JPH05112191A - Running vehicle detection device - Google Patents
Running vehicle detection deviceInfo
- Publication number
- JPH05112191A JPH05112191A JP3273812A JP27381291A JPH05112191A JP H05112191 A JPH05112191 A JP H05112191A JP 3273812 A JP3273812 A JP 3273812A JP 27381291 A JP27381291 A JP 27381291A JP H05112191 A JPH05112191 A JP H05112191A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- circuit
- vehicle
- detection
- slit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は,車両の走行中の画像か
ら車両に相当する部分だけを車両ごとにそれぞれ自動的
に抽出検知する走行車両検知装置に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a traveling vehicle detection apparatus for automatically extracting and detecting only a portion corresponding to a vehicle from a traveling image of each vehicle.
【0002】[0002]
【従来の技術】道路の側方ないし斜め上方から道路を観
測して得た画像データを処理する場合において,検知対
象の車両の画像と,背景の画像及び検知対象の車両に対
して同一ないし逆の進行方向に走行する車両とが見え隠
れしながら同一時刻の画像として記憶されている。一般
的に時間経過に伴い,天候等の要因で背景の画像データ
が変化するため,従来では同一領域の画像データの時間
経過による変化の検出を画像領域全体分について調べる
ことにより背景画像の自動更新を行っていた。2. Description of the Related Art When processing image data obtained by observing a road from the side or diagonally above the road, the image of the vehicle to be detected and the background image and the vehicle to be detected are the same or reverse. The vehicle traveling in the traveling direction is stored as an image at the same time while being visible and hidden. In general, background image data changes due to factors such as weather over time, so in the past, the background image was automatically updated by checking the detection of changes over time in the image data of the same area for the entire image area. Was going on.
【0003】その場合,全体領域について行うため変化
検出のための演算量が多かった。また,複数の車両が同
一時刻の画像中に存在した場合には,画像領域のどこが
背景で,どこがそれぞれどの車両かを検出せずに,従来
では,例えば背景画像との差分画像のうち負(または
正)の部分についてのみ時間経過が連続する画像につい
て論理和をとる等の方法で車両検知を行っていた。In this case, since the whole area is processed, a large amount of calculation is required for change detection. Further, when a plurality of vehicles are present in the image at the same time, it is not possible to detect where the image area is the background and which vehicle is each vehicle. Alternatively, vehicle detection is performed by a method such as taking the logical sum of images in which the passage of time continues only for the (positive) portion.
【0004】こういった従来の手法では,画面領域全体
分の変化検出を行うことをせずに,見え隠れする複数の
車両についてそれぞれ別の車両領域であると判定して分
離/検知することは困難であった。With such a conventional method, it is difficult to determine / separate / detect a plurality of visible / hidden vehicles from different vehicle areas without detecting changes in the entire screen area. Met.
【0005】[0005]
【発明が解決しようとする課題】時間経過に伴う天候変
化等の要因による背景の明るさ変化,及び複数の車両が
同一時刻の画像内で見え隠れする画像データを処理する
場合において,従来では画像領域全体分について時間経
過ごとの変化を調べていたため大規模な演算が必要であ
ったうえ,背景,及び個々の車両の領域を自動的かつ安
定に判定して分離/検知することは困難であった。In the case of processing background brightness changes due to factors such as weather changes with the passage of time and image data in which a plurality of vehicles appear and disappear in an image at the same time, the conventional image area is used. Large-scale calculations were required because the changes in the entire area were examined over time, and it was difficult to automatically and stably determine the background and individual vehicle areas for separation / detection. ..
【0006】本発明は,天候変化等による背景の明るさ
変化や,複数の車両が画像内に見え隠れする場合などで
も,背景や個々の車両を安定して分離/検知するように
することを目的としている。It is an object of the present invention to stably separate / detect a background or individual vehicles even when the background brightness changes due to weather changes or a plurality of vehicles appear and disappear in an image. I am trying.
