(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路状況監視用カメラからの連続画像を読み込む連続画像入力手段と、
起動時に路面輝度を登録し、計測中に路面輝度を更新する路面輝度登録・更新手段と、
前記路面輝度登録・更新手段により登録・更新された路面輝度を参照し、前記連続画像入力手段より入力された連続画像から指定領域内の車両を検知する車両検知手段と、
前記車両検知手段により検知された車両の車種を判定する車種判定手段と、
前記車両検知手段により検知した車両が隣接する車線の車両であるかどうかを判断する見かけ走行判断手段と、
前記車種判定手段により判定された車種から車種毎の台数を計測する車両台数計測手段とを具備し、
前記車両検知手段は、各車線毎に水平・垂直方向に複数のメッシュに分割された車両検知領域を設定し、前記各メッシュの平均輝度値、輝度分散値、路面輝度値との差がしきい値以上である画素数のメッシュ面積に対する割合を計算して車両検知のための特徴量とし、この特徴量としきい値との比較により車両を検知するものであり、
前記見かけ走行判断手段は、二つの車線を覆うと共に水平方向のみに分割されてメッシュが生成された見かけ走行判断用のＲＯＩを設定し、前記見かけ走行判断用のメッシュの輝度ヒストグラムの差の合計値と、メッシュ面積に対するその合計値の割合を計算し、前記合計値の割合が設定したしきい値以下のとき、大型車両による見かけ走行と判断するものであることを特徴とする交通流計測装置。
【請求項２】
前記路面輝度登録・更新手段は、各車線毎に設定された複数のメッシュからなる車両検知領域に対し、前記各メッシュの平均輝度を路面輝度としてサンプリング時間毎に登録・更新することを特徴とする請求項１に記載の交通流計測装置。
【請求項３】
前記見かけ走行判断手段は、ニューラルネットワークを用いて車線毎の車両走行の有無を検出し、実際の走行と見かけ走行を識別することを特徴とする請求項１に記載の交通流計測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、高速道路の交通流量を画像処理技術を利用して計測する交通流計測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像処理技術を利用して交通流量を計測する交通流計測装置には、各車線に対応してカメラを設置し、カメラにより撮影した通行車両の画像を画像処理装置に入力して処理するシステムがある。この画像処理技術を利用したシステムでは、図２０に示すように、車線毎に矩形の検知領域９１、９２、９３、９４を設定し、これらの検知領域９１、９２、９３、９４の平均輝度値、輝度分散値、及び輝度ヒストグラムを、予め登録した路面の平均輝度値、輝度分散値、及び輝度ヒストグラムと比較して、その差がしきい値より大きい場合は、車両９０が存在するものと判断している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記従来の交通流計測装置では、カメラが路側帯に設置されている場合、奥側の車線では、図２０に示す検知領域９４のように十分な大きさの領域を設定できないため、検知精度が劣化するという問題があった。また、図２１に示すように隣車線に大型車両９０が通過したときに、例えば検知領域９２に見かけ上車両が存在し、隣車線の車両９０と識別できないため、車両を誤検知する（見かけ走行）という問題があった。
【０００４】
上記従来装置における車種判定の手法は、図２２に示すように例えば検知領域９１、９２の車両通過時間ｔ１、ｔ２と、計測速度から車長を計測して車種を判断する。しかし、この手法では、車両検知時に車種が判断できないため、先に述べたような大型車両通過時の誤検知問題に対処することができなかった。
【０００５】
また、上記従来装置における路面輝度更新の手法は、検知領域の輝度分散値が低く、かつ輝度分散値が一定時間Δt変化しなかった時点で、領域の平均輝度、輝度分散値及び輝度ヒストグラムを路面データとして登録する。しかし、この手法では、短時間での日照条件の変動（太陽が雲に隠れて急に画像全体が暗くなる）に対応するためΔtを小さくとると、大型車両の上面のような路面以外で輝度分散値の低いデータを路面データとして登録し、その結果、路面データが実際より高い輝度値となり、車両検知精度が劣化するという問題があった。
