JP4065770B2

JP4065770B2 - Moving body detection device

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Publication number: JP4065770B2
Application number: JP2002359487A
Authority: JP
Inventors: 考一郎水島
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2002-12-11
Filing date: 2002-12-11
Publication date: 2008-03-26
Anticipated expiration: 2022-12-11
Also published as: JP2004191180A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路を走行する複数の移動体から発生した騒音を複数のマイクロホンで集音し、集音した騒音から複数の移動体を検出する移動体検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、車両から発生した騒音を集音し、集音した騒音が予め設定された種類の騒音か否かを判定することにより予め分類された種類の騒音を発生する車両を検出する車両検出装置が知られている。
【０００３】
図６に示す従来の車両検出装置は、車両から発生した音を集音する集音器３と、車両を撮像するビデオカメラ４と、集音器３が集音した音が特定の車両から発生した音であることを認識する音響認識装置６と、音響認識装置６が特定の車両であることを認識したとき、特定の車両を撮影するビデオ装置８とを備え、音響認識装置６は予め保持した特定の車両の音と集音器３が集音した音とを比較し、比較した結果に基づいて特定の車両を認識するようになっていた（例えば特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２０００−３０１８４号公報（第２頁）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の車両検出装置は、車両から発生した騒音の音圧レベルが極大になる時刻の車両を検出するようにしていたので、複数の車両が絶間なく走行する道路では、騒音が複数の車両の何れから発生したのかを判定することが難しいという問題があった。
【０００６】
本発明は、従来の問題を解決するためになされたもので、複数の移動体が絶間なく走行する道路であっても、騒音が複数の移動体の何れから発生したのかを判定することが容易な移動体検出装置を提供するものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の移動体検出装置は、移動体の発する音を所定の範囲内で集音する複数のマイクロホンと、前記複数のマイクロホンの出力信号をもとに前記移動体の存在する方向を算出する方向算出手段と、前記方向の変化を検出して前記所定の範囲内における前記移動体の移動状態を算出する移動状態算出手段と、前記移動状態をもとに前記移動状態が所定の位置を通過する通過時刻を算出する通過時刻算出手段と、前記通過時刻に前記所定の位置で集音された音をもとに前記移動体の発する音の種別を判定する音種別判定手段とを備えた構成を有している。
【０００８】
この構成により、複数の移動体が所定の位置を通過する時刻をそれぞれ算出することができ、算出した時刻に収集した音が予め設定された種類の音か否かを判定し、予め設定された種類の音を発生する移動体を検出することができる。
【０００９】
本発明の移動体検出装置は、前記移動状態算出手段は、前記移動状態の典型を示す複数のテンプレートを有し、前記複数のテンプレートと前記方向算出手段の算出結果との比較を行って、前記移動体の移動状態を算出する構成を有している。
【００１０】
この構成により、複数のテンプレートと方向算出手段の算出結果とを比較して複数の移動体の移動状態を算出することができる。
【００１１】
本発明の移動体検出装置は、前記移動状態算出手段は、前記移動体が異なる方向に進行した場合の移動状態の典型を示す複数のテンプレートを有し、前記複数のテンプレートと前記方向算出手段の算出結果との比較を行って、前記移動体の移動状態を算出する構成を有している。
【００１２】
この構成により、複数のテンプレートと方向算出手段の算出結果とを比較して複数の移動体の移動状態を算出することができる。
【００１３】
本発明の移動体検出装置は、前記移動状態算出手段は、前記移動体が異なる速度で進行した場合の移動状態の典型を示す複数のテンプレートを有し、前記複数のテンプレートと前記方向算出手段の算出結果との比較を行って、前記移動体の移動状態を算出する構成を有している。
【００１４】
この構成により、複数のテンプレートと方向算出手段の算出結果とを比較して複数の移動体の移動状態を算出することができる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
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。
【００２８】
図１に示すように、本発明の実施の形態の車両検出装置は、道路を走行する車両から発生した騒音を集音し、集音した騒音を複数の騒音信号に変換し、変換した複数の騒音信号を入力するＭ個（Ｍ＞２）のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃと、Ｍ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃから入力された騒音信号を時間軸に沿って複数のフレームに分割し、分割したフレーム毎にＭ個の騒音信号から音源方向を算出する音源方向算出手段１０４と、方向の変化を検出して所定の範囲内における車両の移動状態を算出する移動状態算出手段と、算出された移動状態をもとに音源方向算出手段１０４によって算出された音源方向から複数の車両がＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過する時刻をそれぞれ算出する通過時刻算出手段１０５と、この通過時刻算出手段１０５によって算出された時刻にＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの何れか少なくとも１つが集音した騒音から音圧レベルを算出する音圧レベル算出手段１１５と、この音圧レベル算出手段１１５によって算出された音圧レベルが予め設定された閾値を超えたか否かを判定し、音圧レベルが予め設定された閾値を超えたと判定したとき、通過時刻算出手段１０５によって算出された時刻に集音された騒音を分析し、分析した騒音が予め分類された複数の種類の騒音の何れに含まれるのかを判定する音種別判定手段１１６と、この音種別判定手段１１６によって判定された騒音が予め分類された複数の種類の騒音の何れか少なくとも１つに含まれるか否かを判定することにより複数の種類の騒音の何れか少なくとも１つに含まれる騒音を発生する車両を検出する車両検出手段１２５とを備えている。
【００２９】
本発明の実施の形態の車両検出装置は、さらに通過時刻算出手段１０５によって算出された時刻にＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過した車両を撮像する撮像手段１０２ａ，１０２ｂと、この撮像手段１０２ａ，１０２ｂによって撮像された車両の撮像情報を蓄積する情報蓄積手段１２７と、車両検出手段１２５が予め分類された複数の種類の騒音の少なくとも１つに含まれる騒音を発生する車両を検出したとき、車両検出手段１２５によって検出された車両の撮像情報を情報蓄積手段１２７から読み取り、読み取った撮像情報と音種別判定手段１１６によって判定された騒音の音種別に関連する情報を予め設定された送信先に送信する通信手段１２６とを備えている。
【００３０】
また、通過時刻算出手段１０５は、音源方向算出手段１０４によってフレーム毎に算出された音源方向を音源方向データとして蓄積する音源方向蓄積バッファ１０６と、道路を予め設定された一定の速度で第１方向に走行する車両から発生した騒音が音源方向の動きとして示された第１テンプレートを保持する第１テンプレート保持部１０８ａと、第１方向に対向する第２方向に走行する車両から発生した騒音が音源方向の動きとして示された第２テンプレートとを保持する第２テンプレート保持部１０８ｂと、予め設定された複数の速度に対応する複数のテンプレートを生成するよう第１テンプレート保持部１０８ａと第２テンプレート保持部１０８ｂに保持されたテンプレートの時間軸を伸縮する時間軸伸縮部１０９と、第１テンプレート保持部１０８ａに保持された第１テンプレートと音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データとの差分の絶対値の総和を第１距離として算出し、さらに第２テンプレート保持部１０８ｂに保持された第２テンプレートと音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データとの差分の絶対値の総和を第２距離として算出する距離算出部１０７とを備え、複数の車両がＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面をそれぞれ通過する時刻を算出するようになっている。
【００３１】
また、音種別判定手段１１６は、通過時刻算出手段１０５によって算出された時刻にＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの何れか少なくとも１つが集音した騒音の周波数特性を算出する周波数特性算出部１１７と、音種別判定に用いる判別係数を算出する判別係数算出部１１９と、音種別判定に用いる重心を算出する重心算出部１２１と、判別係数算出部１１９によって算出された判別係数を用いて騒音の座標を算出する座標算出部１１８と、この座標算出部１１８によって算出された騒音の座標と重心算出部１２１によって算出された重心との距離を算出する距離算出部１２０とを備え、通過時刻算出手段１０５によって算出された時刻にＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの何れか少なくとも１つが集音した騒音の音種別を判定するようになっている。
