JP3912869B2

JP3912869B2 - 交通流計測装置

Info

Publication number: JP3912869B2
Application number: JP28502597A
Authority: JP
Inventors: 真由美斎藤; 光明玉川; 裕子唐木
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 1997-10-17
Filing date: 1997-10-17
Publication date: 2007-05-09
Anticipated expiration: 2017-10-17
Also published as: JPH11120481A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、高速道路の交通流量を画像処理技術を利用して計測する交通流計測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の都市高速における交通流量の計測には、各車線毎に超音波センサを所定の間隔で設置し、その２点間を車両が移動する時間によって道路の渋滞状況を把握するシステムがある。
【０００３】
従来の画像処理を利用した交通流量の計測には、複数のカメラを用いたシステムがある。図１０は、その構成例を示したものである。
このシステムは、道路１に沿った２地点間に撮影装置２ａ，２ｂを設置し、それぞれの撮影装置２ａ，２ｂにより撮影した映像信号を画像処理装置３で処理し、サンプル車両を選択して、その車種、色の情報を抽出し、２地点間を走行するのにかかる時間から交通流の状態を把握するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来のシステムでは、撮影装置２ａ，２ｂにより撮影した映像信号に基づいて交通流の状態を把握し得るものであるが、車線毎に計測用の撮影装置を新たに設置しなければならないと共に、必要な精度が得られないという問題がある。
【０００５】
本発明は上記の課題を解決するためになされたもので、高速道路に通常設置されている道路状況監視用のＩＴＶカメラを利用して、新たに撮影装置を設置することなく、高精度で交通流を計測し得る交通流計測装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１に係る交通流計測装置は、道路状況監視用カメラからの連続画像を読み込む連続画像入力装置と、この連続画像入力装置より入力された連続画像の状態から画像のぶれを検出すると共に、該検出した画像のぶれを補正する振動ぶれ検出・補正装置と、前記振動ぶれ検出・補正装置で補正された連続画像から、指定領域内の車両を検知する車両検知装置と、前記振動ぶれ検出・補正装置で補正された連続画像から、指定領域内の車両を追跡する車両追跡装置と、前記振動ぶれ検出・補正装置で補正された連続画像とその背景画像から、指定領域内を通過する車両の移動軌跡を計測し、前記振動ぶれ検出・補正装置で補正された連続画像から２値化画像と各車線ごとに設定した領域の論理積をとり、Ｙ軸射影して時間軸に展開し、横軸が時間、縦軸が入力画像のＹ方向である２値画像から１台の車両の軌跡を１本の帯として得て、前記帯部分の面積合計の画像全体面積に対する割合を占有率とする車両軌跡計測装置と、前記車両検知装置により計測された車両台数及び前記車両軌跡計測装置により計測された車両軌跡から計測された車両台数とを併用し、一方のみに現れる車両は通過台数に含めないことで、通過車両台数を計測する車両台数計測装置と、前記車両追跡装置により計測された車両速度及び前記車両軌跡計測装置により計測された車両軌跡から計測された車両速度とを併用し、一方のみに現れる車両は速度計測に含めないことで通過車両平均速度を計測する車両速度計測装置とを具備したことを特徴とする。
【０００７】
本発明の請求項２に係る交通流計測装置は、前記請求項１において、振動ぶれ検出・補正装置で補正された連続画像から背景画像を更新する背景画像更新装置を備えると共に、前記車両軌跡計測装置は、静止領域の平均輝度で、昼間、夜間を判断し、該判断に応じて整形処理した車両抽出２値画像を出力するものであることを特徴とする。本発明の請求項３に係る交通流計測装置は、前記請求項１又は２において、各車線毎に設定した領域を走行する車両を計測対象とし、複数車線の車両通過台数、車両速度、車両占有率を道路全体を監視する１台のカメラで撮影した画像の処理により計測することを特徴とする。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態を説明する。
図１は、本発明に係る交通流計測装置の全体構成図である。
図１において、１１は連続画像入力装置で、既設の１台の道路状況監視用ＩＴＶカメラから出力される連続画像を読み込み、振動ぶれ検出・補正装置１２に入力する。この振動ぶれ検出・補正装置１２は、連続画像の状態から画像ぶれを検出して、そのぶれを補正するもので、補正した画像を背景画像更新装置１３、車両検知装置１４、車両追跡装置１５へ出力する。
【０００９】
上記背景画像更新装置１３は、振動ぶれが補正された連続画像から背景画像を更新し、車両軌跡計測装置１６へ出力する。この車両軌跡計測装置１６は、振動ぶれ検出・補正装置１２による補正済みの連続画像と、背景画像更新装置１３により更新された背景画像から、指定領域内を通過する車両の移動軌跡を計測し、その計測結果を車両台数計測装置１７及び車両速度計測装置１８へ出力する。上記車両軌跡計測装置１６は、更に占有率を計測する。
【００１０】
また、上記車両検知装置１４は、振動ぶれ検出・補正装置１２による補正済みの連続画像から、指定領域内の車両を検知して車両台数計測装置１７へ出力する。この車両台数計測装置１７は、車両検知装置１４から出力される車両検知信号と、車両軌跡計測装置１６により計測された車両軌跡とから通過車両台数を計測する。
【００１１】
一方、上記車両追跡装置１５は、振動ぶれ検出・補正装置１２による補正済みの連続画像から、指定領域内の車両を追跡し、その追跡信号を車両速度計測装置１８へ出力する。この車両速度計測装置１８は、車両追跡装置１５から出力される車両追跡信号と、車両軌跡計測装置１６から出力される車両軌跡とから通過車両平均速度を計測する。
【００１２】
次に上記実施形態の動作を、高速道路における一定時間内の車両台数、速度及び占有率を計測する場合について説明する。
まず、連続画像入力装置１１により、道路状況監視用ＩＴＶカメラから連続画像を取り込み、振動ぶれ検出・補正装置１２に入力する。この振動ぶれ検出・補正装置１２は、連続画像の基準となる画像（参照画像）に対して、公知手法である正規化相互相関、または、ＳＳＤＡ（Sequential Similarity Detection Algorithm ）法により、最適な重ね合わせ状態を求める。最適重ね合わせ状態からずれ量（画像の縦方向ΔＹ、横方向ΔＸ）を画像ぶれ量として、予め設定した領域を補正して画像を切り出す。
【００１３】
上記振動ぶれ検出・補正装置１２における重ね合わせは、図２のフローチャートに示すように、画像全体ではなく車両の存在しない路面部分の静止領域のみで相関をとり、ずれ量を求めればよい。すなわち、振動ぶれ検出・補正装置１２は、まず、静止領域をぶれ検出テンプレートとし（ステップＡ１）、ぶれ検出の相関計算領域を設定する（ステップＡ２）。次に正規化相互相関でのテンプレートマッチングによりぶれ量（ΔＸ，ΔＹ）を求める（ステップＡ３）。そして、上記ぶれ量からぶれ補正を行ない（ステップＡ４）、原画像からぶれ補正した領域で画像の切り出しを行なう（ステップＡ５）。この切り出した画像を処理画像として、背景画像更新装置１３、車両検知装置１４、車両追跡装置１５へ出力する（ステップＡ６）。
【００１４】
背景画像更新装置１３は、前フレーム背景画像Ｂ（Ｔ−１）と入力画像Ｉ（Ｔ）の各点の変化量に応じて背景画像Ｂ（Ｔ）を更新する。変化量が大きい点は、前フレームの背景画像の値を更新しないようにする。具体的には、以下の式を用いて背景画像の各点（ｘ，ｙ）の輝度値Ｂ（Ｘ，Ｙ，Ｔ）を求める。
【００１５】
Ｂ（Ｘ，Ｙ，Ｔ）＝αＩ（Ｘ，Ｙ，Ｔ）＋（１−α）Ｂ（Ｘ，Ｙ，Ｔ−１）
α＝１／｜Ｉ（Ｘ，Ｙ，Ｔ）−Ｂ（Ｘ，Ｙ，Ｔ−１）｜
但し、｜Ｉ（Ｘ，Ｙ，Ｔ）−Ｂ（Ｘ，Ｙ，Ｔ−１）｜＜εのとき、α＝０εはパラメータ車両検知装置１４は、各車線毎に設定した領域ＲＯＩ（ＲｅｇｉｏｎＯｆＩｎｔｅｒｅｓｔ）における車両を図３及び図４に示す処理手順に従って検知する。図３は車両検知装置１４の処理手順を示し、図４は図３における車両検知用画像処理の詳細を示したものである。
【００１６】
