三菱重工技報 VOL.43 NO.3: 2006

特集論文67

車両特定を目的とした画像処理応用製品の開発−新型撮像装置と省スペース
反射型車両検知器−
The Development of Image Processing
Application for Vehicle Identiﬁcation- Enforcement Camera Unit and Laser
Vehicle Detector 玉 川 光 明＊1

井 上 正 博＊1

松 本 良 輔＊1

Mitsuaki Tamagawa

Masahiro Inoue

Ryosuke Matsumoto＊2

杉 本 喜 一茶Kiich Sugimoto

園

Satoshi Chaen

聡＊3

ETC 車載器の普及を受けて ETC 車線を走行する車両が増加しており，走行車両を特定する技術実現が望まれている．そこで，当社は画像処理技術やセンサ技術を生かした新製品として，車両前景が撮影可能な小型な新型撮像装置，片側設置による工事工数削減を実現した省スペース反射型車両検知器を開発した．
さらに，新型撮像装置車両撮影機能を高度化するためにカラー画像処理による車両色特定技術を開発したので紹介する．

1．はじめに路側表示器

車線制御装置アンテナ
車高検知ブース

当社は，料金収受機械により培った技術を基に，画像処理技術，センサ技術等の新技術を取り込み，発進制御機最新のノンストップ料金収受システムである ERP

車両検出部（Electronic Road Pricing）及び ETC（Electronic TollCollection）システムの製品化を実現してきた．
今回は，画像処理を応用した当社の新製品として，車両前景が撮影可能な新型撮像装置，片側設置による工事工数削減を実現した反射型車両検知器及び，新型監視カメラ

図１

車両番号確認装置（車種判別装置）

都市高速 ETC 車線例

都市高速の ETC 車線の機器構成例及び車両番号認識装置の位置を示す．

撮像装置の高度化としてカラー画像処理による車両色特定技術を紹介する．

2．新 型 撮 像 装 置
2．1

車両番号認識撮像機・画像処理機・車種判別装置を１つの筐体にパッケージングした装置を平成 11 年度から導入している．
2．2

車両前景撮像ETC の普及に伴って，ETC 専用車線を走行する車車両の料金体系車種を自動識別するために，車両の両台数が増加し，種々の問い合わせ等が発生してきて車種を判別する車種判別装置の一部として，進入車両いる．そのため，ETC 専用車線を走行する車両を特前面のナンバープレート付近を撮像して自動認識する

定する一つの手段として，走行する車両前景を撮像す

車両番号認識装置が，料金所車線等に導入されている

るニーズが高まっている．

（図１）．

大型車両前景を撮像する場合３m 程度までの垂直車種区分に利用されるのは，プレートサイズと分類視野が必要であり，従来の車両番号認識装置の垂直視番号（小数字）であるが，平成 10 年に導入された 3野では対応できないため，別のカメラ装置が必要と桁プレートと従来の２桁プレートが混在するため，そなった．の左横にレイアウトされている運輸支局コード（漢字）そこで，当社は，車両番号認識装置の視野を広げても認識し，２桁と３桁を分類する必要があり，線の細車両前景を撮像でき，車線制御装置などから車両通過い漢字認識のため，一定以上の解像度が必要となる．

情報を受信して，撮像した画像とともに上位装置へ送また，限られたスペースに設置する必要があるため，＊1

神戸造船所 ITS 事業ユニット ITS 設計課
高砂研究所神戸技術開発・推進グループ＊3
高砂研究所電子・光技術研究室＊2

信可能な新型撮像装置を開発した．

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2．3

特徴

（3）照明を 2 分割化

本装置の特徴として車種判別装置，撮像機，画像処

大型車のフロントガラス付近用の照明はカメラの理機を従来装置サイズの筐体に収納し小型化している

上に，普通車とプレート領域用の照明はカメラの下点である．に照明を２分割して配置することで，普通車及び大視野を広げるためには，カメラの CCD 画素を増や型車の前景が撮像可能となった（図３）．

すことと，照明の照射領域を広げる必要があった．
2．4

技 術 対 策連射発光が可能で長寿命である近赤外波長の LED

大型車運転手用照明を用いたが，照射領域の拡大や照明パワーを得るには，カメラキセノン管照明と異なり発光面積が広くなる．また，普通車運転手用照明

ナンバープレートと車両前景を同時に撮像するには，ナンバープレート用照明

フロントガラス及び距離による減衰から，配光を調整する必要がある．次の３つの対策により，従来装置の２倍程度の照明サイズアップで，車両前景とナンバープレートを適切な明るさで撮像することが可能となった．
（1）複数枚のパネルで対象領域を照射
LED を基板上に並べたパネルを複数枚利用し，

図３

新型撮像装置試作機

カメラの上下に照明を配置している装置を示す．

大型車のフロントガラス付近，普通車のフロントガラス付近，プレート付近の３つの領域に適切に向け，2．5

テスト結果

必要のない領域への漏れを最小限にして，発光面積フィールドテストによって，大型／普通の２車種判別率を計測し 99.6 ％以上，プレート全文字正解認識を削減した．
（2）配光の異なる LED を利用

率 97 ％以上という性能を確認した．

広めの領域を照射する LED のほかに，普通車のまた，画像送信については，車両走行情報を車線制

フロントガラス付近には，集光タイプの LED を用御装置から受信して上位装置へ送信していること，目いてスポットライト的に光を集めることで，プレー視によって顔を識別出ることをフィールドテストで確ト付近は均一な配光に，プレート付近と近接領域で認した．

ある普通車フロントガラス付近は，プレート領域よ2．6．
り約３倍の光量となる配光を実現した（図２）

ETC の普及により，ETC 車線を通行する車両が増適用例と今後の展望加しており，種々の問い合わせ等が発生することが予配光削減領域想される．その問い合わせ対策の一つとして，本装置を各高速道路株式会社様・公社様に展開を図る予定である．

3．反射型車両検知器
3．1

ETC 車両検知器

ノンストップで稼動する ETC システム導入車線においては，車線に進入した車両を確実に検知するために，① 精度（車両検知率 99.9 ％以上），② 安全性（非接触，人的影響無し），③ 信頼性（24 時間連続稼動）を高水準で実現した車両検知器が必要とされる．
車両検知器のセンシング方式としては，主に光電管プレート領域は均一に配光
フロントガラス領域はスポット集中配光

図２

照明配光パターン

普通車フロントガラス付近に集光し，プレート付近は均一な配光を示す．

を用いた光透過方式が用いられている．しかし，車線の両側に投受光装置を配置する必要があるため，立地条件・料金所構造によって機器配置スペースが制限される都市高速道路においては，光透過方式車両検知器の設置が困難となる場合がある（図４）．

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車両検知器
（光透過方式）

料金収受ブース
遮音壁等の構造物

3．3

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検 知 原 理レーザ光の反射強度と反射時間を元に，反射面までの距離を算出する．車両が存在する場合には，車体側車両面までの距離が算出されるが，車線上に車両が存在しない場合には，対向位置の固定反射面までの距離か，若しくは計測範囲外の距離値（範囲内に固定反射面が存在しない場合）が算出される（図６）．
この距離値を，車線に配置された反射型車両検知器

対向位置にも機器を設置する必要がある

車線
余剰スペースが狭いため，車両検知器を設置できない

図４

対向位置に構造物が存在するため，車両検知器を設置できない

車両検知器設置スペース

反射型車両検知器の設置が必要となる車線の例を示す．に固有の閾値（任意に設定可能）で２値化し，車両進入（検知 ON）及び車両通過（検知 OFF）を判定する（図７）．
車両進入及び車両通過と判定したタイミングにおいて，上位装置（車線制御装置など）に車両検知信号を出力する．同様に，自己診断機能によって装置の異常（センサ汚れ，電源断）の発生・復旧を検出した場合

また，車線の両側の投受光装置を制御するためには，には，該当する信号を上位装置に出力する．

車線をまたいだ配線（埋設配管等）が必要となり，施工コストの上昇が避けられない．そのため，省スペー

反射型車両検知器

スかつ施工性に優れた車両検知器が必要となっていた．
3．2

反射型車両検知器

レーザ光

光透過方式に代わるセンシング方式としては，ルー
プコイル，超音波，リフレクタを用いた赤外反射光検車両出などが挙げられるが，いずれも施工性，応答性，反射板配置などの問題がある．
そこで，当社は距離計測方式を採用した反射型車両検知器を開発した．これは，投光回路と受光回路を一体化したレーザセンサを使用して，進入車両の車体側路面面で反射したレーザ光を検出し，車体側面までの距離反射までの距離を算出することで，車両の進入・通過を検知する装置である（図５）．

投光素子

レーザ光
拡散反射光

受光素子

光の経路（伝搬時間）

レーザセンサ

図６

反射面反射型車両検知器の動作原理

レーザの照射，検知物からの反射及び受光について示す．

時間閾値

受光量

検知範囲内
（車線内）

検知範囲内
（車線外）

光量閾値

伝搬時間

図５

反射型車両検知器開発した反射型車両検知器を示す．

投光タイミング

図７

受光タイミング

反射型車両検知器の検知原理

受光タイミングと受光量で車両の存在を判定する．

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703．4特徴器設置台数及び配線本数が半減し，部品点数削減と（1）装置構造消費電力低下による環境性能向上を実現した．

水平方向に投受光を行う複数のレーザセンサを一3．5適用

例体化（マルチチャンネル化）したことで，検知範囲・反射型車両検知器は，都市高速道路の ETC システ

最小検知物体に合わせてセンサ数を最適化し，必要ム導入車線において稼動中である．先述の新型撮像装．
な検知範囲を確保可能とした（図８）

置と接続する用途としては，車高検知用センサを追設（2）施工性した機種を設定し，ナンバープレートを撮像するトリ

光透過方式と異なり，車線の片側のみに機器を配置することで，車両の進入・通過を検知可能である．
また，対向側装置との光軸合わせが不要であり，初ガを出力する役割を担っている．

4．カラー画像による車両色認識

期調整が容易である．路側機器設置工事における施

4．1

は じ め に工コスト削減を図ることが可能となる．

新型撮像装置においては，ナンバープレート情報以外に車両色情報も有効である．そこで，現在，カラー（3）精度小動物（鳥など），木葉及び紙くずといった異物の誤検知を抑制する車両検知ロジックを開発した．

画像処理により車両色認識を行い，車両色情報を取得できる装置の開発を行っている．

フィールドテスト（車両検知信号出力の記録と，検開発中の車両色認識装置は，車両領域を自動で抽出

証用に設置したビデオカメラ映像を元にした，検し，車両色を認識する．以下ではまず，車両色認識ア

知台数・通過台数の照合）によって，車両検知率ルゴリズムの概要を説明し，次に，評価結果について99.9 ％以上という性能を実証した．

述べる．
4．2

（4）安全性

車両色認識アルゴリズム

照射するレーザ光には，人体に悪影響を与えない新型撮像装置により取得される車両画像では，屋外Class1 パルスレーザを使用している．また，レー環境下での様々な外乱の影響を受けるため，紙などのザセンサの投受光タイミングを時分割化すること印刷物を対象とする屋内画像処理に比べて，色認識はで，ほかのチャンネルとの光学的な干渉を回避して困難である．例えば，撮像環境の外乱としては，日照いる．

条件や照明の変動，設置場所の違いなどがある．また，認識対象の外乱としては，表面の状態，カメラとの相（5）信頼性・環境性能
光透過方式と同様に，四季を通じて 24 時間連続

対位置・傾きの関係，大きさの変動などがある．これ稼動が可能である．また，光透過方式と比べて，機らの外乱の影響により，画像の見え方が大きく変化しセンサユニット（センサ部）

反射面
投光（水平方向）センサヘッド制御基板

反射光

センサヘッドセンサヘッドPI0（上位装置へ）

制御基板１枚が複数のセンサヘッドを統括する

入出力基板

マルチチャンネル化
センサヘッド
制御基板

センサヘッドセンサヘッド

図８

センサのマルチチャンネル化

複数のセンサヘッドを１枚の制御基板が統括する．

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入力
画
像

車
両
領域
抽
出処
理

色
認
識処
理

車体色情報

車両色認識アルゴリズム概略フロー

アルゴリズムは，３つの処理から構成される．

最も面積の大きい色を出力

車体色情報
赤色：車両領域：赤色図９各色が占める面積を算出
各色の占める面積各画素を色認識し，同色をグループ化
カラー
バラン
ス
調
整処理71

図 10：黄色白色 黒色 赤色 黄色：白色：黒色

色認識処理概要

車両領域内の各画素の色を認識し，同色をグループ化する．最も面積が大きいグループの色を出力する．

やすい．したがって，外乱にロバストな車両色認識アを持っており，認識したい色特徴量を，固定の色特ルゴリズムを開発する必要がある．

徴量と比較する手法では認識が難しい．そこで，色現在開発中の車両色認識アルゴリズムの概略処理フの広がり，分布をあらかじめ色特徴量データベース

ローを図９に示す．アルゴリズムは，カラーバランスとして作成しておき，このデータベースと，車両領調整処理，車両領域抽出処理，色認識処理の 3 つの処

域の色特徴量とを，統計的識別手法を用いてパター理から構成される．

ンマッチングする手法を用いている．

（1）カラーバランス調整処理

4．3

テスト評価

一般に，光の色を表現する指標として，R（赤）多数の走行車両に対して，開発した車両色認識アルG（緑）B（青）空間が用いられる．カラー画像は，ゴリズムの性能評価を実施した．屋外の太陽光環境に屋外の太陽光下で撮影されるが，太陽光の状態は天対して，80 ％以上の安定した色認識が可能であるこ候・時間によって変化するため，RGB のバランス（カとを確認した．

ラーバランス）が崩れて，色ずれ（画像が，赤みや今後，評価パラメータを増やして，さらに試験を実青みを帯びる現象）が発生する．色ずれは後段の色施し，アルゴリズムを改良して装置に組み込んでいく

認識処理に悪影響を与えるため，カラーバランスを予定である．

適切に保つ必要がある．そこで，画像上の無彩色（白色，灰色，黒色などの色彩のない色）と予想される

5．おわりに領域を抽出して，カラーバランスをチェックし，そ新型撮像装置の普及は緒についたばかりであり，れにより，色ずれの度合いを検出して，補正を行っ

ETC 車載器の普及とともに，新型撮像装置のニーズている．

は高まっていくと思われる．そのような中で，当社の（2）車両領域抽出処理
新型撮像装置では，その設置場所によって様々な背景が映る可能性があるため，背景の影響を受けな画像処理技術やセンサ技術を活かした製品を創出する
ことにより，安全な道路空間の創造に貢献していきたい．

いような，車両特有の特徴を利用した手法で車両領域の抽出を安定化する必要がある．そこで，車両は水平や垂直の輪郭線が多いという特徴を利用して，車両領域の抽出を行っている．
（3）色認識処理
ここでは，図 10 に示すように，まず，抽出した車両領域に対して，各画素の色を認識し，同色をグループ化する．次に，最も面積が大きいグループの色を，車両色として出力するという処理を行っている．

玉川光明

井上正博

杉本喜一

茶園聡

ここで，各画素の認識処理に関しては，認識の高精度化を図るため，色情報と輝度情報（明るさ）とを分離した特徴量空間を用いて認識処理を行っている．また，色は，例えば同じ赤色でも茶色がかった赤色から，黄色がかった赤色まで，ある程度の分布松本良輔