(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
地表（１）の上方に距離（ａ）をおいて存在する物体（２）から、該物体（２）の下方にて地表（１）および／または地表（１）の上方に存在しかつ少なくとも１キロメートルの横方向の直径を有する領域（１０）の画像（３）を、レーダビームを用いて十分に小さなグリッドピッチ（ｒ）で記録し、これにより領域（１０）に存在する所定の少なくとも１種類の車両（４，４′）の密度（ｄ）を、所定の最大密度（ｄ＝ｒ）まで識別し、
当該記録した画像（３）を、少なくとも１種類の車両（４，４′）の少なくとも１つの密度（ｄ）について評価し、
区別できない複数の車両からなりつながって見える列に含まれる車両の密度に対する下限値を、前記グリッドピッチ（ｒ）を用いて設定することを特徴とする、
車両の交通状況を検出する方法。
【請求項２】
地球を周回する地球衛星を、前記物体（２）として使用する、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
少なくとも１０キロメートルのオーダーの直径（ｂ，ｌ）を有する領域（１０）の画像（３）を記録する、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
静止形の地球衛星を前記物体（２）として使用する、
請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
空中輸送手段を前記物体（２）として使用する、
請求項１から４までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
１キロメートルのオーダーの直径（ｂ，ｌ）を有する領域（１０）の画像（３）を記録する、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記画像（３）をレーダビーム（５）によって記録する、
請求項１から６までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記画像（３）を、干渉法を適用して記録する、
請求項１から７までのいずれか１項、例えば請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記画像（３）を、ドップラー効果を適用して記録する、
請求項１から８までのいずれか１項、例えば請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
領域（１０）の画像（３）で識別した、車両（４，４′）の密度（ｄ）と、領域（１０）の交通路（１１０，１２１，１２２）との対応付けジオレファレンシングによって作成する、
請求項１から９までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
領域（１０）の画像（３）を記録した後、領域（１０）の少なくとも１つの別の画像を記録し、同様に、領域（１０）に存在する所定の少なくとも１種類の車両（４，４′）の少なくとも１つの密度について評価し、
記録した少なくとも２つの当該画像（３）を相互に比較する、
請求項１から１０までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
領域（１０）の２つの画像（３）からなる少なくとも１つの列を、時間的に１時間以内で連続する個別の瞬時記録によって作成する、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
画像記録装置（２０）を有しており、
該画像記録装置は、所定の間隔（ａ）で地表（１）の上方に存在する物体（２）に取り付けられており、
前記画像装置は、領域（１０）の画像（３）を記録するために使用され、ここで当該領域は、物体（２）の下方にて地表（１）および／または地表（１）の上方に存在しかつ少なくとも１キロメートルの横方向の直径を有しており、前記記録はレーダビームを用いて十分に小さなグリッドピッチ（ｒ）で行われ、これによって領域（１０）に存在する所定の少なくとも１種類の車両（４，４′）を所定の最大密度（ｄ＝ｒ）まで識別することができ、
記録した画像（３）を、少なくとも１種類の車両（４，４′）の少なくと１つの密度について評価し、
区別できない複数の車両からなりつながって見える列に含まれる車両の密度に対する下限値が前記グリッドピッチ（ｒ）を用いて設定される評価装置（２１）を有していることを特徴とする、
交通状況を検出する装置。
【請求項１４】
