JP2005353004A - 車両走行計測システム及び車両追跡方法 - Google Patents

Abstract

【課題】道路に複数台のカメラを、隣接するカメラの監視区間が連続するように設置して、各カメラの監視区間を走行する車両を検出する車両走行計測システムにおいて、複数カメラ間で同一車両に共通の車両ＩＤを付与することができるようにする。
【解決手段】道路Ｒに複数台のカメラを、隣接するカメラの監視区間Ｓが連続するように設置し、前記複数台のカメラによって、それぞれの監視区間Ｓを撮影し、撮影されたカメラの映像信号に基づいて、道路を走行する車両の位置(x,y)を所定時間ごとに検出し、前記車両の位置(x,y)を含む車両データを収集する。重複する監視区間Ｗで、前記隣接するカメラによりそれぞれ検出された車両位置(x,y)及びその車両位置の検出時刻が近い場合に、下流側カメラの画像処理部で捉えた当該車両のデータと上流側カメラの画像処理部で捉えた当該車両のデータとを、同一車両のデータとして蓄積する。
【選択図】 図１１

Description

本発明は、道路に複数台のカメラを設置して、当該カメラの監視区間を走行する車両を検出する車両走行計測システム及び複数の監視区間を走行する車両を追跡する車両追跡方法に関するものである。

道路を走行する車両を検出するのに、従来は超音波式やループコイル式の検知器を道路に設置する技術が主流であった。これらの方法では、車両の通過をスポット的に検知し、単位時間あたりの通過交通量の変化により交通流の状態を把握する方法が用いられてきた。
しかし近年になり、道路にカメラを設置してそのカメラから得られる映像を画像処理して車両を検出する技術が開発されてきた。カメラの撮影範囲内を幅広く計測することができるため、前述のスポット的計測に限らず、個々の車両の挙動を計測することが可能となってきた。
特開2002-329195号公報

ところが、従来のカメラを用いた車両走行計測システムでは、カメラごとに画像処理を行うために、隣接カメラ間で車両の同定をするのが難しい。
そこで、本発明は、道路に複数台のカメラを、隣接するカメラの監視区間が連続するように設置して、各カメラの監視区間を走行する車両を検出する車両走行計測システムにおいて、複数カメラ間で同一車両に共通の車両ＩＤを付与することができるものを提供することを目的とする。

また、本発明は、同システムにおける車両追跡方法を提供することを目的とする。

本発明車両走行計測システムは、道路に設置された複数台のカメラにそれぞれ接続され、カメラの映像信号に基づいて、道路を走行する車両の位置を含む車両データを所定時間ごとに検出する複数の画像処理部と、前記各画像処理部からの車両データを収集して蓄積する車両データ統合・蓄積部とを有し、前記車両データ統合・蓄積部は、隣接するカメラの重複する監視区間で、前記隣接するカメラの画像処理部からそれぞれ収集された車両データに含まれる車両位置及びその車両位置の検出時刻が近い場合に、下流側カメラの画像処理部で捉えた当該車両の車両データと上流側カメラの画像処理部で捉えた当該車両のデータとを、同一車両の車両データとして蓄積するものである（請求項１）。

この構成であれば、車両データ統合・蓄積部は、各画像処理部で独立して検出された車両データを、車両位置及びその車両位置の検出時刻の近似度に基づき、統合することができる。したがって、複数の連続する監視区間にわたって、車両の同定と追跡ができる。
前記画像処理部は、監視区間で、それぞれ検出された複数の車両の、車両位置及びその車両位置の検出時刻が近い場合に、当該複数車両の車両データを、同一車両のデータとして出力することが好ましい（請求項２）。この処理は、１つのカメラの監視区間内において、車両データが、誤検出や二重検出された場合に、それらの車両位置及び車両位置の検出時刻の近似度に基づき統合することができる。この統合処理により、車両データの精度が一層向上し、複数の連続する監視区間にわたって、車両の同定がしやすくなる。

