JPH02230499A - 交通流計測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、道路走行車両の交通流計測装置に係り、特に
、渋滞等の定性的な特質を予測し道路管理者および利用
者に的確な交通情報を提供するのに好適な交通流計測装
置に関するものである。

［従来の技術］ 自動車交通の発達とともに、高速道路等での渋滞予測や
旅行（移動）時間予測サービスおよび経路案内の必要性
がますます増大している。このような状況に対応するた
めに、車両の感知器だけでなく、視覚的に確認できるテ
レビカメラを用いて交通状態を画像として計測し、より
的確な情報を利用者に与える交通計測システムが開発さ
れつつある（特開昭６１−９０３３０号等）。

この種のシステムは、道路を俯瞼撮影して得られる画像
を取り込み、この画像の中から車両だけを抽出認識し、
車両の台数や個々の車速，車種，占有率を測定し、これ
らのデータをもとに交通の流れを総合的に把握しようと
するものである。このようなシステムでは、入力画像か
らの車両抽出および認識についてはいろいろな方式が開
発されているが、計測までであり、現状から将来の交通
の変化を予測する機能がほとんど無く、それらの結果を
活用し、道路管理者および利用者にオンラインで有益な
予測情報を与える工夫がなされていなかった（特開昭６
３−３５２８１号等）。

特に、道路が山間部に延長され都市部では過密および騒
音対策が必要になったために、長大トンネルが急増しつ
つあるが、これらの長大１−ンネルでは工業用テレビカ
メラを用いた目視監視が主体であり、長時間緊張を強い
られる監視者にとっては多犬な負担がかかっている。

また、従来の交通流の渋滞検出には、ループ式や超音波
センサ式等のセンサで感知できた車速や占有率を閾値に
より区別し、その結果または結果の組合せにより渋滞レ
ベルを判定する方式や、渋滞交通流特有の現象のひとつ
である粗密波に着目して、渋滞判定や予測を行う方式が
ある（特開昭６２−２９５２００号、特１ｍ昭６３−５
３６９８号等）。

これらは、計測値を線形方程式等により処理し、一定の
閾値と比較して求めた正負の変動要因等を用いて渋滞検
出および予測を行うため、本来的に曖昧さを持った非線
形的な交通流の渋滞等には、必ずしもうまく適合してい
なかった。

［発明が解決しようとする課題コ 上記従来技術においては、感知器の地点削測値に基づき
閾値および渋滞現象の一つである粗密波を数式的に処理
し、渋滞等を予測しているために、渋滞発生の諸要因ま
でさかのぼってそれらを定性的に把握し分析する配慮が
なく、誤差が生じやすいという問題があった。

本発明の目的は、画像処理による空間的な状態量（交通
量，車速，占有率，大形車混入率，車間距離等）の諸検
出値を曖昧な量としてとらえ、本来的に非線形的な渋滞
等髪検知予測し、情報表示や警報出力が可能な交通流計
測装置を提供することである。

［課題を解決するための手段］ 本発明は、上記目的を達成するために、画像入力装置か
らの交通流画像データを画像処理して車両データを抽出
認識し、車両の台数，速度，占有率等を計測し渋滞等の
交通流の情報を出力する交通流計測装置において、画像
処理により抽出認識された車両の台数，速度，占有率等
をそれぞれ言１測する複数の剖７Ｉ＋リモジュールと、
ｉｌ８１！ｌ結果を１次〜ｎ次微分する微分モジュール
と、言Ｉ測結果と微分結果とを取り込み少なくとも１段
のファジィ推論を実行し制御量に対するファジィ評価集
合を出力する定性ファジィ推論モジュールと、ファジィ
評価集合を取り込み前記制御量の定量値を導出する演算
モジュールとを備えた交通流計測装置を提案するもので
ある。

前記画像入力装置が遠隔値に複数配置されていても、そ
れら複数の画像入力装置に共通の処理手段として中央制
御施設に前記画像処理装置以下の部分を設置すれば、全
体の構成が単純になる。

［作用コ 本発明においては、画像からの削測値を曖昧量としてと
らえ、交通流をｎ次元的な俯轍図上での定性的な動きと
して把握し、ファジィ推論により交通流の全体的な動向
を評価し、渋滞検出および予測を的確に実行する。

