旦発生すると渋滞末尾への追突事故の危険性が高まる。このため、容易に設置可能な渋滞検知用の車両感知器が望まれている。
【０００７】
画像式車両感知器による渋滞検出手法として、映像データ中の路面上に所定画素数の幅のライン（以下、「計測ライン」という。）を車両の走行方向に沿うように設定し、計測ライン上の画像を処理することで車両の速度を算出し、渋滞を検出する方法が考えられる。
【０００８】
車両の速度を算出するためには、計測ラインは車高の影響が少ない路面付近に設定するのが望ましい。また、暗い夜間は車体が見えにくいため、ヘッドライトの路面反射またはテールランプの通過頻度の高い位置に計測ラインを設定するのが最適である。
【０００９】
しかし、作業者のスキルや、計測ラインの調整時間（例えば、昼間または夜間）によって、計測ラインの設定位置にバラつきが生じることが予想され、計測精度への影響が懸念される。
【００１０】
また、既設の非常電話ボックスの上部などの低位置（地上から１〜３ｍ程度）に設置できる画像式車両感知器は、設置コストが低く、メンテナンスも容易である。
【００１１】
その一方、低位置に設置された画像式車両感知器は、一般的な画像式車両感知器の画角とは異なり、車両同士が重なりやすく渋滞時は車群（長い車列）として撮像される。また俯角が浅いので太陽光など環境変化の影響を受けやすい。このため、計測ラインの設定がより困難となる。
【００１２】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、作業者のスキルに依存することなく、移動体を高精度に計測するための計測ラインを決定することのできる調整方法、調整装置、コンピュータプログラムおよび移動体計測装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
（１）上記目的を達成するために、本発明の一実施態様に係る調整方法は、映像データ中に設定された計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測するための前記計測ラインの調整方法であって、路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた前記映像データを取得するステップと、取得された前記映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出するステップと、算出された前記位置に基づいて、前記移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、前記計測ラインを決定するステップとを含む。
【００１４】
（１１）本発明の他の実施態様に係る調整装置は、映像データ中に設定された計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測するための前記計測ラインの調整装置であって、路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた前記映像データを取得する映像データ取得部と、取得された前記映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出する位置算出部と、算出された前記位置に基づいて、前記移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、前記計測ラインを決定する計測ライン決定部とを備える。
【００１５】
（１２）本発明の他の実施態様に係るコンピュータプログラムは、映像データ中に設定された計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測するための前記計測ラインを調整するコンピュータプログラムであって、コンピュータに、路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた前記映像データを取得するステップと、取得された前記映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出するステップと、算出された前記位置に基づいて、前記移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、前記計測ラインを決定するステップとを実行させる。
【００１６】
（１３）本発明の他の実施態様に係る移動体計測装置は、路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた映像データを取得する映像データ取得部と、取得された前記映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出する位置算出部と、算出された前記位置に基づいて、前記移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、前記映像データ中の計測ラインを決定する計測ライン決定部と、前記計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて、移動体を計測する移動体計測部とを備える。
【００１７】
なお、本発明は、調整装置または移動体計測装置の一部又は全部を実現する半導体集積回路として実現したり、調整装置または移動体計測装置を含むシステムとして実現したりすることもできる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によると、作業者のスキルに依存することなく、移動体を高精度に計測するための計測ラインを決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態１に係る移動体計測装置の設置例について説明するための図である。
【図２】移動体計測装置の構成を示すブロック図である。
【図３】移動体計測装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】映像データ取得部が取得した映像データの一例を示す図である。
【図５】画像特徴量抽出処理（図３のステップＳ２）の詳細な処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】映像データから検出されたオプティカルフローの一例を示す図である。
【図７】特徴量抽出部が実行する処理を説明するための図である。
【図８】計測ライン決定処理（図３のステップＳ４）の詳細な処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】小領域抽出処理（図８のステップＳ２２）で抽出された小領域の一例を示す図である。
【図１０】計測ラインの一例を示す図である。
【図１１】車両速度算出処理（図３のステップＳ５）の詳細な処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】時空間画像の一例を示す図である。
【図１３】時空間画像の一例を示す図である。
【図１４】速度ヒストグラムの一例を示す図である。
【図１５】画像特徴量抽出処理（図３のステップＳ２）の詳細な処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】ラベリング処理により抽出された差分ラベル画像データの一例を示す図である。
【図１７】記憶部が蓄積している時系列の差分ラベル画像データの一例を示す図である。
【図１８】記憶部が蓄積している時系列の差分ラベル画像データの一例を示す図である。
【図１９】計測ライン決定処理（図３のステップＳ４）の詳細な処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】注目点算出処理（図１９のステップＳ５１）を説明するための図である。
【図２１】注目点算出処理（図１９のステップＳ５１）を説明するための図である。
【図２２】近似曲線算出処理（図１９のステップＳ５２）を説明するための図である。
【図２３】近似曲線算出処理（図１９のステップＳ５２）を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
［本願発明の実施形態の概要］
最初に本発明の実施形態の概要を列記して説明する。
（１）本発明の一実施形態に係る調整方法は、映像データ中に設定された計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測するための前記計測ラインの調整方法であって、路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた前記映像データを取得するステップと、取得された前記映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出するステップと、算出された前記位置に基づいて、前記移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、前記計測ラインを決定するステップとを含む。
【００２１】
この構成によると、映像データ中の移動領域の移動軌跡を考慮して計測ラインを設定することができる。つまり、移動体が通過する可能性が高い位置に計測ラインを設定することができる。これにより、計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測することで、移動体を高精度に計測することができる。よって、作業者のスキルに依存することなく、移動体を高精度に計測するための計測ラインを決定することができる。
【００２２】
（２）好ましくは、前記移動領域の位置を算出するステップは、前記映像データ中に設定された複数の小領域の各々について、当該小領域に含まれる各画素の移動方向を算出するステップと、前記小領域ごとに、当該小領域に含まれる前記移動方向毎の前記画素の頻度を算出するステップと、所定方向の前記頻度が頻度閾値以上の前記小領域の位置を、前記移動領域の位置として算出するステップとを含む。
【００２３】
この構成によると、移動方向が高頻度で所定方向となっている小領域の位置を、移動領域の位置として算出することができる。このため、所定方向を車両の進行方向とすることにより、車両の進行方向に移動する画素が多く含まれる小領域の位置を、移動領域の位置として算出することができる。よって、作業者のスキルに依存することなく、移動体を高精度に計測するための計測ラインを決定することができる。
【００２４】
（３）さらに好ましくは、前記計測ラインを決定するステップは、前記移動領域に対応する前記小領域を隣接する他の前記小領域と連結するステップと、連結された前記小領域の組に直線または曲線を当てはめることにより、前記計測ラインを決定するステップとを含む。
【００２５】
連結された小領域の組は、移動体の移動軌跡を表している。このため、当該組から計測ラインを決定することで、移動体の移動軌跡に沿った計測ラインを決定することができる。これにより、作業者のスキルに依存することなく、移動体を高精度に計測するための計測ラインを決定することができる。
【００２６】
（４）さらに好ましくは、前記直線または曲線を当てはめることにより、前記計測ラインを決定するステップでは、連結された前記小領域の組のうち、最も距離の遠い２つの小領域同士を結んだ直線を、前記計測ラインとして決定する。
【００２７】
この構成によると、長い距離の計測ラインを決定することができる。計測ラインの距離が長いほど、列画像のサイズが大きくなり安定して移動体を計測することができる。このため、作業者のスキルに依存することなく、移動体を高精度に計測するための計測ラインを決定することができる。
【００２８】
（５）また、前記頻度を算出するステップでは、移動方向が前記所定方向である画素の頻度を算出し、移動方向が前記所定方向以外である画素の頻度を算出しなくてもよい。
【００２９】
この構成によると、移動方向が所定方向の画素の頻度のみを算出している。所定方向を車両の進行方向とすることにより、車両の進行方向とは異なる方向に移動する画素をノイズとして除去することができる。また、移動方向が所定方向以外の画素の頻度を算出しないことにより、高速に頻度を算出することができる。これにより、高速かつ高精度に計測ラインを決定することができる。
【００３０】
（６）また、前記移動方向を算出するステップでは、各前記小領域に含まれる前記各画素のオプティカルフローを算出することにより、前記各画素の移動方向を算出してもよい。
【００３１】
この構成によると、汎用的な画像処理方法であるオプティカルフローの算出方法を用いて、画素の移動方向を算出することができる。このため、高精度で計測ラインを決定することができる。
【００３２】
（７）また、前記移動領域の位置を算出するステップでは、当該移動領域の下端部の位置を、当該移動領域の位置として算出してもよい。
【００３３】