前記画像処理部は、監視区間で、いずれかの検出時刻で車両データに欠落がある場合に、当該車両の推定速度を算出し、この算出された推定速度に基づき、当該車両の位置データを補間することが好ましい（請求項３）。この処理は、１つのカメラの監視区間内において、ある時刻で車両データが欠落した場合に、当該車両の他のデータによって、当該車両の推定速度を算出し、この算出された推定速度に基づき、当該車両の位置データを補間する処理である。この補間 により、車両データの精度が一層向上し、複数の連続する監視区間にわたって、車両の同定がしやすくなる。

また、誤って検出された車両データに基づいて、前記各処理を行うことは、誤った結果を導くので、このような車両データは除外しておくことが好ましい。そこで、前記画像処理部は、車両検出回数の少ない車両の車両データを出力の対象外とするか（請求項４）、検出された車両位置のばらつきが大きな車両データを出力の対象外とすることが望ましい（請求項５）。

また、本発明の車両走行計測システムは、道路に設置されたカメラに対して接続され、当該カメラの映像信号に基づいて、道路を走行する車両の位置を含む車両データを所定時間ごとに検出する画像処理部を有し、前記画像処理部は、監視区間で、それぞれ検出された複数の車両の、車両位置及びその車両位置の検出時刻が近い場合に、当該複数車両の車両データを、同一車両のデータとして出力する（請求項６）。この車両走行計測システムは、１つのカメラの監視区間内において、車両データが誤検出や二重検出された場合に、それらの車両位置及び車両位置の検出時刻の近似度に基づき統合することができる。したがって、１つの車両のデータが、複数車両のデータとして誤って出力されるのを防ぐことができ、精度のよい車両データを得ることができる。

また、本発明の車両走行計測システムは、道路に設置されたカメラに対して接続され、カメラの映像信号に基づいて、道路を走行する車両の位置を含む車両データを所定時間ごとに検出する画像処理部を有し、前記画像処理部は、監視区間で、いずれかの検出時刻で車両データに欠落がある場合に、当該車両の推定速度を算出し、この算出された推定速度に基づき、当該車両の位置データを補間するものである（請求項７）。この車両走行計測システムは、１つのカメラの監視区間内において、車両データが欠落した場合に、当該車両の他のデータによって、当該車両の推定速度を算出し、この算出された推定速度に基づき、当該車両の位置データを補間する。したがって、監視区間内で、欠落のない連続した車両データを出力することができる。

また、本発明の車両追跡方法は、請求項１記載の車両走行計測システムの発明と同一の発明による方法の発明である（請求項８）。

以上のように、本発明によれば、複数の連続する監視区間にわたって、車両の同定と追跡ができ、車両走行のより正確な計測が行えるという特有の効果を奏する。

以下、本発明の実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、車両走行計測システム１のブロック構成図である。車両走行計測システム１は、道路を監視する複数台のＣＣＴＶ(Closed-Circuit Television)カメラ（以下「カメラ」という）２、画像処理ユニット３、インターフェイスユニット４及びデータ統合・蓄積部５を備えている。

各カメラ２と画像処理ユニット３とは、それぞれケーブルでつながれている。
前記画像処理ユニット３は、各カメラ２からの映像入力信号に基づいて、道路Ｒを走行する車両の位置を検出し、検出した車両の位置に基づいて速度算出、データ補間等の処理をする。インターフェイスユニット４は、各画像処理ユニット３から出力される車両データ（車両のＩＤ、位置、速度などを含むデータを「車両データ」という。以下同じ）を集約する。データ統合・蓄積部５は、集約された画像処理ユニット３ごとの車両データを統合し、蓄積する。

前記画像処理ユニット３における車両検出、追跡処理機能の全部又は一部は、ＲＯＭ、ＡＳＩＣ、ハードディスクなど所定の媒体に記録されたプログラムを、画像処理ユニット３のコンピュータが実行することにより実現される。前記データ統合・蓄積部５におけるデータ統合機能についても、同様にデータ統合・蓄積部５のコンピュータによって行われる。

図２は、高速道路Ｒ上に設置されたカメラ２を示す図である。各カメラ２は、道路Ｒに沿ってポールなどに設置され、それぞれ道路Ｒ上の区間（「監視区間Ｓ」という。適宜添え字を付与する）を監視している。隣接する監視区間Ｓ同士は、重複しているのが望ましく、その重複領域を「重複区間Ｗ」（適宜添え字を付与する）という。重複区間Ｗは、隣接するいずれの監視区間Ｓにも属する。

図３は、カメラ２が設置された高速道路Ｒの平面図である。道路Ｒを横切る方向をｘ方向、道路Ｒに沿った方向をｙ方向とする。ｘ座標の原点は、走行車線と路肩の間の白線とする。ｙ方向は、もし道路Ｒがカーブしているなら、そのカーブに沿ってとる。ｙ座標の原点は、最上流に設置されたカメラ２の計測開始地点とし、その地点からの道のりとしてｙ座標を表すこととする。

なお、実施形態の一例として道路の方向やカーブの有無によらず、方角を基にしてｘｙ座標を定めてもよい。
実際にカメラ２に写った画面は道路Ｒのｘ−ｙ面に対応しているわけではない。これは、図２を見れば判るように、カメラ２は高い位置から道路Ｒを見下ろしていているからである。そこで、カメラ２に写った画面の座標と、実際の道路Ｒのｘ−ｙ座標との変換式を、カメラ２の高さや、カメラ２の見下ろす角度などをパラメータとして画像処理ユニット３のコンピュータに組み込んでおく必要がある（特開2003-042760号公報など参照）。

各画像処理ユニット３同士の時刻の同期について、図４、図５を用いて説明する。
各画像処理ユニット３は、原則として独立した同期信号を用いているが、データ統合・蓄積部５におけるデータ統合処理をするために、各画像処理ユニット３が取得する車両データの時刻の同期をとる必要がある。このため、図４に示すように、データ統合・蓄積部５が、時刻信号をインターフェイスユニット４に定期的に送信しておく。データ統合・蓄積部５は正確な時刻を保持するよう、電波時計や外部の時刻サーバと接続しておくとよい。インターフェイスユニット４は、図５に示すように、画像処理ユニット３から、画像処理ユニット３の起動時又は一定時間経過時などのイベント発生時に、時刻信号を各画像処理ユニット３に送信する。このことにより、映像間の時刻同期をとる。

しかし、頻繁な同期処理は各画像処理ユニット３の負荷を増やすので、前記「一定時間」とは、例えば１時間に１回程度とする。このように、各画像処理ユニット３は、常時カメラ２間の同期をとっているわけではなく、隣接映像間で同一車両の車両データの時刻が常に完全に一致するわけではない。また、カメラ２から送られる映像は、NTSC規格の映像の場合、１秒間に約３０フレームの周期で画像処理ユニット３に入力される。フレームの同期信号は各カメラ２ごとに独立であるため、各画像処理ユニット３は、画像処理のタイミングを完全に一致させることはできない。したがって、データ統合・蓄積部５において、異なるカメラの車両データの連結処理において同一の時刻とみなす判断には、ある程度の時間の幅が必要となる（詳しくは後述する）。

図６は、画像処理ユニット３の行う車両データの生成、データ補間等の処理と、データ統合・蓄積部５の行う車両データの統合処理とをまとめて説明するための全体概要フローチャートである。
まず、画像処理ユニット３は、監視区間Ｓ内の各車両を検出する（ステップＳ０）。この処理は、従来公知の処理であるが、一例を簡単に説明する。

画像入力間隔は、例えば０．２秒ごととする。カメラ２から入力された画像に対して、背景画像との差分をとることにより、車両など動くものだけが写った画像を得る。この画像に対して、中間の輝度を閾値として、二値化処理を行うことにより、この画像に写っている物体の大きさを検出し、それが通常予想される車両の大きさならば、車両と判定する。この車両と判定された物体の車両末尾を追跡する。

ここで車両末尾とは、図３に示すように、車両の最後面の中心位置とする。車両末尾のｙ座標は、車両と判定された物体と路面との輝度差から判定することができる。車両末尾のｘ座標は、車両と判定された物体の重心のｘ座標に基づいて算出する。
この検出した車両の追跡のために、画像処理ユニット３は、車両データを登録する。表１は、各画像処理ユニット３における車両データの主な登録項目を示した表である。

前述したように、画像処理ユニット３は、監視区間Ｓ内で抽出された車両末尾の追跡を前提とするため、車両末尾が計測できない場合（十分な車間距離がないため、車両末尾が後続車両のために隠れる場合など）には、前記車両データの出力は行わないものとする。
次に画像処理ユニット３は、各車両に対して、ｙ方向の速度、加速度を算出する（ステップＳ１）。この速度算出は、２時刻間の車両のｙ座標の差を時間で割った行う。また、加速度は、２時刻間の車両速度の差により算出される。ところで、速度、加速度は、計測誤差が含まれるため、統計的手法を用いて平滑化しておくことが望ましい。平滑化方法として、過去複数回にわたって検出された値の平均をとる移動平均法、あるいは、前回の指数平滑値と今回の計測値とを重み付け平均して今回の指数平滑値を算出する指数平滑法などを採用することができる。移動平均法における平均をとる回数は１秒に相当する回数程度（例えば一処理期間が０．２秒なら５回分）が妥当と考えられるが、画角条件などにより決定される計測分解能や、データ活用経験などに応じて決定するのが望ましい。指数平滑法における重み係数も、画角条件などにより決定される計測分解能や、データ活用経験などに応じて決定するのが望ましい。

次に、各車両に対して、ｘ方向の速度、加速度を算出する（ステップＳ２）。算出方法は前記と同様である。車両末尾のｘ座標の検出は、前述したように車両と判定した領域の重心により算出しており、車両と路面との輝度差から比較的安定して得られる車両末尾のｙ座標にくらべて相対的にバラツキが大きい。そこで、車線変更がほとんど見られない区域や交通状況では、ｘ方向の速度は０とみなし、その代わりにｘ座標の平均値を算出して車線を特定するなどの方法も考えられる。

次に、対象外データを除外する（ステップＳ３）。誤検出と思われるデータや、追跡回数が少なく、次の重複区間Ｗまでデータ補間の精度が悪くなると判断されるデータを対象外とする。
「対象外データ」を判断する具体的手法として、次のような手法がある。（１）車両検出回数の少ないものを対象外とする。前後の走行車両や隣接車線を併走する車両が重なって見える場合などには、前方の車両は常時検出されるとは限らず、車両検出回数は少なくなると予想される。また、車両末尾でないものを車両末尾と二重検出してしまう場合については、車両の同じ部分を誤検出し続けることは少ないので、これも車両検出回数は少なくなると予想される。したがって、車両検出回数が、フルに検出される回数に比べて所定割合以下の場合その車両データを除外する。

表２は、上流下流２台の隣接するカメラ２で車両を検出した結果を示す表である（監視区間Ｓを通過した車両は、画像の目視などで正確にわかっているものとする）。

正しく検出した車両のうち、追跡回数が３回以下、５回以下と少ないものは、該当数が少ない。例えば、下流カメラ２において、正しく検出した車両８３台のうち、追跡回数５回以下のものは９台である。誤って車両と検出したものについては、追跡回数が３回以下、５回以下と少ないものは、該当数が比較的多い。例えば、上流カメラ２において、影を車両と検出したもの２４件のうち、追跡回数５回以下のものは２１件である。

また、（２）検出された車両位置のばらつき具合から、除外車両を判断する方法もある。監視区間Ｓを通過した複数台の車両について、正検出したもの、車両末尾以外を誤検出したものを集め、それぞれについて、ｘ方向の速度（ｘ方向の位置の差分）と、ｙ方向の加速度（ｙ方向の速度の差分）を求めた。両集団の等分散を帰無仮説としてＦ検定を行った。その結果、表３に示すように、 ｘ方向の速度、 ｙ方向の加速度ともに有意水準１％で等分散性が棄却され、正検出データと車両末尾以外を誤検出したデータのばらつき傾向には有意差があることが示されている。

次に、監視区間Ｓ内の各カメラにおける車両データ補間処理を行う（ステップＳ４）。この処理は、各画像処理ユニット３において行われ、車両の検出に欠落がある場合に、その時刻における車両の位置や速度を補間する処理である。実際に検出された車両データに対して、このように補間されたデータを「仮想追跡データ」という。
以下、監視区間Ｓ内の車両データ補間処理を、詳細フローチャート（図７）を参照して説明する。まず、当該監視区間Ｓ内で登録がある車両データ（表１参照）を検索して、それらの車両を１台ずつ取り出す（ステップＴ１）。

その車両が今回の処理期間で検出されているかどうか判定する（ステップＴ２）。今回の処理期間で検出された場合、それまでにデータ欠落区間があれば、それまでの軌跡データと今回のデータの差から、欠落区間内の軌跡データを推定し、仮想追跡データとして登録する（ステップＴ７）。今回の処理期間で検出されていなければ、以下のデータ補間処理を行う。

まず、規定回数以上、検出が途絶えているかどうか調べる（ステップＴ３）。検出が規定回数以上途絶えている場合、その途絶える前の軌跡が次カメラ２への引継ぎ区間に到達しているかどうか調べる（ステップＴ４）。到達していなければ、いままでの軌跡データに基づいてｘ方向及びｙ方向の推定速度を算出する（ステップＴ５）。
この速度推定をする方法は、ステップＳ１，Ｓ２で説明したように、過去の、対象となるデータが存在した処理期間で検出された位置に基づいて行う。この速度は、統計的手法を用いて平滑化するのが望ましいことは、前述したとおりである。例えばｎ回移動平均法を採用するのであれば、過去に対象となるデータがあった処理期間をｎ個選び、それらのデータの平均をとる。

次カメラ２への引継ぎ区間まで、車両位置を延長して、仮想追跡データを作成する（ステップＴ６）。この作成方法は、車両が、対象となるデータが存在しなくなった処理期間でも前記推定速度で走行するものと仮定して、各処理期間における車両の位置を予想し、この予想に基づき、車両の位置を時刻ごとにプロットしていく。そして、当該車両の位置を車両データに登録する。この車両の位置は、仮想追跡した結果に基づく位置なので、仮想フラグをたてておく（表１参照）。

なお、監視区間Ｓ内に道路出口が存在する場合には、車両が降りてしまうこともあるが、この場合でも車両の軌跡の補間を行い、仮想追跡データを得ることにする。その理由は、車両が存在しないのか、誤検出で車両が追跡できないのかの区別が困難であることと、仮に車両が存在しないのに仮想追跡データを作成しても、次カメラ２への引継ぎ区間に到達した時点で、後に説明する重複区間Ｗ内の車両連結判定で、車両が存在しない場合の仮想データを削除することができるからである。

図８は、この統計的手法を用いた速度推定方法を説明するためのグラフである。横軸に時刻ｔ、縦軸にｙ方向の座標をとっている。横軸の目盛りは処理期間を表す。黒丸は過去に、検出ができたデータを示している。白丸は、検出ができなかったデータを表している。現在及びその一処理期間前の時刻には、検出ができないので、白丸になっている。例えば３回移動平均法を採用しているのであれば、直近に検出ができた３つの黒丸のデータに基づき移動平均を算出して、その移動平均曲線を直線状に延長して、白丸のデータを推定する。

以上のデータ補間処理を、登録されている各車両について行う（ステップＴ８）。このようにして、監視区間Ｓ内の各カメラにおける車両データの補間が完了する。
なお、これまでに登録がなかった車両があれば、その車両を新規登録する（ステップＴ９）。
次に、監視区間Ｓ内の各カメラにおける同一車両判定処理を行う（ステップＳ５）。

前述した車両データ補間処理は、車両データが欠落した場合、過去の車両データに基づいてその欠落した車両データを補間する処理であった。しかし、誤検出により、同一車両の車両データを重複して検出する場合がある。例えば、車両の影を車両と誤検出する場合である。このような場合に、同一車両であることを判定し、冗長なデータを除去 する処理が、以下に説明する同一車両判定処理である。

図９に、監視区間Ｓ内の同一車両判定処理を説明するための詳細フローチャートを示す。まず、当該監視区間Ｓ内で登録がある車両データを検索して、それらの車両をすべて取り出す（ステップＵ１）。このとき、仮想追跡データも含む。
次に、同一時刻、同一位置に、別の車両が存在するかどうか判定する（ステップＵ２）。判定方法は２つの要素の論理積により行う。ここで、「同一位置」とは、厳密に同一の位置でなく、ある誤差範囲内の距離を同一位置とみなすことをいう。これはカメラ２による車両検出位置に誤差があるからである。例えば、ｙ座標が±５ｍ、ｘ座標が±２ｍまでを同一位置とみなす、等である。

同一時刻、同一位置に、別の車両が存在すれば、これらの車両を同一車両と判定し、同じ車両ＩＤを付与しなおす（ステップＵ３）。複数車両が同一位置にあるときは、より近いほうを結びつける。そして、重複している片方の車両データを削除する。片方が仮想データならばその仮想データを削除し、双方とも実データの場合は、遠方側のデータを削除する（ステップＵ４）。

なお、前記同一位置の判定の他に、「同一速度」を論理積の判定要素として付加してもよい。例えばｙ方向速度が±２０ｋｍ／ｈ以内ならば同一速度とみなす。
車両ＩＤを付与しなおす場合に、車両ＩＤを決めるルールは、いろいろ考えられる。例えば、時間的により以前から追跡している車両を実車両とみなし、その車両ＩＤを割り振ってもよい。また、 同一時刻、同一位置に存在する車両位置データの一方が仮想フラグの付いたデータであれば、仮想データにかかる車両ＩＤを削除し、仮想でない実車両の車両ＩＤを採用してもよい。

図１０は、同一時刻、同一位置に、複数の車両が存在する様子を示すグラフである。横軸に時刻ｔを、縦軸にｙ座標をとっている。同一時刻において車両位置が一定の区間内に入っている場合、同一車両とみなす。グラフでは、ＩＤ₁の車両とＩＤ₂の車両とが同一車両とみなされた場合、より以前から検出されているＩＤ₁の車両に統一している。ＩＤ₃の車両とＩＤ₄の車両とが同一車両とみなされた場合、ＩＤ₃が仮想追跡データなので、ＩＤ₄の車両に統一している。

次に、隣接するカメラ間における重複区間Ｗ内の車両連結判定処理を説明する（ステップＳ６）。
１つの監視区間Ｓでは、前述したように、監視区間Ｓごとに独立した車両追跡を行う。したがって、同一の車両に対して、重複区間Ｗでは、別々の車両ＩＤが付与されるのが普通である。また、車両位置も重複区間Ｗ内で、不連続なデータとなる。そこで、この処理は、１つの監視区間Ｓから、次の監視区間Ｓに、同一車両の車両ＩＤ等の車両データを引き継ぐ。

図１１に、重複区間Ｗ内の車両連結判定処理を説明するための詳細フローチャートを示す。
データ統合・蓄積部５は、図４、図５に示されるように、すべての画像処理ユニット３により、定期的に各車両データを受信している（ステップＶ１）。
次に、これらの車両データに基づき、各画像処理ユニット３で検出された車両のうち、同一時刻、かつ同一位置に複数の車両が存在するかどうか判定する（ステップＶ２）。ここで、「同一時刻」とは、厳密に同一の時刻でなく、ある誤差範囲内の時刻を同一時刻とみなすことをいう。その理由は、前述したように、画像処理ユニット３間で常時時刻同期がとられているとは限らないからである。例えば、±０．２秒までを同一時刻とみなす、等である。したがって、検出処理時間が０．２秒ごとであれば、前後１処理時間まで違っていても、同一時刻とみなされる。「同一位置」の意味は、前に、同一車両判定処理で説明したとおりである。また「複数の」という意味は、それぞれの画像処理ユニット３で検出された、という意味である。同一の画像処理ユニット３で検出された複数の車両は、図９の詳細フローチャートで説明したとおり、当該監視区間Ｓ内の同一車両判定処理で行われる。

同一時刻、かつ同一位置に、複数の車両が存在すれば、これらの車両を同一車両と判定し、同じ車両ＩＤを付与しなおす（ステップＶ３）。付与するＩＤは、上流側での車両ＩＤとすることが望ましい。これにより、当該車両の上流側での走行の履歴をそのまま引き継ぐことができる。データが重複している場合は、片方のデータを削除する（ステップＶ４）。

また、重複区間Ｗにおける車両の位置は、上流側でなく下流側のカメラ２に対応する画像処理ユニット３で検出された位置に統一する。
図１２は、監視区間Ｓ₁及びＳ₂の重複区間Ｗ₁₂において、同一時刻、同一位置に、複数の車両が存在する様子を示すグラフである。横軸に時刻ｔを、縦軸にｙ座標をとっている。車両位置が破線の丸の中に入っている場合、同一車両とみなす。上流の監視区間Ｓ₁で検出されたＩＤ₁の車両と、下流の監視区間Ｓ₂で検出されたＩＤ₂の車両とが同一車両とみなされた場合、監視区間Ｓ₁で検出されているＩＤ₁に統一している。上流の監視区間Ｓ₁で検出されたＩＤ₃の車両と下流の監視区間Ｓ₂で検出されたＩＤ₄の車両とが同一車両とみなされた場合、監視区間Ｓ₁で検出されたＩＤ₃に統一している。

このようにして、隣接する監視区間Ｓで検出された同一車両のデータを連結して統合することができる。
以上で、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施は、前記の形態に限定されるものではない。例えば、「同一時刻、同一位置」の判定基準として、２つの時刻が閾値時間よりも接近し、かつ、２つの位置が閾値距離よりも接近している、という基準の他に、多次元空間における「距離」の概念を導入してもよい。例えばデータの時刻差をΔｔ、ｘ座標の距離差をΔｘ、ｙ座標の距離差をΔｙとして、これらに重み係数ｋ，ｍ，ｎをつけて、
ｋ｜Δｔ｜＋ｍ｜Δｘ｜＋ｎ｜Δｙ｜
を求めて、点数をもとめ、これが一定点数内に収まる場合に、同一データと判定してもよい。これに「同一速度」を加えて４次元化してもよいことはもちろんである。同一車両候補が複数存在する場合には、この点数がもっとも小さなものを車両と判定すればよい。その他、本発明の範囲内で種々の変更を施すことが可能である。

車両走行計測システム１のブロック構成図である。 高速道路Ｒ上に設置されたカメラ２とその監視区間Ｓを示す図である。 カメラ２が設置された高速道路Ｒの平面図である。 平常の同期処理シーケンス図である。 特定のイベントが発生したときの同期処理シーケンスである。 画像処理ユニット３の行う車両データの生成、データ補間等の処理と、データ統合・蓄積部５の行う車両データの統合処理とをまとめて説明するための全体概要フローチャートである。 監視区間Ｓ内の車両データ補間処理を示す詳細フローチャートである。 統計的手法を用いた速度推定方法を説明するためのグラフである。 監視区間Ｓ内の同一車両判定処理を示す詳細フローチャートである。 監視区間Ｓ内の同一位置に複数の車両が存在する様子を示すグラフである。 重複区間Ｗ内の車両連結判定処理を示す詳細フローチャートである。 重複区間Ｗ内の同一時刻、同一位置に複数の車両が存在する様子を示すグラフである。

符号の説明

１ 車両走行計測システム
２ カメラ
３ 画像処理ユニット
４ インターフェイスユニット
５ データ統合・蓄積部

Claims (8)

1. 道路に複数台のカメラを、隣接するカメラの監視区間が連続するように設置して、各カメラの監視区間を走行する車両を検出する車両走行計測システムにおいて、
   前記複数台のカメラに対してそれぞれ接続され、カメラの映像信号に基づいて、道路を走行する車両の位置を含む車両データを所定時間ごとに検出する複数の画像処理部と、
   前記各画像処理部からの車両データを収集して蓄積する車両データ統合・蓄積部とを有し、
   前記車両データ統合・蓄積部は、隣接するカメラの重複する監視区間で、前記隣接するカメラの画像処理部からそれぞれ収集された車両データに含まれる車両位置及びその車両位置の検出時刻が近い場合に、下流側カメラの画像処理部で捉えた当該車両の車両データと上流側カメラの画像処理部で捉えた当該車両のデータとを、同一車両の車両データとして蓄積するものであることを特徴とする車両走行計測システム。
2. 前記画像処理部は、監視区間で、それぞれ検出された複数の車両の、車両位置及びその車両位置の検出時刻が近い場合に、当該複数車両の車両データを、同一車両のデータとして出力するものである請求項１記載の車両走行計測システム。
3. 前記画像処理部は、監視区間で、いずれかの検出時刻で車両データに欠落がある場合に、当該車両の推定速度を算出し、この算出された推定速度に基づき、当該車両の位置データを補間するものである請求項１記載の車両走行計測システム。
4. 前記画像処理部は、車両検出回数の少ない車両の車両データを出力の対象外とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の車両走行計測システム。
5. 前記画像処理部は、検出された車両位置のばらつき具合に基づいて、除外車両を判断する請求項１から請求項３のいずれかに記載の車両走行計測システム。
6. 道路にカメラを設置して、監視区間を走行する車両を検出する車両走行計測システムにおいて、
   前記カメラに対して接続され、カメラの映像信号に基づいて、道路を走行する車両の位置を含む車両データを所定時間ごとに検出する画像処理部を有し、
   前記画像処理部は、監視区間で、それぞれ検出された複数の車両の、車両位置及びその車両位置の検出時刻が近い場合に、当該複数車両の車両データを、同一車両のデータとして出力するものであることを特徴とする車両走行計測システム。
7. 道路にカメラを設置して、監視区間を走行する車両を検出する車両走行計測システムにおいて、
   前記カメラに対して接続され、カメラの映像信号に基づいて、道路を走行する車両の位置を含む車両データを所定時間ごとに検出する画像処理部を有し、
   前記画像処理部は、監視区間で、いずれかの検出時刻で車両データに欠落がある場合に、当該車両の推定速度を算出し、この算出された推定速度に基づき、当該車両の位置データを補間するものであることを特徴とする車両走行計測システム。
8. 道路に複数台のカメラを、隣接するカメラの監視区間が連続するように設置し、
   前記複数台のカメラによって、それぞれの監視区間を撮影し、
   撮影されたカメラの映像信号に基づいて、道路を走行する車両の位置を所定時間ごとに検出し、
   前記車両の位置を含む車両データを収集して蓄積する車両追跡方法において、
   重複する監視区間で、前記隣接するカメラによりそれぞれ検出された車両位置及びその車両位置の検出時刻が近い場合に、下流側カメラの画像処理部で捉えた当該車両のデータと上流側カメラの画像処理部で捉えた当該車両のデータとを、同一車両のデータとして蓄積することを特徴とする車両追跡方法。

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