情報通信

路車協調用画像センサの開発－未知シーンへの対応－
東久保

政＊勝 ・ Epifanio Bagarinao ・栗田多喜夫

Development of Image Processing Sensors for Cooperative Driving Safety Support Systems –To Respond to Unseen
Situations ─ by Masakatsu Higashikubo, Epifanio Bagarinao and Takio Kurita ─ To realize Cooperative Driving
Safety Support Systems (DSSS) aiming at the reduction of traffic fatalities and serious injuries, an image processing
sensor needs to be installed on the road. With such a sensor, automobiles, motorbikes and pedestrians in a driver’s
blind corners are spotted and the obtained traffic data is provided to the driver. For this purpose, the sensor shouldbe able to detect the position and travel speed of objects with a higher precision than that of traffic counters,
regardless of weather conditions and time zones. The authors have developed an image processing algorithm whichenables the reconfiguration of a highly precise detector, even in unknown situations, by adding small amount oftraining data and computation. In this paper, the authors report the outline and experimental results of the developedalgorithm.
Keywords: DSSS, image sensor, Incremental SVM, re-training

1.

緒言

交通事故抑止を目的とした路車協調型安全運転支援シス

は、条件Ａにて訓練した識別器に、条件Ｂの少量の訓練テムの実現のために、車両内からは見通し外となる範囲データを追加することにより、少ない計算量で条件Ｂに適（図 1）の交通状況を計測し、ドライバーに提供する画像セした識別器を再訓練する方式を開発した。本稿では、開発ンサが求められており、筆者らはその計測処理手法を開発した識別器訓練手法の概要及び実験結果を報告する。

した 。
（1）

この手法では、カメラ映像内から切り出した部分画像内に車両が存在するかどうかを識別する識別器を各種環境条件ごとに訓練し、これを用いることにより交差点付近の車両及び二輪車の位置を様々な環境条件（時間帯、天候）においても高精度に検出することを示した。しかし、条件Ａ

2.

開発の背景と目的
2－1

社会情勢と路車協調型安全運転支援システム市場の出現

我が国の交通事故発生状況は警察庁交通局の発表（2）の図 2 に示すように、交通事故による死者数は、8にて訓練した識別器が他の条件Ｂにて高精度な検出を実現年連続で減少し、平成 20 年中の交通事故による死者数はできない場合もあり、また各条件に応じた訓練を行うには、5,155 人となった。これは各種車載安全装置の普及や医療データ収集などのコストが膨大になる問題がある。筆者ら技術の向上に依るところが大きい。この状況を踏まえて、麻生総理は平成 21 年 1 月の施政方針演説において、今後10 年間で、死者数を更に半減させ、「世界一安全な国、日本」を目指す方針を示しており、更なる事故抑止への取り組みが求められている。

視野範囲

事故発生状況を詳細に分析すると、事故の類型別においては、表 1 に示すように、追突、出会い頭及び右折時衝突事故が全体の 6 割以上を占めていることが分かる。また原付以上運転者（第１当事者）による交通事故件数を法令違
見通し外

画像センサ

見通し外

反別にみると、表 2 に示すように安全不確認、脇見運転、動静不注視などの安全運転義務違反が全体の約 4 分の 3 を占めている。
このような事故発生状況において、施政方針演説の「今図１路車協調用画像センサの計測範囲例

後 10 年間で、死者数を更に半減させる」という目標を達

2 0 1 0 年 1 月・ S E I テ クニ カ ル レ ビ ュ ー ・ 第 1 7 6 号 −（ 57 ）−（各年12月末）

18,00016,000

死者数・重傷者数

12,00080
発生件数（万件）

10,000

60

8,000
6,000

40

発生件数・軽傷者数

100

14,000

重傷者数（10人）

4,000

20

2,000
0120

軽傷者数（万人）

死者数（人）

昭2530354045505560

平元5101520年0

注1 昭和34年までは、軽微な被害事故（8日未満の負傷、2万円以下の物的損害）は含まない。
2 昭和40年までの件数は、物損事故を含む。
3 昭和46年までは、沖縄県を含まない。

交通事故発生状況の推移（2）

図2

表1

平成 20 年度の事故類
型別交通事故件数（2）

事故類型

件

数

表2

通し外情報を計測し、検出結果及び画像情報を車両に提供

平成 20 年度の法令違反別交通事故件数（2）

法令違反件することが重要である。また、その検出対象は、車両だけ数でなく、二輪車や歩行者も含み、それらの位置、速度及び239,236

信号無視

22,512

移動方向を計測することにより、事故抑止に必要な情報を出会い頭

208,290

最高速度違反8,613

ドライバー等に提供できる。具体的には、右折の際、対向

人対車両

70,704

一時不停止

33,670

する大型車両の死角で見えない二輪車の存在を知らせる、

右折時衝突

68,147

運転操作不適49,724

単独事故

38,671

漫然運転

47,929正面衝突

19,247

脇見運転

115,139

その他

121,852

動静不注視

78,233

766,147

安全不確認

227,553

その他

140,147

従来の渋滞抑止を目的としたセンサよりも高度な計測処理

723,520技術が求められる。

合計

合計

安全運転義務違反

突

追成するには、従来の車両側、路側インフラ側のそれぞれのシステムにおける事故抑止だけでは回避できない事故の対右左折時に他の車両に気を取られて見落とす歩行者の存在を知らせる、等である。
また、性能面においても、事故抑止実現のため、個々の車両や二輪車を様々な環境条件（時間帯、天候、カメラ設置位置、画角など）において高精度に計測する必要があり、3.

開発した識別器訓練手法
3－1

計測処理全体の流れと課題

図 3 に、報告済みの概要を示す。この手法における「大ま策が必要であり、路側インフラ装置と車載装置が協調しての計測処理手法（3）の事故を抑止する「路車協調型安全運転支援システム」

かな検出処理」は、車両が存在する候補領域の絞り込み処実現が求められている。

理を担当しており、様々な環境条件（日照、画角など）に（1）

この実現には、インフラ側の要素技術として、センシンおける車両の見かけ上の変化やカゲ等の非車両との識別にグ、通信、交通信号制御の各種技術開発が必要であり、特対応する必要がある。この識別器として SVM（5）※1 を適用にセンシング技術においては、計測範囲の広さ、製品寿命、しているが、条件Ａにて訓練した SVM が他の条件Ｂにてコスト、性能のバランスを考慮し、画像処理方式が最有力

高精度な検出が実現できない場合もあり、また各条件に応と考える。

じた訓練を一から行うには、データ収集などのコストが膨

2－2

路車協調用画像センサの目的と目標

路車協調型安全運転支援システムを実現する画像センサの役割として、図 1 に示すように、車載装置単独では検出不可な見−（ 58 ）− 路車協調用画像センサの開発−未知シーンへの対応−大になる問題がある。
3－2

提案手法

筆者らは、条件Ａにて訓練したSVM に、条件Ｂの少量のデータを追加することにより、少大まかな検出1→HOG特徴＋SVM

入力画像

検出手法

長大まかな検出2→EDGE強度特徴＋SVM

所

短位置検出→矩形特徴＋Boosting

所用途

HOG＋SVM

検出漏れが殆どない
位置ズレでも検出可

検出枠内に少しでも侵入すれば検出する
正確な位置は検出できない

存在計測

EDGE強度＋SVM

検出漏れが殆どない
HOG＋SVMより正しい位置を検出

検出枠内に少しでも侵入すれば検出する
HOG＋SVMより誤検出が多い

存在計測

矩形＋Boosting

正確な位置の検出

類似物体の誤検出

位置検出

図3

計測処理全体の流れと各手法の特性ない計算量で条件Ｂに適した SVM を再訓練する方式を開発した。図 4 に開発した SVM の再訓練手法を示す。

ここで、初期訓練セットは条件Ａより抽出したデータセットであり、ラベル（車あり／車なし）付きのデータを十分にターゲットセット

非制約訓練
訓練済み
SVM

初期訓練セット多く用意している。一方でターゲットセットは、条件Ｂより制約訓練抽出したラベル付きデータであり、条件Ｂでの識別精度を検初期訓練フェーズ

インクリメンタルSVMによる再訓練

再訓練した
SVM

再訓練フェーズ

証するために必要最小限のデータ数を用意している。
まず、初期訓練フェーズでは、後述する非制約訓練また

図４

は制約訓練にて、初期訓練セットを用いてインクリメンタ再訓練手法の流れ

ル SVM 手法によって SVM を訓練する。この段階では通常の SVM 手法で訓練してもよい。次に、再訓練フェーズでは、ターゲットデータセットからデータを加えて、インクリメンタル SVM 手法によって SVM を再訓練する。
3－3

手法説明

要を説明する。

ここで、図 4 に示した各種手法の概

初期訓練
セット

新規の訓練データ

初期訓練セット

新規の訓練データ

インクリメンタル
SVM

SVM更新

インクリメンタル
SVM

SVM更新

（1）非制約訓練
ターゲットセットの識別精度の改善有無は考慮せずに、初期訓練セットを用いて、SVM を訓練する手法である。

ターゲット
セット

識別

ターゲット
セット

SV保持

SV棄却

図 5 に非制約訓練の流れを示しており、概要は以下の通り。
①新規の訓練データを初期訓練セットから取得する。

②インクリメンタル SVM 手法を用いて、SVM を更新する。

識別NO

識別精度改善？
YES③更新した SVM を用いて、ターゲットセットを識別テSV保持ストする。
④すべての訓練データを処理するまで①から繰り返す。
（2）制約訓練

図５

非制約訓練の流れ

図６

制約訓練の流れ更新した SVM を用いて、ターゲットセットの識別テストを行い、識別精度が改善されたときのみ、SVM のサポートベクタ※ 2 を保持し、次の訓練に用いる手法である。非制②インクリメンタル SVM 手法を用いて、SVM を更新する。

約訓練に対して、ターゲットセットに適した SVM の訓練③更新した SVM を用いて、ターゲットセットを識別テが期待できる。
図 6 に制約訓練の流れを示しており、概要は以下の通り。
①新規の訓練データを初期訓練セットから取得する。

ストする。
④もし識別精度が改善されなかったら、更新した SVMのサポートベクタは保持しない。

2 0 1 0 年 1 月・ S E I テ クニ カ ル レ ビ ュ ー ・ 第 1 7 6 号 −（ 59 ）−⑤もし識別精度が改善されたら、更新した SVM のサポートベクタを保持する。

を行った。その結果を表 3 に示しており、同一シーンのデータに対しては 99%以上の高精度な識別結果が得られて⑥すべての訓練データを処理するまで①から繰り返す。

おり、また同種の NIGHT2 に対しても同様の高精度識別となった。一方で、その他のシーン（DAY1, DAY2）に対し（3）インクリメンタル SVM
通常の SVM 訓練では、用意したすべての訓練データを用いるのに対し、インクリメンタル SVM 訓練では、一度ては、60%台まで精度低下する場合があった。
（2）制約訓練に１つの訓練データを用いて最適化問題を解く。この手法

DAY1 のグループ毎に非制約訓練及び制約訓練を行い、の厳密な解法として、Cauwenberghs と Poggio によってDAY2 に対する識別実験を行った。その結果を表 4 に示し提案された手法（6）がある。この手法では、解となるサポーており、制約訓練による 2 つの効果が見られる。つまり、トベクタセットに新規の訓練データを加える際に、それまDAY2 の識別精度が 10%前後向上しており、一方で DAY1での訓練データが Kuhn-Tacker 条件 ※3 を維持するようにの識別精度が同程度低下している。しかし、DAY2 の識別再訓練する。

精度を向上させることが目的であるため、DAY1 の精度低インクリメンタル SVM の実際の利点はオンライン学習にある。すなわち、新規の訓練データは一から再訓練する下は問題ではない。
（3）ターゲットデータを加えた再訓練ことなく、既存の解に組み入れることができる。特に大規

DAY1 のグループ毎に、初期訓練フェーズにて、非制約模な訓練データに対しては、通常の SVM 訓練時間は非常訓練または制約訓練を行い、その訓練結果の SVM に対しに大きくなる問題があるが、インクリメンタル SVM によて、NIGHT1 のデータを加えた再訓練結果の SVM によるり、少ない計算時間で解決できるため、オンラインでの再識別実験を行った。その結果を表 5 に示しており、非制約訓練が実現可能になる。さらに、各サポートベクタの識別精度への貢献度も容易に評価することができる。これによって、ターゲットセットの識別を最適化する、適切なサポートベクタだけを選択することも可能になる。

表3

非制約訓練結果（単位：％）

NIGHT1_n

NIGHT1

DAY1DAY2

NIGHT2099.9739

84.601375.1565

98.5896199.9804

90.491567.923199.8433

299.9869

91.2442

72.4156

99.8668

DAY2, NIGHT1, NIGHT2）から、それぞれデータセット

3

99.990288.53169.6002

99.8198

を数万枚ずつ手作業にて切り出して作成した。このデータ

499.9755

91.102373.394299.7649

セットには、車両が含まれるデータと、含まれないデータ

599.9739

90.52473.390799.7649を同数程度用意しており、これらを識別する SVM の訓練

699.9771

91.4256

72.7755

99.7963

及び識別精度を検証した。実験では各シーンのデータを 10799.982

91.2152

80.94599.8041

グ ル ー プ に 分 け て 訓 練 に 用 い た 。 以 降 、 各 グ ル ー プを

899.9902

90.1887

70.3555

99.859DAY1_n（n はグループ番号）と呼ぶ。また、SVM 訓練に投999.9788

91.62477.955999.8746

4.

実験結果
実験準備として、図 7 に示す 4 種の映像シーン（DAY1,入する特徴ベクトル情報として、各データを HOG 特徴（4）※ 4に変換したデータを用いた。
（1）非制約訓練

表4

NIGHT1 のグループ毎に非制約訓練を行い、全 4 シーンのデータに対して、ラベル（車あり／車なし）の識別実験

DAY1

DAY2

切出し
NIGHT1

NIGHT2

図７… ：車ありデータ… ：車なしデータ

映像シーンとデータセット−（ 60 ）− 路車協調用画像センサの開発−未知シーンへの対応−

制約訓練結果（単位：％）

非制約訓練

制約訓練

DAY1_nDAY1DAY2

DAY1

DAY20

99.733181.6683

91.2186

91.0664199.71682.7728

86.411394.7753299.6801

82.5388

86.312193.692399.7143

80.998186.3172

93.9863499.7844

83.191279.6931

93.3215599.7998

85.233678.2252

92.8127699.7571

77.406387.081995.2256799.8341

81.879383.07793.3481899.7759

82.434286.0674

88.6038

999.7109

82.951988.8885

95.1299

訓練及び制約訓練に関わらず、NIGHT1 に対して、99%以ターゲットセットを高精度に識別する SVM の再訓練を実上の高精度な識別結果が得られた。また、DAY1 に対して現した。再訓練にインクリメンタル SVM 手法を適用する

は、初期訓練フェーズにおいて非制約訓練の方が、99%以ことにより、全訓練データを一から訓練する場合に比べて上の高精度となった。

大幅な計算時間削減が見込まれる。また、初期訓練フェー
ズにおいては非制約訓練を行った上で、ターゲットデータを加えた再訓練を行うことにより、初期訓練セット及び

表5

インクリメンタル SVM による再訓練結果（単位：％）

非制約訓練
DAY1_nターゲットセットに対する高精度な SVM を訓練可能であることが分かった。

制約訓練

DAY1

NIGHT1DAY1

NIGHT1

099.675

99.9935

89.061399.9951199.7109

99.9935

90.9996

99.9886299.6613

99.9902

93.0765

99.9935

399.7006

99.9951

96.0669

99.9706

499.7793

99.9967

90.932999.9967599.8084

99.9918

90.66699.99676

99.7536

99.9886

82.0351

98.6686

7

98.877799.4527

92.5308

99.99848

99.7827

99.9918

90.9466

99.9951999.692199.98297.969399.9918

今後は、訓練時間の詳細検証及び更に多くのシーンでの識別精度検証を行うとともに、追加するラベル付きターゲットデータを自動的に収集する方式の開発を進めている。

5.

結言

車両及び二輪車の検出機能の実用化に向けて、様々な環境条件（時間帯、天候、カメラ設置位置、画角など）においても少ない計算量で高精度に、その機能を実現する手法を開発した。この手法を用いることにより、オンラインでの再訓練が可能になり、さらに追加データの自動収集機能を付加することにより、初期訓練セットには含まれていない未知シーンにおいても自動的にかつ高精度な検出機能の実現が見込まれる。
そして、この方式による計測結果をドライバーに提供す（4）再訓練時の追加データ数
再訓練におけるターゲットデータの追加数とターゲットることによって、交通事故抑止の実現に貢献していく。

セットの識別精度の変化を図 8 にまとめた。同図左は、初期訓練セットを DAY1_0、ターゲットセットを DAY2 とした場合であり、同図右は、初期訓練セットを DAY1_0、ターゲットセットを NIGHT1 とした場合である。初期訓練

用 語 集ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー※1

SVM

フェーズにおいて非制約訓練を行った場合でも、数十からSupport Vector Machine の略。データを２クラスに分類数百のデータを追加するだけで、高精度な SVM を再訓練する手法の１つで、未知データに対する分類エラーが最小可能であることが分かった。となる境界面を算出する。
※2

DAY1／DAY29590
制約訓練
非制約訓練

8580

0200 400 600 800 1000
追加データ数100

識別精度︵%︶

識別精度︵%︶

100

DAY1／NIGHT190

Kuhn-Tacker 条件

不等式制約付きの最適化問題の解法において、最適値が存70

制約訓練
非制約訓練

6050

SVM による境界面を構成するために必要なサンプルデータ。
※380

サポートベクタ

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
追加データ数在するための条件。
※4

HOG 特徴Histogram of Oriented Gradients の略。画像の局所領域
図8

再訓練時の追加データ数と識別精度において、輝度の勾配強度を方向ごとにヒストグラム化した特徴ベクトルであり、人検出における特徴量として有力な手法の１つである。

（5）実験結果まとめ
初期訓練セットのみに対する制約訓練によって、ターゲットセットに対する認識精度を高めた SVM を訓練可能であることを確認した。さらに、ターゲットデータを加えた再訓練を行うと、数百個程度のデータ追加によって、

2 0 1 0 年 1 月・ S E I テ クニ カ ル レ ビ ュ ー ・ 第 1 7 6 号 −（ 61 ）−

参考

文献

（1） 東久保政勝、栗田多喜夫、「路車協調用画像センサの開発」、SEI テク
ニカルレビュー、第 175 号、pp.108-113（2009）（2） 警察庁交通局、「平成 20 年中の交通事故の発生状況」、
http://www.npa.go.jp/toukei/koutuu48/H20.All.pdf（2009）（3） 社団法人新交通管理システム協会、「安全運転支援システム（DSSS）」、
http://www.utms.or.jp/japanese/system/dsss.html（4） N. Dalal and B. Triggs，“Histograms of Oriented Gradients forHuman Detection”, IEEE Conference on Computer Vision andPattern Recognition, pp. 886-893, Jun（2005）（5） 栗田多喜夫、「サポートベクターマシーン入門」、
http://www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/lecture/svm/svm.html（6） Cauwenberghs, G. and Poggio, T.,“Incremental and Decremental
Support Vector Machine Learning.”, Leen, T.K., Dietterich, T.G., andTresp, V.（eds）Advances in Neural Information Processing Systems,
vol. 13, pp. 409-415. MIT Press（2001）

執筆者 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------東 久 保 政 勝＊：情報通信研究所 主席
道路交通計測用画像センサの研究開発に従事

Epifanio Bagarinao ：（独）産業技術総合研究所
栗 田 多 喜 夫 ：（独）産業技術総合研究所

Ph.D.

工学博士

­------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------＊主執筆者−（ 62 ）− 路車協調用画像センサの開発−未知シーンへの対応−