移動領域の下端部の位置は、地面に最も近い位置である。地面に近い位置で移動体を計測した方が、地面から離れた位置で移動体を計測した場合に比べて、移動体の速度を正確に計測することができる。また、下端部の位置は、移動体のサイズによらずに、ほぼ同じ位置に存在する。このため、この構成により得られた計測ラインを用いて移動体を計測することで、様々なサイズの車両が道路上を走行する場合であっても、移動体を正確に計測することができる。さらに、計測ラインを路面上に設定することができるため、イメージセンサに相対的に近い手前側の車線に計測ラインを設定した場合、相対的に遠い奥側の車線を走行する車両の影響を受けにくくすることができる。
【００３４】
（８）また、前記移動領域の位置を算出するステップでは、前記映像データに含まれる前記移動体のラベルに基づいて、前記移動領域を検出してもよい。
【００３５】
この構成によると、汎用的な画像処理である移動体のラベリング処理を用いて、移動領域を検出することができる。このため、高精度かつ低コストで計測ラインを決定することができる。
【００３６】
（９）また、上述の調整方法は、さらに、前記映像データに基づいて、前記映像データ中の照度の変化を検出するステップを含み、前記計測ラインを決定するステップでは、前記照度の変化が検出された場合に、前記計測ラインを決定してもよい。
【００３７】
この構成によると、日出時または日没時のように映像データ中で照度変化が検出された場合に、計測ラインを再設定することができる。昼間は車体が見えやすいが、夜間は車体が見えにくいものの、ヘッドライトの路面反射、またはテールランプが見えやすい。このため、昼間と夜間とで計測ラインを変更することで、全ての時間帯において移動体を正確に計測することができる。
【００３８】
（１０）また、前記移動領域の位置を算出するステップでは、前記映像データ中の所定のマスク領域を除く領域の中から、前記移動領域の位置を算出してもよい。
【００３９】
この構成によると、例えば、計測対象車線の対向車線や、その他の背景領域をマスク領域とすることにより、ノイズの影響を抑えつつ、高速に移動領域の位置を算出することができる。これにより、正確かつ高速に計測ラインを決定することができる。
【００４０】
（１１）本発明の他の実施形態に係る調整装置は、映像データ中に設定された計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測するための前記計測ラインの調整装置であって、路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた前記映像データを取得する映像データ取得部と、取得された前記映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出する位置算出部と、算出された前記位置に基づいて、前記移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、前記計測ラインを決定する計測ライン決定部とを備える。
【００４１】
この構成は、上述の調整方法に含まれる特徴的なステップに対応する処理部を備える。このため、上述の調整方法と同様の作用および効果を奏することができる。
【００４２】
（１２）本発明の他の実施形態に係るコンピュータプログラムは、映像データ中に設定された計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測するための前記計測ラインを調整するコンピュータプログラムであって、コンピュータに、路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた前記映像データを取得するステップと、取得された前記映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出するステップと、算出された前記位置に基づいて、前記移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、前記計測ラインを決定するステップとを実行させる。
【００４３】
この構成によると、コンピュータに上述の調整方法を実行させることができる。このため、上述の調整方法と同様の作用および効果を奏することができる。
【００４４】
（１３）本発明の他の実施形態に係る移動体計測装置は、路側に設置されたイメージセンサで道路を撮影することにより得られた映像データを取得する映像データ取得部と、取得された前記映像データに基づいて、当該映像データ中の移動領域の位置を算出する位置算出部と、算出された前記位置に基づいて、前記移動領域の移動軌跡を直線または曲線で近似させることにより、前記映像データ中の計測ラインを決定する計測ライン決定部と、前記計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて、移動体を計測する移動体計測部とを備える。
【００４５】
この構成によると、映像データ中の移動領域の移動軌跡を考慮して計測ラインを設定することができる。つまり、計測ライン上を移動体が移動する可能性が高く、これにより、計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測することにより、移動体を高精度に計測することができる。また、作業者のスキルに依存することなく、移動体を高精度に計測するための計測ラインを決定することができる。
【００４６】
［本願発明の実施形態の詳細］
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、特許請求の範囲によって特定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。
【００４７】
また、同一の構成要素には同一の符号を付す。それらの機能および名称も同様であるため、それらの説明は適宜省略する。
【００４８】
［実施の形態１］
＜移動体計測装置の構成＞
図１は、本発明の実施の形態１に係る移動体計測装置の設置例について説明するための図である。
【００４９】
図１を参照して、移動体計測装置１は、例えば、非常電話ボックス４の上などの低位置（例えば、地面から２ｍ程度）であって、道路２を撮影可能な路側上の位置に設置される。移動体計測装置１は、道路２を撮影した映像データに基づいて、道路２を走行する自動車などの移動体（以下、「車両」という）３の速度を算出し、算出した速度に基づいて渋滞を検知する。
【００５０】
図２は、移動体計測装置１の構成を示すブロック図である。
図２を参照して、移動体計測装置１は、映像データ中に設定された計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて移動体を計測するための計測ラインの調整装置として機能し、撮像部１１と、映像データ取得部１２と、位置算出部１３と、計測ライン決定部１６と、記憶部１７と、移動体計測部１８とを備える。
