(57)【要約】【課題】交通流の監視業務に用いられるカメラ設置条件での映像を用いて、効率よく交通流を計測する交通流計測装置を得る。【解決手段】所定の周期で道路状態を撮像する画像撮像部１０により撮像された画像内の車線毎に車両検出領域を形成し、車頭車尾検出部１２は、この車両検出領域の最新画像と画像撮像部１０により１周期前に撮像された画像を順次ずらしながら対向させ、両画像の各画素の輝度の差分を累積するシフトマッチング手法により、車両の車頭および車尾を検出し、交通流計測部２０によって、車頭車尾検出部１２による車頭及び車尾の検出結果を用いて、車線ごとの車両通過台数を計測するようにした。【選択図】図１
2011198030.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路状態を撮像した画像を処理し、交通量を計測する交通流計測装置であって、
所定の周期で道路状態を撮像する画像撮像手段、
この画像撮像手段により撮像された画像内の車線毎に車両検出領域を形成し、この車両検出領域の最新画像と所定の周期前に撮像された画像を対向させながら、両画像の各画素の輝度の差分を累積することにより、車両の車頭または車尾を検出する車頭車尾検出手段を備えたことを特徴とする交通流計測装置。
【請求項２】
上記画像撮像手段は、上方から上記道路状態を撮像し、
上記車頭車尾検出手段は、上記車両検出領域の上記最新画像をテンプレート画像とし、所定の周期前に撮像された上記車両検出領域及びこの車両検出領域に続く探索領域を有する画像をマッチング画像として、上記テンプレート画像を車両の進行方向から順次ずらしながら、上記テンプレート画像及びこれに対向するマッチング画像の各画素の輝度の差分を累積することにより、両者のシフト量を計算する第１の探索と、
上記テンプレート画像を進行方向と交差する方向に分割する分割線を車両の進行方向から順次ずらしながら、分割線の上部が背景領域となり、下部が移動体領域となるような上記分割線の位置座標を得て、この得られた位置座標を上記車頭または車尾の位置座標とする第２の探索とを有することを特徴とする請求項１記載の交通流計測装置。
【請求項３】
上記画像撮像手段によって、所定の俯角で撮像された場合に、上記所定の俯角で撮像された画像の内の車両検出領域を上方からの撮像状態に変換する車両検出領域変換手段を備えたことを特徴とする請求項２記載の交通流計測装置。
【請求項４】
照明設備の少ない夜間の道路上で上記車頭を検出する夜間車頭検出手段を備えたことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の交通流計測装置。
【請求項５】
上記車頭車尾検出手段により検出された上記車頭及び車尾に基づき、通過車両の車高及び車長を計測する車高車長計測手段を備えたことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の交通流計測装置。
【請求項６】
上記画像撮像手段によって撮像される画像が、インターレース映像である場合に、上記車頭車尾検出手段は、上記インターレース映像の奇数ラインフレームと偶数ラインフレームとを用いて、最新画像及び所定の周期前に撮像された画像として、上記車頭または車尾を検出することを特徴とした請求項１〜請求項５のいずれかに記載の交通流計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、道路監視業務において、車両の通過台数・通過速度・車両種別・道路占有状況の計測を行なう交通流計測装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来では、交通流計測における手段の１つとして道路車線上の車両の通過とその車速および車種の計測を、コイルセンサなどの物理センサを用いて行なっているものがあった。
また、特許文献１には、テレビカメラなどで道路を撮影し、その撮影された画像を処理することで、車両の検出と車種判別を行うようにしたものが記載されている。
また、特許文献２には、道路車線上に類似度判定領域と呼ばれる車両通過判定領域を設け、車両が通過していない背景テンプレートとの相関を取ることで、車両の通過を検出するものが記載されている。
また、特許文献３には、２台のカメラを用いて撮影された画像の視差情報から車両の形状を判定し、車種判別を行なうものが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−９７３３５号公報（第４〜７頁、図１）
