JP2006302228A - 交差点の信号機制御方法及び交差点における方向別交通量測定方法 - Google Patents

交差点の信号機制御方法及び交差点における方向別交通量測定方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2006302228A
JP2006302228A JP2005148694A JP2005148694A JP2006302228A JP 2006302228 A JP2006302228 A JP 2006302228A JP 2005148694 A JP2005148694 A JP 2005148694A JP 2005148694 A JP2005148694 A JP 2005148694A JP 2006302228 A JP2006302228 A JP 2006302228A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
detection
point
line
traffic
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2005148694A
Other languages
English (en)
Inventor
Takeshi Kanose
武 鹿瀬
Koichi Tamura
孝一 田村
Koji Masui
孝治 増井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SIGMA DENKI KOGYO KK
Original Assignee
SIGMA DENKI KOGYO KK
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SIGMA DENKI KOGYO KK filed Critical SIGMA DENKI KOGYO KK
Priority to JP2005148694A priority Critical patent/JP2006302228A/ja
Publication of JP2006302228A publication Critical patent/JP2006302228A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

【課題】停止車両の個々の位置、速度又は台数を個別的に識別し、車両待ち時間、通過車両台数、残留車両台数を予測演算するのではなく、又、前記停止物体検出方法をもって画像処理手法で個々の車両を認識するでもなく、停止車両の最後尾を検出し、実際の停止車両滞留長及び速度を算出することによって、交通信号機をリアルタイムに制御することである。
【解決手段】向かって来る走行車両に対して対向又は斜め上空から俯角撮影した車両がモニター画面の左から右へ走行して見えるカメラアングルの撮影状況下において、その検出ラインT1をモニター画面上、左から右へスキャンさせて最新の道路輝度レベルと異なる輝度レベルを検出した時点で、その検出ポイントを信号待ちで停車中の車両の最後尾であると決定する。検出ラインを複数本設けて通行車両を情報化しこの情報を信号機の青現示に影響を及ぼすパラメータとする。
【選択図】図1

Description

本発明は、道路交通情報や道路整備情報に活用するために、走行車両をCCDカメラで撮像し、その画像を画像処理して走行車両を解析するのではなく、特定絵素ポイントの輝度変化をきっかけとして数々の解析を自動処理するという新規・ユニーク・安価な方法(国際出願番号PCT/JP03/09616移動物体の解析方法 以下、先行技術と称する)を利用した交差点の信号機制御方法及び方向別交通量測定方法に関するものである。
通常、地点制御式の信号機において従来は、地点感応式又は周期タイマー制御方式の信号機が使用されているが、タイマー式においては、交差点における交通パターンを予め測定し、そのデータを基にタイマー制御を行うもので、時々刻々と変化する交通状況に応じた最適制御はそれらの技術では達成できない。この状況下では交通渋滞等を生じ、車両運転者のいらいらを招くなどして交通事故の原因となる事があった。例えば、バイパスに取って代わられた旧道路や僻地では、はるか彼方まで車両が全くいない主道路の信号機が長時間青のままで、主道路と交差する道路の渋滞に信号機は気づいてくれない。
又、地点感応式信号機においては、車両感知器として超音波、赤外線、電波等を使用したセンサが用いられている為、検知エリアが交差点付近に限られた狭い範囲となり、停止車線後方に停止している車両数、又は滞留車両長を前もって感知することができないため、精度の高い信号機制御ができない。
又、予測制御が可能な交通信号制御装置が平11−126296、平11−353584で提案されているが、カメラの性能によるが、停止車両の個々の位置を個別的に識別できる範囲が数十メートルとなり、車両台数に換算して4〜5台の車両数で、それぞれの位置、速度又は台数を計測し、信号機制御に必要なパラメータを予測演算するもので、的確な予測演算ができない場合が生じ、信号機の最適制御が万全ではない。
そこで、本発明は停止車両の個々の位置、速度又は台数を個別的に識別し、車両待ち時間、通過車両台数、残留車両台数を予測演算するのではなく、又、前記停止物体検出方法をもつて画像処理手法で個々の車両を認識するでもなく、新規な視点から課題を解決するものである。それは、停止車両の最後尾を検出し、実際の停止車両滞留長及び速度を算出することによって、交通信号機をリアルタイムに制御する方法てある。この方法は車両の個別測定を行うものでないので、カメラから遠方(100メートル先)の小さな物体(最後尾車両)を検出することが可能である。
課題を解決するために、画像信号の任意の検出ポイントを指定してその点の輝度レベルを取り出せるように構成した先行技術を利用する。その検出ポイントを縦方向に並べてできる一本の縦線を検出ラインとする。当該検出ラインを人から見てモニターの左端から右端に向けてあたかも平行移動走査するかのように動かす。向かって来る走行車両に対して対向又は斜め上空から俯角撮影した車両が、人から見てモニター画面の左から右へ走行して見えるカメラアングルの撮影状況下において、前記検出ラインをモニター画面上左から右へスキャンさせ、メモリー上にある最新の道路輝度レベルと異なる輝度レベルを検出した時点で、その検出ポイントを信号待ちで停車中の車両の最後尾であると決定する。
車両の最後尾であると決定した後、当該モニター上における検出ポイントは現地換算して何メートル先の点であるとする距離から、当該検出された車両の高さ係る死角分の差を三角関数演算にて処理して最後尾車両までの距離を演算する。
先行技術にかかる検出ラインを使った解析方法を、俯角撮影しかつ90度横倒しした画像において活用することで、撮像画像から数々の有用なデータを抽出して、交差点の信号機制御に生かそうとするものである。
遠方を電子的に拡大し、二輪車等の未検出の防止を図る様に制御することもできる。又、カメラの振動による画像のブレ防止機能を付加して計測データの安定化を図っても良い。又、検知エリアが100メートルに満たない湾曲した道路の場合、センサ部を複数個用い全体としてカバー範囲を確保しても良い。
本発明により静止している物体も移動している物体も検出することができる。物体の検出後、先行技術を駆使して物体の情報を収集できこの情報を信号機制御や道路行政に利用できる。その情報は常にリアルタイムであり、最大公約数的な信号機制御にまつわる現実遊離を解消できる。画像解析手法ではないので、大掛かりな装置を必要とせず導入コストを抑えることができる。
図3の様に、信号機手前に赤信号で停車している車両を検出することを想定して、以下説明する。CCDカメラを信号機付近の高さHの点において、車両に対向するように設置し、図1(A)に示す画像を得る。一方、この画像信号の任意の点を指定して、その点の輝度レベルを取り出せるように構成する(以下これを検出ポイントと称する)。この検出ポイントを縦方向、すなわち車両の進行方向に対して垂直となるように設定し、それを検出ラインT1とする(図1(A)参照)。図1(A)において、予め車両が存在しない状態でT1を左から右にピクセル単位でスキャンし、順次得られる路面の輝度データを基準データメモリに記憶しておく。この路面輝度データ(R)は、適宜更新させ時々刻々と変化する路面輝度の最新データが記憶されるように構成する。車両検出の要となるものである。
次に図1(B)において、T1を左から右へピクセル単位でスキャン順次輝度データ(K)を取得すると共に、T1のスキャンに同期してメモリに記憶しておいた路面輝度データ(R)を読み出し、前記(K)と比較し変化の有無を調べる。(R)と(K)の比較の結果、変化が無い場合は車両が存在しないと判断し、T1を同方向にスキャンし前記と同様に(R)と(K)の比較を行い車両の有無を調べる。以上の動作を繰り返し、(R)と(K)の比較を行い変化が有る点を検出した場合、車両が存在すると判断する事が出来、画像データ上での位置Lbiが特定できる。
地上高Hの位置から、カメラ画角θのCCDカメラで路面を撮像する場合(図3参照)、CCDカメラの画像は図1(A)となる。画像データを左側からスキャンして検出する画像上の最後尾車両の位置(カメラからの距離)Lbiから実際の路面上の距離Larを求めるには
数1
から換算することができる。
図3(実際の路面上の位置関係)、図1(A)(画像上の位置関係)において、被写体の高さの影響で車列最後尾としてカメラに映るポイント地点までの距離Laiは、
数1
▲1▼となる。被写体となる車両の高さhによる死角分の長さLaeは、
数1
▲2▼となる。従って、実際の距離Larは、
数1
▲3▼となる。又、θ、θ1、La、Laiの間には、
数1
▲4▼の比例関係式が成り立つ。一方、画像上での位置Lb、Lbiは、実際の路面上の距離La、Laiと比例関係にある。従って、前記の
数1
▲4▼のLaをLbに、またLaiをLbiに置き換えることができ
数1
▲5▼▲6▼の様になる。
数1
▲1▼▲6▼から
数1
▲7▼、また
数1
▲3▼▲7▼から
数1
▲8▼となる。従って画像上の検出距離Lbiを知る事によって、
数1
▲8▼より実際の距離Larを求めることが出来る。以上が停止車両位置を検出する原理である。
図2にT1、T2、T3、T4及びT5が1本線のように描かれているが、ともに複数線群の検出ラインにすることにより、変化検出要素が多くなり検出の信頼性を上げることもできる。勿論シングルでも構わない。T6群(T6−1、T6−2、T6−3及びT6−N)は、右折待ち車両のみの検出用とし、T7群は歩行者の検出用とする。又、T7群の車道にかかる部分βをβ1(車道の左端から主道路の中央まで)とβ2(主道路の中央から車道の右端まで)に分ける。ここで、β1を主道路の中央までとしたのは、主道路の中央を走行する車両の方向指示器の点滅が右であるか左であるかを峻別させるための手段である。β1で方向指示器の点滅検出がない場合、直進車と判別できるが、β2においても方向指示器の点滅があるかないかを読み取らせて、β1とβ2共に方向指示器のない車両について直進車であるとより確実に判定(峻別化)できる。
本発明の要諦は検出ラインを複数個に分割して、1本の検出ラインから違う個性を読み取ろうとするところにあり、この技術的思想を利用して、例えば、片側1車線の場合、その片側通行帯の半分のところから分割することで、半分からどっちよりの方向指示器点滅かによって前記演算的認識方法から結果的に直進車であるか、右折車であるか、左折車であるかを判別できることは言うまでもない。
T7群の車道に係る部分βは、横断中歩行者の検出と車両の方向別検出の両方を兼ねる。即ち、車両の進行方向の信号が赤のときは、T7群のβ1、β2は共に横断中の歩行者の検出用として機能する。一方、車両の進行方向の信号が青の時はT7群のβ1、β2がそれぞれ左折、右折の方向指示器の検出用として機能する。
図2のT1〜T7は、車線の進行方向正面の信号によって動作が切り替わる。すなわち、赤表示の間はT1の移動スキャンによる信号待ち車列の最後尾の検出及びT7群による横断待ちと横断中の歩行者の検出がアクティブになり、青表示の間はT2−T3間とT4−T5間の通過速度の計測、T7による左折車両、直進車両及び右折車両それぞれのカウント、T6群による右折待ち車両の検出及びT7群による横断待ち歩行者の検出がアクティブになる。尚、黄表示の間はT7群α1、α2による横断待ち歩行者の検出のみがアクティブになる(表1参照)。
移動車両の速度を以下に示す2箇所で計測し、制御パラメータに用いる。
(1) 車両停止線から距離L(図2参照)のある固定した地点(T3)を定め、その固定化地点の輝度変化から車両の通過を検出し、その車両における単位時間あたりの移動距離L3から通過速度を算出する。また、車両停止線から距離Lのある固定した同じ地点(T3)で通過車両速度を算出する方法として、先ず、T1で特定車両の検出を行い、固定した検出ラインT2とT3の検出範囲L2において、その特定車両をT2とT3で検出した時間差から通過速度を算出する方法もある。算出した速度は交差点に進入する車両の流れを得る情報となり、信号時間を決めるパラメータになる。一例として、T3又はT2−T3間を通過した車両が60km/h以上の速度で検出されたときは、急減速させない安全策として最大青時間までの範囲内で青表示を2秒延長させるというようなことができる。このとき、T3の設定位置となる停止線からの距離Lは60km/hの車両が2秒間に進む距離である約33mに設定する。
(2) 固定した検出ラインT4とT5との検出範囲L1において、T4とT5に検知された時の検出時間差から速度の算出をする。算出した速度は交差点より先の混雑状況を得る情報となり、信号時間を決めるパラメータになる。
横断待ちエリアにいる横断待ち待機者と横断中の歩行者の検出には、T7の複数検出ライン群が受け持つα1及びα2の範囲を左右の横断待ち待機者検出用とし、βの範囲を横断歩道幅に割り振り横断中の歩行者検出用とする。横断待ち待機者と横断中歩行者の検出を信号制御パラメータに反映させる。横断待ち待機者の検出は歩行者用押しボタンスイッチの代用となる。また、既に押しボタンスイッチがある場合は併用できる。
右折車の検出においては、右折道にある道路に対して複数の検出ラインT6−1、T6−2、T6−3及びT6−Nを設け、右折の車両の有り、無しの検出を行う。また、T7の計測ラインβ1とβ2で左折車、直進車及び右折車の走行車両カウントを行う。右折しようとする車両と対向する直進車両の検出は、対向する車線側の設置カメラで捉えているため、そこでカウントした対向側の直進車両の量により右折信号時間の長短を決めることが出来るようにする。並びに、系統路線(自線)にある直進車(同一カメラによって検出しカウントした)数量をパラメータとし、右折信号時間の長短を決めることもできる。
計測道路において、T1がスキャンして最後尾検出を行っているが、車列の停止又は移動中に車列の中に大型車がある場合、カメラアングルから大きな死角が生じるが、車列が移動するに伴って死角の大きさは刻々と変わり、死角があっても常に最後部を検出するように働いている。同時に青現示に対し時々刻々の更新された最後部のデータは、制御パラメータとなる。
T1のスキャンによる信号待ち車列の最後尾検出には待機車両を車両台数から計測する方式とは異なり、車両最後尾を見て車列長より待機車両数の多さを判定する方式であるから、カメラを設置する交差点側から見て遠方の画像を用いることが可能となる。
これまでの従来例にはないはるか遠方の最後尾を検出できるということが、今回の発明で可能になったが、より精度アップを図るために、路面データを先ずカメラのシャッタースピードやその他のパラメータ条件を変えた組み合わせで複数回取り込み、その複数回のサンプル個性それぞれに対して、T1のスキャンデータと照会して車両と見抜く精度を向上させる。更には、T1のスキャンデータについても閾値を変えて複数個性のデータを得、これらのデータを前記複数回のサンプル個性に照会して車両と見抜くことで、さらに精度が向上する。
車両の最後尾を検出するには、路面上輝度データと車両の輝度データの差(コントラスト)が必要である。そこで、系統路線(自線)だけでなく対向の車線も含めて路面上の輝度データをサンプリングする構成が本発明に適する。そのサンプリングは車両がない時が最良である。路面上の輝度データを検出する際には、広い検出エリアとすることにより誤差を少なくできる。又、輝度レベルの基準データは、常に直前の検出値を基準値として用いる。
前段落は、路面上の輝度データを主眼にしているが、検出車両の場合、T1がスキャンし車両の後尾の一部を捉えた時、果たしてこれが本当に車両の一部なのかどうか問題になることが起こり得る。車両の識別度をより確実なものとする手段は、ある複数の条件下で検証を繰り返すことである。T1が車両の後尾であるとする信号をP1で得、次のスキャンでP2、P3、P4と順次信号を得る(任意数)が、この同じ信号を条件を複数回変えながら更に計測ラインのスキャンを複数回行い真値を導きだすようにする。又、最後尾を検出する時は、正面の信号機が赤の時に行う。同時に右折車両の検出と歩行者の検出も行う必要があり、これに要する時間が必要である。現在のNTSC方式の水平走査線の左から右に走査する1本の所要時間は約63.5μSと規格化されているから、繰り返す回数と右折車両や歩行者の検出に要する合計時間は規格化された範囲内で行う必要がある。
又、路面上の輝度データも前記と同じ方法で真値を導き出すようにする。
各条件を3回変えてそれを4回繰り返す1例を以下に説明する。先ず、車両を検出するに、閾値を▲1▼、▲2▼及び▲3▼、シャッタースピードをA、B及びCと変化させた時、▲1▼−A、▲1▼−B及び▲1▼−CをS1、並びに▲2▼−A、▲2▼−B及び▲2▼−CをS2、並びに▲3▼−A、▲3▼−B及び▲3▼−CをS3とする。これを4回繰り返しその平均値のS1、S2、S3を求めこれを用いる。
次に道路の検出で基準値を得ることを説明する。シャッタースピードA、B及びCの時の検出レベル、繰り返し回数、繰り返して得られた値の様子を
表2
に示す。而して、
L1とS1、S2及びS3とを比較し差の大小を得る。
L2とS1、S2及びS3とを比較し差の大小を得る。
L3とS1、S2及びS3とを比較し差の大小を得る。
この3通りから一番差の大きいものを選び真値に近いものと判定し採用する。
長距離にわたり最後尾の検出をすることから、曲がった車道への対処として、曲がった輪郭に沿って計測ラインの有効長を設定したり、曲がった輪郭に沿って車道以外は電気的にマスクをかけ誤検出を防ぐようにする。
本発明の実施は既設信号機の制御パラメータの補完用として用いることもできるが、本発明の実施を信号機の主制御とし、既設の信号機制御をバックアップ用とする位置付けも可能である。本発明の実施におけるカメラ部及び処理工程も1つの筺体に収容され、現存する信号機近辺の高い位置に設置され、又は併設され、当該装置で得た処理信号は近距離無線通信機(例えばBluetooth、無線LAN、光通信等)或いは有線、或いは搬送波通信などにより、4差路であれば4箇所より現存の信号機制御BOXに併設された専用の制御BOXの1箇所に送受信され、統合処理され、処理された信号は有線で現存制御BOX内に接続され、現在使用されている制御パラメータの補完パラメータ又は主導的パラメータとして用いる。又、新規に増設する信号機にも適用できる。
本発明による制御思想は、既存の信号機制御の一種であるプログラム形成制御と同一であるが、本発明は感知情報がCCDカメラの面でとらえた情報に基づいている。又、カメラの面でとらえても、停止線より80m〜100m遠方の最後尾までとらえ、遠方画像が故の課題が出てくるが、前述したような各手法を用いて信頼性を高めることができる。
本発明の実施による信号機制御の例を図4で説明すると、信号機において、CCDカメラの画像信号から検出ライン(図2参照)をスキャンし、検出エリア内の輝度変化を検知し、それを路面(基準)輝度レベルと比較し、最後尾停止車両を検出すると共に、スキャンアドレスから最後尾停止車両の位置を特定し、停止車線からの車両滞留数又は滞留長を求めることのできる最後尾停止車両検出器と、特定車両を認識する為の特定エリアを設け、そのエリアに車両が存在すれば特定車両と認識し、その車両の速度、移動距離を検知することが出来る特定車両追尾検出器と、交差点での車両の停止位置(右折レーン等)或いは方向指示器を検出し、直進、右折、左折車両の有り無しと、それぞれの台数を検出する事が出来る方向別車両検出器と、横断待ち歩行者及び横断中歩行者を検出する歩行者検出器とを具備した車両センサ部を交差点の各レーンごとに車両に対向し、横断歩道及び停止車線後方の状態を検出出来る様に適度な高さに設置する。前記車両センサ部によって得られた車両滞留数又は滞留長と、特定車両の追尾による速度、移動距離の計測値と、交差点での車両の停止位置又は方向指示器を検出して直進、右折、左折車両の有り無しと、歩行者データとを各レーンごとに信号機制御演算部に入力し、各レーンの滞留数が最小で通過車両台数が最大になる様に、各レーンの信号灯の青点灯時間を、道路優先順位(幹線支線)や最大許容待ち時間及び歩行者が渡り終わる時間等を考慮しながら制御することになる。
図5はセンサ・ハード構成図である。これによれば交差点において横断歩道及び停止線より後方をCCDカメラで撮影しその画像信号からビデオデコーダでA/D変換され画像データを得、CPU制御によって実現されるものである。得られた画像データから車両データを検出するに有効なエリア、即ち道路上で現在計測を行う車線のみを検知エリアとして設定する(検知エリア設定処理)。
次に車両が存在しない状態での道路面輝度データを検出ラインをスキャンする事によって取得し、メモリ上に基準データとして記憶させる。この場合、雲や建物の影等の影響が考えられるが、計測ラインをスキャンし停止車両の検出中でも車両が存在しない部分の路面輝度データを逐次更新する事によって、その影響を無くす様にする(検出ラインスキャン処理、基準データ設定処理)。
次に、信号機が赤の時、前記停止車両検出方法により、検出ラインをスキャンする事で、最後尾停止車両を検出し、その位置をスキャンアドレスから特定して停止車両滞留長を求める(最後尾車両の検出、計測処理)。そのデータを信号機制御演算部に送る。
又、計測ラインの検出ポイント位置から交差点付近の車両の停止位置のずれ(右折車両の場合センターラインより)又は右折レーンの車両を検出し(図2のT6群による)右折車両の有無を検知し補助信号機を含めた信号機制御のパラメータとする。又、歩行者が横断歩道を横断中かどうかT7群のβ部(β1とβ2)で検出し信号機制御のパラメータとする。次に信号機が青の時、T7群のα1及びα2によって横断待ちの歩行者が存在するかどうか検出し、これを信号機制御のパラメータとする。又、特定エリア距離間隔L1のT4−T5間を通過する車両のスピードを計測しこの速度を制御のパラメータとする。即ち青信号にも拘わらず速度が遅い又は停止状態の場合、前方に右折車両の存在、或いは渋滞の可能性が有り信号機制御のパラメータとして利用する。又、停止線位置から距離LにあるT3とT2による速度検出は、その速度と距離Lとの関係から、ある速度(任意)以上の時、青現示時間を延長し現示切り替えに伴う車両の急ブレーキ等を防止するような制御のパラメータとする。又、検出ラインT7の検出ポイントβ1、β2のどちらで車両の方向指示器の点滅を検出したかによって、右折、左折を判定しその台数を計測する(方向指示器の点滅検出がない場合は直進車として台数を計測)。或いは車両停止線からある固定化した距離地点までの距離Lを定め、その固定化地点を通過する車両を特定し、単位時間当たりの移動距離L3からスピードを計測し同様に青現示時間の決定パラメータとする。この様にして得られた各レーンごとの情報即ち、赤信号時の、停止車両滞留長、待ち時間、右折、左折車両情報、横断中の歩行者情報、青信号時の車両速度、左折車、直進車及び右折車の車両情報、横断待ち歩行者の有無を基に、信号機制御演算部が、各レーンの車両滞留数が最小で、通過車両台数が最大となるように、各レーンの信号灯の青及び赤現示時間、スプリット及びサイクル時間、歩行者用信号機を道路優先順位(幹線、支線)や最大許容時間等を考慮しながらリアルタイムに制御する。又、歩行者横断がボタン式の場合、ボタン割込信号を取り込み、信号機制御演算部が、各レーンのデータに基づき歩行者用信号機を制御する。又、T7群のα1及びα2による横断待ち歩行者が検出された場合、ボタンは割込信号の代わりとして利用できる。この信号機は、一週間の24時間通行量の学習機能をもち、曜日による時間帯の通行状況パターンを記録し更に季節変動によるパターンをも記録し、センサ部等の故障の場合、一時的にタイマーによるパターン制御を行うことができる(信号機制御演算部)。又、この信号機は独立信号機として動作する事は無論、路線系統制御あるいは面制御を行う場合、隣接した信号機間のオフセットの設定や外部ネット接続により上位(中央指令)からの指令による信号機制御と各種パラメータを得る条件設定の変更が可能である。又。各センサ部の画像及び動作状態等の情報を伝達する事ができる(隣接する信号機との路線系統制御1/F)。信号機制御1/Fとは信号機制御演算部での演算結果を信号灯に出力するインターフェイスである。各種設定部とは信号機の動作モードを設定する部分である。
本発明は国際出願番号PCT/JP03/09616移動物体の解析方法を基礎に、改良に改良を加えた発明であり、車列量の大きさに応じて、青現示延長の具合を制御できる。
即ち、自路線及びそれと交差する他路線において、最後尾検出位置が常時又は一時的に長い時は、その路線に多量の車があると判断し、その路線の青現示を長くしたりすることもできる。又、検出速度から車列の流れを判断し、青現示延長の具合を制御できる。ある区間(T2とT3の間)での検出時間差と間隔長から速度を計測し、直後に赤現示へ変わった場合の急制動をさせないよう青現示延長の具合を制御できる。又、ある区間(T4とT5の間)での検出時間差と間隔長から速度を計測し、交差点より先の混雑状況の判断をし、青現示延長の具合を制御できる。横断待ちの歩行者が比較的多い場合は、車両用信号の青現示時間を比較的短くなるように制御し、横断待ちの歩行者がいない場合は、車両用信号の青現示時間を比較的長くなるように制御できる。一方、横断中の歩行者が比較的多い場合は、歩行者用信号の青現示時間を比較的長くなるように制御できる。横断中の歩行者がいなくなった場合は、歩行者用信号の青現示時間を比較的短くなるように制御できる。
(A)説明図である。(B)説明図である。 平面図である。 立面図である。 信号概念図である。 センサ・ハード構成図である。 システム構成図である。

Claims (10)

  1. 画像信号の任意の検出ポイントを指定してその点の輝度レベルを取り出せるように構成した先行技術を利用して、その検出ポイントを縦方向に並べてできる縦線を検出ラインとする。ここで、向かって来る走行車両に対して対向又は斜め上空から俯角撮影した車両がモニター画面の左から右へ走行して見えるカメラアングルの撮影状況下において、その検出ラインをモニター画面上、左から右へスキャンさせて最新の道路輝度レベルと異なる輝度レベルを検出した時点で、その検出ポイントを信号待ちで停車中の車両の最後尾であると決定し、当該モニター上における検出ポイントは現地換算して何メートル先の点であるとする距離から、当該検出された車両の高さ係る死角分の差を三角関数演算にて処理して最後尾車両までの距離を演算し、その距離により車列量を算出して情報化しこの情報を信号機の青現示に影響を及ぼすパラメータとすることを特徴とする交差点の信号機制御方法。
  2. 画像信号の任意の検出ポイントを指定してその点の輝度レベルを取り出せるように構成した先行技術を利用して、その検出ポイントを縦方向に並べてできる縦線を検出ラインとする。ここで、向かって来る走行車両に対して対向又は斜め上空から俯角撮影した車両がモニター画面の左から右へ走行して見えるカメラアングルの撮影状況下において、車両停止線から任意距離のある固定化した地点を定め、その固定化地点を通過する車両を特定し、その車両における単位時間あたりの移動距離からその車両のスピードを計測し、このスピードに係る情報を信号機の青現示に影響を及ぼすパラメータとすることを特徴とする交差点の信号機制御方法。
  3. 画像信号の任意の検出ポイントを指定してその点の輝度レベルを取り出せるように構成した先行技術を利用して、その検出ポイントを縦方向に並べてできる縦線を検出ラインとする。ここで、向かって来る走行車両に対して対向又は斜め上空から俯角撮影した車両がモニター画面の左から右へ走行して見えるカメラアングルの撮影状況下において、単位時間あたりの車両の移動距離を計測する区間を決めて、車両がその区間を超えた時点で、次の車両を特定し新たな計測を行うというサイクルで最新の計測データを得て、その情報を信号機の青現示に影響を及ぼすパラメータとすることを特徴とする交差点の信号機制御方法。
  4. 画像信号の任意の検出ポイントを指定してその点の輝度レベルを取り出せるように構成した先行技術を利用して、その検出ポイントを縦方向に並べてできる縦線を検出ラインとする。ここで、向かって来る走行車両に対して対向又は斜め上空から俯角撮影した車両がモニター画面の左から右へ走行して見えるカメラアングルの撮影状況下において、その検出ラインを二本一対としこれを検出ラインT2(後記T3から適宜距離後退した位置)、T3(道路上の車両停止線相当位置から適宜距離後退した位置)とする。このT2、T3間を走行する車両の速度を算出できる先行技術を利用して、走行車両が所定の速度を超える際この情報を信号機の青現示に影響を及ぼすパラメータとすることを特徴とする交差点の信号機制御方法。
  5. 画像信号の任意の検出ポイントを指定してその点の輝度レベルを取り出せるように構成した先行技術を利用して、その検出ポイントを縦方向に並べてできる縦線を検出ラインとする。ここで、向かって来る走行車両に対して対向又は斜め上空から俯角撮影した車両がモニター画面の左から右へ走行して見えるカメラアングルの撮影状況下において、その検出ラインを二本一対二組としこれを検出ラインT2(後記T3から適宜距離後退した位置)及びT3(道路上の車両停止線相当位置から適宜距離後退した位置)並びにT4(前記T3と後記T5の略中間位置)及びT5(道路上の車両停止線相当位置)として設け、T2及びT3間並びにT4及びT5間のそれぞれの区間における特定車両の走行速度を先行技術を利用して算出し、前記走行車両の加減速動向を把握して、その加減速動向を情報化しこの情報を信号機の青現示に影響を及ぼすパラメータとすることを特徴とする交差点の信号機制御方法。
  6. 画像信号の任意の検出ポイントを指定してその点の輝度レベルを取り出せるように構成した先行技術を利用して、その検出ポイントを縦方向に並べてできる縦線を検出ラインとする。ここで、向かって来る走行車両に対して対向又は斜め上空から俯角撮影した車両がモニター画面の左から右へ走行して見えるカメラアングルの撮影状況下において、その検出ポイントを縦方向に並べてできる縦線を検出ラインとし、この検出ラインを複数個に分割してその分割した各部分をセンサーとして割り振りし、各センサーが検知する輝度変化を基に、走行車両が直進車であるか右折車であるか又は左折車であるかといった走行車両の個性を判別し而して前記先行技術を利用してこれらをカウントすることを特徴とする交差点における方向別交通量測定方法。
  7. 画像信号の任意の検出ポイントを指定してその点の輝度レベルを取り出せるように構成した先行技術を利用して、その検出ポイントを縦方向に並べてできる縦線を検出ラインとする。ここで、向かって来る走行車両に対して対向又は斜め上空から俯角撮影した車両がモニター画面の左から右へ走行して見えるカメラアングルの撮影状況下において、その検出ラインを複数本並列間隔で設けて、モニター画面に現れる右折区分帯をそれらの検出ラインで区分けし、これらの区分を走行する右折車の量及びその車両の加減速の動向を前記先行技術を利用して把握して情報化し、この情報を青現示及び右折用補助信号の青矢印現示に影響を及ぼすパラメータとすることを特徴とする交差点の信号機制御方法。
  8. 画像信号の任意の検出ポイントを指定してその点の輝度レベルを取り出せるように構成した先行技術を利用して、その検出ポイントを縦方向に並べてできる縦線を検出ラインとする。ここで、向かって来る走行車両に対して対向又は斜め上空から俯角撮影した車両がモニター画面の左から右へ走行して見えるカメラアングルの撮影状況下において、その検出ラインを歩道から横断歩道、横断歩道から歩道に至るラインとする。横断歩道をカバーし尽くせるようにそのラインを複数本並列間隔で設けて歩行者待ちの検出と横断中の歩行者の検出をし、この検出情報を信号機の青現示に影響を及ぼすパラメータとすることを特徴とする交差点の信号機制御方法。
  9. 画像信号の任意の検出ポイントを指定してその点の輝度レベルを取り出せるように構成した先行技術を利用して、その検出ポイントを縦方向に並べてできる縦線を検出ラインとする。ここで、向かって来る走行車両に対して対向又は斜め上空から俯角撮影した車両がモニター画面の左から右へ走行して見えるカメラアングルの撮影状況下において、路面の遠景から近景まで広い範囲での路面データを道路輝度レベルの基準値算出の基となし、絶え間なく基準値の算出と更新をなして最新の基準値をもつて道路輝度レベルの基準値とすることを特徴とする請求項1記載の交差点の信号機制御方法。
  10. 何種類かの閾値及び何種類かのシャッタースピードを組み合わせた条件を設定し、各条件の下に複数回車両の検出をさせその平均値を算出してこれをメモリーし、次に何種類かのシャッタースピードの条件を設定し、各条件の下に道路輝度レベルの平均値を各条件ごとに得てこれをメモリーし、前記車両検出に係るメモリーデータと前記道路輝度レベルに係るメモリーデータを比較して、一番差の大きいものを真値としてこれを車両の最後尾と特定することを特徴とする請求項1記載の交差点の信号機制御方法。
JP2005148694A 2005-04-19 2005-04-19 交差点の信号機制御方法及び交差点における方向別交通量測定方法 Pending JP2006302228A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005148694A JP2006302228A (ja) 2005-04-19 2005-04-19 交差点の信号機制御方法及び交差点における方向別交通量測定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005148694A JP2006302228A (ja) 2005-04-19 2005-04-19 交差点の信号機制御方法及び交差点における方向別交通量測定方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2006302228A true JP2006302228A (ja) 2006-11-02

Family

ID=37470408

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2005148694A Pending JP2006302228A (ja) 2005-04-19 2005-04-19 交差点の信号機制御方法及び交差点における方向別交通量測定方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2006302228A (ja)

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009003698A (ja) * 2007-06-21 2009-01-08 Kyosan Electric Mfg Co Ltd 交通信号制御装置、及び流出交通流予測方法
CN102930723A (zh) * 2012-10-26 2013-02-13 西南大学 一种交通信号控制器
CN105679060A (zh) * 2016-04-20 2016-06-15 江苏金通交通器材有限公司 一种自适应led交通信号灯
JP2016170642A (ja) * 2015-03-13 2016-09-23 オムロン株式会社 表示制御指示ユニット、信号表示制御システム、表示制御指示方法、および表示制御指示プログラム
CN106781559A (zh) * 2017-03-13 2017-05-31 山东浪潮云服务信息科技有限公司 一种交通信号灯的控制方法及装置
KR101879617B1 (ko) * 2017-11-08 2018-07-18 (주)태경아이티 Led신호등 제어를 위한 교통신호등 시스템
CN111540201A (zh) * 2020-04-23 2020-08-14 山东大学 基于路侧激光雷达的车辆排队长度实时估计方法及***
CN111681430A (zh) * 2020-04-30 2020-09-18 安徽科力信息产业有限责任公司 实时预测未来机动车到达信号灯路口停止线台数的方法
JP6955613B1 (ja) * 2020-08-12 2021-10-27 株式会社京三製作所 交通信号制御装置
CN114023083A (zh) * 2021-09-08 2022-02-08 杭州永明大科技有限公司 一种道路行车安全风险预测预警应急抢救装置及方法
CN114141021A (zh) * 2021-12-16 2022-03-04 深圳市格林威交通科技有限公司 一种智慧城市交通信号灯控制***及其控制方法
CN114937368A (zh) * 2022-05-18 2022-08-23 嘉兴学院 一种基于红外检测的智能交通控制装置

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009003698A (ja) * 2007-06-21 2009-01-08 Kyosan Electric Mfg Co Ltd 交通信号制御装置、及び流出交通流予測方法
CN102930723A (zh) * 2012-10-26 2013-02-13 西南大学 一种交通信号控制器
CN102930723B (zh) * 2012-10-26 2014-12-10 西南大学 一种交通信号控制器
JP2016170642A (ja) * 2015-03-13 2016-09-23 オムロン株式会社 表示制御指示ユニット、信号表示制御システム、表示制御指示方法、および表示制御指示プログラム
CN105679060A (zh) * 2016-04-20 2016-06-15 江苏金通交通器材有限公司 一种自适应led交通信号灯
CN106781559A (zh) * 2017-03-13 2017-05-31 山东浪潮云服务信息科技有限公司 一种交通信号灯的控制方法及装置
CN106781559B (zh) * 2017-03-13 2019-07-02 浪潮云信息技术有限公司 一种交通信号灯的控制方法及装置
KR101879617B1 (ko) * 2017-11-08 2018-07-18 (주)태경아이티 Led신호등 제어를 위한 교통신호등 시스템
CN111540201A (zh) * 2020-04-23 2020-08-14 山东大学 基于路侧激光雷达的车辆排队长度实时估计方法及***
CN111540201B (zh) * 2020-04-23 2021-03-30 山东大学 基于路侧激光雷达的车辆排队长度实时估计方法及***
CN111681430A (zh) * 2020-04-30 2020-09-18 安徽科力信息产业有限责任公司 实时预测未来机动车到达信号灯路口停止线台数的方法
CN111681430B (zh) * 2020-04-30 2022-03-29 安徽科力信息产业有限责任公司 实时预测未来机动车到达信号灯路口停止线台数的方法
JP6955613B1 (ja) * 2020-08-12 2021-10-27 株式会社京三製作所 交通信号制御装置
CN114023083A (zh) * 2021-09-08 2022-02-08 杭州永明大科技有限公司 一种道路行车安全风险预测预警应急抢救装置及方法
CN114141021A (zh) * 2021-12-16 2022-03-04 深圳市格林威交通科技有限公司 一种智慧城市交通信号灯控制***及其控制方法
CN114937368A (zh) * 2022-05-18 2022-08-23 嘉兴学院 一种基于红外检测的智能交通控制装置
CN114937368B (zh) * 2022-05-18 2022-12-30 嘉兴学院 一种基于红外检测的智能交通控制装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2006302228A (ja) 交差点の信号機制御方法及び交差点における方向別交通量測定方法
KR101995813B1 (ko) 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템 및 그 방법
KR102105162B1 (ko) 전자파 센서를 이용해 차량 속도, 차량 위치 및 차량 통행량을 파악하고 규칙을 위반하는 차량을 구분하여 이에 대한 정보는 동영상 또는 사진으로 저장하는 스마트 속도위반단속 장치, 스마트 신호위반단속 장치 및 스마트시티 솔루션 장치
US20020054210A1 (en) Method and apparatus for traffic light violation prediction and control
CN103917411B (zh) 用于分组照明单元的方法和设备
US11914041B2 (en) Detection device and detection system
KR20030080285A (ko) 차량의 대기 길이 측정 장치 및 방법
US9978269B2 (en) Site-specific traffic analysis including identification of a traffic path
KR20120078765A (ko) 영상감지카메라를 이용한 교차로의 신호등 시스템
JP2019159458A (ja) 交通信号制御装置、交通信号制御方法、および交通信号制御プログラム
JP2002024986A (ja) 歩行者検出装置
KR101841978B1 (ko) 지자기 센서를 이용한 교차로 교통량 감지시스템
JP3666332B2 (ja) 歩行者検知装置
GB2316169A (en) Optical detection system
JPH0933232A (ja) 物体観測方法およびその方法を用いた物体観測装置、ならびにこの装置を用いた交通流計測装置および駐車場観測装置
JP2010210477A (ja) ナビゲーション装置
AU2010257278B2 (en) Method and arrangement for the detection of traffic infringements in a traffic light zone
KR20180048289A (ko) 레이저 스캐너를 이용한 차량 감지 장치
KR20160116686A (ko) 레이저 센서와 저해상도 카메라를 이용한 fpga기반 다차선 과속 단속시스템
KR20190142216A (ko) 마킹의 딥러닝 인식을 이용한 차량 검지 시스템
JPH1063991A (ja) 車輌追跡装置およびその装置を用いた交通制御システム
JP4400258B2 (ja) 高さ制限超過検知装置
JP2009059313A (ja) 有料道路自動料金所の車両監視装置
JP3470172B2 (ja) 交通流監視装置
KR102018582B1 (ko) 고속화도로 내 본선과 램프 진출입로를 구분하여 교통정보를 수집하는 장치 및 방법