JP2003162795A - 気象データを用いたセンサ選択方法とこれを用いた道路交通監視システム - Google Patents
気象データを用いたセンサ選択方法とこれを用いた道路交通監視システムInfo
- Publication number
- JP2003162795A JP2003162795A JP2001357962A JP2001357962A JP2003162795A JP 2003162795 A JP2003162795 A JP 2003162795A JP 2001357962 A JP2001357962 A JP 2001357962A JP 2001357962 A JP2001357962 A JP 2001357962A JP 2003162795 A JP2003162795 A JP 2003162795A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sensor
- data
- sensors
- road
- vehicle
- 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.)
- Pending
Links
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】野外で使用する可視カメラ、赤外カメラ等を用
いた画像処理センサは、単独で用いる場合、天候、視
程、照度といった周囲の動作環境により、その検出性能
が著しく劣化し、使用不可能となる場合がある。 【解決手段】センサが年間を通してある一定の信頼性を
保つために、検出特性の異なる複数のセンサを組み合わ
せ、環境条件によって切り替えて使用することが有効で
ある。センサを切り替える条件として、気象計測装置が
計測する温度データ、雨量データ、視程データ、照度デ
ータ等を用いた環境指標を利用する。
いた画像処理センサは、単独で用いる場合、天候、視
程、照度といった周囲の動作環境により、その検出性能
が著しく劣化し、使用不可能となる場合がある。 【解決手段】センサが年間を通してある一定の信頼性を
保つために、検出特性の異なる複数のセンサを組み合わ
せ、環境条件によって切り替えて使用することが有効で
ある。センサを切り替える条件として、気象計測装置が
計測する温度データ、雨量データ、視程データ、照度デ
ータ等を用いた環境指標を利用する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、気象データを用い
たセンサ選択方法とこのセンサ選択方法を用いた道路交
通監視システムに関する。
たセンサ選択方法とこのセンサ選択方法を用いた道路交
通監視システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】野外で使用するセンサは、センサが動作
する周囲の環境により、検出特性が劣化する場合が年間
を通して多数発生する。センサが常時一定の信頼性を保
つためには、検出特性の異なる複数のセンサを組み合わ
せ、環境条件によって切り替えて使用することが有効で
あるが、それぞれのセンサが自身の検出データがどの程
度の信頼性があるのか自己判断することは、非常に難し
く、センサ切替の条件もあいまいであった。
する周囲の環境により、検出特性が劣化する場合が年間
を通して多数発生する。センサが常時一定の信頼性を保
つためには、検出特性の異なる複数のセンサを組み合わ
せ、環境条件によって切り替えて使用することが有効で
あるが、それぞれのセンサが自身の検出データがどの程
度の信頼性があるのか自己判断することは、非常に難し
く、センサ切替の条件もあいまいであった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、セン
サが動作する環境を、気象計測により測定し、その気象
データと環境指標とを比較することにより、センサ選択
を容易にし、システムの信頼性を向上させることができ
るセンサ選択方法とこの方法を用いた道路交通監視シス
テムを提供することにある。
サが動作する環境を、気象計測により測定し、その気象
データと環境指標とを比較することにより、センサ選択
を容易にし、システムの信頼性を向上させることができ
るセンサ選択方法とこの方法を用いた道路交通監視シス
テムを提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に係わ
る発明のセンサ選択方法は、複数のセンサが動作する環
境を複数の計測項目について気象計測によって測定し、
前記測定した気象データと前記複数の計測項目に関して
前記センサの動作に適した範囲を予め規定した環境指標
とを比較することにより、前記複数のセンサの中から１
つを選択することを特徴とする。また、本発明の請求項
２に係わる発明のセンサ選択方法は、前記請求項１に係
わる発明記載の前記複数の計測項目が、温度と時間降雨
量と湿度と照度と視程を含むことを特徴とする。また、
本発明の請求項３に係わる発明のセンサ選択方法は、前
記請求項１に係わる発明記載の前記複数のセンサが撮像
型のカメラを備え、前記撮像型カメラの撮像対象は同一
であることを特徴とする。また、本発明の請求項４に係
わる発明の道路交通監視システムは、道路を走行する車
両を監視する複数のセンサと、前記センサが動作してい
る環境を複数の計測項目について気象計測によって測定
する気象計測装置と、前記測定した気象データと前記複
数の計測項目に関して前記センサの動作に適した範囲を
予め規定した環境指標とを比較することにより、前記複
数のセンサの中から１つを選択する手段、を備えたこと
を特徴とする。また、本発明の請求項５に係わる発明の
道路交通監視システムは、道路を走行する車両を撮像
し、前記撮像した画像データを画像処理し前記車両の走
行に関するデータを算出して出力する複数のセンサと、
前記センサが動作している環境を複数の計測項目につい
て気象計測によって測定して出力する気象計測装置と、
前記測定した気象データを入力し、前記気象データと前
記複数の計測項目に関して前記センサの動作に適した範
囲を予め規定した環境指標とを比較することにより、前
記複数のセンサの中から１つを選択し、前記選択したセ
ンサから前記車両の走行に関するデータを入力するセン
サ制御手段、を備えたことを特徴とする。また、本発明
の請求項６に係わる発明の道路交通監視システムは、道
路を走行する車両を撮像し、前記撮像した画像データを
出力する複数のセンサと、前記センサが動作している環
境を複数の計測項目について気象計測によって測定して
出力する気象計測装置と、前記測定した気象データを入
力し、前記気象データと前記複数の計測項目に関して前
記センサの動作に適した範囲を予め規定した環境指標と
を比較することにより、前記複数のセンサの中から１つ
を選択し、前記選択したセンサから入力した前記画像デ
ータを画像処理し前記車両の走行に関するデータを算出
するセンサ制御手段、を備えたことを特徴とする。ま
た、本発明の請求項７に係わる発明の道路交通監視シス
テムは、前記請求項５乃至６に係わる発明記載の前記道
路交通システムが、さらに、複数の異なる道路地点に配
設された前記複数のセンサと、前記異なる道路地点に対
応して配設された複数の前記気象計測装置と、前記異な
る道路地点に対応して配設された複数の前記センサ制御
手段と、前記複数のセンサ制御手段それぞれが選択した
前記センサからの前記車両の走行に関するデータを集中
して入力する集中制御手段、を備えたことを特徴とす
る。また、本発明の請求項８に係わる発明の道路交通監
視システムは、前記請求項５乃至７に係わる発明記載の
前記車両の走行に関するデータが、少なくとも車両の車
種、車両の位置、車両の速度及び道路上の突発事象と交
通流を含むことを特徴とする。また、本発明の請求項９
に係わる発明の道路交通監視システムは、前記請求項５
乃至７に係わる発明記載の前記突発事象が、少なくとも
道路上の障害物と停止車の有無と低速車の有無を含むこ
とを特徴とする。また、本発明の請求項１０に係わる発
明の道路交通監視システムは、前記請求項７に係わる発
明記載の前記集中制御手段が、さらに、前記複数のセン
サ制御手段から、前記センサ制御手段が選択しなかった
センサを特定する情報も入力することを特徴とする。ま
た、本発明の請求項１１に係わる発明の道路交通監視シ
ステムは、前記請求項５乃至７に係わる発明記載の前記
複数の計測項目が、気温と路面温度と時間降雨量と湿度
と照度と視程を含むことを特徴とする。また、本発明の
請求項１２に係わる発明のセンサ選択方法は、前記請求
項５乃至７に係わる発明記載の前記複数のセンサが撮像
型のカメラを備え、前記撮像型カメラの撮像対象は同一
であることを特徴とする。また、本発明の請求項１３に
係わる発明の道路交通監視システムは、前記請求項１０
に係わる発明記載の前記撮像型カメラが、可視カメラと
赤外カメラを含むことを特徴とする。
る発明のセンサ選択方法は、複数のセンサが動作する環
境を複数の計測項目について気象計測によって測定し、
前記測定した気象データと前記複数の計測項目に関して
前記センサの動作に適した範囲を予め規定した環境指標
とを比較することにより、前記複数のセンサの中から１
つを選択することを特徴とする。また、本発明の請求項
２に係わる発明のセンサ選択方法は、前記請求項１に係
わる発明記載の前記複数の計測項目が、温度と時間降雨
量と湿度と照度と視程を含むことを特徴とする。また、
本発明の請求項３に係わる発明のセンサ選択方法は、前
記請求項１に係わる発明記載の前記複数のセンサが撮像
型のカメラを備え、前記撮像型カメラの撮像対象は同一
であることを特徴とする。また、本発明の請求項４に係
わる発明の道路交通監視システムは、道路を走行する車
両を監視する複数のセンサと、前記センサが動作してい
る環境を複数の計測項目について気象計測によって測定
する気象計測装置と、前記測定した気象データと前記複
数の計測項目に関して前記センサの動作に適した範囲を
予め規定した環境指標とを比較することにより、前記複
数のセンサの中から１つを選択する手段、を備えたこと
を特徴とする。また、本発明の請求項５に係わる発明の
道路交通監視システムは、道路を走行する車両を撮像
し、前記撮像した画像データを画像処理し前記車両の走
行に関するデータを算出して出力する複数のセンサと、
前記センサが動作している環境を複数の計測項目につい
て気象計測によって測定して出力する気象計測装置と、
前記測定した気象データを入力し、前記気象データと前
記複数の計測項目に関して前記センサの動作に適した範
囲を予め規定した環境指標とを比較することにより、前
記複数のセンサの中から１つを選択し、前記選択したセ
ンサから前記車両の走行に関するデータを入力するセン
サ制御手段、を備えたことを特徴とする。また、本発明
の請求項６に係わる発明の道路交通監視システムは、道
路を走行する車両を撮像し、前記撮像した画像データを
出力する複数のセンサと、前記センサが動作している環
境を複数の計測項目について気象計測によって測定して
出力する気象計測装置と、前記測定した気象データを入
力し、前記気象データと前記複数の計測項目に関して前
記センサの動作に適した範囲を予め規定した環境指標と
を比較することにより、前記複数のセンサの中から１つ
を選択し、前記選択したセンサから入力した前記画像デ
ータを画像処理し前記車両の走行に関するデータを算出
するセンサ制御手段、を備えたことを特徴とする。ま
た、本発明の請求項７に係わる発明の道路交通監視シス
テムは、前記請求項５乃至６に係わる発明記載の前記道
路交通システムが、さらに、複数の異なる道路地点に配
設された前記複数のセンサと、前記異なる道路地点に対
応して配設された複数の前記気象計測装置と、前記異な
る道路地点に対応して配設された複数の前記センサ制御
手段と、前記複数のセンサ制御手段それぞれが選択した
前記センサからの前記車両の走行に関するデータを集中
して入力する集中制御手段、を備えたことを特徴とす
る。また、本発明の請求項８に係わる発明の道路交通監
視システムは、前記請求項５乃至７に係わる発明記載の
前記車両の走行に関するデータが、少なくとも車両の車
種、車両の位置、車両の速度及び道路上の突発事象と交
通流を含むことを特徴とする。また、本発明の請求項９
