JP2012198680A - Road condition recognition system - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a road condition recognition system that optimizes parameters for image processing automatically not manually.SOLUTION: A road condition recognition system of an embodiment for determining condition of the road on which vehicles travel performs the following steps: taking images of the road with a camera; counting the number of vehicles passing the road from the images taken using image processing; comparing the number of passing vehicles obtained with the number of passing vehicles counted in advance using a sensor; and registering a parameter that matches the most as the final parameter for image processing.

Description

本発明の実施形態は、道路状況把握装置に関する。   Embodiments described herein relate generally to a road condition grasping apparatus.

高速道路等の有料道路上などにおいて、路側に設置されたカメラで道路上の画像を撮像し、撮像された画像から画像処理等によって道路上を走行する車両を検出し、検出した車両の位置、速度等の情報から現在の道路状況（道路渋滞、停止車両、低速車両等）を判定する道路状況把握装置が知られている。   On a toll road such as an expressway, an image on the road is captured with a camera installed on the roadside, and a vehicle traveling on the road is detected from the captured image by image processing or the like, and the position of the detected vehicle, 2. Description of the Related Art A road condition grasping device that determines current road conditions (road traffic jams, stopped vehicles, low-speed vehicles, etc.) from information such as speed is known.

このような道路状況把握装置では、２値化処理やノイズ除去処理などの画像処理にパラメータが使用される。しかし、画像処理に使用される各種パラメータの最適化は人手によりトライ＆エラーを実施していたため、効率が非常に悪いという問題がある。   In such a road condition grasping device, parameters are used for image processing such as binarization processing and noise removal processing. However, since optimization of various parameters used for image processing has been performed manually by trial and error, there is a problem that efficiency is very poor.

また、従来の公知技術では、ヒストグラムのみによるパラメータ最適化のため、画像に起因するパラメータしか調整できず、ノイズ除去処理用パラメータなど、画像の輝度に影響を受けないパラメータでは最適化を行なうことができないという問題がある。   In addition, in the conventional publicly known technology, only the parameters due to the image can be adjusted because of the parameter optimization based only on the histogram, and optimization can be performed on parameters that are not affected by the brightness of the image, such as noise removal processing parameters. There is a problem that you can not.

特開平７−２７１９５６号公報Japanese Patent Laid-Open No. 7-271156

本発明が解決しようとする課題は、画像処理用のパラメータを人手によらず自動的に最適化することが可能となる道路状況把握装置を提供することである。   The problem to be solved by the present invention is to provide a road condition grasping device capable of automatically optimizing parameters for image processing without manual intervention.

上記課題を達成するために、実施形態に係る道路状況把握装置は、車両が走行する道路上の画像を撮像手段により撮像し、この撮像された画像に対しあらかじめ登録されるパラメータを用いて所定の画像処理を施すことにより前記道路の状況を判定する道路状況把握装置であって、あらかじめ定められた所定期間内において、前記道路の前記撮像手段が設置されている部位を通過する車両をセンサにより検知することにより車両の通過台数を計測する第１の車両通過台数計測手段と、前記所定期間内において、前記撮像手段から得られる画像から所定の画像処理により前記道路の前記撮像手段が設置されている部位を通過する車両の通過台数を計測する第２の車両通過台数計測手段と、前記第１の車両通過台数計測手段により計測された車両の通過台数と前記第２の車両通過台数計測手段により計測された車両の通過台数とを照合することによりそれらの適合率を求める適合率算出手段と、この適合率算出手段により求められた適合率に見合うパラメータを決定し、この決定したパラメータを前記画像処理を行なうためのパラメータとして登録するパラメータ登録手段とを具備している。   In order to achieve the above object, an apparatus for grasping a road situation according to an embodiment captures an image on a road on which a vehicle travels by using an imaging unit, and uses a parameter registered in advance for the captured image. A road condition grasping device that determines the condition of the road by performing image processing, and detects a vehicle passing through a part of the road where the imaging means is installed within a predetermined period of time. And a first vehicle passing number measuring means for measuring the number of passing vehicles, and the imaging means for the road by predetermined image processing from an image obtained from the imaging means within the predetermined period. A second vehicle passing number measuring means for measuring the number of passing vehicles passing through the part, and a vehicle measured by the first vehicle passing number measuring means By matching the number of passing vehicles with the number of passing vehicles measured by the second vehicle passing number measuring means, the matching rate calculating means for obtaining the matching rate, and the matching rate calculated by the matching rate calculating means Parameter registration means for determining a suitable parameter and registering the determined parameter as a parameter for performing the image processing is provided.

