JPH07210800A

JPH07210800A - 駐車状況測定装置

Info

Publication number: JPH07210800A
Application number: JP1600694A
Authority: JP
Inventors: Isao Horiba; 勇夫堀場; Koji Ueda; 浩次上田; Muneo Yamada; 宗男山田
Original assignee: Nagoya Electric Works Co Ltd
Current assignee: Nagoya Electric Works Co Ltd
Priority date: 1994-01-14
Filing date: 1994-01-14
Publication date: 1995-08-11

Abstract

(57)【要約】【目的】平日は勿論のこと、土曜日や休日においても
高い正解率を得て測定誤差の少ない駐車状況測定装置を
提供することである。【構成】駐車場１０の特定ブロックの代表エリアにお
ける駐車状況から駐車場全体の駐車状況を測定する駐車
状況測定装置において、入路または出路における単位時
間当たりの通過率を出力する通過率測定装置２１，２２
と、前記代表エリアの駐車スペースの占有を検出し大型
車用駐車スペースにおける大型車１台または小型車２台
の駐車を「２」または小型車１台の駐車を「１」、小型
車用駐車スペースにおける小型車１台の駐車を「１」と
して加算し単位時間当たりの駐車率を出力する駐車率測
定装置２３，２４と、前記通過率測定装置と前記駐車率
測定装置からの信号をニューラルネットワークの手法を
用い演算処理する情報処理部３１と、該情報処理部から
の信号により駐車状況の判別を行う駐車状況判別部３２
とを具備したものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は高速道路のパーキングエ
リアやサービスエリアのような、大型車と小型車の駐車
ブロックが混在する駐車場の駐車状況を判定するための
駐車状況測定装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】前記した駐車場における駐車状況を測定
する方法として、本出願人が出願した特開平４−１５８
００号公報で提案した、高速道路の駐車場の入出路と特
定ブロックの代表エリアの駐車台数を大型車、小型車共
に１台として計数し、ニューラルネットワークの手法を
用いた情報処理部の入力層に加え駐車状況を測定する方
法がある。

【０００３】以下、ノードとしてニューロンを用いて構
成するニューラルネットワークによって説明する。すな
わち、複数の入力に対して、非線形処理を施し、複数の
出力を得るノードから構成され、この各々のノードにお
ける少なくとも１つ以上の入力に重み付け加算を施すこ
とで、そのノード自身の入力に変換し、この変換された
入力に対して、別のノードへ伝播するための出力を生じ
る機能を持つとともに、これらノードから生じる最終出
力結果が所望の出力となるように、前記の重みを制御可
能とした情報処理部を利用することにより、代表エリア
の駐車状況から駐車場全体の駐車状況を高い精度で測定
できるようにしたものである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、前記した従
来の駐車状況測定方法にあっては、大型車と小型車およ
び代表エリアの駐車車両の全ての条件を「１」台の信号
として取り扱っている。そのため、駐車台数の比較的少
ない平日のように大型車と小型車がそれぞれの駐車スペ
ースに駐車する場合には、入出車台数と駐車台数との間
の関係が維持されるため、大きな測定誤差が生じること
はなかった。

【０００５】しかし、土曜日や休日のように小型車の駐
車台数が大型車の駐車台数を大幅に上回って、小型車が
大型車の駐車スペースに２台駐車する比率が高くなる
と、入出車台数が増えても駐車台数が増えないため、大
型車の駐車スペースにおける駐車を「１」として学習し
たニューラルネットワークでは、その正解率が低下する
といった問題があった。

【０００６】本発明は前記した問題点を解決せんとする
もので、その目的とするところは、平日は勿論のこと、
土曜日や休日においても高い正解率を得て測定誤差の少
ない駐車状況測定装置を提供せんとするにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明の駐車状況測定装
置は前記した目的を達成せんとするもので、その手段
は、駐車場の特定ブロックの代表エリアにおける駐車状
況から駐車場全体の駐車状況を測定する駐車状況測定装
置において、入路または出路における単位時間当たりの
通過率を出力する通過率測定装置と、前記代表エリアの
駐車スペースの占有を検出し大型車用駐車スペースにお
ける大型車１台または小型車２台の駐車を「２」または
小型車１台の駐車を「１」、小型車用駐車スペースにお
ける小型車１台の駐車を「１」として加算し単位時間当
たりの駐車率を出力する駐車率測定装置と、前記通過率
測定装置と前記駐車率測定装置からの信号をニューラル
ネットワークの手法を用い演算処理する情報処理部と、
該情報処理部からの信号により駐車状況の判別を行う駐
車状況判別部とを具備したものである。