【００３２】
また、音源方向算出手段１０４は、図３に示すように、Ｍ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃによって入力されたＭ個の騒音信号を時間軸に沿って複数のフレームにそれぞれ分割するようＭ個の騒音信号の波形を切り出すＭ個の波形切出し部３０３ａ〜３０３ｃと、この波形切出し部３０３ａ〜３０３ｃによって切り出されたフレーム毎にＭ個の騒音信号から予め設定された複数の周波数成分を抽出するようＭ個の騒音信号の周波数成分をそれぞれ分析するＭ個の周波数分析部３０４ａ〜３０４ｃと、Ｍ個の周波数分析部３０４ａ〜３０４ｃによって抽出された複数の周波数成分から相関行列を算出する相関行列算出部３０５と、音源方向を算出する走査範囲を設定する走査範囲設定部３０６と、方向制御ベクトルを生成する方向制御ベクトル生成部３０７と、相関行列算出部３０５によって算出された相関行列と方向制御ベクトル生成部３０７によって生成された方向制御ベクトルから騒音の方向別パワーを算出する方向別パワー算出部３０８と、この方向別パワー算出部３０８によって算出された方向別パワーから音源方向を算出する方向算出部３０９とを備え、フレーム毎に音源方向を算出するようになっている。
【００３３】
また、距離算出部１０７は、第１距離を算出するとき、音源方向データに対して第１テンプレートを時間軸に沿って予め設定された時間ずつシフトし、シフトする毎に第１距離を算出し、算出した複数の第１距離から極小値が存在するか否かを判定し、さらに第２距離を算出するとき、音源方向データに対して第２テンプレートを時間軸に沿って予め設定された時間ずつシフトし、シフトする毎に第２距離を算出し、算出した複数の第２距離から極小値が存在するか否かを判定し、第１距離と第２距離のうち極小値が存在する方の算出結果から車両の進行方向を判定し、さらに極小値から車両がＭ個のマイクロホンの１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過する時刻を算出するようになっている。
【００３４】
本実施の形態では、通過時刻算出手段１０５が、音源方向算出手段１０４によってフレーム毎に算出された音源方向を音源方向データとして蓄積する音源方向蓄積バッファ１０６と、道路を予め設定された一定の速度で第１方向に走行する車両から発生した騒音が音源方向の動きとして示された第１テンプレートを保持する第１テンプレート保持部１０８ａと、第１方向に対向する第２方向に走行する車両から発生した騒音が音源方向の動きとして示された第２テンプレートとを保持する第２テンプレート保持部１０８ｂと、第１テンプレート保持部１０８ａに保持された第１テンプレートと音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データとの差分の絶対値の総和を第１距離として算出し、さらに第２テンプレート保持部１０８ｂに保持された第２テンプレートと音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データとの差分の絶対値の総和を第２距離として算出する距離算出部１０７とを備え、複数の車両がＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過する時刻と進行方向と進行速度とを算出するようになっているが、複数の車両がＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過する時刻だけを算出するのであれば、通過時刻算出手段１０５は、音源方向算出手段１０４によってフレーム毎に算出された音源方向を音源方向データとして蓄積する音源方向蓄積バッファ１０６と、道路を予め設定された一定の速度で走行する車両から発生した騒音が音源方向の動きとして示された少なくとも１つのテンプレートを保持するテンプレート保持部１０８と、このテンプレート保持部１０８に保持されたテンプレートと音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データとの差分の絶対値の総和をテンプレートと音源方向データとの距離として算出する距離算出部１０７とを備え、距離算出部１０７が、音源方向データに対してテンプレートを時間軸に沿って予め設定された時間ずつシフトし、シフトする毎に距離を算出し、算出した複数の距離から極小値を検出し、検出した極小値から車両がＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過する時刻を算出するよう構成してもよい。
【００３５】
また、通過時刻算出手段１０５が、音源方向算出手段１０４によってフレーム毎に算出された音源方向を音源方向データとして蓄積する音源方向蓄積バッファ１０６と、道路を予め設定された一定の速度で走行する車両から発生した騒音が車両の予め設定された複数の速度に対応した音源方向の動きとして示された複数のテンプレートを保持するテンプレート保持部１０８と、このテンプレート保持部１０８に保持された複数のテンプレート夫々と音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データとの差分の絶対値の総和をテンプレートと音源方向データとの距離として算出する距離算出部１０７とを備え、テンプレート保持部１０８に車両の複数の速度に対応する複数のテンプレートを保持してもよい。