上記車両検知装置１４は、図８に示すように、まず、各車線毎に設定した車両検知領域であるＲＯＩ−１を“１”とし、画像中の他の領域を“０”とした２値画像を生成する（ステップＢ１）。図８は、車両台数を計測するためのＲＯＩを示したもので、ＲＯＩ−１は車両検知用の領域、ＲＯＩ−３は車両軌跡計測用の領域である。そして、上記２値画像から車両を検知するために画像処理を施す（ステップＢ２）。
【００１７】
上記車両検知用画像処理は、図４に示すように処理領域画像に対し、平滑化処理（メディアンフィルタ）を行なう（ステップＣ１）。次に車両前面は水平エッジが多いことを利用して、振動ぶれ検出・補正装置１２によりぶれ補正した画像から、空間微分フィルタ処理によって車両部分を抽出し（ステップＣ２）、この微分画像を２値化処理する（ステップＣ３）。２値化しきい値は、公知の手法である判別分析法などで自動計算するか、固定しきい値とする。上記微分画像はノイズに弱いので、この２値化微分画像を最大値フィルタ（ステップＣ４）、最小値フィルタ（ステップＣ５）により整形処理し、エッジ抽出２値画像を得る（ステップＣ６）。
【００１８】
そして、上記車両検出画像とＲＯＩ画像の論理積をとり（ステップＢ４）、Ｘ軸方向に射影する（ステップＢ５）。この射影した値を平滑化し、固定しきい値で２値化し、その線分の最も長い射影線分を抽出する（ステップＢ６）。この２値化して取り出したＸ軸の範囲をＹ軸射影し（ステップＢ７）、Ｘ軸射影時と同様の手法で平滑化、２値化して線分として取り出す。次いで、この取り出した射影線分の長さがしきい値以上であるか否かを判断し（ステップＢ８）、しきい値以上でなければ、ステップＢ３を経てステップＢ４に戻り、他の車線について車両検知を行なう。上記ステップＢ８において、射影線分の長さがしきい値以上であると判断された場合は、車両検知用ＲＯＩ−１に車両が存在するとして、Ｘ，Ｙの射影線分座標を車両領域とし（ステップＢ９）、その車線の車両検知のフラグをオンにする。また、他の車線についても同様にして車両検知を行なう。
【００１９】
数フレーム処理した後、検知フラグ列がオフからオンになるフレームで車両台数をインクリメントし、車両が車両検知用ＲＯＩ−１に入った時刻とする。また、検知フラグ列がオンからオフになるフレームで同じ車両が車両検知用ＲＯＩ−１を出た時刻とする。
【００２０】
車両追跡装置１５は、車両検知装置１４と同様の手法で各車線毎の車両検知用ＲＯＩ−１における車両検知動作を行ない、車両を検知すると、その車両をテンプレートマッチングにより追跡する。
【００２１】
次に、上記車両追跡装置１５の処理手順について、図５に示すフローチャートに従って説明する。まず、図９に示すように各車線毎の車両検知用ＲＯＩ−１と、車両追跡用ＲＯＩ−２の２値画像を生成する（ステップＤ１）。
【００２２】
次にぶれ補正した画像を図４の画像処理手順に示したように、空間微分フィルタ処理・２値化処理・整形処理し、車両を抽出する（ステップＤ２）。そして、全車線について図３に示した車両検知処理を行ない（ステップＤ３，Ｄ４）、車両が検知されたか否かを判断し（ステップＤ５）、車両が検知されなければステップＤ３を経てステップＤ４に戻り、再度、車両検知処理を実行する。
【００２３】
上記車両検出した画像と車両検知用ＲＯＩ−１の画像との論理積をとり、車両検知装置１４の場合と同様にしてＸ軸射影・Ｙ軸射影して線分を取り出す。取り出した線分の長さがしきい値以上である場合、車両検知用ＲＯＩ−１に車両が存在するとして、検知した領域を追跡のためのテンプレートして切り出すと共に、その車線の車両追跡中フラグをオンにし（ステップＤ６，Ｄ７）、そのフレームを車両検知用ＲＯＩ−１に入った時刻とする。また、このとき追跡車両台数をインクリメントする（ステップＤ８）。
【００２４】
そして、追跡中の台数に全てについて、フレームが更新される毎に、ぶれ補正したフレーム画像と車両追跡用ＲＯＩ−２の画像との論理積をとり、この車両追跡用ＲＯＩ−２の範囲で、テンプレートマッチングにより、車両を追跡する（ステップＤ９，Ｄ１０）。テンプレートマッチングには、公知の手法である正規化相互相関法、またはＳＳＤＡ法を用いる。
【００２５】
マッチングにより車両を追跡できた場合は、車両の位置を更新し（ステップＤ１２）、また、マッチングした領域を次フレームでのテンプレートとすると共に、車両追跡用ＲＯＩ−２を更新する（ステップＤ１３，Ｄ１４）。その後、ステップＤ１０に戻って車両追跡を続行する。このとき車両位置が追跡領域から出たか否かを判断し（ステップＤ１１）、追跡領域から出ていれば追跡を終了し、そのフレームを車両追跡用ＲＯＩ−２から出た時刻とする。また、追跡終了時の位置から走行距離を求めると共に速度を算出し（ステップＤ１５）、車両追跡中のフラグをオフする（ステップＤ１６）。そして、追跡車両台数、追跡開始フレーム、終了フレームを示す。
【００２６】
また、同じ車線で、他の追跡車両があれば、ステップＤ９に戻って他の車両追跡処理を続行する。そして、一つの車線に対する追跡処理を終了すると、ステップＤ３に戻って他の車線に対する処理を行なう。
【００２７】
また、車両軌跡計測装置１６により、一定時間内に、各車線毎の車両軌跡計測用ＲＯＩ−３を通過した車両の軌跡を計測し、その計測結果を車両台数計測装置１７及び車両速度計測装置１８に出力する。この軌跡から、一定時間内に車両軌跡計測用ＲＯＩ−３を通過した車両の台数、速度、占有率を求める。
【００２８】
この処理手順は、図６にステップＥ１に示すように、まず、各車線毎の車両軌跡計測用ＲＯＩ−３の２値画像を生成する。この車両軌跡計測用ＲＯＩ−３は、図９に示すように車両追跡装置１５における車両追跡用ＲＯＩ−２と同じものとする。また、車両軌跡計測用ＲＯＩ−３から車両が出る位置は、図８に示した車両検知装置１４における車両検知用ＲＯＩ−１に車両が入る位置としておく。
【００２９】
そして、上記２値画像に対し、車両軌跡計測の画像処理を行なう（ステップＥ２）。図７は、この車両軌跡計測の画像処理手順を示したものである。
この画像処理手順は、振動ぶれ検出・補正装置１２によりぶれ補正した画像と、背景画像更新装置１３で更新した背景画像との差分画像を生成する（ステップＦ１）。この差分画像に平滑化処理（メディアンフィルタ）（ステップＦ２）、２値化処理（ステップＦ３）を行なった後、昼間処理か否かを判断し（ステップＦ４）、昼間処理であれば、最小値フィルタ（ステップＦ５）及び最大値フィルタ（ステップＦ６）によるノイズ除去処理、最大値フィルタ（ステップＦ７）及び最小値フィルタ（ステップＦ８）による整形処理を行ない、車両部分を抽出して車両抽出２値画像を出力する（ステップＦ９）。上記ステップＦ４で昼間処理ではない、つまり、夜間の処理であると判断された場合は、ノイズ除去処理は行なわない。夜間の判断は、道路のライトの影響を受けない建物や道路壁を含む静止領域の平均輝度がしきい値以下で、かつ、その分散がしきい値以下となった場合とする。
【００３０】
そして、図６に示すように、上記車両抽出した２値化画像とＲＯＩ画像の論理積をとり（ステップＥ４）、Ｙ軸射影し（ステップＥ５）、更にそれを２値化処理・平滑化処理したものを時間軸に展開する（ステップＥ６）。この横軸が時間、縦軸が入力画像のＹ方向である２値画像から、１台の車両の軌跡が１本の帯として得られる（ステップＥ７）。この帯の本数を通過車両台数、帯の始点の横軸座標値を車両が車両軌跡計測用ＲＯＩ−３に入った時刻、終点の横軸座標値を車両が車両軌跡計測用ＲＯＩ−３から出た時刻とする。また、帯部分面積合計の画像全体面積に対する割合を占有率とする（ステップＥ８）。
【００３１】
次に、車両台数計測装置１７では、車両検知装置１４で得た車両検知台数と、車両軌跡計測装置１６で得た車両軌跡から一定時間内の車両通過台数を計測する。
【００３２】
計測手順は、図８に示すように車両軌跡計測用ＲＯＩ−３と車両検知用ＲＯＩ−１を設定していることを利用して、車両軌跡計測結果である車両軌跡計測用ＲＯＩ−３から出た時刻と車両検知結果である車両検知用ＲＯＩ−１に入った時刻を比較し、そのフレーム差がしきい値以下のものは同一車両とみなし、通過車両として通過台数をインクリメントする。一方のみに現れる車両は通過台数に含めない。
【００３３】
また、車両速度計測装置１８により、車両追跡装置１５で得た車両追跡結果と、車両軌跡計測装置１６で得た車両軌跡から一定時間内の車両速度分布を計測する。
【００３４】
処理手順は、図９に示すように車両軌跡計測用ＲＯＩ−３と車両追跡用ＲＯＩ−２を同じ領域に設定していることを利用して、車両軌跡計測である車両軌跡計測用ＲＯＩ−３へ入った時刻及びＲＯＩ−３から出た時刻と、車両追跡結果である車両追跡用ＲＯＩ−２へ入った時刻及びＲＯＩ−２から出た時刻を各々比較し、どちらのフレーム差もしきい値以下のものは同一車両とみなし、それを速度計測車両とする。一方のみに現れる車両は速度計測車両に含めない。
【００３５】
【発明の効果】
以上詳記したように本発明によれば、道路全体を監視する１台のカメラで撮影した画像を処理し、複数車線の車両通過台数、車両速度、車両占有率を計測する装置を備え、車両台数計測において、各車線毎に設定した車両検知用ＲＯＩ−１の車両を検知して車両台数を計測する手段と、各車線毎に設置した車両軌跡計測用ＲＯＩ−３の一定時間内の車両軌跡から車両台数を計測する手段とを併用し、一方のみに現れる車両は通過台数に含めないことで、通過車両台数を計測することにより、高い精度で車両台数を計測することができる。
【００３６】
また、車両速度計測において、各車線毎に設定した車両追跡用ＲＯＩ−２の車両を追跡することで車両速度を計測する手段と、各車線毎に設置した車両軌跡計測用ＲＯＩ−３の一定時間内の車両軌跡を得ることで車両速度を計測する手段とを併用し、一方のみに現れる車両は速度計測に含めないことで通過車両平均速度を計測することにより、高い精度で車両速度を計測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る交通流計測装置の全体のシステム構成図。
【図２】同実施形態における画像ぶれ検出・補正手段の処理手順を示すフローチャート。
【図３】同実施形態における車両検知手段の処理手順を示すフローチャート。
【図４】同実施形態における車両検知手段の画像処理手順を示すフローチャート。
【図５】同実施形態における車両追跡手段の処理手順を示すフローチャート。
【図６】同実施形態における車両軌跡計測手段の処理手順を示すフローチャート。
【図７】同実施形態における車両軌跡計測手段の画像処理手順を示すフローチャート。
【図８】同実施形態における車両台数計測の領域ＲＯＩを示す図。
【図９】同実施形態における車両速度計測の領域ＲＯＩを示す図。
【図１０】従来の複数のカメラによる交通流計測のシステム構成例を示す図。
【符号の説明】
１１連続画像入力装置
１２振動ぶれ検出・補正装置
１３背景画像更新装置
１４車両検知装置
１５車両追跡装置
１６車両軌跡計測装置
１７車両台数計測装置
１８車両速度計測装置

Claims

道路状況監視用カメラからの連続画像を読み込む連続画像入力装置と、
前記連続画像入力装置より入力された連続画像の状態から画像のぶれを検出すると共に、該検出した画像のぶれを補正する振動ぶれ検出・補正装置と、
前記振動ぶれ検出・補正装置で補正された連続画像から、指定領域内の車両を検知する車両検知装置と、
前記振動ぶれ検出・補正装置で補正された連続画像から、指定領域内の車両を追跡する車両追跡装置と、
前記振動ぶれ検出・補正装置で補正された連続画像とその背景画像から、指定領域内を通過する車両の移動軌跡を計測し、前記振動ぶれ検出・補正装置で補正された連続画像から２値化画像と各車線ごとに設定した領域の論理積をとり、Ｙ軸射影して時間軸に展開し、横軸が時間、縦軸が入力画像のＹ方向である２値画像から１台の車両の軌跡を１本の帯として得て、前記帯部分の面積合計の画像全体面積に対する割合を占有率とする車両軌跡計測装置と、
前記車両検知装置により計測された車両台数及び前記車両軌跡計測装置により計測された車両軌跡から計測された車両台数とを併用し、一方のみに現れる車両は通過台数に含めないことで、通過車両台数を計測する車両台数計測装置と、
前記車両追跡装置により計測された車両速度及び前記車両軌跡計測装置により計測された車両軌跡から計測された車両速度とを併用し、一方のみに現れる車両は速度計測に含めないことで通過車両平均速度を計測する車両速度計測装置とを具備したことを特徴とする交通流計測装置。
振動ぶれ検出・補正装置で補正された連続画像から背景画像を更新する背景画像更新装置を備えると共に、前記車両軌跡計測装置は、静止領域の平均輝度で、昼間、夜間を判断し、該判断に応じて整形処理した車両抽出２値画像を出力するものであることを特徴とする請求項１記載の交通流計測装置。
各車線毎に設定した領域を走行する車両を計測対象とし、複数車線の車両通過台数、車両速度、車両占有率を道路全体を監視する１台のカメラで撮影した画像の処理により計測することを特徴とする請求項１又は２記載の交通流計測装置。