(57)【要約】【課題】有料道路上などにおいて挙動不審車両と暴走車両を区別して検出することが可能で、しかも渋滞回避のための蛇行運転を誤検出することがない異常車両検出装置を提供する。【解決手段】車両が走行する道路上の画像をカメラにより撮像し、撮像された画像から前記道路を走行する車両を検出し、検出された車両情報に基づき前記道路の状況を判定し、判定された道路状況および前記検出された車両の位置情報に基づき前記道路における異常車両を検出する。【選択図】図１
2012058851.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が走行する道路に対して設置され、当該道路上の画像を撮像する撮像手段と、
この撮像手段により撮像された画像から前記道路を走行する車両を検出する車両検出手段と、
この車両検出手段により検出された車両情報に基づき前記道路の状況を判定する道路状況判定手段と、
この道路状況判定手段により判定された道路状況および前記車両検出手段により検出された車両の位置情報に基づき前記道路における異常車両を検出する異常車両検出手段と、
を具備したことを特徴とする異常車両検出装置。
【請求項２】
車両が走行する道路に対して設置され、当該道路上の画像を撮像する撮像手段と、
この撮像手段により撮像された画像から前記道路を走行する車両を検出する車両検出手段と、
この車両検出手段により検出された車両情報に基づき、前記道路の状況として、少なくとも前記道路が車両で渋滞している道路渋滞、前記道路上に停止している車両が存在する停止車両、前記道路上にあらかじめ定められた所定値以下の速度で走行する車両が存在する低速車両を判定する道路状況判定手段と、
この道路状況判定手段により道路状況が道路渋滞あるいは停止車両でないと判定された場合、前記車両検出手段により検出された車両に対してラベリングを行ない、各ラべリングごとの重心点座標値を求める計算手段と、
この計算手段により求められた重心点座標値に基づき、あらかじめ前記道路の幅方向に対するほぼ中央部の位置を示す道路中央部座標値が登録されているテーブルデータを参照することにより、当該重心点座標値における道路中央部座標値を求める道路中央部位置検出手段と、
この道路中央部位置検出手段により求められた道路中央部座標値と前記計算手段により求められた重心点座標値との関係から当該車両は蛇行運転であるか否かを判定する第１の判定手段と、
この第１の判定手段により当該車両は蛇行運転であると判定された場合、当該車両に対する前記道路状況判定手段の判定結果が低速車両の場合は当該車両は挙動不審車両であると判定し、前記道路状況判定手段の判定結果が低速車両でない場合は当該車両は暴走車両であると判定する第２の判定手段と、
を具備したことを特徴とする異常車両検出装置。
【請求項３】
車両が走行する少なくとも２つの車線からなる道路に対して設置され、当該道路上の画像を撮像する撮像手段と、
この撮像手段により撮像された画像から前記道路を走行する車両を検出する車両検出手段と、
この車両検出手段により検出された車両情報に基づき、前記道路の状況として、少なくとも前記道路が車両で渋滞している道路渋滞、前記道路上に停止している車両が存在する停止車両、前記道路上にあらかじめ定められた所定値以下の速度で走行する車両が存在する低速車両を判定する道路状況判定手段と、
この道路状況判定手段により道路状況が道路渋滞あるいは停止車両でないと判定された場合、前記車両検出手段により検出された車両に対してラベリングを行ない、各ラべリングごとの重心点座標値を求める計算手段と、
この計算手段により求められた重心点座標値に基づき、あらかじめ前記道路の２つの車線間を区切る区切り線の位置を示す区切り線位置座標値が登録されているテーブルデータを参照することにより、当該重心点座標値における区切り線位置座標値を求める区切り線位置検出手段と、
この区切り線位置検出手段により求められた前記区切り線の位置座標値と前記計算手段により求められた重心点座標値との関係から当該車両は蛇行運転であるか否かを判定する第１の判定手段と、
この第１の判定手段により当該車両は蛇行運転であると判定された場合、当該車両に対する前記道路状況判定手段の判定結果が低速車両の場合は当該車両は挙動不審車両であると判定し、前記道路状況判定手段の判定結果が低速車両でない場合は当該車両は暴走車両であると判定する第２の判定手段と、
を具備したことを特徴とする異常車両検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、たとえば、高速道路等の有料道路上などにおいて、挙動不審車両や暴走車両などの異常車両を検出する異常車両検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、高速道路等の有料道路上などにおいて、路側に設置されたカメラで道路上の画像を撮像し、撮像された画像から画像処理等によって道路上を走行する車両を検出し、検出した車両の位置、速度等の情報から現在の道路状況（道路渋滞、停止車両、低速車両、車両避走等）および不審車両を監視する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−２７４７８６号公報
【特許文献２】特開２０１０−４４５０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の公知技術は、道路上を撮像するカメラから得られる画像から画像処理に基づいて、車両の異常走行を定性的および定量的に判定し、それにより路上の障害物などを自動的に検出する道路交通異常検出方法を提供するものであるが、異常車両検出において道路状況を考慮したものではないため、道路渋滞時などに誤検出が発生する可能性がある。
【０００５】
そこで、実施形態は、有料道路上などにおいて挙動不審車両と暴走車両を区別して検出することが可能で、しかも渋滞回避のための蛇行運転を誤検出することがない異常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】
【０００６】
実施形態に係る異常車両検出装置は、車両が走行する道路に対して設置され、当該道路上の画像を撮像する撮像手段と、この撮像手段により撮像された画像から前記道路を走行する車両を検出する車両検出手段と、この車両検出手段により検出された車両情報に基づき前記道路の状況を判定する道路状況判定手段と、この道路状況判定手段により判定された道路状況および前記車両検出手段により検出された車両の位置情報に基づき前記道路における異常車両を検出する異常車両検出手段とを具備している。
【０００７】
また、実施形態に係る異常車両検出装置は、車両が走行する道路に対して設置され、当該道路上の画像を撮像する撮像手段と、この撮像手段により撮像された画像から前記道路を走行する車両を検出する車両検出手段と、この車両検出手段により検出された車両情報に基づき、前記道路の状況として、少なくとも前記道路が車両で渋滞している道路渋滞、前記道路上に停止している車両が存在する停止車両、前記道路上にあらかじめ定められた所定値以下の速度で走行する車両が存在する低速車両を判定する道路状況判定手段と、この道路状況判定手段により道路状況が道路渋滞あるいは停止車両でないと判定された場合、前記車両検出手段により検出された車両に対してラベリングを行ない、各ラべリングごとの重心点座標値を求める計算手段と、この計算手段により求められた重心点座標値に基づき、あらかじめ前記道路の幅方向に対するほぼ中央部の位置を示す道路中央部座標値が登録されているテーブルデータを参照することにより、当該重心点座標値における道路中央部座標値を求める道路中央部位置検出手段と、この道路中央部位置検出手段により求められた道路中央部座標値と前記計算手段により求められた重心点座標値との関係から当該車両は蛇行運転であるか否かを判定する第１の判定手段と、この第１の判定手段により当該車両は蛇行運転であると判定された場合、当該車両に対する前記道路状況判定手段の判定結果が低速車両の場合は当該車両は挙動不審車両であると判定し、前記道路状況判定手段の判定結果が低速車両でない場合は当該車両は暴走車両であると判定する第２の判定手段とを具備している。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態に係る異常車両検出装置の構成を概略的に示す模式図。
【図２】道路状況把握装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図３】道路上の白線の位置を白線テーブルに登録する処理を説明する図。
【図４】実施形態に係る動作を説明するフローチャート。
【図５】実施形態に係る動作を説明するフローチャート。
【図６】道路状況判定部におけるラベリングおよび重心点座標値計算の概略説明図。
【図７】検出された車両に対しラベリングした画像の具体例を拡大して示す模式図。
【図８】判定した車両の走行車線等を車線テーブルに登録する処理を説明するもので、車線変更がない場合を示す図。