前記評価装置（２１）は、記録した画像（３）の所定の情報内容を、符号化データ信号（２２）に変換する、
請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記評価装置（２１）は、ジオレファレンシングされた符号化データ信号（２２）を形成する、
請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記データ信号（２２）を処理して、領域（１０）における交通状況についての情報を得る処理装置（３０）が設けられている、
請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
領域（１０）における交通状況について得られた情報を利用する利用装置（４０，５０）が設けられている、
請求項１６に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、車両の交通状況を検出する方法およびこのような交通状況を検出する装置に関する。
【０００２】
交通案内システムを有効に使用するためにも、灯火信号装置の切り換えフェーズを有利に調整するためにも、また交通道路工事を交通に適合させて決定するためにも、できる限り広範囲に及ぶ、計算機によって支援されたシミュレーションと交通流の予測とが必要である。しかしながらこのために使用されるプログラムと実際の状況とを適合させるためには、考察すべき領域における実際の交通状況について広範囲な知識が必要である。ここでは殊に密集地域では、個別の交通路を交通流について検出するだけでは十分ではなく、できる限り完全な交通状況図が、場合に応じて代替えルート、回避区間などを含めて必要である。
【０００３】
交通の流れを最適化するために重要な実際の交通状況の検出は、これまでインフラストラクチャーの測定装置を介して、例えば道路交通では走行車線の測定ループを介して、または多くの人手を要する交通量カウントによって行われている。しかしながらこれらの手段は極めて局所に限定されており、全体的な見通しは不可能である。さらにこれらの手段は、測定個所を正しく選択したか、または誤って選択したかに応じて、極めてわずかな予測力しか有しない。さらにインフラストラクチャーの測定装置は、場所が固定されており、実装時にも維持の際にも大きなコストと結びついている。これらの理由からこのような測定手法は通例わずかな箇所に限定されている。
【０００４】
本発明の課題は、車両の交通状況を広範囲に検出する方法を提供することである。
【０００５】
この課題は、請求項１に記載された方法によって解決される。
【０００６】
この解決手段では、地表の上方に距離をおいて存在する物体から、この物体の下の地表および／または地表の上方にあり、かつ少なくとも１キロメートルの横方向の直径を有する領域の画像を、レーダビームを用いて十分に小さなグリッドピッチで記録し、領域に存在する所定の少なくとも１種類の車両の密度が、所定の最大密度まで識別されるようにし、かつ記録したこの画像を、少なくとも１種類の車両の少なくとも１つの密度について評価し、区別できない複数の車両からなりつながって見える列に含まれる車両の密度に対する下限値を前記グリッドピッチ（ｒ）を用いて設定する。
【０００７】
物体として有利には地球を周回する地球衛星を使用する（請求項２）。このような衛星は、地表からの距離が１００ｋｍのオーダーと大きいため、例えば５０ｘ１００ｋｍの面積の殊に大きな領域、少なくとも１０ｋｍのオーダーの直径を有する領域（請求項３）を監視することができるという利点を有する。
【０００８】
したがって有利にもあらゆるカテゴリおよび／または種類の車両を、従来公知でなく、かつ不可能であった広範囲において迅速かつ確実に監視することができる。このような車両には、軌道に拘束されない陸上車両、例えばあらゆる種類の乗用車および／または貨物自動車、軌道に拘束された車両、例えば乗客または貨物輸送のためのあらゆる種類の鉄道列車、海上および内陸水路の水上輸送手段、例えばあらゆる種類の客船および／または貨物船、ならびに空中輸送手段、例えばあらゆる種類の旅客機および貨物機が含まれる。殊に有利にも車両をカテゴリおよび／または種類が異なっても、車両のカテゴリおよび／または種類を考慮しなくても例えば同時に監視することができる。
【０００９】
地球を周回するただ１つの衛星によって２日〜４日毎に同一領域の個別画像と、画像の時系列が作成される。
【００１０】
物体として静止地球衛星を使用することも可能である（請求項４）。この静止地球衛星によって有利にもほぼ半球全体の大きさの領域における交通、例えば大西洋または太平洋の船舶交通を常時監視することができる。
