(57)【要約】【課題】  所定地域における交通状況を、容易に定量的かつ面的に把握できるようにする。【解決手段】  交通流測定プログラム４２は、第１の時刻に所定地域を含む領域をリモートセンシングにより撮像された第１の画像と、第１の時刻から所定時間後の第２の時刻に所定地域を含む領域をリモートセンシングにより撮像された第２の画像とをメモリ４に記憶する第１の記憶ステップ、少なくとも所定地域内の道路の交通管制情報を含む地理情報をメモリ４に記憶する第２の記憶ステップ、メモリ４に記憶された第１および第２の画像それぞれに基づいて、車両の領域を抽出する抽出ステップ、抽出ステップによる抽出結果に基づいて、第１の画像における各車両を、第２の画像から探索を行う探索ステップ、探索ステップによる探索結果に基づいて、交通状況に係る所定の観測結果を提示する提示ステップ、を実行させる。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定地域内の交通状況を定量的に観測するための交通状況観測システムであって、
第１の時刻に前記所定地域を含む領域をリモートセンシングにより撮像された第１の画像と、前記第１の時刻から所定時間後の第２の時刻に前記所定地域を含む領域をリモートセンシングにより撮像された第２の画像とを記憶する第１の記憶手段と、
少なくとも前記所定地域内の道路の交通管制情報を含む地理情報を記憶する第２の記憶手段と、
前記第１の記憶手段に記憶された前記第１および第２の画像それぞれに基づいて、車両の領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段による抽出結果に基づいて、前記第１の画像における各車両を、前記第２の画像から探索を行う探索手段と、
前記探索手段による探索結果に基づいて、交通状況に係る所定の観測結果を提示する提示手段と、
を有することを特徴とする交通状況観測システム。
【請求項２】
前記第１および第２の画像は、衛星からのリモートセンシングにより撮像されたものであることを特徴とする請求項１に記載の交通状況観測システム。
【請求項３】
前記探索手段は、前記所定時間の間に停止していた車両を探索の対象から除外する手段を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の交通状況観測システム。
【請求項４】
前記探索手段は、前記第１の画像における各車両について、道路のネットワーク構造および車両が前記所定時間内に移動可能な距離に基づいて前記第２の画像における探索範囲を限定し、その探索範囲内から同一車両の候補を探索することを特徴とする請求項１から３までのいずれかに記載の交通状況観測システム。
【請求項５】
前記探索手段は、前記第１の画像における各車両について、前記第２の画像における同一車両の候補を複数個求め、その後に、道路ネットワーク全体で最も確からしい同一車両の候補を特定することを特徴とする請求項１から４までのいずれかに記載の交通状況観測システム。
【請求項６】
前記地理情報は、前記所定地域を含む地図データを含み、
前記第１の記憶手段に記憶された前記第１および第２の画像それぞれに前記地図データを重ね合わせることで、道路以外の領域がマスクされた第１および第２の画像を作成する手段を更に有し、
前記抽出手段は、前記道路以外の領域がマスクされた第１および第２の画像それぞれに基づいて、車両の領域を抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の交通状況観測システム。
【請求項７】
前記提示手段は、車両の移動ベクター図を前記所定の観測結果として提示することを特徴とする請求項１に記載の交通状況観測システム。
【請求項８】
前記提示手段は、交通量、交通密度、および車両の速度の少なくともいずれかの情報を前記所定の観測結果として提示することを特徴とする請求項１に記載の交通状況観測システム。
【請求項９】
所定地域内の交通状況を定量的に観測するための、コンピュータシステムを用いたデータ処理方法であって、
第１の時刻に前記所定地域を含む領域をリモートセンシングにより撮像された第１の画像と、前記第１の時刻から所定時間後の第２の時刻に前記所定地域を含む領域をリモートセンシングにより撮像された第２の画像とをメモリに記憶する第１の記憶ステップと、
少なくとも前記所定地域内の道路の交通管制情報を含む地理情報をメモリに記憶する第２の記憶ステップと、