【図９】判定した車両の走行車線等を車線テーブルに登録する処理を説明するもので、車線変更があって走行車両が高速車両の場合を示す図。
【図１０】判定した車両の走行車線等を車線テーブルに登録する処理を説明するもので、車線変更があって走行車両が低速車両の場合を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施形態について図面を参照して説明する。  
図１は、実施形態に係る異常車両検出装置の構成を概略的に示すものである。図１において、１は高速道路等の有料道路（以降、単に道路と略称する）で、車両２が図示矢印方向に走行するものとする。道路１は、この例では２つの車線３ａ，３ｂからなり、これら２つの車線３ａ，３ｂ間を区切る区切り線としての白線４が設けられている。なお、白線４は、この例では道路１の幅方向に対する中央部に位置するものとする。
【００１０】
道路１の側部には、撮像手段としてのビデオカメラ（以降、単にカメラと略称する）５が設置されている。カメラ５は、道路１上に設定された検出エリア内の画像を常時一定間隔（たとえば、３３ｍｓごと）で撮像してフレーム画像として出力するもので、出力されたフレーム画像は順次道路状況把握装置６に送られる。  
なお、カメラ５は、この例では走行する車両２の斜め後方から撮像するようにしているが、車両２の斜め前方あるいは車両２の上方から撮像するようにしてもよい。
【００１１】
道路状況把握装置６は、カメラ５で撮影された画像に対し所定の画像処理を行なうことで、道路１を走行する車両２を検出し、その検出結果に基づき道路状況および異常車両を判定するもので、その判定結果は路側処理装置７に送られる。
【００１２】
路側処理装置７は、道路状況把握装置６で判定された道路状況を表示装置８および路側無線装置９へ送る。表示装置８は、各種道路状況等を車両２の運転者に対し視覚的に表示するもので、道路１上の所定位置に設置されている。
【００１３】
路側無線装置９は、外部の無線機器との間で通信を行なうためのアンテナ１０を備えていて、車両２に搭載された車載器１１の間で狭域無線通信（ＤＳＲＣ）を利用した無線通信によりデータの送受信を行なうもので、各種道路状況等を車載器１１へ送信したり、車載器１１から送信される車載器情報等を取得したりするようになっている。アンテナ１０は、たとえば、道路１上の所定位置に設置されている。  
路側処理装置７は、通信回線１２を介して上位装置（ホストコンピュータ）１３に接続されている。
【００１４】
道路状況把握装置６は、たとえば、図２に示すように、カメラ５で撮影された画像に対し所定の画像処理を行なうことにより道路１を走行する車両２を検出する車両検出部２１、車両検出部２１で検出された車両情報に基づき道路１の状況を判定する道路状況判定部２２、道路状況判定部２２により判定された道路状況および車両検出部２１により検出された車両の位置情報に基づき道路１における異常車両を検出する異常車両判定部２３により構成される。
【００１５】
ここで、道路状況判定部２２により判定する道路状況とは、少なくとも「道路渋滞」、「停止車両」、「低速車両」の３状態とする。「道路渋滞」とは道路１が車両で渋滞している状態、「停止車両」とは道路１上に停止している車両が存在する状態、「低速車両」とは道路１上にあらかじめ定められた所定値以下の速度で走行する車両が存在する状態を示すものとする。なお、道路状況が上記３状態ではない場合は「通常状態」とする。
【００１６】
以下、このような構成において動作を説明する。  
まず、道路１上の白線４の位置を異常車両判定部２３内に設けられた白線テーブル（メモリ）Ｔ１に登録する。すなわち、たとえば、カメラ５により道路１上に設定された検出エリア内の画像（できれば車両が存在しない画像）を撮像し、この撮像した画像を図３（ａ）に示すようにディスプレイ１４に表示することにより、この表示された画像上における白線４の位置を示す座標値、すなわち、ｙ座標値に対するｘ座標値をｙ方向の画像高さ分白線テーブルＴ１に登録する（図３（ｂ）参照）。
【００１７】
具体例をあげて説明すると、カメラ５から得られた画像のサイズが例えば３２０（ｘ方向）×２４０（ｙ方向）ピクセルの場合、高さ（ｙ方向の座標）が「０」の位置における白線４の部分をクリックすることでｘ座標値を取得する（白線４が存在しない区間がある場合は後で補間をかけて最適化する）。これを１画素ずつ繰り返していくことで、最終的に高さが「２３９」の位置になるまでのｘ座標値を取得する。こうして取得したｙ座標値に対するｘ座標値を、図３（ｂ）に示すように白線テーブルＴ１に登録するものである。