【００１１】
地球衛星からは、広大な領域の画像を十分に高い分解能で光学的に作成することが可能である。しかしながらこの記録方式は昼夜区別および天候に依存している。これに対して画像を記録するためにレーダビームを使用すれば、画像を有利にも昼夜の別なく、どのような天候であっても記録することができる。しかしながら、十分に高い分解能に相応する十分に小さなグリッドピッチを有する画像を可能にするレーダビームとレーダシステムとが必要である。グリッドピッチの下限として、少なくとも道路交通については車線位置を区別するために２ｍの尺度が考慮される。この場合、道路の車両密度を一義的に識別して割り当てることが可能である。それは車両は道路とは異なる反射率を有しており、このため相応する輝度の違いを記録した画像において有するからである。
【００１２】
本発明の方法では衛星の形態の物体の代わりに、空中輸送手段の形態の物体を使用することができる（請求項５）。ここでは空中輸送手段として主に航空機が使用されるが、例えば気球および類似のものも使用される。このような航空機からは例えば、５〜７ｋｍ幅の領域の画像を実現することができ、少なくとも領域は１ｋｍのオーダーの直径を有する（請求項６）。
【００１３】
この場合にも昼夜の区別と天候とに依存しないようにするために、画像を光学的に記録するのではなく、レーダ、有利にはＳＡＲによって記録することが推奨される。ここでも少なくとも道路交通については２ｍを、グリッドピッチの下限として使用する。
【００１４】
したがっていずれの場合においても、画像をレーダビームによって記録することが有利である（請求項７）。
【００１５】
画像を干渉法（請求項８）および／またはドップラー効果（請求項９）を用いて記録する場合、有利にも車両密度の他に車両の速度を検出可能である。
【００１６】
本発明の方法は大都市における道路交通の状況の広域的な検出と、道路交通の監視と、案内とに殊に有利であるが、小都市および／または地方の地域においても有利である。しかしこれらに限定されることはなく、すでに述べたように基本的に鉄道列車、船舶および／または航空機の動きの監視のために例えば港の領域および空港の領域に使用することができる。
【００１７】
本発明の方法の利点は、ジオレファレンシング（Ｇｅｏｒｅｆｅｎｒｅｎｚｉｅｒｕｎｇ）の手段を使用するのに適していることである。この手段によって迅速かつ精確な対応づけが、領域の点と、これに相応する、この領域から記録した画像の点との間で可能である。本発明の方法の有利な実施形態では、領域の画像で識別した車両密度と、領域の交通路との間の位置的な対応付けがジオレファレンシングによって作成され（請求項１０）、このジオレファレンシングによって、例えば人口地球衛星から記録した画像において、車両密度と各交通路とを位置的に対応付けることができる。
【００１８】
交通状況の変化の監視は有利には、領域の画像を記録した後、同じ領域の少なくとも別の１つの画像を記録し、この領域に存在する車両密度について同様に評価し、記録したこれらの少なくとも２つの画像を相互に比較することによって行われる（請求項１１）。これによって有利にも、例えば道路交通について、交通案内システムおよび信号機フェーズの制御アルゴリズムの直接的な最適化が、この最適化手段の前と後とを比較することによって実現される。さらに有利にも道路工事によって得られる変化をチェックしたり、既存のシミュレーションプログラムを精確に調整することができる。
【００１９】
殊に有利であるのは、領域（１０）の２つの画像（３）からなる少なくとも１つの列を、時間的に１時間以内で連続する個別の瞬時記録によって作成する場合である（請求項１２）。このような画像の列は有利にも、交通状況およびその時間的な変化の検出にリアルタイムで使用することも、後の時点で使用することも可能である。これは例えば道路交通については、交通情報および交通案内システムの直接的な制御に対して目下の交通状況を作成するためと、交通流シミュレーションを調整するために使用することができ、ここでは付加的に交通案内システムおよび信号機フェーズの制御アルゴリズムの直接的な最適化が、前後の比較により実現される。記録の評価は手動もしくは短期間かつ比較的わずかな人員だけを使用することにより機械によって行われる。これが行われるのは、画像の自動車の密度を検出しかつこの車両密度と各交通路とを位置的に対応付けるシステムが設けられている場合である。
【００２０】
記録の実際の評価はすでに物体において、例えば衛星内または空中輸送手段内で行うことができる。この目的に適した有利な、交通状況を検出する装置は請求項１３に記載した特徴を有しており、ここで地表の上方に距離をおいて存在するこの物体は、例えば地球を周回する地球衛星、静止地球衛星または空中輸送手段である。