に係わる発明の道路交通監視システムは、前記請求項５
乃至７に係わる発明記載の前記突発事象が、少なくとも
道路上の障害物と停止車の有無と低速車の有無を含むこ
とを特徴とする。また、本発明の請求項１０に係わる発
明の道路交通監視システムは、前記請求項７に係わる発
明記載の前記集中制御手段が、さらに、前記複数のセン
サ制御手段から、前記センサ制御手段が選択しなかった
センサを特定する情報も入力することを特徴とする。ま
た、本発明の請求項１１に係わる発明の道路交通監視シ
ステムは、前記請求項５乃至７に係わる発明記載の前記
複数の計測項目が、気温と路面温度と時間降雨量と湿度
と照度と視程を含むことを特徴とする。また、本発明の
請求項１２に係わる発明のセンサ選択方法は、前記請求
項５乃至７に係わる発明記載の前記複数のセンサが撮像
型のカメラを備え、前記撮像型カメラの撮像対象は同一
であることを特徴とする。また、本発明の請求項１３に
係わる発明の道路交通監視システムは、前記請求項１０
に係わる発明記載の前記撮像型カメラが、可視カメラと
赤外カメラを含むことを特徴とする。
【０００５】
【発明の実施の形態】図１に本発明の実施例の道路交通
監視システムの構成を示す。このシステムは、異なる撮
像特性を有し、道路脇に設置された２つの監視センサ、
センサ１とセンサ２と、監視道路付近の気象計測を行う
気象計測装置４と、２つの監視センサからの車両情報と
気象計測装置からの気象データを受信する上位装置３
と、広範囲の複数の上位装置からの情報を集中監視する
最上位装置６から構成されている。
監視システムの構成を示す。このシステムは、異なる撮
像特性を有し、道路脇に設置された２つの監視センサ、
センサ１とセンサ２と、監視道路付近の気象計測を行う
気象計測装置４と、２つの監視センサからの車両情報と
気象計測装置からの気象データを受信する上位装置３
と、広範囲の複数の上位装置からの情報を集中監視する
最上位装置６から構成されている。
【０００６】２つの監視センサは、道路上の同じ範囲を
計測するよう画角、俯角が調整されている。センサ１と
センサ２は、画像から道路上を走行する車両の車種、車
両の位置、速度及び道路上の突発事象（障害物、停止・
低速車の有無）の検出と、交通流（渋滞末尾情報）の算
出を画像処理によって行い、車両検出データとして上位
装置３へ送出する。ここで言うセンサとは、撮像カメラ
のような撮像手段と高速の画像処理手段とを合わせ備え
る装置である。そして、２つの撮像カメラは、例えばセ
ンサ１は可視撮像カメラ、センサ２は赤外撮像カメラの
ように撮像特性の異なる撮像カメラを備えている。気象
計測装置４は、センサ１、センサ２が計測しているエリ
アの温度データ、雨量データ、視程データ、照度データ
を上位装置３へ出力する。上位装置３は、これら気象デ
ータからセンサ１、センサ２が、動作環境により影響を
受け、信頼性の高い情報を提供できるかどうか判断する
ための環境指標５を有している。図２に環境指標５の一
実施例を示す。この環境指標５では、指標は気温、雨
量、照度及び視程の４つからなり、センサ１の適合環境
指標領域を破線で、センサ２の適合環境指標領域を網掛
けの領域で示している。センサ１は気温は５０℃、ま
た、雨量も５０ｍｍ／ｈまでの気象条件下で計測可能で
あるが、照度は０．５ｋｌｘ以上、視程は５００ｍ以上
必要であることを表している。センサ２は気温４０℃以
下、雨量３０ｍｍ／ｈ以内であれば、照度はかなり暗く
ても、また、視程が劣悪であっても計測が可能であるこ
とを示している。したがって視程が４００ｍの場合に
は、センサ１は使用不可能、センサ２は使用可能である
ことを意味し、雨量が４０ｍｍ／ｈの場合には、センサ
１は使用可能であるが、センサ２は使用不可能であるこ
とを示す。
計測するよう画角、俯角が調整されている。センサ１と
センサ２は、画像から道路上を走行する車両の車種、車
両の位置、速度及び道路上の突発事象（障害物、停止・
低速車の有無）の検出と、交通流（渋滞末尾情報）の算
出を画像処理によって行い、車両検出データとして上位
装置３へ送出する。ここで言うセンサとは、撮像カメラ
のような撮像手段と高速の画像処理手段とを合わせ備え
る装置である。そして、２つの撮像カメラは、例えばセ
ンサ１は可視撮像カメラ、センサ２は赤外撮像カメラの
ように撮像特性の異なる撮像カメラを備えている。気象
計測装置４は、センサ１、センサ２が計測しているエリ
アの温度データ、雨量データ、視程データ、照度データ
を上位装置３へ出力する。上位装置３は、これら気象デ
ータからセンサ１、センサ２が、動作環境により影響を
受け、信頼性の高い情報を提供できるかどうか判断する
ための環境指標５を有している。図２に環境指標５の一
実施例を示す。この環境指標５では、指標は気温、雨
量、照度及び視程の４つからなり、センサ１の適合環境
指標領域を破線で、センサ２の適合環境指標領域を網掛
けの領域で示している。センサ１は気温は５０℃、ま
た、雨量も５０ｍｍ／ｈまでの気象条件下で計測可能で
あるが、照度は０．５ｋｌｘ以上、視程は５００ｍ以上
必要であることを表している。センサ２は気温４０℃以
下、雨量３０ｍｍ／ｈ以内であれば、照度はかなり暗く
ても、また、視程が劣悪であっても計測が可能であるこ
とを示している。したがって視程が４００ｍの場合に
は、センサ１は使用不可能、センサ２は使用可能である
ことを意味し、雨量が４０ｍｍ／ｈの場合には、センサ
１は使用可能であるが、センサ２は使用不可能であるこ
とを示す。
【０００７】上位装置３は、気象計測装置４の気象デー
タと環境指標５を用いて、使用可能なセンサの選択を行
い、最上位装置６に使用可能なセンサが検出した情報を
出力すると同時に、使用不可能センサは、サービス停止
中（調整中）と知らせる。
タと環境指標５を用いて、使用可能なセンサの選択を行
い、最上位装置６に使用可能なセンサが検出した情報を
出力すると同時に、使用不可能センサは、サービス停止
中（調整中）と知らせる。
【０００８】野外で使用するセンサが、動作環境により
影響を受け、信頼性の高い情報を提供できるかどうかの
判断を気象データを用いて上位機器３が環境指標５と照
らし合わせ、複数のセンサから信頼性の高いセンサを選
択し、最上位機器６へ出力する。気象計測装置４の気象
データを使用し、複数のセンサから使用可能なセンサを
選択することがこの発明のポイントである。
影響を受け、信頼性の高い情報を提供できるかどうかの
判断を気象データを用いて上位機器３が環境指標５と照
らし合わせ、複数のセンサから信頼性の高いセンサを選
択し、最上位機器６へ出力する。気象計測装置４の気象
データを使用し、複数のセンサから使用可能なセンサを
選択することがこの発明のポイントである。
【０００９】次に上記第１の実施形態の動作を説明す
る。図３に雨天日において、センサ２の検出特性が劣化
し、使用不可能となる場合の動作フローチャートを示
す。また、図４に晴天日の夜間において、センサ１の検
出特性が劣化し、使用不可能となる場合の動作フローチ
ャートを示す。まず図３について説明する。センサ１、
センサ２は、道路上を走行する車両の検出を行ってい
る。また、気象計測装置４は、センサ１及びセンサ２が
計測しているエリアの気象計測（気温、雨量、照度、視
程）を行っている。気温、雨量、照度は、通常の気象観
測で行われている方法で計測される。また、視程も例え
ばレーザ光やミリ波やマイクロ波の後方散乱強度を検知
する通常の気象観測で行われている方法によって計測す
ることができる。センサ１及びセンサ２は、車両の車種
や位置、速度及び道路上の突発事象（障害物、停止・低
速車の有無）と交通流などの車両検出データを上位装置
３に送出し、気象計測装置４は、気象データ（気温デー
タ、雨量データ、照度データ、視程データ）を上位装置
３に送出する。
る。図３に雨天日において、センサ２の検出特性が劣化
し、使用不可能となる場合の動作フローチャートを示
す。また、図４に晴天日の夜間において、センサ１の検
出特性が劣化し、使用不可能となる場合の動作フローチ
ャートを示す。まず図３について説明する。センサ１、
センサ２は、道路上を走行する車両の検出を行ってい
る。また、気象計測装置４は、センサ１及びセンサ２が
計測しているエリアの気象計測（気温、雨量、照度、視
程）を行っている。気温、雨量、照度は、通常の気象観
測で行われている方法で計測される。また、視程も例え
ばレーザ光やミリ波やマイクロ波の後方散乱強度を検知
する通常の気象観測で行われている方法によって計測す
ることができる。センサ１及びセンサ２は、車両の車種
や位置、速度及び道路上の突発事象（障害物、停止・低
速車の有無）と交通流などの車両検出データを上位装置
３に送出し、気象計測装置４は、気象データ（気温デー
タ、雨量データ、照度データ、視程データ）を上位装置
３に送出する。
【００１０】センサ１及び２の備える画像処理手段が、
画像情報から上記の車両検出データを生成する画像処理
アルゴリズムは、図５に示すように一般的に良く知られ
ているものであって、背景画像を車両画像から引き去
り、更に車両の輪郭や保有するパターンを２値化して、
車両の位置を特定し、登録情報を採取して特定車両を追
尾しながら車両検出データとして車両の位置、速度や突
発事象の有無や交通量などを上位装置３に送出する。上
位装置３は、気象計測装置４から入力された気象データ
（気温データ、雨量データ、照度データ、視程データ）
と自分で保有する環境指標５とを比較する。気象データ
が気温２０℃、雨量４０ｍｍ／ｈ、照度１０ｋｌｘ、視
程８００ｍの場合、環境指標５によればセンサ２は雨量
データが３０ｍｍ／ｈの範囲を超えているため使用不可
能、センサ１は使用可能であることが分かる。上位装置
３は、最上位装置６に対してセンサ１の車両検出データ
を送出すると共に、センサ２は調整中であることを知ら
せる。
画像情報から上記の車両検出データを生成する画像処理
アルゴリズムは、図５に示すように一般的に良く知られ
ているものであって、背景画像を車両画像から引き去
り、更に車両の輪郭や保有するパターンを２値化して、
車両の位置を特定し、登録情報を採取して特定車両を追
尾しながら車両検出データとして車両の位置、速度や突
発事象の有無や交通量などを上位装置３に送出する。上
位装置３は、気象計測装置４から入力された気象データ
（気温データ、雨量データ、照度データ、視程データ）
と自分で保有する環境指標５とを比較する。気象データ
が気温２０℃、雨量４０ｍｍ／ｈ、照度１０ｋｌｘ、視
程８００ｍの場合、環境指標５によればセンサ２は雨量
データが３０ｍｍ／ｈの範囲を超えているため使用不可
能、センサ１は使用可能であることが分かる。上位装置
３は、最上位装置６に対してセンサ１の車両検出データ
を送出すると共に、センサ２は調整中であることを知ら
せる。
【００１１】次に図４の晴天日の夜間の場合について説
明する。センサ１、センサ２は、道路上を走行する車両
の検出を行っている。また、気象計測装置４は、センサ
１及びセンサ２が計測しているエリアの気象計測（気
温、雨量、照度、視程）を行っている。センサ１及びセ
ンサ２は、車両検出データを上位装置３に送出し、気象
計測装置４は、気象データ（気温データ、雨量データ、
照度データ、視程データ）を上位装置３に送出する。上
位装置３は、気象計測装置４から入力された気象データ
（気温データ、雨量データ、照度データ、視程データ）
と自分で保有する環境指標５とを比較する。気象データ
が気温２０℃、雨量０ｍｍ／ｈ、照度０．０５ｋｌｘ、
視程１５００ｍの場合、環境指標５によれば、センサ１
は照度不足のため使用不可能、センサ２は使用可能であ
ることが分かる。上位装置３は、最上位装置６に対して
センサ２の車両検出データを送出すると共に、センサ１
は調整中であることを知らせる。
明する。センサ１、センサ２は、道路上を走行する車両
の検出を行っている。また、気象計測装置４は、センサ
１及びセンサ２が計測しているエリアの気象計測（気
温、雨量、照度、視程）を行っている。センサ１及びセ
ンサ２は、車両検出データを上位装置３に送出し、気象
計測装置４は、気象データ（気温データ、雨量データ、
照度データ、視程データ）を上位装置３に送出する。上
位装置３は、気象計測装置４から入力された気象データ
（気温データ、雨量データ、照度データ、視程データ）
と自分で保有する環境指標５とを比較する。気象データ
が気温２０℃、雨量０ｍｍ／ｈ、照度０．０５ｋｌｘ、
視程１５００ｍの場合、環境指標５によれば、センサ１
は照度不足のため使用不可能、センサ２は使用可能であ
ることが分かる。上位装置３は、最上位装置６に対して
センサ２の車両検出データを送出すると共に、センサ１
は調整中であることを知らせる。
【００１２】気象計測装置４の計測した気象データが、
環境指標５において両方のセンサが検出可能な領域であ
った場合、上位装置３は、自動的にどちらか一方を選択
するように定めておく。例えば、解像度に差がある場合
には解像度の高い撮像カメラを内蔵した方のセンサを選
択するか、または、カラー情報を利用する場合を想定し
て可視撮像カメラを内蔵したセンサ１を必ず選択するよ
うに定めておき、上位装置３は、選択した方のセンサの
車両検出データと他方のセンサは調整中でアル旨の情報
を最上位装置６に送出する。
環境指標５において両方のセンサが検出可能な領域であ
った場合、上位装置３は、自動的にどちらか一方を選択
するように定めておく。例えば、解像度に差がある場合
には解像度の高い撮像カメラを内蔵した方のセンサを選
択するか、または、カラー情報を利用する場合を想定し
て可視撮像カメラを内蔵したセンサ１を必ず選択するよ
うに定めておき、上位装置３は、選択した方のセンサの
車両検出データと他方のセンサは調整中でアル旨の情報
を最上位装置６に送出する。
【００１３】次に環境指標５の第２の実施例について説
明する。前述の実施例では、気象データとして気温、雨
量、照度、視程を用いた環境指標について例を示した
が、発明の他の実施例としては、環境指標を気温の代わ
りに路面温度、雨量の代わりに湿度、その他、照度、視
程を加えた環境指標を用いた例が挙げられる。センサ
７、センサ８は、図６に示すような環境指標５に基づき
分類されており、上位装置３は、気象計測装置４が計測
する気象データ（気温、雨量、照度、視程、路面温度、
湿度、風向風速）と環境指標５を比較することにより、
最も信頼性の高いデータを提供できるセンサＮを選択
し、最上位機器６にセンサデータを出力する。また、２
つの異種センサの場合を説明したが、センサはＮ個の同
種または異種のセンサに拡張することも可能で、環境指
標はそれぞれのセンサの特性に合わせた環境指標５を作
成すればよい。
明する。前述の実施例では、気象データとして気温、雨
量、照度、視程を用いた環境指標について例を示した
が、発明の他の実施例としては、環境指標を気温の代わ
りに路面温度、雨量の代わりに湿度、その他、照度、視
程を加えた環境指標を用いた例が挙げられる。センサ
７、センサ８は、図６に示すような環境指標５に基づき
分類されており、上位装置３は、気象計測装置４が計測
する気象データ（気温、雨量、照度、視程、路面温度、
湿度、風向風速）と環境指標５を比較することにより、
最も信頼性の高いデータを提供できるセンサＮを選択
し、最上位機器６にセンサデータを出力する。また、２
つの異種センサの場合を説明したが、センサはＮ個の同
種または異種のセンサに拡張することも可能で、環境指
標はそれぞれのセンサの特性に合わせた環境指標５を作
成すればよい。
【００１４】上記第1の実施形態の道路交通監視システ
ムを構成するセンサは、撮像手段と画像処理手段を合わ
せ備えている装置であるが、２つの手段を分離してもよ
い。センサは撮像手段のみを備えた撮像カメラであり、
画像情報を上位装置に有線や無線の手段によって送信
し、上位装置３が画像処理手段を備え、撮像カメラから
送信されてきた画像情報を処理して、車両検出データを
生成する構成であってもよい。
ムを構成するセンサは、撮像手段と画像処理手段を合わ
せ備えている装置であるが、２つの手段を分離してもよ
い。センサは撮像手段のみを備えた撮像カメラであり、
画像情報を上位装置に有線や無線の手段によって送信
し、上位装置３が画像処理手段を備え、撮像カメラから
送信されてきた画像情報を処理して、車両検出データを
生成する構成であってもよい。
【００１５】尚上記のセンサを選択する方法は道路交通
監視のみならず、複数のセンサを使用する例えば侵入監
視等広く利用することができる。
監視のみならず、複数のセンサを使用する例えば侵入監
視等広く利用することができる。
【００１６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
上位機器３が、野外で使用するセンサが、動作環境によ
り影響を受け、信頼性の高い情報を提供できるかどうか
の判断を、気象計測装置４の気象データを用いて環境指
標５と照らし合わせ、複数のセンサから使用可能なセン
サを選択し、最上位機器６へ出力する。このため信頼性
の高い監視データを取得することができる。
上位機器３が、野外で使用するセンサが、動作環境によ
り影響を受け、信頼性の高い情報を提供できるかどうか
の判断を、気象計測装置４の気象データを用いて環境指
標５と照らし合わせ、複数のセンサから使用可能なセン
サを選択し、最上位機器６へ出力する。このため信頼性
の高い監視データを取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の道路交通監視システムの
構成を示す図である。
構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態の道路交通監視システムを
構成する上位装置が備える環境指標の実施例を示す図で
ある。
構成する上位装置が備える環境指標の実施例を示す図で
ある。
【図３】本発明の一実施形態の道路交通監視システムの
動作を説明する動作フローチャートの一例を示す図であ
る。
動作を説明する動作フローチャートの一例を示す図であ
る。
【図４】本発明の一実施形態の道路交通監視システムの
動作を説明する動作フローチャートの別なる例を示す図
である。
動作を説明する動作フローチャートの別なる例を示す図
である。
【図５】本発明の一実施形態の道路交通監視システムを
構成するセンサが備える画像処理アルゴリズムの例を示
す図である。
構成するセンサが備える画像処理アルゴリズムの例を示
す図である。
【図６】本発明の一実施形態の道路交通監視システムを
構成する上位装置が備える環境指標の別なる実施例を示
す図である。
構成する上位装置が備える環境指標の別なる実施例を示
す図である。
１ センサ１
２ センサ２
３ 上位装置
４ 気象計測装置
５ 環境指標
６ 最上位装置
─────────────────────────────────────────────────────
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）
Ｇ０８Ｇ 1/04 Ｇ０８Ｇ 1/04 Ｃ
1/052 1/052
Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｄ
Ｆ
Ｆターム(参考） 5B057 AA16 BA00
5C054 AA01 AA05 CA04 CA05 CE12
CF03 CH10 DA01 DA08 EA05
FC01 FC05 FC12 FC14 HA19
HA26
5C087 AA02 AA03 AA10 AA24 AA25
BB03 BB65 BB74 CC02 DD03
DD31 EE08 EE18 FF01 FF04
FF19 GG02 GG11 GG19 GG46
5H180 AA01 CC04 DD02 DD03 DD07
DD08 EE03 EE07 EE13 EE14
LL01 LL15
Claims (13)
- 【請求項１】 複数のセンサが動作する環境を複数の計
測項目について気象計測によって測定し、前記測定した
気象データと前記複数の計測項目に関して前記センサの
動作に適した範囲を予め規定した環境指標とを比較する
ことにより、前記複数のセンサの中から１つを選択する
ことを特徴とするセンサ選択方法。 - 【請求項２】 前記複数の計測項目が、温度と時間降雨
量と湿度と照度と視程を含むことを特徴とする前記請求
項１記載のセンサ選択方法。 - 【請求項３】 前記複数のセンサが撮像型のカメラを備
え、前記撮像型カメラの撮像対象は同一であることを特
徴とする前記請求項１記載のセンサ選択方法。 - 【請求項４】 道路を走行する車両を監視する複数のセ
ンサと、前記センサが動作している環境を複数の計測項
目について気象計測によって測定する気象計測装置と、
前記測定した気象データと前記複数の計測項目に関して
前記センサの動作に適した範囲を予め規定した環境指標
とを比較することにより、前記複数のセンサの中から１
つを選択する手段、を備えたことを特徴とする道路交通
監視システム。 - 【請求項５】 道路を走行する車両を撮像し、前記撮像
した画像データを画像処理し前記車両の走行に関するデ
ータを算出して出力する複数のセンサと、前記センサが
動作している環境を複数の計測項目について気象計測に
よって測定して出力する気象計測装置と、前記測定した
気象データを入力し、前記気象データと前記複数の計測
項目に関して前記センサの動作に適した範囲を予め規定
した環境指標とを比較することにより、前記複数のセン
サの中から１つを選択し、前記選択したセンサから前記
車両の走行に関するデータを入力するセンサ制御手段、
を備えたことを特徴とする道路交通監視システム。 - 【請求項６】 道路を走行する車両を撮像し、前記撮像
した画像データを出力する複数のセンサと、前記センサ
が動作している環境を複数の計測項目について気象計測
によって測定して出力する気象計測装置と、前記測定し
た気象データを入力し、前記気象データと前記複数の計
測項目に関して前記センサの動作に適した範囲を予め規
定した環境指標とを比較することにより、前記複数のセ
ンサの中から１つを選択し、前記選択したセンサから入
力した前記画像データを画像処理し前記車両の走行に関
するデータを算出するセンサ制御手段、を備えたことを
特徴とする道路交通監視システム。 - 【請求項７】 前記道路交通システムが、さらに、複数
の異なる道路地点に配設された前記複数のセンサと、前
記異なる道路地点に対応して配設された複数の前記気象
計測装置と、前記異なる道路地点に対応して配設された
複数の前記センサ制御手段と、前記複数のセンサ制御手
段それぞれが選択した前記センサからの前記車両の走行
に関するデータを集中して入力する集中制御手段、を備
えたことを特徴とする前記請求項５乃至６記載の道路交
通監視システム。 - 【請求項８】 前記車両の走行に関するデータが、少な
くとも車両の車種、車両の位置、車両の速度及び道路上
の突発事象と交通流を含むことを特徴とする前記請求項
５乃至７記載の前記道路交通システム。 - 【請求項９】 前記突発事象が、少なくとも道路上の障
害物と停止車の有無と低速車の有無を含むことを特徴と
する前記請求項８記載の前記道路交通システム。 - 【請求項１０】 前記集中制御手段が、さらに、前記複
数のセンサ制御手段から、前記センサ制御手段が選択し
なかったセンサを特定する情報も入力することを特徴と
する前記請求項７記載の道路交通監視システム。 - 【請求項１１】 前記複数の計測項目が、気温と路面温
度と時間降雨量と湿度と照度と視程を含むことを特徴と
する前記請求項５乃至７記載の道路交通監視システム。 - 【請求項１２】 前記複数のセンサが撮像型のカメラを
備え、前記撮像型カメラの撮像対象は同一であることを
特徴とする前記請求項５乃至７記載の道路交通監視シス
テム。 - 【請求項１３】 前記撮像型カメラが、可視カメラと赤
外カメラを含むことを特徴とする前記請求項１０記載の
道路交通監視システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001357962A JP2003162795A (ja) | 2001-11-22 | 2001-11-22 | 気象データを用いたセンサ選択方法とこれを用いた道路交通監視システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001357962A JP2003162795A (ja) | 2001-11-22 | 2001-11-22 | 気象データを用いたセンサ選択方法とこれを用いた道路交通監視システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003162795A true JP2003162795A (ja) | 2003-06-06 |
Family
ID=19169225
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001357962A Pending JP2003162795A (ja) | 2001-11-22 | 2001-11-22 | 気象データを用いたセンサ選択方法とこれを用いた道路交通監視システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003162795A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014178843A (ja) * | 2013-03-14 | 2014-09-25 | Fujitsu Ltd | 道路管理支援方法、道路管理支援装置、及び道路管理支援プログラム |
| CN104952260A (zh) * | 2015-06-26 | 2015-09-30 | 广西大学 | 一种无线交通监控装置 |
| JP2017132285A (ja) * | 2016-01-25 | 2017-08-03 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 車両走行制御システム、及び車両走行制御方法 |
| CN107146432A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-09-08 | 华南理工大学 | 一种高速公路雾区可变限速装置及方法 |
| WO2020009060A1 (ja) | 2018-07-02 | 2020-01-09 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法、コンピュータプログラム、並びに移動体装置 |
| US20200172135A1 (en) * | 2017-08-10 | 2020-06-04 | Siemens Mobility GmbH | Sensor-controlled adjustment of odometric measurement parameters to weather conditions |
| CN113386742A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-09-14 | 晋城鸿智纳米光机电研究院有限公司 | 制动辅助系统、方法及汽车 |
| WO2022018902A1 (ja) * | 2020-07-22 | 2022-01-27 | 株式会社日立製作所 | 物体検出装置、システム、および方法 |
| EP4429327A4 (en) * | 2021-12-01 | 2025-03-12 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Communication method and apparatus |
| CN120472675A (zh) * | 2025-07-15 | 2025-08-12 | 南京安维博科技发展有限公司 | 基于人工智能的交通动态识别系统 |
-
2001
- 2001-11-22 JP JP2001357962A patent/JP2003162795A/ja active Pending
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014178843A (ja) * | 2013-03-14 | 2014-09-25 | Fujitsu Ltd | 道路管理支援方法、道路管理支援装置、及び道路管理支援プログラム |
| CN104952260A (zh) * | 2015-06-26 | 2015-09-30 | 广西大学 | 一种无线交通监控装置 |
| JP2017132285A (ja) * | 2016-01-25 | 2017-08-03 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 車両走行制御システム、及び車両走行制御方法 |
| CN107146432A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-09-08 | 华南理工大学 | 一种高速公路雾区可变限速装置及方法 |
| US20200172135A1 (en) * | 2017-08-10 | 2020-06-04 | Siemens Mobility GmbH | Sensor-controlled adjustment of odometric measurement parameters to weather conditions |
| KR20210025523A (ko) | 2018-07-02 | 2021-03-09 | 소니 세미컨덕터 솔루션즈 가부시키가이샤 | 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 컴퓨터 프로그램, 그리고 이동체 장치 |
| WO2020009060A1 (ja) | 2018-07-02 | 2020-01-09 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法、コンピュータプログラム、並びに移動体装置 |
| US11959999B2 (en) | 2018-07-02 | 2024-04-16 | Sony Semiconductor Solutions Corporation | Information processing device, information processing method, computer program, and mobile device |
| US12181566B2 (en) | 2018-07-02 | 2024-12-31 | Sony Semiconductor Solutions Corporation | Information processing device, information processing method, computer program, and mobile device |
| WO2022018902A1 (ja) * | 2020-07-22 | 2022-01-27 | 株式会社日立製作所 | 物体検出装置、システム、および方法 |
| JP2022021535A (ja) * | 2020-07-22 | 2022-02-03 | 株式会社日立製作所 | 物体検出装置、システム、および方法 |
| JP7549478B2 (ja) | 2020-07-22 | 2024-09-11 | 株式会社日立製作所 | 物体検出装置、システム、および方法 |
| CN113386742A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-09-14 | 晋城鸿智纳米光机电研究院有限公司 | 制动辅助系统、方法及汽车 |
| EP4429327A4 (en) * | 2021-12-01 | 2025-03-12 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Communication method and apparatus |
| CN120472675A (zh) * | 2025-07-15 | 2025-08-12 | 南京安维博科技发展有限公司 | 基于人工智能的交通动态识别系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101613740B1 (ko) | 활주로 감시 시스템 및 방법 | |
| KR100578041B1 (ko) | 교통정보수집과 부가기능을 갖는 네트워크 카메라 장치 및그 교통정보 처리방법 | |
| US7889232B2 (en) | Method and system for surveillance of vessels | |
| CN105389921B (zh) | 一种机场跑道异物的监测系统和方法 | |
| US20210303883A1 (en) | Deterioration diagnosis device, deterioration diagnosis system, deterioration diagnosis method, and storage medium for storing program | |
| US20040080433A1 (en) | Foreign object detection system and method | |
| GB2511612A (en) | Apparatus and method for detecting vehicle weave | |
| US8923565B1 (en) | Parked vehicle detection based on edge detection | |
| Dai et al. | A vision-based method for on-road truck height measurement in proactive prevention of collision with overpasses and tunnels | |
| US11935378B2 (en) | Intrusion detection methods and devices | |
| CN107356983A (zh) | 机场跑道异物检测系统及检测方法 | |
| JP2009266136A (ja) | 道路構造物異常検知装置 | |
| JP2003162795A (ja) | 気象データを用いたセンサ選択方法とこれを用いた道路交通監視システム | |
| US20200410256A1 (en) | Method and Device for Detecting Lanes, Driver Assistance System and Vehicle | |
| Al-Absi et al. | Vision-based automated parking system | |
| Aldoski et al. | Assessment of traffic sign retroreflectivity for autonomous vehicles: a comparison between handheld retroreflectometer and LiDAR data | |
| KR20150051697A (ko) | 차량 레이더를 이용하여 차선 유지 기능을 제공하기 위한 장치 및 그 방법 | |
| JP3728503B2 (ja) | データ確信度を用いたセンサ選択方法とこれを用いた道路交通監視システム | |
| KR20170073975A (ko) | 안개 검지 및 위험 경보 알람 시스템 및 이의 동작 방법 | |
| JP2002162343A (ja) | 可視画像式路面状況把握装置における路面状況判定方法 | |
| JP2003240869A (ja) | 路面状況判定方法 | |
| JP7687517B2 (ja) | 路面標示劣化分析装置、方法、及びプログラム | |
| EP3510573B1 (en) | Video surveillance apparatus and method | |
| JP2004199649A (ja) | 突発事象検出方法 | |
| JP4337256B2 (ja) | 気象検出装置、気象検出システム及び気象検出方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20041208 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050118 |
|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20050304 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20050802 |