JP4028299B2 - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
この発明は、道路監視システムにおいて、監視エリアを撮像して得た画像データを用いて監視エリアにおける渋滞の有無を的確に判定することが可能な画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来、道路監視システムにおいては、監視エリアをカメラにより撮像して得られた画像データを画像処理して事象解析を行うようにしている。この場合には、差分処理が用いられるのが通例であり、フレーム間差分処理と背景差分処理を行い、これらの結果を組み合わせている(例えば、特開2000−175174号公報、特開平7−334683号公報)。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
上記のシステムにおいて渋滞を検出する場合には、車両が存在する領域検出を行って画像内において何台の車両が存在しているかを求める手法が基本的である。しかしながら、激しい渋滞においては車両同士が重なり合い、1台1台を峻別することが不可能である場合が多いことから適切に渋滞を検出することが難しいものであった。これに対し、渋滞時に車両が重なって生じるエッジの段々部分の数に基づき車両台数を求める手法が試みられているが、必ずしも適切な結果を伴わないことが多い。
【0004】
本発明は上記のような従来の画像処理における現状に鑑みてなされたもので、その目的は道路上における車両を1台1台峻別できないような状況でも、渋滞を適切に検出可能な画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムを提供することである。
【0005】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理装置は、カメラにより監視エリアを撮像した画像データについてフレーム間差分処理を行う第1の差分処理手段と、前記画像データについて背景差分処理を行う第2の差分処理手段と、前記第1の差分処理手段によるフレーム間差分により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行うと共に、前記第2の差分処理手段による背景差分により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行う2値化手段と、前記2値化手段により得られたフレーム間差分に対応する2値化データと背景差分に対応する2値化データとのそれぞれについて、画像内の白画素占有率を算出する算出手段と、前記算出手段により算出されたフレーム間差分に対応する2値化データについての白画素占有率が所定以上であるか否か、更に、前記算出手段により算出された背景差分に対応する2値化データについての白画素占有率が所定以上であるか否かに基づき渋滞の有無を判定する判定手段とを具備することを特徴とする。
【0006】
本発明に係る画像処理装置では、前記判定手段は、各2値化データについての白画素占有率が共にそれぞれの閾値以上である場合に渋滞ありと判定することを特徴とする。
【0007】
本発明に係る画像処理方法は、カメラにより監視エリアを撮像した画像データについてフレーム間差分処理を行う第1の差分処理ステップと、前記画像データについて背景差分処理を行う第2の差分処理ステップと、前記第1の差分処理ステップによるフレーム間差分により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行うと共に、前記第2の差分処理ステップによる背景差分により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行う2値化ステップと、前記2値化ステップにより得られたフレーム間差分に対応する2値化データと背景差分に対応する2値化データとのそれぞれについて、画像内の白画素占有率を算出する算出ステップと、前記算出ステップにより算出されたフレーム間差分に対応する2値化データについての白画素占有率が所定以上であるか否か、更に、前記算出手段により算出された背景差分に対応する2値化データについての白画素占有率が所定以上であるか否かに基づき渋滞の有無を判定する判定ステップとを具備することを特徴とする。
【0008】
本発明に係る画像処理方法では、前記判定ステップにて、各2値化データについての白画素占有率が共にそれぞれの閾値以上である場合に渋滞ありと判定することを特徴とする。
【0009】
本発明に係る画像処理プログラムは、主メモリに格納されたプログラムに基づき中央処理装置が処理を行って結果を得るコンピュータに用いられる画像処理プログラムにおいて、前記中央処理装置に対し、カメラにより監視エリアを撮像した画像データについてフレーム間差分処理を行う第1の差分処理ステップと、前記画像データについて背景差分処理を行う第2の差分処理ステップと、前記第1の差分処理ステップによるフレーム間差分により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行うと共に、前記第2の差分処理ステップによる背景差分により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行う2値化ステップと、前記2値化ステップにより得られたフレーム間差分に対応する2値化データと背景差分に対応する2値化データとのそれぞれについて、画像内の白画素占有率を算出する算出ステップと、前記算出ステップにより算出されたフレーム間差分に対応する2値化データについての白画素占有率が所定以上であるか否か、更に、前記算出手段により算出された背景差分に対応する2値化データについての白画素占有率が所定以上であるか否かに基づき渋滞の有無を判定する判定ステップとを実行させることを特徴とする。
【0010】
本発明に係る画像処理プログラムでは、前記判定ステップにて、各2値化データについての白画素占有率が共にそれぞれの閾値以上である場合に渋滞ありと判定することを特徴とする。
【0011】
【発明の実施の形態】
以下添付図面を参照して、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムを説明する。図1には、画像処理装置の構成が示されている。この画像処理装置は、図2に示される監視システムの画像処理部計算機2により実現される。
【0012】
図2に示されるように監視システムは、ネットワーク1を介して画像処理部計算機2、統合処理部計算機3、事象判定部計算機4及び表示等を行う報知盤5−1〜5−nが接続されている。画像処理部計算機2には、カメラ6−1〜6−m(mは整数)が接続されている。
【0013】
上記システムにおいては、次のように動作がなされる。カメラ6−1〜6−mが監視対象物の撮像を行って、画像データを画像処理部計算機2へ送る。画像処理部計算機2は、後に述べるように監視対象物の存在領域の特定などを実行し、処理結果情報を統合処理部計算機3へ送る。統合処理部計算機3は画像処理部計算機2から送られた情報に基づき、例えばカメラ6−1〜6−mのいずれにより得られた画像データについて画像処理部計算機2が処理を行った結果をどのように用いるかを決定する等、次の事象判定に必要な画像データを抽出し或いは組み合わせる等の処理を行う。その結果は統合処理部計算機3から事象判定部計算機4へ送られる。事象判定部計算機4は送られた画像データ及び統合処理部計算機3が処理した結果を用い、発生した事象の判定を行う。ここにおいて事象とは、例えば道路監視システムにおいては、事故の発生、落下物の発生、渋滞、火災等である。
【0014】
事象判定部計算機4は判定した結果に基づき、報知盤5−1〜5−nのいずれにどのような内容の情報を送るか等を判定してネットワーク1を介して必要な情報を必要な報知盤へ送出する。斯して報知盤5−1〜5−nによって、所要の情報の報知がなされる。
【0015】
上記の画像処理部計算機2においては、図1に示される各手段により画像処理装置が構成される。この画像処理装置は、画像取得手段11、第1の差分処理手段12、第2の差分処理手段13、2値化手段14、算出手段15、判定手段16を具備している。画像取得手段11は、カメラ6−1〜6−mから監視対象画像データを取り込むものであり、第1の差分処理手段12及び第2の差分処理手段13へ出力するためにコンピュータ処理可能な画像データに変換している。
【0016】
第1の差分処理手段12は、画像取得手段11により取り込まれた画像データについて背景差分を行うものであり、第2の差分処理手段13は、画像取得手段11により取り込まれた画像データについてフレーム間差分を行うものである。2値化手段14は、第1の2値化手段14Aと第2の2値化手段14Bとを有し、第1の2値化手段14Aは、第1の差分処理手段12により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行うものであり、第2の2値化手段14Bは、第2の差分処理手段13により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行うものである。
【0017】
算出手段15は、第1の算出手段15Aと第2の算出手段15Bとを具備しており、第1の算出手段15Aは、第1の2値化手段14Aにより得られた2値化データについて画像内の白画素占有率を算出するものであり、第2の算出手段15Bは、第2の2値化手段14Bにより得られた2値化データについて画像内の白画素占有率を算出するものである。
【0018】
更に、判定手段16は、算出手段15により算出された白画素占有率が所定以上であるか否かに基づき渋滞の有無を判定するものである。
【0019】
上記の画像処理装置を構成する画像処理部計算機2は、例えばパーソナルコンピュータやワークステーションその他の計算機により構成され、例えば、図3に示すような構成要素からなっている。すなわち、図3の計算機は、装置を統括制御するCPU51を有し、このCPU51に上記CPU51が用いるプログラム及びデータ等の情報が記憶される主記憶装置52が接続されている。更に、CPU51には、システムバス53を介してキーボード制御部54、表示制御部55、プリンタ制御部56、通信インタフェース57、マウス制御部58、磁気ディスク制御部59が接続されている。キーボード制御部54には各種情報をキー入力可能なキーボード入力装置60が接続され、表示制御部55には情報を表示するためのCRT表示装置61が接続され、プリンタ制御部56には情報を印字出力するためのプリンタ装置62が接続され、通信インタフェース57には回線を介して通信を行うための通信処理部63が接続され、マウス制御部58にはポインティングディバイスであるマウス64が接続され、磁気ディスク制御部59には補助記憶装置である磁気ディスク装置65が接続されている。なお、画像処理部計算機2には、CPU51、主記憶装置52、磁気ディスク制御部59、磁気ディスク装置65、通信インタフェース57、通信処理部63が少なくとも設けられる。また、必要に応じてフレキシブルディスクドライブ、磁気カード或いはICカードリーダ、MO(光磁気ディスク)ドライブ等が設けられる。
【0020】
そして、図1に示した各手段は、CPU51が図4と図9に示されるフローチャートに対応するプログラムにより本発明に係る画像処理方法を行うことで実現されるので、このフローチャートにより本発明に係る画像処理装置の動作を説明する。上記フローチャートに対応するプログラムは、本発明に係る画像処理プログラムであり、例えば磁気ディスク装置65に格納されており、主メモリを構成する主記憶装置52へ読み出されて実行される。このフローチャートに示すように、まず、動作が開始され、カメラ6−1〜6−mから1フレームの画像データの取り込みを行う(S1:画像取得手段11)。
【0021】
次に、上記1フレームの画像データについて背景差分処理とフレーム間差分処理とを行い(S2)、各差分結果について2値化の処理を行う(S4)。こお2値化に用いる閾値は、背景差分処理による結果に対するものとフレーム間差分処理による結果に対するものとで、必要に応じ異ならせる。
【0022】
上記ステップS3において得られた2種の2値化画像データについて、それぞれにおける白画素占有率を算出する(S4)。ここで、画像中の画素の総数をNとし、フレーム間差分の2値化画像中の白画素数をNF、背景差分の2値化画像中の白画素数をNBとする。なお、白画素は2値化された画素の「1」に対応し、輝度変化が生じた画素に相当する。
【0023】
そして、フレーム間差分における白画素の占有率をWPRatio*F とし、一方、背景差分における白画素の占有率をWPRatio*BG とする。WPRatio*F =NF/Nとなり、WPRatio*BG =NB/Nとなる。
【0024】
ステップS4に次いで、フレーム間差分における白画素の占有率であるWPRatio*F が予め定められた閾値Th1よりも大きいか判定する(S5)。このステップS5においてNOとなると、渋滞無しと判定結果を出力する(S7)。また、ステップS5においてYESとなると、背景差分における白画素の占有率であるWPRatio*BG が予め定められた閾値Th2よりも大きいか判定する(S6)。
【0025】
このステップS6においてNOとなると、渋滞無しと判定結果を出力する(S7)。一方、ステップS6においてYESとなると、渋滞ありと判定結果を出力する(S8)。このように本実施の形態では、各2値化データについての白画素占有率が共にそれぞれの閾値以上である場合に渋滞ありと判定することにより、フレーム差分処理と背景差分処理によるそれぞれでは、誤った結果となる確率を下げて適切に渋滞の検出を可能としている。
【0026】
次に、あるトンネル内における自由流の画像と、渋滞における画像とについて本実施の形態を適用すると好適に渋滞検出が行えることを証明する。図5は同トンネル内における渋滞の際の画像例を示し、図6はトンネル内における自由流の画像例を示す。
【0027】
上記の図6に示す自由流における画像の画像データについてフレーム間差分処理を行ない、2値化を行った場合には図7に示されるような2値化画像が得られ、同じく図6に示す自由流における画像の画像データについて背景差分処理を行ない、2値化を行った場合には図8に示されるような2値化画像が得られるものである。
【0028】
一方、図5に示す渋滞の際における画像の画像データについてフレーム間差分処理を行ない、2値化を行った場合には図9に示されるような2値化画像が得られ、同じく図5に示す渋滞の際における画像の画像データについて背景差分処理を行ない、2値化を行った場合には図10に示されるような2値化画像が得られるものである。
【0029】
図7と図8に示される自由流における画像の画像データについての2値化画像と、図9と図10に示される渋滞の際における画像の画像データについての2値化画像とを比較すると明らかなように、図9と図10に示される渋滞の際における画像の画像データについての2値化画像における白画素の占有率が高くなっていることが分かる。
【0030】
そこで、渋滞の定義に合わせて閾値Th1と閾値Th2を設定することにより適切な渋滞検出が可能となるものである。
【0031】
次に、トンネル内の渋滞及び自由流映像(各々約30分の映像)を用い、フレーム間差分及び背景差分処理の2値化画像データを用いた渋滞検出実験を行った結果を示す。具体的には、フレーム間差分及び背景差分処理の各々の2値化画像データにおける、画面全体に占める白画素の割合である白画素占有率を算出し、自由流時と渋滞時でWPRatio*F*M 及びWPRatio*BG*Mの値にどのような差が生じるかを検証した。
【0032】
ここで、渋滞の定義として次のようなものを挙げることができる。
▲1▼車両の平均速度40km/h(標準値)以下で5分間交通量が25台(標準値)以上の場合
▲2▼交通密度が40台/km/車線以上の場合
▲3▼車群速度が40km/h(標準値)以下の場合
車群速度とは、一塊になって走行する複数台の車両の代表的な速度を意味する。上記▲1▼〜▲3▼のいずれかを満たす時、渋滞と判定する。
【0033】
実験結果
渋滞映像及び自由流映像におけるWPRatio*F*M (フレーム間差分による白画素占有率WPRatio*F の1分間平均値)及びWPRatio*BG*M(背景差分による白画素占有率WPRatio*BGの1 分間平均値)は、それぞれ図11に示されるようになった。図11において、平均値とは、WPRatio*F*M 、WPRatio*BG*Mの全計測値の平均を意味する。
【0034】
結論
渋滞時は自由流時と比較してWPRatio*F*M 、WPRatio*BG*M共に大きな値を取ることがわかる。1つの画像処理手法のみでは、渋滞判定を誤る可能性があるが、2つの手法を用いること及び、ある一定時間(例:5分)内の値に基づいて判定を行うことで、渋滞検出精度を高めることができる。渋滞と判定した場合には上位装置(事象判定部)に渋滞情報を送信するようにすればよい。
【0035】
本手法を用いると、個別車両の追跡や通過台数を正確にカウントできなくても短時間(1分程度)で精度良く渋滞を検出できることがわかった。つまり、図4に示すような1フレームに対応するフローチャートの処理を適宜回数繰り返すことにより、適切に渋滞判定が行えるものである。
【0036】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、フレーム差分処理と背景差分処理によるそれぞれの結果を2値化して、2値化データについての白画素占有率が閾値以上である場合に渋滞ありと判定するので、道路上における車両を1台1台峻別できないような状況でも、渋滞を適切に検出可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図。
【図2】本発明に係る画像処理装置を用いて構成した道路監視システムの構成図。
【図3】本発明に係る画像処理装置の実際上の構成例を示すブロック図。
【図4】本発明に係る画像処理装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図5】トンネル内における渋滞の際の画像例を示す図。
【図6】トンネル内における自由流の画像例を示す図。
【図7】図6に示す自由流における画像のフレーム間差分処理を行ない、2値化を行った結果の2値化画像の画像例を示す図。
【図8】図6に示す自由流における画像の背景差分処理を行ない、2値化を行った結果の2値化画像の画像例を示す図。
【図9】図5に示す渋滞の際における画像のフレーム間差分処理を行ない、2値化を行った結果の2値化画像の画像例を示す図。
【図10】図5に示す渋滞の際における画像の背景差分処理を行ない、2値化を行った結果の2値化画像の画像例を示す図。
【図11】ある実測における渋滞映像及び自由流映像におけるWPRatio*F*M (フレーム間差分による白画素占有率WPRatio*F の1分間平均値)及びWPRatio*BG*M(背景差分による白画素占有率WPRatio*BGの1 分間平均値)の値を示す図。
【符号の説明】
1 ネットワーク
2 画像処理部計算機
3 統合処理部計算機
4 事象判定部計算機
5−1〜5−n 報知盤
6−1〜6−m カメラ
11 画像取得手段
12 第1の差分処理手段
13 第2の差分処理手段
14 2値化手段
14A 第1の2値化手段
14B 第2の2値化手段
15 算出手段
15A 第1の算出手段
15B 第2の算出手段
16 判定手段
Claims (6)
- カメラにより監視エリアを撮像した画像データについてフレーム間差分処理を行う第1の差分処理手段と、
前記画像データについて背景差分処理を行う第2の差分処理手段と、
前記第1の差分処理手段によるフレーム間差分により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行うと共に、前記第2の差分処理手段による背景差分により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行う2値化手段と、
前記2値化手段により得られたフレーム間差分に対応する2値化データと背景差分に対応する2値化データとのそれぞれについて、画像内の白画素占有率を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出されたフレーム間差分に対応する2値化データについての白画素占有率が所定以上であるか否か、更に、前記算出手段により算出された背景差分に対応する2値化データについての白画素占有率が所定以上であるか否かに基づき渋滞の有無を判定する判定手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。 - 前記判定手段は、各2値化データについての白画素占有率が共にそれぞれの閾値以上である場合に渋滞ありと判定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- カメラにより監視エリアを撮像した画像データについてフレーム間差分処理を行う第1の差分処理ステップと、
前記画像データについて背景差分処理を行う第2の差分処理ステップと、
前記第1の差分処理ステップによるフレーム間差分により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行うと共に、前記第2の差分処理ステップによる背景差分により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行う2値化ステップと、
前記2値化ステップにより得られたフレーム間差分に対応する2値化データと背景差分に対応する2値化データとのそれぞれについて、画像内の白画素占有率を算出する算出ステップと、
前記算出ステップにより算出されたフレーム間差分に対応する2値化データについての白画素占有率が所定以上であるか否か、更に、前記算出手段により算出された背景差分に対応する2値化データについての白画素占有率が所定以上であるか否かに基づき渋滞の有無を判定する判定ステップと
を具備することを特徴とする画像処理方法。 - 前記判定ステップでは、各2値化データについての白画素占有率が共にそれぞれの閾値以上である場合に渋滞ありと判定することを特徴とする請求項3に記載の画像処理方法。
- 主メモリに格納されたプログラムに基づき中央処理装置が処理を行って結果を得るコンピュータに用いられる画像処理プログラムにおいて、
前記中央処理装置に対し、
カメラにより監視エリアを撮像した画像データについてフレーム間差分処理を行う第1の差分処理ステップと、
前記画像データについて背景差分処理を行う第2の差分処理ステップと、
前記第1の差分処理ステップによるフレーム間差分により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行うと共に、前記第2の差分処理ステップによる背景差分により得られた差分データについて所定の閾値情報に基づき2値化を行う2値化ステップと、
前記2値化ステップにより得られたフレーム間差分に対応する2値化データと背景差分 に対応する2値化データとのそれぞれについて、画像内の白画素占有率を算出する算出ステップと、
前記算出ステップにより算出されたフレーム間差分に対応する2値化データについての白画素占有率が所定以上であるか否か、更に、前記算出手段により算出された背景差分に対応する2値化データについての白画素占有率が所定以上であるか否かに基づき渋滞の有無を判定する判定ステップと
を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 前記判定ステップでは、各2値化データについての白画素占有率が共にそれぞれの閾値以上である場合に渋滞ありと判定することを特徴とする請求項5に記載の画像処理プログラム。
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