JPH09511600A

JPH09511600A - トラフィック監視装置及び方法

Info

Publication number: JPH09511600A
Application number: JP7525984A
Authority: JP
Inventors: ブネン，ベルナールファン; ボガート，マルク; フェルサフェル，ヨー
Original assignee: トラフィコンナームロゼフェンノートシャップ
Priority date: 1994-04-08
Filing date: 1995-04-07
Publication date: 1997-11-18
Also published as: DE69507463D1; ATE176073T1; ES2130608T3; US5912634A; BE1008236A3; CN1121024C; WO1995027962A1; CN1145127A; EP0755552A1; AU2250195A; AU699198B2; EP0755552B1; DE69507463T2

Abstract

(57)【要約】画像記録ユニットと、トラフィック検出ゾーン決定ユニットと、画像分析ユニットとを備えるトラフィック監視装置であって、そのトラフィック検出ゾーン決定ユニットはトラフィック検出ゾーンとして前記交通道路内のトラフィック軸に実質的に平行に延在しその交通道路上に配置された追随軸を決定する為に設けられ、前記画像分析ユニットは前記検証を前記追随軸上に配置された所定の点について散点的に実現し、そのような対象物を検出するとその上に識別パターンを割り当て、前記シーケンス内の後続するトラフィック画像から前記識別パターンに対応するパターンが生じるかをチェックする為に設けられている。

Description

【発明の詳細な説明】トラフィック監視装置及び方法本発明は、同一交通道路の連続するトラフィック画像のシーケンスを記録するために設けられた画像記録ユニットと、その画像記録ユニットに接続されており、前記シーケンスのトラフィック画像内でトラフィック検出ゾーンを決定するために設けられた検出ゾーン決定ユニットと、その画像記録ユニット及び検出ゾーン決定ユニットと協動するために設けられ、供給されたトラフィック画像から、各時間について、車両として識別されるべき対象物が前記トラフィック検出ゾーン内に存在するかを検証する画像分析ユニットとを備えるトラフィック監視装置に関する。本発明は又、交通道路上にあるトラフィックを監視する方法に関する。そのようなトラフィック監視装置は知られており、Impacktsの名の下にWootto n Jeffreys Consultantsにより市場にもたらされている。テレビカメラにより構成された画像記録ユニットはトラフィックの連続画像を記録する。各画像内で検出ゾーンが決定され、その中でトラフィックが分析される。画像分析ユニットは検出ゾーンの画像内容をチェックしてその検出ゾーン内に車両として識別されるべき物体が存在するかを検証する。これによりトラフィックを電子的に監視し、例えば交通渋滞が発生しているかを検証することが可能になる。交通渋滞が発生しているかを検証することは、記録された画像に車両として識別される物体がどれだけあるかを検証することにより実現される。知られているトラフィック監視装置では、検出ゾーンとして各時間に矩形が使用されており、その矩形は監視されるべき道路の画像に重ね合わせられる。そのようにして、交通道路は多数の矩形に分割される。各矩形の寸法は車両が容易にその中にはまるように選ばれる。ここで、画像分析ユニットが、１つより多い車両がそのような矩形内に存在するように確定すると、その矩形は矩形輪郭の色を、例えば、青から赤に、変化させることにより、記録された画像内で表示される。これにより、そのトラフィック内で問題が何処にあるかを表示することができる。この知られたトラフィック監視装置の欠点は、複数の矩形を使用することにより、画像分析ユニットは、多数の画素を考慮しなければならず、各画像について２０００画素以上が考慮され、これはかなりの計算能力を必要とすることである。さらに且つ信頼性のあるシステムを得る為には、トラフィック状況は急速に変化し得るので、次々と高速に連続するシーケンスからの画像を持つ必要がある。これは再び、装置の計算能力に関して非常な束縛を強いる。知られたトラフィック監視装置のさらなる欠点は、連続する画像を分析する際に、それらの画像の間に相互関係がないことである。本発明の目的は、装置の信頼性を損なうことなく、画像の分析に関係するものには比較的少ない計算能力で十分であり、且つ連続する画像間の相互関係を決定することができるトラフィック監視装置を実現することである。本発明によるトラフィック監視装置は、前記検出ゾーン決定ユニットが、トラフィック検出ゾーンとして前記交通道路内に配置され、前記交通道路内のトラフィック軸に実質的に平行に延在する追随軸（フォロア・アクシス）を決定するために設けられ、前記画像分析ユニットはさらに前記検証を前記追随軸上に配置された所定の点について散点的(pointwise)に実行し、そのような物体を検出するとその上に識別パターンを割り当て、前記シーケンス内の後続するトラフィック画像から前記識別パターンに対応するパターンが生じるかをチェックするために設けられていることを特徴とする。追随軸をトラフィック検出ゾーンとして選ぶことにより、考慮された画素の数は実質的に減少する。追随軸がトラフィック軸上に配置されているので、減少された計算能力で十分であり、装置の信頼性を損なうことない。トラフィックは主として前記追随軸に沿って移動するので、検出の信頼性は保証される。さらに識別パターンを車両として識別された物体に割り当てて、その識別パターンが連続する画像にわたって繰り返されるかを検証することにより、そのようにして連続する画像の間に相互関係が確立されるので、車両の変位が観察される。本発明による装置の第１の好ましい実施例は、前記トラフィック検出ゾーン決定ユニットは前記追随軸を前記トラフィック画像上の所定のラインストロークに重ね合わせるために設けられていることを特徴とする。追随軸のこの決定は単純で信頼性のある方法で実現される。本発明による装置の第２の好ましい実施例は、前記画像分析ユニットは、前記検証に際して前記画素のグレイ値を決定するため、前記グレイ値が所定しきい値を超えるかを検証するために、そして超えた場合に前記グレイ値で前記識別パターンを決定するために設けられていることを特徴とする。特に、ビデオ画面を用いる場合、画素のグレイ値は単純な方法で決定できディジタル的に変換できる。ディジタル化されたグレイ値での計算はさらに高速に実行され、それによりしきい値との比較を高速且つ容易な方法で実現可能になる。さらに、後者は識別パターンを決定するのに信頼性のある方法を提供する。前記画像分析ユニットはｎ（ｎ＞１）個の隣接画素の平均値から前記グレイ値を決定する為に設けられていることが好ましい。これにより画像データに関してノイズ除去動作を実現することが可能になる。本発明によるトラフィック監視装置の第３の好ましい実施例は、前記画像分析ユニットは、前記グレイ値にラプラシアン演算を適用し、それからラプラシアン演算子を決定し、このラプラシアン演算子の値を前記しきい値に対してチェックするために設けられていることを特徴とする。ラプラシアン演算子の決定は単純な手段で電子的に実現される。本発明によるトラフィック監視装置の第４の好ましい実施例は、前記画像分析ユニットは、前記しきい値を超える各グレイ値に対して第１の画像ウインドウの範囲を定め、その第１の画像ウインドウは前記グレイ値が属する画素の周りに配置されており、そして前記識別パターンを前記第１の画像ウインドウ内で決定するために設けられていることを特徴とする。第１の画像ウインドウの範囲を定めることは、第１の画像ウインドウ内で識別パターンを決定する可能性を提供する。識別パターンはこのようにして複数の画素にわたって延在し、それにより高い信頼性で対応するパターンを検索することが可能になる。本発明によるトラフィック監視装置の第５の好ましい実施例は、前記画像分析ユニットは、前記第１の画像ウインドウから開始する第２の画像ウインドウを決定し、前記追随軸に沿って各時間に前記第２の画像ウインドウを所定のインクリメントでステップ的にシフトさせ、前記第２の画像ウインドウがシフトされる各ステップで対応するパターンが現れるかの前記検証を実行するために設けられていることを特徴とする。このようにして、識別パターンは第２の画像ウインドウと共にシフトされ、対応するパターンの検索はその第２の画像ウインドウ内の検索に制限される。第１及び第２の画像ウインドウの間の相互関係を決定する好ましい方法は、前記第２の画像ウインドウ内での前記ステップでさらなる識別パターンを決定し、前記さらなる識別パターン及び前記識別パターンから相互関係値を決定し、そして前記相互関係値がさらなるしきい値を超えるかを検証するために設けられていることを特徴とする。本発明を図面によってより詳細に説明する。図面において、図１は本発明によるトラフィック監視装置の実施例を概略的に示す。図２は「追随軸」の概念を示す。図３のａ及びｂは本発明によるトラフィック監視装置の動作をフローチャートにより示す。図４のａ及びｂは「第１及び第２の画像ウインドウ」の概念を示す。図５は本発明によるトラフィック監視装置の動作の他の実施例をフローチャートにより示す。図６は追随軸を決定する他の方法を示す。図７は追随軸をゲート及びスタートラインとともに使用する車両の存在パターンを示す。図において同一参照符号は同一又は類似の要素に割り当てられている。本発明によるトラフィック監視装置の実施例が図１に示されており、例えばＣＣＤカメラにより形成された画像記録ユニット１を備えている。この画像記録ユニットは、道路に存在するトラフィックを記録するために道路に沿って設置されるべく設けられている。記録された画像はアナログ− ディジタル変換器２に供給されてそこでディジタル化される。変換器２は、例えばデータ及び命令を伝送するために設けられたバス３に接続されている。例えばマイクロプロセッサにより形成されるデータ処理ユニット４、読み出しメモリ５（ＲＯＭ）及び読み出し−書き込みメモリ６（ＲＡＭ）もバス３に接続されている。画像ジェネレータ７もバス３に接続されており、その画像ジェネレータの出力はモニタ８に接続されている。画像記録ユニット及び他のコンポーネントは必ずしも同一場所に設置されていなくてもよい。好ましくは、その残りのコンポーネントは主務官庁のトラフィック監視センタに設置される。データ処理ユニット４及び／又はメモリ５，６において、データ及び命令が格納され、それにより、記録されたトラフィック画像の分析を行うことが可能になる。データ処理ユニット４及びメモリ５，６は、バス３と共にこのようにして画像分析ユニットを形成する。画像分析ユニットの動作により詳細に入る前に、「追随軸」の概念を先ず説明する。図２は、交通道路９の一部が表されており、その交通道路上に矢印１１の方向に移動している車両１０が存在するトラフィック画像を示す。その方向はトラフィック軸の１つであり、それに沿ってトラフィックが正規に移動する。追随軸１２は、図２の例では、トラフィック軸に実質的に直交して伸びる方向により定義され、したがって矢印１１に平行である。追随軸は車両の存在の確率が最大である道路の一部に存在するように画像内に配置される。したがって、追随軸が２車線の１つのストローク内に配置される場合は、その追随軸は中央又は（右側通行のトラフィックに対しては）中央に対して幾分右側にシフトされて配置される。図２に示すように２以上のストロークを持つ道路上では、追随軸１２及び１２’はそれぞれ、ストロークの中央に対して追随軸が幾分（例えば１５％）右及び左にそれぞれシフトされるように、例えばストロークの最も右側と最も左側に位置付けられる。追随軸１２（又は１２’）は、画像記録ユニットが固定位置を持っていても、その画像記録ユニットの設置の前に決定される。画像記録ユニットが設置されると、追随軸は記録する画像上に重ね合わせられ、その追随軸は予め決定されており、したがって、変化しないままである。しかしながら、画像記録ユニットの位置を、例えば、朝のピークの間は第１の位置に、そして夕方のピークの間は第２の位置に変化させることも可能である。この後者の場合は、２つの所定の追随軸が用いられ、画像記録ユニットにより取られた位置に依存して第１及び第２の追随軸の間で切り換えられる。所定の追随軸で動作するかわりに、局所的なトラフィック密度の関数でストロークワイズに追随軸を作ることも可能である。これは例えば、各交通関係者が一方又は他方の方向に曲がるときに必ずしも同一のルートに追従しない十字路において有利である。道路又は十字路の異なる点での局所的トラフィック密度の関数でストロークワイズに追随軸を作ることにより、その追随軸を正しく「現実化（アクチャライズ）」することが可能である。さらに、これにより、車両が所定の追随軸から離れる時に、その車両の進行の監視が妨害されることを避けることができる。その追随軸のストロークワイズな形成は、初期ストロークでスタートさせ、その後各さらなるストロークを前回のものに対してある角度にわたって変化させ、そして、どの角度で車両が最大確率又は最高の明瞭度で検出されるかを検証することにより実現される。その角度の変化αは例えば−１５° ＜α＜１５°である。最高確率が確定される角度が、選択された角度である。追随軸を決定するための他の実施例が図６に示されている。この実施例においては、追随軸はゲートライン６０と交差するスタートライン６１を形成している。ゲートラインは、好ましくは画像の下側で、トラフィックストロークに直交して配置されている。ゲートラインは連続する車両における車両の束を分割する可能性を提供する。１つの車両によるゲートの横断は例えば、以下に記載するようにグレイ値の決定により検出される。車両の前側の通過のみならず、車両の後ろ側の通過も、図７に示されるパターンが生成されるようにして検出される。ブロックＶＡは車両の存在を表す。ブロックＶＡ−３により示される寸法のブロックは、その車両がゲートラインを横断するのに長い時間を必要とすることを示しており、これは交通渋滞の可能性があることを示している。スタートライン６１は、実質的に（矢印１１に平行な）トラフィック軸に平行に伸びる方向に配置されている。スタートラインは、車両の存在が認識されるとすぐに、中央におけるゲートラインと交差する。その車両がゲートラインと交差したので、装置はスタートライン上に現れる特性、例えば、後続する車両に対応するグレイ値に従う。このようにして決定された車両に対応するグレイ値のプロファイルが次いで続く。その中でトラフィックの存在がチェックされるゾーンはしたがって追随軸により定義される。追随軸の検出を実現するために、多数（Ｎ）の点（Ｘ_i）（１≦ ｉ≦Ｎ）が追随軸上で固定される。これらの点のグレイ値は各時間に決定され、こうしてその上の車両の存在の表示を与える。グレイ値は好ましくは８ビットワードにより２５６値を与えるように表される。この検出は、しかしながら、画素Ｘ_iのみに限定されない。ノイズを実際に制限するために、ｎ（例えば１≦ｎ≦１０）画素の幅を持つストローク１３が記録された画像からフェッチされる。好ましくは、これらのｎ個の画素は、追随軸に実質的に直交する方向で選択される。車両は実際に常にある幅を持っている。その車両が追随軸に沿って移動すると、追随軸に実質的に直交するｎ個の画素のラインストローク上の画像内に同一のグレイ値レベルが存在するであろう。選択されたストロークの幅ｎは画像内の位置の変動により変化し得る。好ましくは、ラインワイズに画像を構築することにより、ｎ個の画素が同一の画素ライン内で選択され、これは計算を単純化する。しかしながら、記録された画像内での追随軸の曲がりに応じて、ｎ個の画素は追随軸それ自体に沿って選択されるか、又は追随軸に関して角度β、０≦β≦１３５°をなすようにすることができる。ゲートライン６０及びスタートライン６１を使用する場合は、画素は勿論スタートライン６１自体に沿って選択される。スタートラインそれ自体は１個以上、例えば３個の画素の大きさである。画像記録ユニットにより記録された画像はディジタル化され、前述したように、追随軸の周りのｎ個の画素のストローク内に配置された画素のみが考慮される。この目的のために、例えば、ディジタル化された画素がメモリ６に格納され、そのストロークに属する画素のみがその後にデータ処理ユニット４により読まれて処理される。この選択読み出しは例えば、その画像内の追随軸の位置の関数としてプログラム化されたアドレスジェネレータにより選択的にメモリ６をアドレスすることにより実現される。このアドレスジェネレータは次いで、画像内の正しいトラフィック検出ゾーンを決定するために、検出ゾーン決定ユニットとして動作する。メモリ内に選択的に書き込む他の実施例も勿論可能である。図３ａに表されているフローチャートは本発明によるトラフィック監視装置による関連する画素の選択を示す。このフローチャートの種々のステップを次に記載する。２０．Ｘ_i＝Ｘ_i＋１：処理されるべきであり同一の画像の追随軸に属する画素Ｘ_i が選択される。この目的のために、アドレスジェネレータとして動作するモヂュロｎカウンタが例えば用いられる。このカウンタは単一のインクリメントを各時間に順次カウントし、そのようにして異なる画素をアドレスする。２１．ＲＤｘ_i ：選択された画素Ｘ_iのグレイ値ｘ_iがフェッチされる。２２．ＲＤｎｘ_i ：上記したように、ｘ_jに直接隣接する、ｎ個の画素の各々のグレイ値ｘ_ijがやはりフェッチされる（１≦ｊ≦ｎ）。ｎの値はカメラアングル及び画像内の位置Ｘ_iの位置の関数で変化する。２３．ＡＶｘ_i ：画素Ｘ_iのグレイ値に対してその直接隣接するために、数学的動作が行われる。しかしながら、相対的であって絶対値ではない値が考慮されるので、（ｎ＋１）による割り算は行わなくてもよい。２４．ＤＴｘ_i’ ：画像ノイズをさらに制限するために、ローパスフィルタリングが画像信号に適用される。したがって、数学的には、以下の動作が適用される：換値ｘ_i’がｘ_iにその最も近い隣接値であるX_i-1，及びX_i+1を加算することにより決定される。２５．ＤＴ Δｉ：ｘ’_iが関連するかを、即ち、車両の存在を表すかを検証するために、識別動作がこれに適用される。この識別動作は異なる態様を取り得る。したがって、例えば、グレイ値ｘ’_iが所定しきい値を超えたかどうかを単純にチェックできる。しかしながら、光の強さ、カメラ感度、湿った道路、その他のような画素の絶対グレイ値に強く影響する異なるファクタを考慮するためには、絶対的なグレイ値よりも相対値が考慮される。本実施例においては、グレイ値ｘ’_iに基づいてラプラシアン演算子が計算される； Δｉ＝X’_i-2−２ｘ’_i＋X’_i+2 これにより、点Ｘ_iが点Ｘ_i-2，Ｘ_i+2に関して、明瞭に異なるグレイ値を持っているかどうかが検証可能になる。ラプラシアン演算子を決定するかわりに、ｘ ’_iの進化をその最も近い隣接値ｘ_i±p’（１≦ｐ≦３）の平均値に関して決定することも可能である。２６．｜Δｉ｜＞ＴＨＬＡ？：ここではラプラシアンΔｉの絶対値が所定しきい値を超えるかどうかが検証される。超えない場合はステップ２９へのジャンプが行われる。２７．ＳＴｘ_i ：ラプラシアン演算子｜Δｉ｜が値ＴＨ＿ＬＡを超えると、点Ｘ_iが関連すると考えられる。実際、ＴＨ＿ＬＡを通過することは、車両の存在の可能性を表している。点Ｘ_i及び関連する値ｘ’_iは一時的にメモリに格納される。２８．Ｘ_n？：考えられた点Ｘ_iがＮ点のシリーズの最後のものかをどうかを検証する。最後でなければ、後続する点Ｘ_i+1が考慮されてステップ２０から２８が繰り返される。２９．ＲＬ？：関連する点Ｘ_iがメモリに格納されているかを検証する。メモリに格納されていなければ、画像記録ユニットにより記録された画像シーケンスからの後続する画像が考慮される。３０．ＲＴ：関連する点が存在すると、他のルーチン（図３ｂに表されている）が駆動される。この他のルーチンは好ましくは図３ａに示したルーチンと同時に実行される。ゲートラインとスタートラインが使用される場合は、スタートラインに属する画素に関するしきい値の逸脱(transgressing)が監視される。しきい値の最初の逸脱がゲート及びスタートライン上で判定されると、次のトラフィック画像において、スタート及びゲートライン上でその逸脱がストップするかどうかが検証される。実際、しきい値の逸脱のストップは車両の末端がゲートラインを横切ったこと及びその車両が全体として検出されたことを表している。スタートライン上でのしきい値の逸脱のストップの発生により、図７に示される存在パターンを得るために、終了パルスが開始される。追随軸上の位置Ｘ_iの関数としてのグレイ値ｘ’_iのグラフィックな表示が図４ａに示されている。この例から、例えばＴＡ＿ＬＡ＝１５０のとき、画素７、１０、２８、３０及び３５においてラプラシアン演算子｜Δｉ｜＞ＴＡ＿ＬＡの関連する情報が存在するので、その位置で車両が存在する可能性がある。これらの点は、その識別パターンが、それ自体を、後続する画像内で繰り返すかどうかを、追随軸の方向にシフトされたどうかにかかわらずここで検証するために、検出された。追随軸に沿うシフトはトラフィックにおいて移動があることを実際に示し、静止又は緩慢なシフトは交通渋滞を示す。ここで後続する画像内に対応するパターンが生じているかどうかを検証するために、第１の画像ウインドウの境界が｜Δｉ｜＞ＴＡ＿ＬＡの各画素ｘ_iに対して定められる。これは、例えばＬ＝６の画素のステップ３１のＤＴＷ．１で実現され、画素Ｘ_iに沿って中心化される。その第１のウインドウＷ１内の画素のグレイ値はここで識別パターンを形成し、後続の画像内にそれを見つけ直そうとする。図４ａに示された例においては、第１のウインドウＷ１がこうして画素７の周りに確定される。画素４から１０はその第１のウインドウに属し、識別パターンはＴＨ＿ＬＡより大きいラプラシアンを持っていた点７及び１０を備えている。さらに第１の画像ウインドウが画素２８、３０及び３５の周りに適用される。第１の画像ウインドウに存在するもののように、対応するパターンが後続するトラフィック画像内に生ずると、第１の画像ウインドウからのデータは図３ａに示されるステップが後続する画像に対して実行されるまで一時的に格納される。その後続の画像のグレイ値データを先行する画像のそれら（ｘ’_i）から区別するために、その後続する画像に属するものはｙ’_iで表される。グレイ値ｙ’_iはｘ’_iと類似の方法で決定される。図４ｂはグレイ値ｙ’_iの例を示す。このようにして、画素１２にラプラシアン｜Δｉ｜＞ＴＡ＿ＬＡを持つグレイ値ｙ’_iが属する。グレイ値ｙ’_i（ｙ’_i？：３２図３ｂ）が決定されると、第２の画像ウインドウＷ２（ＤＴＷ２；３３図３ｂ）が決定される。この第２の画像ウインドウは第１のウインドウＷ１と同じ大きさであり、最初に第１の画像ウインドウと同じ位置に配置される。その後、第２のウインドウは、例えば追随軸上の１つの位置の所定のインクリメントの都度、追随軸の方向にシフトされる（ＳＨＷ２；３４）。第２の画像ウインドウの各シフトに対して、相互関係ファクタが決定される（ＤＴＣＦ，３５）。この相互関係ファクタＣＦは第２の画像ウインドウの為であり相互関係ファクタが決定される（ＤＴＣＦ，３５）。この相互関係ファクタＣＦは例えば次の数学的動作を適用することにより決定される：（Ｌ＋１は第２の画像ウインドウ内の追随軸上に配置された点の全数である）。相互関係ファクタは、パターンが実質的に同じ時に最小値であり、パターン間の差がより多く生じると増大する。第２の画像ウインドウのシフトに対して、相互関係ファクタは第２の画像ウインドウの関係する位置と結合して一時的に格納される。相互関係ファクタを決定した後に、第２のウインドウがその最大シフトΔｓ（ＳＨ＝Δｓ？３６）に到達したかを検証する。実際、１つの連続する画像の間で、車両はある距離を移動したであろう。第２の画像ウインドウのシフトは次いで、所定数、例えばΔｓ＝６画素にわたって制限され得る。上記最大値に到達していない場合は、第２のウインドウは１画素のわたってシフトし、ステップ３４及び３５が繰り返される。第２の画像ウインドウが第１のものに関してその最大シフトに到達すると（３５，Ｙ）、第２の画像ウインドウの位置が選択され（ＤＴＭＮ：３７）、その中でＣＦは最低値を持つ。実際そこでは、識別パターンに対応するパターンを得ることを期待する。続いて、最低値が相互関係値に対するしきい値ＴＨＣＯＲより少ないかが検証される（ＭＮ＜ＴＨＣＯＲ？；３８）。もしそうであれば（３９：Ｙ）、例えば車両の変位のような後続する計算（ＯＴ；３９）が決定される。その後、そのルーチンは終了し、次の画像に対する新たな判定が開始される。変位又は車両スピードの計算は２つの画像ウインドウの位置における差を判定することにより実現される。ＭＮ≧ＴＨ＿ＣＯＲであれば、これは一致するパターンが見出せなかったことを意味する。図４に示された例において、第２の画像ウインドウＷ２が第１のものに対して５つの位置にわたってシフトすると、第１と第２の画像ウインドウ内容の間に対応が得られる。こうして、常時第１の画像ウインドウに存在する識別パターンは後続する画像内で５つの位置にわたってシフトされ、それはこれに関係した車両が平均時間内に移動したことを表している。ゲートライン及びスタートラインを使用する代替の解決法においては、上記したように車両の変位が確定した後に（ステップ３８）、その車両を道路上でフォローするために、少なくともスタートライン、好ましくはゲートラインも、その車両に対して再度決定される。こうして、各車両に対して、所定のゲートラインとスタートラインで開始され、それは続いてその車両により遂行される経路の関数として続いて変化する。その車両が画像内で検出された位置の関数として、またその車両が移動する道路のコースの関数として、ゲートラインは再び車両の中央又は道路の中央に関して中心化される。スタートラインは次いで再び、こうして決まったゲートラインの中央に配置される。スタートラインとゲートラインとのそのような組合せにより、迂回路を移動する車両のコースに例えば続く。スタートラインとゲートラインとの組合せが決定されると、車両の存在が検出された後に、所定のインクリメンテーションにより画像内でそれらをシフトさせることも可能である。グレイ値の決定が、後続すべき車両が、所定のインクリメンテーションにより決定されたような、予想したルートに存在しないことを示すとき、その所定のインクリメンテーションは訂正される。本発明によるトラフィック監視装置はこうして、信頼性があり且つ単純な仕方で、トラフィックの進行を監視することを可能にする。交通が停滞すると、画像内の識別パターンも停滞するであろう。第１及び第２の画像ウインドウの画像内容の間の対応が次いで、画像内の実質的に同一の位置上で見出されるであろう。同一画像位置上でのそのような対応の検出、即ち、車両が移動するスピードが実質的にゼロに等しいことを確定することにより、交通渋滞警告信号を生成することになる。交通渋滞警告信号は又、観察されたスピードが所定しきい値以下に低下すると発生される。後者の状況は実際は、交通渋滞の特性である緩慢に移動するトラッフィックを示している。交通渋滞警告信号は、トラッフィックのスピードが再び所定値を超えるとオフに切り換えられる。本発明による装置は好ましくは交通渋滞の経過時間を測定するために設けられている。この目的のために、交通渋滞警告信号の発生時にカウンタがスタートし、そのカウンタはその信号をオフに切り換えることにより停止する。交通渋滞の検出の際に、その交通渋滞内の小さい動きに感応しないように十分長い追随軸を選択することが好ましい。短い交通渋滞の各々に対して不必要に信号を発生しないようにするために、その信号は交通渋滞が所定時間、例えば３分の間継続する場合にのみ発生することが好ましい。図５は他の実施例を表すフローチャートである。ステップのいくつかは図３ａに示されるルーチンにおけるものと類似であり、同一の参照番号を付してある。図５に示されるルーチンは、本発明による装置をトラフィック周波数／−密度カウンタとして使用するために提供されている。この目的のために、そのルーチンに改良が施され、ラプラシアン演算子の判定Δｘ_i＞ＴＨ＿ＬＡが、後続する画像においてそのような判定が再び起きる可能性が高いことを受け入れさせる。この目的のために、識別パターンの平均グレイ値が決定され、正規に適応される基準値と比較される。平均グレイ値が、バックグランドのグレイ値を表し且つ多数の画像（例えば５）にわたって繰り返す第１の値Ｐ以下であると、車両が存在しないことが確実であるという判定がなされる。この計算は光の強度の変化を考慮するために特に役に立つ。図５に表されたフローチャートは以下のステップを備える：４０．ＤＴＭ：平均値Ｍが値ｘ_iから計算される。この値は追随軸のすべての点Ｍに対して決定される。４１．ＳＷＶ：｜Δｉ｜＞ＴＨ＿ＬＡのとき、これは車両が存在することを表し、車両存在信号Ｖが生成されて周波数カウンタＴ₁及びＴ₂（ステップ５３；Ｔ₁ ＝０，Ｔ₂＝０）がリセットされる。これら周波数カウンタＴ₁及びＴ₂の機能は後に記載する。４２．ＳＷ？：車両存在信号Ｖがすでに生成されたかがチェックされる。４３．Ｔ₃＝Ｔ₃＋１：信号Ｖが生成されていない場合は、カウンタＴ₃がインクリメントされる。カウンタＴ₃は、光の強度の変化を考慮に入れるために、正規に基準値を更新するために役に立つ。カウンタＴ₃は、｜Δｉ｜＜ＴＨ＿ＬＡで信号Ｖがアクティブでない時にのみインクリメントされる。カウンタＴ₃は画像の数をカウントする。４４．Ｔ₃＝ＭＸ３？：カウンタＴ₃が最大値を示しているかがチェックされる。この最大値は例えば１０個の画像に等しい。４５．ＲＥＦ＝Ｍ：カウンタＴ₃が最大値を示していると、第１の基準値Ｐがステップ４０により決められた値Ｍで置き換えられる。これは実際のバックグランドのグレイ値を設定することを可能にし、その後カウンタＴ₃はリセットされる。４６．ＭＲｅｆ？：値Ｌ＝Ｍ／Ｐが、最大密度の例えば４％を表す第１の領域Ｑ内にあるかがチェックされる。４７．Ｔ₁＝Ｔ₁＋１：Ｌ∈Ｑのとき、カウンタＴ₁はインクリメントされる。カウンタＴ₁は上記信号Ｖが生成された後で、且つ｜Δｉ｜＜ＴＨ＿ＬＡである、後続する画像の数をカウントする。そのような状況は、例えば、１つの画像において、擾乱又は突然の強度変化により、ある物体が車両として識別され（｜Δｉ｜＞ＴＨＬＡ）、後続する画像ではその同じ物体がもはや識別されない場合に、生じる。４８．カウンタＴ₁＝ＭＸ？：カウンタＴ₁が最大値を示しているかがチェックされる。この最大値は例えば２つの画像を備えている。４９．ＳＷＯ：Ｔ₁が最大値を示している場合は、車両存在信号Ｖはオフに切り換えられ、車両周波数カウンタは１単位だけインクリメントされる。信号Ｖは実際に生成された。値ＰはＭに等しく設定され、カウンタＴ₁、Ｔ₂及びＴ₃はリセットされる。５０．ＭＲｅｆ２？：値Ｌ＝Ｍ／Ｐが、最大強度の例えば３０％を表す第２の領域Ｑ’内にあるかがチェックされる。５１．Ｔ₂＝Ｔ₂＋１：Ｌ∈Ｑ’のとき、カウンタＴ₂はインクリメントされる。カウンタＴ₂はカウンタＴ₁と類似の機能を有するが、Ｔ₂はリーズナブルな強度（３０％より大）が依然として存在する画像をカウントする。そのような状況は例えば、均一で不十分にしか区別できない、白のような色の長いトラックが画像を横切る時に生じる。この強度は、絶対値｜Δｉ｜＞ＴＨ＿ＬＡなので、十分ではないが、車両は実際には存在している。５２．Ｔ₂＝ＭＸ？：カウンタＴ₂が最大値を表しているかがチェックされ、そうであれば、ステップ４９に切り替わる。最大値は例えば５画像を備える。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ)，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＨＵ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ (72)発明者フェルサフェル，ヨーベルギー国，ベー−8501 コルトルック, ビセゲムストラート 45

Claims

【特許請求の範囲】１．同一交通道路の連続するトラフィック画像のシーケンスを記録するために設けられた画像記録ユニットと、その画像記録ユニットに接続されており、前記シーケンスのトラフィック画像内でトラフィック検出ゾーンを決定するために設けられた検出ゾーン決定ユニットと、その画像記録ユニット及び検出ゾーン決定ユニットと協動するために設けられ、供給されたトラフィック画像から、各時間について、車両として識別されるべき対象物が前記トラフィック検出ゾーン内に存在するかを検証する画像分析ユニットとを備えるトラフィック監視装置において、前記検出ゾーン決定ユニットはトラフィック検出ゾーンとして、前記交通道路内に配置され、前記交通道路内のトラフィック軸に実質的に平行に延在する追随軸を決定するために設けられ、前記画像分析ユニットはさらに前記検証を前記追随軸上に配置された所定の点について散点的に実行し、そのような対象物を検出するとその上に識別パターンを割り当て、前記シーケンス内の後続するトラフィック画像から前記識別パターンに対応するパターンが生じるかをチェックするために設けられていることを特徴とする、トラフィック監視装置。２．前記トラフィック検出ゾーン検定ユニットは前記追随軸を前記トラフィック画像上の所定のラインストロークに重ね合わせるために設けられていることを特徴とする、請求の範囲第１項記載のトラフィック監視装置。３．前記トラフィック検出ゾーン検定ユニットは、前記トラフィック検出ゾーンのためのゲートラインを前記トラフィック画像に重ね合わせるために、且つ前記追随軸を前記ゲートラインを横切るスタートラインに適用するために設けられていることを特徴とする、請求の範囲第１項記載のトラフィック監視装置。４．前記画像分析ユニットは、前記検証に際して前記画素のグレイ値を決定するため、前記グレイ値が所定しきい値を超えるかを検証するために、そして超えた場合に前記グレイ値で前記識別パターンを決定するために設けられていることを特徴とする、請求の範囲第１項、第２項又は第３項のいずれかに記載のトラフィック監視装置。５．前記画像分析ユニットは、前記ゲートラインに属する画素に関して前記検証を実行するために、そして前記スタートライン及び前記ゲートラインの上で前記超えた場合にスタートパルスを発生するために、そして前記超えたことがストップすると後続の画像に関して検証するために設けられていることを特徴とする、請求の範囲第３項に結合した請求の範囲第４項記載のトラフィック監視装置。６．前記画像分析ユニットはｎ（ｎ＞１）個の隣接画素の平均値から前記グレイ値を決定する為に設けられていることを特徴とする、請求の範囲第４項又は第５トラフィック監視装置に記載のトラフィック監視装置。７．前記画像分析ユニットは、前記平均値を前記追随軸に実質的につい直に配置されている隣接画素から決定するために設けられていることを特徴とする、請求の範囲第６項記載のトラフィック監視装置。８．前記画像分析ユニットはさらに、前記平均値を前記追随軸上に配置されている隣接顔から決定するために設けられていることを特徴とする、請求の範囲第６項又は第７項記載のトラフィック監視装置。９．前記画像分析ユニットは、前記グレイ値にラプラシアン演算を適用し、それからラプラシアン演算子を決定し、このラプラシアン演算子の値を前記しきい値に対してチェックするために設けられていることを特徴とする、請求の範囲第４項から第９項のいずれかに記載のトラフィック監視装置。１０．前記画像分析ユニットは、前記しきい値を超える各グレイ値に対して第１の画像ウインドウの範囲を定め、その第１の画像ウインドウは前記グレイ値が属する画素の周りに配置されており、そして前記識別パターンを前記第１の画像ウインドウ内で決定するために設けられている、請求の範囲第４項又は第９項記載のトラフィック監視装置。１１．前記画像分析ユニットは、前記スタートパルスを生成した後に前記スタートライン上で前記識別パターンを決定するために設けられていることを特徴とする、請求の範囲第５項記載のトラフィック監視装置。１２．前記画像分析ユニットは、前記第１の画像ウインドウから開始する第２の画像ウインドウを決定し、前記追随軸に沿って各時間に前記第２の画像ウインドウを所定のインクリメントでステップ的にシフトさせ、前記第２の画像ウインドウがシフトされる各ステップで対応するパターンが現れるかの前記検証を実行するために設けられていることを特徴とする、請求の範囲第１０項記載のトラフィック監視装置。１３．前記画像分析ユニットは、前記第２の画像ウインドウ内での前記ステップでさらなる識別パターンを決定し、前記さらなる識別パターン及び前記識別パターンから相互関係値を決定し、そして前記相互関係値がさらなるしきい値を超えるかを検証するために設けられていることを特徴とする、請求の範囲第１２項記載のトラフィック監視装置。１４．前記画像分析ユニットは、識別パターンの割り当てに際して車両存在信号を発生するために設けられていることを特徴とする、請求の範囲第第１項から第１３項のいずれかに記載のトラフィック監視装置。１５．前記画像分析ユニットはバックグランド・グレイ値補償手段を備えていることを特徴とする、請求の範囲第１４項記載のトラフィック監視装置。１６．交通道路の連続するトラフィック画像のシーケンスが記録され、トラフィック画像においてトラフィック検出ゾーンが決定され、記録されたトラフィック画像から車両として識別されるべき対象物が存在するかを交通検出ゾーン内で検証する、交通道路上に存在するトラフィック監視方法において、トラフィック検出ゾーンとして、前記交通道路内に配置され、前記交通道路内のトラフィック軸に実質的に平行に延在する追随軸を決定し、前記検証を前記追随軸上に配置された所定の点について散点的に実行し、そのような対象物を検出するとその上に識別パターンを割り当て、前記シーケンス内の後続するトラフィック画像から前記識別パターンに対応するパターンが生じるかをチェックすることを特徴とする、トラフィック監視方法。