【特許文献２】特開平９−２８２４５５号公報（第４〜８頁、図１）
【特許文献３】特開平９−３３２３２号公報（第６〜１３頁、図１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の交通流計測における手段の１つとして、道路車線上の車両の通過とその車速および車種の計測を、コイルセンサなどの物理センサを用いて行なっているものでは、路面にコイルセンサを埋没する必要があり、設備投資コストが高くなるという問題があった。
また、特許文献１に記載のものでは、車種判別を行うに当たって、車幅から車種を算出することを前提としているため、大型車と普通車のわずかな車幅の違いにより車種判定を行なうことは、カメラの向きの影響を受けやすく間違いが発生しやすいという問題があった。
また、特許文献２に記載のものでは、背景テンプレートとの相関値が下がると車両進入中と判断し、相関値が再び上がると車両が侵出したと判断し、その相関値の変化によって予め定義してあるテーブルに沿って車両速度と車種を推定している。しかし、その推定条件として先行車両の速度やそれまで計測した平均速度の情報を用いているため、車両毎に速度差のある閑散とした交通流状況下では、その推定自体が正常に働かないという問題があった。
また、特許文献３に記載のものでは、視差情報を得るためにカメラを２台必要とし、また画像撮像機能も２つ必要とするため、機器設置コストがかかるという問題があった。
【０００５】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、交通流の監視業務に用いられるカメラ設置条件でのカメラ映像を用いて、効率よく交通流を計測する交通流計測装置を得ることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係わる交通流計測装置においては、道路状態を撮像した画像を処理し、交通量を計測する交通流計測装置であって、所定の周期で道路状態を撮像する画像撮像手段、この画像撮像手段により撮像された画像内の車線毎に車両検出領域を形成し、この車両検出領域の最新画像と所定の周期前に撮像された画像を対向させながら、両画像の各画素の輝度の差分を累積することにより、車両の車頭または車尾を検出する車頭車尾検出手段を備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明は、以上説明したように、道路状態を撮像した画像を処理し、交通量を計測する交通流計測装置であって、所定の周期で道路状態を撮像する画像撮像手段、この画像撮像手段により撮像された画像内の車線毎に車両検出領域を形成し、この車両検出領域の最新画像と所定の周期前に撮像された画像を対向させながら、両画像の各画素の輝度の差分を累積することにより、車両の車頭または車尾を検出する車頭車尾検出手段を備えたので、撮像画像から車両検出領域に侵入および侵出する車両の車頭または車尾を効率的に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１による交通流計測装置のカメラから撮像する撮像画像の一例を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１による交通流計測装置のシフトマッチングのマッチング手順を表す概念図である。
【図４】この発明の実施の形態１による交通流計測装置のシフトマッチングのマッチング手順を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態２による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
【図６】この発明の実施の形態２による交通流計測装置のカメラから撮像する撮像画像の一例を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態２による交通流計測装置の車両検出領域の正四角形矩形への変換を示す概念図である。
【図８】この発明の実施の形態３による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
