(57)【要約】【課題】  交通流の測定範囲外においても、迅速かつ高精度に交通流の異常の検出が可能な交通流異常検出装置及び交通流異常検出方法を提供すること。【解決手段】  交通状態量測定部１は、それぞれ異なる領域を監視する複数の車両検知器から入力された信号ＳＣに基づいて、監視領域の各々における交通状態量を測定する。交通流状態判定部２は、測定された交通状態量に基づいて、監視領域の各々における交通流が渋滞流か自由流かを判定する。交通流異常判定部３は、交通流異常状態判定部３ａ及び交通流異常状態継続判定部３ｂを有し、車両検知器の監視領域と交通流状態判定部２によって判定された交通流状態との組合せに基づいて、交通流が異常状態であるか否かを判定する。交通流異常検出部４は、交通流異常判定部３からの出力に基づいて交通流の異常を検出する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ異なる領域を監視する複数の車両検知器に接続され、該領域の各々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に基づいて、前記領域の各々における交通流が渋滞流か自由流かを判定する交通流状態判定手段と、
前記車両検知器により監視される領域と前記判定された交通流状態との組合せに基づいて、交通流が異常状態であるか否かを判定する交通流異常状態判定手段と、
を備える交通流異常検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の交通流異常検出装置であって、
前記交通流異常状態判定手段により前記交通流が異常状態であると判定された場合、前記異常状態が所定時間維持したか否かを判定する交通流異常状態継続判定手段を更に備える交通流異常検出装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の交通流異常検出装置であって、
前記複数の車両検知器は、それぞれ道路の上流側から順に設けられた、第一の領域を監視する第一の車両検知器、第二の領域を監視する第二の車両検知器、及び第三の領域を監視する第三の車両検知器を有し、
前記交通流異常状態判定手段は、前記第一の領域が渋滞流、前記第二の領域が渋滞流、及び前記第三の領域が自由流であると判定された場合に、前記交通流に異常があると判定する交通流異常検出装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の交通流異常検出装置であって、
前記複数の車両検知器は、それぞれ道路の上流側から順に設けられた、第一の領域を監視する第一の車両検知器、第二の領域を監視する第二の車両検知器、及び第三の領域を監視する第三の車両検知器を有し、
前記交通流異常状態検出手段は、前記第一の領域が自由流、前記第二の領域が渋滞流、及び前記第三の領域が自由流であると判定された場合に、前記交通流に異常があると判定する交通流異常検出装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか一項に記載の交通流異常検出装置であって、
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、
前記交通流状態判定手段は、前記交通量が交通量渋滞流しきい値以上の場合には渋滞流、前記交通量が交通量自由流しきい値以下の場合には自由流であると判定する交通流異常検出装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか一項に記載の交通流異常検出装置であって、
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、
前記交通流状態判定手段は、前記平均速度が速度自由流しきい値以上の場合には自由流、前記平均速度が速度渋滞流しきい値以下の場合には渋滞流であると判定する交通流異常検出装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか一項に記載の交通流異常検出装置であって、
前記各々の車両検知器は、撮像装置、超音波式車両検知器、ループコイル式車両検知器、及びテープ式車両検知器のうちいずれか一つの装置により構成される交通流異常検出装置。
【請求項８】
請求項１ないし６のいずれか一項に記載の交通流異常検出装置であって、
前記複数の車両検知器は撮像装置を含み、
前記交通状態量測定手段は、前記撮像装置により撮像された画像を処理し、前記交通状態量を測定する交通流異常検出装置。
【請求項９】
請求項８に記載の交通流異常検出装置であって、
前記交通状態量測定手段は、前記交通状態量として、前記撮像装置により撮像されている領域における車両の空間占有率を測定し、
前記交通流状態判定手段は、前記占有率が占有率渋滞流判定しきい値以上の場合には渋滞流、前記交通量が占有率自由流判定しきい値以下の場合には自由流であると判定する交通流異常検出装置。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の交通流異常検出装置であって、
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車群速度を測定し、
前記交通流状態判定手段は、前記車群速度が速度自由流判定しきい値以上の場合には自由流、前記車群速度が速度渋滞流判定しきい値以下の場合には渋滞流であると判定する交通流異常検出装置。
【請求項１１】
それぞれ異なる領域を監視する複数の車両検知器に接続され、該領域の各々における交通交通状態量を測定するステップと、
前記測定された交通状態量に基づいて、前記領域の各々における交通流が渋滞流か自由流かを判定するステップと、
前記車両検知器の位置と前記判定された交通流状態との組合せに基づいて、交通流が異常状態であるか否かを判定するステップと、
を有する交通流異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通流異常検出装置及び交通流異常検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数の道路センサの情報を統合し、計測範囲全域に存在する車両情報を連続的に出力する区間統合処理を用いることにより、突発事象等の事象判定を行う方法があった（例えば、特許文献１）。
【０００３】
ただし、上記の方法では、道路センサによる計測範囲内の事象判定を行うものであるため、事象判定を行う領域全域が計測範囲となるように道路センサを設置する必要がある。したがって、事象判定を行う領域が広域にわたる場合には、道路センサを設置する手間や費用が増大してしまう。そこで、道路センサによる計測範囲外における交通流の異常を検出する方法が提案されている（例えば、特許文献２、特許文献３参照）。
【０００４】
特許文献２に記載された異常交通流の検出装置では、車両検知器において検出された交通状態量から所定時間後の交通状態量を予測し、所定時間後に検出された交通状態量が予測値を含む所定範囲外であるとき交通流が異常であると判定するものである。
【０００５】
また、特許文献３に記載された交通流計測装置は、交通流の上流側に配置した第１の車両計測手段による計測値に基づいて、所定時間後に下流側に配置した第２の車両計測手段が計測する交通流パラメータの予測値を演算し、第２の車両計測手段の計測値と演算した予測値とを比較して交通状態を推定するものである。
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２８８６６２号公報
【特許文献２】特開平３−２０９５９９号公報
【特許文献３】特開平８−２７９０９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記従来の交通流異常検出装置にあっては、ある測定値から演算した所定時間経過後の予測値が用いられるため、その予測値の演算精度によって、交通流の異常判定の信頼性に大きく影響してしまうといった事情があった。また、予測値を用いて判定が行われるので、判定までに時間がかかってしまうといった事情があった。
【０００８】
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、交通流の測定範囲外においても、迅速かつ高精度に交通流の異常の検出が可能な交通流異常検出装置及び交通流異常検出方法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】
【０００９】
本発明の交通流異常検出装置は、それぞれ異なる領域を監視する複数の車両検知器に接続され、該領域の各々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に基づいて、前記領域の各々における交通流が渋滞流か自由流かを判定する交通流状態判定手段と、前記車両検知器により監視される領域と前記判定された交通流状態との組合せに基づいて、交通流が異常状態であるか否かを判定する交通流異常状態判定手段と、を備える。
【００１０】
この構成により、車両検知器により監視される領域と判定された交通流状態との組合せに基づいて交通流の異常状態を判定するので、交通流の測定範囲外においても、迅速かつ高精度に交通流の異常を検出することができる。
【００１１】
また、本発明の交通流異常検出装置は、前記交通流異常状態判定手段により前記交通流が異常状態であると判定された場合、前記異常状態が所定時間維持したか否かを判定する交通流異常状態継続判定手段を更に備える。
【００１２】
この構成により、交通流の異常状態が所定時間維持したか否かを判定するので、更に高精度な交通流異常の検出が可能となる。
【００１３】
また、本発明の交通流異常検出装置において、前記複数の車両検知器は、それぞれ道路の上流側から順に設けられた、第一の領域を監視する第一の車両検知器、第二の領域を監視する第二の車両検知器、及び第三の領域を監視する第三の車両検知器を有し、前記交通流異常状態判定手段は、前記第一の領域が渋滞流、前記第二の領域が渋滞流、及び前記第三の領域が自由流であると判定された場合に、前記交通流に異常があると判定する。
【００１４】
この構成により、交通流の測定範囲外においても、迅速かつ高精度に交通流の異常を検出することができる。
【００１５】
また、本発明の交通流異常検出装置において、前記複数の車両検知器は、それぞれ道路の上流側から順に設けられた、第一の領域を監視する第一の車両検知器、第二の領域を監視する第二の車両検知器、及び第三の領域を監視する第三の車両検知器を有し、前記交通流異常状態検出手段は、前記第一の領域が自由流、前記第二の領域が渋滞流、及び前記第三の領域が自由流であると判定された場合に、前記交通流に異常があると判定する。
【００１６】
この構成により、交通流の測定範囲外においても、迅速かつ高精度に交通流の異常を検出することができる。
【００１７】
また、本発明の交通流異常検出装置において、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、前記交通流状態判定手段は、前記交通量が交通量渋滞流しきい値以上の場合には渋滞流、前記交通量が交通量自由流しきい値以下の場合には自由流であると判定する。
【００１８】
この構成により、測定された交通量に基づいて交通流の異常を検出することができる。
【００１９】
また、本発明の交通流異常検出装置において、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、前記交通流状態判定手段は、前記平均速度が速度自由流しきい値以上の場合には自由流、前記平均速度が速度渋滞流しきい値以下の場合には渋滞流であると判定する。
【００２０】
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交通流の異常を検出することができる。
【００２１】
また、本発明の交通流異常検出装置において、前記各々の車両検知器は、撮像装置、超音波式車両検知器、ループコイル式車両検知器、及びテープ式車両検知器のうちいずれか一つの装置により構成される。
【００２２】
この構成により、種々の車両検知機により、交通流の異常を検出することができる。
【００２３】
また、本発明の交通流異常検出装置において、前記複数の車両検知器は撮像装置を含み、前記交通状態量測定手段は、前記撮像装置により撮像された画像を処理し、前記交通状態量を測定する。
【００２４】
この構成により、撮像装置により撮像された画像を用いるので、画像から得られる様々な情報から状態量の測定を行うことができる。
【００２５】
また、本発明の交通流異常検出装置において、前記交通状態量測定手段は、前記交通状態量として、前記撮像装置により撮像されている領域における車両の空間占有率を測定し、前記交通流状態判定手段は、前記占有率が占有率渋滞流判定しきい値以上の場合には渋滞流、前記交通量が占有率自由流判定しきい値以下の場合には自由流であると判定する。
【００２６】
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交通流の異常を検出することができる。
【００２７】
また、本発明の交通流異常検出装置において、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車群速度を測定し、前記交通流状態判定手段は、前記車群速度が速度自由流判定しきい値以上の場合には自由流、前記車群速度が速度渋滞流判定しきい値以下の場合には渋滞流であると判定する。
【００２８】
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。
【００２９】
本発明の交通流異常検出方法は、それぞれ異なる領域を監視する複数の車両検知器に接続され、該領域の各々における交通交通状態量を測定するステップと、前記測定された交通状態量に基づいて、前記領域の各々における交通流が渋滞流か自由流かを判定するステップと、前記車両検知器の位置と前記判定された交通流状態との組合せに基づいて、交通流が異常状態であるか否かを判定するステップと、を有する。
【００３０】
この方法により、車両検知器により監視される領域と判定された交通流状態との組合せに基づいて交通流の異常状態を判定するので、交通流の測定範囲外においても、迅速かつ高精度に交通流の異常を検出することができる。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、交通流の測定範囲外においても、迅速かつ高精度に交通流の異常の検出が可能な交通流異常検出装置及び交通流異常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７は本発明の実施形態に係る交通流異常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７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、交通流異常検出装置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】
次に、本発明の実施形態の交通流異常検出装置１０について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る交通流異常検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【００３７】
図１に示すように、本実施形態の交通流異常検出装置１０は、交通状態量を測定する交通状態量測定部１と、交通状態量測定部１の出力に基づいて交通流状態を判定する交通流状態判定部２と、交通流状態判定部２により判定された交通流状態から交通流異常の有無を判定する交通流異常判定部３と、交通流異常判定部３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４とを備える。
【００３８】
交通状態量測定部１は、交通状態量測定部１は、画像処理部１ａと、交通量算出部１ｂと、速度算出部１ｃと、占有率算出部１ｄとを有し、複数のカメラ１２からの撮影画像信号ＳＣに対して画像処理を行い、カメラ１２の撮影領域の各々における交通状態量を測定するものである。
【００３９】
そして、交通状態量として、交通量算出部１ｂ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１ｃ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１ｄ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。
【００４０】
交通流状態判定部２は、交通状態量測定部１により測定された交通状態量に基づいて、カメラ１２の監視領域の各々における交通流が渋滞流か自由流かを判定する。
【００４１】
交通流異常判定部３は、交通流異常状態判定部３ａと、交通流異常状態継続判定部３ｂとを有する。交通流異常状態判定部３ａは、カメラ１２の監視領域の位置と、交通流状態判定部２により判定された交通流状態との組合せに基づいて、交通流が異常状態であるか否かを判定する。交通流異常状態継続判定部３ｂは、交通流異常状態判定部３ａにより交通流が異常状態であると判定された場合、この交通流異常状態が所定時間維持したか否かを判定する。なお、カメラ１２の監視領域の位置は、カメラ１２からの信号にカメラの識別情報を加え交通流異常検出装置１０にて判定してもよいし、各カメラと有線伝送路で接続する場合には、交通流異常検出装置１０における伝送路の接続位置によって判定してもよい。
【００４２】
交通流異常検出部４は、交通流異常判定部３によって、交通流異常が判定された場合、交通流異常を検出する。そして、必要に応じて、交通流異常の検出時刻や、交通流異常の原因となる落下物や事故等の突発事象が発生したと推定される場所等の情報を、不図示の表示部等に出力する。
【００４３】
次に、本実施形態の交通流異常検出装置の動作について説明する。図２は、本発明の実施形態に係る交通流異常検出方法の処理手順を示すフローチャートである。
【００４４】
図２に示すように、交通状態量測定部１は、各カメラ１２からの撮影画像信号ＳＣに基づいて画像処理を行い、各領域毎の交通状態量を測定する（ステップＳ２０１）。なお、画像処理及び交通状態量測定の詳細は図３及び図４を用いて説明する。
【００４５】
次に、交通流状態判定部２は、各領域毎に交通流状態を判定する（ステップＳ２０２）。なお、交通流状態判定の詳細は図５を用いて説明する。
【００４６】
そして、交通流異常判定部３の交通流異常状態判定部３ａは、交通流状態判定部２によって判定された各領域の交通流状態が異常判定条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０３）。なお、異常判定条件の詳細は図６を用いて説明する。
【００４７】
各領域の交通流状態が異常判定条件を満たす場合（ステップＳ２０３のＹＥＳ）、交通流異常状態継続判定部３ｂは、交通流異常状態が所定時間継続したか否かを判定する（ステップＳ２０４）。一方、各領域の交通流状態が異常判定条件を満たさない場合（ステップＳ２０３のＮＯ）、処理を終了する。
【００４８】
交通流異常状態が所定時間継続した場合（ステップＳ２０４のＹＥＳ）、交通流異常検出部４は、交通流異常が発生したと判断し、交通流異常を検出する（ステップＳ２０５）。このようにして、本実施形態の交通流異常検出装置は、交通流の異常を検出する。また、交通流異常状態が所定時間継続した場合に交通流異常を検出するので、交通流状態の誤判定に起因した交通流異常の誤検出を防ぎ、高精度な交通流異常検出を行うことが出来る。なお、交通流異常状態継続判定部３ｂが判定するための異常状態継続時間は、時刻等に応じて可変に設定してもよい。
【００４９】
次に、図２におけるステップＳ２０１の交通状態量測定の処理について説明する。図３は、本発明の実施形態に係る交通状態量測定の処理手順を示すフローチャートである。
【００５０】
図３に示すように、画像処理部１ａ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Ｓ３０１）。ここで、電源投入後またはリセット後に、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。さらに、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また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。
【００５１】
次に、カメラ１２から取り込んだ撮影画像データＳＣ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Ｓ３０２）。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、１／３０秒ごとに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。
【００５２】
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抽出画像を作成する（ステップＳ３０３）。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の４つ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、これらを重み付け後に合成して特徴抽出画像を算出する。なおここでは、後処理の処理速度を速めるために、特徴抽出等の処理を行って特徴抽出画像を作成した後、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。
【００５３】
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Ｓ３０４）。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。さらに、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。
【００５４】
占有率算出部１ｃは、ステップＳ３０４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（ステップＳ３０５）。
【００５５】
交通量算出部１ａは、ステップＳ３０４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（ステップＳ３０６）。
【００５６】
速度算出部１ｂは、検出した車両の位置データを走行軌跡データに追加または新規作成し、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。また、検出した個々の車両の移動速度を算出する（ステップＳ３０７）。
【００５７】
また、速度算出部１ｂ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Ｓ３０８）。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。
【００５８】
そして、画像処理部１ａ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Ｓ３０９）。また、新たな背景画像に基づいて夜モードまた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Ｓ３０２に戻り、ステップＳ３０２〜Ｓ３０９の処理サイクルを所定間隔（ここでは１００ｍｓ）ごとに繰り返す。
【００５９】
図４は、本発明の実施形態に係る画像処理部の概略構成を示すブロック図である。図４に示すように、画像処理部１ａは、画像前処理を行う機能構成として、カメラ１２で撮影した撮影画像データＳＣを入力する画像入力部２１、画像データを格納するメモリ等を有して構成される画像格納部２２、画像データの処理を行うプロセッサ等を有して構成される画像演算部２３を備える。
【００６０】
画像格納部２２は、現画像格納部２４、微分画像格納部２５、背景画像格納部２６、差分画像格納部２７、差分二値化画像格納部２８、重み付け画像格納部２９、特徴画像格納部３０を有する。画像演算部２３は、微分画像作成部３１、背景画像作成部３２、画像間減算部３３、画像間論理積演算部３４、画像二値化部３５、二値化画像重み付け部３６、画像間加算部３７を有する。また、画像処理部１ａは、背景更新率格納部３８、背景更新率算出部３９、二値化しきい値設定部４０、重み量設定部４１を備える。
【００６１】
現画像格納部２４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は、２５６階調の濃淡画像とする。微分画像作成部３１は現在画像の微分処理を行い、微分画像格納部２５は作成された微分画像データを格納する。背景画像作成部３２は背景画像と微分背景画像の作成を行い、背景画像格納部２６は、作成された背景画像データと微分背景画像データを格納する。このとき、背景更新率算出部３９において画像中の車両の占有率から背景更新率を算出して設定し、背景更新率格納部３８に背景更新率データを格納しておく。背景画像作成部３２は、この背景更新率に応じた割合で背景画像の更新を行う。
【００６２】
画像間減算部３３は、現在画像と背景画像との減算、微分画像と微分背景画像との減算、現在画像とΔＴ前画像及びΔＴ前画像と２ΔＴ前画像のフレーム間減算、現在微分画像とΔＴ前微分画像及びΔＴ前微分画像と２ΔＴ前微分画像のフレーム間減算をそれぞれ行うことで差分処理を行い、差分画像を作成する。差分画像格納部２７は、作成された背景差分画像、微分背景差分画像、フレーム差分画像、微分フレーム差分画像の各画像データを格納する。画像間論理積演算部３４は、フレーム差分画像及び微分フレーム差分画像について、それぞれ現在画像及びΔＴ前画像の差分画像とΔＴ前画像及び２ΔＴ前画像の差分画像との間で論理積演算を行う。
【００６３】
画像二値化部３５は、二値化しきい値設定部４０で設定されたしきい値に基づいて各差分画像データの二値化処理を行う。差分二値化画像格納部２８は、作成された背景差分二値化画像、微分背景差分二値化画像、フレーム差分二値化画像、微分フレーム差分二値化画像の各画像データを格納する。
【００６４】
二値化画像重み付け部３６は、重み量設定部４１で撮影環境等に応じて設定された各差分二値化画像の重み量に基づき、作成された背景差分二値化画像、微分背景差分二値化画像、フレーム差分二値化画像、微分フレーム差分二値化画像についてそれぞれ重み付けを行う。重み付け画像格納部２９は、重み付けされた各差分二値化画像データを格納する。画像間加算部３７は、重み付けされた背景差分二値化画像、微分背景差分二値化画像、フレーム差分二値化画像、微分フレーム差分二値化画像を加算することで、複数の方法でそれぞれ作成された差分二値化画像を重み付け後に合成する。特徴画像格納部３０は、加算合成された画像データを特徴抽出画像の画像データとして格納する。このようにして、画像処理部１ａにおいて特徴抽出画像データを生成する。
【００６５】
この特徴抽出画像データを用いて、車体認識等の画像解析処理を行い、車両検出結果から交通量算出部１ｂ、速度算出部１ｃ、占有率算出部１ｄによる車両追跡処理、車群速度算出処理、事象検出処理等を行う。
【００６６】
次に、図２におけるステップＳ２０２の交通流状態の判定処理について説明する。図５は、本発明の実施形態に係る交通流状態判定の処理手順を説明するフローチャートである。
【００６７】
交通流状態判定部２は、交通状態量測定部１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Ｓ４０１）、交通量がしきい値以上か否かを判定する（ステップＳ４０２）。交通量がしきい値以上であれば（ステップＳ４０２のＹＥＳ）、速度がしきい値以下か否かを判定する（ステップＳ４０３）。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。
【００６８】
速度がしきい値以下であれば（ステップＳ４０３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Ｓ４０４）。占有率がしきい値以上であれば（ステップＳ４０４のＹＥＳ）、交通流状態が渋滞流であると判定する（ステップＳ４０５）。
【００６９】
一方、交通量がしきい値未満（ステップＳ４０２のＮＯ）、速度がしきい値より大きい（ステップＳ４０３のＮＯ）、占有率がしきい値未満（ステップＳ４０４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。
【００７０】
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。
【００７１】
また、各々の交通状態量に対して一つのしきい値を用いて交通流状態を判定する例について説明したが、渋滞流判定用と自由流判定用とのしきい値をそれぞれ設けてもよい。例えば、速度のしきい値として、速度が２０ｋｍ／ｈ以下であれば渋滞流、速度が４０ｋｍ／ｈ以上であれば自由流と判定してもよい。さらに、交通流状態判定用のしきい値は、時刻等に応じて可変に設定してもよい。
【００７２】
次に、図２のステップＳ２０３における異常判定条件について説明する。図６は、交通流異常が発生した時の交通流状態の例を示す説明図であり、図６（Ａ）は交通量が多いときに突発事象が発生した場合、図６（Ｂ）は交通量が少ないときに突発事象が発生した場合の交通流状態の例を示すものである。
【００７３】
図６（Ａ）及び図６（Ｂ）に示すように、道路１１の上流側から順に、第一の監視領域１１ａを監視する第一のカメラ１２ａ、第二の領域１１ｂを監視する第二のカメラ１２ｂ、及び第三の領域１１ｃを監視する第三の車両検知器１２ｃが設けられている。各々のカメラ１２ａ〜１２ｃによって監視可能な領域１１ａ〜１１ｃは連続しておらず、これらの領域間の部分は監視できないものとする。そして、領域１１ｂと１１ｃとの間の地点Ｐにおいて、突発事象が発生した場合について説明する。
【００７４】
図６（Ａ）に示すように、地点Ｐにおいて突発事象が発生すると、地点Ｐを先頭として渋滞が発生し、地点Ｐより下流側では渋滞が解消されていることになる。したがって、交通流の異常判定条件を、第一の領域１１ａが渋滞流、第二の領域１１ｂが渋滞流、及び第三の領域１１ｃが自由流と設定することにより、第二の領域１１ｂと第三の領域１１ｃとの間で突発事象が発生したことを推定することができる。
【００７５】
したがって、交通流異常判定部３及び交通流異常検出部４は、領域１１ａ〜１１ｃにおける交通流状態が上記の異常判定条件を所定時間満たした場合に、第二の領域１１ｂと第三の領域１１ｃとの間で交通流異常が発生したと検出することができる。
【００７６】
特に、突発事象が発生した地点Ｐの下流にある第二の領域１１ｂの交通流状態だけでなく、更に下流の第三の領域１１ｃの交通流状態を判定の対象とすることにより、第二の領域１１ｂにおける交通流状態の誤判定に起因した交通流異常の誤検出することを防ぐことができるので、高精度な交通流異常検出を実現することが出来る。
【００７７】
また、図６（Ｂ）に示すように、道路１１を走行する車両の交通量が少ない場合には、地点Ｐを先頭とした渋滞距離が短い場合がある。このような場合についても交通流異常判定が可能なように、交通流の異常判定条件を、第一の領域１１ａが自由流、第二の領域１１ｂが渋滞流、及び第三の領域１１ｃが自由流と設定することにより、交通量が少ない場合において、第二の領域１１ｂと第三の領域１１ｃとの間で突発事象が発生したことを推定することができる。なお、第一の領域１１ａにおいて測定された交通量が所定のしきい値以下のときのみ、この条件を採用してもよい。
【００７８】
このような本発明の実施形態の交通流異常検出装置及び交通流異常検出方法によれば、車両検知器により監視される領域と判定された交通流状態との組合せに基づいて交通流の異常状態を判定するので、交通流の測定範囲外においても、迅速かつ精度よく交通流の異常を検出することができる。
【００７９】
なお、本発明の実施形態では、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】
【００８０】
本発明の交通流異常検出装置及び交通流異常検出方法は、交通流の測定範囲外においても、迅速かつ高精度に交通流の異常の検出が可能な効果を有し、トンネル内の道路監視システム等に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】本発明の実施形態に係る交通流異常検出装置の概略構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施形態に係る交通流異常検出方法の処理手順を示すフローチャート
【図３】本発明の実施形態に係る交通状態量測定の処理手順を示すフローチャート
【図４】本発明の実施形態に係る画像処理部の概略構成を示すブロック図
【図５】本発明の実施形態に係る交通流状態判定の処理手順を説明するフローチャート
【図６】交通流異常が発生した時の交通流状態の例を示す説明図
【図７】本発明の実施形態に係る交通流異常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】
【００８２】
１  交通状態量測定部
１ａ  画像処理部
１ｂ  交通量算出部
１ｃ  速度算出部
１ｄ  占有率算出部
２  交通流状態判定部
３  交通流異常判定部
３ａ  交通流異常状態判定部
３ｂ  交通流異常状態継続判定部
４  交通流異常検出部
１０  交通流異常検出装置
１１  道路
１２  カメラ
１３  車両
２１  画像入力部
２２  画像格納部
２３  画像演算部
２４  現画像格納部
２５  微分画像格納部
２６  背景画像格納部
２７  差分画像格納部
２８  差分二値化画像格納部
２９  重み付け画像格納部
３０  特徴画像格納部
３１  微分画像作成部
３２  背景画像作成部
３３  画像間減算部
３４  画像間論理積演算部
３５  画像二値化部
３６  二値化画像重み付け部
３７  画像間加算部
３８  背景更新率格納部
３９  背景更新率算出部
４０  二値化しきい値設定部
４１  重み量設定部
【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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