(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
△ｔの時間差で撮影された２枚の車群の画像を抽出するステップと、
抽出された画像から、各車両の角の部分を認識し、個々の車両が区別して識別できるかどうかを判定するステップと、
区別できる場合には、個別車両を追跡して交通状況を測定するステップと、
個々の車両が区別できない場合には、画像上での輝度分布を、距離間隔が等間隔の縮尺上での輝度分布に補正した後、輝度分布の相関を求め、前記画像の輝度分布の相関から△ｔ間での車群の移動距離△ｌを求め、△ｌ／△ｔによって車両の移動速度を求めることを特徴とする交通状況測定方法。
【請求項２】
前記画像として、トンネル内に設置された監視カメラで撮影された画像を使用し、トンネル内の交通状況を測定することを特徴とする請求項１に記載の交通状況測定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、トンネル内などでの交通状況を測定する測定方法に関し、特に、渋滞時の交通状況の把握を可能にするものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般道路での交通状況の測定には、超音波を放射して車両の有無を検知する車両感知器が広く用いられている。しかし、この車両感知器は、トンネル内で使用すると、超音波が反射するため高精度の測定ができない。
【０００３】
また、道路状況を撮影したテレビカメラの映像を解析して、交通状況を測定する方法も知られている。この方法では、テレビカメラの画像から走行車両のナンバープレートを読み取り、これを２地点で実施して車両走行速度を算出したり、時間をずらして撮影された２つの画像から、動いている物体を抽出して車両台数をカウントしている。これらの方法は、トンネル内の交通状況の測定にも利用できる。
【０００４】
我が国の２ｋｍを超えるトンネルには、トンネル内の消火栓や換気扇の周囲で事故などが発生していないかどうかを監視するため、２００ｍごとに監視カメラが設置されている。このカメラの映像を利用することにより交通状況の測定が可能となる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、映像を用いる交通状況測定方法では、交通が渋滞し、前後の車両がテレビカメラに重なって映る状況の下では、個々の車両を識別することができないため、精度の高い測定が不可能になる。
【０００６】
本発明は、こうした問題点を解決するものであり、渋滞が発生している時の交通状況を測定することが可能な交通状況測定方法を提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
そこで、本発明では、渋滞時の車両の繋がりを車群として捉え、監視カメラで撮影された２枚の画像における輝度分布の相関を調べて、車群の移動距離を検出し、これを基に車両速度を算出している。
【０００８】
そのため、渋滞時の車両速度を求めることができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明の請求項１に記載の発明は、交通状況の測定に際し、△ｔの時間差で撮影された２枚の車群の画像を抽出するステップと、抽出された画像から、各車両の角の部分を認識し、個々の車両が区別して識別できるかどうかを判定するステップと、区別できる場合には、個別車両を追跡して交通状況を測定するステップと、個々の車両が区別できない場合には、画像上での輝度分布を、距離間隔が等間隔の縮尺上での輝度分布に補正した後、輝度分布の相関を求め、前記画像の輝度分布の相関から△ｔ間での車群の移動距離△ｌを求め、△ｌ／△ｔによって車両の移動速度を求めるようにしたものであり、渋滞時の車両速度を求めることができる。また、車群がカメラから離れることによる画像上での輝度分布の変化を補正して、輝度分布の相関を正しく求めることができる。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、画像として、トンネル内に設置された監視カメラで撮影された画像を使用し、トンネル内の交通状況を測定するようにしたものであり、トンネル内に２００ｍ間隔で設置されている監視カメラの映像を利用することによって、トンネル内の渋滞時の交通状況を測定することができる。
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。
【００１３】
本発明の交通状況測定方法を実施するシステムは、図２に示すように、トンネル内に２００ｍごとに設置されている監視カメラ11と、監視カメラ11の映像信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部12と、デジタル画像から必要な領域を切り出して背景との差分を抽出する画像処理部13と、所定時間間隔で撮影された２つの画像の処理画像から同一車群を認識する画像認識部14と、車群の速度を判定する判定部15とから構成される。
【００１４】
監視カメラ11は、撮影方向を一定に保ってトンネルの上方に設置されており、監視対象域の走行車両を後方から連続的に撮影している。図３には、監視カメラ11で時刻ｔに撮影された映像（ａ）と、時刻ｔ＋△ｔに撮影された映像（ｂ）とを示している。ここでは画像の右側の車線が監視対象域である。
【００１５】
Ａ／Ｄ変換部12は、監視カメラ11で撮影されたアナログ映像信号をデジタル信号に変換する。
【００１６】
画像処理部13は、撮影時間間隔が一定時間（△ｔ）ごとのデジタル画像を処理の対象として選択し、その画像から監視対象領域を切り出し、車両がいないときに撮影された背景画像との差分を抽出する。図１には、時刻ｔに撮影された画像（ａ）及び時刻ｔ＋△ｔに撮影された画像（ｂ）の各々から切り出される監視対象領域21、24を点線で示している。
【００１７】
画像認識部14は、抽出された画像から、各車両の角の部分を認識し、個々の車両が区別して識別できるかどうかを判定する。区別できる場合には、前述した個別車両を追跡する従来の方法で交通状況を測定する。
【００１８】
個々の車両が区別できない場合には、抽出された画像の輝度分布を求める。図１では、監視対象領域21、24から抽出された画像の輝度分布を23、25として示している。
【００１９】
次に、画像認識部14は、この輝度分布に対して、カメラ位置からの遠近による縮尺差を補正する。画像認識部14は、図１（ａ）（ｂ）に示すように、画像上の各位置が実際のトンネル内のどの位置に対応しているかを示す縮尺22を保持している。この縮尺22は、画像の下辺からの高さが増す程、間隔が詰まっている。この縮尺22上の輝度分布23、25を、図４（ａ）（ｂ）に示すように、等間隔の縮尺31の下での輝度分布32、33に変換する。
【００２０】
次に、図５に示すように、時刻ｔの画像の等間隔縮尺31上に現れた車群に対応する輝度分布41と、時刻ｔ＋△ｔの画像の等間隔縮尺31上に現れた輝度分布33との相関を調べる。相関が認めれる輝度分布が存在する場合には、それらの間の等間隔縮尺31上の離間距離から、実際のトンネル内での距離△ｌを算出する。
【００２１】
判定部15は、こうして得られて距離△ｌと、画像の撮影間隔時間△ｔとを用いて、△ｌ／△ｔにより車群の速度を求める。
【００２２】
このように、この交通状態測定方法では、トンネル内で車両が渋滞している場合でも、車群の輝度分布を指標に車両の速度を求めることができる。
【００２３】
なお、この実施形態では、本発明の交通状態測定方法をトンネル内の車両の測定に用いる場合について説明したが、この方法は、一般道路での測定にも適用することが可能である。
【００２４】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明の交通状態測定方法は、車両が渋滞しているときの車両の速度を定量的に求めることができる。
【００２５】
この方法は、従来の個別車両から交通流を求める測定方法を補完する方法として用いることにより、種々の交通状況の下で、交通流を定量的且つ的確に把握することが可能となる。
【００２６】
また、トンネル内に設置されている監視カメラの映像を利用してこの測定方法を実施することにより、トンネル内での交通状態を的確に把握することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態の交通状況測定方法で求める画像の輝度分布を説明する図、
【図２】実施形態の交通状況測定方法を実施するシステムの構成図、
【図３】監視カメラの映像を示す図、
【図４】実施形態の交通状況測定方法で実施する輝度分布の補正について説明する図、
【図５】実施形態の交通状況測定方法で△ｌの求め方を説明する図である。
【符号の説明】
11  監視カメラ
12  Ａ／Ｄ変換部
13  画像処理部
14  画像認識部
15  判定部
21、24  切り出し領域
22  不等間隔縮尺
23、25  輝度分布
31  等間隔縮尺
32、33  補正された輝度分布
41  車群の輝度分布
【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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