JP3771729B2

JP3771729B2 - Traffic flow measurement system

Info

Publication number: JP3771729B2
Application number: JP31368398A
Authority: JP
Inventors: 真由美斎藤; 裕子唐木
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 1998-11-04
Filing date: 1998-11-04
Publication date: 2006-04-26
Anticipated expiration: 2018-11-04
Also published as: JP2000149181A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、交通流計測システムに関し、特に、定点を通過する自動車を撮影して得た画像を処理する画像処理技術を用いて車両の通過、車種などを計算により求める交通流計測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
高速道路を通行する車両の流れの状態を自動的に判断することが求められている。このような求めに応じる交通流計測システムが知られている。その公知の交通流計測システムが用いている画像処理技術は、車両の前面にエッジが多い事実に基づいた技術であり、空間微分フィルタ処理を施した画像の指定領域を垂直に投影加算した１次データがあるしきい値よりも大きい場合に、その領域内に車両が存在すると判断するようにしたものである。
【０００３】
このような判断形式の公知技術には、図６（ａ），（ｂ），（ｃ）に示されるように、大型車両６０１の車両の後部が指定領域６０４を通過する際に、その後部がエッジ６０７として撮影されて出現するため、そのエッジを後続車両のエッジとして検出してしまうという問題があった。
【０００４】
車両検知は、車種判定のためにも行われる。画像処理を利用した公知の交通流計測システムの車長に基づく車種判定方法としては、図７に示すように設定した領域７０２で車両７０１を検知したときに、一定距離だけ後方の領域７０３に車両が存在するかどうかを判断することにより、その車両が大型であるか小型であるかを判断する判断方法である。このような判断方法は、大型か小型かを判断するのみであり、定量的に車種を判断することができなかった。更に、道路交通流の特性のひとつであり車長を用いて計算する占有率は、各車両の車長が計測されていないため、その精度がよくなかった。
【０００５】
通過車両の車長を計測することにより、車長に基づいて車種判定を定量的に行うことができ、且つ、占有率を精度よく計測できることが求められている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、このような技術的背景に基づいてなされたものであり、次のような目的を達成する。
本発明の目的は、存在確認を定量化することができる交通流計測システムを提供することにある。
本発明の他の目的は、車両の有無を高精度に定量的に判定することができる交通流計測システムを提供することにある。
本発明の更に他の目的は、存在を確認した車両について速度を定量的に計算することができる交通流計測システムを提供することにある。
本発明の更に他の目的は、存在を確認した車両について計測速度に基づき車長を定量的に計算することができる交通流計測システムを提供することにある。
本発明の更に他の目的は、存在を確認した車両について計測速度に基づき占有率を精度よく計測できる交通流計測システムを提供することにある。
本発明の更に他の目的は、路面に対して輝度コントラストが低い車両の存在を高精度に計算により確認することができる交通流計測システムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明による交通流計測システムは、路面及び路面上の設定領域を通過する車両を連続して撮影することにより連続画像を得るためのカメラと、前記連続画像についてそれぞれに輝度ヒストグラムを計算により求めるための輝度ヒストグラム計算手段と、前記輝度ヒストグラムの時系列差分を計算するための差分計算手段と、設定時間中に変化がない前記輝度ヒストグラムを路面データとして保存するための保存手段と、前記設定時間中に前記輝度ヒストグラムに変化があるときに、前後の２つの輝度ヒストグラムの差分を計算するための差分計算手段と、前記差分と予め設定したしきい値とを比較して車両の存在の判別を行うための車両検知手段とからなる。
【０００８】
本発明による交通流計測システムは、その車両検知装置として、これに、輝度ヒストグラム計算手段、差分計算手段、路面データ保存手段が含まれていることが好ましい。車両速度を計算するための車両速度計算手段には、輝度ヒストグラム計算手段、差分計算手段、路面データ保存手段、車両存在時間計算手段、慣用の速度検出手段を含ませることができる。
【０００９】
本発明による交通流計測システムは、記録保存される路面ヒストグラムとリアルタイムのヒストグラムとの差分によって車両の存在を検出するので、その存在・非存在を高精度に定量化することができる。そして、このようなヒストグラムの連続画素は時間系列で入手されるので、画素時系列情報として再利用して、車長、車種も判定することができる。
その輝度ヒストグラムは、輝度平均値及び輝度標準偏差を含むことが好ましい。輝度平均値及び輝度標準偏差を判断資料として用いることにより、車両存在の数値化を更に高精度化することができる。
【００１０】
本発明による交通流計測システムは、更に、ヒストグラムによりその存在が確認された通過車両の速度を計測するための速度計測手段、存在及び速度に基づいて車長を計算するための車長計算手段が設けられることが更に好ましい。存在確認のもとで、車両情報を正確に得ることができる。車長に基づいて車種を判定し、車種及び存在に基づいて車種ごとの台数を計算することもできる。更に、その存在及びその速度に基づいて車間を計算することもできる。その車間に基づいて警告を表示することもできる。存在及び速度に基づいて時間占有率を計算することにより、交通流量を的確に判断することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１は、車種ごとに、一定時間当たりの車両通過台数、その車両の平均速度、及び、占有率を計測するとともに、前方車両に対する車間距離を計測し、車間距離が短い車両を検出した場合は、警告表示装置に危険車両の通過を検知することができる本発明による交通流計測システムの実施の形態を示している。
【００１２】
定点に設置されているＩＴＶカメラにより撮影される連続画像は、連続画像入力装置１に読み込まれる。連続画像は、一定時間当たり定数画面が撮影されて作成される。連続画像入力装置１により読み込まれた車両情報は、車両検知装置２、車両速度計測装置３に伝達されて入力される。
【００１３】
車両検知装置２は、連続画像入力装置１により読み込まれた車両情報に基づいて種々の物理的特徴を持つ車両の存否を判断する。車長計測装置４は、これに車両検知装置２で得られた時刻ｔの車両通過に関する検知データ及び車両速度計測装置３により計測された車両速度が入力され、その検知データ及び車両速度に基づいて、通過車両の車長を計算することができる。
【００１４】
車種判定装置５は、車長計測装置４で計測された車長と既に入力ずみの既知車長とを比較して、通過車両の車種を判定することができる。車両台数計測装置６は、車種判定装置５により通過車両ごとに判定された車種判定情報を受け取って、その車両台数を車種ごとに計数することができる。
【００１５】