【００２１】
請求項１４に示した本発明の装置の有利な実施形態では、評価装置は、記録した画像の所定の情報内容を符号化されたデータ信号に変換する。
【００２２】
この評価装置は有利にはジオレファレンシングされた符号化データ信号を形成し（請求項１５）、これらのデータ信号によって有利にも、地図と調査すべき交通路との関係、ひいては車両密度と各交通路との位置的な対応付けが作成される。
【００２３】
符号化されたデータ信号からは、関連する領域の交通状況についての情報が得られ、これは有利には、信号を処理して領域の交通状況についての情報を得る処理装置によって行われる（請求項１６）。この処理装置は有利には例えば地表に固定して設けられている。
【００２４】
交通状況について得られた領域の情報は別の利用部に供給され、ここで供給は有利にはこの利用部にだけ関係するデータの形態で、かつこの利用に対して設けられた利用装置において行われる（請求項１７）。単一の交通状況についての種々の種類の利用部に対して、別個の利用装置を使用することができ、これらの装置は有利には例えば地表に固定して設けられている。
【００２５】
本発明を以下、図面を用いて実施例に基づき詳しく説明する。ここで、
図１は、地表から距離をおいて存在する物体の透視図を示しており、この物体から地表における領域の少なくとも１つの画像が記録され、
図２は、地表における領域の画像の部分図を示しており、これは地球を周回する人口衛星から写真によって記録したものであり、
図３は、地表における領域の画像の部分図を示しており、これは地球を周回する人口衛星からレーダビームによって記録したものであり、
図４は、地表における領域の画像の部分図を示しており、これは飛行中の航空機から写真によって記録したものであり、
図５は、地表における領域の画像の部分図を示しており、これは飛行中の航空機からレーダビームによって記録したものであり、
図６は、交通状況を検出する装置の実施例を示している。
【００２６】
これらの図は概略的であり、縮尺は正しくない。
【００２７】
図１では距離ａで地表１の上方に物体２があり、この物体から領域１０の画像が記録される。この領域は物体２の下方において地表１または地表１の上方の空中にある。物体２は地球衛星でも空中輸送手段でもよい。地表１の下は陸地の表面だけでなく、地球の水面でもあると理解されたい。
【００２８】
ここで前提としているのは物体２が人工衛星であることであり、これは地球をこのような衛星に通例の、１００ｋｍのオーダーの距離で周回する。
【００２９】
この衛星２から例えば、約１００ｋｍの長さｌと約５０ｋｍの幅ｂを有するストライプ状領域１０の画像が記録される。図１では地表１の湾曲は無視されている。
【００３０】
この画像はビーム５によって記録することができ、ここでこのビームによって保証されるのは、画像においてグリッドピッチが十分に小さく、このために領域１０に存在する所定の少なくとも１種類の車両の密度が、所定の最大密度まで識別されることである。
【００３１】
図２には、衛星２から記録した、領域１０の画像３の部分図１１′が示されており、ここでの前提は、領域１０の画像３が写真によるものであること、すなわち光学的なビーム５によって作成されたことであり、また部分図１１′は図１の領域１０の比較的小さい部分１１に相応することである。光学的ビーム５は、紫外線、可視光線および／または赤外線とすることができる。
【００３２】
写真によって記録した領域１０の画像３、ひいては部分図１１′には、使用した光学的ビーム５の波長および記録光学系の分解能によって決まるグリッドピッチがある。この場合にグリッドピッチは０．５ｍをはるかに下回ることができ、これによって個別の車両のような対象物の輪郭をある程度鮮明にコピーすることができる。
【００３３】
例えば領域１０は、幹線道路と高速道路とからなる網によって覆われた、地表１の部分であり、かつ領域１０の部分１１を通って車両の通行する高速道路１１０が通じているとする。領域１０の部分１１における景観のその他の識別可能な構造体、例えば樹木、灌木、家屋、別の道路、河川、橋などは図２の部分図１１′において簡単のために省略されている。
【００３４】
高速道路１１０は、例えばグリーンベルト１１１によって相互に分離された２つの車道１１２および１１３からなり、これらの車道はそれぞれ、例えば分離線１１２３ないしは１１３３によって相互に分離された２つの走行車線１１２１，１１２２ないしは１１３１，１１３２を有する。
