JP2913882B2 - 路上物体検出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は路上物体検出装置、特に
路側に設置された監視カメラで得られた画像から障害物
などの路上物体を検出する装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、高速道路などにおける交通の
流れを監視、制御するために路上に位置する障害物など
の物体を監視し、これを適時道路情報として車両ドライ
バーなどに報知するシステムが開発されている。このよ
うな監視システムにおいては、いかに精度よくかつ確実
に路上物体を検出するかが大きな課題となっており、こ
のため種々の方法が開発されている。

【０００３】例えば、特開昭６１−２１４４１００号公
報に開示された交通流計測方式においては、環境変化に
対する追従性を改善すべく、計測周期毎に独立して基準
となる輝度値を入力画像との差分値により変化させた係
数を用いた指数平滑法で学習しながら路上物体を認識す
る構成が示されている。

【０００４】すなわち、時刻ｔ＝０における背景画像を
Ｙ_i-1 、時刻ｔ＝Ｔにおける入力画像をＸ_i とした場
合、時刻ｔ＝Ｔにおける背景画像Ｙ_i を、 Ｙ_i ＝（１−ａ）Ｘ_i ＋ａＹ_i-1 により順次更新するのである。

【０００５】このように、基準となる背景画像を順次更
新することにより、例えば時刻ｔ＝Ｔにおける入力画像
に障害物ではない車両が撮影された場合においても、こ
の入力画像の重みを小さくすることにより車両の影響を
排除し、かつ周囲環境に合致した背景画像を得ることが
できる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】このように、従来にお
いては背景画像と処理対象となる入力画像を比較して物
体を検出する際に背景画像を天候の変化や影の移動など
の環境変化に追従すべく指数平滑法により更新しつつ路
上物体を検出しているが、路上における移動物体や静止
物体の検出は可能であるが静止物体が除去されたことを
検出できないという問題があった。

【０００７】すなわち、例えばトラックなどの荷台から
貨物が路上に落下した場合、この貨物発生直後は背景画
像と比較することにより検出可能であるが、この貨物が
しばらくの間路上の同一位置に存在している場合、この
静止物体である貨物が含まれた画像が背景画像として登
録されてしまい、背景画像と入力画像との間に差異が生
じず検出できないことになる。さらに、今までその位置
に存在していた静止物体が除去された場合、静止物体が
含まれる背景画像と含まれない入力画像との間に再び差
異が生じ、この差異に基づき再び静止物体が路上に発生
したと誤検出してしまうのである。

【０００８】本発明は上記従来の課題に鑑みなされたも
のであり、その目的は静止物体の発生や消滅を確実に検
出することが可能な路上物体検出装置を提供することに
ある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る路上物体検出装置は、撮影画像と基準
背景画像との差分を算出する差分算出手段と、この差分
算出手段で得られた正または負の符号を記憶する記憶手
段と、得られた符号とこの記憶手段に記憶された前回の
符号の変化に基づき路上物体の発生あるいは消滅を判定
する判定手段とを有することを特徴とする。

【００１０】

【作用】本発明の路上物体検出装置はこのような構成を
有しており、従来のように撮影画像と基準背景画像との
差分値のみに基づき路上物体を検出するのではなく、そ
の差分の符号に着目し、路上物体の発生並びに消滅を検
出するものである。

【００１１】すなわち、例えば路上に路面と比較して白
色の静止物体が発生した場合には、入力撮影画像の方が
基準背景画像よりその輝度レベルが高く、その差分（基
準背景画像−入力画像）をとった場合負の符号となる。
一方、この白色静止物体が路上から除去ないし消滅した
場合には入力撮影画像と更新された基準背景画像との差
分の符号は正となる。

【００１２】従って、差分により得られた符号を記憶手
段に格納し、得られた符号と前回の符号とを比較し、そ
の符号変化に着目することにより静止物体の発生または
消滅をも検出することが可能となる。

【００１３】

【実施例】以下、図面を用いながら本発明に係る路上物
体検出装置の好適な実施例を説明する。

【００１４】図１には本実施例の全体構成ブロック図が
示されており、また図２には本路上物体検出装置がその
一部をなす路上監視システムの概念図が示されている。
図１において、高速道路などの路側に設置された監視用
ＴＶカメラ１０で撮影された路上画像は画像処理装置１
２に出力され、所定の画像処理が行われる。画像処理装
置１２はアナログ画像信号をデジタル画像信号に変換す
る８ビットのＡ／Ｄ変換部１２ａ、このデジタル画像信
号から指数平滑法により背景画像を作成する背景画像作
成部１２ｂ、背景画像と入力撮影画像との差分を算出す
る差分演算部１２ｃ、差分データを二値化処理する１２
ｄ、差分値および二値化された差分データから路上物体
の個数や位置を測定する測定部１２ｅ及び移動物体また
は静止物体を判定する判定部１２ｆを有しており、検出
された路上物体の情報を図２に示す如く路上管制装置１
４に送り、さらに路側に設置されたビーコン１６にその
情報を送信して車両ドライバーに路上物体に関する情報
を報知する。

【００１５】以下、画像処理装置１２内で行われる画像
処理を図３のフローチャートを用いて詳細に説明する。

【００１６】まず、Ｓ１０１にて処理の対象となる画像
を入力する。本実施例においては前述したようにＴＶカ
メラ１０は路側に設けられており、ほぼ路面上１０ｍ×
３０ｍの領域を処理対象画像として入力する。そして、
撮影画像に基づきＳ１０２にて基準となる背景画像を作
成する。この背景画像作成は、従来と同様に指数平滑法
により作成する。すなわち、時刻ｔ＝０における背景画
像をＹ_i-1 、次の処理時間である時刻ｔ＝Ｔにおける入
力画像をＸ_i とした場合、この時刻ｔ＝Ｔにおける背景
画像Ｙ_i は Ｙ_i ＝（１−ａ）Ｘ_i ＋ａＹ_i-1 となる。なお、本実施例においてはａ＝２９／３０に設
定している。このようにして更新された画像は基準背景
画像として登録され、次のＳ１０３にて時刻ｔ＝２Ｔに
おける入力画像との差分が算出される。この差分演算
は、時刻ｔ＝２Ｔにおけるデジタル入力画像の各画素輝
度とＳ１０２にて作成された背景画像の各画素輝度との
差を求めることにより行われる。

【００１７】Ｓ１０３にて入力画像と基準背景画像との
差分が演算された後、Ｓ１０４にて差分画像データの二
値化処理が行われる。この二値化処理を行う際の閾値は
例えば差分画像データの全画素の平均値を用いても良
く、また輝度の極大レベルと極小レベルとの中間値とし
ても良い。Ｓ１０４にて二値化処理が行われた後、次の
Ｓ１０５にて路上物体の位置とその差分値が測定され
る。

【００１８】ここで、基準背景画像には何ら路上物体が
存在せず、入力画像に路上物体が含まれる場合を考える
と、入力画像中の路上物体像に相当する画素の輝度が基
準背景画像の相当する画素輝度と異なるため、その差分
値は０でない有限な値となり、二値化処理において白と
判定され、全画像中の画素位置によりこの路上物体の位
置が測定されることとなる。また、例えば検出された路
上物体が道路の輝度より高い場合にはその差分値の符号
は負となる。そして、この符号に関する情報は画像処理
装置１２内のメモリ１２ｇに格納される。

【００１９】路上物体の位置及び差分値が測定された
後、次のＳ１０６に移行し、判定部１２ｆにて同じ位置
の物体が存在するか否かが判定される。この判定は、前
回検出された物体の位置及び差分値との比較によって行
われ、同一位置の物体が存在しないと判定された場合に
はＳ１０７にてこの検出物体の位置及び差分値のデータ
を記憶する。

【００２０】また、位置のデータが一致し、同一位置に
物体が存在していると判定された場合にはＳ１０８に移
行する。

【００２１】このＳ１０８では検出された静止物体が発
生したのか、あるいは消滅したのかを判定している。こ
のため、Ｓ１０５にて測定された差分値の符号を用い、
メモリ１２ｇに格納された前回の符号と同一か否かが判
定される。符号が同一であると判定された場合には、静
止物体が発生直後であり、新たな物体が発生していない
ことを意味しＳ１０９にて静止物体の位置及び差分値の
データを作成する。

【００２２】一方、このＳ１０８にて符号が異符号であ
ると判定された場合には、静止物体が消滅乃至除去され
たと判定し、Ｓ１１０にて同様に位置及び差分値のデー
タを作成する。

【００２３】図４乃至図５を用いてこの路上物体の発生
及び消滅の検出過程をより具体的に説明する。

【００２４】図４には、静止物体の発生及び消滅に伴う
背景画像、入力画像及び差分値の時間的変化が示されお
り、図４（ａ）は路面より輝度の高い静止物体が発生、
消滅した場合であり、一方図４（ｂ）は路面より輝度の
低い静止物体が発生、消滅した場合が示されている。ま
ず、図４（ａ）において、路面より輝度の高い静止物体
が発生した場合を考えると、この静止物体発生により背
景画像の輝度は指数平滑法による更新に伴って静止物体
の輝度分だけその輝度が上昇し、やがてその輝度が一定
となる。一方、入力画像は静止物体が発生した時刻にお
いて不連続的に輝度が上昇し、背景画像と入力画像との
差分値は負の値となり、この値が所定の判定閾値Δｄを
越えた場合には静止物体が発生したと判定される。

【００２５】そして、この静止物体がその位置に存在し
続けた場合、背景画像にはこの静止物体が含まれること
となり、従って入力画像との差はなくなり差分比較値は
０となる。しかしながら、その符号は変化しておらず、
従って差分値が０であっても静止物体はないと判定され
るのではなく、Ｓ１０９にて述べたように静止物体があ
ると判定されその位置及び差分値のデータが記憶される
のである。

【００２６】そして、静止物体が消滅乃至除去された場
合には背景画像の輝度はこの静止物体の輝度の消滅に伴
って指数平滑法により徐々に減少していき、やがて静止
物体が全く存在しない場合の輝度レベルに一定化され
る。

【００２７】一方、入力画像はこの静止物体の消滅に伴
い不連続的にその輝度が減少し、従って、その差分値は
正の値を示すこととなり、このある値が所定の判定閾値
Δｄを越えた場合には符号が負から正に変化したため静
止物体が消滅したと判定される。

【００２８】図４（ｂ）に示された路面より輝度の低い
静止物体が発生、消滅した場合も上述した場合と同様で
あり、ただ符号の極性が正から負へ変化する点が相違す
るのみである。すなわち、静止物体が発生した場合には
その差分値は正のある値を示し、一方静止物体が消滅し
た場合には差分値は負のある値を示すこととなる。

【００２９】なお、図５には移動物体が通過した場合の
背景画像、入力画像及び差分値の時間的変化が示されて
おり、図５（ａ）は路面より輝度の高い移動物体が通過
した場合、図５（ｂ）は路面より輝度の低い移動物体が
通過した場合の変化である。まず、図５（ａ）におい
て、移動物体が通過した場合には入力画像は図に示され
るようにパルス上にその輝度レベルが変化するが、一方
背景画像は指数平滑法により徐々にその輝度レベルが上
昇するため、その差分値は尖頭部分がスロープ状のパル
ス波形となり、このパルス値が短時間所定の閾値Δｄを
越えた場合には移動物体として検出される。

【００３０】図５（ｂ）の場合も同様にして輝度の低い
移動物体が通過した場合には、差分値には尖頭部分がス
ロープ状の正のパルス波形が出現し、移動物体が検出さ
れることとなる。

【００３１】このように、本実施例においては入力画像
と基準画像との比較を行う際、その差分値の符号に着目
しその符号が異符号となった場合に存在していた静止物
体が消滅乃至除去されたと判定するものであり、静止物
体の発生及び消滅を的確に認識し、本来存在していない
静止物体を存在すると誤検出することなく車両ドライバ
ーなどに路上の正確な情報を報知することが可能とな
る。

【００３２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る路上
物体検出装置によれば、路上物体の発生及び消滅を確実
に検出することができ、路上監視システムなどに適用し
た場合にシステムの信頼性を著しく向上させることがで
きる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る路上物体検出装置の一実施例の構
成ブロック図である。

【図２】同実施例の路上物体検出装置を用いた路上監視
システムの概念説明図である。

【図３】同実施例におけるフローチャート図である。

【図４】同実施例における静止物体の発生、消滅を示す
説明図である。

【図５】同実施例における移動物体の発生、消滅を示す
説明図である。

【符号の説明】

１０ ＴＶカメラ １２ 画像処理装置 １４ 路上管制装置 １６ ビーコン

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】順次更新される基準背景画像と撮影画像を
   比較することにより撮影画像に含まれる路上物体を検出
   する路上物体検出装置において、撮影画像と基準背景画
   像との差分を算出する差分算出手段と、この差分算出手
   段で得られた正または負の符号を記憶する記憶手段と、
   得られた符号とこの記憶手段に記憶された前回の符号の
   変化に基づき路上物体の発生あるいは消滅を判定する判
   定手段と、を有することを特徴とする路上物体検出装
   置。