(57)【要約】【課題】車両検知を実施する道路が２車線道路（片側１車線道路）であっても走行車両を正確に検知する。【解決手段】検知領域の画像を撮像する監視カメラ１と、その監視カメラ１にて撮像された画像データに基づいて検知領域内の車両の有無を検知する画像処理ユニット２を備え、監視カメラ１にて順次撮像される画像データを濃淡投影処理にて画像処理し、現時点の投影処理データとその前の投影処理データとの差分値の最大値を求めるとともに、車両検出をしていないときの投影差分最大値の移動平均処理を行って背景データを求め、それら投影処理データの差分最大値と背景データに基づいて車両の有無を判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検知領域の画像を撮像するカメラと、そのカメラにて撮像された画像データに基づいて検知領域内の車両の有無を検知する画像処理部を備え、その画像処理部は、前記カメラにて順次撮像される画像データを濃淡投影処理にて画像処理し、現時点の投影処理データとその前の投影処理データとの差分値の最大値を求めるとともに、車両検出をしていないときの投影差分最大値の移動平均処理を行って背景データを求め、それら投影処理データの差分最大値と背景データに基づいて車両の有無を判定するように構成されていることを特徴とする走行車両検知システム。
【請求項２】
前記画像処理部は、対向車による誤検知を防止するために、監視車線と対向車線の両方に検知領域を設定し、それぞれの検知領域について、前記投影処理データの差分最大値を計算し、予め設定された判定レベル以上であるか否かを求め、監視車線と対向車線において、投影処理差分最大値が同時に判定レベルを超えた場合、監視車線の検知領域における前記投影処理データの差分最大値が背景データよりも大きいときに「車両有り」と判定し、かつ、監視車線の検知領域のみの投影処理差分最大値が判定レベルを超えた場合も、「車両有り」と判定することを特徴とする請求項１記載の走行車両検知システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は道路を走行する車両を検知する走行車両検知システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
道路を走行する車両を検知する方法としては、従来、道路上の所定区域（検知領域）をテレビカメラで撮影し、その映像信号の明るさの変化（輝度変化）を計測して車両の有無を検知する方法が知られている。
【０００３】
例えば、路面のみの輝度データ（背景画像）を予め採取してメモリ等に記憶しておき、その背景画像から現時点の撮影画像を引き算することにより、車両と路面との輝度の違いを利用して車両の有無を検知する方法がある。また、輝度データを用いた車両検知方法において、撮影画像と背景画像との差分値を求め、その差分値が所定値以上であるか否かを判別することにより、車両の有無を検知する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平５−６２０９５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、輝度データを用いた車両検知システムを、２車線道路（片側１車線道路）の車両検知に適用した場合、誤検知が発生することがある。
【０００６】
すなわち、２車線道路では、西日が当たる夕方や朝日が当たる朝方などにおいて、検知対象の車線の検知領域内に、対向車線を走行する車両の影が入る可能性がある。このように検知領域内に入ると、背景画像の取込み方等により検知領域内の輝度が変化してしまい、実際には車両が通過していないのに、「車両有り」という誤検知が生じることがある。
【０００７】
