JP2004170322A

JP2004170322A - Traffic flow measuring apparatus

Info

Publication number: JP2004170322A
Application number: JP2002338664A
Authority: JP
Inventors: Takahiro Mihara; 隆宏三原; Hiroo Tomita; 浩朗富田
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2002-11-22
Filing date: 2002-11-22
Publication date: 2004-06-17
Anticipated expiration: 2022-11-22
Also published as: JP4095411B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a traffic flow measuring apparatus capable of efficiently measuring a traffic flow even in conditions in which such an overlap as to prevent the recognition of individual motor vehicles occurs. <P>SOLUTION: In the traffic flow measuring apparatus, images imaged at prescribed periods are processed to measure traffic conditions in a road. The traffic flow measuring apparatus is provided with both an imaging part 10 for imaging road traffic conditions at prescribed periods and a part 12 for setting stepping lines for monitoring changes in the luminance of a road surface according to the shape of the road in the images imaged by the imaging part 10. Object candidates are extracted according to changes in the luminance in reference lines for monitoring changes in the luminance of the road surface set by the part 12 for setting the stepping lines for monitoring changes in the luminance of the road surface. By tracking the object candidates, the traffic conditions are determined. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、交通流計測装置、特に自動車交通流における監視範囲内の渋滞等の状態量を検出する交通流計測画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
交通流計測のうち渋滞判定手法の一つとして、個別車両の存在位置を検出して、一定時間に移動量から個別車両の車速を計測し、個別車両の車速の平均を求め、全体の平均を取ることで、道路全体での車両群速度を求め、車線内の車両占有率と車群速度から渋滞を判定するという手法があった。
【０００３】
しかし、この手法では個別車両を認識する必要があり、個別車両が認識できないと判定精度が低下するという問題があった。
【０００４】
また、個別車両の認識を必要としない渋滞判定手法も提案されている（例えば、特許文献１参照）。
しかし、この従来例では、背景画像を用いて監視画像道路内の特徴を抽出しているため、路面内に急激な影などが発生すると不要な特徴量を検出してしまい、誤判定の大きな要因となっていた。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１０−２５３６４９号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の交通渋滞判定法は、以上のように構成されているため、個別認識した車両から速度、車間距離を計測しなければならず、単位時間あたりの車両通過台数等の交通密度から渋滞判定をすることが必要である。
また、複数台の車両が隠蔽などにより、個別車両として認識・追跡をすることができなかった場合、計測精度が下がるという問題があった。
そして、背景画像を用いる手法を利用した場合、影などの影響で交通事象の誤判定への原因となっていた。
【０００７】
この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたもので、個別車両が認識できなくなるような重なりが発生する状況でも、交通流を効率よく計測できる交通流計測装置を提供しようとするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る交通流計測装置では、画像撮像部により撮像される画像における路面輝度変化を監視するための路面輝度変化監視基準線を道路形状に応じて設定する路面輝度変化監視基準線設定手段を備え、前記路面輝度変化監視基準線設定手段により設定された路面輝度変化監視基準線における輝度変化によって物体候補を抽出し、この物体候補を追跡することにより交通状態を判定するようにしたものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明による実施の形態１を図１ないし図７について説明する。図１は実施の形態１における交通流計測装置の構成を示すブロック図である。図２は実施の形態１における移動物体存在領域設定部により設定された移動物体存在領域を示す平面図である。図３は実施の形態１における路面輝度変化監視踏み線設定部により設定された路面輝度変化監視踏み線を示す平面図である。図４は実施の形態１における路面輝度変化監視踏み線上の輝度ヒストグラム分布を示す曲線図である。図５は実施の形態１における物体候補抽出部処理フローを示すフローチャートである。図６は実施の形態１における物体候補追跡部処理フローを示すフローチャートである。図７は実施の形態１における交通状態判定部処理フローを示すフローチャートである。
【００１０】
この発明による実施の形態１による交通流計測装置の構成を示す図１において、画像撮像部１０は監視用ＩＴＶカメラなどの撮像素子により所定の周期で画像を撮像し、その画像をデジタルデータとして記憶する。
移動物体存在領域設定部１１は監視道路上の監視を必要とする移動物体存在領域を設定する。この移動物体存在領域設定部１１は、図２のように移動物体存在領域（１）：ＢＯＲおよび移動物体存在領域（２）：ＢＯＳを設定するものであり、カメラの設置角度が決定すると不変の領域となるため、事前に設定しておくものである。
そして、画像撮像部１０により撮像された画像と前記移動物体存在領域設定部１１により予め設定された移動物体存在領域ＭＯＲ，ＭＯＳから移動物体存在領域画像を生成する移動物体存在領域画像生成部１０Ａが画像撮像部１０の出力側に設けられている。
【００１１】
路面輝度変化監視踏み線設定部１２は移動物体存在領域設定部１１で設定した移動物体存在領域内、すなわち道路車線内での車両移動経路に沿って路面輝度変化監視の基準となる路面輝度変化監視踏み線を決定する。この踏み線は、図３のように、車線の移動経路に沿って事前に決定する路面輝度変化監視踏み線（１）：ＢＲＬおよび路面輝度変化監視踏み線（２）：ＢＲＭで示す１画素幅の線である。
【００１２】
物体候補抽出部１３の入力側には、路面輝度変化監視踏み線設定部１２で設定された路面輝度変化監視踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭ上の路面輝度変化としての輝度ヒストグラム分布を抽出する路面輝度変化抽出部１３Ａが設けられている。
物体候補抽出部１３は路面輝度変化抽出部１３Ａで抽出された路面輝度変化監視踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭ上の輝度ヒストグラム分布から物体候補を検索する。
物体候補追跡部１４は物体候補抽出部１３で抽出した物体候補を正規化相互相関マッチングを用いて路面輝度変化監視踏み線上を探索し、物体の追跡を行うものである。
交通状態判定部１５は物体候補追跡部１４で追跡した物体候補から、路面構造物と影を排除し、監視路線上の物体候補占有率と物体平均移動速度を算出し、それをもとに交通状態を判定する。
【００１３】
次に、図４および図５をもとに物体候補抽出部１３の動作を説明する。
図４は路面輝度変化監視踏み線設定部１２で設定した踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭ上の輝度ヒストグラム分布を示し、図５は物体候補抽出部１３の処理フローである。
まず、路面輝度変化抽出部１３Ａにより入力画像から踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭ上の路面輝度変化ヒストグラムを生成する。
ステップＳ１１では、物体候補抽出部１３において、入力ヒストグラムを数個のブロックに分割し、ブロックごとの輝度分散値を計算する。
ステップＳ１２では、ブロック分散値がある一定の閾値Ｄを超えるブロックを物体候補として仮登録する。
ステップＳ１３では、現処理周期でそのブロック上を追跡している物体候補の存在をチェックし、もし追跡物体が２処理周期以上追跡していれば仮候補から除外する。
ステップＳ１４では、仮登録したブロックの分散値とヒストグラム分布を記憶する。この時点で登録した物体候補の中には、路面構造物（例えば路面ペイント）や影なども含むことになる。
【００１４】
次に、図６をもとに物体候補追跡部１４の動作を説明する。図６は物体候補追跡部１４の処理フローである。
ステップＳ２１では、各ブロックで登録した物体候補情報を過去２処理周期分蓄積し、同一ブロックで連続して物体候補の登録があると分散値の比較を行い、１処理周期前のブロック分散値が、現処理周期のブロック分散値より低い場合、１処理周期前のブロックを追跡ブロックとして決定する。これにより、ブロック内に効率的に輝度変化の大きいパターンを登録することが可能となる。
ステップＳ２２では、追跡ブロックのヒストグラムパターンをテンプレートとして入力画像の踏み線上を正規化相互相関を用いて探索する。
ステップＳ２３では、追跡ブロックの２次元位置から３次元位置を算出する。ステップＳ２４では、ステップＳ２３で計測した３次元位置の移動量から追跡ブロックの移動速度を算出する。
【００１５】
次に、図７を基に交通状態判定部１５の動作を説明する。図７は交通状態判定部１５の処理フローである。
ステップＳ３１では、追跡中のブロックから追跡初期登録時から閾値Ｔ時間で閾値Ｌ１ｍの距離の移動がなかったブロックは路面構造物もしくは影の情報として交通状態判定の対象から除外する。交通流を計測する際、停止物体とは低速状態を経て停止状態になるため、追跡開始時から移動しない物体に関しては路面構造物もしくは影と判断しても問題ない。
ステップＳ３２では、追跡中のブロックを車線単位で分類し、ブロック平均速度を計算することで車線内の物体移動平均速度を算出する。
ステップＳ３３では、追跡中のブロックを車線単位で分類し、追跡中のブロック数から路面の物体候補占有率を算出する。例えば１車線内に踏み線３本、１踏み線当たりの分割ブロック数５個とした場合、車線内を１５分割しているので占有率は０−１００％の間で約６．６％単位での変化となる。
ステップＳ３４では、ステップＳ３２およびステップＳ３３で算出した物体移動平均速度と物体候補占有率を用いて、物体移動平均速度が閾値Ｖ１ｋｍ／ｈより低く、物体候補占有率がＯ１％より大きければ車線内には移動物体が多く、車線内の移動物体はゆっくり移動していると判断し、渋滞と判定する。
【００１６】
以上のように、この実施の形態１では、個別車両が特定できないような状況でも高分散をもつブロックを登録追跡するため、個別車両特定のための処理を必要としない。
また、物体追跡は路面構造物や影も含めて追跡処理を行うが探索方法が１次元テンプレートの１次元方向探索の相関処理なので少ない計算量で処理が可能となる。
【００１７】
さらに、この実施の形態１では、図３の踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭは車線内に１本だけということではなく、必要に応じて踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭの数を変更しても良い。
また、図３の踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭは、１画素幅単位の輝度の変化を監視しているが、処理時間が許す限り、その踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭの幅を広くしても良い。
もしくは、横方向画素の平均輝度を求めて１画素幅に投影して輝度ヒストグラムを作成しても良い。
【００１８】
この発明による実施の形態１によれば、所定の周期で撮像される画像を処理し、道路の交通状態を計測する交通流計測装置において、所定の周期で道路状態を撮像する画像撮像部１０からなる画像撮像手段と、移動物体の移動経路に沿って移動物体存在領域ＭＯＲ，ＭＯＳを設定する移動物体存在領域設定部１１からなる移動物体存在領域設定手段と、前記画像撮像部１０からなる画像撮像部により撮像される前記移動物体存在領域設定部１１からなる移動物体存在領域ＭＯＲ，ＭＯＳでの画像における路面輝度変化を監視するための路面輝度変化監視踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭからなる路面輝度変化監視基準線を道路形状に応じて設定する路面輝度変化監視踏み線設定部１２からなる路面輝度変化監視基準線設定手段とを備え、前記路面輝度変化監視踏み線設定部１２からなる路面輝度変化監視基準線設定手段により設定された路面輝度変化監視踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭからなる路面輝度変化監視基準線における輝度変化によって物体候補を抽出し、この物体候補を追跡することにより交通状態を判定するようにしたので、個別車両が認識できなくなるような重なりが発生する状況でも、交通流を効率よく的確に計測できる交通流計測装置を提供することができる。
【００１９】
また、この発明による実施の形態１によれば、前項の構成において、所定の周期で映像を撮像する画像撮像部１０からなる画像撮像手段と、移動物体の移動経路に沿って移動物体存在領域ＭＯＲ，ＭＯＳを設定する移動物体存在領域設定部１１からなる移動物体存在領域設定手段と、前記画像撮像部１０からなる画像撮像部により撮像された画像と前記移動物体存在領域設定部１１からなる移動物体存在領域設定手段により予め設定された移動物体存在領域ＭＯＲ，ＭＯＳから移動物体存在領域画像を生成する移動物体存在領域画像生成部１０Ａからなる移動物体存在領域画像生成手段と、前記移動物体存在領域設定部１１からなる移動物体存在領域設定手段により移動物体の移動経路に沿って設定された移動物体存在領域ＭＯＲ，ＭＯＳ内の道路形状に沿って路面輝度変化監視踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭからなる路面輝度変化監視基準線を決定する路面輝度変化監視踏み線設定部１２からなる路面輝度変化監視基準線設定部と、前記路面輝度変化監視踏み線設定部１２からなる路面輝度変化監視基準線設定部により決定された前記路面輝度変化監視踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭからなる路面輝度変化監視基準線線における路面輝度変化を抽出する路面輝度変化抽出部１３Ａからなる路面輝度変化抽出手段とを備え、前記路面輝度変化抽出部１３Ａからなる路面輝度変化抽出手段から抽出された路面輝度変化により輝度変化が大きく輝度分散の高い部分を抽出する物体候補抽出部１４からなる物体候補抽出手段を設けたので、個別車両が認識できなくなるような重なりが発生する状況でも、交通流をより効率よく的確に計測できる交通流計測装置を提供することができる。
【００２０】
さらに、この発明による実施の形態１によれば、前項の構成において、物体候補抽出部１３により抽出された物体候補を前記路面輝度変化監視踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭからなる路面輝度変化監視基準線において相関探索を行う物体候補追跡部１４からなる物体候補追跡手段を設けたので、個別車両が認識できなくなるような重なりが発生する状況でも、交通流をより効率よく、しかも、一層的確に計測できる交通流計測装置を提供することができる。
【００２１】
そして、この発明による実施の形態によれば、前項の構成において、前記物体候補追跡部の出力結果から監視範囲内の交通状態を判断する交通状態判断部を備えるので、個別車両が認識できなくなるような重なりが発生する状況でも、交通流を効率よく計測できるとともに、交通状況を確実に判断できる交通流計測装置を提供することができる。
【００２２】
実施の形態２．
この発明による実施の形態２を図８および図９について説明する。図８は実施の形態２における交通流計測装置の構成を示すブロック図である。図９は実施の形態２における停止低速判定部処理フローを示すフローチャートである。
