JPH05312819A - 移動物体の速度検出装置 - Google Patents
移動物体の速度検出装置Info
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- JPH05312819A JPH05312819A JP4121691A JP12169192A JPH05312819A JP H05312819 A JPH05312819 A JP H05312819A JP 4121691 A JP4121691 A JP 4121691A JP 12169192 A JP12169192 A JP 12169192A JP H05312819 A JPH05312819 A JP H05312819A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 道路等の移動面を臨む任意の地点から移動中
の移動物体の速度を精度良く検出する。 【構成】 移動物体を設定された時間間隔で撮影し、そ
の撮影された画像中の移動物体存在領域を抽出し、さら
に時間的に連続し、かつ異なる時刻で撮影された複数の
画像における各画素のオプティカルフローを抽出し、そ
の抽出されたオプティカルフローを移動物体存在領域に
ついて統計的に処理し不正確なものを排除し、残された
オプティカルフローから移動物体存在領域についての１
つのベクトルを算出する。この後、決定された移動ベク
トルをカメラの焦点距離と光軸の方向角および俯角を用
いて移動面上に投影して画素を実距離に変換し、移動物
体の実速度を算出する。
の移動物体の速度を精度良く検出する。 【構成】 移動物体を設定された時間間隔で撮影し、そ
の撮影された画像中の移動物体存在領域を抽出し、さら
に時間的に連続し、かつ異なる時刻で撮影された複数の
画像における各画素のオプティカルフローを抽出し、そ
の抽出されたオプティカルフローを移動物体存在領域に
ついて統計的に処理し不正確なものを排除し、残された
オプティカルフローから移動物体存在領域についての１
つのベクトルを算出する。この後、決定された移動ベク
トルをカメラの焦点距離と光軸の方向角および俯角を用
いて移動面上に投影して画素を実距離に変換し、移動物
体の実速度を算出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、走行車両の速度を検出
する交通管制システム等に適用して好適な移動物体の速
度検出装置に関するものである。
する交通管制システム等に適用して好適な移動物体の速
度検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】交通管制システムにおいて用いられる車
両の速度情報には、ある地点における車両の瞬間速度で
ある地点速度、車両が走行した距離を走行時間で割って
得られる走行速度、車両が走行した距離をそれに要した
全時間で割って得られる区間速度等がある。本発明で対
象にしている速度とは車両の地点速度のことである。
両の速度情報には、ある地点における車両の瞬間速度で
ある地点速度、車両が走行した距離を走行時間で割って
得られる走行速度、車両が走行した距離をそれに要した
全時間で割って得られる区間速度等がある。本発明で対
象にしている速度とは車両の地点速度のことである。
【０００３】従来の交通管制システムにおいて、車両の
地点速度（以下、速度と略記）の計測に主に用いられて
いる装置としては、ループコイル式のような車両感知器
を用いるものと、超音波のドップラー効果を用いるもの
がある。
地点速度（以下、速度と略記）の計測に主に用いられて
いる装置としては、ループコイル式のような車両感知器
を用いるものと、超音波のドップラー効果を用いるもの
がある。
【０００４】車両感知器を用いた速度計測装置は、数メ
ートル間隔で設置された車両感知器の車両通過時刻の差
を計測することによって速度を算出する方法である。感
知器の設置場所は、超音波を用いたものは、道路上方約
５ｍもしくは道路斜め上方約２ｍであり、金属感知を用
いたものは道路面下である。
ートル間隔で設置された車両感知器の車両通過時刻の差
を計測することによって速度を算出する方法である。感
知器の設置場所は、超音波を用いたものは、道路上方約
５ｍもしくは道路斜め上方約２ｍであり、金属感知を用
いたものは道路面下である。
【０００５】ドップラー効果を用いた計測装置は、走行
車両に向かって超音波を放射し、ドップラー効果による
反射波の周波数偏移量を計測することによって速度を算
出する方法である。装置の設置場所は、計測を行う道路
の路側である。
車両に向かって超音波を放射し、ドップラー効果による
反射波の周波数偏移量を計測することによって速度を算
出する方法である。装置の設置場所は、計測を行う道路
の路側である。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような従来から主に用いられている車両速度検出装置
は、装置の構造上、設置された地点における限られたご
く狭い範囲においてしか適用できなかった。また、他の
地点を計測するために装置位置を変更する場合において
も、工事によって新たに設置したり、人手によって再設
置を行ったりする事が主であった。このようなことか
ら、ある広がりをもった範囲において、観測者が速度検
出を必要とする地点に検出装置を任意に設置し、車両速
度を検出することはできないという問題があった。
ような従来から主に用いられている車両速度検出装置
は、装置の構造上、設置された地点における限られたご
く狭い範囲においてしか適用できなかった。また、他の
地点を計測するために装置位置を変更する場合において
も、工事によって新たに設置したり、人手によって再設
置を行ったりする事が主であった。このようなことか
ら、ある広がりをもった範囲において、観測者が速度検
出を必要とする地点に検出装置を任意に設置し、車両速
度を検出することはできないという問題があった。
【０００７】また、設置状態により検出結果が大きく変
動するといった問題もあった。
動するといった問題もあった。
【０００８】本発明は、前記問題点を解決するためにな
されたものであり、その目的は、道路等の移動物体の移
動面を臨む任意の地点から移動中の移動物体の速度を精
度良く検出することができる移動物体の速度検出装置を
提供することである。
されたものであり、その目的は、道路等の移動物体の移
動面を臨む任意の地点から移動中の移動物体の速度を精
度良く検出することができる移動物体の速度検出装置を
提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明においては、移動物体を撮影するカメラの焦
点距離と光軸の方向角および俯角を入力するカメラ情報
入力手段と、設定された時間間隔で撮影された画像中の
移動物体存在領域を抽出する領域抽出手段と、時間的に
連続し、かつ異なる時刻で撮影された複数の画像におけ
る各画素のオプティカルフローを抽出するオプティカル
フロー抽出手段と、抽出されたオプティカルフローを前
記領域抽出手段で抽出された移動物体存在領域について
統計的に処理し不正確なものを排除する統計処理手段
と、残されたオプティカルフローから移動物体存在領域
についての１つのベクトルを算出する移動ベクトル決定
手段と、決定された移動ベクトルをカメラの焦点距離と
光軸の方向角および俯角を用いて移動面上に投影して画
素を実距離に変換し、移動物体の実速度を算出する移動
ベクトル投影手段とを具備させた。
に、本発明においては、移動物体を撮影するカメラの焦
点距離と光軸の方向角および俯角を入力するカメラ情報
入力手段と、設定された時間間隔で撮影された画像中の
移動物体存在領域を抽出する領域抽出手段と、時間的に
連続し、かつ異なる時刻で撮影された複数の画像におけ
る各画素のオプティカルフローを抽出するオプティカル
フロー抽出手段と、抽出されたオプティカルフローを前
記領域抽出手段で抽出された移動物体存在領域について
統計的に処理し不正確なものを排除する統計処理手段
と、残されたオプティカルフローから移動物体存在領域
についての１つのベクトルを算出する移動ベクトル決定
手段と、決定された移動ベクトルをカメラの焦点距離と
光軸の方向角および俯角を用いて移動面上に投影して画
素を実距離に変換し、移動物体の実速度を算出する移動
ベクトル投影手段とを具備させた。
【００１０】
【作用】移動ベクトルとは、対象移動物体の運動が画像
に投影された時に生じる画像上の見かけの速度ベクトル
のことであり、また、オプティカルフローとは、時間的
に連続する画像間での同一の点の動きを示すベクトルで
ある。
に投影された時に生じる画像上の見かけの速度ベクトル
のことであり、また、オプティカルフローとは、時間的
に連続する画像間での同一の点の動きを示すベクトルで
ある。
【００１１】上記手段によれば、カメラの焦点距離と光
軸の方向角および俯角をカメラ情報入力手段により入力
し、また、カメラで撮影した走行車両等の移動物体を含
む画像中の移動物体存在領域を領域抽出手段で抽出し、
また時間的に連続した複数の画像における各画素のオプ
ティカルフローを抽出する。そして、そのオプティカル
フローを領域抽出手段で抽出された領域について統計的
に処理を行い、不正確なものを排除する。さらに、残さ
れたオプティカルフローから１つのベクトルを決定し、
その決定された移動ベクトルをカメラの焦点距離と光軸
の方向角および俯角を用いて移動面上に投影し画素を実
距離に変換することにより移動物体の実速度を算出す
る。
軸の方向角および俯角をカメラ情報入力手段により入力
し、また、カメラで撮影した走行車両等の移動物体を含
む画像中の移動物体存在領域を領域抽出手段で抽出し、