したがって、現実の交通流の変化との対応が良くなり、
予測が正確なので、従来のように、渋滞の表示があった
地点に行ったら渋滞が全くなかったというような不都合
がほとんど無くなる。

特に、長大トンネル等の監視用テレビカメラでの目視監
視を継続しなくても、渋滞等の異常が予測された時に予
測情報や警報をオンラインで出力することが可能になり
、監視業務の負担を大幅に軽減できる。

［実施例］ 次に、図面を参照して、本発明の実施例を説明する。

第１−図は本発明による交通流計測装置の一実施例の構
成を示すブロック図である。交通流計測装置１は、画像
入力装置２からの画像を例えば一定周期で取り込み、交
通流をＨ」測する。画像入力装置２は、道路周辺に設置
されたテレビカメラ等であり、道路上を流れる車両を撮
像する。

本発明の対象である交通流計測装置］−は、画像処理モ
ジュール３と、割測装置４と、記憶装置９と、表示装置
１０と、表示器１１と、出力装置１２とからなる。削測
装置４は、複数の計測モジュール５と、微分（差分）モ
ジュール６と、定性ファジィ推論モジュール７と、演算
モジュール８とを含んでいる。

画像処理モジュール３は、画像入力装置２から画像デー
タを取り込み、車両を抽出し認識する。

画像処理モジュール３の内部構成の一例を第２図に示す
。画像処理モジュール３は、まず、入力画像と車両が映
っていない背景画像とから差分により差分画像を求める
。次に、差分画像を濃淡の閾値により区別して２値画像
を求める。この差分画像から２値画像を求める際に、差
分画像の微分，平滑化，拡大・縮小等の処理を行っても
よい。さらに、２値画像から走行レーンごとに車両の特
徴量を抽出し認識する。

計測装置４内の計測モジュール５は、車両の台数，車速
，車種，占有率等をそれぞれのモジュールで計測する。

微分（差分）モジュール６は、計測モジュール５からの
削測値を１次〜ｎ次微分する。

定性ファジィ推論モジュール７は、第３図に示すような
内部構成を有し、微分（差分）モジュール６から各定性
変数（計測値Ａ−Ｚ，微分値ａＡ〜ａＺ）を取り込み、
曖昧量として１段または多段ファジィ推論を実行し、制
御量に対するファジィ評価集合（ａ　−　Ｚ）を出力す
る。ファジィ評価集合は、制御量の各評価に対する適合
度（０．○〜１．０）の集合である。

演算モジュール８は、制御量に対するファジィ７一 評価集合（　ａ　−　ｚ　）を取り込み、第４図に示す
ように、各制御量の評価関数をファジィ集合値でカット
オフし、さらに有効面積に対する重心演算等を実行し、
制御量の定量値を導入する。

記憶装置９は、画像処理モジュール３〜演算モジュール
８と表示装置１０と出力装置１２とに接続され、入力画
像，計測値，微分値，各定性変数，ファジィ評価値（メ
ンバシップ関数）等を記憶する。

表示装置１０は、記憶装置９の内容から必要なデータや
画像を取り出し、表示器１１に出力表示させる。

出力装＠１２は、記憶装置９の内容（特に制御定量値）
を外部媒体に出力しまたは外部装置と通信するインタフ
ェースである。

上記構成の本発明交通流計測装置においては、交通量（
車両台数），車速，占有率，車種（犬型車混入率），車
間距離等を削測し、渋滞を検知するとともに、近い将来
の交通量を正確に予測できる。

実際の道路で交通に影響を与える要因には、工事等の道
路規制または交通流計測装置の設置環境などの諸要因が
あるが、ここでは、代表的な交通量，車速，占有率を例
として説明する。

第５図は交通密度（占有率）と速度との相関を示す図、
第６図は交通密度（占有率）と交通量との相関を示す図
、第７図は速度と交通量との相関を示す図である。これ
らの相関図においては、車両が自由に流れることが可能
な領域を自由流域とし、車両が先行車両に拘束されて不
安定な非定常流となる領域および渋滞が発生する領域を
渋滞領域としてある。