【０００８】また、駐車場の特定ブロックの代表エリア
における駐車状況から駐車場全体の駐車状況を測定する
駐車状況測定装置において、入路または出路における通
過車両を検出し、大型車を「２」、小型車を「１」とし
て加算し単位時間当たりの通過率を出力する通過率測定
装置と、前記代表エリアの駐車スペースの占有を検出し
大型車用駐車スペースにおける大型車１台または小型車
２台の駐車を「２」または小型車１台の駐車を「１」、
小型車用駐車スペースにおける小型車１台の駐車を
「１」として加算し単位時間当たりの駐車率を出力する
駐車率測定装置と、前記通過率測定装置と前記駐車率測
定装置からの信号をニューラルネットワークの手法を用
い演算処理する情報処理部と、該情報処理部からの信号
により駐車状況の判別を行う駐車状況判別部とを具備し
たものである。

【０００９】

【作用】前記した如く構成した本発明の駐車状況測定装
置は、駐車場の入路または出路を通過する単位時間当た
りの通過率を測定すると共に、特定ブロックの代表エリ
アにおける大型車用駐車スペースに駐車している大型車
１台または２台を「２」または小型車１台を「１」とな
し、かつ、小型車用駐車スペースに駐車している小型車
１台を「１」として加算し単位時間当たりの駐車率を測
定し、これら通過率と駐車率とをニューラルネットワー
クの手法によって駐車状況を測定するものである。

【００１０】また、入路または出路を通過する車両を大
型車１台を「２」と、小型車１台を「１」として加算し
単位時間当たりの通過率を測定し、この通過率と前記駐
車率とをニューラルネットワークの手法によって駐車状
況を測定するものである。

【００１１】

【実施例】以下、本発明に係る駐車状況測定装置の一実
施例を図面と共に説明する。図１は駐車場全体の平面
図、図２は本発明の駐車状況測定装置の回路ブロック図
である。図１において、１０は駐車場にして、大型車用
の駐車スペース１１と小型車用の駐車スペース１２が配
置されている。

【００１２】２１，２２は前記駐車場１０への入路と出
路に設置され、通過する車両を検出する位置センサと、
該位置センサの検出信号により車両を撮像するテレビカ
メラと、該カメラによって撮影された映像を処理する画
像処理装置とからなる通過率測定装置にして、単位時間
の最大通過台数（実測値の平均に安全率を掛けた台数）
に対する通過台数の比（通過率）を0.1 〜1.0 の信号と
して出力する。

【００１３】２３，２４は駐車場における照明柱等の上
方に設置された代表エリアを監視するテレビカメラと画
像処理装置とから構成した駐車率測定装置にして、該装
置２３は小型車１２台分の駐車エリアを、また、装置２
４は大型車４台分と小型車４台分の駐車エリアを監視す
るものである。

【００１４】なお、前記した駐車率測定装置２３，２４
は撮像された小型車と大型車の駐車スペースに対応した
車両検出範囲を有し、各車両検出範囲に対しての車両の
入出時と停止時の信号により駐車と、駐車した車両の車
長を検出し、大型車「２」、小型車「１」台の信号とし
て加算し、代表エリアの駐車台数に対する単位時間当た
りの駐車率を0.1 〜1.0 の信号として出力する。

【００１５】次に、前記した入出時と停止時の信号によ
り車両の駐車と大型車および小型車を判定する方法につ
いて、例えば、本出願人が出願した特願平４−２３１９
２４号に開示した技術の概略について説明する。この出
願は、フレーム画像における監視領域に対応する指定領
域を投影加算処理して得られる一次元投影加算結果の変
化成分を検出すると共に、該変化成分をフレーム画像間
の差分処理によって得られた始点検出信号と終点検出信
号に基づいて弁別して、その弁別された該変化成分を比
較することによって、監視領域における停止車両の有無
を判定するものである。

【００１６】そして、その動作は、前後２つのフレーム
画像を差分処理して得たデータを車幅方向に投影加算処
理した一次元投影加算処理結果を更に画素間前方差分処
理して濃度の変化成分を検出し、フレーム画像間の差分
処理結果による移動始点検出信号（移動車両有りの状態
に移行）及び移動終点検出信号（移動車両無しの状態に
移行）によって、前記変化成分を弁別してそれらの変化
成分を比較することにより、正、負の確実な判定結果に
基づいて監視領域内の車両の有無と車両の大小を判定す
る。

【００１７】このような停車車両検出装置によって停車
時における変化成分の幅（車長）を計測することによ
り、大型車の駐車スペースに大型車が一台および小型車
が２台駐車している場合にも「２」の信号を出力し、か
つ、小型車が１台だけ駐車している場合には「１」の信
号を出力する。

【００１８】なお、前記駐車車両の検出に関する実施例
では、車両のみの動きにより、大型車の駐車スペースを
占有した大型車１台または小型車２台を共に「２」の信
号として出力する場合について説明したが、大型車の駐
車スペースに小型車２台分の車両感知器を設けて、大型
車の駐車スペースの占有を「２」または「１」の信号と
して求めてもよい。

【００１９】３０は情報処理部３１と駐車状況判別部３
２とから構成した駐車状況測定装置にして、情報処理部
３１は前記した通過率測定装置２１，２２と駐車率測定
装置２３，２４の信号が入力され、その入力信号に対し
て非線型処理を施し複数の出力を得るニューロンから構
成され、この各々のニューロンにおける少なくとも１つ
以上の入力に重み付け加算を施すことにより、そのニュ
ーロン自身の入力に変換し、この入力に対し別のニュー
ロンへ伝播するための出力を生じる機能を持つと共に、
それらのニューロンから生じる最終出力結果が所望の値
になるように、前記重みを制御可能としたものである。

【００２０】また、実施例の情報処理部３１は入力層３
１１、中間層３１２、出力層３１３の３層のニューラル
ネットワークで構成されている。入力層３１１は入力Ｉ
₁〜Ｉ₄、すなわち、通過率（入車率、出車率）および
代表エリアの駐車率の各入力Ｉに対応する複数のニュー
ロンｉ₁〜ｉ₄で、中間層３１２は４個のニューロンｊ
₁〜ｊ₄で、出力層３１３は出力Ｏ₁〜Ｏ₃に対応する
３個のニューロンｋ₁〜ｋ₃で構成されている。なお、
中間層３１２のニューロンの数は４個に限定されるもの
ではなく、必要とする正解率を求めるに必要な数とすれ
ばよい。

【００２１】入力層３１１の各ニューロンｉ₁〜ｉ
₄は、外部からの入力を中間層３１２の各ニューロンｊ
₁〜ｊ₄に伝達する。Ｗijは入力層３１１の任意のニュ
ーロンｉと中間層３１２の任意のニューロンｊとの結合
度を指示する重み係数である。

【００２２】中間層３１２の各ニューロンｊ₁〜ｊ
₄は、入力層３１１からの入力を非線型変換し出力層３
１３に伝達する。Ｗjkは中間層３１２の任意のニューロ
ンｊと出力層３１３の任意のニューロンｋとの結合度を
指示する重み係数である。

【００２３】３１４は学習ループであり、バックプロパ
ゲーション法により、入力層３１１と中間層３１２間の
重みＷjiおよび中間層３１２と出力層３１３間の重みＷ
jkの値を修正する。Ｔ₁，Ｔ₂およびＴ₃は、出力層３
１３の出力Ｏ₁，Ｏ₂およびＯ₃に対し実測によって求
めた各正解事象である。

【００２４】駐車状況判別部３２は前記出力層３１３の
出力Ｏ₁，Ｏ₂およびＯ₃の信号を数値表示する表示器
３２１，３２２および３２３を備えると共に、数値の最
大の出力を判別し判別結果を「満車」か「混雑」あるい
は「空有」の信号として出力する。

【００２５】なお、前記出力層３１３の出力Ｏ₁，Ｏ₂
およびＯ₃は、駐車率がそれぞれ最大駐車率の８０％以
上と、７９％〜４１％と、４０％以下をそれぞれ１とし
た各正解事象に対して0.00〜1.00までの信号として出力
する。４０は駐車場１０の入路手前に設置され前記駐車
状況判別部３２からの信号に応じて「満車」、「混雑」
および「空有」の文字表示を行う大型の表示装置であ
る。

【００２６】次に、前記した構成に基づいて動作を「学
習動作」と「駐車状況測定動作」とに別けて説明する。「学習動作」学習動作を行うときは、通過率測定装置２
１，２２の通過率と、駐車率測定装置２３，２４の駐車
率と、実際の駐車場全体の駐車状況に関する情報が正解
事象（Ｔ＝ｎ，ｎ，ｎｎ＝０またはｎ＝１、例えば、満車
の場合Ｔ＝１，０，０）として情報処理部３１を構成す
るニューラルネットワークに入力される。

【００２７】本実施例では、満車状況を出力するＯ₁に
は正解事象Ｔ₁が入力され、混雑率を出力するＯ₂には
中間状態を指示する正解事象Ｔ₂が入力され、空車率を
出力するＯ₃には実際の空車状態を指示する正解事象Ｔ
₃が入力される。

【００２８】次に、バックプロパゲーション法を用いて
学習し、この学習を多数回繰り返すことによって出力Ｏ
と正解事象Ｔとの間の誤差が最小になるように入力層３
１１、中間層３１２、出力層３１３の間の各重み係数Ｗ
ijとＷjkの値が修正される。なお、手法としては、パッ
クプロパゲーション法に限定されるものではなく、ニュ
ーラルネットワークには多くの手法が公知であり、それ
らの何れの手法を使用してもよい。

【００２９】〔駐車状況測定動作」学習動作の終了した
ニューラルネットワークに対して、測定した単位時間当
たりの通過台数と代表エリアの駐車台数を計数加算し、
最大通過台数との比により求めた通過率と駐車台数との
比により求めた駐車率とを入力することにより、駐車場
全体の駐車率を算出し、出力Ｏ₁，Ｏ₂またはＯ₃とし
て満車状況、混雑状況および空車状況が出力され、駐車
状況判別部３２で出力値の最も大きな値を判定し、該当
する「満車」か「混雑」あるいは「空有」の信号を出力
する。そして、この出力は駐車場１０の手前に設置され
た表示装置４０に送られ「満車」か「混雑」か「空有」
の表示が行われる。

【００３０】次に、本発明に係る他の実施例について説
明する。この実施例における通過率測定装置２１，２２
にあっては、通過する車両の前端を検出する位置センサ
と、該位置センサの検出信号によりナンバープレートを
撮像するテレビカメラ、該テレビカメラによって撮影さ
れた映像を処理する画像処理装置とから構成され、ナン
バープレートの大小を検出し、大型車を「２」、小型車
を「１」として加算し、単位時間の通過率を0.1 〜1.0
の信号として出力するようにした以外は前記した実施例
と同様である。

【００３１】そして、この実施例の場合には、平日の深
夜から早朝のように大型車が小型車に比べ多く、通過率
に比べ駐車率（大型車用専用駐車スペースを「２」とし
て計数することで）が高くなり、満車側へ判定する傾向
がニューラルネットワークに働く。そこで、目視による
実測データに近い通過率をニューラルネットワークに入
力することにより、駐車状況測定の正解率をより一層高
くすることができるようになる。

【００３２】なお、前記の他の実施例では大型車と小型
車とを区別する方法として、ナンバープレートの大小を
検出する方法を例示したが、前記した車両の大小を判定
する方法やループコイル等の車両感知器を用いる方法
等、設置状況に応じた任意の車両検出方法を用いること
が可能である。

【００３３】図３は前記した２つの実施例による駐車状
況測定動作と従来の駐車状況測定動作とによって求めた
１週間の間の正解率の平均値の変化傾向を示すグラフで
ある。このグラフからも判るように、従来の大型車と小
型車を「１」として取り扱ったニューラルネットワーク
は、土曜日、休日の正解率が低く、本発明の実測と同じ
測定データを入力することにより正解率が大きく改善さ
れている。なお、前記した本実施例では、通過率測定装
置を駐車場の入出路に設けたものを示したが、入路また
は出路の何れか一方に設けても近似な効果が得られる。

【００３４】

【発明の効果】本発明は前記したように、駐車場の入路
または出路を通過する通過率あるいは大型車と小型車と
の通過率と、代表エリアに駐車している大型車と小型車
との駐車率をそれぞれ区別したデータとしてニューラル
ネットワークの手法を利用して駐車状況を判定するの
で、土曜日や休日のように大型車よりも小型車が多い場
合や、逆に平日の夜間のように小型車よりも大型車が多
い場合の何れにおいても、駐車状況を高い精度で測定す
ることができる等の効果を有するものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る駐車状況測定装置の実施例を説明
するための駐車場全体の平面図である。

【図２】駐車状況測定装置の構成を示す回路ブロック図
である。

【図３】本発明の測定結果と従来の測定結果とを対比す
るグラフである。

【符号の説明】

１０駐車場２１，２２通過率測定装置２３，２４駐車率測定装置３０駐車状況測定装置３１情報処理部３２駐車状況判別部４０表示装置

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成６年３月１日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００３

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００３】すなわち、複数の入力に対して、非線形処
理を施し、複数の出力を得るノードから構成され、この
各々のノードにおける少なくとも１つ以上の入力に重み
付け加算を施すことで、そのノード自身の入力に変換
し、この変換された入力に対して、別のノードへ伝播す
るための出力を生じる機能を持つとともに、これらノー
ドから生じる最終出力結果が所望の出力となるように、
前記の重みを制御可能とした情報処理部を利用すること
により、代表エリアの駐車状況から駐車場全体の駐車状
況を高い精度で測定できるようにしたものである。以
下、ノードとしてニューロンを用いて構成するニューラ
ルネットワークによって説明する。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】駐車場の特定ブロックの代表エリアにお
ける駐車状況から駐車場全体の駐車状況を測定する駐車
状況測定装置において、入路または出路における単位時
間当たりの通過率を出力する通過率測定装置と、前記代
表エリアの駐車スペースの占有を検出し大型車用駐車ス
ペースにおける大型車１台または小型車２台の駐車を
「２」または小型車１台の駐車を「１」、小型車用駐車
スペースにおける小型車１台の駐車を「１」として加算
し単位時間当たりの駐車率を出力する駐車率測定装置
と、前記通過率測定装置と前記駐車率測定装置からの信
号をニューラルネットワークの手法を用い演算処理する
情報処理部と、該情報処理部からの信号により駐車状況
の判別を行う駐車状況判別部とを具備したことを特徴と
する駐車状況測定装置。
【請求項２】駐車場の特定ブロックの代表エリアにお
ける駐車状況から駐車場全体の駐車状況を測定する駐車
状況測定装置において、入路または出路における通過車
両を検出し、大型車を「２」、小型車を「１」として加
算し単位時間当たりの通過率を出力する通過率測定装置
と、前記代表エリアの駐車スペースの占有を検出し大型
車用駐車スペースにおける大型車１台または小型車２台
の駐車を「２」または小型車１台の駐車を「１」、小型
車用駐車スペースにおける小型車１台の駐車を「１」と
して加算し単位時間当たりの駐車率を出力する駐車率測
定装置と、前記通過率測定装置と前記駐車率測定装置か
らの信号をニューラルネットワークの手法を用い演算処
理する情報処理部と、該情報処理部からの信号により駐
車状況の判別を行う駐車状況判別部とを具備したことを
特徴とする駐車状況測定装置。