【図９】この発明の実施の形態４による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】この発明の実施の形態４による交通流計測装置のカメラと通行車両との計測時刻と位置関係を表す図である。
【図１１】この発明の実施の形態４による交通流計測装置のカメラと通行車両との計測時刻と位置関係を表した図である。
【図１２】この発明の実施の形態５による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１について図を用いて説明する。
図１は、この発明の実施の形態１による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
図１において、画像撮像部１０（画像撮像手段）は、監視用ＩＴＶカメラなどの撮像素子により所定の周期で画像を撮像し、その画像をデジタルデータとして記憶する。車線設定部１１は、撮像画像上で車両が通行する車線と、この車線内に車頭または車尾を検出するための車両検出領域を予め設定しておくものであり、これらの設定は監視カメラの設置を行った際に決定される。図２は画像撮像部１０で入力された監視画像とその車線設定の一例を示しており、この場合は監視カメラを道路面に対して真下に向けている。
車頭車尾検出部１２（車頭車尾検出手段）は、車線設定部１１により各車線上に設定された車両検出領域において、シフトマッチングと呼ばれる手法を用いて、車両検出領域内での車両の車頭および車尾を検出する。交通流計測部２０は、車頭車尾検出部１２にて検出された車頭と車尾の情報をもとにして、車線毎の車両通過台数を計測する処理部である。
【００１０】
なお、交通流計測装置は、コンピュータによって構成され、監視センターに設置されてもよいが、設置場所はこれに限らない。また、交通流計測装置を構成する各部を同じ場所に設置しても良く、また、各部を別の場所に分けて設置しても良い。
また、この発明で用いられる監視カメラは、複数あっても構わない。それぞれの映像について、適用することができる。
【００１１】
また、交通流計測部２０は、実施の形態１及び後述する実施の形態２〜実施の形態５で述べるような方法により検出される車頭及び車尾に基づき、通過車両１台を計測する。また、後述する車長、車高計測により、大型車両か普通車両かの車種判定を行う。さらにまた、車速計測により、車両の通過速度を計測する。
そして、これら３つの統計を車線ごとに取り、交通流計測とする。
【００１２】
図２は、この発明の実施の形態１による交通流計測装置のカメラから撮像する撮像画像の一例を示す図であり、画像撮像部から入力された道路画像の一例を示している。
図２において、第１車線３０には、車両検出領域４０が設定されている。第２車線３１は、第１車線３０と反対方向または同じ方向に進行する車線であり、ここにも車両検出領域４１が設定される。
【００１３】
図３は、この発明の実施の形態１による交通流計測装置のシフトマッチングのマッチング手順を表す概念図である。
図３において、車両検出領域４０をシフトマッチングの基準となる基準テンプレート画像Ｑとし、１時刻前の撮像画像において、車両検出領域（１−ｐの領域）及び車両進行方向と逆方向の探索領域（ｎ−ｐの領域）を含むマッチング画像Ｐを準備する。そして、１画素ずつ順次、車両進行方向と逆方向に基準テンプレート画像Ｑをシフトさせながら、基準テンプレート画像Ｑと対向するマッチング画像Ｐとの間でマッチングを行う。図３（ａ）は、マッチング手順の始めの状態を表す図、図３（ｂ）は、マッチング手順の終りの状態を表す図である。
ＤＬ（０，ｙ）には、列方向（図中横方向）だけの各画素の差分累積値を求める演算式が示されている。ｙを順次、カウントアップすることにより、１画素分ずつずらしながら、基準テンプレート画像Ｑとマッチング画像Ｐとの対向する各画素の列方向の差分累積値を演算する。
【００１４】
図４は、この発明の実施の形態１による交通流計測装置のシフトマッチングのマッチング手順を示すフローチャートである。
【００１５】
次に、動作について説明する。
まず、シフトマッチング方式について説明する。
シフトマッチング方式とは、最新画像の車両検出領域である基準テンプレート画像Ｑと、１時刻前の撮像画像の車両検出領域及び探索領域を含むマッチング画像Ｐとを用いて、全体最適シフト量を決定するテンプレート探索の段階（第１の探索）と、基準テンプレート画像Ｑを上下２分割し、シフト量０すなわち移動量０の領域と全体最適シフト量に準じたシフト量が発生する最適な分割境界線を探索することで、基準テンプレートＱ内で移動が発生している境界位置を特定する段階（第２の探索）を有する。
つまり、第１の探索で、１時刻の間に車両がどれだけ進んだか（シフト量）がわかり、このシフト量に基づき、第２の探索で得られる分割境界線が車頭または車尾である。
【００１６】
図３の概念図で、車両検出領域４０をマッチングの基準となる基準テンプレート画像Ｑとし、１時刻前の撮像画像において、車両検出領域及び車両進行方向と逆方向の探索領域を含むマッチング画像Ｐを準備する。
マッチング手法としては、現在入力画像の車両検出領域４０として設けたマッチングの基準となる横ｍ画素、縦ｐ画素の基準テンプレート画像Ｑ（ｘ，ｙ）と、現在入力画像から１時刻過去の画像の車両検出領域及び探索領域を含むマッチング対象となる横ｍ画素、縦ｎ画素のマッチング画像Ｐ（ｘ，ｙ）の２つの画像に対して処理を行なう。ただし、マッチング画像Ｐは探索領域を含み、基準テンプレート画像Ｑより縦方向の画素数が大きいため、ｎ＞ｐとする。
【００１７】
各Ｙ座標毎に、基準テンプレート画像Ｑとマッチング画像Ｐとの輝度差の絶対値の差分累積値を求めるマッチングスコア値関数ＤＬを式（１）として定義する。
【００１８】
【数１】
2011198030.tif 000003
【００１９】
ここで、ｓは基準テンプレートＱ画像とマッチング画像ＰとのＹ座標シフト量を示す値とし、ｓ＝０の場合は、同じ座標同士すなわちシフト量０での絶対値差分累積を求める。
【００２０】
また、関数ＤＬにおいて、同一シフト量の場合での累積値合計関数ＤＤを式（２）として定義する。
【００２１】
【数２】
2011198030.tif 000004
【００２２】
これらからシフト量ｓ時のマッチングスコア合計値はＤＤ（ｓ）にて求まり、シフト量ｓ時のｙ＝０ラインの絶対値差分累積値はＤＬ（０，０）により決定される。シフト量ｓの値は、現在入力画像から１時刻過去画像への探索であるため、ｓは正の値となる。
【００２３】
また、各シフト時のスコア合計平均を式（３）の関数ＡＶとして定義する。
【００２４】
【数３】
2011198030.tif 000005
【００２５】
また、関数ＤＤに対する部分累積合計関数ＤＳを式（４）として定義する。
【００２６】
【数４】
2011198030.tif 000006
【００２７】
ここで関数ＤＤとＤＳの関係は式（５）となる。
【００２８】
【数５】
2011198030.tif 000007
【００２９】
シフトマッチングを用いての車頭および車尾の検出は、基準テンプレート画像Ｑを上下に２分割し、車頭侵入時は、基準テンプレート画像Ｑの下部から侵入してくるため、基準テンプレート画像Ｑの上部はシフト量０となり、基準テンプレート画像Ｑの下部は車頭移動量に応じたシフト量が発生する。
逆に、車尾侵出時は、基準テンプレート画像Ｑの上部は車尾移動量に応じたシフト量が発生し、基準テンプレート画像Ｑの下部はシフト量０となる。
以上のように、基準テンプレート画像Ｑを上下に分割できるＹ座標を計算することで、車頭もしくは車尾の座標を特定することが可能となる。
ここで、車体が写っていない場合、路面にペイント等のマッチングスコアに影響を与える模様が存在すると、シフト量０が最もマッチング度が高くなり、模様のない均一路面の場合は、シフト量の平均値とシフト量０もしくは最適シフト量時のスコアの差が低くなるため、その場合はシフト量０すなわち移動量０と判断する。
【００３０】
以下に、図４を用いて、車頭および車尾の検出手順を記述する。
ステップＳ１で、マッチングスコア合計値ＤＤ（ｓ）が最小となるｓを求め、その値を全体最適シフト量Ｓｍｉｎとする。
次いで、ステップＳ２で、Ｓｍｉｎが、０もしくはＤＤ（Ｓｍｉｎ）の値とスコア合計平均ＡＶの値に差がない場合は、シフト量０すなわち車両検出領域４０には車両非侵入状態と判断する。
【００３１】
次いで、ステップＳ３の車頭候補探索において、分割線ｈを図上方から下方に（車両の進行方向と逆方向に）１画素ずつずらしながら、そのつど基準テンプレート画像Ｑとマッチング画像Ｐの各画素の差分の累積値を演算し、Ｄ（ｈ）＝ＤＳ（０，１，ｈ）＋ＤＳ（Ｓｍｉｎ，ｈ＋１、ｐ）が最小となるｈｍｉｎを求める。ここで、ＤＳ（０，１，ｈ）は分割線の上の合計、ＤＳ（Ｓｍｉｎ，ｈ＋１、ｐ）は分割線の下の合計である。求められた、合計値の一番小さい分割線ｈｍｉｎが、車頭候補となる。
