JPH11259792A - 車輌認識方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 特定車種の車輌の前面に対応する特徴を検索
することにより、車輌を効率良く、かつ高精度に認識す
る。 【解決手段】 ２台のカメラにより道路を撮像し、各カ
メラからの画像上の特徴点を用いた３次元計測処理を実
施し、得られた各３次元座標を、道路の長さ方向に沿う
仮想垂直平面に投影する。さらにこの投影結果に対し、
大型車輌のフロントガラス部分の投影モデルＭ_F を走査
してマッチング処理を実施し、大型車輌の先頭位置を検
出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、道路や駐車場などに
位置する車輌を認識するための技術であって、特に観測
領域を撮像手段により撮像して得られた画像を処理し
て、観測領域内に位置する車輌を認識するための方法お
よび装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、道路の近傍位置にテレビカメラを
配備し、このカメラからの画像を処理して道路上の車輌
を認識し、通過台数や通過速度などの交通流計測を実施
する装置が存在する。この装置では、まず前記カメラに
より得られた画像から背景の画像または所定時間前に得
られた画像が差分された後、差分処理後の画像に２値化
処理またはエッジ抽出処理が施されて、画像データの変
化領域が抽出される。そしてこの抽出結果に車輌の２次
元モデルを走査するなどして、各車輌が切り分けて検出
される。さらに車輌の検出結果を時間軸に沿って対応づ
けし、各車輌の検出位置の変化を追跡することにより、
車輌の通過台数や速度を算出することができる。

【０００３】また出願人は、先般、道路上の車輌を精度
良く検出するために、３次元認識およびパターンマッチ
ングの手法を用いた車輌検出方法を提案した（特開平９
−３３２３２号）。この方法では、まず複数台のカメラ
により観測領域が撮像された後、各画像上で抽出された
車輌の特徴点が画像間で対応づけられて、車輌を示す物
点の３次元座標が計測される。この後、各３次元座標
は、道路に沿う仮想垂直平面上に投影されて、各車輌の
側面形状が抽出される。そしてこの投影像に複数種の車
輌の投影モデルが順次走査され、観測位置における各車
輌が切り分けて認識される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】２次元画像上で画像デ
ータの変化領域を抽出して車輌認識を行う場合、道路が
渋滞するなどして各車輌毎の画像データの変化領域が連
なると、複数台の一般車輌が大型車輌として誤認識され
る虞がある。

【０００５】また大型車輌の場合、車体後部の形状や長
さが車輌によって異なるため、これら車輌に対応する画
像領域の形状もまちまちになる。この結果、大型車輌の
画像領域であるのに、複数台の一般車輌の画像領域が連
続したものと認識されるなど、大型車輌を精度良く認識
するのは、大変困難である。

【０００６】３次元計測結果を仮想平面上に投影した結
果を用いて車輌検出を行う方法においても、大型車輌
は、前記した車体後部の形状や長さの違いにより、誤検
出される可能性が高い。この誤検出を防ぐには、大型車
輌について複数種の投影モデルを設定し、各投影モデル
を仮想平面上に順次走査してマッチング処理を行う必要
がある。しかしながら投影モデルの数が増えると、モデ
ル記憶用のメモリの容量が増大する上、車輌の検出に多
大な時間がかかったり、装置のコストが増大するなどの
不都合が生じる。

【０００７】この発明は、上記問題点に着目してなされ
たもので、撮像手段により得られた画像、または観測領
域における３次元計測結果を用いて特定車種の車輌を検
出する場合に、その車輌の前面に対応する特徴を検索す
ることにより、車輌を効率良く、かつ高精度に認識する
ことを技術課題とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】例えば、トラックやバス
のような大型車輌と一般車輌とでは、車体前面の大きさ
や形状が大きく異なっているので、大型車輌の前面に対
応する画像領域や３次元計測データを検索するようにす
れば、大型車輌を精度良く検出することができる。また
フロントガラスなどの前面部分は、車種が同じであれば
似通った形状や大きさをとるので、特定車種の車輌の前
面部分に対応する画像領域や３次元計測データを検出す
ることにより、後部の形状や長さに関わらず、特定車種
の車輌を簡単に検出することができる。

【０００９】この発明は上記の原理に基づきなされたも
ので、請求項１の発明では、所定の観測領域を撮像手段
により撮像して得られた画像を用いて、前記観測領域内
に位置する車輌を認識する方法において、前記画像上に
おいて特定車種の車輌の前面に対応する画像領域を検索
し、対応する画像領域が検出されたとき、その検出位置
に対応する空間位置に前記特定車種の車輌が存在すると
認識するようにしている。

【００１０】請求項２の発明にかかる車輌認識方法で
は、画像上に特定車種の前面を表すモデル画像を走査し
てマッチング処理を実施し、このモデル画像に対応する
画像領域が抽出されたとき、その抽出位置に対応する空
間位置に前記特定車種の車輌が存在すると認識するよう
にしている。

【００１１】請求項３，４の発明は、少なくとも１台の
撮像手段により所定の観測領域を撮像して得られた画像
を用いて、前記観測領域内における３次元計測処理を実
施し、その計測結果を用いて観測領域内に位置する車輌
を認識する方法に関するもので、請求項３の発明は、前
記３次元計測結果の中から特定車種の車輌の前面に対応
する計測結果を検索し、対応する計測結果が検出された
とき、その検出位置に前記特定車種の車輌が存在すると
認識する。

