WO2014054328A1 - 車両検知装置 - Google Patents

車両検知装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2014054328A1
WO2014054328A1 PCT/JP2013/070191 JP2013070191W WO2014054328A1 WO 2014054328 A1 WO2014054328 A1 WO 2014054328A1 JP 2013070191 W JP2013070191 W JP 2013070191W WO 2014054328 A1 WO2014054328 A1 WO 2014054328A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vehicle
distance
vehicle detection
detection device
data
Prior art date
Application number
PCT/JP2013/070191
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
青木　泰浩
佐藤　俊雄
雄介 高橋
茂 唐澤
Original Assignee
株式会社 東芝
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社 東芝 filed Critical 株式会社 東芝
Priority to IN3315DEN2015 priority Critical patent/IN2015DN03315A/en
Publication of WO2014054328A1 publication Critical patent/WO2014054328A1/ja

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/254—Analysis of motion involving subtraction of images
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G06T2207/10021—Stereoscopic video; Stereoscopic image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30236—Traffic on road, railway or crossing

Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to a vehicle detection device that detects a vehicle entering and exiting a specific area on a road.
  • a transmission type pole sensor using infrared rays In other words, a pair of pole sensors are installed on both sides of the driving lane, detect each other by irradiating each other with an infrared beam, and detect the moment when the vehicle crosses the infrared beam. can do.
  • the pole sensor since the pole sensor requires excavation work at the time of installation, and a measuring instrument and work for adjusting the installation position are also required separately, construction and adjustment costs are required.
  • a method of detecting the presence of a vehicle using a camera has been put into practical use in a traffic condition grasping device or the like.
  • vehicle detection is performed by moving image processing.
  • an object of the present invention is to provide a vehicle detection device that can detect the entry / exit of a vehicle from a photographed image with high accuracy without being affected by changes in optical conditions when a stereo camera is employed.
  • the vehicle detection device is a vehicle detection device that detects a vehicle entering and exiting the field of view of the stereo camera based on each captured image obtained by imaging a road through which the vehicle passes by a stereo camera.
  • Edge enhancement means parallax data measurement means, parallax data rejection means, distance data measurement means, distance image creation means, state determination means, and entry / exit detection means.
  • the edge enhancement means performs edge enhancement in the vertical direction of the vehicle for each captured image.
  • the parallax data measuring means measures the parallax data between the captured images with edge enhancement for each pixel.
  • the disparity data rejecting unit obtains the variance of the pixels in each captured image and selectively rejects the disparity data for each pixel based on the result.
  • the distance data measuring unit measures distance data indicating a distance between the stereo camera and the imaging target for each pixel from the parallax data.
  • the distance image creating means creates a distance image having the distance data for each pixel.
  • the state determination unit divides the distance image into a plurality of regions in the traveling direction of the vehicle to form a plurality of reference sections, and each of the plurality of reference sections includes background distance data measured in advance without a vehicle,
  • the distance data measurement means obtains a difference from distance data measured at a specified time when the vehicle enters and exits, obtains a difference change amount for each reference section for each time, and calculates a difference change amount for each reference section. By comparing with the threshold, the state corresponding to the presence or absence of the object is determined for each time.
  • the entry / exit detection means holds state determination for each time, determines transition of the vehicle, and detects entry / exit of the vehicle.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a configuration of a vehicle information processing system to which a vehicle detection device according to the present embodiment is applied.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the vehicle detection device according to the present embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a process flow of the vehicle detection device according to the present embodiment.
  • FIG. 4 is a relationship diagram illustrating the relationship between the distance from the stereo camera and the parallax.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating the division of the captured image in the vehicle traveling direction and the divided reference periods a, b, and c.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a state number assigned based on the determination result.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating state number transition when the vehicle passes forward.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a configuration of a vehicle information processing system to which a vehicle detection device according to the present embodiment is applied.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the vehicle detection device according
  • FIG. 8 is a relationship diagram showing the relationship between the vehicle position and the state number when the vehicle passes forward.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the flow of matching point search matching and matching rejection processing shown in FIG.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating matching point search matching using a standard image and a reference image.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a parallax calculation process based on a target pixel and peripheral matching of the target pixel.
  • FIG. 12 is a flowchart showing a corresponding point search matching process having a function of verifying the luminance ranges of the standard image and the reference image shown in FIG.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining a process of setting a dead area in the reference section.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating matching point search matching using a standard image and a reference image.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a parallax calculation process based on a target pixel and peripheral matching of the target pixel.
  • FIG. 12 is a flow
  • FIG. 14 is a flowchart including the area / shape determination of the connected component in the reference interval change amount determination.
  • FIG. 15 is a flowchart having a two-step switching function of the reference height.
  • FIG. 16 is a flowchart having a two-stage switching function for the background distance in the depth direction.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration of a vehicle information processing system to which a vehicle detection device according to this embodiment is applied.
  • This vehicle information processing system includes a laser sensor 10, a stereo camera 20, an ETC (Electronic Toll Collection) system 30, and a vehicle detection device 100.
  • ETC Electronic Toll Collection
  • the laser sensor 10 is a sensor that is disposed in the vicinity of the stereo camera 20 and obtains a distance to the traveling lane that is the background of the captured image.
  • the obtained background distance data is sent to the vehicle detection device 100.
  • the laser sensor 10 scans the laser beam vertically from the position close to the stereo camera 20 toward the traveling lane and along the direction crossing the lane, and measures the distance to the point where the laser beam is reflected. This is a sensor for obtaining background distance data.
  • the stereo camera 20 is an imaging device in which a plurality of cameras are arranged so as to obtain a predetermined parallax.
  • a plurality of cameras are arranged side by side, the lane in which the vehicle travels is captured by each camera, and each captured image is sent to the vehicle detection device 100.
  • an image captured by one camera is used as a standard image, and an image captured by the other camera is used as a reference image.
  • Each camera in the stereo camera 20 is a digital camera that captures a moving image at a preset frame rate.
  • This stereo camera 20 is installed on a pole standing on the island portion of the toll booth, and each camera arranged in the vertical direction with respect to the traveling direction of the vehicle captures an image from an oblique direction so that the vehicle passes laterally ( (Imaging area) is set. That is, the stereo camera 20 is installed at a position where the road surface can be imaged from obliquely above.
  • the stereo camera 20 is adjusted so that a grounded portion between a tire (axle) and the ground is reflected in a vehicle traveling in the camera field of view.
  • the stereo camera 20 is installed at a position where imaging can be performed from a direction perpendicular to the traveling direction of the vehicle so that a blind spot due to the vehicle does not occur when imaging a towing structure such as a tow bar.
  • the stereo cameras 20 and the vehicle detection devices 100 may be installed at 3 to 4 locations per lane in order to appropriately grasp the position of the vehicle in the lane.
  • the stereo camera 20 may be an imaging device that optically obtains upper and lower captured images of the vehicle with a single lens, instead of the upper and lower cameras.
  • the stereo camera 20 may be configured with a single camera.
  • a lens using a wedge prism polarization system in which two lenses are provided at the light entrance and a prism that bends the optical path is disposed inside can be used as appropriate.
  • the captured image obtained by the stereo camera 20 includes a time code indicating the imaging time.
  • the stereo camera 20, the ETC system 30, and the vehicle detection device 100 have a clock device (not shown) that generates time information synchronized with each other. If the stereo camera 20, the ETC system 30, and the vehicle detection device 100 operate in synchronism with other methods, that is, the captured time of the image data of the stereo camera 20 is determined by the ETC system 30 and the vehicle detection device. If 100 can be recognized, the time code may not necessarily be included.
  • the stereo camera 20 reflects from the lower end (tire grounding portion) to the upper end (roof) of the vehicle even at a height (within 4.0 m) like a large vehicle. Further, in the stereo camera 20, the video is captured as a moving image, and when traveling through the vehicle, assuming that the vehicle travels up to 80 km / h, the travel history into the field of view of the stereo camera 20 is at least per vehicle. It is assumed that several frames (entrance and exit) are shown.
  • the ETC system 30 is a toll collection device that automatically collects tolls imposed on vehicles traveling on toll roads such as expressways.
  • the ETC system 30 wirelessly communicates with an ETC on-board unit mounted on a vehicle, and acquires information for specifying a passing vehicle.
  • This ETC on-board device is generally installed at a position where at least an antenna for performing wireless communication can be visually recognized through a windshield.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the vehicle detection device 100 according to the present embodiment.
  • the vehicle detection device 100 includes a display unit 110, a user interface 120, a storage unit 130, a network interface 140, and a control unit 150.
  • the display unit 110 is a display device using an LCD (Liquid Crystal Display) or the like.
  • the display unit 110 displays various information including the operation status of the vehicle detection device 100.
  • the user interface 120 is an interface that receives instructions from the user such as a keyboard, a mouse, and a touch panel.
  • the storage unit 130 is a storage device that stores the control program and control data of the control unit 150.
  • the storage unit 130 uses one or a plurality of storage means such as HDD, RAM, ROM, and flash memory.
  • the control data includes, for example, a plurality of parts data representing a three-dimensional shape (eg, tow bar shape pattern, shape data of a circular portion of an axle, shape data of a part of a person), and the like. That is, the storage unit 130 stores a plurality of component data in advance.
