JP2002367077A - 交通渋滞判定装置及び交通渋滞判定方法 - Google Patents
交通渋滞判定装置及び交通渋滞判定方法Info
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- JP2002367077A JP2002367077A JP2001172838A JP2001172838A JP2002367077A JP 2002367077 A JP2002367077 A JP 2002367077A JP 2001172838 A JP2001172838 A JP 2001172838A JP 2001172838 A JP2001172838 A JP 2001172838A JP 2002367077 A JP2002367077 A JP 2002367077A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 車両の隠蔽が連続的に発生し、個別車両が認
識できないような状況下でも、画像処理を用いて、空間
占有率、及び、車輌群速度をより精度よく求め、道路上
の交通渋滞状況を求めることができる交通渋滞判定装置
を提供することを目的とする。 【解決手段】 所定の周期で撮像し入力画像を得、得ら
れた入力画像のうち、輝度値が変化した領域を抽出し、
移動物体の移動経路に沿った移動物体の存在領域を入力
画像に設定し、この移動物体存在領域内に存在する輝度
値変化領域の占める割合を計算し空間占有率を検出し、
それと同時に、移動物体存在領域内にテンプレート領域
を設定し、前周期入力画像とテンプレート画像を比較す
ることで、テンプレート領域内に存在する車両群の移動
速度を計算し車両群速度を検出し、検出された空間占有
率と車両群速度から交通渋滞を判定する。
識できないような状況下でも、画像処理を用いて、空間
占有率、及び、車輌群速度をより精度よく求め、道路上
の交通渋滞状況を求めることができる交通渋滞判定装置
を提供することを目的とする。 【解決手段】 所定の周期で撮像し入力画像を得、得ら
れた入力画像のうち、輝度値が変化した領域を抽出し、
移動物体の移動経路に沿った移動物体の存在領域を入力
画像に設定し、この移動物体存在領域内に存在する輝度
値変化領域の占める割合を計算し空間占有率を検出し、
それと同時に、移動物体存在領域内にテンプレート領域
を設定し、前周期入力画像とテンプレート画像を比較す
ることで、テンプレート領域内に存在する車両群の移動
速度を計算し車両群速度を検出し、検出された空間占有
率と車両群速度から交通渋滞を判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、道路上の交通渋
滞状況を画像処理を用いて求める交通渋滞判定装置及び
交通渋滞判定方法に関するものである。
滞状況を画像処理を用いて求める交通渋滞判定装置及び
交通渋滞判定方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の特開平２−５１８００号公報の交
通渋滞状況検出方式では、個別車両の存在位置を検出し
て、一定時間の移動量から個別車両の車速を計測し、個
別車両の車速の平均を求め、全体の平均を取ることで、
道路全体での車両群速度を求めている。また、道路占有
率としては、単位時間あたりの個別車両の車長累積値を
求め、累積時間で除算することで道路に占める車両の空
間占有率を求めている。
通渋滞状況検出方式では、個別車両の存在位置を検出し
て、一定時間の移動量から個別車両の車速を計測し、個
別車両の車速の平均を求め、全体の平均を取ることで、
道路全体での車両群速度を求めている。また、道路占有
率としては、単位時間あたりの個別車両の車長累積値を
求め、累積時間で除算することで道路に占める車両の空
間占有率を求めている。
【０００３】このようにして空間占有率と車両群速度を
求め、空間占有率が一定の閾値より高く、車両群速度が
一定の閾値より低い場合に渋滞と判断している。
求め、空間占有率が一定の閾値より高く、車両群速度が
一定の閾値より低い場合に渋滞と判断している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来の交通渋滞判定方
式では、以上のように構成されているため、個別認識し
た車両から速度、車間距離を計測しなければならず、単
位時間あたりの車両通過台数等の交通密度から渋滞判定
をすることが必要である。そのため、複数台の車両が隠
蔽などにより、個別車両として認識・追跡をすることが
できない場合、計測精度が下がるという問題点があっ
た。
式では、以上のように構成されているため、個別認識し
た車両から速度、車間距離を計測しなければならず、単
位時間あたりの車両通過台数等の交通密度から渋滞判定
をすることが必要である。そのため、複数台の車両が隠
蔽などにより、個別車両として認識・追跡をすることが
できない場合、計測精度が下がるという問題点があっ
た。
【０００５】この発明は、上記のような問題点を解消す
るためになされたもので、車両の隠蔽が連続的に発生
し、個別車両が認識できないような状況下でも、空間占
有率や車両群速度をより精度よく求め、道路上の交通渋
滞状況を求めることができる画像処理を用いた交通渋滞
判定装置及び交通渋滞判定方法を提供することを目的と
する。
るためになされたもので、車両の隠蔽が連続的に発生
し、個別車両が認識できないような状況下でも、空間占
有率や車両群速度をより精度よく求め、道路上の交通渋
滞状況を求めることができる画像処理を用いた交通渋滞
判定装置及び交通渋滞判定方法を提供することを目的と
する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この発明に係わる交通渋
滞判定装置は、所定の周期で撮像し入力画像を得る画像
撮像手段と、この入力画像のうち、輝度値が変化した領
域を抽出する変化領域抽出手段と、移動物体の移動経路
に沿った移動物体の存在領域を入力画像に設定する移動
物体存在領域設定手段と、この移動物体存在領域内に存
在する上記輝度値変化領域の占める割合を計算する空間
占有率検出手段と、検出された空間占有率で交通渋滞を
判定する渋滞判定手段とを備えたものである。また、画
像撮像手段により撮像された入力画像の輝度平均を求
め、入力画像の昼夜を判定する昼夜判定手段を備え、そ
の判定結果により、変化領域抽出手段で抽出された輝度
値変化領域を補正するようにしたものである。
滞判定装置は、所定の周期で撮像し入力画像を得る画像
撮像手段と、この入力画像のうち、輝度値が変化した領
域を抽出する変化領域抽出手段と、移動物体の移動経路
に沿った移動物体の存在領域を入力画像に設定する移動
物体存在領域設定手段と、この移動物体存在領域内に存
在する上記輝度値変化領域の占める割合を計算する空間
占有率検出手段と、検出された空間占有率で交通渋滞を
判定する渋滞判定手段とを備えたものである。また、画
像撮像手段により撮像された入力画像の輝度平均を求
め、入力画像の昼夜を判定する昼夜判定手段を備え、そ
の判定結果により、変化領域抽出手段で抽出された輝度
値変化領域を補正するようにしたものである。
【０００７】また、所定の周期で撮像し入力画像を得る
画像撮像手段と、この入力画像から、移動物体の移動経
路に沿った移動物体存在領域内のテンプレート画像を抽
出し記憶するテンプレートデータベースと、記憶された
テンプレート画像と新たに撮像された入力画像とを比較
するテンプレートマッチング部と、このテンプレートマ
ッチング部でテンプレート画像と入力画像を比較し、テ
ンプレート画像内に存在する車両群速度を計測する車両
群速度計測部と、計測した車両群速度より交通渋滞を判
定する渋滞判定手段とを備えたものである。また、テン
プレート画像と入力画像のいずれか一方のうちで、輝度
値が変化した領域を抽出し、抽出した輝度値変化領域と
他方とを比較するようにしたものである。
画像撮像手段と、この入力画像から、移動物体の移動経
路に沿った移動物体存在領域内のテンプレート画像を抽
出し記憶するテンプレートデータベースと、記憶された
テンプレート画像と新たに撮像された入力画像とを比較
するテンプレートマッチング部と、このテンプレートマ
ッチング部でテンプレート画像と入力画像を比較し、テ
ンプレート画像内に存在する車両群速度を計測する車両
群速度計測部と、計測した車両群速度より交通渋滞を判
定する渋滞判定手段とを備えたものである。また、テン
プレート画像と入力画像のいずれか一方のうちで、輝度
値が変化した領域を抽出し、抽出した輝度値変化領域と
他方とを比較するようにしたものである。
【０００８】また、この発明に係わる交通渋滞判定方法
は、所定の周期で撮像し入力画像を得るステップ、得ら
れた入力画像のうち、輝度値が変化した領域を抽出する
ステップ、移動物体の移動経路に沿った移動物体の存在
領域を入力画像に設定するステップ、この移動物体存在
領域内に存在する上記輝度値変化領域の占める割合を計
算し空間占有率を検出するステップ、及び検出された空
間占有率で交通渋滞を判定するステップを施すものであ
る。
は、所定の周期で撮像し入力画像を得るステップ、得ら
れた入力画像のうち、輝度値が変化した領域を抽出する
ステップ、移動物体の移動経路に沿った移動物体の存在
領域を入力画像に設定するステップ、この移動物体存在
領域内に存在する上記輝度値変化領域の占める割合を計
算し空間占有率を検出するステップ、及び検出された空
間占有率で交通渋滞を判定するステップを施すものであ
る。
【０００９】さらにまた、所定の周期で撮像し入力画像
を得るステップ、この入力画像から、移動物体の移動経
路に沿った移動物体存在領域内のテンプレート画像を抽
出し記憶するステップ、記憶されたテンプレート画像と
新たに撮像された入力画像とを比較するステップ、この
テンプレート画像と入力画像を比較し、テンプレート画
像内に存在する車両群速度を計測するステップ、及び計
測した車両群速度より交通渋滞を判定するステップを施
すようにしたものである。
を得るステップ、この入力画像から、移動物体の移動経
路に沿った移動物体存在領域内のテンプレート画像を抽
出し記憶するステップ、記憶されたテンプレート画像と
新たに撮像された入力画像とを比較するステップ、この
テンプレート画像と入力画像を比較し、テンプレート画
像内に存在する車両群速度を計測するステップ、及び計
測した車両群速度より交通渋滞を判定するステップを施
すようにしたものである。
【００１０】
【発明の実施の形態】実施の形態１．図１はこの発明の
実施の形態１による交通渋滞判定装置の構成を示すブロ
ック図である。図において、１は画像入力部（画像撮像
手段）で、ITV（IndustrialTeleVision）カメラなどの
撮像素子により所定の周期で映像を撮像し、その画像を
デジタルデータとして記憶する。なお、入力画像は図３
の外枠で囲まれた全体画像で、例えば縦横４８０×６４
０画素で形成される。２は背景画像データベースで、検
出対象である移動体の存在しない入力画像領域の背景画
像を予め記憶する。３は変化領域抽出部（変化領域抽出
手段）で、画像入力部１により撮像された画像のうち、
背景画像と比較して輝度値が変化した領域（輝度値変化
領域）を抽出する。４は移動物体存在領域設定部（移動
物体存在領域設定手段）で、移動物体の移動経路、すな
わち道路に沿った移動物体の存在領域（計測領域）を設
定する。なお、移動物体存在領域は例えば、図３の内枠
で表した領域（計測領域）であるが、道路全体の所定長
さ領域（計測領域）としてもよい。
実施の形態１による交通渋滞判定装置の構成を示すブロ
ック図である。図において、１は画像入力部（画像撮像
手段）で、ITV（IndustrialTeleVision）カメラなどの
撮像素子により所定の周期で映像を撮像し、その画像を
デジタルデータとして記憶する。なお、入力画像は図３
の外枠で囲まれた全体画像で、例えば縦横４８０×６４
０画素で形成される。２は背景画像データベースで、検
出対象である移動体の存在しない入力画像領域の背景画
像を予め記憶する。３は変化領域抽出部（変化領域抽出
手段）で、画像入力部１により撮像された画像のうち、
背景画像と比較して輝度値が変化した領域（輝度値変化
領域）を抽出する。４は移動物体存在領域設定部（移動
物体存在領域設定手段）で、移動物体の移動経路、すな
わち道路に沿った移動物体の存在領域（計測領域）を設
定する。なお、移動物体存在領域は例えば、図３の内枠
で表した領域（計測領域）であるが、道路全体の所定長
さ領域（計測領域）としてもよい。
【００１１】５は昼夜判定部（昼夜判定手段）で、画像
入力部１から最新の入力画像を読み出し、その特定の領
域の輝度平均値を計算し、一定の閾値より高い値ならば
昼、低いならば夜と判定することで昼か夜かを判定す
る。６は空間占有率検出部（空間占有率検出手段）で、
輝度変化領域と移動物体存在領域から移動物体存在領域
内に占める移動物体の空間占有率を計算する。１１はこ
の空間占有率が所定値を超えると渋滞と判断する渋滞判
定部（渋滞判定手段）である。
入力部１から最新の入力画像を読み出し、その特定の領
域の輝度平均値を計算し、一定の閾値より高い値ならば
昼、低いならば夜と判定することで昼か夜かを判定す
る。６は空間占有率検出部（空間占有率検出手段）で、
輝度変化領域と移動物体存在領域から移動物体存在領域
内に占める移動物体の空間占有率を計算する。１１はこ
の空間占有率が所定値を超えると渋滞と判断する渋滞判
定部（渋滞判定手段）である。
【００１２】次に実施の形態１の動作について説明す
る。図２は実施の形態１の交通渋滞判定装置の動作を説
明するフローチャートである。交通渋滞判定装置が起動
されると、画像入力部１は所定の周期毎に入力画像を撮
像して記憶する（ステップ２Ａ）。変化領域抽出部３は
画像入力部１から最新の入力画像を、背景画像データベ
ース２から背景画像をそれぞれ読み出し、その入力画像
と背景画像との輝度値の差（背景差分）を画素毎に計算
し、その背景差分を一定の閾値との大小で二値化処理
し、差分値の大きい画素集合（輝度変化領域）を抽出す
る（ステップ２Ｂ）。すなわち入力画像に移動物体が出
現した場合、撮像された入力画像と背景画像とを比較す
ると、移動物体に対応した画素集合又はその一部分に大
きな差が現れ、その部分が輝度値変化領域として抽出さ
れる。したがって輝度値変化領域は移動物体の存在を示
す情報となる。
る。図２は実施の形態１の交通渋滞判定装置の動作を説
明するフローチャートである。交通渋滞判定装置が起動
されると、画像入力部１は所定の周期毎に入力画像を撮
像して記憶する（ステップ２Ａ）。変化領域抽出部３は
画像入力部１から最新の入力画像を、背景画像データベ
ース２から背景画像をそれぞれ読み出し、その入力画像
と背景画像との輝度値の差（背景差分）を画素毎に計算
し、その背景差分を一定の閾値との大小で二値化処理
し、差分値の大きい画素集合（輝度変化領域）を抽出す
る（ステップ２Ｂ）。すなわち入力画像に移動物体が出
現した場合、撮像された入力画像と背景画像とを比較す
ると、移動物体に対応した画素集合又はその一部分に大
きな差が現れ、その部分が輝度値変化領域として抽出さ
れる。したがって輝度値変化領域は移動物体の存在を示
す情報となる。
【００１３】次に画像入力部１から最新の入力画像を読
み出し、その特定の領域の輝度平均値を計算し、一定の
閾値より高い値ならば昼、低いならば夜と判定すること
で昼夜を判定する（ステップ２Ｃ）。図３は移動物体存
在領域を示す図であり、移動物体存在領域設定部４で予
め設定した移動物体存在領域内に存在する輝度値変化領
域の画素面積を計算する。計算した画素面積を昼夜判定
部５の判定結果を利用して定数倍して補正する。すなわ
ち、判定結果が昼であれば、１倍して（補正しない
が）、判定結果が夜であれば、２〜３倍して補正する
（但し、補正値が移動物体存在領域の値を超えるとき
は、移動物体存在領域の値を上限とする）。それを移動
物体存在領域の画素面積で除算することで、移動物体存
在領域内の移動物体の空間占有率を表現するものである
（ステップ２Ｄ）。この空間占有率が所定値（例えば、
５０％）以上であれば、渋滞が発生したと判定する（ス
テップ２E）。以上のステップ２Ａ〜ステップ２Eの処理
が所定周期間隔で繰り返し実行される。
み出し、その特定の領域の輝度平均値を計算し、一定の
閾値より高い値ならば昼、低いならば夜と判定すること
で昼夜を判定する（ステップ２Ｃ）。図３は移動物体存
在領域を示す図であり、移動物体存在領域設定部４で予
め設定した移動物体存在領域内に存在する輝度値変化領
域の画素面積を計算する。計算した画素面積を昼夜判定
部５の判定結果を利用して定数倍して補正する。すなわ
ち、判定結果が昼であれば、１倍して（補正しない
が）、判定結果が夜であれば、２〜３倍して補正する
（但し、補正値が移動物体存在領域の値を超えるとき
は、移動物体存在領域の値を上限とする）。それを移動
物体存在領域の画素面積で除算することで、移動物体存
在領域内の移動物体の空間占有率を表現するものである
（ステップ２Ｄ）。この空間占有率が所定値（例えば、
５０％）以上であれば、渋滞が発生したと判定する（ス
テップ２E）。以上のステップ２Ａ〜ステップ２Eの処理
が所定周期間隔で繰り返し実行される。
【００１４】以上のように、この実施の形態１によれ
ば、移動物体存在領域内に存在する移動物体の空間占有
率を計算することができると共に、昼夜判定を組み合わ
せることで、夜間などの輝度変化領域が現れにくい画像
などに対しても空間占有率をより精度よく計算可能とな
る。また、図４は車線毎に分割した移動物体存在領域を
示す図である。移動物体存在領域を道路車線毎に分割す
ることで、車線毎の空間占有率を計算できる。また、昼
夜判定部は背景データベース内の背景画像の平均輝度を
計算し、閾値処理を行うだけでも昼夜判定が可能であ
る。
ば、移動物体存在領域内に存在する移動物体の空間占有
率を計算することができると共に、昼夜判定を組み合わ
せることで、夜間などの輝度変化領域が現れにくい画像
などに対しても空間占有率をより精度よく計算可能とな
る。また、図４は車線毎に分割した移動物体存在領域を
示す図である。移動物体存在領域を道路車線毎に分割す
ることで、車線毎の空間占有率を計算できる。また、昼
夜判定部は背景データベース内の背景画像の平均輝度を
計算し、閾値処理を行うだけでも昼夜判定が可能であ
る。
【００１５】また、実施の形態１では、背景画像の生成
方法は特に限定されず、また画像が入力される度に背景
画像を更新するようにしてもよい。また、実施の形態１
では、変化領域抽出部３は背景画像と入力画像との輝度
値の差を計算して輝度値変化領域を抽出するようにした
が、抽出方法は特に限定されるものではなく、画素単位
で計算してもよいし、複数個の画素からなる局所ブロッ
ク単位で空間的な輝度分布形状の差として計算してもよ
い。
方法は特に限定されず、また画像が入力される度に背景
画像を更新するようにしてもよい。また、実施の形態１
では、変化領域抽出部３は背景画像と入力画像との輝度
値の差を計算して輝度値変化領域を抽出するようにした
が、抽出方法は特に限定されるものではなく、画素単位
で計算してもよいし、複数個の画素からなる局所ブロッ
ク単位で空間的な輝度分布形状の差として計算してもよ
い。
【００１６】実施の形態２．図５はこの発明の実施の形
態２による交通渋滞判定装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、７はテンプレート抽出部で、移動物
体存在領域（例えば図３の内枠領域）内の複数個の特定
の領域を入力画像からテンプレートとして抽出する。８
は抽出した複数個のテンプレートを記憶するテンプレー
トデータベース、９はテンプレートマッチング部で、テ
ンプレートデータベース８に記憶されている各テンプレ
ートと新たに撮像した入力画像との間で、テンプレート
マッチングを実行して、各テンプレート内の移動物体の
移動量を検出する。１０はテンプレートマッチング部９
で計測した各移動量から移動物体存在領域内の車両群速
度を計算する車両群速度計測部である。
態２による交通渋滞判定装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、７はテンプレート抽出部で、移動物
体存在領域（例えば図３の内枠領域）内の複数個の特定
の領域を入力画像からテンプレートとして抽出する。８
は抽出した複数個のテンプレートを記憶するテンプレー
トデータベース、９はテンプレートマッチング部で、テ
ンプレートデータベース８に記憶されている各テンプレ
ートと新たに撮像した入力画像との間で、テンプレート
マッチングを実行して、各テンプレート内の移動物体の
移動量を検出する。１０はテンプレートマッチング部９
で計測した各移動量から移動物体存在領域内の車両群速
度を計算する車両群速度計測部である。
【００１７】なお、移動物体存在領域内の特定の領域を
１個にして入力画像からテンプレートとして抽出し、そ
の中の複数個の移動物体に注目して、テンプレートマッ
チング部で、新たに撮像した入力画像との間で、テンプ
レートマッチングを実行して、テンプレート内の複数個
の移動物体の各移動量を検出し、車両群速度を計算する
ようにしてもよい。１１は渋滞判定部で計算した車両群
速度が所定値（例えば２０ｋｍ／時）以下になったとき
渋滞と判定する。なお、図５におけるその他の構成要素
は、実施の形態１によるものと同様であるので、その説
明を省略する。
１個にして入力画像からテンプレートとして抽出し、そ
の中の複数個の移動物体に注目して、テンプレートマッ
チング部で、新たに撮像した入力画像との間で、テンプ
レートマッチングを実行して、テンプレート内の複数個
の移動物体の各移動量を検出し、車両群速度を計算する
ようにしてもよい。１１は渋滞判定部で計算した車両群
速度が所定値（例えば２０ｋｍ／時）以下になったとき
渋滞と判定する。なお、図５におけるその他の構成要素
は、実施の形態１によるものと同様であるので、その説
明を省略する。
【００１８】図６は実施の形態２の交通渋滞判定装置の
動作を説明するフローチャートである。装置が起動され
ると、所定の周期毎に画像入力部１は画像を撮像し、移
動物体存在領域内の複数個の特定の領域を入力画像から
テンプレートとして抽出し、抽出した各テンプレートを
テンプレートデータベースに記憶する（ステップ６
Ａ）。次にテンプレートデータベースに記憶されている
各テンプレート画像と新たに撮像した入力画像の間で、
テンプレートマッチングを実行して、各テンプレート内
に存在した物体の２次元移動量ないし３次元移動量を計
測する。
動作を説明するフローチャートである。装置が起動され
ると、所定の周期毎に画像入力部１は画像を撮像し、移
動物体存在領域内の複数個の特定の領域を入力画像から
テンプレートとして抽出し、抽出した各テンプレートを
テンプレートデータベースに記憶する（ステップ６
Ａ）。次にテンプレートデータベースに記憶されている
各テンプレート画像と新たに撮像した入力画像の間で、
テンプレートマッチングを実行して、各テンプレート内
に存在した物体の２次元移動量ないし３次元移動量を計
測する。
【００１９】このとき、テンプレートマッチング部９
は、各テンプレートと入力画像との探索範囲内の全ての
部分画像との類似度を計算した後、類似度が所定の閾値
以上であり、かつ周辺の類似度に比べ突出した値を有す
る位置をテンプレートの２次元移動量として検出し、そ
の２次元位置に応じて３次元位置を求める。このように
テンプレート内を通過した移動物体を時間周期で撮像さ
れる画像において追跡することで、移動物体存在領域内
の移動物体の移動量を計測する（ステップ６Ｂ）。
は、各テンプレートと入力画像との探索範囲内の全ての
部分画像との類似度を計算した後、類似度が所定の閾値
以上であり、かつ周辺の類似度に比べ突出した値を有す
る位置をテンプレートの２次元移動量として検出し、そ
の２次元位置に応じて３次元位置を求める。このように
テンプレート内を通過した移動物体を時間周期で撮像さ
れる画像において追跡することで、移動物体存在領域内
の移動物体の移動量を計測する（ステップ６Ｂ）。
【００２０】次に入力画像から各テンプレート画像を再
抽出し、次回以降に実行するテンプレートマッチング用
にテンプレートデータベースを更新する（ステップ６
Ｃ）。次に計測した各テンプレートの３次元移動量から
移動物体存在領域内の車両群速度を計測する（ステップ
６Ｄ）。計測した車両群速度が所定値以下なら渋滞発生
と判定する（ステップ６Ｅ）。なお、６Ａ〜６Ｅの処理
は所定の時間間隔で繰り返し実行される。
抽出し、次回以降に実行するテンプレートマッチング用
にテンプレートデータベースを更新する（ステップ６
Ｃ）。次に計測した各テンプレートの３次元移動量から
移動物体存在領域内の車両群速度を計測する（ステップ
６Ｄ）。計測した車両群速度が所定値以下なら渋滞発生
と判定する（ステップ６Ｅ）。なお、６Ａ〜６Ｅの処理
は所定の時間間隔で繰り返し実行される。
【００２１】以上のように、実施の形態２によれば、固
定テンプレート領域（移動物体存在領域内の複数の特定
の領域）を通過した移動物体について、テンプレートマ
ッチングを行い、車両群速度を計測するようにしたの
で、個別車両が認識できないような車輌隠蔽が多く発生
している場合においても、より精度よく車両群速度を計
測できる。図９では、移動物体存在領域を道路全体の所
望に長さに設定し、その中に固定のテンプレート領域
１，２，３，４を設けたもので、車線毎に設けた例であ
る。
定テンプレート領域（移動物体存在領域内の複数の特定
の領域）を通過した移動物体について、テンプレートマ
ッチングを行い、車両群速度を計測するようにしたの
で、個別車両が認識できないような車輌隠蔽が多く発生
している場合においても、より精度よく車両群速度を計
測できる。図９では、移動物体存在領域を道路全体の所
望に長さに設定し、その中に固定のテンプレート領域
１，２，３，４を設けたもので、車線毎に設けた例であ
る。
【００２２】実施の形態３．また、実施の形態２によれ
ば、テンプレートマッチングをテンプレート内の全ての
画素において類似度を計算したが、図７に示すように、
テンプレート抽出部７で抽出したテンプレートと背景画
像データベース２の背景画像を比較して、輝度変化領域
が現れた画素だけ、テンプレートデータベース８に記憶
しておき、記憶されたテンプレートと新たに撮像された
入力画像とのテンプレートマッチングを実行して、類似
度を計算することにより、テンプレートが背景画像に適
合することなく、正確なマッチングをすることができ、
正確に移動物体の移動量を計測することができる。
ば、テンプレートマッチングをテンプレート内の全ての
画素において類似度を計算したが、図７に示すように、
テンプレート抽出部７で抽出したテンプレートと背景画
像データベース２の背景画像を比較して、輝度変化領域
が現れた画素だけ、テンプレートデータベース８に記憶
しておき、記憶されたテンプレートと新たに撮像された
入力画像とのテンプレートマッチングを実行して、類似
度を計算することにより、テンプレートが背景画像に適
合することなく、正確なマッチングをすることができ、
正確に移動物体の移動量を計測することができる。
【００２３】実施の形態４．さらに、実施の形態２によ
れば、テンプレートマッチング部９で、テンプレートデ
ータベース８に記憶されているテンプレートと新たに撮
像した入力画像との間で、テンプレートマッチングを実
行して、テンプレート内の移動物体の移動量を検出して
いるが、図８に示すようにすることもできる。すなわ
ち、変化領域抽出部３で、画像入力部１により新たに撮
像された画像のうち、背景画像と比較して輝度値が変化
した領域（輝度値変化領域）を抽出する。テンプレート
マッチング部９で、テンプレートデータベース８に記憶
されているテンプレートと上記輝度値変化領域との間
で、テンプレートマッチングを実行して、テンプレート
内の移動物体の移動量を検出する。このようにすること
により、テンプレートが背景画像に適合することなく、
正確なマッチングをすることができ、正確に移動物体の
移動量を計測することができる。
れば、テンプレートマッチング部９で、テンプレートデ
ータベース８に記憶されているテンプレートと新たに撮
像した入力画像との間で、テンプレートマッチングを実
行して、テンプレート内の移動物体の移動量を検出して
いるが、図８に示すようにすることもできる。すなわ
ち、変化領域抽出部３で、画像入力部１により新たに撮
像された画像のうち、背景画像と比較して輝度値が変化
した領域（輝度値変化領域）を抽出する。テンプレート
マッチング部９で、テンプレートデータベース８に記憶
されているテンプレートと上記輝度値変化領域との間
で、テンプレートマッチングを実行して、テンプレート
内の移動物体の移動量を検出する。このようにすること
により、テンプレートが背景画像に適合することなく、
正確なマッチングをすることができ、正確に移動物体の
移動量を計測することができる。
【００２４】
【発明の効果】以上説明したように、この発明の交通渋
滞判定装置によれば、所定の周期で撮像し入力画像を得
る画像撮像手段と、この入力画像のうち、輝度値が変化
した領域を抽出する変化領域抽出手段と、移動物体の移
動経路に沿った移動物体の存在領域を入力画像に設定す
る移動物体存在領域設定手段と、この移動物体存在領域
内に存在する上記輝度値変化領域の占める割合を計算す
る空間占有率検出手段と、検出された空間占有率で交通
渋滞を判定する渋滞判定手段とを備えたので、車両の隠
蔽が連続的に発生し、個別車両が認識できないような状
況下でも、画像処理より求めた空間占有率により、道路
上の交通渋滞状況を精度よく求めることができる。ま
た、画像撮像手段により撮像された入力画像の輝度平均
を求め、入力画像の昼夜を判定する昼夜判定手段を備
え、その判定結果により、変化領域抽出手段で抽出され
た輝度値変化領域を補正するようにしたので、夜間など
の輝度変化領域が表れにくい状況下でも、より精度よく
道路上の交通渋滞状況を求めることができる。
滞判定装置によれば、所定の周期で撮像し入力画像を得
る画像撮像手段と、この入力画像のうち、輝度値が変化
した領域を抽出する変化領域抽出手段と、移動物体の移
動経路に沿った移動物体の存在領域を入力画像に設定す
る移動物体存在領域設定手段と、この移動物体存在領域
内に存在する上記輝度値変化領域の占める割合を計算す
る空間占有率検出手段と、検出された空間占有率で交通
渋滞を判定する渋滞判定手段とを備えたので、車両の隠
蔽が連続的に発生し、個別車両が認識できないような状
況下でも、画像処理より求めた空間占有率により、道路
上の交通渋滞状況を精度よく求めることができる。ま
た、画像撮像手段により撮像された入力画像の輝度平均
を求め、入力画像の昼夜を判定する昼夜判定手段を備
え、その判定結果により、変化領域抽出手段で抽出され
た輝度値変化領域を補正するようにしたので、夜間など
の輝度変化領域が表れにくい状況下でも、より精度よく
道路上の交通渋滞状況を求めることができる。
【００２５】また、所定の周期で撮像し入力画像を得る
画像撮像手段と、この入力画像から、移動物体の移動経
路に沿った移動物体存在領域内のテンプレート画像を抽
出し記憶するテンプレートデータベースと、記憶された
テンプレート画像と新たに撮像された入力画像とを比較
するテンプレートマッチング部と、このテンプレートマ
ッチング部でテンプレート画像と入力画像を比較し、テ
ンプレート画像内に存在する車両群速度を計測する車両
群速度計測部と、計測した車両群速度より交通渋滞を判
定する渋滞判定手段とを備えたので、車両の隠蔽が連続
的に発生し、個別車両が認識できないような状況下で
も、画像処理より求めた車両群速度により、道路上の交
通渋滞状況を精度よく求めることができる。また、テン
プレート画像と入力画像のいずれか一方のうちで、輝度
値が変化した領域を抽出し、抽出した輝度値変化領域と
他方とを比較するようにしたので、テンプレートが背景
画像に適合することなく、より正確なマッチングをする
ことができ、移動物体の移動量を計測することができ
る。
画像撮像手段と、この入力画像から、移動物体の移動経
路に沿った移動物体存在領域内のテンプレート画像を抽
出し記憶するテンプレートデータベースと、記憶された
テンプレート画像と新たに撮像された入力画像とを比較
するテンプレートマッチング部と、このテンプレートマ
ッチング部でテンプレート画像と入力画像を比較し、テ
ンプレート画像内に存在する車両群速度を計測する車両
群速度計測部と、計測した車両群速度より交通渋滞を判
定する渋滞判定手段とを備えたので、車両の隠蔽が連続
的に発生し、個別車両が認識できないような状況下で
も、画像処理より求めた車両群速度により、道路上の交
通渋滞状況を精度よく求めることができる。また、テン
プレート画像と入力画像のいずれか一方のうちで、輝度
値が変化した領域を抽出し、抽出した輝度値変化領域と
他方とを比較するようにしたので、テンプレートが背景
画像に適合することなく、より正確なマッチングをする
ことができ、移動物体の移動量を計測することができ
る。
【００２６】また、この発明の交通渋滞判定方法によれ
ば、所定の周期で撮像し入力画像を得るステップ、得ら
れた入力画像のうち、輝度値が変化した領域を抽出する
ステップ、移動物体の移動経路に沿った移動物体の存在
領域を入力画像に設定するステップ、この移動物体存在
領域内に存在する上記輝度値変化領域の占める割合を計
算し空間占有率を検出するステップ、及び検出された空
間占有率で交通渋滞を判定するステップを施すようにし
たので、車両の隠蔽が連続的に発生し、個別車両が認識
できないような状況下でも、画像処理より求めた空間占
有率により、道路上の交通渋滞状況を精度よく求めるこ
とができる。
ば、所定の周期で撮像し入力画像を得るステップ、得ら
れた入力画像のうち、輝度値が変化した領域を抽出する
ステップ、移動物体の移動経路に沿った移動物体の存在
領域を入力画像に設定するステップ、この移動物体存在
領域内に存在する上記輝度値変化領域の占める割合を計
算し空間占有率を検出するステップ、及び検出された空
間占有率で交通渋滞を判定するステップを施すようにし
たので、車両の隠蔽が連続的に発生し、個別車両が認識
できないような状況下でも、画像処理より求めた空間占
有率により、道路上の交通渋滞状況を精度よく求めるこ
とができる。
【００２７】さらにまた、所定の周期で撮像し入力画像
を得るステップ、この入力画像から、移動物体の移動経
路に沿った移動物体存在領域内のテンプレート画像を抽
出し記憶するステップ、記憶されたテンプレート画像と
新たに撮像された入力画像とを比較するステップ、この
テンプレート画像と入力画像を比較し、テンプレート画
像内に存在する車両群速度を計測するステップ、及び計
測した車両群速度より交通渋滞を判定するステップを施
すようにしたので、車両の隠蔽が連続的に発生し、個別
車両が認識できないような状況下でも、画像処理より求
めた車両群速度により、道路上の交通渋滞状況を精度よ
く求めることができる。
を得るステップ、この入力画像から、移動物体の移動経
路に沿った移動物体存在領域内のテンプレート画像を抽
出し記憶するステップ、記憶されたテンプレート画像と
新たに撮像された入力画像とを比較するステップ、この
テンプレート画像と入力画像を比較し、テンプレート画
像内に存在する車両群速度を計測するステップ、及び計
測した車両群速度より交通渋滞を判定するステップを施
すようにしたので、車両の隠蔽が連続的に発生し、個別
車両が認識できないような状況下でも、画像処理より求
めた車両群速度により、道路上の交通渋滞状況を精度よ
く求めることができる。
【図１】 この発明の実施の形態１による交通渋滞判定
装置の構成を示すブロック図である。
装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 実施の形態１の交通渋滞判定装置の動作を説
明するフローチャートである。
明するフローチャートである。
【図３】 移動物体存在領域を示す図である。
【図４】 車線毎に分割した移動物体存在領域を示す図
である。
である。
【図５】 この発明の実施の形態２による交通渋滞判定
装置の構成を示すブロック図である。
装置の構成を示すブロック図である。
【図６】 実施の形態２の交通渋滞判定装置の動作を説
明するフローチャートである。
明するフローチャートである。
【図７】 この発明の実施の形態３による交通渋滞判定
装置の構成を示すブロック図である。
装置の構成を示すブロック図である。
【図８】 この発明の実施の形態４による交通渋滞判定
装置の構成を示すブロック図である。
装置の構成を示すブロック図である。
【図９】 テンプレート領域を車線毎に配置した図であ
る。
る。
１ 画像入力部 ２ 背景画像デ
ータベース ３ 変化領域抽出部 ４ 移動物体存
在領域設定部 ５ 昼夜判定部 ６ 空間占有率
検出部 ７ テンプレート抽出部 ８ テンプレー
トデータベース ９ テンプレートマッチング部 １０ 車両群速度
計測部 １１ 渋滞判定部。
ータベース ３ 変化領域抽出部 ４ 移動物体存
在領域設定部 ５ 昼夜判定部 ６ 空間占有率
検出部 ７ テンプレート抽出部 ８ テンプレー
トデータベース ９ テンプレートマッチング部 １０ 車両群速度
計測部 １１ 渋滞判定部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０８Ｇ 1/04 Ｇ０８Ｇ 1/04 Ｄ Ｆターム(参考） 5B057 AA16 BA24 CA12 CA16 CB12 CB16 CC03 CH01 DA07 DA20 DB02 DC30 DC32 5H180 AA01 CC04 DD04 5L096 BA04 CA03 DA02 FA14 FA66 HA04 HA07 JA09 JA24
Claims (6)
- 【請求項１】 所定の周期で撮像し入力画像を得る画像
撮像手段と、この入力画像のうち、輝度値が変化した領
域を抽出する変化領域抽出手段と、移動物体の移動経路
に沿った移動物体の存在領域を入力画像に設定する移動
物体存在領域設定手段と、この移動物体存在領域内に存
在する上記輝度値変化領域の占める割合を計算する空間
占有率検出手段と、検出された空間占有率で交通渋滞を
判定する渋滞判定手段とを備えた交通渋滞判定装置。 - 【請求項２】 画像撮像手段により撮像された入力画像
の輝度平均を求め、入力画像の昼夜を判定する昼夜判定
手段を備え、その判定結果により、変化領域抽出手段で
抽出された輝度値変化領域を補正するようにした請求項
１記載の交通渋滞判定装置。 - 【請求項３】 所定の周期で撮像し入力画像を得る画像
撮像手段と、この入力画像から、移動物体の移動経路に
沿った移動物体存在領域内のテンプレート画像を抽出し
記憶するテンプレートデータベースと、記憶されたテン
プレート画像と新たに撮像された入力画像とを比較する
テンプレートマッチング部と、このテンプレートマッチ
ング部でテンプレート画像と入力画像を比較し、テンプ
レート画像内に存在する車両群速度を計測する車両群速
度計測部と、計測した車両群速度より交通渋滞を判定す
る渋滞判定手段とを備えた交通渋滞判定装置。 - 【請求項４】 テンプレート画像と入力画像のいずれか
一方のうちで、輝度値が変化した領域を抽出し、抽出し
た輝度値変化領域と他方とを比較するようにした請求項
３記載の交通渋滞判定装置。 - 【請求項５】 所定の周期で撮像し入力画像を得るステ
ップ、得られた入力画像のうち、輝度値が変化した領域
を抽出するステップ、移動物体の移動経路に沿った移動
物体の存在領域を入力画像に設定するステップ、この移
動物体存在領域内に存在する上記輝度値変化領域の占め
る割合を計算し空間占有率を検出するステップ、及び検
出された空間占有率で交通渋滞を判定するステップを施
す交通渋滞判定方法。 - 【請求項６】 所定の周期で撮像し入力画像を得るステ
ップ、この入力画像から、移動物体の移動経路に沿った
移動物体存在領域内のテンプレート画像を抽出し記憶す
るステップ、記憶されたテンプレート画像と新たに撮像
された入力画像とを比較するステップ、このテンプレー
ト画像と入力画像を比較し、テンプレート画像内に存在
する車両群速度を計測するステップ、及び計測した車両
群速度より交通渋滞を判定するステップを施すようにし
た交通渋滞判定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001172838A JP2002367077A (ja) | 2001-06-07 | 2001-06-07 | 交通渋滞判定装置及び交通渋滞判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001172838A JP2002367077A (ja) | 2001-06-07 | 2001-06-07 | 交通渋滞判定装置及び交通渋滞判定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002367077A true JP2002367077A (ja) | 2002-12-20 |
Family
ID=19014399
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001172838A Pending JP2002367077A (ja) | 2001-06-07 | 2001-06-07 | 交通渋滞判定装置及び交通渋滞判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002367077A (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007034920A (ja) * | 2005-07-29 | 2007-02-08 | Aisin Aw Co Ltd | 交差点認識システム及び交差点認識方法 |
| JP2008165743A (ja) * | 2006-12-29 | 2008-07-17 | Alpine Electronics Inc | 昼夜画像識別方法及び装置 |
| JP2011123726A (ja) * | 2009-12-11 | 2011-06-23 | Mitsubishi Electric Corp | 監視用画像処理装置 |
| CN102867415A (zh) * | 2012-09-12 | 2013-01-09 | 重庆大学 | 基于视频检测技术的道路拥堵判别方法 |
| WO2013100624A1 (ko) * | 2011-12-27 | 2013-07-04 | 전자부품연구원 | 템플릿을 이용한 영상 기반 상황 인식 방법 및 이를 위한 장치 |
| WO2014192417A1 (ja) * | 2013-05-30 | 2014-12-04 | 沖電気工業株式会社 | 交通量推定装置および交通量推定方法 |
| CN109360414A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-02-19 | 北京交通大学 | 常发拥堵路段的识别和筛查方法 |
| CN111145541A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-12 | 深圳先进技术研究院 | 交通流量数据预测方法、存储介质和计算机设备 |
| CN112329515A (zh) * | 2020-09-11 | 2021-02-05 | 博云视觉（北京）科技有限公司 | 一种高点视频监控拥堵事件检测方法 |
| CN113129614A (zh) * | 2020-01-10 | 2021-07-16 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种交通控制方法、装置及电子设备 |
| JP2022532792A (ja) * | 2019-06-05 | 2022-07-19 | コンティ テミック マイクロエレクトロニック ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング | 複数の相対的に接近する様に動いているリジッドなオブジェクトの検出、３ｄ再現および追跡 |
-
2001
- 2001-06-07 JP JP2001172838A patent/JP2002367077A/ja active Pending
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007034920A (ja) * | 2005-07-29 | 2007-02-08 | Aisin Aw Co Ltd | 交差点認識システム及び交差点認識方法 |
| JP4613738B2 (ja) * | 2005-07-29 | 2011-01-19 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 交差点認識システム及び交差点認識方法 |
| JP2008165743A (ja) * | 2006-12-29 | 2008-07-17 | Alpine Electronics Inc | 昼夜画像識別方法及び装置 |
| JP2011123726A (ja) * | 2009-12-11 | 2011-06-23 | Mitsubishi Electric Corp | 監視用画像処理装置 |
| US9323986B2 (en) | 2011-12-27 | 2016-04-26 | Korea Electronics Technology Institute | Method and device for recognizing situation based on image using template |
| WO2013100624A1 (ko) * | 2011-12-27 | 2013-07-04 | 전자부품연구원 | 템플릿을 이용한 영상 기반 상황 인식 방법 및 이를 위한 장치 |
| KR101305959B1 (ko) | 2011-12-27 | 2013-09-12 | 전자부품연구원 | 템플릿을 이용한 영상 기반 상황 인식 방법 및 이를 위한 장치 |
| CN102867415B (zh) * | 2012-09-12 | 2015-05-13 | 重庆大学 | 基于视频检测技术的道路拥堵判别方法 |
| CN102867415A (zh) * | 2012-09-12 | 2013-01-09 | 重庆大学 | 基于视频检测技术的道路拥堵判别方法 |
| WO2014192417A1 (ja) * | 2013-05-30 | 2014-12-04 | 沖電気工業株式会社 | 交通量推定装置および交通量推定方法 |
| CN109360414A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-02-19 | 北京交通大学 | 常发拥堵路段的识别和筛查方法 |
| JP2022532792A (ja) * | 2019-06-05 | 2022-07-19 | コンティ テミック マイクロエレクトロニック ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング | 複数の相対的に接近する様に動いているリジッドなオブジェクトの検出、３ｄ再現および追跡 |
| JP7209115B2 (ja) | 2019-06-05 | 2023-01-19 | コンティ テミック マイクロエレクトロニック ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング | 複数の相対的に接近する様に動いているリジッドなオブジェクトの検出、３ｄ再現および追跡 |
| US12008785B2 (en) | 2019-06-05 | 2024-06-11 | Conti Temic Microelectronic Gmbh | Detection, 3D reconstruction and tracking of multiple rigid objects moving in relation to one another |
| CN111145541A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-12 | 深圳先进技术研究院 | 交通流量数据预测方法、存储介质和计算机设备 |
| CN113129614A (zh) * | 2020-01-10 | 2021-07-16 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种交通控制方法、装置及电子设备 |
| CN112329515A (zh) * | 2020-09-11 | 2021-02-05 | 博云视觉（北京）科技有限公司 | 一种高点视频监控拥堵事件检测方法 |
| CN112329515B (zh) * | 2020-09-11 | 2024-03-29 | 博云视觉（北京）科技有限公司 | 一种高点视频监控拥堵事件检测方法 |
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