車両台数計測装置６は、車種判定装置５で判定した車種毎の車両台数をインクリメントする。車間距離計数装置７は、各車線を通過した車両の通過時刻と車長等の情報を車両台数計測装置６から受け取り、それらの情報に基づいて車間距離を計算することができる。警告表示装置７は、車間距離計数装置７の車間距離情報を受け取って、その車間距離が短い場合に警告を表示する。占有率計測装置９は、車両検知装置２により得られる一定時間内の車両検知回数からの時間占有率を計算することができる。各装置について以下に更に詳しく述べられる。
【００１６】
車両検知装置２：
図２に示されるように、車線２０５，２０６，２０７，２０８ごとに、検出領域２０１，２０２，２０３，２０４が設定されている。検出領域２０１，２０２，２０３，２０４は、前後の車両がなるべく重ならない位置領域に設定されることが好ましい。車両検知装置２は、輝度ヒストグラムを作成する輝度ヒストグラム作成手段を備えている。
【００１７】
輝度ヒストグラム作成手段は、設定された複数の検出領域の輝度とその輝度に対応する画素数との関係をそれぞれにグラフ化する計算機能を備えている。単位時間当たりの全画素数は、ｎである。その輝度ヒストグラムから、輝度の標準偏差を下記式により算出する。
【数１】
ｓ={(1/n)Σ（ｘｉ−ｘ）２｝１／２, x = (1/n)Σxｉ.・・・（１）
ここで、Σは、下付添字ｉについて１からｎまで足し加えることを表す。この標準偏差ｓは、輝度ヒストグラムが輝度平均値からどれだけ広い範囲に分布しているかを定量的に示す計算値である。
【００１８】
単位時間中に設定領域を車両が通過しない場合は、図４（ｂ）に示されるように、単一のピーク値（画素数Ｎ）を持つ路面輝度分布４１０が得られる。即ち、路面のみから反射する反射光が検出されている。移動する雲が急激に太陽光を遮断するような場合でも、ヒストグラムの単位連続枚数の撮影時間を短くすることにより、自然環境による誤情報を取り除くことができる。
【００１９】
単位時間中に設定領域を車両が通過する場合には、図４（ａ）に示されるように、原則的に、２つのピーク値を持つスペクトラムの車両通過時輝度分布が得られる。車両から反射する光量と路面から反射する光量が異なるので、車両通過時に、輝度分布には２つのピーク値が現れる。輝度ヒストグラムにある程度の分布幅（分散値、標準偏差値）が生じる理由は、主として、車体形状の走行方向の変化であり、雲、車両などの移動体の存在、降雨、霧などの自然条件により変動する周囲環境から反射して設定領域に届く光の光量が変動は従である。
【００２０】
標準偏差（値）などの取得データが、ある一定時間Δｔの間で変化しない場合は、その間の平均輝度、標準偏差、輝度ヒストグラムは路面情報であるから、それらを路面データとして連続画像入力装置１の中で記録・保存する。指定・設定領域の輝度ヒストグラムは、図３に示すステップＳ３０１でただちに（ほとんどリアルタイムで）計算により瞬時に作成される。
【００２１】
以下、”ヒストグラム”は設定領域のものに限られる。そのヒストグラムに基づいて、ただちにステップＳ３０２により、平均輝度、輝度分散（値）である式（１）の標準偏差ｓが計算される。続いて、平均輝度に関して、ステップＳ３０３で入力画像ヒストグラム（車両通過有無に関係しない画像であり路面画像に一致することもある）と路面画像ヒストグラムの差が計算により求められる。
平均輝度差＝入力画像平均輝度−路面画像平均輝度・・・（２）
続いて、輝度ヒストグラムの全体について、ステップＳ３０４により全体差分が求められる。
全体差分＝入力画像輝度ヒストグラム−路面画像輝度ヒストグラム・・・（３）
【００２２】
この全体差分は、図４（ｃ）に示されている。車両部分の輝度スペクトラム４０９は、そのままが差分である。車両通過により路面からの反射光を示す画素数は減少しているので、路面部分のヒストグラムの縦軸量は、図４（ｃ）に示されるように、差分として当然に負である。車両部分の縦軸量の面積差分４１１は、正の成分の合計値であり、路面よりも光をよく反射する白い車体が通過した場合は、面積差分４１１は概ね、図４（ａ）の車両部分４０９に一致する。
【００２３】
入力画像の車両部分４０９は、白い車体では高く（図で右側にシフトして）分布し、黒い車両では低く（左側にシフトして）分布する。通過車両が小型車両である場合に人が判断して、その小型車両の輝度分布４１１よりも低いヒストグラム差分をしきい値１として設定する。路面データのしきい値よりも少し高い値を分散（標準偏差）に対する分散しきい値として設定する。
【００２４】
図４（ｄ）は、灰色のトラックの上面など路面とのコントラストが低い反射面を持つ車両の輝度ヒストグラムを示している。この場合も、車体から反射する太陽光により、低く分布するが、路面に比較すれば、高い輝度の車両輝度分布４１２が得られている。このような車両について、そのヒストグラム差分をしきい値２として設定する。
【００２５】
図４（ｅ）に示される輝度ヒストグラムは、太陽の位置に関係して生じる車体の影が検出領域に生じる場合のものとして示されている。影が生じた路面部分の輝度分布４１６は、先に保存した路面部分輝度分布よりも低輝度で（図で左側にシフトして）分布する。領域に入ったこのような影の部分を車両部分として検出しないように、平均輝度差のしきい値は、平均輝度４１３と路面の平均輝度４１４の偏差の差である偏差差分４１５を正の値に設定しておく。この正の設定により、影と車体との相違を判断し、コントラストが低い車両の存在を検知することができる。
【００２６】
ステップＳ３０４は、以上に述べた、２つのしきい値１，２と、路面データの分散しきい値と、影が生じた場合のしきい値との４つのしきい値をリアルタイムの画像ヒストグラムと比較することにより、ステップＳ３０５で定める条件式により次の判断を可能にする。
【００２７】
その条件式は、次式で示される。
ステップＳ３０５−１：
ヒストグラム差分（全体差分）＞＝しきい値１，ａｎｄ
分散＞＝分散しきい値
【００２８】
又は、
ステップＳ３０５−２：
ヒストグラム差分＞＝しきい値２，ａｎｄ
平均輝度差＞＝平均輝度しきい値，ａｎｄ
分散＞＝路面分散値
【００２９】
このような条件式を満たせば、車両の存在が確認される。この確認により、時刻ｔにおける車両検知フラッグをＯＮにする。条件３０５−１を満たせば、路面に対してコントラストが高い車両の存在を確認することができる。条件３０５−２を満たせば、路面とのコントラストが低いが影から区別して車両の存在を確認することができる。
【００３０】
車両速度計測装置３：
車両速度計測装置３は、図２に示す走行方向に一定の距離が設定されている長さ方向領域２０５〜２０８を通過する各車線の車両の速度をテンプレートマッチングによる車両追跡手法により通過車両の平均速度を検出する公知の速度検出方法である。通過車両の速度検出方法は、他にも多様な慣用方法が知られ、本発明はいずれの方法も用いることができるから、その説明は省略される。
【００３１】
車長計測装置４：
図５は、図２に示した長さ方向領域２０５〜２０８のうちの１つの長さ方向領域２０６を通過する１台の大型車両５０１と１台の小型車両５０２の通過を示し、ヒストグラム作成のための検知領域２０２の通過により、車両の存在が検知される。車両の存在を継続して検知する連続時間帯Δｔが、車両の通過時間に対応する。
【００３２】
図５（ｂ）の縦軸は、車両の存在を示す。時間帯５０５は、長さ方向領域の長さ及び車体長さを加えた距離を大型車両５０１が通過するのに要した時間５０７を示している。時間帯５０６は、長さ方向領域の長さ及び車体長さを加えた距離を小型車両５０２が通過するのに要した時間５０９を示している。
【００３３】
時間５０７に大型車両５０１の車両速度計測装置３による計測速度と実際の距離への換算係数を乗じ、長さ方向領域の距離を差し引くことにより、大型車両５０１の車長を計算により求めることができる。換算計数は、画像上の車両の角度、大きさに応じて予め実測して定められる。
【００３４】
車種判定装置５：
