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技術 車種判別装置及び車種判別方法及び車種判別方法を行うプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体

出願人 株式会社東芝
発明者 丸山昌之岡本恭一
出願日 2000年12月21日 (19年11ヶ月経過) 出願番号 2000-388866
公開日 2002年7月5日 (18年4ヶ月経過) 公開番号 2002-190023
状態 特許登録済
技術分野 イメージ分析 画像処理 交通制御システム 交通制御システム
主要キーワード モデル領域 検出もれ メートル角 テイルランプ モデル記憶装置 シルエット領域 移動体モデル 交差面積
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2002年7月5日)のものです。
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図面 (17)

課題

実時間処理が可能で、カメラ設置条件に対する制約がより少ない車種判別装置及び車種判別方法及びその方法を記憶した記憶媒体の提供。

解決手段

車種判別装置は、カメラ1と電子機器2とを有し、電子機器2は画像信号処理装置4、モデル記憶装置5、モデル投影処理装置6、判別装置7からなる。画像信号処理装置4はカメラ1で撮像された画像から車両を含む車両領域Tを抽出する。モデル記憶装置5は車種ごと車両モデルを3次元形状モデルで記憶する。モデル投影処理装置6は、モデル記憶装置5から車両モデルを読み出し、読み出した車両モデルを撮像された画像内の撮像位置の見え方に変換する。判別装置7は変換された車両モデルの面積、車両領域Tの面積、これら面積の交差面積とを求め、これら面積の比から車種(大型車、普通車、二輪車)を判別する。車両モデルに3次元形状モデルを使用することで計算コストの低減等が達成できる。

概要

背景

一般道路高速道路通行する車両の車種(大型車、普通車、小型車二輪車等)ごとの交通量や、道路を通行する車両の車種ごとの速度、等の広域監視を行う方法には、可視カメラ撮像された画像を用いて車両の車種を判別し所望の情報(交通量や速度等)を得る、以下に示す幾つかの方法があった。

車両の車種を判別する方法には、例えば、車両のナンバープレート車種番号を読み取る方法、車両の車高及び車幅等の寸法に注目する方法、車両のヘッドライトテイルランプの位置や間隔を用いる方法、車両表面や車両と背景との境界部に存在するエッジ成分を抽出する方法、可視カメラで撮像された画像内の車両領域の大きさを用いた方法、等が提案されていた。
・ナンバープレートを利用した方法
この方法は、車両のナンバープレートを撮像可能な位置に撮像カメラが配置され、撮像された画像内からナンバープレートをエッジ処理により抽出し、抽出されたナンバープレートから車別番号をテンプレートマッチングにより検出し車種を判別する。この方法では、ほぼ確実に車種を判別することができるが、ナンバープレートの検出もれ、車別(車種)番号の検索にかかる処理時間が大きい等の問題があった。このため、広域監視、実時間処理に適さなかった。
・車両の寸法を利用した方法
この方法は、撮像された画像からエッジ処理により車両を抽出し、この抽出された領域から車両の車幅、車長、車高といった寸法を計算し求める。この求められた数値データベースに予め記憶されている情報と比較し車種を判別する。この方法では、判別にかかる計算コストが低く、実時間・広域監視に有効であるが、計測すべき寸法によって、カメラの取り付け位置や台数等の設置条件があり、この設置条件を満たさない場合には機能しなかった。また、撮像される画像の領域を、車両一台が撮像されるように設定しておかなければならず、そのため撮像領域交差点渋滞した道路であれば、複数の車両が密集し一台の車両の寸法を得ることができなかった。
・ヘッドライトやテイルランプを利用した方法
この方法は、ヘッドライトやテイルランプの位置をエッジ処理により求め、求めたヘッドライトやテイルランプの位置からヘッドライト等の間隔や取り付け位置を求め、この間隔や位置から車種を判別する。この方法では、夜間やトンネル内でライトランプを使用する場所では有効であるが、昼間では、ヘッドライトやテイルランプの位値を正確に求めなければならず、そのため計算コストがかかり、実時間・広域監視には適さない。また、雨天で路面が濡れている時には、ライトが路面に写りこみ、真のヘッドライトやテイルランプの位置を求めることが困難であった。
・エッジ成分を利用した方法
この方法は、車両に存在するフロントガラスサイドガラスボンネット、車両の背景に対するシルエットを抽出して、抽出した各構成要素の形状から車種を判別する。この方法には、例えば特開平11-353581号公報があり、微分処理によって車両のシルエットを切り出し、更に、このシルエット領域をヘッドライト、ボンネット、フロントガラス、屋根、屋根以降の後方部分といった部位に分割して、分割した各部位を予め保持するデータと比較することで、高精度の車種判別を達成していた。しかしながら、この方法では、撮像された画像内の車両に各部位とは無関係なエッジが存在した場合や、カメラの設置状況によって複数台の車両が重なって検出された場合については、各部位を分割することができなかった。
・車両領域の大きさを利用した方法
この方法は、撮像された画像内からエッジ処理により、車両であろう領域を抽出し、予め車種ごとに持っているデータの大きさと比較して車種を判別する。この方法では、計算コストが低く実時間処理が可能であるが、検出された領域が車両以外でなくとも、検出された領域の大きさ(面積)が車種ごとに設定された所定領域であれば、この領域を車両とみなして判別するため、判別の信頼性が低いことが欠点であった。

