(57)【要約】【課題】移動体の計測を自動的に行い、計測結果を集約する自動交通量計測装置、自動交通量計測システムを提供する。【解決手段】撮影条件をメディアサーバ３に対して設定すると、ビデオカメラ２からの映像の基づいてサンプリングを開始し、オブジェクト抽出部１３は、オブジェクト抽出処理を行ってオブジェクトデータ１８を生成し、オブジェクトカウンタ部１４はそのオブジェクトデータ１８を基にカウント処理を行い、移動速度算出部１５はそのオブジェクトデータ１８を基に移動速度算出処理を行い、ディスクリプションデータ１９を生成する。サンプリング処理が終了すると、メディアサーバ制御部１１は、生成されたディスクリプションデータ１９を取得し、データベースサーバ５へ送信し、データベースサーバ制御部３１はディスクリプションデータ１９を取得すると、ディスクリプションデータベース９に記録する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオカメラが撮影する映像を元に、撮影エリアを通過する移動体の計測を行う自動交通量計測装置であって、
前記ビデオカメラが撮影する映像の１フレームを静止画像とし、比較基準となる基準画像と前記静止画像を比較し、比較結果に従って当該静止画像から前記移動体の存在を検出する移動体検出手段と、
前記静止画像のうち、前記移動体検出手段によって当該移動体として検出された画像の画素面積を元に、当該移動体の種類を特定する種類特定手段と、
前記移動体検出手段によって当該移動体の存在が検出されている連続する複数の前記静止画像の数を元に、当該移動体の移動速度を算出する速度算出手段と、
前記ビデオカメラが撮影する映像と、少なくとも当該移動体の種類、移動速度、検出された時刻とが関連付けて記述される記述データを生成するデータ生成手段と、
を備えることを特徴とする自動交通量計測装置。
【請求項２】
前記基準画像は、移動体が存在しない状態において撮影された前記静止画像であり、
前記移動体検出手段は、前記静止画像の特定範囲を特定エリアとして、前記基準画像内の特定エリアの画像と、前記静止画像内の特定エリアの画像とを比較し、当該画像が一致しない場合は、前記移動体の存在を検出することを特徴とする請求項１に記載の自動交通量計測装置。
【請求項３】
ビデオカメラが撮影する映像を元に、撮影エリアを通過する移動体の計測を行う計測装置と、計測結果を記録する記録装置とを有する自動交通量計測システムであって、
前記計測装置は、
前記ビデオカメラが撮影する映像の１フレームを静止画像とし、比較基準となる基準画像と前記静止画像を比較し、比較結果に従って当該静止画像から前記移動体の存在を検出する移動体検出手段と、
前記静止画像のうち、前記移動体検出手段によって当該移動体として検出された画像の画素面積を元に、当該移動体の種類を特定する種類特定手段と、
前記移動体検出手段によって当該移動体の存在が検出されている連続する複数の前記静止画像の数を元に、当該移動体の移動速度を算出する速度算出手段と、
前記ビデオカメラが撮影する映像と、少なくとも当該移動体の種類、移動速度、検出された時刻とが関連付けて記述される記述データを生成するデータ生成手段と、
を備え、
前記記録装置は、
前記ビデオカメラが撮影する映像を記録する映像記録手段と、
前記記述データを記録する記述データ記録手段と、
入力された検索条件に従って前記映像記録手段と前記記述データ記録手段とを検索し、当該検索条件に該当する前記記述データ、および映像を抽出する検索手段と、
を備えることを特徴とする自動交通量計測システム。
【請求項４】
前記基準画像は、移動体が存在しない状態において撮影された前記静止画像であり、
前記移動体検出手段は、前記静止画像の特定範囲を特定エリアとして、前記基準画像内の特定エリアの画像と、前記静止画像内の特定エリアの画像とを比較し、当該画像が一致しない場合は、前記移動体の存在を検出することを特徴とする請求項３に記載の自動交通量計測システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、移動体の計測を自動的に行い、計測結果を集約する自動交通量計測装置、および自動交通量計測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の交通量の調査は、係員が道路わきに位置し、目測で通過する自動車等の移動体をカウントしている。例えば、交差点での交通量を計測する場合は、係員がカウンタを持って交差点わきに位置し、目の前を通過する移動体を車種別にカウントしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、人の目測で計測を行うため、必ずしも計測結果が正確ではない。例えば、４車線や５車線もあるような道路、移動体が集中する交差点では、同時に通過する移動体の数も多くなり、カウントミスをする可能性も高くなる。また、高速で移動する移動体は、目測では対応し辛い場合もある。そのため、同一地点を計測するにも、複数の係員を配置、計測し、複数の計測結果から計測誤差を修正する必要があった。さらには２４時間連続といった長時間正確に計測を行うことも難しく、目測によらない計測システムが必要とされていた。
