JP2017091534A

JP2017091534A - Vehicle counting method, vehicle counting device, and electronic apparatus

Info

Publication number: JP2017091534A
Application number: JP2016217525A
Authority: JP
Inventors: ヤン・ビンビン; Bingbing Yang
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2015-11-09
Filing date: 2016-11-07
Publication date: 2017-05-25
Also published as: CN106682565A

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a vehicle counting method, a vehicle counting device, and an electronic apparatus.SOLUTION: A vehicle counting device 600 includes a first detector 601 for detecting an area having a prescribed size and a prescribed exposure value in a traffic monitoring image and a first calculation unit 602 for calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to an area having the prescribed size and the prescribed exposure value. The area having the prescribed size and the prescribed exposure value corresponds to a lamp of a vehicle. Since the vehicle counting device 600 can perform traffic monitoring using a low-cost video camera having no good night vision characteristics, hardware cost can be reduced, and no need for configuring a model or a sorter results in a simple counting method.SELECTED DRAWING: Figure 6

Description

本発明は、情報技術分野に関し、特に交通監視画像に基づいて交通状態を検出する方法、装置及び電子機器に関する。 The present invention relates to the field of information technology, and more particularly, to a method, an apparatus, and an electronic apparatus for detecting a traffic state based on a traffic monitoring image.

経済の発展に伴い、多くの車両が人々の生活に関与しているが、車輌の数の急増による交通渋滞及び交通安全などの問題もより厳しくなった。情報技術の発展のおかげで、知能交通（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔ）の概念が提出され、技術的手段により交通問題を解決することは期待されている。 With the development of the economy, many vehicles are involved in people's lives, but problems such as traffic congestion and traffic safety due to the rapid increase in the number of vehicles have become more severe. Thanks to the development of information technology, the concept of intelligent transport has been submitted and it is expected to solve traffic problems by technical means.

車両の数の検出技術は、知能交通技術の一部であり、交通管理のために重要な情報を提供できる。従来の車両の数の検出技術は、路面の下に取り付けられた電磁コイルにより車両の数を検出するものであるが、この技術の設備の取り付けコストが高く、カバレッジが限定され、特定のパラメータ、例えば車両の数、速度等しか測定できない。 Vehicle number detection technology is part of intelligent traffic technology and can provide important information for traffic management. Conventional technology for detecting the number of vehicles is to detect the number of vehicles by electromagnetic coils attached under the road surface, but the installation cost of this technology equipment is high, coverage is limited, specific parameters, For example, only the number and speed of vehicles can be measured.

知能交通技術では、画像処理技術を用いて交通監視画像を分析し、車輌数の情報を取得してもよく、画像処理技術に基づく通常の車両計数方法は、背景差分法（Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ）及び特徴検出法（Ｆｅａｔｕｒｅ−ｂａｓｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ）を含む。 In intelligent traffic technology, information on the number of vehicles may be obtained by analyzing a traffic monitoring image using image processing technology, and a normal vehicle counting method based on image processing technology is a background difference method (Background subtraction method). And a feature-based detection based method.

背景差分法では、画素ごとに情報を比較することで、画像における動き情報を表すことによって、動いている物体の画像を背景モデルから分離する。 In the background subtraction method, the image of a moving object is separated from the background model by representing the motion information in the image by comparing the information for each pixel.

特徴検出法では、機械学習の方式で対象分類器を構築プロセスに関するものであり、検出の精度は分類器の構築プロセスにおいて選択された視覚的特徴（ｖｉｓｕａｌｆｅａｔｕｒｅ）の種類に大きく依存する。このため、簡単なオリジナルのデータ、例えば色及びエッジ（ｅｄｇｅ）等のデータのみを用いて性能の良い分類器を構築するのは常に困難である。また、画像の品質が低く、その中に含まれる雑音が多く、有用な情報が少ないと、その中から点及びエッジ等の情報を抽出するのも非常に困難である。 The feature detection method relates to a process of constructing a target classifier by a machine learning method, and the accuracy of detection largely depends on the type of visual feature selected in the classifier construction process. For this reason, it is always difficult to construct a classifier with good performance using only simple original data, for example, data such as color and edge. Also, if the quality of the image is low, there are many noises contained therein, and there is little useful information, it is very difficult to extract information such as points and edges from the information.

車両数の検出技術では、通常の特徴分類器はＨａａｒ特徴（Ｈａａｒ−ｌｉｋｅｆｅａｔｕｒｅ）分類器、勾配方向ヒストグラム（ＨｉｓｔｏｇｒａｍｏｆＯｒｉｅｎｔｅｄＧｒａｄｉｅｎｔ、ＨＯＧ）特徴分類器、ローカル・バイナリ・パターン（ＬｏｃａｌＢｉｎａｒｙＰａｔｔｅｒｎ、ＬＢＰ）分類器などを含む。 In the detection technique of the number of vehicles, a normal feature classifier includes a Haar-like feature classifier, a gradient direction histogram (Histogram of Oriented Gradient, HOG) feature classifier, a local binary pattern (LBP). ) Includes classifiers.

なお、背景技術に関する上記の説明は、単なる本発明の技術案をより明確、完全に説明するためのものであり、当業者を理解させるために説明するものであり。これら技術案が本発明の背景技術の部分に説明されているから当業者にとって周知の技術であると解釈してはならない。 It should be noted that the above description regarding the background art is merely for explaining the technical solution of the present invention more clearly and completely, and is intended to allow those skilled in the art to understand. Since these technical solutions are described in the background section of the present invention, they should not be construed as techniques well known to those skilled in the art.

本願の発明者の発見によると、上記従来の画像処理技術に基づく車両計数方法では、交通監視画像が高い画像品質を有する必要があるため、夜間の監視に適用可能にするために、交通監視のビデオカメラもよい暗視特性を有する必要があるから、交通監視のビデオカメラのコストが増加してしまう。また、上記方法では、背景モデルの構築又は分類器の構築のプロセスは共に複雑である。 According to the discovery of the present inventor of the present application, in the vehicle counting method based on the conventional image processing technology, the traffic monitoring image needs to have high image quality. The video camera also needs to have good night vision characteristics, which increases the cost of the traffic surveillance video camera. Further, in the above method, both the background model construction process and the classifier construction process are complicated.

本願の実施例は車両計数方法、車輌計数装置、及び電子機器を提供し、該方法は、交通監視画像における灯火に対応する領域を検出して車両を計数することで、よい暗視特性を有しない低コストのビデオカメラを用いて交通監視を行うことができるため、ハードウェアコストを削減でき、モデル又は分類器を構築する必要がないため、計数方法は簡単である。 Embodiments of the present application provide a vehicle counting method, a vehicle counting device, and an electronic device, which have good night vision characteristics by detecting a region corresponding to a light in a traffic monitoring image and counting the vehicle. Since the traffic monitoring can be performed using a low-cost video camera that does not, the hardware method can be reduced, and there is no need to build a model or classifier, so the counting method is simple.

本願の実施例の第１の態様では、交通監視画像における車両の数を計測する車両計数装置であって、交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出する第１検出手段と、前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、前記交通監視画像における車両の数を計算する第１計算手段と、を含み、前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する、車両計数装置を提供する。 In the first aspect of the embodiment of the present application, there is provided a vehicle counting device for measuring the number of vehicles in a traffic monitoring image, wherein the first detecting means detects a region having a predetermined size and a predetermined exposure value in the traffic monitoring image. And a first calculating means for calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to the area having the predetermined size and the predetermined exposure value, the predetermined size and the predetermined exposure A region having a value provides a vehicle counting device corresponding to the lighting of the vehicle.

本願の実施例の第２の態様では、上記実施例の第１態様に記載の車両計数装置を含む、電子機器を提供する。 According to a second aspect of an embodiment of the present application, an electronic apparatus including the vehicle counting device according to the first aspect of the above embodiment is provided.

本願の実施例の第３の態様では、交通監視画像における車両の数を計測する車両計数方法であって、交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出するステップと、前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、前記交通監視画像における車両の数を計算するステップと、を含み、前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する、車両計数方法を提供する。 In a third aspect of the embodiment of the present application, there is provided a vehicle counting method for measuring the number of vehicles in a traffic monitoring image, the step of detecting a region having a predetermined size and a predetermined exposure value in the traffic monitoring image; Calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to a region having a predetermined size and a predetermined exposure value, and the region having the predetermined size and the predetermined exposure value is a vehicle. A vehicle counting method corresponding to the lighting of the vehicle is provided.

本願の有益な効果としては、画像における灯火に対応する領域を検出して車両を計数することで、低コストのビデオカメラにより撮影された夜間監視画像であっても、車輌の計数に適用することができるため、監視ビデオカメラへの要求を減らすことができる。また、本実施例の車両計数方法は、背景モデル又は分類器を構築する必要がないため、簡単であり、迅速である。 As a beneficial effect of the present application, by detecting the area corresponding to the light in the image and counting the vehicle, even a night surveillance image taken by a low-cost video camera can be applied to counting the vehicle. Can reduce the demand for surveillance video cameras. Further, the vehicle counting method of this embodiment is simple and quick because it is not necessary to construct a background model or classifier.

下記の説明及び図面に示すように、本発明の特定の実施形態が詳細に開示され、本発明の原理を採用できる方式が示される。なお、本発明の実施形態の範囲はこれらに限定されない。本発明の実施形態は、添付される特許請求の範囲の要旨及び項目の範囲内において、変更されたもの、修正されたもの及び均等的なものを含む。 As shown in the following description and drawings, specific embodiments of the present invention are disclosed in detail and show the manner in which the principles of the invention can be employed. The scope of the embodiment of the present invention is not limited to these. The embodiments of the present invention include changes, modifications and equivalents within the spirit and scope of the appended claims.

１つの実施形態に記載された特徴及び／又は示された特徴は、同一又は類似の方式で１つ又はさらに多くの他の実施形態で用いられてもよいし、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよいし、他の実施形態における特徴に代わってもよい。 Features described and / or illustrated features in one embodiment may be used in one or more other embodiments in the same or similar manner, and may be combined with features in other embodiments. It may replace the feature in other embodiments.

なお、本文では、用語「包括／含む」は、特徴、部材、ステップ又はコンポーネントが存在することを指し、一つ又は複数の他の特徴、部材、ステップ又はコンポーネントの存在又は付加を排除しない。 In this context, the term “include / include” refers to the presence of a feature, member, step or component and does not exclude the presence or addition of one or more other features, members, steps or components.

ここで含まれる図面は、本発明の実施例を理解させるためのものであり、本明細書の一部を構成し、本発明の実施例を例示するためのものであり、文言の記載と合わせて本発明の原理を説明する。なお、ここに説明される図面は、単なる本発明の実施例を説明するためのものであり、当業者にとって、これらの図面に基づいて他の図面を容易に得ることができる。
本願の実施例の車両計数方法の１つのフローを示す図である。本願の実施例における所定のサイズ及び所定の露光値の領域を検出する１つの方法のフローを示す図である。本願の実施例の交通監視画像における車両数の計算方法の１つのフローを示す図である。既存の軌跡の始点を示す図である。既存の軌跡の２番目の点を示す図である。現在のフレームの交通監視画像に対応する第１対象を示す図である。現在のフレームの交通監視画像に対応する第１対象を用いて既存の軌跡を更新することを示す図である。本願の実施例の車両計数方法を用いて車両数を計測することの１つのフローチャートである。本願の実施例の車両計数装置の１つの構成を示す図である。本願の実施例の第１検出部の１つの構成を示す図である。本願の実施例の第１計算部の１つの構成を示す図である。本願の実施例の電子機器の１つの構成を示す図である。 The drawings included herein are for the purpose of understanding the embodiments of the present invention, constitute part of the present specification, illustrate the embodiments of the present invention, and are combined with the description of the words. The principle of the present invention will be described. Note that the drawings described here are merely illustrative of embodiments of the present invention, and those skilled in the art can easily obtain other drawings based on these drawings.
It is a figure which shows one flow of the vehicle counting method of the Example of this application. It is a figure which shows the flow of one method which detects the area | region of the predetermined | prescribed size and predetermined | prescribed exposure value in the Example of this application. It is a figure which shows one flow of the calculation method of the number of vehicles in the traffic monitoring image of the Example of this application. It is a figure which shows the starting point of the existing locus | trajectory. It is a figure which shows the 2nd point of the existing locus | trajectory. It is a figure which shows the 1st object corresponding to the traffic monitoring image of the present flame | frame. It is a figure which shows updating the existing locus | trajectory using the 1st object corresponding to the traffic monitoring image of the present flame | frame. It is one flowchart of measuring the number of vehicles using the vehicle counting method of the example of this application. It is a figure which shows one structure of the vehicle counting device of the Example of this application. It is a figure which shows one structure of the 1st detection part of the Example of this application. It is a figure which shows one structure of the 1st calculation part of the Example of this application. It is a figure which shows one structure of the electronic device of the Example of this application.

本発明の上記及びその他の特徴は、図面及び下記の説明により理解できるものである。明細書及び図面では、本発明の特定の実施形態、即ち本発明の原則に従う一部の実施形態を表すものを公開している。なお、本発明は説明される実施形態に限定されず、本発明は、特許請求の範囲内の全ての修正、変更されたもの、及び均等なものを含む。 These and other features of the present invention can be understood from the drawings and the following description. The specification and drawings disclose certain embodiments of the invention, i.e., some embodiments that follow the principles of the invention. Note that the present invention is not limited to the described embodiments, and the present invention includes all modifications, changes, and equivalents within the scope of the claims.

＜実施例１＞
本願の実施例１は、交通監視画像における車両の数を計測する車両計数方法を提供する。図１は実施例１の車両計数方法の１つのフローを示す図である。図１に示すように、該方法は下記のステップを含む。 <Example 1>
Embodiment 1 of the present application provides a vehicle counting method for measuring the number of vehicles in a traffic monitoring image. FIG. 1 is a diagram illustrating one flow of the vehicle counting method according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the method includes the following steps.

Ｓ１０１：交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出する。 S101: An area having a predetermined size and a predetermined exposure value in a traffic monitoring image is detected.

Ｓ１０２：該所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、該交通監視画像における車両の数を計算する。 S102: Calculate the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to the area having the predetermined size and the predetermined exposure value.

本実施例では、該所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応してもよい。これによって、灯火に対応する領域の検出結果に基づいて、車輌を計数する。 In the present embodiment, the area having the predetermined size and the predetermined exposure value may correspond to the lighting of the vehicle. Thus, the number of vehicles is counted based on the detection result of the area corresponding to the light.

本実施例の車両計数方法は次の事実に基づくものである。良い暗視能力を有しない低コストの監視ビデオカメラは、夜間で作動する場合に、車輌の車体に対して有効な露光を行うことができないが、車輌の点灯している灯火に対してオーバー露光（ｏｖｅｒ−ｅｘｐｏｓｕｒｅ）を依然として行うことができる。 The vehicle counting method of the present embodiment is based on the following facts. A low-cost surveillance video camera that does not have good night vision capability does not provide effective exposure to the vehicle body when operating at night, but overexposure to the lighting of the vehicle. (Over-exposure) can still be performed.

本実施例の車両計数方法では、検出画像における灯火に対応する領域を検出して車両を計数することで、低コストのビデオカメラにより撮影された夜間監視画像であっても、車輌の計数に適用することができるため、監視ビデオカメラへの要求を減らすことができる。また、本実施例の車両計数方法は、背景モデル又は分類器を構築する必要がないため、簡単であり、迅速である。 In the vehicle counting method of the present embodiment, by detecting the area corresponding to the light in the detected image and counting the vehicle, even a night monitoring image taken by a low-cost video camera can be applied to counting the vehicle. Can reduce the demands on surveillance video cameras. Further, the vehicle counting method of this embodiment is simple and quick because it is not necessary to construct a background model or classifier.

図２はステップＳ１０１において所定のサイズ及び所定の露光値の領域を検出する１つの方法のフローを示す図である。図２に示すように、該ステップＳ１０１は、下記のステップを含んでもよい。 FIG. 2 is a diagram showing a flow of one method for detecting a region of a predetermined size and a predetermined exposure value in step S101. As shown in FIG. 2, step S101 may include the following steps.