前記メモリに記憶された前記第１および第２の画像それぞれに基づいて、車両の領域を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによる抽出結果に基づいて、前記第１の画像における各車両を、前記第２の画像から探索を行う探索ステップと、
前記探索ステップによる探索結果に基づいて、交通状況に係る所定の観測結果を提示する提示ステップと、
を有することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１０】
所定地域内の交通状況を定量的に観測するために、コンピュータに、
第１の時刻に前記所定地域を含む領域をリモートセンシングにより撮像された第１の画像と、前記第１の時刻から所定時間後の第２の時刻に前記所定地域を含む領域をリモートセンシングにより撮像された第２の画像とをメモリに記憶する第１の記憶ステップ、
少なくとも前記所定地域内の道路の交通管制情報を含む地理情報をメモリに記憶する第２の記憶ステップ、
前記メモリに記憶された前記第１および第２の画像それぞれに基づいて、車両の領域を抽出する抽出ステップ、
前記抽出ステップによる抽出結果に基づいて、前記第１の画像における各車両を、前記第２の画像から探索を行う探索ステップ、
前記探索ステップによる探索結果に基づいて、交通状況に係る所定の観測結果を提示する提示ステップ、
を実行させるためのプログラム。
【請求項１１】
所定地域内の交通状況を定量的に観測するために、コンピュータに、
第１の時刻に前記所定地域を含む領域をリモートセンシングにより撮像された第１の画像と、前記第１の時刻から所定時間後の第２の時刻に前記所定地域を含む領域をリモートセンシングにより撮像された第２の画像とをメモリに記憶する第１の記憶ステップ、
少なくとも前記所定地域内の道路の交通管制情報を含む地理情報をメモリに記憶する第２の記憶ステップ、
前記メモリに記憶された前記第１および第２の画像それぞれに基づいて、車両の領域を抽出する抽出ステップ、
前記抽出ステップによる抽出結果に基づいて、前記第１の画像における各車両を、前記第２の画像から探索を行う探索ステップ、
前記探索ステップによる探索結果に基づいて、交通状況に係る所定の観測結果を提示する提示ステップ、
を実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通状況の定量的な測定を支援するための交通状況観測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
交通状況の実態を正確に把握することは各方面からの要請である。例えば、交通渋滞が重大な社会問題となっている。交通渋滞を解消するためには、渋滞原因を特定し、それに基づいて交通管制や街路構造を変更するなどの措置が必要になる。そのためには、車両の詳細な挙動解析を行うことが望まれる。また、例えば駐車場需要を推定するためには、路上駐車などの状況を正確に知ることが求められる。このように、交通状況の実態は広域道路ネットワークについて「面的」に把握されることが重要である。
【０００３】
ところで、現在の交通状況調査は、定点観測による交通量調査が一般的であり、これを支援するために、道路上に設置された車両感知器が用いられている。また、監視カメラを道路上に設置し、その監視カメラで撮影した画像に基づいて交通流を測定する装置が多く提案されている（例えば、特許文献１を参照。）。
【０００４】
【特許文献１】特開平７−２１４８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記のような従来手法はあくまで交通量が「点的」に観測されるに過ぎないものである。このような従来手法で面的な交通状況を把握するためには、多くの地点で同時に定点観測を行うことが必要であり、これを実施するには多大なコストがかかることになる。また、仮にこのような同時観測を行ったとしても、実際には正確に広域における個々の道路の交通特性（例えば、交通密度）を把握することは困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一側面によれば、所定地域内の交通状況を定量的に観測するための交通状況観測システムであって、第１の時刻に前記所定地域を含む領域をリモートセンシングにより撮影された第１の画像と、前記第１の時刻から所定時間後の第２の時刻に前記所定地域を含む領域をリモートセンシングにより撮影された第２の画像とを記憶する第１の記憶手段と、少なくとも前記所定地域内の道路の交通管制情報を含む地理情報を記憶する第２の記憶手段と、前記第１の記憶手段に記憶された前記第１および第２の画像それぞれに基づいて、車両の領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段による抽出結果に基づいて、前記第１の画像における各車両を、前記第２の画像から探索を行う探索手段と、前記探索手段による探索結果に基づいて、交通状況に係る所定の観測結果を提示する提示手段とを有することを特徴とする交通状況観測システムが提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、容易に、所定地域における交通状況を定量的かつ面的に把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【０００９】
図１は、実施形態における交通状況観測システムの構成を示す図である。このシステムは一般的なパーソナルコンピュータやワークステーションで実現することができるもので、図示するように、システム全体の制御を司るＣＰＵ１、ブートプログラム等を記憶しているＲＯＭ２、主記憶装置として機能するＲＡＭ３をはじめ、以下の構成を備える。４は各種プログラムやデータを記憶するハードディスク装置（ＨＤＤ）、５は表示しようとするイメージデータを展開するメモリ（ＶＲＡＭ）であり、ここにイメージデータ等を展開することで６のディスプレイ装置（ＣＲＴ）に表示させることができる。７および８はそれぞれ、各種設定を行うためのキーボードおよびマウスである。
【００１０】
図２は、ＨＤＤ４に記憶されるプログラムおよびデータを示す模式図である。図示のように、ＨＤＤ４には、ＯＳ４１、調査対象地域における交通状況（交通流）を測定する交通流測定プログラム４２、地理情報システム（ＧＩＳ）を実現するＧＩＳソフトウェア４３がインストールされている。ＧＩＳは、電子化された地理情報（地図データ）に基づき他の属性情報を組み合わせて多様な地理情報を提供しようとするものである。ＧＩＳは具体的には、図示のように、ＧＩＳ制御プログラム４３１の他、地理情報として、調査対象地域をカバーする地図データ４３２および属性データ４３３を含む。ここで、属性データ４３３には少なくとも、各道路の交通管制情報（例えば、制限速度、一方通行などの情報）が含まれている。このＨＤＤ４にはこの他、例えば人工衛星からのリモートセンシングによって得られた衛星画像データ等を記憶するための領域が確保されている。
【００１１】
次に、実施形態における交通状況観測システムの処理の概要を、図３のフローチャートを用いて説明する。図３のフローチャートに示す処理は、交通流測定プログラム４２およびＧＩＳ４３の連係によって実現されるもので、両プログラムがＲＡＭ３にロードされてＣＰＵ１によって実行される。
【００１２】
まず、ステップＳ１で、例えば人工衛星により撮像された衛星画像データを入力する。好適な人工衛星としては例えばQuickBird衛星が挙げられる。QuickBird衛星などの地球観測衛星は、衛星軌道上を秒速約８ｋｍの速度で移動しながら、ラインセンサにより地表面をリモートセンシングする。衛星に搭載されたラインセンサは、地表面から受信した電磁波をイメージプレーンに投影してデジタルデータとして保存する。そしてこのデジタルデータに対し、放射補正およびセンサ補正を行ったものがステップＳ１で入力される。QuickBird衛星の場合、リモートセンシングされた画像データの空間分解能は約６１ｃｍ（直下点） から７２ｃｍ（２５度オフナディア角）であり、一度に約１６．５ｋｍ四方の地表面の画像を取込むことができる。
【００１３】
衛星画像を用いる利点はまさにこのスペックにある。衛星画像の分解能であれば車両の自動認識・追跡が可能になり、そして、一度に約１６．５ｋｍ四方の画像が得られることにより、広域ネットワークにおける同一時刻での車両挙動を解析することが可能になる。通常の航空写真では、１回に撮影される範囲は衛星画像に比べて極めて狭いため、例えば１６．５ｋｍ四方の地理領域を得るには、１００枚程度の撮影を行い、それぞれを個別に補正して継ぎ合わせる必要がある。航空写真は一般には銀塩写真であるから、この継ぎ合わせ作業は大変な労力を伴うことになろう。その点、衛星画像はデジタルデータであるから、ソフトウェアでの処理に向いている。加えて、航空写真の場合には、上記のような大量の撮影に数時間を要するため、同時刻の交通状況を把握することはできないという問題もある。このように、衛星画像は交通状況の面的な調査に最適である。
【００１４】
衛星画像は上記のようにして撮像されるが、ステップＳ１では、調査対象地域を含む領域が所定の時間間隔（Δｔ）で撮像された複数（例えば２枚）の画像データを入力する。例えばQuickBird衛星は、衛星が１つの軌道を北から南に移動する間にセンサの向きを変更することで、同一の領域を含む２つの領域を２方向から撮像し、これをステレオペア画像として取得する機能があるので、この機能を利用して複数の画像データを取得することができる。あるいは、複数の衛星を連係して利用できる場合には、それら複数の衛星から所定時間間隔で撮像された画像を入力するようにしても良い。この場合には撮像の時間間隔を自由に設定することが可能になるので、最適な撮像時間間隔を設定できる点で有利であろう。
【００１５】
また、このステップＳ１では、画像データのみならず、画像サポートデータ（ＩＳＤ）も入力される。画像サポートデータには、少なくともその画像を撮像した衛星の位置および時刻の情報が含まれている。画像サポートデータとしては、例えば、姿勢データ（最初のデータ点の時刻、点数、点間隔と姿勢情報）、衛星軌道暦データ（最初のデータ点の時刻、点数、点間隔と衛星軌道情報）、幾何補正データ（衛星のセンサおよび光学系をモデル化した仮想カメラモデルの写真測量用のパラメータ:焦点距離、中心軸座標など）、画像メタデータ（製品のレベル、画像４隅の座標値（緯度、経度）、地図投影法の情報を含む画像製品などの主要な属性と、画像取得時刻）、ＲＰＣ（Rapid Positioning Capability Extension Format）データ（空間の４隅の座標値と画像の４隅の座標値とを数学的に対応させるデータ）が挙げられる。
【００１６】
なお、本実施形態ではこのように人工衛星からの撮像データを用いることにするが、本発明は人工衛星を用いることに限定するものではない。面的な調査に必要な地理領域を一度に撮像が可能で、得られる画像が車両の自動認識・追跡が可能なだけの分解能を有するかぎり、その他の手段により得られる画像を用いてもよい。例えば、現在計画されている成層圏プラットフォームからの撮像データを用いるようにしてもよいであろう。
【００１７】
続くステップＳ２では、ステップＳ１で入力された各衛星画像データに対しオルソ変換を行う。オルソ変換とは、中心投影画像を鉛直平行投影画像に変換する処理である。本明細書では、オルソ変換後の衛星画像をオルソ画像といい、時刻ｔ1に撮像された画像のオルソ画像をＡ0、時刻ｔ1＋Δｔに撮像された画像のオルソ画像をＢ0とする。以下、これらオルソ画像Ａ，Ｂに基づいて車両挙動の観測処理が行われる。
【００１８】
図４に、オルソ画像Ａ0，Ｂ0の一例を示す。図中、道路上の長方形が車両を示している。車両挙動の観測処理の精度は主に、道路上の車両をいかに精度良く抽出し追跡できるかにかかっている。その点で、道路以外の領域の構造物等が誤認識の原因になることも考えられる。そこで、本実施形態ではオプションとして、ステップＳ３で、オルソ画像Ａ0，Ｂ0それぞれに地図データを重ね合わせることで道路以外の領域がマスクされた画像Ａ1，Ｂ1を作成する。上記したように、画像サポートデータとして画像４隅の座標値も入力されているので、これを利用すれば地図データの重ね合わせは容易に行うことができる。オルソ画像Ａ0，Ｂ0の道路以外の領域がマスクされたオルソ画像Ａ1，Ｂ1の例を、図５に示す。
【００１９】
次に、ステップＳ４で、Δｔの間に移動した車両のみを抽出する。例えば、両画像からそれぞれ車両を抽出した後、その中からΔｔの間停止していた車両を特定し、それらΔｔの間停止していた車両を除外することで、Δｔの間に移動した車両を抽出することができる。これにより、撮像時間間隔Δｔの間停止していた車両を以下のステップで行われる車両追跡処理の対象から外すことができる。
【００２０】
このような手法は公知のものであるが、もう少し具体例を示すとすると、例えばまず、図５に示したオルソ画像Ａ1，Ｂ1それぞれから、公知のテンプレートマッチング手法などにより道路上の車両を抽出する。その後、抽出された車両の領域を１、その他の領域を０とする２値画像Ａ’1，Ｂ’1を生成する。次に、生成された２値画像Ａ’1とＢ’1とで同じピクセル位置同士の論理積をとり、その結果得られた２値画像に対し再びテンプレートマッチングにより車両を抽出する。ここで抽出された車両がΔｔの間停止していた車両と認められる。
