JPH0967954A - Method and device for recognizing empty place of parking area - Google Patents
Method and device for recognizing empty place of parking areaInfo
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- JPH0967954A JPH0967954A JP7222094A JP22209495A JPH0967954A JP H0967954 A JPH0967954 A JP H0967954A JP 7222094 A JP7222094 A JP 7222094A JP 22209495 A JP22209495 A JP 22209495A JP H0967954 A JPH0967954 A JP H0967954A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明が属する技術分野】本発明は、駐車場の利用者の
便宜を図りながら駐車場を効率的に管理するための駐車
場の空き場所認識装置および方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a parking lot vacant space recognizing apparatus and method for efficiently managing a parking lot for the convenience of users of the parking lot.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来から、無人あるいは有人の駐車場の
各駐車区画に実際に車両が駐車しているか空車かを管理
し、認識することが駐車場の有効利用にとって重要であ
り、種々の方式や手法が提案されている。典型的な先行
技術では、駐車場の駐車区画毎にループコイルや超音波
センサ、あるいは赤外線センサ等を設置し、駐車場の空
き情報の管理をしたり車両の有無を判定したりする方法
がある。勿論人間が目視によって確認する方法もある。2. Description of the Related Art Conventionally, it has been important to effectively use a parking lot by managing and recognizing whether a vehicle is actually parked or vacant in each parking section of an unmanned or manned parking lot. And methods have been proposed. In a typical prior art, there is a method of installing a loop coil, an ultrasonic sensor, an infrared sensor, or the like for each parking section of a parking lot, and managing empty information in the parking lot or determining whether or not there is a vehicle. . Of course, there is also a method for humans to visually check.
【０００３】たとえば特開平５−３２４９５４号公報に
は、画像処理を用いて駐車または空車を認識する先行技
術が開示されている。この先行技術では、駐車場画像の
各駐車領域内にはそれぞれ予め設定された判定領域が設
けられ、各判定領域内の車両の車幅方向エッジ画素数を
検出し、その車幅方向のエッジ画素数が判定基準数を越
える場合に駐車領域内に車両が駐車中であると判定し、
さらに駐車場の駐車台数を計数する。もしその駐車すべ
き駐車区画の判定領域の中に、前後左右に駐車中の車両
の影や、駐車場の周囲の樹木や建物の影といったものが
進入あるいは存在すれば、駐車と誤って判断してしまう
おそれがある。また車幅のエッジの画素数だけでは、夜
間や急激な明るさの変化や、雨や曇などという天候の悪
条件や、急激な天候の変化などの場合、あるいは黒っぽ
い色の車両が駐車した場合などに空車と判定してしまう
おそれがある。For example, Japanese Unexamined Patent Publication No. 5-324954 discloses a prior art for recognizing parking or an empty vehicle by using image processing. In this prior art, a predetermined determination area is provided in each parking area of the parking lot image, the vehicle width direction edge pixel number of the vehicle in each determination area is detected, and the vehicle width direction edge pixel is detected. If the number exceeds the criterion number, it is determined that the vehicle is parked in the parking area,
In addition, the number of parking lots in the parking lot is counted. If there is a shadow of a parked vehicle, shadows of trees or buildings around the parking lot, or other shadows in or around the parking area that is to be parked, the parking area is erroneously determined to be parking. There is a risk that In addition, if the number of pixels on the edge of the vehicle width alone is used, there are nighttime or sudden changes in brightness, bad weather conditions such as rain or cloudy weather, or sudden changes in weather, or when a dark-colored vehicle is parked. There is a risk that it will be judged as an empty car.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】従来のループコイルや
超音波センサを用いて車両が駐車しているか空車である
かを判定する先行技術では、駐車すべき駐車区画がたと
えば８０個存在すれば、８０個のループコイルまたは超
音波センサ等を必要とする。さらにその各駐車区画への
設置工事も必要であり、そのための工事費用がかなり必
要となるコスト的な問題がある。また人間や小動物等が
センサなどの近傍に入れば、センサが反応して駐車と判
定してしまうという誤った認識を行うおそれもある。人
間がセンサなどの下にいないように、注意を促すマーク
を各駐車区画内にそれぞれ１つずつ設置するにしても、
人件費や手間がかかる。特開平５−３２４９５４の先行
技術のように、画像処理を用いたとしも、エッジの画素
数のみだけでは正確な認識を行うことができない。In the prior art for determining whether a vehicle is parked or vacant by using a conventional loop coil or ultrasonic sensor, if there are, for example, 80 parking compartments to be parked, Eighty loop coils or ultrasonic sensors are required. Furthermore, installation work is also required in each of the parking areas, and there is a cost problem in that the construction cost for that is considerably required. In addition, if a human or small animal enters the vicinity of the sensor or the like, the sensor may react and it may be erroneously recognized as parking. Even if one mark is installed in each parking compartment so that people are not under the sensor,
It takes labor and time. Even if image processing is used as in the prior art of Japanese Patent Laid-Open No. 5-324954, accurate recognition cannot be performed only by the number of edge pixels.
【０００５】本発明の目的は、設備および設置工事等の
コストを削減することができ、駐車場の空き場所の駐車
あるいは空車の状態を正しく判定することができる駐車
場の空き場所認識装置および方法を提供することであ
る。It is an object of the present invention to reduce the cost of equipment and installation work, etc., and to identify a parking lot vacant place recognizing apparatus and method capable of correctly determining the state of parking or vacant places in a parking lot. Is to provide.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】本発明は、予め複数の駐
車区画が設定されている駐車の空き場所認識装置におい
て、駐車場を上方から監視し、複数の駐車区画を含む監
視画像を撮像する撮像手段と、撮像手段によって撮像さ
れた監視画像から、外回りの濃度値の平均値を算出する
濃度値算出手段と、撮像手段によって撮像された監視画
像から、車幅方向のエッジの投影ヒストグラムを抽出す
る画像処理手段と、画像処理手段によって抽出された投
影ヒストグラムについて、各駐車区画毎に分散値を算出
する分散値算出手段と、各駐車区画の内側に予め設定さ
れる登録エリアについての駐車状態を記憶する記憶手段
と、分散値算出手段および濃度値算出手段からの算出値
を比較し、分散値が濃度値の平均値よりも大きいとき、
車両が登録エリア内に存在する駐車状態であると判断
し、記憶手段を参照して、予め定める時間を越えて登録
エリア内が駐車状態ではない駐車区画を空き場所と認識
する認識手段とを含むことを特徴とする駐車場の空き場
所認識装置である。 本発明に従えば、複数の駐車区画を撮像手段によって上
方から監視し、監視画像中の各駐車区画内に予め設けら
れる登録エリア内で画像処理手段によって監視画像から
車幅方向のエッジの投影ヒストグラムが抽出される。分
散値算出手段は、抽出された投影ヒストグラムについて
各駐車区画毎に分散値を算出し、濃度値算出手段は撮像
手段によって撮像された監視画像の外回りの濃度値の平
均値を算出する。認識手段は、分散値算出手段および濃
度値算出手段からの算出値を比較し、分散値が濃度値の
平均値よりも大きいとき車両が登録エリア内に存在する
駐車状態であると判断する。各駐車区画毎の駐車状態
は、記憶手段に記憶されており、予め定める時間を越え
て登録エリア内が駐車状態ではない駐車区画が空き場所
と認識される。各駐車区画内で車幅方向の投影ヒストグ
ラムの分散値を算出するので、登録エリア内に車両が駐
車しているときにはそのエッジを確実に検出することが
でき、車両が登録エリア内に継続的に予め定める時間以
上存在しないときには、登録エリア内が空いていること
を確実に認識することができる。登録エリアは、各駐車
場区画内に設けられるので、駐車区画の境界線などの影
響を受けない。According to the present invention, in a parking vacant place recognition apparatus in which a plurality of parking sections are set in advance, a parking lot is monitored from above and a monitoring image including the plurality of parking sections is picked up. A projection histogram of edges in the vehicle width direction is extracted from an image capturing unit, a density value calculating unit that calculates an average value of the outer peripheral density values from the monitoring image captured by the image capturing unit, and a monitoring image captured by the image capturing unit. Image processing means and a projection histogram extracted by the image processing means, a variance value calculating means for calculating a variance value for each parking section, and a parking state for a registration area preset inside each parking section. The storage means for storing is compared with the calculated values from the dispersion value calculating means and the density value calculating means, and when the dispersion value is larger than the average value of the density values,
And a recognizing unit that determines that the vehicle is in the registered area and is in a parking state, and refers to the storage unit and recognizes a parking section in which the vehicle is not parked in the registered area for a predetermined time as an empty space. It is a parking lot vacant space recognition device characterized by the above. According to the present invention, the plurality of parking sections are monitored from above by the image pickup means, and the projection histogram of the edges in the vehicle width direction from the monitoring image by the image processing means in the registration area provided in advance in each parking section in the monitoring image. Is extracted. The variance value calculation means calculates a variance value for each parking section with respect to the extracted projection histogram, and the density value calculation means calculates an average value of the density values around the monitoring image captured by the imaging means. The recognizing means compares the calculated values from the variance value calculating means and the density value calculating means, and determines that the vehicle is in a parking state existing in the registration area when the variance value is larger than the average value of the density values. The parking state for each parking section is stored in the storage means, and a parking section in which the registered area is not parked for a predetermined time or longer is recognized as an empty place. Since the variance value of the projection histogram in the vehicle width direction is calculated in each parking area, the edge of the vehicle can be reliably detected when the vehicle is parked in the registration area, and the vehicle can be continuously detected in the registration area. When it does not exist for a predetermined time or longer, it can be surely recognized that the registration area is empty. Since the registration area is provided in each parking lot section, it is not affected by the boundaries of the parking section.
【０００７】また本発明の前記画像処理手段は、監視画
像からノイズを除去し、濃度値の平均値が予め定める基
準値よりも小さいときにヒストグラムの平坦化を行うこ
とを特徴とする。 本発明に従えば、画像処理手段が監視画像からノイズを
除去し、濃度値の平均値が予め定める基準値よりも小さ
いときにヒストグラムの平坦化を行うので、駐車してい
る車両の車幅方向のエッジを一層確実に検出することが
できる。Further, the image processing means of the present invention is characterized in that noise is removed from the monitor image and the histogram is flattened when the average value of the density values is smaller than a predetermined reference value. According to the invention, the image processing means removes noise from the monitor image and flattens the histogram when the average value of the density values is smaller than a predetermined reference value. Edge can be detected more reliably.
【０００８】また本発明の前記撮像手段は、駐車場の複
数箇所を同時に監視可能に、複数台設置されることを特
徴とする。本発明に従えば、複数台数の撮像手段によっ
て駐車場の複数箇所を同時に監視し、監視画像を共通に
画像処理して広い範囲の駐車場を有効を管理することが
できるように空き場所を認識させることができる。The image pickup means of the present invention is characterized in that a plurality of image pickup means are installed so that a plurality of places in a parking lot can be simultaneously monitored. According to the present invention, vacant places are recognized so that a plurality of places in a parking lot can be simultaneously monitored by a plurality of image pickup means and a monitoring image can be commonly image-processed to effectively manage a wide range of parking lots. Can be made.
【０００９】さらに本発明は、予め複数の駐車区画が設
定されている駐車場の空き場所認識方法において、駐車
場を上方から監視し、複数の駐車区画を含む監視画像を
撮像し、撮像手段によって撮像された監視画像から、外
回りの濃度値の平均値を算出し、撮像手段によって撮像
された監視画像から、車幅方向のエッジの投影ヒストグ
ラムを抽出し、画像処理手段によって抽出された投影ヒ
ストグラムについて、各駐車区画毎に分散値を算出し、
分散値および濃度値の平均値を比較し、分散値が濃度値
の平均値よりも大きいとき、車両が登録エリア内に存在
する駐車状態であると判断し、予め定める時間を越えて
登録エリア内が駐車状態ではない駐車区画を空き場所と
認識することを特徴とする駐車場の空き場所認識方法で
ある。 本発明に従えば、複数の駐車区画を撮像しながら監視
し、監視画像中の各駐車区画内に登録エリアを設定し、
駐車区画の境界線などを除いた登録エリア内で車幅方向
のエッジを算出してその投影ヒストグラムの分散値が監
視画像の周囲の平均濃度値よりも大きければ駐車状態で
あると判断する。これによって、周囲あるいは隣接する
駐車区画からの影などを誤って車両と認識するおそれは
なく、各駐車区画毎に車両検知のための手段を設ける場
合に比較して大幅な設備コストの低減を図ることができ
る。Further, according to the present invention, in a method for recognizing a vacant place in a parking lot in which a plurality of parking zones are set in advance, the parking lot is monitored from above, a monitoring image including the plurality of parking zones is picked up, and the image pickup means is used. From the captured monitoring image, the average value of the outer peripheral density values is calculated, and the projection histogram of the edge in the vehicle width direction is extracted from the monitoring image captured by the image capturing unit, and the projection histogram extracted by the image processing unit is extracted. , Calculate the variance for each parking lot,
The variance value and the average density value are compared, and when the variance value is larger than the average density value, it is determined that the vehicle is in the parking area existing in the registration area, and the vehicle is in the registration area after a predetermined time. Is a vacant place recognition method of a parking lot, which is characterized by recognizing a parking section that is not in a parking state as an vacant place. According to the present invention, while monitoring a plurality of parking sections, monitor, set a registration area in each parking section in the monitoring image,
An edge in the vehicle width direction is calculated in the registered area excluding the boundary line of the parking section, and if the variance value of the projection histogram is larger than the average density value around the monitoring image, it is determined that the vehicle is in a parking state. As a result, there is no danger of mistakenly recognizing a vehicle as a shadow from the surrounding or adjacent parking areas, and a significant reduction in equipment costs is achieved compared to the case where a vehicle detection means is provided for each parking area. be able to.
【００１０】[0010]
【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施の一形態の
概略的な電気的構成を示す。撮像手段であるＣＣＤカメ
ラ１は駐車場の複数の駐車区画を監視し、撮像画像を登
録エリア記憶部２を介して画像処理部３に入力する。画
像処理部３に入力された監視画像は、ノイズの除去やヒ
ストグラムの平坦化などの処理が施され、分散値算出手
段４、濃度値算出手段５およびデータ比較手段６で空き
場所認識のための処理が行われる。また監視画像は、陰
極線管（以下「ＣＲＴ」と略称する）７によって画像表
示され、タイマ８が計測する時間経過に基づいて空き場
所か否かの認識が行われる。分散値算出手段４、濃度値
算出手段５、データ比較手段６は、中央処理装置（以下
「ＣＰＵ」と略称する）９によるプログラム動作によっ
て実現される。登録エリア記憶部２、画像処理部３、Ｃ
ＲＴ７、タイマ８およびＣＰＵ９は、空き場所認識装置
１０を構成する。FIG. 1 shows a schematic electrical configuration of an embodiment of the present invention. The CCD camera 1 which is an image pickup means monitors a plurality of parking sections of a parking lot, and inputs a picked-up image to the image processing section 3 via the registration area storage section 2. The monitoring image input to the image processing unit 3 is subjected to processes such as noise removal and histogram flattening, and the variance value calculating unit 4, the density value calculating unit 5, and the data comparing unit 6 are used for vacant space recognition. Processing is performed. Further, the monitor image is displayed by a cathode ray tube (hereinafter abbreviated as “CRT”) 7, and whether or not it is a vacant place is recognized based on the elapsed time measured by the timer 8. The variance value calculating means 4, the density value calculating means 5, and the data comparing means 6 are realized by a program operation by a central processing unit (hereinafter abbreviated as “CPU”) 9. Registration area storage unit 2, image processing unit 3, C
The RT 7, the timer 8 and the CPU 9 constitute an empty space recognition device 10.
【００１１】図２は、図１の空き場所認識装置１０の動
作を示す。ステップａ１では、図３に示すように、駐車
場１１の画像をＣＣＤカメラ１によって取込んで画像入
力を行う。ステップａ２では、取込まれた監視画像内の
駐車区画１２に対して、任意の大きさの登録エリア１３
を設定する。設定された登録エリア１３についての駐車
中か否かの情報は、登録エリア記憶部２に記憶される。FIG. 2 shows the operation of the vacant place recognition apparatus 10 of FIG. At step a1, as shown in FIG. 3, an image of the parking lot 11 is captured by the CCD camera 1 to input the image. At step a2, the registration area 13 of an arbitrary size is added to the parking section 12 in the captured monitoring image.
Set. Information on whether or not the set registration area 13 is parked is stored in the registration area storage unit 2.
【００１２】図３は、（ａ）で駐車場１１の駐車区画１
２のうちの１つの登録エリア１３に車両１４が駐車して
いる状態を示す。ＣＣＤカメラ１は駐車場１１の地面か
ら高い位置に支柱１５によって支持され、その視野１６
内には複数の駐車区画１２が含まれる。登録エリア１３
は、（ｂ）のＣＲＴ画面１７上では説明の便宜上斜線を
施した処理範囲１８として示す。処理範囲１８を駐車区
画１２より小さくして、境界の影響を除く。あまり小さ
くすると、車両のエッジの検出が困難となるので、標準
的な車両の大きさ程度に設定することが好ましい。ＣＲ
Ｔ画面１７の周辺部である外わく１９については、図２
のステップａ３で外回り１ドットの濃度値の平均値を常
に算出しておく。監視画像にノイズが存在しているかも
しれないので、予めノイズを除去するためである。FIG. 3 (a) shows the parking section 1 of the parking lot 11.
The state where the vehicle 14 is parked in one of the registration areas 13 of 2 is shown. The CCD camera 1 is supported by a pillar 15 at a high position above the ground of the parking lot 11, and its field of view 16
A plurality of parking compartments 12 are included therein. Registration area 13
Is shown as a shaded processing range 18 on the CRT screen 17 in (b) for convenience of description. The processing range 18 is made smaller than the parking section 12 to eliminate the influence of boundaries. If it is too small, it will be difficult to detect the edge of the vehicle. Therefore, it is preferable to set the size to a standard vehicle size. CR
As for the outer frame 19 which is the peripheral part of the T screen 17, FIG.
In step a3, the average value of the density values of the outer one dot is always calculated. This is because noise may be present in the surveillance image, so that noise is removed in advance.
【００１３】図２のステップａ４のノイズ除去では、一
般的な画像処理手法の１つであるメディアンフィルタを
処理範囲１８について用いる。ステップａ５では、ステ
ップａ３で算出した平均濃度値と、任意に指定される設
定値との比較を行う。濃度平均値が設定濃度値よりも小
さいときには、ステップａ６に移り、ヒストグラムの平
坦化を行う。この処理は、画像が暗い場合にコントラス
トを強調するためである。平坦化する理由は、全体の画
像が暗いとエッジ成分になる画素の濃度が低くなり、周
囲の画素と混ざり合うような感じになってエッジの検出
が困難となるのを防ぐためである。全体の濃度値のヒス
トグラムをとり、ある濃度値をとる確率を同じようにす
ると、画素数の多いところから画素数の少ないところへ
移し変えることによって、濃度値の低い明るい部分が持
上げられ、エッジが出やすくなる。このようなヒストグ
ラム平坦化の基本的な考え方は、たとえば安居院猛およ
び中嶋正之の共著として産報出版株式会社から１９８２
年９月３０日付で７版として発行された「コンピュータ
画像処理」の第３６頁〜第３８頁に記載されている。In the noise removal in step a4 of FIG. 2, a median filter, which is one of the general image processing methods, is used for the processing range 18. In step a5, the average density value calculated in step a3 is compared with the arbitrarily set value. When the density average value is smaller than the set density value, the process proceeds to step a6 and the histogram is flattened. This processing is for enhancing the contrast when the image is dark. The reason for flattening is to prevent the edge detection from becoming difficult because the density of the pixel that becomes an edge component becomes low when the entire image is dark, and the pixel feels to be mixed with surrounding pixels. Taking a histogram of the overall density value and setting the same probability of taking a certain density value, by moving from a place with a large number of pixels to a place with a small number of pixels, the bright part with low density value is lifted and the edge is It becomes easy to come out. The basic idea of such histogram flattening is, for example, from Koho Publishing Co., Ltd. in 1982, co-authored by Takeshi Yasuiin and Masayuki Nakajima.
It is described on pages 36 to 38 of "Computer Image Processing" published as the 7th edition on September 30, 2013.
【００１４】ステップａ５で濃度平均値が設定濃度値以
上であると判断されるとき、あるいはステップａ６のヒ
ストグラムの平坦化が終了したとき、ステップａ７で監
視画像に対して車幅方向のエッジの抽出が行われる。エ
ッジの抽出には、一般的な画像処理手法のうちのソーベ
ルオペレータを採用しているけれども、他の手法を用い
てもよい。次に抽出されたエッジの車幅方向のみの投影
ヒストグラムを生成する。図４にも示すように、車両の
エッジ抽出をした場合には、車両の長さに対応する縦方
向のエッジよりも、車幅に対応する横方向のエッジの方
が車両としての情報をもっていると判断される。その理
由としては、車両の区別のために縦方向のみのエッジを
抽出した場合には、エッジの抽出部分が少なく、たいて
い２本ぐらいしか抽出することができないけれども、横
方向のエッジを抽出すれば、かなりのエッジを抽出する
ことができることが挙げられる。車両が入っているとき
の投影データと、車両が入っていないときおよび車両以
外の進入物の投影データとは、ステップａ８のＹ成分の
濃度投影に対応するデータの一例として、図５の（ａ）
と（ｂ）とに示される。When it is judged in step a5 that the density average value is equal to or higher than the set density value, or when the flattening of the histogram in step a6 is completed, the edge in the vehicle width direction is extracted from the monitor image in step a7. Is done. Although the Sobel operator of the general image processing methods is adopted for the edge extraction, other methods may be used. Next, a projection histogram of the extracted edge only in the vehicle width direction is generated. As shown in FIG. 4, when the edge of the vehicle is extracted, the lateral edge corresponding to the vehicle width has information as a vehicle rather than the longitudinal edge corresponding to the vehicle length. Is judged. The reason is that when the edges in the vertical direction are extracted to distinguish the vehicles, the number of extracted edges is small and only about two edges can be extracted, but if the horizontal edges are extracted. , It is possible to extract a considerable number of edges. The projection data when the vehicle is present and the projection data when the vehicle is not present and the intruding object other than the vehicle are an example of data corresponding to the Y component density projection in step a8. )
And (b).
【００１５】図１の設定濃度値では、任意として設定す
る濃度値を１００とし、０〜５０は黒から灰色に近づく
領域、１２０では完全な灰色として、この間の値５０〜
１２０を設定する。In the set density value of FIG. 1, the density value arbitrarily set is 100, 0 to 50 is a region approaching from gray to black, and 120 is a complete gray, and the value between 50 and 50 is set between them.
Set 120.
【００１６】エッジの抽出、ノイズ除去処理後の予め設
定した登録エリアの横方向Ｙについての投影ヒストグラ
ムは、次の第１式のように表示される。The projection histogram in the lateral direction Y of the preset registration area after edge extraction and noise removal processing is displayed as in the following first equation.
【００１７】[0017]
【数１】 [Equation 1]
【００１８】ここでｇ（ｙ）は投影データであり、ｆ
（ｘ，ｙ）は（ｘ，ｙ）点の画素の濃度値であり、ｘ，
ｙはＸ，Ｙ座標であり、ＸＭＡＸは登録エリアのｘ座標
の終点であり、ＸＭＩＮは登録エリアのＸ座標の始点で
ある。Here, g (y) is projection data, and f
(X, y) is the density value of the pixel at the point (x, y), and x,
y is the X and Y coordinates, XMAX is the end point of the x coordinate of the registration area, and XMIN is the start point of the X coordinate of the registration area.
【００１９】図２のステップａ９では、次の第２式に示
すようにして分散値を算出する。In step a9 of FIG. 2, the variance value is calculated as shown in the second equation below.
【００２０】[0020]
【数２】 [Equation 2]
【００２１】ここでＸｉは登録エリア内の各画素の濃度
値を示し、Ｘａは各画素の平均値を示し、Ｎは画素の数
をそれぞれ示す。ステップａ１０では、算出された平均
濃度値の変化によって、基準値を変更する。基準値を変
更する場合の一例を次の表１に示す。Here, Xi represents the density value of each pixel in the registration area, Xa represents the average value of each pixel, and N represents the number of pixels. In step a10, the reference value is changed according to the change in the calculated average density value. An example of changing the reference value is shown in Table 1 below.
【００２２】[0022]
【表１】 [Table 1]
【００２３】表１に示すような基準値と算出された分散
値との比較をステップａ１１で行い、なおかつその時点
からたとえば５秒間のシェアタイムをステップａ１２で
とり、５秒経過したステップａ１３でも分散値が大きけ
ればステップａ１４で駐車とみなし、条件が成立しなけ
ればステップａ１５で空車と判定することによって、駐
車場空き場所認識を行うことができる。たとえば車両が
移動中であれば、５秒後にはその登録エリア１３外に出
てしまい、分散値が基準値よりも大きい状態は解消され
る。このような処理は、各登録エリア１３についての認
識を、シェアタイム毎に繰返して行い、その結果を記憶
部２に一旦記憶させ、続けて駐車と判断することができ
るか否かによって行うことができる。A comparison between the reference value and the calculated variance value as shown in Table 1 is performed in step a11, and a share time of, for example, 5 seconds is taken in step a12 from that point and dispersion is performed in step a13 after 5 seconds. If the value is large, it is regarded as parking in step a14, and if the condition is not satisfied, it is determined in step a15 that the vehicle is empty, whereby the parking lot vacant space can be recognized. For example, if the vehicle is moving, it will go out of the registration area 13 after 5 seconds, and the state where the variance value is larger than the reference value is eliminated. Such processing can be performed by repeatedly recognizing each registered area 13 for each share time, temporarily storing the result in the storage unit 2, and continuously determining whether or not parking is possible. it can.
【００２４】図４は、前述のように、（ａ）の原画像に
対し（ｂ）のエッジ抽出後の画像の関係を示す。図５
は、前述のように（ａ）で示す空車のデータと（ｂ）で
示す駐車のデータとの投影ヒストグラムによる比較を示
す。（ｃ）に示すように、縦軸は図３の登録エリアのＸ
座標を６４に分割して示し、横軸はＸｉ点でのＹ成分の
濃度値を示す。この例では、（ａ）の空車データから１
箇所のエッジ２０が抽出され、（ｂ）の駐車のデータか
ら２箇所のエッジ２１，２２が抽出される。（ａ）のエ
ッジ２０は非常に小さく、無視してさしつかえない。FIG. 4 shows the relationship between the original image of (a) and the image after edge extraction of (b) as described above. FIG.
Shows the comparison of the empty vehicle data shown in (a) and the parking data shown in (b) using a projection histogram as described above. As shown in (c), the vertical axis represents X in the registration area in FIG.
The coordinates are shown divided into 64, and the horizontal axis shows the density value of the Y component at the point Xi. In this example, 1 from the empty vehicle data in (a)
The edge 20 at the location is extracted, and the edges 21 and 22 at the two locations are extracted from the parking data in (b). The edge 20 in (a) is very small and can be safely ignored.
【００２５】以上の実施の形態では、１台のＣＣＤカメ
ラ１を用いているけれども、複数台のＣＣＤカメラを用
いて広い範囲の監視を行い、認識装置１台で多数の駐車
区画の空き場所認識と有効な活用とを図ることができ
る。Although one CCD camera 1 is used in the above-mentioned embodiments, a wide range of monitoring is performed using a plurality of CCD cameras, and a single recognition device recognizes vacant places in a large number of parking areas. And effective utilization can be achieved.
【００２６】[0026]
【発明の効果】以上のように本発明によれば、駐車場の
上方から撮像手段によって撮像された監視画像に基づい
て各駐車区画毎の駐車あるいは空車の状態を認識するこ
とができるので、各駐車区画毎に車両検知用のセンサを
設ける場合に比較して、大幅に設備コストを低減するこ
とができる。駐車状態の判断は、各駐車区画内に設けら
れる登録エリア内での車幅方向のエッジを検出し、その
投影ヒストグラムの分散値が監視画像の周囲の濃度平均
値よりも大きい状態が予め定める時間を越えて存在しな
いときに空き場所であると判断するので、瞬間的に人間
や小動物などが登録エリア内に入っても、すぐ登録エリ
ア外に出たり、一時的に車両が登録エリアを通っても他
の場所に移動したりすれば、登録エリアは空き状態であ
ると判断し、駐車場を効率的に管理し、利用者の利便を
図ることができる。As described above, according to the present invention, it is possible to recognize the parking or empty state of each parking section based on the monitoring image taken by the image pickup means from above the parking lot. Compared with the case where a vehicle detection sensor is provided for each parking section, the facility cost can be reduced significantly. The determination of the parking state is performed by detecting the edge in the vehicle width direction within the registration area provided in each parking section, and the variance value of the projection histogram is greater than the surrounding density average value of the monitoring image for a predetermined time. When it does not exist beyond the range, it is judged as a vacant place, so even if a person or small animal enters the registration area for a moment, it immediately leaves the registration area or the vehicle temporarily passes through the registration area. If the user moves to another place, the registered area can be determined to be empty, the parking lot can be efficiently managed, and the convenience of the user can be achieved.
【００２７】また本発明によれば、画像処理手段はノイ
ズを除去して正確な空き場所の認識を行うことができ
る。Further, according to the present invention, the image processing means can remove noise and accurately recognize a vacant place.
【００２８】また本発明によれば、複数台の撮像手段で
多くの駐車区画が空いているか否かを効率的に認識し、
駐車場を有効に活用することができる。Further, according to the present invention, it is possible to efficiently recognize whether or not many parking sections are empty by a plurality of image pickup means,
The parking lot can be effectively utilized.
【００２９】さらに本発明によれば、駐車場の空き場所
を、監視画像の画像処理によって認識することができる
ので、各駐車区画毎にセンサなどを設ける場合に比較し
て設備コストを大幅に低減することができる。周囲の明
るさや急激な明るさの変化に対しても、画像処理の過程
で対応することができ、移動中の車両などを駐車と誤判
定することも防ぐことができる。Further, according to the present invention, the vacant place of the parking lot can be recognized by the image processing of the monitoring image, so that the facility cost can be significantly reduced as compared with the case where a sensor or the like is provided for each parking section. can do. It is possible to cope with the ambient brightness and a sudden change in brightness in the process of image processing, and it is possible to prevent a moving vehicle or the like from being erroneously determined to be parked.
【図１】本発明の実施の一形態の概略的な電気的構成を
示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a schematic electrical configuration of an embodiment of the present invention.
【図２】図１の実施の形態の動作を示すフローチャート
である。FIG. 2 is a flowchart showing an operation of the embodiment of FIG. 1;
【図３】図１の実施の形態による駐車場の監視状態を示
す簡略化した斜視図および監視画像の正面図である。3A and 3B are a simplified perspective view and a front view of a monitoring image showing a monitoring state of a parking lot according to the embodiment of FIG.
【図４】駐車場の監視画像の原画像およびエッジ抽出後
の画像である。FIG. 4 is an original image of a monitoring image of a parking lot and an image after edge extraction.
【図５】図１の実施の形態による空車および駐車にそれ
ぞれ対応するヒストグラムおよび各駐車区画内での座標
の説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of histograms corresponding to an empty vehicle and parking according to the embodiment of FIG. 1 and coordinates in each parking section.
１ ＣＣＤカメラ ２ 登録エリア記憶部 ３ 画像処理部 ４ 分散値算出手段 ５ 濃度値算出手段 ６ データ比較手段 ７ ＣＲＴ ８ タイマ ９ ＣＰＵ １０ 空き場所認識装置 １１ 駐車場 １２ 駐車区画 １３ 登録エリア １４ 車両 １７ ＣＲＴ画面 １８ 処理範囲 １９ 外わく 1 CCD camera 2 registration area storage unit 3 image processing unit 4 dispersion value calculation means 5 density value calculation means 6 data comparison means 7 CRT 8 timer 9 CPU 10 vacant place recognition device 11 parking lot 12 parking area 13 registration area 14 vehicle 17 CRT Screen 18 Processing range 19 Outside
Claims (4)
車の空き場所認識装置において、 駐車場を上方から監視し、複数の駐車区画を含む監視画
像を撮像する撮像手段と、 撮像手段によって撮像された監視画像から、外回りの濃
度値の平均値を算出する濃度値算出手段と、 撮像手段によって撮像された監視画像から、車幅方向の
エッジの投影ヒストグラムを抽出する画像処理手段と、 画像処理手段によって抽出された投影ヒストグラムにつ
いて、各駐車区画毎に分散値を算出する分散値算出手段
と、 各駐車区画の内側に予め設定される登録エリアについて
の駐車状態を記憶する記憶手段と、 分散値算出手段および濃度値算出手段からの算出値を比
較し、分散値が濃度値の平均値よりも大きいとき、車両
が登録エリア内に存在する駐車状態であると判断し、記
憶手段を参照して、予め定める時間を越えて登録エリア
内が駐車状態ではない駐車区画を空き場所と認識する認
識手段とを含むことを特徴とする駐車場の空き場所認識
装置。1. A parking vacant place recognition apparatus in which a plurality of parking sections are set in advance, an imaging unit that monitors a parking lot from above and images a monitoring image including the plurality of parking sections, and an imaging unit that captures the image. A density value calculating means for calculating an average value of the density values of the outer circumference from the monitored image, an image processing means for extracting a projection histogram of an edge in the vehicle width direction from the monitoring image captured by the image capturing means, and an image processing With respect to the projection histogram extracted by the means, a variance value calculating means for calculating a variance value for each parking section, a storage means for storing a parking state for a registered area preset inside each parking section, and a variance value The calculated values from the calculating means and the density value calculating means are compared, and when the variance value is larger than the average value of the density values, the vehicle is parked in the registration area. The vacant place recognition of the parking lot, characterized in that it includes a recognizing means for recognizing that there is a vacant place, and referring to the storage means, recognizing a parking section in which the registered area is not parked over a predetermined time. apparatus.
ズを除去し、濃度値の平均値が予め定める基準値よりも
小さいときにヒストグラムの平坦化を行うことを特徴と
する請求項１記載の駐車場の空き場所認識装置。2. The image processing means removes noise from the monitor image and flattens the histogram when the average value of the density values is smaller than a predetermined reference value. Parking lot vacant space recognition device.
時に監視可能に、複数台設置されることを特徴とする請
求項１または２記載の駐車場の空き場所認識装置。3. The vacant place recognition device for a parking lot according to claim 1, wherein a plurality of the image pickup means are installed so that a plurality of places in the parking lot can be simultaneously monitored.
車場の空き場所認識方法において、 駐車場を上方から監視し、複数の駐車区画を含む監視画
像を撮像し、 撮像手段によって撮像された監視画像から、外回りの濃
度値の平均値を算出し、 撮像手段によって撮像された監視画像から、車幅方向の
エッジの投影ヒストグラムを抽出し、画像処理手段によ
って抽出された投影ヒストグラムについて、各駐車区画
毎に分散値を算出し、 分散値および濃度値の平均値を比較し、分散値が濃度値
の平均値よりも大きいとき、車両が登録エリア内に存在
する駐車状態であると判断し、予め定める時間を越えて
登録エリア内が駐車状態ではない駐車区画を空き場所と
認識することを特徴とする駐車場の空き場所認識方法。4. A method of recognizing a vacant place in a parking lot in which a plurality of parking zones are set in advance, the parking lot is monitored from above, a monitoring image including the plurality of parking zones is captured, and the monitoring means captures the image. From the monitoring image, the average density value of the outer circumference is calculated, the projection histogram of the edge in the vehicle width direction is extracted from the monitoring image captured by the imaging unit, and the projection histogram extracted by the image processing unit is used for each parking. Calculate the variance value for each section, compare the variance value and the average value of the density values, and if the variance value is greater than the average value of the density values, determine that the vehicle is in the parking area existing in the registered area, A method of recognizing a vacant place in a parking lot, which is characterized by recognizing a parking section in which a registered area is not in a parked state over a predetermined time as an vacant place.
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|---|---|---|---|
| JP07222094A JP3112400B2 (en) | 1995-08-30 | 1995-08-30 | Apparatus and method for recognizing empty space in parking lot |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0967954A true JPH0967954A (en) | 1997-03-11 |
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| JP (1) | JP3112400B2 (en) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001305288A (en) * | 2000-04-18 | 2001-10-31 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | Stock detecting method for glass solidified body index confirming device |
| JP2006302284A (en) * | 2005-04-19 | 2006-11-02 | Honeywell Internatl Inc | System and method for transforming 2d image domain data into 3d high density range map |
| FR2906392A1 (en) * | 2006-09-25 | 2008-03-28 | Didier Carre | Vehicle`s e.g. boat, presence determining method for e.g. pleasure port, involves analyzing colors in sections of reference space, and delivering vehicle presence or absence information for each section corresponding to vehicle location |
| JP2009064175A (en) * | 2007-09-05 | 2009-03-26 | Koito Ind Ltd | Object detection device and object detection method |
| CN103730026A (en) * | 2012-10-11 | 2014-04-16 | 现代自动车株式会社 | Apparatus and method for determining parking area |
| US8923565B1 (en) * | 2013-09-26 | 2014-12-30 | Chengdu Haicun Ip Technology Llc | Parked vehicle detection based on edge detection |
| JP2015170137A (en) * | 2014-03-07 | 2015-09-28 | オムロン株式会社 | Image processing device, vehicle detection method, and vehicle detection program |
| US9262683B2 (en) * | 2012-12-04 | 2016-02-16 | Sony Corporation | Image processing device, image processing method, and program |
| JP2017090987A (en) * | 2015-11-04 | 2017-05-25 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | Unoccupied compartment identifying system, method, and program |
| CN111325858A (en) * | 2020-03-06 | 2020-06-23 | 赛特斯信息科技股份有限公司 | Method for realizing automatic charging management aiming at roadside temporary parking space |
| CN112309131A (en) * | 2019-07-30 | 2021-02-02 | 北京京东振世信息技术有限公司 | Parking space state monitoring method and device, storage medium and electronic equipment |
| CN114446088A (en) * | 2022-02-16 | 2022-05-06 | 成都宜泊信息科技有限公司 | Parking space management method, management system, storage medium and electronic equipment |
| CN115410408A (en) * | 2022-08-31 | 2022-11-29 | 南京慧尔视智能科技有限公司 | Method, device, equipment and medium for detecting parking space state change |
-
1995
- 1995-08-30 JP JP07222094A patent/JP3112400B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001305288A (en) * | 2000-04-18 | 2001-10-31 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | Stock detecting method for glass solidified body index confirming device |
| JP2006302284A (en) * | 2005-04-19 | 2006-11-02 | Honeywell Internatl Inc | System and method for transforming 2d image domain data into 3d high density range map |
| FR2906392A1 (en) * | 2006-09-25 | 2008-03-28 | Didier Carre | Vehicle`s e.g. boat, presence determining method for e.g. pleasure port, involves analyzing colors in sections of reference space, and delivering vehicle presence or absence information for each section corresponding to vehicle location |
| JP2009064175A (en) * | 2007-09-05 | 2009-03-26 | Koito Ind Ltd | Object detection device and object detection method |
| CN103730026A (en) * | 2012-10-11 | 2014-04-16 | 现代自动车株式会社 | Apparatus and method for determining parking area |
| US9262683B2 (en) * | 2012-12-04 | 2016-02-16 | Sony Corporation | Image processing device, image processing method, and program |
| US8923565B1 (en) * | 2013-09-26 | 2014-12-30 | Chengdu Haicun Ip Technology Llc | Parked vehicle detection based on edge detection |
| JP2015170137A (en) * | 2014-03-07 | 2015-09-28 | オムロン株式会社 | Image processing device, vehicle detection method, and vehicle detection program |
| JP2017090987A (en) * | 2015-11-04 | 2017-05-25 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | Unoccupied compartment identifying system, method, and program |
| CN112309131A (en) * | 2019-07-30 | 2021-02-02 | 北京京东振世信息技术有限公司 | Parking space state monitoring method and device, storage medium and electronic equipment |
| CN111325858A (en) * | 2020-03-06 | 2020-06-23 | 赛特斯信息科技股份有限公司 | Method for realizing automatic charging management aiming at roadside temporary parking space |
| CN114446088A (en) * | 2022-02-16 | 2022-05-06 | 成都宜泊信息科技有限公司 | Parking space management method, management system, storage medium and electronic equipment |
| CN115410408A (en) * | 2022-08-31 | 2022-11-29 | 南京慧尔视智能科技有限公司 | Method, device, equipment and medium for detecting parking space state change |
| CN115410408B (en) * | 2022-08-31 | 2024-05-24 | 南京慧尔视智能科技有限公司 | Parking space state change detection method, device, equipment and medium |
Also Published As
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|---|---|
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