Ｓ２０１：交通監視画像における画素の画素値に基づいて、該交通監視画像を二値画像に変換する。 S201: Based on the pixel value of the pixel in the traffic monitoring image, the traffic monitoring image is converted into a binary image.

Ｓ２０２：該二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出する。 S202: Detect an object composed of continuous pixels having the first pixel value in the binary image.

Ｓ２０３：該対象から所定のサイズを有する対象を第１対象として検出する。 S203: A target having a predetermined size is detected as the first target from the target.

本願では、該交通監視画像はカラー画像であってもよいし、グレースケール画像であってもよい。カラー画像の場合は、該カラー画像をグレースケール画像に変換するように予め処理し、該グレースケール画像をステップＳ２０１の処理に用いてもよい。 In the present application, the traffic monitoring image may be a color image or a gray scale image. In the case of a color image, the color image may be processed in advance so as to be converted into a grayscale image, and the grayscale image may be used for the processing in step S201.

ステップＳ２０１において、グレースケール画像である交通監視画像Ｉｇにおける各画素の画素値と第１閾値Ｔｖとを比較し、比較結果に基づいて該交通監視画像を二値画像Ｉｂに変換してもよい。例えば、該交通監視画像における画素の画素値が第１閾値Ｔｖよりも大きい場合は、該画素の画素値を第１画素値としてもよく、該第１画素値は例えば２５５であってもよい。該交通監視画像における画素の画素値が該第１閾値Ｔｖ以下である場合は、該画素の画素値を第２画素値としてもよく、該第２画素値は例えば０であってもよい。これによって、該交通監視画像を二値画像Ｉｂに変換する。なお、本実施例はこれに限定されず、他の方法を用いて二値画像を取得してもよい。 In step S201, the pixel value of each pixel in the traffic monitoring image Ig which is a gray scale image may be compared with the first threshold value Tv, and the traffic monitoring image may be converted into a binary image Ib based on the comparison result. For example, when the pixel value of the pixel in the traffic monitoring image is larger than the first threshold value Tv, the pixel value of the pixel may be the first pixel value, and the first pixel value may be 255, for example. When the pixel value of the pixel in the traffic monitoring image is equal to or less than the first threshold value Tv, the pixel value of the pixel may be the second pixel value, and the second pixel value may be 0, for example. Thereby, the traffic monitoring image is converted into a binary image Ib. In addition, a present Example is not limited to this, You may acquire a binary image using another method.

本実施例では、交通監視画像Ｉｇにおけるオーバー露光領域の画素を第１画素値に設定できるように、該第１閾値Ｔｖを適切に設定してもよい。これによって、二値画像において該オーバー露光領域を容易に認識できる。 In the present embodiment, the first threshold value Tv may be appropriately set so that the pixel of the overexposed area in the traffic monitoring image Ig can be set to the first pixel value. Thereby, the overexposed area can be easily recognized in the binary image.

本実施例では、二値画像Ｉｂにおける第１画素値を有する画素を第１画素としてもよい。ステップＳ２０２において、該二値画像Ｉｂにおける第１画素を検出し、該二値画像Ｉｂにおける連続的な第１画素により構成された対象をさらに認識してもよく、連続的な第１画素には少なくとも２つの隣接する第１画素が含まれる。本実施例では、該二値画像Ｉｂにおける連続的な第１画素により構成された対象は複数の対象であり、該複数の対象が分割されてもよく、ここで、互いに分離している対象の第１画素は隣接していない。 In this embodiment, the pixel having the first pixel value in the binary image Ib may be the first pixel. In step S202, the first pixel in the binary image Ib may be detected to further recognize an object configured by the continuous first pixel in the binary image Ib. At least two adjacent first pixels are included. In the present embodiment, the target configured by the continuous first pixels in the binary image Ib is a plurality of targets, and the plurality of targets may be divided. Here, the targets separated from each other The first pixel is not adjacent.

本実施例のステップＳ２０３において、ステップＳ２０２において検出された１つ又は複数の対象のサイズを検出し、所定のサイズを有する対象を第１対象としてもよい。例えば、ステップＳ２０２において検出された１つ又は複数の対象のサイズと第２閾値Ｔｓとを比較し、サイズが該第２閾値Ｔｓ以上である場合は、該対象が所定のサイズを有し、該対象を第１対象としてもよい。これによって、該二値画像における第１対象は、交通監視画像Ｉｇにおける所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する。 In step S203 of the present embodiment, the size of one or more objects detected in step S202 may be detected, and an object having a predetermined size may be set as the first object. For example, the size of the one or more objects detected in step S202 is compared with the second threshold Ts. If the size is equal to or larger than the second threshold Ts, the object has a predetermined size, The target may be the first target. Thereby, the first object in the binary image corresponds to a region having a predetermined size and a predetermined exposure value in the traffic monitoring image Ig.

本実施例では、車輌の灯火の交通監視画像において表されている通常のサイズに基づいて、該第２閾値Ｔｓを設定してもよい。例えば、該第２閾値Ｔｓは、灯火領域における通常の画素数Ｔｓ１、灯火領域の通常の長さＴｓ２及び幅Ｔｓ３等の値であってもよい。これによって、該第１対象は、画素数がＴｓ１以上の対象であってもよいし、長さ及び幅それぞれがＴｓ２及びＴｓ３以上の対象などであってもよい。これによって、該二値画像における第１対象は交通監視画像における灯火領域に対応できる。 In the present embodiment, the second threshold Ts may be set based on the normal size represented in the traffic monitoring image of the vehicle lighting. For example, the second threshold Ts may be a value such as the normal number of pixels Ts1 in the lighting region, the normal length Ts2 and the width Ts3 of the lighting region. Accordingly, the first object may be an object having the number of pixels equal to or greater than Ts1, or may be an object whose length and width are each equal to or greater than Ts2 and Ts3. Thus, the first object in the binary image can correspond to the lighting area in the traffic monitoring image.

本実施例のステップＳ１０２において、二値画像における第１対象に基づいて、交通監視画像における車両の数を計算してもよい。図３は交通監視画像における車両数の計算方法の１つのフローを示す図であり、図３に示すように、該方法は下記のステップを含む。 In step S102 of the present embodiment, the number of vehicles in the traffic monitoring image may be calculated based on the first target in the binary image. FIG. 3 is a diagram showing one flow of a method for calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image. As shown in FIG. 3, the method includes the following steps.

Ｓ３０１：第１対象が既存の軌跡に合致した場合に、第１対象を用いて該既存の軌跡を更新する。 S301: When the first target matches an existing trajectory, the existing trajectory is updated using the first target.

Ｓ３０２：更新後の既存の軌跡が該二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新し、既存の軌跡を削除する。 S302: When the updated existing trajectory passes a predetermined area in the binary image, the number of vehicles is updated and the existing trajectory is deleted.

本実施例のステップＳ３０１において、該既存の軌跡は、現在のフレームの前の交通監視画像のフレームに対応する第１対象により構成される。また、現在のフレームの交通監視画像に対応する第１対象の外形特徴及び／又は位置特徴と該既存の軌跡とを比較することで、該第１対象が該既存の軌跡に合致するか否かを判断し、合致した場合は、該第１対象を用いて該既存の軌跡を更新してもよい。また、本実施例では、二値画像に該軌跡を表示してもよく、これによって、検出結果をより直感的に表示できる。 In step S301 of the present embodiment, the existing trajectory is configured by a first target corresponding to the frame of the traffic monitoring image before the current frame. Whether the first object matches the existing trajectory by comparing the existing trajectory with the external feature and / or position feature of the first object corresponding to the traffic monitoring image of the current frame. And the existing trajectory may be updated using the first target. In the present embodiment, the locus may be displayed on the binary image, whereby the detection result can be displayed more intuitively.

図４は本実施例における既存の軌跡を示す図である。図４（Ａ）は既存の軌跡の始点を示す図であり、図４（Ｂ）は既存の軌跡の２番目の点を示す図であり、図４（Ｃ）は現在のフレームの交通監視画像に対応する第１対象を示す図であり、図４（Ｄ）は現在のフレームの交通監視画像に対応する第１対象を用いて既存の軌跡を更新することを示す図である。 FIG. 4 is a diagram showing an existing locus in the present embodiment. 4A is a diagram showing the start point of an existing trajectory, FIG. 4B is a diagram showing the second point of the existing trajectory, and FIG. 4C is a traffic monitoring image of the current frame. FIG. 4D is a diagram showing that an existing trajectory is updated using the first target corresponding to the traffic monitoring image of the current frame.

ここで、図４（Ａ）に示すように、（ｉ−２）番目のフレームの交通監視画像の二値画像４０の第１対象４０１は該既存の軌跡４００の始点であり、この時点で軌跡４００は始点のみを有するため、該二値画像４０において該始点４０１のみをマークしてもよい。図４（Ｂ）に示すように、（ｉ−１）番目のフレームの交通監視画像の二値画像４１の第１対象４１１は該軌跡４００の２番目の点であってもよく、該二値画像４１において該軌跡４００、並びに第１対象４０１及び４１１をマークしてもよい。図４（Ｃ）に示すように、ｉ番目のフレームの交通監視画像が現在のフレームの交通監視画像であり、その二値画像４２の第１対象は４２１である。図４（Ｄ）に示すように、現在のフレームに対応する第１対象４２１が既存の軌跡４００に合致した場合に、該第１対象４２１を該既存の軌跡４００の３番目の点とし、該既存の軌跡４００の更新し、該既存の軌跡４００を第１対象４２１まで延長させ、該二値画像４２において該軌跡４００、並びに第１対象４０１、４１１及び４２１をマークする。 Here, as shown in FIG. 4A, the first object 401 of the binary image 40 of the traffic monitoring image of the (i-2) th frame is the start point of the existing locus 400, and at this point the locus Since 400 has only the start point, only the start point 401 may be marked in the binary image 40. As shown in FIG. 4B, the first object 411 of the binary image 41 of the traffic monitoring image of the (i-1) th frame may be the second point of the trajectory 400, and the binary The locus 400 and the first objects 401 and 411 may be marked in the image 41. As shown in FIG. 4C, the traffic monitoring image of the i-th frame is the traffic monitoring image of the current frame, and the first target of the binary image 42 is 421. As shown in FIG. 4D, when the first object 421 corresponding to the current frame matches the existing trajectory 400, the first object 421 is set as the third point of the existing trajectory 400, The existing locus 400 is updated, the existing locus 400 is extended to the first object 421, and the locus 400 and the first objects 401, 411, and 421 are marked in the binary image 42.

本実施例では、図４（Ｃ）においては、第１対象４２１の位置特徴と軌跡４００とを比較し、該第１対象４２１が軌跡４００に合致するか否かを判断してもよく、例えば、第１対象４２１の中心座標と軌跡４００の現在の終点、即ち２番目の点４１１の中心座標とを比較し、両者の差が予め設定された範囲内にある場合に、第１対象４２１が軌跡４００に合致したと判定してもよい。なお、本実施例はこれに限定されず、第１対象４２１の形状特徴と軌跡４００とを比較し、二者が合致するか否かを判断し、例えば、第１対象４２１の長さ及び幅と軌跡４００の現在の終点、即ち２番目の点４１１の長さ及び幅とを比較し、二者の差が予めされた範囲内にある場合に、第１対象４２１が軌跡４００に合致したと判定してもよい。 In this embodiment, in FIG. 4C, the position feature of the first object 421 and the trajectory 400 may be compared to determine whether or not the first object 421 matches the trajectory 400. When the center coordinates of the first object 421 and the current end point of the trajectory 400, that is, the center coordinates of the second point 411 are compared, and the difference between the two is within a preset range, the first object 421 You may determine with having matched with the locus | trajectory 400. FIG. In addition, a present Example is not limited to this, The shape characteristic of the 1st object 421 and the locus | trajectory 400 are compared, it is judged whether two are in agreement, for example, length and width of the 1st object 421 And the current end point of the trajectory 400, that is, the length and width of the second point 411, and the first object 421 matches the trajectory 400 when the difference between the two is within a predetermined range. You may judge.

また、本実施例では、現在のフレームの交通監視画像に対応する第１対象が既存の軌跡のいずれにも合致しない場合に、該第１対象が監視画像に新たに入った車両に対応すると見なしてもよいため、該第１対象を始点として、新たな軌跡、例えば図４（Ａ）に示すものを作成してもよい。 In this embodiment, when the first target corresponding to the traffic monitoring image of the current frame does not match any of the existing trajectories, the first target is considered to correspond to the vehicle newly entered in the monitoring image. Therefore, a new locus such as that shown in FIG. 4A may be created starting from the first target.

また、本実施例では、連続的なＮ個のフレームの交通監視画像に対応する第１対象のいずれも１つ又は複数の既存の軌跡に合致しない場合に、該１つ又は複数の既存の軌跡を第１軌跡としてもよく、該第１軌跡が誤検出の結果であると見なしてもよいため、該第１軌跡を削除してもよい。これによって、誤検出を回避できる。ここで、Ｎは２以上の自然数である。 Further, in this embodiment, when none of the first objects corresponding to the traffic monitoring images of N consecutive frames matches the one or more existing trajectories, the one or more existing trajectories. May be used as the first trajectory, and the first trajectory may be deleted because it may be regarded as a result of erroneous detection. Thereby, erroneous detection can be avoided. Here, N is a natural number of 2 or more.

本実施例のステップＳ３０２において、該更新後の軌跡が二値画像における所定の領域を通過したか否かを認識してもよく、通過した場合に、車輌の数を更新し、該軌跡を削除する。例えば、図４（Ｄ）に示すように、更新後の該軌跡４００が二値画像４２における所定の領域Ｓを通過しているため、計測された車両の数Ｘを増加させてもよい。通常、１つの車両が２つの灯火に対応するため、１本の軌跡が所定の領域を通過した場合に、車輌の数を０．５だけ増加させてもよい。 In step S302 of this embodiment, it may be recognized whether or not the updated trajectory has passed a predetermined area in the binary image. If the trajectory has passed, the number of vehicles is updated and the trajectory is deleted. To do. For example, as shown in FIG. 4D, since the updated trajectory 400 passes through a predetermined region S in the binary image 42, the number X of measured vehicles may be increased. Usually, since one vehicle corresponds to two lights, the number of vehicles may be increased by 0.5 when one trajectory passes a predetermined region.

図５は本実施例の車両計数方法を用いて車両数を計測することの１つのフローチャートである。図５に示すように、該フローは下記のステップを含む。 FIG. 5 is a flowchart of measuring the number of vehicles using the vehicle counting method of this embodiment. As shown in FIG. 5, the flow includes the following steps.

Ｓ５０１：現在のフレームのカラー交通監視画像Ｉを取得する。 S501: A color traffic monitoring image I of the current frame is acquired.

Ｓ５０２：該カラー交通監視画像Ｉをグレースケール画像Ｉｇに変換する。 S502: The color traffic monitoring image I is converted into a gray scale image Ig.

Ｓ５０３：第１閾値Ｔｖを判定条件として、グレースケール画像Ｉｇを二値画像Ｉｂに変換する。 S503: The grayscale image Ig is converted into a binary image Ib using the first threshold value Tv as a determination condition.

Ｓ５０４：二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出する。 S504: Detect an object composed of continuous pixels having a first pixel value in a binary image.

Ｓ５０５：第２閾値Ｔｓを判別条件として、Ｓ５０４において検出された対象のうち所定のサイズを有する対象を、第１対象として認識し、第１対象以外の他の対象を削除する。 S505: Using the second threshold value Ts as a determination condition, a target having a predetermined size among the targets detected in S504 is recognized as a first target, and other targets other than the first target are deleted.

Ｓ５０６：第１対象が既存の軌跡に合致するか否かを判断する。 S506: It is determined whether or not the first target matches an existing trajectory.

Ｓ５０７：合致した場合に、該第１対象を用いて該既存の軌跡を更新する。 S507: When there is a match, the existing trajectory is updated using the first target.

Ｓ５０８：合致していない場合に、該第１対象を始点として、新たな軌跡を作成する。 S508: A new trajectory is created using the first target as a starting point when they do not match.

Ｓ５０９：更新後の軌跡が二値画像における所定の領域を通過したか否かを判断し、判断結果が「ＹＥＳ」の場合はステップＳ５１０に進み、判断結果が「ＮＯ」の場合はフローがステップＳ５１２に進む。 S509: It is determined whether or not the updated trajectory has passed a predetermined region in the binary image. If the determination result is “YES”, the process proceeds to step S510. If the determination result is “NO”, the flow proceeds to step S509. The process proceeds to S512.

Ｓ５１０：該更新後の軌跡を削除する。 S510: Delete the updated locus.

Ｓ５１１：計測された車両の数を増加させる。 S511: The number of measured vehicles is increased.

Ｓ５１２：現在の二値画像における全ての第１対象の検出が完了したか否かを判断し、判断結果が「ＹＥＳ」の場合はステップＳ５１４に進み、判断結果が「ＮＯ」の場合は、ステップＳ５１３に進む。 S512: It is determined whether or not detection of all the first objects in the current binary image has been completed. If the determination result is “YES”, the process proceeds to step S514. If the determination result is “NO”, the process proceeds to step S514. The process proceeds to S513.

Ｓ５１３：次の第１対象を選択し、現在の第１対象とし、ステップＳ５０６の判断を行い続ける。 S513: The next first target is selected and set as the current first target, and the determination in step S506 is continued.

Ｓ５１４：現在の二値画像における全ての第１対象の検出が完了した場合に、既存の軌跡に第１軌跡が存在するか否かを判断し、判断結果が「ＹＥＳ」の場合に、フローがＳ５１５に進み、該第１軌跡を削除し、判断結果が「ＮＯ」の場合に、フローがＳ５１６に進む。ここで、該第１軌跡は、連続的なＮ個のフレームの交通監視画像に対応する第１対象のいずれにも合致しない。 S514: When the detection of all the first objects in the current binary image is completed, it is determined whether or not the first locus exists in the existing locus. If the determination result is “YES”, the flow is The process proceeds to S515, the first trajectory is deleted, and if the determination result is “NO”, the flow proceeds to S516. Here, the first trajectory does not match any of the first objects corresponding to the traffic monitoring images of N consecutive frames.

Ｓ５１６：車輌数の計測を終了するか否かを判断し、「ＮＯ」の場合に、フローはステップＳ５０１に戻り、次の現在のフレームのカラー交通監視画像Ｉを取得し、計測を行い続ける。 S516: It is determined whether or not to end the measurement of the number of vehicles. If “NO”, the flow returns to step S501 to acquire the color traffic monitoring image I of the next current frame and continue the measurement.

本実施例の車両計数方法によれば、画像における灯火に対応する領域を検出して車両を計数することで、低コストのビデオカメラにより撮影された夜間監視画像であっても、車輌の計数に適用することができるため、監視ビデオカメラへの要求を減らすことができる。また、本実施例の車両計数方法は、背景モデル又は分類器を構築する必要がないため、簡単であり、迅速である。 According to the vehicle counting method of the present embodiment, even if it is a night monitoring image taken by a low-cost video camera, the vehicle is counted by detecting the area corresponding to the light in the image, so that the vehicle is counted. Since it can be applied, the demand for surveillance video cameras can be reduced. Further, the vehicle counting method of this embodiment is simple and quick because it is not necessary to construct a background model or classifier.

＜実施例２＞
本願の実施例２は、実施例１の車両計数方法に対応する車両計数装置を提供する。図６は本実施例の車両計数装置の１つの構成を示す図である。図６に示すように、車輌計数装置６００は、第１検出部６０１及び第１計算部６０２を含んでもよい。 <Example 2>
The second embodiment of the present application provides a vehicle counting device corresponding to the vehicle counting method of the first embodiment. FIG. 6 is a diagram showing one configuration of the vehicle counting device of the present embodiment. As shown in FIG. 6, the vehicle counting device 600 may include a first detection unit 601 and a first calculation unit 602.

ここで、第１検出部６０１は、交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出する。 Here, the first detection unit 601 detects a region having a predetermined size and a predetermined exposure value in the traffic monitoring image.

第１計算部６０２は、該所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、該交通監視画像における車両の数を計算する。ここで、該所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する。 The first calculation unit 602 calculates the number of vehicles in the traffic monitoring image based on the trajectory corresponding to the area having the predetermined size and the predetermined exposure value. Here, the area having the predetermined size and the predetermined exposure value corresponds to the lighting of the vehicle.

図７は本実施例の第１検出部の１つの構成を示す図である。図７に示すように、第１検出部６０１は、第１変換部７０１、第２検出部７０２及び第３検出部７０３を含む。 FIG. 7 is a diagram illustrating one configuration of the first detection unit of the present embodiment. As shown in FIG. 7, the first detection unit 601 includes a first conversion unit 701, a second detection unit 702, and a third detection unit 703.

ここで、第１変換部７０１は、該交通監視画像における画素の画素値に基づいて、該交通監視画像を二値画像に変換する。第２検出部７０２は、該二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出する。第３検出部７０３は、該対象から所定のサイズを有する対象を第１対象として検出する。 Here, the first conversion unit 701 converts the traffic monitoring image into a binary image based on the pixel value of the pixel in the traffic monitoring image. The second detection unit 702 detects an object configured by continuous pixels having the first pixel value in the binary image. The third detection unit 703 detects a target having a predetermined size from the target as the first target.

図８は本実施例の第１計算部の１つの構成を示す図である。図８に示すように、第１計算部６０２は、第１更新部８０１及び第２更新部８０２を含む。 FIG. 8 is a diagram illustrating one configuration of the first calculation unit of the present embodiment. As shown in FIG. 8, the first calculation unit 602 includes a first update unit 801 and a second update unit 802.

ここで、第１更新部８０１は、該第１対象が既存の軌跡に合致した場合に、該第１対象を用いて該既存の軌跡を更新する。ここで、該既存の軌跡は、現在のフレームの前の交通監視画像のフレームに対応する第１対象に基づいて形成される。第２更新部８０２は、更新後の該既存の軌跡が該二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新し、更新後の該既存の軌跡を削除する。 Here, the first updating unit 801 updates the existing trajectory using the first target when the first target matches the existing trajectory. Here, the existing trajectory is formed based on the first object corresponding to the frame of the traffic monitoring image before the current frame. The second updating unit 802 updates the number of vehicles when the updated existing trajectory passes a predetermined area in the binary image, and deletes the updated existing trajectory.

図８に示すように、該第１計算部６０２は、作成部８０３及び／又は削除部８０４をさらに含んでもよい。ここで、作成部８０３は、該第１対象が該既存の軌跡に合致していない場合に、該第１対象を始点として、新たな軌跡を作成する。削除部８０４は、既存の軌跡のうち第１軌跡を削除する。 As shown in FIG. 8, the first calculation unit 602 may further include a creation unit 803 and / or a deletion unit 804. Here, the creation unit 803 creates a new trajectory starting from the first target when the first target does not match the existing trajectory. The deletion unit 804 deletes the first trajectory from the existing trajectories.

本実施例では、車輌計数装置６００の各部についての詳細な説明は、実施例１における対応するステップの説明を参照してもよく、本実施例は重複する説明が省略される。 In the present embodiment, the detailed description of each part of the vehicle counting device 600 may refer to the description of the corresponding steps in the first embodiment, and the description of the present embodiment is omitted.

本実施例によれば、監視ビデオカメラへの要求を減らすことができ、ハードウェアコストを削減できる。また、車輌数をより容易、且つ迅速に計測できる。 According to the present embodiment, it is possible to reduce the demand for the surveillance video camera and reduce the hardware cost. In addition, the number of vehicles can be measured more easily and quickly.

＜実施例３＞
本発明の実施例は電子機器をさらに提供し、該電子機器は例えば実施例２に記載された車両計数装置を含む。 <Example 3>
An embodiment of the present invention further provides an electronic device, which includes the vehicle counting device described in Example 2, for example.

図９は本実施例の電子機器の１つの構成を示す図である。図９に示すように、電子機器９００は、中央処理装置（ＣＰＵ）９０１及び記憶装置９０２を含んでもよく、記憶装置９０２は中央処理装置９０１に接続される。記憶装置９０２は各種のデータを記憶してもよく、情報処理のプログラムをさらに記憶し、中央処理装置９０１の制御で該プログラムを実行する。 FIG. 9 is a diagram showing one configuration of the electronic apparatus of the present embodiment. As illustrated in FIG. 9, the electronic device 900 may include a central processing unit (CPU) 901 and a storage device 902, and the storage device 902 is connected to the central processing unit 901. The storage device 902 may store various data, further stores an information processing program, and executes the program under the control of the central processing unit 901.

１つの態様では、車輌計数装置６００の機能は中央処理装置９０１に統合されてもよい。ここで、中央処理装置９０１は、実施例１に記載された車両計数方法を実現するように構成されてもよい。 In one aspect, the functionality of the vehicle counting device 600 may be integrated into the central processing unit 901. Here, the central processing unit 901 may be configured to realize the vehicle counting method described in the first embodiment.

もう１つの態様では、車輌計数装置６００は中央処理装置９０１とそれぞれ構成されてもよく、例えば車両計数装置６００は中央処理装置９０１に接続されたチップであり、中央処理装置９０１の制御により車両計数装置６００の機能を実現してもよい。 In another aspect, the vehicle counting device 600 may be configured as a central processing unit 901, for example, the vehicle counting device 600 is a chip connected to the central processing unit 901, and is controlled by the central processing unit 901. The functions of the apparatus 600 may be realized.

また、図９に示すように、電子機器９００は、入力出力部９０３及びディスプレイ９０４をさらに含んでもよい。ここで、上記の各部の機能は従来技術と類似し、ここでその説明が省略される。なお、電子機器９００は、図９に示されている全ての構成部を含まなくてもよい。また、電子機器９００は、図９に示されていない構成部をさらに含んでもよく、従来技術を参照してもよい。 In addition, as illustrated in FIG. 9, the electronic device 900 may further include an input output unit 903 and a display 904. Here, the function of each part is similar to that of the prior art, and the description thereof is omitted here. Note that the electronic device 900 may not include all the components illustrated in FIG. In addition, the electronic device 900 may further include components not shown in FIG. 9 and may refer to the related art.

本発明の実施例は、電子機器においてプログラムを実行する際に、コンピュータに、実施例１に記載の車両計数方法を該電子機器において実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムをさらに提供する。 The embodiment of the present invention further provides a computer-readable program for causing a computer to execute the vehicle counting method described in Embodiment 1 in the electronic device when the program is executed in the electronic device.

本発明の実施例は、コンピュータに、実施例１に記載の車両計数方法を電子機器において実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。 The embodiment of the present invention further provides a storage medium for storing a computer-readable program for causing a computer to execute the vehicle counting method described in Embodiment 1 in an electronic device.

本発明の以上の装置及び方法は、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェアとソフトウェアを結合して実現されてもよい。本発明はコンピュータが読み取り可能なプログラムに関し、該プログラムはロジック部により実行される時に、該ロジック部に上述した装置又は構成要件を実現させる、或いは該ロジック部に上述した各種の方法又はステップを実現させることができる。本発明は上記のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えばハードディスク、磁気的ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等にさらに関する。 The above apparatus and method of the present invention may be realized by hardware, or may be realized by combining hardware and software. The present invention relates to a computer-readable program. When the program is executed by a logic unit, the logic unit realizes the above-described apparatus or configuration requirements, or the logic unit realizes various methods or steps described above. Can be made. The present invention further relates to a storage medium for storing the above program, such as a hard disk, a magnetic disk, an optical disk, a DVD, a flash memory, and the like.

図面に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、本願に記載されている機能を実行するための汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲートまたはトランジスタ論理装置、ディスクリートハードウェアコンポーネント、またはそれらの任意の適切な組み合わせで実現されてもよい。図面に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、例えば、コンピューティング機器の組み合わせ、例えばＤＳＰとマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサの組み合わせ、ＤＳＰ通信と組み合わせた１つ又は複数のマイクロプロセッサ又は他の任意の構成で実現されてもよい。 One or more functional blocks and / or combinations of functional blocks described in the drawings may be a general purpose processor, digital signal processor (DSP), application specific, for performing the functions described herein It may be implemented in an integrated circuit (ASIC), a field programmable gate array (FPGA) or other programmable logic device, a discrete gate or transistor logic device, a discrete hardware component, or any suitable combination thereof. One or more functional blocks and / or one or more combinations of functional blocks described in the drawings include, for example, a combination of computing devices, for example, a combination of a DSP and a microprocessor, a combination of a plurality of microprocessors, DSP communication May be implemented with one or more microprocessors in combination with or any other configuration.

以上、具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び修正を行ってもよく、これらの変形及び修正も本発明の範囲に属する。 Although the present invention has been described above with reference to specific embodiments, the above description is merely illustrative and does not limit the scope of protection of the present invention. Various changes and modifications may be made to the present invention without departing from the spirit and principle of the present invention, and these changes and modifications are also within the scope of the present invention.

また、上述の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
交通監視画像における車両の数を計測する車両計数装置であって、
交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出する第１検出手段と、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、前記交通監視画像における車両の数を計算する第１計算手段と、を含み、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する、車両計数装置。
（付記２）
前記第１検出手段は、
前記交通監視画像における画素の画素値に基づいて、前記交通監視画像を二値画像に変換する第１変換手段と、
前記二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出する第２検出手段と、
前記対象から所定のサイズを有する対象を第１対象として検出する第３検出手段と、を含む、付記１に記載の車両計数装置。
（付記３）
前記第１変換手段は、前記交通監視画像を前記二値画像に変換するように、前記交通監視画像における画素値が第１閾値よりも大きい画素の画素値を第１画素値とし、前記交通監視画像における画素値が前記第１閾値以下の画素の画素値を第２画素値とする、付記２に記載の車両計数装置。
（付記４）
前記第１計算手段は、
前記第１対象が既存の軌跡に合致した場合に、前記第１対象を用いて前記既存の軌跡を更新する第１更新手段であって、前記既存の軌跡は現在のフレームの前の交通監視画像のフレームに対応する第１対象に基づいて形成される、第１更新手段と、
更新後の前記既存の軌跡が前記二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新し、更新後の前記既存の軌跡を削除する第２更新手段と、を含む、付記２に記載の車両計数装置。
（付記５）
前記第１対象が既存の軌跡に合致したことは、前記第１対象の外形特徴及び／又は位置特徴が前記既存の軌跡に合致したことを含む、付記４に記載の車両計数装置。
（付記６）
前記第１計算手段は、
前記第１対象が前記既存の軌跡に合致していない場合に、前記第１対象を始点として、新たな軌跡を作成する作成手段、をさらに含む、付記４に記載の車両計数装置。
（付記７）
前記第１計算手段は、
前記既存の軌跡のうち第１軌跡を削除する削除手段であって、前記第１軌跡は連続的な第１数のフレームの交通監視画像に対応する第１対象のいずれにも合致しない、削除手段、をさらに含む、付記４に記載の車両計数装置。
（付記８）
１本の更新後の前記既存の軌跡が前記所定の領域を通過した場合に、前記第２更新手段は車輌の数を０．５だけ増加させる、付記４に記載の車両計数装置。
（付記９）
請求項１〜８のいずれかに記載の車両計数装置を含む、電子機器。
（付記１０）
交通監視画像における車両の数を計測する車両計数方法であって、
交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出するステップと、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、前記交通監視画像における車両の数を計算するステップと、を含み、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する、車両計数方法。
（付記１１）
交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出するステップは、
前記交通監視画像における画素の画素値に基づいて、前記交通監視画像を二値画像に変換するステップと、
前記二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出するステップと、
前記対象から所定のサイズを有する対象を第１対象として検出するステップと、を含む、付記１０に記載の車両計数方法。
（付記１２）
前記交通監視画像を二値画像に変換するステップは、
前記交通監視画像を前記二値画像に変換するように、前記交通監視画像における画素値が第１閾値よりも大きい画素の画素値を第１画素値とし、前記交通監視画像における画素値が前記第１閾値以下の画素の画素値を第２画素値とするステップ、を含む、付記１１に記載の車両計数方法。
（付記１３）
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて交通監視画像における車両の数を計算するステップは、
前記第１対象が既存の軌跡に合致した場合に、前記第１対象を用いて前記既存の軌跡を更新するステップであって、前記既存の軌跡は現在のフレームの前の交通監視画像のフレームに対応する第１対象に基づいて形成される、ステップと、
更新後の前記既存の軌跡が前記二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新し、更新後の前記既存の軌跡を削除するステップと、を含む、付記１１に記載の車両計数方法。
（付記１４）
前記第１対象が既存の軌跡に合致したことは、前記第１対象の外形特徴及び／又は位置特徴が前記既存の軌跡に合致したことを含む、付記１３に記載の車両計数方法。
（付記１５）
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて交通監視画像における車両の数を計算するステップは、
前記第１対象が前記既存の軌跡に合致していない場合に、前記第１対象を始点として、新たな軌跡を作成するステップ、をさらに含む、付記１３に記載の車両計数方法。
（付記１６）
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて交通監視画像における車両の数を計算するステップは、
前記既存の軌跡のうち第１軌跡を削除するステップであって、前記第１軌跡は連続的な第１数のフレームの交通監視画像に対応する第１対象のいずれにも合致しない、ステップ、をさらに含む、付記１３に記載の車両計数方法。
（付記１７）
更新後の前記既存の軌跡が前記二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新するステップは、
１本の更新後の前記既存の軌跡が前記所定の領域を通過した場合に、車輌の数を０．５だけ増加させるステップ、を含む、付記１３に記載の車両計数方法。 Moreover, the following additional remarks are disclosed regarding the embodiment including the above-described examples.
(Appendix 1)
A vehicle counting device for measuring the number of vehicles in a traffic monitoring image,
First detection means for detecting a region having a predetermined size and a predetermined exposure value in the traffic monitoring image;
First calculating means for calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to an area having the predetermined size and a predetermined exposure value;
The vehicle counting device, wherein the region having the predetermined size and the predetermined exposure value corresponds to the lighting of the vehicle.
(Appendix 2)
The first detection means includes
First conversion means for converting the traffic monitoring image into a binary image based on a pixel value of a pixel in the traffic monitoring image;
Second detection means for detecting an object composed of continuous pixels having a first pixel value in the binary image;
The vehicle counting device according to appendix 1, further comprising: third detecting means for detecting a target having a predetermined size from the target as a first target.
(Appendix 3)
The first conversion means sets the pixel value of a pixel whose pixel value in the traffic monitoring image is larger than a first threshold as the first pixel value so as to convert the traffic monitoring image into the binary image, and the traffic monitoring The vehicle counting device according to appendix 2, wherein a pixel value of a pixel whose image value is equal to or less than the first threshold value is a second pixel value.
(Appendix 4)
The first calculation means includes
When the first target matches an existing trajectory, the first updating unit updates the existing trajectory using the first target, and the existing trajectory is a traffic monitoring image before the current frame. First updating means formed on the basis of a first object corresponding to the frame;
And 2nd updating means for updating the number of vehicles and deleting the existing trajectory after updating when the existing trajectory after updating passes a predetermined region in the binary image. The vehicle counting device according to claim 1.
(Appendix 5)
The vehicle counting device according to appendix 4, wherein the fact that the first object matches the existing trajectory includes that the external features and / or position features of the first object match the existing trajectory.
(Appendix 6)
The first calculation means includes
The vehicle counting device according to appendix 4, further comprising a creating unit that creates a new trajectory starting from the first target when the first target does not match the existing trajectory.
(Appendix 7)
The first calculation means includes
Deletion means for deleting a first trajectory from among the existing trajectories, wherein the first trajectory does not match any of the first objects corresponding to traffic monitoring images of a continuous first number of frames. The vehicle counting device according to appendix 4, further comprising:
(Appendix 8)
The vehicle counting device according to appendix 4, wherein the second updating means increases the number of vehicles by 0.5 when the one existing updated trajectory passes through the predetermined area.
(Appendix 9)
The electronic device containing the vehicle counting device in any one of Claims 1-8.
(Appendix 10)
A vehicle counting method for measuring the number of vehicles in a traffic monitoring image,
Detecting a region having a predetermined size and a predetermined exposure value in the traffic monitoring image;
Calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to an area having the predetermined size and a predetermined exposure value,
The vehicle counting method, wherein the region having the predetermined size and the predetermined exposure value corresponds to a vehicle light.
(Appendix 11)
Detecting a region having a predetermined size and a predetermined exposure value in the traffic monitoring image;
Converting the traffic monitoring image into a binary image based on a pixel value of a pixel in the traffic monitoring image;
Detecting an object composed of continuous pixels having a first pixel value in the binary image;
The vehicle counting method according to appendix 10, comprising: detecting a target having a predetermined size from the target as a first target.
(Appendix 12)
Converting the traffic monitoring image into a binary image;
In order to convert the traffic monitoring image into the binary image, a pixel value of a pixel whose pixel value in the traffic monitoring image is larger than a first threshold is set as a first pixel value, and a pixel value in the traffic monitoring image is the first value. The vehicle counting method according to appendix 11, comprising a step of setting a pixel value of a pixel equal to or less than one threshold value as a second pixel value.
(Appendix 13)
Calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to an area having the predetermined size and a predetermined exposure value;
Updating the existing trajectory using the first object when the first object matches an existing trajectory, wherein the existing trajectory is added to a frame of a traffic monitoring image before the current frame; A step formed based on a corresponding first object;
And the step of updating the number of vehicles and deleting the existing trajectory after the update when the existing trajectory after the update passes a predetermined region in the binary image. Vehicle counting method.
(Appendix 14)
14. The vehicle counting method according to appendix 13, wherein the fact that the first object matches an existing trajectory includes that the external feature and / or position feature of the first object match the existing trajectory.
(Appendix 15)
Calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to an area having the predetermined size and a predetermined exposure value;
14. The vehicle counting method according to appendix 13, further comprising a step of creating a new trajectory starting from the first target when the first target does not match the existing trajectory.
(Appendix 16)
Calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to an area having the predetermined size and a predetermined exposure value;
Deleting a first trajectory from the existing trajectory, wherein the first trajectory does not match any of the first objects corresponding to the traffic monitoring images of a continuous first number of frames; The vehicle counting method according to Appendix 13, further comprising:
(Appendix 17)
When the updated existing trajectory passes through a predetermined area in the binary image, the step of updating the number of vehicles is as follows:
14. The vehicle counting method according to appendix 13, comprising a step of increasing the number of vehicles by 0.5 when one updated trajectory passes through the predetermined area.

Claims

交通監視画像における車両の数を計測する車両計数装置であって、
交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出する第１検出手段と、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、前記交通監視画像における車両の数を計算する第１計算手段と、を含み、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する、車両計数装置。 A vehicle counting device for measuring the number of vehicles in a traffic monitoring image,
First detection means for detecting a region having a predetermined size and a predetermined exposure value in the traffic monitoring image;
First calculating means for calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to an area having the predetermined size and a predetermined exposure value;
The vehicle counting device, wherein the region having the predetermined size and the predetermined exposure value corresponds to the lighting of the vehicle.

前記第１検出手段は、
前記交通監視画像における画素の画素値に基づいて、前記交通監視画像を二値画像に変換する第１変換手段と、
前記二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出する第２検出手段と、
前記対象から所定のサイズを有する対象を第１対象として検出する第３検出手段と、を含む、請求項１に記載の車両計数装置。 The first detection means includes
First conversion means for converting the traffic monitoring image into a binary image based on a pixel value of a pixel in the traffic monitoring image;
Second detection means for detecting an object composed of continuous pixels having a first pixel value in the binary image;
The vehicle counting device according to claim 1, further comprising: a third detection unit that detects a target having a predetermined size from the target as a first target.

前記第１変換手段は、前記交通監視画像を前記二値画像に変換するように、前記交通監視画像における画素値が第１閾値よりも大きい画素の画素値を第１画素値とし、前記交通監視画像における画素値が前記第１閾値以下の画素の画素値を第２画素値とする、請求項２に記載の車両計数装置。 The first conversion means sets the pixel value of a pixel whose pixel value in the traffic monitoring image is larger than a first threshold as the first pixel value so as to convert the traffic monitoring image into the binary image, and the traffic monitoring The vehicle counting device according to claim 2, wherein a pixel value of a pixel whose pixel value in the image is equal to or less than the first threshold is a second pixel value.

前記第１計算手段は、
前記第１対象が既存の軌跡に合致した場合に、前記第１対象を用いて前記既存の軌跡を更新する第１更新手段であって、前記既存の軌跡は現在のフレームの前の交通監視画像のフレームに対応する第１対象に基づいて形成される、第１更新手段と、
更新後の前記既存の軌跡が前記二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新し、更新後の前記既存の軌跡を削除する第２更新手段と、を含む、請求項２に記載の車両計数装置。 The first calculation means includes
When the first target matches an existing trajectory, the first updating unit updates the existing trajectory using the first target, and the existing trajectory is a traffic monitoring image before the current frame. First updating means formed on the basis of a first object corresponding to the frame;
And a second update unit that updates the number of vehicles and deletes the updated existing trajectory when the updated existing trajectory passes a predetermined region in the binary image. The vehicle counting device according to 2.

前記第１対象が既存の軌跡に合致したことは、前記第１対象の外形特徴及び／又は位置特徴が前記既存の軌跡に合致したことを含む、請求項４に記載の車両計数装置。 5. The vehicle counting device according to claim 4, wherein the fact that the first object matches the existing trajectory includes that the external feature and / or position feature of the first object match the existing trajectory.

前記第１計算手段は、
前記第１対象が前記既存の軌跡に合致していない場合に、前記第１対象を始点として、新たな軌跡を作成する作成手段、をさらに含む、請求項４に記載の車両計数装置。 The first calculation means includes
The vehicle counting device according to claim 4, further comprising a creating unit that creates a new trajectory starting from the first target when the first target does not match the existing trajectory.

前記第１計算手段は、
前記既存の軌跡のうち第１軌跡を削除する削除手段であって、前記第１軌跡は連続的な第１数のフレームの交通監視画像に対応する第１対象のいずれにも合致しない、削除手段、をさらに含む、請求項４に記載の車両計数装置。 The first calculation means includes
Deletion means for deleting a first trajectory from among the existing trajectories, wherein the first trajectory does not match any of the first objects corresponding to traffic monitoring images of a continuous first number of frames. The vehicle counting device according to claim 4, further comprising:

１本の更新後の前記既存の軌跡が前記所定の領域を通過した場合に、前記第２更新手段は車輌の数を０．５だけ増加させる、請求項４に記載の車両計数装置。 5. The vehicle counting device according to claim 4, wherein the second updating unit increases the number of vehicles by 0.5 when the one existing updated trajectory passes through the predetermined region.

請求項１に記載の車両計数装置を含む、電子機器。 An electronic device comprising the vehicle counting device according to claim 1.

交通監視画像における車両の数を計測する車両計数方法であって、
交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出するステップと、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて、前記交通監視画像における車両の数を計算するステップと、を含み、
前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域は車両の灯火に対応する、車両計数方法。 A vehicle counting method for measuring the number of vehicles in a traffic monitoring image,
Detecting a region having a predetermined size and a predetermined exposure value in the traffic monitoring image;
Calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to an area having the predetermined size and a predetermined exposure value,
The vehicle counting method, wherein the region having the predetermined size and the predetermined exposure value corresponds to a vehicle light.

交通監視画像における所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域を検出するステップは、
前記交通監視画像における画素の画素値に基づいて、前記交通監視画像を二値画像に変換するステップと、
前記二値画像における第１画素値を有する連続的な画素により構成された対象を検出するステップと、
前記対象から所定のサイズを有する対象を第１対象として検出するステップと、を含む、請求項１０に記載の車両計数方法。 Detecting a region having a predetermined size and a predetermined exposure value in the traffic monitoring image;
Converting the traffic monitoring image into a binary image based on a pixel value of a pixel in the traffic monitoring image;
Detecting an object composed of continuous pixels having a first pixel value in the binary image;
The vehicle counting method according to claim 10, comprising: detecting a target having a predetermined size from the target as a first target.

前記交通監視画像を二値画像に変換するステップは、
前記交通監視画像を前記二値画像に変換するように、前記交通監視画像における画素値が第１閾値よりも大きい画素の画素値を第１画素値とし、前記交通監視画像における画素値が前記第１閾値以下の画素の画素値を第２画素値とするステップ、を含む、請求項１１に記載の車両計数方法。 Converting the traffic monitoring image into a binary image;
In order to convert the traffic monitoring image into the binary image, a pixel value of a pixel whose pixel value in the traffic monitoring image is larger than a first threshold is set as a first pixel value, and a pixel value in the traffic monitoring image is the first value. The vehicle counting method according to claim 11, further comprising: setting a pixel value of a pixel equal to or less than one threshold as a second pixel value.

前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて交通監視画像における車両の数を計算するステップは、
前記第１対象が既存の軌跡に合致した場合に、前記第１対象を用いて前記既存の軌跡を更新するステップであって、前記既存の軌跡は現在のフレームの前の交通監視画像のフレームに対応する第１対象に基づいて形成される、ステップと、
更新後の前記既存の軌跡が前記二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新し、更新後の前記既存の軌跡を削除するステップと、を含む、請求項１１に記載の車両計数方法。 Calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to an area having the predetermined size and a predetermined exposure value;
Updating the existing trajectory using the first object when the first object matches an existing trajectory, wherein the existing trajectory is added to a frame of a traffic monitoring image before the current frame; A step formed based on a corresponding first object;
The method includes: updating the number of vehicles and deleting the updated existing trajectory when the updated existing trajectory passes a predetermined region in the binary image. Vehicle counting method.

前記第１対象が既存の軌跡に合致したことは、前記第１対象の外形特徴及び／又は位置特徴が前記既存の軌跡に合致したことを含む、請求項１３に記載の車両計数方法。 14. The vehicle counting method according to claim 13, wherein the fact that the first target matches an existing trajectory includes that an external feature and / or a position feature of the first target match the existing trajectory.

前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて交通監視画像における車両の数を計算するステップは、
前記第１対象が前記既存の軌跡に合致していない場合に、前記第１対象を始点として、新たな軌跡を作成するステップ、をさらに含む、請求項１３に記載の車両計数方法。 Calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to an area having the predetermined size and a predetermined exposure value;
The vehicle counting method according to claim 13, further comprising a step of creating a new trajectory starting from the first target when the first target does not match the existing trajectory.

前記所定のサイズ及び所定の露光値を有する領域に対応する軌跡に基づいて交通監視画像における車両の数を計算するステップは、
前記既存の軌跡のうち第１軌跡を削除するステップであって、前記第１軌跡は連続的な第１数のフレームの交通監視画像に対応する第１対象のいずれにも合致しない、ステップ、をさらに含む、請求項１３に記載の車両計数方法。 Calculating the number of vehicles in the traffic monitoring image based on a trajectory corresponding to an area having the predetermined size and a predetermined exposure value;
Deleting a first trajectory from the existing trajectory, wherein the first trajectory does not match any of the first objects corresponding to the traffic monitoring images of a continuous first number of frames; The vehicle counting method according to claim 13, further comprising:

更新後の前記既存の軌跡が前記二値画像における所定の領域を通過した場合に、車輌の数を更新するステップは、
１本の更新後の前記既存の軌跡が前記所定の領域を通過した場合に、車輌の数を０．５だけ増加させるステップ、を含む、請求項１３に記載の車両計数方法。 When the updated existing trajectory passes through a predetermined area in the binary image, the step of updating the number of vehicles is as follows:
The vehicle counting method according to claim 13, further comprising a step of increasing the number of vehicles by 0.5 when one existing updated trajectory passes through the predetermined region.