【００１８】
なお、上記例では、あらかじめ検出エリア内の画像を撮像することで、白線４の位置を白線テーブルＴ１に登録する場合について説明したが、白線４の位置ではなく、たとえば、カメラ５により撮像する検出エリア内における道路１の幅方向の距離および幅方向に対するほぼ中央部の位置はあらかじめわかっているので、その中央部の位置を示す座標値、すなわち、ｙ座標値に対するｘ座標値をｙ方向のエリア高さ分白線テーブルＴ１に登録するようにしてもよい。この登録方法は、たとえば、道路１が２車線ではなく１車線の場合に有効であるが、２車線以上の場合にも適用可能なことは勿論である。
【００１９】
次に、図４および図５に示すフローチャートを参照して動作を説明する。  
カメラ５は、道路１上に設定された検出エリア内の画像を常時一定間隔で撮像し、撮像したフレーム画像を道路状況把握装置６の車両検出部２１へ順次送る（ステップＳ１）。車両検出部２１は、カメラ５で撮影されたフレーム画像ごとに所定の画像処理を行なうことにより道路１を走行する車両２を検出する（ステップＳ２）。
【００２０】
具体的に説明すると、たとえば、まず、あらかじめ車両２が存在しない背景画像を初期データとして図示しないメモリに保持しておくとともに、画像の座標値をカメラ５からの絶対距離（実際の距離）に変換するための変換テーブルも上記メモリに保持しておく。
【００２１】
この状態で、カメラ５で撮影された画像が入力されると、当該入力画像とあらかじめメモリに保持された背景画像との間で各画素の輝度値の差を求めることで輝度の差分画像を生成する。次に、生成した差分画像に対して２値化処理を行なうことで車両領域（車両）を検出する。次に、検出した車両領域の座標値をあらかじめメモリに保持された変換テーブルを用いて絶対距離に変換することにより、検出された車両（領域）の位置、車両面積、走行速度を求める。なお、車両検出処理の詳細については、たとえば、特願２００８−２０７０３４号に記載されているので、それを参照されたい。
【００２２】
次に、道路状況判定部２２は、車両検出部２１で検出された車両情報に基づき道路１の状況として少なくとも道路渋滞、停止車両、低速車両の３状態を判定する（ステップＳ３）。
【００２３】
具体的に説明すると、たとえば、車両検出部２１で取得された車両の位置、車両面積、走行速度に基づき道路１が渋滞しているか否かの判定を行なうとともに、車両検出部２１で取得された走行速度に基づき停止車両、低速車両の判定を行なう。なお、道路状況判定処理の詳細については、たとえば、特願２００８−２０７０３４号に記載されているので、それを参照されたい。
【００２４】
ステップＳ３において、道路状況が「道路渋滞」であると判定された場合（ステップＳ４）、あるいは「停止車両」であると判定された場合（ステップＳ５）、ステップＳ１に戻って次のフレーム画像に対する動作を繰り返す。
【００２５】
ステップＳ３において、道路状況が「道路渋滞」でなく、かつ「停止車両」でないと判定された場合（ステップＳ４，Ｓ５）、異常車両判定部２３において異常車両の判定が行なわれる。
【００２６】
すなわち、まず、ステップＳ２で検出された車両に対しラベリングを行ない、各ラベルごとの重心点座標値（Ｘｇ，Ｙｇ）を求める（ステップＳ６）。図６にラベリングおよび重心点座標値計算の概略説明図を示す。なお、図６（ａ）は入力画像を示し、図６（ｂ）は上記入力画像で検出された車両に対するラベリングを示し、図６（ｃ）は求めた重心点座標値（Ｘｇ，Ｙｇ）を示し、図６（ｄ）は求めた重心点座標値に基づく車線判定（後述するステップＳ８で行なわれる）を示す。
【００２７】
なお、ステップＳ６における重心点座標値の計算には既存の計算手法を用いるものとする。重心点座標値の計算手法には各種存在するが、下記数１が一般的によく用いられる。  
【数１】
2012058851.tif 000003
【００２８】
上記数式は各ラベルのｘ座標値の平均値およびｙ座標値の平均値を表している。
【００２９】
図７は、検出された車両に対しラベリングした画像の具体例を拡大して示していて、この例は２つの車両（ラベル１、ラベル２）が検出された場合を示している。この画像に対して上記数１を用いて重心点座標値の計算を行なった場合、ラベル１の重心点座標値は下記数２のようになり、ラベル２の重心点座標値は下記数３のようになる。  
【数２】
2012058851.tif 000004
【００３０】
【数３】
2012058851.tif 000005
【００３１】
