(57)【要約】【課題】単眼カメラによって撮像された撮像画像に基づいて交通量を計測する場合において、手前側の車両に奥側の車両が隠蔽されてしまう可能性のある時間における交通量を推定する技術を提供する。【解決手段】所定レーンの交通量を計測することが不可能な計測不能時間を検出する検出部１１４と、所定レーンの計測可能時間における交通量を計測交通量として計測する対象量計測部１１５と、計測不能時間に基づいて、所定レーンの計測不能時間における交通量を推定交通量として推定する推定部１１６と、を備える、交通量推定装置１０が提供される。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定レーンの交通量を計測することが不可能な計測不能時間を検出する検出部と、
前記所定レーンの計測可能時間における交通量を計測交通量として計測する対象量計測部と、
前記計測不能時間に基づいて、前記所定レーンの前記計測不能時間における交通量を推定交通量として推定する推定部と、
を備える、交通量推定装置。
【請求項２】
前記交通量推定装置は、
撮像部に最も近いレーンの交通量を基準交通量として計測する基準量計測部をさらに備え、
前記推定部は、前記計測不能時間と前記基準交通量とに基づいて、前記推定交通量を推定する、
請求項１に記載の交通量推定装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記基準交通量の計測に要した時間に対する前記計測不能時間の割合を、前記基準交通量に対して乗じることにより、前記推定交通量を推定する、
請求項２に記載の交通量推定装置。
【請求項４】
前記基準量計測部は、前記撮像部に最も近いレーンに対応する領域に生じた車両が検出された領域の速度に基づいて、当該レーンを走行する車両の速度を基準速度として算出し、
前記推定部は、前記基準速度に基づいて、前記所定レーンを走行する車両の計測不能時間における速度を推定速度として特定する、
請求項２に記載の交通量推定装置。
【請求項５】
前記推定部は、前記計測不能時間と前記計測交通量とに基づいて、前記推定交通量を推定する、
請求項１に記載の交通量推定装置。
【請求項６】
前記推定部は、前記計測交通量の計測に要した時間に対する前記計測不能時間の割合を、前記計測交通量に対して乗じることにより、前記推定交通量を推定する、
請求項５に記載の交通量推定装置。
【請求項７】
前記対象量計測部は、前記所定レーンに対応する領域に生じた車両が検出された領域の計測可能時間における速度に基づいて、前記所定レーンを走行する車両の計測可能時間における速度を計測速度として算出し、
前記推定部は、前記計測速度に基づいて、前記所定レーンを走行する車両の計測不能時間における速度を推定速度として特定する、
請求項１に記載の交通量推定装置。
【請求項８】
前記交通量推定装置は、
撮像部に最も近いレーンの交通量を基準交通量として計測する基準量計測部を備え、
前記対象量計測部は、前記所定レーンに対応する領域に生じた車両が検出された領域の計測可能時間における速度に基づいて、前記所定レーンを走行する車両の計測可能時間における速度を計測速度として算出し、
前記基準量計測部は、前記撮像部に最も近いレーンに対応する領域に生じた車両が検出された領域の速度に基づいて、当該レーンを走行する車両の速度を基準速度として算出し、
前記推定部は、前記計測不能時間と前記基準交通量と前記計測速度と前記基準速度とに基づいて、前記推定交通量を推定する、
請求項１に記載の交通量推定装置。
【請求項９】
前記推定部は、前記基準交通量の計測に要した時間に対する前記計測不能時間の割合と前記基準速度に対する前記計測速度の割合と前記基準交通量とを乗じることにより、前記推定交通量を推定する、
請求項８に記載の交通量推定装置。
【請求項１０】
前記交通量推定装置は、
前記計測交通量と前記推定交通量とを統合することにより統合交通量を算出する統合部を備える、
請求項１に記載の交通量推定装置。
【請求項１１】
前記交通量推定装置は、
前記統合交通量に対する前記推定交通量の割合を推定率として出力させる出力制御部を備える、
請求項１０に記載の交通量推定装置。
【請求項１２】
前記交通量推定装置は、
複数のレーンそれぞれの計測交通量に基づいて、あらかじめ登録されているモデルを選択する選択部を備え、
前記推定部は、前記モデルに基づいて前記複数のレーンそれぞれの計測不能時間における交通量を推定交通量として推定する、
請求項１に記載の交通量推定装置。
【請求項１３】
前記対象量計測部は、撮像部によって撮像された撮像画像において前記所定レーンに対応する領域に前記所定レーンの計測可能時間に生じた車両が検出された領域の数をカウントすることによって前記計測交通量を計測する、
請求項１に記載の交通量推定装置。
【請求項１４】
前記検出部は、撮像部によって撮像された撮像画像において前記所定レーンを基準として前記撮像部に１つ近づいたレーンから所定のレーン数だけ近づいたレーンまでのいずれかに対応する領域に車両が検出された領域が生じている時間を前記計測不能時間として検出する、
請求項１に記載の交通量推定装置。
【請求項１５】
前記検出部は、前記所定レーンを基準として撮像部に１つ近づいたレーンから所定のレーン数だけ近づいたレーンまでのいずれかに対応する領域に生じた車両が検出された領域と前記所定レーンに対応する領域に生じた車両が検出された領域との速度差が閾値を下回る時間を前記計測不能時間として検出する、
請求項１に記載の交通量推定装置。
【請求項１６】
前記検出部は、前記撮像部の高さに基づいて、前記所定のレーン数を算出する、
請求項１５に記載の交通量推定装置。
【請求項１７】
所定レーンの交通量を計測することが不可能な計測不能時間を検出するステップと、
前記所定レーンの計測可能時間における交通量を計測交通量として計測するステップと、
前記計測不能時間に基づいて、前記所定レーンの前記計測不能時間における交通量を推定交通量として推定するステップと、
を含む、交通量推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通量推定装置および交通量推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、単眼カメラによって撮像された撮像画像から交通量を計測する技術が開発されている。かかる技術においては、手前側の物体によって奥側の物体が隠蔽されてしまう状況（以下、「オクルージョン」とも言う。）が生じる可能性がある。このオクルージョンは交通量計測の支障となり得るため、例えば、カメラの設置位置を高くすることによってオクルージョンが生じる可能性を低減させることが考えられる。しかし、カメラの設置に掛かるコストや設置したカメラのメンテナンスに掛かるコストなどが向上してしまう可能性があるため、交通量計測の精度を高めるための他の技術が求められている。
【０００３】