車種とその車種の車長は、予め、車種判定装置５に入力されている。この基準車長と車長計測装置４に得られた通過車両の車長を比較することにより、車種が判定される。車種としては、例えば、大型、小型である。
車両台数計測装置６：
【００３５】
車種判定装置５により判定した車種ごとの台数をインクリメントする（順次に１を加える）ことにより、車種ごとの累計の通過台数を知ることができる。
【００３６】
車間距離計数装置７：
各車線で、通過した前方車両と後続の車両の車間距離は、図５（ｂ）の車間時間５０８等から算出することができる。車間時間５０８に計測速度と実際の距離への換算係数を乗じて実際の車間距離を計算する。速度が一定以上であり車間距離が一定以下である場合にその車両の通過を下記警告表示装置に表示する。
【００３７】
警告表示装置８：
警告表示装置８は、車両の走行方向で前方に設置される。警告があった場合には、速度注意などの警告を表示して運転者に知らせる。
【００３８】
占有率計測装置９：
一定時間内の各車線の車両の時間占有率を計算する。図５（ｂ）の時間５０７から、車両５０１がその車長分の距離を通過した時間を計算する。通過する全車両について車長分の距離を通過した時間を計算してその合計を求める。この合計時間の計測時間に対する割合が時間占有率である。
【００３９】
【発明の効果】
本発明による交通流計測システムは、車両存在を高精度に数値化することができる。車両存在の高精度な判定のもとで、その存在判断に用いた同じ画素時系列情報を用いて、車長、車種、速度、車間距離、交通流量、渋滞度を次々に数値化することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明による交通流計測システムの実施の形態を示す回路ブロック図である。
【図２】図２は、車線と検知領域の関係を示す斜軸投影図である。
【図３】図３は、本発明による交通流計測システムのフローチャートである。
【図４】図４（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ），（ｅ）は、各種のヒストグラムをそれぞれに示すグラフである。
【図５】図５（ａ），（ｂ）は、車種判定の概念図であり同（ａ）は斜軸投影図、同（ｂ）はタイムチャート図である。
【図６】図６（ａ），（ｂ），（ｃ）は、従来の車両検知を示す斜軸投影図である。
【図７】図７は、従来の車長検知を示す斜軸投影図である。
【符号の説明】
１…連続画像入力装置（カメラ、各種計算手段）
２…車両検知装置（各種計算手段）
３…車両速度計測装置（各種計算手段＋速度計算手段）
４…車長計測装置（各種計算手段＋車長計算手段）
５…車種判定装置（各種計算手段＋車長比較手段）
６…車両台数計測装置（各種計算手段＋台数計算手段）
７…車間距離計数装置（各種計算手段＋車間計算手段）
８…警告表示装置
９…占有率計測装置（各種計算手段＋占有率計算手段）
２０１〜２０４…設定領域
４０８、４０９…入力画像ヒストグラム
４１０…路面ヒストグラム（路面データ）
５０１〜５０４…車両[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a traffic flow measurement system, and more particularly, to a traffic flow measurement system that obtains the passage of a vehicle, the type of vehicle, and the like by calculation using an image processing technique for processing an image obtained by photographing a car passing through a fixed point.
[0002]
[Prior art]
There is a need to automatically determine the state of the flow of vehicles traveling on a highway. Traffic flow measurement systems that respond to such demands are known. The image processing technology used in the known traffic flow measurement system is based on the fact that there are many edges on the front surface of the vehicle, and is a first-order image obtained by vertically projecting and adding designated areas of the image subjected to spatial differential filter processing. When the data is larger than a certain threshold value, it is determined that a vehicle exists in the area.
[0003]
As shown in FIGS. 6A, 6 </ b> B, and 6 </ b> C, the known technique of such a determination format includes a rear portion of the large vehicle 601 that passes through a designated region 604 when the rear portion thereof passes through a designated area 604. Since the image appears as the edge 607, the edge is detected as the edge of the following vehicle.
[0004]
Vehicle detection is also performed for vehicle type determination. As a vehicle type determination method based on the vehicle length of a known traffic flow measurement system using image processing, when a vehicle 701 is detected in a region 702 set as shown in FIG. Is a determination method for determining whether the vehicle is large or small by determining whether or not the vehicle exists. Such a determination method only determines whether the vehicle is large or small, and the vehicle type cannot be determined quantitatively. Furthermore, the occupancy rate calculated using the vehicle length, which is one of the characteristics of road traffic flow, is not accurate because the vehicle length of each vehicle is not measured.
[0005]
By measuring the vehicle length of a passing vehicle, it is required that the vehicle type determination can be quantitatively performed based on the vehicle length and the occupancy rate can be accurately measured.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
The present invention has been made based on such a technical background, and achieves the following object.
An object of the present invention is to provide a traffic flow measurement system capable of quantifying presence confirmation.
Another object of the present invention is to provide a traffic flow measurement system capable of quantitatively determining the presence or absence of a vehicle with high accuracy.
Still another object of the present invention is to provide a traffic flow measurement system capable of quantitatively calculating the speed of a vehicle whose existence has been confirmed.
Still another object of the present invention is to provide a traffic flow measurement system capable of quantitatively calculating the vehicle length based on the measured speed for a vehicle whose existence has been confirmed.
Still another object of the present invention is to provide a traffic flow measurement system capable of accurately measuring an occupation ratio based on a measurement speed for a vehicle whose existence has been confirmed.
Still another object of the present invention is to provide a traffic flow measurement system capable of confirming the presence of a vehicle having a low luminance contrast with respect to a road surface with high accuracy.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The traffic flow measuring system according to the present invention is for obtaining a continuous image by continuously capturing a road surface and a vehicle passing through a set area on the road surface, and calculating a luminance histogram for each of the continuous images. Brightness histogram calculation means, difference calculation means for calculating a time series difference of the brightness histogram, storage means for saving the brightness histogram that does not change during the set time as road surface data, and during the set time When there is a change in the brightness histogram, the difference calculation means for calculating the difference between the two previous and next brightness histograms is compared with the preset threshold value to determine the presence of the vehicle. Vehicle detection means.
[0008]
The traffic flow measurement system according to the present invention preferably includes a luminance histogram calculation means, a difference calculation means, and road surface data storage means as the vehicle detection device. The vehicle speed calculation means for calculating the vehicle speed can include a brightness histogram calculation means, a difference calculation means, a road surface data storage means, a vehicle existing time calculation means, and a conventional speed detection means.
[0009]
The traffic flow measurement system according to the present invention detects the presence of a vehicle based on the difference between a road surface histogram recorded and stored and a real-time histogram, so that the presence / absence of the vehicle can be quantified with high accuracy. Since the continuous pixels of such a histogram are obtained in time series, the vehicle length and vehicle type can also be determined by reusing them as pixel time series information.