また、信頼性を増加させた方法として、特許第2953232号公報に記載された方法では、カメラが撮像する領域を通行する車両を予め撮像し画像データとして記憶しておき、この画像データと実際に撮像された画像内の車両とを比較することで判別を行っていた。しかしながら、カメラの設置位置や画角が変更された場合には、再度複数の画像データを作成する必要があった。

概要

実時間処理が可能で、カメラの設置条件に対する制約がより少ない車種判別装置及び車種判別方法及びその方法を記憶した記憶媒体の提供。

車種判別装置は、カメラ1と電子機器2とを有し、電子機器2は画像信号処理装置4、モデル記憶装置5、モデル投影処理装置6、判別装置7からなる。画像信号処理装置4はカメラ1で撮像された画像から車両を含む車両領域Tを抽出する。モデル記憶装置5は車種ごとの車両モデルを3次元形状モデルで記憶する。モデル投影処理装置6は、モデル記憶装置5から車両モデルを読み出し、読み出した車両モデルを撮像された画像内の撮像位置の見え方に変換する。判別装置7は変換された車両モデルの面積、車両領域Tの面積、これら面積の交差面積とを求め、これら面積の比から車種(大型車、普通車、二輪車)を判別する。車両モデルに3次元形状モデルを使用することで計算コストの低減等が達成できる。

目的

そこで本発明は上記従来の問題点に鑑みてなされたもので、実時間処理が可能であり、カメラの設置条件に対する制約がより少なく、所望の車種を判別することができる車種判別装置及び車種判別方法及び車種判別を行うプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の提供を目的とする。

効果

実績

技術文献被引用数
4件
牽制数
8件

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請求項1

動体通行する領域を撮像範囲とした画像を撮像する撮像手段と、撮像された前記画像内から前記移動体を含む領域を移動体領域として抽出する移動体領域抽出手段と、複数種の移動体の3次元形状を移動体の車種ごと移動体モデルとして記憶する記憶手段と、前記移動体モデルを、前記画像上の前記移動体の撮像方向の見え方に変換した移動体モデル画像に変換する移動体モデル画像変換手段と、この移動体モデル画像を前記画像上の移動体に重ねた場合の重なり程度を比較し、この比較結果から前記移動体の車種判別する車種判別手段とを具備したことを特徴とする車種判別装置

請求項2

前記移動体モデルは、前記移動体の3次元形状の特徴を複数の点を用いて表現したデータであり、前記移動体モデル画像は、この複数の点を結び2次元で表現したデータであることを特徴とする請求項1に記載の車種判別装置。

請求項3

前記車種判別手段は、前記移動体領域と前記移動体モデル画像とを重ね合わせて、前記移動体領域と前記移動体モデル画像とが交差する領域の面積を求め、この交差面積と前記移動体領域の大きさと前記移動体モデル画像の大きさとから前記移動体の前記車種を判別することを特徴とする請求項1に記載の車種判別装置。

請求項4

移動体が通行する領域を撮像範囲とした画像を撮像する工程と、撮像された前記画像内から前記移動体を含む領域を移動体領域として抽出する工程と、複数種の移動体の3次元形状を移動体の車種ごとに移動体モデルとして記憶する工程と、前記移動体モデルを、前記画像上の前記移動体の撮像方向の見え方に変換した移動体モデル画像に変換する移動体モデル画像変換工程と、この移動体モデル画像を前記画像に重ねた場合の重なり程度を比較し、この比較結果から前記移動体の車種を判別する工程とを有することを特徴とする車種判別方法

請求項5

車両の車種の判別を行うプログラムコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、移動体が通行する領域を撮像範囲とした画像を撮像させ、撮像された前記画像内から前記移動体を含む領域を移動体領域として抽出させ、複数種の移動体の3次元形状を移動体の車種ごとに移動体モデルとして記憶させ、前記移動体モデルを、前記画像上の前記移動体の撮像方向の見え方に変換させた移動体モデル画像に変換させ、この移動体モデル画像を前記画像に重ねさせた場合の重なり程度を比較させて、この比較結果から前記移動体の車種を判別させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

請求項6

コンピュータに、移動体が通行する領域を撮像範囲とした画像を撮像させる機能と、撮像された前記画像内から前記移動体を含む領域を移動体領域として抽出させる機能と、複数種の移動体の3次元形状を移動体の車種ごとに移動体モデルとして記憶させる機能と、前記移動体モデルを、前記画像上の前記移動体の撮像方向の見え方に変換させた移動体モデル画像に変換させる機能と、この移動体モデル画像を前記画像に重ねさせた場合の重なり程度を比較させて、この比較結果から前記移動体の車種を判別させる機能とを有するコンピュータプログラム

技術分野

0001

本発明は、車種判別装置及び車種判別方法及び車種判別を行わせるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。

背景技術

0002

一般道路高速道路通行する車両の車種(大型車、普通車、小型車二輪車等)ごとの交通量や、道路を通行する車両の車種ごとの速度、等の広域監視を行う方法には、可視カメラ撮像された画像を用いて車両の車種を判別し所望の情報(交通量や速度等)を得る、以下に示す幾つかの方法があった。

