(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象の待ち行列の発生状況を検出する待ち行列検出方法であって、
前記待ち行列ができる特定方向に沿った前記監視対象の典型的な長さである第１特定長よりも十分に長い長さを前記特定方向に沿って有する監視領域を含む領域の撮像を定期的に行いつつ、前記撮像を行うたびに、
前記撮像によって得られた撮像結果における前記監視領域を抽出した後、前記抽出された監視領域において、待ち行列発生時に該待ち行列内において隣り合う前記監視対象間の典型的な距離を前記第１特定長に加えた長さである第２特定長の２倍以上に相当する長さを前記特定方向に相当する第１画像方向に沿って有する判定領域を抽出する判定領域抽出工程と；
前記判定領域を前記第１画像方向に沿って、前記第２特定長に相当する画像特定長で分割した分割領域それぞれの内部において、背景濃度を推定した後、前記監視対象が存在すると推定される物体領域を特定する物体領域特定工程と；
前記撮像によって得られた撮像結果と前回の撮像によって得られた撮像結果とを比較し、移動物体領域を特定する移動物体領域特定工程と；
前記分割領域内ごとにおける前記物体領域及び前記移動物体領域に基づいて、前記監視対象の待ち行列の発生状況を検出する待ち行列検出工程と；を実行し、
前記物体領域特定工程は、
前記判定領域内において、前記第１画像方向の位置を変化させながら、前記特定方向に直交する方向に相当する第２画像方向に沿って並ぶ画素の濃度値の分散及び変化幅を求めたとき、前記分散が最小となり、かつ、前記変化幅が許容値以下となった前記第２画像方向に並ぶ画素の濃度値の代表値を前記背景濃度とする背景濃度算出工程と；
前記分割領域それぞれにおいて、前記第２画像方向に沿って並ぶ画素の濃度値の代表値と前記背景濃度との差が第１所定値以上である前記第１画像方向の点を画像物体点として、前記第１画像方向に前記画像物体点が所定長以上並ぶ領域を前記物体領域として特定する物体領域算出工程と；を含み、
前記移動物体領域特定工程は、
前記撮像によって得られた撮像結果と、前記前回の撮像によって得られた撮像結果とについて、画素ごとの濃度値差を算出する差分画像算出工程と；
前記濃度値差の絶対値が第２所定値以上である画素が所定数以上存在する前記第２画像方向に沿って並ぶ画素群が所定密度以上で前記第１画像方向に沿って存在する領域を、前記移動物体領域として求める移動物体領域算出工程と；を含み、
前記待ち行列検出工程は、前記分割領域ごとにおける前記物体領域及び前記移動物体領域それぞれが占める比率に基づいて、待ち行列領域を判定する待ち行列判定工程を含む、
ことを特徴とする待ち行列検出方法。
【請求項２】
前記撮像は、前記監視領域の上方かつ前記特定方向と斜交する方向から見込む視野で行われることを特徴とする請求項１に記載の待ち行列検出方法。
【請求項３】
前記待ち行列検出工程で検出された待ち行列の発生状況を表示する表示工程を更に含む、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の待ち行列検出方法。
【請求項４】
前記表示工程では、前記待ち行列の発生状況について、図形表示及び音声表示の少なくとも一方を行うことを特徴とする請求項３に記載の待ち行列検出方法。
【請求項５】
前記監視対象は、路上の車両であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の待ち行列検出方法。
【請求項６】
今回の撮像結果において、前記背景濃度算出工程において求められた背景濃度との差が所定の許容値以下となる濃度値の画素のみから成る領域の集まりを今回背景画像として作成する今回背景画像作成工程と；
前記今回背景画像を、前回までの撮像結果から作成された累積背景像上に重ね合わせることにより、新たな累積背景像を作成する累積背景像更新工程と；を更に備え、
前記新たな累積背景像の画素数が前記判定領域の画素数に対して所定割合以上となった後には、前記撮影を行うたびに、前記物体領域特定工程に代って、
前回までの撮像結果から作成された累積背景像と、今回の撮像結果の画像との比較結果に基づいて、前記物体領域を特定する第２物体領域特定工程が実行される、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の待ち行列検出方法。
【請求項７】
監視対象の待ち行列の発生状況を検出する待ち行列検出装置であって、
前記待ち行列ができる特定方向に沿った前記監視対象の典型的な長さである第１特定長よりも十分に長い長さを前記特定方向に沿って有する監視領域を含む領域の撮像を定期的に行う撮像手段と；
前記撮像手段による撮像によって得られた撮像結果における前記監視領域を抽出した後、前記抽出された監視領域において、待ち行列発生時に該待ち行列内において隣り合う前記監視対象間の典型的な距離を前記第１特定長に加えた長さである第２特定長の２倍以上に相当する長さを前記特定方向に相当する第１画像方向に沿って有する判定領域を抽出する判定領域抽出手段と；