The luminance histogram preferably includes a luminance average value and a luminance standard deviation. By using the luminance average value and the luminance standard deviation as judgment materials, the numerical value of the vehicle presence can be further improved.
[0010]
The traffic flow measuring system according to the present invention further includes speed measuring means for measuring the speed of a passing vehicle whose existence is confirmed by a histogram, and a vehicle length calculating means for calculating the vehicle length based on the existence and the speed. More preferably, it is provided. Vehicle information can be obtained accurately under the existence confirmation. It is also possible to determine the vehicle type based on the vehicle length and calculate the number of vehicles for each vehicle type based on the vehicle type and presence. Furthermore, the distance between the vehicles can be calculated based on the existence and the speed. A warning can also be displayed based on the distance between the vehicles. By calculating the time occupancy based on the presence and speed, it is possible to accurately determine the traffic flow.
[0011]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 shows the number of vehicles passing per fixed time, the average speed of the vehicle, and the occupancy rate for each vehicle type, as well as measuring the inter-vehicle distance with respect to the preceding vehicle and detecting a vehicle with a short inter-vehicle distance. The embodiment of the traffic flow measuring system according to the present invention capable of detecting the passage of a dangerous vehicle is shown in the warning display device.
[0012]
A continuous image captured by an ITV camera installed at a fixed point is read into the continuous image input device 1. Continuous images are created by shooting a constant screen per fixed time. The vehicle information read by the continuous image input device 1 is transmitted to and input to the vehicle detection device 2 and the vehicle speed measurement device 3.
[0013]
The vehicle detection device 2 determines whether or not there is a vehicle having various physical characteristics based on the vehicle information read by the continuous image input device 1. The vehicle length measuring device 4 is input with the detection data regarding the vehicle passing at the time t obtained by the vehicle detection device 2 and the vehicle speed measured by the vehicle speed measurement device 3, and based on the detection data and the vehicle speed. The vehicle length of the passing vehicle can be calculated.
[0014]
The vehicle type determination device 5 can determine the vehicle type of the passing vehicle by comparing the vehicle length measured by the vehicle length measurement device 4 with the already-input known vehicle length. The vehicle number measuring device 6 can receive the vehicle type determination information determined for each passing vehicle by the vehicle type determination device 5 and count the number of vehicles for each vehicle type.
[0015]
The vehicle number measuring device 6 increments the number of vehicles for each vehicle type determined by the vehicle type determining device 5. The inter-vehicle distance counting device 7 can receive the information such as the passing time and the vehicle length of the vehicle that has passed through each lane from the vehicle number measuring device 6, and can calculate the inter-vehicle distance based on the information. The warning display device 7 receives the inter-vehicle distance information of the inter-vehicle distance counting device 7 and displays a warning when the inter-vehicle distance is short. The occupancy rate measuring device 9 can calculate the time occupancy rate from the number of vehicle detections within a certain time obtained by the vehicle detection device 2. Each device is described in further detail below.
[0016]
Vehicle detection device 2:
As shown in FIG. 2, detection areas 201, 202, 203, and 204 are set for the respective lanes 205, 206, 207, and 208. The detection areas 201, 202, 203, and 204 are preferably set in a position area where front and rear vehicles do not overlap as much as possible. The vehicle detection device 2 includes a luminance histogram creating unit that creates a luminance histogram.
[0017]
The brightness histogram creation means has a calculation function for graphing the relationship between the brightness of the set detection areas and the number of pixels corresponding to the brightness. The total number of pixels per unit time is n. From the luminance histogram, the standard deviation of luminance is calculated by the following formula.
[Expression 1]
s = {(1 / n) Σ (xi−x) 2} 1/2, x = (1 / n) Σxi (1)
Here, Σ represents adding 1 to n for the subscript i. The standard deviation s is a calculated value that quantitatively indicates how wide the luminance histogram is distributed from the luminance average value.
[0018]
When the vehicle does not pass through the set area during the unit time, a road surface luminance distribution 410 having a single peak value (number of pixels N) is obtained as shown in FIG. That is, reflected light reflected only from the road surface is detected. Even when a moving cloud suddenly blocks sunlight, erroneous information due to the natural environment can be removed by shortening the photographing time of the unit continuous number of histograms.
[0019]
When the vehicle passes through the set area during the unit time, as shown in FIG. 4A, in principle, a luminance distribution at the time of passing the vehicle having a spectrum having two peak values is obtained. Since the amount of light reflected from the vehicle and the amount of light reflected from the road surface are different, two peak values appear in the luminance distribution when the vehicle passes. The reason why a certain distribution width (dispersion value, standard deviation value) occurs in the luminance histogram is mainly due to changes in the running direction of the vehicle body shape, depending on the presence of moving objects such as clouds and vehicles, and natural conditions such as rainfall and fog. The amount of light reflected from the fluctuating ambient environment and reaching the set area is subordinate.
[0020]
When acquired data such as standard deviation (value) does not change during a certain time Δt, the average luminance, standard deviation, and luminance histogram during that period are road surface information. Record and save in The luminance histogram of the designated / set area is immediately created by calculation (almost in real time) immediately in step S301 shown in FIG.
[0021]
Hereinafter, the “histogram” is limited to that in the set area. Based on the histogram, the standard deviation s of equation (1), which is the average luminance and luminance variance (value), is immediately calculated in step S302. Subsequently, with respect to the average luminance, in step S303, a difference between the input image histogram (an image not related to whether or not the vehicle passes and may match the road surface image) and the road surface image histogram is obtained by calculation.
Average brightness difference = input image average brightness−road surface image average brightness (2)
Subsequently, an overall difference is obtained in step S304 for the entire luminance histogram.
Total difference = input image luminance histogram−road surface image luminance histogram (3)
[0022]
This overall difference is shown in FIG. The luminance spectrum 409 of the vehicle part is the difference as it is. Since the number of pixels indicating the reflected light from the road surface is decreased by passing the vehicle, the vertical axis amount of the histogram of the road surface portion is naturally negative as a difference as shown in FIG. The area difference 411 of the vertical axis amount of the vehicle portion is a total value of positive components, and when a white vehicle body that reflects light better than the road surface passes, the area difference 411 is approximately the vehicle in FIG. Matches portion 409.
[0023]
The vehicle portion 409 of the input image is distributed high (shifted to the right in the drawing) in the white vehicle body and distributed low (shifted to the left) in the black vehicle. When the passing vehicle is a small vehicle, a person makes a judgment, and a histogram difference lower than the luminance distribution 411 of the small vehicle is set as the threshold value 1. A value slightly higher than the threshold value of the road surface data is set as a dispersion threshold value for the dispersion (standard deviation).
[0024]
FIG. 4D shows a luminance histogram of a vehicle having a reflective surface with a low contrast with the road surface, such as the upper surface of a gray track. In this case as well, although the distribution is low due to sunlight reflected from the vehicle body, a vehicle luminance distribution 412 having a high luminance is obtained as compared with the road surface. The histogram difference is set as the threshold value 2 for such a vehicle.
[0025]
The luminance histogram shown in FIG. 4 (e) is shown as a case where the shadow of the vehicle body generated in relation to the position of the sun is generated in the detection region. The luminance distribution 416 of the road surface portion where the shadow is generated is distributed at a lower luminance (shifted to the left side in the drawing) than the previously stored road surface portion luminance distribution. The threshold value of the average brightness difference is a positive value of a deviation difference 415 which is a difference between the average brightness 413 and the average brightness 414 of the road surface so that such a shadow portion entering the area is not detected as a vehicle portion. Set to. With this positive setting, it is possible to determine the difference between the shadow and the vehicle body and detect the presence of a vehicle with low contrast.
[0026]
In step S304, the above-described four threshold values, i.e., the two threshold values 1 and 2, the dispersion threshold value of the road surface data, and the threshold value in the case where a shadow occurs, are converted into a real-time image histogram. By comparing, the following determination is made possible by the conditional expression defined in step S305.
[0027]
The conditional expression is shown by the following expression.
Step S305-1:
Histogram difference (overall difference)> = threshold 1, and
Dispersion> = dispersion threshold
Or
Step S305-2:
Histogram difference> = threshold 2, and
Average luminance difference> = average luminance threshold, and
Dispersion> = road surface dispersion value
If such a conditional expression is satisfied, the presence of the vehicle is confirmed. With this confirmation, the vehicle detection flag at time t is turned ON. If the condition 305-1 is satisfied, the presence of a vehicle having high contrast with respect to the road surface can be confirmed. If the condition 305-2 is satisfied, the contrast with the road surface is low, but the presence of the vehicle can be confirmed by distinguishing from the shadow.
[0030]
Vehicle speed measuring device 3:
The vehicle speed measuring device 3 uses the vehicle tracking method based on template matching to calculate the average speed of vehicles passing through each of the lanes passing through the length direction areas 205 to 208 in which a certain distance is set in the traveling direction shown in FIG. This is a known speed detection method for detecting speed. Various other conventional methods are known for detecting the speed of a passing vehicle, and any method can be used in the present invention, so that the description thereof is omitted.
[0031]
Vehicle length measuring device 4:
FIG. 5 shows the passage of one large vehicle 501 and one small vehicle 502 passing through one length direction region 206 of the length direction regions 205 to 208 shown in FIG. Therefore, the presence of the vehicle is detected by passing through the detection area 202. A continuous time period Δt in which the presence of the vehicle is continuously detected corresponds to the passing time of the vehicle.
[0032]
The vertical axis in FIG. 5 (b) indicates the presence of the vehicle. A time zone 505 indicates a time 507 required for the large vehicle 501 to pass the distance including the length of the longitudinal direction region and the vehicle body length. A time zone 506 indicates a time 509 required for the small vehicle 502 to pass through a distance including the length of the longitudinal region and the length of the vehicle body.
[0033]
The vehicle length of the large vehicle 501 can be obtained by calculation by multiplying the time 507 by the speed measured by the vehicle speed measuring device 3 of the large vehicle 501 and the conversion factor to the actual distance and subtracting the distance in the length direction region. . The conversion count is determined in advance by actual measurement according to the angle and size of the vehicle on the image.
[0034]
Vehicle type determination device 5:
The vehicle type and the length of the vehicle type are input to the vehicle type determination device 5 in advance. The vehicle type is determined by comparing the reference vehicle length and the vehicle length of the passing vehicle obtained by the vehicle length measuring device 4. As a vehicle type, for example, large and small.
Vehicle number measuring device 6:
[0035]
By incrementing the number of each vehicle type determined by the vehicle type determining device 5 (adding 1 sequentially), it is possible to know the total number of passing vehicles for each vehicle type.
[0036]
Inter-vehicle distance counting device 7:
In each lane, the inter-vehicle distance between the preceding vehicle that has passed and the following vehicle can be calculated from the inter-vehicle time 508 in FIG. The actual inter-vehicle distance is calculated by multiplying the inter-vehicle time 508 by the measurement speed and the conversion factor for the actual distance. When the speed is greater than or equal to a certain distance and the inter-vehicle distance is less than or equal to a certain distance, the passage of the vehicle is displayed on the following warning display device.
[0037]
Warning display device 8:
The warning display device 8 is installed forward in the traveling direction of the vehicle. If there is a warning, a warning such as a speed warning is displayed to inform the driver.
[0038]
Occupancy measuring device 9:
Calculate the vehicle occupancy rate for each lane within a certain time. From the time 507 in FIG. 5B, the time when the vehicle 501 passes the distance corresponding to the vehicle length is calculated. The total time is calculated by calculating the time that has passed the distance of the vehicle length for all the vehicles that pass. The ratio of the total time to the measurement time is the time occupancy rate.
[0039]
【The invention's effect】
The traffic flow measurement system according to the present invention can digitize the presence of a vehicle with high accuracy. Using the same pixel time-series information used to determine the presence of a vehicle under high-accuracy determination, the vehicle length, vehicle type, speed, inter-vehicle distance, traffic flow, and traffic congestion can be quantified one after another. it can.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a circuit block diagram showing an embodiment of a traffic flow measurement system according to the present invention.
FIG. 2 is an oblique axis projection view showing a relationship between a lane and a detection area.
FIG. 3 is a flowchart of a traffic flow measurement system according to the present invention.
4 (a), (b), (c), (d), and (e) are graphs showing various histograms, respectively.
FIGS. 5A and 5B are conceptual diagrams of vehicle type determination, FIG. 5A is an oblique axis projection view, and FIG. 5B is a time chart diagram.
6 (a), 6 (b), and 6 (c) are oblique axis projection views showing conventional vehicle detection.
FIG. 7 is an oblique projection showing conventional vehicle length detection.
[Explanation of symbols]
1. Continuous image input device (camera, various calculation means)
2 ... Vehicle detection device (various calculation means)
3. Vehicle speed measuring device (various calculation means + speed calculation means)
4 ... Vehicle length measuring device (various calculation means + vehicle length calculation means)
5 ... Vehicle type determination device (various calculation means + vehicle length comparison means)
6 ... Number of vehicles measuring device (various calculation means + number calculation means)
7 ... Inter-vehicle distance counting device (various calculation means + inter-vehicle calculation means)
8 ... Warning display device 9 ... Occupancy rate measuring device (various calculation means + occupancy rate calculation means)
201-204 ... setting areas 408, 409 ... input image histogram 410 ... road surface histogram (road surface data)
501-504 ... Vehicle

Claims

路面及び路面上の設定領域を通過する車両を連続して撮影することにより連続画像を得るためのカメラと、
前記連続画像についてそれぞれに輝度ヒストグラムを計算により求めるための輝度ヒストグラム計算手段と、
前記輝度ヒストグラムの時系列差分を計算するための時系列差分計算手段と、
前記時系列差分計算手段により、規定の時間内において前記輝度ヒストグラムに変化のない場合、前記輝度ヒストグラムを路面データとして保存するための保存手段と、
前記時系列差分計算手段により、規定の時間内において前記輝度ヒストグラムに変化のある場合、前後の２つの前記輝度ヒストグラムの全体差分を計算するための差分計算手段と、
前記全体差分と、前記設定領域を通過する車両の複数の輝度分布に基づいてそれぞれ設定される複数の輝度ヒストグラム差分しきい値のうち、前記車両の輝度分布に対応する輝度ヒストグラム差分しきい値との比較を行い、さらに、前記路面に影が生じた場合には、前記影の部分を前記車両の本体として検出しないように、平均輝度差のしきい値として、前記輝度ヒストグラムにおける平均輝度と前記路面の平均輝度の偏差の差である偏差差分を正の値に設定することにより、前記設定領域を通過する前記車両の存在を判別する車両検知手段と
からなる交通流計測システム。A camera for obtaining a continuous image by continuously shooting a vehicle passing through a road surface and a set area on the road surface;
A luminance histogram calculating means for calculating a luminance histogram for each of the continuous images;
Time-series difference calculating means for calculating a time-series difference of the luminance histogram;
When the time series difference calculation means does not change the brightness histogram within a predetermined time, the storage means for saving the brightness histogram as road surface data;
A difference calculating means for calculating an overall difference between the two preceding and following luminance histograms when there is a change in the luminance histogram within a specified time by the time series difference calculating means;
Among the plurality of luminance histogram difference threshold values set based on the overall difference and a plurality of luminance distributions of the vehicle passing through the setting area, a luminance histogram difference threshold value corresponding to the luminance distribution of the vehicle, In addition, when a shadow is generated on the road surface, the average luminance in the luminance histogram is compared with the average luminance difference as a threshold value of an average luminance difference so that the shadow portion is not detected as the vehicle body. A traffic flow measurement system comprising vehicle detection means for determining the presence of the vehicle passing through the setting area by setting a deviation difference, which is a difference in deviation of average luminance on the road surface, to a positive value .

請求項１に記載の交通流計測システムにおいて、
前記車両検知手段は、
前記輝度ヒストグラムの小型車両に対応する輝度分布よりも低いヒストグラム差分である前記輝度ヒストグラム差分しきい値を第１しきい値とし、前記路面データのしきい値よりも大きい値を前記路面データの分散（標準偏差）に対する第１分散しきい値とし、
前記全体差分（前記輝度ヒストグラム計算手段により求められた前記連続画像全体の前記輝度ヒストグラムから前記保存手段で保存された前記路面データ全体の前記輝度ヒストグラムを引いた値）が、前記第１しきい値以上であり、
且つ、前記路面データの前記分散（標準偏差）が、前記第１分散しきい値以上である場合に、前記設定領域に車両が存在すると判別する通常コントラスト時車両検知手段を備える
交通流計測システム。The traffic flow measurement system according to claim 1,
The vehicle detection means includes
The luminance histogram difference threshold is lower histogram difference than the brightness distribution corresponding to a small-sized vehicle of the luminance histogram to the first threshold value, a value greater than the threshold of the road data of the road data First variance threshold for variance (standard deviation)
The total difference (a value obtained by subtracting the luminance histogram of the entire road surface data stored by the storage unit from the luminance histogram of the entire continuous image determined by the luminance histogram calculation unit) is the first threshold value. That's it,
In addition, a traffic flow measurement system comprising a normal contrast vehicle detection unit that determines that a vehicle is present in the set area when the variance (standard deviation) of the road surface data is equal to or greater than the first variance threshold.

請求項２に記載の交通流計測システムにおいて、
前記車両検知手段は、さらに、
路面とのコントラストが低い反射面を持つ車両の前記輝度ヒストグラムから前記保存手段で保存された前記路面データ全体の前記輝度ヒストグラムを引いたヒストグラム差分である第２しきい値とし、前記輝度ヒストグラム計算手段により求められた前記連続画像全体の前記輝度ヒストグラムの平均輝度と前記保存手段で保存された前記路面データ全体の前記輝度ヒストグラムの平均輝度のそれぞれの偏差の差である偏差差分を正の値に設定する平均輝度差しきい値とし、前記第１分散しきい値よりも小さい値を第２分散しきい値とし、
前記全体差分が、前記第２しきい値以上であり、
且つ、平均輝度差（前記輝度ヒストグラム計算手段により求められた前記連続画像全体の前記輝度ヒストグラムの平均輝度と前記保存手段で保存された前記路面データ全体の前記輝度ヒストグラムの平均輝度の差）が、前記平均輝度差しきい値以上であり、
且つ、前記路面データの前記分散（標準偏差）が、前記第２分散しきい値以上である場合に、前記設定領域に車両が存在すると判別する低コントラスト時車両検知手段を備える
交通流計測システム。In the traffic flow measurement system according to claim 2,
The vehicle detection means further includes
Calculation of the luminance histogram using a second threshold which is a histogram difference obtained by subtracting the luminance histogram of the entire road surface data stored by the storage means from the luminance histogram of a vehicle having a reflective surface with low contrast with the road surface A deviation difference, which is a difference between the average luminance of the luminance histogram of the entire continuous image obtained by the means and the average luminance of the luminance histogram of the whole road data stored by the storage means, is set to a positive value. the average brightness difference threshold setting, a value smaller than the first dispersion threshold and second variance threshold,
The overall difference is greater than or equal to the second threshold;
And an average luminance difference (difference between the average luminance of the luminance histogram of the whole continuous image obtained by the luminance histogram calculation means and the average luminance of the luminance histogram of the whole road surface data saved by the storage means), Greater than or equal to the average brightness difference threshold;
In addition, a traffic flow measurement system comprising low-contrast vehicle detection means for determining that a vehicle is present in the set region when the variance (standard deviation) of the road surface data is equal to or greater than the second variance threshold.

請求項１において、更に、
前記輝度ヒストグラムによりその存在が確認された通過車両の速度を計測するための速度計測手段と、
計測された前記速度に基づいて、前記通過車両の車長を計算するための車長計算手段と
からなる交通流計測システム。In claim 1, further comprising:
Speed measuring means for measuring the speed of a passing vehicle whose presence is confirmed by the luminance histogram;
A traffic flow measurement system comprising vehicle length calculation means for calculating the vehicle length of the passing vehicle based on the measured speed.

請求項４において、更に、
前記車長に基づいて、前記通過車両の車種を判定するための車種判定手段と、
判定された前記車種に基づいて、車種ごとの台数を計算するための台数計算手段とからなる
交通流計測システム。In claim 4, further:
Vehicle type determination means for determining the vehicle type of the passing vehicle based on the vehicle length;
A traffic flow measurement system comprising: a number calculation means for calculating the number of each vehicle type based on the determined vehicle type.

請求項４において、更に、
計測された前記通過車両の前記速度に基づいて、前後する前記通過車両の車間を計算するための車間計算手段と、
前記車間に基づいて警告を表示する警告表示手段とからなる
交通流計測システム。In claim 4, further:
Based on the measured speed of the passing vehicle, an inter-vehicle distance calculation means for calculating the inter-vehicle distance of the passing vehicle that moves forward and backward,
A traffic flow measurement system comprising warning display means for displaying a warning based on the distance between the vehicles.

請求項４において、更に、
計測された前記通過車両の前記速度に基づいて、一定時間内の各車線における車両の時間占有率を計算するための時間占有率計算手段とからなる
交通流計測システム。In claim 4, further:
A traffic flow measurement system comprising time occupancy rate calculating means for calculating a time occupancy rate of a vehicle in each lane within a predetermined time based on the measured speed of the passing vehicle.