【０００４】
また、従来は人が計測を行うため、計測結果の入力や集計作業が必要となっていた。そのため、計測後のデータ分析等のデータ処理を容易に行えるよう、計測結果を集約する計測システムが必要とされていた。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑み、移動体の計測を自動的に行い、計測結果を集約する自動交通量計測装置、および自動交通量計測システムを提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明である自動交通量計測装置は、ビデオカメラが撮影する映像を元に、撮影エリアを通過する移動体の計測を行う自動交通量計測装置であって、前記ビデオカメラが撮影する映像の１フレームを静止画像とし、比較基準となる基準画像と前記静止画像を比較し、比較結果に従って当該静止画像から前記移動体の存在を検出する移動体検出手段と、前記静止画像のうち、前記移動体検出手段によって当該移動体として検出された画像の画素面積を元に、当該移動体の種類を特定する種類特定手段と、前記移動体検出手段によって当該移動体の存在が検出されている連続する複数の前記静止画像の数を元に、当該移動体の移動速度を算出する速度算出手段と、前記ビデオカメラが撮影する映像と、少なくとも当該移動体の種類、移動速度、検出された時刻とが関連付けて記述される記述データを生成するデータ生成手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
請求項１の発明によれば、移動体１つ１つの正確な検出、その移動体の種類の特定、移動速度の算出等、安定して正確な計測を行い、また計測結果も映像と関連付けて集約されるので、データ分析を行う際には正確な結果を得ることができる。従って、交通渋滞の検出や、交通量の調査等を正確に行うことが可能となる。
【０００８】
また、請求項２に記載の発明である自動交通量計測装置は、請求項１に記載の自動交通量計測装置であって、前記基準画像は、移動体が存在しない状態において撮影された前記静止画像であり、前記移動体検出手段は、前記静止画像の特定範囲を特定エリアとして、前記基準画像内の特定エリアの画像と、前記静止画像内の特定エリアの画像とを比較し、当該画像が一致しない場合は、前記移動体の存在を検出することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項３に記載の発明である自動交通量計測システムは、ビデオカメラが撮影する映像を元に、撮影エリアを通過する移動体の計測を行う計測装置と、計測結果を記録する記録装置とを有する自動交通量計測システムであって、前記計測装置は、前記ビデオカメラが撮影する映像の１フレームを静止画像とし、比較基準となる基準画像と前記静止画像を比較し、比較結果に従って当該静止画像から前記移動体の存在を検出する移動体検出手段と、前記静止画像のうち、前記移動体検出手段によって当該移動体として検出された画像の画素面積を元に、当該移動体の種類を特定する種類特定手段と、前記移動体検出手段によって当該移動体の存在が検出されている連続する複数の前記静止画像の数を元に、当該移動体の移動速度を算出する速度算出手段と、前記ビデオカメラが撮影する映像と、少なくとも当該移動体の種類、移動速度、検出された時刻とが関連付けて記述される記述データを生成するデータ生成手段とを備え、前記記録装置は、前記ビデオカメラが撮影する映像を記録する映像記録手段と、前記記述データを記録する記述データ記録手段と、入力された検索条件に従って前記映像記録手段と前記記述データ記録手段とを検索し、当該検索条件に該当する前記記述データ、および映像を抽出する検索手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項３の発明によれば、移動体１つ１つの正確な検出、その移動体の種類の特定、移動速度の算出等、安定して正確な計測を行い、また計測結果も映像と関連付けて集約されるので、データ分析を行う際には正確な結果を得ることができる。従って、交通渋滞の検出や、交通量の調査等を正確に行うことが可能となる。
【００１１】