第５図〜第７図の相関を３次元空間上に表すと、第８図
のように、渋滞領域を俯瞼図上の特定領域として表現し
、領域内での位置と方向とを把握すれば、渋滞を正確に
判定できる。なお、第８図では上記３要囚を表現したが
、さらに多くの要因が有る場合は、ｎ次元に拡張可能で
ある。

定性ファジィ推論の例を第９図に示す。ここでは、理解
しやすいように、交通密度（占有率）の１要因について
示してある。

同図（Ａ）において、例えば、占有率３０％のときに、
占有率（○）を高いと判定する定性評価関数をＨ、中程
度と判定する定性評価関数をＭ、低いと判定する定性評
価関数をＬとすると、占有率が３０％のとき、高い（○
）ｕは０．６、中程度（０）Ｍは０．８、低い（○）１
，は０．３と評価する。

また、同図（Ｂ）において、占有率の変化率ａ○につい
ても、減少−，不変Ｏ，増加十の定性評価関数で評価す
ると、−５％変化したときには、目的値（例えば渋滞）
が増加（ａ○）十の適合度は０．２、不変（ａ○）０は
０．８、減少（ａＯ）は０．５と評価する。

ここで、各ファジィ推論は、例えばミニマックス法を適
用した場合、次のような関係があり、ａρ　（渋滞変化
率）二〇十ａ○ 第９図（Ｃ）の因果構造により定義できる。

この因果構造は、第６図に基づき定性状態を定義したも
のである。ルールは、占有率（○）の３状態（Ｈ，Ｍ．
Ｌ）と占有率微分値（ａ　Ｏ）の３状態（−，０，十）
との組合せで、合計９個ある。

例λば、占有率（０）が高＜（Ｈ）．変化（ａ○）が減
少（一）であれば、渋滞変化量（ａρ）は減少すること
を意味している。

これをｉ　ｆ　−　ｔ　ｈ　ｅ　ｎ形式で記述すると、
ｊｆ　　○がＬ　かっ　ａ○が ｔｈｅｎ　　ａρは となる。

第９図に示す適合度は、具体的には、 μＨ　（０）　，μｓ　（０）　，μＬ　（０）　＝　
（０．６，　０．８，　０．　３）μ＋　（ａｏ）　．
　ｕｏ　（ａｏ）　．　ｔｔ−　（ａｏ）（０．２，　
０．８，　０．５） であり、前記ｉｆ−ｔｈｅｎのルールは、次のように表
せる。

（ａρ）＝Ｍｊ．ｎ（μ　（Ｏ），μ　（０）Ｍ］ｎ　
（０．３，０．５） ０．３ 同様に、他の８ルールの演算を実施した適合度を第１０
図に示す。

総合的なａρのファジィ評価集合は、第１０図の各評価
値より＋（増加），０（不変）、−（？ｆｆＣ少）ごと
の集合で求める。すなわち、第１０図から、増加は４ル
ール、不変は１ルール、減少は４ルールの適合度の集合
であり、 ｔｔ＋（ａρ）　　＝Ｍａｘ　（Ｍｉｎ　（μｏ　（０
）　＋　μ＋　（ａｏ）　）Ｍ］ｎ　（μｏ　（０）　
＋　ｐｏ　（ａ　Ｏ）　）Ｍｉｎ　（ｔｔＭ（０）　＋
　μ＋　（ａｏ）　）Ｍｉｎ（μ＋、（０）　ｒ　μ＋
　（ａ　Ｏ）　）＝Ｍａｘ　（０．２，　０．６，　０
．２，　０．２）＝０．６ 同様にして、μｏ（ａρ）＝０．８、μ（ａρ）０．５
となる。

よって、ａρの定性ファジィ評価適合度集合Ｓは、 Ｓ（ａρ）＝（μ＋（ａρ），μｏ（ａρ），μ−（ａ
ρ）） ＝　　｛０．６，０．８，０．５｝ となり、定性ファジィ推論結果が得られる。

同様の演算は、占有率についてだけでなく、度等の要因
についても実行できる。

速 こうして得られた定性ファジィ推論結果を基に、定めら
れた定性評価メンバシップ関数により、演算モジュール
８で逆変換演算を実行し、制御定量値（渋滞度）を求め
る例を第１１図に示す。演算モジュール８は、増加（＋
）、不変（０），減少（一）の各評価関数に対し、適合
度集合Ｓの各適合値でカッ１・オフし、重心演算等によ
り，渋滞度を求める。