【００１２】請求項４の発明は、３次元計測処理により
計測された各３次元座標を、前記観測領域の底面に垂直
に位置する仮想平面上に投影した後、この仮想平面上に
特定車種の前面の投影モデルを走査し、このモデルに対
応する投影像が抽出されたとき、その抽出位置に対応す
る空間位置に前記特定車種の車輌が存在すると認識す
る。

【００１３】請求項５の発明にかかる車輌認識装置は、
所定の観測領域を撮像手段により撮像して得られた画像
を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段により入
力された画像上で特定車種の車輌の前面に対応する画像
領域を検索する検索手段と、前記検索手段により前記画
像領域が検出されたとき、その検出位置に前記特定車種
の車輌の画像が存在すると認識する認識手段とを具備す
る。

【００１４】請求項６の発明にかかる車輌認識装置は、
上記と同様の画像入力手段と、前記画像入力手段により
入力された画像上に特定車種の前面を表すモデル画像を
走査して、マッチング処理を実施するマッチング処理手
段と、前記マッチング処理により前記モデル画像に対応
する画像領域が抽出されたとき、この画像領域の抽出位
置に前記特定車種の車輌の画像が存在すると認識する認
識手段とを具備する。

【００１５】請求項７の発明にかかる車輌認識装置は、
少なくとも１台の撮像手段により所定の観測領域を撮像
して得られた画像を入力する画像入力手段と、前記画像
入力手段により入力された画像を用いて、前記観測領域
における３次元計測処理を実施する３次元計測手段と、
前記３次元計測結果の中から特定車種の車輌の前面に対
応する計測データを検索する検索手段と、前記検索手段
により前記計測データが検出されたとき、その検出位置
を前記特定車種の車輌の先頭位置として認識する認識手
段とを具備する。

【００１６】請求項８の発明にかかる車輌認識装置は、
請求項７と同様の画像入力手段、および３次元計測手段
を具備するほか、前記３次元計測手段により計測された
各３次元座標を、前記観測領域の底面に垂直に位置する
仮想平面上に投影する投影手段と、仮想平面上に特定車
種の前面を投影して得られる投影モデルにより、投影処
理後の仮想平面を走査して、マッチング処理を実施する
マッチング手段と、前記マッチング処理により前記モデ
ルに対応する投影像が抽出されたとき、この抽出位置に
対応する空間位置を、前記特定車種の車輌の先頭位置と
認識する認識手段とを具備して成る。

【００１７】

【作用】請求項１および５の発明では、撮像手段により
得られた画像上で特定車種の車輌の前面に対応する画像
領域を検出することにより、前記特定車種の車輌が存在
するか否かを判断するようにしたので、特定車種の車体
前面の特徴をもって、その車種の車輌を簡単かつ精度良
く検出することが可能となる。

【００１８】請求項２および６の発明では、撮像手段に
より得られた画像上に特定車種の車輌の前面を表すモデ
ル画像を走査してマッチング処理を実施することによ
り、特定車種の車輌の前面に対応する画像領域の検出処
理を実現できる。

【００１９】請求項３および７の発明では、３次元計測
結果の中から特定車種の車輌の前面に対応する計測デー
タを検索することにより、特定車種の車輌の空間位置
を、簡単かつ正確に検出することができる。

【００２０】請求項４および８の発明では、観測領域内
で計測された各３次元座標を、観測領域の底面に垂直に
位置する仮想平面上に投影した後、この投影像に対し、
特定車種の車輌の前面を投影して得られる投影モデルに
よるマッチング処理を実施して、前記特定車種の車輌を
検出するので、仮想平面上の投影像に対し、車輌の前面
部分の投影モデルを用いたマッチング処理のみで特定車
種の車輌を検出することが可能である。

【００２１】

【実施例】図１は、この発明の一実施例にかかる交通流
計測装置の設置例を示す。この交通流計測装置４１は、
道路ＲＤを撮像して得られた画像を用いてその道路ＲＤ
上の車輌台数や車輌の移動速度を計測するためのもの
で、道路ＲＤの近傍位置に設置された支柱４５に、カメ
ラ１と制御装置２とを配備して成る。

【００２２】前記カメラ１は、所定の高さ位置に、光軸
を斜め下方に、かつ道路ＲＤの長さ方向に向けて支持さ
れる。制御装置２は、カメラ１からの画像データを逐次
取り込んで、画像上の車輌の検出処理や車輌台数の計測
処理を実施し、その処理結果を、遠方の管理センター４
０（図１５に示す）などに送信する。

【００２３】図２は、前記交通流計測装置４１の電気的
構成を示す。前記制御装置２は、ＣＰＵ５，ＲＯＭ６，
ＲＡＭ７から成る制御部４に、バス８を介して、入力画
像メモリ９，基準画像メモリ１０，差分画像メモリ１
１，差分処理回路１２，大型車輌検出部１３，一般車輌
検出部１４，出力部１５などが接続されて成る。