この実施の形態２において、ここで説明する特有の構成以外の構成については、先に説明した実施の形態１における構成を同一の構成内容を具備し、同様の作用を奏するものである。図中、同一符号は同一または相当部分を示す。
【００２３】
図８は、この発明の実施の形態２による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
図８において、実施の形態１と同様に、画像撮像部１０，移動物体存在領域設定部１１，路面輝度変化監視踏み線設定部１２，物体候補抽出部１３，物体候補追跡部１４および交通状態判定部１５が設けられる。そして、図８において、停止低速物体判定部１６が設けられている。
【００２４】
次に、図９を基に、停止低速物体判定処理１８の処理フローについて説明する。
ステップＳ４１では、前記物体追跡処理で追跡処理を行ったブロックから追跡開始時から閾値Ｌ２ｍ以上移動し、閾値Ｖ２ｋｍ／ｈより小さい速度であれば低速移動物体であると判定する。
ステップＳ４２では、前記物体追跡処理で追跡処理を行ったブロックから追跡開始時から閾値Ｌ３ｍ以上移動し、閾値Ｖ３ｋｍ／ｈより小さい速度であれば停止物体であると判定する。例えばＬ２＝１０ｍ、Ｖ２＝４０ｋｍ／ｈ、Ｌ３＝１０ｍ、Ｖ３＝５ｋｍ／ｈと設定し低速・停止物体を検出する。
ステップＳ４４では、停止低速ブロックが存在する車線に対して車線内停止もしくは低速物体ありの情報を設定する。
【００２５】
以上のように、この実施の形態２では、個別車両の正確な数と位置情報までは計測できないが、車線内の停止低速物体の存在の有無は判別可能である。
交通流計測を行う場合、停止低速物体の位置情報が重要なのではなく、車線内に停止低速物体が存在するか否かという情報が重要であり必要である。そのため少ない計算量で車線内の停止低速物体の存在有無を効率的に判定することが可能である。
【００２６】
この発明による実施の形態２によれば、実施の形態１における構成において、前記路面輝度変化監視踏み線ＢＲＬ，ＢＲＭからなる路面輝度変化監視基準線において発生した低速移動物体と停止物体の検知を行う停止低速物体判定部１６からなる低速物体判定手段を設けたので、個別車両が認識できなくなるような重なりが発生する状況でも、交通流を効率よく計測できるとともに、低速物体を確実に検知できる交通流計測装置を提供することができる。
【００２７】
実施の形態３．
この発明による実施の形態３を図１０および図１１について説明する。図１０は実施の形態３における交通流計測装置の構成を示すブロック図である。図１１は実施の形態３における映像多重化例を示す平面図である。
この実施の形態３において、ここで説明する特有の構成以外の構成については、先に説明した実施の形態２における構成を同一の構成内容を具備し、同様の作用を奏するものである。図中、同一符号は同一または相当部分を示す。
【００２８】
図１０はこの発明の実施の形態３による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
図１０において、実施の形態２と同様に、画像撮像部１０，移動物体存在領域設定部１１，路面輝度変化監視踏み線設定部１２，物体候補抽出部１３，物体候補追跡部１４，交通状態判定部１５および停止低速物体判定部１６が設けられる。そして、図１０において、複数のＩＴＶカメラの映像を多重化する映像多重化部１７が設けられている。
【００２９】
次に、図１１を基に、映像多重化部１７について説明する。図１１は４つの映像を画面分割して多重化した映像の例である。
これにより、１つの渋滞計測装置で４つのＩＴＶカメラの交通流計測を行うことができる。
【００３０】
以上のように、この実施の形態３では、１つの入力映像により同時に複数のＩＴＶカメラの映像の交通流計測を行うことができ、コスト等を抑え交通流計測を有効利用できる。
【００３１】
また、前記映像多重化部１７は画面他分割方式であったため画像サイズが１／４になるが、映像多重化部１７は画面多分割方式ではなくて画面時間分割方式でもよい。
これは例えば処理周期ごとに複数のＩＴＶカメラの映像を切り替えて入力し、１つの装置で複数のＩＴＶカメラの映像の交通流を計測することである。
【００３２】
この発明による実施の形態３によれば、実施の形態２における構成において、映像多重化部１７からなる映像画面多重化手段を備え、複数の映像を多重化して入力し、同時に複数の道路交通映像を計測するようにしたので、個別車両が認識できなくなるような重なりが発生する状況でも、交通流を効率よく計測できるとともに、複数の映像により交通状況を的確に把握できる交通流計測装置を提供することができる。
【００３３】
実施の形態４．
この発明による実施の形態４を図１２および図１３について説明する。図１２は実施の形態４における交通流計測装置の構成を示すブロック図である。図１３は実施の形態４における背景更新速度制御部処理フローを示すフローチャートである。
この実施の形態４において、ここで説明する特有の構成以外の構成については、先に説明した実施の形態２における構成を同一の構成内容を具備し、同様の作用を奏するものである。図中、同一符号は同一または相当部分を示す。
【００３４】
図１２はこの発明の実施の形態４による交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
図１２において、実施の形態２と同様に、画像撮像部１０，移動物体存在領域設定部１１，路面輝度変化監視踏み線設定部１２，物体候補抽出部１３，物体候補追跡部１４，交通状態判定部１５および停止低速物体判定部１６が設けられる。そして、図１２において、背景更新の更新速度を調整する背景更新速度制御部１８が設けられている。
【００３５】
次に、図１３を基に、背景更新速度制御部１８の処理フローについて説明する。
ステップＳ５１では、前記交通状態判定部で路面構造物もしくは影と判定されたブロック周辺の背景差分画像を生成する。
ステップＳ５２では、ステップＳ５１で生成した背景差分画像から２値シルエット占有率を算出する。
ステップＳ５３では、ステップＳ５２で算出した占有率をもとに閾値０２以上の占有率であれば現入力画像は背景との差が大きいと判断し、背景更新速度のパラメータを調整し、高速に背景更新を行うように制御する。閾値０２未満であれば背景更新速度パラメータは元の値に戻して、通常通りの速度で背景更新を行うよう再調整を行う。
【００３６】
以上のように、実施の形態４では、背景差分を用いて２値シルエット画像を求める手法において、影は致命的な誤検知の要因となる場合が多いため、素早く背景に溶け込んで欲しいとの要望に応じ、背景更新速度を制御することによって、影は通常よりも早く背景に溶け込み、２値シルエット画像に発生する影の影響が少なくなる。
そのため、背景差分を用いて手法２値シルエット画像を用いている装置にこの機能を追加することで影に対する誤検知の要因を軽減することが可能となる。
【００３７】
この発明による実施の形態４によれば、実施の形態２における構成において、背景画像の背景画像更新部を備え、抽出された物体候補の抽出結果を利用して、前記背景画像更新部の背景更新速度のコントロールを行う背景更新速度制御部１８からなる背景更新速度制御手段を設けたので、個別車両が認識できなくなるような重なりが発生する状況でも、交通流を効率よく計測できるとともに、背景による誤り検知を的確に排除し得る交通流計測装置を提供することができる。
【００３８】
この発明による実施の形態では、車両の隠蔽が連続して発生し、個別車両が認識できないような状況下でも、空間占有率と車両群速度に相当するものを高速に求め、道路上の交通状況を自動的効率よく評価し、影の影響を受けずに高い交通事象判定精度を得る画像処理を用いた交通事象判定方法を提供することを目的とする。
【００３９】
この発明による実施の形態においては、ＩＴＶカメラを用いた交通流計測で、個別車両が認識できなくなるような重なりが発生するカメラ映像でも、道路形状の特徴を指定するだけで、交通流を効率よく計測できる交通流計測装置を提供する。
【００４０】
この発明による実施の形態によれば、所定の周期で画像を撮像し、撮像した画像から移動物体の経路に沿った輝度分布ヒストグラムを作成し、ブロック分散値の高いブロックを正規化相互相関を用いて追跡することで、個別車両を認識できない状況でも効率よく車線内の物体占有率と物体移動平均速度を求めることができ、停止・低速・渋滞といった交通事象が計測できるという効果がある。
【００４１】
【発明の効果】
この発明によれば、個別車両が認識できなくなるような重なりが発生する状況でも、交通流を効率よく計測できる交通流計測装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明による実施の形態１における交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明による実施の形態１における移動物体存在領域設定部により設定された移動物体存在領域を示す平面図である。
【図３】この発明による実施の形態１における路面輝度変化監視踏み線設定部により設定された路面輝度変化監視踏み線を示す平面図である。
【図４】この発明による実施の形態１における路面輝度変化監視踏み線上の輝度ヒストグラム分布を示す曲線図である。
【図５】この発明による実施の形態１における物体候補抽出部処理フローを示すフローチャートである。
【図６】この発明による実施の形態１における物体候補追跡部処理フローを示すフローチャートである。
【図７】この発明による実施の形態１における交通状態判定部処理フローを示すフローチャートである。
【図８】この発明による実施の形態２における交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
【図９】この発明による実施の形態２における停止低速判定部処理フローを示すフローチャートである。
【図１０】この発明による実施の形態３における交通流計測装置の構成を示すブロックである。
【図１１】この発明による実施の形態３における映像多重化例を示す平面図である。。
【図１２】この発明による実施の形態４における交通流計測装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】この発明による実施の形態４における背景更新速度制御部処理フローを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０画像撮像部、１１移動物体存在領域設定部、１２路面輝度変化監視踏み線設定部、１３物体候補抽出部、１４物体候補追跡部、１５交通状態判定部、１６停止低速物体判定部、１７映像多重化部、１８背景更新速度制御部。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a traffic flow measurement device, and more particularly to a traffic flow measurement image processing device that detects a state quantity such as traffic congestion within a monitoring range in an automobile traffic flow.
[0002]
[Prior art]
As one of the traffic congestion determination methods in traffic flow measurement, the position of an individual vehicle is detected, the vehicle speed of the individual vehicle is measured from the amount of movement during a certain period of time, the average of the vehicle speed of the individual vehicle is obtained, and the average of the entire vehicle is calculated. There has been a method of obtaining the vehicle group speed on the entire road by taking the vehicle speed and determining the traffic jam from the vehicle occupancy in the lane and the vehicle group speed.
[0003]
However, in this method, it is necessary to recognize the individual vehicle, and there is a problem that if the individual vehicle cannot be recognized, the determination accuracy is reduced.
[0004]
Also, a traffic congestion determination method that does not require recognition of an individual vehicle has been proposed (see, for example, Patent Document 1).
However, in this conventional example, since the features in the monitoring image road are extracted using the background image, when a sharp shadow or the like occurs on the road surface, unnecessary feature amounts are detected, which is a major factor of erroneous determination. It was.
[0005]
[Patent Document 1]
JP 10-253649 A
[Problems to be solved by the invention]
Since the conventional traffic congestion determination method is configured as described above, it is necessary to measure the speed and inter-vehicle distance from individually recognized vehicles, and to determine the traffic congestion from the traffic density such as the number of vehicles passing per unit time. It is necessary to.
In addition, when a plurality of vehicles cannot be recognized and tracked as individual vehicles due to concealment or the like, there has been a problem that measurement accuracy is reduced.
When a technique using a background image is used, the influence of a shadow or the like causes a false determination of a traffic event.
[0007]
The present invention has been made in order to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a traffic flow measuring device capable of efficiently measuring a traffic flow even in a situation where an overlap occurs in which an individual vehicle cannot be recognized. Is what you do.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In the traffic flow measurement device according to the present invention, a road surface luminance change monitoring reference line setting unit that sets a road surface luminance change monitoring reference line for monitoring a road surface luminance change in an image captured by an image capturing unit according to a road shape is provided. And extracting a candidate object based on a luminance change in the road surface luminance change monitoring reference line set by the road surface luminance change monitoring reference line setting unit, and determining a traffic state by tracking the object candidate. .
[0009]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Embodiment 1 FIG.
Embodiment 1 of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of the traffic flow measuring device according to the first embodiment. FIG. 2 is a plan view showing a moving object existing area set by the moving object existing area setting unit according to the first embodiment. FIG. 3 is a plan view showing a road surface luminance change monitoring tread line set by the road surface luminance change monitoring tread line setting unit according to the first embodiment. FIG. 4 is a curve diagram illustrating a luminance histogram distribution on a road surface luminance change monitoring tread line according to the first embodiment. FIG. 5 is a flowchart showing a processing flow of the object candidate extracting unit according to the first embodiment. FIG. 6 is a flowchart showing a processing flow of the object candidate tracking unit according to the first embodiment. FIG. 7 is a flowchart illustrating a processing flow of the traffic state determination unit according to the first embodiment.
[0010]
In FIG. 1 showing a configuration of a traffic flow measuring device according to a first embodiment of the present invention, an image capturing unit 10 captures an image at a predetermined cycle by an image sensor such as a monitoring ITV camera, and stores the image as digital data. I do.
The moving object existing area setting unit 11 sets a moving object existing area that requires monitoring on a monitored road. The moving object existing area setting unit 11 sets a moving object existing area (1): BOR and a moving object existing area (2): BOS as shown in FIG. Since it is an area, it is set in advance.
Then, a moving object existence region image generation unit 10A that generates a moving object existence region image from the image captured by the image imaging unit 10 and the moving object existence region MOR and MOS preset by the moving object existence region setting unit 11 It is provided on the output side of the image pickup unit 10.
[0011]
The road surface luminance change monitoring tread line setting unit 12 monitors the road surface luminance change as a reference for the road surface luminance change monitoring along the vehicle moving route in the moving object existing region set by the moving object existing region setting unit 11, ie, the road lane. Determine the tread line. As shown in FIG. 3, the tread line is a pixel width indicated by a road surface luminance change monitoring tread line (1): BRL and a road surface luminance change monitoring tread line (2): BRM determined in advance along the traveling route of the lane. Line.
[0012]
On the input side of the object candidate extracting unit 13, a road surface luminance change extraction for extracting a luminance histogram distribution as a road surface luminance change on the road surface luminance change monitoring tread lines BRL and BRM set by the road surface luminance change monitoring tread line setting unit 12. A portion 13A is provided.
The object candidate extracting unit 13 searches for an object candidate from the luminance histogram distribution on the road surface luminance change monitoring tread lines BRL and BRM extracted by the road surface luminance change extracting unit 13A.
The object candidate tracking unit 14 searches the object candidate extracted by the object candidate extraction unit 13 on the road surface luminance change monitoring tread line using the normalized cross-correlation matching, and tracks the object.
The traffic condition determination unit 15 excludes road surface structures and shadows from the object candidates tracked by the object candidate tracking unit 14, calculates the object candidate occupancy on the monitored route and the average moving speed of the object, and uses the calculated traffic based on the occupancy and the average moving speed. Determine the status.
[0013]
Next, the operation of the object candidate extracting unit 13 will be described with reference to FIGS.
FIG. 4 shows a luminance histogram distribution on the tread lines BRL and BRM set by the road surface luminance change monitoring tread line setting unit 12, and FIG. 5 shows a processing flow of the object candidate extraction unit 13.
First, the road surface luminance change extraction unit 13A generates a road surface luminance change histogram on the tread lines BRL and BRM from the input image.
In step S11, the object candidate extraction unit 13 divides the input histogram into several blocks, and calculates a luminance variance value for each block.
In step S12, a block in which the block variance exceeds a certain threshold D is provisionally registered as an object candidate.
In step S13, the presence of an object candidate that is tracking the block in the current processing cycle is checked, and if the tracked object is tracking more than one processing cycle, it is excluded from the temporary candidates.
In step S14, the variance value and histogram distribution of the temporarily registered block are stored. The object candidates registered at this time include a road surface structure (for example, road surface paint) and a shadow.
[0014]
Next, the operation of the object candidate tracking unit 14 will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a processing flow of the object candidate tracking unit 14.
In step S21, the object candidate information registered in each block is accumulated for the past two processing cycles, and when there are consecutive object candidates registered in the same block, the variance values are compared. If the block variance is lower than the block variance value of the current processing cycle, the block one processing cycle before is determined as the tracking block. This makes it possible to efficiently register a pattern having a large change in luminance in a block.
In step S22, a search is performed using the normalized cross-correlation on the tread of the input image using the histogram pattern of the tracking block as a template.
In step S23, a three-dimensional position is calculated from the two-dimensional position of the tracking block. In step S24, the moving speed of the tracking block is calculated from the moving amount of the three-dimensional position measured in step S23.
[0015]
Next, the operation of the traffic condition determination unit 15 will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a processing flow of the traffic state determination unit 15.
In step S31, blocks that have not moved from the block being tracked by the threshold L1m for the threshold T time from the time of initial tracking registration are excluded from traffic condition determination targets as road surface structure or shadow information. When the traffic flow is measured, the stationary object is brought into a stationary state through a low-speed state, so that there is no problem even if an object that does not move from the start of tracking is determined to be a road surface structure or a shadow.
In step S32, the block being tracked is classified by lane, and the average moving speed of the object in the lane is calculated by calculating the average speed of the block.
In step S33, the blocks being tracked are classified in units of lanes, and the object candidate occupancy of the road surface is calculated from the number of blocks being tracked. For example, if there are three tread lines in one lane and five divided blocks per tread line, the lane is divided into 15 parts, so that the occupancy is between -100% and about 6.6% unit. Changes.
In step S34, using the object moving average speed and the object candidate occupancy calculated in steps S32 and S33, if the object moving average speed is lower than the threshold value V1km / h and the object candidate occupancy is larger than O1%, the vehicle is within the lane. It is determined that there are many moving objects and that the moving objects in the lane are moving slowly, and it is determined that there is traffic.
[0016]
As described above, in the first embodiment, even in a situation where an individual vehicle cannot be identified, a block having a high variance is registered and tracked, so that processing for individual vehicle identification is not required.
Further, in the object tracking, a tracking process including a road surface structure and a shadow is performed. However, since the search method is a correlation process of a one-dimensional direction search of a one-dimensional template, the process can be performed with a small amount of calculation.
[0017]
Further, in the first embodiment, the number of tread lines BRL and BRM in FIG. 3 is not limited to one in the lane, and the number of tread lines BRL and BRM may be changed as needed.
Further, the change in the luminance of the tread lines BRL and BRM in FIG. 3 is monitored in units of one pixel width, but the width of the tread lines BRL and BRM may be widened as long as the processing time permits.
Alternatively, a luminance histogram may be created by calculating the average luminance of the horizontal pixels and projecting the average luminance to one pixel width.
[0018]
According to the first embodiment of the present invention, in a traffic flow measuring device that processes an image captured at a predetermined cycle and measures a traffic state of a road, an image capturing unit 10 that captures a road state at a predetermined cycle. Image capturing means comprising: a moving object existence area setting unit 11 for setting a moving object existence area MOR and a MOS along a moving path of the moving object; A road surface luminance change monitoring reference line BRL, BRM for monitoring a road surface luminance change in an image of a moving object existing region MOR, MOS formed by the moving object existing region setting unit 11 imaged by the unit; A road surface luminance change monitoring reference line setting means including a road surface luminance change monitoring tread line setting unit 12 for setting a line according to the road shape; An object candidate is extracted by a luminance change in a road surface luminance change monitoring reference line BRL and BRM set by the road surface luminance change monitoring reference line BRL and BRM set by the monitoring line setting unit 12, and the object candidate is extracted. Therefore, a traffic flow measuring device capable of efficiently and accurately measuring a traffic flow can be provided even in a situation where an overlap occurs such that individual vehicles cannot be recognized.
[0019]
Further, according to the first embodiment of the present invention, in the configuration described in the preceding paragraph, the image pickup means including the image pickup section 10 for picking up an image at a predetermined cycle, and the moving object existence region MOR along the moving path of the moving object. , A moving object existence region setting unit comprising a moving object existence region setting unit 11 for setting a MOS, an image taken by an image pickup unit comprising the image pickup unit 10 and a moving object comprising the moving object existence region setting unit 11 Moving-object-existing-region image generating means including a moving-object-existing-region image generating unit 10A for generating a moving-object-existing-region image from a moving-object-existing-region MOR, MOS preset by an existing-region setting device; In the moving object existing regions MOR and MOS set along the moving path of the moving object by the moving object existing region setting means including the section 11 A road surface luminance change monitoring reference line setting unit including a road surface luminance change monitoring tread line setting unit 12 that determines a road surface luminance change monitoring reference line composed of the road surface luminance change monitoring tread lines BRL and BRM along the road shape; Road surface luminance change extraction for extracting a road surface luminance change in a road surface luminance change monitoring reference line composed of the road surface luminance change monitoring tread lines BRL and BRM determined by the road surface luminance change monitoring reference line setting unit composed of the monitoring tread line setting unit 12. And a road surface luminance change extraction unit comprising a road surface luminance change extraction unit comprising a road surface luminance change extraction unit comprising a road surface luminance change extraction unit. Since the object candidate extracting means including the unit 14 is provided, even if there is an overlap in which individual vehicles cannot be recognized, It is possible to provide a traffic flow measuring device which can more efficiently accurately measure the flow.
[0020]
Further, according to the first embodiment of the present invention, in the configuration described in the preceding paragraph, the object candidate extracted by the object candidate extracting unit 13 is correlated with the road surface luminance change monitoring reference line composed of the road surface luminance change monitoring tread lines BRL and BRM. Since the object candidate tracking means including the object candidate tracking unit 14 for performing the search is provided, the traffic flow can be measured more efficiently and more accurately even in a situation where an overlap occurs such that the individual vehicle cannot be recognized. A measuring device can be provided.
[0021]
According to the embodiment of the present invention, in the configuration described in the preceding section, since the traffic condition determining unit that determines the traffic condition within the monitoring range from the output result of the object candidate tracking unit is provided, the individual vehicle cannot be recognized. It is possible to provide a traffic flow measuring device that can efficiently measure a traffic flow even in a situation where a large overlap occurs and that can reliably determine a traffic condition.
[0022]
Embodiment 2 FIG.
Second Embodiment A second embodiment according to the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of the traffic flow measuring device according to the second embodiment. FIG. 9 is a flowchart showing a processing flow of the low-speed stop judging section according to the second embodiment.
In the second embodiment, the configuration other than the specific configuration described here has the same configuration content as the configuration in the first embodiment described above and performs the same operation. In the drawings, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.
[0023]
FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of a traffic flow measuring device according to Embodiment 2 of the present invention.
8, as in the first embodiment, the image capturing unit 10, the moving object existing area setting unit 11, the road surface luminance change monitoring tread line setting unit 12, the object candidate extracting unit 13, the object candidate tracking unit 14, and the traffic state determination A part 15 is provided. In FIG. 8, a stationary low-speed object determining unit 16 is provided.
[0024]
Next, the processing flow of the stationary low-speed object determination processing 18 will be described with reference to FIG.
In step S41, it moves from the start of tracking from the block on which the tracking process was performed in the object tracking process to the threshold L2m or more, and if the speed is smaller than the threshold V2km / h, it is determined that the object is a low-speed moving object.
In step S42, it moves from the start of tracking from the block subjected to the tracking processing in the object tracking processing by the threshold L3m or more, and if the speed is smaller than the threshold V3km / h, it is determined that the object is a stationary object. For example, L2 = 10 m, V2 = 40 km / h, L3 = 10 m, and V3 = 5 km / h, and a low-speed / stop object is detected.
In step S44, information indicating stop in the lane or presence of a low-speed object is set for the lane in which the stop low-speed block exists.
[0025]
As described above, in the second embodiment, it is impossible to measure the exact number and position information of the individual vehicles, but it is possible to determine whether or not there is a stationary low-speed object in the lane.
When traffic flow measurement is performed, not only the position information of the stopped low-speed object is important, but information about whether or not the stopped low-speed object exists in the lane is important and necessary. Therefore, it is possible to efficiently determine the presence or absence of a stationary low-speed object in the lane with a small amount of calculation.
[0026]
According to the second embodiment of the present invention, in the configuration of the first embodiment, a low-speed moving object and a stationary object generated on the road surface luminance change monitoring reference line composed of the road surface luminance change monitoring tread lines BRL and BRM are detected. The provision of the low-speed object determination means including the low-speed object determination unit 16 allows efficient measurement of the traffic flow and reliable detection of the low-speed object even in a situation where an overlap occurs in which the individual vehicle cannot be recognized. A measuring device can be provided.
[0027]
Embodiment 3 FIG.
