(57)【要約】【課題】本発明の実施例は交通状態の検出方法、装置及び電子機器を提供する。【解決手段】該装置は、交通監視画像の関心領域から物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成し、該輪郭画像に基づいて該輪郭の該関心領域における占有率を計算する第１計算部と、該関心領域内に所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出し、該関心領域における車両の動き状態を決定する第１検出部と、該占有率及び該動き状態に基づいて交通状態を決定する第１決定部とを含む。本願の実施例は、交通監視画像における車両の数及び車両の動き状態に基づいて交通状態を決定することで、交通状態情報をより正確に取得できる。【選択図】図８
2017076399.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通監視画像の関心領域から物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成し、該輪郭画像に基づいて前記輪郭の前記関心領域における占有率を計算する第１計算手段と、
前記関心領域内に所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出し、前記関心領域における車両の動き状態を決定する第１検出手段と、
前記占有率及び前記動き状態に基づいて交通状態を決定する第１決定手段と、を含む、交通状態の検出装置。
【請求項２】
前記第１計算手段は、第１生成手段を含み、
前記交通監視画像がカラー画像である場合に、前記第１生成手段は、
前記関心領域の各色成分についてエッジ抽出処理をそれぞれ行い、各色成分のエッジ検出画像をそれぞれ形成し、輪郭画像を生成するように前記各色成分のエッジ検出画像を合成し、或いは、
前記カラー画像をグレースケール画像に変換し、前記関心領域内にエッジ抽出処理を行い、グレースケール画像のエッジ検出画像を形成し、該グレースケール画像のエッジ検出画像を該輪郭画像とする、請求項１に記載の交通状態の検出装置。
【請求項３】
前記第１計算手段は、
前記交通監視画像がグレースケール画像である場合に、前記関心領域についてエッジ抽出処理を行い、エッジ検出画像を形成し、該エッジ検出画像を該輪郭画像とする第２生成手段、を含む、請求項１に記載の交通状態の検出装置。
【請求項４】
前記第１計算手段は、
前記輪郭画像における輪郭の画素数と前記関心領域における画素総数との比を計算し、該比を前記占有率とする第２計算手段、を含む、請求項１に記載の交通状態の検出装置。
【請求項５】
前記第１検出手段は、交通監視画像の関心領域の前景画像を検出し、前記前景画像に所定の大きさの物体があるか否かを判断する、請求項１に記載の交通状態の検出装置。
【請求項６】
前記第１検出手段は、現在のフレームの交通監視画像の関心領域に所定の大きさの動いている物体がある場合に、前記現在のフレームの前の第１所定数のフレームにおいて全ての前記関心領域に所定の大きさの動いている物体があるか否かを判断し、ＹＥＳのときに、前記現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が動き状態にあると決定し、そうでないときに、前記現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にあると決定する、請求項１に記載の交通状態の検出装置。
【請求項７】
前記第１検出手段は、現在のフレームの交通監視画像の関心領域に所定の大きさの動いている物体がない場合に、前記現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にあると決定する、請求項１に記載の交通状態の検出装置。
【請求項８】
前記第１決定手段は、
現在のフレーム及び前記現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の関心領域における車両の動き状態、並びに占有率と閾値との関係に基づいて、前記現在のフレーム及び前記現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータを計算し、
前記現在のフレーム及び前記現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータについて演算を行い、演算結果と第２パラメータとの関係に基づいて前記現在のフレームの交通監視画像に対応する交通状態が渋滞、スムーズな車流量、又は大きな車流量であるかを決定する、請求項１に記載の交通状態の検出装置。
【請求項９】
前記閾値は前記動き状態に関連する、請求項８に記載の交通状態の検出装置。
【請求項１０】
交通監視画像の関心領域から物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成し、該輪郭画像に基づいて前記輪郭の前記関心領域における占有率（ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎ  ｒａｔｉｏ）を計算するステップと、
前記関心領域内に所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出し、前記関心領域における車両の動き状態を決定するステップと、
前記占有率及び前記動き状態に基づいて交通状態を決定するステップと、を含む、交通状態の検出方法。
【請求項１１】
前記交通監視画像がカラー画像である場合に、前記物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成するステップは、
前記関心領域の各色成分についてエッジ抽出処理をそれぞれ行い、各色成分のエッジ検出画像をそれぞれ形成し、輪郭画像を生成するように前記各色成分のエッジ検出画像を合成するステップ、又は、
前記カラー画像をグレースケール画像に変換し、前記関心領域内にエッジ抽出処理を行い、グレースケール画像のエッジ検出画像を形成し、該グレースケール画像のエッジ検出画像を該輪郭画像とするステップ、を含む、請求項１０に記載の交通状態の検出方法。
【請求項１２】
前記交通監視画像がグレースケール画像である場合に、前記物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成するステップは、
前記関心領域についてエッジ抽出処理を行い、エッジ検出画像を形成し、該エッジ検出画像を該輪郭画像とするステップ、を含む、請求項１に交通状態の検出方法。
【請求項１３】
前記輪郭画像に基づいて占有率を計算するステップは、
前記輪郭画像における輪郭の画素数と前記関心領域における画素総数との比を計算し、該比を前記占有率とするステップ、を含む、請求項１０に記載の交通状態の検出方法。
【請求項１４】
前記関心領域内に所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出するステップは、
交通監視画像の関心領域の前景画像を検出するステップと、
前記前景画像に所定の大きさの物体があるか否かを判断するステップと、を含む、請求項１０に交通状態の検出方法。
【請求項１５】
前記関心領域における車両の動き状態を決定するステップは、
現在のフレームの交通監視画像の関心領域に所定の大きさの動いている物体がある場合に、前記現在のフレームの前の第１所定数のフレームにおいて全ての前記関心領域に所定の大きさの動いている物体があるか否かを判断し、ＹＥＳのときに、前記現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が動き状態にあると決定し、そうでないときに、前記現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にあると決定するステップ、を含む、請求項１０に記載の交通状態の検出方法。
【請求項１６】
前記関心領域における車両の動き状態を決定するステップは、
現在のフレームの交通監視画像の関心領域に所定の大きさの動いている物体がない場合に、前記現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にあると決定するステップ、を含む、請求項１０に記載の交通状態の検出方法。
【請求項１７】
前記占有率及び前記動き状態に基づいて交通状態を決定するステップは、
現在のフレーム及び前記現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の関心領域における車両の動き状態、並びに占有率と閾値との関係に基づいて、前記現在のフレーム及び前記現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータを計算するステップと、
前記現在のフレーム及び前記現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータについて演算を行い、演算結果と第２パラメータとの関係に基づいて前記現在のフレームの交通監視画像に対応する交通状態が渋滞、スムーズな車流量、又は大きな車流量であるかを決定するステップと、を含む、請求項１０に記載の交通状態の検出方法。
【請求項１８】
前記閾値は前記動き状態に関連する、請求項１７に記載の交通状態の検出方法。
【請求項１９】
請求項１〜９の何れかに記載の交通状態の検出装置を含む、電子機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報技術分野に関し、特に交通監視画像に基づいて交通状態を検出する方法、装置及び電子機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
経済の発展に伴い、多くの車両が人々の生活に関与しているが、車輌の数の急増による交通渋滞及び交通安全などの問題もより厳しくなった。情報技術の発展のおかげで、知能交通（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）の概念が提出され、技術的手段により交通問題を解決することは期待されている。
【０００３】
交通状態の検出は、知能交通の一部であり、交通管理のために重要な情報を提供できる。知能交通の技術では、通常、画像処理技術を採用し、交通監視画像を分析することで、交通状態情報を取得してもよい。
【０００４】
なお、背景技術に関する上記の説明は、単なる本発明の技術案をより明確、完全に説明するためのものであり、当業者を理解させるために説明するものであり。これら技術案が本発明の背景技術の部分に説明されているから当業者にとって周知の技術であると解釈してはならない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本願の発明者の発見によると、従来の交通状態の検出方法では、通常、道路上の車両の数を検出することで交通状態を判断しているが、該検出方法は車両の動き状態を考慮していないため、交通状態情報を正確に取得できず、交通管理の効率に影響を与えてしまう。
【０００６】
例えば、道路上の車両の数が多い場合は、車輌が停止しているとき、交通事故等の原因により深刻な交通渋滞が発生する可能性があるが、車輌が適当な進行速度を保っているとき、単なる車流量が大きく、道路の渋滞が発生していない。道路の渋滞と車流量が大きいことという２つの交通状態について、異なる交通管理方法を用いて管理してもよい。しかし、上記の従来の交通状態の検出方法を用いると、道路の渋滞と車流量が大きいことという２つの交通状態を容易に区別できないため、対応する交通管理方法を用いて管理することができず、交通管理の効率に影響を与えてしまう。
【０００７】
本願の実施例は、交通監視画像における車両の数及び車両の動き状態に基づいて交通状態を決定することで、交通状態情報をより正確に取得できる、交通状態の検出方法、装置及び電子機器を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願の実施例の第１の態様では、交通監視画像の関心領域から物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成し、該輪郭画像に基づいて前記輪郭の前記関心領域における占有率を計算する第１計算手段と、前記関心領域内に所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出し、前記関心領域における車両の動き状態を決定する第１検出手段と、前記占有率及び前記動き状態に基づいて交通状態を決定する第１決定手段と、を含む、交通状態の検出装置を提供する。
【０００９】
本願の実施例の第２の態様では、上記の本願の実施例の第１の態様に記載の交通状態の検出装置を含む、電子機器を提供する。
【００１０】
本願の実施例の第３の態様では、交通監視画像の関心領域から物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成し、該輪郭画像に基づいて前記輪郭の前記関心領域における占有率（ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎ  ｒａｔｉｏ）を計算するステップと、前記関心領域内に所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出し、前記関心領域における車両の動き状態を決定するステップと、前記占有率及び前記動き状態に基づいて交通状態を決定するステップと、を含む、交通状態の検出方法を提供する。
【００１１】
本願の有益な効果としては、交通監視画像における車両の数及び車両の動き状態に基づいて交通状態を決定することで、交通状態情報をより正確に取得できる。
【００１２】
下記の説明及び図面に示すように、本発明の特定の実施形態が詳細に開示され、本発明の原理を採用できる方式が示される。なお、本発明の実施形態の範囲はこれらに限定されない。本発明の実施形態は、添付される特許請求の範囲の要旨及び項目の範囲内において、変更されたもの、修正されたもの及び均等的なものを含む。
【００１３】
１つの実施形態に記載された特徴及び／又は示された特徴は、同一又は類似の方式で１つ又はさらに多くの他の実施形態で用いられてもよいし、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよいし、他の実施形態における特徴に代わってもよい。
【００１４】
なお、本文では、用語「包括／含む」は、特徴、部材、ステップ又はコンポーネントが存在することを指し、一つ又は複数の他の特徴、部材、ステップ又はコンポーネントの存在又は付加を排除しない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
ここで含まれる図面は、本発明の実施例を理解させるためのものであり、本明細書の一部を構成し、本発明の実施例を例示するためのものであり、文言の記載と合わせて本発明の原理を説明する。なお、ここに説明される図面は、単なる本発明の実施例を説明するためのものであり、当業者にとって、これらの図面に基づいて他の図面を容易に得ることができる。
【図１】本願の実施例の交通状態の検出方法のフローチャートである。
【図２】図２（ａ）は元の１つのフレームの交通監視画像であり、図２（ｂ）は交通監視画像における関心領域であり、図２（ｃ）は該関心領域を元の画像から抽出した後の画像である。
【図３】本願の実施例のカラーの交通監視画像に基づいて輪郭画像を生成することを示す図である。
【図４】本願の実施例の所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出する方法のフローチャートである。
【図５】前景画像において補助線を設定することを示す図である。
【図６】本願の実施例の占有率及び動き状態に基づいて交通状態を決定する方法のフローチャートである。
【図７】本願の実施例の交通状態の検出方法を用いて交通状態を検出することのフローチャートである。
【図８】本願の実施例の交通状態の検出装置の構成を示す図である。
【図９（Ａ）】本願の実施例の第１計算部の１つの構成を示す図である。
【図９（Ｂ）】本願の実施例の第１計算部のもう１つの構成を示す図である。
【図９（Ｃ）】本願の実施例の第１計算部のもう１つの構成を示す図である。
【図１０】本願の実施例の電子機器の１つの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の上記及びその他の特徴は、図面及び下記の説明により理解できるものである。明細書及び図面では、本発明の特定の実施形態、即ち本発明の原則に従う一部の実施形態を表すものを公開している。なお、本発明は説明される実施形態に限定されず、本発明は、特許請求の範囲内の全ての修正、変更されたもの、及び均等なものを含む。
【００１７】
＜実施例１＞
本願の実施例１は交通状態の検出方法を提供し、交通監視画像を分析し、交通状態を検出する。図１は実施例の交通状態の検出方法のフローチャートである。図１に示すように、該方法は下記のステップを含む。
【００１８】
Ｓ１０１：交通監視画像の関心領域から物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成し、該輪郭画像に基づいて該輪郭の該関心領域における占有率（ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎ  ｒａｔｉｏ）を計算する。
【００１９】
ステップ１０２：該関心領域内に所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出し、該関心領域における車両の動き状態を決定する。
【００２０】
Ｓ１０３：該占有率及び該動き状態に基づいて交通状態を決定する。
【００２１】
本実施例では、車輌数を反映する占有率及び車両の動き状態に基づいて交通状態を決定することで、より正確な交通状態情報を取得できる。
【００２２】
本実施例では、交通監視画像の関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）は画像の交通状態を最も反映できる領域であり、例えば関心領域は画像における多くの車線を含む領域などであってもよい。図２（ａ）〜図２（ｃ）は画像から関心領域を抽出することを示す図であり、図２（ａ）は元の１つのフレームの交通監視画像であり、図２（ｂ）における領域２０１は関心領域であり、図２（ｃ）は該関心領域を元の画像から抽出した後の画像である。本実施例では、感心領域は矩形であってもよいし、他の形状であってもよい。
【００２３】
本実施例では、感心領域の大きさい及び位置は予め設定されてもよく、各フレームの交通監視画像について単独して設定されてもよい。連続的な複数のフレームの交通監視画像について、各フレームの関心領域の位置及び大きさは同一であってもよく、後続の画像処理は関心領域のみについて行われてもよいため、画像処理のデータ量を低減でき、処理の効率を向上できる。なお、本実施例はこれに限定されず、交通監視画像の１つのフレームにおける全ての領域を関心領域としてもよい。
【００２４】
本実施例のステップＳ１０１において、関心領域に対応する輪郭画像を取得し、該輪郭画像に基づいて占有率を計算してもよい。
【００２５】
本実施例では、交通監視画像がカラー画像である場合に、関心領域の各色成分についてエッジ抽出処理をそれぞれ行い、各色成分のエッジ検出画像をそれぞれ形成し、輪郭画像を生成するように各色成分のエッジ検出画像を合成してもよい。ここで、カラー画像は例えばＲＧＢカラー画像又は他のカラー画像であってもよい。エッジ抽出処理の方法は、例えばソーベル（Ｓｏｂｅｌ）エッジ検出アルゴリズム又は他のエッジ検出アルゴリズム等であってもよい。エッジ検出画像の合成方法は、例えば簡単な画素値加算の方法又は重み付け加算などの他の方法であってもよい。エッジ検出画像及び輪郭画像は例えば二値化の画像であってもよく、例えばエッジ検出画像及び輪郭画像はいずれも黒色画素及び白色画素により構成されてもよく、白色画素は画像におけるエッジを表す。なお、エッジ検出画像及び輪郭画像は他の形式の画像であってもよい。
【００２６】
図３は本実施例のカラーの交通監視画像に基づいて輪郭画像を生成することを示す図である。図３に示すように、３０１はＲＧＢカラー交通監視画像の関心領域であり、３０１Ｒ、３０１Ｇ、３０１Ｂはそれぞれ３０１のＲ、Ｇ、Ｂ成分の画像である。３０１Ｒ、３０１Ｇ、３０１Ｂについてエッジ抽出処理をそれぞれ行うことで、対応するエッジ検出画像３０２Ｒ、３０２Ｇ、３０２Ｂを形成し、エッジ検出画像における白色画素は物体のエッジを表す。３０２Ｒ、３０２Ｇ、３０２Ｂを合成して輪郭画像３００を取得し、輪郭画像３００において、白色画素は物体の輪郭を表す。
【００２７】
本実施例では、輪郭画像の形成方法はこれに限定されず、例えば、交通監視画像がカラー画像である場合に、該カラー画像をグレースケール画像に変換し、グレースケール画像の関心領域内にエッジ抽出処理を行い、グレースケール画像のエッジ検出画像を形成し、該グレースケール画像のエッジ検出画像を該輪郭画像としてもよい。或いは、該交通監視画像がグレースケール画像である場合に、直接該関心領域についてエッジ抽出処理を行い、エッジ検出画像を形成し、該エッジ検出画像を該輪郭画像としてもよい。なお、他の方法を用いて輪郭画像を形成してもよい。
【００２８】
本実施例では、輪郭画像を取得した後に、輪郭画像における輪郭の画素数と前記関心領域における画素総数との比を計算し、該比を占有率ｒａｔｉｏＯｃｃｕｐとしてもよく、例えば下記の式（１）に従って計算を行ってもよい。
【数１】
2017076399.tif 000003
【００２９】
ここで、ｎｕｍＣｏｎは輪郭画像における輪郭の画素数であり、ｗｉｄｔｈＲＯＩは関心領域の幅Ｘ方向における画素数であり、ｈｅｉｇｈｔＲＯＩは関心領域の高さＹ方向における画素数である。
【００３０】
本実施例では、該占有率ｒａｔｉｏＯｃｃｕｐは関心領域における車両の数を反映でき、占有率が高いほど、感心領域における車両の数が多いことを意味する。
【００３１】
本実施例のステップＳ１０２において、交通監視画像の関心領域内に所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出し、関心領域における車両の動き状態を決定してもよい。
【００３２】
図４は本実施例の所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出する方法のフローチャートである。図４に示すように、該方法は下記のステップを含んでもよい。
【００３３】
Ｓ４０１：交通監視画像の関心領域の前景画像を検出する。
【００３４】
Ｓ４０２：前景画像に所定の大きさの物体があるか否かを判断する。
【００３５】
本実施例のＳ４０１において、動き検出の方法を用いて画像における動いている物体を検出して前景画像を取得してもよい。例えば、交通監視画像と背景画像について差分演算を行い、感心領域の前景画像を検出してもよく、前景画像における物体は動いている物体を表す。なお、本実施例はこれに限定されず、他の方法を用いて前景画像を取得してもよい。
【００３６】
本実施例のＳ４０２において、所定の大きさは車両の該前景画像におけるサイズに対応してもよく、このため、前景画像に所定の大きさの物体が存在する場合は、交通監視画像の関心領域に動いている車輌が存在する可能性が高いとみなし、前景画像における物体のサイズが所定の大きさよりも小さい場合は、交通監視画像の関心領域における動いている物体が車両ではなく、歩行者又は自転車などであり、或いは検出の誤差であるとみなしてもよい。
【００３７】
本実施例では、前景画像において、前景画像に所定の大きさの物体が存在するか否かを判断するための補助線を設定してもよい。図５は前景画像において補助線を設定することを示す図である。図５に示すように、前景画像５００において２本の補助線５０１、５０２を設定してもよく、ここで、補助線５０１及び５０２は前景画像における物体の動く方向Ａに垂直してもよく、補助線５０１、５０２の間隔は例えば普通車両の前景画像におけるサイズと同一であってもよい。これによって、前景画像における物体が補助線５０１及び５０２と同時に交差する場合は、該物体が所定の大きさを有し、動いている車輌の可能性が高いと見なしてもよい。そうでない場合は、該物体のサイズが該所定の大きさよりも小さく、動いている車輌の可能性が低いと見なしてもよい。図５に示すように、物体５０３、５０４及び５０５は補助線５０１及び５０２と同時に交差するため、前景画像５００に所定の大きさの物体があると判断する。
【００３８】
図５において、補助線５０１、５０２は前景画像の下部に設定されているが、本実施例はこれに限定されず、補助線５０１、５０２は前景画像５００の上部又は他の場所に設定されてもよい。また、同一の車両は前景画像における異なる位置において異なる大きさを表すため、補助線５０１、５０２間の距離は、車輌の前景画像におけるサイズを正確に反映するように、設定位置に応じて変化してもよい。
【００３９】
本実施例では、前景画像に所定の大きさの物体がないと判断された場合は、感心領域に所定の大きさの動いている物体が存在しないとみなし、現在の交通監視画像の関心領域における車両の動き状態が静止状態であると決定してもよい。
【００４０】
本実施例では、前景画像に所定の大きさの物体があると判断された場合は、現在の交通監視画像の関心領域に所定の大きさの動いている物体があるとみなしてもよい。この場合は、判断の誤りを防止するために、現在のフレームの前の第１所定数のフレームにおいて、全ての関心領域に所定の大きさの動いている物体があるか否かをさらに判断し、ＹＥＳのときに、現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が動き状態にあると決定し、そうでないときに、現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にあると決定してもよい。例えば、現在のフレームの交通監視画像はＮ番目のフレームであると仮定し、（Ｎ−ｎｕｍｆｕｓｉｏｎ＋１）番目のフレームから（Ｎ−１）番目のフレームまでの交通監視画像の関心領域の全てに所定の大きさの動いている物体があるか否かを判断し、ＹＥＳの場合は、現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が動き状態にあると決定し、そうでないときに、現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にあると決定してもよく、ここで、該第１所定数は（ｎｕｍｆｕｓｉｏｎ−１）であり、且つＮ＞（ｎｕｍｆｕｓｉｏｎ−１）。
【００４１】
本実施例のステップＳ１０３において、Ｓ１０１において算出された占有率及びＳ１０２において決定された動き状態に基づいて交通状態を決定してもよい。図６は本実施例の占有率及び動き状態に基づいて交通状態を決定する方法のフローチャートである。図６に示すように、該方法は下記のステップを含む。
【００４２】
Ｓ６０１：現在のフレーム及び現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の関心領域における車両の動き状態、並びに占有率と閾値との関係に基づいて、現在のフレーム及び現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータを計算する。
【００４３】
Ｓ６０２：現在のフレーム及び現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータについて演算を行い、演算結果と第２パラメータとの関係に基づいて現在のフレームの交通監視画像に対応する交通状態が渋滞、スムーズな車流量、又は大きな車流量であるかを決定する。
【００４４】
本実施例のステップＳ６０１において、該閾値は、異なる動き状態にそれぞれ対応する第１閾値ｔｈｒｅＳｔａｔ及び第２閾値ｔｈｒｅＭｏｖを含んでもよい。例えば、１つのフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にある場合は、該フレームの画像に対応する占有率と第１閾値ｔｈｒｅＳｔａｔとを比較してもよく、感心領域における車両が動き状態にある場合は、該フレームの画像に対応する占有率と第２閾値ｔｈｒｅＭｏｖとを比較してもよい。本実施例では、該第１パラメータｌａｂｅｌＦｒａｍは二値化パラメータであってもよく、例えば該第１パラメータの値は１又は０であってもよい。なお、本実施例はこれに限定されず、該第１パラメータは他の値を有してもよい。
【００４５】
例えば、ステップＳ６０１において、現在のフレームの交通監視画像がＮ番目のフレームであり、第２所定数が（ｎｕｍＦｕｓＣｌａ−１）であると仮定し、ｎ番目のフレーム（ここで、ｎは整数であり、且つ（Ｎ−ｎｕｍＦｕｓＣｌａ＋１）≦ｎ≦Ｎ）の交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にある場合は、占有率ｒａｔｉｏＯｃｃｕｐが第１閾値ｔｈｒｅＳｔａｔよりも大きいとき、該フレームの画像に対応する第１パラメータｌａｂｅｌＦｒａｍ（ｎ）を１に設定してもよく、そうでないとき、該フレームの画像に対応する第１パラメータｌａｂｅｌＦｒａｍ（ｎ）を０に設定してもよい。ｎ番目のフレームの関心領域における車両が動き状態にある場合は、占有率が第２閾値ｔｈｒｅＭｏｖよりも大きいとき、該ｎ番目のフレームの画像に対応する第１パラメータｌａｂｅｌＦｒａｍ（ｎ）を１に設定してもよく、そうでないとき、該ｎ番目のフレームの画像に対応する第１パラメータｌａｂｅｌＦｒａｍ（ｎ）を０に設定してもよい。
【００４６】
ステップ６０２において、現在のフレーム及び現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータに対して加算演算を行い、演算結果と第２パラメータとを比較し、比較の結果に基づいて現在のフレームに対応する交通状態を決定しもてよい。本実施例では、第１パラメータの加算演算に限定されず、他の演算、例えば投票アルゴリズムに基づく演算などを行ってもよい。本実施例では、該第２パラメータは、現在のフレームと第２所定数のフレームとのフレーム数の和に関連するパラメータであってもよい。
【００４７】
例えば、ステップＳ６０２において、加算演算の式は例えば
【数２】
2017076399.tif 000004
であってもよい。現在のフレームと第２所定数（ｎｕｍＦｕｓＣｌａ−１）のフレームとのフレーム数の和はｎｕｍＦｕｓＣｌａであってもよく、該第２パラメータは例えばｎｕｍＦｕｓＣｌａ・ｒａｔｉｏＦｕｓであってもよく、ここで、ｒａｔｉｏＦｕｓは０〜１の間の数値であってもよい。現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にある場合は、上記の加算演算の結果が第２パラメータよりも大きいとき、現在のフレームの交通監視画像に対応する交通状態が渋滞（Ｊａｍ）であると決定し、そうでないとき、現在のフレームの交通監視画像に対応する交通状態がスムーズな車流量（Ｓｍｏｏｔｈ  ｆｌｏｗ）であると決定する。現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が動き状態にある場合は、上記の加算演算の結果が第２パラメータよりも大きいとき、現在のフレームの交通監視画像に対応する交通状態が大きな車流量（Ｈｅａｖｙ  ｆｌｏｗ）であると決定し、そうでないとき、現在のフレームの交通監視画像に対応する交通状態がスムーズな車流量（Ｓｍｏｏｔｈ  ｆｌｏｗ）であると決定する。
【００４８】
図７は本実施例の交通状態の検出方法を用いて交通状態を検出することのフローチャートである。図７に示すように、該フローは下記のステップを含む。
【００４９】
Ｓ７０１：現在のフレームの交通監視画像に対応する占有率を計算し、具体的な計算方法は図１のＳ１０１についての説明を参照してもよい。
【００５０】
Ｓ７０２：現在のフレームの交通監視画像に対応する車両の動き状態を決定し、具体的な方法は図１のＳ１０２についての説明を参照してもよい。
【００５１】
Ｓ７０３：現在のフレームの交通監視画像に対応する動き状態を判断し、静止していると判断された場合は、フローはＳ７０４に進み、動いていると判断された場合は、フローはＳ７０５に進む。
【００５２】
Ｓ７０４：現在のフレームの交通監視画像に対応する占有率が第１閾値よりも大きいか否かを判断し、判断結果がＹＥＳの場合は、フローはＳ７０７に進み、現在のフレームの第１パラメータを１に設定し、判断結果がＮＯの場合は、フローはＳ７０６に進み、現在のフレームの第１パラメータを０に設定する。
【００５３】
Ｓ７０５：現在のフレームの交通監視画像に対応する占有率が第２閾値よりも大きいか否かを判断し、判断結果がＹＥＳの場合は、フローはＳ７０８に進み、現在のフレームの第１パラメータを１に設定し、判断結果がＮＯの場合は、フローはＳ７０９に進み、現在のフレームの第１パラメータを０に設定する。
【００５４】
Ｓ７１０：現在のフレーム及び現在のフレームの前の第２所定数のフレームについて演算を行い、演算結果が第２パラメータよりも大きいか否かを判断し、判断結果がＹＥＳの場合は、フローはＳ７１２に進み、現在のフレームに対応する交通状態が渋滞であると決定し、判断結果がＮＯの場合は、フローはＳ７１３に進み、現在のフレームに対応する交通状態がスムーズな車流量であると決定する。
【００５５】
Ｓ７１１：現在のフレーム及び現在のフレームの前の第２所定数のフレームについて演算を行い、演算結果が第２パラメータよりも大きいか否かを判断し、判断結果がＹＥＳの場合は、フローはＳ７１４に進み、現在のフレームに対応する交通状態が大きな車流量であると決定し、判断結果がＮＯの場合は、フローはＳ７１３に進み、現在のフレームに対応する交通状態がスムーズな車流量であると決定する。
【００５６】
本実施例によれば、交通監視画像における車両の数及び車両の動き状態に基づいて交通状態を決定することで、より正確な交通状態情報を取得できる。
【００５７】
＜実施例２＞
本願の実施例２は、実施例１の交通状態の検出方法に対応する交通状態の検出装置をさらに提供する。図８は本実施例の交通状態の検出装置の構成を示す図である。図８に示すように、該交通状態の検出装置は、第１計算部８０１、第１検出部８０２及び第１決定部８０３を含んでもよい。
【００５８】
第１計算部８０１は、交通監視画像の関心領域から物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成し、該輪郭画像に基づいて該輪郭の該関心領域における占有率を計算する。
【００５９】
第１検出部８０２は、該関心領域内に所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出し、該関心領域における車両の動き状態を決定する。
【００６０】
第１決定部８０３は、該占有率及び該動き状態に基づいて交通状態を決定する。
図９（Ａ）は本実施例の第１計算部８０１の１つの構成を示す図である。図９（Ａ）に示すように、第１計算部８０１は第１生成部９０１及び第２計算部９０３を含んでもよい。
【００６１】
図９（Ｂ）は本実施例の第１計算部８０１のもう１つの構成を示す図である。図９（Ｂ）に示すように、第１計算部８０１は第２生成部９０２及び第２計算部９０３を含んでもよい。
【００６２】
図９（Ｃ）は本実施例の第１計算部８０１のもう１つの構成を示す図である。図９（Ｃ）に示すように、第１計算部８０１は第１生成部９０１、第２生成部９０２及び第２計算部９０３を含んでもよい。
【００６３】
図９（Ａ）、図９（Ｂ）及び図９（Ｃ）に示すように、本実施例の第１の計算部８０１は第１の生成部９０１及び／又は第２の生成部９０２、並びに第２の計算部９０３を含んでもよい。
【００６４】
以下は、第１の生成部９０１、第２の生成部９０２、及び第２の計算部９０３をそれぞれ説明する。
【００６５】
該交通監視画像がカラー画像である場合に、第１生成部９０１は、関心領域の各色成分についてエッジ抽出処理をそれぞれ行い、各色成分のエッジ検出画像をそれぞれ形成し、輪郭画像を生成するように各色成分のエッジ検出画像を合成してもよい。或いは、第１生成部９０１は、カラー画像をグレースケール画像に変換し、関心領域内にエッジ抽出処理を行い、グレースケール画像のエッジ検出画像を形成し、該グレースケール画像のエッジ検出画像を該輪郭画像としてもよい。
【００６６】
交通監視画像がグレースケール画像である場合に、第２生成部９０２は、関心領域についてエッジ抽出処理を行い、エッジ検出画像を形成し、該エッジ検出画像を該輪郭画像とする。
【００６７】
第２計算部９０３は、輪郭画像における輪郭の画素数と関心領域における画素総数との比を計算し、該比を占有率とする。
【００６８】
本実施例では、第１検出部１０２は、交通監視画像の関心領域の前景画像を検出し、前景画像に所定の大きさの物体があるか否かを判断してもよい。第１検出部１０２は、現在のフレームの交通監視画像の関心領域に所定の大きさの動いている物体がある場合に、現在のフレームの前の第１所定数のフレームにおいて全ての関心領域に所定の大きさの動いている物体があるか否かを判断し、ＹＥＳのときに、現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が動き状態にあると決定し、そうでないときに、現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にあると決定してもよい。
【００６９】
また、本実施例では、第１検出部１０２は、現在のフレームの交通監視画像の関心領域に所定の大きさの動いている物体がない場合に、現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にあると決定してもよい。
【００７０】
本実施例では、第１決定部１０３は、現在のフレーム及び現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の関心領域における車両の動き状態、並びに占有率と閾値との関係に基づいて、現在のフレーム及び現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータを計算し、現在のフレーム及び現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータについて演算を行い、演算結果と第２パラメータとの関係に基づいて現在のフレームの交通監視画像に対応する交通状態が渋滞、スムーズな車流量、又は大きな車流量であるかを決定する。
【００７１】
本実施例では、交通状態の検出装置８００の各部の詳細な説明は、実施例１の対応ステップについての説明を参照してもよく、本実施例ではその説明が省略される。
【００７２】
本実施例によれば、交通監視画像における車両の数及び車両の動き状態に基づいて交通状態を決定することで、より正確な交通状態情報を取得できる。
