JP3923870B2 - 通過車両計測装置、通過車両計測プログラム、および通過車両計測方法 - Google Patents
通過車両計測装置、通過車両計測プログラム、および通過車両計測方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3923870B2 JP3923870B2 JP2002236374A JP2002236374A JP3923870B2 JP 3923870 B2 JP3923870 B2 JP 3923870B2 JP 2002236374 A JP2002236374 A JP 2002236374A JP 2002236374 A JP2002236374 A JP 2002236374A JP 3923870 B2 JP3923870 B2 JP 3923870B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- road
- image
- gravity
- hidden
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路を通過する車両台数等を計測する通過車両計測装置、通過車両計測プログラム、および通過車両計測方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来、道路上に設置したカメラに車両の画像を撮影して当該画像上で交通流監視や車両走行挙動解析などを行っている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、道路ではカメラの設置位置に制限があるため、走行車両の車両距離が短くなって当該カメラで撮像した画像上で重なって見えなくなり、特に大型車両の後ろに重なって見えなくなり、追跡が途絶するという問題があった。これに対して、車間距離特性や加速度などの車両の動きをモデル化し、次撮影時の車両の座標値を予測することによって、車両ごとの追跡を行うことが行われているが、これでは、車両の速度や位置の急激な変化に追従できないという問題がある。
【0004】
本発明は、これらの問題を解決するため、カメラで後方から道路上の車両を撮影した画像をもとに、道路上に投影したときの車両面積の重なりから隠れた車両を判定し、通過車両計測時などに後続車が大型者などで先行する車が隠れてしまって検出できない事態を解消し、隠れ車両を高精度に検出して追跡などすることを目的としている。
【0005】
【課題を解決するための手段】
図1を参照して課題を解決するための手段を説明する。
【0006】
図1において、カメラ10は、道路上の車両の画像を撮影して取り込むためのものである。
【0007】
画像処理装置1は、道路上の車両の画像をもとに、隠れ車両があるときに当該隠れ車両を検出したりなどするものであって、ここでは、車両検出手段5、隠れ車両有無判定手段6、隠れ車両検出手段7などから構成されるものである。
【0008】
車両検出手段5は、画像上で車両を検出するものである。
隠れ車両有無判定手段6は、画像上で隠れ車両の有無を判定するものである。
【0009】
隠れ車両検出手段7は、画像上で隠れ車両を検出するものである。
次に、動作を説明する。
【0010】
カメラ10によって道路上を走行する車両を後方から撮影して画像を取り込み、車両検出手段5が取り込んだ画像上で車両を検出し、検出した車両の道路上への投影面積と重心位置を算出し、隠れ車両有無判定手段6が車両の重心位置と前回算出した車両の重心位置との差が所定値以内の車両を見つけることを繰り返し、今回、見つからない車両を隠れ車両と推定し、隠れ車両検出手段7が推定した隠れた車両の前回の道路上への投影面積および今回の推定位置と、今回検出された全ての車両の道路上への投影面積および投影重心位置とから面積差が一定値以上かつ予測位置と投影重心位置との差が一定値以下のときに隠れ車両と判定するようにしている。
【0011】
従って、カメラで後方から道路上の車両を撮影した画像をもとに、道路上に投影したときの車両面積の重なりから隠れた車両を判定することにより、通過車両計測時などに後続車が大型車などで先行する車が隠れてしまって検出できない事態を解消し、隠れ車両を高精度に検出して追跡などすることが可能となる。
【0012】
【発明の実施の形態】
次に、図1から図13を用いて本発明の実施の形態および動作を順次詳細に説明する。
【0013】
図1は、本発明のシステム構成図を示す。