また、請求項４に記載の発明である自動交通量計測システムは、請求項３に記載の自動交通量計測システムであって、前記基準画像は、移動体が存在しない状態において撮影された前記静止画像であり、前記移動体検出手段は、前記静止画像の特定範囲を特定エリアとして、前記基準画像内の特定エリアの画像と、前記静止画像内の特定エリアの画像とを比較し、当該画像が一致しない場合は、前記移動体の存在を検出することを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態について、図１〜図１４に基づいて説明する。
【００１３】
本実施形態における自動交通量計測システム１は、図１に示すように、車やバイクといった移動体（以降、オブジェクトと称す）を撮影するビデオカメラ２、メディアサーバ３、アプリケーションサーバ４、およびデータベースサーバ５から構成され、ビデオカメラ２とメディアサーバ３は専用線で接続され、メディアサーバ３、アプリケーションサーバ４、データベースサーバ５はインターネットやＬＡＮ等のネットワーク６によって相互に接続されている。また、データベースサーバ５はサンプルデータベース７、メディアデータベース８、およびディスクリプションデータベース９を備える。
【００１４】
ビデオカメラ２は、例えば、交通量を計測したい道路の直上に配置され、３０フレーム／秒で所定の範囲（撮影エリア）を通過するオブジェクトを撮影し、撮影した映像をメディアサーバ３へ送信する。
【００１５】
メディアサーバ３は、図２に示すように、メディアサーバ制御部１１、映像符号化部１２、オブジェクト抽出部１３、オブジェクトカウンタ部１４、および移動速度算出部１５を備える。
【００１６】
メディアサーバ制御部１１は、外部からの指示に基づいて、映像符号化部１２に対してビデオカメラ２から送信される映像からメディアデータ１６の生成を指示する機能、オブジェクト抽出部１３に対してビデオカメラ２から送信される映像からオブジェクトの抽出を指示する機能、オブジェクトカウンタ部１４と移動速度算出部１５に対してディスクリプションデータ１９の生成を指示する機能を有する。また、データベースサーバ５からサンプルデータ１７を取得する機能、生成されたメディアデータ１６とディスクリプションデータ１９をデータベースサーバ５へ送信する機能を有する。
【００１７】
なお、このディスクリプションデータ１９とは、ＭＰＥＧ７のＤＤＬ（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）の書式に従って、検出時刻、トータルカウンタ、車種、車種別カウンタの各値等、オブジェクトの情報が記述されたデータである。
【００１８】
映像符号化部１２は、ビデオカメラ２から送信される映像を元に、ＭＰＥＧ４形式の映像データであるメディアデータ１６を生成する機能を有する。生成されたメディアデータ１６はメディアサーバ制御部１１に供給される。なお、メディアデータ１６のデータ形式はＭＰＥＧ４に限定されるものではなく、ＭＰＥＧ１やＭＰＥＧ２、その他のデジタルデータでも良い。
【００１９】
オブジェクト抽出部１３は、ビデオカメラ２から送信される映像からオブジェクトを検出し、オブジェクトデータ１８を生成する機能を有する。
【００２０】
オブジェクトカウンタ部１４は、オブジェクト抽出部１３が生成するオブジェクトデータ１８から、オブジェクトの種類や大きさ等の諸条件に応じてオブジェクトをカウントし、ディスクリプションデータ１９を生成する機能を有する。
【００２１】
移動速度算出部１５は、オブジェクト抽出部１３が生成するオブジェクトデータ１８から、オブジェクトの種類や大きさ等の諸条件に応じてオブジェクトの移動速度を算出し、ディスクリプションデータ１９を生成する機能を有する。
【００２２】
図３にオブジェクト抽出部１３が生成するオブジェクトデータ１８の例を示す。オブジェクトデータ１８は、検出したオブジェクトの通し番号、検出時刻、そのオブジェクトの画像パターン、そのオブジェクトが撮影エリアを通過するまでに撮影されたフレーム数である存在フレーム数、およびそのオブジェクトの現在の存在を示す存在フラグから構成される。存在フラグの値は、“０”であれば、そのオブジェクトが撮影エリアから去ったこと（消滅した）を示し、存在フラグの値が“１”であれば、そのオブジェクトは撮影エリア内に存在することを示す。
【００２３】
アプリケーションサーバ４は、図４に示すように、アプリケーションサーバ制御部２１、クエリ生成部２２、およびデータ集計部２３を備える。
【００２４】
アプリケーションサーバ制御部２１は、外部からの指示に基づいて生成されたクエリをデータベースサーバ５に送信する機能、データベースサーバ５から送信される諸データを受信する機能を有する。
【００２５】
クエリ生成部２２は、入力された検索条件を元にディスクリプションデータベース９に記録されているディスクリプションデータ１９を検索するためのクエリを生成する機能を有する。
【００２６】