実施形態に係る道路状況把握装置の構成を概略的に示す模式図。The schematic diagram which shows roughly the structure of the road condition grasping | ascertainment apparatus which concerns on embodiment. 実施形態に係る評価画像リストの一例を示す図。The figure which shows an example of the evaluation image list which concerns on embodiment. 実施形態に係るパラメータ登録動作を説明するフローチャート。6 is a flowchart for explaining a parameter registration operation according to the embodiment. 実施形態に係るパラメータ登録動作を説明する処理の流れ図。The flowchart of the process explaining the parameter registration operation | movement which concerns on embodiment. 実施形態に係る適合率テーブルの一例を示す図。The figure which shows an example of the relevance ratio table which concerns on embodiment.

以下、実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、実施形態に係る道路状況把握装置の構成を概略的に示すものである。図１において、道路１１は高速道路等の有料道路（以降、単に道路と略称することもある）で、車両１２が図示矢印方向に走行するものとする。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 schematically shows a configuration of a road condition grasping apparatus according to an embodiment. In FIG. 1, a road 11 is a toll road such as an expressway (hereinafter sometimes simply referred to as a road), and a vehicle 12 travels in the direction of an arrow shown in the figure.

道路１１のあらかじめ定められた所定部位には、当該部位を通過する車両１２を検知するセンサ１３が設置されている。このセンサ１３は、車両通過台数の計測に用いるもので、本実施形態では投光器１３ａと受光器１３ｂとからなる透過型の光センサであるが、たとえば、超音波を用いた超音波センサ等を用いてもよい。   A sensor 13 that detects the vehicle 12 passing through the predetermined part is installed in a predetermined part of the road 11. The sensor 13 is used for measuring the number of vehicles passing through the vehicle. In this embodiment, the sensor 13 is a transmissive optical sensor including a projector 13a and a light receiver 13b. For example, an ultrasonic sensor using ultrasonic waves is used. May be.

道路１１のセンサ１３が設置された部位の近傍の側部には、撮像手段としてのビデオカメラ（以降、単にカメラと略称する）１４が設置されている。カメラ１４は、道路１１のセンサ１３が設置された部位を通過する車両１２を含む所定エリア内の画像を常時撮像して出力するもので、出力された画像は処理装置１５に送られる。処理装置１５は、画像保存サーバ１６と通信可能に接続されている。   A video camera (hereinafter simply abbreviated as a camera) 14 as an imaging means is installed on a side portion of the road 11 near the site where the sensor 13 is installed. The camera 14 always captures and outputs an image in a predetermined area including the vehicle 12 that passes through the part where the sensor 13 of the road 11 is installed, and the output image is sent to the processing device 15. The processing device 15 is communicably connected to the image storage server 16.

処理装置１５は、たとえば、センサ１３からの車両検知信号をカウントすることにより車両通過台数を計測する車両通過台数計測部２１、車両通過台数計測部２１で計測された車両通過台数を真値の教師データとして保持する教師データ保持部２２、後述するように決定された画像処理用のパラメータを保持するパラメータ保持部２３、カメラ１４２で撮像された画像に対しパラメータ保持部２３に保持されたパラメータを用いて所定の画像処理（たとえば、２値化処理、ノイズ除去処理等）を施すことにより道路状況の判定および車両通過台数の計測等を行なう画像処理部２４、教師データ保持部２２に保持さた教師データ（車両通過台数）と画像処理部２４で計測された車両通過台数とを照合することによりそれらの適合率を求める評価部２５によって構成される。   The processing device 15 is, for example, a vehicle passing number measuring unit 21 that measures the number of passing vehicles by counting a vehicle detection signal from the sensor 13, and a true value of the number of passing vehicles measured by the vehicle passing number measuring unit 21. A teacher data holding unit 22 that holds as data, a parameter holding unit 23 that holds parameters for image processing determined as will be described later, and a parameter held in the parameter holding unit 23 for an image captured by the camera 142 The image processing unit 24 that performs predetermined image processing (for example, binarization processing, noise removal processing, etc.) to determine road conditions and measure the number of passing vehicles, etc., and a teacher held in the teacher data holding unit 22 Evaluation for obtaining the matching rate by comparing the data (the number of passing vehicles) with the number of passing vehicles measured by the image processing unit 24 Composed by 25.

ここで、画像処理部２４により判定する道路状況とは、たとえば、「道路渋滞」、「停止車両」、「低速車両」、「通常状態」の４状態とする。「道路渋滞」とは道路１１が車両１２で渋滞している状態、「停止車両」とは道路１１上に停止している車両１２が存在する状態、「低速車両」とは道路１１上にあらかじめ定められた所定値以下の速度で走行する車両１２が存在する状態を示すものとする。なお、道路状況が上記４状態ではない場合は「通常状態」とする。   Here, the road conditions determined by the image processing unit 24 are, for example, four states of “road congestion”, “stop vehicle”, “low speed vehicle”, and “normal state”. “Road jam” is a state in which the road 11 is congested with the vehicle 12, “Stopped vehicle” is a state in which the vehicle 12 is stopped on the road 11, and “Low speed vehicle” is in advance on the road 11 It is assumed that the vehicle 12 traveling at a speed equal to or less than a predetermined value is present. If the road condition is not the above four states, the “normal state” is set.

カメラ１２からの画像は画像保存サーバ１６に保存される。画像保存サーバ１６には、後述するように作成される図２に示すような評価画像リスト（テーブル）Ｔ１が保存される。画像保存サーバ１６は、通信回線１７を介して上位装置１８に接続されていて、ユーザが上位装置１８から画像保存サーバ１６に対しアクセス可能ととなっている。   An image from the camera 12 is stored in the image storage server 16. The image storage server 16 stores an evaluation image list (table) T1 as shown in FIG. The image storage server 16 is connected to the host device 18 via the communication line 17 so that the user can access the image storage server 16 from the host device 18.

次に、このような構成において、図３に示すフローチャートおよび図４に示す処理の流れを参照してパラメータ登録動作を説明する。
カメラ１４は、道路１１上に設定された所定エリア内の画像を常時撮像し、撮像した画像を画像保存サーバ１６へ送り、画像保存サーバ１６に保管する（ステップＳ１）。なお、画像保存サーバ１６へは、上位装置１８を介してユーザが自由にアクセスできるものとする。 Next, in such a configuration, the parameter registration operation will be described with reference to the flowchart shown in FIG. 3 and the processing flow shown in FIG.
The camera 14 always captures an image in a predetermined area set on the road 11, sends the captured image to the image storage server 16, and stores the image in the image storage server 16 (step S1). It is assumed that the user can freely access the image storage server 16 via the host device 18.

車両通過台数計測部２１は、あらかじめ定められた複数の所定期間（たとえば、２４時間、１週間、１箇月）内において、センサ１３からの車両検知信号をカウントすることにより、通過した車両台数を計測し、計測した複数の所定期間内の車両通過台数を真値データとして教師データ保持部２２に保存（登録）する（ステップＳ２）。   The vehicle passing number measuring unit 21 measures the number of passing vehicles by counting the vehicle detection signal from the sensor 13 within a plurality of predetermined periods (for example, 24 hours, one week, one month). Then, the measured number of passing vehicles within a plurality of predetermined periods is stored (registered) in the teacher data holding unit 22 as true value data (step S2).

次に、画像処理部２４は、画像保存サーバ１６に保管された画像から、前記複数の所定期間内の画像をそれぞれ抽出し、これら抽出した複数の所定期間内の画像を評価に使用する評価用画像として評価画像リストＴ１に登録し、当該評価画像リストＴ１を画像保存サーバ１６に保管する（ステップＳ３）。   Next, the image processing unit 24 extracts the images within the plurality of predetermined periods from the images stored in the image storage server 16, and uses these extracted images within the predetermined periods for evaluation. The image is registered in the evaluation image list T1, and the evaluation image list T1 is stored in the image storage server 16 (step S3).

評価画像リストＴ１の一例を図２に示す。この例の場合、複数の画像（画像１から画像Ｎ）にそれぞれ対応してファイル名、対応する所定期間に計測された真値データ（車両通過台数）も登録される。   An example of the evaluation image list T1 is shown in FIG. In the case of this example, file names and true value data (number of vehicles passing) measured during a predetermined period corresponding to each of a plurality of images (image 1 to image N) are also registered.

次に、画像処理部２４は、評価画像リストＴ１に登録されている画像を全て処理したか否かをチェックし（ステップＳ４）、登録されている画像を全て処理していない場合、パラメータ保持部２３に登録されているパラメータを初期値「０」にリセットする（ステップＳ５）。   Next, the image processing unit 24 checks whether or not all the images registered in the evaluation image list T1 have been processed (step S4). If all the registered images have not been processed, the parameter holding unit The parameter registered in 23 is reset to the initial value “0” (step S5).

次に、画像処理部２４は、パラメータ保持部２３に登録されているパラメータがあらかじめ定められた所定範囲（たとえば、２値化処理用パラメータの場合は「０〜２５５」）内であるか否かをチェックし（ステップＳ６）、所定範囲内であれば、画像保存サーバ１６から評価画像リストＴ１を読込み、まず最初の評価用画像（画像１）を入力画像として所定の画像処理を実行することにより、画像１に対する車両１２の通過台数を計測する（ステップＳ７）。   Next, the image processing unit 24 determines whether or not the parameter registered in the parameter holding unit 23 is within a predetermined range (for example, “0 to 255” in the case of a binarization processing parameter). Is checked (step S6), and if it is within the predetermined range, the evaluation image list T1 is read from the image storage server 16, and first, predetermined image processing is executed using the first evaluation image (image 1) as an input image. Then, the number of passing vehicles 12 with respect to image 1 is measured (step S7).

なお、車両１２の通過台数の計測は、たとえば、特開平９−９７３３５号公報に記載されている処理方法を用いて実施することができる。   Note that the number of passing vehicles 12 can be measured using, for example, a processing method described in JP-A-9-97335.

次に、評価部２５は、画像処理部２４により計測さされた車両１２の通過台数と教師データ保持部２２に登録された対応する所定期間内の車両１２の通過台数とを照合することによりそれらの適合率を求める（ステップＳ８）。   Next, the evaluation unit 25 collates the number of passing vehicles 12 measured by the image processing unit 24 with the number of passing vehicles 12 within a corresponding predetermined period registered in the teacher data holding unit 22. Is determined (step S8).

次に、評価部２５は、ステップＳ８で求めた適合率を現在のパラメータと対応させた形で適合率テーブルＴ２に登録し、当該適合率テーブルＴ２を保存する（ステップＳ９）。適合率テーブルＴ２の一例を図５に示す。この例の場合、パラメータ「０〜２５５」にそれぞれ対応して、ステップＳ８で求められた適合率が登録される。図５では、現在のパラメータは「０」であるので、パラメータ「０」に対応して適合率「３０」が登録された例を示している。   Next, the evaluation unit 25 registers the matching rate obtained in step S8 in the matching rate table T2 in a form corresponding to the current parameter, and stores the matching rate table T2 (step S9). An example of the precision table T2 is shown in FIG. In the case of this example, the relevance ratio calculated | required by step S8 is registered corresponding to each parameter "0-255". In FIG. 5, since the current parameter is “0”, an example is shown in which the matching rate “30” is registered corresponding to the parameter “0”.

次に、画像処理部２４は、パラメータ保持部２３に登録されているパラメータに１加算（＋１）して「１」にし（ステップＳ１０）、ステップＳ６に戻って次のパラメータ（この例では「１」）に対する上記同様な処理を繰り返す。   Next, the image processing unit 24 adds 1 to the parameter registered in the parameter holding unit 23 (+1) to “1” (step S10), returns to step S6, and returns to the next parameter (in this example, “1”). Repeat the same process for “)).

ステップＳ６において、パラメータ保持部２３に登録されているパラメータがあらかじめ定められた所定範囲を超えた場合、適合率テーブルＴ２に登録された適合率の中から最も高い適合率を検索し、検索した最も高い適合率と対応するパラメータを適合率テーブルＴ２から抽出し、画像処理用のパラメータとして図２に示す評価画像リストＴ１の対応する画像（この例では画像１）に対応させて登録する（ステップＳ１１）。   In step S6, when the parameter registered in the parameter holding unit 23 exceeds a predetermined range, a highest matching rate is searched from the matching rates registered in the matching rate table T2, and the highest searched A parameter corresponding to a high matching rate is extracted from the matching rate table T2, and registered as a parameter for image processing in association with the corresponding image (image 1 in this example) in the evaluation image list T1 shown in FIG. 2 (step S11). ).

図２、図４の例では、適合率テーブルＴ２に登録された適合率の中では最も高い適合率は「９５」であるので、この適合率「９５」を検索し、この検索した適合率「９５」と対応するパラメータ「２」を適合率テーブルＴ２から抽出し、この抽出したパラメータ「２」を画像１に対応するパラメータ「ｐａｒａｍＡ」に登録する。   In the examples of FIGS. 2 and 4, the highest matching ratio among the matching ratios registered in the matching ratio table T2 is “95”. Therefore, the matching ratio “95” is searched, and the retrieved matching ratio “ The parameter “2” corresponding to “95” is extracted from the matching rate table T2, and the extracted parameter “2” is registered in the parameter “paramA” corresponding to the image 1.

ステップＳ１１の処理が終了すると、ステップＳ４に戻って次の画像（この例では画像２）に対する上記同様な処理を繰り返す。   When the process of step S11 is completed, the process returns to step S4, and the same process as described above is repeated for the next image (image 2 in this example).

ステップＳ４において、評価画像リストＴ１に登録されている画像を全て処理した場合、画像処理部２４は、評価画像リストＴ１に登録されている複数のパラメータの例えば平均を求め、求めた平均値を最終的な画像処理用のパラメータとしてパラメータ保持部２３に登録し（ステップＳ１２）、当該処理を終了する。   When all the images registered in the evaluation image list T1 are processed in step S4, the image processing unit 24 obtains, for example, an average of a plurality of parameters registered in the evaluation image list T1, and finally obtains the obtained average value. Is registered in the parameter holding unit 23 as a parameter for typical image processing (step S12), and the processing ends.

次に、画像処理部２４により行なわれる道路状況の判定処理の一例について簡単に説明する。
まず、カメラ１４で撮影されたフレーム画像ごとに所定の画像処理を行なうことにより道路１１を走行する車両１２を検出する。
具体的に説明すると、まず、あらかじめ車両１２が存在しない背景画像を初期データとして図示しないメモリに保持しておくとともに、画像の座標値をカメラ１４からの絶対距離（実際の距離）に変換するための変換テーブルも上記メモリに保持しておく。 Next, an example of road condition determination processing performed by the image processing unit 24 will be briefly described.
First, the vehicle 12 traveling on the road 11 is detected by performing predetermined image processing for each frame image photographed by the camera 14.
More specifically, first, a background image in which the vehicle 12 does not exist is stored in advance in a memory (not shown) as initial data, and the coordinate value of the image is converted into an absolute distance (actual distance) from the camera 14. These conversion tables are also stored in the memory.

この状態で、カメラ１４で撮影された画像が入力されると、当該入力画像とあらかじめメモリに保持された背景画像との間で各画素の輝度値の差を求めることで輝度の差分画像を生成する。次に、生成した差分画像に対してパラメータ保持部２３に登録されたパラメータを用いて２値化処理を行なうことで車両領域（車両１２）を検出する。次に、検出した車両領域の座標値をあらかじめメモリに保持された変換テーブルを用いて絶対距離に変換することにより、検出された車両１２（領域）の位置、車両面積、走行速度を求める。
なお、車両検出処理の詳細については、たとえば、特願２００８−２０７０３４号に記載されているので、それを参照されたい。 In this state, when an image photographed by the camera 14 is input, a difference image of brightness is generated by obtaining a difference in brightness value of each pixel between the input image and a background image previously stored in the memory. To do. Next, the vehicle region (vehicle 12) is detected by performing binarization processing on the generated difference image using the parameters registered in the parameter holding unit 23. Next, the detected position of the vehicle 12 (region), the vehicle area, and the traveling speed are obtained by converting the detected coordinate value of the vehicle region into an absolute distance using a conversion table previously stored in a memory.
The details of the vehicle detection process are described in, for example, Japanese Patent Application No. 2008-207034, so please refer to it.

次に、上記のようにして検出された車両情報に基づき道路１１の状況として少なくとも道路渋滞、停止車両、低速車両、通常状態の４状態を判定する。
具体的に説明すると、たとえば、上記のようにして取得された車両１２の位置、車両面積、走行速度に基づき道路１１が渋滞しているか否かの判定を行なうとともに、取得された走行速度に基づき停止車両、低速車両の判定を行なう。
なお、道路状況判定処理の詳細については、たとえば、特願２００８−２０７０３４号に記載されているので、それを参照されたい。 Next, based on the vehicle information detected as described above, the state of the road 11 is determined as at least four states including road congestion, a stopped vehicle, a low-speed vehicle, and a normal state.
More specifically, for example, whether or not the road 11 is congested is determined based on the position, vehicle area, and traveling speed of the vehicle 12 acquired as described above, and based on the acquired traveling speed. The stop vehicle and the low-speed vehicle are determined.
Note that details of the road condition determination processing are described in, for example, Japanese Patent Application No. 2008-207034.

以上説明したように上記実施の形態によれば、カメラで道路上を撮像し、撮像した画像から画像処理を用いて車両通過台数を計測し、得られた車両通過台数とあらかじめセンサを用いて計測した実際の車両通過台数との照合を行ない、最も適合率の高くなるパラメータを決定して画像処理用のパラメータとして登録することにより、画像処理用のパラメータを人手によらず自動的に最適化することが可能となる。   As described above, according to the above-described embodiment, a camera is imaged on a road, the number of vehicles passing is measured from the captured image using image processing, and the obtained number of vehicles passing is measured using a sensor in advance. By comparing with the actual number of passing vehicles, the parameter with the highest relevance rate is determined and registered as the image processing parameter, so that the image processing parameter is automatically optimized without human intervention. It becomes possible.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。   Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.

１１…道路、１２…車両、１３…センサ、１４…ビデオカメラ、１５…処理装置、１６…画像保存サーバ、１８…上位装置、２１…車両通過台数計測部、２２…教師データ保持部、２３…パラメータ保持部、２４…画像処理部、２５…評価部、Ｔ１…評価画像リスト、Ｔ２…適合率テーブル。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Road, 12 ... Vehicle, 13 ... Sensor, 14 ... Video camera, 15 ... Processing device, 16 ... Image storage server, 18 ... Host device, 21 ... Vehicle passing number measuring unit, 22 ... Teacher data holding unit, 23 ... Parameter holding unit, 24... Image processing unit, 25... Evaluation unit, T1... Evaluation image list, T2.

Claims (3)

車両が走行する道路上の画像を撮像手段により撮像し、この撮像された画像に対しあらかじめ登録されるパラメータを用いて所定の画像処理を施すことにより前記道路の状況を判定する道路状況把握装置であって、
あらかじめ定められた所定期間内において、前記道路の前記撮像手段が設置されている部位を通過する車両をセンサにより検知することにより車両の通過台数を計測する第１の車両通過台数計測手段と、
前記所定期間内において、前記撮像手段から得られる画像から所定の画像処理により前記道路の前記撮像手段が設置されている部位を通過する車両の通過台数を計測する第２の車両通過台数計測手段と、
前記第１の車両通過台数計測手段により計測された車両の通過台数と前記第２の車両通過台数計測手段により計測された車両の通過台数とを照合することによりそれらの適合率を求める適合率算出手段と、
この適合率算出手段により求められた適合率に見合うパラメータを決定し、この決定したパラメータを前記画像処理を行なうためのパラメータとして登録するパラメータ登録手段と、
を具備したことを特徴とする道路状況把握装置。 A road condition grasping device that picks up an image on a road on which a vehicle travels by an image pickup unit, and performs a predetermined image processing on the picked-up image using parameters registered in advance. There,
A first vehicle passing number measuring means for measuring the number of passing vehicles by detecting a vehicle passing through a portion of the road where the imaging means is installed within a predetermined period;
Second vehicle passing number measuring means for measuring the number of passing vehicles passing through a part of the road where the imaging means is installed by predetermined image processing from an image obtained from the imaging means within the predetermined period; ,
The matching rate calculation for obtaining the matching rate by comparing the number of passing vehicles measured by the first vehicle passing number measuring unit with the number of passing vehicles measured by the second vehicle passing number measuring unit. Means,
Parameter registration means for determining a parameter corresponding to the precision calculated by the precision calculation means, and registering the determined parameter as a parameter for performing the image processing;
A road condition grasping device characterized by comprising: 前記第１の車両通過台数計測手段および前記前記第２の車両通過台数計測手段は、あらかじめ定められた複数の所定期間内においてそれぞれ車両の通過台数を計測し、
前記適合率算出手段は、前記第１の車両通過台数計測手段により計測された複数の所定期間内における車両の通過台数と前記第２の車両通過台数計測手段により計測された複数の所定期間内における車両の通過台数とを対応する所定期間ごとに照合することによりそれらの適合率を求め、
前記パラメータ登録手段は、前記適合率算出手段により求められた複数の適合率の中の最も高い適合率に見合うパラメータを決定し、この決定したパラメータを前記画像処理を行なうためのパラメータとして登録することを特徴とする請求項１記載の道路状況把握装置。 The first vehicle passing number measuring means and the second vehicle passing number measuring means measure the number of passing vehicles respectively within a plurality of predetermined periods,
The relevance ratio calculating means includes the number of passing vehicles within a plurality of predetermined periods measured by the first vehicle passing number measuring means and the plurality of predetermined periods measured by the second vehicle passing number measuring means. By checking the number of passing vehicles with the corresponding predetermined period, find their precision rate,
The parameter registration unit determines a parameter that matches the highest matching rate among the plurality of matching rates obtained by the matching rate calculation unit, and registers the determined parameter as a parameter for performing the image processing. The road condition grasping device according to claim 1 characterized by. 車両が走行する道路上の画像を撮像手段により撮像し、この撮像された画像に対しあらかじめ登録されるパラメータを用いて所定の画像処理を施すことにより前記道路の状況を判定する道路状況把握装置であって、
あらかじめ定められた複数の所定期間内において、前記道路の前記撮像手段が設置されている部位を通過する車両をセンサにより検知することにより前記複数の所定期間内における車両の通過台数をそれぞれ計測する第１の車両通過台数計測手段と、
前記撮像手段から得られる画像から前記複数の所定期間内の画像を評価用の画像として評価画像リストに登録する第１の登録手段と、
前記画像処理を行なうためのパラメータが登録されるパラメータ保持部のパラメータを初期化するパラメータ初期化手段と、
前記パラメータ保持部のパラメータがあらかじめ定められた所定範囲であれば、前記評価画像リストに登録された複数の画像に対し順次１つの画像ごとに所定の画像処理により前記道路の前記撮像手段が設置されている部位を通過する車両の通過台数を計測する第２の車両通過台数計測手段と、
前記第１の車両通過台数計測手段により計測された車両の通過台数と前記第２の車両通過台数計測手段により計測された対応する所定期間内の車両の通過台数とを照合することによりそれらの適合率を求める適合率算出手段と、
この適合率算出手段により求められた適合率をパラメータと対応させてテーブルに登録する第２の登録手段と、
この第２の登録手段による登録処理後、前記パラメータ保持部のパラメータを更新するパラメータ更新手段と、
前記第２の車両通過台数計測手段から前記パラメータ更新手段までの処理を前記パラメータ保持部のパラメータがあらかじめ定められた所定範囲を超えるまで繰り返すよう制御する第１の制御手段と、
前記パラメータ保持部のパラメータがあらかじめ定められた所定範囲を超えた場合、前記テーブルから最も適合率の高いパラメータを検索し、前記評価画像リストに対応する画像と対応させて登録する第３の登録手段と、
前記パラメータ初期化手段から前記第３の登録手段までの処理を前記評価画像リストに登録された複数の画像に対して全て行なうまで繰り返すよう制御する第２の制御手段と、
前記評価画像リストに登録された複数の画像に対して全て行なわれると、前記評価画像リストに登録された複数のパラメータに基づき最終的な１つのパラメータを算出し、前記画像処理を行なうためのパラメータとして前記パラメータ保持部に登録する第４の登録手段と、
を具備したことを特徴とする道路状況把握装置。 A road condition grasping device that picks up an image on a road on which a vehicle travels by an image pickup unit, and performs a predetermined image processing on the picked-up image using parameters registered in advance. There,
In a plurality of predetermined periods, the number of vehicles passing in the plurality of predetermined periods is measured by detecting, by a sensor, a vehicle passing through a part of the road where the imaging means is installed. 1 vehicle passing number measuring means,
First registration means for registering an image within the plurality of predetermined periods as an image for evaluation in an evaluation image list from an image obtained from the imaging means;
Parameter initialization means for initializing parameters of a parameter holding unit in which parameters for performing the image processing are registered;
If the parameters of the parameter holding unit are within a predetermined range, the imaging means for the road is installed by predetermined image processing for each image sequentially for a plurality of images registered in the evaluation image list. A second vehicle passing number measuring means for measuring the number of passing vehicles passing through the part being
By comparing the number of passing vehicles measured by the first vehicle passing number measuring means with the number of passing vehicles within the corresponding predetermined period measured by the second vehicle passing number measuring means Relevance rate calculating means for determining the rate,
Second registration means for registering the matching ratio obtained by the matching ratio calculation means in the table in correspondence with the parameter;
After the registration processing by the second registration means, parameter update means for updating the parameters of the parameter holding unit;
First control means for controlling to repeat the processing from the second vehicle passing number measuring means to the parameter updating means until a parameter of the parameter holding unit exceeds a predetermined range;
Third registration means for retrieving a parameter having the highest relevance ratio from the table and registering the parameter corresponding to the image corresponding to the evaluation image list when the parameter of the parameter holding unit exceeds a predetermined range. When,
Second control means for controlling to repeat the processing from the parameter initialization means to the third registration means until all of the plurality of images registered in the evaluation image list are performed;
When all of the plurality of images registered in the evaluation image list are performed, one final parameter is calculated based on the plurality of parameters registered in the evaluation image list, and a parameter for performing the image processing A fourth registration means for registering in the parameter holding unit as
A road condition grasping device characterized by comprising:
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