JP2004078303A

JP2004078303A - Traffic composite monitoring apparatus

Info

Publication number: JP2004078303A
Application number: JP2002233860A
Authority: JP
Inventors: Mayumi Saito; 斎藤　真由美; Tokumi Satake; 佐竹　徳己
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 2002-08-09
Filing date: 2002-08-09
Publication date: 2004-03-11
Anticipated expiration: 2022-08-09
Also published as: JP3970126B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a traffic composite monitoring apparatus capable of easily measuring a traffic flow and exhaust gas amount by one unit of the device. <P>SOLUTION: This traffic composite monitoring device 1 comprises a passed quantity measuring part 16 measuring the passed quantity of vehicles, a vehicle speed measuring part 17 measuring the speed of the vehicle, a vehicle type identification part 15 identifying the type of the vehicle, a storage part 13 storing the exhaust gas amount for each specified speed for each of the plurality of types of the vehicles, and an exhaust gas amount calculation part 19 extracting the exhaust gas amount for each vehicle from the storage part 13 based on the measured speeds and vehicle types and calculating the total exhaust gas amount based on the exhaust gas amount and the measured passed quantity of the vehicles. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、路上を走行する各種車両の車種、通過台数、速度、占有率、および、排ガス流量等を監視するための交通複合監視装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、路上を走行する車両の各種の状況を監視するための交通監視装置が提案され実用化されている。このような従来の交通監視装置は、その目的別に、道路の渋滞状況を監視するための交通流計測装置と、車両から排出される排ガス量を監視するための排ガス量計測装置と、車両の車種を識別するための車種識別装置とに大別することができる。
【０００３】
このうち、交通流計測装置は、路面付近に配置したカメラから画像データを取得し、この画像データを画像処理することによって、車両の通過台数、速度、あるいは、車両の占有率を計測する。そして、これら通過台数等に基づいて、道路の渋滞状況が分析される。このような交通流計測装置としては、本件出願人による特開平１０−３０７９８７号がある。
【０００４】
また、排ガス量計測装置は、路面周囲の大気にレーザ光を照射し、このレーザ光の減光率等に基づいて、排ガス量を測定する。また、車種識別装置は、交通流計測装置と同様に画像データを画像処理し、車種を特定するための既知の数値とのパターンマッチングを行なうことにより、車両の車種を識別する。
【０００５】
ここで、近年は環境に対する関心が高まっているため、交通監視に対する要望も高まっており、その内容も複雑になっている。特に、排ガス量の監視は重要視されており、排ガス量計測装置を配置すべき箇所が増えている。また、都市部へ流入する大型自動車の台数制限が検討される等、どのような車種の自動車がどの程度走行しているのかを監視することが要求されており、交通流計測装置や車種識別装置を配置すべき箇所も増えている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の各種の交通監視装置は、単にそれぞれ個別的に構成されており、また、いずれの装置も特定の１箇所を点計測するものであって広域をカバーすることが困難である。したがって、上述のような複雑な交通監視に対する要求に応えるためには、複数の箇所のそれぞれに複数の装置を設置する必要があった。例えば、ある特定の幹線道路において交通流と排ガス量を監視したい場合には、当該幹線道路に沿って所定間隔で交通流計測装置および排ガス量計測装置の両方を配置する必要があった。このため、交通監視に要する設備コストが膨大になり、その改善が要望されていた。
【０００７】
本発明は上記問題に鑑みてなされたもので、交通流や排ガス量の計測を１台の装置にて簡易に行なうことのできる、交通複合監視装置を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するため、請求項１に記載の交通複合監視装置は、所定方法で取得された画像データに対して所定の画像処理を行い、当該画像データに含まれる車両の数を検知することにより、車両の通過台数を計測する通過台数計測手段と、所定方法で取得された複数の画像データに対して所定の画像処理を行い、これら複数の画像データに含まれる所定の車両の位置変化を検知することにより、車両の速度を計測する車速計測手段と、所定方法で取得された画像データに対して所定の画像処理を行い、当該画像データに含まれる車両の車種を識別する車種識別手段と、予め取得された、複数の車種それぞれについての所定速度毎の排ガス量を記憶する記憶手段と、上記車速計測手段にて計測された速度と、上記車種識別手段にて識別された車種とに基づいて、上記記憶手段から各車両毎の排ガス量を抽出し、この排ガス量と、上記通過台数計測手段にて計測された通過台数とに基づいて、車両全体の排ガス量を算出する排ガス量算出手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
この構成によれば、通過台数計測手段によって車両の通過台数が計測され、車速計測手段によって車両の速度が計測され、車速計測手段によって車両の速度が計測され、車種識別手段によって車種が識別される。そして、排ガス量算出手段によって、車速計測手段にて計測された速度と、車種識別手段にて識別された車種とに基づいて、記憶手段から各車両毎の排ガス量が抽出され、この排ガス量と、通過台数計測手段にて計測された通過台数とに基づいて、車両全体の排ガス量が算出される。したがって、１台の装置で、通過台数の計測、速度の計測、車種の識別、および、これらの結果を用いた排ガス量の計測を行なうことができ、複数の装置を個別的に配置する必要がなくなるので、装置の設置コストを低減することができる。
【００１０】
また、請求項２に記載の交通複合監視装置は、所定方法で取得された画像データに対して所定の画像処理を行い、当該画像データに含まれる車両の数を検知することにより、車両の占有率を計測する占有率計測手段と、所定方法で取得された複数の画像データに対して所定の画像処理を行い、これら複数の画像データに含まれる所定の車両の位置変化を検知することにより、車両の速度を計測する車速計測手段と、所定方法で取得された画像データに対して所定の画像処理を行い、当該画像データに含まれる車両の車種を識別する車種識別手段と、予め取得された、複数の車種それぞれについての所定速度毎の排ガス量を記憶する記憶手段と、上記車速計測手段にて計測された速度と、上記車種識別手段にて識別された車種とに基づいて、上記記憶手段から各車両毎の排ガス量を抽出し、この排ガス量と、上記占有率計測手段にて計測された占有率とに基づいて、車両全体の排ガス量を算出する排ガス量算出手段と、を備える。
【００１１】
この構成によれば、占有率計測手段によって車両の占有率が計測され、車速計測手段によって車両の速度が計測され、車種識別手段によって車種が識別される。そして、排ガス量算出手段によって、車速計測手段にて計測された速度と、車種識別手段にて識別された車種とに基づいて、記憶手段から各車両毎の排ガス量が抽出され、この排ガス量と、占有率計測手段にて計測された占有率とに基づいて、車両全体の排ガス量が算出される。したがって、１台の装置で、占有率の計測、速度の計測、車種の識別、および、これらの結果を用いた排ガス量の計測を行なうことができ、複数の装置を個別的に配置する必要がなくなるので、装置の設置コストを低減することができる。なお、占有率には空間占有率および時間占有率があるが、ここでは空間占有率をいう。
【００１２】
また、請求項３に記載の交通複合監視装置は、請求項１および２に記載の交通複合監視装置において、上記排ガス量算出手段は、通過台数、速度、および、車種に基づいて算出された排ガス量と、占有率、速度、および、車種に基づいて算出された排ガス量とを相互に比較し、その比較結果に応じた所定の方法によって、最終的な排ガス量を決定することを特徴とする。
【００１３】
この構成によれば、排ガス量算出手段によって、通過台数等に基づいて算出された排ガス量と、占有率等に基づいて算出された排ガス量とが相互に比較され、その比較結果に応じた方法で、最終的な排ガス量が決定される。例えば、これら２つの排ガス量の差分が比較的小さい場合には、計測の安全率を高めるために、いずれか大きい方の排ガス量が最終的な排ガス量として採用される。また、逆に、２つの排ガス量の差分が比較的大きい場合には、計測誤差を緩和するために、２つの排ガス量の平均値が最終的な排ガス量として採用される。このように、２つの方法によって排ガス量を計測し、両方の排ガス量に基づいて、一層正確な排ガス量を得ることができるので、計測精度や計測の信頼性を向上させることができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明にかかる交通複合監視装置（本装置）の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１５】