【０００６】
本発明は上記の課題を解決するためになされたもので、短時間での日照条件の変化に対応でき、見かけ走行と実際の走行とを識別して通過台数を精度よく計測できる交通流計測装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
第１の発明に係る交通流計測装置は、道路状況監視用カメラからの連続画像を読み込む連続画像入力手段と、起動時に路面輝度を登録し、計測中に路面輝度を更新する路面輝度登録・更新手段と、前記路面輝度登録・更新手段により登録・更新された路面輝度を参照し、前記連続画像入力手段より入力された連続画像から指定領域内の車両を検知する車両検知手段と、前記車両検知手段により検知された車両の車種を判定する車種判定手段と、前記車両検知手段により検知した車両が隣接する車線の車両であるかどうかを判断する見かけ走行判断手段と、前記車種判定手段により判定された車種から車種毎の台数を計測する車両台数計測手段とを具備した。
【０００８】
そして、前記車両検知手段は、各車線毎に水平・垂直方向に複数のメッシュに分割された車両検知領域を設定し、前記各メッシュの平均輝度値、輝度分散値、路面輝度値との差がしきい値以上である画素数のメッシュ面積に対する割合を計算して車両検知のための特徴量とし、この特徴量としきい値との比較により車両を検知するものであり、前記見かけ走行判断手段は、二つの車線を覆うと共に水平方向のみに分割されてメッシュが生成された見かけ走行判断用のＲＯＩを設定し、前記見かけ走行判断用のメッシュの輝度ヒストグラムの差の合計値と、メッシュ面積に対するその合計値の割合を計算し、前記合計値の割合が設定したしきい値以下のとき、大型車両による見かけ走行と判断するものであることを特徴とする。
【００１０】
第２の発明は、前記第１の発明に係る交通流計測装置において、前記路面輝度登録・更新手段は、各車線毎に設定された複数のメッシュからなる車両検知領域に対し、前記各メッシュの平均輝度を路面輝度としてサンプリング時間毎に登録・更新することを特徴とする。
【００１１】
第３の発明は、前記第１の発明に係る交通流計測装置において、前記見かけ走行判断手段は、ニューラルネットワークを用いて車線毎の車両走行の有無を検出し、実際の走行と見かけ走行を識別することを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る交通流計測装置の全体構成図である。図２は、車両を検知するための領域を示す図である。図３ないし図５は、車両検知の処理手順を示すフローチャートである。図６ないし図８は、車種判定の処理手順を示すフローチャートである。図９ないし図１１は、隣接車線の見かけ走行を認識するためのメッシュ定義及び処理手順を示すフローチャートである。図１２は、路面輝度登録の更新処理手順を示すフローチャートである。
【００１３】
この第１実施形態に係る交通流計測装置は、一定時間の車種毎の車両通過台数を計測するもので、図１に示すように、
道路全体を俯瞰撮影する道路状況監視用の１台のＩＴＶカメラ（図示せず）からの連続画像１０を読み込む連続画像入力装置１１と、
上記連続画像入力装置１１で読み込まれた連続画像１０から、指定領域内の車両を検知する車両検知装置１２と、
上記車両検知装置１２により検知した車両の車種を判定する車種判定装置１３と、
上記車両検知装置１２により検知した車両が隣接する車線の車両であるかどうかを判断する見かけ走行判断装置１４と、
上記車種判定装置１３により判定された車種から車種毎の台数を計測する車両台数計測装置１５と、
起動時に路面輝度を登録し、計測中に路面輝度を更新する路面輝度登録・更新装置１６と、
により構成される。
【００１４】
以下、上記のように構成された交通流計測装置において、高速道路における一定時間内の通過台数の計測と車種を判別する場合を例にとって説明する。
【００１５】
（１）連続画像入力装置１１により、連続画像１０を取り込み白黒の入力画像とする。
（２）車両検知装置１２は、上記連続画像入力装置１１により入力された連続画像１０から各車線に設定した領域の車両を検知する。まず、図２（ａ）に示すように各車線毎に車両検知領域２１、２２、２３、２４を前後の車両がなるべく重ならない位置に設定する。また、路面以外でも、例えば車両検知が可能な輝度分散値の小さい壁面に検知領域２５を設定することができる。上記検知領域の形状は、少なくとも一組の辺が平行である四角形とする。
上記検知領域２１〜２４の大きさは、図２（ｂ）に示すように、水平方向（道路の幅方向）は普通車両の車幅程度、垂直方向（道路に沿う方向）は大型車両が入る程度の領域２６とする。この検知領域２６に、水平・垂直方向の分割数、垂直方向の縮小率、重なり率を与えて複数のメッシュ２７に分割する。
【００１６】
図３は車両の検知処理手順を示すフローチャートである。
生成した各メッシュ２７の平均輝度値、輝度分散値、路面輝度値との差分２値画素の割合を計算して車両検知のための特徴量とする（ステップＡ１）。差分２値画素の割合とは、路面輝度値との差がしきい値以上である画素数のメッシュ面積に対する割合である。検知領域やメッシュの大きさは、特徴量毎に設定することができる。
車両の検知処理は、検知領域への進入判断と、検知領域の通過判断に分けて行なう。すなわち、前時刻で車両を検知しているかどうかを判断し（ステップＡ２）、前時刻で車両を検知していない場合は検知領域への車両の進入判断を行ない（ステップＡ３）、車両を検知している場合は検知領域の車両の通過判断を行なう（ステップＡ４）。
【００１７】
図４は、車両の進入判断の処理手順を示すフローチャートである。図２（ｂ）の２８のように複数のメッシュ２９で車両の進入を検知するＲＯＩ（ROI : Region of interest）を定義し、輝度分散の差（＝輝度分散−路面の輝度分散）を求める（ステップＡ１１）。メッシュ２９において、任意の１メッシュの輝度分散の差値がしきい値以上で、かつ全メッシュの２値画素割合がしきい値以上かどうかを判断し（ステップＡ１２）、上記条件を満たせば車両が進入したと判断し（ステップＡ１３）、それ以外の場合には車両進入なしと判断する（ステップＡ１４）。
【００１８】
図５は、車両通過判断の処理手順を示すフローチャートである。まず、図４の場合と同様に複数のメッシュ２９で通過中の車両を検知するＲＯＩ２８を定義し、輝度分散の差を求める（ステップＡ２１）。メッシュ２９の輝度分散の差値がしきい値以上またはメッシュ２７において任意の１メッシュの２値画素割合がしきい値以上の場合は、車両が通過中と判断する（ステップＡ２２、Ａ２３）。それ以外は車両の通過が終了したと判断し（ステップＡ２４）、計測台数をインクリメントする。上記のように、複数のメッシュと２種類の特徴量を用いて車両の検知条件に幅を持たせることで、多種多様な車両の検知を可能にし、路面との輝度コントラストの低い車両の検知漏れを低減している。また、この手法を用いると、計測地点やカメラ位置が変わっても、検知領域の形状、大きさ、メッシュ分割数などを設定し直すことで簡単に対処が可能である。
【００１９】
（３）車種判定装置１３により、検知した車両が大型車両か普通車両かを図６〜図８に示すフローチャートに従って判定する。図６は２値メッシュの生成手順、図７は車種判定のメッシュパターンの生成手順、図８は車種判定の処理手順を示すフローチャートである。車種判定装置１３は、車両検知装置１２で車両の進入を検知したタイミングで、図２（ｂ）の２７のメッシュの２値画素割合を使って車種を判定する。
【００２０】
まず、図６に示すように、縦メッシュ位置を示す値をｉ、横メッシュ位置を示す値をｊとし、上記ｉ、ｊの値を順次インクリメントしながら（ステップＢ１、Ｂ２、Ｂ６、Ｂ７）、各メッシュの２値画素割合をしきい値で２値化し、２値メッシュを生成する。すなわち、メッシュ［ｉ，ｊ］の２値画素割合が２値画素割合しきい値以上か否かを判断し（ステップＢ３）、しきい値以上であれば「２値メッシュ［ｉ，ｊ］＝１」（ステップＢ４）とし、しきい値より小さければ「２値メッシュ［ｉ，ｊ］＝０」（ステップＢ５）として２値メッシュを生成する。
【００２１】
例えば、メッシュの２値画素割合が図６の３１であるとき、しきい値が「７０」であれば、生成する２値メッシュは図６の３２となる。この２値メッシュ３２は、存在する車両の大きさを表わすが、車両全体は同じ輝度とは限らないので、必ずしも車両が存在している範囲の全メッシュが“１”とはならない。よって、次にメッシュの縦、横の“１”の数をカウントした図７に示す縦横方向のメッシュパターン３３、３４を生成する。
【００２２】
上記横メッシュパターン３３は、図６に示す２値メッシュ３２に対して、図７（ａ）に示すステップＢ１１〜Ｂ１６の処理により求める各行の２値メッシュの数である。
また、上記縦メッシュパターン３４は、図７（ｂ）に示すステップＢ２１〜Ｂ２６の処理により求める各列の２値メッシュの数である。この縦横のメッシュパターン３３、３４は、車両の存在するメッシュの数を表している。大型車両は、車幅や車長が普通車両と比較して大きいため、何れかのメッシュ位置にその特徴が現れてメッシュパターンが一定値以上となるが、車両の形状や輝度によりその位置は異なる。そこで、メッシュ位置に依存せずに大型車両を判断できるように、メッシュパターンの値が一定値以上の行、列数をカウントしたパターン数を生成する。
【００２３】
図８に示す横パターン数３５は、上記横メッシュパターン３３に対して、図８のステップＢ３１〜Ｂ３４の処理により求める横メッシュパターンの値がしきい値以上の行の数である。また、縦パターン数３６は、図７の縦メッシュパターン３４に対して、図８のステップＢ３５〜Ｂ３８の処理により求めた縦メッシュパターン値がしきい値以上の列の数である。
【００２４】
上記パターン数を用いて図８のステップＢ３９の処理によって大型車両を判断する。すなわち、横パターン数が横パターン数しきい値以上で、かつ縦パターン数が縦パターン数しきい値以上かどうかを判断し、条件を満足すれば大型車両であると判断し（ステップＢ４０）、条件を満足しなければ普通車両であると判断する（ステップＢ４１）。上記ステップＢ３９における大型車両判断のパターン数しきい値は、数種の大型車両のデータから生成したパターン数を基に設定すればよい。
【００２５】
（４）見かけ走行判断装置１４により、上記検知した車両が隣接車線の車両かを判断する。
図９に示すように車線１に大型車両２０が通過すると、車線２の車両検知領域４１に見かけ上車両が存在することになり、車線２において車両を誤検知するという見かけ走行の問題が起きる。そこで、車線２で検知した車両が、車線２を実際に通過した車両か車線１を通過した大型車両による見かけ走行かを判断することで、この誤検知を排除する。
【００２６】
まず、領域４２のように両車線を覆う位置に、車線１の大型車両の上部が入るような見かけ走行判断用のＲＯＩを設定する。このＲＯＩの水平方向のみを分割してメッシュ（１）４３、メッシュ（２）４４を生成する。分割数は、視野の状況に応じて変更する。このメッシュの輝度ヒストグラムを用いて、 見かけ走行判断の処理を行なう。
【００２７】
図１０はヒストグラム差分割合の計算処理の手順を示し、図１１は見かけ走行判断の処理手順を示したものである。検知フレームの値をｉとして順次インクリメントし（ステップＣ１、Ｃ４）、車線２の検知領域４１で車両２０を検知している間は、図１０（ａ）に示すようにメッシュ（１）４３とメッシュ（２）４４の輝度ヒストグラムの差の合計値と、メッシュ面積に対するその合計値の割合を計算する（ステップＣ２、Ｃ３）。大型車両の上部が領域を通過するときはメッシュ（１）４３とメッシュ（２）４４の輝度分布４５、４６は、図１０（ｂ）に示すように略同じとなる。よって、図１０（ｃ）に示すように、その差の合計値４７の値も小さい。そこで、車線１、２に車両が通過中に、この合計値の割合が設定したしきい値以下になる時刻があれば、車線１の大型車両による見かけ走行と判断する。
【００２８】
すなわち、図１１に示すように検知フレームの値をｉとして順次インクリメントし（ステップＣ１１、Ｃ１５）、まず、車線１、２で車両を検知中か否かを判断する（ステップＣ１２）。車線１、２で車両を検知中であれば、指定メッシュヒストグラムの差の合計値割合［ｉ］がしきい値より小さいかどうかを判断し（ステップＣ１３）、合計値割合［ｉ］がしきい値より大きい場合は、ｉの値をインクリメントし（ステップＣ１５）、ｉの値が所定の検知フレーム数に達するまで上記の判断処理を繰り返して実行する。そして、上記ステップＣ１３において、合計値割合［ｉ］がしきい値より小さいと判断された場合に、検知した車両は見かけ走行と判断する（ステップＣ１４）。
【００２９】
（５）車両台数計測装置１５により、上記（２）、（３）、（４）の結果から大型車両の台数と大型車両以外の台数を計測する。上記（４）において車線２で検知された車両が車線１の車両と認識した場合は、車線２の台数をカウントしない。
【００３０】
（６）路面輝度登録・更新装置１６により、図２（ｂ）に示すメッシュ２７毎の路面輝度を決定する。メッシュ２７の路面輝度は、その輝度分散値が小さいことを利用して、メッシュの平均輝度で置き換えることができる。
図１２（ａ）は、上記メッシュの平均輝度を路面輝度として登録・更新する処理手順を示したものである。まず、更新に用いる候補データの収集時間であるΔＴ及びそのサンプリング時間であるΔt’を設定する（ステップＤ１）。次に、路面の輝度を判断するための輝度分散値のしきい値を設定し、路面の輝度分散値がしきい値より小さいかどうかを判断する（ステップＤ２）。サンプリング時刻のメッシュの輝度分散値がしきい値より小さい場合は、平均輝度を更新の候補データとする（ステップＤ３）。ΔＴ時間で収集した更新の候補データを用いて図１２（ｂ）の輝度ヒストグラム４８を生成し（ステップＤ４）、「Δｔ＝Δｔ＋Δｔ’」の処理を行ない（ステップＤ５）、ステップＤ１に戻る。上記輝度ヒストグラム４８は、そのほとんどが路面データであるが、一部大型車両の上部なども含まれている。そこで、路面の実際の輝度とは大きく異なる図１２（ｃ）のヒストグラム上下端４９を指定範囲削除してヒストグラム５０を作成し直し、この平均輝度を路面データとする（ステップＤ６、Ｄ７）。
【００３１】
上記候補データの収集時間ΔＴ及びサンプリング時間Δｔ’は、初期値を与えた後は、計測時刻でその値を変えることもできる。夕方などの日照の変動の影響が大きい計測時刻には、ΔＴ、Δt’を小さく設定すれば、短時間の日照条件の変動による輝度の変化に追従することが可能である。
【００３２】
（第２実施形態）
次に本発明の第２実施形態について、図１３ないし図１６を参照して説明する。上記第１実施形態では、車両検知装置において、車両の検知条件に白黒画像の輝度値を利用する方法を示したが、この第２実施形態は、カラーカメラを使用して入力画像をカラー画像とし、車両の検知条件に色相情報を利用する方法を示したものである。図１３は、第２実施形態に係る交通流計測装置の全体構成を示す図である。図１４は、路面色相の登録処理の手順を示すフローチャートである。図１５は、車両進入の判断処理の手順を示すフローチャートである。図１６は、車両通過の判断処理の手順を示すフローチャートである。第２実施形態に係る交通流計測装置は、図１３に示すように、道路全体を俯瞰撮影する道路状況監視用の１台のＩＴＶカラーカメラ（図示せず）からの連続画像６０を読み込む連続画像入力装置６１と、起動時に路面色相を登録する路面色相登録装置６２と、上記連続画像入力装置６１で読み込んだ連続画像６０から、指定領域内の車両を検知する車両検知装置６３と、上記車両検知装置６３で検知した車両の車種を判定する車種判定装置６４と、上記車両検知装置６３で検知した車両が隣接する車線の車両であるかを判断する見かけ走行判断装置６５と、上記車種判定装置６４で判定した車種から車種毎の台数を計測する車両台数計測装置６６と、起動時に路面輝度を登録し、計測中に路面輝度を更新する路面輝度登録・更新装置６７と、により構成される。
【００３３】
以下、高速道路における一定時間内の通過台数の計測と車種を判別する場合を例にとって説明する。
（１）連続画像入力装置６１により、連続画像６０を取り込んでカラーの入力画像を生成する。入力画像の各画素は、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分毎の輝度値を有している。このＲ、Ｇ、Ｂ成分の輝度値からＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｉ（輝度）への変換を行なう。この変換は、例えば公知の手法であるＨＳＩ６角錐カラーモデルによる変換で定義される変換式を用いる。
【００３４】
（２）路面色相登録装置６２により、図２（ｂ）に示したメッシュ２７毎の路面色相を決定する。この手法は第１実施形態の路面輝度の決定と同様である。メッシュ２７の路面色相は、輝度と同様に分散値が小さいことを利用して、メッシュの平均色相で置き換える。
【００３５】
図１４は、この平均色相を路面色相として登録する処理手順を示したものである。まず、登録候補データの収集時間であるΔＴ及びサンプリング時間であるΔt’を設定する（ステップＥ１）。次に、路面を判断するための輝度分散値のしきい値を設定し、サンプリング時刻のメッシュの輝度分散値がしきい値より小さいかどうかを判断する（ステップＥ２）。サンプリング時刻のメッシュの輝度分散値がしきい値より小さい場合は、その平均色相を更新の候補データとし、ΔＴ時間で収集した候補データを用いて色相のヒストグラムを生成する（ステップＥ３、Ｅ４）。その後、「Δｔ＝Δｔ＋Δｔ’」の処理を行ない（ステップＥ５）、ステップＥ１に戻る。
【００３６】
上記ステップＥ４で生成したヒストグラムは、そのほとんどが路面データであるが、一部大型車両の上部なども含まれている。そこで、実際の路面色相とは大きく異なるヒストグラム上下端を指定範囲削除して、ヒストグラムを作成し直し、この平均色相を路面データとする（ステップＥ６、Ｅ７）。
【００３７】
（３）車両検知装置６３により、各車線に設定した検知領域の車両を検知する。まず、各車線毎に車両検知領域を設定する。設定方法は、実施形態１と同様である。検知処理は、検知領域への進入判断と、検知領域の通過判断に分けて行なう。前時刻で車両を検知している場合は領域通過の判断を行ない、車両を検知していない場合は領域への進入判断を行なう。上記第１実施形態では、メッシュの輝度値のみを用いて車両の検知を行なうのに対して、第２実施形態では、メッシュの輝度値と色相を用いて車両の検知を行なう。
【００３８】
図１５は、進入判断の処理手順を示すものである。図２（ｂ）に示したように複数のメッシュ２９で車両の進入を検知するＲＯＩ２８を定義し、輝度分散の差（＝輝度分散−路面の輝度分散）を求める（ステップＦ１）。メッシュ２９において、任意の１メッシュの輝度分散値がしきい値以上で、かつ全メッシュの２値画素割合がしきい値以上かどうかを判断し（ステップＦ２）、上記の条件を満たせば車両が進入したと判断する（ステップＦ３）。しかし、上記輝度値による判断で車両の進入がないとした場合も、メッシュの色相が路面の色相と大きく異なっていれば車両が存在すると考えられる。このため、色相の差（＝色相−路面の色相）を求め（ステップＦ４）、全メッシュの色相の差が進入しきい値以上か否かを判断し（ステップＦ５）、しきい値以上であればステップＦ３に進んで車両通過中と判断し、その他の場合は、車両進入なしと判断する（ステップＦ６）。
【００３９】
図１６は、車両通過判断の処理手順を示すものである。図１５の場合と同様に、複数のメッシュ２９で通過中の車両を検知するＲＯＩ２８を定義し、輝度分散の差を求める（ステップＦ１１）。メッシュ２９の輝度分散値がしきい値以上またはメッシュ２７において任意の１メッシュの２値画素割合がしきい値以上の場合は、車両が通過中と判断する（ステップＦ１２、Ｆ１３）。しかし、車両の進入判断と同様、輝度値によって車両の通過が終了とした場合も、メッシュの色相が路面の色相と大きく異なっていれば車両が存在すると考えられる。このため、色相の差（＝色相−路面の色相）を求め（ステップＦ１４）、全メッシュの色相の差が通過しきい値以上か否かを判断し（ステップＦ１５）、しきい値以上であればステップＦ１３に進んで車両通過中と判断し、それ以外は車両の通過が終了したと判断し（ステップＦ１６）、計測台数をインクリメントする。このように、車両の検知条件に色相情報を追加することで、路面との輝度コントラストの低い車両の検知漏れを低減している。
【００４０】
（４）車種判定装置６４により、検知した車両が大型車両か普通車両かを判定する。処理方法は第１実施形態と同様である。
（５）見かけ走行判断装置６５により、検知した車両が隣接車線の車両かを判断する。処理方法は第１実施形態と同様である。
【００４１】
（６）車両台数計測装置６６により、上記（３）、（４）、（５）の結果から大型車両の台数と大型車両以外の台数を計測する。上記（５）において車線２で検知された車両が車線１の見かけ走行と判断した場合は、車線２の台数をカウントしない。
（７）路面輝度登録・更新装置６７により、路面輝度を決定する。処理方法は第１実施形態と同様である。
上記第２実施形態によれば、路面色相登録装置６２を備えているので、路面との輝度差の少ない車両に対しても、路面との色相差を利用して確実に検知することができる。
【００４２】
（第３実施形態）
次に本発明の第３実施形態について、図１７ないし図１９を参照して説明する。
上記第１実施形態では、見かけ走行判断装置において、見かけ走行を判断するロジックを人間が分析してルール化する方法を示したが、この第３実施形態では、判断ロジックのルールを自動作成するためにニューラルネットワークを利用する方法を示したものである。
【００４３】
図１７は、第３実施形態における見かけ走行判断のメッシュ定義を示す図である。
図１８は、判断ロジックのルールを自動作成するためのニューラルネットワークの構成を示す図である。
図１９は、ニューラルネットワークによる見かけ走行判断の処理手順を示すフローチャートである。
また、この第３実施形態における交通流計測装置の全体構成は、図１に示した第１実施形態と同様である。
【００４４】
以下、高速道路における一定時間内の通過台数の計測と車種を判別する問題を例にとって説明する。
（１）連続画像入力装置１１により、連続画像を取り込み白黒の入力画像を生成する。
（２）車両検知装置１２により、各車線に設定した領域の車両を検知する。処理方法は、実施例１と同様である。
（３）車種判定装置１３により、検知した車両が大型車両か普通車両かを判定する。処理方法は第１実施形態と同様である。
【００４５】
（４）見かけ走行判断装置１４により、検知した車両が隣接車線の車両かを判断する。図１７に示すように両車線を覆う位置に隣接車線見かけ走行判断用のＲＯＩ７１を設定し、水平方向を６分割、垂直方向に３分割してメッシュ７２を生成する。分割数は、視野の状況に応じて変更すればよい。このメッシュ７２の輝度分散値を用いて、ニューラルネットワークによる見かけ走行判断の処理を行なう。
【００４６】
図１８は、メッシュの輝度分散値を使って車線毎の車両走行の有無をニューラルネットワークで求める方法を示したものである。ニューラルネットワークは、入力層８１、中間層８２、出力層８３からなっている。入力層８１は、１８次元でメッシュ毎の輝度分散値の正規化データを与える。中間層８２は、１８次元とする。出力層８３は、２次元で車線１、２の車両走行の有無を出力する。
【００４７】
上記入力層８１、中間層８２の次元は、視野の状況や学習データでの精度に応じて、１８次元に限らず別の値をとってもよい。また、入力層８１の次元と中間層８２の次元は、異なっていてもよい。教師データは、ＲＯＩ７１に車両２０が完全に入っている状態を「１」、少し入っている状態を「０」、車両２０の入っていない状態を「−１」とする。学習処理は、車線１のみを大型車両が走行しているケース、車線１に大型車両、車線２に普通車両が並走するケース、車線１、２ともに大型車両が走行するケースなど多様なケースで行なう。
【００４８】
図１９は、見かけ走行判断の処理手順を示したものである。車両検知装置１２により車両を検知する際、検知フレームの値をｉとして順次インクリメントし（ステップＧ１、Ｇ４）、まず、車線１、２で車両を検知中か否かを判断する（ステップＧ２）。そして、車線１、２ともに車両を検知しているフレームで、車線２の車両走行の有無をニューラルネットで求める（ステップＧ３）。車線２の出力が「０」から「１」の範囲であれば車両は実際に走行しているが、「−１」から「０」の範囲であれば車両は走行していないので、全検知フレームで車両の走行が検知されなければ、車線２における車両検知は車線１の大型車両の見かけ走行と判断する（ステップＧ５、Ｇ６）。
【００４９】
（５）車両台数計測装置１５により、上記（２）、（３）、（４）の結果から大型車両の台数と大型車両以外の台数を計測する。上記（４）において車線２で検知された車両が車線１の車両（見かけ走行）と判断した場合は、車線２の台数をカウントしない。
【００５０】
（６）路面輝度登録・更新装置１６により、路面輝度を決定する。処理方法は第１実施形態と同様である。
【００５１】
上記第３実施形態によれば、ニューラルネットワークにより実際の走行と見かけ走行を識別することで、見かけ走行による計測精度の劣化を防止することができる。
【００５２】
なお、上記第３実施形態では、第１実施形態と同様に道路状況監視用カメラから白黒画像を読み込んで処理する場合に、見かけ走行判断装置１４をニューラルネットワークにより構成する場合について示したが、その他、第２実施形態で示したように道路状況監視用カメラとしてカラーカメラを使用し、カラー画像を入力画像として読み込んで処理する場合においても、見かけ走行判断装置６５をニューラルネットワークにより構成しても良いことは勿論である。
【００５３】
【発明の効果】
以上詳記したように本発明によれば、交通流計測装置において、車両検知装置により検知した車両が隣接する車線の車両であるかどうかを判断する見かけ走行判断装置を備えているので、隣接車線の車両を認識して実際の走行と見かけ走行を識別でき、誤検知を防止して計測精度を向上することができる。また、上記見かけ走行判断装置は、ニューラルネットワークを用いて車線毎の車両走行の有無を検出することによって、見かけ走行をより確実に識別することができる。そして、各車線毎に複数のメッシュに分割された車両検知領域を設定し、前記各メッシュの平均輝度値、輝度分散値、路面輝度値との差がしきい値以上である画素数のメッシュ面積に対する割合を計算して車両検知のための特徴量とし、この特徴量としきい値との比較により車両を検知するようにしたので、カメラが路側帯に設置された場合でも、車両の前後の進行方向に関係なく、精度良く車両台数を計測することができる。更に、本発明は、各車線毎に設定された複数のメッシュからなる車両検知領域に対し、前記各メッシュの平均輝度を路面輝度としてサンプリング時間毎に登録・更新する路面輝度登録・更新装置を備えているので、短時間での日照条件の変化に対応でき、通過台数を精度よく計測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る交通流計測装置の全体構成図。
【図２】同実施形態における車両を検知するための領域を示す図。
【図３】同実施形態における車両検知処理の手順を示すフローチャート。
【図４】同実施形態における車両進入判断処理の手順を示すフローチャート。
【図５】同実施形態における車両通過判断処理の手順を示すフローチャート。
【図６】同実施形態における２値メッシュ生成の手順を示すフローチャート。
【図７】同実施形態における車種判定のメッシュパターン生成の手順を示すフローチャート。
【図８】同実施形態における車種判定の処理手順を示すフローチャート。
【図９】同実施形態における見かけ走行判断のメッシュ定義を示す図。
【図１０】同実施形態におけるヒストグラム差分割合の計算処理を示すフローチャート。
【図１１】同実施形態における見かけ走行判断の処理手順を示す図。
【図１２】同実施形態における路面輝度登録・更新処理の手順を示す図。
【図１３】本発明の第２実施形態に係る交通流計測装置の全体構成図。
【図１４】同実施形態における路面色相の登録処理手順を示す図。
【図１５】同実施形態における車両進入判断処理の手順を示すフローチャート。
【図１６】同実施形態における車両通過判断処理の手順を示すフローチャート。
【図１７】本発明の第３実施形態に係る交通流計測装置の見かけ走行判断のメッシュ定義を示す図。
【図１８】同実施形態における走行車両の有無を判断するニューラルネットワークの構成を示す図。
【図１９】同実施形態におけるニューラルネットワークによる見かけ走行判断の処理手順を示すフローチャート。
【図２０】従来の交通流計測装置における車両検知領域を示す図。
【図２１】従来の交通流計測装置において、隣接車線車両の誤検出動作を説明するための図。
【図２２】従来の交通流計測装置における車種判定方法を説明するための図。
【符号の説明】
１０…連続画像
１１…連続画像入力装置
１２…車両検知装置
１３…車種判定装置
１４…走行判断装置
１５…車両台数計測装置
１６…路面輝度登録・更新装置
２０…車両
２１〜２６…検知領域
２７…メッシュ
２８…ＲＯＩ
２９…メッシュ
３１…メッシュ２値画素割合
３２…２値メッシュ
３３…横メッシュパターン
３４…縦メッシュパターン
６０…連続画像
６１…連続画像入力装置
６２…路面色相登録装置
６３…車両検知装置
６４…車種判定装置
６５…走行判断装置
６６…車両台数計測装置
６７…路面輝度登録・更新装置
７１…見かけ走行判断ＲＯＩ
７２…メッシュ
８１…入力層
８２…中間層
８３…出力層
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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