(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
混雑状況を判定すべき対象領域を俯瞰撮影し、該撮影した対象画像を予め用意した空車、混雑、満車などの各混雑状況を表すテンプレート画像との相互相関をとることによって各テンプレート画像との間の相関値を算出し、該算出された相関値の大小から混雑状況を判定するようにした混雑状況判定方法において、
前記空車テンプレート画像として、実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの白線をそれぞれの太さで引いた疑似画像にエッジ処理を施した後、ぼかし処理を行った疑似空間テンプレート画像を用いたことを特徴とする混雑状況判定方法。
【請求項２】
前記空車テンプレート画像として、実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの区画線を１本の細い白線で引いた疑似画像に膨張処理を施した後、エッジ処理し、さらに該エッジ画像にぼかし処理を施した疑似空間テンプレート画像を用いたことを特徴とする請求項１記載の混雑状況判定方法。
【請求項３】
混雑状況を判定すべき対象領域を俯瞰撮影する撮影手段と、
該撮影手段で撮影した対象領域の撮影画像を輝度画像として格納記憶する画像記憶手段と、
該画像記憶手段に格納記憶された対象領域の輝度画像をエッジ画像に変換するエッジ画像変換部と、
空車、混雑、満車などの各混雑状況を表すテンプレート画像を予め格納記憶したテンプレート画像記憶部と、
前記エッジ画像変換部でエッジ画像に変換された対象領域の画像と前記テンプレート画像記憶部に格納されているすべてのテンプレート画像との相互相関をとり、各テンプレート画像との相関値を算出する相関値算出部と、
該相関値算出部で算出された相関値を比較してその大小から対象領域の混雑状況を判定する判定部とを備え、
前記テンプレート画像記憶部に格納する空車テンプレート画像として、実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの白線をそれぞれの太さで引いた疑似画像にエッジ処理を施した後、ぼかし処理を行った疑似空間テンプレート画像を用いたことを特徴とする混雑状況判定装置。
【請求項４】
前記テンプレート画像記憶部に格納する空車テンプレート画像として、実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの区画線を１本の細い白線で引いた疑似画像に膨張処理を施した後、エッジ処理し、さらに該エッジ画像にぼかし処理を施した疑似空間テンプレート画像を用いたことを特徴とする請求項３記載の混雑状況判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮影画像とテンプレート画像との相互相関を利用して混雑状況を判定する混雑状況判定方法とその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像処理を用いた駐車場システムとしては、駐車マス毎に輝度変化やエッジ情報などを用いて車両の有無を判定し、それら個々の検出結果を積み上げることにより、駐車場全体の混雑状況を推定して決定する方法が知られている。この方法は、個々の駐車マス毎の車両判定精度が基本となり、車両の細部の情報が多いほど判定精度は向上する。したがって、判定精度を上げるには車両を画面上により大きく映し出す必要がある。しかしながら、車両を画面上により大きく映し出せば出すほど、１台のカメラでは広い範囲を一度に検出することができなくなり、駐車場全体を撮影するために多数のカメラが必要であった。
【０００３】
そこで、上記問題を解決するため、本発明者は対象領域の撮影画像とテンプレート画像との相互相関によって混雑状況を判定する手法を先に提案した（特願２０００−０９８０８３号）。この混雑状況判定手法は、予め用意しておいた空車、混雑、満車等の各混雑状況のテンプレート画像とカメラから取り込んだ対象画像との相互相関をとり、得られた相関値の相対的な大小関係からテンプレート画像により近い混雑状況を見出すようにしたものであった。そのため、これまでの画像処理を用いた駐車場システムのように駐車車両１台１台に注目すること無く、全体の状況のみで広範囲な駐車状況を判断することができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記先願の混雑状況判定手法を実際に試験運用してみたところ、空車、混雑、満車などの各混雑状況のうち、特に空車状態時の判定精度が落ちるという問題があることがわかった。本発明は、このような問題を解決するためになされたもので、空車状態の判定精度をほぼ１００％まで向上することができる混雑状況判定方法とその装置を提供することを課題とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決するために次のような手段を採用した。
すなわち、本発明に係る混雑状況判定方法の請求項１の手段は、混雑状況を判定すべき対象領域を俯瞰撮影し、該撮影した対象画像を予め用意した空車、混雑、満車などの各混雑状況を表すテンプレート画像との相互相関をとることによって各テンプレート画像との間の相関値を算出し、該算出された相関値の大小から混雑状況を判定するようにした混雑状況判定方法において、前記空車テンプレート画像として、実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの白線をそれぞれの太さで引いた疑似画像にエッジ処理を施した後、ぼかし処理を行った疑似空間テンプレート画像を用いたことを特徴とし、また、請求項２の手段は、前記した請求項１における空車テンプレート画像として、実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの区画線を１本の細い白線で引いた疑似画像に膨張処理を施した後、エッジ処理し、さらに該エッジ画像にぼかし処理を施した疑似空間テンプレート画像を用いたことを特徴とする。
【０００６】
また、本発明の混雑状況判定装置の請求項３の手段は、混雑状況を判定すべき対象領域を俯瞰撮影する撮影手段と、該撮影手段で撮影した対象領域の撮影画像を輝度画像として格納記憶する画像記憶手段と、該画像記憶手段に格納記憶された対象領域の輝度画像をエッジ画像に変換するエッジ画像変換部と、空車、混雑、満車などの各混雑状況を表すテンプレート画像を予め格納記憶したテンプレート画像記憶部と、前記エッジ画像変換部でエッジ画像に変換された対象領域の画像と前記テンプレート画像記憶部に格納されているすべてのテンプレート画像との相互相関をとり、各テンプレート画像との相関値を算出する相関値算出部と、該相関値算出部で算出された相関値を比較してその大小から対象領域の混雑状況を判定する判定部とを備え、前記テンプレート画像記憶部に格納する空車テンプレート画像として、実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの白線をそれぞれの太さで引いた疑似画像にエッジ処理を施した後、ぼかし処理を行った疑似空間テンプレート画像を用いたことを特徴とし、また、請求項４の手段は、前記した請求項３における前記テンプレート画像記憶部に格納する空車テンプレート画像として、実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの区画線を１本の細い白線で引いた疑似画像に膨張処理を施した後、エッジ処理し、さらに該エッジ画像にぼかし処理を施した擬似空間テンプレートを用いたことを特徴とする。
【０００７】
そして、前記混雑状況判定方法および装置において用いる疑似空車テンプレート画像として、実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの白線をそれぞれの太さで引いた疑似画像にエッジ処理を施した後、ぼかし処理を行なった画像、あるいは実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの区画線を１本の細い白線で引いた疑似画像に膨張処理を施した後、エッジ処理し、さらに該エッジ画像にぼかし処理を施した画像を用いたものである。
【０００８】
本発明者は、先願の混雑状況判定手法において空車状態時の判定精度が落ちるという問題を解決すべく種々実験と検討を重ねた。まず、従来手法による空車時の混雑状況の判定状態を図７に、その時の空車判定精度を表１に示す。この従来手法は、空車テンプレート画像として実際に撮影して得られた代表的な空車状態画像のエッジ画像（図７（ａ））を、また、満車テンプレート画像として実際に撮影して得られた代表的な満車状態画像のエッジ画像（図７（ｂ））をそれぞれ用いたものであって、これらのテンプレート画像と空車状態の対象画像（図７（ｃ））との間で相互相関をとったものである。
【０００９】
【表１】
0004762421.tif 000002
【００１０】
表１から明らかなように、従来手法の場合でも９７．６％という高い空車判定精度が得られてはいるが、それでも１００％とはなっていない。これは、空車画像同士の相互相関においては、駐車マスなどの白線が相関値に大きく影響するが、一般に混雑状況を判定する装置は駐車場が供用開始された後に設置されるために、空車テンプレート画像として実際の撮影画像を用いた場合、予め用意される複数の空車テンプレート画像中にはいくらかの駐車車両が常に存在しており、この駐車車両が駐車マスなどの白い区画線を隠してしまっていることが原因の１つであることが分かった。すなわち、先願の混雑状況判定手法において空車時にその判定精度が落ちるのは、空車テンプレート画像に実際の撮影画像を採用していることが大きな原因であった。
【００１１】
そこで、本発明者らは上記観点に立って種々実験を重ねた結果、空車のテンプレート画像として、車両が１台も駐車していない理想的な空車画像を用いれば、判定精度が格段に向上することを確認した。空車テンプレート画像として、車両が１台も駐車していない理想的な実際の撮影画像をテンプレート画像として用いて相互相関による空車判定精度を行った場合の判定状態を図３に、その時の空車判定精度を表２に示す。
【００１２】
【表２】
0004762421.tif 000003
【００１３】
表２から明らかなように、テンプレート画像として車両が１台も駐車していない理想的な実際の撮影画像をテンプレート画像として用いた場合、１００％の空車判定精度を得ることができる。すなわち、車両が一台も駐車していない理想的なテンプレート画像を空車テンプレート画像に用いて相互相関による相関値の相対比較を行なえば、完全な空車検出が可能である。
【００１４】
上記結果から、理想的には、車両が１台も駐車していない実際の撮影画像を空車テンプレート画像として用いることが望ましいことが分かる。しかしながら、供用中の駐車場でそのような画像を実際に得ることは困難な場合が多い。そこで、本発明者は、空車状態の画像を何枚か撮影し、これらの撮影画像中から車両が存在していない領域を切り出し、これらをつなぎ合わせることによって駐車車両が１台も存在しない空車テンプレート画像を作成し、相互相関を行ってみたところ、同じように１００％の空車判定率を得ることができることが分かった。
【００１５】
しかしながら、上記のように実際に撮影した複数の空車画像を切り貼り合成して空車テンプレート画像を作成した場合には、作業量が膨大であまりに時間がかかりすぎ、簡単に採用することは困難であることも分かった。そこで、本発明者はさらに実験と検討を重ね、コンピュータ画面上で、実際の画像から得られる駐車マスの座標を用いて各々の白線の太さで駐車区画やゼブラの線を引き、白線やゼブラなどの描き込まれた疑似空車画像を人工的に作成し、この画像にエッジ処理とぼかし処理を順に施すことによって駐車車両の１台も存在しない疑似空車テンプレート画像を作成し、この疑似空車テンプレート画像を用いて空車判定を行なってみた。
【００１６】
上記疑似空車テンプレート画像を用いて相互相関による空車判定精度を行った場合の判定状態を図４に、その時の空車判定精度を表３に示す。このように人工的に作成した疑似空車テンプレート画像を用いても、１００％の空車判定精度を得ることができること分かった。すなわち、人工的に作成した疑似空車テンプレート画像は、理想的な空車テンプレート画像と同等の精度を得ることができ、空車テンプレート画像として用いることが可能である。さらに、実際に撮影した駐車車両が１台も存在しない理想的な空車テンプレート画像と比べてより簡単に作成できるという利点も持っている。
【００１７】
【表３】
0004762421.tif 000004
【００１８】
本発明は、上記知見に基づいてなされたもので、空車テンプレート画像に人工的に作成した疑似空車テンプレート画像を用いたものである。そして、この人工的に作成した疑似空車テンプレート画像として、具体的には、実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの区画線を白線で引いた疑似画像にエッジ処理を施した後、ぼかし処理を行なった画像、あるいは実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの区画線を１本の細い白線で引いた疑似画像に膨張処理を施した後、エッジ処理し、さらに、該エッジ画像にぼかし処理を施した画像を採用したものである。このように空車テンプレート画像に、人工的に作成した疑似空車テンプレート画像を用いた場合、空車状態の判定精度をほぼ１００％まで向上することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は本発明に係る混雑状況判定装置の一実施の形態を示すもので、１は駐車場を俯瞰撮影するカメラ（撮影手段）、２はカメラ１から出力されるアナログ画像信号をデジタル画像信号に変換するＡＤ変換器、３はカメラ１の撮影画像を一連の判定処理が終わるまで格納記憶する画像メモリ（撮影画像記憶手段）、４は画像メモリ３に格納記憶された撮影画像（輝度画像）をエッジ画像に変換するエッジ画像変換部、５はテンプレート画像記憶部、６はエッジ画像変換部４でエッジ画像に変換された対象領域の画像と前記テンプレート画像記憶部５に格納されているすべてのテンプレート画像との相互相関をとり、その相関値を算出する相関値算出部、７は相関値算出部６で算出された相関値を比較してその大小から対象領域の混雑状況を判定する判定部である。
【００２０】
テンプレート画像記憶部５には、予め空車、混雑、満車などの各混雑状況を表すテンプレート画像が格納されているが、本発明ではこれらの各テンプレート画像のうち、空車テンプレート画像として、図５に示すような方法で作成した人工的な疑似空車テンプレート画像を用いた。
【００２１】
図５の疑似テンプレート画像の作成方法を説明すると、先ず最初に、コンピュータ画面上などにおいて、図５（ａ）に示すように実際の対象領域の駐車マスなどの座標を用いて白線をそれぞれの太さで引いた疑似画像を作る。そして、この疑似画像に，図５（ｂ）に示すようにエッジ処理を施した後、図５（ｃ）に示すようにぼかし処理を施し、このぼかし処理を施した画像を疑似空車テンプレート画像としたものである。
【００２２】
なお、図５（ｃ）のぼかし画像は、ガウスフィルタなどの画像ぼかし処理手段によって求められる。ただし、ぼかし処理に関してはエッジ部分のデータを滑らかにして実際の白線をエッジ処理した場合のエッジ画像に近づけることを目的とするため比較的少ない画素数によるぼかし処理を実行する。
【００２３】
次に、前記混雑状況判定装置の判定動作について図２のフローチャートを参照して説明する。カメラ１によって判定対象となる駐車場が俯瞰撮影されると（ステップＳ１）、その画像信号はＡＤ変換器２でデジタル信号に変換され、画像メモリ３に送られて輝度画像として格納記憶される。
【００２４】
画像メモリ３に格納記憶された輝度画像からなる対象画像はエッジ画像変換部４に送られ、ロバーツフィルタやラプラシアンフィルタなどのエッジ抽出フィルタによって画像中からエッジ成分のみが抽出され、エッジ画像に変換される（ステップＳ２）。そして、エッジ画像に変換された対象画像は相関値算出部６に送られる。
【００２５】
相関値算出部６は、エッジ画像変換部４によってエッジ画像に変換された後の対象画像と、テンプレート画像記憶部５に格納されている空車、混雑、満車などの各混雑状況を表すテンプレート画像との相互相関をとり、それぞれのテンプレート画像との相関値を算出し（ステップＳ３，Ｓ４、Ｓ５）、その結果を判定部７に送る。
【００２６】
判定部７は、相関値演算部６から送られてくる各相関値を比較して最も値の大きな相関値を選択し、該選択した相関値に対応するテンプレート画像が表す混雑状況を当該時点における駐車場の混雑状況として決定する（ステップＳ６）。
【００２７】
このようにして、駐車車両の１台１台に注目することなく、駐車場全体の状況に基づいて混雑状況を判定することができる。しかも、前述したように空車テンプレート画像として、実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの白線をそれぞれの太さで引いた疑似画像にエッジ処理を施した後、ぼかし処理を行なった画像を用いているので、空車状態の判定精度をほぼ１００％まで向上することができる。
【００２８】
なお、実際の対象領域に合わせて各々の白線の太さで線を引く代わりに細い１本の線で白線を引き、その画像に膨張処理を行なって白線を太くする方法で作成した疑似空車テンプレート画像を用いても同等の判定精度を得ることができる。図６にこの疑似空車テンプレート画像の作成方法を示す。
【００２９】
図６の疑似テンプレート画像の作成方法を説明すると、先ず最初に、コンピュータ画面上などにおいて、図６（ａ）に示すように実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの白線を同じ太さからなる１本の細い線で引いた疑似画像を作る。そして、この１本の細い白線からなる疑似画像に、図６（ｂ）に示すよう膨張処理を施した後、図６（ｃ）（ｄ）に示すように図５に説明したエッジ処理とぼかし処理を施し、このぼかし処理を施した画像を疑似空車テンプレート画像としたものである。
【００３０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の混雑状況判定方法方法と装置によれば、先願の混雑状況判定手法で問題になっていた空車状態の判定精度をほぼ１００％まで向上することができる他、複数の空車テンプレート画像との比較が不要となるため検査時間を短縮できる等の効果を有するものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る混雑状況判定装置の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】同上のブロック図の判定動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】理想的な実際の撮影画像を空車テンプレート画像として用いた場合の判定状態の説明図であって、（ａ）は理想的な空車テンプレート画像、（ｂ）は満車のテンプレート画像、（ｃ）は対象画像である。
【図４】人工的に作成した疑似空車テンプレート画像を用いた場合の判定状態の説明図であって、（ａ）は疑似空車テンプレート画像、（ｂ）は満車のテンプレート画像、（ｃ）は対象画像である。
【図５】疑似空車テンプレート画像の作成方法の一例を示すもので、（ａ）は実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの白線をそれぞれの太さで引いた疑似画像（原画像）、（ｂ）はエッジ処理後の画像、（ｃ）ぼかし処理後の画像である。
【図６】疑似空車テンプレート画像の他の作成方法を示すもので、（ａ）は実際の対象領域に合わせて駐車マスなどの区画線を１本の細い白線で引いた疑似画像（原画像）、（ｂ）膨張処理後の画像、（ｃ）はエッジ処理後の画像、（ｄ）ぼかし処理後の画像である。
【図７】先願の混雑状況判定手法の説明図であって、（ａ）は実際の撮影画像からなる空車テンプレート画像、（ｂ）は満車のテンプレート画像、（ｃ）は対象画像である。
【符号の説明】
１    カメラ（撮影手段）
２    ＡＤ変換器
３    画像メモリ（画像記憶手段）
４    エッジ画像変換部
５    テンプレート画像記憶部
６    相関値算出部
７    判定部
【図１】
0004762421.tif 000005
【図２】
0004762421.tif 000006
【図３】
0004762421.tif 000007
【図４】
0004762421.tif 000008
【図５】
0004762421.tif 000009
【図６】
0004762421.tif 000010
【図７】
0004762421.tif 000011