【0007】[0007]
【課題を解決するための手段】本発明では,従来の問題
点を解決するために,画像領域のうちで予め設定した,
車両走行方向に沿った検出スリット部分のみの画素デー
タについてのみ時間経過による変化の検出を行う。さら
に検出スリット部分のデータについてのみ時間経過ごと
に蓄積していき,変化した部分について線分検出を行
い,画像領域のどの部分が背景か,あるいはどの車両か
及び画像上での移動量を判定して個々の車両ごとにそれ
ぞれ別々の画像として重畳してゆき,車両ごとに分離し
て抽出できるように構成する。According to the present invention, in order to solve the problems of the prior art, preset in the image area,
The change over time is detected only for the pixel data of only the detection slit portion along the vehicle traveling direction. Furthermore, only the data of the detection slits are accumulated over time, line segments are detected for the changed parts, and which part of the image area is the background or which vehicle and the amount of movement on the image are determined. Each vehicle is superposed as a separate image, and each vehicle can be separated and extracted.
【0008】即ち,撮影画像の画像フレームの予め設定
したスリット部分の画素データを順次スリット画像用の
メモリ上に蓄積していく手段と,スリット画像について
線分検出する手段と,線分検出によって得られた車両存
在領域について,予め記録してある背景画像との差分画
像を得る回路と,線分検出によって得られた車両移動量
分だけ差分画像をずらして重畳するよう構成している。That is, a means for sequentially accumulating pixel data of a preset slit portion of an image frame of a photographed image on a memory for a slit image, a means for detecting a line segment for the slit image, and a means for detecting the line segment are obtained. A circuit for obtaining a difference image with respect to the background image recorded in advance for the obtained vehicle existing area and a difference image for the amount of vehicle movement obtained by line segment detection are arranged to be superimposed.
【0009】[0009]
【作用】従来の場合には撮影画像のすべての画素値につ
いて,フレームごとに背景との差分画像の論理和をと
り,移動物体たる車両を検出していたが,本発明におい
ては演算量を減らすようにするために,車両の移動方向
がほぼ一定していることに着目し,撮影画像(画像フレ
ーム)のうち,車両が通過する部分(スリット部分)に
ついてのみの演算で車両検知処理を行うようにしてい
る。In the conventional case, the vehicle which is a moving object is detected by taking the logical sum of the difference image with the background for every pixel value for all the pixel values of the photographed image, but the calculation amount is reduced in the present invention. In order to do so, paying attention to the fact that the moving direction of the vehicle is almost constant, the vehicle detection processing is performed by calculating only the portion (slit portion) where the vehicle passes in the captured image (image frame). I have to.
【0010】本発明では走行車両のディジタル画像につ
いて車両の走行方向に沿って検出スリットを予め設定す
る。斜め上方から撮影する場合等では,車両走行をスリ
ット内にかかるようにするため複数本設定する。検出ス
リットの設定として種々のパターンを考えることが可能
であるが,簡単な例として車両走行方向の側方にテレビ
カメラを設置して撮影し,普通車のバンパー程度の位置
に対応する走査線をそのまま検出スリットとしてもよ
い。According to the present invention, the detection slit is preset in the digital image of the traveling vehicle along the traveling direction of the vehicle. When shooting from diagonally above, multiple lines are set so that the vehicle travels within the slit. Although various patterns can be considered as the setting of the detection slit, as a simple example, a TV camera is installed on the side of the vehicle traveling direction to take an image, and the scanning line corresponding to the position of a bumper of a normal car is set. The detection slit may be used as it is.
【0011】[0011]
【実施例】図1は本発明の一実施例であり,図におい
て,1はテレビカメラから入力したディジタル画像を記
憶する画像メモリ,2は予め設定した1本ないし複数本
の検出スリット部分のみの画素読み出し回路,3は読み
出し回路2によって読み出された検出スリットデータを
時間経過ごとに蓄積する蓄積メモリ,4は同一画像領域
から読み出されたデータ同士の時間経過による変化検出
回路,5は背景だけからなるスリット画像を記憶/更新
する記憶/更新回路,6は変化検出回路4により検出さ
れた変化部分について線分検出を行い車両領域の検出
と,その車両の移動量を算出する線分検出回路,7は,
背景であると判定した画像領域ごとに記憶/更新を行う
背景画像メモリ,8は入力画像から背景画像を減算する
減算回路,9は減算結果を記憶する差分画像メモリ,1
0は変化検出および線分検出回路6によって決定した個
々の車両領域を取り出し,これらを前記車両移動量分だ
けずらすシフト回路,11はこれらの車両領域画像を車
両ごとに重畳して記憶する車両記憶回路を表している。1 is an embodiment of the present invention, in which 1 is an image memory for storing a digital image input from a television camera, and 2 is a preset one or a plurality of detection slit portions. A pixel readout circuit, 3 is a storage memory for accumulating the detection slit data read out by the readout circuit 2 with the passage of time, 4 is a change detection circuit of data read out from the same image area over time, and 5 is a background A storage / update circuit for storing / updating a slit image consisting of only a line segment detection for a changed portion detected by the change detection circuit 4 to detect a vehicle region and a line segment detection for calculating the movement amount of the vehicle. Circuit, 7
A background image memory that stores / updates each image area determined to be a background, 8 a subtraction circuit that subtracts the background image from the input image, 9 a difference image memory that stores the subtraction result, 1
Reference numeral 0 is a shift circuit for taking out individual vehicle areas determined by the change detection and line segment detection circuit 6 and shifting them by the amount of vehicle movement, and 11 is a vehicle memory for superimposing and storing these vehicle area images for each vehicle. It represents a circuit.
【0012】簡単な例として,車両走行方向の側方にテ
レビカメラを設置し,その走査方向と車両走行方向が平
行になるように車両を観測する場合で説明する。時間の
経過とともに車両は走行方向に応じて画像の右ないし左
から画像領域に移り始め,画像中央部を通過して反対方
向に消失していく。As a simple example, a case where a television camera is installed on the side of the vehicle traveling direction and the vehicle is observed so that its scanning direction is parallel to the vehicle traveling direction will be described. With the passage of time, the vehicle starts moving from the right or left of the image to the image area according to the traveling direction, passes through the center of the image, and disappears in the opposite direction.
【0013】普通車のバンパー程度の位置の走査線をそ
のまま検出スリットとして,この1次元データを時間経
過ごとに蓄積し,もとの画像領域での走査線方向を副走
査方向にとり,時間経過を主走査方向とする2次元デー
タとして蓄積することとし,以下,この画像を時空間画
像と呼ぶこととする。もとの画像の同一位置,即ちスリ
ットに設定した走査線の同一位置について時間経過に伴
う変化,即ち時空間画像での主走査を方向でのデータの
変化を考えた場合,動かない部分,即ち背景では変化が
ほとんど無いが,車両部分については走行に伴い対応点
が検出スリット方向に移動する結果変化が生じる。従っ
て,即ちスリットに設定した走査線の同一位置について
時間に伴う変化分の大きい画素を走行車両として検出す
ることができる。The scanning line at the position of the bumper of an ordinary car is used as a detection slit as it is, and this one-dimensional data is accumulated with the passage of time, and the scanning line direction in the original image area is taken as the sub-scanning direction to determine the passage of time. The data is stored as two-dimensional data in the main scanning direction, and this image will be referred to as a spatiotemporal image hereinafter. Considering the change over time in the same position of the original image, that is, the same position of the scanning line set in the slit, that is, when the change of the data in the direction of the main scan in the spatiotemporal image is considered, Although there is almost no change in the background, the change occurs in the vehicle part as the corresponding point moves in the detection slit direction as the vehicle travels. Therefore, it is possible to detect, as a traveling vehicle, a pixel having a large change with time at the same position of the scanning line set in the slit.
【0014】こうして検出した変化画素を時空間画像内
で見ると,速度,加速度,移動方向等の走行形態に応じ
た線上の軌跡を描くことになる。図2は時空間画像内に
出現する情報について示す。When the thus-detected change pixels are viewed in the spatiotemporal image, a trajectory on a line corresponding to the running form such as speed, acceleration, and moving direction is drawn. FIG. 2 shows the information that appears in the spatiotemporal image.
【0015】図中の符号20−1,20−2,20−
3,…は,カメラで撮像した同一位置での複数の画像,
21−1,21−2,…はスリットに設定された走査線
上の画像,22は時空間画像を表している。時空間画像
22は,画像20−1上の画像21−1と,画像20−
2上の画像21−2と,画像20−3上の画像21−3
と,…を時間順に蓄積して構成している。この結果,時
空間画像22上において,左から右へ走行する車両につ
いては右下りの軌跡が現れ,右から左へ走行する車両に
ついては左下りの軌跡が現れ,左から右へ走行する車両
が加速すると右下りの軌跡の傾斜がゆるやかに変化する
ものとなる。Reference numerals 20-1, 20-2, 20- in the figure
3, ... are multiple images taken at the same position by the camera,
Reference numerals 21-1, 21-2, ... Represent images on the scanning lines set in the slits, and 22 is a spatiotemporal image. The spatiotemporal image 22 is the image 21-1 on the image 20-1 and the image 20-
2-2 on image 2 and 21-3 on image 20-3
, And ... are accumulated in chronological order. As a result, on the spatiotemporal image 22, a right-down trajectory appears for a vehicle traveling from left to right, a left-down trajectory appears for a vehicle traveling from right to left, and a vehicle traveling from left to right appears. When accelerating, the slope of the trail to the right gradually changes.
【0016】そこで時空間画像内での軌跡について線分
検出を行うと,各時刻での画像のどの領域が背景でどの
領域に車両が存在するかと走行方向の画素移動量が判定
できる。もしも複数の車両が同一時刻の画像領域内に存
在した場合でも,スリット方向に分割して公知の処理技
術による線分抽出を行えば車両数分を検出することが可
能である。Therefore, if line segment detection is performed on the trajectory in the spatiotemporal image, it is possible to determine which area of the image at each time is the background and which area the vehicle is in, and the pixel movement amount in the traveling direction. Even if a plurality of vehicles are present in the image area at the same time, it is possible to detect the number of vehicles by dividing the slit direction and performing line segment extraction by a known processing technique.
【0017】背景領域をB,同一時刻内に画像にあらわ
れたi台の車両それぞれと背景を含む領域をF0 ,
F1 ,…,Fn とすると,走行方向,即ち検出スリット
に直交する方向には同一種の領域が並ぶはずである。反
対方向に走行する車両が撮影している画像領域内ですれ
違う場合について,重なりあう直前の例を図3に,交差
して重なりにより見え隠れが生じている例を図4に示
す。そこで,検出スリット内で背景とみなされた領域か
らそのままもとの画像での背景領域がわかる。従って,
背景とみなされた領域についてそれまで記憶していた背
景画像を自動で更新できることになる。The background area is B, the area including the background of each of i vehicles appearing in the image at the same time and the background is F 0 ,
Assuming F 1 , ..., F n , regions of the same kind should line up in the traveling direction, that is, in the direction orthogonal to the detection slit. In the case where vehicles traveling in opposite directions pass each other in the image area being photographed, an example immediately before they overlap each other is shown in FIG. Therefore, the background area in the original image can be known as it is from the area regarded as the background in the detection slit. Therefore,
It is possible to automatically update the background image stored so far in the area regarded as the background.
【0018】元の画像から,この背景画像を減算してい
わゆる差分画像を作成できる。個々の車両だけ存在する
画像領域も上記時空間画像処理によって判定することが
でき,同一の車両部分だけをそれぞれ時間変化に伴う移
動量分だけ走行方向にずらして重畳すれば,個々の車両
を分離/検知できることになる。This background image can be subtracted from the original image to create a so-called difference image. Image regions where only individual vehicles exist can also be determined by the above spatiotemporal image processing, and individual vehicles can be separated by superimposing only the same vehicle parts by shifting in the traveling direction by the amount of movement with time. / It can be detected.
【0019】画像データの明るさないし色情報が車両走
行方向(即ち画像データの走査線方向)x及びこれに直
交するyを2軸とする2次元座標と観測時刻tによって
表現するデータとして記憶してゆき,この値をf(x,
y,t)で表すこととし,時間経過に従い順次蓄積す
る。ここで各時刻において記憶する画像データ領域を 0≦x≦(X−1),0≦y≦(Y−1) とする。Brightness or color information of the image data is stored as data represented by two-dimensional coordinates having a vehicle running direction (that is, a scanning line direction of the image data) x and y orthogonal to the x direction and the observation time t. Then, change this value to f (x,
y, t), and they are accumulated sequentially as time passes. Here, the image data area to be stored at each time is defined as 0 ≦ x ≦ (X−1) and 0 ≦ y ≦ (Y−1).
【0020】普通車両等のバンパー付近の高さが画像内
でy=yslitである場合にスリットをy=yslitに設定
する。この場合に,各時刻におけるスリット画像とし
て,f(0,yslit,t)およびf((X−1),
yslit,t)を両端とする1走査線データを読み出す。
この例の場合では,読み出し回路2は,各時刻に画像デ
ータを画像メモリ1に記憶する時点で画素のy座標がy
slitと一致するか判定し,一致した場合にのみそのデー
タを蓄積メモリ3に出力する。スリットから読み出した
データは,スリットに沿って読み出される順序による順
番uと時刻tとによって表現するデータとして蓄積メモ
リ3に記憶してゆき,この値をs(u,t)で表すこと
とし,時間経過に伴い順次記憶する。When the height near the bumper of an ordinary vehicle is y = y slit in the image, the slit is set to y = y slit . In this case, f (0, y slit , t) and f ((X-1), as slit images at each time,
One scan line data having y slit , t) at both ends is read.
In the case of this example, the readout circuit 2 determines that the y coordinate of the pixel is y at the time when the image data is stored in the image memory 1 at each time.
It is determined whether or not it matches the slit, and only when it matches, the data is output to the storage memory 3. The data read from the slit is stored in the storage memory 3 as data expressed by the order u according to the order of reading along the slit and the time t, and this value is represented by s (u, t), Sequentially stored as time passes.
【0021】この例ではスリットをy=yslitに設定
し,画素f(0,yslit,t)から画素f((X−1),
yslit,t)まで順に読み出すのでu≡xとなる。スリ
ットから読み出したデータを,uおよびtを2軸とする
2次元データと考えて以下ではスリット画像と呼ぶこと
とする。In this example, the slit is set to y = y slit , and the pixel f (0, y slit , t) to the pixel f ((X-1),
Since y slit , t) are sequentially read, u≡x. The data read from the slit will be referred to as a slit image below, considering it as two-dimensional data having u and t as two axes.
【0022】スリット画像のt軸方向については,もと
の画像領域において同一の座標の画素が時間経過に従っ
て順に並ぶ。従って,その画素が動かない背景を記憶し
ていれば天候変化等に起因する緩やかな変化のみのた
め,t方向の変化は小さい。この値をsb(u)とす
る。時間経過に従い車両が画像領域内を横切る場合に,
ある時刻t=tinにおいてその画素に車両部分が出現
し,t=tout においてその画素に再び別の背景が移る
場合には,tin≦t≦tout における値はsb(u)と
大きな差異が生じる。図5にスリット画像の変化例を示
す。Regarding the t-axis direction of the slit image, pixels having the same coordinates are arranged in order in the original image area as time passes. Therefore, if the background in which the pixel does not move is memorized, the change in the t direction is small because there is only a gradual change due to a weather change or the like. This value is sb (u). If the vehicle crosses the image area over time,
Vehicle parts appeared in the pixel at a certain time t = t in, when again moves the different background to the pixel at t = t out, the value of t in ≦ t ≦ t out is large and sb (u) Differences occur. FIG. 5 shows an example of changes in the slit image.
【0023】従って,変化検出回路4によりt軸方向に
スリット画像の変化を調べて時刻tにおいてスリット画
像内の各領域がそれぞれ背景か車両かを判定できる。背
景と判定したスリット画像の各画素s(u,t)を背景
スリット画像として回路5により記憶/更新する。同時
に,もとの画像領域内において背景と判定したスリット
に直交する方向,例においては,スリットが水平方向な
のでこれと直交する方向の画素すべてを背景と判定して
その領域すべてを背景画像としてメモリ回路7に記憶/
更新する。Therefore, the change detection circuit 4 can check the change in the slit image in the t-axis direction to determine whether each area in the slit image is the background or the vehicle at time t. Each pixel s (u, t) of the slit image determined as the background is stored / updated by the circuit 5 as a background slit image. At the same time, in the original image area, all pixels in the direction orthogonal to the slit judged to be the background, in the example, since the slit is horizontal, are judged to be the background and all the pixels are stored as the background image in the memory. Memory in circuit 7 /
Update.
