車両計測システムによる CCTV 画像データの活用
都市交通研究室 野村
指導教員 松本佐野土屋

1．本研究の背景と目的
交通量、旅行速度等の交通データは、将来の道路計画や都市計画を策定する上で必要不可欠な資料として利用されている。これらのデータの取得は、調査員を配した人手観測が基本となっているため、調査コストがかかる。近年公共投資の縮減からこの調査コストを圧縮することが求められている。また、自動車専用道路では調査員の安全を確保する必要がある。
近年は、トラフィックカウンタが設置されている自動車専用道路における交通量調査において、調査コストの縮減のために、トラフィックカウンタを利用するケースが増えている。しかし、現状では設置されていない道路も存在し、道路にトラフィックカウンタを設置するには、2 車線の道路で 1 箇所通常のトラフィックカウンタで約 1,000万円、簡易トラフィックカウンタで約 500 万円のコストがかかってしまう。また、埋没式のトラフィックカウンタでは工事による車線の通行止め等により交通情況に影響を与えてしまう等問題もある。
一方、新潟国道事務所が管理する直轄道路（管理延長約 300ｋｍ）には道路管理を目的に CCTV カメラが設置率約 70％と広く整備されている。特に、新潟市を東西に横断する新潟東西道路においては、CCTV カメラが各インターチェンジに 1 台以上と高密度に設置されている。
このことから、この CCTV カメラを利用して画像解析による交通量調査が可能となれば調査コストの縮減につながる。また、管理目的以外に使用されていない CCTV カメラの利活用方法にもなる。その他にも、新たにインフラを整備せずに、全 I.C 間の交通量、旅行速度の取得が可能であり、リアルタイムでの観測や、曜日変動・季節変動の分析、旅行速度の 5 分、10 分単位での集計が可能となるなど様々なメリットがあるといえる。
そこで本研究では、新潟東西道路に設置されている CCTV カメラを活用し、本研究室で開発が行われてきた車両計測システム TrackerM を使用し大輔
昌二
可寸志
哲て、交通量、旅行速度の交通データの自動取得を行う。そして、CCTV 画像解析による交通量、旅行速度の交通データの計測精度を検証し、車両計測システム TrackerM の問題点を把握し整理する。
2．TrackerM における測定方法
本研究で使用した車両計測システム TrackerMは、8×8 ピクセルを 1 ブロックとして画像を分割しブロック単位に車両の認識を行い、交通量や車両の走行軌跡などの交通データを取得するシステムである。次に、交通量、旅行速度の測定方法を説明する。
2-1．交通量の交通量の計測方法
交通量は、車両がディテクタに流入することにより発生する車両オブジェクトを追跡することにより求める。次に、ディテクタと車両オブジェクトの詳細を説明する。
■ ディテクタ
交通画像中（図図－1）の車線毎にディテクタ（画像処理による車両検出センサー）を設定する。ディテクタは、道路に車両が存在しない場合と存在する場合の画像の明度差をとり、その差が閾値以上になった場合に車両の流入を認識する。車両は通過する車両の動きベクトルが角度、大きさの条件を満たした場合に車種を決定し、車両オブジェクトを発生させる。ディテクタ通過中の車両について動きベクトルを累積（動きベクトルの累積値が車長に相関性があるため）し、閾値処理により小型車・大型車の車種判定を行う。
■ 車両オブジェクト
車両オブジェクトはブロック単位に車両領域の情報を管理し画面中の車両を追跡し、車種や車両の走行軌跡データ等を管理する。車両が画面中から消える際には車両オブジェクトも消滅し、消滅時に車両の走行情報をファイルに出力する。

図－1 車種別交通量の測定法

図－3 調査対象個所係数である。
n∑Vi

VAve =i =1…（2）n

図－2 旅行速度の測定法
旅行速度の測定法
2-2．旅行速度の計測方法
交通画像中（図図－2）に任意の区間（約 15～20m）を設定する。車両オブジェクトの保持する走行軌跡データ（車両の重心位置を追跡）を用いて、計測区間の流入ラインと流出ラインの通過時間差と区間距離（中央ラインの白線が 5m 間隔であることから推測）を算出し、車両の速度を計測する。
車両の速度は式（1）、時間帯別旅行速度は式（2）により計測する。

( FrameB − FrameA) 30 …（1）LV = 3.6 ⋅TT=

ここで、T は走行時間[Sec]、FrameA は流入ライン A 通過フレーム、FrameB は流出ライン B 通過
フレーム、V は走行速度[Km/h]，L は計測区間長[m]である。また、式（1）中の 30 は映像 1 秒中のフレーム数で、フレームを秒に換算する係数であり、式（1）中の 3.6 は m/s を Km/h に換算する

ここで、Vi は対象時間帯の各車両の速度、n は対象時間帯の車両台数である。車両の重心が正確に計測でき、計測区間 L＝20ｍあることを仮定す
ると、この手法の速度誤差は時速 50Km/h で走行する車両の場合、4.6Km/h 程度である。
3．調査の概要
画像解析は、交通データ取得システム TrackerMを使用して行う。検証する項目は交通量、旅行速度であり、調査する項目は交通データ取得システ
ム TrackerM による CCTV 画像解析、トラフィックカウンタ、人手観測・GPS 旅行速度調査である（表表－1 ）。
調査対象箇所は、新潟東西道路の桜木 I.C、一日市 I.C であり、GPS 調査による旅行速度の計測
区間は、桜木 I.C～弁天 I.C 間、一日市 I.C～濁川 I.C 間を走行区間として設定した（図図－ 3 ）。
調査日は、晴天、雨天、降雪の天候条件で計測できる 2007 年 1 月 16 日、2 月 2 日、2 月 15 日の3 日間を選定し、朝ピーク時間(7：00～9：00），
オフピーク時間（13：00～15：00）、夕ピーク時間（17：00～19：00）の各 2 時間を設定した（表表－2 ）。

表－2 天候条件
1/16

朝ピーク

→オフピーク→

2/2

4 ,500
4 ,000

阿賀野川橋
2/15

1/16

2/2→
→

夕ピーク

2/15
強風のため管理目
的に使用→：晴天

：雨天

：降雪

人手観測

TrackerM

3 ,0002 ,5002 ,0003,71 4 3,7 55 4,21 5(10 0%) (116 %)3,2 63 3,376 3,745(1 00% ) (1 15% )

1 ,500
1 ,000451500

表－1 検証項目と調査項目
検証項目

TrackreM（CCTV）

トラカン

桜木I.Cカメラ神道寺（上り，下り）

桜木I.Cカメラ

阿賀野川橋カメラ一日市

阿賀野川橋カメラ

桜木I.Cカメラ神道寺（上り，下り）

桜木I.C～弁天I.C間

阿賀野川橋カメラ

一日市

一日市I.C～濁川I.C間

交通量

旅行速度

3 79
470
(9 5%) (1 22% )0

人手観測（CCTV画像目視）
GPS調査

4．ベンチマークデータの作成
TrackerM の台数精度を比較する上で、真値とするベンチマークデータを作成した。ベンチマーク
データは、人手観測による桜木 I.C 及び阿賀野川橋の交通量、速度検証のためのプローブカーによる区間旅行速度データを整理し分析に用いた。次に、ベンチマークデータの作成方法を説明する。

小型

大型

全車

（a）朝ピーク時間帯
12,000

人手観測

Tracker M

トラカン

10,000車両台数[台/h]

調査項目

トラカン

3 ,500車両台数[台/h ]

時間帯

桜木I.C

8,000
6,000
4,000

8,147 7,637 8,753(94%) (107%)

2,000

1,330 1,793
1,525(87%) (118%)

9,672 8,967 10,546(93%) (109%)

0
小型

大型

全車

（b）オフピーク時間帯
20,00018,000

人手観測

TrackerM

トラカン■ 車種別交通量
交通量は、CCTV 画像を目視による人手観測により方向別・車種別に区分して計測し、交通量の数値が 2 度一致するまで繰り返し行った。
交通量の車種区分は道路交通センサスに基づ
く 8 車種区分で車線毎に 10 分間隔で計測し、ベンチマークデータは、トラフィックカウンタの集計単位である 1 時間で集計した。また、TrackerMの車種別交通量の出力が小型・大型の 2 車種区分であるので、2 車種分類で再度集計した。
■ 区間旅行速度
旅行速度は、検証する対象区間を桜木 I.C～弁天 I.C 間、一日市 I.C～濁川 I.C 間とし、プロー
ブカーによる GPS 旅行速度調査を行った。実際の走行区間は、調査対象区間をカバーするように、
女池 I.C～竹尾 I.C 間、海老ケ瀬 I.C～競馬場 I.C間を設定した。
調査は各調査区間で 1 時間に 5 回走行を行い、平均値を対象時間帯の旅行速度とし、区間長は、基点・終点 I.C の I.C 橋の中心点間の距離とした。

車両台数[台/h]

16,00014,00012,00010,0008,000
6,000

15,74313,17817,446(84%) (111%)

14,69211,72916,347(80%) (111%)

4,000

1,051

2,000

1,449 1,099(138%) (105%)

0
小型

大型

全車（c）夕ピーク時間帯）夕ピーク時間帯
図－4 晴天時の交通量計測精度
晴天時の交通量計測精度
5．画像解析の結果及び考察
交通量は、地点・方向・天候・車種別に集計し比較を行った。ここでは、桜木 I.C の上り方向について説明する。括弧内のパーセンテージはベンチマークデータと比較した際の車両台数の的中率である。
5-1．車種別交通量の分析■ 晴天時の桜木
晴天時の桜木 I.C 上り方向の車種別交通量
上り方向の車種別交通量
朝ピーク時間帯は真値と TrackerM の全車台数の誤差が 0％（41 台）とほぼ一致し、オフピーク時間帯は誤差が 7％（705 台）であった。特に、

10,000
9,000

8,000
人手観測TrackerM

トラカン

6,000
4,000

8,437 7,743 9,095(92%) (108%)

7,713 7,010 8,478(91%) (110%)

3,000
1,000

4,000
3,000

大型

全車

小型（a）朝ピーク時間帯
8,000

人手観測

TrackerM

トラカン

3,500

7,000

3,000

6,000

2,500
3,371 3,581 3,667(106%) (109%)

2,934 3,120 3,032(106%) (103%)461
635
437 (105%) (145%)

1,000

大型

全車

（a）朝ピーク時間帯

車両台数[台/h]

車両台数[台/h]

640 543549 (117%) (99%)

0
小型

1,500

6,783 6,446 6,331(95%) (93%)

6,234 5,806 5,788(93%) (93%)

1,000

0

2,000

トラカン

5,000

2,000

733 617724(101%) (85%)

2,000

4,000

Tracker M

6,000

7,000

車両台数[台/h]

車両台数[台/h]

8,000

5,000

人手観測

7,000

Tr ackerM

4,000
3,000

5,346 4,546 5,813(85%) (109%)

1,000

0

トラカン

5,000

2,000500

人手観測1,203595 510 (202%)(86%)

5,941 5,056 7,016(85%) (118%)

0

小型

大型

全車

小型（b）オフピーク時間帯
図－5 雨天時の交通量計測精度

大型全車（b）オフピーク時間帯
9,000
8,000

人手観測

Tr ackerM

トラカン

朝ピーク時間帯の小型車の誤差が 0％（113 台）とベンチマークデータとほぼ一致し、大型車の誤差も 5％（72 台）以内に収まっている。しかし、オフピーク時間帯の大型車の誤差が 13％（195 台）と良くなかった。また、夕ピーク時間帯は全車台数の誤差が 16％（2,565 台）と 8 割程度しか車両を認識していないことがわかった。トラフィック
カウンタのデータは、TrackerM の全車台数の車両台数的中率と比較して、どの時間帯においても10％～15％多く台数を計測していた。（図図 － 4）
■ 雨天時の桜木 I.C 上り方向の車種別交通量
朝ピーク時間帯は、真値と TrackerM の全車台数の誤差が 8％（694 台）、オフピーク時間帯は、誤差が 6％（210 台）であった。特に、朝ピーク時間帯の大型車の誤差が 1％（9 台）に収まっている。また、トラフィックカウンタのデータは、TrackerM の全車台数の車両台数的中率と比較して、オフピーク時間帯において誤差 3％（86 台）とほぼ一致している。（図図 － 5）

車両台数[台/h]

7,000
6,000
5,000
4,000
3,000

6,798 4,766 7,872(70%) (116%)

7,365 5,739 8,452(78%) (115%)
973
580567 (172%)(102%)

2,000
1,000
0
小型

大型全車（c）夕ピーク時間帯
図－6 降雪時の交通量計測精度■ 降雪時の桜木 I.C 上り方向の車種別交通量
朝ピーク時間帯は、TrackerM の全車台数の誤差が 5％（337 台）であった。また、トラフィック
カウンタのデータは、TrackerM の全車台数と比較して、朝ピーク時間帯において誤差 2％（115 台）とほぼ一致している。しかし、オフピーク時間帯の全車台数の誤差が 15％（885 台）、夕ピーク時間帯の全車台数の誤差が 22％（1,526 台）と良くなかった。特に、夕ピーク時間帯の大型車の誤差が 72％（405 台）とほとんど一致していないことがわかった。（図図 － 6）

図－7 交通量が少なく計測されるケース 1

図－10 交通量が多く計測されるケース 1

図－8 交通量が少なく計測されるケース 2

図－11 交通量が多く計測されるケース 2

図－9 交通量が少なく計測されるケース 35-2．車種別交通量の考察
交通量の計測精度の低下には、交通量が少なく計測されるケースと多く計測されるケースがある。次に、各々の事例について説明する。
■ 交通量が少なく計測されるケース
交通量が少なく計測されるケースの代表的な例として、図
図－7、図図－8、図図－9 がある。

図－7 では、車両が 2 台走行しているが 1 台しか計測していない。これは画像の奥側の解像度が手前側よりも低いためであることとカメラが正面から車両を捉えることができていないため起こっている。
図－8 では、車両が 2 台走行しているが 1 台しか計測できていない。これは大型車と小型車が同時にディテクタに流入してきたため、大型車の車両オブジェクトと小型車の車両オブジェクトを分離できず、2 台の車両を 1 台として認識してしまうためである。
また、図
図－7、図－、図－8 のようなケースが発生することによって車種判定に影響がある。特に、降雪時の夕ピーク時間帯に大型車の誤差が 72％でる
等、小型車よりも大型車の計測精度に大きな影響を与えてしまっている。
図－9 では、大型車の背後に小型車が隠れてしまい、2 台走行しているのに 1 台しか計測できていない。これはカメラが正面から車両を捉えることができていないため起こっている。
この他の問題点は、カメラに付着した水滴によ5-4．旅行速度の考察
TrackerM の旅行速度は、朝ピーク時間帯において GPS 旅行速度調査の区間旅行速度に近い値を示している。また、オフ・夕ピーク時間帯はどのデータの速度の数値も近い値となった。よって、交通量の計測精度が低下する夜間等においても、CCTV 画像解析によって速度は安定して計測できると考える。
4．まとめ
本研究では、新潟東西道路に設置されているCCTV カメラを活用し、本研究室で開発が行われてきた画像解析システム TrackerM を使用して、交通量、旅行速度の交通データの自動取得し、CCTV画像解析による交通量、旅行速度の交通データの精度検証を行った。そして、その検証結果より、画像解析システム TrackerM の問題点を把握し整理した。
交通量は降雪時のオフピーク時間帯を除いて、朝・オフピーク時間帯は 90％以上の車両計測精度が得られることがわかった。特に、晴天時のオフピーク時間帯は 100％の計測精度が得られた。しかし、降雪時及び夜間は、85％程度の計測精度しCCTV

トラカン

60
50403020
10
18：00～19：00

17：00～18：00

14：00～15：00

13：00～14：00

8：00～9：00

7：00～8：00

0（a）2007 年 1 月 16 日 上り方向
桜木IC⇒弁天IC間 下り
80GPS70

CCTV

トラカン

60
50
40
30
20
10
18：00～19：00

17：00～18：00

14：00～15：00

13：00～14：00

8：00～9：00

0
7：00～8：00

5-3．旅行速度の分析
TrackerM 及びトラフィックカウンタによる地点旅行速度、GPS プローブ調査による区間旅行速度の比較分析を行った。図
図－12 は、2007 年 1 月
16 日の桜木 I.C の旅行速度比較分析の結果である。

GPS70
速度[ｋｍ/ｈ]■ 交通量が多く計測されるケース
交通量が多く計測されるケースの代表的な例
として、図図－10、図10 図－11 がある。
図－10 では、車両が 1 台であるのに 2 台計測している。これはライトが点灯することによって誤認識が生じ、1 台の車両が 2 台に分離してしまっている。特に、夜間は路面が反射し、車両領域を大きく判定してしまうため、大型車の計測精度に影響が出てしまった。
図－11 では、大型車が過分割されてしまっている。これは大型車の色合いが場所によって異なっているためである。

弁天⇒桜木IC間 上り
80

速度[ｋｍ/ｈ]

り車両の検出ができないことや日差しによる車両の影によって 2 台の車両を 1 台と認識することや小型車を大型車と認識すること、夜間時に暗色の車両を認識しないことがあった。

（b）2007 年 1 月 16 日 下り方向
図－12 桜木 I.C の旅行速度の旅行速度比較分析
速度比較分析

か得られなかった。
交通量の計測精度の低下する要因には、車両オブジェクトを分離できずに交通量が少なくなるケースと過分割してしまい交通量が多くなるケースがあることがわかった。
また、旅行速度はどの調査の値も近い値を示し、交通量の計測精度が低下する夜間等においてもCCTV 画像解析によって速度は安定して計測できた。
今後実用化を検討するにあたって、交通量の車種判別精度の向上、及び悪天候、夜間の車両計測精度の向上が必要であると考える。
参考文献:
参考文献:
１) 松田真宜，松本昌二，野村大輔：新潟東西道路における CCTV を活用した交通調査手法の構築，交通工学
研究発表会論文報告集 No.27，2007
２) 松田真宣，松本昌二，佐野可寸志，大平豊：画像処理による車両挙動の抽出と交差点安全対策への応用，
土木学会新潟会研究調査発表論文集 No.24，2006.