JPH11219493A

JPH11219493A - 交通情報処理方法

Info

Publication number: JPH11219493A
Application number: JP10315896A
Authority: JP
Inventors: Masakazu Toyama; 雅一外山
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1992-04-02
Filing date: 1998-11-06
Publication date: 1999-08-10
Also published as: JPH05282592A

Abstract

(57)【要約】【課題】昼間の渋滞時などの停止車両を感知し、その
存在感知の出力を保持する。【解決手段】道路上の車両の動向を俯瞰するように撮
影し、この画像データを画像処理して、車両の台数、占
有率を計測して、感知計測エリア内の原画像データの輝
度の分布を背景の平均輝度値を用いて３値化した存在感
知信号を保持することを特徴とする昼間存在感知信号保
持方法。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、道路上に設置さ
れ、車両の速度、通過台数、小型車、大型車等の車種の
必要な交通情報を計測、収集する交通情報処理方法に関
する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の必要な交通情報を計測、
収集する車両動態計測装置は、道路上の車両の動向を撮
影した原画像データと、背景画像データとを画像処理し
て走行車両を抽出し、車両の速度、通過台数、車種（普
通車／大型車）等の計測データを出力している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来例
の画像処理式車両感知装置では、基本的に走行車両につ
いての計測が主であり、昼間の渋滞時などの停止車両を
感知し、その存在感知の出力を保持できないという問題
がある。

【０００４】従来例の画像処理式車両感知装置では、車
種判別（大型／小型）に常に一定の閾値を用いているた
め、車両の輝度の違いによる車種判別を正確に判定でき
ないという問題がある。

【０００５】従来例の画像処理式車両感知装置では、画
像処理でフレーム差分と背景差分のプラス成分のみを用
いているが、影の周辺部分を完全に除去することができ
ないという問題がある。

【０００６】従来例の画像処理式車両感知装置では、画
像処理でフレーム差分と背景差分のプラス成分のみを用
いているが、薄暮時など輝度が低い場合に輝度の低い車
両の抽出が難しいという問題がある。

【０００７】従来例の画像処理式車両感知装置では、画
像処理でフレーム差分と背景差分のプラス成分のみを用
いているが、道路上の白線が抽出されてしまう場合があ
り、正確な車幅の抽出ができないという問題がある。

【０００８】従来例の画像処理式車両感知装置では、走
行車両の情報を計測することが主であり、違法駐車車両
などの所定外の検出ができないという問題がある。

【０００９】従来例の画像処理式車両感知装置では、夜
間車両が多く走行した場合、ヘッドライトの路面反射の
影響を受けてしまい、正常な背景画像データの更新がで
きないという問題がある。

【００１０】従来例の画像処理式車両感知装置では、サ
ンプルポイントのみを用いて車両の抽出を行うため、夜
間のスモールランプのみを点灯させた車両の追跡や停止
した場合の存在感知出力を保持できないという問題があ
る。

【００１１】本発明は、このような課題を解決するもの
であり、請求項１に対応して、昼間の渋滞時など停止車
両の存在感知を出力できる昼間存在感知信号保持方法を
提供することを目的とする。

【００１２】請求項２に対応して、昼間の渋滞時など停
止車両の存在感知を出力することができる昼間存在感知
信号保持方法を提供することを目的とする。

【００１３】請求項３に対応して、正確な車種判別を行
うことができる昼間車種判別方法を提供することを目的
とする。

【００１４】請求項４に対応して、車両部分のみを正確
に抽出できる車両抽出方法を提供することを目的とす
る。

【００１５】請求項５に対応して、輝度の低い車両の抽
出を確実にできる薄暮時車両抽出方法を提供することを
目的とする。

【００１６】請求項６に対応して、道路上に描かれた白
線の影響を除去できる車両抽出方法を提供することを目
的とする。

【００１７】請求項７に対応して、白線の影響を除去で
きる車両抽出方法を提供することを目的とする。

【００１８】請求項８に対応して、従来の機能を妨げる
ことなく、所定外駐車の機能を追加することができる所
定外駐車存在判定方法を提供することを目的とする。

【００１９】請求項９に対応して、ヘッドライトの路面
反射の影響を受けずに夜間の安定的な背景画像データの
更新を行える夜間背景画像データ更新方法を提供するこ
とを目的とする。

【００２０】請求項１０に対応して、ヘッドライトの抽
出を確実に行うことができる夜間車両抽出方法を提供す
ることを目的とする。

【００２１】請求項１１に対応して、スモールランプの
み点灯している停止車両についても確実に存在感知信号
を保持させることができる夜間存在感知信号保持方法を
提供することを目的とする。

【００２２】請求項１２に対応して、スモールランプの
み点灯している停止車両についても確実に存在感知信号
を保持させることができる夜間存在感知信号保持方法を
提供することを目的とする。

【００２３】

【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に、請求項１に対応する昼間存在感知信号保持方法は、
道路上の車両の動向を俯瞰するように撮影し、この画像
データを画像処理して、車両の台数、占有率を計測し
て、感知計測エリア内の原画像データの輝度の分布を背
景の平均輝度値を用い、３値化して存在感知信号を保持
することを特徴とするものである。

【００２４】請求項２に対応する昼間存在感知信号保持
方法は、道路上の車両の動向を俯瞰するように撮影する
ビデオカメラとビデオカメラの画像データを画像処理し
て、車両の台数、占有率を計測し、感知計測エリア内の
背景画像データの輝度の最頻度輝度の割合と原画像デー
タの最頻度輝度の割合の差から存在感知信号を保持する
ことを特徴とするものである。

【００２５】請求項３に対応する昼間車種判別方法は、
道路上の車両の動向を俯瞰するように撮影し、この画像
データを画像処理して、車両の台数、占有率を計測する
とともに、感知車両の輝度に応じて車種判別の閾値を変
化させることを特徴とするものである。

【００２６】請求項４に対応する車両抽出方法は、道路
上の車両の動向を俯瞰するように撮影し、この画像デー
タを画像処理して、車両の台数、占有率を計測し、フレ
ーム差分で変化のある画像は、その前の画素についてフ
レーム差分で変化があるかを判定し、この画素の後方に
膨張処理を行うかどうかを判定して、影の部分は膨張処
理を行わず、車両部分のみを膨張させることを特徴とす
るものである。

【００２７】請求項５に対応する薄暮時車両抽出方法
は、道路上の車両の動向を俯瞰するように撮影し、この
画像データをプラス成分のみ有効にする背景差分と膨張
処理付きフレーム差分を用いて処理し、車両の台数、占
有率を計測して、薄暮時のみ背景差分のマイナス成分も
有効にして輝度の低い車両の抽出を行うことを特徴とす
るものである。

【００２８】請求項６に対応する車両抽出方法は、道路
上の動向を俯瞰するように撮影し、この画像データをプ
ラス成分のみ有効にする背景差分と膨張処理付きフレー
ム差分を用いて処理し、車両の台数、占有率を計測する
とともに、背景差分及びフレーム差分で変化のある画素
について１画素前の画素についても確認を行い、その画
素の変化を有する場合のみ、その画素を有効にしてノイ
ズ成分を軽減することを特徴とするものである。

【００２９】請求項７に対応する車両抽出方法は、道路
上の車両の動向を俯瞰するように撮影し、この画像デー
タをプラス成分のみ有効にする背景差分と膨張処理付き
フレーム差分を用いて処理し、車両の台数、占有率を計
測するとともに、道路に描かれた白線の位置を予め初期
作成した背景画像データで自動計測し、計測エリア内の
白線部分を除いて画像処理を行うことを特徴とするもの
である。

【００３０】請求項８に対応する所定外駐車存在判定方
法は、道路上の車両の動向を俯瞰するように撮影し、こ
の画像データをプラス成分のみ有効にする背景差分と膨
張処理付きフレーム差分を用いて処理し、車両の台数、
占有率を計測するとともに、車線を細分化して、その細
分化したエリア内の原画像データと背景画像データの最
頻度輝度値と、その割合、平均輝度値とフレーム差分で
変化のある画素の割合より、その車線に所定外駐車車両
が存在するかの判定を行うことを特徴とするものであ
る。

【００３１】請求項９に対応する夜間背景画像データ更
新方法は、道路上の車両の動向を俯瞰するように撮影
し、この画像データをプラス成分のみ有効にする背景差
分と膨張処理付きフレーム差分を用いて処理し、車両の
台数、占有率を計測するとともに、背景画像データの更
新の定数についてマイナス方向の変化量をプラス成分の
変化量より大きくして、背景画像データの更新を行うこ
とを特徴とするものである。

【００３２】請求項１０に対応する夜間車両抽出方法
は、道路上の車両の動向を俯瞰するように撮影し、この
画像データをプラス成分のみ有効にする背景差分と膨張
処理付きフレーム差分を用いて処理し、車両の台数、占
有率を計測するとともに、夜間のみサンプルポイントの
画素とサンプルポイントの隣の画素の論理和を求めた結
果を画像処理して車両を抽出することを特徴とするもの
である。

【００３３】請求項１１に対応する夜間存在感知信号保
持方法は、道路上の車両の動向を俯瞰するように撮影
し、この画像データをプラス成分のみ有効にする背景差
分と膨張処理付きフレーム差分を用いて処理し、車両の
台数、占有率を計測するとともに、夜間のみ感知出力エ
リア内のサンプルポイントの画素とサンプルポイントの
隣の画素の論理和を求めた結果の輝度の分布から存在感
知信号を保持することを特徴とするものである。

【００３４】請求項１２に対応する夜間存在感知信号保
持方法は、道路上の車両の動向を俯瞰するように撮影
し、この画像データをプラス成分のみ有効にする背景差
分と膨張処理付きフレーム差分を用いて処理し、車両の
台数、占有率を計測するとともに、夜間のみ感知出力エ
リア内のサンプルポイントの画素とサンプルポイントの
隣の画素の論理和を求めた結果の輝度の分布と背景画像
データの輝度の分布の差分から存在感知信号を保持させ
ることを特徴とするものである。

【００３５】

【作用】このような構成により、請求項１に対応する昼
間存在感知信号保持方法では、原画像データの輝度のヒ
ストグラムを背景の平均輝度値を用いて３値化して存在
感知信号を保持しているので、昼間の渋滞時など停止車
両の存在感知を出力できる。

【００３６】請求項２に対応する昼間存在感知信号保持
方法は、背景画像データの輝度の最頻度輝度の割合と原
画像データの最頻度輝度の割合の差から存在感知信号を
保持しているので、昼間の渋滞時など停止車両の存在感
知を出力することができる。

【００３７】請求項３に対応する昼間車種判別方法は、
感知車両の輝度に応じて車種判別の閾値を変化させてい
るので、正確な車種判別を行うことができる。

【００３８】請求項４に対応する車両抽出方法は、画像
データから影の部分は膨張処理を行わず車両部分のみを
膨張しているので、車両部分のみを正確に抽出できる。

【００３９】請求項５に対応する薄暮時車両抽出方法で
は、薄暮時輝度の低い時間帯に背景差分のマイナス成分
を有効にしているので、輝度の低い車両の抽出を確実に
できる。

【００４０】請求項６に対応する車両抽出方法は、背景
差分及びフレーム差分で変化のある画素について一画素
手前の画素についても確認を行い、一画素手前の画素に
変化がある場合のみ、その画素を有効にしてノイズ成分
を軽減するようにしているので、道路上に描かれた白線
の影響を除去できる。

【００４１】請求項７に対応する車両抽出方法では、道
路に描かれた白線の位置を予め初期作成した背景画像デ
ータより自動計測させ、計測エリア内の白線部分を除い
て画像処理を行うようにしているので、白線の影響を除
去できる。

【００４２】請求項８に対応する所定外駐車存在判定方
法では、車線を細分化して、その細分化したエリア内の
原画像データと背景画像データの最頻度輝度値と、その
割合、平均輝度値とフレーム差分で変化のある画素の割
合で、その車線に所定外駐車を検出しているので、従来
のハードウエアのみで従来の機能を妨げることなく、所
定外駐車の存在判定機能を追加することができる。

【００４３】請求項９に対応する夜間背景画像データ更
新方法は、夜間の背景画像データの更新の定数について
マイナス方向の変化量をプラス成分の変化量を、より大
きくしているので、ヘッドライトの路面反射の影響を受
けずに夜間の安定的な背景画像データの更新を行える。

【００４４】請求項１０に対応する夜間車両抽出方法
は、夜間のみサンプルポイントの画素とサンプルポイン
トの隣の画素の論理和を求めた結果を用いて車両抽出処
理を行うよにしているので、ヘッドライトの抽出を確実
に行うことができる。

【００４５】請求項１１に対応する夜間存在感知信号保
持方法では、夜間のみサンプルポイントの画素とサンプ
ルポイントの隣の画素の論理和を求めた結果を用いて存
在感知信号を保持しているので、スモールランプのみ点
灯している停止車両についても確実に存在感知信号を保
持できる。

【００４６】請求項１２に対応する夜間存在感知信号保
持方法は、夜間のみ感知エリア内のサンプルポイントの
画素とサンプルポイントの隣の画素の論理和を求めた結
果の輝度分布と背景画像データの輝度分布との差分より
存在感知信号を保持しているので、スモールランプのみ
点灯している停止車両についても確実に存在感知信号を
保持できる。

【００４７】

【実施例】以下、本発明の交通情報処理方法の実施例に
ついて図面をもとに説明する。

【００４８】先ず、本発明が適用される車両感知装置の
構成について説明する。図１において、１１は道路上の
車両を俯瞰するように撮影しているビデオカメラであ
り、１２はビデオカメラ１１から道路上の車両等が撮影
された映像情報を処理して、車両の速度、通過台数、車
種（小型車／大型車）等の必要な交通情報を計測、収集
する画像処理式車両感知装置本体である。１３は画像処
理式車両感知装置本体１２に内蔵され、映像情報をデジ
タル化するＡ／Ｄ変換部であり、１４は画像処理式車両
感知装置本体１２に内蔵され、Ａ／Ｄ変換部１３でデジ
タル変換された画像データを格納する画像メモリ（入力
画像１）である。さらに、１５は画像処理式車両感知装
置本体１２に内蔵され、Ａ／Ｄ変換部１３でデジタル変
換された画像データを格納する画像メモリ（入力画像
２）であり、１６は画像処理式車両感知装置本体１２に
内蔵され、Ａ／Ｄ変換部１３でデジタル変換された画像
データを格納する画像メモリ（入力画像３）である。１
７は画像処理式車両感知装置本体１２に内蔵され、Ａ／
Ｄ変換部１３でデジタル変換された画像データを格納す
る画像メモリ（入力画像４）であり、１８は画像処理式
車両感知装置本体１２に内蔵され、画像メモリ１４、１
５、１６に格納された画像データを処理し、画像メモリ
１７に処理結果を格納して、車両部を抽出し、車両の速
度、通過台数、車種（小型車／大型車）等の必要な交通
情報を計測する画像データ処理部である。１９は画像処
理式車両感知装置本体１２に内蔵され、画像データ処理
部１８で処理した交通情報を交通信号制御機等に出力す
るデータ入出力部である。また、２０は画像処理式車両
感知装置本体１２に内蔵され、交通管制センタとの通信
処理を行う伝送処理部であり、各種の指令を画像処理式
車両感知装置本体１２に伝送し、画像処理式車両感知装
置本体１２は、その指令にもとづいた処理を行う。

【００４９】次に、この車両感知装置の動作について説
明する。図１において、ビデオカメラ１１を用いて道路
上の車両を俯瞰するように撮像し、この映像情報を画像
処理式車両感知装置本体１２に伝送する。画像処理式車
両感知装置本体１２では、ここからの情報をＡ／Ｄ変換
部１３を用いてデジタルデータに変換する。そして、あ
る一定の間隔で撮像された２画面分のデジタルデータを
画像メモリ１４、１５に格納する。また、画像メモリ１
６には、車両の存在していない状態の情報（背景画像デ
ータ）が格納されている。そして、これら画像メモリ１
４、５、６のデータを用いて画像データ処理部１８では
プラス成分のみを用いる背景差分方式とプラス成分のみ
膨張処理付きフレーム差分方式（プラス成分のみ用いる
ことにより影の部分の大部分を除去できる）を用いるこ
とによって画像メモリ１７に画像処理した結果を書き込
み、この画像データから車両の抽出を行い、車両の走行
位置、車長、車幅を計測する。そして、この処理を連続
することによって、車両の追跡、走行速度等をデータ入
出力部１９で出力する。この出力は交通信号制御機と接
続し、交通信号制御機の制御用に用いることができると
ともに、現在の道路上の状態を判定し、この情報をもと
に背景画像データの更新を行う。また、伝送処理部２０
では交通管制センタとの通信処理を行う。この時交通管
制センタから試験感知パルス出力指令を出力することに
より、画像処理式車両感知装置本体１２は一定時間に一
定台数、一定パルス幅の感知出力を連続で交通管制セン
タに送信し、交通管制センタでは、この情報をもとに伝
送系に異常が無いかどうかの確認を行う。

【００５０】次に、本発明の第１の実施例における存在
感知出力について説明する。この第１の実施例は請求項
１に対応する。

【００５１】図２（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）は存在感知
出力を計測するエリアを示している。図２（ａ）におい
て、通常の計測エリアの最終の４〜６ｍのエリアを存在
感知計測エリアとし、このエリアの原画像データ、背景
画像データの平均輝度、輝度の最頻度値等を計測して各
車線の昼間の存在感知出力を計測する。

【００５２】通常、図２（ｂ）に示すように感知検束エ
リア内の原画像データの輝度分布はほぼ一定の輝度に出
力している。しかしながら、図２（ｃ）に示すように感
知計測エリア内に車両が存在する場合は、輝度分布がく
ずれる。この条件を用いることにより、図２（ｄ）に示
すように原画像データの輝度分布を背景画像データの平
均輝度値を境に３値化し、−１、−１と判定された画素
の個数と０と判定された画素の個数の割合より車両の有
無を判定して、存在感知出力を保持する。

【００５３】さらに、昼間存在感知信号保持処理を説明
する。図３は昼間存在感知信号保持処理の手順を示して
いる。図３において、先ず、プラス成分のみを用いる背
景差分方式とプラス成分のみ膨張処理付きフレーム差分
方式を用いて加工画面を作成する（ステップ５１）。次
に、この加工画面より走行車両の抽出を行う（ステップ
５２）。続いて、抽出した車両を処理して、車両追跡処
理を行う（ステップ５３）。また、感知計測エリアに追
跡車両が侵入したか否かを判定する（ステップ５４）。
追跡車両が侵入したと判定した場合は、存在感知出力を
オン（ＯＮ）にする（ステップ５５）。次に、背景画像
データの輝度平均を求め（ステップ５６）、現在の昼夜
状態を判定する（ステップ５７）。夜間の場合は、通常
の存在感知保持処理を行う（ステップ５８）。昼間の場
合は、先ず、感知計測エリア内の原画像データの輝度の
分布（ヒストグラム）を計測する（ステップ５９）。次
に、背景画像データの平均輝度値をもとに感知計測エリ
ア内の原画像データの輝度の分布を３値化し（ステップ
５１０）、背景画像データの平均輝度付近の画素数を他
の画素数が越えたか否かを判定する（ステップ５１
１）。越えない場合は、存在感知出力をオフ（ＯＦＦ）
にする（ステップ５１２）。

【００５４】このように、第１の実施例によれば、感知
計測エリア内の原画像データの輝度のヒストグラムを背
景の平均輝度値を用いて３値化して存在感知信号を保持
することができ、昼間の渋滞時など停止車両の存在感知
を出力できる。

【００５５】次に、第２の実施例における昼間の存在感
知信号保持処理について説明する。なお、この第２の実
施例は請求項２に対応する。

【００５６】図４（ａ）（ｂ）（ｃ）は昼間の存在感知
信号保持のための計測エリアを示している。図４（ａ）
において、通常の計測エリアの最終の４〜６ｍのエリア
を存在感知計測エリアとし、このエリアの原画像デー
タ、背景画像データの平均輝度、輝度の最頻度値等を計
測して各車線の昼間の存在感知出力を計測する。

【００５７】通常、図４（ｂ）に示すように、感知計測
エリア内の原画像データの輝度分布は、略一定の輝度に
集中している。しかしながら、図４（ｃ）に示すよう
に、感知計測エリア内に車両が存在する場合は、輝度分
布がくずれる。この条件を用いることにより、原画像デ
ータの最頻度輝度値の割合と背景画像データの最頻度輝
度値の割合を比較して、車両の有無を判定し、存在感知
出力が保持できることになる。

【００５８】さらに、昼間の存在感知信号保持処理を説
明する。図５は、この存在感知信号保持処理手順を示し
ている。図５において、先ず、プラス成分のみを用いる
背景差分方式とプラス成分のみ膨張処理付きフレーム差
分方式を用いて加工画面を作成する（ステップ７１）。
次に、この加工画面より走行車両の抽出を行う（ステッ
プ７２）。また、抽出した車両を処理して車両追跡処理
を行う（ステップ７３）。さらに、感知計測エリアに追
跡車両が進入したか否かを判定する（ステップ７４）。
追跡車両が進入したと判定した場合は、存在感知出力を
オン（ＯＮ）にする（ステップ７５）。次に、背景画像
データの輝度平均を求め（ステップ７６）、現在の昼夜
状態を判定する（ステップ７７）。夜間の場合は通常の
存在感知保持処理を行う（ステップ７８）。昼間の場合
は先ず、感知計測エリア内の原画像データの輝度の分布
（ヒストグラム）を計測する（ステップ７９）。次に、
感知計測エリア内の背景画像データの輝度の分布（ヒス
トグラム）を計測する（ステップ７１０）。次に、感知
計測エリア内の背景画像データと原画像データの最頻度
輝度値の割合を比較し、（ステップ７１１）、閾値以上
の場合は、存在感知出力をオフ（ＯＦＦ）にする（ステ
ップ７１２）。

【００５９】このように第２の実施例によれば、背景画
像データの輝度の最頻度輝度の割合と原画像データの最
頻度輝度の割合の差から存在感知信号を保持でき、昼間
の渋滞時など停止車両の存在感知を出力できる。

【００６０】次に、第３の実施例を説明する。なお、こ
の第３の実施例は請求項３に対応する。

【００６１】図６は、昼間車種判別の処理手順を示して
いる。図６において、先ず、車両追跡エリア内を膨張処
理付きフレーム差分＋背景差分の画像処理を行い、加工
画面を作成する（ステップ８１）。次に、加工画面より
車両部分の抽出を行う（ステップ８２）。次に、加工画
面上の抽出結果を解析し、車両の前縁部分の位置を抽出
する（ステップ８３）。そして、この前縁データと前回
までの前縁部分、速度データを比較し、車両の追跡処理
を行う（ステップ８４）。追跡の終了した車両について
は、車両速度、存在感知信号のパルス幅等を計算する
（ステップ８５）。次に、車種判別を行う。先ず、背景
画像データの輝度平均を求め（ステップ８６）、現在の
昼夜状態を判定する（ステップ８７）。夜間の場合は通
常のヘッドライト間の幅を用いた車種判別処理を行う
（ステップ８８）。昼間の場合は、先ず、加工画面上の
車両抽出部分より、車長、車幅を計測する（ステップ８
９）。続いて、加工画面上の車両抽出部分の位置を計測
する（ステップ８１０）。次に、原画像データでの車両
抽出部分の輝度平均を求める（ステップ８１１）。そし
て、この平均輝度が閾値より明るいか否かを判定する
（ステップ８１２）。明るさに応じて車種判別のための
閾値（車長、車幅）を２段階にし、車種判別を行う（ス
テップ３１３、３１４）。これらの結果を交通管制セン
タに送信する（ステップ８１５）。また道路上の状態に
応じた背景画像データの更新を行う（ステップ８１
６）。

【００６２】このように、第３の実施例によれば、感知
車両の輝度に応じて車種判別の閾値を変化させて、正確
な車種判別を行うことができる。

【００６３】次に、第４の実施例を説明する。なお、こ
の第４の実施例は請求項４に対応する。

【００６４】図７（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）（ｅ）
（ｆ）は膨張処理付きフレーム差分＋背景差分のプラス
成分のみ用いた概念図を示したものである。図７
（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すように、先ず、画像デー
タはｔ−△ｔ〔ｓｅｃ〕、ｔ〔ｓｅｃ〕の画像データ、
背景画像データの３種類が存在する。先ず、ｔ−△ｔ
〔ｓｅｃ〕、ｔ〔ｓｅｃ〕の画像データの差分を行う。
これを図７（ｄ）に示すようにフレーム差分と呼び、プ
ラス成分のみ有効にすると、走行車両の前縁部と車両横
の影の後方部が抽出される。

【００６５】フレーム差分は移動物体の抽出が確実に行
えるので、後方に膨張処理を行うことで（図７（ｄ）の
車線部分）、より確実になる。また、ｔ〔ｓｅｃ〕の画
像データと背景画像データの差分を行う。これを図７
（ｅ）を示すように背景差分と呼び、プラス成分のみ有
効にすると、影の部分は抽出されず、車両の明るい部分
のみが抽出される。そして、図７（ｆ）に示すように、
フレーム差分と背景差分の論理和を求めて加工画面を作
成して、車両の抽出が確実になる。明るい白系統の車両
はフレーム差分、背景差分両方より、抽出が行われる。
暗い黒系統の車両の場合は基本的に映像上手前になるに
つれて同じ車両であっても輝度は高くなるので、フレー
ム差分で車両の抽出を行うことができる。また、停止し
ている車両はフレーム差分では抽出できないが、背景差
分での抽出を行う。

【００６６】しかしながら、図７（ｄ）に示すように影
の部分についても膨張を行うという問題がある。このた
め、膨張を行う条件を付けることにより、車両部分のみ
を膨張させ、影の部分については膨張を行わないように
している。これを図８（ａ）（ｂ）（ｃ）を用いて説明
する。

【００６７】図８（ａ）に示すように、通常の膨張処理
ではある画素がフレーム差分で変化した場合、膨張処理
を行う。この場合、図８（ｂ）に示すように、ある画素
がフレーム差分で変化した場合に前の走査線の画素がフ
レーム差分で変化があるかを確認し、変化がある場合の
み膨張処理を行うようにする。

【００６８】図７に示したように、影の大部分は除去さ
れるが後半の一部分が残る。ここで、図８（ｃ）に示す
ように、この条件付き膨張処理を行うことにより、影の
部分の膨張は確実に減ることになる。

【００６９】次に、車両抽出方法の処理手順を説明す
る。図９は車両抽出方法の処理手順を示している。図９
において、先ず、画像データｔ〔ｓｅｃ〕とｔ−△ｔ
〔ｓｅｃ〕の差分（フレーム差分）を行い、プラス成分
のみを有効とする（ステップ１１１）。続いて、画像デ
ータｔ〔ｓｅｃ〕と背景画像データの差分（背景差分）
を行い、プラス成分のみを有効とする（ステップ１１
２）。そして、先ず、フレーム差分の画素毎のデータ閾
値α１と比較を行う（ステップ１１４）。そして、閾値
α１以上の場合は、１、２走査線の同列の画素がフレー
ム差分で変化があるかを判定する（ステップ１１６、１
１７）。両方とも変化がある場合は、加工画面の同位置
と３、４、５走査線前の同列の画素に１を書き込む膨張
処理を行う（ステップ１１８）。変化が無い場合は、加
工画面の同じ位置にのみ１を書き込む（ステップ１１１
０）。もし、フレーム差分の画素毎のデータが閾値α１
以下の場合は、背景差分の画素毎のデータを閾値α２と
比較を行う（ステップ１１９）。そして、閾値２以上の
場合は、加工画面の同じ位置に１を書き込む（ステップ
１１１０）。それ以外の場合は、加工画面の同じ位置に
０を書き込む（ステップ１１１１）。これを全画素につ
いて処理を行い、加工画面を作成する。

【００７０】このように、第４の実施例によれば、画像
データから影の部分は膨張処理を行わず車両部分のみを
膨張させることにより、車両部分のみを正確に抽出でき
る。

【００７１】次に、第５の実施例を説明する。なお、こ
の第５の実施例は請求項５に対応する。図１０は薄暮
時車両抽出方法の処理手順を示している。図１０におい
て、先ず、画像データｔ〔ｓｅｃ〕とｔ−△ｔ〔ｓｅ
ｃ〕の差分（フレーム差分）を行い、プラス成分のみを
有効とする（ステップ１２１）。続いて、画像データｔ
〔ｓｅｃ〕と背景画像データの差分（背景差分）を行う
（ステップ１２２）。次に、背景画像データの平均輝度
を求める（ステップ１２３）。この背景画像データの平
均輝度の比較を行うことにより、現在の状態が昼間か薄
暮か夜間かを判定を行い（ステップ１２４）、昼間、夜
間の場合はプラス成分のみを有効とする通常の処理を行
う（ステップ１２５）。薄暮の場合は、先ず、フレーム
差分の画素毎のデータを閾値α１と比較を行う（ステッ
プ１２８）。そして、閾値α１以上の場合は、１、２走
査線の同じ列の画素がフレーム差分で変化画像あるか否
かを判定する（ステップ１２９、１２１０）。両方とも
変化がある場合は、加工画面の同じ位置と３、４、５走
査線前の同列の画素に１を書き込む膨張処理を行い（ス
テップ１２１１）、変化のない場合は加工画面の同位置
にのみ１を書き込む（ステップ１２１１）。もし、フレ
ーム差分の画素事のデータが閾値α１以下の場合は、背
景差分の画素毎のデータの絶対値化したものを閾値α２
と比較を行う（ステップ１２１２）。そして、閾値α２
以上の場合は、加工画面の同じ位置に１を書き込む（ス
テップ１２１３）。それ以外の場合は、加工画面の同じ
位置に０を書き込む（ステップ１２１４）。これを全画
素について処理を行い、加工画面を作成する。

【００７２】このように、第５の実施例によれば、薄暮
時等輝度の低い時間帯に背景差分のマイナス成分も有効
にすることにより、輝度の低い車両についても抽出を確
実にできることになる。

【００７３】次に、第６の実施例を説明する。なお、こ
の第６の実施例は請求項６に対応する。

【００７４】図１１は車両抽出方法の処理手順を示して
いる。図１１において、先ず、画像データｔ〔ｓｅｃ〕
とｔ−△ｔ〔ｓｅｃ〕の差分（フレーム差分）を行い、
プラス成分のみを有効とする（ステップ１３１）。続い
て、画像データｔ〔ｓｅｃ〕と背景画像データの差分
（背景差分）を行い、プラス成分のみを有効とする（ス
テップ１３２）。そして、先ず、フレーム差分の画素毎
のデータを閾値α１と比較を行う（ステップ１３５）。
そして、閾値α１以上の場合は、一画素手前の画素が２
０ｈか８０ｈかを判定し（ステップ１３６）、２０ｈか
８０ｈの場合は、加工画面の同位置に８０ｈを書き込む
とともに、膨張処理を行い（ステップ１３７）、２０ｈ
か８０ｈでない場合は、加工画面の同じ位置に２０ｈを
書き込む（ステップ１３８）。もし、フレーム差分の画
素毎のデータが閾値α１以下の場合は、背景差分の画素
毎のデータを閾値α２と比較を行う（ステップ１３
９）。そして、閾値α以上の場合は、一画素手前の画素
が２０ｈか８０ｈかどうかを判定し（ステップ１３１
０）、２０ｈの場合は、加工画面の同じ位置に８０ｈを
書き込み（ステップ１３１１）、加工画面の同じ位置に
２０ｈを書き込む（ステップ１３８）。それ以外の場合
は、加工画面の同じ位置に０を書き込むとともに、（ス
テップ１３１２）、加工画面の一画素手前の画素の位置
に０を書き込む（ステップ１３１３）。これを全画素に
ついて処理を行い、加工画面を作成する。

【００７５】このように、第６の実施例によれば、背景
差分及びフレーム差分で変化のある画素について、一画
素手前の画素についても確認を行い、一画素手前の画素
が変化がある場合のみ、その画素を有効にしてノイズ成
分を軽減させるため、道路上に描かれた白線の影響を除
去できる。

【００７６】次に、第７の実施例を説明する。なお、こ
の第７の実施例は請求項７に対応する。

【００７７】図１２（ａ）（ｂ）は、車両抽出方法の処
理手順を示している。図１２（ａ）の初期処理におい
て、計測エリアや車線の位置、ＣＣＤカメラの焦点距離
等の必要な定数をマウス、キーボード等を用いて入力す
る（ステップ１４１）。次に、ある一定画面原画像デー
タを撮像し、画素毎の輝度分布や輝度平均を求め、初期
の背景画像データの作成を行う（ステップ１４２）。ま
た、この初期背景画像データを横方向に微分処理を行
い、白線部分を抽出する加工画面を作成する。（ステッ
プ１４３）。この場合、変化のある画素かつ計測エリア
や車線の境付近の画素については、車両抽出処理等での
処理に用いないようにする（ステップ１４４）。続い
て、通常の計測処理を行う。計測エリア内の白線部分の
画素部分を除いた画素の膨張処理付きフレーム差分＋背
景差分の画像処理を行い、加工画面を作成する（ステッ
プ１４５）。次に、加工画面より車両部分の抽出を行う
（ステップ１４６）。また、加工画面上の抽出結果を解
析し、車両の前縁部分の位置を抽出する（ステップ１４
７）。そして、この前縁データと前回までの前縁部分、
速度データを比較し、車両の追跡処理を行う（ステップ
１４８）。そして、追跡の終了し車両については、存在
感知信号、車両速度、車種を演算する（ステップ１４
９）。そして、これらの結果を交通管制センタに送信す
る（ステップ１４１０）。また道路上の状態に応じた背
景画像データの更新を行う（１４１１）。

【００７８】このように、第７の実施例によれば、道路
に描かれた白線の位置を予め初期作成した背景画像デー
タより自動計測させ、計測エリア内の白線部分を除いて
画像処理を行うことにより、白線の影響を除去できる。

【００７９】次に、第８の実施例を説明する。なお、こ
の第８の実施例は請求項８に対応する。

【００８０】図１３は違法駐車存在判定の計測を行うエ
リアを示す図である。図１３において、通常の計測エリ
ア内で歩道寄りの車線についてエリアを４〜５ｍ毎に分
割し、エリア毎に原画像データ、背景画像データの平均
輝度、輝度の最頻度データを計測することにより、違法
駐車存在判定の計測を行う。

【００８１】次に、違法駐車存在判定方法について説明
する。図１４は違法駐車存在判定方法の処理手順を示し
ている。図１４において、先ず、通常の車両追跡処理を
行い、車両の計測を行う（ステップ１６１）。次に、原
画像データの歩道に接した車線を細分化して違法駐車計
測エリア毎の平均輝度、輝度の最頻度データを計測する
（ステップ１６２）。さらに、背景画像データについて
も同様に違法駐車計測エリア毎の平均輝度、輝度の最頻
度データを計測する（ステップ１６３）。続いて、追跡
車両の前縁がエリア毎に存在するかどうかを定する（ス
テップ１６５）。もし、違法駐車計測エリア内に追跡車
両が存在する場合は、そのエリアには停止車両が存在し
ないものと判断する（ステップ１６６）。追跡車両が存
在しない場合は、原画像データと背景画像データの存在
感知出力を計測するエリア内の平均輝度の比較を行う
（ステップ１６７）。そして、輝度差が存在したなら、
そのエリアに停止車両が存在すると判断する（ステップ
１６８）。輝度差が存在しない場合は原画像データと背
景画像データの計測エリア内の輝度の最頻度データの比
較を行う（ステップ１６９）。また、輝度差が存在した
ら、そのエリアに停止車両が存在すると判断する（ステ
ップ１６８）。存在しなければ、停止車両が存在しない
ものと判断する（ステップ１６６）。この情報をエリア
毎に時系列的に計測し（ステップ１６１１）、一定時間
以上同じエリアで停止車両が存在しているかどうかを判
定する（ステップ１６１２）。存在する場合は、違法駐
車車両が存在していることを交通管制センタへ送信する
（ステップ１６１３）。また道路上の状態に応じた背景
画像データの更新を行う（１６１３）。

【００８２】このように、第８の実施例によれば、車線
を細分化してその細分化したエリア内の原画像データと
背景画像データの最頻度輝度値とその割合、平均輝度値
とフレーム差分で変化のある画素の割合で、その車線の
違法駐車を検出することにより、従来のハードウエアの
みで従来の機能を妨げることなく、違法駐車の存在判定
機能を追加することができる。

【００８３】次に、第９の実施例を説明する。なお、こ
の第９の実施例は請求項９に対応する。

【００８４】図１５は、夜間背景画像データ更新方法の
処理手順を示している。図１５において、先ず、車両追
跡エリア内を膨張処理付きフレーム差分＋背景差分の画
像処理を行い、加工画面を作成する（ステップ１７
１）。次に、加工画面より車両部分の抽出を行う（ステ
ップ１７２）。さらに、加工画面上の抽出結果を解析
し、車両の前縁部分の位置を抽出する（ステップ１７
３）。そして、この前縁データと前回までの前縁部分、
速度データを比較し、車両の追跡処理を行う（ステップ
１７４）。追跡の終了した車両については、存在感知信
号、車両速度を計算する（ステップ１７５）。そして、
これらの結果を交通管制センタへに送信する（ステップ
１７６）。また、道路上の状態に応じた背景画像データ
の更新を行う。背景画像データの輝度平均を求め（ステ
ップ１７７）、現在の昼夜状態を判定する（ステップ１
７８）。昼間の場合は通常の背景画像データの更新を行
う（ステップ１７９）。夜間の場合は輝度単位で原画像
データと背景画像データとの比較し（ステップ１７１
０）、原画像データのほうが高い場合は背景画像データ
の画素の輝度を１インクリメントし（ステップ１７１
２）、背景画像データのほうが高い場合は背景画像デー
タの画素の輝度を２デクリメントする（ステップ１７１
３）。

【００８５】このように、第９の実施例によれば、夜間
の背景画像データの更新の定数についてマイナス方向の
変化量をプラス成分の変化量より大きくすることによ
り、ヘッドライトの路面反射の影響を受けずに夜間の安
定的な背景画像データの更新を行える。

【００８６】次に、第１０の実施例を説明する。なお、
この第１０の実施例は請求項１０に対応する。

【００８７】図１６は夜間車両抽出方法の処理手順う示
している。図１６において、先ず、画像データｔ〔ｓｅ
ｃ〕とｔ−△ｔ〔ｓｅｃ〕の差分（フレーム差分）を行
い、プラス成分のみを有効とする（ステップ１８１）。
続いて、画像データｔ〔ｓｅｃ〕と背景画像データの差
分（背景差分）を行う。背景画像データの輝度平均を求
め（ステップ１８２）、現在の昼夜状態を判定する（ス
テップ１８３）。夜間の場合は通常の画素毎の差分を行
い、プラス成分のみを有効とする処理を行う（ステップ
１８４）。夜間の場合は原画像データのサンプルポイン
トとなる画素と１画素手前の画素との論理和を求め（ス
テップ１８６）、この結果と背景画像データとの差分を
行い、プラス成分のみを有効とする処理を行う（ステッ
プ１８７）。そして、先ず、フレーム差分の加工結果に
ついて画素毎のデータを閾値と比較を行う。そして、閾
値以上の場合は、加工画面の同じ位置に１を書き込む。
そして１、２走査線の同じ列の画素がフレーム差分で変
化があるかどうかを判定し、両方とも変化がある場合
は、３、４、５走査線前の同じ列の画素に１を書き込む
膨張処理を行う（ステップ１８１０）。また、背景差分
の加工結果より画素毎のデータを閾値と比較を行う。そ
して、閾値以上の場合は、加工画面の同じ位置に１を書
き込む。それ以外の場合は、加工画面の同じ位置に０を
書き込む（ステップ１８１１）。この処理を行い加工画
面を作成する。

【００８８】このように、第１０の実施例によれば、夜
間のみサンプルポイントの画素とサンプルポイントの隣
の画素の論理和を求めた結果を用いて車両抽出処理を行
うことにより、ヘッドライトの抽出を確実に行うことが
できる。

【００８９】次に、第１１の実施例を説明する。なお、
この第１１の実施例は請求項１１に対応する。

【００９０】図１７は夜間存在感知信号保持方法の処
理手順を示している。図１７において、先ず、車両追跡
エリア内をフレーム差分＋膨張処理付き背景差分の画像
処理を行い、加工画面を作成する（ステップ１９１）。
次に、加工画面より車両部分の抽出を行う（ステップ１
９２）。次に、加工画面上の抽出結果を解析し、車両の
前縁部分の位置を抽出する（ステップ１９３）。そし
て、この前縁データと前回までの前縁部分、速度データ
を比較し、車両の追跡処理を行う（ステップ１９４）。
次に、感知計測エリアに追跡車両が進入したかどうかを
判定する（ステップ１９５）。追跡車両が進入したと判
定した場合は、存在感知出力をオン（ＯＮ）にする（ス
テップ１９６）。さらに、在感知信号長、車両速度、車
幅等を計算する（ステップ１９７）。次に、存在感知信
号保持処理を行う。背景画像データの輝度平均を求め
（ステップ１９８）、現在の昼夜状態を判定する（ステ
ップ１９９）。昼間の場合は通常の存在感知保持処理を
行う（ステップ１９１０）。夜間の場合は、感知計測エ
リア内の原画像データのサンプルポイントとなる画素と
１画素手前の画素との論理和を求め（ステップ１９１
１）、このデータを用いて輝度の分布（ヒストグラム）
を計測する（ステップ１９１２）。そして、この輝度分
布で閾値以上の画素が閾値個以上存在するかどうかを判
定し（ステップ１９１３）、閾値以上存在しなかった場
合は、存在感知出力をオフ（ＯＦＦ）にする（ステップ
１９１４）。また、道路上の状態に応じた背景画像デー
タの更新を行う（ステップ１９１５）。

【００９１】このように、第１１の実施例によれば、夜
間のみ感知計測エリア内のサンプルポイントの画素とサ
ンプルポイントの隣の画素の論理和を求めた結果を用い
て存在感知信号を保持させることにより、スモールラン
プのみ点灯している停止車両についても確実に存在感知
信号を保持することができる。

【００９２】次に、第１２の実施例を説明する。なお、
この第１２の実施例は請求項１２に対応する。

【００９３】図１８は、夜間存在感知信号保持方法の処
理手順を示している。図１８において、先ず、車両追跡
エリア内をフレーム差分＋膨張処理付き背景差分の画像
処理を行い、加工画面を作成する（ステップ２０１）。
次に、加工画面より車両部分の抽出を行う（ステップ２
０２）。続いて、加工画面上の抽出結果を解析し、車両
の前縁部分の位置を抽出する（ステップ２０３）。そし
て、この前縁データと前回までの前縁部分、速度データ
を比較し、車両の追跡処理を行う（ステップ２０４）。
次に、感知計測エリアに追跡車両が進入したかどうかを
判定する（ステップ２０５）。追跡車両が進入したと判
定した場合は、存在感知車両をオン（ＯＮ）にする（ス
テップ２０６）。そして、存在感知信号長、車両速度、
車幅等を計算する（ステップ２０７）。さらに、存在感
知信号保持処理を行う。背景画像データの輝度平均を求
め（ステップ２０８）、現在の昼夜状態を判定する（ス
テップ２０９）。昼間の場合は、通常の存在感知保持処
理を行う（ステップ２０１０）。夜間の場合は、感知計
測エリア内の原画像データのサンプルポイントとなって
いる画素と１画素手前の画素との論理和を求め（ステッ
プ２０１１）、このデータを用いて輝度の分布（ヒスト
グラム）を計測する（ステップ２０１２）。また背景画
像データの感知計測エリア内の輝度の分布（ヒストグラ
ム）を計測する（ステップ２０１３）。続いて、それぞ
れの輝度分布の差分を行う（ステップ２０１４）、この
差分結果で閾値以上の輝度の画素が閾値個以上存在する
かどうかを判定し（ステップ２０１５）、閾値個以上存
在しない場合は、存在感知出力をオフ（ＯＦＦ）にする
（ステップ２０１６）。また道路上の状態に応じた背景
画像データの更新を行う（ステップ２０１７）。

【００９４】このように、第１２の実施例によれば、夜
間のみ感知計測エリア内のサンプルポイントの画素とサ
ンプルポイントの隣の画素の論理和を求めた結果の輝度
分布と背景画像データの輝度分布との差分から存在感知
信号を保持させることにより、スモールランプのみ点灯
している停止車両についても確実に存在感知信号を保持
させることができる。

【００９５】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、請求項
１に対応する昼間存在感知信号保持方法では、原画像デ
ータの輝度のヒストグラムを背景の平均輝度値を用いて
３値化して存在感知信号を保持しているため、昼間の渋
滞時など停止車両の存在感知を出力できるという効果を
有する。

【００９６】請求項２に対応する昼間存在感知信号保持
方法は、背景画像データの輝度の最頻度輝度の割合と原
画像データの最頻度輝度の割合の差から存在感知信号を
保持しているため、昼間の渋滞時など停止車両の存在感
知を出力することができるという効果を有する。

【００９７】請求項３に対応する昼間車種判別方法は、
感知車両の輝度に応じて車種判別の閾値を変化させてい
るため、正確な車種判別を行うことができるという効果
を有する。

【００９８】請求項４に対応する車両抽出方法は、画像
データから影の部分は膨張処理を行わず車両部分のみを
膨張しているため、車両部分のみを正確に抽出できる。

【００９９】請求項５に対応する薄暮時車両抽出方法で
は、薄暮時輝度の低い時間帯に背景差分のマイナス成分
を有効にしているため、輝度の低い車両の抽出を確実に
できるという効果を有する。

【０１００】請求項６に対応する車両抽出方法は、背景
差分及びフレーム差分で変化のある画素について一画素
手前の画素についても確認を行い、一画素手前の画素が
変化がある場合のみ、その画素を有効にしてノイズ成分
を軽減するようにしているため、道路上に描かれた白線
の影響を除去できるという効果を有する。

【０１０１】請求項７に対応する車両抽出方法では、道
路に描かれた白線の位置を予め初期作成した背景画像デ
ータより自動計測させ、計測エリア内の白線部分を除い
て画像処理を行うようにしているため、白線の影響を除
去できるという効果を有する。請求項８に対応する所定
外駐車存在判定方法では、車線を細分化して、その細分
化したエリア内の原画像データと背景画像データの最頻
度輝度値と、その割合、平均輝度値とフレーム差分で変
化のある画素の割合で、その車線に所定外駐車を検出し
ているため、従来のハードウエアのみで従来の機能を妨
げることなく、所定外駐車の存在判定機能を追加できる
という効果を有する。

【０１０２】請求項９に対応する夜間背景画像データ更
新方法は、夜間の背景画像データの更新の定数について
マイナス方向の変化量をプラス成分の変化量を、より大
きくしているため、ヘッドライトの路面反射の影響を受
けずに夜間の安定的な背景画像データの更新を行えると
いう効果を有する。

【０１０３】請求項１０に対応する夜間車両抽出方法
は、夜間のみサンプルポイントの画素とサンプルポイン
トの隣の画素の論理和を求めた結果を用いて、車両抽出
処理を行うよにしているため、ヘッドライトの抽出を確
実に行うことができるという効果を有する。

【０１０４】請求項１１に対応する夜間存在感知信号保
持方法では、夜間のみサンプルポイントの画素とサンプ
ルポイントの隣の画素の論理和を求めた結果を用いて存
在感知信号を保持しているため、スモールランプのみ点
灯している停止車両についても確実に存在感知信号を保
持できるという効果を有する。

【０１０５】請求項１２に対応する夜間存在感知信号保
持方法は、夜間のみ感知エリア内のサンプルポイントの
画素とサンプルポイントの隣の画素の論理和を求めた結
果の輝度分布と背景画像データの輝度分布との差分より
存在感知信号を保持しているため、スモールランプのみ
点灯している停止車両についても確実に存在感知信号を
保持できるという効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適用する車両感知装置の構成を示すブ
ロック図

【図２】（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、本発明の請求項
１に対応する昼間存在感知信号保持方法（第１の実施
例）おける存在感知出力を計測するエリアを示す説明図

【図３】第１の実施例における昼間存在感知信号保持処
理の手順を示すフローチャート

【図４】（ａ）（ｂ）（ｃ）は本発明の請求項２に対応
する昼間存在感知信号保持方法（第２の実施例）におけ
る昼間の存在感知信号保持のための計測エリアを示す説
明図

【図５】第２の実施例における存在感知信号保持処理手
順を示すフローチャート

【図６】本発明の請求項３に対応する昼間車種判別方法
（第３の実施例）の処理手順を示すフローチャート

【図７】（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）（ｅ）（ｆ）は、本
発明の請求項４に対応する車両抽出方法（第４の実施
例）のは膨張処理付きフレーム差分＋背景差分のプラス
成分のみ用いた概念図

【図８】（ａ）（ｂ）（ｃ）は、第４の実施例における
車両部分のみを膨張させ、影の部分については膨張を行
わない場合の説明図

【図９】第４の実施例における車両抽出方法の処理手順
を示すフローチャート

【図１０】本発明の請求項５に対応する薄暮時車両抽出
方法（第５の実施例）の処理手順を示すフローチャート

【図１１】本発明の請求項６に対応する車両抽出方法
（第６の実施例）処理手順を示すフローチャート

【図１２】（ａ）（ｂ）は、本発明の請求項７に対応す
る車両抽出方法（第７の実施例）の処理手順を示すフロ
ーチャート

【図１３】本発明の請求項８に対応する所定外駐車存在
判定方法（第８の実施例）における違法駐車存在判定の
計測を行うエリアを示す図

【図１４】第８の実施例における違法駐車存在判定方法
の処理手順を示すフローチャート

【図１５】本発明の請求項９に対応する夜間背景画像デ
ータ更新方法（第９の実施例）における夜間背景画像デ
ータ更新方法の処理手順を示すフローチャート

【図１６】本発明の請求項１０に対応する夜間車両抽出
方法（第１０の実施例）における夜間車両抽出方法の処
理手順う示すフローチャート

【図１７】本発明の請求項１１に対応する夜間存在感知
信号保持方法（第１１の実施例）における夜間存在感知
信号保持方法の処理手順を示すフローチャート

【図１８】本発明の請求項１２に対応する夜間存在感知
信号保持方法（第１２の実施例）における夜間存在感知
信号保持方法の処理手順を示すフローチャート

【符号の説明】

１１ビデオカメラ１２画像処理式車両感知装置本体１３Ａ／Ｄ変換部１４、１５、１６、１７画像メモリ１８画像データ処理部１９データ入出力部２０伝送処理部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】道路上の車両の動向を俯瞰するように撮
影し、この画像データを画像処理して、車両の台数、占
有率を計測して、感知計測エリア内の原画像データの輝
度の分布を背景の平均輝度値を用いて３値化した存在感
知信号を保持することを特徴とする昼間存在感知信号保
持方法。
【請求項２】道路上の車両の動向を俯瞰するように撮
影するビデオカメラとビデオカメラの画像データを画像
処理して、車両の台数、占有率を計測し、感知計測エリ
ア内の背景画像データの輝度の最頻度輝度の割合と、原
画像データの最頻度輝度の割合の差とから存在感知信号
を保持することを特徴とする昼間存在感知信号保持方
法。
【請求項３】道路上の車両の動向を俯瞰するように撮
影し、この画像データを画像処理して、車両の台数、占
有率を計測するとともに、感知車両の輝度に応じて車種
判別の閾値を変化させることを特徴とする昼間車種判別
方法。
【請求項４】道路上の車両の動向を俯瞰するように撮影
し、この画像データを画像処理して、車両の台数、占有
率を計測し、フレーム差分で変化のある画像は、その前
の画素についてフレーム差分での変化を判定し、この画
素の後方に膨張処理を行うかどうかを判定し、影の部分
は膨張処理を行わず車両部分のみを膨張させることを特
徴とする車両抽出方法。
【請求項５】道路上の車両の動向を俯瞰するように撮
影し、この画像データをプラス成分のみ有効にする背景
差分と膨張処理付きフレーム差分を用いて処理して車両
の台数、占有率を計測し、薄暮時のみ背景差分のマイナ
ス成分も有効にして輝度の低い車両について抽出を行う
ことを特徴とする薄暮時車両抽出方法。
【請求項６】道路上の動向を俯瞰するように撮影し、
この画像データをプラス成分のみ有効にする背景差分と
膨張処理付きフレーム差分を用いて処理し、車両の台
数、占有率を計測するとともに、背景差分及びフレーム
差分で変化のある画素について１画素前の画素について
も確認を行い、その画素に変化を有する場合のみ、その
画素を有効にしてノイズ成分を軽減することを特徴とす
る車両抽出方法。
【請求項７】道路上の車両の動向を俯瞰するように撮
影し、この画像データをプラス成分のみ有効にする背景
差分と膨張処理付きフレーム差分を用いて処理し、車両
の台数、占有率を計測するとともに、道路に描かれた白
線の位置を予め初期作成した背景画像データで自動計測
し、計測エリア内の白線部分を除いて画像処理を行うこ
とを特徴とする車両抽出方法。
【請求項８】道路上の車両の動向を俯瞰するように撮
影し、この画像データをプラス成分のみ有効にする背景
差分と膨張処理付きフレーム差分を用いて処理し、車両
の台数、占有率を計測するとともに、車線を細分化し、
その細分化したエリア内の原画像データと背景画像デー
タの最頻度輝度値と、この割合、平均輝度値とフレーム
差分で変化の有る画素の割合より、その車線に所定外駐
車車両が存在するかの判定を行うことを特徴とする所定
外駐車存在判定方法。
【請求項９】道路上の車両の動向を俯瞰するように撮
影し、この画像データをプラス成分のみ有効にする背景
差分と膨張処理付きフレーム差分を用いて処理し、車両
の台数、占有率を計測するとともに、背景画像データの
更新の定数についてマイナス方向の変化量をプラス成分
の変化量より大きくして、背景画像データの更新を行う
ことを特徴とする夜間背景画像データ更新方法。
【請求項１０】道路上の車両の動向を俯瞰するように
撮影し、この画像データをプラス成分のみ有効にする背
景差分と膨張処理付きフレーム差分を用いて処理し、車
両の台数、占有率を計測するとともに、夜間のみサンプ
ルポイントの画素とサンプルポイントの隣の画素の論理
和を求めた結果を画像処理して車両を抽出することを特
徴とする夜間車両抽出方法。
【請求項１１】道路上の車両の動向を俯瞰するように
撮影し、この画像データをプラス成分のみ有効にする背
景差分と膨張処理付きフレーム差分を用いて処理し、車
両の台数、占有率を計測するとともに、夜間のみ感知出
力エリア内のサンプルポイントの画素とサンプルポイン
トの隣の画素の論理和を求めた結果の輝度の分布から存
在感知信号を保持することを特徴とする夜間存在感知信
号保持方法。
【請求項１２】道路上の車両の動向を俯瞰するように
撮影し、この画像データをプラス成分のみ有効にする背
景差分と膨張処理付きフレーム差分を用いて処理し、車
両の台数、占有率を計測するとともに、夜間のみ感知出
力エリア内のサンプルポイントの画素とサンプルポイン
トの隣の画素の論理和を求めた結果の輝度の分布と背景
画像データの輝度の分布の差分から存在感知信号を保持
することを特徴とする夜間存在感知信号保持方法。