JP2007140938A - 駐停車判定装置及び駐停車判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】比較的簡易な装置構成により、車両の駐停車時間を確実に且つ効率的に測定できるようにする。
【解決手段】自車両に搭載した赤外線カメラにより判定対象となる対象車両を被写体とした画像を撮像する。そして、画像処理装置が、赤外線カメラで撮像された画像から特徴部分を検出して、検出した画像の特徴部分に基づいて対象車両が存在する車両範囲を検出し、検出した車両範囲内の輝度値に基づいて対象車両についての温度を示す車両温度値を判定し、この車両温度値に基づいて対象車両の駐停車時間を判定する。
【選択図】図７

Description

本発明は、車両の駐停車時間を判定する駐停車判定装置及び駐停車判定方法に関する。

従来、駐車場や路上などに駐停車した車両に対して課金や罰金・罰則を科すために、車両の駐停車時間を測定するに際しては、例えば警察官による巡回取り締まりなどにより、いわば人手による判定が行われている。このように、人手による判定を行う場合、車両が所定の時間を超えて駐停車していることを判定するためには、所定の時間間隔をおいて複数回同じ車両の駐停車を確認する必要があるため、１回の巡回では確認が不能であり、多大な手間を要するといった問題があった。そこで、車両の駐停車時間を確実に且つ効率的に測定する技術が提案されている。

例えば、特許文献１には、車両を被写体として画像を撮像し、撮像した画像に対して画像処理を施すことにより駐停車車両と当該車両の車両ナンバとを識別し、識別した車両ナンバを予め用意されたデータベースに照合して、長時間同じ車両が駐車している場合にメッセージやアラームを発生する駐停車判定装置が開示されている。

また、特許文献２には、路上に違法駐停車した車両を判定するシステムが開示されている。このシステムは、路上の駐停車禁止位置に設置されたビーコンによって違法駐停車した車両を認識するとともに、路側に設置された装置が搭載する各種通信デバイスによって駐停車時間に関する情報を送受信し、車両の運転者に対して装置から警告音を発するなどの方法で警告メッセージを報知するというものである。
特開２００４−２３４４２９号公報 特開２００１−０２３０７９号公報

しかしながら、特許文献１に開示された技術は、識別した車両ナンバをデータベースと照合する必要があるため、予めデータベースを用意しておく必要がある。また、データベースに登録済みの車両や過去に識別された車両に対しては駐停車を判定できるものの、データベースに登録されていない車両については駐停車を判定することができない。さらに、車両ナンバの照合による駐停車判定を行っているため、例えば、夜間照明がない場所などにおいて、カメラで車両ナンバが撮像できない状況の下では、駐停車判定を行うことができないといった問題があった。

また、特許文献２に開示された技術は、路側に設置された装置の通信デバイスによる情報の送受信が必要となるため、駐停車判定の対象となる区域に一定の間隔で装置を設置する必要がある。このため、装置の設置場所を確保する必要があるだけでなく、広い範囲で駐停車判定を行う場合の設置費用や装置の維持管理費用が増大してしまうといった問題があった。

本発明は、以上のような従来の実情に鑑みて創案されたものであって、比較的簡易な装置構成により、車両の駐停車時間を確実に且つ効率的に測定することが可能な駐停車判定装置及び駐停車判定方法を提供することを目的とする。

本発明は、前記目的を達成するために、車両を被写体とする画像を温度に応じた輝度値を示す画像として撮像し、この撮像した画像から特徴部分を検出して、この画像の特徴部分に基づいて画像内で車両が位置する車両範囲を検出し、この車両範囲内の輝度値に基づいて車両についての温度を示す車両温度値を判定し、この車両温度値に基づいて車両の駐停車時間を判定するようにした。

本発明によれば、温度に応じた輝度値を示す画像を撮像し、撮像された画像に基づいて車両についての温度を判定し、判定された温度に基づいて車両の駐停車時間を判定するようにしているので、１回の撮像により車両の駐停車時間を判定することができ、車両の駐停車を複数回判定したり、予め用意したデータベースと照合するなどの処理を行うことなく、迅速且つ確実に駐停車時間を判定することができる。また、温度に応じた輝度値を示す画像を撮像するに際しては、可視光領域よりも長い波長域の光を撮像することから、例えば夜間照明のない場所で駐停車時間の判定を行う場合にも適用することができる。

以下、本発明の具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

［第１の実施形態］
まず、本発明を適用した第１の実施形態の駐停車判定装置について説明する。本実施形態の駐停車判定装置は、車載タイプの駐停車判定装置であり、当該駐停車判定装置が搭載された車両（以下、自車両という。）が巡回する中で判定対象となる駐停車中の他車両（以下、対象車両という。）を発見したときに、この対象車両の駐停車時間を判定するものである。

本実施形態の駐停車判定装置は、図１に示すように、赤外線カメラ１１と、画像処理装置１２と、スキャニングレーザレーダ１３とを備えて構成される。

赤外線カメラ１１は、判定対象となる対象車両を被写体とした画像を、温度に応じた輝度値を示す画像として撮像するものである。この赤外線カメラ１１は画像処理装置１３に接続されており、赤外線カメラ１１で撮像された画像は、映像信号として画像処理装置１３に入力される。なお、本実施形態においては、温度に応じた輝度値を示す画像を撮像する撮像手段として、遠赤外線波長域の光を受光して画像を撮像する赤外線カメラ１１を用いる場合について説明するが、赤外線カメラ１１に代えて他の撮像デバイスを用いるようにしてもよい。ただし、温度に応じた輝度値を示す画像を撮像する撮像手段として、比較的入手が容易で低価格である赤外線カメラ１１を用いることで、駐停車判定装置を簡便な装置構成により低コストで実現することができる。

この赤外線カメラ１１は、例えば図２（ａ）及び図２（ｂ）に示すように、撮像軸が路面と平行となり、撮像面が路面と垂直となるよう、自車両１００の前方に向けて自車両１００に取り付けられている。ただし、自車両１００に対する赤外線カメラ１１の取り付けは、この例に限定されるものではなく、駐停車中の対象車両を被写体とする画像を最も撮像しやすいように、向きや取り付け位置を任意に設定すればよい。なお、図２（ａ）及び図２（ｂ）では、赤外線カメラ１１により撮像する画像の基準座標系についても模式的に図示している。この基準座標系においては、赤外線カメラ１１の撮像軸をＺｗ軸とし、路面に鉛直な方向の軸をＹｗ軸とし、Ｚｗ軸及びＹｗ軸に直行する方向の軸をＸｗ軸としている。

画像処理装置１２は、赤外線カメラ１１で撮像されて映像信号として入力された画像を所定の分解能で画像メモリに格納し、この画像メモリに格納した画像に対して詳細を後述する各種画像処理を施して、被写体として撮像された判定対象の対象車両の駐停車時間を判定するものである。この画像処理装置１２は、アナログ映像信号、或いはアナログ映像信号をデジタル処理した画像データに対して各種の演算処理を行うことにより、各種画像処理を行う機能を有しており、例えば、各種の電気・電子素子によって構成された映像処理回路や、半導体チップによって構成されたデジタル画像処理回路などによって構成されている。なお、赤外線カメラ１１により撮像された画像が格納される画像メモリは、画像処理装置１２内部に設けられていてもよいし、画像処理装置１２とは別体に設けられていてもよい。この画像メモリには、赤外線カメラ１１によって新たな画像が撮像される毎に、すでに格納している画像に代えて新たな画像が逐次更新されながら格納される。

スキャニングレーザレーダ１３は、物体までの距離を方位毎に測定するものである。このスキャニングレーザレーダ１３は、例えば、赤外線カメラ１１と同様に自車両１００の前方に向けて自車両１００に取り付けられ、赤外線カメラ１１で撮像された画像に写る物体までの距離を方位毎に計測する。このスキャニングレーザレーダ１３も画像処理装置１２に接続されており、スキャニングレーザレーダ１３の計測結果は画像処理装置１２に入力される。画像処理装置１２では、赤外線カメラ１１で撮像された画像に対して画像処理を行って判定対象の対象車両の駐停車時間を判定するに際し、必要に応じて、スキャニングレーザレーダ１３から入力された物体までの距離に関する情報を用いることが可能となっている。ただし、詳細を後述する各種の画像処理手法の中で、物体までの距離の情報を用いずに対象車両の駐停車時間を判定する手法を採用する場合には、スキャニングレーザレーダ１３を省略した装置構成としてもよい。

図３及び図４は、本実施形態の駐停車判定装置において、赤外線カメラ１１と判定対象となる対象車両との位置関係に応じて、赤外線カメラ１１により撮像された画像内で対象車両２００がどのような位置に写るかを説明する図である。図３（ａ）は、赤外線カメラ１１と判定対象となる対象車両２００との位置関係を自車両１００の側面側からみた状態を示す模式図であり、図３（ｂ）は赤外線カメラ１１により撮像される画像の一例である。また、図４（ａ）は、赤外線カメラ１１と対象車両２００との位置関係を自車両１００の上方からみた状態を示す模式図であり、図４（ｂ）は赤外線カメラ１１により撮像される画像の一例である。なお、赤外線カメラ１１により撮像される画像内の位置を示す座標系は、画像の左上を原点として、横方向にＸ座標、縦方向にＹ座標をとるものとする。

これら図３及び図４に示すように、赤外線カメラ１１で撮像された画像内における対象車両２００の位置は、赤外線カメラ１１と対象車両２００との位置関係により決定され、例えば図３に示すように、赤外線カメラ１１で撮像された画像において、対象車両２００の下端のＹ座標（ｙｂ０）は、赤外線カメラ１１の原点（カメラレンズ中心）の高さＨと、赤外線カメラ１１の原点を地面に投影した位置から対象車両２００までの距離ｚと、赤外線カメラ１１の焦点距離ｆとから決定される。また、例えば図４に示すように、赤外線カメラ１１で撮像された画像において、対象車両２００の左端のＸ座標（ｘｌ０）は、赤外線カメラ１１の撮像軸から対象車両２００左端までの距離ｘｓと、赤外線カメラ１１の原点を地面に投影した位置から対象車両２００までの距離ｚと、赤外線カメラ１１の焦点距離ｆとから決定される。

なお、本実施形態においては、図５（ａ）に示すように、赤外線カメラ１１の撮像軸を自車両１００の前方に向けた場合について説明するが、上述したように、赤外線カメラ１１を自車両１００に取り付ける位置や向きは任意である。したがって、例えば図６（ａ）に示すように、自車両１００の側方に向けて赤外線カメラ１１を取り付けるようにしてもよい。自車両１００に対する赤外線カメラ１１の取り付け方が変わると、図５（ｂ）及び図６（ｂ）に示す画像例のように、赤外線カメラ１１で撮像された画像における対象車両２００の写り方が変わるが、赤外線カメラ１１の取り付け方にかかわらず、赤外線カメラ１１で撮像された画像内における対象車両２００の位置は、赤外線カメラ１１と対象車両２００との位置関係により決定されることになる。

次に、本実施形態の駐停車判定装置において、画像処理装置１２で実施される一連の処理について、図７に示すフローチャートを参照しながら説明する。

画像処理装置１２は、図７に示すように、赤外線カメラ１１で撮像された画像が映像信号として入力されると、まず、ステップＳ１において、この画像を所定の分解能で画像メモリに格納する。そして、画像処理装置１２は、ステップＳ２において、ステップＳ１で画像メモリに格納した画像から特徴部分を検出し、検出した特徴部分に基づいて、画像内において判定対象となる対象車両が位置する車両範囲を検出する。次に、画像処理装置１２は、ステップＳ３において、ステップＳ２で検出した車両範囲内の輝度値に基づいて、判定対象となる対象車両についての温度を示す車両温度値を判定する。そして、画像処理装置１２は、ステップＳ４において、ステップＳ３で判定した車両温度値に基づいて、対象車両の駐停車時間、すなわち、判定対象となる対象車両が長時間エンジンを切った状態にあるか、或いはエンジンを切ってから間もない状態、若しくはエンジンがかかっている状態にあるかを判定し、その判定結果を出力する。なお、画像処理装置１２によって実施される画像処理の具体的な手法については、詳細を後述する。

画像処理装置１２での処理による判定結果は、本実施形態の駐停車判定装置に接続された他の装置に出力され、この他の装置によって、所望とする処理が行われる。他の装置によって行われる処理としては、例えば、駐停車禁止区域に違法駐停車した車両の運転者に警報を発したり、駐車場内に駐停車した車両の駐停車時間に応じて課金を科すなどの処理が挙げられる。

以上のように、本実施形態の駐停車判定装置においては、温度に相当する値を輝度値に変換して画像として撮像する赤外線カメラ１１を自車両に搭載し、赤外線カメラ１１で各画素の値が温度の情報に相当する温度画像（以下、赤外線画像と称する。）を撮像して、赤外線画像内に存在する判定対象となる対象車両を画像処理装置１２によって検出し、当該対象車両の赤外線画像上における輝度値（すなわち輝度値が示す温度）を判定することで対象車両の駐停車時間を判定するようにしている。

通常、長時間駐停車している車両は、外気温度に近い温度となり、エンジンがかかっている車両より温度が低くなる。特にエンジン排気を排出するマフラの周辺は、エンジンをかけると高温になるため、エンジンがかかったままの車両やエンジンを切って駐停車後間もない車両はマフラ付近が高温であるが、エンジンを切ってから長時間経過している車両はマフラ付近とマフラを除くボディ部分とがほぼ同じ温度となるといった現象が生じる。

しかしながら、この現象は車両温度の変化であるため、通常、目視だけでは車両の駐停車時間を判別することはできない。したがって、従来は、駐停車中の車両がエンジンのかかっている車であるかどうか、或いは、エンジンは切ってあるが停車に属する程度の短時間の停車車両であるか、長時間の駐車車両であるかを確認するには、例えば、車両の温度を測定する、エンジン音の有無を判別する、長時間に渡って監視する、或いは、所定の時間間隔で監視して同じ車両が継続して駐停車していることを確認するなどの作業が必要とされていた。

これに対して、本実施形態の駐停車判定装置によれば、車両の駐停車時間に関する判定を、温度を示す画像に基づいて行う構成としたため、判定対象となる対象車両に接触することなく、この判定対象となる対象車両が、エンジンがかかっている車両であるか、或いは停車したばかりの車両であるか、さらにはエンジンを切って長時間駐車している車両であるかを適切に判定することができる。また、本実施形態の駐停車判定装置によれば、複数回の監視や長時間の監視をせずに、判定対象となる対象車両の駐停車時間を推定することができる。これにより、例えば、本実施形態の駐停車判定装置を搭載した自車両が巡回する中で判定対象となる駐停車中の対象車両を発見したときに、この対象車両の駐停車時間を瞬時に判定することができ、多数の対象車両の駐停車時間を短時間で効率的に判定することができる。

［第２の実施形態］
次に、本発明を適用した第２の実施形態の駐停車判定装置について説明する。本実施形態の駐停車判定装置は、路上設置タイプの駐停車判定装置であり、例えば駐車場や駅前のロータリーなど、車両が頻繁に駐停車し、監視が必要である場所に設置されて、駐停車中の対象車両の駐停車時間を判定するものである。

本実施形態の駐停車判定装置における構成や各部の機能は、基本的には上述した第１の実施形態と同様である。ただし、本実施形態の駐停車判定装置では、図８（ａ）に示すように、赤外線カメラ１１が、例えば路側に設置された支柱３００などに固定して取り付けられ、予め設定された所定範囲を撮像範囲として、その撮像範囲内で駐停車中の対象車両２００を被写体とした画像を撮像できるように設置されている。なお、本実施形態の駐停車判定装置において、画像処理装置１２は任意の場所に設置することができる。また、スキャニングレーザレーダ１３で物体までの距離を計測してその情報を利用する場合には、スキャニングレーザレーダ１３を、赤外線カメラ１１の撮像範囲を走査可能な位置に設置すればよい。

本実施形態の駐停車判定装置において、赤外線カメラ１１を図８（ａ）に示すように支柱３００の上部に路面に向けて設置した場合には、この赤外線カメラ１１により撮像される画像は、処理対象となる対象車両２００を上方から撮像した画像となる。したがって、赤外線カメラ１１で撮像された画像における対象車両２００の写り方が、第１の実施形態とは変わることになる。すなわち、上述した第１の実施形態では、赤外線カメラ１１によって、処理対象となる対象車両２００の前部又は後部若しくは側部が撮像されるが、本実施形態では、図８（ｂ）に示すように、対象対象となる対象車両２００の上部が撮像されることになる。なお、本実施形態においても、赤外線カメラ１１により撮像される画像内の位置を示す座標系は、第１の実施形態と同様に、画像の左上を原点として、横方向にＸ座標、縦方向にＹ座標をとるものとする。

このように、本実施形態の駐停車判定装置においては、処理対象となる対象車両２００の撮像部位が上述した第１の実施形態とは異なるものとなるが、画像処理装置１２において実施する画像処理の内容は、基本的には上述した第１の実施形態と同様である。すなわち、本実施形態の駐停車判定装置においても、画像処理装置１２は、赤外線カメラ１１で撮像された画像から特徴部分を検出し、検出した特徴部分に基づいて画像内の対象車両２００が位置する車両範囲を検出する。そして、この車両範囲内の輝度値に基づいて対象車両２００についての温度を示す車両温度値を判定し、車両温度値に基づいて対象車両２００の駐停車時間を判定する。このとき、画像処理部１２での画像処理の設定を、対象車両２００の撮像部位に応じて調整することで、本実施形態の駐停車判定装置においても、上述した第１の実施形態と同様に、判定対象となる対象車両２００の駐停車時間を適切に判定することができる。

以上のように、本実施形態の駐停車判定装置においては、路上や駐車場などの路側に設けられている支柱３００に赤外線カメラ１１を固定して、この赤外線カメラ１１により対象対象となる対象車両２００を撮像する構成とされている。これにより、本実施形態の駐停車判定装置では、例えば駐車場や駅前のロータリーなど、車両が頻繁に駐停車し、監視が必要である場所において、多数の車両についての駐停車時間を効率的且つ効果的に行うことができる。したがって、本実施形態の駐停車判定装置においては、上述した第１の実施形態により得られる作用・効果に加えて、以下で説明する効果を奏する。

一般に、駅前のロータリーなどの車両（バスやタクシー等）が頻繁に停車する道路においては、駐停車中の車両の取り締まりが重要な課題である。しかしながら、このような道路は、混雑する場面も多いため、赤外線カメラ１１を自車両１００に搭載した第１の実施形態を適用した監視が渋滞の増加の原因にもなり、困難になる場合もある。また、監視を目的とした自車両１００が、渋滞が原因で目的地に到達できない場合もありうる。

このように混雑が予想される場所や長時間にわたり監視が必要な場所では、路側に固定設置した赤外線カメラ１１を用いた監視の方が、混雑の中への進入する車両の台数も減らすことができる。また、従来の可視光カメラによる監視と違い、本実施形態では、赤外線カメラ１１で撮像した画像に基づいて車両の駐停車時間を判定できるため、例えば、人間が駐停車中の車両に近づいて確認することが不要となり、タクシーをはじめとするエンジンをかけながら運転手が乗った状態の停車中の車両と、エンジンを切った状態の車両との違いを非接触で確認することが可能となる。

さらに、本実施形態では、赤外線カメラ１１で撮像した赤外線画像に基づいて駐停車中の車両の駐停車時間を判定するため、車両ナンバのデータベースとの照合などを利用した可視光カメラによる監視では困難であった夜間の駐停車車両の監視も可能となる。

［画像処理手法の具体例］
次に、本発明を適用した駐停車判定装置において、画像処理装置１２によって行われる画像処理の手法の具体例について、第１乃至第８の画像処理手法として、以下、個別に説明する。なお、以下で説明する各画像処理手法のうち、第１乃至第７の画像処理手法は、上述した第１の実施形態の駐停車判定装置と第２の実施形態の駐停車判定装置のいずれにも適用することができ、第８の画像処理手法は上述した第１の実施形態の駐停車判定装置で適用可能な手法である。

（第１の画像処理手法）
画像処理装置１２は、上述したように、まず、赤外線カメラ１１で撮像されて画像メモリに格納された画像から特徴部分を検出して、検出した画像の特徴部分に基づいて、画像内で判定対象となる対象車両が存在する車両範囲を検出する処理を行なう。このような車両範囲の検出処理を行うに際しては、各種の画像処理の手法を用いることができ、例えば、車両の特徴となる水平エッジと水平エッジより短い縦エッジに囲まれる領域を車両として検出する手法、検出対象画像と予め用意されたテンプレートとの類似度判定により検出する手法、車両の特徴であるマフラの温度を赤外画像より検出する手法などの手法を用いればよい。また、その他、例えば、特開２００４−２３５７１１号公報、或いは特開平１１−０１４３４６号公報などで提案されている車両検出手法を用いるようにしてもよい。

また、判定対象となる対象車両は、通常、路上に存在する。したがって、縦横エッジに囲まれる領域やテンプレートなどを用いて車両を検出する際に、画像内における対象車両の大きさや位置は、実際に対象車両が存在する位置（赤外線カメラ１１との距離）と実際の対象車両の大きさから、画像内に撮像されうるおおよその大きさや位置を予測することができる。つまり、判定対象となる対象車両が存在する車両範囲を検出するに際しては、車両範囲の大きさや位置で検出される縦横エッジを車両の各部位に基づいて検出することで、より正確に検出することができ、誤検出を防止することができる。

ここで、図３及び図４で示した例を用いて、赤外線カメラ１１により撮像された画像内における対象車両２００と実際の対象車両２００の位置及び大きさの関係を説明する。なお、以下に示す式１乃至式４において、ｚは赤外線カメラ１１の原点を地面に投影した位置から対象車両２００までの距離であり、ｆは赤外線カメラ１１の焦点距離であり、Ｈは赤外線カメラ１１の原点（カメラレンズ中心）の路面からの高さである。また、Ｗｃは対象車両２００の幅であり、ｘｓは赤外線カメラ１１の撮像軸から対象車両２００の左端までの距離である。

まず、図３に示す赤外線カメラ１１と対象車両２００との位置関係から、対象車両２００の下端（路面との接地位置）のＹ座標ｙｂ０と、画像内における対象車両２００の高さｈｃ０は、下記式１及び式２により算出することができる。
ｙｂ０＝Ｈ・ｆ／ｚ ・・・（式１）
ｈｃ０＝Ｈｃ・ｆ／ｚ ・・・（式２）

また、図４に示す赤外線カメラ１１と対象車両２００との位置関係から、画像内における対象車両２００の左端のＸ座標ｘｌ０と、画像内における対象車両２００の横幅ｗｃ０は、下記式３及び式４により算出することができる。
ｘｌ０＝ｘｓ・ｆ／ｚ ・・・（式３）
ｗｃ０＝Ｗｃ・ｆ／ｚ ・・・（式４）

路上に存在する対象車両２００を検出する場合には、図３及び図４に示す座標設定の下で、対象車両２００の下端（路面と接する位置ｙｂ０）が赤外線カメラ１１で撮像された画像内において下方に位置するときに対象車両２００までの距離が近く、中心付近になるに従って対象車両２００までの距離が遠いことになる。したがって、検出されたエッジなどからｙｂ０の位置が画像中心に近いにもかかわらず、水平エッジ（水平方向の直線成分）が長い場合は、対象車両２００以外の物体を含むエッジであると判定することもできる。このように、検出すべき車両範囲の画像内におけるおおよその位置などを予測した上で対象車両２００を検出することにより、検出される車両範囲の信頼性を向上させることができる。

また、赤外線カメラ１１で撮像された画像から車両範囲を検出するに際しては、例えば、図３及び図４に示すように、車両範囲の始点を（ｘｌ０，ｙｕ０）とし、縦横の幅をｗｃ０，ｈｃ０とする長方形などの比較的単純な形状とすれば十分である。

画像処理装置１２は、以上のようにして赤外線カメラ１１で撮像された画像内の車両範囲を検出したら、次に、この検出した車両範囲内の輝度値に基づいて、対象車両についての温度を示す車両温度値を判定する。車両温度値の判定に際しては、例えば、検出した車両範囲（図３及び図４に示す例では、始点を（ｘｌ０，ｙｕ０）とし、縦横の幅を（ｗｃ０，ｈｃ０）とする長方形の領域内部）における輝度値の平均値などを求めることにより、車両温度値を算出すればよい。また、放射率の関係で温度が計測されにくいガラス領域（車両のガラス部位）を除いた温度を算出できるように、車両範囲の下半分の領域（図３及び図４に示す例では、始点を（ｘｌ０，ｙｕ０＋ｈｃ０／２）とし、縦横の幅を（ｗｃ０，ｈｃ０／２）とする長方形領域）における輝度値の平均値に基づいて車両温度値を算出するようにしてもよい。

画像処理装置１２は、以上のようにして判定対象となる対象車両の車両温度値を判定したら、次に、この車両温度値に基づいて、対象車両の駐停車時間を判定する。ここで、長時間エンジンを切った状態で停止した対象車両２００を赤外線カメラ１１で撮像した場合の一例を図９（ａ）に示し、エンジン（マフラ）が温まった状態の対象車両２００を赤外線カメラ１１で撮像した場合の一例を図９（ｂ）に示す。

長時間エンジンを停止した状態の対象車両２００は、図９（ａ）に示すように、外気にボンネットなどの高熱部位が晒された状態となるため、外気温度に近い状態の温度として撮像される。特に、ボディ部位などのように同じ材質で構成された部位は同じ温度で計測される。一方、エンジンをかけたままもしくはエンジンを切った直後の対象車両２００は、図９（ｂ）に示すように、マフラ、ボンネット、及び車両下部が暖まっているため、車両範囲の下部領域やマフラ周辺部を中心が他の各部の温度よりも高い温度となる。このため、撮像された画像においては、車両の下部領域やマフラ周辺部位が他の部分より高い輝度値を示すこととなる。

そこで、図９（ａ）及び図９（ｂ）に示すような対象車両２００の駐停車時間に応じた温度差を判定することにより、対象車両２００の駐停車時間を判定することができる。具体的には、ステップＳ１２で求めた車両範囲内の輝度値の差を判定したり、車両範囲について上部領域と下部領域との輝度値の差を判定することで駐停車時間を判定することができる。また、長時間駐停車している車両のボディ部位は外気に近くなるため、対象車両２００の周辺に存在する壁などの物体との輝度差を判定し、車両範囲外の領域と比較して明らかに温度の高い部位が車両範囲内に存在する場合に、エンジンが動作している、或いはエンジンを停止して間もない車両であると判定してもよい。

本発明を適用した駐停車判定装置では、画像処理装置１２が、以上の手法により、赤外線カメラ１１で撮像された画像に対して画像処理を施すことによって、対象車両２００の駐停車時間を適切に判定することができる。

（第２の画像処理手法）
次に、画像処理装置１２によって行われる画像処理の他の具体的な一例として、第２の画像処理手法について説明する。なお、以下で説明する各種の画像処理手法においては、先に説明した画像処理手法と異なる処理についてのみ説明し、先に説明した画像処理手法と同等又は同一の処理を適用できる処理については説明を省略するものとする。

第２の画像処理手法は、赤外線カメラ１１で撮像された画像について、処理対象となる対象車両のガラス領域を検出し、さらに所定の本数以上の直線成分を検出した結果に基づいて、車両範囲を検出するようにしたものである。以下の説明においては、赤外線カメラ１１によって対象車両２００を後方から撮像した画像について車両範囲を検出する処理について、図１０を参照しながら説明する。

ここで、画像内に検出された直線成分の検出結果を図１０（ａ）において破線で示し、ガラス領域の検出結果を図１０（ａ）において太線破線の台形領域として示す。

車両のガラス部位を赤外線カメラ１１により撮像した場合、一般的に、周囲より低い輝度値（黒に近い明るさ）として撮像される。これは、ガラスの分光感度特性が５μｍ以上の波長領域の光に対して不透明という性質がある一方で、遠赤外領域の波長を受光する赤外線カメラ１１は一般的に８〜１４μｍ程度の５μｍ以上の波長を検出するためである。したがって、一般的にガラスにより構成された物体は、向きや大きさに依らずに他の材質により構成された周囲部よりも低い輝度値で撮像される。また、車両には、側面、前面、背面にガラスが存在する。したがって、いずれの方向から対象車両２００を撮像した場合であっても、撮像された赤外画像にはガラス領域が含まれる。また、一般に、車両にはバンパやドア下部などに路面と水平な直線成分を有する外形状を呈している。また、車両の屋根、側面、フロントガラス面にも直線成分を有することが多い。

第２の画像処理手法では、このような様々な角度から撮像された車両が共通に持つ特徴であり、かつ、赤外画像で比較的に容易に検出され得る特徴を利用して車両範囲を検出する手法である。

ここで、赤外画像におけるガラス領域は、例えば、黒領域を抽出するためのラベリングなどの手法により抽出または検出することができる。図１０（ｂ）は、ガラスを示す値よりも僅かに高めの値を閾値として２値化した画像である。ガラス抽出は、例えば、図１０（ｂ）に示すような２値画像を一般的なラベリング手法により抽出することにより、図１０（ａ）に示すように台形の太線破線として検出することができる。

一方、直線成分については、例えばＨｏｕｇｈ変換に代表される各種の線分検出手法を適用することにより、図１０（ａ）において細線破線で示すように直線成分を検出する。

上述のようにして検出したガラス領域と直線成分との検出結果に基づいて、例えば、ガラス領域として検出されたラベリング結果の周辺にそのガラス領域を囲む、又は、ガラス領域の下部に多くの線分が検出された場合、この領域を車両範囲として検出する。すなわち、例えば図１０（ｃ）に示すように、始点を（ｘｌ０，ｙｕ０）とし、縦横の幅をｗｃ０，ｈｃ０とする長方形として車両範囲を検出すれば十分である。

なお、対象車両２００を構成する各部をより詳細に検出するためには、例えば図１０（ｄ）に示すように、対象車両２００を構成する直線成分として検出された直線成分のうちで最も外側を囲む形状の領域を選択し、この領域を車両範囲として検出してもよい。この場合、例えば、車両範囲の角頂点の座標を用いて、各座標を囲む領域を車両範囲とすればよい。

以上で説明した第２の画像処理手法によれば、様々な角度や形状を有する各種の対象車両について確実に車両範囲を検出することができる。また、直線成分の検出や２値化とラベリングといった非常に単純且つ高速処理が可能な画像処理手法を適用するだけで車両範囲を検出することができる。このため、画像処理装置１２への実装が容易であり、また、赤外線カメラ１１の取り付け角度や判定対象とする対象車両の撮像角度にも影響を受けず、あらゆる実施形態に対して広く適用することができる。

（第３の画像処理手法）
次に、画像処理装置１２によって行われる画像処理の他の具体的な一例として、第３の画像処理手法について説明する。上述した第２の画像処理手法においては、直線成分とガラス領域とに基づいて車両範囲を検出したが、第３の画像処理手法は、外界の環境変化や直線成分の比較的少ない対象車両についても確実に検出することを目的としており、直線成分やガラス領域の特徴が確実に検出することが困難な場合にも対応可能な手法である。

ここで、比較的丸みを帯びた対象車両２００の側部を赤外線カメラ１１で撮像した画像の一例を図１１（ａ）に示し、対象車両２００の後部を撮像した画像の一例を図１１（ｂ）に示す。また、図１１（ａ）及び図１１（ｂ）に示す画像から車両範囲を検出する様子をそれぞれ図１１（ｃ）及び図１１（ｄ）に示し、それぞれの場合において車両範囲を検出した結果を図１１（ｅ）及び図１１（ｆ）に示す。

第３の画像処理手法においては、対象車両２００のガラス領域や直線成分に加えて、円弧をはじめとする曲線成分、タイヤ部位、マフラ部位などのように、赤外画像から検出しやすく、且つ、多くの車両が有する特徴を検出し、検出された特徴が所定の領域内に集中して所定の配置で検出された場合に、当該領域を車両範囲として判定する。

ここで、直線成分及びガラス領域の検出手法については、第２の画像処理手法で述べた手法と同様の手法を採用するものとする。以下では、曲線成分の検出手法と、車両外形を除く残りの特徴である、タイヤ部位やマフラ部位についての検出手法についてのみ詳細に説明する。

赤外線カメラ１１により撮像された画像から曲線成分を検出するに際しては、例えば、円弧を検出する場合であれば、直線ではなく円弧を対象とするＨｏｕｇｈ変換を用いることで検出することができる。また、円弧以外の曲線成分を検出する場合、例えば、細かなエッジをソーベルフィルタなどの一般的なフィルタで検出した後、所定のエッジが連続性をもって検出された場合には、その結果検出される細かなエッジを２次曲線などのフィッティング処理により当てはめ、当該曲線との誤差が小さくなる場合に曲線を構成すると判定する。なお、フィッティング処理は、最小二乗誤差を評価することなどで判定すればよい。このような曲線成分の検出によって検出される結果は、例えば図１１（ｃ）及び図１１（ｄ）に中に破線で示す曲線部として検出される。

次に、タイヤ部位の検出について説明する。タイヤ部位の検出については、対象車両２００の側面を撮像した画像に基づいて車両範囲の検出を行う場合、例えば図１１（ｃ）に示すように、円で囲まれる形状となる。このことから、曲線成分の検出処理により検出された円弧をタイヤ部位の候補として検出する。円弧と円の形状差を識別するに際しては、Ｈｏｕｇｈ変換における投票値が高いほど円であるとして判定する。

また、円形状の検出だけでは、道路標識などのように、実際にはタイヤ部位でない物体も検出され得るため、タイヤ部位であることを確実に判定するため、円形状として検出され、且つ道路面に接した位置にあると検出した領域を対や部位であると判定することが望ましい。

ここで、道路面が検出されるべき領域は、赤外線カメラ１１の設置高さや焦点距離に基づいて、上記式１及び式３などを適用することで求めることができる。例えば、図１１（ａ）に示すように、対象車両２００を側方から撮像した画像の場合には、赤外線カメラ１１から対象車両２００までの距離は、通常の道幅から車幅程度の距離を引いた値とすればよい。この値を距離ｚとして上記式１に適用することで、図１１（ｅ）においてｙｂ０に相当するタイヤ部位と路面との接地面に相当する画像上のｙ座標を求めることができる。また、画像内における円の直径は、道幅から車幅を引いた程度の値を距離ｚとし、実際のタイヤ幅をＷとすると、上記式４と同様の考え方から、対象車両２００側部を撮像した画像内において検出される円の直径Ｗｔｘは、下記式５により算出することができる。
Ｗｔｘ＝Ｗｃ・ｆ／ｚ ・・・（式５）

すなわち、撮像された画像に含まれるタイヤ部を検出するに際しては、円の直径がＷｔｘ程度であり、円の下部がＹ＝ｙｂ０付近の位置に存在する円形領域をタイヤ部であると検出することで、単純な円形状の検出処理よりも正確にタイヤ部検出することができる。また、車両のタイヤにはホイールキャップが備えられていることを考慮すると、ゴム製のタイヤと金属製のホイールキャップとの温度が異なることを利用して、図１１（ａ）、図１１（ｃ）、図１１（ｅ）に示すように、大きさがタイヤ程度で路面上に存在し、且つ２重の円として検出された領域をタイヤ部として検出することもできる。

また、対象車両２００の後部を撮像した画像の場合、タイヤ部位は、円弧としてではなく、四角形状として撮像される。したがって、この場合には、例えば、下辺が道路面に接する位置で検出される長方形状の領域をタイヤ部であると検出すればよい。

ただし、第３の画像処理手法においては、車両に関する全ての特徴が検出されない場合であっても、所定数の特徴項目が検出された場合に、車両範囲を検出する構成であることから、タイヤ部位の検出が困難な角度から対象車両２００を撮像した画像に基づいて車両範囲を検出する場合には、タイヤ部位を必ずしも検出しなくてもよい。

次に、マフラ部位の検出手法について説明する。車両のマフラは、エンジンが動作中である場合に、外気よりも高温となる。このことから、例えば、高温領域以外を黒画素とするようなマスク処理や、高温領域より少しだけ暗い値を閾値とする２値化処理を施すことにより、マフラ部位を検出することができる。このようなマフラ部位の検出処理は、ガラス領域の検出処理と同様に、２値画像に対して一般的なラベリングを適用することによって実現できる。これにより、マフラ部位は、図１１（ｄ）中にハッチングで示す領域として検出できる。

第３の画像処理手法においては、以上で説明したようにして検出された直線成分、曲線成分、ガラス領域、タイヤ部位、マフラ部位など車両の特徴をあらわす部分を検出し、各々の検出結果を組みあわせることで車両範囲を検出する。

例えば、図１１（ａ）に示す画像を入力画像として、上述のようにして、直線成分、曲線成分、ガラス領域、タイヤ部位、及びマフラ部位を検出して、図１１（ｅ）に示すように、例えば、タイヤ部位が２つ存在し、２つのタイヤ部位の間及びタイヤ部位の上部に所定数の直線成分又は曲線成分が存在し、且つ、ガラス領域が含まれる長方形領域について、車両範囲であると検出する。

また、例えば図１１（ｂ）に示す画像を入力画像として、上述のようにして、直線成分、曲線成分、ガラス領域、タイヤ部位、及びマフラ部位を検出して、図１１（ｆ）に示すように、所定数の直線成分及び曲線成分が検出された領域と同じ領域にガラス領域とマフラ部位が検出されている長方形領域を車両範囲として検出する。

ここで、対象車両２００のマフラは、温度が低い場合には、検出することが困難である。しかしながら、マフラ部位が検出されない場合であっても、直線成分や曲線成分、或いはガラス領域という車両の特徴をあらわす部位を検出できることから、車両範囲を確実に検出することができる。なお、車両のマフラの温度が低い場合には、図１０に示したように、車両の特徴であるバンパが長い水平線（水平方向の直線成分）として検出される。したがって、第３の画像処理手法によれば、対象車両２００のマフラ温度が低い場合であっても、確実に車両範囲を検出することができる。

以上で説明した第３の画像処理手法では、赤外線カメラ１１で撮像された画像における対象車両２００のガラス領域、マフラ部位、及びタイヤ部位のうちの少なくとも一つを検出するとともに、画像内に含まれる直線成分及び曲線成分を検出し、検出された直線成分及び曲線成分と、ガラス領域、マフラ部位、タイヤ部位のうちの少なくとも一つとに基づいて車両範囲を検出する構成としている。したがって、この第３の画像処理手法によれば、赤外線カメラ１１によって撮像される対象車両２００の撮像角度に依らず、確実に車両範囲を検出することができる。

（第４の画像処理手法）
次に、画像処理装置１２によって行われる画像処理の他の具体的な一例として、第４の画像処理手法について説明する。この第４の画像処理手法は、上述した各種画像処理手法によって検出された車両の特徴について、予め設定された一般的な車両の外形状、ガラス領域、マフラ部位、及びタイヤ部位を示す車両モデルに対する類似度を求めることにより車両範囲を検出するようにしたものである。

車両を撮像した場合には、タイヤ部位が車両の下部にあり、ガラス領域は車両の上部に位置することとなる。また、マフラ部位は、車両後部におけるタイヤ部位に近い位置において、タイヤ部位よりも上方でガラス領域よりも下方に位置することとなる。また、直線成分は、バンパなどの部位は水平方向の直線成分として検出され、タイヤ部位の中心付近の高さから僅かに高めの位置で検出される。また、ガラス領域の周囲からガラス領域の上方にかけての領域では、直線成分又は曲線成分が検出される。

このように、車両の一般的な特徴を反映した車両モデルとして、直線成分、曲線成分、ガラス領域、タイヤ部位、マフラ部位など特徴項目について、画像により検出が容易な特徴ごとに配置した車両モデルを図１２（ａ）及び図１２（ｂ）に示すように定義し、予め画像処理装置１２内に設定しておく。第４の画像処理手法では、上記の特徴項目に関する検出処理を行った後に、検出された特徴項目について、予め設定された車両モデルとの類似度を判定し、類似度が所定のレベル以上であると判定された場合に車両範囲として検出する。

ここで、類似度の判定は、赤外線カメラ１１で撮像された画像から検出された特徴項目の大きさや配置を図１２（ａ）及び図１２（ｂ）に示すような車両モデルと比較し、類似度の高さや大きさや配置が一致する特徴項目の多さに応じて判定することができる。なお、検出された特徴項目が車両モデルに対して全て類似する場合のみでなく、画像内の所定の領域に車両の特徴を示す特徴項目（各部位や直線成分又は曲線成分など）が所定数以上検出された場合に、この領域を車両範囲として検出すればよい。

また、各部位の検出に際して検出精度に関する重み付けを行い、重み付けした各部位の検出結果と車両モデルとの類似度判定を行ってもよい。この重み付けは、例えば、タイヤ部位の検出や直線成分の検出についてはＨｏｕｇｈ変換の投票値が高ければ重み付けの値を大きく設定し、ガラス領域については大きな領域で黒領域がある場合に重み付けの値を大きく設定し、マフラ部位については中心部が外気とは大きく値が離れた高温である場合に重み付けの値を大きく設定するなどの処理を行うことによって実現できる。

また、類似度判定は、各特徴項目に関する重み付けの値と、検出された直線成分及び曲線成分や特徴項目に相当する部位とを積算し、得られた値が高い場合は類似度が高いと判定し、車両範囲であると判定する。また、撮像された画像に対する車両モデルの大きさは、タイヤ部位、すなわち路面の高さが検出された位置に基づいて、画像上に撮像されるべき車両の幅や高さを数式２及び数式４により求めることで算出することができる。

以上で説明した第４の画像処理手法においては、検出された車両の特徴項目について車両モデルとの類似度を判定することにより車両範囲を検出するようにしているので、上述した第３の画像処理手法を一般化することができ、様々な形状を有する車両の検出に適用することが可能となる。また、例えば、対象車両２００に関して特定の部位が検出されなかった場合においても、他の部位が検出されていれば高い類似度を示すことになるため、車両範囲を高い確度で検出することができる。

（第５の画像処理手法）
次に、画像処理装置１２によって行われる画像処理の他の具体的な一例として、第５の画像処理手法について説明する。この第５の画像処理手法は、赤外線カメラ１１で撮像された画像に対する画像処理に加えて、物体までの距離を方位毎に計測するスキャニングレーザレーダ１３から入力される信号を画像処理装置１２で処理することによって、車両範囲を検出するようにしたものである。

ここで、２名の歩行者と１台の車両が存在する前方の様子を赤外線カメラ１１により撮像して、この画像から車両と歩行者を検出した結果の一例を図１３（ａ）に示し、図１３（ａ）に示す画像の撮像時にスキャニングレーザレーダ１３によって物体を検出する様子を図１３（ｂ）に示し、スキャニングレーザレーダ１３で車両及び歩行者を検出した場合のレーダの反射強度分布を図１３（ｃ）及び図１３（ｄ）に示す。

スキャニングレーザレーダ１３による距離計測は、一般的に、所定の波長を有する波を発信し、発信波の反射波を受信するまでの時間差から対象物までの距離を計測する原理を用いている。また、反射波の強度は、面積の大きい対象物や反射効率の高い対象物からの反射波は高く、逆に小さい対象物や発信波を反射しにくい対象物からの反射波は低くなる。

スキャニングレーザレーダ１３は、光波を発信している。このため、車両のように外殻が鉄板でできており、且つ、光を効率よく反射するリフレクタ（反射板）が取り付けられている物体は、反射強度が高くなる。また、車両ボディと反射板では反射効率が異なるため、車両を検出した場合は、例えば図１３（ｃ）に示すように、反射板の位置において強度が高く、車両ボディ面は反射板よりも強度が低くなる。また、歩行者（衣服）場合、身体のどの部分も車のような鉄製のものに比べ反射効率が低く、面積も小さいため、一般的に車両よりも反射強度は低くなる。また、歩行者は曲面で構成されているため、中心部よりも側部の方が強度が低くなり、例えば図１３（ｄ）に示すような形状の反射強度分布が観測される。したがって、赤外線カメラ１１で撮像された画像に現れる物体について、スキャニングレーザレーダ１３のレーザ反射強度分布を確認することで、その物体が車両であるのか、或いは歩行者であるのかを高い精度で判定することが可能となる。

第５の画像処理手法においては、画像処理装置１２が、上述した他の画像処理手法による車両範囲の検出処理に加えて、スキャニングレーザレーダ１３から得られた反射波に関する入力信号を考慮して、車両範囲を検出する。すなわち、第５の画像処理手法においては、赤外線カメラ１１で撮像された画像から検出された車両の特徴項目に基づいて車両範囲を検出する際に、スキャニングレーザレーダ１３によって得られた観測結果を考慮するようにしている。これにより、より正確に車両と歩行者を区別した上で、車両範囲を検出することが可能となる。

（第６の画像処理手法）
次に、画像処理装置１２によって行われる画像処理の他の具体的な一例として、第６の画像処理手法について説明する。この第６の画像処理手法では、上述した第５の画像処理手法と同様に、スキャニングレーザレーダ１３から入力される信号を考慮して車両範囲を検出する。

スキャニングレーザレーダ１３で歩行者や車両を検出した場合、車両や歩行者が存在する位置までの距離を計測した結果、図１３（ｂ）に示すような情報が得られる。通常、物体はある程度の面積を有するため、図１３（ｂ）に示すように、物体を検出すると同じ距離に並んで複数個の検知点（図１３（ｂ）中において「○」印で示す）が検出される。このことから、ある距離に図１３（ｂ）のように検知点が複数個並んでいる場合に、当該位置に物体があると検出する。

また、スキャニングレーザレーダ１３からの入力信号に基づいて検出された物体について、赤外線カメラ１１で撮像された画像上の位置を照合することで、より確実な物体検出を行うとしてもよい。この場合、例えば図１４（ａ）及び図１４（ｂ）に示すように、予め基準座標系を設定しておき、この基準座標系に対するスキャニングレーザレーダ１３及び赤外線カメラ１１の取り付け位置を予め計測した上で設定しておき、スキャニングレーザレーダ１３での検出点を赤外線カメラ１１で撮像された画像内における位置に座標変換しなおすことで、計算できる。

具体的には、スキャニングレーザレーダ１３の中心軸を基準座標系のＺ軸とし、スキャン面をＸＺ平面として定義することにより、赤外線カメラ１１によって撮像された赤外画像における位置と、基準座標系の位置との関係（画像上のｘ座標位置とｙ座標位置）は、図４で示した関係となるため、図４に基づいた座標変換により計算することができる。なお、図１４（ａ）及び図１４（ｂ）は、上述した第１の実施形態の駐停車判定装置への適用を前提に、スキャニングレーザレーダ１３を自車両１００に搭載した場合の基準座標系を例示しているが、上述した第２の実施形態の駐停車判定装置に適用する場合にも、赤外線カメラ１１とスキャニングレーザレーダ１３とで共通の基準座標系を用いるようにすればよい。

次に、スキャニングレーザレーダ１３によって検出した距離及び方位と、赤外画像上の検出領域とを照合する。検出された物体の確認処理は、例えば、スキャニングレーザレーダ１３で検出した物体の位置に対応する位置の赤外画像上の領域について、上述した画像処理手法によって検出された物体が検出されるか否かを判定することで実現することができる。

以上で説明した第６の画像処理手法によれば、赤外線カメラ１１で撮像された画像に対する画像処理に加えて、スキャニングレーザレーダ１３によって得られる物体との距離及び方位に関する情報を考慮して車両範囲を検出するようにしているので、車両範囲の検出精度を向上させることができる。また、天候条件などにより、赤外線カメラ１１及びスキャニングレーザレーダ１３のうちの一方が正常に機能しない状況のもとにおいても、正常な他方のみを用いて車両範囲を検出することができる。

（第７の画像処理手法）
次に、画像処理装置１２によって行われる画像処理の他の具体的な一例として、第７の画像処理手法について説明する。この第７の画像処理手法では、画像処理装置１２が、赤外線カメラ１１で撮像された画像から車両範囲を検出する際に、車両の内部温度に大きく影響を受けて輝度値が変化する第１の領域と、車両の外部環境に大きく影響を受けて輝度値が変化する第２の領域とに車両範囲を分割し、車両範囲の輝度地に基づいて車両温度値を判定する際に、第１の領域内の輝度値に基づいて車両温度値を判定するようにしている。

先に説明したように、エンジンが動作中の車両やエンジンを停止後間もない車両は、マフラの温度が高い。また、通常、車両のボンネットやルーフ部などは外気や日光に晒されやすく、エンジン温度が伝わりにくい部位は、外界環境（特に、日光の照射）によって温度が影響を受けやすい。また、タイヤやバンパ下部の部位は、車のエンジンやマフラから発する熱が伝わりやすく、エンジンを動作中或いは停止直後と、エンジンを停止後に長時間経過したときとの温度差が生じやすい。

このことから、例えば図１２（ａ）及び図１２（ｂ）に示すように定義したような車両モデルの場合、マフラ部位やタイヤ部位、或いは、タイヤ部位とマフラ部位に挟まれる位置に存在し、水平の直線成分が検出されやすいと判定された領域（バンパ部位）は、車両の内部温度に左右されやすい部位であり、それ以外の部位は、車両の内部ではなく、外部環境の影響により温度が変化しやすい部位であるといえる。

第７の画像処理手法においては、以上の知見に基づき、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）に示す車両モデルで判定対象となる対象車両を検出した後に、タイヤ部位、マフラ部位、水平な直線成分が検出された領域に関する部位のみについての温度（すなわち第１の領域に関する輝度値）を判定して、それに基づき対象車両の駐停車時間を判定するようにしている。

なお、対象車両の駐停車時間を判定するに際しては、例えば、第１の領域内に属する輝度値の平均値を用いて判定すればよい。また、第１の領域から、対象車両以外の背景部分などを除いた画素を抽出し、抽出された画素に関する輝度値の平均値を用いて駐停車時間を判定するとしてもよい。

駐車時間を判定する対象となる対象車両は、一般に日向に長時間駐停車した場合と日陰に長時間駐停車した場合で、表面の温度が大きく変化する。このため、駐停車の時間を判定するための温度を計測するに際しては、エンジンなどの車両内部が発生する温度変化と、日光など外部環境の影響による温度変化とを判別して判定することが望ましい。

以上で説明した第７の画像処理手法によれば、検出された車両範囲のうち、車両の内部温度に大きく影響を受けて輝度値が変化する第１の領域に属する画素の輝度値に基づいて駐停車の判定を行うことから、外部環境による対象車両の温度変化による影響を最小限に抑えて、駐停車時間の判定を確実に行うことが可能となる。

（第８の画像処理手法）
次に、画像処理装置１２によって行われる画像処理の他の具体的な一例として、第８の画像処理手法について説明する。この第８の画像処理手法は、上述した第１の実施形態の駐停車判定装置のように、赤外線カメラ１１が自車両に搭載されていることを前提としたものであり、先に説明した各画像処理手法を適用して車両範囲を検出するに際して、赤外線カメラ１１が搭載された自車両の走行速度に応じて、車両範囲の検出対象とする特徴項目（特徴形状や特徴部位）配置の判定を可変とするものである。

一般に赤外線カメラ１１で画像を撮像した場合、赤外領域の放射を画素の値とすることから、画素の値が決定するまでに積分的な要素が入る。すなわち、赤外線カメラ１１が移動した状態で周囲情景を撮像すると、特定の画素で同じ対象物を撮像している場合は、当該画素の輝度値は積分をしても一定値であり、図１５（ａ）に示すように、輪郭がぼやけることがない。しかしながら、赤外線カメラ１１が移動したり、撮像する対象物が移動する状態で撮像した赤外画像は、例えば、図１５（ｂ）に示すように、輪郭がぼやけた画像として撮像される。なお、図１５（ａ）は、自車両が停止している状態で赤外線カメラ１１により路側の電柱を撮像した場合に得られる画像の一例であり、図１５（ｂ）は、自車両を走行させた状態で赤外線カメラ１１により路側の電柱を撮像した場合に得られる画像の一例である。

図１５（ｂ）に示すように、赤外線カメラ１１で輪郭がぼやけた画像を撮像した場合、当該画像の輝度値から温度の判定はできるものの、エッジ（直線成分や曲線成分）の検出処理を行うことは困難となる。なお、図１４においては図示の簡略化のために電柱を撮像した場合の例を示すが、判定対象となる対象車両を撮像した場合も同様である。

このことから、例えば、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）に示したような車両モデルに基づく車両範囲の検出を行う場合、自車両が走行した状態で判定対象となる対象車両を撮像すると、特に垂直方向の直線成分や曲線成分の検出が困難となる虞がある。

第８の画像処理手法では、上述の状況を考慮して、赤外線カメラ１１を搭載した自車両の走行速度に応じて、車両モデル上の「直線成分又は曲線成分の抽出領域」の重み付けを小さく設定する。これにより、例えば、判定対象となる対象車両の手前に、赤外線カメラ１１を搭載した自車両と同程度の速度で走行する他の車両が存在する状況の下においても、当該車両について検出されるエッジに影響されることなく、駐停車（停止）している対象車両だけを判定対象として検出することが可能となる。

以上で説明した第８の画像処理手法によれば、車両範囲の検出精度を向上することができ、走行中の他の車両を誤検出してしまうことを防止することができる。

［効果］
以上、具体的な例を挙げながら詳細に説明したように、本発明を適用した駐停車判定装置においては、赤外線カメラ１１によって判定対象となる対象車両を被写体とした画像を撮像し、この画像に対して画像処理装置１２で画像処理を施して、可視画像では違いを判別不能な「温度」という情報に基づいて対象車両の駐停車時間を判定するようにしているので、外見の判定だけでは同じに見える、エンジンが温まった状態の車両とエンジンが冷めた状態の車両とを瞬時に且つ簡易な装置構成により適切に判定することができる。これにより、例えば、従来から長時間にわたる監視などにより行っていた車両の駐停車時間に関する判定処理を、例えば、自車両を巡回させながら瞬時に且つ多数の車両について行うことが可能となり、駐停車時間の判定に要する手間やコストを大幅に低減することができる。

また、本発明を適用した駐停車判定装置を応用すれば、車両の駐停車時間を判定した結果を、当該車両から乗員が出てくる可能性の高低、当該車両が発進する可能性の高低などを判定に活用することができることから、自車両の運転者に危険性や注意を喚起するための高度な運転支援システムを容易に構築することができる。具体的には、例えば、対象車両がエンジンが動作した状態で停止している場合には、当該対象車両の運転席に運転者がいる可能性が高い。このため、この対象車両が発進する可能性、或いは、対象車両から乗員が出てくる可能性が高いと判定して、自車両の運転者に注意を喚起する運転支援システムを容易に構築することができる。また、対象車両の駐停車時間が長く、エンジンが冷めた状態である場合には、当該対象車両が発進する可能性や乗員が出てくる可能性は低い。このため、運転支援システムにおいては、当該対象車両に対する注意喚起の必要性が低いと判定することができる。

また、本発明を適用した駐停車判定装置を用いて、不審な駐停車車両の判定を行ったり、駐停車禁止区域に違法駐停車した車両の摘発を行うシステムを構築する場合には、エンジンが冷めた状態の車両（駐停車時間が長い車両）が検出された場合に、当該車両を重要度の高い車両として判定することができる。

本発明を適用した駐停車判定装置の概略構成を示すブロック図である。 第１の実施形態の駐停車判定装置において、自車両に対する赤外線カメラの取り付け状態を説明する図であり、（ａ）は赤外線カメラの取り付け状態を自車両の側方からみた模式図、（ｂ）は赤外線カメラの取り付け状態を自車両の上方からみた模式図である。 赤外線カメラと判定対象となる対象車両との位置関係に応じて、赤外線カメラにより撮像された画像内で対象車両がどのような位置に写るかを説明する図であり、（ａ）は赤外線カメラと対象車両との位置関係を自車両の側面側からみた状態を示す模式図、（ｂ）は赤外線カメラにより撮像される画像の一例である。 赤外線カメラと判定対象となる対象車両との位置関係に応じて、赤外線カメラにより撮像された画像内で対象車両がどのような位置に写るかを説明する図であり、（ａ）は赤外線カメラと対象車両との位置関係を自車両の上面側からみた状態を示す模式図、（ｂ）は赤外線カメラにより撮像される画像の一例である。 自車両に対する赤外線カメラの取り付け状態のバリエーションを説明する図であり、（ａ）は赤外線カメラの撮像軸を自車両の前方に向けた場合の例を示す図、（ｂ）はその取り付け状態で赤外線カメラにより撮像される画像の一例である。 自車両に対する赤外線カメラの取り付け状態のバリエーションを説明する図であり、（ａ）は赤外線カメラの撮像軸を自車両の側方に向けた場合の例を示す図、（ｂ）はその取り付け状態で赤外線カメラにより撮像される画像の一例である。 本発明を適用した駐停車判定装置において、画像処理装置で実施される一連の処理の流れを示すフローチャートである。 第２の実施形態の駐停車判定装置を説明する図であり、（ａ）は路側に設置された支柱に赤外線カメラが取り付けられた様子を示す図、（ｂ）は赤外線カメラにより撮像される画像の一例である。 画像処理装置における画像処理手法について説明するための図であり、（ａ）は長時間エンジンを切った状態で停止した対象車両を撮像した場合の画像例、（ｂ）はエンジンが温まった状態の対象車両を撮像した場合の画像例である。 画像処理装置における画像処理手法について説明するための図であり、（ａ）は撮像された画像から直線成分を抽出する様子を示す図、（ｂ）は撮像された画像からガラス領域を抽出する様子を示す図、（ｃ）は撮像された画像から車両範囲を検出する様子の一例を示す図、（ｄ）は撮像された画像から車両範囲を検出する様子の他の例を示す図である。 画像処理装置における画像処理手法について説明するための図であり、（ａ）は対象車両の側部を撮像した画像の一例を示す図、（ｂ）は対象車両の後部を撮像した画像の一例を示す図、（ｃ）及び（ｄ）は撮像された画像から曲線成分やタイヤ領域、マフラ領域を検出する様子を示す図、（ｅ）及び（ｆ）は撮像された画像から車両範囲を検出する様子を示す図である。 画像処理装置における画像処理手法について説明するための図であり、（ａ）は対象車両を側方から撮像した画像に対応する車両モデルの一例を示す模式図、（ｂ）は対象車両を公報から撮像した画像に対応する車両モデルの一例を示す模式図である。 画像処理装置における画像処理手法について説明するための図であり、２名の歩行者と１台の車両が存在する前方の様子を赤外線カメラにより撮像して、この画像から車両と歩行者を検出した結果の一例を示す図、（ｂ）は（ａ）に示す画像の撮像時にスキャニングレーザレーダによって物体を検出する様子を示す図、（ｃ）はスキャニングレーザレーダで車両を検出した場合のレーザの反射強度分布を示す図、（ｄ）はスキャニングレーザレーダで歩行者を検出した場合のレーダの反射強度分布を示す図である。 赤外線カメラとスキャニングレーザレーダとで共通の基準座標系を用いる場合の赤外線カメラ及びスキャニングレーザレーダの自車両に対する取り付け状態を説明する図であり、（ａ）は赤外線カメラ及びスキャニングレーザレーダの取り付け状態を自車両の側方からみた模式図、（ｂ）は赤外線カメラ及びスキャニングレーザレーダの取り付け状態を自車両の上方からみた模式図である。 移動する赤外線カメラによって固定された対象物を撮像した場合の例を説明するための図であり、（ａ）は対象物の輪郭が鮮明な場合の画像例、（ｂ）は対象物の輪郭が不鮮明な場合の画像例である。

符号の説明

１１ 赤外線カメラ
１２ 画像処理装置
１３ スキャニングレーザレーダ
１００ 自車両
２００ 対象車両

Claims (13)

1. 車両を被写体とする画像を、温度に応じた輝度値を示す画像として撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により撮像された画像から特徴部分を検出し、検出した前記画像の特徴部分に基づいて、前記画像内で前記車両が位置する車両範囲を検出する車両範囲検出手段と、
   前記車両範囲検出手段により検出された前記車両範囲内の輝度値に基づいて、前記車両についての温度を示す車両温度値を判定する車両温度判定手段と、
   前記車両温度判定手段により判定された前記車両温度値に基づいて、前記車両の駐停車時間を判定する駐停車時間判定手段とを備えることを特徴とする駐停車判定装置。
2. 前記撮像手段が、前記車両とは異なる車両に搭載されていることを特徴とする請求項１に記載の駐停車判定装置。
3. 前記撮像手段が、路上に設置されていることを特徴とする請求項１に記載の駐停車判定装置。
4. 前記撮像手段は、遠赤外線波長域の光を受光して前記画像を撮像する赤外線撮像デバイスであることを特徴とする請求項１に記載の駐停車判定装置。
5. 前記車両範囲検出手段は、前記画像の輝度値に基づいて前記車両を構成する部位を示す特徴部位を検出するとともに、前記車両の外形特徴を示す特徴形状を検出し、検出した前記特徴部位及び特徴形状の配置に基づいて、前記車両範囲を検出することを特徴とする請求項１に記載の駐停車判定装置。
6. 前記車両範囲検出手段は、前記画像の輝度値に基づいて前記車両のガラス領域を検出するとともに、前記画像内に含まれる直線成分を検出し、検出した前記ガラス領域と前記直線成分とに基づいて、前記車両範囲を検出することを特徴とする請求項５に記載の駐停車判定装置。
7. 前記車両範囲検出手段は、前記画像の輝度値に基づいて前記車両におけるガラス領域、マフラ部位、タイヤ部位のうちの少なくとも１つを検出するとともに、前記画像内に含まれる直線成分及び曲線成分を検出し、検出した前記直線成分及び曲線成分と、前記ガラス領域、マフラ部位、タイヤ部位のうちの少なくとも１つとに基づいて、前記車両範囲を検出することを特徴とする請求項５に記載の駐停車判定装置。
8. 前記車両範囲検出手段は、一般的な車両の外形状、ガラス領域、マフラ部位、及びタイヤ部位を示す車両モデルと、前記画像に基づいて検出された結果との類似度を判定し、前記類似度に基づいて、前記車両範囲を検出することを特徴とする請求項７に記載の駐停車判定装置。
9. 前記車両範囲検出手段は、前記車両の内部温度に大きく影響を受けて輝度値が変化する第１の領域と、前記車両の外部環境に大きく影響を受けて輝度値が変化する第２の領域とに前記車両範囲を分割し、
   前記車両温度判定手段は、前記第１の領域内の輝度値に基づいて、前記車両温度値を判定することを特徴とする請求項１に記載の駐停車判定装置。
10. 前記車両範囲検出手段は、前記撮像手段が搭載された車両の速度に応じて、前記車両範囲の検出対象とする前記特徴形状と前記特徴部位との配置を可変とすることを特徴とする請求項５に記載の駐停車判定装置。
11. 物体までの距離を方位毎に測定する距離測定手段をさらに備え、
    前記車両範囲検出手段は、前記撮像手段により撮像された前記画像から検出された前記特徴部分と、前記距離測定手段により測定された物体までの距離とに基づいて、前記車両範囲を検出することを特徴とする請求項１に記載の駐停車判定装置。
12. 前記距離測定手段は、スキャニングレーザレーダであることを特徴とする請求項１１に記載の駐停車判定装置。
13. 車両を被写体とする画像を、温度に応じた輝度値を示す画像として撮像する撮像ステップと、
    前記撮像ステップにおいて撮像された画像から特徴部分を検出し、検出した前記画像の特徴部分に基づいて、前記画像内で前記車両が位置する車両範囲を検出する車両範囲検出ステップと、
    前記車両範囲検出ステップにおいて検出された前記車両範囲内の輝度値に基づいて、前記車両についての温度を示す車両温度値を判定する車両温度判定ステップと、
    前記車両温度判定ステップにおいて判定された前記車両温度値に基づいて、前記車両の駐停車時間を判定する駐停車時間判定ステップとを有することを特徴とする駐停車判定方法。

Images