【００５１】
撮像部１１は、ＣＭＯＳ（Complementary MOS）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなどより構成され、対象（例えば、道路）を撮影した映像データを出力する。なお、本実施の形態では、撮像部１１は、移動体計測装置１に含まれることとするが、撮像部１１は、移動体計測装置１とは別に備えられていてもよい。
【００５２】
映像データ取得部１２は、撮像部１１から出力された映像データを受信することにより取得し、取得した映像データを記憶部１７に書き込む。
【００５３】
位置算出部１３は、映像データ取得部１２が取得した映像データに基づいて、映像データ中の移動領域の位置を算出する。つまり、位置算出部１３は、記憶部１７から映像データを読み出し、読み出した映像データに基づいて、映像データ中の車両３の位置を算出する。
位置算出部１３は、特徴量抽出部１４と、位置決定部１５とを含む。
【００５４】
特徴量抽出部１４は、記憶部１７から読み出した映像データから画像特徴量を抽出する。実施の形態１では、特徴量抽出部１４は、画像特徴量として、映像データ中の車両３の移動方向の頻度を抽出する。特徴量抽出部１４は、抽出した特徴量を、記憶部１７に書き込む。
【００５５】
位置決定部１５は、特徴量抽出部１４が抽出した画像特徴量を記憶部１７から読み出し、読み出した画像特徴量に基づいて、映像データ中で車両３が通過した位置を決定する。位置決定部１５は、決定した位置情報を記憶部１７に書き込む。
【００５６】
計測ライン決定部１６は、位置算出部１３が算出した車両３の位置情報を記憶部１７から読み出し、読み出した位置情報に基づいて、映像データ上の所定幅を有する計測ラインを決定する。なお、計測ラインは、車両３または車両３の速度を計測するために用いられる。計測ライン決定部１６は、決定した計測ラインの情報を記憶部１７に書き込む。
【００５７】
移動体計測部１８は、計測ライン決定部１６が決定した計測ラインの情報を記憶部１７から読み出し、読み出した計測ラインの情報に基づいて、車両３の速度を計測する。
【００５８】
記憶部１７は、映像データをはじめ各種データや、移動体計測装置１で実行されるコンピュータプログラムを記憶するための記憶装置であり、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、不揮発性メモリなどにより構成される。
【００５９】
＜移動体計測装置の処理手順＞
以下、具体例を挙げながら移動体計測装置１が実行する処理について説明する。
【００６０】
図３は、移動体計測装置１の処理手順の一例を示すフローチャートである。
図３を参照して、映像データ取得部１２は、撮像部１１が撮影した道路２の映像データを取得し、記憶部１７に書き込む（Ｓ１）。
【００６１】
図４は、映像データ取得部１２が取得した映像データの一例を示す図である。映像データは、例えば、６０ｆｐｓ（frame per second）のＨＤ（High Definition）サイズの動画像データである。ただし、フレームレートおよび映像サイズはこれらに限定されるものではない。
【００６２】
再び図３を参照して、特徴量抽出部１４は、映像データ取得部１２が取得した映像データを記憶部１７から読み出し、読み出した映像データに基づいて車両３の画像特徴量を抽出する（Ｓ２）。
【００６３】
図５は、画像特徴量抽出処理（図３のステップＳ２）の詳細な処理の一例を示すフローチャートである。
【００６４】
図５を参照して、特徴量抽出部１４は、映像データ中から、移動体の動きを表すオプティカルフローを算出する（Ｓ１１）。オプティカルフローは、例えば、第１フレームの画像データから抽出したエッジ部分やコーナー部分などの特徴領域を、第１フレームとは時間的に異なる第２フレームの画像データの中から探索するテンプレートマッチング法や、時空間微分法などの公知の技術を用いることにより算出することができる。そのため、その詳細な説明はここでは繰り返さない。
【００６５】
図６は、映像データから検出されたオプティカルフローの一例を示す図である。図６に示すように、フレーム間で移動が生じた車両３の位置にオプティカルフロー２２が発生していることが分かる。
【００６６】
なお、特徴量抽出部１４は、映像データ中のマスク領域２１についてはオプティカルフロー２２を算出する対象の領域とはせずに、マスク領域２１を除く領域内でオプティカルフロー２２を算出するようにしてもよい。マスク領域２１は、空や山などの背景領域など車両３が通過しないことが事前に分かっている領域である。マスク領域２１の情報は、事前にユーザが設定し、記憶部１７に記憶されているものとする。
【００６７】
また、特徴量抽出部１４は、ベクトルの長さが長さ閾値未満のオプティカルフローを、ノイズとみなして除去するのが好ましい。
【００６８】
再び図５を参照して、特徴量抽出部１４は、映像データ中に設定された複数の小領域の各々について、以下に説明するステップＳ１２およびＳ１３の処理を実行する（ループＡ）。
【００６９】
図７は、特徴量抽出部１４が実行する処理を説明するための図である。図７に示すように、映像データがメッシュ状に区切られ、映像データ中に同一サイズの矩形の小領域２３が複数設定されているものとする。ただし、小領域２３の形状は矩形に限定されるものではない。また、映像データ中の小領域２３のサイズは必ずしも同一である必要はない。
【００７０】
特徴量抽出部１４は、着目している小領域２３について、小領域２３に含まれる各画素の移動方向を算出する（Ｓ１２）。つまり、特徴量抽出部１４は、小領域２３に含まれるオプティカルフローの方向を、予め定められた複数方向のいずれかに分類することで移動方向を算出する。例えば、特徴量抽出部１４は、オプティカルフローの方向を、２２．５°（＝３６０°／１６）刻みの１６方向のいずれかに分類する。
【００７１】
特徴量抽出部１４は、１６方向の移動方向のうち、対象セル２８で示される４方向の移動方向を有する画素の頻度（オプティカルフローの頻度）を算出する（Ｓ１３）。図７に示す例では、４方向の頻度は、それぞれ、３、２、２、０である。なお、作業者が映像データを予め確認することにより、車両３の走行位置に該当する小領域２３を対象セル２８として抽出しておくのが望ましい。例えば、作業者は、道路周辺の小領域２３を対象セル２８として抽出する。
【００７２】
一方、特徴量抽出部１４は、１６方向の移動方向のうち対象セル２８で示される４方向を除く移動方向、つまり非対象セル２９で示される１２方向の移動方向については、頻度の算出対象としない。これは、道路２上では車両３は基本的には一方向にしか走行しないため、上記１２方向の移動方向には移動する可能性が低いと考えられるからである。
【００７３】
なお、特徴量抽出部１４は、対象セル２８で示される４方向の移動方向について算出した頻度を、移動方向毎に累積する。
【００７４】
特徴量抽出部１４は、小領域２３ごとに算出した移動方向毎の画素の累積頻度を、記憶部１７に書き込むことで、記憶部１７に蓄積する（Ｓ１４）。なお、特徴量抽出部１４は、所定の周期で定期的に累積頻度を０にリセットする。これにより、時間的に古い頻度データに基づいて、後述する計測ラインが決定されるのを防ぐことができる。また、特徴量抽出部１４は、過去の一定時間分の頻度データを記憶部１７に蓄積しておき、一定時間分の頻度データから累積頻度を算出するようにしてもよい。この場合、特徴量抽出部１４は、当該一定時間から外れた古い頻度データを記憶部１７から削除するのが望ましい。
【００７５】
再び図３を参照して、位置算出部１３は、計測ラインの更新タイミングとなっているか否かを判断する（Ｓ３）。計測ラインの更新タイミングとは、例えば、夜間から昼間への切り替えのタイミングや、昼間から夜間への切り替えのタイミングなど日照条件の変化が検出されたタイミングである。その他にも、交通管制サーバから計測ラインの更新指示を受けたタイミング、移動体計測装置１がハードウェアの異常等の理由により再起動したタイミング、移動体計測装置１が異常な計測状態であると判断したタイミング、日照条件の変化などによらない定期的なタイミング（例えば、１５分周期のタイミング）などを、計測ラインの更新タイミングとしてもよい。
【００７６】
例えば、位置算出部１３は、映像データ中の照度の変化を検出し、照度変化が検出された場合に、計測ラインの更新タイミングとなっていると判断する。具体的には、位置算出部１３は、移動体計測部１８に記憶されている映像データの平均輝度を算出し、算出した平均輝度が第１輝度閾値以上から第１閾値未満に変化した場合に、夜間から昼間に切り替わったと判断し、計測ラインの更新タイミングとなっていると判断してもよい。また、位置算出部１３は、算出した平均輝度が第２輝度閾値未満から第２輝度閾値以上に変化した場合に、昼間から夜間に切り替わったと判断し、計測ラインの更新タイミングとなっていると判断してもよい。
【００７７】
計測ラインを変更するのは、昼間は車両３の全体を観測可能であり、計測ラインを車高の影響が少ない路面付近に設定するのが望ましいのに対し、暗い夜間は車両３が見えにくいため、ヘッドライトの路面反射またはテールランプの通過頻度の高い位置に計測ラインを設定するのが望ましいからである。つまり、昼間と夜間とでは計測対象とする位置が異なるため、計測ラインを変更する必要がある。
【００７８】
なお、移動体計測装置１の起動直後は、計測ラインが設定されていないため、計測ラインの更新タイミングであると判断されることとする。ただし、起動直後は、抽出された画像特徴量が少ない。このため、画像特徴量抽出処理（Ｓ２）が所定回数または所定時間行われた後に計測ラインを決定するのが望ましい。
【００７９】
計測ラインの更新タイミングであると判断された場合には（Ｓ３でＹＥＳ）、位置決定部１５および計測ライン決定部１６は、抽出された画像特徴量に基づいて、計測ラインを決定する（Ｓ４）。
【００８０】
図８は、計測ライン決定処理（図３のステップＳ４）の詳細な処理の一例を示すフローチャートである。
【００８１】
図８を参照して、位置決定部１５は、画像特徴量抽出処理（図３のステップＳ２）において小領域２３ごとに算出された移動方向毎の画素の累積頻度を、記憶部１７から読み出すことにより取得する（Ｓ２１）。
【００８２】
位置決定部１５は、取得した移動方向毎の画素頻度に基づいて、所定方向の画素の累積頻度が頻度閾値以上の小領域２３を抽出する（Ｓ２２）。ここで、所定方向とは、図７に示した対象セル２８で示される予め定められた４方向の移動方向である。例えば、図７に示す例では、所定方向の画素の累積頻度は、７（＝３＋２＋２＋０）と算出される。これにより、位置決定部１５は、抽出した小領域２３の位置を、移動領域の位置として算出することができる。
【００８３】
図９は、小領域抽出処理（図８のステップＳ２２）で抽出された小領域の一例を示す図である。
【００８４】
図９に示すように、映像データから、移動領域として、小領域２４Ａ〜２４Ｃ、２５および２６Ａ〜２６Ｄが抽出されたものとする。これらの小領域の位置は、車両が頻繁に通過した位置を示す。
【００８５】
計測ライン決定部１６は、抽出された小領域を隣接する小領域と連結する（Ｓ２３）。つまり、計測ライン決定部１６は、８近傍または４近傍で隣接している小領域同士を連結する。図９の例では、小領域２４Ａ〜２４Ｃが小領域の組として連結され、小領域２５が小領域の組として連結され、小領域２６Ａ〜２６Ｄが小領域の組として連結される。
【００８６】
計測ライン決定部１６は、連結された小領域の組に含まれる小領域の数（以下、「連結数」という。）が連結数閾値以下の小領域の組を除外する（Ｓ２４）。図９の例では、小領域２４Ａ〜２４Ｃから構成される組、小領域２５から構成される組、および小領域２６Ａ〜２６Ｄから構成される組の連結数は、それぞれ、３、１、および４である。例えば、連結数閾値を２とした場合、計測ライン決定部１６は、小領域２５から構成される組を除外する。
【００８７】
計測ライン決定部１６は、除外されずに残った小領域の組ごとに、当該組に直線または曲線を当てはめることにより、計測ラインを決定する（Ｓ２５）。具体的には、計測ライン決定部１６は、組ごとに、組に含まれる小領域の代表点（例えば、小領域の中心点）同士を結ぶ直線のうち、最長の直線を計測ラインとして決定する。計測ライン決定部１６は、決定した計測ラインの情報を、記憶部１７に書き込む。
【００８８】
図１０は、計測ラインの一例を示す図である。
図９に示した小領域２４Ａ〜２４Ｃから構成される組のうち、小領域２４Ａの中心点と小領域２４Ｃの中心点を結ぶ直線が、中心点同士を結ぶ直線の中で最長であるため、上記直線が、計測ライン２７Ａとして決定される。同様に、図９に示した小領域２６Ａ〜２６Ｄから構成される組のうち、小領域２６Ａの中心点と小領域２６Ｄの中心点を結ぶ直線が、中心点同士を結ぶ直線の中で最長であるため、上記直線が、計測ライン２７Ｂとして決定される。
【００８９】
再び図３を参照して、移動体計測部１８は、記憶部１７に記憶されている計測ラインの情報および映像データ取得部１２が取得した映像データに基づいて、車両３の速度を算出する（Ｓ５）。
【００９０】
図１１は、車両速度算出処理（図３のステップＳ５）の詳細な処理の一例を示すフローチャートである。
【００９１】
移動体計測部１８は、計測ラインごとに、映像データ中の計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて、各車両３の速度を算出する（Ｓ３１）。
【００９２】
具体的には、移動体計測部１８は、映像データを構成する各フレームの画像データから列画像を抽出し、列画像を時間軸方向に並べた２次元の時空間画像を生成する。時空間画像は、列画像を撮像順に配置した画像であるため、一方の座標は時間を表し、他方の座標は車両３の移動方向の位置を表す。図１２および図１３は、時空間画像の一例を示す図である。図１２は、車両３が通常走行している場合の時空間画像を示し、図１３は、車両３が低速走行している場合の時空間画像を示す。
【００９３】
図１２および図１３を参照して、移動体計測部１８は、時空間画像４０から、輝度値の大きな画素やエッジ画素などの特徴点を抽出し、特徴点に基づいて、曲線４１を抽出する。曲線４１の抽出は、例えば、特徴点を時空間画像４０上で追跡することにより行ってもよいし、一般化ハフ（Hough）変換等の手法を用いることにより行ってもよい。移動体計測部１８は、抽出した曲線４１の端点４２間を結ぶ直線４３の傾きより車両３の平均速度を算出することができる。例えば、端点４２間の横軸（時間軸）方向の差分をΔｔとし、縦軸（距離）方向の差分をＬとすると、直線４３の傾きＬ／Δｔが車両３の平均速度を表す。なお、Ｌは、計測ラインの実空間中での距離に相当する。このため、計測ラインの大まかな距離が分かれば、車両３の平均速度をある程度正確に求めることができる。
【００９４】
移動体計測部１８は、速度ごとの頻度を示す速度ヒストグラムのうち、算出された車両３の速度に対応する区間に１を加算する（Ｓ３２）。計測ラインが複数存在する場合には、移動体計測部１８は、計測ラインごとに、ステップＳ３２の処理を実行する。
【００９５】
図１４は、速度ヒストグラムの一例を示す図である。速度ヒストグラムは、速度区間ごとの速度の頻度を示す。速度区間は、例えば、［０，１０］、［１０，２０］、［２０，３０］などのように、１０ｋｍ／ｈの幅を有する。
【００９６】
移動体計測部１８は、速度を前回算出した時点から一定時間経過しているか否かを判断する（Ｓ３３）。
【００９７】
一定時間経過していれば（Ｓ３３でＹＥＳ）、移動体計測部１８は、速度ヒストグラムに基づいて、車両３の速度を算出する（Ｓ３４）。例えば、移動体計測部１８は、速度ヒストグラムに基づいて、車両３の平均速度を算出する。平均速度の算出後に、移動体計測部１８は、速度ヒストグラムの各速度区間の値を０にリセットする。なお、平均速度の代わりに、速度の最頻値、最大値、中央値などを算出してもよい。
【００９８】
再び図３を参照して、移動体計測装置１は、終了条件を満たしていなければ（Ｓ６でＮＯ）、ステップＳ１に遷移し、終了条件を満たしていれば（Ｓ６でＹＥＳ）、処理を終了する。例えば、ユーザによる移動体計測処理の終了指示を受信した場合に終了条件を満たすとしてもよいし、移動体計測装置１の電源がＯＦＦされた場合に終了条件を満たすとしてもよい。
【００９９】
ステップＳ５の処理において算出された車両３の速度は、複数の車両３の平均速度を示している。このため、移動体計測装置１が算出した車両３の速度に基づいて、渋滞が発生しているか否かを判定することができる。渋滞判定は、移動体計測装置１が行ってもよいし、移動体計測装置１にネットワークを介して接続された交通管制サーバなどが行ってもよい。
【０１００】
＜実施の形態１の効果＞
以上説明したように、本発明の実施の形態１によると、映像データ中の移動領域の移動軌跡を考慮して計測ラインを設定することができる。つまり、車両３が通過する可能性が高い位置に計測ラインを設定することができる。これにより、計測ライン上の画素列で構成される列画像に基づいて車両３を計測することで、車両３を高精度に計測することができる。よって、車両３を高精度に計測するための計測ラインを決定することができる。
【０１０１】
なお、小領域抽出処理（図８のステップＳ２２）において、移動方向が高頻度で所定方向（図７の対象セル２８で示される４方向）となっている小領域の位置を、移動領域の位置として算出することができる。このため、所定方向を車両の進行方向とすることにより、車両の進行方向に移動する画素が多く含まれる小領域の位置を、移動領域の位置として算出することができる。
【０１０２】
また、小領域連結処理（図８のステップＳ２３）において、隣接する小領域同士を連結している。連結された小領域の組は、車両３の移動軌跡を表している。このため、当該組から計測ラインを決定することで、車両３の移動軌跡に沿った計測ラインを決定することができる。
【０１０３】
また、計測ライン決定処理（図８のステップＳ２５）において、連結された小領域の組のうち、最も距離の遠い２つの小領域同士を結んだ直線を、計測ラインとして決定している。よって、長い距離の計測ラインを決定することができる。計測ラインの距離が長いほど、列画像のサイズが大きくなるため、安定して移動体を計測することができる。
【０１０４】
また、画素頻度算出処理（図５のステップＳ１３）において、非対象セル２９で示される移動方向については、頻度の算出対象としていない。このため、車両３の進行方向とは異なる方向に移動する画素をノイズとして除去することができる。また、上記移動方向について、頻度の算出対象としないことにより、高速に対象セル２８で示される移動方向についての画素の頻度を算出することができる。これにより、高速かつ高精度に計測ラインを決定することができる。
【０１０５】
また、特徴量抽出部１４は、特徴量としてオプティカルフローを算出している。このため、汎用的な画像処理方法であるオプティカルフローの算出方法を用いて、画素の移動方向を算出することができる。
【０１０６】
また、計測ライン更新判断処理（図３のステップＳ３）においては、映像データに基づいて、映像データ中の照度の変化を検出し、照度の変化が検出された場合に（図３のステップＳ３でＹＥＳ）、計測ライン決定処理（図３のステップＳ４）が実行される。これにより、日出時または日没時のように映像データ中で照度変化が検出された場合に、計測ラインを再設定することができる。昼間は車体が見えやすいが、夜間は車体が見えにくいものの、ヘッドライトの路面反射、またはテールランプが見えやすい。このため、昼間と夜間とで計測ラインを変更することで、全ての時間帯において移動体を正確に計測することができる。
【０１０７】
また、特徴量抽出部１４は、映像データ中のマスク領域２１を除く領域の中からオプティカルフローを算出している。例えば、計測対象の車線の対向車線や、その他の背景領域をマスク領域とすることにより、ノイズの影響を抑えつつ、高速に車両３の位置を算出することができる。これにより、正確かつ高速に計測ラインを決定することができる。
【０１０８】
［実施の形態２］
本発明の実施の形態２は、画像特徴量の抽出処理および計測ラインの決定処理が実施の形態１と異なる。以下、実施の形態１と異なる点を中心に説明し、実施の形態１と同様の点については、その詳細な説明は繰り返さない。
【０１０９】
実施の形態２に係る移動体計測装置１の設置場所および構成は、実施の形態１と同様である。
【０１１０】
また、実施の形態２に係る移動体計測装置１の処理手順は、図３に示した実施の形態１に係る移動体計測装置１の処理手順と同様である。ただし、画像特徴量抽出処理（図３のステップＳ２）および計測ライン決定処理（図３のステップＳ４）の詳細が、実施の形態１とは異なる。
【０１１１】
図１５は、画像特徴量抽出処理（図３のステップＳ２）の詳細な処理の一例を示すフローチャートである。
【０１１２】
特徴量抽出部１４は、映像取得処理（図３のステップＳ１）で取得された映像データを構成する画像データに対して差分処理を施す（Ｓ４１）。つまり、特徴量抽出部１４は、当該画像データと、事前に用意された車両３が映っていない背景画像データとの輝度値の差分を画素ごとに算出し、差分画像データを生成する。なお、特徴量抽出部１４は、背景画像データとの差分の代わりに、連続するフレーム間で画像データの差分処理を行う、いわゆるフレーム間差分処理を行ってもよい。
【０１１３】
特徴量抽出部１４は、生成された差分画像データの各画素の輝度値を所定の二値化閾値で二値化することにより、二値化画像データを生成する（Ｓ４２）。
【０１１４】
特徴量抽出部１４は、二値化画像データに対して、ラベリング処理を施すことにより、差分ラベル画像データを生成する（Ｓ４３）。つまり、特徴量抽出部１４は、二値化画像データに対して、８近傍または４近傍で隣接している画素に同一のラベルを振り分けた差分ラベル画像データを生成する。なお、特徴量抽出部１４は、同一のラベルが付された画素の数が所定のラベル閾値未満の場合には、当該画素を削除してもよい。これにより、ノイズを除去することができる。同じラベルが付けられた画素の組は、１つの車体領域（移動領域）を表すこととなる。
【０１１５】
図１６は、ラベリング処理により抽出された差分ラベル画像データの一例を示す図である。例えば、図４に示した映像データを構成する画像データと背景画像データとの差分画像データを二値化した二値化画像データをラベリング処理することにより、図１６に示すような差分ラベル画像データが得られる。差分ラベル画像データでは、車体領域３１に同一のラベルが振り分けられる。
【０１１６】
再び図１５を参照して、特徴量抽出部１４は、現時刻が差分ラベル画像データの蓄積タイミングか否かを判断する（Ｓ４４）。差分ラベル画像データは、一定間隔で蓄積するものとする。例えば、特徴量抽出部１４は、毎時初めの１分間だけ差分ラベル画像データを蓄積する場合には、クロックまたはタイマーの出力に基づいて、現在時刻が毎時０分から毎時１分の間の場合に蓄積タイミングであると判断し、それ以外の場合に蓄積タイミングでないと判断する。
【０１１７】
蓄積タイミングであると判断した場合（Ｓ４４でＹＥＳ）、特徴量抽出部１４は、ステップＳ４３の処理で生成された差分ラベル画像データを記憶部１７に書き込む（Ｓ４５）。
【０１１８】
これにより、特徴量抽出部１４は、時系列の差分ラベル画像データを記憶部１７に蓄積させることができる。
【０１１９】
図１７および図１８は、記憶部１７が蓄積している時系列の差分ラベル画像データの一例を示す図である。
【０１２０】
図１７は、昼間（例えば、１５時）における時系列の差分ラベル画像データの一例を示しており、各差分ラベル画像データには車体領域３１が含まれる。
【０１２１】
図１８は、夜間（例えば、２０時）における時系列の差分ラベル画像データの一例を示しており、各差分ラベル画像データには車体領域３２Ａおよび３２Ｂが含まれる。車体領域３２Ａおよび３２Ｂは、例えば、左右のテールランプの領域である。なお、車体領域３２Ａおよび３２Ｂは、異なるラベルが付されるが近傍に位置することより、特徴量抽出部１４は、これらに同一のラベルを付してもよい。つまり、特徴量抽出部１４は、所定距離以内に位置する複数の車体領域に同一のラベルを付けることにより、同一の車体領域とみなしてもよい。
【０１２２】
図１９は、計測ライン決定処理（図３のステップＳ４）の詳細な処理の一例を示すフローチャートである。
【０１２３】
図１９を参照して、位置決定部１５は、記憶部１７に蓄積された時系列の差分ラベル画像データを読み出し、読み出した各差分ラベル画像データから、車体領域ごとに注目点を算出する（Ｓ５１）。これにより、位置決定部１５は、注目点を、車両３の位置として算出することができる。なお、位置決定部１５は、直近の０分の時刻から１分間の間に蓄積された各差分ラベル画像データを読み出し、読み出した差分ラベル画像データに基づいて注目点を算出する。これにより、鮮度の高い差分ラベル画像データを用いて注目点を算出することができる。
【０１２４】
図２０および図２１は、注目点算出処理（図１９のステップＳ５１）を説明するための図である。
【０１２５】
図２０を参照して、位置決定部１５は、車体領域３１の重心位置３３を、車体領域３１の注目点として算出してもよい。また、図２１を参照して、位置決定部１５は、車体領域３１の下端部の位置（以下、「下端位置」という。）３４を、車体領域３１の注目点として算出してもよい。
【０１２６】
再び図１９を参照して、計測ライン決定部１６は、各差分ラベル画像データから算出された注目点に基づいて近似曲線を算出する（Ｓ５２）。計測ライン決定部１６は、算出した近似曲線を計測ラインとする。例えば、計測ライン決定部１６は、複数の注目点を回帰分析することにより、近似曲線を算出する。
【０１２７】
図２２および図２３は、近似曲線算出処理（図１９のステップＳ５２）を説明するための図である。
【０１２８】
図２２は、映像データ上に、車体領域および注目点を示した図である。例えば、図２２の右から左に向かって車両３が走行するものとした場合、３枚の差分ラベル画像データに車体領域３１Ａ〜３１Ｃが含まれ、車体領域３１Ａ〜３１Ｃから下端位置３４Ａ〜３４Ｃがそれぞれ算出される。
【０１２９】
図２３は、映像データ上に、計測ライン３５を示した図である。例えば、計測ライン決定部１６は、図２２に示した下端位置３４Ａ〜３４Ｃを曲線近似することにより、近似曲線を計測ライン３５として算出する。