【００７３】
＜実施例３＞
本発明の実施例は電子機器をさらに提供し、該電子機器は例えば実施例２に記載された交通状態の検出装置を含む。
【００７４】
図１０は本実施例の電子機器の１つの構成を示す図である。図１０に示すように、電子機器１０００は、中央処理装置（ＣＰＵ）１００１及び記憶装置１００２を含んでもよく、記憶装置１００２は中央処理装置１００１に接続される。記憶装置１００２は各種のデータを記憶してもよく、交通状態を監視するプログラムをさらに記憶し、中央処理装置１００１の制御で該プログラムを実行する。
【００７５】
１つの態様では、交通状態の検出装置８００の機能は中央処理装置１００１に統合されてもよい。ここで、中央処理装置１００１は、実施例１に記載された交通状態の検出方法を実現するように構成されてもよい。
【００７６】
もう１つの態様では、交通状態の検出装置８００は中央処理装置１００１とそれぞれ構成されてもよく、例えば交通状態の検出装置８００は中央処理装置１００１に接続されたチップであり、中央処理装置１００１の制御により交通状態の検出装置の機能を実現してもよい。
【００７７】
また、図１０に示すように、電子機器１０００は、入力出力部１００３及びディスプレイ１００４をさらに含んでもよい。ここで、上記の各部の機能は従来技術と類似し、ここでその説明が省略される。なお、電子機器１０００は、図１０に示されている全ての構成部を含まなくてもよい。また、電子機器１０００は、図１０に示されていない構成部をさらに含んでもよく、従来技術を参照してもよい。
【００７８】
本発明の実施例は、電子機器においてプログラムを実行する際に、コンピュータに、実施例１に記載の交通状態の検出方法を該電子機器において実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムをさらに提供する。
【００７９】
本発明の実施例は、コンピュータに、実施例１に記載の交通状態の検出方法を電子機器において実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。
【００８０】
本発明の以上の装置及び方法は、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェアとソフトウェアを結合して実現されてもよい。本発明はコンピュータが読み取り可能なプログラムに関し、該プログラムはロジック部により実行される時に、該ロジック部に上述した装置又は構成要件を実現させる、或いは該ロジック部に上述した各種の方法又はステップを実現させることができる。本発明は上記のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えばハードディスク、磁気的ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等にさらに関する。
【００８１】
図面に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、本願に記載されている機能を実行するための汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲートまたはトランジスタ論理装置、ディスクリートハードウェアコンポーネント、またはそれらの任意の適切な組み合わせで実現されてもよい。図面に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、例えば、コンピューティング機器の組み合わせ、例えばＤＳＰとマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサの組み合わせ、ＤＳＰ通信と組み合わせた１つ又は複数のマイクロプロセッサ又は他の任意の構成で実現されてもよい。
【００８２】
以上、具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び修正を行ってもよく、これらの変形及び修正も本発明の範囲に属する。
【００８３】
また、上述の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
交通監視画像の関心領域から物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成し、該輪郭画像に基づいて前記輪郭の前記関心領域における占有率を計算する第１計算手段と、
前記関心領域内に所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出し、前記関心領域における車両の動き状態を決定する第１検出手段と、
前記占有率及び前記動き状態に基づいて交通状態を決定する第１決定手段と、を含む、交通状態の検出装置。
（付記２）
前記第１計算手段は、第１生成手段を含み、
前記交通監視画像がカラー画像である場合に、前記第１生成手段は、
前記関心領域の各色成分についてエッジ抽出処理をそれぞれ行い、各色成分のエッジ検出画像をそれぞれ形成し、輪郭画像を生成するように前記各色成分のエッジ検出画像を合成し、或いは、
前記カラー画像をグレースケール画像に変換し、前記関心領域内にエッジ抽出処理を行い、グレースケール画像のエッジ検出画像を形成し、該グレースケール画像のエッジ検出画像を該輪郭画像とする、付記１に記載の交通状態の検出装置。
（付記３）
前記第１計算手段は、
前記交通監視画像がグレースケール画像である場合に、前記関心領域についてエッジ抽出処理を行い、エッジ検出画像を形成し、該エッジ検出画像を該輪郭画像とする第２生成手段、を含む、付記１に記載の交通状態の検出装置。
（付記４）
前記第１計算手段は、
前記輪郭画像における輪郭の画素数と前記関心領域における画素総数との比を計算し、該比を前記占有率とする第２計算手段、を含む、付記１に記載の交通状態の検出装置。
（付記５）
前記第１検出手段は、交通監視画像の関心領域の前景画像を検出し、前記前景画像に所定の大きさの物体があるか否かを判断する、付記１に記載の交通状態の検出装置。
（付記６）
前記第１検出手段は、現在のフレームの交通監視画像の関心領域に所定の大きさの動いている物体がある場合に、前記現在のフレームの前の第１所定数のフレームにおいて全ての前記関心領域に所定の大きさの動いている物体があるか否かを判断し、ＹＥＳのときに、前記現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が動き状態にあると決定し、そうでないときに、前記現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にあると決定する、付記１に記載の交通状態の検出装置。
（付記７）
前記第１検出手段は、現在のフレームの交通監視画像の関心領域に所定の大きさの動いている物体がない場合に、前記現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にあると決定する、付記１に記載の交通状態の検出装置。
（付記８）
前記第１決定手段は、
現在のフレーム及び前記現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の関心領域における車両の動き状態、並びに占有率と閾値との関係に基づいて、前記現在のフレーム及び前記現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータを計算し、
前記現在のフレーム及び前記現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータについて演算を行い、演算結果と第２パラメータとの関係に基づいて前記現在のフレームの交通監視画像に対応する交通状態が渋滞、スムーズな車流量、又は大きな車流量であるかを決定する、付記１に記載の交通状態の検出装置。
（付記９）
前記閾値は前記動き状態に関連する、付記８に記載の交通状態の検出装置。
（付記１０）
交通監視画像の関心領域から物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成し、該輪郭画像に基づいて前記輪郭の前記関心領域における占有率（ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎ  ｒａｔｉｏ）を計算するステップと、
前記関心領域内に所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出し、前記関心領域における車両の動き状態を決定するステップと、
前記占有率及び前記動き状態に基づいて交通状態を決定するステップと、を含む、交通状態の検出方法。
（付記１１）
前記交通監視画像がカラー画像である場合に、前記物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成するステップは、
前記関心領域の各色成分についてエッジ抽出処理をそれぞれ行い、各色成分のエッジ検出画像をそれぞれ形成し、輪郭画像を生成するように前記各色成分のエッジ検出画像を合成するステップ、又は、
前記カラー画像をグレースケール画像に変換し、前記関心領域内にエッジ抽出処理を行い、グレースケール画像のエッジ検出画像を形成し、該グレースケール画像のエッジ検出画像を該輪郭画像とするステップ、を含む、付記１０に記載の交通状態の検出方法。
（付記１２）
前記交通監視画像がグレースケール画像である場合に、前記物体の輪郭を検出して輪郭画像を生成するステップは、
前記関心領域についてエッジ抽出処理を行い、エッジ検出画像を形成し、該エッジ検出画像を該輪郭画像とするステップ、を含む、付記１に交通状態の検出方法。
（付記１３）
前記輪郭画像に基づいて占有率を計算するステップは、
前記輪郭画像における輪郭の画素数と前記関心領域における画素総数との比を計算し、該比を前記占有率とするステップ、を含む、付記１０に記載の交通状態の検出方法。
（付記１４）
前記関心領域内に所定の大きさの動いている物体があるか否かを検出するステップは、
交通監視画像の関心領域の前景画像を検出するステップと、
前記前景画像に所定の大きさの物体があるか否かを判断するステップと、を含む、付記１０に交通状態の検出方法。
（付記１５）
前記関心領域における車両の動き状態を決定するステップは、
現在のフレームの交通監視画像の関心領域に所定の大きさの動いている物体がある場合に、前記現在のフレームの前の第１所定数のフレームにおいて全ての前記関心領域に所定の大きさの動いている物体があるか否かを判断し、ＹＥＳのときに、前記現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が動き状態にあると決定し、そうでないときに、前記現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にあると決定するステップ、を含む、付記１０に記載の交通状態の検出方法。
（付記１６）
前記関心領域における車両の動き状態を決定するステップは、
現在のフレームの交通監視画像の関心領域に所定の大きさの動いている物体がない場合に、前記現在のフレームの交通監視画像の関心領域における車両が静止状態にあると決定するステップ、を含む、付記１０に記載の交通状態の検出方法。
（付記１７）
前記占有率及び前記動き状態に基づいて交通状態を決定するステップは、
現在のフレーム及び前記現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の関心領域における車両の動き状態、並びに占有率と閾値との関係に基づいて、前記現在のフレーム及び前記現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータを計算するステップと、
前記現在のフレーム及び前記現在のフレームの前の第２所定数のフレームの交通監視画像の第１パラメータについて演算を行い、演算結果と第２パラメータとの関係に基づいて前記現在のフレームの交通監視画像に対応する交通状態が渋滞、スムーズな車流量、又は大きな車流量であるかを決定するステップと、を含む、付記１０に記載の交通状態の検出方法。
（付記１８）
前記閾値は前記動き状態に関連する、付記１７に記載の交通状態の検出方法。
（付記１９）
付記１〜９の何れかに記載の交通状態の検出装置を含む、電子機器。
【図１】
2017076399.tif 000005
【図２】
2017076399.tif 000006
【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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【図９（Ａ）】
2017076399.tif 000013
【図９（Ｂ）】
2017076399.tif 000014
【図９（Ｃ）】
2017076399.tif 000015
【図１０】
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