JP3075755B2 - Image-based vehicle sensing method - Google Patents
Image-based vehicle sensing methodInfo
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Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、道路を撮像し得られた
映像信号を処理して、同一道路位置に対応する輝度レベ
ルの道路通過車両による変化より道路を走行する車両を
感知する画像式車両感知方法に関し、特にこの過程中に
含まれる通過車両のない路面のみの場合の輝度レベル即
ち基準路面レベルデータを適切に抽出する方法に関す
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing method for processing a video signal obtained by capturing an image of a road and detecting a vehicle traveling on the road based on a change in luminance level corresponding to the same road position caused by the vehicle passing through the road. The present invention relates to a vehicle sensing method, and more particularly, to a method of appropriately extracting a luminance level, that is, reference road surface level data in a case of only a road surface without a passing vehicle included in this process.
【０００２】[0002]
【従来の技術】交通状況の把握のために道路を撮像手段
にて撮像し、得られた映像信号を処理して当該道路を通
過する車両を検知する方法及び装置が実用に供されてい
る。このような装置は例えば、本願発明者等により実願
平２−３１８９９２号として提案されている。画像式車
両感知方法では一般に、例えば図６に示すごとき画像式
車両感知装置を用いている。この画像式車両感知装置
は、概略画像撮像手段１０、輝度データ変換部２０、演
算処理部３０及び制御部４０から構成されている。撮像
手段１０は、例えばＣＣＤカメラであり、図７に示すご
とき道路の検知領域の画像を撮像して対応するＮＴＳＣ
方式の映像信号を輝度データ変換部２０へ送出する。こ
の映像信号を用いて図７の画像中道路の横断方向に想定
された直線（検知ライン、Ｌ1 ）上に設定された複数の
計測点（Ｐ1 、Ｐ2 、…）の位置に時間的に対応する輝
度信号中の輝度レベルを一組とした輝度データ群を、所
定時間間隔で求めた輝度データ群相互の差異に基づきあ
る時刻での検知ライン（Ｌ1 ）の車両の存在を検出す
る。即ち、図８に示すように、検知ライン上に車両が存
在しない時の輝度データ群（基準路面レベルデータ、Ｄ
ｒ）と、検知ライン上に車両が存在し輝度レベルが検知
ラインに沿って大きく変化している時の輝度データ群
（車両検知レベルデータ）との差を検出することにより
車両を検知する。また、検知ラインを複数設定しておけ
ば双方への車両到達時間に基づき当該車両の速度を求め
ることもできる。2. Description of the Related Art A method and apparatus have been put to practical use in which a road is imaged by an image pickup means in order to grasp a traffic situation, and an obtained video signal is processed to detect a vehicle passing through the road. Such an apparatus has been proposed by the present inventors as Japanese Utility Model Application No. 2-31892. In the image-based vehicle sensing method, an image-based vehicle sensing device as shown in FIG. 6 is generally used. This image-type vehicle sensing device includes a schematic image capturing unit 10, a luminance data conversion unit 20, an arithmetic processing unit 30, and a control unit 40. The image pickup means 10 is, for example, a CCD camera, and picks up an image of a road detection area as shown in FIG.
The video signal of the system is transmitted to the luminance data conversion unit 20. Using this video signal, the position of a plurality of measurement points (P 1 , P 2 ,...) Set on a straight line (detection line, L 1 ) assumed in the cross direction of the road in the image of FIG. The presence of the vehicle on the detection line (L 1 ) at a certain time is detected based on the difference between the luminance data groups obtained as a set of the luminance levels in the luminance signal corresponding to the luminance signal group at predetermined time intervals. . That is, as shown in FIG. 8, a luminance data group (reference road surface level data, D
r) is detected by detecting a difference between a luminance data group (vehicle detection level data) when the vehicle is present on the detection line and the luminance level is largely changing along the detection line. If a plurality of detection lines are set, the speed of the vehicle can be obtained based on the vehicle arrival time at both.