【００３６】
また、通過時刻算出手段１０５が、音源方向算出手段１０４によってフレーム毎に算出された音源方向を音源方向データとして蓄積する音源方向蓄積バッファ１０６と、道路を予め設定された一定の速度で走行する車両から発生した騒音が音源方向の動きとして示された少なくとも１つのテンプレートを保持するテンプレート保持部１０８と、車両の複数の速度に対応した複数のテンプレートを生成するようテンプレート保持部１０８に保持されたテンプレートの時間軸を伸縮する時間軸伸縮部１０９と、この時間軸伸縮部１０９によって時間軸が伸縮された複数のテンプレート夫々と音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データとの差分の絶対値の総和をテンプレートと音源方向データとの距離として算出する距離算出部１０７とを備え、テンプレート保持部１０８に保持されたテンプレートの時間軸を伸縮することによって予め設定された複数の速度に対応する複数のテンプレートを生成し、生成した複数のテンプレートを用いて車両の速度を算出してもよい。
【００３７】
ここで、Ｍ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃは、道路１０１の車両進行方向に平行な直線上に等間隔ｄで配置されている。これらＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの間隔は、必ずしも等間隔である必要はないが、以下に説明する音源方向の算出において方向制御ベクトルの算出が簡単になるため、ここでは等間隔ｄとしている。また、この間隔ｄは、対象とする音源信号の波長の半分よりも短くする必要があり、車両によって周波数特性は異なるものの、５００Ｈｚから３ｋＨｚの範囲は多くの車種で十分なパワーが出力されるため、この範囲の音源方向が検出できるようにマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの間隔ｄは５ｃｍ〜３４ｃｍであることが望ましい。特に、間隔ｄを５ｃｍ〜１０ｃｍにすると、センサのサイズを小さくすることができる。また、マイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの個数Ｍは、音源方向の算出精度を向上させるため、少なくとも「想定される音源（車両）の数＋１」以上とすることが望ましい。
【００３８】
次に、図２のフローチャートを参照し、固有値解析による方法に基いて音源方向を算出し、車両を検出する動作について説明する。なお、本実施の形態では、音源方向の算出精度が比較的に高い固有値解析による方法に基いて音源方向の方向別パワーを算出するが、音源方向を算出する方法として白色化相関法を適用してもよい。図２のフローチャートは、音源方向の方向別パワーが算出される工程から車両が検出される工程までの動作の概略を示したものである。
【００３９】
道路を走行する複数の車両から発生した騒が集音され、集音された騒音がＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃによって複数の騒音信号に変換され、変換された複数の騒音信号がＭ個の波形切出し部３０３ａ〜３０３ｃにそれぞれ入力され、入力されたＭ個の騒音信号がＭ個の波形切出し部３０３ａ〜３０３ｃによって予め設定された時間窓で時間軸に沿って騒音信号を切出すよう複数のフレームに分割される。
【００４０】
ここで、Ｍ個の騒音信号が切出される時間窓の形状は矩形窓でもよいが、ハニング窓のように両端部の振幅が小さいものがさらに好ましい。また、窓長Ｗを小さくすればするほど音源方向の算出精度が劣化する。一方、窓長Ｗを長くすればするほど音源の移動に追従できなくなるので、音源の移動速度に応じて最適な窓長Ｗを選択する必要がある。例えば、Ｍ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃから距離Ｌ＝１０［ｍ］離れた位置を、時速４０［ｋｍ］程度で移動する音源を推定する場合には、窓長Ｗは２［ｍｓ］から１０［ｍｓ］の範囲が適している。また、切出し周期は、Ｗ／２から２Ｗの範囲が最適である。
【００４１】
次いで、Ｍ個の波形切出し部３０３ａ〜３０３ｃによって窓長Ｗで切出されたＭ個の騒音信号は、Ｍ個の周波数分析部３０４ａ〜３０４ｃにそれぞれ入力され、入力されたＭ個の騒音信号に含まれる周波数成分がそれぞれ分析され、予め設定された複数の周波数成分の複素振幅が算出される。
【００４２】
ここで、複素振幅の算出方法には、公知の高速フーリエ変換（以下単に、ＦＦＴという。）による方法を用いるが、算出される周波数成分の数が少ない場合には公知の離散的フーリエ変換による方法を用いてもよい。また、周波数が高ければ高いほど音源方向の推定精度が高くなるが、実用的にはｃ／１０ｒ以上ｃ／２ｒ未満の範囲の周波数が適している。但し、ｃは音速、ｒは複数のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの間隔である。