  • the shape pattern of the tow bar is information indicating a typical shape pattern of the tow bar, such as a shape pattern indicating a rectangle having a long side along the traveling direction of the vehicle.
  • the shape pattern of the tow bar is stored when distinguishing between two adjacent vehicles and one vehicle that pulls the towed vehicle with the tow bar. Therefore, the shape pattern of the tow bar can be omitted if they are not distinguished from each other.
  • the network interface 140 is an interface that communicates with the stereo camera 20 and the ETC system 30 through a network such as a LAN.
  • the control unit 150 includes a microprocessor having a memory, operates according to a control program and control data stored in the storage unit 130, and controls each unit of the vehicle detection device 100 in an integrated manner.
  • the control unit 150 obtains parallax from each captured image obtained by the stereo camera 20, and calculates distance data with an object in the field of view (in the imaging region) of the stereo camera 20. In addition, the control unit 150 confirms the presence of an object in the field of view based on the difference between the background distance data acquired by the laser sensor 10 and the calculated distance data, records the positional relationship for each time, The moving direction is determined to detect entry / exit of the vehicle. Note that the control unit 150 may have a function of predicting a passing time in the real space (passing time in the communication area of the ETC system 30) in addition to the detection of the entering / leaving vehicle.
  • control unit 150 includes, for example, the following functions (f1) to (f6).
  • (F1) An edge enhancement function that performs edge enhancement in the vertical direction of the vehicle for each captured image.
  • (F2) A parallax data measurement function for measuring the parallax data between each edge-enhanced captured image for each pixel.
  • F3 A parallax data rejection function that obtains the estimated parallax and dispersion of pixel values in a small area including the target pixel in the standard image and the reference image, and rejects unnecessary parallax data based on the result.
  • (F6) The state determination for each time is retained, and the history of the vehicle determines the transition direction of the vehicle by monitoring the flow at the front, side, and rear end, or the flow at the rear end, side, and front.
  • a vehicle detection function that detects vehicle entry and exit.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a processing flow of the vehicle detection device 100 according to the present embodiment.
  • the vehicle detection apparatus 100 inputs a captured image (one is a reference image and the other is a reference image) captured by the stereo camera 20 by inputting a captured image (step ST1).
  • the vehicle detection apparatus 100 performs parallel equalization and distortion correction on the input captured image in the parallel equalization process (step ST2), and the brightness of the captured image that has been parallel-equalized in the brightness correction process. Correction (step ST3) is performed.
  • the vehicle detection device 100 performs edge enhancement in the vertical direction of the vehicle by the function (f1) of the control unit 150 for each captured image in the image feature extraction processing by the function (f1) of the control unit 150 (step ST4). ).
  • the vehicle detection device 100 obtains a corresponding point for each pixel between each captured image subjected to edge enhancement by a block matching method or the like, and uses the function (f2) of the control unit 150. Parallax data between each captured image is obtained for each pixel (step ST5, step ST6). This corresponding point search matching and matching rejection processing will be described in an embodiment described later.
  • the vehicle detection device 100 obtains distance data for each pixel from the parallax data by the function (f4) of the control unit 150, and creates a distance image having this distance data for each pixel (step ST7).
  • FIG. 4 is a relationship diagram showing the relationship between the distance from the stereo camera 20 and the parallax.
  • the vehicle detection device 100 measures the number of vehicles from the created distance image.
  • the vehicle detection device 100 determines, in the reference section change amount determination, the reference distance a that is created on the entrance side in the traveling direction of the vehicle and the reference section that is located on the entry side of the vehicle. b and a reference section c located between the reference section a and the reference section b.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating the division of the captured image in the vehicle traveling direction and the divided reference periods a, b, and c.
  • the vehicle detection device 100 uses the function (f5) of the control unit 150 to perform distance data for each pixel in the reference section a in the distance image and distance data for each pixel in the reference section a in the background distance image, that is, the laser sensor 10. The difference between the acquired background distance data is measured.
  • the vehicle detection device 100 determines that the reference interval “a” of the distance image is in the ON state when the sum total of the differences for each pixel within the reference interval “a” exceeds the threshold value, and if the sum of the difference is not exceeded,
  • the reference section a is determined to be in an off state.
  • ON / OFF is determined by the same steps.
  • Step ST8 The vehicle detection device 100 determines the state number based on the change (on / off) determination results of the reference sections a, b, and c determined by the function (f5) of the control unit 150 in the state determination.
  • Step ST9 FIG. 6 is a diagram illustrating a state number assigned based on the determination result.
  • the vehicle detection device 100 determines the transition state based on the determination result of the state number by comparing with the determination history of the past state number by the function (f6) of the control unit 150.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating state number transition when the vehicle passes forward.
  • FIG. 8 is a relationship diagram showing the relationship between the vehicle position and the state number when the vehicle passes forward.
  • the vehicle detection apparatus 100 determines, for example, that the state number transition “S0 ⁇ S1 ⁇ S3 ⁇ S2 ⁇ S0” is a forward passage of the vehicle. As the determination history for each image frame, the state number overlaps with S0, S1, S1, S3, S3, S3, S3, S2, S2, S0... Sometimes register as history. The vehicle detection device 100 compares these state number transitions with a transition model registered in advance, and determines vehicle traffic. The vehicle detection device 100 can also determine that the vehicle has passed in the reverse direction with the state number transition “S0 ⁇ S2 ⁇ S3 ⁇ S1 ⁇ S0” in the reverse direction.
  • the vehicle detection apparatus 100 detects the passing vehicle by the number counting process through the above process, and measures the number of passing vehicles (step ST10).
  • the vehicle detection device 100 outputs a detection result of the passing vehicle (step ST11).
  • the vehicle detection device 100 obtains the parallax data from each captured image obtained by capturing the lane through which the vehicle passes by the stereo cameras 20 installed above and below, and the object is within the field of view. Calculate distance data. Further, the vehicle detection device 100 confirms the presence of an object in the field of view based on the difference between the background distance data and the parallax data, records the positional relationship for each time, determines the vehicle transition, and enters and exits the vehicle. Can be detected.
  • the basic configuration and operation of the vehicle detection device 100 are as described above.
  • the embodiment described below mainly relates to distance image creation and reference section change amount determination, and does not impair subsequent vehicle number measurement accuracy by accurately acquiring the distance image.
  • Example 1 In the first embodiment, a case where a pattern with extremely poor texture change is obtained as an input image is considered.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the flow of matching point search matching and matching rejection processing shown in FIG.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating matching point search matching using a standard image and a reference image.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a parallax calculation process based on a target pixel and peripheral matching of the target pixel.
  • step ST5 in the corresponding point search matching (step ST5) of the vehicle detection device 100, as shown in FIG. 10, pixels whose feature points appear from within each captured image with edge enhancement, that is, FIG. (Step ST51), and a rectangular region of interest ROI_L is set at the target pixel position on the reference image (step ST52). Moreover, the vehicle detection apparatus 100 sets the area
  • the vehicle detection device 100 calculates the difference between ROI_U and ROI_L by, for example, SAD (Sum of Absolute Difference) or the like in the corresponding point matching score measurement, and obtains the position where the calculated difference becomes the minimum value (step ST54). . Thereby, the vehicle detection apparatus 100 measures parallax from the position of ROI_L and the position of ROI_U by parallax measurement (step ST55).
  • SAD Sud of Absolute Difference
  • the parallax is obtained at an appropriate position by searching for the similarity of the texture pattern obtained from the captured image of the stereo camera 20 and obtaining the matching point.
  • the vehicle detection device 100 makes it difficult to obtain a texture pattern particularly on the road surface for the captured image of the stereo camera 20 when obtaining the parallax, and a matching error occurs. To do. This is more likely to occur in regions with a higher resolution that are farther from the camera. Further, these areas have large distance measurement errors per pixel unit. For this reason, the matching error is considered as a risk that leads to erroneous detection.
  • the function (f3) of the control unit 150 measures the variance from the luminance in the ROI_L (step ST61).
  • the vehicle detection device 100 rejects the parallax measurement target, assuming that there is a risk of erroneous matching (step S63).
  • the vehicle detection device 100 similarly measures not only the variance measured from the luminance in the ROI_L but also the variance due to the luminance in the ROI_U (step S62). More rejected (step S63).
  • the vehicle detection apparatus 100 can measure an accurate distance by preventing erroneous matching when searching for corresponding points even when a pattern with extremely poor texture change is obtained as an input image.
  • Example 2 In the second embodiment, a case where a low quality image having many pixels exceeding the upper limit and the lower limit of the luminance range of the stereo camera is used is considered.
  • FIG. 12 is a flowchart showing a corresponding point search matching process having a function of verifying the luminance ranges of the standard image and the reference image shown in FIG.
  • the vehicle detection device 100 sets a rectangular region of interest ROI_L at the pixel position of interest on the reference image as in the first embodiment (step ST52). Moreover, the vehicle detection apparatus 100 sets the area
  • SAD Sud of Absolute Difference
  • the vehicle detection apparatus 100 measures parallax from the position of ROI_L and the position of ROI_U by parallax measurement (step ST55).
  • the vehicle detection device 100 determines whether or not the luminance of the pixels in the region ROI_U corresponding to the measured parallax is within the upper and lower limits of the preset luminance range by the corresponding point search matching (step) ST56). At this time, if the luminance of the pixel exceeds the upper limit, there is a possibility that an overexposure risk has occurred. Further, when the luminance of the pixel is lower than the lower limit, there is a possibility that a blackout risk has occurred. The vehicle detection apparatus 100 rejects the parallax of the pixels that are out of the preset luminance range from the measurement target.