例えば、基準画像とカメラによって撮像された撮像画像との間における輝度値変化領域を検出し、移動物体存在領域に対する輝度値変化領域の占める割合を空間占有率として算出して、空間占有率に基づいて交通渋滞状況を判定する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。かかる技術によれば、オクルージョンが連続的に発生し、車両が個別に認識できない状況下であっても、交通渋滞状況を精度よく判定することが可能である。
【０００４】
また、撮像画像に複数のサンプル点を設定し、車両が存在していると推測されるサンプル点を存在サンプル点として検出し、移動中の車両が存在していると推測されるサンプル点を移動サンプル点として検出する技術が開示されている（例えば、特許文献２参照）。かかる技術では、所定の割合以上の移動サンプル点を含むブロックを移動ブロックとして検出し、移動ブロックから外れた存在サンプル点を渋滞サンプル点として検出し、所定の割合以上の渋滞サンプル点を含むブロックを渋滞ブロックとして検出する。かかる技術によれば、渋滞ブロックに基づいて交通渋滞状況を精度よく判定することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−３６７０７７号公報
【特許文献２】特許第３８３４８２６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記特許文献１および特許文献２に記載された技術においては、車両の一部が撮像画像に映っている場合にしか、その車両の存在を考慮することができないため、交通量を精度よく計測できない場合が生じ得る。したがって、例えば、奥側の車両が手前側の車両に完全に隠蔽されてしまうような状況が生じた場合には、交通量の計測精度を向上させることが困難となり得る。
【０００７】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、単眼カメラによって撮像された撮像画像に基づいて交通量を計測する場合において、手前側の車両に奥側の車両が隠蔽されてしまう可能性のある時間における交通量を推定する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記問題を解決するために、本発明のある観点によれば、所定レーンの交通量を計測することが不可能な計測不能時間を検出する検出部と、前記所定レーンの計測可能時間における交通量を計測交通量として計測する対象量計測部と、前記計測不能時間に基づいて、前記所定レーンの前記計測不能時間における交通量を推定交通量として推定する推定部と、を備える、交通量推定装置が提供される。
【０００９】
前記交通量推定装置は、撮像部に最も近いレーンの交通量を基準交通量として計測する基準量計測部をさらに備え、前記推定部は、前記計測不能時間と前記基準交通量とに基づいて、前記推定交通量を推定してもよい。
【００１０】
前記推定部は、前記基準交通量の計測に要した時間に対する前記計測不能時間の割合を、前記基準交通量に対して乗じることにより、前記推定交通量を推定してもよい。
【００１１】
前記基準量計測部は、前記撮像部に最も近いレーンに対応する領域に生じた車両が検出された領域の速度に基づいて、当該レーンを走行する車両の速度を基準速度として算出し、前記推定部は、前記基準速度に基づいて、前記所定レーンを走行する車両の計測不能時間における速度を推定速度として特定してもよい。
【００１２】
前記推定部は、前記計測不能時間と前記計測交通量とに基づいて、前記推定交通量を推定してもよい。
【００１３】
前記推定部は、前記計測交通量の計測に要した時間に対する前記計測不能時間の割合を、前記計測交通量に対して乗じることにより、前記推定交通量を推定してもよい。
【００１４】
前記対象量計測部は、前記所定レーンに対応する領域に生じた車両が検出された領域の計測可能時間における速度に基づいて、前記所定レーンを走行する車両の計測可能時間における速度を計測速度として算出し、前記推定部は、前記計測速度に基づいて、前記所定レーンを走行する車両の計測不能時間における速度を推定速度として特定してもよい。
【００１５】
前記交通量推定装置は、撮像部に最も近いレーンの交通量を基準交通量として計測する基準量計測部を備え、前記対象量計測部は、前記所定レーンに対応する領域に生じた車両が検出された領域の計測可能時間における速度に基づいて、前記所定レーンを走行する車両の計測可能時間における速度を計測速度として算出し、前記基準量計測部は、前記撮像部に最も近いレーンに対応する領域に生じた車両が検出された領域の速度に基づいて、当該レーンを走行する車両の速度を基準速度として算出し、前記推定部は、前記計測不能時間と前記基準交通量と前記計測速度と前記基準速度とに基づいて、前記推定交通量を推定してもよい。
【００１６】
前記推定部は、前記基準交通量の計測に要した時間に対する前記計測不能時間の割合と前記基準速度に対する前記計測速度の割合と前記基準交通量とを乗じることにより、前記推定交通量を推定してもよい。
【００１７】
前記交通量推定装置は、前記計測交通量と前記推定交通量とを統合することにより統合交通量を算出する統合部を備えてもよい。
【００１８】
前記交通量推定装置は、前記統合交通量に対する前記推定交通量の割合を推定率として出力させる出力制御部を備えてもよい。
【００１９】
前記交通量推定装置は、複数のレーンそれぞれの計測交通量に基づいて、あらかじめ登録されているモデルを選択する選択部を備え、前記推定部は、前記モデルに基づいて前記複数のレーンそれぞれの計測不能時間における交通量を推定交通量として推定してもよい。
【００２０】
前記対象量計測部は、撮像部によって撮像された撮像画像において前記所定レーンに対応する領域に前記所定レーンの計測可能時間に生じた車両が検出された領域の数をカウントすることによって前記計測交通量を計測してもよい。
【００２１】
前記検出部は、撮像部によって撮像された撮像画像において前記所定レーンを基準として前記撮像部に１つ近づいたレーンから所定のレーン数だけ近づいたレーンまでのいずれかに対応する領域に車両が検出された領域が生じている時間を前記計測不能時間として検出してもよい。
【００２２】
前記検出部は、前記所定レーンを基準として撮像部に１つ近づいたレーンから所定のレーン数だけ近づいたレーンまでのいずれかに対応する領域に生じた車両が検出された領域と前記所定レーンに対応する領域に生じた車両が検出された領域との速度差が閾値を下回る時間を前記計測不能時間として検出してもよい。
【００２３】
前記検出部は、前記撮像部の高さに基づいて、前記所定のレーン数を算出してもよい。
【００２４】
また、本発明のある観点によれば、所定レーンの交通量を計測することが不可能な計測不能時間を検出するステップと、前記所定レーンの計測可能時間における交通量を計測交通量として計測するステップと、前記計測不能時間に基づいて、前記所定レーンの前記計測不能時間における交通量を推定交通量として推定するステップと、を含む、交通量推定方法が提供される。
【発明の効果】
【００２５】
以上説明したように本発明によれば、単眼カメラによって撮像された撮像画像に基づいて交通量を計測する場合において、手前側の車両に奥側の車両が隠蔽されてしまう可能性のある時間における交通量を推定することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施形態の目的を説明するための第１の図である。
【図２】本発明の実施形態の目的を説明するための第２の図である。
【図３】本発明の実施形態の概要を説明するための図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る交通量推定装置の機能構成例を示す図である。
【図５】設定部により使用されるパラメータの例を示す図である。
【図６】設定部の機能の例を説明するための図である。
【図７】検出部の機能の例を説明するための第１の図である。
【図８】検出部の機能の例を説明するための第２の図である。
【図９】検出部の機能の例を説明するための第３の図である。
【図１０】検出部の動作の流れの第１の例を示すフローチャートである。
【図１１】検出部の動作の流れの第２の例を示すフローチャートである。
【図１２】検出部の動作の流れの第３の例を示すフローチャートである。
【図１３】推定部による推定の第１の方式を説明するための図である。
【図１４】推定部による推定の第２の方式を説明するための図である。
【図１５】推定部による推定の第３の方式を説明するための図である。
【図１６】本発明の第２の実施形態に係る交通量推定装置の機能構成例を示す図である。
【図１７】選択部によるモデル選択の例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２８】
また、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットまたは数字を付して区別する場合もある。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
【００２９】
［目的の説明］
まず、本発明の実施形態の目的の例を説明する。図１は、本発明の実施形態の目的を説明するための第１の図である。図１を参照すると、道路には、第１レーン、第２レーンおよび第３レーンが存在している。ここで、図１に示したように撮像部Ｃが設置されている場合、撮像部Ｃによって撮像される撮像画像には車両が映るが、撮像部Ｃが単眼カメラである場合などには、その車両の奥行方向の位置が不明であることが一般的である。そのため、撮像画像に映る車両が、第１レーンを走行する車両Ｍ１であるのか、第２レーンを走行する車両Ｍ２であるのか、第３レーンを走行する車両Ｍ３であるのかを把握することが困難であり、レーン毎の交通量の計測精度を向上させることが困難である。また、撮像画像に映る車両の奥行方向の位置を特定することが困難であるため、車両速度の計測精度を向上させることが困難である。
【００３０】
本実施形態においては、３次元的な道路平面式を算出することが可能であるため、算出した３次元的な道路平面式を用いて、撮像画像に映る車両の奥行方向の位置を特定することが可能となる。したがって、本発明の実施形態の目的の１つは、単眼カメラによって撮像された撮像画像に基づいて交通量および車両速度を計測する場合において、レーン毎の交通量の計測精度や、車両速度の計測精度を向上させることである。
【００３１】
また、図２は、本発明の実施形態の目的を説明するための第２の図である。図２を参照すると、道路には、第１レーン、第２レーンおよび第３レーンが存在している。ここで、図２に示したように撮像画像が撮像された場合、撮像画像には第１レーンを走行する車両Ｍ４が映っているが、第２レーンを走行する車両Ｍ５と第３レーンを走行する車両Ｍ６とは、車両Ｍ４に隠蔽されてしまい、撮像画像には映っていない。そのため、撮像画像に映っている車両を計測対象とするだけでは、交通量や車両速度の計測精度を向上させることが困難である。
【００３２】
本発明の実施形態の目的の他の１つは、単眼カメラによって撮像された撮像画像に基づいて交通量を計測する場合において、手前側の車両に奥側の車両が隠蔽されてしまう可能性のある時間における交通量および車両速度を推定することである。
【００３３】
以上、本発明の実施形態の目的の例を説明した。
【００３４】
［概要の説明］
続いて、本発明の実施形態の概要を説明する。図３は、本発明の実施形態の概要を説明するための図である。図３を参照しながら、本発明の実施形態の概要について説明する。なお、本発明の実施形態の概要は、以下に説明する本発明の第１の実施形態および第２の実施形態の前提となる。
【００３５】
図３に示すように、撮像部が組み込まれた交通量推定装置１０および道路平面が実空間に存在する。また、撮像部が組み込まれた交通量推定装置１０は、撮像方向が道路平面に向けられた状態で設置されている。交通量推定装置１０により撮像された撮像画像Ｉｍｇ’には道路に設けられたレーンの境界線が映っている。また、図３に示すように、交通量推定装置１０のレンズの中心が原点Ｏに設定されている。
【００３６】
図３には、交通量推定装置１０に撮像部が組み込まれている例が示されているが、撮像部は交通量推定装置１０に組み込まれておらず交通量推定装置１０の外部に設置されていてもよい。かかる場合、例えば、交通量推定装置１０は、撮像部から送信された撮像画像Ｉｍｇ’を受信することにより撮像画像Ｉｍｇ’を取得してもよい。また、例えば、交通量推定装置１０は、撮像部により記録媒体に記録された撮像画像Ｉｍｇ’を読み込むことにより撮像画像Ｉｍｇ’を取得してもよい。
【００３７】
以下に説明するように、本発明の第１の実施形態および第２の実施形態においては、交通量推定装置１０により撮像画像Ｉｍｇ’からレーン毎の交通量および車両速度が計測される。また、これらの実施形態においては、交通量推定装置１０が撮像部によって撮像された撮像画像に基づいて交通量を計測する場合において、手前側の車両に奥側の車両が隠蔽されてしまう可能性のある時間における交通量および車両速度を推定することが可能である。
【００３８】
以上、本発明の実施形態の概要を説明した。
【００３９】
［第１の実施形態］
続いて、本発明の第１の実施形態について説明する。まず、本発明の第１の実施形態に係る交通量推定装置１０Ａの機能構成について説明する。図４は、本発明の第１の実施形態に係る交通量推定装置１０Ａの機能構成例を示す図である。図４に示すように、本発明の第１の実施形態に係る交通量推定装置１０Ａは、制御部１１０Ａ、撮像部１７０、記憶部１８０および出力部１９０を備える。
【００４０】
