JPH11259792A - 車輌認識方法およびその装置 - Google Patents
車輌認識方法およびその装置Info
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- JPH11259792A JPH11259792A JP7352198A JP7352198A JPH11259792A JP H11259792 A JPH11259792 A JP H11259792A JP 7352198 A JP7352198 A JP 7352198A JP 7352198 A JP7352198 A JP 7352198A JP H11259792 A JPH11259792 A JP H11259792A
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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MF 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。
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MF 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
【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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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GU ,GL 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PU ,PL の座標を(x,yU )(x,yL )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。
像面GU ,GL 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PU ,PL の座標を(x,yU )(x,yL )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。
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。
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。
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。
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。
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PU ,PL を対応づけす
る。そして対応づけられた各特徴点PU ,PL 毎に、各
点の2次元座標(x,yL )(x,yU )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)。
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PU ,PL を対応づけす
る。そして対応づけられた各特徴点PU ,PL 毎に、各
点の2次元座標(x,yL )(x,yU )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。
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MF 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。
記フロントガラスの投影モデル(図中MF 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MF の近傍に位置する投影点につ
いて、それぞれモデルMF 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MF 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ZA が検出された
とき、CPU5は、その走査位置ZA 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ZB 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。
その時点で投影モデルMF の近傍に位置する投影点につ
いて、それぞれモデルMF 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MF 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ZA が検出された
とき、CPU5は、その走査位置ZA 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ZB 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MF 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ZA よりZB 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。
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MF 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ZA よりZB 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MF 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MF 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MF 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。
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MF 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MF 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MF 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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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MF 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。
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MF 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
る。
【図11】交通流計測装置の第3の例を示す斜視図であ
る。
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。
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。
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。
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。
一例を示す説明図である。
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)
- 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7352198A JPH11259792A (ja) | 1998-03-06 | 1998-03-06 | 車輌認識方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7352198A JPH11259792A (ja) | 1998-03-06 | 1998-03-06 | 車輌認識方法およびその装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH11259792A true JPH11259792A (ja) | 1999-09-24 |
Family
ID=13520638
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP7352198A Pending JPH11259792A (ja) | 1998-03-06 | 1998-03-06 | 車輌認識方法およびその装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH11259792A (ja) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007139035A1 (ja) * | 2006-05-26 | 2007-12-06 | Fujitsu Limited | 車両種別判定装置、プログラム、方法 |
JP2008051688A (ja) * | 2006-08-25 | 2008-03-06 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 車両自動計測装置、車両自動計測システム及び車両自動計測方法 |
WO2010058703A1 (ja) * | 2008-11-18 | 2010-05-27 | 株式会社 明電舎 | 画像処理による通過列車撮影装置 |
JP2011165004A (ja) * | 2010-02-10 | 2011-08-25 | Toshiba Corp | 撮像装置および料金収受システム |
JP2012160165A (ja) * | 2011-01-31 | 2012-08-23 | Nec (China) Co Ltd | ベースライン帯域ビデオ監視システムおよび方法 |
JP2017045137A (ja) * | 2015-08-24 | 2017-03-02 | 株式会社東芝 | 車種判別装置、及び車種判別方法 |
CN107643049A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-01-30 | 沈阳理工大学 | 基于单目结构光的地磅上车辆位置检测***及方法 |
CN114694394A (zh) * | 2022-03-22 | 2022-07-01 | 山东交通学院 | 一种特种车辆智能提示方法及装置 |
-
1998
- 1998-03-06 JP JP7352198A patent/JPH11259792A/ja active Pending
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8229171B2 (en) | 2006-05-26 | 2012-07-24 | Fujitsu Limited | Apparatus, method, and computer product for vehicle-type determination using image data of vehicle |
JP2007316997A (ja) * | 2006-05-26 | 2007-12-06 | Fujitsu Ltd | 車種判別プログラムおよび車種判別装置 |
JP4567630B2 (ja) * | 2006-05-26 | 2010-10-20 | 富士通株式会社 | 車種判別プログラムおよび車種判別装置 |
WO2007139035A1 (ja) * | 2006-05-26 | 2007-12-06 | Fujitsu Limited | 車両種別判定装置、プログラム、方法 |
JP2008051688A (ja) * | 2006-08-25 | 2008-03-06 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 車両自動計測装置、車両自動計測システム及び車両自動計測方法 |
WO2010058703A1 (ja) * | 2008-11-18 | 2010-05-27 | 株式会社 明電舎 | 画像処理による通過列車撮影装置 |
JP2010124084A (ja) * | 2008-11-18 | 2010-06-03 | Meidensha Corp | 画像処理による通過列車撮影装置 |
JP2011165004A (ja) * | 2010-02-10 | 2011-08-25 | Toshiba Corp | 撮像装置および料金収受システム |
JP2012160165A (ja) * | 2011-01-31 | 2012-08-23 | Nec (China) Co Ltd | ベースライン帯域ビデオ監視システムおよび方法 |
JP2017045137A (ja) * | 2015-08-24 | 2017-03-02 | 株式会社東芝 | 車種判別装置、及び車種判別方法 |
CN107643049A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-01-30 | 沈阳理工大学 | 基于单目结构光的地磅上车辆位置检测***及方法 |
CN107643049B (zh) * | 2017-09-26 | 2023-06-20 | 沈阳理工大学 | 基于单目结构光的地磅上车辆位置检测***及方法 |
CN114694394A (zh) * | 2022-03-22 | 2022-07-01 | 山东交通学院 | 一种特种车辆智能提示方法及装置 |
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