【００２１】
なお、ここで、道路上の停止位置などからその車両は信号待ちによる停止なのか別の理由による路上駐停車であるのかといった解析を行い、図６に示すような、Δｔの間停止していた車両だけを抜き出した画像を別途生成してユーザに提供するようにしてもよい。このような画像は、例えば、信号機制御の検討や路上駐停車の実態把握などに有用であろう。
【００２２】
そして、オルソ画像Ａ1，Ｂ1それぞれから、Δｔの間停止していた車両を消去したオルソ画像Ａ2，Ｂ2を作成する。図７は、Δｔの間停止していた車両が消去されたオルソ画像Ａ2，Ｂ2の例を示す図である。
【００２３】
続くステップＳ５、Ｓ６では、Δｔの間停止していた車両が消去されたオルソ画像Ａ2，Ｂ2に基づいて、各車両の移動経路の探索処理を行う。
【００２４】
まず、ステップＳ５では、オルソ画像Ａ2の各車両について、オルソ画像Ｂ2から同一車両の候補を探索する。
【００２５】
図８は、オルソ画像Ａ2において着目する車両a10を、オルソ画像Ｂ2から探索する処理について概念的に示した図である。車両a10を見つけ出すためにオルソ画像Ｂ2全体を探索するのでは無駄が多い。本実施形態では、ＧＩＳを利用して交通管制上あり得ない範囲を探索範囲から除外し、なおかつ、Δｔの時間内に着目車両が移動可能な現実的な範囲に探索範囲を限定することにする。
【００２６】
例えば、図８のオルソ画像Ａ2における着目車両a10は、図中の矢印が示すように、その経路パターンとして、次のノード（すなわち、交差点）で直進、左折、あるいは右折することが考えられる。ここでＧＩＳを参照すると、例えば、左折方向の道路が進入禁止であったとする。そうすると、着目車両a10が次の交差点で左折することは交通管制上あり得ないので、この左方向のリンク（左折した道路）は探索範囲から除外する。また、着目車両a10がΔｔの間に移動可能な距離Ｌは次式で表される。
【００２７】
Ｌ≦Ｓ・Δｔ
【００２８】
ただし、Ｓはa10の走行可能速度の仮想値を表す。
【００２９】
これらに基づいて、図８のオルソ画像Ｂ2に示されるような探索範囲が設定され、この中から着目車両a10と同一車両の候補が探索される。この探索には公知の追跡アルゴリズムを用いることができる。ただし本実施形態では、この段階では候補を１つに特定せず、例えばマッチング距離に基づいて複数の候補を選定しておく。同図の例では、オルソ画像Ｂ2の車両b4、b10が候補として選定される。
【００３０】
ステップＳ５ではこのような処理をオルソ画像Ａ2の各車両について行う。図９は、オルソ画像Ａ2において着目する車両a9（a10の手前の車両）を、オルソ画像Ｂ2から探索する処理について概念的に示した図である。この場合も、上述の車両a10と同様に、左方向のリンク（左折した道路）が探索範囲から除外されるとともに、着目車両a10がΔｔの間に移動可能な距離を推定することにより図９のオルソ画像Ｂ2に示されるような探索範囲が設定されることになる。ここでは図８のオルソ画像Ｂ2に示された探索範囲と異なっていることに注目されたい。図９の例では、オルソ画像Ｂ2の車両b2、b3、およびb5が候補として選定される。
【００３１】
このように、ステップＳ５では、オルソ画像Ａ2の各車両について、道路のネットワーク構造および車両の移動可能距離を考慮してそれぞれの移動範囲を絞り込み、その範囲内で、同一車両の候補を探索する。
【００３２】
次に、ステップＳ６で、道路ネットワーク全体で最も確からしい同一車両候補を特定する。ここでは例えば、ステップＳ５で用いた個々の車両毎のマッチング距離ではなく、道路ネットワーク全体のマッチング距離を最小化するように、各車両の候補を１つに絞り込む。いわゆるディレイド・ディジジョンである。図１０は、このディレイド・ディジジョンによる結果の例を示す図で、オルソ画像Ａ2の各車両を一列に並べ、オルソ画像Ｂ2における同一車両を対応づけて示した図である。ここで、車両a10のオルソ画像Ｂ2における同一車両の候補はb4かb10であったところ（図８を参照）、この例では、車両b4は車両a8と同一であると判断したほうが道路ネットワーク全体のマッチング距離が小さくなるため、それに伴い、車両a10のオルソ画像Ｂ2における同一車両はb10と特定される。すなわち、車両a10は右折したと判断される。
【００３３】
このようにして、ステップＳ６では、オルソ画像Ａ2とＢ2との間ですべての同一車両が特定される。
【００３４】
そして、ステップＳ７では、観測結果として、例えば図１１に示すような車両の移動ベクター図を作成し、ＣＲＴ６に表示する。このような移動ベクター図によれば、所定時間（Δｔ）における車両挙動が一目瞭然となる。
【００３５】
また、速度Ｖ、具体的には例えば、単位時間当たりの車群の移動距離を示す空間平均速度、を計算し、表示するようにしてもよい。
【００３６】
また、ある瞬間に道路の単位区間上に存在する車両の台数を示す交通密度Ｋを求め、表示することも可能である。この交通密度は衛星画像から直接求めることができる。これは、交通密度をあくまで推定値としてしか求められない従来の定点観測とは対照的である。
【００３７】
この他、さまざまな態様の観測結果を任意に作成・表示させることも可能である。例えば、交通量Ｑを計算し、表示させることができる。交通量は、道路の一断面を単位時間に通過する車両の台数を示す指標で、[台／ｈ]、[台／日]などが単位として用いられる。
【００３８】
ステップＳ７では、これらの交通量Ｑ、交通密度Ｋ、および速度Ｖの少なくともいずれかを表示させるようにしてもよいし、これらの情報の相関関係を示すＫ−Ｖ曲線、Ｑ−Ｖ曲線、またはＫ−Ｑ曲線を、他の定点観測データと組み合わせることによって推定し、作成、表示させるようにしてもよいであろう。
【００３９】
また、これらの交通量Ｑ、交通密度Ｋ、および速度Ｖのデータは、同時刻における広域的な整合性を持った交通流の特性を表すデータである。これらを初期値として与え、従来の時間的連続性を持った定点観測データとともに、ネットワーク型交通流シミュレータ、例えばＡＶＥＮＵＥやＳＯＵＮＤ等に投入すれば、従来手法よりも正確な交通状況の実態を模擬することが可能になる。
【００４０】
その結果、幹線道路のみならず、地区内道路（コミュニティ道路）の交通管理や駐車管理を含めた、詳細な交通計画に寄与するであろう。
【００４１】
このように、コンピュータシステムを利用して、所定地域における交通状況を、容易に定量的かつ面的に把握できる。
【００４２】
以上、本発明の実施形態を詳しく説明したが、上述の通り、本発明は一般的なコンピュータシステムで実現できるものであった。したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためにそのコンピュータシステムにインストールされるプログラム自体、またはそのプログラムを格納した記録媒体も本発明の範疇にある。
【００４３】
プログラムを供給するための記録媒体としては、ハードディスク、光磁気ディスク、メモリカードなどがあるが、その他に、プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して供給を受けることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】実施形態における交通状況観測システムの構成を示す図である。
【図２】実施形態における交通状況観測システムのハードディスク装置に記憶されるプログラムおよびデータを示す模式図である。
【図３】実施形態における交通状況観測システムの処理の概要を示すフローチャートである。
【図４】入力された衛星画像に対しオルソ変換を行って得たオルソ画像の一例を示す図である。
【図５】道路以外の領域がマスクされたオルソ画像の一例を示す図である。
【図６】Δｔの間停止していた車両だけを抜き出した画像の一例を示す図である。
【図７】Δｔの間停止していた車両が消去されたオルソ画像の一例を示す図である。
【図８】２つのオルソ画像間における同一車両の探索処理を説明する図である。
【図９】２つのオルソ画像間における同一車両の探索処理を説明する図である。
【図１０】ディレイド・ディジジョンによる同一車両の探索処理を説明する図である。
【図１１】車両の移動ベクター図の一例を示す図である。
【図１】
2005056186.tif 000003
【図２】
2005056186.tif 000004
【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】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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