【０１３０】
以上説明したように、実施の形態２によると、汎用的な画像処理である移動体のラベリング処理を用いて、車体領域を検出することができる。このため、高精度かつ低コストで計測ライン３５を決定することができる。
【０１３１】
また、車体領域の下端部の位置を、車体領域の位置として算出することができる。車体領域の下端部の位置は、地面に最も近い位置である。地面に近い位置で車両３を計測した方が、地面から離れた位置で車両３を計測した場合に比べて、車両３の速度を正確に計測することができる。また、下端部の位置は、車両３のサイズによらずに、ほぼ同じ位置に存在する。このため、得られた計測ライン３５を用いて車両３を計測することで、様々なサイズの車両３が道路上を走行する場合であっても、車両３を正確に計測することができる。さらに、計測ライン３５を路面上に設定することができるため、移動体計測装置１に相対的に近い手前側の車線に計測ライン３５を設定した場合、相対的に遠い奥側の車線を走行する車両３の影響を受けにくくすることができる。
【０１３２】
［付記］
以上、本発明の実施の形態に係る移動体計測装置１について説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。
【０１３３】
例えば、移動体計測装置１は、マイクロプロセッサおよび記憶装置（例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤまたは不揮発性メモリ）などから構成されるコンピュータシステムとして構成されてもよい。記憶装置には、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、移動体計測装置１は、その機能を達成する。つまり、上述した移動体計測装置１は、コンピュータプログラムをマイクロプロセッサ上で実行することにより実現される機能的な処理部として、映像データ取得部１２、位置算出部１３、計測ライン決定部１６および移動体計測部１８を含む。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
【０１３４】
また、移動体計測装置１を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩから構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０１３５】
さらに、本発明は、移動体計測装置１で実行されるコンピュータプログラムをコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体、例えば、ＨＤＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。
【０１３６】
また、本発明は、上記コンピュータプログラムを、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
【０１３７】
また、移動体計測装置１は、複数のコンピュータにより実現されてもよい。
具体的には、移動体計測装置１の機能のうち、計測ラインを決定する機能が外部のコンピュータにより実現されてもよい。例えば、移動体計測装置１の設置時に撮影された映像データを、通信回線またはリムーバブルディスク等を経由して、外部のコンピュータに送信する。当該外部のコンピュータは、映像データに基づいて計測ラインを決定し、計測ラインの情報を、通信回線またはリムーバブルディスク等を経由して、移動体計測装置１に送信する。移動体計測装置１は、受信した計測ラインの情報に基づいて、車両３の速度を算出し、渋滞を検出する。計測ラインを頻繁に更新する必要がない場合には、外部のコンピュータにおいて計測ラインを決定することにより、移動体計測装置１に計測ラインを決定する機能を設ける必要がなくなる。このため、移動体計測装置１を低コストで実現することができる。
【０１３８】
また、移動体計測装置１の一部または全部の機能がクラウドコンピューティングによって提供されてもよい。つまり、移動体計測装置１の一部または全部の機能がクラウドサーバにより実現されていてもよい。例えば、移動体計測装置１において、位置算出部１３の機能がクラウドサーバにより実現され、移動体計測装置１は、クラウドサーバに対して映像データを送信し、クラウドサーバから当該映像データに対する車両３の位置に関するデータを取得する構成であってもよい。
さらに、上記実施の形態の少なくとも一部を任意に組み合わせるとしてもよい。
【０１３９】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１４０】
１      移動体計測装置
２      道路
３      車両
４      非常電話ボックス
１１    撮像部
１２    映像データ取得部
１３    位置算出部
１４    特徴量抽出部
１５    位置決定部
１６    計測ライン決定部
１７    記憶部
１８    移動体計測部
２１    マスク領域
２２    オプティカルフロー
２３、２４Ａ〜２４Ｃ、２５、２６Ａ〜２６Ｄ  小領域
２７Ａ、２７Ｂ  計測ライン
２８    対象セル
２９    非対象セル
３１、３１Ａ〜３１Ｃ  車体領域
３２Ａ、３２Ｂ  車体領域
３３、３３Ａ〜３３Ｃ  重心位置
３４    下端位置
３５    計測ライン
【図１】
2020009284.tif 000003
【図２】
2020009284.tif 000004
【図３】
2020009284.tif 000005
【図４】
2020009284.tif 000006
【図５】
2020009284.tif 000007
【図６】
2020009284.tif 000008
【図７】
2020009284.tif 000009
【図８】
2020009284.tif 000010
【図９】
2020009284.tif 000011
【図１０】
2020009284.tif 000012
【図１１】
2020009284.tif 000013
【図１２】
2020009284.tif 000014
【図１３】
2020009284.tif 000015
【図１４】
2020009284.tif 000016
【図１５】
2020009284.tif 000017
【図１６】
2020009284.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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