(57)【要約】【課題】種々の場面で利用可能で高精度に車両を検出することができる車両検出装置を提供すること。【解決手段】実施形態の車両検出装置は、検出手段と、判定手段とを備える。前記検出手段は、画像データから物体を検出し、前記物体のサイズ及び前記物体の運動を検出する。前記判定手段は、指定サイズ以上で指定進行方向に沿って運動する前記物体を車両と判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データから物体を検出し、前記物体のサイズ及び前記物体の運動を検出する検出手段と、
指定サイズ以上で指定進行方向に沿って運動する前記物体を車両と判定する判定手段と、
を備えた車両検出装置。
【請求項２】
前記検出手段は、前記指定進行方向に対する前記物体の進行角度を検出し、
前記判定手段は、検出進行角度が指定角度未満の場合に前記物体を車両と判定する請求項１の車両検出装置。
【請求項３】
前記検出手段は、指定移動量の間の前記物体の進行角度の変更回数を検出し、
前記判定手段は、検出変更回数が指定変更回数未満の場合に前記物体を車両と判定する請求項２の車両検出装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記指定進行方向に沿った前記物体の長さを検出し、
前記判定手段は、前記物体の長さが指定長以上の場合に、前記物体を車両と判定する請求項１乃至３の何れか一つの車両検出装置
【請求項５】
前記検出手段は、前記画像データから道路方向を検出し、
前記判定手段は、前記道路方向に平行な前記指定進行方向を設定する請求項１乃至４の何れか一つの車両検出装置。
【請求項６】
前記検出手段は、複数のカメラの撮影により得られた前記画像データから、前記物体、前記物体のサイズ、及び前記物体の運動を検出する請求項１乃至５の何れか一つの車両検出装置。
【請求項７】
画像データから物体を検出し、
前記物体のサイズ及び前記物体の運動を検出し、
指定サイズ以上で指定進行方向に沿って運動する前記物体を車両と判定する車両判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、車両検出装置及び車両判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、大きく次の３種の車両検知器が知られている。
【０００３】
一つ目は、光センサを用いた透過式／反射式の車両検知器である。本車両検知器は、高さ方向に複数個並べられた光センサを備え、これら光センサからの出力により光のカーテンを作成する。通行車両が光のカーテンを遮光すると、本車両検知器は、遮光を検出し、遮光検出に対応して車両等の不透明体の有無を検出する。尚、本車両検知器は、面で車両を検出するため、本車両検知器を車両の進行方向に２式設置することにより、車両の前後進の判定も可能となる。
【０００４】
二つ目は、超音波等を使用した車両検知器である。本車両検知器は、超音波を断続的に送信し、反射波の戻ってくる時間で、路面からの反射なのか、路面上の物体からの反射なのかを判定し、判定結果に基づき車両等の有無を検出する。
【０００５】
三つ目は、ループコイルを使用した車両検知器である。本車両検知器は、路面に埋設されたループコイル上を利用し、車両がループコイル上を通過した際のインダクタンスの変化に基づき車両等の有無を検出する。
【０００６】
車両検知器は、車両の通過(車両の有無)のみを判定するもの、車両の前進／後進を含めて車両の通過を判定するものがある。また、人が通行する場所に車両検知器を設置する場合には、人体への影響(例えば音波による騒音)や、車両検出性能に与える影響（車両とそれ以外の物体の排除）等について配慮が必要となる。
【０００７】
さらに、上記した車両検知器以外に、カメラにより撮影された画像を解析し、画像解析結果に基づき物体（車両）を検知する車両検知技術も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平５−１５１４９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
光センサを用いた車両検知器は、高さ方向に複数個並べられた光センサからの出力を利用し、面で車両を検出するため、高さ方向の物体の有無のみが検出可能となる。よって、検出された物体が、車両か、それ以外の物体かを判定することが非常に困難である。超音波式の車両検知器も同様に、物体の有無のみが検出であり、車両か、それ以外の物体かの判定が非常に困難である。また、上記画像解析による車両検知技術についても、車両か、それ以外かを判定する点について開示されていない。
【００１０】
これに対して、ループコイル式の車両検知器は、金属のみを検出可能であるため、比較的容易に人を検出対象から排除できるが、車両の前後進の判定は困難である。
【００１１】
上記した車両検知器は、用途に応じて使い分けられるが、車両の前後進の判定が可能で、さらに、車両とそれ以外の物体（人など）を精度良く判定できる装置が要求される場面では、いずれの方式の車両検知器でも要求を満たすことは難しい。
【００１２】
本発明の目的は、種々の場面で利用可能で高精度に車両を検出することができる車両検出装置及び車両検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
実施形態の車両検出装置は、検出手段と、判定手段とを備える。前記検出手段は、画像データから物体を検出し、前記物体のサイズ及び前記物体の運動を検出する。前記判定手段は、指定サイズ以上で指定進行方向に沿って運動する前記物体を車両と判定する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１〜第４の実施形態に係る車両検出装置の概略構成の一例を示す図である。
【図２】第１の実施形態を説明するための図である。
【図３】第２の実施形態を説明するための図である。
【図４】第３の実施形態を説明するための図である。
【図５】車両検出の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、第１〜第３の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１６】
例えば、道路の交通量計測を実施するため、車両を検出する車両検出装置について記載する。図１は、第１〜第４の実施形態に係る車両検出装置の概略構成の一例を示す図である。図１に示すように、車両検出装置は、撮像部１、制御部２、及び上位装置３により構成される。
【００１７】
撮像部１は、車両を撮影するステレオカメラ１１を備える。ステレオカメラ１１は、第１レンズ１１１、第１ＣＣＤカメラ１１２、第２レンズ１１３、第２ＣＣＤカメラ１１４を備える。第１ＣＣＤカメラ１１２は、第１レンズ１１１を介して、映像を撮影し、撮影した映像に対応する第１映像データ（画像データ）を出力する。同様に、第２ＣＣＤカメラ１１４は、第２レンズ１１３を介して、映像を撮影し、撮影した映像に対応する第２映像データ（画像データ）を出力する。
【００１８】
制御部２は、例えばコンピュータ（パーソナルコンピュータ含む）であり、第１キャプチャーボード２１、第２キャプチャーボード２２、画像処理部２３、インターフェース部２４を備える。例えば、第１キャプチャーボード２１は、第１ＣＣＤカメラ１１２から出力される第１映像データを受信し、画像処理部２３へ出力する。第２キャプチャーボード２２は、第２ＣＣＤカメラ１１４から出力される第２映像データを受信し、画像処理部２３へ出力する。
【００１９】
画像処理部２３は、画像処理により、第１及び第２映像データから車両に相当する物体を検出する（車両以外の物体は排除する）。後に詳しく説明するが、画像処理部２３は、第１及び第２映像データから車両に相当する物体とそれ以外の物体（人やゴミなど）とを判別し、車両に相当する物体を高精度に検出することができる。さらに、画像処理部２３は、車両に相当する物体の前後進（運動状態）も高精度に判定することもできる。
【００２０】
制御部２は、インターフェース２４を介して、車両検出結果及び車両前後進判定結果を出力する。
【００２１】
上位装置３は、車両検出装置２からの車両検出結果及び車両前後進判定結果を受信し、これら車両検出結果及び車両前後進判定結果に基づき、車両通過台数等を検出（計測）する。車両通過台数等の検出結果に基づき、交通量等を調査することができる。
【００２２】
尚、撮像部１は、ステレオカメラ１１を備え、これにより、画像処理部２３は、距離画像を利用して車両の運動状態等を判定するが、本実施形態はステレオカメラ１１だけに限定されるものではない。例えば、ステレオカメラ１１に替えてシングルカメラを適用するようにしてもよい。
【００２３】
例えば、以下の第１〜第３の実施形態により、車両と車両以外（人やごみなど）を高精度で判定したり、車両の前後進を高精度で判定したりすることができる。
【００２４】
（第１の実施形態）
図２を参照して、第１の実施形態について説明する。
【００２５】
制御部２の画像処理部２３は、上記した第１及び第２映像データ（画像データ）から物体を検出し、物体の運動（運動方向）を検出する。画像処理部２３が、複数の物体を検出した場合には、これら複数の物体の運動（運動方向）を検出する。例えば、画像処理部２３は、指定進行方向（道路に沿った基準方向）に対する物体の進行角度（運動）を検出する。
【００２６】
画像処理部２３は、検出進行角度が指定角度未満の物体を第１の条件を満たす物体と判定し、第１の条件を満たす物体を車両と判定し、第１の条件を満たさない物体を車両以外と判定する。
【００２７】
また、画像処理部２３は、オペレータの入力に基づき指定進行方向（道路に沿った基準方向）のデータを記憶してもよいし、画像処理により第１及び第２映像データ（画像データ）から道路（道路方向）を検出し、道路方向に平行な指定進行方向を検出し、検出した指定信号方向を記憶してもよい。さらに、画像処理部２３は、オペレータの入力に基づき指定角度を記憶する。
【００２８】
例えば、車両の移動特性上、道路を通過する車両は、進行方向に対して、ほぼ平行方向に前進（または後進）する。また、運転手の操作により、多少の左右への移動量が発生する場合があるが、ハンドルと道路幅の関係から大きな舵角で移動することはない。そこで、例えば、画像処理部２３は、検出した物体の進行方向が４５度以上の角度で変わり、物体がその方角に０．５ｍ以上移動した場合に、検出した物体は第１の条件を満たさないと判定し、第１の条件を満たさない物体を車両以外（人または浮遊ゴミ等）と判定する。また、画像処理部２３は、検出した物体が０．５ｍ移動する間、検出した物体の進行方向が４５度未満の角度で変わった場合には、検出した物体は第１の条件を満たすと判定し、第１の条件を満たす物体を車両と判定する。
【００２９】
（第２の実施形態）
図３を参照して、第２の実施形態について説明する。
【００３０】
制御部２の画像処理部２３は、上記した第１及び第２映像データ（画像データ）から物体を検出し、物体の運動（運動方向）を検出する。画像処理部２３が、複数の物体を検出した場合には、これら複数の物体の運動（運動方向）を検出する。例えば、画像処理部２３は、指定進行方向（道路に沿った基準方向）に対する物体の進行角度（運動）を検出する。
【００３１】
例えば、画像処理部２３は、第１の指定角度以上の進行角度の変更回数を検出し、検出変更回数が指定変更回数未満の物体を第２の条件を満たす物体と判定し、第２の条件を満たす物体を車両と判定し、指定変更回数以上の物体を第２の条件を満たさない物体と判定し、第２の条件を満たさない物体を車両以外と判定する。さらに、画像処理部２３は、検出進行角度が第２の指定角度以上の物体を第３の条件を満たさない物体と判定し、第３の条件を満たさない物体を車両以外と判定する。
【００３２】
例えば、第２の指定角度を第１の指定角度より大きい角度に設定することにより、物体の進行方向が比較的大きい角度で変わった場合は、物体の進行方向の変更回数に関係なく、進行方向が変わった物体を車両以外と判定する。物体の進行方向が比較的小さい角度で変わった場合は、物体の進行方向の変更回数が多い場合に、物体を車両以外と判定し、変更回数が少ない場合に、物体を車両と判定することができる。
【００３３】
また、画像処理部２３は、オペレータの入力に基づき指定進行方向（道路に沿った基準方向）のデータを記憶してもよいし、画像処理により第１及び第２映像データ（画像データ）から道路（道路方向）を検出し、道路方向に平行な指定進行方向を検出し、検出した指定信号方向を記憶してもよい。さらに、画像処理部２３は、オペレータの入力に基づき第１、第２の指定角度、指定変更回数を記憶する。
【００３４】
例えば、車両の移動特性上、道路を通過する車両は、進行方向に対して、ほぼ平行方向に前進（または後進）する。また、運転手の操作により、多少の左右への移動量が発生する場合があるが、ハンドルと道路幅の関係から大きな舵角で移動することはなく、更に、左右へ不規則な移動を行うこともない。浮遊ゴミの場合、左右に不規則な移動することが想定される。例えば、指定移動量を移動する間に、４５度以上の角度で、２回以上の角度変化が検出された場合を不規則移動と定義する。尚、指定移動量は、例えば０．１ｍ程度とする。例えば、画像処理部２３は、検出した物体が指定移動量を移動する間に、４５度以上の角度で、２回以上の変更を検出すると、この物体を車両以外（人または浮遊ゴミ等）と判定し、４５度以上の角度で、２回未満の変更を検出しても、この物体を車両と判定する。
【００３５】
（第３の実施形態）
図４を参照して、第３の実施形態について説明する。
【００３６】
制御部２の画像処理部２３は、上記した第１及び第２映像データ（画像データ）から物体を検出し、物体の運動（運動方向）を検出し、さらに物体の運動方向に沿った物体の長さ（サイズ）を検出する。画像処理部２３が、複数の物体を検出した場合には、これら複数の物体の長さを検出する。又は、画像処理部２３は、指定進行方向（道路に沿った基準方向）に沿った物体の長さ（サイズ）を検出する。画像処理部２３は、指定長（指定サイズ）以上の物体を第４の条件を満たす物体と判定し、第４の条件を満たす物体を車両と判定し、第４の条件を満たさない物体を車両以外と判定する。
【００３７】
また、画像処理部２３は、オペレータの入力に基づき指定長を記憶する。画像処理部２３は、オペレータの入力に基づき指定進行方向（道路に沿った基準方向）のデータを記憶してもよいし、画像処理により第１及び第２映像データ（画像データ）から道路（道路方向）を検出し、道路方向に平行な指定進行方向を検出し、検出した指定信号方向を記憶してもよい。
【００３８】
例えば、車両形状の特徴として、車両は前後方向にある程度の長さ(大きさ)を有している。４輪自動車より小型である二輪車でも、約１．２ｍ程度の長さがあり、これは人の前後長と比べても明らかに長い。例えば、１．２ｍを指定長に設定し、指定長未満の長さの物体を車両以外（人または浮遊ゴミ等）と判定することができる。
【００３９】
（第４の実施形態）
上記した第１、第２、第３の実施形態のうちの２以上を組み合わせて、車両と車両以外とを判定することもできる。
【００４０】
例えば、画像処理部２３は、第４の条件で、物体を車両と車両以外とに識別する。続いて、画像処理部２３は、第１の条件で、第４の条件を満たす物体を車両と車両以外とに識別する。
【００４１】
或いは、画像処理部２３は、第４の条件で、物体を車両と車両以外とに識別する。続いて、画像処理部２３は、第２の条件で、第４の条件を満たす物体を車両と車両以外とに識別する。
【００４２】
例えば、以下のような判定が可能となる。
【００４３】
（１）道路を通過する車両は、進行方向に対して平行又はほぼ平行に前進（または後進）する。よって、進行方向に対して垂直方向に移動する物体は、車両以外（人など）と判定することができる。例えば、画像処理部２３は、道路の進行方向に対して平行に前後進する、ある一定以上に大きさを持った物体であって、道路の進行方向に対して、４５度未満／０．５ｍに移動する物体を車両と判定し、ある一定未満の大きさ持った物体を車両以外と判定し、ある一定以上の大きさを持った物体であって、道路の進行方向に対して、４５度以上／０．５ｍ以上に移動する物体を車両以外と判定する。
【００４４】
（２）道路を通過する車両は、進行方向に対して平行又はほぼ平行に前進（または後進）する。よって、進行方向に対して左右に不規則に移動する物体は、車両以外（人など）と判定することができる。例えば、画像処理部２３は、道路の進行方向に対して平行に前後進する、ある一定以上に大きさを持った物体であって、道路の進行方向に対して、不規則に移動していない物体を車両と判定し、ある一定未満の大きさ持った物体を車両以外と判定し、ある一定以上の大きさを持った物体であって、道路の進行方向に対して、不規則に移動している物体を車両以外と判定する。不規則に移動する物体とは、例えば、４５度以上×２以上／０．１ｍの移動を２回以上繰り返した物体である。
【００４５】
尚、左右２台のカメラを用いた平面投影ステレオ法による物体検出には、特開2006-53890号公報に開示された技術を適用することができる。
【００４６】
また、高い位置に設置されたステレオカメラを用いた平面ステレオ法による物体検出には、特開２００９−１９８４５号公報に開示された技術を適用することができる。
【００４７】
ここで、車両検出の流れについて説明する。図５は、車両検出の一例を示すフローチャートである。
【００４８】
まず、ステレオカメラ１１１（第１ＣＣＤカメラ１１２、第２ＣＣＤカメラ１１４）が、道路上（道路を通過する物体）を連続して撮影する（ＳＴ１）。尚、２台の第１ＣＣＤカメラ１１２、第２ＣＣＤカメラ１１４は同期しながら連続撮影し、各々の時系列画像を出力する。
【００４９】
画像処理部２３は、時系列画像上で、平面上での視差の関係を表す視差プロファイルを計算する（ＳＴ２）。具体的には、第１ＣＣＤカメラ１１２の画像と第２ＣＣＤカメラ１１４の画像の対応点を抽出する。画像処理部２３は、各々の画像毎の道路特徴点を複数個所抽出して、路面が同じ画像となるように合成(アフィン変換による)する。この時、画像処理部２３は、第１ＣＣＤカメラ１１２と第２ＣＣＤカメラ１１４の視差プロファイルにより、平面(路面)と路面以外の物体（一定以上の高さを有する物体）の境界線を抽出し、路面上を画像処理領域（車両検出対象領域）として設定する（ＳＴ３）。
【００５０】
画像処理部２３は、前後した複数車両や車両以外の物体に対応するために、画像処理領域（監視領域）を複数に分割した部分領域毎に平面投影ステレオ法を適用する。画像処理部２３は、部分領域毎に平面(路面)と物体の境界線を検出し、ほぼ等距離の境界線の類似度に応じて分類することで物体を検出する（ＳＴ４、ＳＴ５）。画像処理部２３は、検出した物体が、車両であるか、車両以外であるかを判定する（ＳＴ６）。この判定については上記説明した通りである。画像処理部２３は、各部分領域の結果を結合して監視領域全体の物体検出結果とする。
【００５１】
画像処理部２３は、得られた物体(車両)の視差から位置を算出し、更に物体を時系列に追跡処理することで（ＳＴ７）、「車両の進行方向（移動角度や移動量を含む）」、「車両進入の有無」「車両の進行方向」、「車両退出の有無」を判定することができる（ＳＴ７〜ＳＴ１０）。
【００５２】
画像処理部２３は、これらの一連処理を連続的に実施することにより、高精度に車両を検知することができる。
【００５３】
上記説明した第１〜第４の実施形態によれば、確実な車両の分離性能(車両判別性能)を確保することができ、車両以外（人）の通過物体を排除し、交通量の計測精度の向上が見込まれる。画像処理による車両検知器の場合、高速車への対応のために、高速な判定処理が要求される。従来の形状辞書の突合せ等による処理では、精度向上のために多くの辞書データの登録と検索が必要であり、処理時間に限界があった。上記説明した第１〜第４の実施形態によれば、進行方向とその形状サイズによる簡素な判定処理とすることで、処理時間の短縮と、車両と車両以外の判定精度の向上を図ることができる。
【００５４】
なお、上記説明では、画像処理部２３が、物体を検出し、物体のサイズを検出、物体の運動を検出し、さらに物体が車両であるか車両以外であるかを判定するケースについて説明したが、画像処理部２３が、物体を検出し、物体のサイズを検出、物体の運動を検出し、上記装置３が、これら検出結果に基づき物体が車両であるか車両以外であるかを判定してもよい。
【００５５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５６】
１…撮像部、２…制御部、３…上位装置、１１…ステレオカメラ、２３…画像処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
2013196507.tif 000005
【図４】
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【図５】
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