【００２４】また図中、３は、カメラ１からのアナログ
量の画像信号をディジタル変換するためのＡ／Ｄ変換回
路であって、このＡ／Ｄ変換回路３により生成されたデ
ィジタル量の濃淡画像データは、入力画像メモリ９に取
り込まれ、つぎのフレーム分の画像データが入力される
まで保持される。

【００２５】前記基準画像メモリ１０には、前記入力画
像に対する背景差分処理を実施するための基準画像とし
て、道路ＲＤ上に車輌が存在しない状態下で撮像された
画像、または過去の一定期間に得られた複数枚の入力画
像の積分処理画像が記憶されている。差分処理回路１２
は、前記入力画像と基準画像との対応する画素の組毎
に、両画素データを差分処理することにより、車輌など
背景以外の物体の画像が抽出された差分画像を生成す
る。

【００２６】図３（１）は、カメラ１からの入力画像の
一例であって、車輌の画像のほか、道路の境界線や近傍
の樹木などの背景の画像が出現している。図３（２）
は、前記入力画像を差分処理して得られた画像であっ
て、検出対象となる車輌の画像のみが出現している。な
お図３（２）中のＬは、通過車輌を認識するために前記
制御部４により仮想的に設定された計測ラインである。

【００２７】図２に戻って、ＣＰＵ５は、前記差分画像
を差分画像メモリ１１へと格納し、以下、大型車輌検出
部１３および一般車輌検出部１４を用いて、この差分画
像上に現れた車輌の車種および位置を検出する。さらに
ＣＰＵ５は、この検出結果を用いて、道路上の各車輌の
移動速度や、前記計測ラインＬを通過した車輌台数など
を計測し、この計測結果を、出力部１５を介して前記管
理センター４０などへ送信する。

【００２８】ＲＡＭ７は、上記の一連の処理中に発生し
た作業用のデータを一時的に記憶するほか、前記した車
輌台数や移動速度を算出するためのデータとして、所定
期間内に得られた車輌検出結果を、時間軸上で対応づけ
て記憶する。ＲＯＭ６には、ＣＰＵ５に実施させるため
の処理手順を示すプログラムや、前記計測ラインＬの設
定位置などの固定データが記憶される。

【００２９】この実施例の制御装置２では、大型車輌と
一般車輌とでは、前面のフロントガラスの形状や大きさ
が大きく異なる点に着目し、大型車輌の認識精度を向上
するために、前記差分画像上で大型車輌のフロントガラ
スに対応する画像領域を検索するようにしている。

【００３０】一般に、乗用車のフロントガラスは下広が
りの台形状であるのに対し、トラック，バスなどの大型
車輌は、長方形状の大きなフロントガラスを具備する。
したがって画像上に大型車輌，一般車輌がともに出現し
ている場合、画像上の各車種のフロントガラスにも、上
記した形状や大きさの差違が生じるはずである。

【００３１】大型車輌検出部１３には、大型車輌の代表
的なフロントガラスの特徴を表すモデル画像がセットさ
れており、前記差分画像上にこのモデル画像を走査して
マッチング処理を実施することにより、大型車輌のフロ
ントガラスに相当する画像領域を抽出する。ＣＰＵ５
は、この画像領域の抽出位置を、大型車輌の画像上の先
頭位置として認識するとともに、この抽出位置を基準と
する所定大きさの画像領域を、大型車輌の画像に相当す
るものと判定する。

【００３２】一方、一般車輌検出部１４には、一般車輌
の車体全体の形状を表すモデル画像がセットされてお
り、大型車輌の検出処理後、この一般車輌のモデル画像
を前記差分画像上に設定して走査し、同様のマッチング
処理を実施することにより、画像上の一般車輌が検出さ
れる。

【００３３】図４は、前記カメラ１からの１フレーム分
の画像信号に対し、制御装置２が実施する一連の制御手
順を示す。なお図中、「ＳＴ」は、各ステップを意味す
る。まずステップ１で、Ａ／Ｄ変換処理により生成され
た濃淡画像データが画像メモリ内に格納される。つぎの
ステップ２で、前記基準画像を用いた背景差分処理が実
施され、車輌などの物体の画像のみを含む差分画像が生
成される。

【００３４】この差分画像が差分画像メモリ１１に格納
されると、つぎのステップ３で、大型車輌検出部１３
は、前記フロントガラスのモデル画像をこの差分画像上
に設定して走査し、各走査位置毎に、モデル画像に重ね
合わせられた画像領域と前記モデル画像との相関演算を
実施する。このマッチング処理により、前記モデル画像
に対して高い相関値をとる画像領域ｒ（図３（２）に示
す）が抽出されると、ＣＰＵ５は、その抽出位置を大型
車輌の検出位置として判定するとともに、抽出位置より
前後、左右の所定広さの画像領域を、大型車輌の画像と
して判定し、各判定結果をＲＡＭ７内に格納する。

【００３５】なお２次元画像上では、撮像位置より遠方
に位置する対象物ほど、画像上の上方位置に小さく現れ
るようになるので、前記マッチング処理を精度良く行う
には、走査位置のｙ座標値に応じてモデル画像の大きさ
を変動させる必要がある。同様の理由から、大型車輌の
画像として認識される画像領域も、その設定位置のｙ座
標値に応じて領域の広さを変動させるのが望ましい。ま
たマッチング処理に際し、モデルの走査領域を、画像上
の道路を含む所定領域内に限定するようにすれば、処理
時間を短縮することができる。

【００３６】大型車輌の検出処理が終了すると、続いて
一般車輌検出部１４により、前記車体モデルが差分画像
上に設定されて、同様の相関演算処理が実施され、画像
上の一般車輌が検出される（ステップ４）。なおこのマ
ッチング処理においても、前記と同様、走査位置のｙ座
標値に応じてモデル画像の大きさを変動させる必要があ
る。また先に大型車輌の画像として認識された画像領域
は、マッチング処理の対象から除外される。

【００３７】このようにして画像上の大型車輌，一般車
輌がそれぞれ検出されると、ＣＰＵ５はその検出位置を
取り込んでＲＡＭ７内に格納する（ステップ５）。ＲＡ
Ｍ７には、前記したように、所定期間内に得られた車輌
検出結果が蓄積されており、つぎのステップ６で、ＣＰ
Ｕ５は、現入力画像における検出結果を過去の検出結果
と対応づけして、検出された各車輌の移動経路を認識す
る。さらにステップ７で、各車輌毎に、それぞれその車
輌の現在および過去の所定回数分の検出位置を用いて移
動速度が算出される。

【００３８】ついでＣＰＵ５は、各車輌の今回の検出位
置と前段階での検出位置とをそれぞれ前記図３（２）に
示した計測ラインＬの設定位置と比較する。そして各検
出位置の間に計測ラインが位置するような車輌があれ
ば、その車輌を通過車輌として認識し、その通過車輌の
台数を計測する（ステップ８，９）。

【００３９】上記のようにして、道路上の各車輌の移動
速度や通過車輌の台数が計測されると、つぎのステップ
１０で、各計測結果が前記出力部１５を介して外部へと
送信され、処理終了となる。

【００４０】このように誤検出されやすい大型車輌につ
いて、この車種において共通の特徴が得られるフロント
ガラスの画像領域を抽出するので、大型車輌の前面部の
位置を精度良く検出して、車輌認識精度を大幅に向上さ
せることができる。また大型車輌は、画像上の大きな画
像領域を占めるので、車体全体のモデルを用いてマッチ
ング処理を実施する場合には、相関演算回路の構成が複
雑化してコスト高となるが、このようにフロントガラス
のモデル画像を用いたマッチング処理を行うことによ
り、相関演算回路が簡易化でき、かつ効率の良い処理を
実施することができる。

【００４１】なおこの実施例では、入力画像を差分処理
した後に、その差分画像上に各モデルを走査して、濃淡
画像データによるマッチング処理を行っているが、差分
処理後の画像上でエッジを抽出した後に、このエッジ画
像に対するマッチング処理を実施するようにしてもよ
い。この場合、マッチング処理に用いられる各画素デー
タは２値データとなるので、相関演算を簡単に実施する
ことができる。

【００４２】図５は、交通流計測装置４１の他の設置例
であって、２台のカメラ１ａ，１ｂを用いた３次元認識
処理により、道路ＲＤ上の車輌を認識するようにしてい
る。各カメラ１ａ，１ｂは、等しい焦点距離を具備し、
図示しない支持部材により光軸を道路ＲＤの方向に向け
て平行にし、かつ各撮像面を同一平面上に位置させた状
態で縦並びに配備される。制御装置２は、各カメラ１
ａ，１ｂからの画像を逐次取り込んで、三角測量の原理
を用いた３次元計測処理を実施した後、その計測結果を
用いて後記する投影処理やマッチング処理を実施し、各
車輌を切り分けて検出する。

【００４３】この実施例の制御装置２は、図６に示すよ
うに、各カメラ１ａ，１ｂに対応するＡ／Ｄ変換回路３
ａ，３ｂ，画像メモリ９ａ，９ｂ，基準画像メモリ１０
ａ，１０ｂ，エッジ画像メモリ１６ａ，１６ｂを具備す
るほか、特徴抽出部１７，３次元座標計測部１８，投影
処理部１９，大型車輌検出部２０，一般車輌検出部２
１，出力部１５などの各部が、バス２２を介して制御部
４に接続されて成る。制御部４は、前記第１の実施例と
同様のもので、ＣＰＵ５は、ＲＯＭ６に記憶された制御
プログラムに基づき、上記各部を一連に制御して、道路
上の車輌の空間位置を検出した後、その検出結果を用い
て通過車輌の台数や車輌の移動速度を計測する。

【００４４】各カメラ１ａ，１ｂからの画像データは、
対応するＡ／Ｄ変換回路３ａ，３ｂによりディジタル変
換された後、入力画像メモリ９ａ，９ｂへと格納され
る。特徴抽出部１７は、差分処理回路やエッジ抽出回路
を具備するもので、各入力画像メモリ９ａ，９ｂに格納
された入力画像に対し、それぞれ基準画像メモリ１０
ａ，１０ｂの背景画像を用いた差分処理を施した後、エ
ッジ抽出回路により差分処理後の画像のエッジ抽出処理
を実施して、車輌の輪郭を表す特徴点を抽出する。

【００４５】３次元座標計測部１８は、抽出された各特
徴点を画像間で対応づけした後、対応する特徴点の組毎
に、その２次元座標を三角測量の原理にあてはめて、こ
れら特徴点に対応する空間内の物点の３次元座標を算出
する。

【００４６】この３次元座標の算出処理の前提となる空
間座標系は、例えば図７に示すように、下側のカメラ１
ｂの焦点Ｃより地面に下ろした垂線の足を原点Ｏとし、
道路ＲＤの幅方向をＸ軸，高さ方向をＹ軸，長さ方向を
Ｚ軸とするものである。なお図中、Ｂは各カメラ１ａ，
１ｂ間の基線長を、Ｆは焦点距離を、Ｈは下側のカメラ
１ｂの設置高さ（点Ｃ，Ｏ間の距離に相当する）を、θ
はカメラ１ａ，１ｂの俯角を、それぞれ示す。

【００４７】各カメラ１ａ，１ｂは光軸を平行かつ各撮
像面Ｇ_U ，Ｇ_L を同一平面上に位置させた状態で縦並び
に配置されているから、空間中の所定の物点Ｐにかかる
各入力画像上における結像位置は、上下方向にのみずれ
ることになる。よって各入力画像上における前記物点Ｐ
の像点Ｐ_U ，Ｐ_L の座標を（ｘ，ｙ_U ）（ｘ，ｙ_L ）と
おくと、前記物点Ｐの３次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、つ
ぎの（１）〜（３）式により算出される。

【００４８】

【数１】

【００４９】

【数２】

【００５０】

【数３】

【００５１】このようにして各入力画像間で対応する特
徴点の組毎に３次元座標が算出されると、投影処理部１
９は、これら３次元座標を、道路ＲＤの長さ方向に沿う
仮想垂直平面（ＹＺ平面）上に投影処理する。

【００５２】図８は、ＹＺ平面への投影結果の一例を示
すもので、各特徴点の示す物点のＹ，Ｚ座標により特定
される点をＹＺ平面上にプロットすることにより、道路
ＲＤ上の各車輌の側面形状を示す投影像が生成される。

【００５３】大型車輌検出部２０には、代表的な大型車
輌の車体前部をこのＹＺ平面上に投影したときに得られ
るフロントガラスの投影像が、投影モデルとして設定さ
れている。大型車輌検出部２０は、前記投影処理後のＹ
Ｚ平面上に、この投影モデルを設定して走査し、各走査
位置における投影像とモデルとのマッチング処理を実施
し、大型車輌の先頭位置を検出する。

【００５４】一方、一般車輌検出部２１には、一般車輌
の車体全体の側面形状モデルがセットされており、大型
車輌の検出処理が完了すると、前記ＹＺ平面上にこの側
面形状モデルが設定され、同様のマッチング処理により
一般車輌の位置が検出される。

【００５５】図９は、上記制御装置２において、各カメ
ラ１ａ，１ｂからの１フレーム分の画像信号に対する処
理手順を示す。まずステップ１では、各カメラ１ａ，１
ｂからの画像信号がＡ／Ｄ変換されて、対応する画像メ
モリに格納され、続くステップ２では、特徴抽出部１７
により背景差分処理およびエッジ抽出処理が実施され
て、各入力画像上の特徴点が抽出される。

【００５６】３次元座標計測部１８は、抽出された各特
徴点について、入力画像間の相関演算処理により、空間
内の同じ物点Ｐを表す特徴点Ｐ_U ，Ｐ_L を対応づけす
る。そして対応づけられた各特徴点Ｐ_U ，Ｐ_L 毎に、各
点の２次元座標（ｘ，ｙ_L ）（ｘ，ｙ_U ）を前記した
（１）〜（３）式に代入し、物点Ｐの３次元座標を算出
する（ステップ３）。

【００５７】こうして各入力画像上に共通に出現した物
点の３次元座標が算出されると、投影処理部１９による
処理へと移行し、各３次元座標が前記ＹＺ平面上に投影
され、各車輌の側面形状を表す投影像が生成される（ス
テップ４）。そしてつぎのステップ５で、大型車輌検出
部２０によるマッチング処理が行われ、道路上の大型車
輌が検出される。

【００５８】図１０は、前記図８の投影結果に対し、前
記フロントガラスの投影モデル（図中Ｍ_F で示す）を用
いたマッチング処理を行う例を示す。この投影モデルＭ
_F は、大型車輌の車体前部の投影モデル（図中、鎖線で
示すモデルｍ）よりフロントガラスの部分を切り出して
生成されるもので、モデルの左端点がＹ軸上に位置する
ように初期設定された後、Ｚ軸に沿って順次走査され
る。

【００５９】大型車輌検出部２０は、各走査位置毎に、
その時点で投影モデルＭ_F の近傍に位置する投影点につ
いて、それぞれモデルＭ_F に対する距離を算出し、さら
に各距離の平均値を算出して、これを各投影点の表す投
影像とモデルＭ_F との相違度とする。各走査位置毎の相
違度は、所定のしきい値と比較され、相違度がしきい値
を下回り、かつ極小値となる走査位置Ｚ_A が検出された
とき、ＣＰＵ５は、その走査位置Ｚ_A を大型車輌の先頭
位置として認識する。またＣＰＵ５は、この先頭位置Ｚ
_A よりも所定距離ｄだけ後方の地点Ｚ_B までの領域内に
含まれる各投影点を、大型車輌の構成点の投影点として
認識し、以下のマッチング処理の対象から除外する。

【００６０】図１０の例から明らかなように、大型車輌
のフロントガラスは、ＹＺ平面上において、小型車輌の
フロントガラスよりも高い位置に投影され、かつ両者間
の大きさや傾き角度には顕著な差違があるから、前記投
影モデルＭ_F によるマッチング処理により、大型車輌の
先頭位置を精度良く検出することができる。しかもこの
検出位置Ｚ_A よりＺ_B までの各投影点をマッチング処理
の対象とする必要がないので、演算回路の構成を簡易化
でき、また処理速度も高速化することができる。

【００６１】なお実際の処理においては、大型車輌のフ
ロントガラスの大きさや高さには、若干のばらつきがあ
ると思われる。しかしながら大型車輌のフロントガラス
の傾斜角は、一般車輌に比べて緩やかであるので、投影
モデルＭ_F を代表的なフロントガラスの高さ位置に合わ
せて設定すれば、この投影モデルＭ_F をフロントガラス
の投影像の一部分にほぼ重ね合わせることができ、マッ
チング処理を支障なく行うことができる。また投影モデ
ルＭ_F の高さ位置を所定範囲内で変動させながらマッチ
ング処理を実施すれば、検出精度をより向上させること
ができる。

【００６２】再び図９に戻って、大型車輌検出部２０の
処理が終了すると、つぎに一般車輌検出部２１の処理へ
と移行し、前記した一般車輌の側面形状モデルがＹＺ平
面上に走査されて、同様のマッチング処理が実施される
（ステップ６）。なおこの処理において、前記ステップ
５で大型車輌が検出されている場合には、その車輌の投
影点として認識された各点は、今回のマッチング処理の
対象からは除去されるので、大型車輌の投影像の一部が
一般車輌として誤検出される虞はない。

【００６３】各車種毎の車輌検出処理が終了すると、つ
ぎのステップ７で各検出結果がＲＡＭ７内に記憶された
後、以下、前記第１の実施例と同様にして、検出された
各車輌の速度や通過車輌の台数が計測され、その計測結
果が出力される（ステップ８〜１２）。

【００６４】なおステップ１０の通過車輌の判定処理に
おいて使用される計測ラインは、実際の道路上の所定位
置に設定されるもので、ある車輌の現在および前段階の
各検出位置がこの計測ラインの設定位置を挟んで位置す
るとき、その車輌は計測ラインを通過した車輌として認
識される。

【００６５】なお上記実施例は、２台のカメラ１ａ，１
ｂにより道路を撮像して得られた画像を用いた３次元計
測処理を実施しているが、これに限らず、他の手段によ
り３次元計測処理を実施してもよい。

【００６６】図１１および図１２は、交通流計測装置４
１の他の構成を示す。この装置は、レーザー光線のよう
な不可視光線を用いて車輌の３次元形状を示す特徴を抽
出するようにしたもので、前記第１の実施例と同様、支
柱３上に１台のカメラ１と制御装置２とを支持するとと
もに、この支柱３の手前位置に、投光装置２５を配備し
て構成される。

【００６７】前記投光装置２５は、道路ＲＤの幅方向に
沿って複数本のレーザースリット光を平行に照射するた
めのもので、カメラ１には、このレーザースリット光の
波長帯域に適応するフィルタが配備されている。

【００６８】前記制御装置２は、第１の実施例と同様の
Ａ／Ｄ変換回路３，入力画像メモリ９，制御部４，出力
部１５のほか、２値化回路２６，２値画像メモリ２７，
基準画像メモリ２８，３次元座標計測部２９，投影処理
部３０，大型車輌検出部３１，一般車輌検出部３２の各
部を具備する。また前記投光装置２５の光強度や発光タ
イミングを制御するための手段として、投光制御回路２
４が付加されている。

【００６９】カメラ１からの画像データが入力画像メモ
リ９に格納されると、２値化回路２６は、この入力画像
を所定のしきい値で２値化処理して、画像上のスリット
光の屈折パターンを抽出する。この２値画像は２値画像
メモリ２７内に格納され、３次元座標計測部２９による
計測処理に用いられる。

【００７０】図１３は、前記２値画像上に現れたスリッ
ト光の照射パターンを示す。スリット光の照射方向に車
輌が存在しない場合、スリット光は、道路の幅方向に沿
って直進するので、２値画像上にも平行なスリット光の
照射パターンが出現する。これに対し、スリット光の照
射方向に車輌が存在する場合には、スリット光が車体の
表面で反射することにより、２値画像上の車輌位置に
は、車輌（図中鎖線で示す）の立体形状を反映するスリ
ット光の屈折パターンが出現する。

【００７１】図１２に戻って、この実施例の基準画像メ
モリ２８には、道路ＲＤに車輌が存在しない状態下でス
リット光を照射した場合の照射パターン（以下これを
「基準パターン」という）を示す２値画像が記憶されて
いる。３次元座標計測部２９は、前記入力画像の２値画
像上に出現した各スリット光の屈折パターンの各構成点
と、基準パターンの対応する構成点とを対応づけした
後、対応する各点間の２次元座標から前記屈折パターン
の各構成点の高さデータ（Ｙ座標）を算出する。またこ
の３次元座標計測部２９には、前記基準パターンの各構
成点に対応するＸ、Ｚ座標がセットされており、これら
座標値を屈折パターンの各構成点にあてはめることによ
り、車体表面におけるスリット光の各照射位置の３次元
座標を導き出すことができる。

【００７２】投影処理部３０は、前記第２の実施例と同
様、道路ＲＤの長さ方向に沿う仮想垂直平面（ＹＺ平
面）を設定して、このＹＺ平面上に算出された各３次元
座標を投影する。大型車輌検出部３１，一般車輌検出部
３２は、この投影像に対し、前記と同様の車輌検出処理
を実施し、各車種毎の車輌の先頭位置を検出する。

【００７３】図１４は、大型車輌検出用のマッチング処
理の一例を示す。ＹＺ平面上には、前記スリット光の屈
折パターンの投影処理により、車輌の側面に照射された
スリット光の長さに相当する垂直線分像（図中実線で示
す）が生成されている。

【００７４】大型車輌検出部３１は、これら垂直線分像
の上端点を結んで車輌側面の輪郭形状パターン（図中点
線で示す）を生成した後、ＹＺ平面上に前記と同様の投
影モデルＭ_F を走査して、前記輪郭形状パターンに対す
るマッチング処理を実施し、大型車輌の先頭位置を検出
する。

【００７５】一般車輌検出部３２も同様にして、一般車
輌の側面形状モデルと輪郭形状パターンとのマッチング
処理を実施し、一般車輌の先頭位置を検出する。この
後、前記した各実施例と同様、ＣＰＵ５により各車輌の
検出位置が認識された後、車輌の速度や通過車輌の台数
の計測処理が行われることになる。

【００７６】なお上記の各実施例は、いずれも大型車輌
のフロントガラスの特徴を抽出することにより、大型車
輌を検出するようにしているが、フロントガラスに限ら
ず、車輌の前面全体の特徴を抽出するようにしてもよ
い。また一般車輌についても、同様に、フロントガラス
や車体の前面形状の特徴により車輌検出を行うようにし
てもよい。

【００７７】また上記第２，第３の実施例では、３次元
計測結果を道路ＲＤの長さ方向に沿う仮想垂直平面上に
投影してから２次元の認識処理を行っているが、これに
限らず、計測された各３次元座標を用いて、空間座標系
における立体認識処理を実施する場合にも、この発明を
適用することが可能である。

【００７８】前記したように、前記第１〜３のいずれか
の実施例の交通流計測装置により得られた計測データ
は、管理センターなどに送信されるもので、送信された
計測データは、交通情報として編集して下流位置のドラ
イバーに提供されたり、信号の制御処理に用いられるな
ど、種々の用途に利用される。

【００７９】図１５は、交通情報システムの一例を示す
もので、前記したいずれかの交通流計測装置４１を複数
地点に設置し、各装置より送信された計測データを管理
センター４０で取りまとめて編集し、各地点における交
通情報として出力する。この場合、各交通流計測装置４
１とも、上記した処理方法により精度の高い計測データ
を送信するので、管理センター４０は、従来よりも的確
な交通流データを得ることができ、システム全体の処理
精度を、大幅に向上させることができる。

【００８０】なおここでは、道路上の車輌を検出して交
通流計測を実施する装置について説明したが、本願発明
はこれに限らず、駐車場などに駐車中の車輌を観測する
装置にも適用することができる。

【００８１】

【発明の効果】この発明は上記の如く、所定の観測領域
を撮像手段により撮像して得られた画像を用いた２次元
画像処理、もしくは３次元計測処理により、特定車種の
車輌を検出する際に、この車種の車輌の前面を表す特徴
をもって検出処理を実施するようにしたから、特定車種
の車輌を簡単かつ精度良く検出して、高精度の車輌認識
処理を実施することができる。

【００８２】さらに請求項４および８の発明では、観測
領域内で計測された各３次元座標を、観測領域の底面に
垂直に位置する仮想平面上に投影した後、この投影像に
対し、特定車種の車輌の前面を投影して得られる投影モ
デルによるマッチング処理を実施して、前記特定車種の
車輌を検出するので、仮想平面上の投影像に対し、車輌
の前面部分の投影モデルを用いたマッチング処理のみで
特定車種の車輌を検出することが可能となり、処理時間
を大幅に短縮することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明が適用された交通流計測装置の設置例
を示す斜視図である。