0003

車両の車種を判別する方法には、例えば、車両のナンバープレート車種番号を読み取る方法、車両の車高及び車幅等の寸法に注目する方法、車両のヘッドライトテイルランプの位置や間隔を用いる方法、車両表面や車両と背景との境界部に存在するエッジ成分を抽出する方法、可視カメラで撮像された画像内の車両領域の大きさを用いた方法、等が提案されていた。
・ナンバープレートを利用した方法
この方法は、車両のナンバープレートを撮像可能な位置に撮像カメラが配置され、撮像された画像内からナンバープレートをエッジ処理により抽出し、抽出されたナンバープレートから車別番号をテンプレートマッチングにより検出し車種を判別する。この方法では、ほぼ確実に車種を判別することができるが、ナンバープレートの検出もれ、車別(車種)番号の検索にかかる処理時間が大きい等の問題があった。このため、広域監視、実時間処理に適さなかった。
・車両の寸法を利用した方法
この方法は、撮像された画像からエッジ処理により車両を抽出し、この抽出された領域から車両の車幅、車長、車高といった寸法を計算し求める。この求められた数値データベースに予め記憶されている情報と比較し車種を判別する。この方法では、判別にかかる計算コストが低く、実時間・広域監視に有効であるが、計測すべき寸法によって、カメラの取り付け位置や台数等の設置条件があり、この設置条件を満たさない場合には機能しなかった。また、撮像される画像の領域を、車両一台が撮像されるように設定しておかなければならず、そのため撮像領域交差点渋滞した道路であれば、複数の車両が密集し一台の車両の寸法を得ることができなかった。
・ヘッドライトやテイルランプを利用した方法
この方法は、ヘッドライトやテイルランプの位置をエッジ処理により求め、求めたヘッドライトやテイルランプの位置からヘッドライト等の間隔や取り付け位置を求め、この間隔や位置から車種を判別する。この方法では、夜間やトンネル内でライトランプを使用する場所では有効であるが、昼間では、ヘッドライトやテイルランプの位値を正確に求めなければならず、そのため計算コストがかかり、実時間・広域監視には適さない。また、雨天で路面が濡れている時には、ライトが路面に写りこみ、真のヘッドライトやテイルランプの位置を求めることが困難であった。
・エッジ成分を利用した方法
この方法は、車両に存在するフロントガラスサイドガラスボンネット、車両の背景に対するシルエットを抽出して、抽出した各構成要素の形状から車種を判別する。この方法には、例えば特開平11-353581号公報があり、微分処理によって車両のシルエットを切り出し、更に、このシルエット領域をヘッドライト、ボンネット、フロントガラス、屋根、屋根以降の後方部分といった部位に分割して、分割した各部位を予め保持するデータと比較することで、高精度の車種判別を達成していた。しかしながら、この方法では、撮像された画像内の車両に各部位とは無関係なエッジが存在した場合や、カメラの設置状況によって複数台の車両が重なって検出された場合については、各部位を分割することができなかった。
・車両領域の大きさを利用した方法
この方法は、撮像された画像内からエッジ処理により、車両であろう領域を抽出し、予め車種ごとに持っているデータの大きさと比較して車種を判別する。この方法では、計算コストが低く実時間処理が可能であるが、検出された領域が車両以外でなくとも、検出された領域の大きさ(面積)が車種ごとに設定された所定領域であれば、この領域を車両とみなして判別するため、判別の信頼性が低いことが欠点であった。

0004

また、信頼性を増加させた方法として、特許第2953232号公報に記載された方法では、カメラが撮像する領域を通行する車両を予め撮像し画像データとして記憶しておき、この画像データと実際に撮像された画像内の車両とを比較することで判別を行っていた。しかしながら、カメラの設置位置や画角が変更された場合には、再度複数の画像データを作成する必要があった。

発明が解決しようとする課題

0005

上述したように、従来の車種判別装置では、実時間処理ができなかった、カメラの設置条件に制約があった、複数の車両が重なった時に判別できなかった、車両の各部位の抽出が困難であった、等により所望の車種を判別することが困難であった。

0006

そこで本発明は上記従来の問題点に鑑みてなされたもので、実時間処理が可能であり、カメラの設置条件に対する制約がより少なく、所望の車種を判別することができる車種判別装置及び車種判別方法及び車種判別を行うプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の提供を目的とする。

課題を解決するための手段

0007

上記目的を達成するために本発明の車種判別装置は、移動体が通行する領域を撮像範囲とした画像を撮像する撮像手段と、撮像された前記画像内から前記移動体を含む領域を移動体領域として抽出する移動体領域抽出手段と、複数種の移動体の3次元形状を移動体の車種ごとに移動体モデルとして記憶する記憶手段と、前記移動体モデルを、前記画像上の前記移動体の撮像方向の見え方に変換した移動体モデル画像に変換する移動体モデル画像変換手段と、この移動体モデル画像を前記画像上の移動体に重ねた場合の重なり程度を比較し、この比較結果から前記移動体の車種を判別する車種判別手段とから構成される。

0008

また、本発明の車種判別方法は、移動体が通行する領域を撮像範囲とした画像を撮像する工程と、撮像された前記画像内から前記移動体を含む領域を移動体領域として抽出する工程と、複数種の移動体の3次元形状を移動体の車種ごとに移動体モデルとして記憶する工程と、前記移動体モデルを、前記画像上の前記移動体の撮像方向の見え方に変換した移動体モデル画像に変換する移動体モデル画像変換工程と、この移動体モデル画像を前記画像に重ねた場合の重なり程度を比較し、この比較結果から前記移動体の車種を判別する工程とを有する。