本発明はそのような実情に鑑みてなされたもので、車両検知を実施する道路が２車線道路（片側１車線道路）であっても、対向車線の車両の影等に影響されずに、走行車両を正確に検知することが可能な走行車両検知システムの提供を目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の走行車両検知システムは、検知領域の画像を撮像するカメラと、そのカメラにて撮像された画像データに基づいて検知領域内の車両の有無を検知する画像処理部を備え、その画像処理部が、前記カメラにて順次撮像される画像データを濃淡投影処理にて画像処理し、現時点の投影処理データとその前の投影処理データとの差分値の最大値を求めるとともに、車両検出をしていないときの投影差分最大値の移動平均処理を行って背景データを求め、それら投影処理データの差分最大値と背景データに基づいて車両の有無を判定するように構成されていることを特徴としている。より具体的には、監視車線と対向車線の両方に検知領域を設定し、それぞれの検知領域について、前記投影処理データの差分最大値を計算し、予め設定された判定レベル以上であるか否かを求める。そして、対向車線と監視車線とにおいて、投影処理差分最大値が同時に判定レベルを超えた場合、監視車線の検知領域における投影処理データの差分最大値が背景データより大きいときに「車両有り」と判定する。また、監視車線の検知領域のみの投影処理差分最大値が判定レベルを超えた場合も、「車両有り」と判断することを特徴としている。ただし、背景データは、監視車線の検知領域における前記判定レベル以下（車両を検出していない）の投影データの差分最大値の移動平均処理より求める。
【０００９】
本発明の走行車両検知システムによれば、カメラにて順次撮像される画像データを濃淡投影処理にて画像処理し、現時点の投影処理データとその前の投影処理データとの差分値の最大値を求め、その投影処理データの差分最大値の変化の大きさに基づいて車両の有無を検知するので、背景画像の明るさによる影響がキャンセルされた正確な車両検知を行うことができる。
【００１０】
しかも、車両検知のデータとして、投影処理データの差分最大値に加えて、監視車線の検知領域内の背景データを用いているので、２車線道路（片側１車線道路）を走行する車両を検知するにあたり、対向車線を走行する車両の影が、検知対象車線の検知領域内に入っても、その影響を除去することができる。
【００１１】
すなわち、監視車線の検知領域内に影があるときの検知領域内の明るさ（輝度）は、太陽光が路面に当たっている場合（影が無い場合）よりも暗くなるので、前記した投影処理データの差分最大値（絶対値ではなく正負の値）が検知領域内の背景データよりも小さくなる。従って、投影処理データの差分最大値が背景データよりも小さい場合には、影による輝度変化と判別することができ、誤検知を防止できる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１３】
図１は本発明の走行車両検知システムの実施形態の構成を示すブロック図である。
【００１４】
図１の走行車両検知システムは、２車線道路（片側１車線道路）を走行する車両の検知に適用されるシステムであって、監視カメラ１、画像処理ユニット２及びモニタ３などによって構成されている。
【００１５】
監視カメラ１は、ＣＣＤ型カラー固体映像素子及びレンズ（ともに図示せず）などを備えている。監視カメラ１は、車両検知を行う道路の上空に配置され、走行車両の前方側から車両の映像を撮像するように設置される。
【００１６】
モニタ３には、後述する画像処理ユニット２の検知領域表示制御部２ｊからのビデオ信号が入力され、監視カメラ１に撮像された画像データ（カメラ画像）に画像処理検知領域Ｓを合成した画像が表示される（図２参照）。なお、図２に示す２つの画像処理検知領域Ｓ，Ｓはそれぞれ監視車線の検知領域及び対向車線の検知領域である。
【００１７】
画像処理ユニット２は、ＣＰＵ２ａ、ＲＯＭ２ｂ、ＲＡＭ２ｃ、画像処理用ＬＳＩ２ｄ、ビデオデコーダ２ｆ、フレームメモリコントローラ２ｇ、フレームメモリ２ｈ、メモリ２ｅ、キー操作部２ｉ、検知領域表示制御部２ｊ及び出力ポート２ｋ等を備えている。
【００１８】
ＣＰＵ２ａは、ＲＯＭ２ｂに書き込まれたプログラムに従って、画像処理ユニット２の各機能部（例えば画像処理用ＬＳＩ２ｄ、フレームメモリコントローラ２ｇ、検知領域表示制御部２ｊなど）を制御して、後述する［車両有無の判定処理］を実行する。ＣＰＵ２ａには、ＲＡＭ２ｃ、キー操作部２ｉ及び出力ポート２ｋがバスラインを介して接続されている。
【００１９】
キー操作部２ｉは、画像処理検知領域の設定、及び車両検知判定レベル等の検知条件の設定などのパラメータ設定を行うことができる。
【００２０】
ビデオデコーダ２ｆは、ＣＰＵ２ａからの指令によって、監視カメラ１からの画像データを取り込んで検知領域表示制御部２ｊ及びフレームメモリコントローラ２ｇに送る。
【００２１】
検知領域表示制御部２ｊは、キー操作部２ｉによって指定され、ＣＰＵ２ａから供給される画像処理検知領域データと、監視カメラ１（ビデオデコーダ２ｆ）からの画像データとを合成して、図２示す画像処理検知領域Ｓ付きのカメラ画像をモニタ３に表示する。このモニタ３の表示画像を見ながら、キー操作部２ｉを操作することにより画像処理を行う検知領域の設定・変更を行うことができる。
【００２２】
フレームメモリコントローラ２ｇは、監視カメラ１からの画像データをビデオデコーダ２ｆを介して取り込んで、フレームメモリ２ｈのデータ格納エリアに順次格納してゆく。フレームメモリ２ｈに格納された画像データは１フレームごとに読み出されて画像処理用ＬＳＩ２ｄに順次出力される。なお、フレームメモリ２ｈには、複数枚のフレーム分のデータ格納エリアが設定されている。
【００２３】
画像処理用ＬＳＩ２ｄは、ＣＰＵ２ａからの指令に応じて、［水平及び垂直方向の投影処理］等を行い、ＣＰＵ２ａは、［投影処理データの差分処理］、［投影差分最大値の抽出］、［背景データ採取処理］の各画像処理を行う。その各処理を以下に説明する。
【００２４】
［水平及び垂直方向の投影処理］
監視カメラ１から取り込んだ画像データについて、キー操作部２ｉにて設定された画像処理検知領域Ｓ内の濃淡投影処理を１フレームごとに実行する。具体的には、図３に示すように、入力画像データの水平方向（Ｖ軸への）投影処理（水平方向に行ごとの濃淡値の総和：Ｖｐｒｏｊ（ｖ））と、入力画像データの垂直方向（Ｈ軸への）投影処理（垂直方向に列ごとの濃淡値の総和：Ｈｐｒｏｊ（ｈ））を１フレームごとに実行する。
【００２５】
【数１】
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【００２６】
［投影処理データの差分処理］
図４に示すように、水平方向の各点における現時点の投影処理データ（Ａ）とその前（画像処理回数の１回前）の投影処理データ（Ｂ）との差分演算（Ａ−Ｂと｜Ａ−Ｂ｜の両方の演算）、及び、垂直方向の各点における現時点の投影処理データ（Ａ）とその前（画像処理回数の１回前）の投影処理データ（Ｂ）との差分演算（Ａ−Ｂと｜Ａ−Ｂ｜の両方の演算）を行う。その投影差分後のデータは、例えば図５（Ａ）及び（Ｂ）に示すような水平方向投影差分値及び垂直方向投影差分値となる。
【００２７】
［投影差分最大値の抽出］
前記した投影処理データの差分処理によって得られた水平方向投影差分値と垂直方向投影差分値の各最大値を抽出する（図５参照）。
【００２８】
［背景データ採取処理］
監視車線において、車両を検知していないときの、前記水平及び垂直方向投影差分最大値（正負の符号含む）に対して移動平均処理（例えば約２００回の画像処理回数の平均値）を行って背景データを求める。この背景データは、平均化演算が行われるごとにメモリ２ｅに順次記憶・更新されてゆく。
【００２９】
ここで、以上の水平方向投影差分最大値及及び垂直方向投影差分最大値と、背景データの各演算に関しては、幅広い車両速度に対応させるため、低速車検知用の演算と高速車検知用の演算の双方の演算処理を実施することが好ましい。
【００３０】
例えば、低速車検知用の演算の場合、水平・垂直方向投影差分最大値及び背景データの演算処理の間隔（画像処理の間隔）を５フレーム間隔とし、高速車検知用の演算の場合、水平・垂直方向投影差分最大値及び背景データの演算処理の間隔（画像処理の間隔）を１フレーム間隔とする。ただし、これら低速車検知用の演算及び高速車検知用の演算は並列処理にて行う。
【００３１】
なお、画像処理用ＬＳＩ２ｄは、以上説明した［水平及び垂直方向の投影処理］等を行い、ＣＰＵ２ａは、［投影処理データの差分処理］、［投影差分最大値の抽出］、［背景データ採取処理］の各画像処理に加えて、後述するカメラ故障検知処理を行う場合、カメラ画像全体の明るさ（輝度）に関してのヒストグラムの作成処理も行うものとする。
【００３２】
［車両有無の判定処理］
ＣＰＵ２ａは、水平方向投影差分値と垂直方向投影差分値の各最大値、及び、背景データを用いて車両の有無を判定する。
【００３３】
具体的には、監視車線の水平方向投影差分値（絶対値）と垂直方向投影差分値（絶対値）の各最大値をそれぞれ車両検知判定レベルと比較し、差分最大値が車両検知判定レベル以上であると、「車両有り」と判定する。
【００３４】
例えば、画像処理ごと水平方向投影差分（絶対値）最大値が、図６に示すように変化する場合、その水平方向の投影差分（絶対値）最大値が車両検知判定レベル以上である状態のときに「車両有り」と判定する。また、同様に、垂直方向の投影差分（絶対値）最大値が車両検知判定レベル以上である状態のときに「車両有り」と判定する（図示せず）。なお、図６において画像処理回数の間隔は例えば約６７ｍｓである。
【００３５】
なお、車両検知判定レベルは、投影差分値の値を計測しながら、キー操作部２ｉにて設定する。
【００３６】
そして、ＣＰＵ２ａは、以上の水平・垂直方向の車両有無の判定結果を合成して、図７に示すような車両検知信号を出力ポート２ｋを介して外部機器に出力する。車両有無の判定は、水平方向と垂直方向の車両有無の判定結果の論理和で行っており、車両検知信号は、外部制御部の取り込みタイミング及びノイズ除去を考慮し、最低５００ｍｓのパルスを出すようにしている。
【００３７】
なお、車両信号は、誤検知防止用フィルタ係数により応答時間Ｔ（図８参照）がかわる。応答時間Ｔは、０〜約４７０ｍｓである。なお、図７の車両検知信号は、誤検知防止用フィルタ係数が１（Ｔ＝０秒）の場合である。
【００３８】
ここで、以上の水平・垂直方向投影差分（絶対値）最大値を用いた車両検知処理では、２車線道路（片側１車線道路）において車両検知を行う場合に誤検知が発生する可能性がある。すなわち、２車線道路では、西日が当たる夕方や朝日が当たる朝方などにおいて、検知対象の車線の検知領域内（監視車線）に、対向車線を走行する車両の影が入ることがあり、その影の影響により、実際に車両が通過してしていないのにも関わらず、「車両有り」の車両検知信号が出力されるという誤検知が生じることがある。
【００３９】
このような誤検知を解消するため、本実施形態では、図２に示す２検知領域Ｓ（監視車線の検知領域と対向車線の検知領域）を用いた背景データによる判定処理を付加している。
【００４０】
具体的には、車両による影部分は、路面の輝度（車両がないときの路面輝度）よりも暗いことを利用し、前記したように、ＣＰＵ２ａにおいて、２検知領域Ｓ（監視車線と対向車線）で同時に車両を検知した場合（対向車の影が監視車線の検知領域にかかり誤検知の可能性がある場合）、監視車線の検知領域における水平・垂直方向投影差分最大値（正負の符号を含む）と背景データ（正負の符号を含む）との関係が、下記のＪ１、Ｊ２のいずれかの条件を満たしているのかを判断することによって、対向車の影の影響を除去する。ただし、背景データは、監視車線の検知領域において、車両を検知していないときの水平・垂直方向投影差分最大値（正負の符号を含む）に対して移動平均処理（例えば約２００回の画像処理回数の平均）を行ったデータとする。
【００４１】
なお、監視車線の検知領域のみで車両を検知した場合、対向車の影の影響がないため、上記処理は実施せずに「車両検知」と判断する。対向車線の検知領域は対向車線の車両を確認するために設けたものである。
【００４２】
Ｊ１：［水平・垂直方向投影差分最大値≦背景データ］→［対向車線の走行車両による影と判定］
Ｊ２：［水平・垂直方向投影差分最大値＞背景データ］→［検知領域内を車両が通過したと判定］
ここで、監視カメラ１の画像信号や画像処理ユニット２の処理系にノイズ等がある場合、上記した条件の関係が一時的に崩れる可能性があるので、本実施形態では、上記条件Ｊ１またはＪ２の関係が、所定回数（例えば画像処理回数が５回）連続したかどうかを確認することにより、車両検知の精度を高めている。
【００４３】
なお、以上の条件による判定では、監視車線の水平方向投影差分（正負の符号を含む）最大値及び垂直方向投影差分（正負の符号を含む）最大値の双方の最大値を背景データと比較しているが、水平方向投影差分（正負の符号を含む）最大値または垂直方向投影差分（正負の符号を含む）最大値のいずれか一方の最大値を背景データと比較して対向車線の車両による影の影響を除去するようにしてもよい。
【００４４】
本発明の走行車両検知システムは、トンネル照明システムや道路情報板の点灯制御に有効に利用することができる。
【００４５】
トンネル照明システムへの応用例としては、図１に示す走行車両検知システムの監視カメラ１をトンネルの坑門に設置し、その監視範囲（画像処理検知領域Ｓ）をトンネル前方約１５０ｍの位置に設定するとともに、画像処理ユニット２の車両検知信号をトンネル照明システムの制御部等に送出するという構成とし、坑門に設置した監視カメラ１が走行車両を撮らえ、画像処理ユニット２にて車両が検知された時点で、トンネル内の照明を１００％点灯とし、この点灯後に一定時間（車両がトンネルを抜けるまでの時間）が経過した後に、１０％または５０％点灯に調光する、というような照明システムを挙げることができる。
【００４６】
このように、本発明の走行車両検知システムでは、トンネルの坑門に監視カメラを設置して車両検知を行うことができるので、車両感知センサーを用いた従来のトンネル照明システムにおいて必要であった設備、例えば車両感知センサーを道路上空に支持する支柱及びセンサー配線（１５０ｍ配線）などを不要とすることができ、コストの低減化をはかることができる。
【００４７】
次に、道路情報板の点灯制御への応用例としては、図１に示す走行車両検知システムの監視カメラ１を道路情報板に設置し、その監視範囲（画像処理検知領域）を道路情報板の前方約１５０ｍの位置に設定するとともに、画像処理ユニット２の車両検知信号を道路情報板の制御部等に送出するという構成とし、道路情報板に設置した監視カメラ１が走行車両を撮らえ、画像処理ユニット２にて車両が検知された時点で道路情報を表示するというようなシステムを挙げることができる。このような点灯システムを採用すれば、上記のシステムと同様に車両感知センサーの支柱及びセンサー配線（１５０ｍ配線）を不要とすることができ、コストの低減化をはかることができる。また、夜間の通行量の少ない道路において大幅な省エネルギー化を達成できる。
【００４８】
［カメラ故障検知処理］
以上の走行車両検知システムに適用するカメラ故障検知処理の例を図９〜図１２を参照しながら説明する。なお、カメラ感度低下には、カメラ自体の感度低下に加えて、豪雨・霧等の気象条件によりカメラが監視機能を失っている場合も含まれる。
【００４９】
この例のカメラ故障検知処理では、画像処理において、カメラ画像全体の明るさ（輝度）に関してのヒストグラムを作成し、その輝度データのばらつきによりカメラ感度の低下を検出する。その処理の手順を以下に説明する。
【００５０】
（１）カメラ画像全体の明るさ（輝度）に関してのヒストグラムを作成する。
【００５１】
ヒストグラムの具体的な例を説明すると、昼間時における通常のカメラ画像（例えば図９）は、センターラインの白線や背景があるため、輝度データが均一とならず、図１０に示すようなヒストグラムとなる。一方、車両が走行していない夜間（道路照明なし）のヒストグラム、及び、カメラ感度が低下しているときのヒストグラム（昼間時）は、それぞれ、図１１及び図１２に示すようになる。
【００５２】
（２）作成したヒストグラムにおいて、横軸の輝度値０〜２５５の間で、縦軸の個数が０以上となる輝度値の数（Ｎ）を計数して、ヒストグラムのばらつきを求める。
【００５３】
（３）Ｎの値に基づいてカメラ感度低下を判定する。具体的には、Ｎ＜４０の場合は「カメラ感度低下」または「夜間時のヒストグラム」と判定し、カメラ感度低下から正常への復帰はＮ＞８０で行う。例えば、図１０のヒストグラムつまり昼間時におけるヒストグラムではＮ＝２００程度であり、「カメラ感度正常」と判定できる。一方、昼間時における図１２のヒストグラムではＮ＝２７程度（Ｎ＜４０）であり、「カメラ感度低下」であると判定できる。
【００５４】
ここで、以上のヒストグラムによる感度低下判定は、昼間時のみに使用できる機能であり（夜間時には図１１のようなヒストグラムとなり判定不能）、路面の照度が１００ＬＸ以下である場合には、感度低下判定機能を動作させないようなシステム構成が必要となる。
【００５５】
そのようなシステムとしては、例えば、ＣｄＳ等のフォトセンサを用いて周辺の明るさを常時検出し、そのセンサ出力値が、１００ＬＸ以下の路面の照度に相当する値であるときに感度低下判定機能を停止し、１００ＬＸ以上の路面の照度に相当する値であるときに感度低下判定機能を動作させるというシステムを挙げることができる。
【００５６】
また、この例のようなカメラ故障検知処理に加えて、監視カメラのカメラ映像の同期信号を検出してカメラ故障を検知する機能を付加しておけば、より高い精度で監視カメラの故障を知ることができる。
【００５７】
なお、この例のカメラ故障検知処理は、図１に示したような走行車両検知システムのほか、例えば、不法投棄物などの物体（人を含む）を検知する物体検知システム、パーキングエリアの車両監視システムなど、監視カメラを用いた他の各種の検知・監視システムに適用できる。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の走行車両検知システムによれば、検知領域の画像を撮像するカメラと、その監視カメラにて撮像された画像データに基づいて検知領域内の車両の有無を検知する画像処理部を備え、カメラにて順次撮像される画像データを濃淡投影処理にて画像処理し、現時点の投影処理データとその前の投影処理データとの差分値の最大値を求めるとともに、車両検出をしていないときの投影差分最大値の移動平均処理を行って背景データを求め、それら投影処理データの差分最大値と背景データに基づいて車両の有無を判定するので、車両検知を実施する道路が２車線道路（片側１車線道路）であっても、対向車線の車両の影による影響を除去することが可能となり、走行車両を正確に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】画像データに設定する画像処理検知領域の例を示す図である。
【図３】画像データ投影処理の説明図である。
【図４】投影処理データの差分処理の説明図である。
【図５】水平方向及び垂直方向の投影差分値を示す図である。
【図６】車両有無判定処理の説明図である。
【図７】車両検知信号の説明図である。
【図８】車両検知の応答時間を示す図である。
【図９】昼間時のカメラ画像の一例を示す図である。
【図１０】カメラ画像全体の輝度に関するヒストグラムの一例を示す図である。
【図１１】カメラ画像全体の輝度に関するヒストグラムの一例を示す図である。
【図１２】カメラ画像全体の輝度に関するヒストグラムの一例を示す図である。
【符号の説明】
１  監視カメラ
２  画像処理ユニット
２ａ  ＣＰＵ
２ｂ  ＲＯＭ
２ｃ  ＲＡＭ
２ｄ  画像処理用ＬＳＩ
２ｅ  メモリ
２ｆ  ビデオデコーダ
２ｇ  フレームメモリコントローラ
２ｈ  フレームメモリ
２ｉ  キー操作部
２ｊ  検知領域表示制御部
２ｋ  出力ポート
３  モニタ
【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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【図７】
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【図８】
2004185537.tif 000011
【図９】
2004185537.tif 000012
【図１０】
2004185537.tif 000013
【図１１】
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【図１２】
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