次に、ステップＳ４の車尾候補探索において、Ｄ（ｔ）＝ＤＳ（Ｓｍｉｎ，１，ｔ）＋ＤＳ（０，ｔ＋１、ｐ）が最小となるｔｍｉｎを求める。この分割線ｔも分割線ｈと同様に、１画素ずつ上方から下方にずらしながら、この式を演算する。Ｓｍｉｎが移動の発生する場所、０が移動の発生しない場所である。この求められた、合計値の一番小さい分割線ｔｍｉｎが、車尾候補となる。
【００３２】
ステップＳ５で、Ｄ（ｈｍｉｎ）とＤ（ｔｍｉｎ）の結果から、Ｄ（ｈｍｉｎ）とＤ（ｔｍｉｎ）の差が少ない場合は、車頭および車尾未検出、すなわち車両検出領域４０内で車両通過中と判断する。
ステップＳ６は、ステップＳ３とステップＳ４の結果を評価するものであり、Ｄ（ｈｍｉｎ）＜Ｄ（ｔｍｉｎ）の場合は、ｈｍｉｎの座標にて車頭を検出する。Ｄ（ｈｍｉｎ）＞Ｄ（ｔｍｉｎ）の場合は、ｔｍｉｎの座標にて車尾を検出する。
ステップＳ７で、ステップＳ６から現在入力画像中の基準テンプレート画像Ｑ内に車頭、車尾の有無およびその位置座標を決定し、現入力画像中でのＹ座標位置、すなわち車両Ｙ座標位置として算出する。
【００３３】
以上のステップＳ１〜Ｓ７を実施することにより、車両検出領域４０内に侵入してきた車頭と、侵出する車尾を検出し、また車頭も車尾も存在しない車両非存在状態と車両通過中状態を判別することができ、これにより各車両の通過を効率的に検出することが可能となる。
【００３４】
また、車両非存在状態と車両通過中状態においては、背景画像とよばれる車両が通行していない画像との相関値を比較することでも判断することが可能である。
【００３５】
実施の形態１によれば、シフトマッチング手法を用いることで、車両検出領域に侵入および侵出する車両の車頭と車尾を効率的に検出でき、これを用いて車両の通過台数を計測する交通流計測装置を提供することが可能となる。
【００３６】
実施の形態２．
次に、この発明の実施の形態２について図を用いて説明する。
図５は、この発明の実施の形態２による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
図５において、１０〜１２、２０は図１におけるものと同一のものである。図５では、車線に設けられる車両検出領域４０を変換する車両検出領域変換部１３（車両検出領域変換手段）を設けている。
【００３７】
図６は、この発明の実施の形態２による交通流計測装置のカメラから撮像する撮像画像の一例を示す図であり、カメラの設置を道路長手方向に向けた場合（斜め方向から撮像することになる）の撮像画像の一例を示している。
図６では、監視カメラの設置条件が道路車線の長手方向を斜めに見下ろす角度（所定の俯角）になっている。車線３０ａ、３１ａはその斜めに見下す角度で撮像された車線であり、車両検出領域４０ａ、４１ａがそれぞれ設けられている。
【００３８】
図７は、この発明の実施の形態２による交通流計測装置の車両検出領域の正四角形矩形への変換を示す概念図である。
図７において、４０ａ、４１ａは図６におけるものと同一のものである。車両検出領域４０ａ、４１ａは、車両検出領域変換部１３により変換されて、正四角形の矩形である車両検出領域４０ｂ、４１ｂとなる。
なお、図６及び図７の車両変換領域４０ａ、４１ａ、４０ｂ、４１ｂは、本来の車両変換領域（１−ｐの領域）に加えて探索領域（ｎ−ｐの領域）も含むものとする。
【００３９】
実施の形態２では、監視カメラが、道路長手方向に向くように設置され、斜め方向の画像が得られる場合についてのものである。
次に、図６をもとに車両検出領域変換部１３の変換処理について説明する。
実施の形態１でのシフトマッチング手法は、正方形もしくは長方形の矩形同士での車両進行方向における移動量とその位置を検出するものであった。しかしながら、図６のように斜め方向の画像では、車両の移動方向が上下方向とは一致せず傾いている。そのため、この監視カメラの設置条件でシフトマッチング手法を適用すると、マッチングが取りにくくなる。
【００４０】
このため、車両検出領域変換部１３は、車線設定部１１で設定した車線情報から道路の縮小率を計算し、正四角形ではない非矩形の車両検出領域４０ａを正四角形の矩形領域に変換する。
次に、車両検出領域の変換方法について、図７を用いて説明する。
車線設定部１１により設定された車線情報に沿うように正四角形ではない非矩形の車両検出領域４０ａが設定される。その領域に対して領域下端の幅ｍを基準とし、上端の幅もｍとなるよう拡大する。
こうすることで、幅ｍ高さｎの平行四辺形の矩形ができるが、この横方向のずれを統一して正四角形の矩形である車両検出領域４０ｂへと変換する。  この変換後の車両検出領域４０ｂを用いて、シフトマッチングを行うことで、車頭及び車尾を実施の形態１と同様に検出することができる。
【００４１】
実施の形態２によれば、監視カメラの設置条件が道路車線の長手方向を斜めに見下ろす俯瞰画像の角度であっても、実施の形態１のシフトマッチング手法が適用可能となり、一般的な監視カメラ設置条件下での効率的な交通流計測装置を提供することが可能となる。
【００４２】
実施の形態３．
以下、この発明の実施の形態３について図を用いて説明する。
図８は、この発明の実施の形態３による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
図８において、１０〜１３、２０は図５におけるものと同一のものである。図８では、昼夜を判定する昼夜判定部１４と、夜間に大型車両の車頭を検出する夜間大型車両車頭検出部１５（夜間車頭検出手段）が新たに設けられている。
【００４３】
実施の形態３では、照明環境の乏しい夜間での大型車両の車頭の検出についてのものである。
夜間の監視カメラの撮像画像は、照明環境の整っている路線では車両の陰影を画像処理にて十分検出可能であるが、照明環境の乏しい路線では、ヘッドライトにより路面に反射するわずかな光と車両後端のテールランプのみという映像条件が多い。
その場合では、車尾はテールランプを用いて、実施の形態１で記載するシフトマッチング手法で検出可能である。
また、車高の低い普通車については、車頭についても十分検出可能であるが、車高の高い大型車量の車頭については、路面と車頭との境界がシフトマッチングでは特定しにくいという問題がある。
【００４４】
そこで、実施の形態３は、昼夜判定部１４で夜と判定された場合に、大型車両の車頭を検出する夜間大型車両車頭検出部１５を設けたものである。
この夜間大型車両車頭検出部１５を用いて、路面と車頭の境界座標を検出する手法としては、まず図３で示す基準テンプレート画像Ｑにおいて、その輝度値をＹ軸方向へ投影する。その投影結果をＤＤＴ（ｓ）とすると式（６）となる。
【００４５】
【数６】
2011198030.tif 000008
【００４６】
大型車の車頭の見え方としては、路面への淡いヘッドライト照り返しから、車頭位置を境に車両の天井は照らされるものがないため、黒くなる傾向がある。そのため、この投影結果ＤＤＴに関して増減フィルタリングを行なう。
増減フィルタリングの手法としては、図３の基準テンプレート画像Ｑについて、図の上方から下方へ１画素ずつずらした分割線からなる車頭位置候補を基準にして、上方向にＤＤＴ（ｓ）の結果を累積加算し、車頭位置候補を基準にして下方向にＤＤＴ（ｓ）の結果を累積減算する。その２つの結果の合計値が最大値となるような分割線の基準位置座標を計測することで、車頭位置と路面位置との境界座標を検出することが可能となる。
ここで、増減フィルタリングの累積範囲は、該当道路の照明環境下にて変化させ、どのようなヘッドライトと車頭の明暗差を大型車両の車頭として取り扱うかを設定する。
照明灯のない路線においては、経験的に上下８画素合計１６画素の範囲で、増減フィルタリングを行なうと、大型車両の車頭位置が効率よく検出されることを確認している。
【００４７】
実施の形態３によれば、夜間の照明環境の乏しい路線でも車両の車頭、車尾を検出することにより、より幅広い時間帯や環境下でも適用可能な交通流計測装置を提供することが可能となる。
【００４８】
実施の形態４．
以下、この発明の実施の形態４について図を用いて説明する。
図９は、この発明の実施の形態４による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
図９において、１０〜１５は図８におけるものと同一のものである。図９では、車頭車尾検出部１２または夜間大型車両車頭検出部１５の出力を受けて、車両の車高、車長を計測する車高車長計測部１６（車高車長計測手段）を設けている。
【００４９】
図１０は、この発明の実施の形態４による交通流計測装置のカメラと通行車両との計測時刻と位置関係を表す図である。
図１０において、監視カメラ５０の撮影方向と、車両６０の位置の関係が示されている。
図１０（ａ）は、時刻Ｔ１における監視カメラ５０と車両６０の関係を示す図、図１０（ｂ）は、時刻Ｔ２における監視カメラ５０と車両６０の関係を示す図、図１０（ｃ）は、時刻Ｔ３における監視カメラ５０と車両６０の関係を示す図である。
【００５０】
図１１は、この発明の実施の形態４による交通流計測装置のカメラと通行車両との計測時刻と位置関係を表した図である。
図１１において、監視カメラ５０の撮影方向と、車両６０の位置の関係が示されている。
図１１（ａ）は、時刻Ｔ１における監視カメラ５０と車両６０の関係を示す図、図１１（ｂ）は、時刻Ｔ２における監視カメラ５０と車両６０の関係を示す図、図１１（ｃ）は、時刻Ｔ３における監視カメラ５０と車両６０の関係を示す図、図１１（ｄ）は、時刻Ｔ４における監視カメラ５０と車両６０の関係を示す図である。
【００５１】
実施の形態４では、図９に示すように、車高車長計測部１６が新たに設けられている。
次に、図１０を参照して車高車長計測部１６の動作について説明する。
実施の形態４は、実施の形態１〜実施の形態３で述べた方法で、車両の車頭および車尾を検出することにより、その位置座標情報と計測時刻情報とカメラ設置情報から、通過車両の車高と車長および車速を計測するものである。
【００５２】
図１０では、時刻Ｔ１に車両検出領域で車頭ＺＨ１が検出されるが、実際に撮像画像上ではＺ１の位置に投影される。また時刻Ｔ２では、車頭Ｚ２と車尾ＺＴ２が撮像画像上にて検出される。次に、時刻Ｔ３では車尾ＺＴ３が撮像画像上にて検出される。
このように計測された位置座標Ｚ１、Ｚ２、ＺＴ２、ＺＴ３と時刻情報Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３とカメラ設置条件であるカメラ高さＨの情報から、路面に投影された車頭の速度Ｖｚ、本来の車頭位置の速度Ｖｈ、車尾の速度Ｖｔを式で表すと式（７）のようになる。
【００５３】
【数７】
2011198030.tif 000009
【００５４】
また、時刻Ｔ２において車頭が路面に投影された際の監視カメラ５０からの角度をθとすると、車高ｈとカメラ高さＨおよびｔａｎθの関係から式（８）の等式が成立する。
【００５５】
【数８】
2011198030.tif 000010
【００５６】
同様に、時刻Ｔ１での検出領域の車頭ＺＨ１と、投影位置Ｚ１の関係は式（９）となる。
【００５７】
【数９】
2011198030.tif 000011
【００５８】
ここで、本来の車頭の速度Ｖｈと車尾の速度Ｖｔは一致するため、Ｖｔ＝Ｖｈの関係が成立し、移動距離と経過時間の関係から、式（１０）となる。
【００５９】
【数１０】
2011198030.tif 000012
【００６０】
上記式を変形し、式（１１）となり、既知の数値情報から車高情報が取得できる。
【００６１】
【数１１】
2011198030.tif 000013
【００６２】
また、車長Ｌ＝ＺＨ２−ＺＴ２の関係式が成立するため、式（１２）の等式が成立する。
【００６３】
【数１２】
2011198030.tif 000014
【００６４】
以上のことから、車頭の撮像画像への投影座標位置と車尾の座標位置が各々２回計測されることで、車高、車長および車速を計測することが可能となる。
【００６５】
また、上述の車高車長計測部１６の処理では、時刻Ｔ２で車頭と車尾を同時に検出しているが、大型車両の場合、車両検出領域内で車頭と車尾を同時に検出することは困難となる。その場合には、次に記載する車高推定手法を利用することにより問題が解決される。
【００６６】
図１１は、車頭と車尾が異なる時刻で２回ずつ計測された場合の車高車長計測処理を説明する概念図である。計測される時刻と計測値の意味については、図１０に準ずる。
車尾の車速Ｖｔと本来の車頭位置の車速Ｖｈは式（１３）となる。
【００６７】
【数１３】
2011198030.tif 000015
【００６８】
また、カメラ高さとｔａｎの関係から式（１４）となる。
【００６９】
【数１４】
2011198030.tif 000016
【００７０】
ここで、Ｖｔ−Ｖｈの差が最小となる車高ｈを求める。これが車高の推定値である。この車両の高さｈは、車高情報により探索範囲は限られたものとなり、有限時間にて推定を行なうことができる。
よって、上記により求められた車高から車長が、先に記載された計算式にて計測することが可能となる。