0009

また、本発明の記憶媒体は、車両の車種の判別を行うプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、移動体が通行する領域を撮像範囲とした画像を撮像させ、撮像された前記画像内から前記移動体を含む領域を移動体領域として抽出させ、複数種の移動体の3次元形状を移動体の車種ごとに移動体モデルとして記憶させ、前記移動体モデルを、前記画像上の前記移動体の撮像方向の見え方に変換させた移動体モデル画像に変換させ、この移動体モデル画像を前記画像に重ねさせた場合の重なり程度を比較し、この比較結果から前記移動体の車種を判別させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。

0010

また、本発明のプログラムは、コンピュータに、移動体が通行する領域を撮像範囲とした画像を撮像させる機能と、撮像された前記画像内から前記移動体を含む領域を移動体領域として抽出させる機能と、複数種の移動体の3次元形状を移動体の車種ごとに移動体モデルとして記憶させる機能と、前記移動体モデルを、前記画像上の前記移動体の撮像方向の見え方に変換させた移動体モデル画像に変換させる機能と、この移動体モデル画像を前記画像に重ねさせた場合の重なり程度を比較させて、この比較結果から前記移動体の車種を判別させる機能とから構成される。

0011

このような構成によれば、判別したい車種の3次元形状モデルなる車両モデルを有し、この車両モデルを撮像手段によって撮像された画像上に表示した時の画像の大きさと、車両領域の大きさと、この画像と車両領域とが交差する領域の大きさとから車種を判別することができ、計算コストを抑えつつ、装置の設置場所の制限を少なくすることができる。また、判別したい車両を抽出した時に、この車両と並行して走行する車両を同時に抽出した場合であっても、車種をほぼ正しく判別することができる。また、車両一台あたりの判別処理が非常に簡単であるため、検出領域を複数設けた場合や、交通量の多い道路でも演算量を増加させずに車種を判別することができる。また、車両の判別を行いつつ、車両の追跡や歩行者の検出、車群(複数の車両がほぼ一塊に密集した状態)の速度などを同時に計算することも可能である。

発明を実施するための最良の形態

0012

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

0013

図1乃至図15は第1の実施の形態を示すものである。

0014

図1は、第1の実施の形態を道路に配置した時の斜視図である。

0015

第1の実施の形態は、撮像手段なるカメラ1と、コンピュータ等の電子機器2とから構成される。電子機器2は、カメラ1内に設けられるが、カメラ1本体とは別筐体で設けても良い。

0016

カメラ1は、移動体なる車両が通行する道路(車線L1、L2)の側部に配置された支柱3に、道路を上方から撮像するように固定される。カメラ1が固定される高さは、例えば6〜8mであり、カメラ1によって撮像される領域を検出領域Dとする。この検出領域Dは、図1では2車線であり略8×8メートル角の領域であるが、1車線あるいは3車線以上でも構わず、使用者によって任意に設定可能である。また、カメラ1は、カメラ1が設置された道路を通行する車両の走行方向(上流)側に配置され、この車両の前方を撮像する。また、逆に下流に配置され、この車両の後方を撮像しても良い。また、カメラ1で撮像された画像の濃淡値は、例えば256階調であるが、この諧調は任意に設定可能である。

0017

図2は、第1の実施の形態のブロック図であり、電子機器2は、画像信号処理装置4、モデル記憶装置5、モデル投影処理装置6(モデル画像変換手段)、判別装置7を有する。

0018

カメラ1が撮像した画像の画像信号は、画像信号処理部3に送られる。画像信号は、カメラ1と電子機器2とが接続されていれば画像信号処理部3に有線にて送信され、接続されていなければ無線にて送信される。無線で画像信号を受信する場合には、アンテナフィルタ増幅器等の送受信装置別途設けられる。

0019

画像信号処理部4は、カメラ1により撮像された画像(検出領域D)から車両領域Tを含む領域を抽出する。車両領域Tとは、撮像された画像上で少なくとも車両が含まれる領域(複数の画素からなる)をさす。この車両領域Tの抽出は、例えば背景差分フレーム間差分といった方法を用いる。この車両抽出領域Tには、天候による車両の影が含まれていても良い。

0020

モデル記憶装置5は、車種(大型車、普通車、小型車、二輪車等)ごとの車両の3次元形状を車両モデルとして記憶している。この車両モデルは、例えばCADデータのようなデータ構造を有し、車両の3次元形状の特徴を複数の点(座標)で表現したものである。例えば、普通車の場合には、この点の数を16点とし、車両下側で4点、ボンネット4点、屋根4点、トランク荷台)4点で、車両の特徴を表現している。

0021

モデル投影処理装置6は、任意の車両モデルを車両モデル画像に変換する。車両モデル画像とは、車両モデルを表現した複数の点を結び、2次元な画像で表現したデータである。なお、車両が走行する車線幅と検出領域D内の車両の走行方向は予めデータとして記憶している。この車両モデル画像は、検出領域D内の、車線幅(実長)と車両の走行方向と抽出された車両領域とから求められ、抽出された車両領域Tの位置に配置された車両モデルを撮像画像(見え方)に変換した画像である。

0022

判別装置7は、車両領域Tの大きさ(画素数)、車両モデル画像の大きさ等をもとに、車種を判別する。具体的には、車両領域Tと車両モデル画像との重ねた場合の重なり程度を比較して判別する。

0023

また、車種判別装置には、判別結果を記憶するMOやHDD等の記憶装置、判別結果や広域監視結果を表示するディスプレイ装置、判別結果や広域監視結果を出力するプリンタ、等の周辺機器を別途設けることも可能である。

0024

このような構成からなる車種判別装置の車種判別方法について、図3の電子機器のブロック図と図4のフローチャートを参照して説明する。

0025

図3に示すように、電子機器2は、少なくとも各種演算処理を行うCPU10、演算結果や車両モデル等を記憶するメモリ11を有し、電子機器2の周辺機器として演算結果等を表示するディスプレイ12、演算結果等を出力するプリンタ13、電子機器2を操作するためのマウス14やキーボード15、が設けられる。図3に示すような電子機器2は、カメラ1内に配置される場合ではなく、複数のカメラ1からの画像信号を集中的に処理、管理する管理センタ等に配置される場合である。

0026

(1)カメラ1により検出領域Dの画像を撮像する(S1)。撮像した画像は、有線もしくは無線により電子機器2に送信し、メモリ11に記憶する。メモリ11に記憶する際には、画像を撮像(記憶)した撮像時間(記憶時間)も含めた形式で記憶する。カメラ1は、常に検出領域Dを撮像しつづける。

0027

(2)撮像された画像に対してノイズ処理を行い、背景差分法(もしくはフレーム間差分法)を用い、濃淡値が変化した複数の画素からなる領域を抽出する(S2)。そして、抽出された領域の大きさを求める。道路上に存在する移動体は、自動車等の車両が大半であり、人間やその他物体が存在するとは考えにくい。そのため、この抽出した領域が車両領域Tであるとみなす。画像から車両領域Tを抽出する処理はCPU10によって行われ、車両領域Tは車両領域Tの大きさと共にメモリ11に記憶する。

0028

なお、車両領域Tの抽出と共に、この車両領域Tの各車線の走行方向端部における画像上の車線幅(図5中W1、W2)を画素(ピクセル)単位で求め、車両領域Tと対応させてメモリ11に記憶する。

0029

(3)車両領域Tが検出領域D内の特定領域に含まれているか否かをCPU10によって調べる(S3)。この特定領域とは、図6の特定領域を示す検出領域Dの斜視図中の斜線で示された領域であり、走行方向の幅が略2メートル四角形領域である。この特定領域内に車両領域Tの(走行方向の)先端が入っていれば、(走行方向の)後端が検出領域D内に入り、ほぼ1台の車両が撮像されている。また、この特定領域に車両領域Tが入っていない場合には、検出領域D内に車両が存在しない、もしくは車両抽出不能としてS1へ進む。車両領域Tがこの特定領域内に入っている場合には、次のステップに進む。尚、この特定領域は、撮像された画像内の任意の領域を使用者により設定することができる。

0030

(4)検出領域D内に車両が存在している場合には、車種ごとに記憶された車両モデルのうち、大型車の車両モデルをメモリ11から読み出し、この読み出した車両モデル、画像上の車線の幅、車両の走行方向と車両領域Tから、大型車の車両モデルの車両領域Tにおける見え方(撮像方向の見え方)に変換した画像を作成する。そして、変換された車両モデルの画像をモデル領域Mとして、このモデル領域Mの面積(ピクセルの数)を求める(S4)。車両モデルの変換、モデル領域Mの面積は、CPU10によって計算し求め、モデル領域M及び面積はメモリ11に記憶する。尚、最初に読み出される車両モデルは大型車でなく、別の車両であっても構わない。

0031

(5)モデル領域Mをマスクパターンとし、このモデル領域Mを車両領域T内で移動し、モデル領域Mと車両領域Tとが交差する交差面積Cの最大値を求める(S5)。モデル領域Mの移動と交差面積Cの計算はCPU10によって行い、車両モデルと対応させてメモリ11に交差面積Cの最大値を記憶する。車両領域T、モデル領域Mと交差面積Cの関係を図7に示す。

0032

(6)全ての車両モデルに対して交差面積Cを求めたか否かをCPU10によって調べる(S6)。最初は、大型車に対する交差面積Cしか求めていないため、次のステップに進む。なお、全ての車両モデルに対する交差面積Cが求められていれば、(9)に進む。

0033

(7)全ての車両モデルに対して交差面積Cを求めていない場合には、メモリ11から他の車両モデル、例えば普通車の車両モデルを読み出し、読み出し普通車の車両モデルのモデル領域Mとモデル領域Mの面積を求める(S7)。求められたモデル領域Mとモデル領域Mの面積は、車両モデルに対応させてメモリ11に記憶する。

0034

(8)(7)で求めたモデル領域Mと車両領域Tとの交差面積Cの最大値を求める(S8)。求めた交差面積Cの最大値は、車両モデルと対応させてメモリ11に記憶される。(S6)に進む。

0035

(9)車両領域Tが任意のモデル領域n(ただしn=1,2,3,4)である確度(n)の基準を求め、メモリ11に記憶する(S9)。この確度(n)はC/Mと定義する。

0036

確度(n)は、車両領域Tに対して、選択された車両モデルが正しい場合、交差面積Cの大きさが、モデル領域Mの大きさに近付き、

図面の簡単な説明

0037

図1本発明の車種判別装置の第1の実施の形態を道路に設置した時の斜視図。
図2本発明の車種判別装置の第1の実施の形態のブロック図。
図3本発明の車種判別装置の電子機器のブロック図。
図4本発明の車種判別装置の第1の実施の形態のフローチャート。
図5本発明の車種判別方法の動作の説明図。
図6本発明の車種判別方法の動作の説明図。
図7本発明の車種判別方法の動作の説明図。
図8本発明の車種判別方法の動作の説明図。
図9本発明の車種判別方法の動作の説明図。
図10本発明の車種判別方法の動作の説明図。
図11本発明の車種判別方法の動作の説明図。
図12本発明の車種判別方法のフローチャート。
図13本発明の車種判別方法の動作の説明図。
図14本発明の車種判別方法のフローチャート。
図15本発明の車種判別方法のフローチャート。
図16本発明の車種判別装置の第2の実施の形態のブロック図。

--

0038

1カメラ
2電子機器
3支柱
4画像信号処理装置
5モデル記憶装置
6モデル投影処理装置
7判別装置
20モデル領域記憶装置

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