前記判定領域を前記第１画像方向に沿って、前記第２特定長に相当する画像特定長で分割した分割領域それぞれの内部において、背景濃度を推定した後、前記監視対象が存在すると推定される物体領域を特定する物体領域特定手段と；
前記撮像によって得られた撮像結果と前回の撮像によって得られた撮像結果とを比較し、移動物体領域を特定する移動物体領域特定手段と；
前記分割領域内ごとにおける前記物体領域及び前記移動物体領域に基づいて、前記監視対象の待ち行列の発生状況を検出する待ち行列検出手段と；を備え、
前記物体領域特定手段は、
前記判定領域内において、前記第１画像方向の位置を変化させながら、前記特定方向に直交する方向に相当する第２画像方向に沿って並ぶ画素の濃度値の分散及び変化幅を求めたとき、前記分散が最小となり、かつ、前記変化幅が許容値以下となった前記第２画像方向に並ぶ画素の濃度値の代表値を前記背景濃度とした後、
前記分割領域それぞれにおいて、前記第２画像方向に沿って並ぶ画素の濃度値の代表値と前記背景濃度との差が第１所定値以上である前記第１画像方向の点を画像物体点として、前記第１画像方向に前記画像物体点が所定長以上並ぶ領域を前記物体領域として特定し、
前記移動物体領域特定手段は、
前記撮像によって得られた撮像結果と、前記前回の撮像によって得られた撮像結果とについて、画素ごとの濃度値差を算出した後、
前記濃度値差の絶対値が第２所定値以上である画素が所定数以上存在する前記第２画像方向に沿って並ぶ画素群が所定密度以上で前記第１画像方向に沿って存在する領域を、前記移動物体領域として求め、
前記待ち行列検出手段は、前記分割領域ごとにおける前記物体領域及び前記移動物体領域それぞれが占める比率に基づいて、待ち行列領域を判定する、
ことを特徴とする待ち行列検出装置。
【請求項８】
前記待ち行列検出手段によって検出された待ち行列の発生状況を表示する表示装置を更に含む、ことを特徴とする請求項７に記載の待ち行列検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、行列検出方法及び行列検出装置に係り、より詳しくは、路上における車両等を監視対象とし、渋滞等によって生じるその監視対象の待ち行列の発生状況を検出する行列検出方法及び行列検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、路上における車両の渋滞状況を把握するために、様々な提案がなされている。その一つは、車両感知器を路上に配置し、観測点における車両の有無の時間的な推移を検出し、路上における車両の渋滞状況を把握しようとするものである（以下、「従来例１」という）。この従来例１における車両感知器としては、超音波センサ等により下方の物体までの距離を測定することにより、観測点における車両の有無を検出するものが提案されている。
【０００３】
また、ビデオカメラによる路上の撮像結果から、個々の車両をパターン認識し、個々の車両の移動及び停止状況を検出することにより、路上における車両の渋滞状況を把握しようとする技術も提案されている（以下、「従来例２」という）。
【０００４】
さらに、ビデオカメラによる路上の撮像結果と、予め求めて置いた背景像との差分から、車両の移動及び停止状況を検出することにより、路上における車両の渋滞状況を把握しようとする技術も提案されている（以下、「従来例３」という）。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来例１の技術では、観測点数が限られ、その観測点における車両の時間的占有率しか測定できない。したがって、例えば、観測点が１点で、その観測点位置に、たまたま車両が停車していたときであっても、渋滞すなわち車両の待ち行列が発生していると誤検出してしまう。こうした誤検出を防止するためには、広い領域にわたって多数の車両感知器を配置し、かつ、多数の車両感知器からの信号を同時処理することが必要となるため、大規模かつ複雑な構成を有するシステムの構築が必要となってしまう。
【０００６】
また、従来例２の技術では、個々の車両をパターン認識によって撮像結果から抽出するので、非常に大規模な計算資源が必要となる。こうした、大規模な計算資源を有するシステムは、必然的に大規模かつ複雑な構成を有するものとなってしまう。
【０００７】
また、従来例３の技術は、背景が静的に決まる環境であれば、簡単な構成で車両の待ち行列の発生・解消を検出できる可能性はある。しかし、背景の状態の変化が大きい戸外では、有効な背景像を決められないので、実用的ではない。
【０００８】