次に、ステップＳ６で求めた重心点のｙ座標値（Ｙｇ）を基に、図３（ｂ）の白線テーブルＴ１を参照することにより、当該ｙ座標値（Ｙｇ）における白線４のｘ座標値（Ｘｗ）を求める（ステップＳ７）。
【００３２】
次に、ステップＳ６で求めた重心点のｘ座標値（Ｘｇ）とステップＳ７で求めた白線４のｘ座標値（Ｘｗ）とを比較することにより、当該車両２が走行する走行車線を判定し（ステップＳ８）、その判定結果を異常車両判定部２３内に設けられた車線テーブル（メモリ）Ｔ２に登録する（ステップＳ９）。
【００３３】
すなわち、たとえば、重心点のｘ座標値（Ｘｇ）と白線４のｘ座標値（Ｘｗ）とを比較し、重心点のｘ座標値（Ｘｇ）が白線４のｘ座標値（Ｘｗ）よりも大きければ走行車線は車線３ａ（車線１）であると判定し、小さければ走行車線は車線３ｂ（車線２）であると判定し、その判定結果を車線テーブルＴ２に登録する。また、これと同時に、このときの道路状況（ステップＳ３の判定結果）も車線テーブルＴ２へ登録しておく。
【００３４】
ここで、車線テーブルＴ２の具体例を図８、図９、図１０に示す。図８（ａ）、図９（ａ）、図１０（ａ）は、フレーム画像ごとに求めた重心点のｘ座標値（Ｘｇ）の移動軌跡を示しており、図８（ｂ）、図９（ｂ）、図１０（ｂ）はこれに対応した車線テーブルＴ２を示している。なお、図８は車線変更がない場合を示し、図９は車線変更があって走行車両が高速車両の場合を示し、図１０は車線変更があって走行車両が低速車両の場合を示している。
【００３５】
次に、車線テーブルＴ２において、現在のフレーム画像の走行車線と１フレーム前の画像の走行車線とを比較し（ステップＳ１０）、両者が等しい場合は当該車両は車線変更なしと判定し（ステップＳ１１）、ステップＳ１に戻って次のフレーム画像に対する動作を繰り返し、両者が異なる場合は当該車両は車線変更を行なったと判定し（ステップＳ１１）、車線テーブルＴ２内の車線変更回数をインクリメントする（ステップＳ１２）。
【００３６】
次に、車線テーブルＴ２において、車線変更回数があらかじめ定められた規定値（任意に設定できるものとする）を超えたか否かを判定し（ステップＳ１３）、超えない場合はステップＳ１に戻って次のフレーム画像に対する動作を繰り返し、超えた場合は異常車両であると判定する。
【００３７】
ステップＳ１３において、車線変更回数が規定値を超えた場合（異常車両と判定された場合）、車線テーブルＴ２内の異常車両と判定されたフレーム画像の道路状況を参照することにより、道路状況が「低速車両」であるか否かを判定し（ステップＳ１４）、「低速車両」の場合（たとえば、図１０の場合）、酔っ払いや居眠りによる挙動不審車両と判定し（ステップＳ１５）、「低速車両」でない場合（たとえば、図９の場合）、高速度で車線変更を短期間に繰り返す暴走車両と判定する（ステップＳ１６）。
【００３８】
ステップＳ１５，Ｓ１６の判定結果は、道路状況把握装置６の上位装置である路側処理装置７へ送られる（ステップＳ１７）。路側処理装置７は、道路状況把握装置６から送られた判定結果の内容を解析し、表示装置８への警告表示を行なったり、路側無線装置９を介しての車載器１１への各種道路状況の通知等を行なったりする。
【００３９】
以上説明したように、上記実施の形態によれば、異常車両検出処理を道路状況を考慮することにより行なっているため、挙動不審車両と暴走車両を区別して検出することが可能となる。  
また、道路状況が渋滞の際には異常車両検出処理を行なわないため、渋滞回避のための蛇行運転を誤検出することがない。
【符号の説明】
【００４０】
１…道路、２…車両、３ａ，３ｂ…車線、４…白線（区切り線）、５…ビデオカメラ（撮像手段）、６…道路状況把握装置、７…路側処理装置、８…表示装置、９…路側無線装置、１０…アンテナ、１１…車載器、１３…上位装置（ホストコンピュータ）、２１…車両検出部、２２…道路状況判定部、２３…異常車両判定部、Ｔ１…白線テーブル、Ｔ２…車線テーブル。
【図１】
2012058851.tif 000006
【図２】
2012058851.tif 000007
【図３】
2012058851.tif 000008
【図４】
2012058851.tif 000009
【図５】
2012058851.tif 000010
【図６】
2012058851.tif 000011
【図７】
2012058851.tif 000012
【図８】
2012058851.tif 000013
【図９】
2012058851.tif 000014
【図１０】
2012058851.tif 000015