【００３５】
車道１１２は下から上への走行方向１１４のためのものであり、車道１１３は上から下への走行方向１１５のためのものであるとする。
【００３６】
車道１１２および１１３にある車両は通常、乗用車、バス、およびトレーラー付きまたはトレーラーのない貨物自動車からなる。図２では例えば１台だけ、貨物自動車またはバスがあり、これは走行車線１１３１にあり参照符合４′で示されている。高速道路１１０の残りの車両はすべて乗用車であるとする。これらの乗用車はそれぞれ、貨物自動車またはバスの長さｅ′よりも短い長さｅだけで見た目にもすでに区別される。２，３の個別の乗用車は、残りの乗用車の代表であり、参照符合４で示されている。合計して１３台の乗用自動車が、部分図１１′の高速道路１１０の部分にある。
【００３７】
右側通行であるとすると、例えば、車道１１３の右側の走行車線１１３１で貨物自動車またはバス４′の後方に例えば３台の乗用車４が密に連続して走行している。例えば４′のこの貨物自動車またはバスは、より高速に走行する左側の走行車線１１３２の乗用車４によっていままさに追い越されるため、４′の貨物自動車またはバスの後方の３台の乗用車４は、左側の走行車線１１３２が再び空くまで待たなければならない。
【００３８】
走行車線の車両の密度は、走行方向（または走行方向の逆方向に）つながっている車両間の間隔ｄによって決まる。連続する車両間の間隔ｄが大きければ大きいほど、車両の密度は小さい。
【００３９】
図２の例では、貨物自動車またはバス４′と、その後方で密に追突しそうに走行する３台の乗用車４とからなる車両グループ４０において車両の最大密度が発生している。それはこのグループ４０では連続する車両４′と４との間の間隔ｄ０は、グループ４０に所属しない連続する車両４間の間隔ｄに比べて明らかに極めて小さいからである。
【００４０】
走行車線における絶対車両最大密度が得られるのは、車両が隙間なく続いている場合、すなわちｄが０に等しい場合である。道路交通では絶対車両最大密度は、特別な場合を除けば発生しない。それは車両運転者が、最小間隔ｄをつねに０以上に維持するようにしているからである。
【００４１】
グリッドピッチｒは、一般的に車両最大密度を決め、この車両最大密度を上回ると、間隔０≦ｄ≦ｒによって決まる車両密度は相互に区別されず、したがって検出することができない。それはこれらの車両はもはや区別できないからである。これに対して間隔ｄ＞ｒを有する車両は区別することができ、これらの車両の密度は相互に区別され、ひいては識別することができる。これらの車両密度は、間隔ｄによって、整数でグリッドピッチｒの何倍であるかが決定される。
【００４２】
車両の最大密度ｄ＝ｒが発生する場合、グリッドピッチｒによって下限値を、区別できない車両からなるつながって見える列に含まれる複数台の車両に対して得ることができる。
【００４３】
図２については例えば、使用した写真による記録光学系が十分な分解能を有していることを前提としており、これによってグリッドピッチｒが約０．１ｍであり、したがってあらかじめ決定した車両最大密度と、絶対最大密度とは実質的に同じ意味である。それは車両の大きさに対して０．１ｍは無視できるほど小さいからである。
【００４４】
図３については前提としているのは、部分図１１′が、写真によって記録された領域１０の画像から得られたのではなく、レーダビーム５を用いて記録された領域１０の画像３から得られたことである。
【００４５】
図３の部分図１１′では、図２の部分図１１′と同様に高速道路１１０と、そこにある車両だけが示されており、簡単のために景観のその他の詳細は示されていない。
【００４６】
ここでさらに前提とされているのは、レーダビーム５によって記録した画像３が、写真による画像３と同じ時点に衛星２から記録されたことである。したがって図３の部分図１１′において車両４′および４は、図２の部分図１１′と同じ交通状況で高速道路１１０に存在する。
【００４７】
図３のレーダビーム５によって記録した画像、ひいては部分図１１′は、図２の写真による部分図１１′とは大きさの異なるグリッドピッチ＞０．５ｍを有しており、したがってより低い、異なった幾何学的分解能を有する。このグリッドピッチｒは図３に示されている。
【００４８】
比較的粗いこのグリッドピッチｒに起因して、図３の部分図１１′では図２の部分図１１′と異なり、車道１１２および１１３、ならびに車道１１２および１１３の車両４′および４の境界はそれぞれ不鮮明である。分離線１１２３および１１３３ももはや識別不能である。グリッドピッチｒが粗いことの第１の原因は、レーダビーム５が光学的波長とは異なる長い波長を有することにある。