（実施の形態１）
図１は実施の形態１にかかる本装置を用いた交通監視システムの構成を示すブロック図、図２は図１の本装置の全体構成を示すブロック図である。
本実施の形態は概略的に、車種の識別、通過台数の計測、速度の計測、占有率の計測、および、排ガス量の計測を１台で行なうことのできる交通複合監視装置に関する。
【００１６】
まず、図１の交通監視システムの全体構成について説明する。この交通監視システムは、本装置１に加えて、カメラ２、連続画像入力装置３、表示切り替え装置４、画像表示装置５、データ処理装置６、外部記憶装置７、および、印刷装置８を備えて構成されている。特に、カメラ２、連続画像入力装置３、および、本装置１は、それぞれ図示のように複数台設けられている。
【００１７】
このうち、カメラ２は、道路上における任意の監視地点の上方に配置され、この監視地点を走行する車両を俯瞰的に連続撮影し、デジタル化された連続画像データを連続画像入力装置３に出力する。このカメラ２の構成は任意であり、例えば、ＩＴＶカメラを用いることができる。また、連続画像入力装置３は、カメラ２から出力された連続画像を取り込み、白黒の不連続画像データとして本装置１に出力するものである。
【００１８】
表示切り替え装置４は、各カメラ２またはデータ処理装置６からの出力を本装置１を介して取り込み、これらを選択的に切り替えて画像表示装置５に出力する。また、データ処理装置６は、例えば、パーソナルコンピュータによって構成されるもので、複数台の本装置１から出力された計測結果を所定時間毎に集計する。このように集計されたデータは、外部記憶装置７によって任意の記憶媒体に記憶され、印刷装置８にて任意形式で印刷され、あるいは、上述のように画像表示装置５に出力され表示される。
【００１９】
なお、本装置１とその他のシステム構成要素との対応関係は図示のものに限られず、例えば、本装置１のそれぞれにデータ処理装置６を接続してデータ集計を行なうこともできる。また、本装置１に対して、連続画像入力装置３やデータ処理装置６を一体に構成することもできる。その他、本装置１を含んだシステム構成は、図１の構成に限られることなく任意に改変することができ、本装置１は任意の目的で使用することができる。
【００２０】
次に、図２の本装置１の構成について説明する。この図２に示すように、本装置１は、入力装置１０、入力ＩＦ（ＩＦ＝インターフェース）１１、出力ＩＦ１２、記憶部１３、および、制御部１４を備えて構成されている。このうち、入力装置１０は、各種のデータを入力するための入力手段である。このデータとしては、例えば、基準特徴量を取得する際の車種データを挙げることができる（その内容については後述する）。この入力装置１０の構成は任意であり、例えば、テンキーやキーボードとして構成することができる。
【００２１】
また、入力ＩＦ１１は、連続画像入力装置３から入力された画像データ、データ処理装置６から入力された集計データ、あるいは、入力装置１０から入力された入力データを本装置１に取り込む。また、出力ＩＦ１２は、連続画像入力装置３から入力された画像データや、データ処理装置６から入力された集計データを表示切り替え装置４に出力する。また、出力ＩＦ１２は、本装置１にて計測された各種のデータをデータ処理装置６に出力する。
【００２２】
また、記憶部１３は、各種のデータおよびプログラムを記憶する記憶手段であり、各車両の画像データから抽出された基準特徴量と各車両の車種データとを相互に関連付けた状態で不揮発的に記憶する。また、記憶部１３は、各車両の車種データと、各車両の速度と、各車両から排出される排ガス量とを相互に関連付けた状態で不揮発的に記憶する。
【００２３】
この記憶部１３の具体的な構成は任意であり、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリー、あるいは、ハードディスクを用いることができる。その他、記憶部１３は、路面状況等に応じて基準特徴量を容易に変更することができるように、基準特徴量を記憶した記憶媒体の内容を読み取ることのできる外部記憶装置として構成することもできる。
【００２４】
また、制御部１４は、本装置１の各部を制御する制御手段であり、車種識別部１５、通過台数計測部１６、車速計測部１７、占有率計測部１８、および、排ガス量算出部１９を備えて構成されている。
このうち、車種識別部１５は車両の車種を識別する車種識別処理を行なう車種識別手段であり、通過台数計測部１６は車両の通過台数を識別する通過台数計測処理を行なう通過台数計測手段であり、車速計測部１７は車両の速度を計測する車速計測処理を行なう車速計測手段であり、占有率計測部１８は車両による路面の占有率を計測する占有率計測処理を行なう占有率計測手段である。
【００２５】
また、排ガス量算出部１９は、排ガス量を算出するための排ガス量算出処理を行なう排ガス量算出手段である。具体的に排ガス量算出部１９は、車種識別部１５にて識別された車種、通過台数計測部１６にて計測された通過台数、および、車速計測部１７にて計測された速度に基づいて、車両から排出される排ガス量を算出する。また、排ガス量算出部１９は、車種識別部１５にて識別された車種、占有率計測部１８にて測定された占有率、および、車速計測部１７にて計測された速度に基づいて、車両から排出される排ガス量を算出する。そして、これら２つの方法にて算出された排ガス量を比較し、最終的な排ガス量を１つ決定する。
【００２６】
このような制御部１４の構成要素のうち、通過台数計測部１６、車速計測部１７、および、占有率計測部１８については、上述の特開平１０−３０７９８７号における通過台数計測手段、車速計測手段および占有率計測手段とそれぞれ同様に構成することができるため、ここでは、車種識別部１５を中心として説明する。図３は車種識別部１５の構成を示すブロック図である。この図３において、車種識別部１５は、識別部２０および基準データ取得部２１を備えて構成されている。このうち、識別部２０は、車両の識別を行なう識別手段であり、輪郭線抽出部２０ａ、特徴量抽出部２０ｂ、および、特徴量マッチング部２０ｃを備えて構成されている。また、基準データ取得部２１は、基準データを取得する基準データ取得手段であり、基準輪郭線抽出部２１ａおよび基準特徴量抽出部２１ｂを備えて構成されている。
【００２７】
まず、識別部２０の各構成要素について説明する。この輪郭線抽出部２０ａは、入力ＩＦ１１を介して取り込まれた画像データに対して、微分フィルタを用いた微分処理を行ない、当該画像データに含まれる車両の所定方向の輪郭線を抽出する。この微分処理は、公知の方法によって行なわれるもので、具体的には、画像データの各画素あるいは複数画素のブロックの輝度値に対して、図４、５に示すような所定の微分フィルタ（差分フィルタ）を構成する各画素の値との積和を演算する。図６、７には、この輪郭線抽出部２０ａにて抽出される輪郭線の概要を示す。図６は普通車の画像データの輪郭線抽出等を示す図、図７は大型車の画像データの輪郭線抽出等を示す図である。これら図６、７に矢印にて示すように、画像データ領域内においては、各車両のバンパー、ボンネット、窓ガラス、および、車体天井のそれぞれの輪郭線が抽出されている。
【００２８】
また、特徴量抽出部２０ｂは、輪郭線抽出部２０ａにて抽出された輪郭線に対して、所定の複数の連続領域を設定し、各領域内に含まれる輪郭線の所定抽出方向成分の頻度を算出することにより、当該輪郭線の特徴量を抽出する。この連続領域の設定は、画像データを、相互に連続するｎ１×ｎ２個の均等マトリクス領域に分割することによって行なわれる。例えば、図６、７には、分割数を３×３に設定した例を示す。この図６、７において、点線で分割された領域が連続領域である。ここで、所定抽出方向とは、上記連続領域のそれぞれに対して設定される任意数の方向である。この所定抽出方向の方向数ｎ３は任意である。例えば、図６に示すように、１つの領域内に、水平方向Ｄ１、水平方向Ｄ１に対して３０度の方向Ｄ２、水平方向Ｄ１に対して６０度の方向Ｄ３、および、垂直方向Ｄ４の４つの抽出方向が設定される（方向数ｎ３＝４）。
【００２９】
また、特徴量マッチング部２０ｃは、特徴量抽出部２０ｂにて抽出された特徴量と、記憶部１３に記憶されている複数の基準特徴量のそれぞれとを相互にマッチングし、最もマッチング率の高い基準特徴量を選択することにより、識別対象となっている車両の車種を識別する特徴量マッチング手段である。このマッチングは、公知の統計的手法を用いて行なうことができ、例えば、特徴量と各基準特徴量とのパターン間最小距離（例えば、マハラノビス距離やレーベンシュタイン距離）を求め、当該距離が最も短くなる基準特徴量を、最もマッチング率の高い基準特徴量として選択することができる。
【００３０】
次に、基準データ取得部２１の各構成要素について説明する。まず、基準輪郭線抽出部２１ａは、上述した輪郭線抽出部２０ａと同様に、車両の画像データから輪郭線を抽出する。ただし、基準輪郭線抽出部２１ａによる抽出対象となる画像データは、実際の識別対象となる車両でなく、基準値設定のために取得された画像データである。このような画像データは、本装置１の管理者や保守者等によって、実際の識別開始前等に予め取得される。
また、基準特徴量抽出部２１ｂは、基準輪郭線抽出部２１ａにて抽出された輪郭線から、上述した特徴量抽出部２０ｂと同様に、特徴量を抽出する。この基準特徴量抽出部２１ｂにて抽出された基準特徴量は、入力装置１０にて入力された車種データと関連付けて、上述の記憶部１３に記憶される。
【００３１】
次に、本装置１による処理内容について説明する。本処理においては、まず、車種識別のための基準データを取得する基準データ取得処理が行なわれる。その後、車種識別処理、通過台数計測処理、車速計測処理、および、占有率計測処理が相互に並列的に行われる。さらに、その後、排ガス量計測処理が行われる。ここで、通過台数計測処理、車速計測処理、および、占有率計測処理については、上述の特開平１０−３０７９８７号と同様に行なうことができるので、これら各処理は概要を述べるに留める。なお、車両の種別については、車両を「大型自動車」、「普通自動車」、または、「自動二輪車」に識別するものとし、いずれにも識別できなかった車両については「不明」に分類する例を示す。ただし、この例に限られず、より詳細な車種に識別することもできる。
【００３２】
まず、基準データ取得処理について説明する。図８は基準データ取得部２１による基準データ取得処理のフローチャートである。この基準データ取得処理では、まず最初に、基準となる１台の車両（基準設定用車両）の画像データが基準輪郭線抽出部２１ａに取りこまれる（ステップＳ８−１）。この画像データは、例えば、路上を走行している車両を、赤外線センサ等を用いた同期タイミングでカメラ２にて撮影し、このカメラ２から出力される連続画像を連続画像入力装置３にて取り込んで、白黒の不連続画像データとすることによって取得することができる。
【００３３】
そして、このように取り込まれた画像データから、基準輪郭線抽出部２１ａによって基準輪郭線が抽出される（ステップＳ８−２）。この基準輪郭線の算出は、上述したように、画像データの各画素あるいは複数画素のブロックの輝度に対して、所定の微分フィルタを構成する各画素の値との積和を演算することによって行なわれる。その後、このように抽出された輪郭線のデータが基準特徴量抽出部２１ｂに入力され、基準特徴量が算出される（ステップＳ８−３）。具体的には、基準輪郭線抽出部２１ａにて抽出された輪郭線に対して連続領域を設定し、各領域内に含まれる輪郭線の所定抽出方向成分の頻度を算出し、この頻度を当該輪郭線の特徴量とする。全ての領域にこの頻度算出を行なうことにより、特徴量を算出することができる。
【００３４】
その後、基準設定用車両の車種を、管理者等が任意のタイミングで目視等にて識別し、車種に対応する所定の車種データを入力装置１０を介して入力する。この車種データは、ステップＳ７−３で取得された基準特徴量と相互に関連付けた状態で記憶部１３に記憶される（ステップＳ８−４）。以下、「大型自動車」、「普通自動車」、および、「自動二輪車」の全ての車種について基準特徴量が取得されるまで、これらステップＳ８−１〜Ｓ８−４までの一連の処理が繰り返され（ステップＳ８−５）、基準データ取得処理が終了する。
【００３５】
次に、車種識別処理について説明する。図９は車種識別処理のフローチャートである。この車種識別処理では、最初に識別対象となる１台の車両（識別用車両）の画像データが輪郭線抽出部２０ａに取りこまれる（ステップＳ９−１）。この画像データも、基準設定用車両の画像データと同様に、識別用車両をカメラ２にて撮影し、連続画像入力装置３にて不連続画像データとすることで取得できる。そして、このように取り込まれた画像データから、輪郭線抽出部２０ａによって輪郭線を抽出し（ステップＳ９−２）、さらに特徴量抽出部２０ｂにて特徴量を算出する（ステップＳ９−３）。これらは、それぞれステップＳ８−２、Ｓ８−３と同様に行われる。
【００３６】
次いで、特徴量マッチング部２０ｃによって、識別用車両の特徴量と、記憶部１３に記憶された各基準設定用車両の基準特徴量とのマッチングが行なわれる（ステップＳ９−４）。そして、各基準設定用車両の基準特徴量のうち、最も識別用車両の特徴量に近い基準特徴量が１つ決定され、この基準特徴量に関連付けて記憶された車種データが、識別用車両の車種を示す車種識別データとして取得される（ステップＳ９−５）。ただし、マッチングの結果、最も識別用車両の特徴量に近い基準特徴量を何らかの理由により決定できない場合には、識別用車両の車種が「不明」であると判断される。そして最後に、このように取得された車種識別データを、排ガス量算出部１９に出力すると共に、出力ＩＦ１２を介して交通監視装置に出力し（ステップＳ９−６）、車種識別処理が終了する。
【００３７】
次に、通過台数計測処理について説明する。この通過台数計測処理では、まず、車両がない場合の画像データ（背景画像データ）を、任意のタイミングで、カメラ２および連続画像入力装置３を介して取り込む。そして、この背景画像データに対して、オペレータ等の指示に基づく車両検知領域を設定する。その後、計測対象となる画像データを、カメラ２および連続画像入力装置３を介して取り込む。そして、この画像データに対して、微分処理等の所定の画像処理を順次行なうことにより、車両画像データを抽出する。そして、この車両画像データの車両検知領域と、先に取得した背景画像データの関心領域との相関を取ることによって車両部分を検出し、この検出した車両の台数を計数することによって通過台数を求める。その後、所定時間が経過するまで、計測対象となる画像データの取得〜通過台数の算出までを繰り替えし、所定時間が経過した時点で積算された通過台数データを、排ガス量算出部１９に出力すると共に、出力ＩＦ１２を介して交通監視装置に出力し、通過台数計測処理が終了する。
【００３８】
次に、車速計測処理について説明する。この車速計測処理では、上述の処理と同様に背景画像データを取り込み、この背景画像データに対して車両追跡領域を設定する。また、上述の通過台数計測処理と同様に車両画像データを抽出する。その後、既に特定の車両について追跡処理を行っているか否かを判断し、追跡処理を行っていない場合には、車両画像データの検知対象領域と、先に取得した背景画像データの車両追跡領域との相関を取ることによって車両部分を検出する。そして、この検知された車両をテンプレート登録する。このテンプレート登録後、新たに取り込んだ画像からテンプレート登録されている車両を検出し、その位置を判断する。そして、追跡車両の位置が車両追跡領域から出たか否かを判断し、追跡が終了するまでに要したフレーム数と、車両追跡領域の距離とに基づいて速度を算出し、この速度を速度データとして、排ガス量算出部１９に出力すると共に、出力ＩＦ１２を介して交通監視装置に出力し、車速計測処理処理が終了する。
【００３９】
次に、占有率計測処理について説明する。この占有率計測処理では、上述の処理と同様に背景画像データを取り込み、この背景画像データに対して占有率計測領域を設定する。また、上述の通過台数計測処理と同様に車両画像データを抽出する。そして、抽出した車両画像のうちの占有率計測領域と、背景画像データの占有率計測領域との相関をとることで画像の車両部分を検知し、この車両部分の画素数を、占有率計測領域のうちで車両の占有面積として計数する。その後、所定時間が経過するまで、計測対象となる画像データの取得〜占有面積の算出までを繰り替えし、所定時間が経過した時点で計数された占有面積の累計を、占有率データとして、排ガス量算出部１９に出力すると共に、出力ＩＦ１２を介して交通監視装置に出力し、占有率計測処理が終了する。
【００４０】
最後に、排ガス量算出処理について説明する。この排ガス量算出処理は、通過台数等を用いた排ガス量算出処理と、占有率等を用いた排ガス量算出処理と、これら処理の結果に基づく排ガス量決定処理とを含むものである。まず、通過台数等を用いた算出処理について説明する。図１０は通過台数等を用いた算出処理のフローチャートである。この図１０に示すように、車種識別処理にて出力された車種識別データ、通過台数計測処理にて出力された通過台数データ、および、車速計測処理にて出力された速度データを、排ガス量算出部１９にて順次取り込む（Ｓ１０−１〜Ｓ１０−３）。これら各データは、相互に同一時刻に取得された画像データを対象として計測されたものである。そして、取り込まれた車種識別データおよび速度データに対応する排ガス量を記憶部１３から抽出し、この排ガス量と、通過台数データにて示される通過台数とを積算することによって、排ガス量を算出する（Ｓ１０−４）。これにて、通過台数等を用いた算出処理が終了する。
【００４１】
次に、占有率等を用いた算出処理について説明する。図１１は占有率等を用いた算出処理のフローチャートである。この図１１に示すように、車種識別処理にて出力された車種識別データ、車速計測処理にて出力された速度データ、および、占有率計測処理にて出力された占有率データを、排ガス量算出部１９にて順次取り込む（Ｓ１１−１〜Ｓ１１−３）。これら各データは、相互に同一時刻に取得された画像データを対象として計測されたものである。そして、取り込まれた車種識別データおよび速度データに対応する排ガス量を記憶部１３から抽出し、この排ガス量と、占有率データにて示される占有率とを積算することによって、排ガス量を算出する（Ｓ１１−４）。これにて、占有率等を用いた算出処理が終了する。
【００４２】
このように、通過台数等を用いた算出処理と、占有率等を用いた算出処理とを行なうのは次の理由による。すなわち、通常は通過台数等を用いた算出処理によって、上述のように排ガス量を得ることができるが、例えば渋滞している場合のように通過台数計測処理で計測対象となる画像データ中に、複数の車両が相互に重なり合っているような場合には、通過台数を正確に計測できない可能性がある。そこで、占有率等を用いた算出処理を併せて行い、排ガス量決定処理において両者の排ガス量を比較等することによって、最終的な排ガス量を決定するのである。
【００４３】
この排ガス量決定処理について説明する。図１２は排ガス量決定処理のフローチャートである。この図１２に示すように、排ガス量算出部１９において、通過台数等を用いた算出処理にて求められた排ガス量と、占有率等を用いた算出処理にて求められた排ガス量との相互の差分を算出する（ステップＳ１２−１）。そして、この差分と所定値とを相互に比較する（ステップＳ１２−２）。
【００４４】
ここで、差分が所定値より大きくない場合には、通過台数等を用いた算出処理にて求められた排ガス量と、占有率等を用いた算出処理にて求められた排ガス量との差が許容できると判断し、いずれか所定の大きい方の排ガス量を最終的な排ガス量と決定し（ステップＳ１２−３）、この排ガス量を排ガス量データとして出力ＩＦ１２を介して交通監視装置に出力し（ステップＳ１２−４）、排ガス量決定処理を終了する。このように、大きい方の排ガス量を採用するのは、排ガス計測における安全率を考慮するためであるが、この他にも、小さい方の排ガス量を採用したり、両方の排ガス量の平均値を採用すること等ができる。
【００４５】
一方、差分が所定値より大きい場合には、両方の排ガス量の差が許容できない程度に大きいと判断し、これら両方の排ガス量の平均値を算出して、この平均値を最終的な排ガス量と決定する（ステップＳ１２−５）。そして、この排ガス量を排ガス量データとして出力ＩＦ１２を介して交通監視装置に出力し（ステップＳ１２−４）、排ガス量決定処理を終了する。このように、平均値を採用するのは、排ガス量計測において生じた計測誤差を緩和するためであるが、この他にも、比較的信頼性の高いと思われる方の排ガス量を予め決定しておき、この排ガス量を採用してもよい。さらに、例えば占有率をパラメータとして、占有率が一定値以下の場合には、排ガス量と占有率データにて示される占有率とを積算することによって得られた排ガス量を最終的な排ガス量とし、占有率が一定値を超えた場合には、占有率の値に対する排ガス値を最終的な排ガス量としてもよい。
【００４６】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明にかかる交通複合監視装置（請求項１）によれば、車速計測手段にて計測された速度と、車種識別手段にて識別された車種とに基づいて、記憶手段から各車両毎の排ガス量が抽出され、この排ガス量と、通過台数計測手段にて計測された通過台数とに基づいて、全体の排ガス量が算出されるので、１台の装置で、通過台数の計測、速度の計測、車種の識別、および、これらの結果を用いた排ガス量の計測を行なうことができ、複数の装置を個別的に配置する必要がなくなるので、装置の設置コストを低減することができる。
【００４７】
また、本発明にかかる交通複合監視装置（請求項２）によれば、車速計測手段にて計測された速度と、車種識別手段にて識別された車種とに基づいて、記憶手段から各車両毎の排ガス量が抽出され、この排ガス量と、占有率計測手段にて計測された占有率とに基づいて、全体の排ガス量が算出されるので、１台の装置で、占有率の計測、速度の計測、車種の識別、および、これらの結果を用いた排ガス量の計測を行なうことができ、複数の装置を個別的に配置する必要がなくなるので、装置の設置コストを低減することができる。
【００４８】
また、本発明にかかる交通複合監視装置（請求項３）によれば、通過台数等に基づいて算出された排ガス量と、占有率等に基づいて算出された排ガス量とが相互に比較され、その比較結果に応じた方法で、最終的な排ガス量が決定されるので、両方の排ガス量に基づいて、一層正確な排ガス量を得ることができるので、計測精度や計測の信頼性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１にかかる交通複合監視装置を用いた交通監視システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の本装置の全体構成を示すブロック図である。
【図３】図２の車種識別部の構成を示すブロック図である。
【図４】微分フィルタの構成例を示す図である。
【図５】微分フィルタの構成例を示す図である。
【図６】普通車の画像データの輪郭線抽出等を示す図である。
【図７】大型車の画像データの輪郭線抽出等を示す図である。
【図８】基準データ取得処理のフローチャートである。
【図９】車種識別処理のフローチャートである。
【図１０】通過台数等を用いた算出処理のフローチャートである。
【図１１】占有率等を用いた算出処理のフローチャートである。
【図１２】排ガス量決定処理のフローチャートである。
【符号の説明】
１　　交通複合監視装置
２　　カメラ
３　　連続画像入力装置
４　　表示切り替え装置
５　　画像表示装置
６　　データ処理装置
７　　外部記憶装置
８　　印刷装置
１０　　入力装置
１１　　入力ＩＦ
１２　　出力ＩＦ
１３　　記憶部
１４　　制御部
１５　　車種識別部
１６　　通過台数計測部
１７　　車速計測部
１８　　占有率計測部
１９　　排ガス量算出部
２０　識別部
２０ａ　輪郭線抽出部
２０ｂ　特徴量抽出部
２０ｃ　特徴量マッチング部
２１　　基準データ取得部
２１ａ　基準輪郭線抽出部
２１ｂ　基準特徴量抽出部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a combined traffic monitoring device for monitoring the type, number, speed, occupancy, exhaust gas flow rate, etc. of various vehicles traveling on a road.
[0002]
[Prior art]
BACKGROUND ART Conventionally, a traffic monitoring device for monitoring various conditions of a vehicle traveling on a road has been proposed and put into practical use. Such conventional traffic monitoring devices include, for each purpose, a traffic flow measurement device for monitoring traffic congestion on a road, an exhaust gas amount measurement device for monitoring the amount of exhaust gas emitted from a vehicle, and a vehicle type of the vehicle. And a vehicle type identification device for identifying the vehicle type.
[0003]
Among them, the traffic flow measuring device acquires image data from a camera arranged near the road surface, and performs image processing on the image data to measure the number of passing vehicles, the speed, or the occupancy of the vehicle. Then, the traffic congestion state of the road is analyzed based on the number of passing vehicles and the like. An example of such a traffic flow measuring device is disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-307987 by the present applicant.
[0004]
Further, the exhaust gas amount measuring device irradiates the atmosphere around the road surface with laser light, and measures the amount of exhaust gas based on the extinction ratio of the laser light and the like. The vehicle type identification device performs image processing on image data in the same manner as the traffic flow measurement device, and performs pattern matching with a known numerical value for specifying the vehicle type, thereby identifying the vehicle type.
[0005]
In recent years, interest in the environment has been increasing in recent years, and there has been an increasing demand for traffic monitoring, and the content thereof has become more complicated. In particular, monitoring of the amount of exhaust gas is regarded as important, and the number of places where the exhaust gas amount measuring device should be disposed is increasing. In addition, it is required to monitor the type of vehicles and how much they are traveling, such as considering the number of large vehicles flowing into urban areas. There are more places to place.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, such various conventional traffic monitoring devices are simply configured individually, and each device measures a point at a specific point, and it is difficult to cover a wide area. is there. Therefore, in order to meet the above-described demand for complicated traffic monitoring, it is necessary to install a plurality of devices at each of a plurality of locations. For example, when it is desired to monitor a traffic flow and an exhaust gas amount on a specific highway, it is necessary to arrange both the traffic flow measurement device and the exhaust gas amount measurement device at predetermined intervals along the highway. For this reason, equipment costs required for traffic monitoring have become enormous, and improvements have been demanded.
[0007]
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and has as its object to provide a traffic combined monitoring device that can easily measure a traffic flow and an exhaust gas amount with a single device.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve such an object, the traffic complex monitoring device according to claim 1 performs predetermined image processing on image data acquired by a predetermined method, and detects the number of vehicles included in the image data. Means for measuring the number of passing vehicles, performing predetermined image processing on a plurality of image data obtained by a predetermined method, and determining a position of a predetermined vehicle included in the plurality of image data. A vehicle speed measuring means for measuring the speed of the vehicle by detecting a change, and performing predetermined image processing on the image data obtained by a predetermined method, and identifying the type of the vehicle included in the image data Means, storage means for storing, in advance, exhaust gas amounts for each of a plurality of vehicle types at predetermined speeds, speeds measured by the vehicle speed measurement means, and vehicle type identification means. The amount of exhaust gas for each vehicle is extracted from the storage unit based on the vehicle type, and the amount of exhaust gas of the entire vehicle is extracted based on the amount of exhaust gas and the number of passing vehicles measured by the number of passing vehicles measuring unit. Exhaust gas amount calculating means for calculating the amount of exhaust gas.
[0009]
According to this configuration, the number of passing vehicles is measured by the passing number measuring means, the vehicle speed is measured by the vehicle speed measuring means, the vehicle speed is measured by the vehicle speed measuring means, and the vehicle type is identified by the vehicle type identifying means. . Then, the exhaust gas amount calculating unit extracts the exhaust gas amount of each vehicle from the storage unit based on the speed measured by the vehicle speed measuring unit and the vehicle type identified by the vehicle type identifying unit. The exhaust gas amount of the entire vehicle is calculated based on the number of passing vehicles measured by the passing vehicle number measuring means. Therefore, a single device can measure the number of vehicles passing, measure the speed, identify the type of vehicle, and measure the amount of exhaust gas using these results, and it is necessary to arrange a plurality of devices individually. Since this is eliminated, the installation cost of the apparatus can be reduced.
[0010]
In addition, the traffic combined monitoring device according to the second aspect performs predetermined image processing on image data acquired by a predetermined method, and detects the number of vehicles included in the image data, thereby occupying the vehicle. Occupancy rate measuring means for measuring the rate, performing a predetermined image processing on a plurality of image data obtained by a predetermined method, by detecting a change in the position of a predetermined vehicle included in the plurality of image data, Vehicle speed measurement means for measuring the speed of the vehicle, vehicle type identification means for performing predetermined image processing on the image data obtained by the predetermined method, and identifying the vehicle type of the vehicle included in the image data; A storage unit for storing an exhaust gas amount for each of a plurality of vehicle types at a predetermined speed; a speed measured by the vehicle speed measurement unit; and a vehicle type identified by the vehicle type identification unit. The exhaust gas amount for each vehicle is extracted from the storage unit, and based on the exhaust gas amount and the occupancy ratio measured by the occupancy ratio measurement unit, an exhaust gas amount calculation unit that calculates the exhaust gas amount of the entire vehicle, Prepare.
[0011]
According to this configuration, the occupancy ratio of the vehicle is measured by the occupancy ratio measurement unit, the speed of the vehicle is measured by the vehicle speed measurement unit, and the vehicle type is identified by the vehicle type identification unit. Then, the exhaust gas amount calculating unit extracts the exhaust gas amount of each vehicle from the storage unit based on the speed measured by the vehicle speed measuring unit and the vehicle type identified by the vehicle type identifying unit. The exhaust gas amount of the entire vehicle is calculated based on the occupancy measured by the occupancy measuring means. Therefore, a single device can measure the occupancy, measure the speed, identify the vehicle type, and measure the amount of exhaust gas using these results, and it is necessary to arrange a plurality of devices individually. Since this is eliminated, the installation cost of the apparatus can be reduced. The occupancy includes a space occupancy and a time occupancy, but here, the occupancy refers to the space occupancy.
[0012]
According to a third aspect of the present invention, there is provided a combined traffic monitoring apparatus according to the first and second aspects, wherein the exhaust gas amount calculating means includes an exhaust gas amount calculated based on the number of passing vehicles, speed, and vehicle type. The amount, the occupancy, the speed, and the exhaust gas amount calculated based on the vehicle type are compared with each other, and the final exhaust gas amount is determined by a predetermined method according to the comparison result. .
[0013]
According to this configuration, the exhaust gas amount calculating means compares the exhaust gas amount calculated based on the number of passing vehicles and the like with the exhaust gas amount calculated based on the occupancy ratio and the like, and a method according to the comparison result. Thus, the final exhaust gas amount is determined. For example, when the difference between these two exhaust gas amounts is relatively small, the larger exhaust gas amount is adopted as the final exhaust gas amount in order to increase the safety factor of measurement. Conversely, when the difference between the two exhaust gas amounts is relatively large, the average value of the two exhaust gas amounts is adopted as the final exhaust gas amount in order to reduce the measurement error. As described above, the exhaust gas amount is measured by the two methods, and a more accurate exhaust gas amount can be obtained based on both of the exhaust gas amounts. Therefore, measurement accuracy and measurement reliability can be improved.
[0014]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of a combined traffic monitoring device (this device) according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that the present invention is not limited by the embodiment.
[0015]
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a traffic monitoring system using the present device according to the first embodiment, and FIG. 2 is a block diagram showing an entire configuration of the present device of FIG.
The present embodiment relates generally to a combined traffic monitoring apparatus capable of performing identification of a vehicle type, measurement of the number of vehicles passing, measurement of speed, measurement of occupancy, and measurement of exhaust gas amount by one vehicle.
[0016]
First, the overall configuration of the traffic monitoring system of FIG. 1 will be described. This traffic monitoring system includes a camera 2, a continuous image input device 3, a display switching device 4, an image display device 5, a data processing device 6, an external storage device 7, and a printing device 8 in addition to the present device 1. It is configured. In particular, a plurality of cameras 2, a continuous image input device 3, and the present device 1 are provided as illustrated.
[0017]
Among them, the camera 2 is arranged above an arbitrary monitoring point on the road, continuously shoots a vehicle traveling at this monitoring point from a bird's-eye view, and outputs digitized continuous image data to the continuous image input device 3. I do. The configuration of the camera 2 is arbitrary. For example, an ITV camera can be used. The continuous image input device 3 captures a continuous image output from the camera 2 and outputs the continuous image to the device 1 as monochrome discontinuous image data.
[0018]
The display switching device 4 takes in the output from each camera 2 or the data processing device 6 via the present device 1 and selectively switches these to output to the image display device 5. The data processing device 6 is configured by, for example, a personal computer, and counts measurement results output from a plurality of the present devices 1 at predetermined time intervals. The data thus aggregated is stored in an arbitrary storage medium by the external storage device 7, printed in an arbitrary format by the printing device 8, or output to the image display device 5 and displayed as described above.
[0019]
The correspondence between the present apparatus 1 and other system components is not limited to the illustrated one. For example, a data processing apparatus 6 may be connected to each of the present apparatuses 1 to perform data aggregation. Further, the continuous image input device 3 and the data processing device 6 can be integrally formed with the present device 1. In addition, the system configuration including the present device 1 can be arbitrarily modified without being limited to the configuration of FIG. 1, and the present device 1 can be used for any purpose.
[0020]
Next, the configuration of the device 1 of FIG. 2 will be described. As shown in FIG. 2, the device 1 includes an input device 10, an input IF (IF = interface) 11, an output IF 12, a storage unit 13, and a control unit 14. The input device 10 is an input unit for inputting various data. As this data, for example, vehicle type data at the time of acquiring the reference feature amount can be cited (the contents will be described later). The configuration of the input device 10 is arbitrary, and can be configured as, for example, a numeric keypad or a keyboard.
[0021]
In addition, the input IF 11 loads the image data input from the continuous image input device 3, the tally data input from the data processing device 6, or the input data input from the input device 10 into the device 1. The output IF 12 outputs image data input from the continuous image input device 3 and total data input from the data processing device 6 to the display switching device 4. The output IF 12 outputs various data measured by the device 1 to the data processing device 6.
[0022]
The storage unit 13 is a storage unit that stores various data and programs, and stores the reference characteristic amount extracted from the image data of each vehicle and the vehicle type data of each vehicle in a non-volatile manner in a mutually associated manner. I do. Further, the storage unit 13 stores the vehicle type data of each vehicle, the speed of each vehicle, and the amount of exhaust gas discharged from each vehicle in a nonvolatile manner in a state where they are mutually associated.
[0023]
The specific configuration of the storage unit 13 is arbitrary, and for example, a ROM (Read Only Memory), a flash memory, or a hard disk can be used. In addition, the storage unit 13 may be configured as an external storage device that can read the contents of a storage medium storing the reference feature amounts so that the reference feature amounts can be easily changed according to road surface conditions and the like. it can.
[0024]
The control unit 14 is a control unit that controls each unit of the present apparatus 1. The control unit 14 includes a vehicle type identification unit 15, a passing vehicle number measurement unit 16, a vehicle speed measurement unit 17, an occupancy ratio measurement unit 18, and an exhaust gas amount calculation unit 19. It is provided with.
Among these, the vehicle type identification unit 15 is a vehicle type identification unit that performs a vehicle type identification process for identifying the vehicle type of the vehicle, and the passing vehicle number measurement unit 16 is a passing vehicle number measurement unit that performs the passing vehicle number measurement process for identifying the number of passing vehicles. The vehicle speed measurement unit 17 is a vehicle speed measurement unit that performs a vehicle speed measurement process for measuring the speed of the vehicle. The occupancy ratio measurement unit 18 is an occupancy ratio measurement unit that performs an occupancy ratio measurement process that measures the occupancy ratio of the road surface by the vehicle. .
[0025]
Further, the exhaust gas amount calculation unit 19 is an exhaust gas amount calculation unit that performs an exhaust gas amount calculation process for calculating an exhaust gas amount. Specifically, the exhaust gas amount calculating unit 19 calculates the vehicle type identified by the vehicle type identifying unit 15, the number of passing vehicles measured by the passing vehicle number measuring unit 16, and the speed measured by the vehicle speed measuring unit 17, Calculate the amount of exhaust gas emitted from the vehicle. In addition, the exhaust gas amount calculation unit 19 calculates the vehicle based on the vehicle type identified by the vehicle type identification unit 15, the occupancy measured by the occupancy measurement unit 18, and the speed measured by the vehicle speed measurement unit 17. Calculate the amount of exhaust gas discharged from. Then, the exhaust gas amounts calculated by these two methods are compared, and one final exhaust gas amount is determined.
[0026]
Among the constituent elements of the control unit 14, the passing number measuring unit 16, the vehicle speed measuring unit 17, and the occupancy measuring unit 18 are described in the above-mentioned Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-307987. And the occupancy rate measuring means, respectively, and therefore, the description will be made focusing on the vehicle type identification unit 15 here. FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the vehicle type identification unit 15. 3, the vehicle type identification unit 15 includes an identification unit 20 and a reference data acquisition unit 21. The identification unit 20 is an identification unit that identifies a vehicle, and includes an outline extraction unit 20a, a feature extraction unit 20b, and a feature matching unit 20c. The reference data acquisition unit 21 is a reference data acquisition unit that acquires reference data, and includes a reference contour line extraction unit 21a and a reference feature amount extraction unit 21b.
[0027]
First, each component of the identification unit 20 will be described. The contour line extraction unit 20a performs a differentiation process using a differential filter on the image data captured via the input IF 11, and extracts a contour line of the vehicle included in the image data in a predetermined direction. This differentiation processing is performed by a known method. Specifically, a predetermined differentiation filter (difference filter) shown in FIGS. Filter) to calculate the product sum with the value of each pixel. 6 and 7 show outlines of the contour lines extracted by the contour line extracting unit 20a. FIG. 6 is a diagram showing contour line extraction of image data of a normal car, and FIG. 7 is a diagram showing contour line extraction of image data of a large car. As shown by the arrows in FIGS. 6 and 7, in the image data area, the outlines of the bumper, hood, window glass, and vehicle body ceiling of each vehicle are extracted.
[0028]
Further, the feature amount extraction unit 20b sets a plurality of predetermined continuous regions with respect to the outline extracted by the outline extraction unit 20a, and sets a frequency of a predetermined extraction direction component of the outline included in each region. Is calculated to extract the feature amount of the contour line. The setting of the continuous area is performed by dividing the image data into n1 × n2 uniform matrix areas that are continuous with each other. For example, FIGS. 6 and 7 show examples in which the number of divisions is set to 3 × 3. In FIGS. 6 and 7, the area divided by the dotted line is a continuous area. Here, the predetermined extraction direction is an arbitrary number of directions set for each of the continuous areas. The number n3 of the predetermined extraction directions is arbitrary. For example, as shown in FIG. 6, in one area, four directions of a horizontal direction D1, a direction D2 at 30 degrees to the horizontal direction D1, a direction D3 at 60 degrees to the horizontal direction D1, and a vertical direction D4. One extraction direction is set (the number of directions n3 = 4).
[0029]
The feature amount matching unit 20c matches the feature amount extracted by the feature amount extracting unit 20b with each of the plurality of reference feature amounts stored in the storage unit 13, and has the highest matching rate. This is a feature amount matching unit that identifies the type of the vehicle to be identified by selecting a reference feature amount. This matching can be performed by using a known statistical method. For example, a minimum distance between patterns (for example, a Mahalanobis distance or a Levenshtein distance) between a feature value and each reference feature value is determined, and the distance is the shortest. Can be selected as the reference feature having the highest matching rate.
[0030]
Next, each component of the reference data acquisition unit 21 will be described. First, the reference contour extraction unit 21a extracts the contour from the vehicle image data, similarly to the contour extraction unit 20a described above. However, the image data to be extracted by the reference contour line extraction unit 21a is not the vehicle to be actually identified but the image data acquired for setting the reference value. Such image data is acquired in advance by an administrator, a maintenance person, or the like of the apparatus 1 before actual identification starts.
Further, the reference feature amount extraction unit 21b extracts a feature amount from the contour line extracted by the reference contour line extraction unit 21a, similarly to the above-described feature amount extraction unit 20b. The reference feature value extracted by the reference feature value extraction unit 21b is stored in the storage unit 13 in association with the vehicle type data input by the input device 10.
[0031]
Next, the processing contents of the present apparatus 1 will be described. In this process, first, reference data acquisition processing for acquiring reference data for vehicle type identification is performed. Thereafter, the vehicle type identification process, the passing vehicle number measurement process, the vehicle speed measurement process, and the occupancy ratio measurement process are performed in parallel with each other. Further, thereafter, an exhaust gas amount measurement process is performed. Here, the number-of-passed vehicles measurement process, the vehicle speed measurement process, and the occupancy ratio measurement process can be performed in the same manner as in the above-described Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-307987. In addition, regarding the type of vehicle, it is assumed that the vehicle is identified as “Large car”, “Regular car”, or “Motorcycle”, and the vehicle that could not be identified by any of them is classified as “Unknown”. Show. However, the present invention is not limited to this example, and a more detailed vehicle type can be identified.
[0032]
First, the reference data acquisition process will be described. FIG. 8 is a flowchart of the reference data acquisition process by the reference data acquisition unit 21. In the reference data acquisition processing, first, image data of one vehicle serving as a reference (a reference setting vehicle) is taken into the reference contour line extraction unit 21a (step S8-1). The image data is obtained by, for example, photographing a vehicle traveling on the road with the camera 2 at a synchronous timing using an infrared sensor or the like, and capturing a continuous image output from the camera 2 with the continuous image input device 3. Thus, the image data can be obtained by converting the image into black and white discontinuous image data.
[0033]
Then, a reference contour line is extracted by the reference contour line extraction unit 21a from the image data thus captured (step S8-2). As described above, the calculation of the reference contour line is performed by calculating the product sum of the luminance of each pixel or a block of a plurality of pixels of the image data and the value of each pixel constituting a predetermined differential filter. It is. Thereafter, the data of the contour line extracted in this way is input to the reference feature value extraction unit 21b, and the reference feature value is calculated (step S8-3). Specifically, a continuous area is set for the contour extracted by the reference contour extraction unit 21a, the frequency of a predetermined extraction direction component of the contour included in each area is calculated, and this frequency is calculated as The feature amount of the contour is used. By performing the frequency calculation for all the regions, the feature amount can be calculated.
[0034]
Thereafter, the manager or the like visually identifies the vehicle type of the reference setting vehicle at an arbitrary timing or the like, and inputs predetermined vehicle type data corresponding to the vehicle type via the input device 10. The vehicle type data is stored in the storage unit 13 in a state where the vehicle type data is associated with the reference feature amount acquired in step S7-3 (step S8-4). Hereinafter, a series of processes of steps S8-1 to S8-4 is repeated until the reference feature amounts are obtained for all the types of the "large car", "regular car", and "motorcycle" ( Step S8-5), the reference data acquisition process ends.
[0035]
Next, the vehicle type identification processing will be described. FIG. 9 is a flowchart of the vehicle type identification processing. In this vehicle type identification processing, first, image data of one vehicle (identification vehicle) to be identified is taken into the contour line extraction unit 20a (step S9-1). This image data can also be obtained by photographing the identification vehicle with the camera 2 and using the continuous image input device 3 as discontinuous image data, similarly to the image data of the reference setting vehicle. Then, a contour line is extracted from the image data thus captured by the contour line extraction unit 20a (step S9-2), and a feature value is calculated by the feature value extraction unit 20b (step S9-3). These are performed in the same manner as in steps S8-2 and S8-3, respectively.
[0036]
Next, the feature value matching unit 20c performs matching between the feature value of the vehicle for identification and the reference feature value of each reference setting vehicle stored in the storage unit 13 (step S9-4). Then, among the reference feature values of the reference setting vehicles, one reference feature value closest to the feature value of the identification vehicle is determined, and the vehicle type data stored in association with the reference feature value is determined. It is acquired as vehicle type identification data indicating the vehicle type (step S9-5). However, as a result of the matching, if the reference feature value closest to the feature value of the identification vehicle cannot be determined for some reason, it is determined that the vehicle type of the identification vehicle is “unknown”. Finally, the thus-obtained vehicle type identification data is output to the exhaust gas amount calculation unit 19 and to the traffic monitoring device via the output IF 12 (step S9-6), and the vehicle type identification processing ends.
[0037]
Next, the passage number measurement process will be described. In this passage number measurement processing, first, image data (background image data) when there is no vehicle is captured via the camera 2 and the continuous image input device 3 at an arbitrary timing. Then, a vehicle detection area based on an instruction from an operator or the like is set for the background image data. After that, the image data to be measured is captured via the camera 2 and the continuous image input device 3. Then, predetermined image processing such as differentiation processing is sequentially performed on the image data to extract vehicle image data. Then, the vehicle portion is detected by correlating the vehicle detection region of the vehicle image data with the region of interest of the previously acquired background image data, and the number of passing vehicles is obtained by counting the number of detected vehicles. . Thereafter, until the predetermined time elapses, the steps from acquisition of the image data to be measured to calculation of the number of passing vehicles are repeated, and the number-of-passed vehicle data integrated at the elapse of the predetermined time is output to the exhaust gas amount calculating unit 19. At the same time, the data is output to the traffic monitoring device via the output IF 12, and the passage number measurement process ends.
[0038]
Next, the vehicle speed measurement processing will be described. In this vehicle speed measurement processing, background image data is fetched in the same manner as the above-described processing, and a vehicle tracking area is set for the background image data. In addition, vehicle image data is extracted in the same manner as in the above-described passage number measurement processing. Thereafter, it is determined whether or not the tracking process has already been performed for the specific vehicle.If the tracking process has not been performed, the detection target region of the vehicle image data and the vehicle tracking region of the previously acquired background image data are determined. The vehicle portion is detected by taking the correlation of Then, the detected vehicle is registered as a template. After this template registration, the vehicle registered in the template is detected from the newly captured image, and its position is determined. Then, it is determined whether or not the position of the tracked vehicle has left the vehicle tracking area, and a speed is calculated based on the number of frames required until the tracking is completed and the distance of the vehicle tracking area. As well as the output to the traffic monitoring device via the output IF 12, and the vehicle speed measurement processing ends.
[0039]
Next, the occupancy rate measurement processing will be described. In this occupancy ratio measurement processing, background image data is fetched in the same manner as in the above-described processing, and an occupancy ratio measurement area is set for the background image data. In addition, vehicle image data is extracted in the same manner as in the above-described passage number measurement processing. Then, the vehicle portion of the image is detected by correlating the occupancy measurement region of the extracted vehicle image with the occupancy measurement region of the background image data, and the number of pixels of the vehicle portion is determined by the occupancy measurement region. Of these, the area occupied by the vehicle is counted. Thereafter, until the predetermined time elapses, the steps from acquisition of the image data to be measured to calculation of the occupied area are repeated, and the total occupied area counted at the elapse of the predetermined time is defined as the occupancy data, Output to the calculation unit 19 and output to the traffic monitoring device via the output IF 12, and the occupancy ratio measurement processing ends.
[0040]
Finally, the exhaust gas amount calculation processing will be described. The exhaust gas amount calculation process includes an exhaust gas amount calculation process using the number of passing vehicles and the like, an exhaust gas amount calculation process using an occupancy ratio and the like, and an exhaust gas amount determination process based on the results of these processes. First, a calculation process using the number of passing vehicles and the like will be described. FIG. 10 is a flowchart of a calculation process using the number of passing vehicles and the like. As shown in FIG. 10, the vehicle type identification data output in the vehicle type identification process, the passing vehicle number data output in the passing vehicle number measurement process, and the speed data output in the vehicle speed measurement process are used to calculate the exhaust gas amount. The data is sequentially captured by the unit 19 (S10-1 to S10-3). Each of these data is measured for image data acquired at the same time. Then, the amount of exhaust gas corresponding to the captured vehicle type identification data and speed data is extracted from the storage unit 13, and the amount of exhaust gas is calculated by integrating the amount of exhaust gas and the number of passing vehicles indicated by the number of passing vehicles data. (S10-4). This completes the calculation process using the number of passing vehicles.
[0041]
Next, a calculation process using the occupation ratio and the like will be described. FIG. 11 is a flowchart of a calculation process using the occupation ratio and the like. As shown in FIG. 11, the vehicle type identification data output in the vehicle type identification process, the speed data output in the vehicle speed measurement process, and the occupancy ratio data output in the occupancy ratio measurement process are used to calculate the exhaust gas amount. The data is sequentially captured by the unit 19 (S11-1 to S11-3). Each of these data is measured for image data acquired at the same time. Then, the exhaust gas amount corresponding to the captured vehicle type identification data and speed data is extracted from the storage unit 13, and the exhaust gas amount is calculated by integrating the exhaust gas amount and the occupancy indicated by the occupancy ratio data. (S11-4). This completes the calculation process using the occupancy and the like.
[0042]
The calculation process using the number of passing vehicles and the calculation process using the occupancy ratio are performed for the following reasons. In other words, usually, the exhaust gas amount can be obtained as described above by the calculation process using the number of passing vehicles and the like, but, for example, in image data to be measured in the number of passing vehicles measurement process as in the case of congestion, When a plurality of vehicles overlap each other, there is a possibility that the number of passing vehicles cannot be measured accurately. Therefore, the final exhaust gas amount is determined by performing calculation processing using the occupancy rate and the like, and comparing the two exhaust gas amounts in the exhaust gas amount determination process.
[0043]
This exhaust gas amount determination processing will be described. FIG. 12 is a flowchart of the exhaust gas amount determination process. As shown in FIG. 12, in the exhaust gas amount calculation unit 19, the amount of exhaust gas obtained by the calculation process using the number of passing vehicles and the like and the amount of exhaust gas obtained by the calculation process using the occupancy ratio and the like are determined. Is calculated (step S12-1). Then, the difference and the predetermined value are compared with each other (step S12-2).
[0044]
Here, if the difference is not larger than the predetermined value, the difference between the exhaust gas amount obtained by the calculation process using the number of passing vehicles and the like and the exhaust gas amount obtained by the calculation process using the occupancy ratio and the like is determined. It is determined that the exhaust gas amount is allowable, and the larger one of the predetermined exhaust gas amounts is determined as the final exhaust gas amount (step S12-3), and this exhaust gas amount is output to the traffic monitoring device via the output IF 12 as the exhaust gas amount data. (Step S12-4), the exhaust gas amount determination processing ends. The reason why the larger exhaust gas amount is adopted is to consider the safety factor in the exhaust gas measurement. In addition, the smaller exhaust gas amount is adopted, or the average value of both exhaust gas amounts is used. Can be adopted.
[0045]
On the other hand, if the difference is larger than the predetermined value, it is determined that the difference between the two exhaust gas amounts is unacceptably large, the average value of both exhaust gas amounts is calculated, and this average value is used as the final exhaust gas amount. Is determined (step S12-5). Then, the exhaust gas amount is output as exhaust gas amount data to the traffic monitoring device via the output IF 12 (step S12-4), and the exhaust gas amount determination processing ends. As described above, the average value is used to alleviate the measurement error generated in the exhaust gas amount measurement. In addition, the exhaust gas amount that is considered to be relatively reliable is determined in advance. In advance, this exhaust gas amount may be adopted. Further, for example, when the occupancy is a parameter and the occupancy is a certain value or less, the exhaust gas amount obtained by integrating the exhaust gas amount and the occupancy indicated by the occupancy data is used as the final exhaust gas amount. If the occupancy exceeds a certain value, the exhaust gas value corresponding to the occupancy may be used as the final exhaust gas amount.
[0046]
【The invention's effect】
As described above, according to the traffic combined monitoring device of the present invention (claim 1), the traffic is monitored based on the speed measured by the vehicle speed measuring means and the vehicle type identified by the vehicle type identifying means. The exhaust gas amount of each vehicle is extracted from the means, and the total exhaust gas amount is calculated based on the exhaust gas amount and the number of passing vehicles measured by the passing vehicle number measuring means. It can measure the number of vehicles, measure the speed, identify the type of vehicle, and measure the amount of exhaust gas using these results, eliminating the need to arrange multiple devices individually, reducing the installation cost of the devices can do.
[0047]
Further, according to the traffic combined monitoring device of the present invention (claim 2), each vehicle is stored in the storage unit based on the speed measured by the vehicle speed measurement unit and the vehicle type identified by the vehicle type identification unit. The exhaust gas amount is extracted, and the entire exhaust gas amount is calculated based on the exhaust gas amount and the occupancy ratio measured by the occupancy ratio measuring means. Measurement, vehicle type identification, and exhaust gas amount measurement using these results can be performed, and it is not necessary to arrange a plurality of devices individually, so that installation costs of the devices can be reduced.
[0048]
According to the combined traffic monitoring device of the present invention (claim 3), the exhaust gas amount calculated based on the number of passing vehicles and the like and the exhaust gas amount calculated based on the occupancy ratio and the like are compared with each other, Since the final exhaust gas amount is determined by a method according to the comparison result, a more accurate exhaust gas amount can be obtained based on both exhaust gas amounts, thereby improving measurement accuracy and measurement reliability. be able to.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a traffic monitoring system using a combined traffic monitoring device according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing the overall configuration of the apparatus of FIG. 1;
FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of a vehicle type identification unit in FIG. 2;
FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of a differential filter.
FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of a differential filter.
FIG. 6 is a diagram showing contour line extraction and the like of image data of a normal vehicle.
FIG. 7 is a diagram illustrating contour line extraction and the like of image data of a large vehicle.
FIG. 8 is a flowchart of reference data acquisition processing.
FIG. 9 is a flowchart of a vehicle type identification process.
FIG. 10 is a flowchart of a calculation process using the number of passing vehicles and the like.
FIG. 11 is a flowchart of a calculation process using an occupation ratio and the like.
FIG. 12 is a flowchart of an exhaust gas amount determination process.
[Explanation of symbols]
1 traffic monitoring system
2 Camera
3 Continuous image input device
4 Display switching device
5 Image display device
6 Data processing device
7 External storage device
8 Printer
10 Input device
11 Input IF
12 Output IF
13 Memory
14 Control unit
15 Vehicle type identification section
16 Passage Number Measurement Unit
17 Vehicle speed measurement section
18 Occupancy measurement unit
19 Exhaust gas amount calculation unit
20 Identification unit
20a Contour line extraction unit
20b Feature extraction unit
20c feature matching section
21 Reference data acquisition unit
21a Reference contour extraction unit
21b Reference feature amount extraction unit

Claims

所定方法で取得された画像データに対して所定の画像処理を行い、当該画像データに含まれる車両の数を検知することにより、車両の通過台数を計測する通過台数計測手段と、
所定方法で取得された複数の画像データに対して所定の画像処理を行い、これら複数の画像データに含まれる所定の車両の位置変化を検知することにより、車両の速度を計測する車速計測手段と、
所定方法で取得された画像データに対して所定の画像処理を行い、当該画像データに含まれる車両の車種を識別する車種識別手段と、
予め取得された、複数の車種それぞれについての所定速度毎の排ガス量を記憶する記憶手段と、
上記車速計測手段にて計測された速度と、上記車種識別手段にて識別された車種とに基づいて、上記記憶手段から各車両毎の排ガス量を抽出し、この排ガス量と、上記通過台数計測手段にて計測された通過台数とに基づいて、車両全体の排ガス量を算出する排ガス量算出手段と、
を備えることを特徴とする交通複合監視装置。Performing a predetermined image processing on the image data acquired by the predetermined method, and detecting the number of vehicles included in the image data, thereby measuring the number of passing vehicles;
Vehicle speed measuring means for performing predetermined image processing on a plurality of image data obtained by a predetermined method and detecting a change in the position of a predetermined vehicle included in the plurality of image data to measure the speed of the vehicle; ,
Performing a predetermined image processing on the image data obtained by the predetermined method, a vehicle type identification unit for identifying a vehicle type included in the image data,
Storage means for storing the exhaust gas amount for each predetermined speed for each of a plurality of vehicle types, obtained in advance,
Based on the speed measured by the vehicle speed measuring means and the vehicle type identified by the vehicle type identifying means, an exhaust gas amount of each vehicle is extracted from the storage means, and the exhaust gas amount and the number of passing vehicles are measured. Exhaust gas amount calculating means for calculating the exhaust gas amount of the entire vehicle based on the number of passing vehicles measured by the means,
A traffic combined monitoring device comprising:

所定方法で取得された画像データに対して所定の画像処理を行い、当該画像データに含まれる車両の数を検知することにより、車両の占有率を計測する占有率計測手段と、
所定方法で取得された複数の画像データに対して所定の画像処理を行い、これら複数の画像データに含まれる所定の車両の位置変化を検知することにより、車両の速度を計測する車速計測手段と、
所定方法で取得された画像データに対して所定の画像処理を行い、当該画像データに含まれる車両の車種を識別する車種識別手段と、
予め取得された、複数の車種それぞれについての所定速度毎の排ガス量を記憶する記憶手段と、
上記車速計測手段にて計測された速度と、上記車種識別手段にて識別された車種とに基づいて、上記記憶手段から各車両毎の排ガス量を抽出し、この排ガス量と、上記占有率計測手段にて計測された占有率とに基づいて、車両全体の排ガス量を算出する排ガス量算出手段と、
を備えることを特徴とする交通複合監視装置。Occupancy rate measuring means for performing predetermined image processing on the image data obtained by the predetermined method, detecting the number of vehicles included in the image data, and measuring the occupancy rate of the vehicle,
Vehicle speed measuring means for performing predetermined image processing on a plurality of image data obtained by a predetermined method and detecting a change in the position of a predetermined vehicle included in the plurality of image data to measure the speed of the vehicle; ,
Performing a predetermined image processing on the image data obtained by the predetermined method, a vehicle type identification unit for identifying a vehicle type included in the image data,
Storage means for storing the exhaust gas amount for each predetermined speed for each of a plurality of vehicle types, obtained in advance,
Based on the speed measured by the vehicle speed measuring means and the vehicle type identified by the vehicle type identifying means, an exhaust gas amount for each vehicle is extracted from the storage means, and the exhaust gas amount and the occupancy ratio measurement are extracted. Exhaust gas amount calculating means for calculating the exhaust gas amount of the entire vehicle based on the occupancy ratio measured by the means,
A traffic combined monitoring device comprising:

上記排ガス量算出手段は、通過台数、速度、および、車種に基づいて算出された排ガス量と、占有率、速度、および、車種に基づいて算出された排ガス量とを相互に比較し、その比較結果に応じた所定の方法によって、最終的な排ガス量を決定することを特徴とする請求項１および２に記載の交通複合監視装置。The exhaust gas amount calculating means compares the exhaust gas amount calculated based on the number of vehicles passing, the speed, and the vehicle type, the occupancy rate, the speed, and the exhaust gas amount calculated based on the vehicle type, and compares the amounts. 3. The traffic combined monitoring apparatus according to claim 1, wherein a final exhaust gas amount is determined by a predetermined method according to a result.