JP2003242595A - 車両検知方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 車両検知精度の向上が図れる車両検知方法を
提供する。 【解決手段】 （ａ） 検知対象である車両の形状の少
なくとも一部を示す輪郭線の特徴量を示す車両形状テン
プレートデータを記憶するステップと、（ｂ）前記検知
対象ではない形状の少なくとも一部を示す輪郭線の特徴
量を示す非車両形状テンプレートデータを記憶するステ
ップと、（ｃ） 走行車両の画像を撮像し２値化して前
記走行車両の輪郭線が表された２値化画像を生成するス
テップと、（ｄ） 前記２値化画像の前記輪郭線の特徴
量を示す特徴量データを抽出するステップと、（ｅ）
前記車両形状テンプレートデータおよび前記非車両形状
テンプレートデータのそれぞれと、前記特徴量データと
を比較し、当該比較の結果に基づいて、前記２値化画像
に前記検知対象が存在すると判断するステップとを備え
ている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、走行中の車両を正
確に認識し、かつ、その位置を正確に検知することので
きる車両検知方法及び装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】走行中の車両を認識してその位置を特定
することは、例えば速度超過違反車両や、長大なトンネ
ルなどへの進入が禁止されている危険物積載車両を特定
するために必要である。すなわちこれらの車両を特定す
るためには、これら速度違反車両のナンバープレート上
の車両ナンバーや危険物積載車両に掲示されている
「危」、「毒」、「劇」などのプレート上の文字を正確
に読み取れる位置を正確に検知する必要があるが、その
ためには、まず車両そのものを正確に検知し、かつ、そ
の車両の道路上の位置を検知して、上記ナンバープレー
トや危険物積載車両であることを示すプレートが読み取
れる位置へ来るタイミングを正確に予測する必要があ
る。

【０００３】パターン認識技術を応用した動画像処理に
よる車両検知処理では、検知すべき車両形状パターン
（テンプレート）を多数登録し、登録パターンとの類似
度により車両であるか否かを判定する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記のパターン認識技
術を応用した動画像処理では、検知すべき車両形状パタ
ーンをテンプレートとして多数登録しておく必要がある
が、そのためには、道路などにカメラを設置して、実際
の車両画像を収集しておかなければならない。

【０００５】従来は、図７に示すように、実際の道路５
０に、車両画像撮影用カメラ装置６１と照明装置６２を
設置して、走行中の車両２を多数撮影し、車両画像収録
装置６３にて画像データを収録する。収録した画像デー
タに基づいて、車両形状パターン生成・登録用計算機７
０は、車両形状パターン（テンプレート）を生成・登録
する。

【０００６】上記の方法では、車両画像の収集に手間が
かかるという問題がある。テンプレートとして登録され
た車両画像の数が少ないと、十分な車両検知の精度が得
られない。また、撮影された車種の偏り等により、車種
の登録漏れの可能性がある。

【０００７】本発明においては、車両画像の収集作業の
効率化が図れ、十分な数の車両形状を登録することので
きる車両検知方法及び装置を提供することが課題であ
る。

【０００８】日本国特許第２８９３８１４号公報には、
次の車番自動読取装置におけるプレート切出し装置が開
示されている。即ち、路上を走行中または停止中の車両
のプレートナンバーを自動識別する車番自動読取装置に
おいて、道路を撮影する撮影手段と、撮影された画像か
らプレート枠の候補を判定するプレート枠候補判定手段
と、撮影された画像から文字領域の候補を判定する文字
領域候補判定手段と、プレート枠の候補に基づき推定さ
れるプレート枠で囲まれる部分と、文字領域の候補に基
づき推定される文字領域との重複度を基準としてプレー
ト位置を判定するプレート位置判定手段とを備えたこと
を特徴としている。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明の車両検知方法
は、（ａ） 車両の形状の少なくとも一部を示す輪郭線
の特徴量を示すテンプレートデータをコンピュータ・グ
ラフィックスを用いて生成し記憶するステップと、
（ｂ） 走行車両の画像を撮像し２値化して前記走行車
両の輪郭線が表された２値化画像を生成するステップ
と、（ｃ） 前記２値化画像の前記輪郭線の特徴量を示
す特徴量データを抽出するステップと、（ｄ）前記テン
プレートデータと、前記特徴量データとを比較し、当該
比較の結果に基づいて、前記２値化画像に車両が含まれ
ると判断するステップとを備えている。