また時間的に連続した複数の画像における各画素のオプ
ティカルフローを抽出する。そして、そのオプティカル
フローを領域抽出手段で抽出された領域について統計的
に処理を行い、不正確なものを排除する。さらに、残さ
れたオプティカルフローから１つのベクトルを決定し、
その決定された移動ベクトルをカメラの焦点距離と光軸
の方向角および俯角を用いて移動面上に投影し画素を実
距離に変換することにより移動物体の実速度を算出す
る。
【００１２】この結果、道路を臨む任意の地点から走行
中の車両等の移動物体の速度を精度良く検出することが
できる。
中の車両等の移動物体の速度を精度良く検出することが
できる。
【００１３】
【実施例】以下、本発明による移動物体の速度検出装置
を図面を用いて詳細に説明する。
を図面を用いて詳細に説明する。
【００１４】図１は本発明による移動物体の速度検出装
置の一実施例を示す全体構成図であり、道路を走行する
車両等の移動物体を撮像するテレビカメラ１、このテレ
ビカメラ１の方向角を検出するセンサ２、テレビカメラ
１で撮像された画像をディジタル画像に変換するアナロ
グ・ディジタル変換回路（Ａ／Ｄ）３、コンピュータか
らなる情報処理装置４、画像データや情報データ等を表
示する表示装置（ＣＲＴ）５、磁気ディスク，光ディス
ク等からなる補助記憶装置６を備えている。この場合、
情報処理装置４は、ＣＰＵ４０とメモリ４１とを備えて
いる。
置の一実施例を示す全体構成図であり、道路を走行する
車両等の移動物体を撮像するテレビカメラ１、このテレ
ビカメラ１の方向角を検出するセンサ２、テレビカメラ
１で撮像された画像をディジタル画像に変換するアナロ
グ・ディジタル変換回路（Ａ／Ｄ）３、コンピュータか
らなる情報処理装置４、画像データや情報データ等を表
示する表示装置（ＣＲＴ）５、磁気ディスク，光ディス
ク等からなる補助記憶装置６を備えている。この場合、
情報処理装置４は、ＣＰＵ４０とメモリ４１とを備えて
いる。
【００１５】このＣＰＵ４０とメモリ４１とから構成さ
れる情報処理装置４を機能的に分解すると、図２に示す
ように、カメラ情報入力部４０２、画像入力部４０３、
領域抽出部４０４、オプティカルフロー抽出部４０５、
統計処理部４０６、移動ベクトル決定部４０７、移動ベ
クトル投影部４０８、データバス４０９から構成され
る。
れる情報処理装置４を機能的に分解すると、図２に示す
ように、カメラ情報入力部４０２、画像入力部４０３、
領域抽出部４０４、オプティカルフロー抽出部４０５、
統計処理部４０６、移動ベクトル決定部４０７、移動ベ
クトル投影部４０８、データバス４０９から構成され
る。
【００１６】次に、本実施例の移動物体の速度検出装置
の動作を、道路を走行する車両の速度を検出する場合を
例に挙げて説明する。
の動作を、道路を走行する車両の速度を検出する場合を
例に挙げて説明する。
【００１７】図１および図２において、道路を走行する
車両を臨む任意の地点にテレビカメラ１を設置し、走行
車両をデレビカメラ１で撮像する。この撮像した画像
は、アナログ・ディジタル変換回路（Ａ／Ｄ）３により
ディジタル画像に変換され、画像入力部４０３に入力さ
れる。同時に、デレビカメラ１の焦点距離および方向角
と俯角がセンサ２によりカメラ情報入力部４０２に入力
される。
車両を臨む任意の地点にテレビカメラ１を設置し、走行
車両をデレビカメラ１で撮像する。この撮像した画像
は、アナログ・ディジタル変換回路（Ａ／Ｄ）３により
ディジタル画像に変換され、画像入力部４０３に入力さ
れる。同時に、デレビカメラ１の焦点距離および方向角
と俯角がセンサ２によりカメラ情報入力部４０２に入力
される。
【００１８】画像入力部４０３に入力された走行車両の
ディジタル画像は、領域抽出部４０４で任意のしきい値
により処理され、車両領域とその他の領域に分割され
る。
ディジタル画像は、領域抽出部４０４で任意のしきい値
により処理され、車両領域とその他の領域に分割され
る。
【００１９】一方、オプティカルフロー抽出部４０５で
は、図３のフローチャートに示すように、入力された画
像に対して任意の窓関数により平滑化処理（ステップ７
１）を行う。次に、この平滑化処理された画像に対して
微分処理（ステップ７２）を行い、各画素における水平
・垂直方向の濃度の微分値（Ｉx，Ｉy）を求める。ま
た、時間的に連続する２つのフレームの画像から濃度の
差分値（Ｉt）を求める。これらの値を用いて構成され
る方程式 Ｉx・ｕ＋Ｉy・ｖ＋Ｉt＝０ ｕ：移動ベクトルの水平方向成分 ｖ：移動ベクトルの垂直方向成分 から最小自乗演算（ステップ７３）により、各画素にお
けるオプティカルフロー（ｕ，ｖ）を求める。この手法
は勾配法と呼ばれる。
は、図３のフローチャートに示すように、入力された画
像に対して任意の窓関数により平滑化処理（ステップ７
１）を行う。次に、この平滑化処理された画像に対して
微分処理（ステップ７２）を行い、各画素における水平
・垂直方向の濃度の微分値（Ｉx，Ｉy）を求める。ま
た、時間的に連続する２つのフレームの画像から濃度の
差分値（Ｉt）を求める。これらの値を用いて構成され
る方程式 Ｉx・ｕ＋Ｉy・ｖ＋Ｉt＝０ ｕ：移動ベクトルの水平方向成分 ｖ：移動ベクトルの垂直方向成分 から最小自乗演算（ステップ７３）により、各画素にお
けるオプティカルフロー（ｕ，ｖ）を求める。この手法
は勾配法と呼ばれる。
【００２０】また、統計処理部４０６では、領域抽出部
４０４とオプティカルフロー抽出部４０５から得られた
結果から、図４のフローチャートに示すように、方向角
に基づく統計処理（ステップ８１）と大きさに基づく統
計処理（ステップ８２）という２つの統計処理により、
１つの領域内で誤りであると想定されるオプティカルフ
ローを排除する。以下に、この二つの統計処理を図６，
図７，図８を用いて説明する。
４０４とオプティカルフロー抽出部４０５から得られた
結果から、図４のフローチャートに示すように、方向角
に基づく統計処理（ステップ８１）と大きさに基づく統
計処理（ステップ８２）という２つの統計処理により、
１つの領域内で誤りであると想定されるオプティカルフ
ローを排除する。以下に、この二つの統計処理を図６，
図７，図８を用いて説明する。
【００２１】図６における（ｘ，ｙ）は画像平面の座標
を表す。ここに示されている領域Ｒは、領域抽出部４０
４において抽出された１つの対象移動物体の領域である
とする。Ｗi（ｕi，ｖi）はオプティカルフローを示す
ベクトルであり、領域Ｒ内に存在するものを示す。ま
た、ここで用いた添字ｉは領域内の第ｉ番目のオプティ
カルフローを示す。
を表す。ここに示されている領域Ｒは、領域抽出部４０
４において抽出された１つの対象移動物体の領域である
とする。Ｗi（ｕi，ｖi）はオプティカルフローを示す
ベクトルであり、領域Ｒ内に存在するものを示す。ま
た、ここで用いた添字ｉは領域内の第ｉ番目のオプティ
カルフローを示す。
【００２２】まず、オプティカルフローの方向角に基づ
く統計処理（ステップ８１）では、前述の図６のような
入力から、次の式により各Ｗiの方向角θiを求める。
く統計処理（ステップ８１）では、前述の図６のような
入力から、次の式により各Ｗiの方向角θiを求める。
【００２３】θi＝ｔａｎ~1（ｖi／ｕi） （０≦θi＜３６０°） このθiの値を用い、図７に示すように横軸を方向角、
縦軸をオプティカルフローの数としたヒストグラムを作
成する。このヒストグラムのピーク位置Ｐ１を中心とし
た任意の範囲Ｄ１に含まれないオプティカルフローを排
除する。
縦軸をオプティカルフローの数としたヒストグラムを作
成する。このヒストグラムのピーク位置Ｐ１を中心とし
た任意の範囲Ｄ１に含まれないオプティカルフローを排
除する。
【００２４】次にオプティカルフローの大きさに基づく
統計処理（ステップ８２）では、方向角に基づく統計処
理（ステップ８１）で残ったものについて、さらに各Ｗ
iの大きさ｜Ｗi｜を求める。
統計処理（ステップ８２）では、方向角に基づく統計処
理（ステップ８１）で残ったものについて、さらに各Ｗ
iの大きさ｜Ｗi｜を求める。
【００２５】｜Ｗi｜＝√（ｕi 2＋ｖi 2） この｜Ｗi｜の値を用し、同様に図８に示すように横軸
を大きさ、縦軸をオプティカルフローの数としたヒスト
グラムを作成する。このヒストグラムのピーク位置Ｐ２
を中心とした任意の範囲Ｄ２に含まれないオプティカル
フローをさらに排除する。
を大きさ、縦軸をオプティカルフローの数としたヒスト
グラムを作成する。このヒストグラムのピーク位置Ｐ２
を中心とした任意の範囲Ｄ２に含まれないオプティカル
フローをさらに排除する。
【００２６】１つの領域内で以上のような処理を行い、
誤りであると想定されるオプティカルフローを排除す
る。
誤りであると想定されるオプティカルフローを排除す
る。
【００２７】移動ベクトル決定部４０７では、図５のフ
ローチャートに示すように、ベクトル算出処理（ステッ
プ９１）において統計処理部４０６で残ったオプティカ
ルフローの平均をとることにより、移動ベクトルの方向
および大きさの算出を行い、さらに、始点算出処理（ス
テップ９２）でオプティカルフローの始点の重心をとる
ことにより，移動ベクトルの始点の決定を行う。これに
より、領域抽出部で得られた各領域について各１つの移
動ベクトルが決定される。
ローチャートに示すように、ベクトル算出処理（ステッ
プ９１）において統計処理部４０６で残ったオプティカ
ルフローの平均をとることにより、移動ベクトルの方向
および大きさの算出を行い、さらに、始点算出処理（ス
テップ９２）でオプティカルフローの始点の重心をとる
ことにより，移動ベクトルの始点の決定を行う。これに
より、領域抽出部で得られた各領域について各１つの移
動ベクトルが決定される。
【００２８】移動ベクトル投影部４０８では、まず、画
像入力部４０３において得られたディジタル画像の水平
方向の画素数と、カメラ１の水平方向の有効撮像範囲か
ら画素に対する実距離の比を求める。
像入力部４０３において得られたディジタル画像の水平
方向の画素数と、カメラ１の水平方向の有効撮像範囲か
ら画素に対する実距離の比を求める。
【００２９】Ｄ＝Ｒ／Ｃ Ｄ：１画素の対する実距離の値 Ｒ：カメラの水平方向の実距離 Ｃ：画像の水平方向の画素数 本発明では、車両の走行する道路を平面であると仮定
し、移動ベクトル決定部４０７で得られた画像上の移動
ベクトルを該平面に投影し、先出の比の値を用いること
により、実空間における動きべクトルを求める。
し、移動ベクトル決定部４０７で得られた画像上の移動
ベクトルを該平面に投影し、先出の比の値を用いること
により、実空間における動きべクトルを求める。
【００３０】以下に、用いられる方程式と変数の表記法
について説明する。まず、全体の座標設定を図９によっ
て説明する。
について説明する。まず、全体の座標設定を図９によっ
て説明する。
【００３１】図９における（Ｘ，Ｙ，Ｚ）はカメラ１の
焦点を原点Ｏとした３次元空間の座標であり、Ｘ−Ｚ平
面は道路平面と平行に設定してある。
焦点を原点Ｏとした３次元空間の座標であり、Ｘ−Ｚ平
面は道路平面と平行に設定してある。
【００３２】また、（Ｘ，Ｙ）は画像平面の座標であ
り、ｙ軸がＹ−Ｚ平面上に存在するように設定してあ
る。
り、ｙ軸がＹ−Ｚ平面上に存在するように設定してあ
る。
【００３３】Ｈは、原点Ｏから道路平面までの距離から
車両の平均車高の半分を減じた距離で表される。
車両の平均車高の半分を減じた距離で表される。
【００３４】平面Ｐは道路平面と平行な投影平面であ
り、Ｙ軸にそって原点ＯからＨの距離に設定されてい
る。
り、Ｙ軸にそって原点ＯからＨの距離に設定されてい
る。
【００３５】ｆはカメラの焦点距離であり、その方向は
画像平面と垂直に交わり、画像原点を通過する。
画像平面と垂直に交わり、画像原点を通過する。
【００３６】ｑ0は移動ベクトル決定部４０７で得られ
た移動ベクトルの起点を示す画像上の点である。さら
に、ｑ1はｑ0から移動ベクトルにより移動した後の画像
上の点である。
た移動ベクトルの起点を示す画像上の点である。さら
に、ｑ1はｑ0から移動ベクトルにより移動した後の画像
上の点である。
【００３７】Ｑ0，Ｑ1はそれぞれｑ0，ｑ1が投影平面上
に射影された点であり、そのベクトルＷは実空間におれ
る運動ベクトルである。
に射影された点であり、そのベクトルＷは実空間におれ
る運動ベクトルである。
【００３８】図１０は、図９をＸ軸方向から表したもの
であり、θはＺ軸からカメラの光軸方向までの俯角を示
す。
であり、θはＺ軸からカメラの光軸方向までの俯角を示
す。
【００３９】図１１は、図９における画像の例であり、
ｗはｑ0からｑ1への移動ベクトルを示し、ｕはｗのｘ方
向成分であり、ｖはｗのｙ方向成分である。
ｗはｑ0からｑ1への移動ベクトルを示し、ｕはｗのｘ方
向成分であり、ｖはｗのｙ方向成分である。
【００４０】以上、図９，図１０，図１１を用いて説明
した設定の下で、次のような式が導かれる。
した設定の下で、次のような式が導かれる。
【００４１】Ｙ0＝Ｙ1＝−Ｈ Ｘ0＝ＤＨｘ0／（ｆｓｉｎθ−Ｄｙ0ｃｏｓθ） Ｚ0＝Ｈ（Ｄｙ0ｓｉｎθ＋ｆｃｏｓθ）／（ｆｓｉｎθ
−Ｄｙ0ｃｏｓθ） Ｘ1＝ＤＨｘ1／（ｆｓｉｎθ−Ｄｙ1ｃｏｓθ） Ｚ1＝Ｈ（Ｄｙ1ｓｉｎθ＋ｆｃｏｓθ）／（ｆｓｉｎθ
−Ｄｙ1ｃｏｓθ） Ｕ＝Ｘ1−Ｘ0，Ｖ＝Ｚ1−Ｚ0 （ｘ0，ｙ0）：点ｑ0の画像座標 （ｘ1，ｙ1）：点ｑ1の画像座標 （ｘ1，ｙ1）＝（ｘ0，ｙ0）＋（ｕ，ｖ） （Ｘ0，Ｙ0，Ｚ0）：点Ｑ0の３次元空間座標 （Ｘ1，Ｙ1，Ｚ1）：点Ｑ1の３次元空間座標 （Ｕ，Ｖ）：ベクトルＷのＸ方向，Ｚ方向成分 Ｄ：１画素に対する実距離の値 このような式を用い、実空間における運動ベクトルであ
るＷの値が実距離で求められる。
−Ｄｙ0ｃｏｓθ） Ｘ1＝ＤＨｘ1／（ｆｓｉｎθ−Ｄｙ1ｃｏｓθ） Ｚ1＝Ｈ（Ｄｙ1ｓｉｎθ＋ｆｃｏｓθ）／（ｆｓｉｎθ
−Ｄｙ1ｃｏｓθ） Ｕ＝Ｘ1−Ｘ0，Ｖ＝Ｚ1−Ｚ0 （ｘ0，ｙ0）：点ｑ0の画像座標 （ｘ1，ｙ1）：点ｑ1の画像座標 （ｘ1，ｙ1）＝（ｘ0，ｙ0）＋（ｕ，ｖ） （Ｘ0，Ｙ0，Ｚ0）：点Ｑ0の３次元空間座標 （Ｘ1，Ｙ1，Ｚ1）：点Ｑ1の３次元空間座標 （Ｕ，Ｖ）：ベクトルＷのＸ方向，Ｚ方向成分 Ｄ：１画素に対する実距離の値 このような式を用い、実空間における運動ベクトルであ
るＷの値が実距離で求められる。
【００４２】ここで求められた（Ｘ0，Ｙ0，Ｚ0）が検
出対象となった車両のカメラ１を基準とした位置を示
し、そのＷが検出に要した連続する２フレームの画像間
での位置の変位である。よって、１フレームの画像の時
間間隔をＴとすると、その速さＳは Ｓ＝‖Ｗ‖／Ｔ により求められる。
出対象となった車両のカメラ１を基準とした位置を示
し、そのＷが検出に要した連続する２フレームの画像間
での位置の変位である。よって、１フレームの画像の時
間間隔をＴとすると、その速さＳは Ｓ＝‖Ｗ‖／Ｔ により求められる。
【００４３】以上の説明からわかるように、本実施例に
よれば、図１に示す領域抽出部４０４の処理により得ら
れた領域を用いて、図４に示すような統計的な処理によ
って走行車両の移動ベクトルを決定しているので、精度
の良い領域抽出は必要なく、画像上で検出対象とする領
域（単一車両の領域または複数車両群の領域）を包括す
る範囲の抽出で十分である。したがって、領域抽出によ
る処理負担が少なく、またその結果に移動ベクトル決定
が大きく影響されない。さらに、移動ベクトル決定部４
０７において、統計処理を各オプティカルフローの方向
角を用いて行っているため、算出誤りを含むフローによ
る影響を受けにくく、より安定した検出が可能となる。
よれば、図１に示す領域抽出部４０４の処理により得ら
れた領域を用いて、図４に示すような統計的な処理によ
って走行車両の移動ベクトルを決定しているので、精度
の良い領域抽出は必要なく、画像上で検出対象とする領
域（単一車両の領域または複数車両群の領域）を包括す
る範囲の抽出で十分である。したがって、領域抽出によ
る処理負担が少なく、またその結果に移動ベクトル決定
が大きく影響されない。さらに、移動ベクトル決定部４
０７において、統計処理を各オプティカルフローの方向
角を用いて行っているため、算出誤りを含むフローによ
る影響を受けにくく、より安定した検出が可能となる。
【００４４】また、ビデオカメラ１を用いて検出を行っ
ているので、従来の装置と比べてより広い範囲での速度
検出が可能であり、さらに画像内に存在する複数の車両
についても同時に検出が可能である。
ているので、従来の装置と比べてより広い範囲での速度
検出が可能であり、さらに画像内に存在する複数の車両
についても同時に検出が可能である。
【００４５】また、カメラ情報入力部４０２によりカメ
ラの俯角等の値を逐次入力し、それに応じて移動ベクト
ル投影部４０８で速度算出を行っているので、速度検出
地点を変更することが極めて容易となる。
ラの俯角等の値を逐次入力し、それに応じて移動ベクト
ル投影部４０８で速度算出を行っているので、速度検出
地点を変更することが極めて容易となる。
【００４６】以上、本発明を実施例に基づき具体的に説
明したが、本発明は、前記実施例に限定されることな
く、その要旨に逸脱しない範囲において種々変更し得る
ことはいうまでもない。例えば、移動物体として道路を
走行する車両を例に挙げたが、人間、その他の物体であ
っても同様に検出することができる。
明したが、本発明は、前記実施例に限定されることな
く、その要旨に逸脱しない範囲において種々変更し得る
ことはいうまでもない。例えば、移動物体として道路を
走行する車両を例に挙げたが、人間、その他の物体であ
っても同様に検出することができる。
【００４７】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
移動物体を撮影するカメラの焦点距離と光軸の方向角お
よび俯角を入力するカメラ情報入力手段と、設定された
時間間隔で撮影された画像中の移動物体存在領域を抽出
する領域抽出手段と、時間的に連続し、かつ異なる時刻
で撮影された複数の画像における各画素のオプティカル
フローを抽出するオプティカルフロー抽出手段と、抽出
されたオプティカルフローを前記領域抽出手段で抽出さ
れた移動物体存在領域について統計的に処理し不正確な
ものを排除する統計処理手段と、残されたオプティカル
フローから移動物体存在領域についての１つのベクトル
を算出する移動ベクトル決定手段と、決定された移動ベ
クトルをカメラの焦点距離と光軸の方向角および俯角を
用いて移動面上に投影して画素を実距離に変換し、移動
物体の実速度を算出する移動ベクトル投影手段とを具備
させたので、道路等の移動面を臨む任意の地点から移動
中の車両等の移動物体の速度を精度良く検出することが
できる。
移動物体を撮影するカメラの焦点距離と光軸の方向角お
よび俯角を入力するカメラ情報入力手段と、設定された
時間間隔で撮影された画像中の移動物体存在領域を抽出
する領域抽出手段と、時間的に連続し、かつ異なる時刻
で撮影された複数の画像における各画素のオプティカル
フローを抽出するオプティカルフロー抽出手段と、抽出
されたオプティカルフローを前記領域抽出手段で抽出さ
れた移動物体存在領域について統計的に処理し不正確な
ものを排除する統計処理手段と、残されたオプティカル
フローから移動物体存在領域についての１つのベクトル
を算出する移動ベクトル決定手段と、決定された移動ベ
クトルをカメラの焦点距離と光軸の方向角および俯角を
用いて移動面上に投影して画素を実距離に変換し、移動
物体の実速度を算出する移動ベクトル投影手段とを具備
させたので、道路等の移動面を臨む任意の地点から移動
中の車両等の移動物体の速度を精度良く検出することが
できる。
【００４８】さらに、複数の移動物体の速度検出が同時
に可能となるといった効果がある。
に可能となるといった効果がある。
【図１】 本発明による移動物体の速度検出装置の一実
施例を示す全体構成図である。
施例を示す全体構成図である。
【図２】 図１における情報処理装置の機能ブロック図
である。
である。
【図３】 オプティカルフロー抽出部における処理の手
順を示すフローチャートである。
順を示すフローチャートである。
【図４】 統計処理部における処理の手順を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図５】 移動ベクトル決定部における処理の手順を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図６】 統計処理を説明するための説明図である。
【図７】 方向角に基づいた統計処理を説明するための
説明図である。
説明図である。
【図８】 大きさに基づいた統計処理を説明するための
説明図である。
説明図である。
【図９】 座標設定と変数表記法を説明するための説明
図である。
図である。
【図１０】 座標設定と変数表記法を説明するための説
明図である。
明図である。
【図１１】 座標設定と変数表記法を説明するための説
明図である。
明図である。
１…テレビカメラ、２…センサ、３…アナログ・ディジ
タル変換回路、４…情報処理装置、５…表示装置（ＣＲ
Ｔ）、６…補助記憶装置、４０１…ＣＰＵ、４０２…カ
メラ情報入力部，４０３…画像入力部、４０４…領域抽
出部、４０５…オプティカルフロー抽出部、４０６…統
計処理部、４０７…移動ベクトル決定部、４０８…移動
ベクトル投影部、４０９…データバス。
タル変換回路、４…情報処理装置、５…表示装置（ＣＲ
Ｔ）、６…補助記憶装置、４０１…ＣＰＵ、４０２…カ
メラ情報入力部，４０３…画像入力部、４０４…領域抽
出部、４０５…オプティカルフロー抽出部、４０６…統
計処理部、４０７…移動ベクトル決定部、４０８…移動
ベクトル投影部、４０９…データバス。
Claims (1)
- 【請求項１】 移動物体を撮影した画像から移動物体の
移動速度を画像処理によって検出する移動物体の速度検
出装置において、移動物体を撮影するカメラの焦点距離
と光軸の方向角および俯角を入力するカメラ情報入力手
段と、設定された時間間隔で撮影された画像中の移動物
体存在領域を抽出する領域抽出手段と、時間的に連続
し、かつ異なる時刻で撮影された複数の画像における各
画素のオプティカルフローを抽出するオプティカルフロ
ー抽出手段と、抽出されたオプティカルフローを前記領
域抽出手段で抽出された移動物体存在領域について統計
的に処理し不正確なものを排除する統計処理手段と、残
されたオプティカルフローから移動物体存在領域につい
ての１つのベクトルを算出する移動ベクトル決定手段
と、決定された移動ベクトルをカメラの焦点距離と光軸
の方向角および俯角を用いて移動物体の移動面上に投影
して画素を実距離に変換し、移動物体の実速度を算出す
る移動ベクトル投影手段とを具備することを特徴とする
移動物体の速度検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4121691A JPH05312819A (ja) | 1992-05-14 | 1992-05-14 | 移動物体の速度検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4121691A JPH05312819A (ja) | 1992-05-14 | 1992-05-14 | 移動物体の速度検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05312819A true JPH05312819A (ja) | 1993-11-26 |
Family
ID=14817494
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4121691A Pending JPH05312819A (ja) | 1992-05-14 | 1992-05-14 | 移動物体の速度検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05312819A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001006096A (ja) * | 1999-06-23 | 2001-01-12 | Honda Motor Co Ltd | 車両の周辺監視装置 |
| DE19517026B4 (de) * | 1995-05-10 | 2006-12-07 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Bestimmung der Geschwindigkeit eines Fahrzeuges mit Hilfe einer das Fahrzeug aufnehmenden Videokamera und Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens |
| JP2010019640A (ja) * | 2008-07-09 | 2010-01-28 | Nissan Motor Co Ltd | 速度計測装置および速度計測方法 |
| JP2010140371A (ja) * | 2008-12-15 | 2010-06-24 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 映像監視システム、映像監視方法および映像監視プログラム |
| KR101486804B1 (ko) * | 2013-03-15 | 2015-01-29 | 주식회사 엡스 | 루프없는 속도 측정 방법 |
| JP2015186085A (ja) * | 2014-03-25 | 2015-10-22 | 富士通テン株式会社 | 移動量導出装置、及び、移動量導出方法 |
| CN107462742A (zh) * | 2017-09-05 | 2017-12-12 | 北京聚利科技股份有限公司 | 速度测量方法、测量装置、测量系统及车辆 |
| CN109979206A (zh) * | 2017-12-28 | 2019-07-05 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 车辆测速方法、装置、系统、电子设备及存储介质 |
| JP2022542205A (ja) * | 2020-06-30 | 2022-09-30 | 上▲海▼商▲湯▼智能科技有限公司 | 速度測定方法及び装置、電子デバイス並びに記憶媒体 |
| CN116972914A (zh) * | 2023-09-22 | 2023-10-31 | 华夏天信智能物联股份有限公司 | 变频一体机智能测试方法和系统 |
-
1992
- 1992-05-14 JP JP4121691A patent/JPH05312819A/ja active Pending
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE19517026B4 (de) * | 1995-05-10 | 2006-12-07 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Bestimmung der Geschwindigkeit eines Fahrzeuges mit Hilfe einer das Fahrzeug aufnehmenden Videokamera und Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens |
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| CN109979206A (zh) * | 2017-12-28 | 2019-07-05 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 车辆测速方法、装置、系统、电子设备及存储介质 |
| CN109979206B (zh) * | 2017-12-28 | 2020-11-03 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 车辆测速方法、装置、系统、电子设备及存储介质 |
| JP2022542205A (ja) * | 2020-06-30 | 2022-09-30 | 上▲海▼商▲湯▼智能科技有限公司 | 速度測定方法及び装置、電子デバイス並びに記憶媒体 |
| CN116972914A (zh) * | 2023-09-22 | 2023-10-31 | 华夏天信智能物联股份有限公司 | 变频一体机智能测试方法和系统 |
| CN116972914B (zh) * | 2023-09-22 | 2023-12-26 | 华夏天信智能物联股份有限公司 | 变频一体机智能测试方法和系统 |
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