このように、本実施例によれば、占有率等から定性的な
動きを全体的に評価し、渋滞度を定量的に求め予測する
ことが可能である。

上記の例は、定性ファジィ推論モジュール７や渋滞変化
適合度等の演算モジュール８の動作を明確にするために
、単純化したものであった。実際の渋滞を予測推論する
機構の全体構造の一例を第１２図に示す。第１２図は、
第２図の各段および階数に対応して記述してある。

この例では、既に述べたように、渋滞度予測は単一の要
素から類推するのではなく、複数の要素について総合的
に判断し、大局的に把握した上で評価している。すなわ
ち、交通量と占有率，交通量と速度，速度と占有率の訓
測値間の相関による渋滞度変化量（ａ渋滞度）の他に、
交通量と車間距離，占有率とその変化率（ａ占有率）の
相関による渋滞度変化量（ａ渋滞度）等から、渋滞変化
量（ａ渋滞度）を総合的に推論し、適合度を定性的に求
める。

この方式によれば、交通量を種々の要因から大局的に把
握でき、渋滞度等を正確に予測することが可能である。

［発明が効果］ 本発明によれば、画像による交通流計測装置において、
計測値を曖昧量としてとえら、交通流をｎ次元的な俯撤
回上での定性的な動きとして解析し、ファジィ推論によ
り交通流の全体的な動向を評価し、渋滞検出と予測とを
正確かつ迅速に実行できる交通流計測装置が得られる。

特に、長犬ｌ〜ンネル等の監視カメラでの目視監視を継
続しなくとも、渋滞等の異常が予測された時に予測情報
や警報をオンラインで出力することが可能となり、監視
業務の負担を大幅に軽減できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による交通流計測装置の一実施例の構成
を示すブロック図、第２図は画像処理モジュールの一例
を示すブロック図、第３図は定性ファジィ推論モジュー
ルの構成の一例を示すブロック図、第４図は演算モジュ
ールの機能を示す図、第５図は交通密度（占有率）と速
度との相関を示す図、第６図は交通密度（占有率）と交
通量との相関を示す図、第７図は速度と交通量との相関
を示す図、第８図は交通流相関を３次元的に表し俯轍的
に示す図、第９図は定性ファジィ推論の例を示す図、第
１０図は渋滞変化適合度の例を示す図、第１１図は演算
モジュール処理例を示す図、第１２図は渋滞予測推論機
能の全体構造を示す図である。 ］−・・交通流計測装置、２・・画像入力装冒、３　・
画像処理モジュール、４　計測装置、５・・計測モジュ
ール・ 微分（差分）モジュール、 ・定性ファジィ推論モジュール、 演算モジュール、９・・・記憶装置、 ○・・表示装置、１１・表示器、 ２・・・出力装置。 代理人　　鵜　　沼　　辰　　之 第 図 Ｈ７”Ｊ　口ｔＪｆｉｆｈ　ｒｅ’１　ｇ２ＯＨ，（２
Ｍ，（２ｔ：　７７　シ’ｒ自司区価稟ｇイａ９ 乙え０：　定量イ５Ｌ 第 図 第 図 第 図 ｌ帽

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、画像入力装置からの交通流画像データを画像処理し
   て車両データを抽出認識し、車両の台数、速度、占有率
   等を計測し渋滞等の交通流の情報を出力する交通流計測
   装置において、 前記画像処理により抽出認識された車両の台数、速度、
   占有率等をそれぞれ計測する複数の計測モジュールと、 前記計測結果を１次〜ｎ次微分する微分モジュールと、 前記計測結果と前記微分結果とを取り込み少なくとも１
   段のファジィ推論を実行し制御量に対するファジィ評価
   集合を出力する定性ファジィ推論モジュールと、 前記ファジィ評価集合を取り込み前記制御量の定量値を
   導出する演算モジュールと を備えたことを特徴とする交通流計測装置。 ２、請求項１に記載の交通流計測装置において、前記画
   像入力装置が遠隔値に複数配置され、前記画像処理装置
   以下の手段が前記複数の画像入力装置に共通の処理手段
   として中央制御施設に設置されていることを特徴とする
   交通流計測装置。