  • the vehicle detection device 100 will be overexposed (a large number of luminances exceeding the upper limit) at only one image at the same point in the video. The situation is also conceivable. For this reason, in the vehicle detection device 100 according to the second embodiment, the determination is simply performed for each pixel of interest.
  • the vehicle detection device 100 can prevent an erroneous matching of corresponding point search caused by a low-quality image having many pixels exceeding the upper limit and lower limit of the luminance range of the stereo camera, and can measure an accurate distance. it can.
  • Example 3 In the third embodiment, a case where a reflection portion and a shadow portion with strong sunlight are mixed on the road surface is considered.
  • the vehicle detection device 100 measures the variance from the luminance in the attention area ROI_L on the reference image in the matching rejection process as in the first embodiment (step ST61). ).
  • the vehicle detection device 100 when the edge change is significant, in the determination based on the parallax / dispersion of the matching rejection process (step ST63), since the luminance in the ROI_L is increased, it is determined whether the variance exceeds the threshold value. . Further, in the vehicle detection device 100, when the resolution of the captured image is low, mismatching is likely to occur. Therefore, the parallax between the attention area ROI_L and the area ROI_U is determined, and it is determined whether it is equal to or less than the threshold value.
  • the parallax of the pixels that satisfy the above two determination conditions is rejected from the measurement target.
  • the vehicle detection device 100 prevents in advance false matching due to the presence of extreme contrast such as a shadow boundary portion that hinders matching with detailed texture information in the captured image, and the accurate distance Can be measured.
  • Example 4 In Example 4, a case where texture information is scarce, such as a hood part of an automobile, is considered.
  • the vehicle detection device 100 sets a region of interest ROI_L on the reference image by corresponding point search matching.
  • the vehicle detection device 100 arranges the pixels in the ROI_L in ascending order centering on the target pixel in the ROI_L, and when there is a close value that is equal to or less than the threshold, the parallax between the adjacent pixels is considered in consideration of the risk of erroneous matching. Is rejected from the measurement target.
  • the vehicle detection device 100 can prevent erroneous matching in advance and measure an accurate distance based on the parallax when the texture of the vehicle hood or the like is poor.
  • Example 5 In Example 5, consider the case where a failure occurs such that an obstacle is continuously observed in a part of the visual field to be detected, FIG. 13 is a diagram for explaining a process of setting a dead area in the reference section.
  • the vehicle detection device 100 has a case in which some trouble occurs in the sensor such as mud or raindrops adhering to the camera lens, and an obstacle is continuously observed in a part of the field of view.
  • the vehicle detection device 100 measures each change amount of the reference section from the measured difference in the reference section change amount determination.
  • the vehicle detection device 100 determines the amount of change (on / off) for each reference section.
  • the vehicle detection device 100 stores the number of continuous ON determinations at that position in the history counter.
  • the vehicle detection device 100 determines whether or not the number of continuous ON determinations stored in the history counter has reached a set value, and when it reaches, sets a dead area flag.
  • the vehicle detection apparatus 100 refers to the insensitive area flag and replaces the change amount determination result from on to off for a section that is continuously on. Replacement takes place in three areas: (1) entry side, (2) central area, and (3) exit side.
  • the vehicle detection device 100 initializes the history counter and the dead area when the amount of change in the reference section changes from on to off, and restores the original state. At this time, the vehicle detection device 100 may give a condition such as executing it when it is continuously off for n frames or more, instead of clearing zero at a time.
  • the vehicle detection device 100 sets the insensitive area when a failure occurs such that an obstacle is continuously observed in a part of the field of view of the detection target. By turning off the determination result of the change amount, it is possible to provide a highly accurate vehicle number measuring function.
  • Example 6 In the sixth embodiment, a case where a relatively small flying object such as rain or snow is present in the field of view will be considered.
  • FIG. 14 is a flowchart having the determination of the area / shape of the connected component in the determination of the reference section change amount.
  • the vehicle detection device 100 When the outer contour of an obstacle is observed beyond the reference height due to snow, large rain, or the like, the vehicle detection device 100 is captured as many point-like objects in the field of view, and depending on the quantity, erroneous detection may occur. There is a risk.
  • the vehicle detection device 100 In order to prevent this erroneous detection, as shown in FIG. 14, in the vehicle detection device 100, the distance data included in the distance image acquired in the distance measurement (step ST7) and the background distance data acquired from the laser sensor 10 are used. The difference between them is measured (step ST81). The vehicle detection device 100 compares whether the measured difference is equal to or higher than the reference height with respect to the road surface (step ST82), and does not measure the difference equal to or lower than the reference height. The vehicle detection apparatus 100 measures the number of pixels whose measured difference is equal to or greater than the reference height (step ST83).
  • the vehicle detection apparatus 100 performs labeling (connected component extraction) in consideration of the connectivity between the measured pixels (step ST84), and determines the area of the labeled pixels (corresponding to the number of pixels) (step ST85).
  • a vehicle having a certain area or more is determined as a vehicle candidate, and a vehicle having a certain area or less is determined as noise.
  • the vehicle detection device 100 replaces a distance that is greater than or equal to the reference height with a distance that is less than or equal to the reference height for pixels determined to be noise (step ST86).
  • the vehicle detection apparatus 100 again measures the number of pixels exceeding the reference height (step ST87), and performs state determination based on an on / off combination for each reference section (step ST9).
  • a condition for performing noise determination is provided by shape classification in the vertical direction, horizontal direction, and diagonal direction for each label.
  • the vehicle detection device 100 acquires information on the outer contour of the flying object, determines its occupied area, and rejects noise. By doing so, it is possible to accurately measure an obstacle without depending on disturbance of weather or illuminance.
  • Example 7 In the seventh embodiment, a case where the reference height based on the road surface is increased due to snow accumulation or the like will be considered.
  • FIG. 15 is a flowchart having a reference height two-stage switching function.
  • the vehicle detection device 100 changes the reference height between the standard specification and the standard specification when measuring pixels whose distance per pixel exceeds the reference height in the reference section change amount determination. Two types having higher specifications and added set values are stored in advance.
  • the vehicle detection apparatus 100 refers to the state number from the state determination record (step ST89) after measuring the difference in the reference section change amount determination and before measuring the change amount of the reference section (step ST88).
  • the vehicle detection device 100 applies the specification with a higher reference height.
  • the state number where an obstacle is detected changes.
  • the vehicle detection apparatus 100 refers to the state number, uses the standard height of the standard specification in the determination of the change amount of the standard section, and similarly measures pixels exceeding the standard height of the standard specification, Measure the amount of change. If the number of pixels exceeding the standard specification is reduced and the reference section is determined to be off, there is no obstacle and the state number changes. If the status number changes and returns to when there is no obstacle detection status, the specification reference height should be increased again.
  • the vehicle detection apparatus 100 prepares a plurality of reference heights, and does not depend on the state number, and increases the set value at the reference height (standard + set value) as the distance from the camera increases. Measure the amount of change.
  • the tolerance is improved by applying a threshold set based on a higher standard considering the vehicle size. Therefore, the vehicle detection device 100 is not affected by a falling object and can accurately measure an obstacle when the vehicle enters.
  • FIG. 16 is a flowchart having a two-stage switching function for the background distance in the depth direction.
  • the vehicle detection device 100 measures the difference between the distance data included in the acquired distance image and the background distance data acquired from the laser sensor 10 in the reference section change amount determination.
  • the vehicle detection apparatus 100 sets the imaging area with two axes, that is, the traveling direction of the vehicle and the distance (depth) direction from the camera. That is, the imaging region is subdivided into two regions on the near side and the far side of the boundary line when a boundary line corresponding to the threshold is set in the distance (depth) direction from the camera.
  • the road On the near side, the road is usually reflected as the background, and the height from the road surface is measured from the difference between the distance from the vehicle traveling on the near side and the background distance of the road portion.
  • the road is not limited to the background, and it is uncertain that the road is a wall that partitions lanes as seen at a toll booth, or that the background is an adjacent passage. Therefore, the vehicle detection apparatus 100 sets the back side with a virtual road (wall) as a background, and determines the obstacle from the difference between the distance from the vehicle traveling on the back side and the virtual road (wall) distance. Measure the height.
  • the vehicle detection device 100 For each calculated height, the vehicle detection device 100 measures pixels that exceed the specification standard of a reference height prepared in advance, and performs on / off determination of a reference section (entrance / stop / exit part) ( Step ST810).
  • the vehicle detection device 100 can stably determine whether the reference section is on or off regardless of the position of the passage of the vehicle, and can accurately measure the passage of the vehicle.
  • the variance is measured from the luminance in the ROI_L.
  • the vehicle detection device 100 rejects the parallax measurement target if a risk of mismatching occurs when the measured variance falls below the threshold.
  • the vehicle detection device 100 similarly measures not only the variance measured from the luminance in the ROI_L but also the variance due to the luminance in the ROI_U, and similarly rejects it from the parallax measurement target when it is equal to or less than the threshold.
  • the vehicle detection apparatus 100 can prevent erroneous matching at the time of searching for corresponding points and can measure an accurate distance even when a pattern with extremely poor texture change is obtained as an input image.
  • the vehicle detection apparatus of the present embodiment can detect the entry / exit of the vehicle from the photographed image with high accuracy without being affected by the change of the optical condition when the stereo camera is employed.
  • the laser sensor 10 may be a sensor that scans a laser beam and sends received data obtained by receiving the reflected laser beam to the vehicle detection device 100.
  • the vehicle detection device 100 needs to have a function of calculating distance data from the received wave data.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

　車両検知装置（１００）は、撮像画像について、車両の上下方向へのエッジ強調を行う。車両検知装置（１００）は、エッジ強調された撮像画像間の視差データを計測する。車両検知装置（１００）は、撮像画像内の画素の分散を求め、結果より視差データを選択的に棄却する。車両検知装置（１００）は、視差データから距離データを計測する。車両検知装置（１００）は、距離を画素毎に有する距離画像を作成する。車両検知装置（１００）は、車両の進行方向に距離画像を複数の領域に分割して複数の基準区間を形成し、複数の基準区間それぞれで、背景距離データと距離データとの差分を求め、基準区分毎に差分の変化量を時刻毎に求め、基準区間毎に差分の変化量を閾値と比較することで、物体の有無に対応する状態を時刻毎に判定する。車両検知装置（１００）は、時刻毎の状態判定を保持し、車両の遷移を判定し、車両の入出を検知する。

Description

車両検知装置
　本発明の実施形態は、道路上の特定領域を入出する車両を検知する車両検知装置に関する。
　料金収受システムに用いられる車両検知装置では、一般に、赤外線を用いた透過型のポールセンサによって車両の通過を検知する。すなわち、一対のポールセンサは、走行車線の両側に設置され、互いに赤外線ビームを照射して検知し合い、車両が赤外線ビームを横切った瞬間を検知するので、比較的安定して車両の通過を検知することができる。しかしながら、ポールセンサは、設置時に掘削工事が必要であり、設置位置を調整するための測定器並びに作業も別途必要であることから、工事・調整コストがかかる。
　以上のように、車両検知装置に対して、工事・調整コストを極力抑えたい要求がある。
　代替案として、近年比較的安価に入手可能となっているカメラが注目されている。カメラを用いて車両の存在を検知する方法は、交通状況把握装置等で実用化されている。この交通状況把握装置では、動画処理による車両検知を行っている。
　しかしながら、カメラを用いる方法は、光学条件の変化の影響を大きく受けるので、高精度な検出機能のロバスト性の確保が困難である。このため、光学条件の影響を低減する施策を行ったステレオ方式を採用した上で、従来の透過型ポールセンサと同等な精度を確保する技術開発が必要となる。また、設置の容易性、機器コストの低減要求から、特にカメラ間距離が短い場合においては、光学条件の変動に左右されずにカメラから離れた位置での視差を安定して確保することが困難となる。
　そこで、目的は、ステレオカメラの採用において、光学条件の変化に影響されず、撮影画像から車両の入出を高精度に検知することのできる車両検知装置を提供することにある。
　本実施形態によれば、車両検知装置は、ステレオカメラにより、車両が通過する道路を撮像した各々の撮像画像に基づいて前記ステレオカメラの視野内を入出する車両を検知する車両検知装置であって、エッジ強調手段と、視差データ計測手段と、視差データ棄却手段と、距離データ計測手段と、距離画像作成手段と、状態判定手段と、入出検知手段とを具備する。エッジ強調手段は、前記各々の撮像画像について、車両の上下方向へのエッジ強調を行う。視差データ計測手段は、前記エッジ強調された各々の撮像画像間の視差データを画素毎に計測する。視差データ棄却手段は、前記各々の撮像画像内の画素の分散を求め、その結果より前記画素毎の視差データを選択的に棄却する。距離データ計測手段は、前記視差データから前記ステレオカメラと撮像対象との間の距離を示す距離データを画素毎に計測する。距離画像作成手段は、前記距離データを画素毎に有する距離画像を作成する。状態判定手段は、前記車両の進行方向に前記距離画像を複数の領域に分割して複数の基準区間を形成し、複数の基準区間それぞれで、予め車両のない状態で計測される背景距離データと前記距離データ計測手段で車両の入出時に指定時刻毎に計測される距離データとの差分を求め、前記基準区間毎に差分の変化量を時刻毎に求め、前記基準区間毎に差分の変化量を閾値と比較することで、物体の有無に対応する状態を時刻毎に判定する。入出検知手段は、前記時刻毎の状態判定を保持し、前記車両の遷移を判定し、前記車両の入出を検知する。
図１は、本実施形態に係る車両検知装置を適用した車両情報処理システムの構成を示す概要図である。 図２は、本実施形態に係る車両検知装置の構成を示すブロック図である。 図３は、本実施形態に係る車両検知装置の処理の流れを示すフローチャートである。 図４は、ステレオカメラからの距離と視差との関係を示す関係図である。 図５、撮像画像を車両進行方向に分割と、分割された基準期間ａ、ｂ及びｃを示す図である。 図６は、判定結果に基づいて割り振られた状態番号を示す図である。 図７は、車両が前進通過する場合の状態番号遷移を示す図である。 図８は、車両が前進通過する場合の車両の存在位置と状態番号との関係を示す関係図である。 図９は、図３に示す対応点探索マッチング及びマッチング棄却処理の流れを示すフローチャートである。 図１０は、基準画像及び参照画像による対応点探索マッチングを示す図である。 図１１は、注目画素とその注目画素の周辺マッチングによる視差の算出過程を示す図である。 図１２は、図１０に示す基準画像及び参照画像の輝度範囲を検証する機能を有する対応点探索マッチングの過程を示すフローチャートである。 図１３は、基準区間で不感領域を設定する過程を説明するための図である。 図１４は、基準区間変化量判定における連結成分の面積・形状判定を有するフローチャートである。 図１５は、基準高さの２段階切り替え機能を有するフローチャートである。 図１６は、奥行き方向の背景距離について２段階切り替え機能を有するフローチャートである。
　以下、実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以降の図における同一部分には同一符号を付して、その詳しい説明を省略し、異なる部分について主に述べる。
　図１は、本実施形態に係る車両検知装置を適用した車両情報処理システムの構成を示す模式図である。この車両情報処理システムは、レーザセンサ１０、ステレオカメラ２０、ＥＴＣ(Electronic Toll Collection)システム３０及び車両検知装置１００を備えている。
　レーザセンサ１０は、ステレオカメラ２０に近接して配置され、撮影画像の背景となる走行車線までの距離を得るセンサである。得られた背景距離データは車両検知装置１００に送られる。ここで、上記レーザセンサ１０は、ステレオカメラ２０に近接した位置から走行車線に向けて垂直に且つ車線を横切る方向に沿ってレーザビームをスキャンし、レーザビームが反射する地点までの距離を計測した背景距離データを得るセンサである。
　ステレオカメラ２０は、複数のカメラを所定の視差が得られるように配置した撮像装置である。本実施形態では、複数のカメラを上下に並べて配置し、各カメラにより車両が進行する車線を撮像し、各々の撮像画像を車両検知装置１００に送出する。ここでは、例として２台のカメラを用いて、一方のカメラで撮像した画像を基準画像とし、他方のカメラで撮像された画像を参照画像とする。
　ステレオカメラ２０内の各カメラは、予め設定したフレームレートで動画像を撮像するディジタルカメラである。このステレオカメラ２０は、料金所のアイランド部分に立つポールに設置され、車両の進行方向に対し、上下に並ぶそれぞれのカメラが上斜め方向から撮像し、車両が横方向に通過するように視野（撮像領域）が設定されている。すなわち、ステレオカメラ２０は、斜め上方から路面を撮像可能な位置に設置される。また、ステレオカメラ２０は、カメラ視野内を走行する車両について、タイヤ（車軸）と地面との接地部分が映るよう調整される。また、ステレオカメラ２０は、牽引棒などの牽引構造物を撮像する際に、車両による死角が発生しないように、車両の進行方向に対して垂直な方向から撮像可能な位置に設置される。なお、料金所では、車線内の車両の位置を適切に把握するため、１車線あたり３～４箇所にステレオカメラ２０及び車両検知装置１００を設置してもよい。
　尚、ステレオカメラ２０としては、上下のカメラに代えて、１枚のレンズで光学的に車両の上下の撮像画像を得る撮像装置としてもよい。例えば、特殊なレンズにより、１台のカメラで同時に双方向からの映像を一度に分岐できる場合、ステレオカメラ２０は、単数のカメラでハードウェアを構築してもよい。例えば、光の入り口には２つのレンズを備え、内部には光路を曲げるプリズムが配置されたウェッジプリズム偏光方式を用いたレンズ等が、適宜使用可能である。
　ステレオカメラ２０によって得られた撮像画像は、撮像時刻を示すタイムコードを含んでいる。ステレオカメラ２０、ＥＴＣシステム３０及び車両検知装置１００は、互いに同期した時刻情報を生成する時計装置（図示せず）を有する。なお、撮像画像は、他の手法によって、ステレオカメラ２０、ＥＴＣシステム３０及び車両検知装置１００が同期して動作すれば、すなわち、ステレオカメラ２０の画像データの撮像時刻をＥＴＣシステム３０及び車両検知装置１００が認識できれば、必ずしもタイムコードを含まなくてもよい。
　このとき、ステレオカメラ２０では、大型車両のような高さ（４．０ｍ以内）においても、車両の下端（タイヤ接地部分）から上端（屋根）までが映っているものとする。また、ステレオカメラ２０では、映像が動画で撮像され、車両の通行に際しては、時速８０ｋｍ／ｈまでの移動を想定して、ステレオカメラ２０の視野内への通行履歴として、車両１台につき、少なくとも数フレーム（進入および退出）が映っているものとする。
　ＥＴＣシステム３０は、高速道路等の有料道路を通行する車両に対して課せられる通行料金を自動的に徴収する料金収受装置である。ＥＴＣシステム３０は、車両に搭載されるＥＴＣ車載器と無線通信し、通過車両を特定する情報を取得する。このＥＴＣ車載器は、一般に、少なくとも無線通信を行うためのアンテナがフロントガラスを介して視認できる位置に設置される。
　図２は、本実施形態に係る車両検知装置１００の構成を示すブロック図である。
　図２に示すように、車両検知装置１００は、表示部１１０、ユーザインタフェース１２０、記憶部１３０、ネットワークインタフェース１４０及び制御部１５０を備えている。
　表示部１１０は、ＬＣＤ(Liquid Crystal Display)等を用いたディスプレイ装置である。表示部１１０は、当該車両検知装置１００の運用状況を始めとする種々の情報を表示する。
　ユーザインタフェース１２０は、キーボード、マウス、タッチパネル等のユーザから指示を受け付けるインタフェースである。
　記憶部１３０は、制御部１５０の制御プログラムや制御データを記憶する記憶装置である。記憶部１３０は、ＨＤＤ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びフラッシュメモリ等の記憶手段を１つまたは複数用いたものである。制御データとしては、例えば、立体の形状を表す複数の部品データ（例、牽引棒の形状パターン、車軸の円形部分の形状データ、人物の一部の形状データ）等がある。すなわち、記憶部１３０は、複数の部品データを予め記憶する。牽引棒の形状パターンは、例えば、車両の進行方向に沿って長辺を有する長方形を示す形状パターンの如き、牽引棒の典型的な形状パターンを示す情報である。牽引棒の形状パターンは、近接した２台の車両と、被牽引車を牽引棒で牽引する１台の車両と、を区別する場合に記憶される。そのため、牽引棒の形状パターンは、両者を区別しない場合には省略可能となっている。
　ネットワークインタフェース１４０は、ＬＡＮ等のネットワークを通じて、ステレオカメラ２０及びＥＴＣシステム３０と通信するインタフェースである。
　制御部１５０は、メモリを有するマイクロプロセッサを備え、記憶部１３０が記憶する制御プログラムや制御データにしたがって動作し、当該車両検知装置１００の各部を統括して制御する。
　この制御部１５０は、ステレオカメラ２０により得られた各々の撮像画像から視差を求め、ステレオカメラ２０の視野内（撮像領域内）の物体との距離データを計算する。また、制御部１５０は、レーザセンサ１０により取得される背景距離データと計算された距離データとの差分により、視野内の物体の存在を確認し、その位置関係を時刻毎に記録し、物体の移動方向を判定して、車両の入出を検知する。なお、制御部１５０は、入出車両の検知に加え、実空間上における通過時刻（ＥＴＣシステム３０の通信エリアの通過時刻）を予測する機能を有していてもよい。
　また、制御部１５０は、例えば、以下の機能（ｆ１）～（ｆ６）を備えている。
　　（ｆ１）　各々の撮像画像について、車両の上下方向へのエッジ強調を行うエッジ強調機能。
　　（ｆ２）　エッジ強調された各々の撮像画像間の視差データを画素毎に計測する視差データ計測機能。
　　（ｆ３）　推定視差と基準画像内および参照画像内の注目画素を含む小領域内の画素値の分散を求め、その結果により不要な視差データを棄却する視差データ棄却機能。
　　（ｆ４）　上記視差データからステレオカメラと撮像対象との間の距離を示す距離データを画素毎に求め、この距離データを画素毎に有する距離画像を作成する距離データ計測・距離画像作成機能。
　　（ｆ５）　車両の進行方向に距離画像を分割して複数の基準区間を形成し、複数の基準区間それぞれで、予め車両のない状態で計測される背景距離データと距離データ計測機能で指定車両の入出時に時刻毎に計測される距離データとの差分を求め、基準区間毎に差分の変化量を時刻毎に求め、基準区間毎に差分の変化量を閾値と比較することで、車両の有無を時刻毎に状態判定する状態判定機能。
　　（ｆ６）　時刻毎の状態判定を保持し、その履歴が先頭、側面、及び後端の流れ、あるいは後端、側面、先頭の流れを監視することで車両の遷移方向を判定し、判定結果から車両の入出を検知する車両検知機能。
　次に、上記のように構成された車両情報処理システムの動作について説明する。
　図３は、本実施形態に係る車両検知装置１００の処理の流れを示すフローチャートである。
　まず、車両検知装置１００は、撮像画像入力にて、ステレオカメラ２０で撮像された撮像画像（一方が基準画像、他方が参照画像）を入力する（ステップＳＴ１）。車両検知装置１００は、平行等位化処理にて、入力された撮像画像の平行等位化及び歪み補正を行い（ステップＳＴ２）、輝度補正処理にて、平行等位化された撮像画像の輝度補正（ステップＳＴ３）を行う。車両検知装置１００は、画像特徴抽出処理にて、各々の撮像画像について、ステップＳＴ３で補正された撮像画像を制御部１５０の機能（ｆ１）により車両の上下方向へのエッジ強調を行う（ステップＳＴ４）。
　車両検知装置１００は、対応点探索マッチング及びマッチング棄却処理にて、エッジ強調を行った各々の撮像画像間の画素毎の対応点をブロックマッチング手法等で求め、制御部１５０の機能（ｆ２）により各々の撮像画像間の視差データを画素毎に求める（ステップＳＴ５、ステップＳＴ６）。この対応点探索マッチング及びマッチング棄却処理については、後述する実施例にて説明する。車両検知装置１００は、距離計測にて、制御部１５０の機能（ｆ４）により視差データから距離データを画素毎に求め、この距離データを画素毎に有する距離画像を作成する（ステップＳＴ７）。
　図４は、ステレオカメラ２０からの距離と視差との関係を示す関係図である。
　図４に示すように、実際に物体(車、背景)をステレオカメラ２０で撮像すると、物体上の同一点は、それぞれの撮像画像内で異なる位置に見える。この位置のズレを視差と呼び、画素毎に得られる視差に基づいて、ステレオカメラ２０から物体までの距離を算出する。
　次に、車両検知装置１００は、作成した距離画像から車両の台数を計測する。
　図３に示すように、車両検知装置１００は、基準区間変化量判定にて、作成した距離画像を車両の進行方向における入場側に位置する基準区間ａと、車両の出場側に位置する基準区間ｂと、基準区間ａおよび基準区間ｂとの間に位置する基準区間ｃとに分割する。図５は、撮像画像を車両進行方向に分割と、分割された基準期間ａ、ｂ及びｃを示す図である。
　車両検知装置１００は、制御部１５０の機能（ｆ５）により距離画像における基準区間ａ内の画素毎の距離データと、背景距離画像における基準区間ａ内の画素毎の距離データ、すなわちレーザセンサ１０で取得される背景距離データとの間の差分を計測する。車両検知装置１００は、当該画素毎の差分を基準区間ａ内で合計した総和が閾値を超えた場合、距離画像の基準区間ａをオン状態と判定し、当該閾値を超えない場合、距離画像の基準区間ａをオフ状態と判定する。以下、基準区間ｂおよび基準区間ｃにおいても同様のステップによりオン／オフを判定する。（ステップＳＴ８）
　車両検知装置１００は、状態判定にて、制御部１５０の機能（ｆ５）により判定された基準区間ａ、ｂ及びｃの各変化量(オン／オフ)判定結果に基づいて、状態番号を決定する。（ステップＳＴ９）
　図６は、判定結果に基づいて割り振られた状態番号を示す図である。
　図６に示すように、本実施形態では、例えば、基準区間ａ、ｂ及びｃがいずれもオフの場合にはＳ０(車両なし)、基準区間ａのみがオンの場合にはＳ１(車両先頭)、基準区間ｂのみがオンの場合にはＳ２(車両後端)、基準区間ｃのみがオフの場合にはＳ４(後続車両先端および先行車両後端)、その他の状態をＳ３(車両側面)とする。
　車両検知装置１００は、状態番号の判定結果に基づいて、制御部１５０の機能（ｆ６）により過去の状態番号の判定履歴と比較して遷移状態を判定する。図７は、車両が前進通過する場合の状態番号遷移を示す図である。図８は、車両が前進通過する場合の車両の存在位置と状態番号との関係を示す関係図である。
　図７及び図８に示すように、車両検知装置１００は、例えば、状態番号の遷移“Ｓ０⇒Ｓ１⇒Ｓ３⇒Ｓ２⇒Ｓ０”を、車両の前進通過と判定する。画像フレーム毎の判定履歴としてはＳ０、Ｓ１、Ｓ１、Ｓ３、Ｓ３、Ｓ３、Ｓ３、Ｓ２、Ｓ２、Ｓ０…と状態番号が重複して現れ、判定履歴には重複を棄却して、状態番号変化時に履歴として登録する。車両検知装置１００は、これら状態番号の遷移を予め登録された遷移のモデルと比較し、車両の通行を判定する。車両検知装置１００は、逆方向についても状態番号の遷移”Ｓ０⇒Ｓ２⇒Ｓ３⇒Ｓ１⇒Ｓ０”で後進通過と判定が可能である。
　車両検知装置１００は、上記過程を経て、台数計測処理にて、通過する車両を検出し、通過した台数を計測する（ステップＳＴ１０）。車両検知装置１００は、通過する車両の検出結果を出力する（ステップＳＴ１１）。
　以上の構成によれば、実施形態の車両検知装置１００は、上下に設置されたステレオカメラ２０により、車両が通過する車線を撮像した各々の撮像画像から視差データを求め、視野内の物体との距離データを計算する。また、車両検知装置１００は、背景距離データと視差データとの差分により、視野内の物体の存在を確認し、その位置関係を時刻毎に記録し、車両の遷移を判定して、車両の入出を検知することができる。
　以上、車両検知装置１００の基本構成及び動作である。ここで、以下に示す実施例は、主に距離画像作成および基準区間変化量判定に関するもので、距離画像を正確に取得することにより、以降の車両台数計測精度を損なわないようにしている。
　なお、以降の実施例では、車両が車線を前進通過する場合について記載する。
　（実施例１）　
　実施例１では、極端にテクスチャーの変化が乏しいパターンが入力画像として得られる場合について考慮する。
　図９は、図３に示す対応点探索マッチング及びマッチング棄却処理の流れを示すフローチャートである。図１０は、基準画像及び参照画像による対応点探索マッチングを示す図である。図１１は、注目画素とその注目画素の周辺マッチングによる視差の算出過程を示す図である。
　図９に示すように、車両検知装置１００の対応点探索マッチング（ステップＳＴ５）では、図１０に示すように、エッジ強調された各々の撮像画像内から特徴点が表れている画素、すなわち図１１に示す注目画素を決定し（ステップＳＴ５１）、基準画像上の注目画素位置に矩形の注目領域ＲＯＩ＿Ｌを設定する（ステップＳＴ５２）。また、車両検知装置１００は、参照画像上にもＲＯＩ＿Ｌと同じ画素位置に同一サイズの領域ＲＯＩ＿Ｕを設定する（ステップＳＴ５３）。車両検知装置１００は、参照画像上に設定されたＲＯＩ＿Ｕの位置をずらして、ＲＯＩ＿Ｌの輝度と最も合う位置を探索する。車両検知装置１００は、対応点マッチングスコア計測にて、ＲＯＩ＿ＵとＲＯＩ＿Ｌの差分を、例えば、ＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）等で計算し、計算した差分が最小値となる位置を求める（ステップＳＴ５４）。これにより、車両検知装置１００は、視差計測にて、ＲＯＩ＿Ｌの位置とＲＯＩ＿Ｕの位置から視差を計測する（ステップＳＴ５５）。
　車両検知装置１００では、原理的に、ステレオカメラ２０の撮像画像から得られるテクスチャーのパターンの類似性を探索して、一致点を求めることにより、視差が適切な位置に求まる。
　ところで、道路上の照度が極端に明るいまたは暗い場合、車両検知装置１００は、視差を求める際のステレオカメラ２０の撮像画像について、特に道路面でのテクスチャーのパターンが得にくくなり、マッチング誤差が発生する。これは、カメラから離れた解像度の粗い領域ほど発生し易い。さらに、これらの領域は１画素単位あたりの距離計測誤差が大きい。このため、マッチング誤差は、誤検出につながるリスクとして考えられる。
　この誤検出を防ぐため、図９に示す車両検知装置１００のマッチング棄却処理（ステップＳＴ６）では、制御部１５０の機能（ｆ３）によりＲＯＩ＿Ｌ内の輝度から分散を計測する（ステップＳＴ６１）。車両検知装置１００は、計測した分散が閾値以下となった場合、誤マッチングのリスクが発生するとし、視差の計測対象より棄却する（ステップＳ６３）。また、車両検知装置１００は、ＲＯＩ＿Ｌ内の輝度から計測した分散だけでなく、ＲＯＩ＿Ｕ内の輝度による分散についても同様に計測して（ステップＳ６２）、閾値以下の場合、同様に、視差の計測対象より棄却する（ステップＳ６３）。
　以上の処理により、車両検知装置１００は、極端にテクスチャーの変化が乏しいパターンが入力画像として得られる場合においても、対応点探索時の誤マッチングを防ぎ、正確な距離を計測することができる。
　（実施例２）　
　実施例２では、ステレオカメラの輝度範囲の上限及び下限を超える画素が多い低品質な画像を用いる場合について考慮する。
　図１２は、図１０に示す基準画像及び参照画像の輝度範囲を検証する機能を有する対応点探索マッチングの過程を示すフローチャートである。
　図１２に示すように、車両検知装置１００は、実施例１と同様に、基準画像上の注目画素位置に矩形の注目領域ＲＯＩ＿Ｌを設定する（ステップＳＴ５２）。また、車両検知装置１００は、参照画像上にもＲＯＩ＿Ｌと同じ画素位置に同一サイズの領域ＲＯＩ＿Ｕを設定する（ステップＳＴ５３）。車両検知装置１００は、参照画像上に設定されたＲＯＩ＿Ｕの位置をずらして、ＲＯＩ＿Ｌの輝度と最も合う位置を探索する。車両検知装置１００は、対応点マッチングスコア計測にて、ＲＯＩ＿ＵとＲＯＩ＿Ｌの差分を、例えば、ＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）等で計算し、計算した差分が最小値となる位置を求める（ステップＳＴ５４）。これにより、車両検知装置１００は、視差計測にて、ＲＯＩ＿Ｌの位置とＲＯＩ＿Ｕの位置から視差を計測する（ステップＳＴ５５）。ここで、車両検知装置１００は、対応点探索マッチングにて、計測された視差に対応する領域ＲＯＩ＿Ｕ内の画素の輝度が予め設定された輝度範囲の上限および下限の範囲内かを判定する（ステップＳＴ５６）。このとき、画素の輝度が上限を超える場合、白とびのリスクが発生している可能性がある。また、画素の輝度が下限を下回る場合、黒つぶれのリスクが発生している可能性がある。車両検知装置１００は、予め設定された輝度範囲外となった画素の視差を計測対象より棄却する。
　ここで、車両検知装置１００は、カメラの光量を制御する機構がカメラ間で同期していない場合、映像中の同一地点にて片方の画像のみ白とび（上限を越える輝度が多数）してしまう状況も考えられる。このため、実施例２の車両検知装置１００では、単純に注目画素毎に判定を行う。
　以上の処理により、車両検知装置１００は、ステレオカメラの輝度範囲の上限及び下限を超える画素が多い低品質な画像を要因とする対応点探索の誤マッチングを防ぎ、正確な距離を計測することができる。
　（実施例３）　
　実施例３では、道路面に日光の強い照り返し部分と影部分とが混在している場合について考慮する。
　道路面に日光の強い照り返し部分と影部分とが混在していると、その境界部分のエッジ変化が顕著となり、撮像画像内に輝度の高い領域と影の暗い領域が混在してしまう場合がある。この場合の対応点探索マッチング結果は、エッジ変化が顕著な境界部分寄りに誤差が発生する傾向がある。
　この誤差を防ぐため、図９に示すように、車両検知装置１００は、実施例１と同様に、マッチング棄却処理にて、基準画像上の注目領域ＲＯＩ＿Ｌ内の輝度より分散を計測する（ステップＳＴ６１）。車両検知装置１００では、エッジ変化が顕著となっている場合、マッチング棄却処理の視差・分散による判定（ステップＳＴ６３）にて、ＲＯＩ＿Ｌ内の輝度が大きくなるため、分散が閾値を超えるかを判定する。また、車両検知装置１００では、撮像画像の解像度が低い場合、誤マッチングが発生し易くなるため、注目領域ＲＯＩ＿Ｌと領域ＲＯＩ＿Ｕとの視差を判定し、閾値以下であるかを判定する。
　上記２つの判定条件を満たしている画素の視差については、計測対象より棄却する。
　以上の処理により、車両検知装置１００は、撮像画像内にテクスチャーの詳細な情報とのマッチングを阻害する、影境界部分等の極端なコントラストが存在することによる誤マッチングを事前に防ぎ、正確な距離を計測することができる。
　（実施例４）　
　実施例４では、自動車のボンネット部分等、テクスチャー情報が乏しい場合について考慮する。
　車両検知装置１００は、対応点探索マッチングにて、基準画像上の注目領域ＲＯＩ＿Ｌを設定する。車両検知装置１００は、ＲＯＩ＿Ｌ内の注目画素を中心にＲＯＩ＿Ｌ内画素を昇順に並べ、閾値以下の近接した値が存在する場合、誤マッチングが発生するリスクを考慮して、その近接した画素の視差を計測対象から棄却する。
　以上の処理により、車両検知装置１００は、車両のボンネット部等、テクスチャーが乏しい場合において、誤マッチングを事前に防ぎ、視差を元に正確な距離を計測することができる。
　（実施例５）　
　実施例５では、検知対象の視野の一部に障害物が継続して観測されるような不具合が発生した場合について考慮する、
　図１３は、基準区間で不感領域を設定する過程を説明するための図である。
　図１３に示すように、車両検知装置１００は、例えば、カメラのレンズに泥や雨粒が付着する等、センサに何らかの不具合が発生し、視野の一部に障害物が継続して観測される場合について考慮する。
　車両検知装置１００は、基準区間変化量判定にて、計測された差分から基準区間の変化量を各々測定する。車両検知装置１００は、基準区間毎に変化量(オン／オフ)を判定する。車両検知装置１００は、オンと判定する場合、その位置での連続オン判定回数を履歴カウンタに保存する。車両検知装置１００は、履歴カウンタに保存される連続オン判定回数が設定値に到達したか否かを判定し、到達した場合、不感領域フラグを立てる。次に、車両検知装置１００は、不感領域フラグを参照し、連続してオンとなっていた区間については、変化量の判定結果をオンからオフへと置き換える。置き換えは（１）進入側、（２）中央エリア及び（３）退出側の３つのエリアで行われる。
　なお、車両検知装置１００は、基準区間の変化量がオンからオフへと変化した際に履歴カウンタおよび不感領域を初期化し、元の状態に戻す。このとき、車両検知装置１００は、一度にゼロクリアするのではなく、連続してnフレーム以上オフであった場合に実行する等の条件を付与してもよい。
　以上の処理により、車両検知装置１００は、検知対象の視野の一部に障害物が継続して観測されるような不具合が発生した場合、不感領域を設定し、不具合が発生している領域の変化量の判定結果をオフすることにより、高精度な車両台数計測機能を提供することができる。
　（実施例６）　
　実施例６では、雨や雪等の比較的小さな飛来物が視野内に存在した場合について考慮する。
　図１４は、基準区間変化量判定における連結成分の面積・形状判定を有するフローチャートである。
　車両検知装置１００は、雪や大粒の雨等により、障害物の外輪郭が基準高さを越えて観測された場合、視野内に点状の物体として多数捉えられ、その数量によっては誤検知のリスクがある。
　この誤検知を防ぐため、図１４に示すように、車両検知装置１００では、距離計測（ステップＳＴ７）にて取得した距離画像に含まれる距離データとレーザセンサ１０から取得される背景距離データとの間の差分を計測する（ステップＳＴ８１）。車両検知装置１００は、計測された差分が、道路面を基準とした基準高さ以上であるかを比較し（ステップＳＴ８２）、基準高さ以下の差分は計測しない。車両検知装置１００は、計測された差分が基準高さ以上である画素の数を計測する（ステップＳＴ８３）。車両検知装置１００は、計測された画素間の連結性を考慮したラベリング（連結成分抽出）を行い（ステップＳＴ８４）、ラベリングされた画素の面積(画素の数に相当)を判定し（ステップＳＴ８５）、一定面積以上のものについては車両候補として判定し、一定面積以下のものについてはノイズとして判定する。車両検知装置１００は、ノイズと判定された画素については、基準高さ以上の距離を基準高さ以下の距離へと置き換える（ステップＳＴ８６）。車両検知装置１００は、再び基準高さ超えの画素の数を計測し（ステップＳＴ８７）、基準区間毎に、オン／オフの組み合わせによる状態判定を行う（ステップＳＴ９）。このとき、ラベルの形状を参照し、面積の他の情報として、ラベル毎の縦方向、横方向、斜め方向の形状分類にてノイズ判定を行う条件を付与する。
　以上の処理により、車両検知装置１００は、雨や雪等の比較的小さな飛来物が視野内に存在した場合、飛来物の外輪郭の情報を取得し、その占有面積を判定してノイズ棄却を行うことにより、天候や照度の外乱に依存せず、精度良く障害物を計測することができる。
　（実施例７）　
　実施例７では、積雪等により道路面を基準とした基準高さが高くなっている場合について考慮する。
　図１５は、基準高さの２段階切り替え機能を有するフローチャートである。
　図１５に示すように、車両検知装置１００は、基準区間変化量判定にて、画素毎の距離が基準高さを超える画素を計測する際に、基準高さを標準仕様のものと標準仕様に設定値を加算したより高めの仕様のものと２種類を予め保持しておく。車両検知装置１００は、基準区間変化量判定にて、差分を計測した後、基準区間の変化量を計測する前に、状態判定記録（ステップＳＴ８９）から、状態番号を参照する（ステップＳＴ８８）。車両検知装置１００は、障害物の検出状態がない場合、基準高さの高め仕様を適用する。その高め仕様基準を超える画素が増え、基準区間についてオン判定された場合、障害物の検出ありとなる状態番号が変化する。以降も、車両検知装置１００は、状態番号を参照して、基準区間変化量判定にて、標準仕様の基準高さを使用し、同様に標準仕様の基準高さを越える画素を計測して、変化量を計測する。その標準仕様基準を超える画素が減り、基準区間についてオフ判定された場合は障害物なしとなり、状態番号が変化する。状態番号が変化し、障害物の検出状態がない場合に戻った場合には、再び高め仕様基準高さを適用する 。
　また、車両検知装置１００は、基準高さを多段階用意し、状態番号に依存せず、カメラから遠ざかるにつれ、基準高さ(標準＋設定値)における設定値の値を大きくして、基準区間の変化量を計測する。
　以上の処理により、車両検知装置１００は、路面上に突発的に障害物を検知した場合においても、車両サイズを考慮した高めの基準で設定された閾値を適用することにより、耐性が向上する。したがって、車両検知装置１００は、落下物にも影響されず、車両の進入時に精度良く障害物を計測することができる。
　（実施例８）　
　実施例８では、
　図１６は、奥行き方向の背景距離について２段階切り替え機能を有するフローチャートである。
　図１６に示すように、車両検知装置１００は、基準区間変化量判定において、取得した距離画像に含まれる距離データとレーザセンサ１０から取得される背景距離データとの差分を計測する。
　車両検知装置１００は、撮像領域を、車両の進行方向とカメラからの距離（奥行き）方向の２軸で設定する。すなわち、撮像領域は、カメラからの距離（奥行き）方向について、閾値に相当する境界線を設定すると、境界線の手前側と奥側の２領域に再分割される。手前側は、通常、道路が背景として映っており、手前側を走行する車両との距離と、道路部分の背景距離との差分より道路面からの高さを計測する。一方、奥側は道路が背景とは限らず、料金所に見られるようなレーン間を仕切る壁であったり、または背景が隣の通路だったりと不定である。したがって、車両検知装置１００は、奥側は仮想的な道路（壁）を背景として設定し、奥側を走行する車両との距離と、仮想的な道路（壁）距離との差分より、障害物の高さを計測する。
　車両検知装置１００は、各々計算された高さについて、予め用意された基準高さの仕様基準を超える画素を計測し、基準区間（進入・停留・退出の部分）のオン／オフ判定を行う（ステップＳＴ８１０）。
　以上の処理により、車両検知装置１００は、車両が通路のどの位置を走行しても、安定して基準区間のオン／オフ判定が得られ、車両の通過を精度良く計測することができる。
　以上、実施形態によれば、図９に示す車両検知装置１００のマッチング棄却処理では、ＲＯＩ＿Ｌ内の輝度から分散を計測する。車両検知装置１００は、計測した分散が閾値以下となった場合、誤マッチングのリスクが発生するとし、視差の計測対象より棄却する。また、車両検知装置１００は、ＲＯＩ＿Ｌ内の輝度から計測した分散だけでなく、ＲＯＩ＿Ｕ内の輝度による分散についても同様に計測して、閾値以下の場合、同様に、視差の計測対象より棄却する。これにより、車両検知装置１００は、極端にテクスチャーの変化が乏しいパターンが入力画像として得られる場合においても、対応点探索時の誤マッチングを防ぎ、正確な距離を計測することができる。
　したがって、本実施形態の車両検知装置は、ステレオカメラの採用において、光学条件の変化に影響されず、撮影画像から車両の入出を高精度に検知することができる。
　なお、上記レーザセンサ１０は、レーザビームをスキャンし、反射したレーザビームを受波した受波データを車両検知装置１００に送出するセンサとしてもよい。この場合、車両検知装置１００は、受波データから距離データを算出する機能を備える必要がある。
　以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

Claims (9)

  1. 　ステレオカメラにより、車両が通過する道路を撮像した各々の撮像画像に基づいて前記ステレオカメラの視野内を入出する車両を検知する車両検知装置であって、
    　前記各々の撮像画像について、車両の上下方向へのエッジ強調を行うエッジ強調手段と、
    　前記エッジ強調された各々の撮像画像間の視差データを画素毎に計測する視差データ計測手段と、
    　前記各々の撮像画像内の画素の分散を求め、その結果より前記画素毎の視差データを選択的に棄却する視差データ棄却手段と、
    　前記視差データから前記ステレオカメラと撮像対象との間の距離を示す距離データを画素毎に計測する距離データ計測手段と、
    　前記距離データを画素毎に有する距離画像を作成する距離画像作成手段と、
    　前記車両の進行方向に前記距離画像を複数の領域に分割して複数の基準区間を形成し、複数の基準区間それぞれで、予め車両のない状態で計測される背景距離データと前記距離データ計測手段で車両の入出時に指定時刻毎に計測される距離データとの差分を求め、前記基準区間毎に差分の変化量を時刻毎に求め、前記基準区間毎に差分の変化量を閾値と比較することで、物体の有無に対応する状態を時刻毎に判定する状態判定手段と、
    　前記時刻毎の状態判定を保持し、前記車両の遷移を判定し、前記車両の入出を検知する入出検知手段と
    　を具備することを特徴とする車両検知装置。
  2. 　前記視差データ棄却手段は、対応点探索のマッチング結果より、前記撮像画像の対応点となる画素を参照し、輝度範囲の上限または下限を越える画素か否かを判定し、その判定結果によって当該画素の視差データを棄却することを特徴とする請求項１記載の車両検知装置。
  3. 　前記視差データ棄却手段は、対応点探索のマッチング時に参照する領域内の分散が上限設定の閾値を超え、かつ下限設定の閾値以下となる画素の視差データを棄却することを特徴とする請求項１記載の車両検知装置。
  4. 　前記視差データ棄却手段は、対応点探索のマッチングより得られる評価値から、上位の評価値の分布を算出し、最上位と次点の差異が予め設定した閾値以下となる場合に、前記視差データを棄却することを特徴とする請求項１記載の車両検知装置。
  5. 　前記状態判定手段は、前記複数の基準区間それぞれの変化量の履歴を毎フレーム保持し、各基準区間について変化量の判定結果が物体有りと判定された連続フレーム数を計測し、連続フレーム数が閾値以上となる場合に、該当区間の状態判定結果を判定無効状態に置き換えることを特徴とする請求項１記載の車両検知装置。
  6. 　前記状態判定手段は、前記複数の基準区間それぞれの変化量を計測し、前記計測した距離が基準の高さを越える画素間の連結情報を取得し、前記連結情報より得られる各連結領域の面積が一定値以下の場合、ノイズと見なして該当画素の距離を基準距離以下の距離に置き換えて、再度基準区間の変化量を計測することを特徴とする請求項１記載の車両検知装置。
  7. 　前記状態判定手段は、高さの異なる２つの基準の高さを備え、物体なしの状態の場合、高い方の基準の高さを適用し、物体なし以外の状態の場合、低い方の基準の高さを適用する切替手段を有することを特徴とする請求項１記載の車両検知装置。
  8. 　前記状態判定手段は、状態判定結果に依存せず、前記ステレオカメラから遠ざかるにつれ、前記基準の高さを大きくして、前記複数の基準区間それぞれの変化量を計測することを特徴とする請求項１記載の車両検知装置。
  9. 　前記状態判定手段は、前記画素毎の計測距離が基準高さを越えるか否かの判定時に、前記ステレオカメラに近い領域については道路面の背景距離を適用し、前記ステレオカメラから遠い領域については仮想的な背景距離を適用する切替手段を有することを特徴とする請求項１記載の車両検知装置。
PCT/JP2013/070191 2012-10-02 2013-07-25 車両検知装置 WO2014054328A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
IN3315DEN2015 IN2015DN03315A (ja) 2012-10-02 2013-07-25

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012-220429 2012-10-02
JP2012220429A JP6139088B2 (ja) 2012-10-02 2012-10-02 車両検知装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2014054328A1 true WO2014054328A1 (ja) 2014-04-10

Family

ID=50434664

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2013/070191 WO2014054328A1 (ja) 2012-10-02 2013-07-25 車両検知装置

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JP6139088B2 (ja)
IN (1) IN2015DN03315A (ja)
WO (1) WO2014054328A1 (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11501541B2 (en) 2019-07-10 2022-11-15 Gatekeeper Inc. Imaging systems for facial detection, license plate reading, vehicle overview and vehicle make, model and color detection
US11538257B2 (en) 2017-12-08 2022-12-27 Gatekeeper Inc. Detection, counting and identification of occupants in vehicles
US11736663B2 (en) 2019-10-25 2023-08-22 Gatekeeper Inc. Image artifact mitigation in scanners for entry control systems
WO2024017413A3 (zh) * 2022-07-22 2024-03-14 顺丰科技有限公司 车辆进出港检测方法、装置、设备和存储介质

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014106854A1 (de) * 2014-05-15 2016-01-28 Odos Imaging Ltd. Bildgebendes System und Verfahren zum Überwachen eines Sichtfeldes
KR101655620B1 (ko) * 2014-12-18 2016-09-07 현대자동차주식회사 차량용 거리측정장치 및 방법
EP3690805A4 (en) * 2017-09-28 2021-09-29 Koito Manufacturing Co., Ltd. SENSOR SYSTEM
CN112158134A (zh) * 2020-09-23 2021-01-01 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆对后车路况信息提示***及其提示方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1049662A (ja) * 1996-07-31 1998-02-20 Omron Corp 車輌判別装置
JP2001043377A (ja) * 1999-07-30 2001-02-16 Fuji Heavy Ind Ltd フェールセーフ機能を有する車外監視装置
JP2006105661A (ja) * 2004-10-01 2006-04-20 Omron Corp ステレオ画像による平面推定方法
JP2008129920A (ja) * 2006-11-22 2008-06-05 Toshiba Corp 料金収受システム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1049662A (ja) * 1996-07-31 1998-02-20 Omron Corp 車輌判別装置
JP2001043377A (ja) * 1999-07-30 2001-02-16 Fuji Heavy Ind Ltd フェールセーフ機能を有する車外監視装置
JP2006105661A (ja) * 2004-10-01 2006-04-20 Omron Corp ステレオ画像による平面推定方法
JP2008129920A (ja) * 2006-11-22 2008-06-05 Toshiba Corp 料金収受システム

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11538257B2 (en) 2017-12-08 2022-12-27 Gatekeeper Inc. Detection, counting and identification of occupants in vehicles
US11501541B2 (en) 2019-07-10 2022-11-15 Gatekeeper Inc. Imaging systems for facial detection, license plate reading, vehicle overview and vehicle make, model and color detection
US11736663B2 (en) 2019-10-25 2023-08-22 Gatekeeper Inc. Image artifact mitigation in scanners for entry control systems
WO2024017413A3 (zh) * 2022-07-22 2024-03-14 顺丰科技有限公司 车辆进出港检测方法、装置、设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
JP6139088B2 (ja) 2017-05-31
IN2015DN03315A (ja) 2015-10-09
JP2014074939A (ja) 2014-04-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6139088B2 (ja) 車両検知装置
US10753758B2 (en) Top-down refinement in lane marking navigation
RU2698610C2 (ru) Способ и блок обработки для управления системой наблюдения за дорожным движением
US20210110171A9 (en) Barrier and guardrail detection using a single camera
US9047518B2 (en) Method for the detection and tracking of lane markings
RU2571368C1 (ru) Устройство обнаружения трехмерных объектов, способ обнаружения трехмерных объектов
US7046822B1 (en) Method of detecting objects within a wide range of a road vehicle
US9965690B2 (en) On-vehicle control device
RU2636120C2 (ru) Устройство обнаружения трехмерных объектов
US20130286205A1 (en) Approaching object detection device and method for detecting approaching objects
KR100969995B1 (ko) 영상처리기법을 이용한 신호교차로의 교통상충 판단 시스템및 방법
CN101510356B (zh) 视频检测***及其数据处理装置、视频检测方法
WO2014017403A1 (ja) 車載用画像認識装置
KR20030080285A (ko) 차량의 대기 길이 측정 장치 및 방법
KR101134857B1 (ko) 주간 및 야간 주행 차량을 조도상황에 따라 검출하는 방법및 장치
KR101210615B1 (ko) 불법유턴 차량 단속 시스템
JP5175765B2 (ja) 画像処理装置及び交通監視装置
JP4071527B2 (ja) 映像診断装置
JP2003255430A (ja) 映像診断装置、車載型映像監視装置の映像診断システム
JP2002008019A (ja) 軌道認識装置及び軌道認識装置を用いた鉄道車両
JP2013134667A (ja) 車両検知装置
WO2014050285A1 (ja) ステレオカメラ装置
JP2014010771A (ja) 車両検知装置
CN103909881A (zh) 环境资讯侦测***及环境资讯侦测方法
Nakayama et al. Robust vehicle detection under poor environmental conditions for rear and side surveillance

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 13843412

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 13843412

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1