【００７１】
実施の形態４によれば、車両検出領域に車頭と車尾が少なくとも２回検出されることで、車高と車長さらに車速を効率的に検出することが可能となる。
【００７２】
実施の形態５．
以下、この発明の実施の形態５について図を用いて説明する。
図１２は、この発明の実施の形態５による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
図１２において、１０〜１６、２０は図９におけるものと同一のものである。図１２では、画像撮像部１０の出力側に、インターレース方式で撮像された画像を偶数ラインフレームと奇数ラインフレームとに分離するインターレース画像分離部１７を設けている。
【００７３】
実施の形態４では、実施の形態１に記載された車頭車尾の位置情報から車高車長を計測するものであった。その条件として車両検出領域に少なくとも２回以上車頭と車尾が検出されなければならないため、車速の高い車両については２回検出することが困難であった。
このため、実施の形態５では、撮像されたインターレース画像の特徴を利用し、車両の車頭車尾が検出領域に少なくとも１回以上存在すれば、車高車長を計測することが可能となる手法を提案するものである。
【００７４】
通常、画像処理で行なわれる処理周期は、１００ミリ秒周期が一般的である。この１００ミリ秒周期では、時速１６０ｋｍ／ｈの車両は、１００ミリ秒の間に４．４メートルの距離を進む。そのため、車頭および車尾を少なくとも２回以上計測するためには、最低８．８ｍが必要である。さらに、撮像周期とタイミングの関係から、その１．６倍の余裕が必要となり、約１５ｍの車両検出領域を必要としてしまう。
【００７５】
そこで、ＮＴＳＣ（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ）信号のインターレース映像の仕様を利用する。インターレース映像とは、ＮＴＳＣ信号の秒間３０枚の画像を秒６０枚間隔で偶数ラインフレームと奇数ラインフレームとに分けて、交互にキャプチャーすることで実現するものである。
そのため、インターレース画像では、動きの早い物体に関しては偶数フレームと奇数フレームとを合成すると画像の間で櫛型の画像となる。
この櫛型画像は、言い換えれば、６０分の１秒で車両が進んだ量とも置き換えられる。つまり、偶数ラインフレームと奇数ラインフレームの画像は、６０分の１秒のシフト量を有することになる。このため、車速の早い車両に関しては、インターレース画像を用いることで、車頭と車尾を安定して検出することが可能となる。
【００７６】
動きの遅い車両に関しては、従来通りの撮像画像を用い、動きの早い車両に関してはインターレース画像を用いることで、柔軟で精度の高い車両検出手法を実現できる。
その実現方法としては、インターレース画像と通常撮像画像と両方で車頭及び車尾を検出し、速度情報とマッチング結果の信頼性が高い情報を用いることで実現する。
【００７７】
実施の形態５によれば、インターレース画像の特徴を利用することで、車速の早い車両でも車頭及び車尾を計測でき、すなわち、車速の遅い車両から早い車両まで安定して計測することが可能となり、より柔軟な交通流計測装置を提供することが可能となる。
【符号の説明】
【００７８】
１０  画像撮像部
１１  車線設定部
１２  車頭車尾検出部
１３  車両検出領域変換部
１４  昼夜判定部
１５  夜間大型車両車頭検出部
１６  車高車長計測部
１７  インターレース画像分離部
２０  交通流計測部
３０  第１車線
３１  第２車線
４０  車両検出領域
４１  車両検出領域
５０  監視カメラ
６０  車両
【図１】
2011198030.tif 000017
【図２】
2011198030.tif 000018
【図３】
2011198030.tif 000019
【図４】
2011198030.tif 000020
【図５】
2011198030.tif 000021
【図６】
2011198030.tif 000022
【図７】
2011198030.tif 000023
【図８】
2011198030.tif 000024
【図９】
2011198030.tif 000025
【図１０】
2011198030.tif 000026
【図１１】
2011198030.tif 000027
【図１２】
2011198030.tif 000028