【００１０】本発明の車両検知方法において、前記
（ａ）は、単一の前記車両に対する照明条件および背景
の少なくともいずれか一方を変えて、複数の前記テンプ
レートデータを生成する。

【００１１】本発明の車両検知方法において、前記
（ａ）は、前記（ｂ）にて前記走行車両が撮像されると
きの撮影角度を考慮して、前記テンプレートデータを生
成する。

【００１２】本発明の車両検知方法において、前記
（ａ）は、前記コンピュータ・グラフィックスを用いて
前記車両の形状の少なくとも一部の３次元モデルを生成
し、前記生成された３次元モデルの前記輪郭線の特徴量
を示す前記テンプレートデータを生成する。

【００１３】本発明の車両検知方法において、前記輪郭
線の特徴量は、前記輪郭線の方向と大きさのベクトル量
で表される。

【００１４】本発明の車両検知方法において、前記テン
プレートデータとしては、前記車両検知方法の複数箇所
での実行によって得られた車両の形状の少なくとも一部
を示す輪郭線の特徴量が記憶される。

【００１５】本発明の車両検知方法において、前記特徴
量データは、切り出された前記２値化画像の一部の領域
に含まれる前記輪郭線の特徴量を示す。

【００１６】本発明の車両検知装置は、車両の形状の少
なくとも一部を示す輪郭線の特徴量を示すテンプレート
データをコンピュータ・グラフィックスを用いて生成し
記憶するテンプレートデータ生成記憶部と、走行車両の
画像を撮像し２値化して前記走行車両の輪郭線が表され
た２値化画像を生成する２値化画像生成部と、前記２値
化画像の前記輪郭線の特徴量を示す特徴量データを抽出
する特徴量抽出部と、前記テンプレートデータと、前記
特徴量データとを比較し、当該比較の結果に基づいて、
前記２値化画像に車両が含まれると判断する判断部とを
備えている。

【００１７】

【発明の実施の形態】添付図面を参照して、本発明の車
両検知方法の一実施形態を説明する。

【００１８】図１は本実施形態を示した装置の概略ブロ
ック図であり、図２および図３は本実施形態の車両検知
方法のフロー図、図４は撮像装置が撮像した画面におけ
るパターン特徴量計算に用いる矩形領域を説明するため
の図、図５は車両を検知した場合の説明図である。図６
は、本実施形態に係る車両形状パターン生成方法を説明
するための図である。

【００１９】図１において、符号１は道路、２は通行車
両、３は車両照射用のストロボなどの光源５を道路に設
置するためのガントリー、４は車両検知用撮像装置、６
は車両２のナンバープレートなどを撮像するのに最適な
道路１上の位置である。

【００２０】また、符号７は撮像装置４からの信号をア
ナログ／デジタル変換するアナログ／デジタル変換回
路、符号８はノイズ除去のためのデータの平滑化回路、
符号９は入力画像にｓｏｂｅｌ微分フィルタなどで微分
処理を施すことにより画像のエッジを強調するエッジ強
調回路、符号１０は強調された画像を２値化して記憶す
る２値化・記憶回路である。

【００２１】また、符号１１は、２値化画像の輪郭線が
どの方向にどの程度の成分があるか、すなわち水平方向
成分、垂直方向成分、４５°方向成分などがそれぞれど
のくらいあるかを見て、輪郭線の方向と大きさのベクト
ル量で表現してパターン特徴量を抽出するパターン特徴
量抽出回路である。

【００２２】また、符号１２は、車両形状テンプレート
記憶装置１４に記憶されている車両の前面形状の車両形
状テンプレートとパターン特徴量抽出回路１１が抽出し
たパターン特徴量を比較して両者の類似度を計算する比
較・照合回路である。

【００２３】また、符号１３は、比較・照合回路１２が
計算したパターン特徴量の類似度が一定の閾値以上かど
うかをチェックするための閾値である。

【００２４】また、符号１４は、検知すべき車両の前面
形状における輪郭線方向パターン特徴量を輪郭線の方向
と大きさのベクトル量で表現し、テンプレートとしてあ
る程度の車種数記憶すると共にそれ以外のパターンにつ
いては、公知の手法で統計的処理して変形加工し、パタ
ーンマッチングができるように処理する車両形状テンプ
レート記憶装置である。

【００２５】また、符号１５は、ＣＧ（コンピュータグ
ラフィックス）技術において利用される車両のＣＡＤデ
ータのデータベースである（図６参照）。符号８０は、
車両形状パターン生成・登録用演算部（計算機）であ
る。車両ＣＡＤデータのデータベース１５は、例えば、
市販のものであることができる。車両形状パターン生成
・登録用演算部８０には、ＣＧのアプリケーションソフ
ト８１（図６参照）がインストールされている。

【００２６】車両形状パターン生成・登録用計算機８０
は、ＣＧソフト８１と、車両ＣＡＤデータベース１５の
車両ＣＡＤデータを用いて演算により、車両の３次元モ
デルを計算機上で自動生成する。その場合、実際の撮像
装置４の撮影角度・撮影範囲や光源５の光の色、光強度
等を考慮して、実際に撮像装置４で撮影された車両の画
像に近いモデルを自動生成する。更に、車両形状パター
ン生成・登録用計算機８０は、ＣＧ技術を用いることに
より、一車種について複数種類のモデルを用意すること
ができる。例えば、光源の条件（ストロボ等の照明の使
用の有無、太陽光の状態、順光、逆光など）を変えた
り、背景（天候や時間帯や周囲の状況など）を変えるこ
とで、複数のモデルを生成し、様々な条件下で正確な車
両検知が行えるようになっている。

【００２７】車両形状パターン生成・登録用計算機８０
は、上記のようにＣＧ技術により生成したモデルに基づ
いて、後述する比較・照合回路１２においてパターンマ
ッチングを行う際のテンプレートデータとなる車両形状
パターンを自動生成する。車両形状パターン生成・登録
用計算機８０は、そのテンプレートデータとなる車両形
状パターンを車両形状テンプレート記憶装置１４に自動
登録する。

【００２８】また、符号１６は、車両が検知されたと
き、その車両がナンバープレートや「危」、「毒」、
「劇」などのプレートを読み取るのに最適なタイミング
（位置）となったときに信号を発し、ストロボなどの光
源５を発光させる制御を行う光源発光制御装置１７に信
号を送ったり、得られた撮像データを２値化・記憶装置
１０から受け取る制御を行う文字認識制御回路である。

【００２９】本実施形態においては、例えば道路１をま
たいで設けたガントリー３上に複数の撮像装置４、スト
ロボなどの光源５を設置し、これら複数の撮像装置４に
よって道路１の全幅をカバーして撮像できるようにし
て、道路１上のどの位置を走行する車両をも捉えられる
ようにしてある。

【００３０】そして本実施形態の車両検知装置によって
車両２が検知されたら、その車両２が道路１上の撮像位
置６（図上の撮像位置６は、説明の都合上図示した仮の
枠である）に来たとき、ストロボなどの光源５を発光さ
せ、車両２のナンバープレートの文字を認識したり、危
険物積載車両に掲示された「危」、「毒」、「劇」など
のプレート上の文字を認識する。

【００３１】なお、撮像装置４、ストロボなどの光源５
をガントリー３上に設置するとしたが、これは路側に立
てられた柱状のものに設けたりしてもよいことは自明で
ある。

【００３２】撮像装置４は、道路１を連続して撮像して
道路１上の車両２を検知するが、その検知は、図４に示
した撮像画像３０（１フレーム）における太線で示した
車両検知対象領域３１内の複数の升目で表した車両の前
面をカバーする程度の大きさのパターン特徴量計算用矩
形領域３２を切り出し、その中の画像データを、車両形
状テンプレート記憶装置１４に記憶してある車両の前面
パターンテンプレートと比較して行う。撮像装置４で撮
像した画像データと、車両形状テンプレート記憶装置１
４の前面パターンテンプレートとのパターンマッチング
は、公知の手法で行われることができる。

【００３３】このパターン特徴量計算用矩形領域３２の
切り出しは、このパターン特徴量計算用矩形領域３２を
車両検知対象領域３１内で横（Ｘ）方向３３、縦（ｙ）
方向３４に１升ずつ、例えば（ｎ，ｍ）で示した位置ま
で動かして行い、切り出したそれぞれの領域内で車両検
知を行っていく。

【００３４】そして、この動作を撮像画面の各フレーム
毎に繰り返し、例えば図５に示したパターン特徴量計算
用矩形領域３２の位置で車両２が捉えられたら、その位
置で車両検知が行われたとして判定が行われる。

【００３５】この判定方法を、図２および図３に示した
フロー図と図１に示した本実施形態の車両検知装置のブ
ロック図を用いて説明する。図２および図３は、それぞ
れ二点鎖線の箇所にて結合される関係にある。

【００３６】まず、ステップＳ２１でパターン特徴量計
算用矩形領域３２を車両検知対象領域３１内の原点位置
（ｎ＝０、ｍ＝０）とするため、ｘ＝０、ｙ＝０とす
る。

【００３７】次に、ステップＳ２２に示すように、撮像
装置４からの撮像画面の１フレーム３０を読み込み、ア
ナログ／デジタル変換回路７でアナログ／デジタル変換
し、次いで、ステップＳ２３に示すように、平滑化回路
８によって公知の平滑化方法でノイズ成分を除去する。

【００３８】次に、撮像画面（１フレーム）３０のうち
の車両検知対象領域３１内の画像を、ステップＳ２４に
示すように、公知のｓｏｂｅｌ微分フィルタなどを用い
たエッジ強調回路９によってエッジ強調し、さらにステ
ップＳ２５に示すように、そのエッジ強調された画像を
２値化・記憶回路１０で２値化すると共に記憶する。エ
ッジ強調回路９は、車両等が映っている画像に２次元微
分を行うことにより、車両の輪郭だけを抽出する。２値
化・記憶回路１０は、２値化することにより車両の輪郭
をさらに明瞭にする。

【００３９】次のステップＳ２６では、車両候補が検知
された図４の車両検知対象領域３１の原点位置における
パターン特徴量計算用矩形領域３２を切り出す。次に、
ステップＳ２７では、パターン特徴量抽出回路１１によ
ってパターン特徴量計算用矩形領域３２内のパターンの
特徴量を抽出する。これは、パターン特徴量計算用矩形
領域３２内のエッジが強調されたパターンの輪郭線のそ
れぞれが、どの方向にどの程度の成分があるか、すなわ
ち輪郭線の方向と大きさのベクトル量を見てパターン特
徴量を計算するもので、例えば輪郭線の水平方向成分、
垂直方向成分、４５°方向成分などがそれぞれどの程度
の大きさであるかを計算し、パターン特徴量データとす
る。

【００４０】ステップＳ２７において、最初のパターン
特徴量計算用矩形領域３２内のパターン特徴量データが
抽出された後は、ステップＳ２８に示すように、比較・
照合回路１２が、この抽出されたパターン特徴量データ
と車両形状テンプレート記憶装置１４に記憶された車両
の前面形状の車両形状テンプレートと比較・照合し、類
似度を算出して記憶する。この類似度算出は、上記のよ
うにパターン特徴量データがどの方向にどの程度の成分
があるのかのベクトル量で表された値であるから、車両
形状テンプレート記憶装置１４に記憶された車両の前面
形状の車両形状テンプレートにおける輪郭線のベクトル
量を示す値と比較することによって容易に算出できる。
しかもこのパターン特徴量データは、輪郭線のベクトル
量を示す値であるから、撮像画像の大小に関係なく類似
度を算出できる。

【００４１】こうして最初のパターン特徴量計算用矩形
領域３２内におけるパターン特徴量データと車両形状テ
ンプレートの類似度が計算されて記憶されると、次のパ
ターン特徴量計算用矩形領域３２のパターン特徴量を計
算するため、ステップＳ２９においてパターン特徴量計
算用矩形領域３２を１升分ｘ方向に移動させるべくｘ＋
１が計算され、ステップＳ３０でｘの値が車両検知対象
領域３１の最終位置座標ｎを超えていないかが判断され
る。今の場合、ｘは２であるから処理がステップＳ２６
に戻り、以上説明してきたステップＳ２７からステップ
Ｓ２９の処理が繰り返され、ステップＳ３０でｘの値が
ｎを超えると処理がステップＳ３１に行く。

【００４２】そしてこのステップＳ３１でｘが０と置か
れ、ステップＳ３２で今度はパターン特徴量計算用矩形
領域３２を１升分ｙ方向に移動させるべくｙ＋１が計算
され、ステップＳ３３でｙの値が車両候補が検知された
車両検知対象領域３１の最終位置座標ｍを超えていない
かが判断される。今の場合、ｙは２であるから処理がス
テップＳ２６に戻り、以上説明してきたステップＳ２７
からステップＳ３２の処理が繰り返され、ステップＳ３
３でｙの値がｍを超えると処理がステップＳ３４に行
く。

【００４３】そしてこのステップＳ３４において、比較
・照合回路１２に記憶されているパターン特徴量データ
と車両形状テンプレートの類似度が最も高い値を示した
パターン特徴量計算用矩形領域３２が選択され、ステッ
プＳ３５においてこの類似度が閾値１３と比較される。
その結果、類似度が閾値１３よりも高い場合はそのパタ
ーン特徴量計算用矩形領域３２に車両２が存在するとし
てステップＳ３６で車両検知のフラグが立てられ、ステ
ップＳ３７で車両検知結果が文字認識制御回路１６に送
られる。こうして１フレーム分のデータが処理される
と、処理は最初のステップＳ２１に戻り、以上説明して
きた車両検知動作が繰り返される。

【００４４】一方、車両検知結果を送られた文字認識制
御回路１６は、２値化・記憶回路１０に記憶されている
車両検知対象領域３１内の車両２の存在するパターン特
徴量計算用矩形領域３２を参照し、車両２の大きさを判
断してナンバープレートや「危」、「毒」、「劇」など
のプレートを読み取るのに最適なタイミング（位置）で
あるか否かを判断する。そして、この位置におけるプレ
ートの読み取りでは早過ぎて文字が小さいと判断された
場合は、次のフレーム、或いはその次のフレームで車両
２が検知された位置や車両２の大きさと、前のフレーム
における車両２の位置や大きさからの変化によって車両
２の速度を算出し、ナンバープレートや「危」、
「毒」、「劇」などのプレートを読み取るのに最適なタ
イミング（位置）を算出して光源発光制御回路１７に信
号を送る。

【００４５】そのため光源発光制御装置１７は、車両２
のナンバープレートや「危」、「毒」、「劇」などのプ
レートを読み取るのに最適なタイミング（位置）でスト
ロボなどの光源５を発光させ、その画像が撮像装置４か
らアナログ／デジタル変換回路７を通して平滑化回路８
で平滑化された後、文字認識制御回路１６に送られ、図
示していない文字認識回路で車両２のナンバープレート
や「危」、「毒」、「劇」などの文字が認識される。

【００４６】上記のように、車両形状テンプレート記憶
装置１４には、車両ＣＡＤデータを用いて車両形状パタ
ーン生成・登録用計算機８０上で自動的に作成された車
両のテンプレートが登録される。従来は、道路などにカ
メラを設置して実際の車両画像を予め収集しておくこと
によってのみ車両のテンプレートの作成が実現できたこ
とと比べると、作業効率が良い。

【００４７】また、実際の車両画像収集による車両形状
パターン登録では、登録漏れが発生するおそれがある
が、本実施形態では、想定される車両画像をＣＧ技術で
漏らすことなく作成できるので、車両検知の精度向上に
つながる。

【００４８】上記実施形態において、本実施形態の車両
検知装置の設置前は、車両ＣＡＤデータを用いてＣＧ技
術により車両形状パターン生成・登録用計算機８０が生
成した車両形状テンプレートが車両形状テンプレート記
憶装置１４に記憶される。本実施形態の車両検知装置の
設置後は、撮像装置４により撮影した実車両の形状パタ
ーンが、装置設置前のＣＧの車両形状パターンに加え
て、車両形状テンプレート記憶装置１４に随時自動登録
されることができる。その場合、撮像装置４により撮影
された実車両の形状パターンは、ＣＧの車両形状パター
ンに変換された上で、車両形状テンプレート記憶装置１
４に登録されることができる。

【００４９】また、本実施形態の車両検知装置が多数の
ポイントに設置され、それら多数のポイントに設置され
た各装置をネットワークで相互に接続し、それぞれの装
置で得られた車両形状パターンを相互に反映して、随時
各装置に自動登録していくことにより、検知精度が向上
する。この場合、各装置で得られた車両形状パターン、
は、ホストコンピュータで一括してデータ処理および管
理され、そのホストコンピュータが各装置に送信するこ
とができる。

【００５０】また、本実施形態によれば、レーザや超音
波、ループコイルなどを用いた車両の位置検出装置を別
個に設けることなく単一の撮像装置４によって、車両２
の認識、ナンバープレートや「危」、「毒」、「劇」な
どのプレートを読み取るのに最適なタイミング（位置）
の算出、そしてこれらの文字を認識するための画像デー
タ取得までを行うことができる。しかも車両の認識は、
輪郭線方向パターン特徴量を用いることで、たとえ車両
が遠方にあっても行うことができ、また、車両自体の影
や建造物の影を車両と見誤ることもなく、車両のナンバ
ープレートや「危」、「毒」、「劇」などの文字を認識
するのに最適な車両検知方法及び装置を提供することが
できる。

【００５１】なお以上の説明では、撮像装置４からの信
号を処理するのにアナログ／デジタル変換回路７、平滑
化回路８、エッジ強調回路９、２値化・記憶回路１０、
パターン特徴量抽出回路１１、比較・照合回路１２、閾
値１３、車両形状テンプレート記憶装置１４、車両ＣＡ
Ｄデータのデータベース１５、文字認識制御回路１６、
光源発光制御装置１７、車両形状パターン生成・登録用
演算部８０などを用いると説明してきたが、アナログ／
デジタル変換回路７以外の回路についてはコンピュータ
とその記憶装置を用いて構成してもよいことは勿論であ
る。

【００５２】

【発明の効果】本発明の車両検知方法によれば、車両検
知精度が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、本発明の車両検知方法の一実施形態を
示した装置の概略ブロック図である。

【図２】図２は、本実施形態の車両検知方法の一部のフ
ロー図である。

【図３】図３は、本実施形態の車両検知方法の他の一部
のフロー図である。

【図４】図４は、本実施形態において撮像装置が撮像し
た画面におけるパターン特徴量計算に用いる矩形領域を
説明するための図である。

【図５】図５は、本実施形態において車両を検知した場
合の説明図である。

【図６】図６は、本実施形態に係る車両形状パターン生
成方法を説明するための図である。

【図７】図７は、従来の車両形状パターン生成方法を説
明するための図である。

【符号の説明】

１ 道路 ２ 通行車両 ３ ガントリー ４ 車両検知用撮像装置 ５ 光源 ６ 道路上の撮像位置 ７ アナログ／デジタル変換回路 ８ 平滑化回路 ９ エッジ強調回路 １０ ２値化・記憶回路 １１ パターン特徴量抽出回路 １２ 比較・照合回路 １３ 閾値 １４ 車両形状テンプレート記憶装置 １５ 車両ＣＡＤデータのデータベース １６ 文字認識制御回路 １７ 光源発光制御装置 ５０ 道路 ６１ 車両画像撮影用カメラ装置 ６２ 照明装置 ６３ 車両画像収録装置 ８０ 車両形状パターン生成・登録用演算部（計算機）

───────────────────────────────────────────────────── 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） Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｋ (72)発明者 黒田 淳 兵庫県高砂市荒井町新浜２丁目１番１号 三菱重工業株式会社高砂研究所内 (72)発明者 池内 克史 神奈川県横浜市青葉区梅ヶ丘２番地12 Ｆターム(参考） 5B050 BA09 EA06 EA18 EA28 FA02 5B057 AA16 BA29 CA08 CB06 CB13 CE12 CH01 CH11 DA06 DC01 DC16 5C054 AA01 CE15 CH01 EA01 ED07 EJ04 FC05 HA30 5H180 AA01 BB05 CC04 DD10 EE02 EE07 5L096 BA04 CA02 FA06 JA09 JA11 KA13

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】（ａ） 車両の形状の少なくとも一部を示
   す輪郭線の特徴量を示すテンプレートデータをコンピュ
   ータ・グラフィックスを用いて生成し記憶するステップ
   と、（ｂ） 走行車両の画像を撮像し２値化して前記走
   行車両の輪郭線が表された２値化画像を生成するステッ
   プと、（ｃ） 前記２値化画像の前記輪郭線の特徴量を
   示す特徴量データを抽出するステップと、（ｄ） 前記
   テンプレートデータと、前記特徴量データとを比較し、
   当該比較の結果に基づいて、前記２値化画像に車両が含
   まれると判断するステップとを備えた車両検知方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の車両検知方法において、 前記（ａ）は、単一の前記車両に対する照明条件および
   背景の少なくともいずれか一方を変えて、複数の前記テ
   ンプレートデータを生成する車両検知方法。
3. 【請求項３】 請求項１または２に記載の車両検知方法
   において、 前記（ａ）は、前記（ｂ）にて前記走行車両が撮像され
   るときの撮影角度を考慮して、前記テンプレートデータ
   を生成する車両検知方法。
4. 【請求項４】 請求項１から３のいずれか１項に記載の
   車両検知方法において、 前記（ａ）は、前記コンピュータ・グラフィックスを用
   いて前記車両の形状の少なくとも一部の３次元モデルを
   生成し、前記生成された３次元モデルの前記輪郭線の特
   徴量を示す前記テンプレートデータを生成する車両検知
   方法。
5. 【請求項５】 請求項１から４のいずれか１項に記載の
   車両検知方法において、 前記輪郭線の特徴量は、前記輪郭線の方向と大きさのベ
   クトル量で表される車両検知方法。
6. 【請求項６】 請求項１から５のいずれか１項に記載の
   車両検知方法において、 前記テンプレートデータとしては、前記車両検知方法の
   複数箇所での実行によって得られた車両の形状の少なく
   とも一部を示す輪郭線の特徴量が記憶される車両検知方
   法。
7. 【請求項７】 請求項１から６のいずれか１項に記載の
   車両検知方法において、 前記特徴量データは、切り出された前記２値化画像の一
   部の領域に含まれる前記輪郭線の特徴量を示す車両検知
   方法。
8. 【請求項８】 車両の形状の少なくとも一部を示す輪郭
   線の特徴量を示すテンプレートデータをコンピュータ・
   グラフィックスを用いて生成し記憶するテンプレートデ
   ータ生成記憶部と、 走行車両の画像を撮像し２値化して前記走行車両の輪郭
   線が表された２値化画像を生成する２値化画像生成部
   と、 前記２値化画像の前記輪郭線の特徴量を示す特徴量デー
   タを抽出する特徴量抽出部と、 前記テンプレートデータと、前記特徴量データとを比較
   し、当該比較の結果に基づいて、前記２値化画像に車両
   が含まれると判断する判断部とを備えた車両検知装置。