図1において、カメラ10は、道路上の車両の画像をリアルタイムに撮影するものである。
【0014】
画像入力装置11は、カメラ10で撮像した車両の画像を画像処理装置1に入力するものである。
【0015】
画像処理装置1は、プログラムに従い画像処理を行うものであって、ここでは、2ないし9などから構成されるものである。
【0016】
画像2は、カメラ10で撮影した道路上に後方から車両を撮影してリアルタイムに取り込んだ多数の画像である。
【0017】
背景画像作成手段3は、多数の画像2から背景画像4を生成するものであって、例えば多数の画像2を平均化して駐車車両などのように動かない背景を抽出するものである。
【0018】
背景画像4は、車両のない状態で、カメラ10で道路上を撮影してもよい。走行車両があるときは、画像から当該背景画像4を引算することで、車両のみが抽出されることとなる。
【0019】
車両検出部5は、リアルタイムに取り込んだ道路上の車両の写った画像から背景画像4を引算して車両のイメージのみを取り出した画像を生成し、公知のラベリング処理して連続する黒画素について矩形で表してラベルを付与し、当該付与したラベル毎に車両ID、画像上の矩形の4隅の座標、道路上に投影した投影面積、4隅の座標、および重心位置を検出車両候補テーブル8(図9参照)に登録するものである。
【0020】
隠れ車両有無判定手段6は、画像上で隠れ車両の有無を判定するものである(図2から図13を用いて後述する)。
【0021】
隠れ車両検出手段7は、画像上で隠れ車両を検出するものである(図2から図13を用いて後述する)。
【0022】
検出車両候補テーブル8は、画像上で検出した車両ID,4隅の座標、道路上に投影した投影面積とその4隅の座標などを登録するものである(図9の(a)参照)。
【0023】
検出車両テーブル9は、画像上で隠れ車両として検出した車両ID、道路上に投影した投影面積、重心位置、速度、隠れ車両のフラグ、区間外フラグなどを設定するものである(図9の(b)参照)。
【0024】
次に、図2のフローチャートの順番に図1の構成の全体の動作を説明する。
図2は、本発明の動作説明フローチャートを示す。
【0025】
図2において、S1で、画像を入力する。これは、図1でカメラ10でリアルタイムに撮像した道路上の画像を画像処理装置1に入力する。
【0026】
S2で、車両検出処理を実行する。これは、S1で取り込んだ画像から背景画像を引算して車両の画像のみとし、当該画像上でラベリングして矩形で表してラベルを付与、および当該画像上の車両を表す矩形の4隅の座標、当該画像を道路上に投影した投影面積とその4隅の座標、重心位置を後述する図9の(a)に示すように登録するという、車両検出処理を行う。
【0027】
S3で、隠れ車両有無判定処理を実行する。これは、S2で検出した車両について、道路上への車両の重心位置と前回算出した道路上への車両の重心位置との差が所定値以内の車両を見つけることを繰り返し、今回、見つからない車両を隠れ車両があると判定する処理を行う。
【0028】
S4で、検出終了か判別する。NOの場合には全ての車両についてS3を繰り返す。YESの場合には、S5に進む。
【0029】
S5で、隠れ車両ありか判別する。YESの場合には、S3の隠れ車両の有無判定で隠れ車両がありと判明したので、S6に進む。NOの場合には、次の画像について、S2以降を繰り返す。
【0030】
S6で、隠れ車両検出処理を実行する。これは、S5のYESで隠れ車両がありと判明したので、判明した隠れた車両の前回の道路上への投影面積および今回の予測位置と、今回検出された全ての車両の道路上への投影面積および投影重心位置とから面積差が一定値以上かつ予測位置と投影重心位置の差が一定値以下のときに隠れ車両と判定する処理を行う。
【0031】
S7で、隠れ車両終了か判別する。これは、S3で判定された隠れ車両について全てS6の処理を実行したか判別する。YESの場合には、S2に戻り、次の画像について繰り返す。NOの場合には、S6を繰り返す。
【0032】
以上によって、リアルタイムに道路上を走行する後方から撮影した像を取り込み、背景画像を引算して車両の画像のみとし、当該画像上で車両を検出し、検出した車両について前回の道路上に投影した重心位置との差が所定値以下のときは同一車両として認識し、隠れて検出できなくなった車両についてその隠れた車両を検出することにより、画像上で後続の車両により隠れて見えなくなっても当該隠れた車両を精度良好に検出することが可能となる。以下順次詳細に説明する。
【0033】
次に、図3から図5を用いて上述した図2の動作を詳細に説明する。
図3から図5は、本発明の詳細フローチャートを示す。
【0034】
図3において、S11で、ラベリング付け終了時点からスタートする。これは、既述したように、カメラ10で道路上の車両を撮影した画像について、背景画像を引算して車両のみの画像にし、隣接する黒画素を連結することを繰り返してラベルを付与し当該連結させた黒画素の領域を外接矩形で表現(後述する図8の(c)参照)する。
【0035】
S12で、画像上で矩形の4頂点を算出する。これは、後述する図8の(c)で矩形の4頂点の座標(4隅の座標)を算出する。
【0036】
S13で、4頂点を仮想的な道路平面へ投影する。これは、後述する図8の(d)に示すように、画像上の車両の4頂点を道路平面上へ投影する。
【0037】
S14で、4頂点の道路平面での重心位置を算出する。これは、例えば4頂点の座標の平均値を求めて重心位置を算出する。
【0038】
S15で、4頂点で囲まれる面積を算出する。
S16で、検出車両候補テーブル8に新規車両IDで追加する。
【0039】
S17で、ラベル終わりか判別する。これは、S11で画像上でラベリングして内接矩形で表した車両について全てS12からS16の処理を終了したか判別する。YESの場合には、S18に進む。NOの場合には、S12に戻り、次の車両の矩形について繰り返す。
【0040】
S18で、重心位置が検出区間入口から一定値以内か判別する。YESの場合には、S26で時刻tの検出車両テーブル9に新規の車両IDで付け足し、S25に進む。一方、NOの場合には、新規車両でないと判明したので、S19に進む。
【0041】
S19で、検出車両候補テーブル8の時刻tの時(今回)の重心位置を車両1台分取り出す。
【0042】
S20で、検出車両テーブル9の時刻t−1の時(前回)の重心位置を車両1台分取り出す。
【0043】
S21で、時刻tと、時刻t−1の時の重心位置の差ΔDを算出する。これは、S19で取り出した時刻tのとき(今回)の車両の重心位置と時刻t−1のとき(前回)の車両の重心位置との差ΔDを算出する。
【0044】
S22で、ΔDが一定値以下か判別する(図11)。これは、S19で算出した重心位置の差ΔD(後述する図11に示す)が一定値以下かで同一車両か判別する。YESの場合には、今回の車両と前回の車両とが同一と判明したので、S23で時刻t(今回)の検出車両テーブル9に時刻t−1と同じ車両IDを付け足し、S24に進む。一方、S22のNOの場合には、前回と今回の車両が同一ではないと判明したので、何もすることなくS24に進む。
【0045】
S24で、時刻t−1の検出車両テーブル9の車両終了か判別する。YESの場合には、時刻t−1(前回)の検出車両テーブル9の全ての車両について処理を終了したので、S25に進む。NOの場合には次の車両についてS20以下を繰り返す。
【0046】
S25で、時刻tの検出車両候補テーブル8の車両終了か判別する。YESの場合には、図4の(A)のS26に進む。NOの場合には、次の車両について、S31以下を繰り返す。
【0047】
図4のS26で、時刻t−1の検出車両テーブル9にあるIDで時刻tで検出されなかったIDがあるか判別する。YESの場合には、隠れ車両がありと判明したので、S27に進む。NOの場合には、隠れ車両が無いと判明したので、S42で隠れ車両無しと判定し、終了する。
【0048】
S27で、時刻t−1の時の位置、速度から現在の位置を予測する。
S28で、予測位置が画像の検出区間外か判別する。YESの場合には、検出区間外に出たと判明したので、S29で検出区間を出たと判断し、時刻tの検出車両テーブル9には追加しないで、S31に進む。一方、S28のNOの場合には、検出区間内と判明したので、S30で隠れ車両フラグを立てて、時刻tの検出車両テーブル9に時刻t−1の時と同じ車両IDを追加し、S31に進む。
【0049】
S31で、隠れフラグが立っている車両の時刻t−1の時の道路平面へ投影した4頂点を囲む面積S(t−1)と予測位置(時刻tのときの予測位置)を取り出す。
【0050】
S32で、時刻tの時の検出車両テーブル9から1台分の道路平面への4頂点を取りだし、囲まれた面積S(t)と投影重心位置を取り出す。
【0051】
S33で、S(t)−S(t−1)が一定値よりも大か、かつ投影重心位置−予測位置が一定値よりも小さく近いか判別する。YESの場合には、S34でS(t)の領域内に隠れ車両がいると判定し時刻tの検出車両テーブル9に重心位置を書き込む、区間外フラグが立っているときは倒し、S36に進む。一方、NOの場合には、S35で区間外に出た可能性があるので、区間外フラグを立て、S36に進む。
【0052】
S36で、時刻tの検出車両テーブル9の車両が全て終わりか判別する。YESの場合には、S37に進む。NOの場合には、次のS32に戻り繰り返す。
【0053】
S37で、時刻t−1の検出車両テーブル9の車両が全て終了か判別する。YESの場合には、図5の(B)のS38に進む。NOの場合には、S31に戻り繰り返す。
【0054】
図5のS38で、時刻t−1の検出車両テーブル9にあるIDで時刻tで検出されなかった車両が全て終了したか判別する。YESの場合には、S39に進む。NOの場合には、図4のS27に戻り繰り返す。
【0055】
S39で、区間外フラグが立っているか判別する。YESの場合には、S40で区間外に出たと判定し、時刻tの検出車両テーブル9から削除し、S41に進む。一方、S39のNOの場合には、S41に進む。
【0056】
S41は、時刻tの検出車両テーブル9の車両が終了か判別する。YESの場合には、終了する。NOの場合には、S39に戻り繰り返す。
【0057】
以上によって、道路上を走行する後方から撮影した画像を順次取り込んで背景画像を引算して車両の画像のみとし、ラベリングして当該画像上で車両を検出し、検出した車両について前回の道路上に投影した重心位置との差が所定値以下のときは同一車両として認識し、隠れて検出できなくなった車両についてその隠れた車両を判定することが可能となる。
【0058】
図6は、本発明のカメラ、車両、道路の関係説明図を示す。
図6において、カメラの画像面は、道路上に設置されたカメラ10で道路を撮影したときの当該カメラ10の画像面上に決像される画像をイメージ的に示したものである。
【0059】
道路は、車両が走行する道路であって、ここでは、左から右方向に走行し、後方からカメラ10で撮影するものである。
【0060】
後続車が図示のように大きいとそれに隠れて先行車が見えなくなってしまうが、既述した図1から図5で説明したように、隠れ車両の有無を検出してその道路面上への投影面積の差をもとに隠れ車両の有無を判定することを可能にしたものである。
【0061】
図7は、本発明の説明図(その1)を示す。
図7の(a)は、座標系の例を示す。ここでは、ワールド座標系上の点(X,Y,Z)と、画像座標系上の点(u,v)の対応関係は、平行移動、回転、透視投影変換(図7の(b))を用いた図12の式1で表される。尚、カメラモデルはピンホールモデルを用いる。
【0062】
図7の(b)は、透視投影変換の説明図を示す。
図8は、本発明の説明図(その2)を示す。
【0063】
図8の(c)は、矩形のあてはめ方法の例を示す。ここで、図示のように、画像面上で黒の画素がラベルリングして1つの連結領域にまとめられたとすると、当該連結黒画素の内接矩形を当該車両の画像とここでは決める。従って、当該矩形のu,v方向の最小値、最大値の組み合わせた下記のように4頂点の位置を表現できる。
【0064】
・(MIN(ui),MIN(vi))
・(MIN(ui),MAX(vi))
・(MAX(ui),MIN(vi))
・(MAX(ui),MAX(vi))
図8の(d)は、投影後の面積算出方法の例を示す。ここでは、上段のように、画像面の車両を道路平面上に投影し、下段のように当該道路平面上に投影した車両の矩形を求め、当該矩形の道路平面上の4頂点を求める。また、重心は4頂点の座標平均値で算出する。
【0065】
図9は、本発明のテーブル例を示す。
図9の(a)は、検出車両候補テーブル(時刻t)8の例を示す。ここでは、時刻tの検出車両候補テーブル8には、図示の下記の情報を対応づけて登録する。
【0066】
・車両ID:
・画像上の4頂点
・投影後の4頂点
・投影重心位置
・投影後の面積
ここで、車両IDは画像上でラベリングして内接矩形で表した車両のイメージに付与した一意のIDである。画像上の4頂点は画像上の車両に対応する矩形の4頂点の座標である。投影後の4頂点は画像上の矩形を道路平面上に投影した後の矩形の4頂点の座標である。投影重心位置は道路平面上に投影した後の矩形の4頂点を平均した重心位置の座標である。投影後の面積は道路平面上に投影した後の車両に対応する矩形の面積である。
【0067】
図9の(b)は、検出車両テーブル(時刻t)9の例を示す。ここでは、時刻tの検出車両テーブル9には、図示の下記の情報を対応づけて登録する。
【0068】
・車両ID:
・投影重心位置
・投影後の面積
・速度
・隠れ車両フラグ
・区間外フラグ
ここで、車両IDは図9の(a)で付与して車両IDである。投影重心位置は道路平面上に投影した車両を表す矩形の4頂点の座標を平均した重心位置の座標である。投影後の面積は道路平面上に投影した車両を表す矩形の面積である。速度は当該矩形(車両)の速度である。隠れ車両フラグは、画像上で後続車両により先行車両が隠れたと判明したとき立てるフラグである。区間外フラグは車両を表す矩形が計測範囲外に出たと判断されたときに立てるフラグである。
【0069】
図10は、本発明の説明図(投影面の重なり)を示す。道路面上を車両が左から右方向に走行し、後方の上からカメラ10で撮影した画像上で、後続車により先行車が隠れてしまい、先頭部分がわずかしか出ていない様子を示す。この場合には、斜線で示したように、後続車の道路面上への投影面積と、先行車の道路面上への投影面積との差が一定値以上、かつ後続車の投影重心位置と先行者の今回の予測した予測位置との差が一定値以下のときに先行車が隠れたと判定し、隠れ車両を精度良好に判定することが可能となる。
【0070】
図11は、本発明の投影重心位置の移動距離の算出説明図を示す。これは、時刻t0のときの道路平面上の車両を表す矩形が、時刻t1のときに図示のように上方向に移動していた場合、両者の重心の距離差ΔDを図示の下記の式で算出する。
【0071】
ΔD=((Xw1−Xw0)2+(Yw1−Yw0)2)1/2
図12は、本発明の説明図(式1)を示す。これは、既述した図7の画像面上の座標系と、ワールド座標系(道路面上の座標系)と変換する式1を説明するものである。
【0072】
図13は、本発明の説明図(式1)を示す。
図13の(a)は、カメラパラメータを求める場合を示す。ここでは、式1において標本点をn個とり、残差の2乗和が最小になるようにして求める。
【0073】
図13の(b)は、画像面から道路平面への変換を行う場合を示す。ここでは、既述した図12の式1でz=0と置き、下式に示すように式2として生成する。そして、カメラパラメータ、画像上の点(u,v)を代入し、(X,Y)の方程式を作り、ガウスの消去法等を用いて解を算出する。
【0074】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、カメラで後方から道路上の車両を撮影した画像をもとに、道路上に投影したときの車両面積の重なりから隠れた車両を判定する構成を採用しているため、通過車両計測時などに後続車が大型者などで先行する車が隠れてしまって検出できない事態を解消し、隠れ車両を高精度に検出して追跡などすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明のシステム構成図である。
【図2】本発明の動作説明フローチャートである。
【図3】本発明の詳細フローチャート(その1)である。
【図4】本発明の詳細フローチャート(その2)である。
【図5】本発明の詳細フローチャート(その3)である。
【図6】本発明のカメラ、車両、道路の関係説明図である。
【図7】本発明の説明図(その1)である。
【図8】本発明の説明図(その2)である。
【図9】本発明のテーブル例である。
【図10】本発明の説明図(投影面の重なり)である。
【図11】本発明の投影重心位置の移動距離の算出説明図である。
【図12】本発明の説明図(式1)である。
【図13】本発明の説明図(式)である。
【符号の説明】
1:画像処理装置
2:画像
3:背景画像作成手段
4:背景画像
5:車両検出手段
6:隠れ車両有無判定手段
7:隠れ車両検出手段
8:検出車両候補テーブル
9:検出車両テーブル
10:カメラ
11:画像入力装置
Claims (3)
- 道路を通過する車両を計測する通過車両計測装置において、
道路上に設置し、車両を後方から撮影して画像を生成するカメラと、
前記画像上で車両を検出する手段と、
前記検出した車両の道路上への投影面積とその重心位置を算出する手段と、
前記算出した車両の重心位置と前回算出した車両の重心位置との差が所定値以内の車両を見つけることを繰り返し、今回、見つからない隠れた車両を推定する手段と、
前記推定した隠れた車両の前回の道路上への投影面積および今回の予測位置と、今回検出された全ての車両の道路上への投影面積および投影重心位置とから面積差が一定値以上、かつ前記予測位置と前記投影重心位置との差が一定値以下のときに隠れ車両と判定する手段と
を備えたことを特徴とする通過車両計測装置。 - 道路上を通過する車両を計測する通過車両計測プログラムにおいて、
コンピュータを、
道路上に設置し、車両を後方からカメラで撮影した画像を生成する手段と、
前記画像上で車両を検出する手段と、
前記検出した車両の道路上への投影面積とその重心位置を算出する手段と、
前記算出した車両の重心位置と前回算出した車両の重心位置との差が所定値以内の車両を見つけることを繰り返し、今回、見つからない隠れた車両を推定する手段と、
前記推定した隠れた車両の前回の道路上への投影面積および今回の予測位置と、今回検出された全ての車両の道路上への投影面積および投影重心位置とから面積差が一定値以上、かつ前記予測位置と前記投影重心位置との差が一定値以下のときに隠れ車両と判定する手段と
として機能させるための通過車両計測プログラム。 - 道路上を通過する車両を計測する通過車両計測方法において、
道路上に設置し、車両を後方からカメラで撮影した画像を生成するステップと、
前記画像上で車両を検出するステップと、
前記検出した車両の道路上への投影面積とその重心位置を算出するステップと、
前記算出した車両の重心位置と前回算出した車両の重心位置との差が所定値以内の車両を見つけることを繰り返し、今回、見つからない隠れた車両を推定するステップと、
前記推定した隠れた車両の前回の道路上への投影面積および今回の予測位置と、今回検出された全ての車両の道路上への投影面積および投影重心位置とから面積差が一定値以上、かつ前記予測位置と前記投影重心位置との差が一定値以下のときに隠れ車両と判定するステップと
を有する通過車両計測方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002236374A JP3923870B2 (ja) | 2002-08-14 | 2002-08-14 | 通過車両計測装置、通過車両計測プログラム、および通過車両計測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002236374A JP3923870B2 (ja) | 2002-08-14 | 2002-08-14 | 通過車両計測装置、通過車両計測プログラム、および通過車両計測方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004078459A JP2004078459A (ja) | 2004-03-11 |
JP3923870B2 true JP3923870B2 (ja) | 2007-06-06 |
Family
ID=32020560
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002236374A Expired - Fee Related JP3923870B2 (ja) | 2002-08-14 | 2002-08-14 | 通過車両計測装置、通過車両計測プログラム、および通過車両計測方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3923870B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109849973A (zh) * | 2017-11-30 | 2019-06-07 | 交控科技股份有限公司 | 一种隐藏列车排除处理方法 |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5146446B2 (ja) * | 2007-03-22 | 2013-02-20 | 日本電気株式会社 | 移動体検知装置および移動体検知プログラムと移動体検知方法 |
JP5275059B2 (ja) * | 2009-01-28 | 2013-08-28 | 三菱電機株式会社 | 車両検知装置、車両検知システム、車両検知装置の車両検知方法および車両検知プログラム |
JP5900416B2 (ja) * | 2013-05-30 | 2016-04-06 | 沖電気工業株式会社 | 交通量推定装置、交通量推定方法およびプログラム |
JP7363831B2 (ja) * | 2021-02-10 | 2023-10-18 | 株式会社デンソー | 情報収集制御装置、情報収集制御方法、情報収集制御プログラム |
-
2002
- 2002-08-14 JP JP2002236374A patent/JP3923870B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109849973A (zh) * | 2017-11-30 | 2019-06-07 | 交控科技股份有限公司 | 一种隐藏列车排除处理方法 |
CN109849973B (zh) * | 2017-11-30 | 2021-03-12 | 交控科技股份有限公司 | 一种隐藏列车排除处理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2004078459A (ja) | 2004-03-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5075672B2 (ja) | 対象物検出装置及び方法 | |
Tsutsui et al. | Optical flow-based person tracking by multiple cameras | |
TWI448977B (zh) | 基於視訊分析的物件計數方法與裝置 | |
Kumar et al. | A semi-automatic 2D solution for vehicle speed estimation from monocular videos | |
JP2003216949A (ja) | 赤外線画像処理装置 | |
JPH11252587A (ja) | 物体追跡装置 | |
JP2019124683A (ja) | オブジェクト速度推定方法と装置及び画像処理機器 | |
JP3655618B2 (ja) | 歩行者年齢判定装置、歩行状態・歩行者年齢判定方法およびプログラム | |
JPH10334207A (ja) | 人流計測装置 | |
JP2015055875A (ja) | 移動先レーンに合流する移動アイテムの移動元レーンの判定 | |
CN112261390B (zh) | 车载摄像设备及其图像优化装置和优化方法 | |
JP2020013206A (ja) | 動画・カメラからの二輪車検知装置、プログラム及びシステム | |
JP2018205870A (ja) | オブジェクト追跡方法および装置 | |
JP3923870B2 (ja) | 通過車両計測装置、通過車両計測プログラム、および通過車両計測方法 | |
Jalalat et al. | Vehicle detection and speed estimation using cascade classifier and sub-pixel stereo matching | |
JPH06180749A (ja) | 路上物体監視装置 | |
JP5981284B2 (ja) | 対象物検出装置、及び対象物検出方法 | |
JP2002259984A (ja) | 動作解析装置及び動作解析方法 | |
JP2002367077A (ja) | 交通渋滞判定装置及び交通渋滞判定方法 | |
JP3100471B2 (ja) | 危険交通事象検出方法 | |
JP3898157B2 (ja) | 赤外線画像認識装置 | |
JP4124861B2 (ja) | 移動量検出装置及びその方法 | |
JPH0991439A (ja) | 物体監視装置 | |
JP3325002B2 (ja) | 画像相関を用いた移動物体測定方法 | |
JP2001283374A (ja) | 交通流計測システム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050324 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20070213 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070222 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100302 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110302 Year of fee payment: 4 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |