JP2995803B2 - 駐停車検出装置 - Google Patents
駐停車検出装置Info
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- JP2995803B2 JP2995803B2 JP2161317A JP16131790A JP2995803B2 JP 2995803 B2 JP2995803 B2 JP 2995803B2 JP 2161317 A JP2161317 A JP 2161317A JP 16131790 A JP16131790 A JP 16131790A JP 2995803 B2 JP2995803 B2 JP 2995803B2
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- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
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Description
【発明の詳細な説明】 技術分野 この発明は，道路等の車両の通行路上に駐停車してい
る車両を画像処理により検出する装置に関する。
る車両を画像処理により検出する装置に関する。
従来技術とその問題点 道路等の車両の通行路を上方または斜め上方から撮像
することにより，駐停車しているおよび走行中の車両を
含む画像データを得，この画像データを処理することに
より，駐停車している車両を検出するための装置とし
て，従来からフレーム差分と空間差分法を利用したもの
がある。この画像処理法を利用した駐停車検出装置は，
時間差をおいて取り込んだ複数枚の入力画像においてフ
レーム差分を施して走行している車両を抽出し，それに
より走行車両存在領域以外の範囲について空間差分を施
して駐停車車両の線や輪郭を強調し，その画像の中から
駐停車車両を抽出するものである。
することにより，駐停車しているおよび走行中の車両を
含む画像データを得，この画像データを処理することに
より，駐停車している車両を検出するための装置とし
て，従来からフレーム差分と空間差分法を利用したもの
がある。この画像処理法を利用した駐停車検出装置は，
時間差をおいて取り込んだ複数枚の入力画像においてフ
レーム差分を施して走行している車両を抽出し，それに
より走行車両存在領域以外の範囲について空間差分を施
して駐停車車両の線や輪郭を強調し，その画像の中から
駐停車車両を抽出するものである。
しかしながら，このような従来の装置では，車両の線
や輪郭を抽出するために十分な明るさが必要であり，夜
間に車両の線や輪郭を検出するために大がかりな照明装
置が必要となる。また，フレーム差分により走行車両の
抽出を行なっているので２枚の画像間で走行車両はある
程度変化（移動）していなければならない。したがっ
て，渋滞などの低速走行時にはフレーム差分による変化
量が少なくなるので駐停車車両か走行車両かの判定が難
しくなる。
や輪郭を抽出するために十分な明るさが必要であり，夜
間に車両の線や輪郭を検出するために大がかりな照明装
置が必要となる。また，フレーム差分により走行車両の
抽出を行なっているので２枚の画像間で走行車両はある
程度変化（移動）していなければならない。したがっ
て，渋滞などの低速走行時にはフレーム差分による変化
量が少なくなるので駐停車車両か走行車両かの判定が難
しくなる。
発明の目的 この発明は，明るさ等に影響されることなく，低速走
行の車両を排除して正しく駐停車車両のみを検出しうる
装置を提供することを目的とする。
行の車両を排除して正しく駐停車車両のみを検出しうる
装置を提供することを目的とする。
発明の構成，作用および効果 この発明による駐停車検出装置は，道路等の車両の通
行路を一定時間ごとに撮像し，撮像した通行路上に駐停
車しているおよび走行中の車両の像を含む画像を表わす
映像信号を撮像ごとに出力する撮像手段，上記撮像手段
から出力される映像信号をディジタル画像データに変換
する手段，変換されたディジタル画像データを１シーン
撮像ごとに対応画素の間で加算し，かつ加算された累積
画像データを記憶する手段，ならびに所定シーン数の画
像データの累積加算が終了したのち，上記記憶手段に記
憶されている累積画像データから，駐停車している車両
に関する情報を抽出するための画像処理手段を備えてい
ることを特徴とする。
行路を一定時間ごとに撮像し，撮像した通行路上に駐停
車しているおよび走行中の車両の像を含む画像を表わす
映像信号を撮像ごとに出力する撮像手段，上記撮像手段
から出力される映像信号をディジタル画像データに変換
する手段，変換されたディジタル画像データを１シーン
撮像ごとに対応画素の間で加算し，かつ加算された累積
画像データを記憶する手段，ならびに所定シーン数の画
像データの累積加算が終了したのち，上記記憶手段に記
憶されている累積画像データから，駐停車している車両
に関する情報を抽出するための画像処理手段を備えてい
ることを特徴とする。
この発明の装置によると，撮像した画像を累積加算し
ている。したがって，昼間においては，多くの画像を累
積加算することにより，移動しない背景および駐停車車
両に対して，移動する車両がノイズ成分として平滑化さ
れるために駐停車車両が浮きでてくることになる。この
ような累積画像からノイズ成分を除去したのち，車両の
特徴となる輪郭線などを空間微分法などを用いて抽出す
ることにより，駐停車車両を検出できる。
ている。したがって，昼間においては，多くの画像を累
積加算することにより，移動しない背景および駐停車車
両に対して，移動する車両がノイズ成分として平滑化さ
れるために駐停車車両が浮きでてくることになる。この
ような累積画像からノイズ成分を除去したのち，車両の
特徴となる輪郭線などを空間微分法などを用いて抽出す
ることにより，駐停車車両を検出できる。
また夜間においては，ヘッド・ライトやテール・ライ
トの光跡を加算していくことにより，その光跡を明瞭に
識別できるようになり，交通流を妨げるような駐停車車
両などが存在する場合，それらの駐停車車両をライト光
跡の変化により間接的に検知することができる。
トの光跡を加算していくことにより，その光跡を明瞭に
識別できるようになり，交通流を妨げるような駐停車車
両などが存在する場合，それらの駐停車車両をライト光
跡の変化により間接的に検知することができる。
以上のようにしてこの発明によると，夜間においては
車両のライトの光跡を利用できるので，夜間において照
明装置を必要としない。また，画像データの累積加算中
に天候などの急変が起きて画面の明るさが変化してもノ
イズとして扱え影響を浮けにくい。さらに，渋滞などの
原因により移動車両が低速の場合でも十分な枚数の画像
を累積加算する事により，影響を受けにくくなる。そし
て，連続に高速で画像処理をする必要がないので，画像
伝送により処理を別の場所でおこなうことも可能で，こ
の場合低容量の通信回線などを利用することができる。
車両のライトの光跡を利用できるので，夜間において照
明装置を必要としない。また，画像データの累積加算中
に天候などの急変が起きて画面の明るさが変化してもノ
イズとして扱え影響を浮けにくい。さらに，渋滞などの
原因により移動車両が低速の場合でも十分な枚数の画像
を累積加算する事により，影響を受けにくくなる。そし
て，連続に高速で画像処理をする必要がないので，画像
伝送により処理を別の場所でおこなうことも可能で，こ
の場合低容量の通信回線などを利用することができる。
実施例の説明 第１図は道路に駐停車している車両を検出する実施例
の配置構成を示している。
の配置構成を示している。
道路Ｌの側部に立設された支柱の上部にテレビ（ビデ
オ）カメラ９が設置されている。カメラ９は道路Ｌを俯
瞰し，道路Ｌの所定範囲を撮像し，撮像した画像を表わ
す映像信号を出力する。カメラ９によって道路L,道路Ｌ
に駐停車している車両，道路Ｌを走行している車両が撮
像される。カメラ９から出力される映像信号は画像処理
装置10に入力する。道路の両側に支柱を立て，これらの
支柱の上部に横棧を渡し，この横棧にカメラ９を設置す
るようにしてもよい。また，陸橋，その他の構造物にカ
メラ９を取付けて道路を上方から撮像することもでき
る。
オ）カメラ９が設置されている。カメラ９は道路Ｌを俯
瞰し，道路Ｌの所定範囲を撮像し，撮像した画像を表わ
す映像信号を出力する。カメラ９によって道路L,道路Ｌ
に駐停車している車両，道路Ｌを走行している車両が撮
像される。カメラ９から出力される映像信号は画像処理
装置10に入力する。道路の両側に支柱を立て，これらの
支柱の上部に横棧を渡し，この横棧にカメラ９を設置す
るようにしてもよい。また，陸橋，その他の構造物にカ
メラ９を取付けて道路を上方から撮像することもでき
る。
第２図は，画像処理装置10の電気的構成を示してい
る。
る。
カメラ９から出力される１シーン（１フレームまたは
１フィールド）分の映像信号はA/D変換器11でディジタ
ル画像データに変換され，必要ならばビット変換回路12
を通して加算器13に与えられる。加算器13は画像メモリ
14に記憶されている累積画像データと,A/D変換器11から
与えられる画像データを，各画素ごとに加算する。この
加算された画像データは画像メモリ14に記憶される。第
１番目のシーンの画像データは加算されることなく画像
メモリ14に記憶される。このようにして，所定シーン数
の画像データが加算器11で加算され，この加算結果が累
積画像データとして画像メモリ14に記憶される。累積シ
ーン数は，画像データの階調（ビット数）と画像メモリ
の容量（データ・ビット数）に応じて，また駐停車車両
抽出処理に応じて決めることができる。たとえば画像メ
モリが16ビット，画像データの階調を８ビットとすれ
ば,8ビット分，すなわち256シーンの累積加算が可能で
ある。極度の渋滞などで駐停車車両抽出処理のためによ
り多くの累積加算が必要な場合には変換回路12によって
８ビット画像データを７ビット画像データに変換すれば
512シーンの累積加算が可能となる。
１フィールド）分の映像信号はA/D変換器11でディジタ
ル画像データに変換され，必要ならばビット変換回路12
を通して加算器13に与えられる。加算器13は画像メモリ
14に記憶されている累積画像データと,A/D変換器11から
与えられる画像データを，各画素ごとに加算する。この
加算された画像データは画像メモリ14に記憶される。第
１番目のシーンの画像データは加算されることなく画像
メモリ14に記憶される。このようにして，所定シーン数
の画像データが加算器11で加算され，この加算結果が累
積画像データとして画像メモリ14に記憶される。累積シ
ーン数は，画像データの階調（ビット数）と画像メモリ
の容量（データ・ビット数）に応じて，また駐停車車両
抽出処理に応じて決めることができる。たとえば画像メ
モリが16ビット，画像データの階調を８ビットとすれ
ば,8ビット分，すなわち256シーンの累積加算が可能で
ある。極度の渋滞などで駐停車車両抽出処理のためによ
り多くの累積加算が必要な場合には変換回路12によって
８ビット画像データを７ビット画像データに変換すれば
512シーンの累積加算が可能となる。
CPU15は，必要シーン数の画像データが画像メモリ14
に累積加算されたのち，この累積加算された画像データ
を用いて，所定の画像処理アルゴリズムにしたがって駐
停車車両に関する情報を抽出する。
に累積加算されたのち，この累積加算された画像データ
を用いて，所定の画像処理アルゴリズムにしたがって駐
停車車両に関する情報を抽出する。
昼間において好適に利用可能な駐停車車両抽出のため
の画像処理アルゴリズムの一例が第３図に示されてい
る。
の画像処理アルゴリズムの一例が第３図に示されてい
る。
１シーンが縦，横125×512画素からなり，各画素が８
ビット（256階調）で表わされる画像データが256シーン
累積加算される。１シーン当り1/15秒の時間がかかると
すると，約17秒で256シーンの累積加算画像データ（512
×512×16ビット）が得られる。走行（移動）している
車両の像はあたかもカメラがぶれたように記憶され，長
時間にわたって累積されると，ノイズ成分となる。これ
に対して背景および駐停車車両の像は加算により強め合
い，はっきりと現われてくる。
ビット（256階調）で表わされる画像データが256シーン
累積加算される。１シーン当り1/15秒の時間がかかると
すると，約17秒で256シーンの累積加算画像データ（512
×512×16ビット）が得られる。走行（移動）している
車両の像はあたかもカメラがぶれたように記憶され，長
時間にわたって累積されると，ノイズ成分となる。これ
に対して背景および駐停車車両の像は加算により強め合
い，はっきりと現われてくる。
走行車両の像の累積データのようなノイズ成分を除去
するために，各画素16ビットの画像データを８ビット・
シフトして，下位８ビットを捨て，上位８ビットのみを
残す。画像データは512×512×８ビットとなる。
するために，各画素16ビットの画像データを８ビット・
シフトして，下位８ビットを捨て，上位８ビットのみを
残す。画像データは512×512×８ビットとなる。
背景を除去するために，計測エリア・マスクを用いて
演算を行なう。これにより，道路上の駐停車車両の像の
みが残る。さらにこのようにして得いられた画像データ
に対して空間微分（空間差分）演算等を行ない車の輪郭
線のような特徴量の抽出を行ない，この特徴量に基づい
て駐停車車両を検出する。
演算を行なう。これにより，道路上の駐停車車両の像の
みが残る。さらにこのようにして得いられた画像データ
に対して空間微分（空間差分）演算等を行ない車の輪郭
線のような特徴量の抽出を行ない，この特徴量に基づい
て駐停車車両を検出する。
第４図は夜間において好適に利用可能な駐停車車両抽
出のための画像処理アルゴリズムを説明するためのもの
である。
出のための画像処理アルゴリズムを説明するためのもの
である。
この夜間アルゴリズムの概要は次の通りである。
夜間において車両を確認できる手がかかりとしてヘッ
ド・ライトやテール・ライトがある。これらの光点の画
像を累積加算していくことにより走行車両の進行状況が
光跡となって記憶されていく。長時間にわたって累積加
算していくことにより，集団としての交通流の状況を把
握することができる。すなわち交通流の妨げとなるよう
な駐停車車両がない場合には，各車線にそった光跡が得
られ，その部分では画像の精度が大きくなる。これに対
して，交通流の妨げとなるような障害物（駐停車車両な
ど）が存在すると，それらの障害物を避けるように交通
流がカーブを描いて変化し，障害物付近の画像の精度が
低下するので，これを検知することにより間接的に駐停
車車両を検出することができる。
ド・ライトやテール・ライトがある。これらの光点の画
像を累積加算していくことにより走行車両の進行状況が
光跡となって記憶されていく。長時間にわたって累積加
算していくことにより，集団としての交通流の状況を把
握することができる。すなわち交通流の妨げとなるよう
な駐停車車両がない場合には，各車線にそった光跡が得
られ，その部分では画像の精度が大きくなる。これに対
して，交通流の妨げとなるような障害物（駐停車車両な
ど）が存在すると，それらの障害物を避けるように交通
流がカーブを描いて変化し，障害物付近の画像の精度が
低下するので，これを検知することにより間接的に駐停
車車両を検出することができる。
第４図を参照して,8ビット画像データを256シーン累
積加算することにより16ビットの累積画像データを得
る。各シーンの画像データをビット変換してより少ない
ビットとすることによりより多くのシーンの加算が可能
である。たとえば各シーンの画像データにおいてテール
・ライト（またはヘッド・ライト）を抽出することによ
り,1シーン当り２ビットで表現できる。この場合には16
ビットの累積加算画像データを得るために65536シーン
の加算が可能である。１シーンの計測のために1/15秒を
要するとすると,256シーン加算して８ビット画像データ
から16ビット累積画像データを得るためには約17秒,655
36シーン加算して２ビット画像データから16ビット累積
画像データを得るためには約73分の時間を要する。ビッ
ト変換を適当に選ぶことにより加算するシーン数を全計
測時間とのかねあいで最適に設定することができる。
積加算することにより16ビットの累積画像データを得
る。各シーンの画像データをビット変換してより少ない
ビットとすることによりより多くのシーンの加算が可能
である。たとえば各シーンの画像データにおいてテール
・ライト（またはヘッド・ライト）を抽出することによ
り,1シーン当り２ビットで表現できる。この場合には16
ビットの累積加算画像データを得るために65536シーン
の加算が可能である。１シーンの計測のために1/15秒を
要するとすると,256シーン加算して８ビット画像データ
から16ビット累積画像データを得るためには約17秒,655
36シーン加算して２ビット画像データから16ビット累積
画像データを得るためには約73分の時間を要する。ビッ
ト変換を適当に選ぶことにより加算するシーン数を全計
測時間とのかねあいで最適に設定することができる。
次に，累積加算シーン数または時間等に応じて所定ビ
ット数の右シフト処理を累積画像データに施して８ビッ
ト画像データを得る。この画像データには車両のテール
・ライトまたはヘッド・ライトによる光跡が明瞭に現わ
れる。
ット数の右シフト処理を累積画像データに施して８ビッ
ト画像データを得る。この画像データには車両のテール
・ライトまたはヘッド・ライトによる光跡が明瞭に現わ
れる。
続いて計測エリア・マスクを用いて背景を除去する。
最後に，道路上に車線にそって小さなエリアを設定し
（実線で示す），各小エリア内の輝度をチェックする。
駐停車車両が存在するところでは光跡がカーブを描いて
曲るので，その部分に設定された小エリア（Ａで示す）
の輝度は相対的に低く，この小エリアＡに交通流を妨げ
る駐停車車両が存在することが分る。
最後に，道路上に車線にそって小さなエリアを設定し
（実線で示す），各小エリア内の輝度をチェックする。
駐停車車両が存在するところでは光跡がカーブを描いて
曲るので，その部分に設定された小エリア（Ａで示す）
の輝度は相対的に低く，この小エリアＡに交通流を妨げ
る駐停車車両が存在することが分る。
第１図はこの発明を道路上の駐停車検出に適用した場合
の配置構成を示す図である。 第２図は画像処理装置の電気的構成を示すブロック図で
ある。 第３図は昼間における駐停車検出に好適なアルゴリズム
を説明するための図，第４図は夜間における駐停車検出
に好適なアルゴリズムを説明するための図である。 ９……テレビ（ビデオ）カメラ， 10……画像処理装置， 11……A/D変換器， 13……加算器， 14……画像メモリ， 15……CPU。
の配置構成を示す図である。 第２図は画像処理装置の電気的構成を示すブロック図で
ある。 第３図は昼間における駐停車検出に好適なアルゴリズム
を説明するための図，第４図は夜間における駐停車検出
に好適なアルゴリズムを説明するための図である。 ９……テレビ（ビデオ）カメラ， 10……画像処理装置， 11……A/D変換器， 13……加算器， 14……画像メモリ， 15……CPU。
Claims (1)
- 【請求項１】道路等の車両の通行路を一定時間ごとに撮
像し，撮像した通行路上に駐停車しているおよび走行中
の車両の像を含む画像を表わす映像信号を撮像ごとに出
力する撮像手段， 上記撮像手段から出力される映像信号をディジタル画像
データに変換する手段， 変換されたディジタル画像データを１シーン撮像ごとに
対応画素の間で加算し，かつ加算された累積画像データ
を記憶する手段，ならびに 所定シーン数の画像データの累積加算が終了したのち，
上記記憶手段に記憶されている累積画像データから，駐
停車している車両に関する情報を抽出するための画像処
理手段， を備えた駐停車検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2161317A JP2995803B2 (ja) | 1990-06-21 | 1990-06-21 | 駐停車検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2161317A JP2995803B2 (ja) | 1990-06-21 | 1990-06-21 | 駐停車検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0452999A JPH0452999A (ja) | 1992-02-20 |
| JP2995803B2 true JP2995803B2 (ja) | 1999-12-27 |
Family
ID=15732799
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2161317A Expired - Fee Related JP2995803B2 (ja) | 1990-06-21 | 1990-06-21 | 駐停車検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2995803B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5590217A (en) * | 1991-04-08 | 1996-12-31 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Vehicle activity measuring apparatus |
-
1990
- 1990-06-21 JP JP2161317A patent/JP2995803B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0452999A (ja) | 1992-02-20 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20071029 Year of fee payment: 8 |
|
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Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081029 Year of fee payment: 9 |
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| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091029 Year of fee payment: 10 |
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| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |