(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路上に設置した撮像装置により該道路上に存在する車両を撮像し、前記撮像装置から出力される画像データを処理することによって前記車両の端点を検出する方法において、複数の輝度レベルを有する画像データを生成するための計測用パターンを路面に形成しておき、前記計測用パターン上に前記車両が存在する状態において前記撮像装置から出力された前記画像データを処理し、前記計測用パターンが検出できなくなる位置を特定することによって、前記車両の端点位置を検出する方法であって、隣接して配置された白黒白の３本の帯状のパターンで前記計測用パターンを構成し、前記撮像装置によって撮像された画像上で前記３本の帯状のパターンと交差する線分を設定し、前記線分上において前記計測用パターンの一方の白部と黒部の境界の微分強度および他方の白部と黒部の境界の微分強度をそれぞれ計算し、得られた２つの微分強度の和があらかじめ設定したしきい値以上で、かつ、得られた２つの微分強度の差があらかじめ設定したしきい値以下の場合に、前記線分上において計測用パターン検出可であると判定することを特徴とする車両端点検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路上を走行する車両の寸法を計測する、車両諸元自動計測システムに関し、特に車両の前後および側面の端点を検出する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
建設省および警察庁では、道路の保全と危険防止のため、特殊車両の通行の取締りを行っている。この取締りの際には、特殊車両を取締り基地内に誘導し、その諸元（車長、車高、車幅）を測定することが行われている。そして、従来はＣＣＤカメラで撮像した車両の画像から空間微分などの処理よって車両の輪郭などの特徴を検出し、その特徴の配置や形状から車両の端点の位置を検出することによって車長・車幅を計測していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の方法では、車体自体や周辺の建築物などの影などが発生していない状況で、かつ、単純な箱型をした車両であれば、確実に車体の端点を検出することができたが、影が発生している場合や、複雑な形状の車体の場合には車体の端点を検出できない場合があった。また、地面と車体がほとんど同一の色の場合も、車体の輪郭を検出することが困難になるため、車体の端点の検出が困難になる場合があった。
【０００４】
本発明はこのような従来の問題を解決するものであり、複雑な形状をした車両や、影などが発生している天候条件下でも正確に車体の端点を検出することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は前記課題を解決するために、道路上に設置した撮像装置により該道路上に存在する車両を撮像し、前記撮像装置から出力される画像データを処理することによって前記車両の端点を検出する方法において、複数の輝度レベルを有する画像データを生成するための計測用パターンを路面に形成しておき、前記計測用パターン上に前記車両が存在する状態において撮像装置から出力された画像データを処理し、前記計測用パターンが検出できなくなる位置を特定することによって、前記車両の端点位置を検出する構成とした。このように構成したことにより、複雑な形状をした車両や、影などが発生している天候条件下でも正確に車体の端点を検出し、車両寸法の正確な計測が可能となる。
【０００６】
【発明の実施の形態】
本発明の請求項１に記載の発明は、道路上に設置した撮像装置により該道路上に存在する車両を撮像し、前記撮像装置から出力される画像データを処理することによって前記車両の端点を検出する方法において、複数の輝度レベルを有する画像データを生成するための計測用パターンを路面に形成しておき、前記計測用パターン上に前記車両が存在する状態において前記撮像装置から出力された前記画像データを処理し、前記計測用パターンが検出できなくなる位置を特定することによって、前記車両の端点位置を検出する方法であって、隣接して配置された白黒白の３本の帯状のパターンで前記計測用パターンを構成し、前記撮像装置によって撮像された画像上で前記３本の帯状のパターンと交差する線分を設定し、前記線分上において前記計測用パターンの一方の白部と黒部の境界の微分強度および他方の白部と黒部の境界の微分強度をそれぞれ計算し、得られた２つの微分強度の和があらかじめ設定したしきい値以上で、かつ、得られた２つの微分強度の差があらかじめ設定したしきい値以下の場合に、前記線分上において計測用パターン検出可であると判定する車両端点検出方法であり、路面に形成された計測用パターンが検出できなくなる位置を特定することによって、車両の端点位置を検出するとともに、前記線分上で計算した２つの白部と１つの黒部の境界の微分強度の和と差のそれぞれとあらかじめ設定したしきい値との比較により、パターン検出の可／不可を判定するという作用を有する。
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１５】
図１は、本発明の実施の形態の全体構成を示す図である。図１において、車両の上方の４箇所に矩形の頂点に対応する位置関係で配置された撮像装置1a〜1dは車両を撮像して画像データを生成する装置である。この撮像装置1a〜1dは、図示されていない画像処理装置に接続されている。画像処理装置は、入力された画像データに所定の画像処理を施すことにより、車頭、車尾、車側の端点位置を計測するものである。車長計測用パターン２は車両の進行方向に沿って路面に形成されたパターンであり、撮像装置で撮像された画像上で、車両の進行方向に沿って車長計測用パターン２の検出を行い、パターンが検出できなくなる位置を特定することにより、車頭・車尾の位置を検出するためのものである。車幅計測用パターン３は車両の進行方向に対して直角に路面に形成されたパターンであり、撮像装置で撮像された画像上で、車両の進行方向に対して直角に車幅計測用パターン３の検出を行い、パターンが検出できなくなる位置を特定することにより、車側の位置を検出するためのものである。
【００１６】
図２は、本発明の実施の形態において路面に施すパターンの例を示す図である。車長計測用パターン２および車幅計測用パターン３は、いずれも中央が黒、両側が白の帯状のパターンで構成されている。車長計測用パターン２は車両の進行方向に平行に施され、車幅計測用パターン３は車両の進行方向に直角に配置されている。車長計測用パターン２の幅は計測の対象となる車両の幅よりも狭い。また、車幅計測用パターン３は計測の対象となる車両の長さよりも短い。
【００１７】
なお、図２では最も単純なパターンの例を示したが、計測しようとする車長および車幅の計測範囲に応じて、車長計測用パターンが、車頭計測用の部分と車尾計測用の部分に分離しても構わないし、また、車幅計測用パターンを車両進行方向に複数並べても構わない。さらに、図２では白と黒のパターンとしたが、撮像装置の出力である画像データにおいて異なる輝度レベルとなるパターンであれば良い。
【００１８】
図３は撮像装置によって撮像された画像のパターン部分の詳細と特徴を示す図である。パターンは白部＃１と白部＃２からなる２本の白部が黒部を挟んだパターンを有している。したがって、白部＃１と黒部の境界である境界＃１と、黒部と白部＃２の境界である境界＃２を有する。
【００１９】
本実施の形態では主として、境界＃１および境界＃２と直交する、ある線分をパターン検出線分とし、このパターン検出線分におけるパターン検出方法を開示する。撮像装置1a〜1dで撮像された画像上の、あるパターン検出線分における境界＃１および境界＃２の位置は、撮像装置1a〜1dを設置した時点で設定することができるので、あらかじめ境界＃１登録位置および境界＃２登録位置を設定する。また、境界＃１登録位置と境界＃２登録位置間の間の距離を境界登録幅とする。さらに、撮像された画像に対して空間微分強度を計算した時の、境界＃１登録位置における空間微分強度を境界＃１強度、境界＃２登録位置における空間微分強度を境界＃２強度とする。また、実際に撮像された画像では、あるパターン検出線分上に車体がある場合など、必ずしも登録位置で微分強度が極大になるわけではないので、境界＃１登録位置近辺での空間微分強度極大の位置を境界＃１ピーク位置、空間微分強度の極大値を境界＃１ピーク強度とし、境界＃２登録位置近辺での空間徴分強度極大の位置を境界＃２ピーク位置、空間微分強度の極大値を境界＃２ピーク強度とし、境界＃１ピーク位置と境界＃２ピーク位置間の距離を境界ピーク幅とする。
【００２０】
本実施の形態では、このパターン検出線分を図の左右に、すなわちパターンの長手方向と平行に仮想的に移動させながら、逐次、パターン検出線分の位置でパターンの検出を試み、パターン検出ができなくなる位置を車体の端点の検出位置とする。
【００２１】
なお、図３は図２における車長計測用パターン２の場合に対して図示しているが、車幅計測用３に対しても、図を９０度回転させて考えるだけで、まったく同様である。
【００２２】
図４は、パターン検出方法の第１の例を説明するための図である。この方法ではパターンの白部と黒部の境界の微分強度によりパターン検出の可／不可の判定を行う。すなわち、撮像装置で撮像した画像において、あるパターン検出線分に着目して、そのパターン検出線分上で空間微分処理を行い、境界＃１強度と境界＃２強度、および黒部の輝度値を計算する。そして、黒部の輝度値毎にあらかじめ設定されている微分強度よりも境界＃１あるいは境界＃２強度が大きい場合には、そのパターン検出線分の位置においてパターン検出可であるとし、逆に白黒境界の微分強度が小さい場合には、パターン検出不可であるとする。ここで、パターン検出可とするために必要な微分強度を黒部輝度値毎に設定しているのは、一般的に黒部の輝度値が高い場合の方が明暗のはっきりした画像であり、白黒境界微分強度が大きくなる傾向があるためである。したがって、黒部輝度値毎にパターン検出可とするために必要な微分強度は、必ずしも黒部輝度値毎に設定しなくても、適切な関数によって表現することも可能である。
【００２３】
図５は、パターン検出方法の第２の例を説明するための図である。この方法ではパターン白部と黒部の境界２ケ所の微分強度の和と差によりパターン検出の可／不可の判定を行う。すなわち、撮像装置で撮像した画像において、あるパターン検出線分に着目して、そのパターン検出線分上で空間微分処理を行う。境界＃１および境界＃２強度を計算する。境界＃１強度と境界＃２強度の和があらかじめ設定したしきい値以上で、かつ、得られた２つの微分強度の差があらかじめ設定したしきい値以下の場合、つまり、境界＃１強度と境界＃２強度の関係が図５のグラフの灰色の領域に入る場合のみ、そのパターン検出線分の位置においてパターン検出可であるとし、それ以外の場合には、パターン検出不可であるとする。ここで、境界＃１強度と境界＃２強度の差に上限を定めているのは、着目したパターン検出線分の位置が本当にパターンであれば、境界＃１強度と境界＃２強度はほぼ等しい値になることが期待されるためである。
【００２４】
図６は、パターン検出方法の第３の例を説明するための図である。この方法ではパターン白部と黒部の境界２カ所の間の幅によりパターン検出の可／不可の判定を行う。すなわち、撮像装置で撮像した画像において、あるパターン検出線分に着目して、そのパターン検出線分上で空間微分処理を行い、境界＃１および境界＃２近辺での微分のピーク位置を計算し、ピーク位置間の距離から境界ピーク幅を計算する。そして、得られた境界ピーク幅と、あらかじめ登録した境界登録幅との差が、あるしきい値よりも小さい場合にパターン検出可であるとし、それ以外の場合には、パターン検出不可であるとする。
【００２５】
図７は、パターン検出方法の第４の例を説明するための図である。この方法ではパターン白部および黒部の輝度値によりパターン検出の可／不可の判定を行う。すなわち、撮像装置で撮像した画像において、あるパターン検出線分に着目して、パターン白部および黒部の輝度値を計算する。パターン白部の輝度値が、あらかじめ登録したしきい値よりも大きい場合にパターン検出可であるとし、それ以外の場合には、パターン検出不可であるとする。また、パターン黒部の輝度値が、あらかじめ登録したしきい値よりも小さい場合にパターン検出可であるとし、それ以外の場合には、パターン検出不可であるとする。
【００２６】
図８は、パターン検出方法の第５の例を説明するための図である。この方法ではパターンの白部輝度値と黒部輝度値の比によりパターン検出の可／不可の判定を行う。すなわち、撮像装置で撮像した画像において、あるパターン検出線分に着目して、パターン白部および黒部の輝度値を計算する。黒部輝度値に対する白部輝度値の比が、あらかじめ登録したしきい値よりも大きい場合にパターン検出可であるとし、それ以外の場合には、パターン検出不可であるとする。
【００２７】
図９は、パターン検出方法の第６の例を説明するための図である。この方法では２台の撮像装置によって撮像された２枚の画像上の、路面の同一の線に対応する線分上における輝度変化の相関を計算することによりパターン検出の可／不可の判定を行う。図９における右画像と左画像は、図１における車長計測用パターン２に対する撮像装置1aと撮像装置1b、あるいは撮像装置1cと撮像装置1dのように、パターンに対して直交する方向に配置された２台の撮像装置によってそれぞれ撮像された画像である。対応するパターン検出線分は、路面上での同一の位置に対応している。右画像でのあるパターン検出線分と、路面上で同一の位置を指す左画像でのパターン検出線分の位置は、撮像装置の設置時にあらかじめ登録しておく。右画像輝度値列と左画像輝度値列は、左右のパターン検出線分上の輝度値をそれぞれ１次元の輝度値の列として抽出したものである。
【００２８】
そして、この右画像輝度値列と左画像輝度値列の相関係数を計算し、相関係数の値があらかじめ登録したしきい値よりも大きい場合、すなわち左右の相関が高い場合にパターン検出可であるとし、それ以外の場合にはパターン検出不可であるとする。これは、左右の対応するパターン検出線分の位置において実際にパターンが見えている場合は、左右の輝度値列はほとんど同じ形状になるため、高い相関を示すことが期待できるが、パターン検出線分の位置が車体で隠されている場合は、左右の撮像装置の視差によって左右のパターン検出線分の位置で、車体の異なる位置が見えるため、左右の輝度値列の形状が異なり、一般に相関が低くなるためである。
【００２９】
ここで、左右の撮像装置で撮像した画像上でのパターンの幅がほとんど等しくなるように、画角などが十分に調整されている場合には、右画像輝度値列と左画像輝度値列は、パターン検出線分上の各画素値の列で構わないが、撮像装置の画角の調整が十分でなく、左右の画像上でのパターンの幅が異なっている場合には、右画像輝度値列と左画像輝度値列の長さが等しくなるように、画素間の補間などを行う必要がある。
【００３０】
なお、左右の輝度値列の比較を、相関係数ではなく差分によって行うことも可能であるが、左右の撮像装置の絞り制御や太陽との位置関係などにより必ずしも左右の画像の明るさが同程度にならないため、一般的には相関係数の方が差分よりも安定した比較を行うことができる。
【００３１】
以上、６種類のパターン検出方法を示したが、これらの検出方法のすべてあるいはいくつかを組み合わせて、ＡＮＤ条件あるいはＯＲ条件でパターン検出を行うことももちろん可能である。
【００３２】
【発明の効果】
以上のように、本発明では、複数の輝度レベルを有する画像データを生成するための計測用パターンを路面に形成しておき、前記計測用パターン上に車両が存在する状態において撮像装置から出力された画像データを処理し、前記計測用パターンが検出できなくなる位置を特定することによって、前記車両の端点位置を検出するので、複雑な形状をした車両や、影などが発生している天候条件下でも正確に車体の端点を検出し、車両寸法の正確な計測が可能となるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の全体構成を示す図、
【図２】本発明の実施の形態のパターンの例を示す図、
【図３】撮像装置によって撮像された画像のパターンの詳細および特徴の説明図、
【図４】パターン検出方法の第１の例の説明図、
【図５】パターン検出方法の第２の例の説明図、
【図６】パターン検出方法の第３の例の説明図、
【図７】パターン検出方法の第４の例の説明図、
【図８】パターン検出方法の第５の例の説明図、
【図９】パターン検出方法の第６の例の説明図である。
【符号の説明】
1a〜1d  撮像装置
２  車長計測用パターン
３  車幅計測用パターン
【図１】
0004282158.tif 000002
【図２】
0004282158.tif 000003
【図３】
0004282158.tif 000004
【図４】
0004282158.tif 000005
【図５】
0004282158.tif 000006
【図６】
0004282158.tif 000007
【図７】
0004282158.tif 000008
【図８】
0004282158.tif 000009
【図９】
0004282158.tif 000010