JP2001236593A

JP2001236593A - 交通信号制御装置

Info

Publication number: JP2001236593A
Application number: JP2000047213A
Authority: JP
Inventors: Kenichi Nakamura; 兼一中村; Kazunari Ido; 一成井戸
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2000-02-24
Filing date: 2000-02-24
Publication date: 2001-08-31

Abstract

(57)【要約】【課題】横断歩道の横断待ち及び横断中の歩行者の
量、移動速度を検出し、柔軟な信号制御を実現する。【手段】画像処理部２１で横断待ちの歩行者量を検出
し、その検出量と時刻、季節、天候を入力とするニューラ
ルネットワークで構成した歩行者用信号青時間演算部２
２で青時間を算出する。さらに横断歩道を横断する各歩
行者の移動速度を画像処理部２１で算出し、このデータ
を用いて先に求めた青時間を修正する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、車両道路横断歩道
の交通信号を制御するための交通信号制御装置に関する
ものである。

【０００２】

【従来の技術】車両道路の横断歩道に設けられた信号機
では、押しボタン式の場合は歩行者が押しボタンを押す
と、歩行者有と判断し、歩行者に対して青信号を点灯す
る。また、通常の交差点では、青信号は予め設定された
周期と点灯時間で点灯されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】押しボタン式の信号
は、歩行者が横断しようとしているときだけ車両通行を
止めるから、単に周期的な青、赤の切り替え方式よりも
車両交通を無駄に妨げることは少ない。しかしいずれの
場合にも、歩行者の人数に関係なく歩行者用信号機の青
時間は同一であった。このため、例えば歩行者が一人の
場合、車両用信号機「赤」で止められている車両が、不
必要に停止させられることとなり、場合によっては交通
の流れに大きく影響する可能性がある。又、交差点にお
いては、周辺施設等でのイベント等の開催により横断者
が多数発生する場合、右左折車両が右左折できない状況
が発生する。

【０００４】本発明の目的は、歩行者用信号機の青時間
を適切にコントロールして、車両の不必要な停止及び右
左折車両の右左折の妨げを抑止し、スムーズな交通の流
れを実現することのできる交通信号制御装置を提供する
ことにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、横断待ちの歩
行者量を検出する歩行者量検出手段と、この手段により
検出された歩行者量を入力として横断歩道の青時間を算
出する青時間算出手段と、この手段により算出された青
時間だけ横断歩道の信号機の青信号を点灯させるように
制御する点灯制御手段と、を備えたことを特徴とする交
通信号制御装置を開示する。

【０００６】更に本発明は、歩行者量検出手段は、歩行者
が横断待ちする第１領域を撮像するカメラと、歩行者が
前記第１領域にいないときの前記カメラの映像を背景画
像として記憶手段に登録する背景画像登録手段と、前記
カメラからの映像と前記背景画像との差分画像を求める
ことにより待ち歩行者量を推定する歩行者量推定手段と
から成ることを特徴とする交通信号制御装置を開示す
る。

【０００７】更に本発明は、青時間算出手段は、前記歩
行者量検出手段により検出された歩行者量の他に、その
ときの時刻、季節、及び天候を入力とするラメルハート
型ニューラルネットワークであることを特徴とする交通
信号制御装置を開示する。

【０００８】更に本発明は、横断歩道を撮像するカメラ
と、このカメラにより周期的に撮像された第２映像から
個々の移動体のテンプレートを生成しその位置とともに
記憶手段に登録するテンプレート登録手段と、前記第２
映像中の各移動体と登録されたテンプレートとの相関演
算を行って各移動体の移動速度を検出し、この移動速度
から各移動体が当該横断歩道を渡りきるまでに要する時
間の内の最大値を推定所要時間として算出する追跡手段
とを設けるとともに、前記点灯制御手段は、前記推定所
要時間に応じて青信号の点灯時間を調整する点灯時間調
整機能を備えたことを特徴とする交通信号制御装置を開
示する。

【０００９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図１は、本発明になる交通信号制
御装置の構成例を示すブロック図で、図２はその各部分
の横断歩道周辺への配置を示したものである。この例
は、押しボタン式信号機の場合であって、テレビカメラ
１で撮影された映像は、信号制御機２内の画像処理部２
１に入力され、ここで画像処理された情報を入力として
歩行者信号青時間演算部２２は歩行者用信号機青時間を
決定する。この時間をもとに信号制御演算部２４は、車
両用信号機４、歩行者用信号機３を制御する。歩行者感
応部２３は、歩行者が歩行者用信号押しボタン５を操作
したことを認識し、テレビカメラ１を画像処理位置への
セットし、画像処理の開始信号等を画像処理部２１へ出
力する。テレビカメラ１が交通監視など他の用途に用い
られず、本装置専用である場合には、歩行者感応部２３
は、画像処理部２１へ画像処理の開始信号等の出力は必
ずしも行う必要はない。また、押しボタン式でない信号
機の場合でも、以下の説明は同様であり、歩行者信号を
青とする少し前のタイミングでカメラをセットするよう
にすればよい。

【００１０】図３は、図１の信号制御機２内に設けられ
たの画像処理部２１の構成を示すもので、テレビカメラ
１よりのアナログ映像データをデジタルデータに変換す
るＡ／Ｄ変換器２１１と、画像メモリ２１２と、画像メ
モリ２１２内のデータから歩行者の有無を検出する歩行
者有無判定部２１３と、横断歩道を横断している歩行者
の移動量を求める歩行者移動速度演算部２１４と、全体
の動作を制御する画像制御部（ＣＰＵ）２１５を有して
いる。画像メモリ２１２には、Ａ／Ｄ変換器２１１より
出力される濃淡画像情報を記憶する濃淡画像メモリと、
濃淡パターンのテンプレートメモリが含まれている。

【００１１】図４は、図３に示した歩行者有無判定部２
１３の構成を示す。同図において歩行者有無判定部２１
３は、一定周期で取り込まれる映像の所定領域の背景画
像（移動物体の無い画像）を登録する背景画像登録部２
１３１と、一定周期で取り込まれる映像の所定領域の映
像と背景画像登録部２１３１で登録される背景画像との
差分をとり、背景画像に無かった物体を抽出する入力画
像差分抽出部２１３２と、入力画像差分抽出部２１３２
で抽出された物体の面積が、所定領域において、どの程
度の割合を示すのかを求める占有率演算部２１３３と、
一定周期で取り込まれる映像の所定領域の輝度を求める
輝度演算部２１３４とを有している。

【００１２】上記の背景画像登録部２１３１では、一定
周期で取り込まれる映像の第１所定領域の背景画像を登
録する。その第１所定領域の１例を図５に示す。図５内
の領域Ａ１、Ａ２を背景画像として登録する第１所定領
域としている。背景画像登録部２１３１は、一定周期で
取り込まれる画像内に移動する物体が無い時に作成され
る。図６は、背景画像登録部２１３１で作成される領域
Ａ１の背景画像を示す。

【００１３】図７は、入力画像差分抽出部２１３２及び
占有率演算部２１３３の処理の１例を示している。入力
画像差分抽出処理２１３２は、一定周期で取り込まれる
映像の第１所定領域の入力画像と背景画像登録部２１３
１で作成された背景画像との差分処理を行い、抽出画像
（検出物）を得る。その後、占有率演算部２１３３で、
第１所定領域の面積を１００として、第１所定領域に対
して検出物の占める面積の割合Ｒ（％）を求める。図７
の例では、同図（ａ）は「横断者無し」の場合の例で、
検出物が無いため、検出物の占める面積の割合Ｒは０％
となる。図７（ｂ）は「横断者有り（少数）」の場合の
例を示している。このとき、検出物の占める面積の割合
Ｒは５％となる。図７（ｃ）は「横断者有り（多数）」
の場合の例を示していて、検出物の占める面積の割合Ｒ
は２５％となる。

【００１４】輝度演算部２１３４では、背景画像や占有
率を求めた領域Ａ１、Ａ２とは別の第２所定領域につい
てその輝度を求める。図５の領域Ｃがその例で、この第
２所定領域は、路面に設定するものとしている。雨天時
には路面が濡れる（水たまり）ことにより光の反射が発
生し、輝度が一定に求まらなくなる。この輝度の分散に
より「雨」を判断する。雨天の判定を行う理由として
は、歩行者がさす傘の影響で、雨が降っている時と降っ
ていない時の検出される歩行者の量が変わってしまうた
めである。

【００１５】図８は、以上にその構成を詳細に説明した
図４の歩行者有無判定部２１３の処理内容を示したフロ
ーチャートである。この処理が起動され、映像の取り込
み時刻がくると（ステップ８０１でＹＥＳ）、図５の領
域Ａ１、Ａ２のような第１所定領域の映像を画像メモリ
２１２から取り込み（ステップ８０２）、背景画像登録
時刻かを調べる（ステップ８０３）。この背景画像の再
登録の周期は例えば１分、５分といった値で、日照の変
化や雨等のための輝度変化に対応できるようにするため
の処理である。そして、背景画像登録周期であったとき
は（ステップ８０３でＹＥＳ）、第１所定領域内に背景
以外の人など移動体の映像があるかを調べ（ステップ８
０４）、なければそのときの入力画像により背景画像の
データを更新する（ステップ８０５）。この処理ステッ
プ８０４及び背景画像登録処理ステップ８０５は、背景
画像登録部２１３１により実行される。

【００１６】ステップ８０３でＮＯ、即ち背景画像登録
周期でなかったとき、及び登録周期でも移動体があった
ときは（ステップ８０４でＮＯ）、登録されている背景
画像とステップ８０２で取り込まれた映像との差分を差
分抽出部２１３２により求め（ステップ８０６）、第１
所定領域の各々について差分として抽出された検出体の
占める割合Ｒを占有率演算部２１３３により計算して歩
行者量を確定する（ステップ８０７）。さらに前記した
第２所定領域における輝度をその演算部２１３４で求
め、雨が降っているかどうかを判定する（ステップ８０
８）。こうしてステップ８０７で求められた各第１所定
領域の占有率の内の最大値と、ステップ８０８で求めら
れた雨の有無を出力し（ステップ８０９）、システムの
停止が指示されていなければ（ステップ８１０でＮ
Ｏ）、ステップ８０１へ戻る。

【００１７】次に、図３の歩行者移動速度演算部２１４
について説明する。図９はその構成を示すもので、横断
歩道の領域である第３所定領域に対し、移動体を検出し
てそのテンプレートを生成・登録するテンプレート登録
部２１４１と、一定周期で取り込まれる第３所定領域の
映像とテンプレート登録部２１４１で登録されたテンプ
レートとの濃淡パターンマッチングで相関を求める相関
演算部２１４２と、濃淡パターンマッチングにより検出
物（歩行者等）を追跡して移動速度を求める追跡処理部
２１４３とを有している。ここで第３所定領域は、例え
ば図５に示した領域Ｂである。

【００１８】テンプレート登録部２１４１で登録するテ
ンプレートとは、第３所定領域内の移動体のみを抽出し
て作成した映像の濃淡パターンで、その例を図１０に示
す。複数の人が歩いているときはこのようなパターンの
複数個が第３所定領域に配置されたテンプレートとな
る。

【００１９】相関演算部２１４２で行う演算は正規化相
関処理である。今、入力画像及びテンプレート画像の位
置（ｉ、ｊ）における濃度をそれぞれｆ（ｉ、ｊ）、Ｔ
（ｉ、ｊ）とすると、正規化相関処理というのはこれら
濃度から対象画面上の平均濃度を差し引いた正規化濃度
をそれぞれの画像について求め、その正規化濃度どうし
の間の相互相関を求めたもので、点（ｕ、ｖ）における
正規化相関関数、即ち類似度ｒ（ｕ、ｖ）は次式で求め
られる。

【数１】但し（数１）内の各値は

【数２】であり、ｐ、ｑは対象画像の横、縦方向のサイズでその
画素数はｐ×ｑである。（数１）の類似度ｒ（ｕ、ｖ）
は０〜１の範囲の値をとる。

【００２０】追跡処理部２１４３では、相関値演算部２
１４２で求められた相関値が一番高い値を示す入力画像
上の物体（歩行者等）をテンプレート同一物体とし、こ
うして個々の移動体の位置を追跡し、各移動体の移動速
度を求め、さらに横断歩道の長さがわかっていることか
ら、各移動体が横断歩道を渡りきるまでの時間を求め
る。更に移動体が複数ある時は、それら移動体の内でわ
たりきるまでの時間の最大値を推定所要時間として求め
る。

【００２１】図１１は、以上説明した歩行者移動速度演
算部２１４の処理内容を示すフローチャートである。こ
の処理が起動され、映像取り込みの時刻がくると（ステ
ップ１００１でＹＥＳ）、そのときのカメラ映像を画像
メモリ２１２から取り込み（ステップ１００２）、相関
演算部２１４２で各移動体と各テンプレートとの類似度
を算出する（ステップ１００３）。次に各移動体につい
て、対応するテンプレートがあるかを調べる（ステップ
１００４）。これは類似度ｒ（ｕ、ｖ）が例えば０．７
以上のテンプレートがなければ、その移動体に対しては
まだテンプレートがないと判断し、その移動体のテンプ
レートをその登録部２１４１で作成し、登録する（ステ
ップ１００５）。テンプレートと例えば０．７以上の類
似度を持つ各移動体については、追跡処理部２１４３で
その速度を求め、横断歩道を渡りきるまでの時間の最大
値である推定所要時間を求める（ステップ２００６）。
そしてこの結果を出力し（ステップ２００７）、処理終
了でなければステップ１００１へ戻る。

【００２２】次に図１２は、図１の歩行者信号青時間演
算部２２の構成を示すもので、歩行者有無判定部２１３
からの歩行者有無情報（検出物の占有率）をもとに初期
青時間を求める初期青時間演算部２２１と、歩行者移動
速度演算部２１４からの推定所要時間をもとに、初期青
時間演算部２２１で算出された初期青時間を調整する青
時間調整部２２２とを有している。

【００２３】図１３は、初期青時間演算部２２１の詳細
構成を示しており、実時間で初期青時間を演算する歩行
者初期青時間決定回路２２１１（ニューラルネットワー
ク）と、入力切替部２２１２と、予め判定情報を与える
為の学習機構２２１３とを有している。学習機構２２１
３は、学習制御機構２２１３１と、パラメータ変更機構
２２１３４と、入力信号発生機構２２１３２と、教師信
号発生機構２２１３３と、突き合わせ部２２１３５とを
有している。

【００２４】図１４は、歩行者初期青時間決定回路２２
１１の処理示すフローチャートで、歩行者有無判定部２
１３から出力された検出物の占有率と天候（雨の有
無）、現在時刻、季節（月情報）を入力とし、以下の処
理を行って初期青時間を出力する。

【００２５】まず、歩行者有無判定部２１３の出力情報
である検出物の占有率以外の現在時刻、季節（月情
報）、天候（雨の有無）の入力情報を正規化する（ステ
ップ１４０１）。時刻の正規化は、現在時刻を３０分単
位で切り上げたのち０時からの分単位で表した数値をｔ
ｕとしたとき、正規化時間Ｔnを

【数３】とする。例えば「９時３３分」のときは切り上げてｔｕ＝
「１０時」＝６００分、したがってＴｎ＝０．２０であ
る。季節については、月数をｍとしたとき、正規化月を
Ｍｎを

【数４】とし、小数点以下第３位で四捨五入する。また天候は、
雨天の場合、０．５０、雨天以外の場合、０．００とす
る。時刻、季節を入力値としている理由としては、時刻
によっての映像の明るさ変化、季節によっての服装色の
変化等で、同じ歩行者の量の占有率変化に対応する為で
ある。

【００２６】次に、歩行者有無判定部２１３の出力情報
である所定領域の検出物の占有率と、上記ステップで正
規化された現在時刻、季節、天候を、歩行者初期青時間
設定回路２２１１を構成するニューラルネットワークの
入力情報として設定する（ステップ１４０２）。図１５
はこのニューラルネットワークの例を示しており、ラメ
ルハート型の前向きニューラルネットワークである。上
記の設定により、検出物の占有率、現在時刻、季節、天
候を、入力層を構成する４つの入力ニューロンの電位と
して与え、中間ニューロン群（中間層）を経て、１０個
の出力ニューロン値を出力としている。このニューラル
ネットワークは、予め、入力画像に対し、人間により判
断結果が与えられ、前記学習機構２２１３により全ての
シナップス（ニューロンを結合する信号伝達線）に最適
な重みが与えられている。該当横断歩道の青時間の最小
保証秒数が８秒、最長秒数１５秒とし、１０個の出力ニ
ューロンには８秒〜１５秒の範囲で１秒ごとの値が割り
当てられる。但し余った出力ニューロンには、最小保証
秒数を割り当てている。このニューラルネットワークに
よる演算が実行されると（ステップ１４０３）、例えば
横断歩道を横断待ちの歩行者が検出された場合、その状
況に割り当てられた初期青時間対応の１つの出力ニュー
ロンの値が１．００に近くなり、他の９個の出力ニュー
ロン値は０．００に近くなり、これが初期青時間として
信号制御演算部２４へ出力される（ステップ１４０
４）。

【００２７】図１６は、図１２の青時間調整部２２２の
処理を示すフローチャートで、歩行者移動速度演算部２
１４から出力された横断歩道を横断中の歩行者が渡りき
る秒数と、信号制御演算部２４で求められている歩行者
信号青時間、残り青時間を入力とし、以下のように動作
する。まず、信号制御演算部２４から青時間（初期青時
間）と、すでに青が点灯されているときの残り青時間と
を取得し変数Ｘ、Ｙにそれぞれ設定する（ステップ１６
０１、１６０２）。次いでＹの正負を調べ（ステップ１
６０３）、残り青時間Ｙが０以下の場合は処理を終了す
るが、Ｙ＞０のときは、歩行者移動速度演算部２１４か
ら出力された横断歩道を横断中の歩行者が渡りきる秒数
（推定所要時間）を取得して変数Ｚに設定し（ステップ
１６０４）、次式により調整時間Ｈを計算する（ステッ
プ１６０５）。

【数５】この調整時間Ｈが負の値を取る場合は「短縮」、０の値
を取る場合は「変更無し」、正の値を取る場合は「延
長」を意味する。そこで次に（数６）により仮青時間Ｉ
を計算する。

【数６】

【００２８】次にステップ１６０５で求めた調整時間Ｈ
の正負又は０の判定を行い（ステップ１６０７）、Ｈ＝
０ならばその値をそのまま調整時間として出力するが、
負の場合は最小保証秒数αとステップ１６０６で求めた
仮青時間Ｉとを比較し（ステップ１６０８）、仮青時間
Ｉの方が最小保証秒数αより大きければそのときの調整
時間Ｈをそのまま出力する（ステップ１６１２）。しか
し仮青時間の方が小さいときは

【数７】により調整時間Ｈを再計算して青時間が最小保証秒数と
等しくなるようにし（ステップ１６０９）、この値Ｈを
出力するようにする。また、ステップ１６０７で調整時
間Ｈが正であったときは、次に仮青時間Ｉと最長秒数β
との比較を行い（ステップ１６１０）、最長秒数βの方
が仮青時間より大きいときはそのときの値Ｈをそのまま
出力する（ステップ１６１２）。しかし、仮青時間Ｉが
最長秒数βより大きくなった場合、（数８）により調整
時間Ｈを再計算して青時間が最長秒数と等しくなるよう
にする。

【数８】

【００２９】以上に説明したように、図１の装置によれ
ば、歩行者の通行状態に応じて歩行者用青信号の時間を
調整できるので、車両交通をできるだけ妨げない信号制
御が可能となる。又、本発明の歩行者信号青時間演算部
の機能と交差点での右左折の車両感知器を組み合わせる
ことにより、交差点における交通状況の円滑な制御を実
現できる。交差点においては、同方向の車両用信号機と
歩行者用信号機は、同じ灯器色を表示する。何らかのイ
ベント等で歩行者の量が多い場合は、歩行者の列が全く
切れずに右左折の車両が通過できない場合が発生する。
このような場合、歩行者と車両の量を判断して、歩行者
用信号機の青を短縮して右左折の車両を通過させること
が可能となる。このような場合には、図１７に示したよ
うに、歩行者有無判定部２１３での背景画像を登録する
第１所定領域を領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４とし、歩行
者移動速度演算部２１４の処理を実施する第３所定領域
を領域Ｂ１、Ｂ２のようにする。

【００３０】なお、道路上方、側方或いは路面下に埋没
された超音波、赤外線等のセンサーにより、横断歩道を
横断待ちしている歩行者の有無或いはその量を検出する
ようにして、図３の歩行者有無判定部２１３を構成する
ようにしてもよい。

【００３１】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、横断歩道を横断待ちの歩行者情報、横断中の歩行者
情報を検出できるため、柔軟な交通状況の実現を可能と
することが出来る。さらに歩行者の安全、信号待ちのド
ライバーの不満解消を実現できる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明になる交通信号制御装置の構成例を示す
ブロック図である。

【図２】図１の装置の具体的配置例である。

【図３】図１の画像処理部の構成を示すブロック図であ
る。

【図４】図３の歩行者有無判定部の構成を示すブロック
図である。

【図５】画像処理の対象領域の説明図である。

【図６】背景画像登録部で登録される背景画像の一例で
ある。

【図７】図４の入力画像差分抽出部及び占有率演算部の
動作説明図である。

【図８】図３の歩行者有無判定部の処理を示すフローチ
ャートである。

【図９】図３の歩行者移動速度演算部の構成を示すブロ
ック図である。

【図１０】登録テンプレートの一例を示す図である。

【図１１】図３の歩行者移動速度演算部の処理を示すフ
ローチャートである。

【図１２】図１の歩行者信号青時間演算部の構成を示す
ブロック図である。

【図１３】図１２の初期青時間演算部の構成を示すブロ
ック図である。

【図１４】図１２の初期青時間演算部の処理を示すフロ
ーチャートである。

【図１５】図１３の歩行者の初期青時間決定回路の例を
示す図である。

【図１６】図１２の青時間調整部の処理を示すフローチ
ャートである。

【図１７】交通量が多い交差点での画像処理領域の説明
図である。

【符号の説明】

１テレビカメラ２信号制御機３歩行者用信号機４車両用信号機５歩行者信号押しボタン２１画像処理部２２歩行者信号青時間演算部２３歩行者感応部２４信号制御演算部２１１Ａ／Ｄ変換器２１２画像メモリ２１３歩行者有無判定部２１４歩行者移動速度演算部２１５画像制御部（ＣＰＵ）２２１初期青時間演算部２２２青時間調整部２１３１背景画像登録部２１３２入力画像差分抽出部２１３３占有率演算部２１３４輝度演算部２１４１テンプレート登録部２１４２相関演算部２１４３追跡処理部２２１１歩行者初期青時間決定回路２２１２入力切替部２２１３学習機構

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｈ０４Ｎ 7/18 ＫＦターム(参考） 5C054 AA01 CD03 CE15 CH02 DA08 EH01 FC12 FC16 GB02 GB12 GB14 GD03 HA18 5H180 CC04 EE02 JJ07 JJ16 JJ19

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】横断待ちの歩行者量を検出する歩行者量
検出手段と、この手段により検出された歩行者量を入力
として横断歩道の青時間を算出する青時間算出手段と、
この手段により算出された青時間だけ横断歩道の信号機
の青信号を点灯させるように制御する点灯制御手段と、
を備えたことを特徴とする交通信号制御装置。
【請求項２】前記歩行者量検出手段は、歩行者が横断
待ちする第１領域を撮像するカメラと、歩行者が前記第
１領域にいないときの前記カメラの映像を背景画像とし
て記憶手段に登録する背景画像登録手段と、前記カメラ
からの映像と前記背景画像との差分画像を求めることに
より歩行者量を推定する待ち歩行者量推定手段とから成
ることを特徴とする請求項１に記載の交通信号制御装
置。
【請求項３】前記青時間算出手段は、前記歩行者量検
出手段により検出された歩行者量の他に、そのときの時
刻、季節、及び天候を入力とするラメルハート型ニュー
ラルネットワークであることを特徴とする請求項１に記
載の交通信号制御装置。
【請求項４】横断歩道を撮像するカメラと、このカメ
ラにより周期的に撮像された第２映像から個々の移動体
のテンプレートを生成しその位置とともに記憶手段に登
録するテンプレート登録手段と、前記第２映像中の各移
動体と登録されたテンプレートとの相関演算を行って各
移動体の移動速度を検出し、この移動速度から各移動体
が当該横断歩道を渡りきるまでに要する時間の内の最大
値を推定所要時間として算出する追跡手段とを設けると
ともに、前記点灯制御手段は、前記推定所要時間に応じ
て青信号の点灯時間を調整する点灯時間調整機能を備え
たことを特徴とする請求項１〜３の内の１つに記載の交
通信号制御装置。