Third Embodiment A third embodiment according to the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of the traffic flow measuring device according to the third embodiment. FIG. 11 is a plan view showing an example of video multiplexing according to the third embodiment.
In the third embodiment, the configuration other than the specific configuration described here has the same configuration content as the configuration in the second embodiment described above, and has the same operation. In the drawings, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.
[0028]
FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a traffic flow measuring device according to Embodiment 3 of the present invention.
In FIG. 10, similarly to the second embodiment, an image capturing unit 10, a moving object existing area setting unit 11, a road surface luminance change monitoring tread line setting unit 12, an object candidate extracting unit 13, an object candidate tracking unit 14, a traffic state determination A section 15 and a stopped low-speed object determination section 16 are provided. In FIG. 10, an image multiplexing unit 17 for multiplexing images of a plurality of ITV cameras is provided.
[0029]
Next, the video multiplexing unit 17 will be described with reference to FIG. FIG. 11 is an example of an image obtained by dividing four images into screens and multiplexing them.
As a result, the traffic flow of four ITV cameras can be measured by one traffic jam measuring device.
[0030]
As described above, in the third embodiment, it is possible to simultaneously measure the traffic flow of the images of a plurality of ITV cameras by using one input image, so that the cost and the like can be suppressed and the traffic flow measurement can be effectively used.
[0031]
Although the image multiplexing unit 17 uses a screen and other division method, the image size is reduced to 1/4. However, the image multiplexing unit 17 may be a screen time division method instead of the screen multiple division method.
This means, for example, that the images of a plurality of ITV cameras are switched and input for each processing cycle, and one device measures the traffic flow of the images of the plurality of ITV cameras.
[0032]
According to the third embodiment of the present invention, in the configuration of the second embodiment, a video screen multiplexing unit including a video multiplexing unit 17 is provided, a plurality of videos are multiplexed and input, and a plurality of road traffic videos are simultaneously input. A traffic flow measurement device that can efficiently measure the traffic flow even in situations in which individual vehicles cannot be recognized in an overlapping manner and can accurately grasp the traffic situation with multiple images. be able to.
[0033]
Embodiment 4 FIG.
Embodiment 4 of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of the traffic flow measuring device according to the fourth embodiment. FIG. 13 is a flowchart illustrating a processing flow of the background update speed control unit according to the fourth embodiment.
In the fourth embodiment, the configuration other than the specific configuration described here has the same configuration content as the configuration in the second embodiment described above and has the same operation. In the drawings, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.
[0034]
FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a traffic flow measuring device according to Embodiment 4 of the present invention.
12, as in the second embodiment, an image capturing unit 10, a moving object existing region setting unit 11, a road surface luminance change monitoring tread line setting unit 12, an object candidate extracting unit 13, an object candidate tracking unit 14, a traffic state determination A section 15 and a stopped low-speed object determination section 16 are provided. In FIG. 12, a background update speed control unit 18 for adjusting the update speed of the background update is provided.
[0035]
Next, a processing flow of the background update speed control unit 18 will be described with reference to FIG.
In step S51, a background difference image around a block determined to be a road surface structure or a shadow by the traffic condition determination unit is generated.
In step S52, a binary silhouette occupancy is calculated from the background difference image generated in step S51.
In step S53, based on the occupancy calculated in step S52, if the occupancy is equal to or larger than the threshold value 02, the difference between the current input image and the background is determined to be large, and the parameter of the background update speed is adjusted. Control to update. If the value is less than the threshold value 02, the background update speed parameter is returned to the original value, and readjustment is performed so that the background is updated at a normal speed.
[0036]
As described above, in the fourth embodiment, in the method of obtaining a binary silhouette image using the background difference, the shadow often causes a fatal erroneous detection. , By controlling the background update speed, the shadow melts into the background faster than usual, and the influence of the shadow generated in the binary silhouette image is reduced.
Therefore, by adding this function to an apparatus that uses a technique binary silhouette image using the background difference, it is possible to reduce the factors of erroneous detection of the shadow.
[0037]
According to the fourth embodiment of the present invention, in the configuration in the second embodiment, a background image updating unit for a background image is provided, and the background updating of the background image updating unit is performed using an extraction result of the extracted object candidate. Since the background update speed control means including the background update speed control unit 18 for controlling the speed is provided, the traffic flow can be efficiently measured even in the case where the overlap occurs in which the individual vehicle cannot be recognized, and the error caused by the background can be improved. It is possible to provide a traffic flow measuring device that can accurately exclude detection.
[0038]
In the embodiment according to the present invention, even in a situation where the concealment of the vehicle occurs continuously and the individual vehicle cannot be recognized, a value corresponding to the space occupancy and the vehicle group speed is obtained at a high speed, and the traffic condition on the road is determined. It is an object of the present invention to provide a traffic event determination method using image processing that automatically and efficiently evaluates and obtains high traffic event determination accuracy without being affected by shadows.
[0039]
In the embodiment according to the present invention, in a traffic flow measurement using an ITV camera, even in a camera image in which an overlap occurs so that an individual vehicle cannot be recognized, traffic flow can be efficiently performed only by specifying a feature of a road shape. Provide a traffic flow measurement device that can be measured.
[0040]
According to the embodiment of the present invention, an image is captured at a predetermined cycle, a luminance distribution histogram is created from the captured image along the path of the moving object, and a block having a high block variance is used using normalized cross-correlation. By performing the tracking, the object occupancy and the average moving speed of objects in the lane can be efficiently obtained even in a situation where individual vehicles cannot be recognized, and there is an effect that traffic events such as stop, low speed, and congestion can be measured.
[0041]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to provide a traffic flow measuring device capable of efficiently measuring a traffic flow even in a situation where an overlap occurs in which an individual vehicle cannot be recognized.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a traffic flow measuring device according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a plan view showing a moving object existing area set by a moving object existing area setting unit according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a plan view showing a road surface luminance change monitoring tread line set by a road surface luminance change monitoring tread line setting unit according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a curve diagram illustrating a luminance histogram distribution on a road surface luminance change monitoring tread line according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart showing a processing flow of an object candidate extracting unit according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart showing a processing flow of an object candidate tracking unit according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a flowchart showing a processing flow of a traffic state determination unit according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of a traffic flow measuring device according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a flowchart illustrating a processing flow of a low-speed stop judging unit according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of a traffic flow measuring device according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a plan view showing a video multiplexing example according to a third embodiment of the present invention. .
FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a traffic flow measuring device according to a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a flowchart illustrating a processing flow of a background update speed control unit according to the fourth embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Image imaging part, 11 Moving object existence area setting part, 12 Road surface luminance change monitoring tread line setting part, 13 Object candidate extraction part, 14 Object candidate tracking part, 15 Traffic state judgment part, 16 Stopping low speed object judgment part, 17 Video Multiplexer, 18 Background update speed controller.

Claims

所定の周期で撮像される画像を処理し、道路の交通状態を計測する交通流計測装置において、所定の周期で道路状態を撮像する画像撮像手段と、前記画像撮像手段により撮像される画像における路面輝度変化を監視するための路面輝度変化監視基準線を道路形状に応じて設定する路面輝度変化監視基準線設定手段とを備え、前記路面輝度変化監視基準線設定手段により設定された路面輝度変化監視基準線における輝度変化によって物体候補を抽出し、この物体候補を追跡することにより、交通状態を判定することを特徴とする交通流計測装置。In a traffic flow measuring device that processes an image captured at a predetermined cycle and measures a traffic state of a road, an image capturing unit that captures a road state at a predetermined cycle, and a road surface in the image captured by the image capturing unit Road surface luminance change monitoring reference line setting means for setting a road surface luminance change monitoring reference line for monitoring luminance change in accordance with the road shape, and monitoring the road surface luminance change set by the road surface luminance change monitoring reference line setting means. A traffic flow measuring device, wherein an object candidate is extracted based on a change in luminance at a reference line, and the traffic condition is determined by tracking the object candidate.

所定の周期で撮像される画像を処理し、道路の交通状態を計測する交通流計測装置において、所定の周期で道路状態を撮像する画像撮像手段と、移動物体の移動経路に沿って移動物体存在領域を設定する移動物体存在領域設定手段と、前記画像撮像手段により撮像される前記移動物体存在領域での画像における路面輝度変化を監視するための路面輝度変化監視基準線を道路形状に応じて設定する路面輝度変化監視基準線設定手段とを備え、前記路面輝度変化監視基準線設定手段により設定された路面輝度変化監視基準線における輝度変化によって物体候補を抽出し、この物体候補を追跡することにより交通状態を判定することを特徴とする交通流計測装置。In a traffic flow measuring device that processes an image captured at a predetermined cycle and measures a traffic state of a road, an image capturing unit that captures a road state at a predetermined cycle, and a moving object existing along a moving path of the moving object. A moving-object-existing-region setting unit for setting an area, and a road-surface-luminance-change monitoring reference line for monitoring a road-surface luminance change in an image in the moving-object-existing region captured by the image capturing unit, according to a road shape. A road surface luminance change monitoring reference line setting unit that extracts an object candidate by a luminance change in the road surface luminance change monitoring reference line set by the road surface luminance change monitoring reference line setting unit, and tracks the object candidate. A traffic flow measuring device for determining a traffic condition.

所定の周期で映像を撮像する画像撮像手段と、移動物体の移動経路に沿って移動物体存在領域を設定する移動物体存在領域設定手段と、前記画像撮像手段により撮像された画像と前記移動物体存在領域設定手段により予め設定された移動物体存在領域から移動物体存在領域画像を生成する移動物体存在領域画像生成手段と、前記移動物体存在領域設定手段により移動物体の移動経路に沿って設定された移動物体存在領域内の道路形状に沿って路面輝度変化監視基準線を決定する路面輝度変化監視基準線設定手段と、路面輝度変化監視基準線設定手段により決定された路面輝度変化監視基準線における路面輝度変化を抽出する路面輝度変化抽出手段とを備え、前記路面輝度変化抽出手段から抽出された路面輝度変化により輝度変化が大きく輝度分散の高い部分を抽出する物体候補抽出手段を設けたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の交通流計測装置。Image capturing means for capturing an image at a predetermined cycle; moving object presence area setting means for setting a moving object presence area along a moving path of the moving object; and an image captured by the image capturing means and the moving object presence A moving-object-existing-region image generating unit that generates a moving-object-existing-region image from a moving-object-existing region set in advance by the region setting unit; and a movement set along the moving path of the moving object by the moving-object-existing-region setting unit. Road surface luminance change monitoring reference line setting means for determining a road surface luminance change monitoring reference line along the road shape in the object existing area, and road surface luminance on the road surface luminance change monitoring reference line determined by the road surface luminance change monitoring reference line setting unit A road surface luminance change extracting unit for extracting a change, wherein the luminance change is large due to the road surface luminance change extracted from the road surface luminance change extracting unit. Traffic flow measuring apparatus according to claim 1 or claim 2, characterized in that a object candidate extraction means for extracting a high portion of the diffuser.

抽出された物体候補を前記路面輝度変化監視基準線において相間探索を行う物体候補追跡手段を設けたことを特徴とする請求項１ないし請求項３に記載の交通流計測装置。4. The traffic flow measuring device according to claim 1, further comprising an object candidate tracking unit that performs an inter-phase search for the extracted object candidate on the road surface luminance change monitoring reference line.

前記物体候補追跡手段の出力結果から監視範囲内の交通状態を判断する交通状態判断手段を備える請求項４に記載の交通流計測装置。5. The traffic flow measuring device according to claim 4, further comprising a traffic condition judging unit that judges a traffic condition within a monitoring range from an output result of the object candidate tracking unit.

前記路面輝度変化監視基準線において発生した低速移動物体と停止物体の検知を行う停止低速物体判定手段を設けたことを特徴とする請求項１ないし請求項５に記載の交通流計測装置。The traffic flow measuring device according to claim 1, further comprising a stationary low-speed object determining unit configured to detect a low-speed moving object and a stationary object generated on the road surface luminance change monitoring reference line.

映像画面多重化装置を備え、複数の映像を多重化して入力し、同時に複数の道路交通映像を計測することを特徴とする請求項１ないし請求項６に記載の交通流計測装置。7. The traffic flow measuring device according to claim 1, further comprising a video screen multiplexing device, multiplexing and inputting a plurality of videos, and simultaneously measuring a plurality of road traffic videos.

撮像映像の背景画像更新手段を備え、抽出された物体候補の抽出結果を利用して、前記背景画像更新手段の背景更新速度のコントロールを行う背景更新速度制御手段を設けたことを特徴とする請求項１ないし請求項７に記載の交通流計測装置。A background update speed control unit for controlling a background update speed of the background image update unit by using a background image update unit of a captured video and utilizing an extraction result of an extracted object candidate is provided. The traffic flow measuring device according to any one of claims 1 to 7.