(57)【要約】      （修正有）【課題】車両計数方法、車両計数装置及び電子機器を提供する。【解決手段】車両計数装置６００は、交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出する第１検出部６０１と、該所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、該交通監視画像における車両の数を計算する第１計算部６０２と、を含み、該所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する。車両計数装置６００は、よい暗視特性を有しない低コストのビデオカメラを用いて交通監視を行うことができるため、ハードウェアコストを削減でき、モデル又は分類器を構築する必要がないため、計数方法は簡単である。【選択図】図６
2017091534.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通監視画像における車両の数を計測する車両計数装置であって、
交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出する第１検出手段と、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、前記交通監視画像における車両の数を計算する第１計算手段と、を含み、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する、車両計数装置。
【請求項２】
前記第１検出手段は、
前記交通監視画像における画素の画素値に基づいて、前記交通監視画像を二値画像に変換する第１変換手段と、
前記二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出する第２検出手段と、
前記対象から所定のサイズを有する対象を第１対象として検出する第３検出手段と、を含む、請求項１に記載の車両計数装置。
【請求項３】
前記第１変換手段は、前記交通監視画像を前記二値画像に変換するように、前記交通監視画像における画素値が第１閾値よりも大きい画素の画素値を第１画素値とし、前記交通監視画像における画素値が前記第１閾値以下の画素の画素値を第２画素値とする、請求項２に記載の車両計数装置。
【請求項４】
前記第１計算手段は、
前記第１対象が既存の軌跡に合致した場合に、前記第１対象を用いて前記既存の軌跡を更新する第１更新手段であって、前記既存の軌跡は現在のフレームの前の交通監視画像のフレームに対応する第１対象に基づいて形成される、第１更新手段と、
更新後の前記既存の軌跡が前記二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新し、更新後の前記既存の軌跡を削除する第２更新手段と、を含む、請求項２に記載の車両計数装置。
【請求項５】
前記第１対象が既存の軌跡に合致したことは、前記第１対象の外形特徴及び／又は位置特徴が前記既存の軌跡に合致したことを含む、請求項４に記載の車両計数装置。
【請求項６】
前記第１計算手段は、
前記第１対象が前記既存の軌跡に合致していない場合に、前記第１対象を始点として、新たな軌跡を作成する作成手段、をさらに含む、請求項４に記載の車両計数装置。
【請求項７】
前記第１計算手段は、
前記既存の軌跡のうち第１軌跡を削除する削除手段であって、前記第１軌跡は連続的な第１数のフレームの交通監視画像に対応する第１対象のいずれにも合致しない、削除手段、をさらに含む、請求項４に記載の車両計数装置。
【請求項８】
１本の更新後の前記既存の軌跡が前記所定の領域を通過した場合に、前記第２更新手段は車輌の数を０．５だけ増加させる、請求項４に記載の車両計数装置。
【請求項９】
請求項１に記載の車両計数装置を含む、電子機器。
【請求項１０】
交通監視画像における車両の数を計測する車両計数方法であって、
交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出するステップと、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、前記交通監視画像における車両の数を計算するステップと、を含み、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する、車両計数方法。
【請求項１１】
交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出するステップは、
前記交通監視画像における画素の画素値に基づいて、前記交通監視画像を二値画像に変換するステップと、
前記二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出するステップと、
前記対象から所定のサイズを有する対象を第１対象として検出するステップと、を含む、請求項１０に記載の車両計数方法。
【請求項１２】
前記交通監視画像を二値画像に変換するステップは、
前記交通監視画像を前記二値画像に変換するように、前記交通監視画像における画素値が第１閾値よりも大きい画素の画素値を第１画素値とし、前記交通監視画像における画素値が前記第１閾値以下の画素の画素値を第２画素値とするステップ、を含む、請求項１１に記載の車両計数方法。
【請求項１３】
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて交通監視画像における車両の数を計算するステップは、
前記第１対象が既存の軌跡に合致した場合に、前記第１対象を用いて前記既存の軌跡を更新するステップであって、前記既存の軌跡は現在のフレームの前の交通監視画像のフレームに対応する第１対象に基づいて形成される、ステップと、
更新後の前記既存の軌跡が前記二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新し、更新後の前記既存の軌跡を削除するステップと、を含む、請求項１１に記載の車両計数方法。
【請求項１４】
前記第１対象が既存の軌跡に合致したことは、前記第１対象の外形特徴及び／又は位置特徴が前記既存の軌跡に合致したことを含む、請求項１３に記載の車両計数方法。
【請求項１５】
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて交通監視画像における車両の数を計算するステップは、
前記第１対象が前記既存の軌跡に合致していない場合に、前記第１対象を始点として、新たな軌跡を作成するステップ、をさらに含む、請求項１３に記載の車両計数方法。
【請求項１６】
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて交通監視画像における車両の数を計算するステップは、
前記既存の軌跡のうち第１軌跡を削除するステップであって、前記第１軌跡は連続的な第１数のフレームの交通監視画像に対応する第１対象のいずれにも合致しない、ステップ、をさらに含む、請求項１３に記載の車両計数方法。
【請求項１７】
更新後の前記既存の軌跡が前記二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新するステップは、
１本の更新後の前記既存の軌跡が前記所定の領域を通過した場合に、車輌の数を０．５だけ増加させるステップ、を含む、請求項１３に記載の車両計数方法。
【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】
車両の数の検出技術は、知能交通技術の一部であり、交通管理のために重要な情報を提供できる。従来の車両の数の検出技術は、路面の下に取り付けられた電磁コイルにより車両の数を検出するものであるが、この技術の設備の取り付けコストが高く、カバレッジが限定され、特定のパラメータ、例えば車両の数、速度等しか測定できない。
【０００４】
知能交通技術では、画像処理技術を用いて交通監視画像を分析し、車輌数の情報を取得してもよく、画像処理技術に基づく通常の車両計数方法は、背景差分法（Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  ｂａｓｅｄ  ｍｅｔｈｏｄ）及び特徴検出法（Ｆｅａｔｕｒｅ−ｂａｓｅｄ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｂａｓｅｄ  ｍｅｔｈｏｄ）を含む。
【０００５】
背景差分法では、画素ごとに情報を比較することで、画像における動き情報を表すことによって、動いている物体の画像を背景モデルから分離する。
【０００６】
特徴検出法では、機械学習の方式で対象分類器を構築プロセスに関するものであり、検出の精度は分類器の構築プロセスにおいて選択された視覚的特徴（ｖｉｓｕａｌ  ｆｅａｔｕｒｅ）の種類に大きく依存する。このため、簡単なオリジナルのデータ、例えば色及びエッジ（ｅｄｇｅ）等のデータのみを用いて性能の良い分類器を構築するのは常に困難である。また、画像の品質が低く、その中に含まれる雑音が多く、有用な情報が少ないと、その中から点及びエッジ等の情報を抽出するのも非常に困難である。
【０００７】
車両数の検出技術では、通常の特徴分類器はＨａａｒ特徴（Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ  ｆｅａｔｕｒｅ）分類器、勾配方向ヒストグラム（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ、ＨＯＧ）特徴分類器、ローカル・バイナリ・パターン（Ｌｏｃａｌ  Ｂｉｎａｒｙ  Ｐａｔｔｅｒｎ、ＬＢＰ）分類器などを含む。
【０００８】
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】
【０００９】
本願の発明者の発見によると、上記従来の画像処理技術に基づく車両計数方法では、交通監視画像が高い画像品質を有する必要があるため、夜間の監視に適用可能にするために、交通監視のビデオカメラもよい暗視特性を有する必要があるから、交通監視のビデオカメラのコストが増加してしまう。また、上記方法では、背景モデルの構築又は分類器の構築のプロセスは共に複雑である。
【００１０】
本願の実施例は車両計数方法、車輌計数装置、及び電子機器を提供し、該方法は、交通監視画像における灯火に対応する領域を検出して車両を計数することで、よい暗視特性を有しない低コストのビデオカメラを用いて交通監視を行うことができるため、ハードウェアコストを削減でき、モデル又は分類器を構築する必要がないため、計数方法は簡単である。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本願の実施例の第１の態様では、交通監視画像における車両の数を計測する車両計数装置であって、交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出する第１検出手段と、前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、前記交通監視画像における車両の数を計算する第１計算手段と、を含み、前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する、車両計数装置を提供する。
【００１２】
本願の実施例の第２の態様では、上記実施例の第１態様に記載の車両計数装置を含む、電子機器を提供する。
【００１３】
本願の実施例の第３の態様では、交通監視画像における車両の数を計測する車両計数方法であって、交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出するステップと、前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、前記交通監視画像における車両の数を計算するステップと、を含み、前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する、車両計数方法を提供する。
【００１４】
本願の有益な効果としては、画像における灯火に対応する領域を検出して車両を計数することで、低コストのビデオカメラにより撮影された夜間監視画像であっても、車輌の計数に適用することができるため、監視ビデオカメラへの要求を減らすことができる。また、本実施例の車両計数方法は、背景モデル又は分類器を構築する必要がないため、簡単であり、迅速である。
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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】
【００１８】
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】本願の実施例の車両計数方法の１つのフローを示す図である。
【図２】本願の実施例における所定のサイズ及び所定の露光値の領域を検出する１つの方法のフローを示す図である。
【図３】本願の実施例の交通監視画像における車両数の計算方法の１つのフローを示す図である。
【図４（Ａ）】既存の軌跡の始点を示す図である。
【図４（Ｂ）】既存の軌跡の２番目の点を示す図である。
【図４（Ｃ）】現在のフレームの交通監視画像に対応する第１対象を示す図である。
【図４（Ｄ）】現在のフレームの交通監視画像に対応する第１対象を用いて既存の軌跡を更新することを示す図である。
【図５】本願の実施例の車両計数方法を用いて車両数を計測することの１つのフローチャートである。
【図６】本願の実施例の車両計数装置の１つの構成を示す図である。
【図７】本願の実施例の第１検出部の１つの構成を示す図である。
【図８】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】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】
【００１９】
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。
【００２０】
＜実施例１＞
本願の実施例１は、交通監視画像における車両の数を計測する車両計数方法を提供する。図１は実施例１の車両計数方法の１つのフローを示す図である。図１に示すように、該方法は下記のステップを含む。
【００２１】
Ｓ１０１：交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出する。
【００２２】
Ｓ１０２：該所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、該交通監視画像における車両の数を計算する。
【００２３】
本実施例では、該所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応してもよい。これによって、灯火に対応する領域の検出結果に基づいて、車輌を計数する。
【００２４】
本実施例の車両計数方法は次の事実に基づくものである。良い暗視能力を有しない低コストの監視ビデオカメラは、夜間で作動する場合に、車輌の車体に対して有効な露光を行うことができないが、車輌の点灯している灯火に対してオーバー露光（ｏｖｅｒ−ｅｘｐｏｓｕｒｅ）を依然として行うことができる。
【００２５】
本実施例の車両計数方法では、検出画像における灯火に対応する領域を検出して車両を計数することで、低コストのビデオカメラにより撮影された夜間監視画像であっても、車輌の計数に適用することができるため、監視ビデオカメラへの要求を減らすことができる。また、本実施例の車両計数方法は、背景モデル又は分類器を構築する必要がないため、簡単であり、迅速である。
【００２６】
図２はステップＳ１０１において所定のサイズ及び所定の露光値の領域を検出する１つの方法のフローを示す図である。図２に示すように、該ステップＳ１０１は、下記のステップを含んでもよい。
【００２７】
Ｓ２０１：交通監視画像における画素の画素値に基づいて、該交通監視画像を二値画像に変換する。
【００２８】
Ｓ２０２：該二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出する。
【００２９】
Ｓ２０３：該対象から所定のサイズを有する対象を第１対象として検出する。
【００３０】
本願では、該交通監視画像はカラー画像であってもよいし、グレースケール画像であってもよい。カラー画像の場合は、該カラー画像をグレースケール画像に変換するように予め処理し、該グレースケール画像をステップＳ２０１の処理に用いてもよい。
【００３１】
ステップＳ２０１において、グレースケール画像である交通監視画像Ｉｇにおける各画素の画素値と第１閾値Ｔｖとを比較し、比較結果に基づいて該交通監視画像を二値画像Ｉｂに変換してもよい。例えば、該交通監視画像における画素の画素値が第１閾値Ｔｖよりも大きい場合は、該画素の画素値を第１画素値としてもよく、該第１画素値は例えば２５５であってもよい。該交通監視画像における画素の画素値が該第１閾値Ｔｖ以下である場合は、該画素の画素値を第２画素値としてもよく、該第２画素値は例えば０であってもよい。これによって、該交通監視画像を二値画像Ｉｂに変換する。なお、本実施例はこれに限定されず、他の方法を用いて二値画像を取得してもよい。
【００３２】
本実施例では、交通監視画像Ｉｇにおけるオーバー露光領域の画素を第１画素値に設定できるように、該第１閾値Ｔｖを適切に設定してもよい。これによって、二値画像において該オーバー露光領域を容易に認識できる。
【００３３】
本実施例では、二値画像Ｉｂにおける第１画素値を有する画素を第１画素としてもよい。ステップＳ２０２において、該二値画像Ｉｂにおける第１画素を検出し、該二値画像Ｉｂにおける連続的な第１画素により構成された対象をさらに認識してもよく、連続的な第１画素には少なくとも２つの隣接する第１画素が含まれる。本実施例では、該二値画像Ｉｂにおける連続的な第１画素により構成された対象は複数の対象であり、該複数の対象が分割されてもよく、ここで、互いに分離している対象の第１画素は隣接していない。
【００３４】
本実施例のステップＳ２０３において、ステップＳ２０２において検出された１つ又は複数の対象のサイズを検出し、所定のサイズを有する対象を第１対象としてもよい。例えば、ステップＳ２０２において検出された１つ又は複数の対象のサイズと第２閾値Ｔｓとを比較し、サイズが該第２閾値Ｔｓ以上である場合は、該対象が所定のサイズを有し、該対象を第１対象としてもよい。これによって、該二値画像における第１対象は、交通監視画像Ｉｇにおける所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する。
【００３５】
本実施例では、車輌の灯火の交通監視画像において表されている通常のサイズに基づいて、該第２閾値Ｔｓを設定してもよい。例えば、該第２閾値Ｔｓは、灯火領域における通常の画素数Ｔｓ１、灯火領域の通常の長さＴｓ２及び幅Ｔｓ３等の値であってもよい。これによって、該第１対象は、画素数がＴｓ１以上の対象であってもよいし、長さ及び幅それぞれがＴｓ２及びＴｓ３以上の対象などであってもよい。これによって、該二値画像における第１対象は交通監視画像における灯火領域に対応できる。
【００３６】
本実施例のステップＳ１０２において、二値画像における第１対象に基づいて、交通監視画像における車両の数を計算してもよい。図３は交通監視画像における車両数の計算方法の１つのフローを示す図であり、図３に示すように、該方法は下記のステップを含む。
【００３７】
Ｓ３０１：第１対象が既存の軌跡に合致した場合に、第１対象を用いて該既存の軌跡を更新する。
【００３８】
Ｓ３０２：更新後の既存の軌跡が該二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新し、既存の軌跡を削除する。
【００３９】
本実施例のステップＳ３０１において、該既存の軌跡は、現在のフレームの前の交通監視画像のフレームに対応する第１対象により構成される。また、現在のフレームの交通監視画像に対応する第１対象の外形特徴及び／又は位置特徴と該既存の軌跡とを比較することで、該第１対象が該既存の軌跡に合致するか否かを判断し、合致した場合は、該第１対象を用いて該既存の軌跡を更新してもよい。また、本実施例では、二値画像に該軌跡を表示してもよく、これによって、検出結果をより直感的に表示できる。
【００４０】
図４は本実施例における既存の軌跡を示す図である。図４（Ａ）は既存の軌跡の始点を示す図であり、図４（Ｂ）は既存の軌跡の２番目の点を示す図であり、図４（Ｃ）は現在のフレームの交通監視画像に対応する第１対象を示す図であり、図４（Ｄ）は現在のフレームの交通監視画像に対応する第１対象を用いて既存の軌跡を更新することを示す図である。
【００４１】
ここで、図４（Ａ）に示すように、（ｉ−２）番目のフレームの交通監視画像の二値画像４０の第１対象４０１は該既存の軌跡４００の始点であり、この時点で軌跡４００は始点のみを有するため、該二値画像４０において該始点４０１のみをマークしてもよい。図４（Ｂ）に示すように、（ｉ−１）番目のフレームの交通監視画像の二値画像４１の第１対象４１１は該軌跡４００の２番目の点であってもよく、該二値画像４１において該軌跡４００、並びに第１対象４０１及び４１１をマークしてもよい。図４（Ｃ）に示すように、ｉ番目のフレームの交通監視画像が現在のフレームの交通監視画像であり、その二値画像４２の第１対象は４２１である。図４（Ｄ）に示すように、現在のフレームに対応する第１対象４２１が既存の軌跡４００に合致した場合に、該第１対象４２１を該既存の軌跡４００の３番目の点とし、該既存の軌跡４００の更新し、該既存の軌跡４００を第１対象４２１まで延長させ、該二値画像４２において該軌跡４００、並びに第１対象４０１、４１１及び４２１をマークする。
【００４２】
本実施例では、図４（Ｃ）においては、第１対象４２１の位置特徴と軌跡４００とを比較し、該第１対象４２１が軌跡４００に合致するか否かを判断してもよく、例えば、第１対象４２１の中心座標と軌跡４００の現在の終点、即ち２番目の点４１１の中心座標とを比較し、両者の差が予め設定された範囲内にある場合に、第１対象４２１が軌跡４００に合致したと判定してもよい。なお、本実施例はこれに限定されず、第１対象４２１の形状特徴と軌跡４００とを比較し、二者が合致するか否かを判断し、例えば、第１対象４２１の長さ及び幅と軌跡４００の現在の終点、即ち２番目の点４１１の長さ及び幅とを比較し、二者の差が予めされた範囲内にある場合に、第１対象４２１が軌跡４００に合致したと判定してもよい。
【００４３】
また、本実施例では、現在のフレームの交通監視画像に対応する第１対象が既存の軌跡のいずれにも合致しない場合に、該第１対象が監視画像に新たに入った車両に対応すると見なしてもよいため、該第１対象を始点として、新たな軌跡、例えば図４（Ａ）に示すものを作成してもよい。
【００４４】
また、本実施例では、連続的なＮ個のフレームの交通監視画像に対応する第１対象のいずれも１つ又は複数の既存の軌跡に合致しない場合に、該１つ又は複数の既存の軌跡を第１軌跡としてもよく、該第１軌跡が誤検出の結果であると見なしてもよいため、該第１軌跡を削除してもよい。これによって、誤検出を回避できる。ここで、Ｎは２以上の自然数である。
【００４５】
本実施例のステップＳ３０２において、該更新後の軌跡が二値画像における所定の領域を通過したか否かを認識してもよく、通過した場合に、車輌の数を更新し、該軌跡を削除する。例えば、図４（Ｄ）に示すように、更新後の該軌跡４００が二値画像４２における所定の領域Ｓを通過しているため、計測された車両の数Ｘを増加させてもよい。通常、１つの車両が２つの灯火に対応するため、１本の軌跡が所定の領域を通過した場合に、車輌の数を０．５だけ増加させてもよい。
【００４６】
図５は本実施例の車両計数方法を用いて車両数を計測することの１つのフローチャートである。図５に示すように、該フローは下記のステップを含む。
【００４７】
Ｓ５０１：現在のフレームのカラー交通監視画像Ｉを取得する。
【００４８】
Ｓ５０２：該カラー交通監視画像Ｉをグレースケール画像Ｉｇに変換する。
【００４９】
Ｓ５０３：第１閾値Ｔｖを判定条件として、グレースケール画像Ｉｇを二値画像Ｉｂに変換する。
【００５０】
Ｓ５０４：二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出する。
【００５１】
Ｓ５０５：第２閾値Ｔｓを判別条件として、Ｓ５０４において検出された対象のうち所定のサイズを有する対象を、第１対象として認識し、第１対象以外の他の対象を削除する。
【００５２】
Ｓ５０６：第１対象が既存の軌跡に合致するか否かを判断する。
【００５３】
Ｓ５０７：合致した場合に、該第１対象を用いて該既存の軌跡を更新する。
【００５４】
Ｓ５０８：合致していない場合に、該第１対象を始点として、新たな軌跡を作成する。
【００５５】
Ｓ５０９：更新後の軌跡が二値画像における所定の領域を通過したか否かを判断し、判断結果が「ＹＥＳ」の場合はステップＳ５１０に進み、判断結果が「ＮＯ」の場合はフローがステップＳ５１２に進む。
【００５６】
Ｓ５１０：該更新後の軌跡を削除する。
【００５７】
Ｓ５１１：計測された車両の数を増加させる。
【００５８】
Ｓ５１２：現在の二値画像における全ての第１対象の検出が完了したか否かを判断し、判断結果が「ＹＥＳ」の場合はステップＳ５１４に進み、判断結果が「ＮＯ」の場合は、ステップＳ５１３に進む。
【００５９】
Ｓ５１３：次の第１対象を選択し、現在の第１対象とし、ステップＳ５０６の判断を行い続ける。
【００６０】
Ｓ５１４：現在の二値画像における全ての第１対象の検出が完了した場合に、既存の軌跡に第１軌跡が存在するか否かを判断し、判断結果が「ＹＥＳ」の場合に、フローがＳ５１５に進み、該第１軌跡を削除し、判断結果が「ＮＯ」の場合に、フローがＳ５１６に進む。ここで、該第１軌跡は、連続的なＮ個のフレームの交通監視画像に対応する第１対象のいずれにも合致しない。
【００６１】
Ｓ５１６：車輌数の計測を終了するか否かを判断し、「ＮＯ」の場合に、フローはステップＳ５０１に戻り、次の現在のフレームのカラー交通監視画像Ｉを取得し、計測を行い続ける。
【００６２】
本実施例の車両計数方法によれば、画像における灯火に対応する領域を検出して車両を計数することで、低コストのビデオカメラにより撮影された夜間監視画像であっても、車輌の計数に適用することができるため、監視ビデオカメラへの要求を減らすことができる。また、本実施例の車両計数方法は、背景モデル又は分類器を構築する必要がないため、簡単であり、迅速である。
【００６３】
＜実施例２＞
本願の実施例２は、実施例１の車両計数方法に対応する車両計数装置を提供する。図６は本実施例の車両計数装置の１つの構成を示す図である。図６に示すように、車輌計数装置６００は、第１検出部６０１及び第１計算部６０２を含んでもよい。
【００６４】
ここで、第１検出部６０１は、交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出する。
【００６５】
第１計算部６０２は、該所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、該交通監視画像における車両の数を計算する。ここで、該所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する。
【００６６】
図７は本実施例の第１検出部の１つの構成を示す図である。図７に示すように、第１検出部６０１は、第１変換部７０１、第２検出部７０２及び第３検出部７０３を含む。
【００６７】
ここで、第１変換部７０１は、該交通監視画像における画素の画素値に基づいて、該交通監視画像を二値画像に変換する。第２検出部７０２は、該二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出する。第３検出部７０３は、該対象から所定のサイズを有する対象を第１対象として検出する。
【００６８】
図８は本実施例の第１計算部の１つの構成を示す図である。図８に示すように、第１計算部６０２は、第１更新部８０１及び第２更新部８０２を含む。
【００６９】
ここで、第１更新部８０１は、該第１対象が既存の軌跡に合致した場合に、該第１対象を用いて該既存の軌跡を更新する。ここで、該既存の軌跡は、現在のフレームの前の交通監視画像のフレームに対応する第１対象に基づいて形成される。第２更新部８０２は、更新後の該既存の軌跡が該二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新し、更新後の該既存の軌跡を削除する。
【００７０】
図８に示すように、該第１計算部６０２は、作成部８０３及び／又は削除部８０４をさらに含んでもよい。ここで、作成部８０３は、該第１対象が該既存の軌跡に合致していない場合に、該第１対象を始点として、新たな軌跡を作成する。削除部８０４は、既存の軌跡のうち第１軌跡を削除する。
【００７１】
本実施例では、車輌計数装置６００の各部についての詳細な説明は、実施例１における対応するステップの説明を参照してもよく、本実施例は重複する説明が省略される。
【００７２】
本実施例によれば、監視ビデオカメラへの要求を減らすことができ、ハードウェアコストを削減できる。また、車輌数をより容易、且つ迅速に計測できる。
【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に記載された車両計数装置を含む。
【００７４】
図９は本実施例の電子機器の１つの構成を示す図である。図９に示すように、電子機器９００は、中央処理装置（ＣＰＵ）９０１及び記憶装置９０２を含んでもよく、記憶装置９０２は中央処理装置９０１に接続される。記憶装置９０２は各種のデータを記憶してもよく、情報処理のプログラムをさらに記憶し、中央処理装置９０１の制御で該プログラムを実行する。
【００７５】
１つの態様では、車輌計数装置６００の機能は中央処理装置９０１に統合されてもよい。ここで、中央処理装置９０１は、実施例１に記載された車両計数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、車輌計数装置６００は中央処理装置９０１とそれぞれ構成されてもよく、例えば車両計数装置６００は中央処理装置９０１に接続されたチップであり、中央処理装置９０１の制御により車両計数装置６００の機能を実現してもよい。
【００７７】
また、図９に示すように、電子機器９００は、入力出力部９０３及びディスプレイ９０４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９００は、図９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９００は、図９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に記載の車両計数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に記載の車両計数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）
交通監視画像における車両の数を計測する車両計数装置であって、
交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出する第１検出手段と、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、前記交通監視画像における車両の数を計算する第１計算手段と、を含み、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する、車両計数装置。
（付記２）
前記第１検出手段は、
前記交通監視画像における画素の画素値に基づいて、前記交通監視画像を二値画像に変換する第１変換手段と、
前記二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出する第２検出手段と、
前記対象から所定のサイズを有する対象を第１対象として検出する第３検出手段と、を含む、付記１に記載の車両計数装置。
（付記３）
前記第１変換手段は、前記交通監視画像を前記二値画像に変換するように、前記交通監視画像における画素値が第１閾値よりも大きい画素の画素値を第１画素値とし、前記交通監視画像における画素値が前記第１閾値以下の画素の画素値を第２画素値とする、付記２に記載の車両計数装置。
（付記４）
前記第１計算手段は、
前記第１対象が既存の軌跡に合致した場合に、前記第１対象を用いて前記既存の軌跡を更新する第１更新手段であって、前記既存の軌跡は現在のフレームの前の交通監視画像のフレームに対応する第１対象に基づいて形成される、第１更新手段と、
更新後の前記既存の軌跡が前記二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新し、更新後の前記既存の軌跡を削除する第２更新手段と、を含む、付記２に記載の車両計数装置。
（付記５）
前記第１対象が既存の軌跡に合致したことは、前記第１対象の外形特徴及び／又は位置特徴が前記既存の軌跡に合致したことを含む、付記４に記載の車両計数装置。
（付記６）
前記第１計算手段は、
前記第１対象が前記既存の軌跡に合致していない場合に、前記第１対象を始点として、新たな軌跡を作成する作成手段、をさらに含む、付記４に記載の車両計数装置。
（付記７）
前記第１計算手段は、
前記既存の軌跡のうち第１軌跡を削除する削除手段であって、前記第１軌跡は連続的な第１数のフレームの交通監視画像に対応する第１対象のいずれにも合致しない、削除手段、をさらに含む、付記４に記載の車両計数装置。
（付記８）
１本の更新後の前記既存の軌跡が前記所定の領域を通過した場合に、前記第２更新手段は車輌の数を０．５だけ増加させる、付記４に記載の車両計数装置。
（付記９）
請求項１〜８のいずれかに記載の車両計数装置を含む、電子機器。
（付記１０）
交通監視画像における車両の数を計測する車両計数方法であって、
交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出するステップと、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、前記交通監視画像における車両の数を計算するステップと、を含み、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する、車両計数方法。
（付記１１）
交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出するステップは、
前記交通監視画像における画素の画素値に基づいて、前記交通監視画像を二値画像に変換するステップと、
前記二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出するステップと、
前記対象から所定のサイズを有する対象を第１対象として検出するステップと、を含む、付記１０に記載の車両計数方法。
（付記１２）
前記交通監視画像を二値画像に変換するステップは、
前記交通監視画像を前記二値画像に変換するように、前記交通監視画像における画素値が第１閾値よりも大きい画素の画素値を第１画素値とし、前記交通監視画像における画素値が前記第１閾値以下の画素の画素値を第２画素値とするステップ、を含む、付記１１に記載の車両計数方法。
（付記１３）
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて交通監視画像における車両の数を計算するステップは、
前記第１対象が既存の軌跡に合致した場合に、前記第１対象を用いて前記既存の軌跡を更新するステップであって、前記既存の軌跡は現在のフレームの前の交通監視画像のフレームに対応する第１対象に基づいて形成される、ステップと、
更新後の前記既存の軌跡が前記二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新し、更新後の前記既存の軌跡を削除するステップと、を含む、付記１１に記載の車両計数方法。
（付記１４）
前記第１対象が既存の軌跡に合致したことは、前記第１対象の外形特徴及び／又は位置特徴が前記既存の軌跡に合致したことを含む、付記１３に記載の車両計数方法。
（付記１５）
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて交通監視画像における車両の数を計算するステップは、
前記第１対象が前記既存の軌跡に合致していない場合に、前記第１対象を始点として、新たな軌跡を作成するステップ、をさらに含む、付記１３に記載の車両計数方法。
（付記１６）
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて交通監視画像における車両の数を計算するステップは、
前記既存の軌跡のうち第１軌跡を削除するステップであって、前記第１軌跡は連続的な第１数のフレームの交通監視画像に対応する第１対象のいずれにも合致しない、ステップ、をさらに含む、付記１３に記載の車両計数方法。
（付記１７）
更新後の前記既存の軌跡が前記二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新するステップは、
１本の更新後の前記既存の軌跡が前記所定の領域を通過した場合に、車輌の数を０．５だけ増加させるステップ、を含む、付記１３に記載の車両計数方法。
【図１】
2017091534.tif 000003
【図２】
2017091534.tif 000004
【図３】
2017091534.tif 000005
【図４（Ａ）】
2017091534.tif 000006
【図４（Ｂ）】
2017091534.tif 000007
【図４（Ｃ）】
2017091534.tif 000008
【図４（Ｄ）】
2017091534.tif 000009
【図５】
2017091534.tif 000010
【図６】
2017091534.tif 000011
【図７】
2017091534.tif 000012
【図８】
2017091534.tif 000013
【図９】
2017091534.tif 000014