【０００３】前記輝度データ変換部２０は映像信号より
水平同期信号及び垂直同期信号を得る同期信号抽出回路
２１、これらの同期信号に基づいて捜査線上の現在の捜
査位置を数値化して対応する水平座標及び垂直座標を得
るための水平アドレスカウンタ２２と垂直アドレスカウ
ンタ２３、これらの出力とマイクロプロセツサ４１（後
述）が順次指定する座標とを比較し一致した瞬間に取込
み信号を発生するデジタルコンパレータ２４、この取込
み信号に応じて前記映像信号の対応する瞬間の輝度を数
値化し輝度データを得て出力するビデオＡ／Ｄ変換回路
２５からなっている。なお、入力部には伝送されてくる
映像信号を適切なレベルに増幅するビデオアンプ２７、
これに続きＡ／Ｄ変換に先立って映像信号を一定振幅に
正規化するためのクランプレベル固定回路２８も設けら
れている。演算処理部３０は、前記ビデオＡ／Ｄ変換回
路２５からの輝度データを受けて複数の輝度データの平
均化をしたり相関を演算したりするための回路で、高速
演算を要求されるためシグナルプロセッサ３１を用いて
おりデータの記憶に必要な記憶部も備えている。The luminance data converter 20 includes a synchronization signal extraction circuit 21 for obtaining a horizontal synchronization signal and a vertical synchronization signal from a video signal. Based on these synchronization signals, a current search position on a search line is digitized and corresponding horizontal coordinates are obtained. A horizontal address counter 22 and a vertical address counter 23 for obtaining vertical coordinates, a digital comparator 24 for comparing these outputs with coordinates sequentially designated by a microprocessor 41 (described later) and generating a capture signal at the moment of coincidence, A video A / D conversion circuit 25 quantifies the luminance of the video signal at the corresponding moment in accordance with the fetched signal, obtains luminance data, and outputs it. The input unit has a video amplifier 27 for amplifying the transmitted video signal to an appropriate level,
Following this, a clamp level fixing circuit 28 for normalizing the video signal to a constant amplitude prior to the A / D conversion is also provided. The arithmetic processing unit 30 is a circuit for receiving the luminance data from the video A / D conversion circuit 25 and averaging a plurality of luminance data and calculating a correlation. It uses a processor 31 and also has a storage unit necessary for storing data.
【０００４】制御部４０は上述各部を制御するととも
に、前記演算処理部３０からのデータを受取りこれに更
に演算処理を施し、車両の存在を感知したりこの車両の
速度を算定したりして後続装置に出力する部分で、マイ
クロプロセツサ４１、制御プログラムを記憶したＲＯＭ
４２、データ記憶用のＲＡＭ４３、出力用のＩ／Ｏ回路
４４からなる。４５はマイクロプロセツサ４１が他の部
分とデータやアドレスさらに制御命令や応答信号をやり
とりするＣＰＵバスである。なお、本実施例装置にはそ
の他にも直流電源５１、各部に供給されるクロック回路
５２、撮像手段１０からの映像信号のレベルが低く処理
に不適切な場合に撮像手段１０の感度を上げるための信
号を送出するＤ／Ａ変換回路５３等が具備されている。A control unit 40 controls the above-mentioned units, receives data from the arithmetic processing unit 30 and performs further arithmetic processing on the data to detect the presence of a vehicle, calculate the speed of the vehicle, and perform the following processing. A microprocessor 41, a ROM storing a control program, which is output to the device;
42, a RAM 43 for data storage, and an I / O circuit 44 for output. Reference numeral 45 denotes a CPU bus through which the microprocessor 41 exchanges data and addresses, control commands and response signals with other parts. In addition, the apparatus of the present embodiment also includes a DC power supply 51, a clock circuit 52 supplied to each unit, and the sensitivity of the imaging unit 10 when the level of the video signal from the imaging unit 10 is low and inappropriate for processing. And a D / A conversion circuit 53 that sends out the signal.