データ集計部２３は、データベースサーバ５からの検索結果を元に帳票やグラフを作成する機能を有する。
【００２７】
データベースサーバ５は、図５に示すように、データベースサーバ制御部３１、およびデータ検索部３２を備える。
【００２８】
データベースサーバ制御部３１は、サンプルデータ１７を受信すると、そのサンプルデータ１７をサンプルデータベース７に記録する機能、メディアデータ１６を受信すると、そのメディアデータ１６をメディアデータベース８に記録する機能、ディスクリプションデータ１９を受信すると、そのディスクリプションデータ１９をディスクリプションデータベース９に記録する機能を有する。また、データベースサーバ制御部３１は、要求されたサンプルデータ１７をサンプルデータベース７から取得する機能を有する。さらに、データベースサーバ制御部３１は、受信したクエリをデータ検索部３２に供給する機能、データ検索部３２からの検索結果をクエリの送信元へ返信する機能を有する。
【００２９】
データ検索部３２は、クエリが供給されると、そのクエリに従ってメディアデータベース８、ディスクリプションデータベース９を検索し、該当するデータを抽出する機能を有する。
【００３０】
次に、自動交通量計測システム１で行われる処理について図６〜図１４に基づいて説明する。
【００３１】
最初に、図６に示すフローチャートに基づいて、自動交通量計測システム１で行われるサンプリング処理の概要について説明する。
【００３２】
まず、映像の録画時間、録画回数等の撮影条件を端末装置（図示しない）からメディアサーバ３に対して設定すると（ステップＳ０１）、メディアサーバ３はサンプルデータ１７を取得し、データベースサーバ５はメディアサーバ３が取得したサンプルデータ１７をサンプルデータベース７に記録する（ステップＳ０２）。この撮影条件とは、例えば、１つのメディアデータ１６に記録する映像の時間長、撮影する時間帯、メディアデータ１６のデータ形式である。
【００３３】
具体的には、メディアサーバ制御部１１は端末装置から撮影条件を受信すると、映像符号化部１２に対して、サンプルデータ１７として静止画像を取得するよう指示を出す。このサンプルデータ１７とは、オブジェクトが撮影エリアに入っていない状態の画像であり、オブジェクト抽出処理でオブジェクトを検出する際に比較対照として使用される。
【００３４】
映像符号化部１２はサンプルデータ１７を取得すると、メディアサーバ制御部１１へ供給し、メディアサーバ制御部１１は、そのサンプルデータ１７をオブジェクト抽出部１３へ供給すると供に、データベースサーバ５へ送信する。データベースサーバ５のデータベースサーバ制御部３１はサンプルデータ１７を受信すると、サンプルデータベース７に記録する。なお、サンプルデータ１７が予めデータベースサーバ５に用意されている場合は、メディアサーバ制御部１１は、データベースサーバ５からサンプルデータ１７を取得し、オブジェクト抽出部１３へ供給する。
【００３５】
次に、ビデオカメラ２からの映像の基づいてサンプリングを開始する（ステップＳ０３）。メディアサーバ制御部１１は、受信した撮影条件を元に、映像符号化部１２、オブジェクト抽出部１３、オブジェクトカウンタ部１４、移動速度算出部１５に、撮影条件と供にサンプリング開始を指示する。
【００３６】
映像符号化部１２は、サンプリング開始を指示されると、ビデオカメラ２からの映像をエンコードし、撮影条件のデータ形式でメディアデータ１６を生成する（ステップＳ０４）。また、オブジェクト抽出部１３は、オブジェクト抽出処理を行い、オブジェクトデータ１８を生成し（ステップＳ０５）、オブジェクトカウンタ部１４は、そのオブジェクトデータ１８を基にカウント処理を行い（ステップＳ０６）、移動速度算出部１５は、そのオブジェクトデータ１８を基に移動速度算出処理を行い（ステップＳ０７）、ディスクリプションデータ１９を生成する（ステップＳ０８）。
【００３７】
受信した撮影条件でのサンプリング処理が終了すると（ステップＳ０９）、メディアサーバ制御部１１は、生成されたディスクリプションデータ１９を取得し、データベースサーバ５へ送信する。データベースサーバ５のデータベースサーバ制御部３１は、ディスクリプションデータ１９を取得すると、ディスクリプションデータベース９に記録する（ステップＳ１０）。
【００３８】
＜オブジェクト抽出処理＞
次に、図７に示すフローチャートに基づいて、オブジェクト抽出処理の詳細について説明する。なお、例として撮影条件を、ビデオカメラ２の撮影スピードを３０フレーム／秒、撮影エリアを１０ｍ×５ｍ、撮影エリア内の特定エリアを１ｍとする。また、図８〜図９は、ビデオカメラ２によって撮影されるフレームを時系列順（（１）〜（１６））に並べたものである。このオブジェクト抽出処理はフレーム単位で行われる。
【００３９】
≪新規オブジェクトの検出≫
まず、オブジェクト抽出部１３は、ビデオカメラ２からメディアサーバ３へ送信される映像の１フレームを静止画像として取得する（ステップＳ１１）。例えば、図８（１）に示す静止画像を取得したとする。
【００４０】
次に、オブジェクト抽出部１３は、サンプル画像の特定エリア内の画素と静止画像の特定エリア内の画素を比較し（ステップＳ１２）、サンプル画像と静止画像の画素（特定エリア内）が異なるかどうか判定する（ステップＳ１３）。サンプル画像と静止画像の画素が異なると判定すると、オブジェクト抽出部１３は、静止画像からオブジェクトとして認識される縦ｎピクセル×横ｍピクセルの画像データを画像パターンとして抽出する（ステップＳ１４）。図８（１）の場合、オブジェクトの全体像は撮影エリアに入っていないため、斜線部ａの部分が画像パターンとして抽出され、図８（２）の場合は、斜線部ｂの部分が画像パターンとして抽出される。
【００４１】
オブジェクト抽出部１３は、抽出した画像パターンと最後に抽出した画像パターンとを比較し（ステップＳ１５）、まず、抽出した画像パターンと最後に抽出した画像パターンが完全一致するか判定する（ステップＳ１６）。この最後に抽出した画像パターンとは、オブジェクトデータ１８に記録されている最新のオブジェクトの画像データである。抽出した画像パターンと最後に抽出した画像パターンが完全一致すると判定した場合、オブジェクト抽出部１３は、撮影されたオブジェクトが、最後に抽出したものと同一のオブジェクトであるとして、画像パターンを破棄する（ステップＳ１７）。画像パターンが完全一致するということは、オブジェクトが静止しており、まったく同じ静止画が撮影された場合と、抽出した画像パターンと最後に抽出した画像パターンがオブジェクトの全体像が撮影されたものである場合とが考えられる。
【００４２】
また、抽出した画像パターンと最後に抽出した画像パターンが完全一致しない場合、オブジェクト抽出部１３は、抽出した画像パターンと最後に抽出した画像パターンが部分一致するか判定する（ステップＳ１８）。抽出した画像パターンと最後に抽出した画像パターンが部分一致すると判定した場合、オブジェクト抽出部１３は、撮影されたオブジェクトは、最後に抽出したものと同一のオブジェクトであるとして、画像パターンを更新する（ステップＳ１９）。画像パターンが部分一致するということは、オブジェクトが移動中であり、後に撮影された静止画にオブジェクトの全体像、または全体像に近い画像パターンが抽出されていることを示す。
【００４３】
また、抽出した画像パターンと最後に抽出した画像パターンが部分一致もしないと判定した場合、オブジェクト抽出部１３は、撮影されたオブジェクトが新規オブジェクトであるとし、新規レコードを作成しオブジェクト番号、存在フレーム数、存在フラグと供に画像パターンを記録する（ステップＳ２０）。
【００４４】
例えば、図８（４）の斜線部ｄをステップＳ１４で抽出した画像パターンとすると、最後に抽出した画像パターンは図８（３）の斜線部ｃとなる。仮にオブジェクトが静止しているとすると、図８（３）の斜線部ｃと図８（４）の斜線部ｄは、全く同じ画像パターンとなる。同じ画像パターンであればオブジェクトデータ１８には既にそのオブジェクトのレコードが記録されており、新規に記憶する必要はないので、ステップＳ１７で抽出された画像パターンは破棄される。
【００４５】
また、オブジェクトが移動していれば、図８に示すように、図８（３）の斜線部ｃと図８（４）の斜線部ｄは、異なるものとなるが、少なくとも図８（３）の斜線部ｃは図８（４）の斜線部ｄの一部と一致する。さらに、図８（１）〜（４）に示すように撮影エリアにオブジェクトの全体像が入っていない可能性もあるので、ステップＳ１９でオブジェクトデータ１８に記録されている画像パターンをより全体像に近い画像パターンに更新する。図８（１）から図８（５）にかけて、オブジェクトが移動するにつれて画像パターンが更新される。
【００４６】
また、ステップＳ１４で抽出した画像パターンと最後に抽出した画像パターンが全く異なるものであれば、その最後に抽出した画像パターンは、特定エリアに侵入したオブジェクトより前を走行しているオブジェクトのものとなり、ステップＳ１４で抽出した画像パターンは、新たに撮影エリアに侵入した新規オブジェクトのものとなる。
【００４７】
このように、特定エリアでオブジェクトを検出し、さらに最後に抽出した画像パターンと比較することで、新規オブジェクトの検出と画像パターンの更新を行う。
【００４８】
≪オブジェクトの移動を検出する処理≫
ここからの処理はオブジェクト毎に行う。例えば、存在フラグの値が“１”であるオブジェクトが２つあるならば、ステップＳ２１〜ステップＳ２８までの処理はオブジェクト毎に２回行われる。また、特定エリアを含める撮影エリア全体の静止画像が処理対象である。