制御部１１０Ａは、交通量推定装置１０Ａの動作全体を制御する機能を有する。撮像部１７０は、実空間を撮像することにより撮像画像を取得する機能を有し、例えば、単眼カメラにより構成される。記憶部１８０は、制御部１１０Ａを動作させるためのプログラムやデータを記憶することができる。また、記憶部１８０は、制御部１１０Ａの動作の過程で必要となる各種データを一時的に記憶することもできる。出力部１９０は、制御部１１０Ａによる制御に従って出力を行う機能を有する。出力部１９０の種類は特に限定されず、表示装置であってもよいし、音声出力装置であってもよい。
【００４１】
なお、図４に示した例では、撮像部１７０、記憶部１８０および出力部１９０は、交通量推定装置１０Ａの内部に存在するが、撮像部１７０、記憶部１８０および出力部１９０の全部または一部は、交通量推定装置１０Ａの外部に備えられていてもよい。また、制御部１１０Ａは、画像取得部１１１と、設定部１１２と、基準量計測部１１３と、検出部１１４と、対象量計測部１１５と、推定部１１６と、統合部１１７と、出力制御部１１８とを備える。制御部１１０Ａが備えるこれらの各機能部の機能については、後に説明する。
【００４２】
以上、本発明の第１の実施形態に係る交通量推定装置１０Ａの機能構成例について説明した。
【００４３】
まず、本発明の第１の実施形態に係る交通量推定装置１０Ａによりキャリブレーションが行われ得る。より詳細には、道路の平面式（以下、「道路平面式」とも言う）を算出する処理と車両の進行方向とを算出する処理とがキャリブレーションとして行われ得る。以下では、図５および図６を参照しながら、設定部１１２により行われるキャリブレーションについて説明する。
【００４４】
図５は、設定部１１２により使用されるパラメータを示す図である。設定部１１２は、まず、撮像部１７０を構成する撮像素子のサイズと制御部１１０に提供される撮像画像Ｉｍｇ’のサイズとに基づいて、撮像素子の単位ｐｉｘｅｌ当たりの撮像画像Ｉｍｇ’のサイズｐｉｘ＿ｄｏｔをパラメータとして算出する。撮像画像Ｉｍｇ’は、原点Ｏから焦点距離だけ離れた撮像素子の撮像面上に撮像された撮像画像Ｉｍｇに基づいて生成される。また、制御部１１０に提供された撮像画像Ｉｍｇ’は、画像取得部１１１によって取得されて設定部１１２によって利用され得る。
【００４５】
図５に示すように、ここでは、撮像素子がＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）である場合を例として説明するが、ＣＣＤは撮像素子の一例に過ぎない。したがって、撮像素子はＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等であってもよい。
【００４６】
ここで、ＣＣＤサイズをｃｃｄ＿ｓｉｚｅとし、撮像画像Ｉｍｇ’（横：ｗｉｄｔｈ×縦：ｈｅｉｇｈｔ）のサイズをｉｍｇ＿ｓｉｚｅとすると、設定部１１２は、以下の（数式１）によりｐｉｘ＿ｄｏｔを算出することができる。一般的に、ＣＣＤサイズは、ＣＣＤの対角線の長さで表されるため、この（数式１）に示されるように、ＣＣＤサイズが撮像画像Ｉｍｇ’の縦横の２乗和の平方根で除されることにより算出される。しかし、このような手法によるパラメータｐｉｘ＿ｄｏｔの算出は一例に過ぎないため、他の手法によりパラメータｐｉｘ＿ｄｏｔが算出されてもよい。例えば、ＣＣＤの対角線の代わりにＣＣＤの縦または横の長さが用いられてもよい。
【００４７】
【数１】
2014232487.tif 000003
【００４８】
なお、ＣＣＤサイズは、例えば、撮像部１７０から容易に取得される。また、撮像画像Ｉｍｇ’のサイズは、例えば、記憶部１８０から取得される。したがって、制御部１１０は、これらのサイズに基づいて、ＣＣＤの撮像面に撮像される撮像画像Ｉｍｇの実空間における３次元座標と制御部１１０に提供される撮像画像Ｉｍｇ’の２次元座標との対応関係を把握することができる。すなわち、制御部１１０は、この対応関係に基づいて、制御部１１０に提供される撮像画像Ｉｍｇ’の２次元座標からＣＣＤの撮像面に撮像される撮像画像Ｉｍｇの実空間における３次元座標を把握することができる。
【００４９】
このように算出されたパラメータを用いてキャリブレーションが行われ得る。以下、図６を参照しながら、設定部１１２によりパラメータを用いて行われるキャリブレーションについて説明する。
【００５０】
図６は、設定部１１２の機能を説明するための図である。図６に示したように、原点Ｏを基準としたｘｙｚ座標系（実空間）を想定する。このｘｙｚ座標系において、道路平面式をＲ１ｘ＋Ｒ２ｘ＋Ｒ３ｚ＋Ｒ４＝０とする。また、車両の進行方向を示すベクトルである進行方向ベクトルｖを（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）とする。なお、以下の説明では、図６に示したように、原点Ｏから焦点距離ｆだけ離れた点（焦点）をｙ軸上に設定し、この焦点を通りｙ軸に垂直な平面を撮像面とし、この撮像面上に撮像画像Ｉｍｇが撮像されるものとして説明を続けるが、各座標軸の設定はこのような例に限定されない。
【００５１】
道路平面上には、平行な２直線があらかじめ描かれている。したがって、撮像画像Ｉｍｇには、この平行な２直線が映されている。また、道路平面上には、既知の大きさＱ＿ｄｉｓ離れた２点Ｑ１，Ｑ２があらかじめ描かれている。撮像画像Ｉｍｇには、２点Ｑ１，Ｑ２が、Ｑ１’（ｘｓ１，ｆ，ｚｓ１），Ｑ２’（ｘｓ２，ｆ，ｚｓ２）として映される。なお、図６に示した例では、Ｑ１，Ｑ２が道路平面上の平行な２直線の各々上の点として描かれているが、Ｑ１，Ｑ２は、道路平面上の点であれば、特に限定されない。
【００５２】
また、撮像画像Ｉｍｇに映る２直線のうち、第１の直線が通る２点をＴ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１）およびＴ４（ｘ４，ｙ４，ｚ４）とし、第２の直線が通る２点をＴ２（ｘ２，ｙ２，ｚ２）およびＴ３（ｘ３，ｙ３，ｚ３）とする。すると、図６に示すように、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４の各々と原点Ｏとを結ぶ直線と道路平面との交点の座標は、ｔ１・Ｔ１、ｔ２・Ｔ２、ｔ３・Ｔ３およびｔ４・Ｔ４と表される。設定部１１２は、例えば、以下に示す（前提条件１）に基づいて、キャリブレーションを行うことができる。
【００５３】
（前提条件１）
（条件１）道路平面上の平行な２直線の方向ベクトルは同じである。
（条件２）撮像部１７０のロールは０である。
（条件３）原点Ｏから道路平面までの距離を高さＨとする。
（条件４）道路平面上にＱ＿ｄｉｓ離れたＱ１およびＱ２が存在する。
なお、上記ロールが０であるとは、道路平面に対して垂直な方向に設置されている物体が撮像画像Ｉｍｇ上においても縦方向に映るように撮像部１７０が設置されている状態を意味する。
【００５４】
設定部１１２は、以上に示したように取得される各種データと（条件１）とに基づいて、以下の（数式２）および（数式３）に示される関係式を導き出すことができる。
【００５５】
【数２】
2014232487.tif 000004
【数３】
2014232487.tif 000005
【００５６】
また、設定部１１２は、以上に示したように取得される各種データと（条件２）とに基づいて、以下の（数式４）に示される関係式を導き出すことができる。なお、ロールが０の状態であれば、道路平面式と平行な軸方向（図６に示した例では、ｘ軸方向）への道路平面に対する垂線の成分が０になるため、計算式が簡略化される（例えば、ｘ軸方向への垂線の成分が０であれば、Ｒ１＝０として計算できる）。
【００５７】
【数４】
2014232487.tif 000006
【００５８】
また、設定部１１２は、以上に示したように取得される各種データと（条件３）とに基づいて、以下の（数式５）に示される関係式を導き出すことができる。
【００５９】
【数５】
2014232487.tif 000007
【００６０】
また、設定部１１２は、以上に示したように取得される各種データと（条件４）とに基づいて、以下の（数式６）および（数式７）に示される関係式を導き出すことができる。
【００６１】
【数６】
2014232487.tif 000008
【数７】
2014232487.tif 000009
【００６２】
ここで、Ｋ１は、原点Ｏから道路平面上のＱ１（ｘｒ１，ｙｒ１，ｚｒ１）までの距離が原点Ｏから撮像画像Ｉｍｇ上のＱ１’（ｘｓ１，ｆ，ｚｓ１）までの距離の何倍になっているかを示す値である。同様に、Ｋ２は、原点Ｏから道路平面上のＱ２（ｘｒ２，ｙｒ２，ｚｒ２）までの距離が原点Ｏから撮像画像Ｉｍｇ上のＱ２’（ｘｓ２，ｆ，ｚｓ２）までの距離の何倍になっているかを示す値である。したがって、以下の（数式８）に示される関係式を導き出すことができる。
【００６３】
【数８】
2014232487.tif 000010
【００６４】
設定部１１２は、（数式８）に示される関係式から、道路平面上の２点（Ｑ１およびＱ２）の距離の測定値Ｑ＿ｄｉｓ’を、以下の（数式９）により算出することができる。
【００６５】
【数９】
2014232487.tif 000011
【００６６】
設定部１１２は、測定値Ｑ＿ｄｉｓ’と既知の大きさＱ＿ｄｉｓとの差分が最も小さくなる場合におけるＲ１、Ｒ２、Ｒ３およびＲ４を、（数式１）〜（数式９）に基づいて算出することができる。このようにＲ１、Ｒ２、Ｒ３およびＲ４が算出されることにより、道路平面式Ｒ１ｘ＋Ｒ２ｘ＋Ｒ３ｚ＋Ｒ４＝０が決定される。
【００６７】
以上に説明したような道路平面式の算出手法は、一例に過ぎない。したがって、設定部１１２は、他の手法により道路平面式を算出することも可能である。例えば、道路平面上の平行な２直線間の距離が既知であれば、この道路平面上の平行な２直線間の距離を用いることにより、（条件２）を使用しないで道路平面式を算出することができる。
【００６８】
また、設定部１１２は、進行方向ベクトルｖ（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）を算出することもできる。より詳細には、設定部１１２は、道路平面上の平行な２直線のうちの少なくともいずれか一方の直線の方向を算出することにより、進行方向ベクトルｖを算出することができる。例えば、設定部１１２は、座標ｔ２・Ｔ２と座標ｔ３・Ｔ３との差分を進行方向ベクトルｖとして算出してもよいし、座標ｔ１・Ｔ１と座標ｔ４・Ｔ４との差分を進行方向ベクトルｖとして算出してもよい。
【００６９】
以上に説明したような手法により、設定部１１２は、キャリブレーションを行うことができる。このようなキャリブレーションにより算出された道路平面式Ｒ１ｘ＋Ｒ２ｘ＋Ｒ３ｚ＋Ｒ４＝０および進行方向ベクトルｖ（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）を交通量および車両速度の推定のために利用することができる。
【００７０】
以上、設定部１１２により行われるキャリブレーションについて説明した。
【００７１】
続いて、図７〜図９を参照しながら、検出部１１４の機能について説明する。図７は、検出部１１４の機能の例を説明するための第１の図であり、図８は、検出部１１４の機能の例を説明するための第２の図であり、図９は、検出部１１４の機能の例を説明するための第３の図である。図７〜図９に示すように、第１レーンから第ｎレーンまでに分割された道路が、交通量推定装置１０に組み込まれた撮像部１７０によって撮像されている。ｎは２以上の自然数であれば特に限定されない。
【００７２】
検出部１１４では撮像部１７０によって撮像された撮像から第１レーンから第ｎレーンを通過する車両検出処理が行われる。車両検出処理は様々な手法が適用可能である。以下では背景差分処理に基づく車両検出処理について説明するが、車両検出処理は背景差分処理に基づく手法に限定されるものではない。
背景差分処理に基づく車両検出処理では、撮像部１７０によって撮像された撮像画像と比較される基準画像があらかじめ撮像されている。基準画像は、撮像範囲に車両が映っていない画像であり、例えば、図７に示したような撮像画像Ｉｍｇ’−１に相当し得る。以下では、撮像画像Ｉｍｇ’−１を基準画像Ｉｍｇ’−１とも言う。また、以下において、第ｋレーンにおけるｋは、１≦ｋ≦ｎ−１を満たす自然数であれば特に限定されない。
【００７３】
次に、図８を参照すると、図７に示した状態から時間が経過して撮像範囲に車両Ｍｋが突入したため、撮像画像Ｉｍｇ’−２には車両Ｍｋが映っている。すなわち、撮像画像Ｉｍｇ’−２と基準画像Ｉｍｇ’−１との間において差分箇所が生じることで車両が検出されたと見なされる。このとき、第ｋレーンよりも奥側である第ｋ＋１レーンから第ｎレーンまでのそれぞれは、車両Ｍｋに隠蔽されてしまう状況が生じ得るため、第ｋ＋１レーンから第ｎレーンまでのそれぞれは、交通量の計測を行うことが不可能なレーン（以下、単に「計測不能レーン」とも言う。）となり得る。
【００７４】
次に、図９を参照すると、図８に示した状態から時間が経過して撮像範囲から車両Ｍｋが脱出したため、撮像画像Ｉｍｇ’−３には車両Ｍｋが映っておらず車両は検出されない。すなわち、撮像画像Ｉｍｇ’−２と基準画像Ｉｍｇ’−１との間において差分箇所が生じていない。このとき、第ｋレーンを走行する車両Ｍｋに隠蔽されてしまうレーンは存在しないため、第１レーンから第ｎレーンまでのそれぞれは、交通量の計測を行うことが可能なレーン（以下、単に「計測可能レーン」とも言う。）となり得る。
【００７５】
以上に説明したようにして、計測不能レーンおよび計測可能レーンを考えた場合、最も手前側に位置する第１レーンは、車両によって遮蔽されてしまうことがないため、常時、計測可能レーンとなり得る。一方、第２レーンから第ｎレーンまでのそれぞれは、計測不能レーンとなる時間（以下、単に「計測不能時間」とも言う。）になる場合もあり得れば、計測可能レーンとなる時間（以下、単に「計測可能時間」とも言う。）になる場合もあり得る。
【００７６】
以下、第２レーンから第ｎレーンまでのそれぞれにおける計測不能時間および計測可能時間の検出手法についてさらに詳細に説明する。なお、以下において、第ｘレーン（所定レーン）におけるｘは、２≦ｘ≦ｎを満たす自然数であれば特に限定されない。図１０は、検出部１１４の動作の流れの第１の例を示すフローチャートである。第１の例は、撮像画像において車両が検出された領域に対応するレーンの奥側のレーンは、計測不能レーンとなることを前提とした例である。
【００７７】
図１０に示したように、検出部１１４は、第１レーンから第ｘ−１までのいずれかで車両が検出されたか否かを判定する（ステップＳ１１）。そして、検出部１１４は、第１レーンから第ｘ−１までのいずれかに対応する領域に車両が検出されたと判定した場合には（ステップＳ１１で「Ｙｅｓ」）、第ｘレーンの計測不能時間を増加して（ステップＳ１８）、ステップＳ１９に進む。
【００７８】
一方、検出部１１４は、第１レーンから第ｘ−１までのいずれかに対応する領域に車両が検出されていないと判定した場合には（ステップＳ１１で「Ｎｏ」）、ステップＳ１９に進む。続いて、検出部１１４は、動作を終了しない場合には（ステップＳ１９で「Ｎｏ」）、ステップＳ１１に戻るが、動作を終了する場合には（ステップＳ１９で「Ｙｅｓ」）、動作を終了する。検出部１１４は、一例として図１０に示したような動作により、第ｘレーンの計測不能時間を検出することが可能である。
【００７９】
具体的な例で考えると、図８に示した例においては、第ｋレーンに対応する領域Ａｋに差分箇所が生じていることで車両が検出されているとみなされる。したがって、検出部１１４は、ｘ≧ｋ＋１を満たす場合には、第ｘレーンの計測不能時間を検出周期に相当する時間幅だけ増加して、ステップＳ１９に進む。一方、検出部１１４は、ｘ≦ｋを満たす場合には、ステップＳ１９に進む。なお、例えば、設定部１１２は、撮像画像において最下段に映っているレーンに対応する領域を領域Ａ１として設定し、領域Ａ１よりも上の各領域を下段から順に、領域Ａ２〜Ａｎとして設定すればよい。
【００８０】
図１０を参照しながら説明したように、検出部１１４は、第ｘレーンを基準として撮像部１７０に１つ近づいた第ｘ−１レーンから所定のレーン数だけ近づいたレーン（図１０に示した例では、第１レーン）までのいずれかに対応する領域に車両が検出される、すなわち差分箇所が生じている時間を計測不能時間として検出することが可能である。
【００８１】
図１１は、検出部１１４の動作の流れの第２の例を示すフローチャートである。第２の例は、車両が検出された奥側のレーンが常に計測不能レーンとなるとは限らないことを前提とした上で、第ｘレーンにおいて検出された車両の速度が所定の条件を満たす場合に、第ｘレーンが計測不能レーンになると取り扱う例である。
【００８２】
図１１に示したように、検出部１１４は、第１レーンから第ｘ−１までのいずれかで車両が検出されているか否かを判定する（ステップＳ１１）。そして、検出部１１４は、第１レーンから第ｘ−１までのいずれかで車両が検出されたと判定した場合には（ステップＳ１１で「Ｙｅｓ」）、第ｘレーンで車両が検出されたか否かを判定する（ステップＳ１２）。
【００８３】
そして、検出部１１４は、第ｘレーンで車両が検出されたと判定した場合には（ステップＳ１２で「Ｙｅｓ」）、第ｘレーンで検出された車両の速度と１レーンから第ｘ−１までのいずれかで検出された車両の速度差が閾値を下回っているか否かを判定する（ステップＳ１３）。検出部１１４は、前記速度差が閾値を下回っていると判定した場合には（ステップＳ１３で「Ｙｅｓ」」）、第ｘレーンの計測不能時間を増加して（ステップＳ１８）、ステップＳ１９に進む。
【００８４】
一方、検出部１１４は、第１レーンから第ｘ−１まで車両が検出されていないと判定した場合（ステップＳ１１で「Ｎｏ」）と、第ｘレーンで車両が検出されていないと判定した場合（ステップＳ１２で「Ｎｏ」）と、第ｘレーンの検出車両の速度と第１レーンから第ｘ−１まで車両の速度の差が閾値を下回っていないと判定した場合には（ステップＳ１３で「Ｎｏ」）、ステップＳ１９に進む。続いて、検出部１１４は、動作を終了しない場合には（ステップＳ１９で「Ｎｏ」）、ステップＳ１１に戻るが、動作を終了する場合には（ステップＳ１９で「Ｙｅｓ」）、動作を終了する。検出部１１４は、一例として図１１に示したような動作により、第ｘレーンの計測不能時間を検出することが可能である。
【００８５】
検出部１１４の動作の流れの第２の例によれば、検出部１１４は、第ｘレーンを基準として撮像部１７０に１つ近づいたレーンから所定のレーン数だけ近づいたレーンまでのいずれかに対応するレーンの車両速度と第ｘレーンで検出された車両速度の差が、閾値を下回る時間を計測不能時間として検出することが可能である。したがって、第ｘレーンの計測不能時間をより高精度に検出することが可能となる。
【００８６】
図１２は、検出部１１４の動作の流れの第３の例を示すフローチャートである。第３の例は、撮像画像において車両が検出されたレーンの奥側のレーンが常に計測不能レーンとなるとは限らないことを前提とした上で、撮像部１７０の設置位置が高くなるほど、第ｘレーンを計測不能レーンではなく計測可能レーンとして取り扱う可能性を高める例である。
【００８７】
図１２に示したように、検出部１１４は、撮像部１７０の高さに応じたレーン数ａを算出する（ステップＳ１０）。例えば、レーン数ａは、撮像部１７０の設置位置が高くなるほど小さくなってよい。続いて、検出部１１４は、第ｘ−ａレーンから第ｘ−１までのいずれかに車両が検出されているか否かを判定する（ステップＳ１１）。そして、検出部１１４は、第ｘ−ａレーンから第ｘ−１までのいずれかに車両が検出されていると判定した場合には（ステップＳ１１で「Ｙｅｓ」）、第ｘレーンの計測不能時間を増加して（ステップＳ１８）、ステップＳ１９に進む。
【００８８】
一方、検出部１１４は、第１レーンから第ｘ−１までのいずれかに車両が検出されていないと判定した場合（ステップＳ１１で「Ｎｏ」）ステップＳ１９に進む。続いて、検出部１１４は、動作を終了しない場合には（ステップＳ１９で「Ｎｏ」）、ステップＳ１１に戻るが、動作を終了する場合には（ステップＳ１９で「Ｙｅｓ」）、動作を終了する。検出部１１４は、一例として図１２に示したような動作により、第ｘレーンの計測不能時間を検出することが可能である。
【００８９】
検出部１１４の動作の流れの第３の例によれば、検出部１１４は、撮像部１７０の設置位置の高さに応じて、第ｘレーンが隠蔽されてしまう可能性が変化し得るものと取り扱うことができる。したがって、第ｘレーンの計測不能時間をより高精度に検出することが可能となることが期待される。
【００９０】
以上、検出部１１４の機能について説明した。
【００９１】
続いて、基準量計測部１１３および対象量計測部１１５について説明する。上記したように、撮像部１７０に最も近い第１レーンは、車両によって遮蔽されてしまうことがないため、常時、計測可能レーンとなり得る。そこで、基準量計測部１１３は、第１レーンの交通量を基準交通量Ｑ１として計測する。基準交通量Ｑ１の計測手法は特に限定されないが、例えば、基準量計測部１１３は、撮像部１７０によって撮像された撮像画像と基準画像との間において第１レーンに対応する領域に生じた差分箇所の通過数をカウントすることによって基準交通量Ｑ１を計測すればよい。
【００９２】
また、基準量計測部１１３は、第１レーンを走行する車両の速度を基準速度ｖ１として算出する。基準速度ｖ１の算出手法は特に限定されないが、例えば、基準量計測部１１３は、第１レーンに対応する領域に生じた差分箇所の速度に基づいて、基準速度ｖ１を算出すればよい。より詳細には、基準量計測部１１３は、第１レーンに対応する領域に生じた差分箇所の撮像画像における単位時間当たりの移動量を、道路平面における３次元的な移動量に置き換えることによって、基準速度ｖ１を算出することができる。基準速度ｖ１はいずれか１台の車両の速度であってもよいし、複数の車両の平均速度であってもよい。
【００９３】
対象量計測部１１５は、第ｘレーン（２≦ｘ≦ｎ）の計測可能時間における交通量を計測交通量Ｑｘとして計測する。ここで、上記したように、第２レーンから第ｎレーンまでのそれぞれは、計測不能時間になる場合もあり得れば、計測可能時間になる場合もあり得る。そこで、対象量計測部１１５は、撮像部１７０によって撮像された撮像画像と基準画像との間において第ｘレーンに対応する領域に第ｘレーンの計測可能時間に生じた差分箇所の数をカウントすることによって計測交通量Ｑｘを計測すればよい。
【００９４】
また、対象量計測部１１５は、第ｘレーンを走行する車両の計測可能時間における速度を計測速度ｖｘとして算出する。計測速度ｖｘの算出手法は特に限定されないが、例えば、対象量計測部１１５は、第ｘレーンに対応する領域に生じた差分箇所の計測可能時間における速度に基づいて、計測速度ｖｘを算出すればよい。より詳細には、対象量計測部１１５は、第ｘレーンに対応する領域に生じた差分箇所の撮像画像における単位時間当たりの移動量を、道路平面における３次元的な移動量に変換することによって、計測速度ｖｘを算出することができる。計測速度ｖｘはいずれか１台の車両の速度であってもよいし、複数の車両の平均速度であってもよい。
【００９５】
続いて、推定部１１６、統合部１１７および出力制御部１１８それぞれの機能について説明する。推定部１１６は、計測不能時間Ｔｘに基づいて、第ｘレーンの計測不能時間Ｔｘにおける交通量を推定交通量Ｑｃｘとして推定する。また、推定部１１６は、第ｘレーンを走行する車両の計測不能時間Ｔｘにおける速度を推定速度ｖｃｘとして推定する。推定部１１６による推定方式は特に限定されないが、推定部１１６による推定方式の具体例として、第１の方式、第２の方式および第３の方式を後に詳細に説明する。なお、推定部１１６は、推定精度を確保するため、所定量以上の計測量が蓄積してから推定を行うようにしてもよい。
【００９６】
統合部１１７は、計測交通量Ｑｘと推定交通量Ｑｃｘとを統合することにより統合交通量Ｑｔｘを算出する。統合交通量Ｑｔｘの算出手法は特に限定されないが、例えば、統合部１１７は、計測交通量Ｑｘと推定交通量Ｑｃｘとを加算することによって統合交通量Ｑｔｘを算出すればよい。
【００９７】
また、統合部１１７は、計測速度ｖｘと推定速度ｖｃｘとを統合することにより統合速度ｖｔｘを算出する。統合速度ｖｔｘの算出手法は特に限定されないが、例えば、統合部１１７は、計測速度ｖｘに第ｘレーンの計測可能時間（Ｔ−Ｔｘ）を乗じた結果と推定速度ｖｃｘに第ｘレーンの計測不能時間Ｔｘを乗じた結果とを加算し、加算結果を計測時間（基準交通量Ｑ１の計測に要した時間）Ｔによって除することによって統合速度ｖｔｘを算出すればよい。
【００９８】
出力制御部１１８は、統合交通量Ｑｔｘ、推定交通量Ｑｃｘ、統合速度ｖｔｘおよび推定速度ｖｃｘの少なくともいずれかを出力部１９０に出力させる。また、出力制御部１１８は、統合交通量Ｑｔｘに対する推定交通量Ｑｃｘの割合を推定率として出力部１９０に出力させてもよい。また、出力制御部１１８は、統合速度ｖｔｘに対する推定速度ｖｃｘの割合を推定率として出力部１９０に出力させてもよい。ユーザは、出力された推定率を把握することによって、統合されたデータのうち、どの程度が推定されたデータであるのかを知ることが可能となる。
【００９９】
まず、推定部１１６による推定の第１の方式を説明する。図１３は、推定部１１６による推定の第１の方式を説明するための図である。第１の方式では、推定部１１６は、計測不能時間Ｔｘと基準交通量Ｑ１とに基づいて、推定交通量Ｑｃｘを推定する。より詳細には、図１３に示したように、推定部１１６は、計測時間Ｔに対する計測不能時間Ｔｘの割合を、基準交通量Ｑ１に対して乗じることにより、推定交通量Ｑｃｘを推定すればよい。
【０１００】
また、推定部１１６は、第１レーンの基準速度ｖ１に基づいて、第ｘレーンを走行する車両の計測不能時間Ｔｘにおける速度を推定速度ｖｃｘとして特定する。より詳細には、図１３に示すように、推定部１１６は、推定速度ｖｃｘとして第１レーンの基準速度ｖ１を用いればよい。なお、第１の方式は、計測時間Ｔに対する計測不能時間Ｔｘの割合が大きくなると計測精度が著しく低下するような場合（例えば、撮像画像から抽出された特徴量から車両の一部または全部の特徴量（例えば、車両前面の特徴量）を検出したときに車両を計測する場合など）に適切に採用され得る。
【０１０１】
続いて、推定部１１６による推定の第２の方式を説明する。図１４は、推定部１１６による推定の第２の方式を説明するための図である。第２の方式では、推定部１１６は、計測不能時間Ｔｘと計測交通量Ｑｘとに基づいて、推定交通量Ｑｃｘを推定する。より詳細には、図１４に示したように、推定部１１６は、計測時間Ｔに対する計測不能時間Ｔｘの割合を、計測交通量Ｑｘに対して乗じることにより、推定交通量Ｑｃｘを推定すればよい。
【０１０２】
また、推定部１１６は、第ｘレーンの計測速度ｖｘに基づいて、第ｘレーンを走行する車両の計測不能時間Ｔｘにおける速度を推定速度ｖｃｘとして特定する。より詳細には、図１４に示すように、推定部１１６は、推定速度ｖｃｘとして第ｘレーンの計測速度ｖｘを用いればよい。
【０１０３】
続いて、推定部１１６による推定の第３の方式を説明する。図１５は、推定部１１６による推定の第３の方式を説明するための図である。第３の方式では、推定部１１６は、計測不能時間Ｔｘと基準交通量Ｑ１と計測速度ｖｘと基準速度ｖ１とに基づいて、推定交通量Ｑｘを推定する。より詳細には、図１５に示したように、推定部１１６は、計測時間Ｔに対する計測不能時間Ｔｘの割合と基準速度ｖ１に対する計測速度ｖｘの割合と基準交通量Ｑ１とを乗じることにより、推定交通量Ｑｃｘを推定すればよい。
【０１０４】
なお、第３の方式は、計測時間Ｔに対する計測不能時間Ｔｘの割合が大きくなると交通量の計測精度が著しく低下するが、速度については計測精度の低下が小さい場合に（例えば、撮像画像から抽出された特徴量から車両の一部または全部の特徴量（例えば、車両前面の特徴量）を検出し、かつ、差分箇所の速度差が閾値を下回ったときに車両を計測する場合など）、適切に採用され得る。
【０１０５】
また、推定部１１６によって用いられる方式は、時間の経過によらずに同一であってもよいし、適宜切り替えられてもよい。例えば、推定部１１６は、計測時間Ｔに対する計測不能時間の割合（Ｔｘ／Ｔ）が、所定時間を下回る場合は第１の方式を用い、その他の場合は、第２の方式を用いてもよい。
【０１０６】
以上、本発明の第１の実施形態について説明した。
【０１０７】
［第２の実施形態］
続いて、本発明の第２の実施形態について説明する。本発明の第２の実施形態においては、モデル選択により推定量が取得される。まず、本発明の第２の実施形態に係る交通量推定装置１０Ｂの機能構成について説明する。図１６は、本発明の第２の実施形態に係る交通量推定装置１０Ｂの機能構成例を示す図である。図１６に示すように、本発明の第２の実施形態に係る交通量推定装置１０Ｂは、制御部１１０Ｂ、撮像部１７０、記憶部１８０および出力部１９０を備える。
【０１０８】
制御部１１０Ｂは、交通量推定装置１０Ｂの動作全体を制御する機能を有する。制御部１１０Ｂは、画像取得部１１１と、設定部１１２と、基準量計測部１１３と、検出部１１４と、対象量計測部１１５と、推定部１１６と、統合部１１７と、出力制御部１１８と、選択部１１９とを備える。選択部１１９の機能については、後に説明する。
【０１０９】
以上、本発明の第２の実施形態に係る交通量推定装置１０Ｂの機能構成例について説明した。
【０１１０】
続いて、選択部１１９の機能について説明する。選択部１１９は、複数のレーンそれぞれの計測交通量に基づいて、あらかじめ登録されているモデルを選択する。あるいは、選択部１１９は、複数のレーンそれぞれの計測交通量と計測速度とに基づいて、あらかじめ登録されているモデルを選択してもよい。推定部１１６は、選択されたモデルに基づいて複数のレーンそれぞれの計測不能時間における交通量を推定交通量として推定する。図１７は、選択部１１９によるモデル選択の例を説明するための図である。
【０１１１】
図１７に示した例では、モデル１からモデル３までがあらかじめ登録されているが、登録されているモデルの数は特に限定されない。また、モデルは、各レーンのモデル値（交通量および速度）を含んでおり、第１レーンの計測量は、計測量（基準交通量および基準速度）を含んでおり、第２レーンの計測量は、計測量（計測交通量および計測速度）を含んでいるが、交通量および速度のうちのいずれか一方だけが含まれていてもよい。また、レーン数は複数であれば特に限定されない。モデル値は、論理的な数値であってもよいし、実際に計測された数値であってもよい。
【０１１２】
選択部１１９は、例えば、図１７に示したように、最大残差が最小となるモデルを選択すればよい。残差の算出は特に限定されないが、選択部１１９は、例えば、図１７に示したように、各モデルにおいて、レーンと計測量とに対応する残差として、残差＝｜（モデル値−計測量）／モデル値｜によって算出することが可能である。
【０１１３】
以上、本発明の第２の実施形態について説明した。
【０１１４】
［効果の説明］
以上に説明したように、本発明の実施形態によれば、所定レーンの交通量を計測することが不可能な計測不能時間を検出する検出部１１４と、所定レーンの計測可能時間における交通量を計測交通量として計測する対象量計測部１１５と、計測不能時間に基づいて、所定レーンの計測不能時間における交通量を推定交通量として推定する推定部１１６と、を備える、交通量推定装置１０が提供される。かかる構成によれば、単眼カメラによって撮像された撮像画像に基づいて交通量を計測する場合において、手前側の車両に奥側の車両が隠蔽されてしまう可能性のある時間における交通量を推定することが可能である。
【０１１５】
［変形例の説明］
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１６】
例えば、本発明の第１の実施形態に係る交通量推定装置１０Ａと本発明の第２の実施形態に係る交通量推定装置１０Ｂとは組み合わされて使用されてもよい。例えば、本発明の第２の実施形態に係る交通量推定装置１０Ｂの選択部１１９によりモデル選択を試みたものの、最小の最大残差が閾値を超えてしまう場合には、モデル選択の代わりに、本発明の第１の実施形態に係る交通量推定装置１０Ａの推定部１１６による推定を行うようにしてもよい。
【０１１７】
制御部１１０を構成する各ブロックは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などから構成され、記憶部１８０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭに展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。あるいは、制御部１１０を構成する各ブロックは、専用のハードウェアにより構成されていてもよいし、複数のハードウェアの組み合わせにより構成されてもよい。
【０１１８】
尚、本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的に又は個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【０１１９】
１０（１０Ａ、１０Ｂ）  交通量推定装置
１１０（１１０Ａ、１１０Ｂ）  制御部
１１１  画像取得部
１１２  設定部
１１３  基準量計測部
１１４  検出部
１１５  対象量計測部
１１６  推定部
１１７  統合部
１１８  出力制御部
１１９  選択部
１７０  撮像部
１８０  記憶部
１９０  出力部
【図１】
2014232487.tif 000012
【図２】
2014232487.tif 000013
【図３】
2014232487.tif 000014
【図４】
2014232487.tif 000015
【図５】
2014232487.tif 000016
【図６】
2014232487.tif 000017
【図７】
2014232487.tif 000018
【図８】
2014232487.tif 000019
【図９】
2014232487.tif 000020
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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