本発明は、かかる事情のもとでなされたものであり、その目的は、簡易な構成で精度良く、車両等の監視対象の待ち行列の発生や解消の状況を検出することができる待ち行列検出方法及び待ち行列検出装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の待ち行列検出方法は、監視対象の待ち行列の発生状況を検出する待ち行列検出方法であって、前記待ち行列ができる特定方向に沿った前記監視対象の典型的な長さである第１特定長よりも十分に長い長さを前記特定方向に沿って有する監視領域を含む領域の撮像を定期的に行いつつ、前記撮像を行うたびに、前記撮像によって得られた撮像結果における前記監視領域を抽出した後、前記抽出された監視領域において、待ち行列発生時に該待ち行列内において隣り合う前記監視対象間の典型的な距離を前記第１特定長に加えた長さである第２特定長の２倍以上に相当する長さを前記特定方向に相当する第１画像方向に沿って有する判定領域を抽出する判定領域抽出工程と；前記判定領域を前記第１画像方向に沿って、前記第２特定長に相当する画像特定長で分割した分割領域それぞれの内部において、背景濃度を推定した後、前記監視対象が存在すると推定される物体領域を特定する物体領域特定工程と；前記撮像によって得られた撮像結果と前回の撮像によって得られた撮像結果とを比較し、移動物体領域を特定する移動物体領域特定工程と；前記分割領域内ごとにおける前記物体領域及び前記移動物体領域に基づいて、前記監視対象の待ち行列の発生状況を検出する待ち行列検出工程と；を実行し、前記物体領域特定工程は、前記判定領域内において、前記第１画像方向の位置を変化させながら、前記特定方向に直交する方向に相当する第２画像方向に沿って並ぶ画素の濃度値の分散及び変化幅を求めたとき、前記分散が最小となり、かつ、前記変化幅が許容値以下となった前記第２画像方向に並ぶ画素の濃度値の代表値を前記背景濃度とする背景濃度算出工程と；前記分割領域それぞれにおいて、前記第２画像方向に沿って並ぶ画素の濃度値の代表値と前記背景濃度との差が第１所定値以上である前記第１画像方向の点を画像物体点として、前記第１画像方向に前記画像物体点が所定長以上並ぶ領域を前記物体領域として特定する物体領域算出工程と；を含み、前記移動物体領域特定工程は、前記撮像によって得られた撮像結果と、前記前回の撮像によって得られた撮像結果とについて、画素ごとの濃度値差を算出する差分画像算出工程と；前記濃度値差の絶対値が第２所定値以上である画素が所定数以上存在する前記第２画像方向に沿って並ぶ画素群が所定密度以上で前記第１画像方向に沿って存在する領域を、前記移動物体領域として求める移動物体領域算出工程と；を含み、前記待ち行列検出工程は、前記分割領域ごとにおける前記物体領域及び前記移動物体領域それぞれが占める比率に基づいて、待ち行列領域を判定する待ち行列判定工程を含む、ことを特徴とする待ち行列検出方法である。
【００１０】
これによれば、各回の撮像結果に基づいて、判定領域抽出工程において、撮像結果における監視領域（例えば、車道上における特定の車線の領域）を抽出した後、前記抽出された監視領域において、待ち行列発生時に該待ち行列内において隣り合う前記監視対象間の典型的な距離を前記第１特定長（例えば、乗用車の長さ）に加えた長さである第２特定長の２倍以上に相当する長さを前記特定方向（例えば、特定の車線における車両の進行方向）に相当する第１画像方向に沿って有する判定領域を抽出する。引き続き、物体領域特定工程において、判定領域を第１画像方向に沿って、前記第２特定長（例えば、乗用車の長さに、渋滞時における典型的な車間距離を加えた長さ）に相当する画像特定長で分割した分割領域それぞれの内部における背景濃度を推定する。そして、推定された背景濃度を基準濃度として使用して、監視対象が存在すると推定される物体領域を、撮像結果に基づいて特定する。なお、撮像結果が斜視像であるときには、前記第２特定長は、撮像対象の撮像における奥行き方向の位置によって変化する。
ここで、物体領域特定工程では、まず、背景濃度算出工程で、前記判定領域内において、前記第１画像方向の位置を変化させながら、前記特定方向に直交する方向に相当する第２画像方向に沿って並ぶ画素の濃度値の分散及び変化幅を求めたとき、前記分散が最小となり、かつ、前記変化幅が許容値以下となった前記第２画像方向に並ぶ画素の濃度値の代表値を前記背景濃度とする。そして、物体領域算出工程で、前記分割領域それぞれにおいて、前記第２画像方向に沿って並ぶ画素の濃度値の代表値と前記背景濃度との差が第１所定値以上である前記第１画像方向の点を画像物体点として、前記第１画像方向に前記画像物体点が所定長以上並ぶ領域を前記物体領域として特定する。
【００１１】
次に、今回の撮像によって得られた撮像結果と前回の撮像によって得られた撮像結果とを比較し、撮像結果の前回から今回までの変化の態様を解析して、移動物体領域を特定する。なお、各回の撮像の時間間隔は、監視対象が第２特定長だけ移動する可能性のある最短時間よりも短く設定されることが好ましいが、これに限定されるものではない。
かかる移動物体領域の特定に際しては、まず、差分画像算出工程において、前記撮像によって得られた撮像結果と、前記前回の撮像によって得られた撮像結果とについて、画素ごとの濃度値差を算出する。そして、移動物体領域算出工程において、前記濃度値差の絶対値が第２所定値以上である画素が所定数以上存在する前記第２画像方向に沿って並ぶ画素群が所定密度以上で前記第１画像方向に沿って存在する領域を、前記移動物体領域として求める。
【００１２】
そして、分割領域内ごとにおける前記物体領域及び前記移動物体領域に基づいて、各分割領域における前記物体領域及び前記移動物体領域それぞれが占める比率を求め、それらの比率が各分割領域においてどうなっているかを解析することにより、監視対象の待ち行列の発生状況を検出する。
【００１３】
したがって、個々の監視車両のパターン認識をする必要ないので膨大な計算資源を必須とせず、また、固定的な背景パターンを使用しないので背景の状態の変化が大きい戸外においても、精度良く監視対象の待ち行列の発生状況を検出することができる。
【００１４】
本発明の待ち行列検出方法では、前記撮像を、前記監視領域の上方かつ前記特定方向と斜交する方向から見込む視野で行うことができる。
【００１５】
また、本発明の待ち行列検出方法では、前記第２特定長を、待ち行列発生時に該待ち行列内において隣り合う前記監視対象間の典型的な距離を前記第１特定長に加えた長さとすることができる。
【００１９】
また、本発明の待ち行列検出方法では、前記待ち行列検出工程で検出された待ち行列の発生状況を表示する表示工程を更に含むことができる。
【００２０】
ここで、前記表示工程において、前記待ち行列の発生状況について、図形表示及び音声表示の少なくとも一方を行うことができる。
【００２１】
また、本発明の待ち行列検出方法では、前記監視対象を、路上の車両とすることができる。
また、本発明の待ち行列検出方法では、今回の撮像結果において、前記背景濃度算出工程において求められた背景濃度との差が所定の許容値以下となる濃度値の画素のみから成る領域の集まりを今回背景画像として作成する今回背景画像作成工程と；前記今回背景画像を、前回までの撮像結果から作成された累積背景像上に重ね合わせることにより、新たな累積背景像を作成する累積背景像更新工程と；を更に備え、前記新たな累積背景像の画素数が前記判定領域の画素数に対して所定割合以上となった後には、前記撮影を行うたびに、前記物体領域特定工程に代って、前回までの撮像結果から作成された累積背景像と、今回の撮像結果の画像との比較結果に基づいて、前記物体領域を特定する第２物体領域特定工程が実行される、とすることができる。
【００２２】
本発明の待ち行列検出装置は、監視対象の待ち行列の発生状況を検出する待ち行列検出装置であって、前記待ち行列ができる特定方向に沿った前記監視対象の典型的な長さである第１特定長よりも十分に長い長さを前記特定方向に沿って有する監視領域を含む領域の撮像を定期的に行う撮像手段と；前記撮像手段による撮像によって得られた撮像結果における前記監視領域を抽出した後、前記抽出された監視領域において、待ち行列発生時に該待ち行列内において隣り合う前記監視対象間の典型的な距離を前記第１特定長に加えた長さである第２特定長の２倍以上に相当する長さを前記特定方向に相当する第１画像方向に沿って有する判定領域を抽出する判定領域抽出手段と；前記判定領域を前記第１画像方向に沿って、前記第２特定長に相当する画像特定長で分割した分割領域それぞれの内部において、背景濃度を推定した後、前記監視対象が存在すると推定される物体領域を特定する物体領域特定手段と；前記撮像によって得られた撮像結果と前回の撮像によって得られた撮像結果とを比較し、移動物体領域を特定する移動物体領域特定手段と；前記分割領域内ごとにおける前記物体領域及び前記移動物体領域に基づいて、前記監視対象の待ち行列の発生状況を検出する待ち行列検出手段と；を備え、前記物体領域特定手段は、前記判定領域内において、前記第１画像方向の位置を変化させながら、前記特定方向に直交する方向に相当する第２画像方向に沿って並ぶ画素の濃度値の分散及び変化幅を求めたとき、前記分散が最小となり、かつ、前記変化幅が許容値以下となった前記第２画像方向に並ぶ画素の濃度値の代表値を前記背景濃度とした後、前記分割領域それぞれにおいて、前記第２画像方向に沿って並ぶ画素の濃度値の代表値と前記背景濃度との差が第１所定値以上である前記第１画像方向の点を画像物体点として、前記第１画像方向に前記画像物体点が所定長以上並ぶ領域を前記物体領域として特定し、前記移動物体領域特定手段は、前記撮像によって得られた撮像結果と、前記前回の撮像によって得られた撮像結果とについて、画素ごとの濃度値差を算出した後、前記濃度値差の絶対値が第２所定値以上である画素が所定数以上存在する前記第２画像方向に沿って並ぶ画素群が所定密度以上で前記第１画像方向に沿って存在する領域を、前記移動物体領域として求め、前記待ち行列検出手段は、前記分割領域ごとにおける前記物体領域及び前記移動物体領域それぞれが占める比率に基づいて、待ち行列領域を判定する、ことを特徴とする待ち行列検出装置である。
【００２３】
これによれば、撮像手段による撮像ごとに、判定領域抽出手段が、撮像結果における監視領域を抽出した後、抽出された監視領域において、待ち行列発生時に該待ち行列内において隣り合う前記監視対象間の典型的な距離を前記第１特定長に加えた長さである第２特定長の２倍以上に相当する長さを特定方向に相当する第１画像方向に沿って有する判定領域を抽出する。引き続き、物体領域特定手段が、判定領域を第１画像方向に沿って、第１特定長と所定の関係を有する第２特定長に相当する画像特定長で分割した分割領域それぞれの内部において監視対象が存在すると推定される物体領域を特定する。
ここで、前記物体領域特定手段は、前記判定領域内において、前記第１画像方向の位置を変化させながら、前記特定方向に直交する方向に相当する第２画像方向に沿って並ぶ画素の濃度値の分散及び変化幅を求めたとき、前記分散が最小となり、かつ、前記変化幅が許容値以下となった前記第２画像方向に並ぶ画素の濃度値の代表値を前記背景濃度とした後、前記分割領域それぞれにおいて、前記第２画像方向に沿って並ぶ画素の濃度値の代表値と前記背景濃度との差が第１所定値以上である前記第１画像方向の点を画像物体点として、前記第１画像方向に前記画像物体点が所定長以上並ぶ領域を前記物体領域として特定する。
【００２４】
次に、移動物体領域特定手段が、今回の撮像結果と前回の撮像によって得られた撮像結果とを比較し、移動物体領域を特定する。かかる移動物体領域の特定に際して、前記移動物体領域特定手段は、前記撮像によって得られた撮像結果と、前記前回の撮像によって得られた撮像結果とについて、画素ごとの濃度値差を算出した後、前記濃度値差の絶対値が第２所定値以上である画素が所定数以上存在する前記第２画像方向に沿って並ぶ画素群が所定密度以上で前記第１画像方向に沿って存在する領域を、前記移動物体領域として求める。
そして、待ち行列検出手段が、分割領域内ごとにおける物体領域及び移動物体領域に基づいて、監視対象の待ち行列の発生状況を検出する。かかる監視対象の待ち行列の発生状況の検出に際して、前記待ち行列検出手段は、前記分割領域ごとにおける前記物体領域及び前記移動物体領域それぞれが占める比率に基づいて、待ち行列領域を判定する。
【００２５】
すなわち、本発明の待ち行列検出装置は、本発明の待ち行列検出方法を使用して、監視対象の待ち行列の発生状況を検出する。したがって、簡易な構成で、背景環境の変化が大きな戸外であっても、精度良く待ち行列の発生状況を検出することができる。
【００２６】
本発明の待ち行列検出装置では、前記待ち行列検出手段によって検出された待ち行列の発生状況を表示する表示装置を更に含むことができる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態を、図１〜図３を参照して説明する。図１には、一実施形態に係る待ち行列検出装置１００の構成が、ブロック図にて示されている。この待ち行列検出装置１００は、車道の特定の車線における車両の待ち行列の発生状況、すなわち、車両の渋滞の発生状況を検出する装置である。
【００２８】
図１に示されるように、この待ち行列検出装置１００は、路上を撮像する撮像手段としてのビデオカメラ１０と、ビデオカメラ１０による撮像結果を処理して、車両の待ち行列の発生状況を検出する処理装置２０と、待ち行列の発生状況を表示する表示装置としての画面表示装置４３及び音声表示装置４５とを備えている。また、待ち行列検出装置１００は、オペレータによる処理装置２０への指示入力用に、キーボードやマウス等の入力装置４１を更に備えている。なお、画面表示装置４３は、入力装置４１からの入力情報を確認のために表示や、待ち行列検出装置１００の動作状況を表示するためにも使用される。
【００２９】
前記ビデオカメラ１０は、図２（Ａ）に概念的に示されるように、車道Ｒの上方に設置され、斜め上方から車道Ｒの監視対象の車線ＲＬ（図２（Ｂ）参照）における車両ＯＢＪ１，ＯＢＪ２，ＯＢＪ３の進行方向を見込む視野で、車道Ｒ上を観察するようになっている。この結果、ビデオカメラ１０の視野内には、図２（Ｂ）に示されるような斜視像で、車道Ｒ上の車両ＯＢＪ１，ＯＢＪ２，ＯＢＪ３及びそれらの周辺の様子が捉えられるようになっている。また、渋滞時においても少なくとも手前側では、車間における車道面が観察できるような角度で車道Ｒを見込むように、ビデオカメラ１０の視野が設定されるようになっているものとする。
【００３０】
なお、以下の説明においては、車道Ｒの車線ＲＬにおける車両ＯＢＪ１，ＯＢＪ２，ＯＢＪ３の進行方向をＹ方向とし、また、車道Ｒの幅方向をＸ方向と記すものとする。ここで、画像上（すなわち、図２（Ｂ）におけるモニタ座標系（ＸM，ＹM）においては、車線ＲＬにおける車両ＯＢＪ１，ＯＢＪ２，ＯＢＪ３の進行方向がＸ方向位置によって異なることになるが、車線ＲＬにおける車両ＯＢＪ１，ＯＢＪ２，ＯＢＪ３の進行方向を総括的にＹ方向と記すものとする。
【００３１】
また、車道Ｒは、片側一車線であり、車線の分離が白線ＷＬ１〜ＷＬ５によって表示されているものとする。また、車道Ｒと歩道とは段差があり、その段差の壁面により車道Ｒと歩道との識別が可能であるものとする。
【００３２】
図１に戻り、前記処理装置２０は、（ａ）待ち行列検出装置１００全体を統括制御する制御装置２９と、（ｂ）ビデオカメラ１０による撮像結果データを収集する撮像データ収集装置２１と、（ｃ）収集された撮像データに基づいて、画像解析を行う画像解析装置２８と、（ｄ）記憶装置３０とを備えている。
【００３３】
前記画像解析装置２８は、（ｉ）撮像された画像から判定領域ＪＧＡ（図２（Ｂ）参照）を抽出する判定領域抽出手段としての判定領域抽出装置２２と、（ii）判定領域ＪＧＡにおける各分割領域中の物体領域を特定する物体領域特定手段としての物体領域算出装置２３とを備えている。また、画像解析装置２８は、（iii）判定領域ＪＧＡにおける各分割領域中の移動物体領域を特定する移動物体領域特定手段としての移動物体領域算出装置２４と、（iv）各分割領域における物体領域情報と移動物体領域情報とに基づいて、待ち行列の発生状況を検出する待ち行列検出手段としての待ち行列算出装置２５とを備えている。更に、画像解析装置２８は、検出された待ち行列の発生状況を、画面表示装置４３又は音声表示装置４５を介して表示する表示指示装置２６とを備えている。
【００３４】
前記記憶装置３０は、撮像データ格納領域３１、判定領域データ格納領域３２、物体領域情報格納領域３３、移動物体領域情報格納領域３４、及び待ち行列情報格納領域３５を有している。
【００３５】
なお、図１においては、データの流れが実線矢印で示され、制御の流れが点線矢印で示されている。以上のように構成された処理装置２０の各装置の作用は後述する。
【００３６】
本実施形態では、処理装置２０を上記のように、各種の装置を組み合わせて構成したが、処理装置２０を計算機システムとして構成し、記憶装置３０を除く各装置の機能を処理装置２０に内蔵されたプログラムによって実現することも可能である。
【００３７】
以下、本実施形態の待ち行列検出装置１００による待ち行列検出動作を、図３に示されるフローチャートに沿って、適宜他の図面を参照しながら説明する。
【００３８】
なお、前提として、ビデオカメラ１０による撮像及びその撮像結果に関する処理が少なくとも１回は行われており、判定領域データ格納領域３２には、前回の撮像結果から特定された判定領域の画像データが残されているものとする。
【００３９】
まず、図３のステップ１１１において、撮像データ収集装置２１が、ビデオカメラ１０から送られてきた撮像データを一画面分だけ収集する。そして、撮像データ収集装置２１は、収集した撮像データを撮像データ格納領域３１に格納する。
【００４０】
次に、ステップ１１２において、判定領域抽出装置２２が、撮像データ格納領域３１から撮像データを読み出して、判定領域ＪＧＡ（図２（Ｂ）参照）を抽出する。かかる判定領域ＪＧＡの抽出にあたって、判定領域抽出装置２２は、まず、読み出した撮像データから、上述した白線ＷＬ１〜ＷＬ５及び車道Ｒと歩道との境界壁面を認識し、監視領域である車線ＲＬの領域を特定する。そして、特定された車線ＲＬの領域中から、車線ＲＬの中央部付近の判定領域ＪＧＡを抽出する。なお、判定領域としては、Ｙ位置（車両の進行方向位置）としては車両が存在する場合であっても、そのＹ位置におけるＸ方向（車線ＲＬの幅方向）には、車両が存在せず、路面が現れている部分がある程度（例えば、判定領域のＸ方向幅の１／３以下）は存在するような領域を選択する。
【００４１】
こうして、本来は動かない白線や境界壁面を基準として判定領域ＪＧＡを抽出することにより、ビデオカメラの揺れ等による撮像画像中における判定領域ＪＧＡの抽出の不安定さが解消される。判定領域抽出装置２２は、抽出された判定領域ＪＧＡ内の画像データを今回の判定領域データとして判定領域データ格納領域３２に格納する。
【００４２】
次いで、ステップ１１３において、物体領域算出装置２３が、判定領域データ格納領域３２から今回の判定領域データを読み出して、車両が存在する物体領域を特定する。かかる物体領域の特定にあたって、物体領域算出装置２３は、まず、今回の判定領域像を、Ｙ方向に沿って、車両の典型的な長さに渋滞時おける平均的な車間距離を加えた長さに応じた画像における長さで分割し、複数の分割領域を定義する。なお、本実施形態のように、画像が斜視像として得られる場合には、Ｙ位置に応じて、分割領域のＹ方向の長さが異なることになる。
【００４３】
引き続き、物体領域算出装置２３は、分割領域ごとに、各Ｙ位置におけるＸ方向に並ぶ複数の画素について、それらの濃度値のメジアン値、濃度変化幅、及び分散値を算出する。そして、車線ＲＬの撮像結果の濃度変化幅として許容値以下となり、かつ、その中で分散が最小となるＹ位置を特定する。そして、物体領域算出装置２３は、かかるＹ位置が各分割領域においてＸ方向に沿って路面のみが存在するＹ位置である推定し、路面濃度値すなわち背景濃度値として当該メジアン値を採用する。
【００４４】
次に、物体領域算出装置２３は、求められた背景濃度値と、各分割領域ごとに上記で算出された各Ｙ位置におけるメジアン値とを比較する。そして、物体領域算出装置２３は、メジアン値と背景濃度値との差が予め定めた第１所定値以上となるＹ位置を物体点と認識し、物体点がＹ方向に予め定めた第１所定画素数以上連続する領域を物体領域として特定する。物体領域算出装置２３は、こうして求めた各分割領域における物体領域情報を、物体領域情報格納領域３３に格納する。
【００４５】
次いで、ステップ１１４において、移動物体領域算出装置２４が、判定領域データ格納領域３２から今回の判定領域データ及び前回の判定領域データを読み出して、車両が前回の撮像時から今回の撮像時までに移動した移動物体領域を特定する。かかる移動物体領域を特定にあたり、移動物体領域算出装置２４は、前回撮像された判定領域像と今回撮像された判定領域像との差分画像を算出する。
【００４６】
引き続き、移動物体領域算出装置２４は、差分画像において、各Ｙ位置におけるＸ方向に並ぶ複数の画素のうち、予め定めた第２所定値以上となる画素数が一定の比率以上となるＹ位置を移動物体点として認識する。そして、移動物体領域算出装置２４は、移動物体点がＹ方向に予め定めた第２所定画素数以上連続する領域を移動物体領域として特定する。移動物体領域算出装置２４は、こうして求めた移動物体領域情報を、移動物体領域情報格納領域３４に格納する。
【００４７】
次に、ステップ１１５において、待ち行列算出装置２５が、物体領域情報格納領域３３から物体領域情報を読み出すとともに、移動物体領域情報格納領域３４から移動物体領域情報を読み出して、待ち行列の発生状況を検出する。かかる待ち行列の発生状況の検出にあたり、待ち行列算出装置２５は、物体領域情報及び移動物体情報に基づいて、上述した各分割領域において、物体領域が占めるＹ方向比率及び移動物体領域が占めるＹ方向比率を算出する。また、待ち行列算出装置２５は、物体領域情報及び移動物体情報に基づいて、各分割領域において物体領域ではあるが、移動物体領域ではない、静止物体領域を求め、その静止物体領域が分割領域に対して占める比率を求める。待ち行列算出装置２５は、こうして算出された比率情報を総合的に解析して、現在における車両の待ち行列の発生状況、すなわち、どのＹ位置付近でどの程度の区間にわたって待ち行列が発生しているかを求める。なお、本実施形態では、判定領域像における待ち行列区間長を、座標変換の手法を用いて現実の空間における長さに変換し、変換された長さを、車両の典型的な長さに渋滞時おける平均的な車間距離を加えた長さで除算することにより、待ち行列の長さを車両の数に換算している。待ち行列算出装置２５は、こうして求めた待ち行列情報を待ち行列情報格納領域３５に格納する。
【００４８】
次いで、ステップ１１６において、表示指示装置２６が、待ち行列情報格納領域３５から待ち行列情報を読み出して、前に待ち行列の発生状況を表示した時から待ち行列の発生状況に変化があったか否かを判定する。肯定的な判定がなされた場合には、処理はステップ１１７へ移行する。一方、否定的な判定がなされた場合には、処理はステップ１１８へ移行する。以下、ステップ１１６において肯定的な判定がなされたものとして、説明を行う。
【００４９】
ステップ１１７においては、表示指示装置２６が、待ち行列情報に基づいて、待ち行列の発生状況を視覚した表示を画面表示装置４３に表示指示するとともに、待ち行列の発生状況の変換を音声表示装置４５に表示指示する。これにより、待ち行列の発生状況及びその変化状況が、視覚及び聴覚を通じてオペレータに提供される。こうして、表示動作が終了すると、処理はステップ１１８へ移行する。
【００５０】
ステップ１１８においては、制御装置２９が、入力装置４１から待ち行列検出動作の終了が指示されたか否かを判定する。ここで、否定的な判定がなされた場合には、処理はステップ１１１へ移行し、上記と同様にして、待ち行列の検出が続行される。一方、ステップ１１８において、肯定的な判定がなされると、待ち行列の検出動作が終了する。こうして、入力装置４１から待ち行列検出動作の終了が指示されるまで、待ち行列の検出がなされる。
【００５１】
以上説明したように、本実施形態の待ち行列検出装置１００によれば、各回のビデオカメラ１０による撮像結果に基づいて、判定領域抽出装置３２が、撮像結果における監視領域である車線領域ＲＬを抽出した後、抽出された車線領域ＲＬにおいて、判定領域ＪＧＡを抽出する。引き続き、物体領域算出装置３３が、判定領域ＪＧＡを複数の分割領域に分割し、各分割領域における物体領域を特定するとともに、移動物体領域算出装置３４が、今回の撮像によって得られた撮像結果と前回の撮像によって得られた撮像結果とを比較し、撮像結果の前回から今回までの変化の態様を解析して、移動物体領域を特定する。そして、分割領域内ごとにおける前記物体領域及び前記移動物体領域に基づいて、監視対象である車両の待ち行列の発生状況を検出する。したがって、個々の監視車両のパターン認識をする必要ないので膨大な計算資源を必須とせず、また、固定的な背景パターンを使用しないので背景の状態の変化が大きい戸外においても、精度良く監視対象の待ち行列の発生状況を検出することができる。
【００５２】
また、本実施形態の待ち行列検出装置１００によれば、ビデオカメラ１０によって斜め上方から監視領域を撮像するので、１台のビデオカメラ１０によって、待ち行列の発生状況の検出に十分な領域を観察ずることができる。
【００５３】
また、物体領域算出装置３３が、撮像の都度、背景画像の濃度値、すなわち、路面の撮像結果の濃度値を求めるので、環境条件の変化が大きな戸外における待ち行列の検出を精度良く行うことができる。
【００５４】
また、各分割領域における物体領域及び移動物体領域を特定し、総合的に判断して待ち行列の発生状況を検出するので、精度良く待ち行列の発生状況を検出することができる。
【００５５】
なお、本実施形態では、道路を片側一車線としたが、複数車線であってもよい。
【００５６】
また、本実施形態では、背景濃度値の推定や物体領域の特定に各分割領域においてＸ方向に沿って並ぶ複数画素の濃度値のメジアン値を使用したが、当該複数画素の濃度値の平均値を使用してもよい。
【００５７】
また、本実施形態では、ビデオカメラ１０によって斜め上方から監視領域を撮像したが、十分に広角な撮像装置を使用すれば、監視領域の鉛直上方から、監視領域を撮像することもできる。かかる場合には、斜視像であることに由来する、座標変換の面倒さを解消することができる。
【００５８】
また、上記の実施形態では、撮像ごとかつ分割領域ごとに背景濃度値を求め、分割領域内の各Ｙ位置における画素濃度値の代表値（メジアン値）と背景濃度値との差から各Ｙ位置が物体点であるか否かを判定して物体領域を特定したが、次のようにして、物体領域を特定することも可能である。すなわち、撮像の度に、上記の実施形態と同様に求めた背景濃度値を求めた後、今回の撮像結果において背景濃度値との差が所定の許容値以下となる画素のみから成り、かつ背景領域であると推定される領域の集まりを今回背景画像として作成し、今回背景画像を、前回の撮像までに求められた累積背景像に重ね合わせることにより、新たな累積背景像を作成する。なお、新たな累積背景像の作成にあたっては、今回背景画像を構成する画素については今回の撮像結果の濃度値がそのまま採用され、また、今回背景画像には存在せず、かつ、前回の撮像までに求められた累積背景像を構成する画素については前回の撮像までに求められた累積背景像の濃度値を採用するように、画像の重ね合わせが行われる。
【００５９】
そして、累積背景像の画素数が判定領域の画素数に対して所定割合以上となるまでは、上記の実施形態と同様にして物体領域を特定する。一方、累積背景像の画素数が判定領域の画素数に対して所定割合以上となった後は、累積背景像を判定用背景像として採用し、その後の撮像ごとの物体領域特定は、撮像された画像と累積背景像との比較画像に基づいて行う。なお、判定用背景像についても、新たな撮像のたびごとに、上記の累積背景像の場合と同様にして、更新をすることとするのは勿論である。
【００６０】
また、上記の実施形態では、背景濃度値と撮像結果の濃度値と差の大きさを基準にして物体領域の特定を行っているが輪郭強調のために、各画素位置の濃度差の像についてフィルタ処理を行い、濃度差が大きな画素と、濃度差が大きいとはいえない画素とを判別して２値化処理を行い、この２値化処理を行った画像について、いわゆる膨張処理及び縮小処理を行って、本来の物体領域内における空洞の消滅と、物体領域外のノイズの消去とを行った後に、物体領域を検出することもできる。
【００６１】
また、本実施形態では、監視対象を路上の車両としたが、待ち行列の発生があり得るものであれば、他の物や人であっても、本発明を適用することができる。また、戸外であるか否かを問わず、本発明を適用することができる。
【００６２】
【発明の効果】
以上詳細に説明にしたように、本発明の待ち行列検出方法及び待ち行列検出装置によれば、簡単な構成で精度良く待ち行列の発生状況を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る待ち行列検出装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】図２（Ａ）は、図１のビデオカメラの配置を説明するための図であり、図２（Ｂ）は、図１のビデオカメラによる撮像結果を説明するための図である。
【図３】図１の待ち行列検出装置による待ち行列の検出処理を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１０…ビデオカメラ（撮像手段）、２２…判定領域抽出装置（判定領域抽出手段）、２３…物体領域算出装置（物体領域特定手段）、２４…移動物体領域算出装置（移動物体領域特定手段）、２５…待ち行列算出装置（待ち行列検出手段）、４３…画面表示装置（表示装置の一部）、４５…音声表示装置（表示装置の一部）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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