【００４９】
いずれにしろ車道１１２および／または１１３の各車両は、不定形のシミとして現れており、これはこの車道によって与えられた背景に対して有利にも格段に際立っている。この原因は、状況が有利であれば車道または一般的に地面は、そこにある車両と比べてレーダビーム５に対して全く異なる反射率を有するためである。
【００５０】
レーダビーム５によって記録した画像、ひいては部分図１１′においては、グリッドピッチｒよりも小さい対象物および間隔を感知することはできない。
【００５１】
ここに記載した方法では有利にも、実質的に２メートルに等しいグリッドピッチで十分である。
【００５２】
このグリッドピッチｒ＝２ｍで、交通が少ない場合、交通が中程度である場合、および交通が多い場合にそれぞれ相応する、車両のわずかな密度から、中程度の密度を経て高い密度までを領域１０の画像３で識別し、相互に区別することがができる。これができるのは、これら車両と、連続する車両間のこれら間隔とが実質的に個々に識別でき、これらの間隔が概して交通が少ない場合、交通が中程度である場合、および交通が多い場合にそれぞれ明確に相互に区別できる場合である。
【００５３】
他方、このグリッドピッチｒ＝２ｍで、渋滞した交通ないしは道路停滞は、画像３の車両が大部分において相互に分離されず、実質的につながった列として認識されることによって識別される。それは連続する車両の間隔は２ｍに近いからである。例えばこのような列は、長さが１または数キロメートルであれば、異なる時点に記録した２つまたはそれ以上の画像３を比較して少なくとも一方の端部に動きがない場合には確実に停滞を表しており、またこのような比較によって列の動きが検出される場合には渋滞を表している。
【００５４】
図２および３において例でやや非現実的に仮定したのは、車両グループ４０のつながった４つの車両４′および４間の間隔ｄ０がそれぞれ２ｍに近いか等しいことである。したがってこのグループ４０は、つながった車両の列のように見える。
【００５５】
乗用車の相互の長さの違いは明らかに２ｍ以下であり、２ｍ以上の間隔ｄがあれば、ここで説明している方法でそのような間隔として識別される。同じ重量クラスの貨物自動車とバスの相互の長さの違いも明らかに２ｍ以下であるが、これらの貨物自動車とバスと乗用車の長さと、乗用車の長さの違いは多くの場合に２ｍ以上である。この場合にここで説明している方法では、同じ重量クラスの貨物自動車およびバスは、交通が流れておりかつ間隔ｄが２ｍ以上であれば、そのように識別され、かつ乗用車と区別することができる。したがって車両のカテゴリおよび／または種類を区別することができ、その密度も２ｍのグリッドピッチｒを形成するレーダビームによって個別に決定することができる。
【００５６】
図４および５について前提としたのは、図１の物体２が地表１から８〜１０ｋｍの間隔で飛行する航空機であることである。この航空機から例えば、地表１のストライプ状領域１０の画像が記録され、ここでこの領域１０は約９ｋｍの長さｌおよび約５〜７ｋｍの幅ｂを有する。
【００５７】
図４には航空機２から記録した領域１０の画像３から得られた部分図１１′が示されており、ここで前提としたのは、この画像３が写真によって形成されており、かつ部分図１１′が図１の領域１０の比較的小さな部分１１に相応することである。
【００５８】
ここでは例えば領域１０は都市の道路交通網であり、領域１０の部分１１はこの道路交通網のうち、航空機が通過した交通交差点１２０を示している。領域１０の部分１１における都市景観の識別可能なその他の構造体、例えば樹木、灌木、家屋、別の道路、河川、橋などは図４の部分図１１′では簡単のため省略されている。
【００５９】
交差点１２０では例えば２つの道路１２１および１２２が交差している。各道路１２１および１２２は、例えば分離線１２１３ないしは１２２３によって相互に分離された２つの車道１２１１，１２１２ないしは１２２１，１２２２を有する。
【００６０】
道路１２１には、走行方向１２１４に対する車道１２１１と、走行方向１２１４とは反対の走行方向１２１５に対する車道１２１２とがある。道路１２２には、走行方向１２２４に対する車道１２２１と、走行方向１２２４とは反対の走行方向１２２５に対する車道１２２２とがある。
【００６１】
交差点１２０には、図示しない信号装置が設けられており、これは画像を記録した瞬間はつぎのようにスイッチングされている。すなわち道路１２２が赤であり、かつ例外なく乗用車４からなる車両は、道路１２２の２つの車道１２２１および１２２２において交差点１２０の手前で待たなければならず、これに対して例えば、やはり例外なく乗用車４からなる、道路１２２の２つの車道１２１１および１２２２の車両は青を有しており、交差点１２０を横断することができるようにスイッチングされているのである。
【００６２】
これによれば道路１２２では交差点１２０の手前で車道１２２１に複数の、例えば４台の乗用車４からなるグループ４１が、また車道１２２２に複数の例えば５台の乗用車４からなるグループ４２が停滞している。
【００６３】
図５について前提としたのは、部分図１１′が、写真によって記録した領域１０の画像３から得られたのではなく、リーダービーム５によって記録した領域１０の画像３から得られたことである。
【００６４】
図５の部分図１１′には、図４の部分図１１′と同様に、道路１２１および１２２を有する交差点１２０と、そこにある車両とだけが示されており、簡単のなめに都市景観の別の詳細は示されていない。
【００６５】
図５のレーダビーム５によって記録した画像３、ひいては部分図１１′は、図４の写真によって記録した画像３および部分図１１′とは大きさ異なる、例えば２ｍのグリッドピッチｒを有しており、したがってより低い異なる幾何学分解能を有する。
【００６６】
ここで前提としているのは、レーダビーム５によって記録した画像３が写真による画像３と同じ時点に航空機２から記録されていることであり、したがって図５の部分図１１′において車両４は、図４の部分図１１′と同じ交通状況で、相互に交差する道路１２１および１２２に存在する。
【００６７】
この比較的粗いグリッドピッチｒに起因して、図５の部分図１１′においても図４の部分図１１′とは異なり、道路１２１および１２２ならびに道路１２１および１２２の車両４の境界はそれぞれ不鮮明である。分離線１２１３ないしは１２２３ももはや識別不能である。
【００６８】
この場合も道路１２１および１２２の各車両４は、不定形のシミとして現れている。これはこの道路によって与えられた背景に対して有利にも格段に際立っている。この原因は上記と同様に、状況が有利であれば車道または一般的に地面は、そこにある車両と比べてレーダビーム５に対して全く異なる反射率を有するためである。
【００６９】
前提としているのは、道路１２２の車両４からなる各グループ４１および４２において、連続する車両４の各間隔ｄ０がグリッドピッチｒよりも小さく、これに対して各車道１２１１および１２１２と道路１２１とにおいて、連続する車両４の各間隔ｄがグリッドピッチｒよりも大きいことである。したがってこれらのグループ４１および４２はそれぞれ、つながった車両の列のように見え、これに対して道路１２１の車両４は個別に識別される。
【００７０】
図４および５の道路１２１および１２２はそれぞれ、対向交通を有する道路であり、すなわち一方の走行方向専用の車道と、反対の走行方向専用の車道とを有する道路である。ここでこれらの２つの車道は、分離線だけによって相互に分離されているか、または少なくとも極めてわずかな間隔で隣接して延在している。このような道路では領域１０の画像３で、車両を個別の車道に割り当て、ひいては走行方向を割り当て可能でなければならない。これは殊に渋滞した交通または交通停滞の際に当てはまることである。この場合には、このような交通状況を示す車両の列を画像３において正しい走行方向に割り当てなければならない。それは交通関与者に、例えば停滞を誤った方向で通知すると大変なことになってしまうからである。有利にも車両を正しい車道に一義的にかつ確実に割り当て、ひいては正しい走行方向を割り当てるためには、２ｍのグリッドピッチｒで十分である。
【００７１】
さらにこのグリッドピッチｒ＝２ｍにおいて有利にも、例えば都市における道路および駐車場の駐車状況を識別することができる。すなわち道路および駐車場が、駐車した車両によって占められているかを識別することができる。
【００７２】
比較的粗い２ｍのグリッドピッチｒは上に示した特徴の他に、有利なレーダビーム５によって簡単に実現できるという利点を有する。しかし本発明はこの粗いグリッドピッチに限定されることはなく、個別の場合の状況にしたがって目下どれが有利であるかに応じて、より小さなまたは大きなグリッドピッチを使用することができる。例えば２ｍよりも小さな詳細な識別が重要である場合には、より小さなグリッドピッチを使用することができる。
【００７３】
衛星２または航空機２のどちらから領域１０の画像をレーダビーム５によって記録したかにかかわらず、領域１０のこのような画像をこのように記録した後に、領域１０の別の画像を少なくとも１つ記録し、かつ同様に領域１０に存在する所定の少なくとも１種類の車両４を少なくとも１つの密度について評価し、このように記録した少なくとも２つの画像を比較することは有利である。有利には領域１０の少なくとも２つの画像からなる列を、時間的に連続する個別の瞬時記録によって作成する。
【００７４】
図６に示した、交通状況を検出する装置では、画像記録装置２０が設けられており、この画像記録装置は距離ａで地表１の上方にある物体２に取り付けられている。この画像記録装置２０は、領域１０の画像３を記録するために使用される。ここでこの領域は、物体２の下方において地表１および／または地表１の上方にあり、少なくとも１キロメートルの横方向の直径を有する。
【００７５】
画像は十分に小さなグリッドピッチｒで記録されるため、領域１０に存在する所定の少なくとも１種類の車両、例えば図２および３の乗用車４、またはバスないしは貨物自動車４′を、グリッドピッチｒによって決まる最大密度まで識別可能である。
【００７６】
さらに記録した画像３を、少なくとも１種類の車両の少なくとも１つの密度について評価する評価装置２１が設けられている。この評価装置は物体２に設けることができる。
【００７７】
グリッドピッチｒはすでに述べたように十分に小さくして、領域１０の画像で少なくとも１種類の車両、例えば車両４または４′の少なくとも１つの密度と、この種類の車両４に対する、領域１０の少なくとも１つの交通路１１０，１２１，１２２との間の位置的な対応付けが識別されるようにしなければならない。２ｍのグリッドピッチｒはこのために十分である。
【００７８】
評価装置２１は、例えばこれが、記録した画像３の所定の情報内容を、符号化されたデータ信号２２に変換するように構成される。
【００７９】
画像記録装置２０および評価装置２１は、地形測量に対して、交通状況の検出とは別の目的のために開発されたレーダによって実現可能であり、ここでこのレーダはフルにジオコーディングされた（ｖｏｌｌｇｅｏｋｏｄｉｅｒｔｅｎ）同期的なアパーチャを有する干渉式のレーダである。このようなレーダはドイツ連邦共和国ケルンのＭＳＴ Ａｅｒｏｓｐａｃｅ社のＴＲＡＮＳカタログから公知である。このカタログは、本発明に示唆ないしはヒントを与えるものではない。完成した発明の視点から振り返って考察すると、このシステムは、地球衛星を経由しているか航空機を経由しているかにかかわらず、例えば道路交通の状態を広範囲に検出するために殊に有利である。
【００８０】
評価装置２１によって形成された符号化されたデータ信号２２は、処理装置３０に伝送され、この処理装置はデータ信号２２を例えば計算機による支援によって処理し、領域１０における交通状況についての情報を得る。処理装置３０は有利には地表１の地上局に収容される。符号化されたデータ信号２２の伝送は有利には電磁波の形態で物体２から自由空間を通して地上局に伝送される。
【００８１】
処理装置３０においてデータ信号２２から得られた、領域１０における交通状況に付いての情報は、種々の伝送経路または情報チャネルを介して、このような情報を利用する１つまたは複数の利用装置に供給される。利用装置は例えば、交通関与者にラジオを介して領域１０の交通状況を伝えることができる放送送信機４０、前後比較によって例えば、領域１０の交通の展開について予想を立てる装置５０、および多数の別の装置とすることができる。例えば装置５０はその予想を交通案内センタ６０に伝え、これらのセンタが予を用いて道路の交通流を、例えば、交通関与者に目標速度を示す変更可能な表示装置７０を介して制御することがきる。
【００８２】
相異なる物体２、例えば衛星および航空機から記録した同一領域１０の複数の画像３を評価および／または相互に比較することもできる。これは例えばこれらの画像が相互に異なるグリッドピッチを有する場合であっても可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】地表における領域の少なくとも１つの画像を記録する、地表から距離をおいて存在する物体の透視図である。
【図２】地球を周回する人口衛星から写真によって記録した地表における領域の画像の部分図である。
【図３】地球を周回する人口衛星からレーダビームによって記録した地表における領域の画像の部分図である。
【図４】飛行中の航空機から写真によって記録した地表における領域の画像の部分図である。
【図５】飛行中の航空機からレーダビームによって記録した地表における領域の画像の部分図である。
【図６】交通状況を検出する装置の実施例を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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