【図２】図１の交通流計測装置の構成を示すブロック図
である。

【図３】入力画像および背景差分処理後の差分画像を示
す説明図である。

【図４】制御装置における処理手順を示すフローチャー
トである。

【図５】交通流計測装置の他の例を示す斜視図である。

【図６】図５の交通流計測装置の構成を示すブロック図
である。

【図７】３次元計測処理にかかる空間座標系の設置例を
示す説明図である。

【図８】３次元座標をＹＺ平面に投影した状態を示す説
明図である。

【図９】図６の制御装置における処理手順を示すフロー
チャートである。

【図１０】大型車輌の検出処理方法を示す説明図であ
る。

【図１１】交通流計測装置の第３の例を示す斜視図であ
る。

【図１２】図１１の交通流計測装置の構成を示すブロッ
ク図である。

【図１３】画像上のレーザスリット光の屈折パターンを
示す説明図である。

【図１４】図１３の屈折パターンより得られた３次元座
標の投影結果を用いて大型車輌の検出処理を実施する状
態を示す説明図である。

【図１５】交通流計測装置を用いた交通情報システムの
一例を示す説明図である。

【符号の説明】

１，１ａ，１ｂ カメラ ２ 制御装置 ５ ＣＰＵ １３，２０，３１ 大型車輌検出部 １８，２９ ３次元座標計測部 １９，３０ 投影処理部

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定の観測領域を撮像手段により撮像し
   て得られた画像を用いて、前記観測領域内に位置する車
   輌を認識する方法において、 前記画像上において特定車種の車輌の前面に対応する画
   像領域を検索し、対応する画像領域が検出されたとき、
   その検出位置に対応する空間位置に前記特定車種の車輌
   が存在すると認識することを特徴とする車輌認識方法。
2. 【請求項２】 所定の観測領域を撮像手段により撮像し
   て得られた画像を用いて、前記観測領域内に位置する車
   輌を認識する方法において、 前記画像上に特定車種の前面を表すモデル画像を走査し
   てマッチング処理を実施し、このモデル画像に対応する
   画像領域が抽出されたとき、その抽出位置に対応する空
   間位置に前記特定車種の車輌が存在すると認識すること
   を特徴とする車輌認識方法。
3. 【請求項３】 少なくとも１台の撮像手段により所定の
   観測領域を撮像して得られた画像を用いて、前記観測領
   域内における３次元計測処理を実施し、その計測結果を
   用いて観測領域内に位置する車輌を認識する方法におい
   て、 前記３次元計測結果の中から特定車種の車輌の前面に対
   応する計測結果を検索し、対応する計測結果が検出され
   たとき、その検出位置に前記特定車種の車輌が存在する
   と認識することを特徴とする車輌認識方法。
4. 【請求項４】 少なくとも１台の撮像手段により所定の
   観測領域を撮像して得られた画像を用いて、前記観測領
   域内における３次元計測処理を実施し、その計測結果を
   用いて観測領域内に位置する車輌を認識する方法におい
   て、 前記３次元計測処理により計測された各３次元座標を、
   前記観測領域の底面に垂直に位置する仮想平面上に投影
   した後、この仮想平面上に特定車種の前面の投影モデル
   を走査し、このモデルに対応する投影像が抽出されたと
   き、その抽出位置に対応する空間位置に前記特定車種の
   車輌が存在すると認識することを特徴とする車輌認識方
   法。
5. 【請求項５】 所定の観測領域を撮像手段により撮像し
   て得られた画像を入力する画像入力手段と、 前記画像入力手段により入力された画像上で特定車種の
   車輌の前面に対応する画像領域を検索する検索手段と、 前記検索手段により前記画像領域が検出されたとき、そ
   の検出位置に前記特定車種の車輌の画像が存在すると認
   識する認識手段とを具備して成る車輌認識装置。
6. 【請求項６】 所定の観測領域を撮像手段により撮像し
   て得られた画像を入力する画像入力手段と、 前記画像入力手段により入力された画像上に特定車種の
   前面を表すモデル画像を走査して、マッチング処理を実
   施するマッチング処理手段と、 前記マッチング処理により前記モデル画像に対応する画
   像領域が抽出されたとき、この画像領域の抽出位置に前
   記特定車種の車輌の画像が存在すると認識する認識手段
   とを具備して成る車輌認識装置。
7. 【請求項７】 少なくとも１台の撮像手段により所定の
   観測領域を撮像して得られた画像を入力する画像入力手
   段と、 前記画像入力手段により入力された画像を用いて、前記
   観測領域における３次元計測処理を実施する３次元計測
   手段と、 前記３次元計測結果の中から特定車種の車輌の前面に対
   応する計測データを検索する検索手段と、 前記検索手段により前記計測データが検出されたとき、
   その検出位置を前記特定車種の車輌の先頭位置として認
   識する認識手段とを具備して成る車輌認識装置。
8. 【請求項８】 少なくとも１台の撮像手段により撮像し
   て得られた画像を入力する画像入力手段と、 前記画像入力手段により入力された画像を用いて、前記
   観測領域における３次元計測処理を実施する３次元計測
   手段と、 前記３次元計測手段により計測された各３次元座標を、
   前記観測領域の底面に垂直に位置する仮想平面上に投影
   する投影手段と、 仮想平面上に特定車種の前面を投影して得られる投影モ
   デルにより、投影処理後の仮想平面を走査して、マッチ
   ング処理を実施するマッチング手段と、 前記マッチング処理により前記モデルに対応する投影像
   が抽出されたとき、この抽出位置に対応する空間位置
   を、前記特定車種の車輌の先頭位置と認識する認識手段
   とを具備して成る車輌認識装置。