【００４９】
オブジェクト抽出部１３は、記憶しているオブジェクトの画像パターンを取得し、静止画像と比較する（ステップＳ２１）。ただし、ここで言う記憶しているオブジェクトとは、存在フラグが“１”になっているもの（撮影エリア内に存在するもの）のことである。また、直前に検出した新規オブジェクトは比較対象から除外する（次のフレームからは比較対象に加える）。
【００５０】
まず、オブジェクト抽出部１３は、静止画像に画像パターンと完全一致する個所があるかどうか判定する（ステップＳ２２）。例えば、記録されている画像パターンが図８の斜線部ｅに示すものであり、静止画像が図８（６）である場合、図８（６）には斜線部ｅの画像パターンと完全に一致する箇所（斜線部ｆ）が存在することになる。
【００５１】
完全一致する場合は、オブジェクト抽出部１３は、そのオブジェクトの存在フレーム数を更新する（ステップＳ２３）。なお、これは撮影エリア内にオブジェクト（移動中）の全体像が収まっていることと、オブジェクトの全体像が撮影エリア内に収まっていないが静止していることのどちらかを示す。
【００５２】
また、静止画像に画像パターンと完全一致する個所がない場合、オブジェクト抽出部１３は、静止画像に画像パターンと部分一致する箇所があるかどうか判定する（ステップＳ２４）。静止画像と画像パターンが完全一致もせず、部分一致もしない場合は、図９（１６）ｐに示すようにオブジェクトが撮影エリアから去ったことを示し、オブジェクト抽出部１３は、そのオブジェクトの存在フラグを“０”に更新する（ステップＳ２５）。
【００５３】
また、静止画像と画像パターンが完全一致はしないが、部分一致する場合は、オブジェクトが撮影エリアに侵入しつつあるのか去りつつあるのかを示し、どちらの状態であるのか判定しなければならない。そのため、オブジェクト抽出部１３は、その部分一致する箇所が特定エリアに該当するエリアではなく、かつ部分一致した箇所を含むオブジェクトとして認識可能な画素面積が、比較した画像パターンより広いかどうか判定する（ステップＳ２６）。特定エリア内であれば、ステップＳ１１〜ステップＳ２０までの処理でオブジェクトの移動は検出され、画像パターンは更新されるので、ここでは除外する。
【００５４】
また、画素面積が広くなっていれば、ステップＳ１１〜ステップＳ２０の処理でオブジェクト全体像の画像パターンを取得できていなかったことを示し、オブジェクト抽出部１３は、その静止画から部分一致した箇所の画像パターンを取得し、更新、さらに存在フレーム数を更新する（ステップＳ２７）。オブジェクトの画像パターンの抽出は、そのオブジェクトが特定エリアに存在する時に行うが、例えば、オブジェクトが高速で移動している場合、図８（４）の次に図８（６）の静止画像が得られることが考えられる。そのような場合を想定して、この処理でオブジェクトの全体像を取得する。
【００５５】
また、画素面積が狭くなっていれば、図９（１１）〜図９（１５）に示すようにオブジェクトが撮影エリアから去りつつあることを示し、オブジェクト抽出部１３は、そのオブジェクトの存在フレーム数を更新する（ステップＳ２８）。一旦、オブジェクト全体像の画像パターンが取得できれば、画素面積が狭くなりつつある画像パターンは必要無いので、ここではそのオブジェクトが存在することだけを記録すればよい。
【００５６】
オブジェクト抽出部１３は、ステップＳ１１〜ステップＳ２８までの処理を指定された時間長繰り返して行い、オブジェクトの存在の検出と移動の検出を行う。
【００５７】
このようにして、オブジェクト抽出部１３はオブジェクトデータ１８を生成し、そのオブジェクトデータ１８をオブジェクトカウンタ部１４と移動速度算出部１５に供給する。
【００５８】
＜カウント処理＞
次に、図１０に示すフローチャートに基づいて、オブジェクトのカウント処理の詳細について説明する。
【００５９】
まず、オブジェクトカウンタ部１４は、新しく検出したオブジェクトデータ１８からオブジェクトの画像パターンを取得する（ステップＳ３１）。オブジェクトの実サイズを取得するためには、そのオブジェクトの全体像が撮影されている必要があるので、画像パターンを取得するタイミングは、存在フラグの値が“０”になった後とする。
【００６０】
次に、オブジェクトカウンタ部１４は、オブジェクトの総数をカウントするトータルカウンタを１つインクリメントする（ステップＳ３２）。
【００６１】
次に、オブジェクトカウンタ部１４は、画像データからオブジェクトの画素サイズ（縦のピクセル数と横のピクセル数）を取得する（ステップＳ３３）。その画素サイズを基に、オブジェクトカウンタ部１４は、オブジェクトの実サイズを取得する（ステップＳ３４）。撮影エリアの大きさ（縦と横の長さ）とビデオカメラ２の解像度とから、１ピクセル当たりの長さが求められる。例えば、ビデオカメラ２が１０ｍ×５ｍの撮影エリアを解像度１０２４ピクセル×５１２ピクセルで撮影すると、１ピクセル当たりの９．８ｃｍとなるので、画像データが４５０ピクセル×１７０ピクセルで構成されていれば、オブジェクトの実サイズは全長４．４ｍ×全幅１．７ｍとなる。
【００６２】
次に、オブジェクトカウンタ部１４は、オブジェクトの実サイズから車種を特定する（ステップＳ３５）。例えば、全長２ｍ以下，全幅１ｍ以下のオブジェクトをバイク、全長３．５ｍ以下，全幅１．５ｍ以下のオブジェクトを小型車、全長５．５ｍ以下，全幅２ｍ以下のオブジェクトを普通車、全長５．５ｍ以上のオブジェクトを大型車というように予め車種特定の条件を設定しておき、ステップＳ３４で取得したオブジェクトの実サイズと車種特定の条件を比較する。例えば、オブジェクトの実サイズは４．４ｍ×１．７ｍであれば、そのオブジェクトは普通車ということになる。
【００６３】
次に、オブジェクトカウンタ部１４は、オブジェクトの車種別の数をカウントする車種別カウンタを１つインクリメントする（ステップＳ３６）。
【００６４】
次に、オブジェクトカウンタ部１４は、オブジェクトデータ１８から車種を特定したオブジェクトの検出時刻を取得し、検出時刻、トータルカウンタの値、車種、車種別カウンタの値を基にディスクリプションデータ１９を生成し出力する（ステップＳ３７）。
【００６５】
このようにして、オブジェクトカウンタ部１４はオブジェクトをカウントしつつ車種を特定し、ディスクリプションデータ１９を生成する。
【００６６】
＜移動速度算出処理＞
次に、図１１に示すフローチャートに基づいて、オブジェクトの移動速度算出処理の詳細について説明する。
【００６７】
まず、移動速度算出部１５は、新しく検出したオブジェクトデータ１８からオブジェクトの存在フレーム数を取得する（ステップＳ４１）。存在フレーム数を取得するタイミングは、当然のことながら存在フラグの値が“０”になった後とする。
【００６８】
次に、オブジェクトカウンタ部１４が算出したオブジェクトの全長を取得し（ステップＳ４２）、そのオブジェクトの移動速度を算出する（ステップＳ４３）。撮影スピードを３０フレーム／秒、撮影エリアを１０ｍ、オブジェクトの全長を４．４ｍ、存在フレーム数が２５であった場合、約０．８３秒でオブジェクトが撮影エリアを通過したことになるので、
2005004426.tif 000003
となる。なお、ここで撮影エリアの長さにオブジェクトの全長を加算したのは、オブジェクトの検出をオブジェクト先頭部分の進入、オブジェクトが去ったことの検出をオブジェクト終端部分の消滅としているからである。
【００６９】
次に、移動速度算出部１５は、算出した移動速度を基にディスクリプションデータ１９を生成し出力する（ステップＳ４４）。
【００７０】
このようにして、移動速度算出部１５はオブジェクトの移動速度を算出し、図１２に示すような値を記述したディスクリプションデータ１９を生成する。
【００７１】
ここまでは一方向に移動するオブジェクトを撮影するよう撮影エリアを決めていたが、図１３は、上り車線と下り車線の両方を撮影するよう撮影エリアを設定している。この場合、撮影は上下車線一括して行われるが、オブジェクト抽出処理は上下車線別々に行うこととする。また、オブジェクトデータ１８に車線を示すフラグ値を用意し、ディスクリプションデータ１９にオブジェクトの移動方向を示すデータを記録する。
【００７２】
＜集計処理＞
ディスクリプションデータベース９に記録されたディスクリプションデータ１９やメディアデータ１６は、様々な形態で利用可能である。
【００７３】
例えば、「ある特定日における車種別の走行台数を時間帯毎にグラフ表示する」といった検索条件を端末装置（図示しない）からアプリケーションサーバ４に対して設定すると、アプリケーションサーバ４のクエリ作成部は、上記の検索条件を満たすクエリを生成し、アプリケーションサーバ制御部２１は、クエリ生成部２２によって生成されたクエリをデータベースサーバ５へ送信する。
【００７４】
データベースサーバ５のデータベースサーバ制御部３１はクエリを受信すると、その受信したクエリをデータ検索部３２へ供給する。データ検索部３２は、クエリに記述されている検索条件を元に、ディスクリプションデータベース９、メディアデータベース８を検索し、要求されたデータを取得する。上記の検索条件の場合は、車種別の走行台数を時間帯毎に取得する。データベースサーバ制御部３１は、データ検索部３２によって所得されたデータを検索結果としてアプリケーションサーバ４に送信する。
【００７５】
アプリケーションサーバ４のアプリケーションサーバ制御部２１は、データベースサーバ５から検索結果を受信すると、その検索結果をデータ集計部２３に供給し、データ集計部２３はその検索結果を元に端末装置から指定された処理を行う。上記の検索条件の場合は、図１４に示すようなグラフを表示するためのデータを作成する。アプリケーションサーバ制御部２１は、指定された処理の実行結果（上記の場合、グラフを表示するためのデータ）を端末装置へ送信する。
【００７６】
その他にも、クエリの内容によっては、「時間帯毎の通過するオブジェクトの平均速度」、「速度超過したオブジェクトの台数」、「○時を基準に５台目に通過したオブジェクトの移動速度」といったことを把握することも可能である。例えば、図１５に示すように、速度超過した大型車を検出時刻順に抽出し、時間帯による速度超過した台数をグラフ表示するといったことも可能である。
【００７７】
また、検出するオブジェクトの平均速度が複数台にわたって所定値以下となった場合は交通渋滞が発生していると判断することで、交通渋滞を検知することも可能である。この場合、ビデオカメラ２は、交差点（信号）から離れたところに設置することが望ましい。
【００７８】
また、ディスクリプションデータ１９がＭＰＥＧ７形式で生成されるので、ディスクリプションデータ１９と映像（メディアデータ１６）が関連付けられており、例えば、「○○時○○分に通過した移動体の種類を検索し、その移動体の映像を抽出」といった検索を行うことも可能であり、スピード違反の検挙や犯罪捜査にも利用可能である。この場合、指定された長さの映像のデータを一旦アプリケーションサーバ４へ送信しアプリケーションサーバ４から端末装置へ映像のデータを送信するようにしても良いし、指定された映像のデータの指定された箇所をデータベースサーバ５から直接端末装置へ送信するようにしても良い。
【００７９】
また、複数箇所にこの自動交通量計測システム１を配置することで、特定エリアに侵入するオブジェクトを車種毎に検出することができるので、ロードプライシング（交通渋滞や大気汚染の著しい地域に入る自動車に課金する）のシステムにも応用可能である。
【００８０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、移動体１つ１つの正確な検出、その移動体の種類の特定、移動速度の算出等、安定して正確な計測を行い、また計測結果も映像と関連付けて集約されるので、データ分析を行う際には正確な結果を得ることができる。従って、交通渋滞の検出や、交通量の調査等を正確に行うことが可能となる。
【００８１】
また、移動体の計測に人員を必要としないので、交通量調査においては人件費を削減することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】自動交通量計測システムのシステム構成図である。
【図２】メディアサーバの機能ブロック図である。
【図３】オブジェクトデータの例である。
【図４】アプリケーションサーバの機能ブロック図である。
【図５】データベースサーバの機能ブロック図である。
【図６】自動交通量計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７】オブジェクト抽出処理を示すフローチャートである。
【図８】連続する静止画像のサンプル図である。
【図９】連続する静止画像のサンプル図である。
【図１０】カウント処理を示すフローチャートである。
【図１１】移動速度算出処理を示すフローチャートである。
【図１２】ディスクリプションデータとして出力される値の例である。
【図１３】他の実施形態（撮影エリア）を示すサンプル図である。
【図１４】ディスクリプションデータの検索結果から生成されるグラフである。
【図１５】ディスクリプションデータの検索結果から生成されるグラフである。
【符号の説明】
１  自動交通量計測システム
２  ビデオカメラ
３  メディアサーバ
４  アプリケーションサーバ
５  データベースサーバ
６  ネットワーク
７  サンプルデータベース
８  メディアデータベース
９  ディスクリプションデータベース
１１  メディアサーバ制御部
１２  映像符号化部
１３  オブジェクト抽出部
１４  オブジェクトカウンタ部
１５  移動速度算出部
１６  メディアデータ
１７  サンプルデータ
１８  オブジェクトデータ
１９  ディスクリプションデータ
２１  アプリケーションサーバ制御部
２２  クエリ生成部
２３  データ集計部
３１  データベースサーバ制御部
３２  データ検索部
【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】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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