JP4973008B2 - 車両判別装置及びそのプログラム - Google Patents
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Description
この第1の背景技術は、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交通流計測システムである。
この第1の背景技術によれば、車両存在を高精度に数値化することができる。
本発明の第2の背景技術として、特開2002−8186号公報に開示されるものがある。
この第3の背景技術は、入力されたテレビカメラから撮像された道路上の画像を保持する画像入力手段と、前記道路上の画像の輝度分布を解析する画像解析手段と、順次入力された道路上の画像から切り出されたテンプレートに対してパターンマッチングし、車両を追跡する車両追跡手段と、前記パターンマッチング結果から車両の追跡距離を計算し、計算結果の値が所定値より大きい場合、通過車両と判定する車両判定手段と、前記通過車両と判定された場合、予め定めた車種判定領域の画像を垂直方向に微分し、微分した画像を水平方向に投影して加算された波形を得て、前記波形のピークで最も離れた2つを選択し、選択された2つのピークの各々の垂直方向の座標に基づいて2つのテンプレートを登録し、前記2つのテンプレートの中心座標の差から車両前面部を道路上に投影した投影長を算出し、算出された複数地点の投影長の変化率から前記車両の高さを判定し、判定された高さに基づいて前記車両の車種を判定する車種判定手段とを有する交通流計測装置である。
ところで、車両には、数多くの複雑な形状をした部品から構成されているため複雑なエッジ群を構成する。一方バイクは画像に占める面積の割合も小さく、車両に比べエッジ群は限られている。
よって、車両およびバイク画像におけるエッジ群の特徴抽出は画像内全てに微分フィルターをかけなくても得ることができる。
さらに、(2)で求めた濃度(輝度)変化に平滑化を施すことで変化量を滑らかにしノイズを除去することもできる。
「周辺の画素」とは、対象画像上の水平方向及び垂直方向のそれぞれに等間隔の位置の画素の周辺の画素であり、必要最小限としては、次工程のフィルター手段で必要となる輝度成分の値の画素である。たとえば、微分フィルターが3行3列の行列式で示されるならば、対象画像上の水平方向及び垂直方向のそれぞれに等間隔の位置の画素を中心として垂直方向に3つ、水平方向に3つの画素の輝度成分の値が次工程の微分フィルター手段で必要となる輝度成分の値であり、「周辺の画素」は対象画像上の水平方向及び垂直方向のそれぞれに等間隔の位置の画素を除いた、4つである。
勿論、特徴抽出手段は、全画素の輝度成分の値を求めてもよい。
さらに、二輪車と判別するための条件として、特定変化量数が第4の閾値以下である条件を加えることもできる。このときの、第4の閾値は、[2]の第2の閾値以下であることが望ましい。
本発明に係る車両判別装置は必要に応じて、前記フィルター手段は、微分フィルターによって変化量を算出するものである。
本発明に係る車両判別装置は必要に応じて、前記フィルター手段は、フーリエ変換によって変化量を算出するものである。
これら前記の発明の概要は、本発明に必須となる特徴を列挙したものではなく、これら複数の特徴のサブコンビネーションも発明となり得る。
[1.システム構成]
図1は本実施形態に係る撮像環境の説明図である。本実施形態では撮像装置10を工場敷地内に敷設された道路脇に配置し、工場母屋内に車両判別装置200を配置している。撮像装置10で撮像された撮像画像は、撮像装置10と車両判別装置200を結ぶ通信路を介して車両判別装置200に送信され、車両判別装置200は受信した撮像画像に情報処理を施して車両判別結果を出力する。車両判別結果は管理者が操作する管理コンピュータ30で集計され、敷地内に入場している車両数を四輪車と二輪車毎に表示する。これらの情報は、例えば、警備上用いることができる他、工場施設増設の設計時に用いることができる。
特徴抽出部212が使用するRGB形式の撮像画像をHSI形式に変換する技術は周知・慣用技術であり、ここで、詳説しない。
特徴抽出部212が求める必要があるのは、HSI形式のH成分、S成分、I成分のうち、I成分のみであるので、H成分、S成分も求める必要がない。これらの成分を求めないことで、不必要な演算処理を回避することができる。
微分値に差があるところは画像内の濃度が変化している点である。(濃度値の傾きが大きいほど微分値は大きく変化する。)
差が大きければ大きいほど急激に濃度が変わっている点であるから、その差がある点付近に路面以外のものが映っていると推測できる。
微分フィルターは、画像データの各点での微係数を新しい画素値とするフィルタである。実際には、ディジタル画像であるから差分を考えることになる。フィルタ係数には水平方向成分と垂直方向成分がある。
水平方向のフィルタ係数は次の通り。
撮像画像上の垂直格子線と水平格子線から形成される格子の頂点である格子点の画素における変化量のうち、所定閾値以上の値を有する変化量をカウントする。撮像画像中で一定値以上の変化量を有する点は、前記格子点の中でも撮像画像に写り込んでいるバイク、四輪車に位置するものと推定することができる。そして、バイクに位置する格子点と四輪車に位置する格子点を比較した場合、四輪車の方がバイクに比べ撮像画像中に占める面積が大きいため、位置する格子点の数も多くなる。したがって、この位置する格子点の数から撮像画像中に写りこむ対象物が四輪車かそれ以外かを判別することができる。
撮像画像上の各垂直格子線上の格子点の画素における変化量を積算したものが、垂直投影値である。この垂直投影値の中で予め定められている数より大きい値の画素から、水平方向に垂直投影値を積算して特定垂直投影値を求める。そして、全ての垂直投影値を積算した全垂直投影値、つまり、全変化量で特定垂直投影値を除法して特定垂直投影値比率を求める。なお、特定垂直投影値を構成する、垂直投影値に対応した画素を通過する水平方向の線分は連続している必要がある。つまり、たとえば、図4において、第3の垂直格子線上に存在する、予め定められた数より大きい垂直投影値を持つ格子点上の画素と、第4の垂直格子線上に存在する、予め定められた数より大きい垂直投影値を持つ格子点上の画素は横(水平)方向に連続しており、第3の垂直格子線の格子点上の画素の垂直投影値と第4の垂直格子線の格子点上の画素の垂直投影値を積算して特定垂直投影値を求めることはできるが、第1の垂直格子線上に存在する、予め定められた数より大きい垂直投影値を持つ格子点上の画素と第2の垂直格子線上に存在する、予め定められた数より大きい垂直投影値を持つ格子点上の画素は横(水平)方向に連続しておらず、第1の垂直格子線の格子点上の画素の垂直投影値と第2の垂直格子線の格子点上の画素の垂直投影値を積算して特定垂直投影値を求めることは、第2の垂直格子線も含めて連続していない限りは、できないということである。
車両判別部216が求めた特定変化量数及び特定垂直投影値比率が満たすか否かの判定で使用する所定条件も、詳細には撮像環境で異なるが、以下説示する所定条件を基準にして用いることができる。
図6は本実施形態に係る車両判別装置の動作フローチャート、図7は本実施形態に係る車両判別装置の特定変化量数算出処理の詳細フローチャート及び図8は本実施形態に係る車両判別装置の特定垂直投影値比率算出処理の詳細フローチャートである。
プロセッサ210が特徴抽出部212として撮像画像中格子の頂点及び微分フィルターで必要となる格子の頂点の周辺についてRGB成分からI成分に変換する(ステップ200)。
プロセッサ210が特定変化量数算出部214として微分フィルター部213で求まったフィルターデータの中から変化量を取り出し(ステップ501)、取り出した変化量がn以上か否かを判断する(ステップ502)。n以上であれば特定変化量数をカウントアップし(ステップ503)、n以上でなければ次に進む。次に、取り出した変化量が最後の変化量か否かを判断する(ステップ504)。最後の変化量であれば終了し、そうでなければステップ501に戻る。
プロセッサ210が特定垂直投影値比率算出部215として第nの水平位置にある変化量を積算する。つまり、第nの垂直格子線上の画素における変化量を積算する(ステップ601)。nの初期値は1である。プロセッサ210がnがNと等しいか否かを判断する(ステップ602)。等しくない場合には、nを1インクリメントしてステップ601に戻る。等しい場合には次の処理に進む。
プロセッサ210が1番目からT番目の積算値を取り出す(ステップ612)。Tは任意に設定することができる。図4であればTは例えば2である。
プロセッサ210が取り出した積算値の垂直格子線の中で連続していない垂直格子線の積算値を除外して、積算値を積算して特定垂直投影値を求める(ステップ613)。四輪車であれバイクであれ対象物が撮像画像中に存在する場合には、ある領域を連続して占めることになり、撮像画像中に離散して存在することはないため、連続していない格子線の積算値を加算しないことでノイズを除去することができる。たとえば、図4では、第3の垂直格子線と第4の垂直格子線上の格子点が二輪車及び二輪車の運転者に重なり、通常であれば、第3の垂直格子線の積算値若しくは第4の垂直格子線の積算値が、1番及び2番目に積算値が大きな値となるが、ノイズによって、第1の垂直格子線が2番目に積算値が大きい垂直格子線となったとしても、ステップ614によって加算されない。ここで、T個の積算値にするために、T番目以降の隣接関係にある積算値を取り出す構成にすることもできる。そうすることで、先程の図4の例で言えば、第3の垂直格子線の積算値若しくは第4の垂直格子線の積算値が積算されて特定垂直投影値となる。他に、もっとも高い積算値の垂直格子線を中心としてこの垂直格子線を含んで横方向に連続したT本の垂直格子線の積算値を積算して特定垂直投影値とすることもできる。
プロセッサ210が特定垂直投影値を全ての積算値を積算した値で除算して特定垂直投影値の比率を求める(ステップ621)。
このように本実施形態に係る車両判別装置によれば、撮像装置10から取り込んだ撮像画像から特定の点のI成分を抽出し、抽出したI成分に対して微分フィルターをかけ、特定変化量数及び特定垂直投影値比率を求め、この求めた特定変化量数及び特定垂直投影値比率が所定条件を満たすか否かで撮像画像に写り込んでいる車両が二輪車か四輪車かを判別することができる。特に、撮像画像中で画像処理する画素が特定の画素に限られ、高速に車両を判別することができる。
実際に、図4の二輪車が撮像されている撮像画像と、図5の四輪車が撮像されている撮像画像に対して、格子点の濃度変化量を求め、全濃度変化量での割合を求めたものが、それぞれ表1、表2となる。なお、図4及び図5は線画であるが、実際はRGB画像であり、そのRGB画像を用いて実験した。表のn行m列の値は、第n水平格子線と第m垂直格子線の交点の画素の濃度変化量の割合である。
それらの行のみで特定垂直投影値の比率を求めると、車が45.19382215であるのに対し、二輪車が70.46907183であり、十分に判別できる程値が離隔している。
[グループ化による特定垂直投影値の算出方法]
図9は格子線の全水平画素の変化量を各水平位置で垂直投影して算出した値をグラフ化した図例である。図9(a)がバイクについてであり、図9(b)が四輪車についてである。
前記第1の実施形態においては、微分フィルターを用いて微分値を求めたが、フーリエ変換を用いて微分値を求めてもよい。たとえば、撮像画像に対してフーリエ変換を施し、低周波成分を取り除き高周波成分のみとして逆フーリエ変換をしても求めることもできる。
特定変化量点は、バイク、車等が存在していると推定される箇所である。ところで、バイク、車等は撮像画像中で特定領域を連続して占有しており、離散して存在することはない。よって、ある集合を形成している特定変化量点から所定距離以上離隔した特定変化量点は、バイク、車等が存在している点を示しているのではなく、ノイズの可能性が非常に高い。すなわち、このような所定距離以上離隔した特定変化量点を無視して、車両判別を実施することで、より精度の高い車両判別を実現することができる。これは、ステップ400とステップ500の間に実施することが望ましい。ここで、「ある集合を形成している特定変化量点から所定距離以上離隔した特定変化量点」としたが、最も近い特定変化量点が所定距離以上である特定変化量点とすることもできる。
前記各実施形態に関して次の付記を記す。
(付記1) 車両を撮像する撮像装置で撮像された対象画像上の水平方向及び垂直方向のそれぞれに等間隔の位置の画素及びその周辺の画素を輝度成分に変換する特徴抽出手段と、当該特徴抽出手段で求めた該当画素の輝度成分の値に対して微分フィルターをかける微分フィルター手段と、微分フィルター手段で求めた変化量のうち第1の閾値以上の値を有する変化量数をカウントする特定変化量数算出手段と、特定変化量算出手段でカウントした変化量数に基づいて対象画像に撮像されている車両を判別する車両判別手段とを含む車両判別装置。
なお、前記付記1及び付記3を適用して1つの装置とすることで、より正確に車両の判別を実行することができる。つまり、付記1で判別された結果と付記3で判別された結果とを照合し、同じ結果である場合にはその判別結果が正しいものとして出力することができる。異なる結果であれば、一方の判別結果が誤っている可能性が高いので、判別未確定
として別途出力することもできる。さらに、ある車両の種別について付記1の判別結果の正答率が高く、他の車両の種別について付記3の判別結果の正答率が高いといった、車両の種別によって付記1と付記3の判別結果の正答率が異なることもあり、判別結果の正答率の高い判別結果を出した方を優先的に出力する構成にすることもできる。たとえば、付記1の判別結果が軽自動車であり、軽自動車について付記1のこれまでの正答率は95[%]であり、一方、付記3の判別結果が普通乗用車であり、普通乗用車について付記3のこれまでの正答率は60[%]であるときは、付記1の判別結果を優先して出力する。さらに、同じ撮像環境の条件値でも時間によって変化するものもパラメータとして用いることもできる。たとえば、各天候条件での正答率も記録しておき、対象とする撮像画像の撮像時の天候条件に合致する天候条件の正答率を読み出す構成とすることもできる。
30 管理コンピュータ
200 車両判別装置
210 CPU(プロセッサ)
211 入力部
212 特徴抽出部
213 微分フィルター部
214 特定変化量数算出部
215 特定垂直投影値比率算出部
216 車両判別部
217 出力部
220 DRAM
230 HD
240 ディスプレイ
250 キーボード
260 マウス
270 LANカード
280 CD−ROMドライブ
Claims (7)
- 入力画像上で、水平方向および垂直方向のそれぞれの方向で等間隔である格子位置における複数の画素の輝度成分値、および、前記複数の画素それぞれの周辺の画素の輝度成分値を求める特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段で求められた画素の輝度成分値に対して変化量を算出するフィルター手段と、
前記変化量を水平位置が同じである画素毎に積算した垂直投影値と、全ての前記垂直投影値を積算した全変化量と、特定の条件を満たす複数の前記垂直投影値を積算した特定垂直投影値に基づき、前記特定垂直投影値の前記全変化量に対する比率である特定垂直投影値比率を算出する特定垂直投影値比率算出手段と、
前記特定垂直投影値比率に基づいて前記入力画像に撮像されている車両を判別する車両判別手段と、を備え、
前記特定の条件は、前記垂直投影値を構成し、かつ、所定の閾値よりも前記変化量が大きい前記格子位置にある画素が、前記所定のしきい値よりも前記変化量が大きい他の画素と、水平方向の隣接する前記格子位置にあることである、ことを特徴とする車両判別装置。 - 請求項1記載の車両判別装置であって、前記車両判別手段は、前記特定垂直投影値の比率が第3の閾値以上であり、かつ、前記変化量数が第4の閾値以下である場合に、前記入力画像で撮像されている車両が二輪車であると判別することを特徴とする車両判別装置。
- 請求項1記載の車両判別装置であって、前記格子の間隔は、前記入力画像の撮像条件、または、前記車両判別手段の判別結果に基づき制御されることを特徴とする車両判別装置。
- 請求項1記載の車両判別装置であって、前記フィルター手段は、微分フィルターによって変化量を算出することを特徴とする車両判別装置。
- 請求項1記載の車両判別装置であって、前記フィルター手段は、フーリエ変換によって
変化量を算出することを特徴とする車両判別装置。 - コンピュータが、
入力画像上で、水平方向および垂直方向のそれぞれの方向で等間隔である格子位置における複数の画素の輝度成分値、および、前記複数の画素それぞれの周辺の画素の輝度成分値を求める特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで求められた画素の輝度成分値に対して変化量を算出するフィルターステップと、
前記変化量を水平位置が同じである画素毎に積算した垂直投影値と、全ての前記垂直投影値を積算した全変化量と、特定の条件を満たす複数の前記垂直投影値を積算した特定垂直投影値に基づき、前記特定垂直投影値の前記全変化量に対する比率である特定垂直投影値比率を算出する特定垂直投影値比率算出ステップと、
前記特定垂直投影値比率に基づいて前記入力画像に撮像されている車両を判別する車両判別ステップと、を実行し、
前記特定の条件は、前記垂直投影値を構成し、かつ、所定の閾値よりも前記変化量が大きい前記格子位置にある画素が、前記所定のしきい値よりも前記変化量が大きい他の画素と、水平方向の隣接する前記格子位置にあることである、ことを特徴とする車両判別方法。 - 入力画像上で、水平方向および垂直方向のそれぞれの方向で等間隔である格子位置における複数の画素の輝度成分値、および、前記複数の画素それぞれの周辺の画素の輝度成分値を求める特徴抽出手段、
前記特徴抽出手段で求められた画素の輝度成分値に対して変化量を算出するフィルター手段、
前記変化量を水平位置が同じである画素毎に積算した垂直投影値と、全ての前記垂直投影値を積算した全変化量と、特定の条件を満たす複数の前記垂直投影値を積算した特定垂直投影値に基づき、前記特定垂直投影値の前記全変化量に対する比率である特定垂直投影値比率を算出する特定垂直投影値比率算出手段、
前記特定垂直投影値比率に基づいて前記入力画像に撮像されている車両を判別する車両判別手段としてコンピュータを機能させ、
前記特定の条件は、前記垂直投影値を構成し、かつ、所定の閾値よりも前記変化量が大きい前記格子位置にある画素が、前記所定のしきい値よりも前記変化量が大きい他の画素と、水平方向の隣接する前記格子位置にあることである、ことを特徴とする車両判別プログラム。
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