【0024】スリット画像において変化検出により差異
の出現を認めた場合は車両が画像領域内を横切っている
ことになる。従って,図5に示した様に,車両の速度に
対応した線軌跡を描く。もしも等速度であれば直線軌跡
となり,加速していれば時間経過の正の方向に湾曲した
曲線となり,減速していれば時間経過の負の方向に湾曲
した曲線となる。従って,線分検出を行えば画像上での
車両の速度,即ち単位時刻変化での画像領域上の移動画
素量が検出できる。When the appearance of a difference is recognized by the change detection in the slit image, the vehicle crosses the image area. Therefore, as shown in FIG. 5, a line trajectory corresponding to the vehicle speed is drawn. If the velocity is constant, the trajectory is a straight line. If the vehicle is accelerating, the curve is curved in the positive direction over time, and if the vehicle is decelerated, the curve is curved in the negative direction over time. Therefore, if the line segment is detected, the speed of the vehicle on the image, that is, the amount of moving pixels on the image area at a unit time change can be detected.
【0025】スリット画像において線分を検出するに
は,公知の手法を用いれば良い。例えば,隣接する数コ
マ分のスリット領域について最小自乗誤差法による直線
回帰を行う。A known method may be used to detect the line segment in the slit image. For example, linear regression by the least squares error method is performed on the adjacent slit areas for several frames.
【0026】反対方向に走行する車両が撮影している画
像領域内でちょうど交差し,記憶した画像内で2台以上
の車両が見え隠れする場合には,線分検出回路6によっ
て車両数に応じた本数だけ検出することができるので,
1台の車両のみが出現している領域を判定し,背景の
み,あるいは2台以上が出現している領域を消去でき
る。 図6に判定及び消去の例を示す。時刻tにおいて
テレビカメラで取得した画像から背景画像を回路8によ
り減算して差分画像をメモリ9に蓄積し,回路10がそ
れぞれの車両の移動量に応じて走行方向にずらして重畳
すると,車両の同一部位を一致させて重ね合わすことが
できる。図中の点線に囲ったゾーンは消去されたゾーン
である。スリット画像から検出した個々の車両の移動量
を用いた重ね合わせた例を図7に示す。以上の手法によ
り個々の車両の画像を分離して得,車両記憶回路11に
記憶することができる。When two or more vehicles appearing and disappearing in the stored image when the vehicle traveling in the opposite direction just intersects in the image area being photographed, the line segment detection circuit 6 determines the number of vehicles. Since only the number of lines can be detected,
The area where only one vehicle appears can be determined, and the background only or the area where two or more vehicles appear can be deleted. FIG. 6 shows an example of determination and deletion. At time t, the background image is subtracted from the image obtained by the television camera by the circuit 8, the difference image is stored in the memory 9, and the circuit 10 shifts and superimposes it in the traveling direction according to the moving amount of each vehicle. The same part can be matched and overlapped. The zone surrounded by the dotted line in the figure is the erased zone. FIG. 7 shows an example of superposition using the movement amount of each vehicle detected from the slit image. By the method described above, the images of the individual vehicles can be obtained separately and stored in the vehicle storage circuit 11.
【0027】簡単な例として,側方から撮影した場合に
ついて説明したが,斜め上方から撮影しても,本発明は
効果的に作用する。例えば,図8のような場合には,ス
リットを走行方向に沿って2本以上設定して,その領域
から読み出したデータを合成すれば良い。As a simple example, the case of photographing from the side has been described, but the present invention effectively works even when photographing from an obliquely upper position. For example, in the case of FIG. 8, two or more slits may be set along the traveling direction and the data read from that area may be combined.
【0028】即ち,図9に示す如く画像20−i上で複
数本の走査線に対応する画像23−1,23−2,23
−3を抽出し,当該画像23−1,23−2,23−3
を1本の水平走査線上に配列せしめて時空間画像22を
つくればよい。That is, as shown in FIG. 9, images 23-1, 23-2 and 23 corresponding to a plurality of scanning lines on the image 20-i.
-3 is extracted and the images 23-1, 23-2, 23-3
Can be arranged on one horizontal scanning line to form the spatiotemporal image 22.
【0029】[0029]
【発明の効果】以上説明した通り,本発明によれば,画
像領域全体のうち予め設定した検出スリット部分のみの
時間経過に伴う変化を検出し,かつ変化部分について線
分検出を行うことにより,画像データの各領域が背景あ
るいは車両であるかを検知し,天候変化のため明るさが
変化したり,同一時刻内の画像中で複数の車両が見え隠
れした場合でも,従来よりもより小規模な演算のみで動
作可能な走行車両検知装置を提供できる。As described above, according to the present invention, by detecting the change with time of only the preset detection slit portion in the entire image area and performing the line segment detection for the changed portion, Detecting whether each area of the image data is the background or the vehicle and changing the brightness due to weather changes, or even when multiple vehicles are visible or hidden in the image at the same time, the size is smaller than before. It is possible to provide a traveling vehicle detection device that can operate only by calculation.
【図1】本発明の実施例を示す。FIG. 1 shows an embodiment of the present invention.
【図2】時空間画像中に出現する情報を説明する図であ
る。FIG. 2 is a diagram illustrating information that appears in a spatiotemporal image.
【図3】車両が重なり合う前後の状態を表す。FIG. 3 shows a state before and after a vehicle overlaps.
【図4】車両が重なった状態を表す。FIG. 4 shows a state in which vehicles are overlapped.
【図5】スリット画像の変化検出による背景の検出を説
明する図である。FIG. 5 is a diagram illustrating detection of a background by detecting change in a slit image.
【図6】車両出現領域の判定と重なった領域の消去を説
明する図である。FIG. 6 is a diagram for explaining determination of a vehicle appearance region and erasing of an overlapping region.
【図7】車両移動量を用いた車両画像の個別重ね合わせ
を説明する図である。FIG. 7 is a diagram illustrating individual superposition of vehicle images using a vehicle movement amount.
【図8】スリットを複数本設定した例を示す。FIG. 8 shows an example in which a plurality of slits are set.
【図9】斜め上方から撮影した場合の例を示す。FIG. 9 shows an example of shooting from diagonally above.
1 画像メモリ 2 画素読み出し回路 3 蓄積メモリ 4 変化検出回路 5 記憶/更新回路 6 線分検出回路 7 背景画像メモリ 8 減算回路 9 差分画像メモリ 10 シフト回路 11 車両記憶回路 20 画像 21 走査線上の画像 22 時空間画像 1 Image Memory 2 Pixel Readout Circuit 3 Storage Memory 4 Change Detection Circuit 5 Storage / Update Circuit 6 Line Segment Detection Circuit 7 Background Image Memory 8 Subtraction Circuit 9 Difference Image Memory 10 Shift Circuit 11 Vehicle Storage Circuit 20 Image 21 Image on Scan Line 22 Spatiotemporal image
Claims (1)
像を記憶する画像メモリ回路と,この画像メモリの内部
に記憶された画像領域内に予め設定した,画像上の車両
走行方向に沿った1本ないし複数本の検出スリット部分
のみの画素値を読み出す回路と,この読み出し回路によ
って読み出された同一時刻の画素データを,順次蓄積す
るメモリ回路と,このメモリ回路の内部のデータの同一
の画像領域から読み出されたデータの時間経過による変
化を検出する回路と,この変化検出回路の出力に基づき
背景だけからなるスリット画像を記憶/更新する記憶/
更新回路と,この変化検出回路により検出された変化に
ついて,読み出した画像領域座標と時刻を直交する座標
軸とする空間内で線分検出を行う回路と,変化検出およ
び線分検出回路によって背景であると判定したスリット
内領域に対応する画像領域ごとに記憶/更新を行う背景
画像メモリ回路と,これと入力した画像を記憶する画像
メモリ回路との差分を演算出力する回路と,この差分画
像を記憶する回路と,変化検出および線分検出回路によ
って車両領域であると判定したスリットに対応する画像
上車両領域及び画像上車両移動量に基づき差分画像をう
る回路と,前記差分画像を重畳する回路とによって構成
することを特徴とする走行車両検知装置。1. An image memory circuit for storing a digital image inputted from a television camera, and one or a plurality of image memory circuits preset in an image area stored in the image memory along a vehicle traveling direction on the image. A circuit that reads out the pixel values of only the detection slit part of the book, a memory circuit that sequentially accumulates the pixel data at the same time read out by this readout circuit, and the same image area of the data inside the memory circuit A circuit that detects changes in the output data over time, and a memory that stores / updates a slit image composed of only the background based on the output of this change detection circuit.
An update circuit, a circuit for detecting a line segment in the space detected by the change detection circuit in a space having coordinate axes orthogonal to the read image area coordinates and time, and a background by the change detection and line segment detection circuits. The background image memory circuit that stores / updates each image area corresponding to the slit inside area and the circuit that calculates and outputs the difference between the background image memory circuit and the image memory circuit that stores the input image, and the difference image is stored. A circuit for obtaining a differential image based on the vehicle area on the image and the vehicle movement amount on the image corresponding to the slit determined to be the vehicle area by the change detection and line segment detection circuit, and a circuit for superimposing the difference image And a traveling vehicle detection device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3273812A JP2931709B2 (en) | 1991-10-22 | 1991-10-22 | Traveling vehicle detection device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3273812A JP2931709B2 (en) | 1991-10-22 | 1991-10-22 | Traveling vehicle detection device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05112191A true JPH05112191A (en) | 1993-05-07 |
JP2931709B2 JP2931709B2 (en) | 1999-08-09 |
Family
ID=17532908
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3273812A Expired - Fee Related JP2931709B2 (en) | 1991-10-22 | 1991-10-22 | Traveling vehicle detection device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2931709B2 (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008008640A (en) * | 2006-06-27 | 2008-01-17 | Hcx:Kk | Mobile object detection device |
JP2009157492A (en) * | 2007-12-25 | 2009-07-16 | Sumitomo Electric Ind Ltd | Vehicle detection device, vehicle detection system, and vehicle detection method |
JP2016038789A (en) * | 2014-08-08 | 2016-03-22 | 住友電気工業株式会社 | Moving body speed calculation apparatus, computer program, and moving body speed calculation method |
JP2023030765A (en) * | 2021-08-24 | 2023-03-08 | 七海 松田 | Measurement method |
-
1991
- 1991-10-22 JP JP3273812A patent/JP2931709B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008008640A (en) * | 2006-06-27 | 2008-01-17 | Hcx:Kk | Mobile object detection device |
JP2009157492A (en) * | 2007-12-25 | 2009-07-16 | Sumitomo Electric Ind Ltd | Vehicle detection device, vehicle detection system, and vehicle detection method |
JP2016038789A (en) * | 2014-08-08 | 2016-03-22 | 住友電気工業株式会社 | Moving body speed calculation apparatus, computer program, and moving body speed calculation method |
JP2023030765A (en) * | 2021-08-24 | 2023-03-08 | 七海 松田 | Measurement method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2931709B2 (en) | 1999-08-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US8050459B2 (en) | System and method for detecting pedestrians | |
JP5127182B2 (en) | Object detection device | |
JPH04313199A (en) | Distance between cars detector | |
CN104794907B (en) | Traffic volume detection method using lane splitting and combining | |
JP2010176302A (en) | Vehicle detection device, vehicle detection system, vehicle detection method for vehicle detection device, and vehicle detection program | |
CN110088807A (en) | Separator bar identification device | |
JP5597746B2 (en) | Vehicle detection system, vehicle detection device, and vehicle detection method for vehicle detection system | |
CN111583659B (en) | Vehicle violation determination method, device, equipment and medium | |
JPH05112191A (en) | Running vehicle detection device | |
CN110913212B (en) | Intelligent vehicle-mounted camera shielding monitoring method and device based on optical flow and auxiliary driving system | |
JPH11345392A (en) | Device and method for detecting obstacle | |
JP2003248895A (en) | System and method for image type vehicle sensing | |
JP2009174923A (en) | Surface inspection device and surface inspection method | |
JP2861638B2 (en) | Travel lane detection device | |
CN118038302A (en) | Method and device for determining outline of moving object, electronic equipment and storage medium | |
CN108256510A (en) | A kind of road edge line detecting method, device and terminal | |
JP2001126192A (en) | Method for judging parked or vacancy state in parking space of parking lot | |
JP4537645B2 (en) | Object tracking device and object tracking device control method | |
JP2621806B2 (en) | Background feature mask generation device and moving object feature extraction device | |
CN112200027B (en) | Self-moving state identification method based on machine vision | |
JPH09198505A (en) | Line position detector | |
JP2735033B2 (en) | Lane change detection apparatus and method | |
JP4866159B2 (en) | Moving body detection device | |
JP2757629B2 (en) | Moving object measurement device and traffic flow measurement image processing device | |
JPH0886614A (en) | Method and apparatus for detecting object |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090521 Year of fee payment: 10 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090521 Year of fee payment: 10 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100521 Year of fee payment: 11 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |