(57)【要約】【課題】高速道路の料金所のレーン等の通行路を撮像したフレーム画像に対する画像処理で、路面等からの反射光と、人とを区別して検出することができる画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理部１３は、画像入力部１２に入力されたフレーム画像を処理して、このフレーム画像に撮像されている物体を検出する。また、画像処理部１３は、検出した物体が予め定めたサイズよりも小さいかどうかを判定する。さらに、画像処理部１３は、検出した物体が予め定めたサイズよりも小さいときには、フレーム画像における検出した物体の周辺に予め定めた第１の輝度値を超える領域があるかどうかを判定し、第１の輝度値を超える領域が周辺に存在しない物体を違反者であると判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置で撮像した、物体が通行する通行路のフレーム画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部に入力されたフレーム画像を処理して、このフレーム画像に撮像されている物体を検出する物体検出部と、
前記物体検出部が検出した物体の大きさと、この物体を検出したフレーム画像における検出した物体周辺に予め定めた第１の輝度値を超える領域があるかどうかに基づいて、この物体が違反者であるかどうかを判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に基づき、前記通行路に存在する違反者を検出したことを出力する出力部と、を備えた、画像処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記物体検出部が物体を検出したフレーム画像における検出した物体周辺の上方に予め定めた第１の輝度値を超える領域があるかどうかに基づいて、この物体が違反者であるかどうかを判定する、請求項１に画像処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記物体検出部が検出した物体の平均輝度値が予め定めた第２の輝度値を超えていれば、その物体を違反者でないと判定する、請求項１、または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記出力部は、前記判定部によって違反者である判定された物体を、前記物体検出部が一定時間継続して検出したときに、前記通行路に存在する違反者を検出したことを出力する、請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
物体が通行する通行路を、撮像装置で撮像したフレーム画像をコンピュータが処理する画像処理方法であって、
前記コンピュータが、
画像入力部に入力されたフレーム画像を処理して、このフレーム画像に撮像されている物体を検出する物体検出ステップと、
前記物体検出ステップが検出した物体の大きさと、この物体を検出したフレーム画像における検出した物体周辺に予め定めた第１の輝度値を超える領域があるかどうかに基づいて、この物体が違反者であるかどうかを判定する判定ステップと、
前記判定ステップの判定結果に基づき、前記通行路に存在する違反者を検出したことを出力部から出力する出力ステップと、
を実行する画像処理方法。
【請求項６】
物体が通行する通行路を、撮像装置で撮像したフレーム画像をコンピュータに処理させる画像処理プログラムであって、
前記コンピュータに、
画像入力部に入力されたフレーム画像を処理して、このフレーム画像に撮像されている物体を検出する物体検出ステップと、
前記物体検出ステップが検出した物体の大きさと、この物体を検出したフレーム画像における検出した物体周辺に予め定めた第１の輝度値を超える領域があるかどうかに基づいて、この物体が違反者であるかどうかを判定する判定ステップと、
前記判定ステップの判定結果に基づき、前記通行路に存在する違反者を検出したことを出力部から出力する出力ステップと、
を実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、通行路を通行している物体が違反者であれば、その旨を出力する画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、高速道路では、人（歩行者）や自転車等（以下、総称して違反者という。）が立ち入ることを許可していないにもかかわらず、誤って、または故意に侵入する違反者の事例が増加しており、これにともなって、侵入した違反者が原因の事故が増加している。特に、ＥＴＣ（Electronic Toll Collection System）を設置しているＥＴＣ専用レーン（以下、単に専用レーンという。）には、料金収受員がいないため、一般レーンや、ＥＴＣ／一般混在レーンに比べて違反者の侵入が発生しやすい。
【０００３】
料金所レーンにおける、違反者の検出し、および、検出した違反者の対応を迅速に行い、違反者が高速道路に侵入するのを防止することが、高速道路での事故の抑制につながる。このため、例えば、高速道路の料金所レーンを撮像している撮像装置の撮像画像を、監視室等に設置した表示器にリアルタイムに表示し、係員等が、この表示器に表示されている撮像画像を監視し、高速道路に侵入する違反者を発見すると、発見した違反者に対応していた。
【０００４】
また、画像処理により車両の動態を計測する技術において、車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光を車両として誤検出するのを防止するものがある（特許文献１参照）。この特許文献１では、撮像装置の走査線毎の平均輝度をもとにして算出した閾値を用いて、車両のヘッドライトの光か、路面等で反射された反射光であるかを判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平４−３１４１９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、表示器に表示されている高速道路の料金所レーンの撮像画像を監視する係員等の作業負担が大きいだけでなく、係員等が高速道路に侵入する違反者を見逃すことがある。
【０００７】
一方で、高速道路の料金所レーンの撮像画像を処理し、高速道路に侵入する違反者の検出を行うことが考えられるが、従来の画像処理では、車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光を人（違反者）として誤検出することがあり、人（違反者）の検出精度を十分に確保することができなかった。このため、従来の画像処理では、車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光を高速道路に侵入する違反者として検出されたときの誤報により、無駄な対応を係員等にとらせることがあり、係員等の作業負担を低減することができなかった。
【０００８】
また、特許文献１に記載されている技術は、路面等からの反射光と、車両のヘッドライトとを区別して検出する技術であり、路面等からの反射光と、人とを区別して検出することができない。すなわち、特許文献１に記載されている構成では、車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光を人として誤検出するのを抑えることができない。
【０００９】
この発明の目的は、高速道路の料金所レーン等の通行路を撮像したフレーム画像に対する画像処理で、路面等からの反射光と、人とを区別して検出することができる画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明の画像処理装置は、上記課題を解決し、その目的を達するために、以下のように構成している。
【００１１】
画像入力部には、撮像装置で撮像した、物体が通行する通行路のフレーム画像が入力される。通行路は、例えば高速道路の料金所レーン（ＥＴＣ専用レーン、一般レーン、ＥＴＣ／一般混在レーン）である。
【００１２】
物体検出部は、画像入力部に入力されたフレーム画像を処理して、このフレーム画像に撮像されている物体を検出する。
【００１３】
判定部は、物体検出部が検出した物体の大きさと、この物体を検出したフレーム画像における検出した物体周辺に予め定めた第１の輝度値を超える領域があるかどうかに基づいて、この物体が違反者であるかどうかを判定する。車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光が物体として検出された場合、フレーム画像における検出した物体周辺、特に物体の検出領域の上方、に車両のヘッドライトが撮像されている。したがって、フレーム画像における検出した物体周辺に予め定めた第１の輝度値を超える領域があれば、検出した物体の大きさが人の大きさにちかい場合であっても、これを車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光であると判定できる。すなわち、路面等からの反射光と、人とを区別することができる。
【００１４】
なお、第１の輝度値は、車両のヘッドライトを撮像した領域の輝度値に基づいて設定すればよい。例えば、車両のヘッドライトを撮像した領域の平均輝度値の７〜８割程度に設定すればよい。
【００１５】
また、検出した物体の大きさについては、例えば水平方向の長さ（フレーム画像上の長さではなく、フレーム画像上の長さから推定される物体の長さ）が１ｍを超えていれば、歩行者や自転車ではない（自動車である）可能性が高いので、違反者として検出しないようにすればよい。
【００１６】
出力部は、判定部の判定結果に基づき、通行路に存在する違反者を検出したことを出力する。
【００１７】
このように、高速道路の料金所のレーン等の通行路を撮像装置で撮像したフレーム画像に対する画像処理で、車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光と、違反者と、を区別して検出することができる。また、違反者を検出したときにその旨を出力するので、係員等に対して、違反者の存在を知らせ、迅速に対応させることができる。
【００１８】
また、画像処理部は、フレーム画像における検出した物体の撮像領域の平均の輝度値が予め定めた第２の輝度値を超えていれば、違反者でないと判定してもよい。このようにすれば、ヘッドライトを点灯しているバイク等を違反者として誤検出するのを防止できる。
【発明の効果】
【００１９】
この発明によれば、高速道路の料金所レーン等の通行路を撮像したフレーム画像に対する画像処理で、路面等からの反射光と、違反者とを区別して検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】画像処理装置の主要部の構成を示すブロック図である。
【図２】撮像装置の撮像エリアを示す図である。
【図３】画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】オブジェクトマップを説明する図である。
【図５】ｓ５における物体の検出処理を示すフローチャートである。
【図６】料金所レーンを走行している車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光を物体として検出したフレーム画像の例である。
【図７】料金所レーンに侵入した歩行者を物体として検出したフレーム画像の例である。
【図８】閾値Ａを超える輝度値の領域があるかどうかを判定する範囲を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、この発明の実施形態である画像処理装置について説明する。
【００２２】
図１は、この画像処理装置の主要部の構成を示すブロック図である。この画像処理装置１は、制御部１１と、画像入力部１２と、画像処理部１３と、記憶部１４と、タイマ１５と、出力部１６と、を備えている。
【００２３】
制御部１１は、画像処理装置１本体各部の動作を制御する。
【００２４】
画像入力部１２には、接続されている撮像装置２が撮像したフレーム画像が入力される。撮像装置２は、１秒間に３０フレーム程度のフレーム画像を撮像するビデオカメラである。画像入力部１２は、入力されたフレーム画像を一時的に記憶するフレームメモリを有している。
【００２５】
撮像装置２は、撮像エリアを、図２に示すように、高速道路の料金所レーンにあわせている。図２は、ＥＴＣ（Electronic Toll Collection System）を設置しているＥＴＣ専用レーン（以下、単に専用レーンという。）を撮像したフレーム画像を例示している。専用レーンには、車両等の物体の通過を制限する制止バーが設けられている。図２（Ａ）は、専用レーンに設けた制止バーを閉している状態のフレーム画像であり、図２（Ｂ）は、専用レーンに設けた制止バーを開している状態のフレーム画像である。制止バーは、図示していない開閉器によって開閉される。
【００２６】
公知のように、ＥＴＣシステムは、専用レーンを走行している車両に搭載されている車載機との無線通信により、この車両についてゲート（出入口）の通過を許可するかどうかを判定している。ＥＴＣシステムは、ゲートの通過を許可すると判定した場合に、制止バーを一時的に開し、その車両のゲート通過を許可する。反対に、ゲートの通過を許可しないと判定した場合に、制止バーを開することなく（閉状態を保持する。）、その車両のゲート通過を制限（禁止）する。
【００２７】
なお、ここでは専用レーンを例にしているが、一般レーンやＥＴＣ／一般混在レーンであっても同様に、撮像装置２は、その撮像エリアを料金所レーンにあわせ、そのフレーム画像を画像入力部１２に入力する。
【００２８】
画像処理部１３は、画像入力部１２に入力されたフレーム画像（撮像装置２のフレーム画像）を処理し、撮像されている物体（人や車両等）を検出する。また、時間的に連続する複数のフレーム画像により、撮像装置２の撮像エリア内（特に料金所レーン）における物体の移動を追跡する。画像処理部１３は、時空間ＭＲＦ(Markov Random Field)モデルを利用して、フレーム画像に撮像されている物体の検出や、検出した物体の追跡を行う。時空間ＭＲＦモデルは、公知のように、時空間画像の時間軸方向の相関関係に着目し、ＭＲＦモデルを時空間モデルとして拡張したものである。この時空間ＭＲＦモデルは、処理対象であるフレーム画像に対して数画素×数画素（例えば、８画素×８画素）のブロックで領域分割を行い、時間的に連続するフレーム画像間でのブロック毎の動きベクトルを参照した時間軸方向の相関を定義したモデルである。
【００２９】
記憶部１４は、本体を動作させる動作プログラムや、動作時に利用する設定データ、動作時に発生した処理データ等を記憶する。設定データには、以下に示す閾値Ａ〜閾値Ｄがある。
【００３０】
閾値Ａは、この発明でいう第１の輝度値に相当し、車両のヘッドライトを撮像している領域であるかどうかの判定に用いる。閾値Ａは、車両のヘッドライト（点灯時）を撮像したときの輝度値の平均の７〜８割程度に設定すればよい。
【００３１】
閾値Ｂは、この発明でいう第２の輝度値に相当し、フレーム画像において検出した物体の領域が比較的強い光を発している領域であるかどうかの判定に用いる。この閾値Ｂは、人が撮像されている領域の平均輝度値の1.3〜1.6倍程度に設定すればよい。
【００３２】
閾値Ｃは、この発明でいう検出した物体の大きさを規定するものであり、その大きさから人でない物体を除外するのに用いる。ここでは、この閾値Ｃは、水平方向の長さを規定するパラメータであり、１ｍ程度（フレーム画像上の大きさから推定される物体の水平方向の長さ）に設定すればよい。これにより、水平方向の長さが１ｍを超える物体、例えば料金所レーンを走行している車両、を人として判定することがない。
【００３３】
閾値Ｄは、この発明でいう一定時間であり、一時的なノイズの発生等によって誤検出した物体を判定対象から除外するのに用いる閾値である。この閾値Ｄは、例えば１〜２秒程度の時間に設定すればよい。
【００３４】
なお、上記閾値Ａ〜閾値Ｄは、撮像装置２の性能や、撮像環境等に応じて決定すればよい。
【００３５】
タイマ１５は、現在時刻を計時する。
【００３６】
出力部１６は、料金所レーンを通行している人や自転車等の違反者を検出したときに、その旨を、図示していない警報装置等の外部機器に出力する。この外部機器は、料金所レーンを通行している違反者の存在を係員等に通知する警告報知を行う。
【００３７】
次に、この画像処理装置の動作について説明する。図３は、画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【００３８】
撮像装置２は、撮像エリアを撮像したフレーム画像を画像入力部１２に入力している。画像処理装置１は、画像処理部１３が画像入力部１２に入力されたフレーム画像を、時系列に１フレームずつ取り込み、この図３に示す処理を繰り返し行う。
【００３９】
画像処理部１３は、撮像装置２から画像入力部１２に入力された１フレーム分のフレーム画像を取り込み（ｓ１）、このフレーム画像に対して照度変化対応フィルタリング処理を行う（ｓ２）。この照度変化対応フィルタリング処理は、撮像エリア周辺の天候（晴れ，曇り等）によるフレーム画像の照度の変化を考慮し、入力されたフレーム画像の照度を正規化したフレーム画像に変換するフィルタリング処理である。
【００４０】
画像処理部１３は、背景モデル画像を生成し（ｓ３）、ｓ２で照度変化対応フィルタリング処理を行ったフレーム画像と、ｓ３で生成した背景モデル画像と、の差分画像を生成する（ｓ４）。画像処理部１３は、ｓ４で生成した差分画像から撮像されている物体を検出する（ｓ５）。ｓ５にかかる物体の検出処理の詳細については、後述するが、この処理では、差分画像から検出した物体毎に、その物体が高速道路に立ち入ることが許可されていない人や自転車等の違反者であるかどうかも判定している。
【００４１】
画像処理部１３は、前回処理したフレーム画像で検出した物体と、ｓ５で検出した物体と、を対応付ける（ｓ６）。画像処理部１３は、時空間ＭＲＦモデルを用い、ｎ画素×ｎ画素（例えば、８画素×８画素）のブロック（領域）を単位とし、物体の検出を行う。画像処理部１３は、ｓ６で、前回処理したフレーム画像から検出した物体と、ｓ５で検出した物体（今回処理したフレーム画像から検出した物体）と、を対応付けることにより、今回検出した物体の移動方向や移動量を得ることができる。
【００４２】
また、今回の処理で検出した物体であって、前回の処理で検出されていなかった物体（すなわち、今回初めて検出した物体）があれば、今回初めて検出した物体毎にＩＤを付与する（ｓ７、ｓ８）。
【００４３】
画像処理部１３は、今回処理したフレーム画像に対する、オブジェクトマップを作成する（ｓ９）。このオブジェクトマップは、図４に示すように、今回検出した物体毎に、その物体に付与されているＩＤ（今回、ｓ８で付与した場合もある。）と、今回処理したフレーム画像上における座標位置と、その物体が違反者であるかどうかを示す情報（ｓ５における判定結果（詳細については後述する。））と、を対応付けたものである。図４に示す例では、物体Ｂ（違反者にかかる情報が「１」）が違反者であり、物体Ａおよび物体Ｃ（違反者にかかる情報が「０」）が違反者でない。また、画像処理部１３は、タイムスタンプをオブジェクトマップに付与する。このタイムスタンプは、ｓ１でフレーム画像を取り込んだ時刻であってもよいし、付与するときにタイマ１５が計時している時刻（現在時刻）であってもよい。また、ｓ９でオブジェクトマップを作成するときには、今回検出した物体の中心を、その物体の座標位置として検出する。画像処理装置１は、画像処理部１３がｓ９で作成したオブジェクトマップを記憶部１４に記憶する（ｓ１０）。
【００４４】
したがって、制御部１１は、記憶部１４に記憶しているオブジェクトマップを時系列に並べることで、ｓ５で検出した物体毎に、その物体について撮像装置２の撮像エリア内おける移動の追跡が行えるとともに、その時点における撮像エリア内の滞在時間を得ることができる。
【００４５】
また、制御部１１は、画像処理部１３がｓ５で今回検出した物体の中に違反者がいるかどうかを判定する（ｓ１１）。この判定は、ｓ１０で記憶部１４に記憶したオブジェクトマップに、違反者である物体があるかどうかにより判定する。
【００４６】
制御部１１は、ｓ５で検出した物体の中に違反者がいれば、各違反者について、撮像装置２の撮像エリア内の滞在時間を取得し、その滞在時間が予め定めた閾値Ｄを超える違反者がいるかどうかを判定する（ｓ１２）。
【００４７】
制御部１１は、滞在時間が予め定めた閾値Ｄを超える違反者が１人でもいれば、出力部１６から違反者を検出したことを、接続されている警報装置等の外部機器に出力し（ｓ１３）、その後、ｓ１に戻り、上記処理を繰り返す。
【００４８】
なお、制御部１１は、ｓ５で検出した物体の中に違反者がいなかった場合には、ｓ１２、ｓ１３にかかる処理を行うことなく、ｓ１に戻り、上記処理を繰り返す。また、制御部１１は、滞在時間が予め定めた閾値Ｄを超える違反者が１人もいなかった場合、ｓ１３にかかる処理を行うことなく、ｓ１に戻り、上記処理を繰り返す。
【００４９】
このように、画像処理装置１は、料金所レーンにおける滞在時間が閾値Ｄを超える違反者を検出したときに、違反者の検出を接続されている警報装置等の外部機器に通知する。外部機器は、画像処理装置１からの通知に応じた警告出力を行う。この警告出力は、音声等で行い、違反者が料金所レーンにいることを係員等に知らせるだけでなく、このことを料金所レーンに侵入した違反者にも知らせるのが好ましい。
【００５０】
また、画像処理装置１は、検出した違反者であっても、料金所レーンにおける滞在時間が閾値Ｄを超えるまで、その違反者の検出を接続されている警報装置等の外部機器に通知しない。例えば、料金所レーンに誤って侵入した人が、そのことにすぐに気づき、料金所レーンから退避した場合、画像処理装置１は、違反者の検出を接続されている警報装置等の外部機器に通知しない。このため、警報装置等の外部機器において、無駄な警告が行われるのを抑えることができる。
【００５１】
次に、ｓ５における物体の検出処理について詳細に説明する。図５は、この検出処理を示すフローチャートである。
【００５２】
画像処理部１３は、ｓ４で生成した差分画像から、今回処理したフレーム画像に撮像されている物体を検出する（ｓ２１）。
【００５３】
画像処理部１３は、ｓ２１で抽出した物体毎に、フレーム画像上の大きさからその物体の水平方向の長さを推定し（ｓ２２）、推定した水平方向の長さが閾値Ｃよりも大きいかどうかを判定する（ｓ２３）。画像処理部１３は、ｓ２２で推定した水平方向の長さが閾値Ｃよりも大きければ、車両等であって、違反者でないと判定する（ｓ２４）。
【００５４】
ｓ２２、ｓ２３にかかる処理を行うことで、物体の大きさから、違反者でないことが明らか物体について、後述するｓ２５以降の処理を無駄に行うことがなく、画像処理部１３の処理負荷を抑えることができる。
【００５５】
画像処理部１３は、ｓ２３で推定した水平方向の長さが閾値Ｃよりも大きくない物体であると判定した物体毎に、その物体の周辺上方に、閾値Ａを超える輝度値の領域があるかどうかを判定する（ｓ２５）。このｓ２５にかかる処理は、検出した物体が、料金所レーンを走行している車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光であるかどうか（物体の誤検出であるかどうか）を判定する処理である。
【００５６】
図６は、料金所レーンを走行している車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光を物体として検出したフレーム画像の例である。また、図７は、料金所レーンに侵入した歩行者を物体として検出したフレーム画像の例である。図６、および図７において破線で囲んだ領域が、フレーム画像における物体の検出領域である。図６では、車両も物体として検出している。
【００５７】
ｓ２５で閾値Ａを超える輝度値である領域の有無を判定する範囲は、図８（Ａ）に示すように、幅方向については物体の検出領域の幅よりも左右両側にそれぞれ２領域ずつ広げた範囲で、且つ上下方向については物体の検出領域の上辺に隣接する上側２領域の範囲である。また、その輝度値が閾値Ａを超えているかどうかを判定する領域の大きさは、画像処理部１３が物体の検出、および追跡において使用している時空間ＭＲＦモデルにおける領域分割のブロック（例えば８画素×８画素）である。図８に実線で示す各矩形が、時空間ＭＲＦモデルにおける領域分割のブロックであり、これらの矩形毎に、その輝度値が閾値Ａを超えているかどうかを判定する。
【００５８】
なお、図８（Ｂ）に示すように、フレーム画像における物体の検出領域の周囲全体について、閾値Ａを超える輝度値の領域があるかどうかを判定してもよい。
【００５９】
ここでは、図６に示すように、料金所レーンを走行している車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光を物体として誤検出した場合、当該車両のヘッドライトは、物体の検出領域の上方に位置することに注目し、ｓ２５にかかる画像処理部１３の処理負荷を抑えるために（閾値Ａを超える輝度値であるかどうかを判定する領域の総数を抑えるために）、閾値Ａを超える輝度値の領域があるかどうかを判定する範囲を図８（Ａ）に示した範囲にしている。
【００６０】
また、画像処理部１３は、ｓ２５で、閾値Ａを超える輝度値の領域を検出すると、未判定の領域があっても、これら未判定の領域については閾値Ａを超える輝度値であるかどうかを判定せず、閾値Ａを超える輝度値の領域があると判定する。
【００６１】
画像処理部１３は、閾値Ａを超える輝度値の領域があれば、料金所レーンを走行している車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光を物体として誤検出したと判定する（ｓ２６）。
【００６２】
画像処理部１３は、ｓ２５で閾値Ａを超える輝度値の領域がなかった物体毎に、その物体の検出領域の平均輝度値が閾値Ｂを超えているかどうかを判定する（ｓ２７）。ｓ２７では、検出した物体がバイクのヘッドライト等の発光を含んでいるかどうかを判定する処理である。画像処理部１３は、物体の検出領域の平均の輝度値が閾値Ｂを超えていれば、ｓ２４で違反者でないと判定する。一方、画像処理部１３は。物体の検出領域の平均輝度値が閾値Ｂを超えていなければ、違反者であると判定する（ｓ２８）。
【００６３】
このように、画像処理部１３は、料金所レーンを走行している車両のヘッドライトが路面等で反射した反射光を、違反者として誤検出するのを抑制できる。すなわち、高速道路の料金所のレーン等の通行路を撮像したフレーム画像に対する画像処理で、路面等からの反射光と、違反者とを精度よく、区別して検出することができる。
【００６４】
ｓ２３、ｓ２５、およびｓ２７では、画像入力部１２に入力されたフレーム画像を用いてもよいが、上述したｓ２で照度変化対応フィルタリング処理を行ったフレーム画像を用いるほうが好ましい。
【００６５】
また、ｓ２５と、ｓ２７は、その順序が前後しても特に問題は生じない。
【００６６】
なお、上記の説明では、高速道路の料金所レーンにおける違反者の検出を例にして本願発明を説明したが、本願発明は、駐車場や、工事現場等の出入口における違反者の検出にも利用できる。
【符号の説明】
【００６７】
１…画像処理装置
２…撮像装置
１１…制御部
１２…画像入力部
１３…画像処理部
１４…記憶部
１５…タイマ
１６…出力部
【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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