【０００５】このような装置を用い映像信号を処理して
走行車両の感知を行うため一般に画像式車両感知方法
は、概略次のような過程を含んでいる。即ち、 ＣＣＤカメラ等の撮像手段により感知対象となる道路
を含む領域の画像に対応する映像信号を得る。 映像信号中、道路の横断方向の直線（検知ライン）上
に位置する計測点に対応する位置（映像信号中の時間的
位置）を予め複数設定し、これらの位置に対応する輝度
データ群を順次得る（図７参照）。 検知ライン上に車両が存在しない路面のみの場合に対
応する輝度データ群を所定時に抽出して基準路面レベル
データとして保持する。この基準路面レベルデータは道
路の照度等の状況に応じて時間経過とともに適宜修正さ
れる（図８参照）。 検知ラインに沿った輝度データ群を前記基準路面レベ
ルと比較し充分な差が認められる場合（高い場合及び低
い場合の双方）には車両が存在すると見做し感知信号を
送出する（図８参照）。 従って、この種装置においては、如何に正確に路面に車
両の存在しない場合に対応する輝度データ群（基準路面
レベルデータ）を抽出し保持するかが装置の動作を正確
なものとするためには極めて重要なものとなっている。
本発明は、特にこの基準路面レベルデータをより的確に
求める新規な方法に係るものである。[0005] In order to detect a running vehicle by processing a video signal using such an apparatus, an image type vehicle sensing method generally includes the following steps. That is, a video signal corresponding to an image of an area including a road to be sensed is obtained by an imaging unit such as a CCD camera. In the video signal, a plurality of positions (temporal positions in the video signal) corresponding to measurement points located on a straight line (detection line) in the cross direction of the road are set in advance, and the luminance data groups corresponding to these positions are sequentially set. (See FIG. 7). A luminance data group corresponding to only a road surface on which no vehicle exists on the detection line is extracted at a predetermined time and held as reference road surface level data. The reference road surface level data is appropriately corrected with the passage of time according to the conditions such as the illuminance of the road (see FIG. 8). The luminance data group along the detection line is compared with the reference road surface level, and if a sufficient difference is recognized (both high and low cases), it is determined that a vehicle is present and a sensing signal is transmitted (see FIG. 8). ). Therefore, in such an apparatus, how to accurately extract and hold a luminance data group (reference road surface level data) corresponding to a case where no vehicle is present on the road surface is required to make the operation of the apparatus accurate. It is extremely important.
The present invention particularly relates to a novel method for more accurately obtaining the reference road surface level data.
【０００６】ところで、上述した基準路面レベルを求め
る（抽出する）ために従来は、指数平滑法やヒストグラ
ム法等の方法が用いられている。指数平滑法は、計測ポ
イント毎に空間平滑、時間平滑して輝度データの時系列
データを得て、この時系列データの変化を指数平滑時定
数でゆるやかに変化させて基準路面レベルデータとして
抽出していく。図９は、この方法を模式的に説明する図
である。フレーム単位で計測ライン上の各計測ポイント
（Ｐ1 、Ｐ2 、…）に対応する 画像輝度データをＡ／
Ｄ変換して得た時系列データ群を元にこれらを空間平滑
および／または時間平滑して特定時刻に対応する計測ポ
イントＰ（ｉ，ｔ）毎の輝度データ（平滑データ）を求
める。この平滑化された平滑データが、時系列的に最大
変化幅α以下である場合について指数平滑化定数εで指
数的に平滑化（指数平滑化）し基準路面レベルデータと
して採用していく。なお、平滑データが、時系列的に最
大変化幅α以上であるならば前の値を引続き維持する。
このようにすると緩やかな変化に徐々に追従して基準路
面レベルデータを抽出することができる。しかし、この
方法では渋滞あるいはその他の理由で車両が計測ライン
上で長時間停止するような場合には、道路と車両の正し
い判別がつかない。即ち、一定時間以上同一データが得
られれば、これを道路と見做してしまうため正確な道路
の輝度レベルが得られず従って基準路面レベルデータを
正確に求めることができない。また、右折車両を対象と
して感知しようとする場合に用いると他の車両が頻繁に
画面中に入りこむので、やはり正確な基準路面レベルデ
ータを抽出することが難しい。Conventionally, methods such as an exponential smoothing method and a histogram method have been used to obtain (extract) the above-mentioned reference road surface level. In the exponential smoothing method, spatial smoothing and time smoothing are performed for each measurement point to obtain time-series data of luminance data, and the change in the time-series data is gradually changed by an exponential smoothing time constant and extracted as reference road surface level data. To go. FIG. 9 is a diagram schematically illustrating this method. The image luminance data corresponding to each measurement point (P 1 , P 2 ,...) On the measurement line is
Based on the time series data group obtained by the D conversion, these are spatially smoothed and / or time-smoothed to obtain luminance data (smoothed data) for each measurement point P (i, t) corresponding to a specific time. When the smoothed data is smaller than the maximum change width α in time series, the smoothed data is exponentially smoothed (exponentially smoothed) with an exponential smoothing constant ε and adopted as reference road surface level data. If the smoothed data is greater than or equal to the maximum change width α in time series, the previous value is maintained.
In this way, the reference road surface level data can be extracted by gradually following the gradual change. However, in this method, when the vehicle stops on the measurement line for a long time due to traffic congestion or other reasons, the road and the vehicle cannot be correctly distinguished. That is, if the same data is obtained for a certain period of time or more, it is regarded as a road, so that an accurate brightness level of the road cannot be obtained, and thus the reference road surface level data cannot be accurately obtained. In addition, if it is used to sense a right-turn vehicle as a target, other vehicles frequently enter the screen, so that it is also difficult to extract accurate reference road surface level data.
【０００７】ヒストグラム法は、例えば連続するＮフレ
ームのある計測ポイントの輝度レベルの時間的な分布を
調べ各計測ポイント毎に対応する輝度ヒストグラムを求
めこのピーク値を示す輝度をその計測ポイントの道路輝
度レベルとするもので、図１０に示すように輝度レベル
を値により区分けしてその区間の出現頻度を求めたのち
出現頻度の最も高い区間に対応する輝度レベルを道路輝
度レベルとする。この方法でも、渋滞あるいはその他の
理由で車両が計測ライン上で長時間停止するような場合
には、ヒストグラム上のピーク値が正確に道路レベルを
指示するとは断定できず従って基準路面レベルを正確に
求めることはできない。In the histogram method, for example, the temporal distribution of the luminance level of a certain measurement point in N consecutive frames is checked, a luminance histogram corresponding to each measurement point is obtained, and the luminance indicating the peak value is determined as the road luminance of the measurement point. As shown in FIG. 10, the luminance level is divided by value, the appearance frequency of the section is determined, and then the luminance level corresponding to the section with the highest appearance frequency is set as the road luminance level. Even in this method, when the vehicle stops for a long time on the measurement line due to traffic congestion or other reasons, it cannot be determined that the peak value on the histogram indicates the road level accurately, and therefore, the reference road surface level cannot be accurately determined. I can't ask.
【０００８】[0008]
【発明が解決しようとする課題】上述したように従来基
準路面レベル抽出方法は、いずれも計測ライン上に車両
が長時間停車していたり、交通が渋滞してきて車両の計
測ライン上での存在時間が増し車両映像と路面映像が時
間的に同等に表れるような場合、また検知ラインに沿っ
て路面のみである時間が極めて少ないような場合には、
基準路面レベルを正確に抽出することは甚だ困難とな
り、車両の感知性能が悪化する、あるいはこのような場
合が解消して暫くは正確な車両の感知ができない等の困
った問題が生じる。本発明は、以上述べた状況に鑑みて
なされたもので、計測ライン上に路面に基づく輝度が間
欠的にしか表れないような悪環境下においても正確に基
準路面レベルを抽出することができる方法を提案するこ
とを課題とするものである。As described above, in the conventional reference road surface level extraction method, the vehicle stays on the measurement line for a long time or the traffic is congested due to traffic congestion, so that the vehicle exists on the measurement line. When the vehicle image and the road surface image appear in time equivalently, or when the time during which only the road surface is along the detection line is extremely small,
It is extremely difficult to accurately extract the reference road surface level, which causes a problem that the sensing performance of the vehicle is deteriorated, or such a case is solved and the vehicle cannot be accurately sensed for a while. The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and a method capable of accurately extracting a reference road surface level even in a bad environment where luminance based on a road surface appears only intermittently on a measurement line. It is an object to propose the following.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明の画像式車両感知方法では、感知対象となる道
路を含む領域に対応する映像信号を撮像手段より得て、
画面中で道路の横断方向に想定した検知ライン上に位置
する複数の計測点に時間的に夫々対応するこの映像信号
中の位置での輝度データ群を（Ｄｔ）を順次得て、検知
ライン上に車両が存在しない場合の輝度データ群を所定
時に抽出して基準路面レベルデータ（Ｄｒ）と成し、順
次得られる輝度データ群（Ｄｔ）に基づく輝度データ群
（Ｄｖ）を前記基準路面レベルデータ（Ｄｒ）と比較し
て所定以上の差が認められる場合に計測ライン上に車両
が存在する旨の感知信号を送出する画像式車両感知方法
において、前記基準路面レベルデータ（Ｄｒ）の抽出
を、所定フレーム（Ｍ）間隔で所定数（Ｎ）のフレーム
に対応して得られる前記輝度データ群（Ｄｔ）を平均し
て１次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）を求め、この１
次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）と、前回同様にして
求めた１次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）との同一性
を判定して同一との判定が連続して所定回数（Ｐ回）以
上得られ且つ後続して同一でないとの判定が連続して所
定回数（Ｑ回）以上得られた場合を検知した場合には、
前記１次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）を２次基準路
面レベルデータ（Ｄｒ２）と成し、同一の２次基準路面
レベルデータ（Ｄｒ２）が、連続して所定回数（Ｒ回）
得られた場合にこの２次基準路面レベルデータ（Ｄｒ
２）を前記基準路面レベルデータ（Ｄｒ）として抽出
し、以降の車両感知過程にて用いるようにする。In order to solve the above-mentioned problems, in the image-type vehicle sensing method according to the present invention, a video signal corresponding to an area including a road to be sensed is obtained from an imaging means.
A luminance data group (Dt) is sequentially obtained at a position in the video signal corresponding to each of a plurality of measurement points temporally corresponding to a plurality of measurement points positioned on a detection line assumed in a cross direction of a road on the screen. A luminance data group in the case where there is no vehicle is extracted at a predetermined time to form reference road surface level data (Dr), and a luminance data group (Dv) based on the luminance data group (Dt) obtained sequentially is referred to as the reference road surface level data. (Dr), when a difference equal to or more than a predetermined value is recognized, an image type vehicle sensing method for sending a sensing signal indicating that a vehicle is present on a measurement line, wherein the reference road surface level data (Dr) is extracted The luminance data group (Dt) obtained corresponding to a predetermined number (N) of frames at predetermined frame (M) intervals is averaged to obtain primary reference road surface level data (Dr1).
The sameness between the next reference road surface level data (Dr1) and the primary reference road surface level data (Dr1) obtained in the same manner as the previous time is determined, and the same determination is continuously obtained a predetermined number of times (P times) or more. In the case where it is detected that the subsequent determination that they are not the same is obtained a predetermined number of times (Q times) or more,
The primary reference road surface level data (Dr1) is used as secondary reference road surface level data (Dr2), and the same secondary reference road surface level data (Dr2) is continuously generated a predetermined number of times (R times).
When the secondary reference road surface level data (Dr
2) is extracted as the reference road surface level data (Dr) and used in the subsequent vehicle sensing process.
【００１０】[0010]
【作用】上述した方法によると、間欠的に表れる路面の
みの検知ラインを巧妙に捕らえて、これらの累積結果に
より基準路面レベルデータを抽出することができ、基準
路面レベルデータが正確なことに起因して画像式車両感
知を従前のものより正確に行える。According to the above-mentioned method, the detection lines of only the road surface appearing intermittently can be skillfully captured, and the reference road surface level data can be extracted based on the accumulated results, and the reference road surface level data is accurate. As a result, image-based vehicle sensing can be performed more accurately than in the past.
【００１１】[0011]
【実施例】以下、本発明を添附図面とともに詳細に説明
する。本願発明方法は、従来の画像式車両感知方法と同
様の過程から構成されており、中の基準路面レベル抽出
過程（方法）に特に特徴を有するものである。まず、基
準路面レベル抽出方法について先に説明する。図１は、
本発明方法の一部をなすこの基準路面レベルデータ抽出
方法の一実施例を示すフローチャートである。この実施
例は以下の過程でなる。即ち、’Ｍフレーム間隔（一
定時間（ｔｍ）間隔と等価）で、計測ポイント毎のＮフ
レームの画像に対応する輝度データ群（Ｄｔ）の平均値
を求め、１次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）を求める
（Ｓ６、図２参照）。’今回得られた１次基準路面レ
ベルデータ（Ｄｒ１）のパターンと、前回に得られた１
次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）との同一性を判定す
る（Ｓ７、図３参照）。’同一との判定がＰ回以上連
続し、同一でないとの判定がＱ回以上連続した場合には
前記同一の１次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）を２次
基準路面レベルデータ（Ｄｒ２）として記憶する（Ｓ
８、Ｓ９、Ｓ１０、図４参照）。’同一の２次基準路
面レベルデータ（Ｄｒ２）が連続してＲ回得られた場合
には、この２次基準路面レベルデータ（Ｄｒ２）をもっ
て基準路面レベルデータ（Ｄｒ）を更新する（Ｓ１１、
Ｓ１２、図４参照）。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. The method of the present invention comprises the same steps as the conventional image-based vehicle sensing method, and has a special feature in the middle reference road surface level extraction step (method). First, the reference road surface level extraction method will be described first. FIG.
It is a flowchart which shows one Example of this reference road surface level data extraction method which forms a part of this invention method. This embodiment includes the following steps. That is, the average value of the luminance data group (Dt) corresponding to the image of the N frame at each measurement point is obtained at the 'M frame interval (equivalent to the fixed time (tm) interval), and the primary reference road surface level data (Dr1) (S6, see FIG. 2). 'The pattern of the primary reference road surface level data (Dr1) obtained this time and the 1
The identity with the next reference road surface level data (Dr1) is determined (S7, see FIG. 3). 'When the determination of the same is repeated P times or more and the determination of the same is not repeated Q times or more, the same primary reference road surface level data (Dr1) is replaced with the secondary reference road surface level data. (Dr2) is stored (S
8, S9, S10, FIG. 4). 'When the same secondary reference road surface level data (Dr2) is continuously obtained R times, the reference road surface level data (Dr) is updated with the secondary reference road surface level data (Dr2) ( S11,
S12 , see FIG. 4).
【００１２】本発明の方法は、道路の映像信号より複数
の計測点に応じた輝度データ群を順次得て、これらを処
理して車両の存在を感知する過程からなる従来の画像式
車両感知方法中に基準路面レベルデータ（Ｄｒ）を抽出
する上述抽出方法を含み構成される。即ち、ここに本発
明の画像式車両感知方法の一実施例を処理順に記せば、
感知対象となる道路を含む領域に対応する映像信号を撮
像手段より得て、画面中で道路の横断方向に想定した検
知ライン上に位置する複数の計測点に時間的に夫々対応
するこの映像信号中の位置での輝度データ群を（Ｄｔ）
を順次得て、所定フレーム（Ｍ）間隔で所定数（Ｎ）の
フレームに対応して得られる前記輝度データ群（Ｄｔ）
を平均して１次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）を求
め、この１次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）と、前回
同様にして求めた１次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）
との同一性を判定して同一との判定が連続して所定回数
（Ｐ回）以上得られ且つ後続して同一でないとの判定が
連続して所定回数（Ｑ回）以上得られた場合を検知した
場合には、前記１次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）を
２次基準路面レベルデータ（Ｄｒ２）と成し、同一の２
次基準路面レベルデータ（Ｄｒ２）が、連続して所定回
数（Ｒ回）得られた場合にこの２次基準路面レベルデー
タ（Ｄｒ２）を前記基準路面レベルデータ（Ｄｒ）とし
て抽出し、順次得られる輝度データ群（Ｄｔ）に基づく
輝度データ群（Ｄｖ）を前記基準路面レベルデータ（Ｄ
ｒ）と比較して所定以上の差が認められる場合に計測ラ
イン上に車両が存在する旨の感知信号を送出する方法、
である。The method according to the present invention comprises the steps of sequentially obtaining luminance data groups corresponding to a plurality of measurement points from a video signal of a road, processing the data, and detecting the presence of a vehicle to detect the presence of a vehicle. The method includes the above-described extraction method for extracting the reference road surface level data (Dr) therein. That is, if an embodiment of the image type vehicle sensing method of the present invention is described in the order of processing,
An image signal corresponding to an area including a road to be detected is obtained from an imaging unit, and the image signal corresponding to a plurality of measurement points located on a detection line supposed in a cross direction of the road on the screen. The luminance data group at the middle position is (Dt)
Are sequentially obtained, and the luminance data group (Dt) obtained corresponding to a predetermined number (N) of frames at predetermined frame (M) intervals
Are averaged to obtain primary reference road surface level data (Dr1). The primary reference road surface level data (Dr1) and the primary reference road surface level data (Dr1) obtained in the same manner as the previous time are obtained.
And the case where the determination of the same is continuously obtained a predetermined number of times (P times) or more and the determination that the same is not the same is continuously obtained the predetermined number of times (Q times) or more When the primary reference road surface level data (Dr1) is detected, the primary reference road surface level data (Dr1) is formed as secondary reference road surface level data (Dr2).
When the next reference road surface level data (Dr2) is continuously obtained a predetermined number of times (R times), the secondary reference road surface level data (Dr2) is extracted as the reference road surface level data (Dr) and sequentially obtained. The luminance data group (Dv) based on the luminance data group (Dt) is converted to the reference road surface level data (D
r) sending a sensing signal indicating that a vehicle is present on the measurement line when a difference equal to or more than a predetermined value is detected as compared with r).
It is.
【００１３】[0013]
【発明の効果】以上詳述したとおり本願発明の方法で
は、道路の映像信号より複数の計測点に応じた輝度デー
タ群を順次得て、これより基準路面レベルデータを抽出
するとともに車両の存在を感知する画像式車両感知方法
において、前記基準路面レベルデータの抽出を、所定フ
レーム（Ｍ）間隔で所定数（Ｎ）のフレームに対応して
得られる前記輝度データ群（Ｄｔ）を平均して１次基準
路面レベルデータ（Ｄｒ１）を求め、この１次基準路面
レベルデータ（Ｄｒ１）と、前回同様にして求めた１次
基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）との同一性を判定して
同一との判定が連続して所定回数（Ｐ回）以上得られ且
つ後続して同一でないとの判定が連続して所定回数（Ｑ
回）以上得られた場合を検知した場合には、前記１次基
準路面レベルデータ（Ｄｒ１）を２次基準路面レベルデ
ータ（Ｄｒ２）と成し、同一の２次基準路面レベルデー
タ（Ｄｒ２）が、連続して所定回数（Ｒ回）得られた場
合にこの２次基準路面レベルデータ（Ｄｒ２）を前記基
準路面レベルデータ（Ｄｒ）として抽出し、以降の車両
感知のための過程にて用いるようにしたので、渋滞ある
いはその他の理由で車両が計測ライン上で長時間停止す
るような場合あるいは他の車両が頻繁に画面中に入りこ
む場合等、即ち計測ライン上に路面に基づく輝度が間欠
的にしか表れないような悪環境下にあっても間欠的に表
れる路面のみの検知ラインを巧妙に選択して捕らえて基
準路面レベルデータを正確に抽出することができ、この
抽出方法ゆえに道路と車両を正しく判別することがで
き、この結果従来より正確な画像式車両感知方法となっ
ている。As described above in detail, according to the method of the present invention, a group of luminance data corresponding to a plurality of measurement points is sequentially obtained from a video signal of a road, and reference road surface level data is extracted therefrom and the presence of a vehicle is determined. In the image-based vehicle sensing method for sensing, the reference road surface level data is extracted by averaging the luminance data group (Dt) obtained corresponding to a predetermined number (N) of frames at predetermined frame (M) intervals. Next reference road surface level data (Dr1) is obtained, and the primary reference road surface level data (Dr1) is determined to be the same by determining the identity between the primary reference road surface level data (Dr1) and the primary reference road surface level data (Dr1) obtained similarly. Are continuously obtained a predetermined number of times (P times) or more, and subsequently, the determination that they are not the same is continuously performed a predetermined number of times (Q
If the above case is detected, the primary reference road surface level data (Dr1) is converted to secondary reference road surface level data (Dr2), and the same secondary reference road surface level data (Dr2) is obtained. When a predetermined number of times (R times) are obtained continuously, the secondary reference road surface level data (Dr2) is extracted as the reference road surface level data (Dr) and used in the subsequent process for vehicle sensing. If the vehicle stops for a long time on the measurement line due to traffic congestion or other reasons, or if another vehicle frequently enters the screen, that is, if the brightness based on the road surface intermittently appears on the measurement line Even in a bad environment where only the road surface appears, it is possible to cleverly select and capture the detection line only on the road surface that appears intermittently and accurately extract the reference road surface level data. And the vehicle can be correctly discriminated, and has a result conventionally accurate image vehicle sensing method.
【図１】本願発明の画像式車両感知方法を構成する基準
路面レベルデータ抽出過程の一実施例を示すフローチャ
ートである。FIG. 1 is a flowchart showing an embodiment of a reference road surface level data extraction process constituting the image type vehicle sensing method of the present invention.
【図２】本願発明に係る１次基準路面レベルデータを得
る過程の説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram of a process of obtaining primary reference road surface level data according to the present invention.
【図３】本願発明に係る２次基準路面レベルデータを得
る過程の説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of a process of obtaining secondary reference road surface level data according to the present invention.
【図４】本願発明に係る基準路面レベルデータを得る過
程の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of a process of obtaining reference road surface level data according to the present invention.
【図５】本願発明の画像式車両感知方法の一部過程の一
実施例を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing one embodiment of a partial process of the image type vehicle sensing method of the present invention.
【図６】本願発明に係る画像式車両感知装置の一例を示
すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing an example of an image-type vehicle sensing device according to the present invention.
【図７】画像式車両感知装置に係る画像を説明する図で
ある。FIG. 7 is a diagram illustrating an image related to the image-type vehicle sensing device.
【図８】画像式車両感知方法の車両感知過程等を説明す
るための図である。FIG. 8 is a view for explaining a vehicle sensing process and the like of the image-based vehicle sensing method.
【図９】従来の基準路面レベルデータ抽出方法一つであ
る、指数平滑法について説明する図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an exponential smoothing method, which is one of the conventional reference road surface level data extraction methods.
【図１０】従来の他の基準路面レベルデータ抽出方法で
ある、ヒストグラム法について説明する図である。FIG. 10 is a diagram for explaining a histogram method which is another conventional reference road surface level data extraction method.
１０…撮像手段、 ２０…輝度データ変換部、 ３０…演算処理部、 ４０…制御部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Image pick-up means, 20 ... Luminance data conversion part, 30 ... Operation processing part, 40 ... Control part.
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 1/00 G06T 7/00 - 7/60 G08G 1/09 - 1/0969 Continuation of the front page (58) Field surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) G06T 1/00 G06T 7 /00-7/60 G08G 1/09-1/0969
Claims (1)
る映像信号を撮像手段より得て、 画面中で道路の横断方向に想定した検知ライン上に位置
する複数の計測点に時間的に夫々対応するこの映像信号
中の位置での輝度データ群を（Ｄｔ）を順次得て、 検知ライン上に車両が存在しない場合の輝度データ群を
所定時に抽出して基準路面レベルデータ（Ｄｒ）と成
し、 順次得られる輝度データ群（Ｄｔ）に基づく輝度データ
群（Ｄｖ）を前記基準路面レベルデータ（Ｄｒ）と比較
して所定以上の差が認められる場合に計測ライン上に車
両が存在する旨の感知信号を送出する画像式車両感知方
法において、 前記基準路面レベルデータ（Ｄｒ）の抽出を、 所定フレーム（Ｍ）間隔で所定数（Ｎ）のフレームに対
応して得られる前記輝度データ群（Ｄｔ）を平均して１
次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）を求め、 この１次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）と、前回同様
にして求めた１次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）との
同一性を判定して同一との判定が連続して所定回数（Ｐ
回）以上得られ且つ後続して同一でないとの判定が連続
して所定回数（Ｑ回）以上得られた場合を検知した場合
には、前記１次基準路面レベルデータ（Ｄｒ１）を２次
基準路面レベルデータ（Ｄｒ２）と成し、 同一の２次基準路面レベルデータ（Ｄｒ２）が、連続し
て所定回数（Ｒ回）得られた場合にこの２次基準路面レ
ベルデータ（Ｄｒ２）を前記基準路面レベルデータ（Ｄ
ｒ）として抽出し、以降の車両感知過程にて用いること
を特徴とする画像式車両感知方法。1. An image signal corresponding to an area including a road to be detected is obtained from an image pickup means, and a plurality of measurement points located on a detection line assumed in a cross direction of the road on a screen are temporally respectively provided. (Dt) is sequentially obtained from the luminance data group at the corresponding position in the video signal, and the luminance data group when no vehicle is present on the detection line is extracted at a predetermined time and formed as the reference road surface level data (Dr). The brightness data group (Dv) based on the sequentially obtained brightness data group (Dt) is compared with the reference road surface level data (Dr), and if a difference equal to or more than a predetermined value is recognized, the vehicle is present on the measurement line. In the image-based vehicle sensing method of transmitting the sensing signal of (1), the extraction of the reference road surface level data (Dr) is performed by the brightness data group ((N)) obtained corresponding to a predetermined number (N) of frames at predetermined frame (M) intervals. On average the t) 1
The next reference road surface level data (Dr1) is determined, and the primary reference road surface level data (Dr1) is determined to be the same by determining the identity between the primary reference road surface level data (Dr1) and the primary reference road surface level data (Dr1) determined similarly. Is a predetermined number of times (P
Times) and the subsequent determination that they are not the same is repeated for a predetermined number of times (Q times), and when the primary reference road surface level data (Dr1) is detected as a secondary reference When the same secondary reference road surface level data (Dr2) is continuously obtained a predetermined number of times (R times), the secondary reference road surface level data (Dr2) is used as the reference. Road surface level data (D
r), which is used in the following vehicle sensing process.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03043011A JP3075755B2 (en) | 1991-02-15 | 1991-02-15 | Image-based vehicle sensing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03043011A JP3075755B2 (en) | 1991-02-15 | 1991-02-15 | Image-based vehicle sensing method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0540818A JPH0540818A (en) | 1993-02-19 |
| JP3075755B2 true JP3075755B2 (en) | 2000-08-14 |
Family
ID=12652046
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03043011A Expired - Lifetime JP3075755B2 (en) | 1991-02-15 | 1991-02-15 | Image-based vehicle sensing method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3075755B2 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3965614B2 (en) * | 1999-08-30 | 2007-08-29 | 富士通株式会社 | Fire detection device |
| JP5320089B2 (en) * | 2009-01-30 | 2013-10-23 | 株式会社京三製作所 | Vehicle detection device and vehicle detection method |
-
1991
- 1991-02-15 JP JP03043011A patent/JP3075755B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0540818A (en) | 1993-02-19 |
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