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
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Description
【０００１】
【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
【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。
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