(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路上の車両を撮影した撮影画像に基づいて、停止状態又は低速状態にある停止低速車両を認識する停止低速車両認識手段と、
所定の領域を監視する車両検知器に接続され、前記領域における交通状態量を測定する交通状態量測定手段と、
前記測定された交通状態量と渋滞判定しきい値とを比較して、前記領域における交通流状態が渋滞流か否かを判定する渋滞流判定手段と、
前記停止低速車両が認識されたとき、前記渋滞流判定手段による判定が渋滞流である場合には前記停止低速車両の認識を解除し、前記渋滞流判定手段による判定が渋滞流でない場合には交通流に異常があると判定する交通流異常判定手段と、を備え、
前記交通流異常判定手段は、前記停止低速車両より下流に設けられた車両検知器によって監視される領域の交通流状態が渋滞流であると判定された場合に、前記停止低速車両の認識を解除する停止低速車両検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の停止低速車両検出装置であって、
前記交通状態量測定手段は、前記交通状態量として、前記監視領域を単位時間あたりに通過する車両台数から交通量を測定し、
前記渋滞判定手段は、前記交通量が交通量渋滞判定しきい値以上の場合に渋滞流であると判定する停止低速車両検出装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の停止低速車両検出装置であって、
前記交通状態量測定手段は、前記交通状態量として、前記監視領域を通過する個別車両の平均速度を測定し、
前記渋滞流判定手段は、前記平均速度が速度渋滞判定しきい値以下の場合に渋滞流であると判定する停止低速車両検出装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか一項に記載の停止低速車両検出装置であって、
前記車両検知器は撮像装置であり、
前記交通状態量測定手段は、前記交通状態量として、前記撮影装置により撮影された撮影画像の輝度値の変化に基づいて車群速度を測定し、
前記渋滞流判定手段は、前記車群速度が速度渋滞判定しきい値以下の場合に渋滞流であると判定する停止低速車両検出装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか一項に記載の停止低速車両検出装置であって、
前記車両検知器は撮像装置であり、
前記交通状態量測定手段は、前記交通状態量として、前記撮像装置により撮像された撮影画像における車両の空間占有率を測定し、
前記渋滞流判定手段は、前記占有率が占有率渋滞判定しきい値以上の場合に渋滞流であると判定する停止低速車両検出装置。
【請求項６】
道路上の車両を撮影した撮影画像に基づいて、停止状態又は低速状態にある停止低速車両を認識する停止低速車両認識手段と、
前記認識された停止低速車両の情報を保持する停止低速保持情報格納手段と、
前記停止低速車両が認識されたとき、前記保持されている停止低速車両の情報を参照して、前記認識された停止低速車両とは別の車両が、前記停止低速車両の位置を含む監視領域を、所定の監視時間以内に通過したか否かを監視し、前記別の車両の通過を検出した場合には前記停止低速車両の認識を解除し、前記別の車両の通過を検出しない場合には交通流に異常があると判定する交通流異常判定手段と、を備え、
前記停止低速保持情報格納手段は、前記停止低速車両の情報として、前記停止低速車両の車尾位置を格納し、
前記交通流異常判定手段は、前記格納されている車尾位置又は前記車尾位置から所定距離上流側の位置を通過する車両を監視する停止低速車両検出装置。
【請求項７】
請求項６に記載の停止低速車両検出装置であって、
前記撮影画像に基づいて、前記撮影されている領域における交通状態量を測定する交通状態量測定手段と、前記測定された交通状態量と渋滞判定しきい値とを比較して、前記領域における交通流状態が渋滞流か否かを判定する渋滞流判定手段と、を更に備え、
前記交通流異常判定手段は、前記渋滞流の判定に応じて前記監視時間を制御する停止低速車両検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
道路上の撮影画像に基づいて処理を行い、故障等で停止又は低速状態となった車両を検出する停止低速車両検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、高速道路上や一般道路上を走行する車両の映像を監視カメラにより撮影し、車両の映像を管制室の映像表示器に表示し、監視者が目で確認することにより、道路交通状態を監視するシステムが広く採用されている。また、監視カメラの映像を分析して突発事象を自動的に検出し、突発事象の発生を表示すると共に、入力映像を突発事象発生地点の現場映像に切り替えて表示するようにした突発事象検出装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、道路上の車両を撮影した画像から車両を検出する技術が種々提案されており、車両のヘッドライトを抽出して判断することにより、夜間における車種を高い精度で判別することが可能な車種判別装置及び方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
上記のように道路上の撮影画像から車両を検出し、撮影画像内の検出車両を追跡することによって、車両の速度を算出したり、停止している車両を検出したりなど、道路上の対象エリアの交通状況を把握することが可能である。
【０００５】
【特許文献１】特開平５−２５０５９５号公報
【特許文献２】特開平１１−３５３５８０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、故障等で停止した車両等の突発事象を交通官制上必要な交通阻害要因とすると、上記の装置にあっては、渋滞によって停止又は低速走行している車両がある場合や、太陽光や照明変化を車両として誤検出した場合に、全て停止低速車両として検出してしまう。したがって、突発事象以外の原因、すなわち、交通官制上必要のない原因による停止低速車両の検出が頻発してしまうといった事情があった。
【０００７】
本発明は、上記従来の事情に鑑みてなされたものであって、交通官制上必要な交通阻害要因のみを検出することが可能な停止低速車両検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の停止低速車両検出装置は、道路上の車両を撮影した撮影画像に基づいて、停止状態又は低速状態にある停止低速車両を認識する停止低速車両認識手段と、所定の領域を監視する車両検知器に接続され、前記領域における交通状態量を測定する交通状態量測定手段と、前記測定された交通状態量と渋滞判定しきい値とを比較して、前記領域における交通流状態が渋滞流か否かを判定する渋滞流判定手段と、前記停止低速車両が認識されたとき、前記渋滞流判定手段による判定が渋滞流である場合には前記停止低速車両の認識を解除し、前記渋滞流判定手段による判定が渋滞流でない場合には交通流に異常があると判定する交通流異常判定手段と、を備え、前記交通流異常判定手段は、前記停止低速車両より下流に設けられた車両検知器によって監視される領域の交通流状態が渋滞流であると判定された場合に、前記停止低速車両の認識を解除する。
【０００９】
この構成により、渋滞中の停止低速車両が交通流異常の検出対象から外れるので、交通官制上必要な交通阻害要因のみを検出することができる。また、認識された停止低速車両の進行方向前方に渋滞が発生している場合、認識された停止低速車両も渋滞が原因であると推定されることから、渋滞中の停止低速車両が交通流異常の検出対象から外れるので、交通官制上必要な交通阻害要因のみを検出することができる。
【００１２】
また、本発明の停止低速車両検出装置において、前記交通状態量測定手段は、前記交通状態量として、前記監視領域を単位時間あたりに通過する車両台数から交通量を測定し、前記渋滞判定手段は、前記交通量が交通量渋滞判定しきい値以上の場合に渋滞流であると判定する。
【００１３】
この構成により、測定された交通量に基づいて渋滞流を判定し、停止低速車両の検出を行うことができる。
【００１４】
また、本発明の停止低速車両検出装置において、前記交通状態量測定手段は、前記交通状態量として、前記監視領域を通過する個別車両の平均速度を測定し、前記渋滞流判定手段は、前記平均速度が速度渋滞判定しきい値以下の場合に渋滞流であると判定する。
【００１５】
この構成により、測定された個別車両の平均速度に基づいて渋滞流を判定し、停止低速車両の検出を行うことができる。
【００１６】
また、本発明の停止低速車両検出装置において、前記車両検知器は撮像装置であり、前記交通状態量測定手段は、前記交通状態量として、前記撮影装置により撮影された撮影画像の輝度値の変化に基づいて車群速度を測定し、前記渋滞流判定手段は、前記車群速度が速度渋滞判定しきい値以下の場合に渋滞流であると判定する。
【００１７】
この構成により、交通状態量として車群速度を用いるので、渋滞中等の車両の特徴を抽出しにくい場合にも高精度に交通流の異常を検出することができる。
【００１８】
また、本発明の停止低速車両検出装置において、前記車両検知器は撮像装置であり、前記交通状態量測定手段は、前記交通状態量として、前記撮像装置により撮像された撮影画像における車両の空間占有率を測定し、前記渋滞流判定手段は、前記占有率が占有率渋滞判定しきい値以上の場合に渋滞流であると判定する。
【００１９】
この構成により、撮像された画像における車両の空間占有率に基づいて渋滞流を判定し、停止低速車両の検出を行うことができる。
【００２３】
また、本発明の停止低速車両検出装置は、道路上の車両を撮影した撮影画像に基づいて、停止状態又は低速状態にある停止低速車両を認識する停止低速車両認識手段と、前記認識された停止低速車両の情報を保持する停止低速保持情報格納手段と、前記停止低速車両が認識されたとき、前記保持されている停止低速車両の情報を参照して、前記認識された停止低速車両とは別の車両が、前記停止低速車両の位置を含む監視領域を、所定の監視時間以内に通過したか否かを監視し、前記別の車両の通過を検出した場合には前記停止低速車両の認識を解除し、前記別の車両の通過を検出しない場合には交通流に異常があると判定する交通流異常判定手段と、を備え、前記停止低速保持情報格納手段は、前記停止低速車両の情報として、前記停止低速車両の車尾位置を格納し、前記交通流異常判定手段は、前記格納されている車尾位置又は前記車尾位置から所定距離上流側の位置を通過する車両を監視する。
【００２４】
この構成により、車尾位置を監視することにより、交通官制上必要な交通阻害要因のみを検出することができる。
【００２５】
また、本発明の停止低速車両検出装置は、前記撮影画像に基づいて、前記撮影されている領域における交通状態量を測定する交通状態量測定手段と、前記測定された交通状態量と渋滞判定しきい値とを比較して、前記領域における交通流状態が渋滞流か否かを判定する渋滞流判定手段と、を更に備え、前記交通流異常判定手段は、前記渋滞流の判定に応じて前記監視時間を制御する。
【００２６】
この構成により、渋滞中の停止低速車両も交通流異常の検出対象から外れるので、交通官制上必要な交通阻害要因のみを検出することができる。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、交通官制上必要な交通阻害要因のみを検出することが可能な停止低速車両検出装置及び停止低速車両検出方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
本実施形態では、トンネル内などにカメラを設置して走行する車両を後方から撮影し、撮影画像から車両の特徴抽出、車両認識等を行い、交通流の異常の検出を可能とした道路監視システムにおける構成例を示す。
【００３３】
図９は本発明の実施形態に係る停止低速車両検出装置を含む道路監視システムの概要を示す説明図である。図９に示すように、道路監視システムは、車両検知器の一例である撮像装置として、道路１１におけるトンネル内などの道路脇の所定位置ごとに設けられ、それぞれ異なる領域を監視する複数のカメラ１２を備えている。
【００３４】
このカメラ１２は、道路１１上を走行する車両１３を後方から撮影し、車両検知信号の一例としての撮影画像信号ＳＣを出力するようになっている。また、道路監視システムは、停止低速車両検出装置１０を備えており、カメラ１２で撮影された撮影画像に基づき、車両の検出、車両速度の算出、落下物の検出などを行い、渋滞検出や突発事象の検出など、対象道路上の事象判定を行う。
【００３５】
本実施形態では、車両を後方から撮影することで、車両のヘッドライトによるハレーション、スミア等を防止している。この後方からの撮影画像を基に車両を抽出し、車幅、車長、車尾位置を検出する。そして、検出した車両の追跡等を行い、追跡が不能な場合は後述する処理を行うことにより、停止低速車両の検出を行う。
【００３６】
以下、本発明の第１の実施形態に係る停止低速車両検出装置１０ａ及び第２の実施形態に係る停止低速車両検出装置１０ｂについて説明する。
【００３７】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る停止低速車両検出装置の概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態の停止低速車両検出装置１０ａは、画像処理／車両認識部１と、停止低速車両認識部２と、画像処理／車両認識部１の出力に基づいて交通状態量を測定する交通状態量測定部３と、交通状態量測定部３の出力に基づいて渋滞流を判定する渋滞流判定部４と、停止低速車両認識部２からの出力と渋滞流判定部４の出力とにより交通流異常の有無を判定する交通流異常判定部５と、交通流異常判定部５による判定に基づいて交通流異常を検出する交通流異常検出部６と、を備える。
【００３８】
画像処理／車両認識部１は、カメラ１２から入力された撮影画像信号ＳＣに基づいて画像処理を行い、その処理結果に基づいて車両認識を行う。停止低速車両認識部２は、画像処理／車両認識部１により認識された車両情報ＲＣに基づいて、停止状態又は低速状態にある停止低速車両を認識する。
【００３９】
交通状態量測定部３は、交通量算出部３ａと、速度算出部３ｂと、占有率算出部３ｃとを有し、画像処理／車両認識部１からの画像処理情報や車両情報に基づいて、カメラ１２の撮影領域における交通状態量を測定するものである。
【００４０】
そして、交通状態量として、交通量算出部３ａはカメラ１２の監視領域を単位時間あたりに通過する車両台数を測定し、速度算出部３ｂはカメラ１２の監視領域を通過する個別車両の平均速度及び車群速度を測定し、占有率算出部３ｃはカメラ１２の監視領域における車両の空間占有率を測定する。なお、これらの交通状態量は、例えば、過去１分間等、所定の時間における平均値を採用してもよい。
【００４１】
渋滞流判定部４は、交通状態量測定部３により測定された交通状態量と渋滞判定しきい値とを比較して、カメラ１２の監視領域における交通流が渋滞流か否かを判定する。交通流異常判定部５は、停止低速車両認識部２によって停止低速車両が認識されたとき、渋滞流判定部４による判定が渋滞流である場合には停止低速車両の認識を解除し、渋滞流判定部４による判定が渋滞流でない場合には交通流に異常があると判定する。交通流異常検出部６は、交通流に異常があると判定されたときに、認識された停止低速車両を突発事象とした交通流異常を検出する。
【００４２】
図２は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理の処理手順を示すフローチャートであり、画像処理／車両認識部１、停止低速車両認識部２及び交通状態量測定部３の動作の概略を説明するものである。
【００４３】
画像処理／車両認識部１は、まず初期データとして、背景画像データ及び背景微分画像データを作成する（ステップＳ２０１）。ここで、電源投入後又はリセット後に、例えば０．１秒ごとにカメラ１２から取り込んだ撮影画像データの３００回分（３０秒分の画像）を平均し、背景画像とする。また、背景画像データの微分処理を行って背景微分画像を作成する。更に、夜と昼とで道路上の照明の明るさ等が異なるため、背景画像に基づいて夜モード又は昼モードの判定を行い、現在時点に対応するモードに設定する。
【００４４】
次に、カメラ１２から取り込んだ撮影画像データから画像解析に使用する画像データを作成する（ステップＳ２０２）。ここでは、カメラ１２から入力されるＮＴＳＣ信号による映像信号を、垂直方向２４０ライン、水平方向３２０画素、輝度を２５６階調とし、フレームごとにＡＤ変換（アナログ−デジタル変換）して３２０画素×２４０画素の画像データを作成する。このとき、偶数フィールドのみをＡＤ変換することで、１／３０sec ごとに１枚の画像データを作成する。そして、以降の画像解析には、現在画像、ΔＴ前画像、２ΔＴ前画像（ここではΔＴ＝１００ｍｓとする）の３つの画像データを使用する。
【００４５】
そして、作成した画像データに対して、特徴抽出演算、二値化処理等の画像前処理を行い、車両の特徴を抽出した特徴画像を作成する（ステップＳ２０３）。特徴抽出演算においては、背景差分方式、微分背景差分方式、フレーム差分方式、微分フレーム差分方式などの特徴抽出方式を用いてそれぞれ特徴抽出を行った差分画像を作成し、特徴画像を作成する。なおここでは、後処理の処理速度を速めるために、例えば特徴抽出等の処理を行って特徴画像を作成した後、この３２０画素×２４０画素の画像データを８０画素×６０画素に圧縮して特徴抽出圧縮画像を作成するようにする。また、画像解析用に作成した画像データから３２０画素×２４０画素のライト抽出用画像を作成する。
【００４６】
続いて、特徴抽出圧縮画像及びライト抽出用画像を用いて画像解析を行い、車両等を抽出する（ステップＳ２０４）。このとき、特徴抽出圧縮画像を用いて車体解析を行い、車尾、車長、車幅を決定する。また、ライト抽出用画像を用いてライト解析を行い、車両のライトを検出して車尾を決定する。これらの車体解析による矩形の車体検出とライト解析による車尾検出の結果から車両位置を決定する。更に、特徴抽出圧縮画像を用いて落下物解析を行い、落下物の位置、縦横寸法を決定する。
【００４７】
その後、検出した車両の位置データを走行軌跡データに追加又は新規作成し、本処理のサイクルごとに検出された車両の位置データを走行軌跡データに追加していくことで、車両追跡を行う（ステップＳ２０５）。そして、交通状態量測定部３は交通状態量を測定する。具体的には、交通量算出部３ａは、ステップＳ２０４にて検出された車尾が、画像の所定の水平ラインを通過した際に１台とカウントし、所定時間あたりに通過する車両台数を交通量として算出する。また、速度算出部３ｂは、検出した個々の車両の移動速度を算出する。更に、占有率算出部３ｃは、ステップＳ２０４にて抽出された車両から、カメラ１２により撮像された画像の１画面に占める車両の割合を占有率として算出する。
【００４８】
また、交通状態量測定部３の速度算出部３ｂは、前記車両追跡とは異なる方法で撮影画像における車群の速度を算出する（ステップＳ２０６）。ここでは、画像全体の輝度値の移動量から車両全体を一つの塊の車群として捉え、この車群の移動速度を算出する。この車群速度は渋滞時の渋滞判定等に用いることができる。
【００４９】
次に、停止低速車両認識部２は、前述の車両追跡、車群速度算出、落下物検出等の結果から、「停止」「低速」などの事象が発生したかどうかを認識する（ステップＳ２０７）。なお、停止低速車両認識部２は、抽出された車体毎に、車両情報の一つとして、識別番号を付与する。そして、識別番号が同一の車体の車尾がｎ秒以上動かない場合を停止状態、識別番号が同一の個別車両の速度がｍ［ｋｍ］以下をｌ秒継続した場合に低速状態として認識する。なお、ｎ、ｍ、ｌは時刻等に応じて可変に設定してもよい。
【００５０】
そして、画像処理／車両認識部１は、次の処理のサイクルにおける画像処理のために、背景画像データ及び背景微分画像データを最新の背景画像に更新する（ステップＳ２０８）。また、新たな背景画像に基づいて夜モード又は昼モードの判定を行い、現在時点に対応するモードに更新する。その後、ステップＳ２０２に戻り、ステップＳ２０２〜Ｓ２０８の処理サイクルを所定間隔（ここでは１００ｍｓ）ごとに繰り返す。
【００５１】
図３は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理／車両認識部の概略構成を示すブロック図である。
【００５２】
画像処理／車両認識部１は、カメラ１２で撮影した画像データを入力する画像入力部２１、入力画像データから背景画像を作成する背景画像作成部２２、入力画像及び背景画像を用いて背景差分、微分背景差分、フレーム差分、微分フレーム差分等の処理を行って特徴画像を作成する特徴画像作成部２３、特徴画像を基に車両候補矩形を算出するための各画素の特徴を示す特徴コードを作成する特徴コード作成部２４、画像データを格納する画像格納部２５、特徴コードを格納する特徴コード格納部２９、車両認識の処理を行う車両認識部３０を備える。
【００５３】
画像格納部２５は、現画像を格納する現画像格納部２６、背景画像を格納する背景画像格納部２７、特徴画像を格納する特徴画像格納部２８を有する。車両認識部３０は、現画像及び算出した特徴コードより車頭又は車尾を検出する車頭車尾検出部３１、車頭車尾を用いて検出車両の追跡を行う車両追跡部３２を有する。画像格納部２５、特徴コード格納部２９は、メモリ等によって構成される。背景画像作成部２２、特徴画像作成部２３、特徴コード作成部２４、車両認識部３０は、各処理を行うプロセッサ等によって構成される。
【００５４】
現画像格納部２６は、画像入力部２１より入力された現在画像データを格納する。入力される画像データには、２５６階調の濃淡画像などを用いる。背景画像作成部２２は、過去の現在画像データを用いて背景のみの背景画像を作成し、背景画像格納部２７に格納する。特徴画像作成部２３は、現画像格納部２６に格納された現在画像データと背景画像格納部２７に格納された背景画像データとを用いて、背景差分、微分背景差分、フレーム差分、微分フレーム差分等の処理を行い、撮影画像中の車両を検出するための特徴画像を作成し、特徴画像格納部２８に格納する。
【００５５】
特徴コード作成部２４は、特徴画像を基に車両候補矩形を算出するための各画素の特徴を示す特徴コードを作成し、特徴コード格納部２９に格納する。特徴コードは、特徴画像において各画素ごとに０，１，２，…，９などのコードを割り当てたものである。例えば、背景と同一で差分処理によってデータ無しとなった部分は０、ノイズ等と思われる捨てデータは１、車両として有効な有効データのうち、車幅より小さい部分は２、車幅より大きい部分は３、車両候補となる部分は６、車体として認識される部分は８、車尾として認識される部分は９などとして、車両の位置を判別可能にしたデータである。
【００５６】
車頭車尾検出部３１は、現画像格納部２６に格納された現在画像データと特徴コード格納部２９に格納された特徴コードとを用いて、車頭又は車尾の位置を算出する。車両追跡部３２は、上記処理により時系列に得られる車頭又は車尾の位置を用いて、検出車両の位置をトレースして走行軌跡を算出したり、検出車両の移動速度を算出することによって車両追跡を行う。なお、車両認識部３０は、現在画像データと特徴コードとを用いて車両候補矩形を検出し、その車両候補矩形を用いて車両認識を行ってもよい。この場合、車頭又は車尾が画面外にある場合でも、車両を認識することができる。
【００５７】
図４は、本発明の第１の実施形態に係る停止低速車両検出の処理手順を示すフローチャートである。交通流異常判定部５は、停止低速車両認識部２によって停止低速車両が認識されるまで、停止低速車両の有無を監視する（ステップＳ４０１）。そして、停止低速車両認識部２によって停止低速車両が認識されると（ステップＳ４０１のＹＥＳ）、渋滞流判定部４による渋滞流判定処理（ステップＳ４０２）の結果を取得する。
【００５８】
図５は、本発明の第１の実施形態に係る渋滞判定の処理手順を示すフローチャートである。渋滞流判定部４は、交通状態量測定部３により測定された交通状態量の情報である交通量、速度、占有率を取得し（ステップＳ５０１）、交通量がしきい値以上か否かを判定する（ステップＳ５０２）。交通量がしきい値以上であれば（ステップＳ５０２のＹＥＳ）、速度がしきい値以下か否かを判定する（ステップＳ５０３）。例えば、この速度判定に車群速度を用いた場合には、渋滞中等の車両の特徴を抽出しにくい場合にも精度よく速度測定を行うことができるので、交通流状態の判定の精度が上がるので、交通流の異常を精度よく検出することができる。
【００５９】
速度がしきい値以下であれば（ステップＳ５０３のＹＥＳ）、占有率がしきい値以上であるか否かを判定する（ステップＳ５０４）。占有率がしきい値以上であれば（ステップＳ５０４のＹＥＳ）、交通流状態が渋滞流であると判定する（ステップＳ５０５）。
【００６０】
一方、交通量がしきい値未満（ステップＳ５０２のＮＯ）、速度がしきい値より大きい（ステップＳ５０３のＮＯ）、占有率がしきい値未満（ステップＳ５０４のＮＯ）である場合には、交通流状態が自由流であると判定する。
【００６１】
なお、上記の説明では、交通状態量として、交通量、速度、占有率を全て組み合わせて交通流状態を判定する例について説明したが、このうちのいずれか一つのみ、又は二つの交通状態量を組合せて交通流状態を判定してもよい。また、交通状態量としては、交通量、速度、占有率に限られず、交通状態を示す値であれば、種々の状態量を適用することができる。
【００６２】
図４に戻り、交通流異常判定部５が、渋滞流判定部４による判定を取得して、認識された停止低速車両より下流に設けられたカメラ１２によって監視される領域の交通流状態が渋滞流であると判定された場合（ステップＳ４０３のＹＥＳ）、交通流に異常があると判定する。そして、交通流異常検出部６は、交通流異常を検出する（ステップＳ４０４）。一方、認識された停止低速車両より下流に設けられたカメラ１２によって監視される領域の交通流状態が渋滞流でないと判定された場合（ステップＳ４０３のＮＯ）、停止低速車両認識部２による停止低速車両の認識を解除する。
【００６３】
このような本発明の第１の実施形態によれば、渋滞中の停止低速車両が交通流異常の検出対象から外れるので、交通官制上必要な交通阻害要因のみを検出することができる。更に、認識された停止低速車両より下流に設けられたカメラ１２によって監視される領域の渋滞流判定を用いることにより、認識された停止低速車両の進行方向前方に渋滞が発生している場合、認識された停止低速車両も渋滞が原因であると推定されることから、渋滞中の停止低速車両が交通流異常の検出対象から外れるので、交通官制上必要な交通阻害要因のみを検出することができる。
【００６４】
（第２の実施形態）
図６は、本発明の第２の実施形態に係る停止低速車両検出装置の概略構成を示すブロック図である。同図において、第１の実施形態で説明した図１と重複する部分には同一の符号を付す。
【００６５】
第２の実施形態の停止低速車両検出装置１０ｂは、停止低速車両認識部２によって認識された停止低速車両の情報を保持する停止低速保持情報格納部７を備え、交通流異常判定部８は、停止低速車両認識部２による認識結果、停止低速保持情報格納部７に保持されている情報及び画像処理／車両認識部１からのリアルタイムな車両認識結果に基づいて交通流異常の判定を行う。
【００６６】
図７は、本発明の第２の実施形態に係る停止低速車両検出の処理手順を示すフローチャートである。
【００６７】
交通流異常判定部８は、停止低速車両認識部２によって停止低速車両が認識されるまで、停止低速車両の有無を監視する（ステップＳ７０１）。そして、停止低速車両認識部２によって停止低速車両が認識されると（ステップＳ７０１のＹＥＳ）、交通流異常判定部８は停止低速車両を認識し、停止低速保持情報格納部７は、停止低速車両認識部２から出力された車両情報を格納する（ステップＳ７０２）。なお、格納される車両情報の例としては、認識された車両の識別番号と、車尾位置情報である。
【００６８】
交通流異常判定部８は、停止低速保持情報格納部７に保持されている停止低速車両の情報を参照して、画像処理／車両認識部１から出力されるリアルタイムな車両認識結果に基づいて、停止低速車両とは別の車両が、停止低速車両の位置を含む監視領域を、監視時間である保持時間以内に通過したか否かを監視する（ステップＳ７０３）。
【００６９】
交通流異常判定部８は、停止低速保持情報格納部７に格納されている車両情報としての車尾位置、又は、車尾位置から所定距離（ｓ［ｍ］）上流側の位置（車両後部から撮影するカメラ１２の画像手前側）を監視領域として、その監視領域を通過する車両を監視する。
【００７０】
また、保持時間は、停止低速車両の監視するカメラの位置によって設定する。例えば、太陽光や照明等による車両の誤検出が生じやすい場所は、保持時間を長くすることにより、停止低速車両の誤検出を防ぐことができる。なお、時刻等に応じて自動的に設定してもよい。
【００７１】
そして、監視領域において別の車両の通過を検出した場合（ステップＳ７０３のＹＥＳ）、停止低速車両の認識を解除する（ステップＳ７０４）。一方、監視領域において別の車両の通過を検出しない場合（ステップＳ７０３のＮＯ）には交通流に異常があると判定し、交通流異常検出部６は、交通流異常を検出する（ステップＳ７０５）。
【００７２】
すなわち、車両が停止状態又は低速状態にあれば、その停止低速車両の位置（又は車尾位置の数メートル手前等）、後続車が通過しないはずであるので、認識された停止低速車両位置に保持時間内に通過する車両が検出された場合には、停止低速車両の認識を解除することにより、停止低速車両の誤認識による交通流異常の誤検出を防ぐことができる。
【００７３】
なお、上述の保持時間は、渋滞流の判定に応じて可変に制御されてもよい。図８は、本発明の第２の実施形態に係る保持時間変更の処理手順を示すフローチャートである。
【００７４】
図８に示すように、渋滞流判定部４は、交通状態量測定部３によって測定された、停止低速車両検出地点の交通状態量を取得して（ステップＳ８０１）、その交通状態量に基づいて渋滞流判定を行う。そして、交通流異常判定部５は、交通流状態が渋滞流であると判定された場合（ステップＳ８０２のＹＥＳ）、保持時間をｔ１秒に設定する（ステップ８０３）。そして、交通流状態が渋滞流でないと判定された場合（ステップＳ８０２のＮＯ）、保持時間をｔ１秒より短いｔ２秒に設定する。
【００７５】
このように、渋滞が発生しているときに保持時間を長く設定することにより、渋滞中の車両による停止低速車両認識を解除できる可能性が高くなるので、更に精度の高い停止低速車両検出を行うことができる。
【００７６】
なお、この保持時間の設定は、停止低速車両認識部２によって停止低速車両が認識される度に行ってもよいし、所定時間毎等に自動的に行ってもよい。
【００７７】
このような本発明の第２の実施形態によれば、太陽光や照明変化により誤検出された事象が交通流異常の検出対象から外れるので、交通官制上必要な交通阻害要因のみを検出することができる。
【００７８】
なお、本発明の実施形態では、交通状態量を測定するための車両検知器にカメラを適用した場合について説明したが、これに限られず、超音波式車両検知器、道路の下に埋め込んだループコイルに発生する起電力を利用して車両を検知するループコイル式車両検知器、又は道路上又は地中に設けて、車両が通過した際にその重量によりスイッチが接続することにより車両検出を行うテープ式車両検知器等を適用してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本発明は、交通官制上必要な交通阻害要因のみを検出することが可能な効果を有し、道路上の撮影画像に基づいて処理を行い、故障等で停止又は低速状態となった車両を検出する停止低速車両検出装置及び停止低速車両検出方法等に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る停止低速車両検出装置の概略構成を示すブロック図
【図２】本発明の第１の実施形態に係る画像処理の処理手順を示すフローチャート
【図３】本発明の第１の実施形態に係る画像処理／車両認識部の概略構成を示すブロック図
【図４】本発明の第１の実施形態に係る停止低速車両検出の処理手順を示すフローチャート
【図５】本発明の第１の実施形態に係る渋滞判定の処理手順を示すフローチャート
【図６】本発明の第２の実施形態に係る停止低速車両検出装置の概略構成を示すブロック図
【図７】本発明の第２の実施形態に係る停止低速車両検出の処理手順を示すフローチャート
【図８】本発明の第２の実施形態に係る保持時間変更の処理手順を示すフローチャート
【図９】本発明の実施形態に係る停止低速車両検出装置を含む道路監視システムの概要を示す説明図
【符号の説明】
【００８１】
１  画像処理／車両認識部
２  停止低速車両認識部
３  交通状態量測定部
３ａ  交通量算出部
３ｂ  速度算出部
３ｃ  占有率算出部
４  渋滞流判定部
５、８  交通流異常判定部
６  交通流異常検出部
７  停止低速保持情報格納部
１０、１０ａ、１０ｂ  停止低速車両検出装置
１１  道路
１２  カメラ
１３  車両
２１  画像入力部
２２  背景画像作成部
２３  特徴画像作成部
２４  特徴コード作成部
２５  画像格納部
２６  現画像格納部
２７  背景画像格納部
２８  特徴画像格納部
２９  特徴コード格納部
３０  車両認識部
３１  車両候補矩形検出部
３２  車両追跡部
【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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