【００４３】
次いで、周波数分析部３０４ａ〜３０４ｃによって算出された複素振幅が周波数成分毎に（式１）のように列ベクトルＸ［ｍ］で表わされ、相関行列算出部３０５に入力される。
【００４４】
【式１】

ただし、ｘｍ（ｍ＝１〜Ｍ）はｍ番目のマイクロホンの複素振幅である。また、記号Ｔは行列［ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｍ］の転置行列を意味する。
【００４５】
次いで、列ベクトルＸ［ｍ］から（式２）で示すように相関行列Ｒ［ｍ、ｍ］が相関行列算出部３０５によって算出される。
【００４６】
【式２】

ただし、記号Ｈは転置複素共役を意味する。また、ｍ＝１〜Ｍである。
【００４７】
次いで、方向制御ベクトルが（式３）によりｄ［ｍ］として表わされる。
【００４８】
【式３】

ただし、τ［ｍ］は音源と各マイクロホン１０３ａ〜１０３ｃ間の時間差を表わしており、各マイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの座標（ｘ［ｍ］，ｙ［ｍ］）と、各マイクロホン１０３ａ〜１０３ｃと音源との距離Ｌと、音源の方向αとを用いて（式４）で算出される。
【００４９】
【式４】

ただし、各マイクロホン１０３ａ〜１０３ｃと音源との距離Ｌは、実用的にマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃと道路中央との直線距離が設定される。また、音源方向を推定する範囲として、０°〜１８０°までの範囲を走査範囲設定部３０６に設定することができるが、０°および１８０°近傍では音源方向算出精度が低下するので、実用的には３０°〜１５０°の範囲に設定するのが好ましい。
【００５０】
次いで、相関行列Ｒ［ｍ、ｍ］の固有ベクトルｖ１［ｍ］，ｖ２［ｍ］，・・・，ｖＭ［ｍ］（ｍ＝１〜Ｍ）が方向別パワー算出部３０８によって算出される（ステップＳ２０１ｅ）。ここでは、相関行列Ｒ［ｍ、ｍ］がエルミート行列であることから、公知のハウスホルダー法により３重対角行列に変換され、さらに公知のＱＲ法を用いて固有ベクトルが算出される。
【００５１】
次いで、Ｋ個の音源がある場合の雑音成分に相当する行列Ｒｎ［ｍ、ｍ］が（式５）のように算出される。
【００５２】
【式５】

ただし、音源数Ｋは、「マイクロホンの数Ｍ−１」以下にすることが好ましいが、予め音源数が想定できない場合にはＫ＝１としてもよい。
【００５３】
次いで、走査範囲設定部３０６に設定された範囲で下限から上限まで離散的に角度を変化させて（式６）に従って騒音の方向別パワーが方向別パワー算出部３０８によって算出される。
【００５４】
【式６】

ここで、角度の変化幅は０．１°〜５°の範囲内に設定するのが実用的である。
【００５５】
次いで、ステップＳ２０１ｇで方向別パワー算出部３０８によって算出された方向別パワーから音源方向算出手段３０９によって音源方向が算出される（ステップＳ２０２）。
【００５６】
次いで、音源方向算出手段１０４によってフレーム毎に算出された音源方向が音源方向蓄積バッファ１０６に音源方向データとして蓄積される（ステップＳ２０３）。ここで、バッファに蓄積される時間は車両の速度に依存し、車両の速度が遅くなるほど多くの蓄積時間を必要とする。例えば、時速６０［ｋｍ］程度の車両を対象とする場合には最低１［秒］間以上のバッファが必要であり、車両の速度が半分になるとその倍のバッファが必要となる。図４は、音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データの蓄積例であり、横軸が時間の経過を、縦軸が音源方向を示している。図４に示すように、音源方向をプロットした○印が時間の経過とともに右肩上がりに変化している部分、例えば、楕円で囲った部分では車両が通過したことを示している。
【００５７】
次いで、第１テンプレート保持部１０８ａに保持されたテンプレートＡおよび第２テンプレート保持部１０８ｂに保持されたテンプレートＢの時間軸が時間軸伸縮部１０９によって伸縮される（ステップＳ２０４）。ここで、テンプレートＡおよびテンプレートＢは、それぞれ進行方向Ａおよび進行方向Ｂの方向に走行する車両に対応するテンプレートを示している。
【００５８】
図５に示すテンプレートＡおよびテンプレートＢは何れも複数のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃからの距離が１０［ｍ］で、車両の速度が４０［ｋｍ／ｈ］を想定して作成されたものである。また、第１テンプレート保持部１０８ａまたは第２テンプレート保持部１０８ｂに予め保持されたテンプレートが車両の速度４０［ｋｍ／ｈ］に対応したものであっても、時間軸伸縮部１０９によってテンプレートの時間軸が伸縮され、車両の速度に対応するよう任意の速度のテンプレートが作成される。また、テンプレートの数を多くしすぎると距離算出部１０７で距離の演算量が多くなるので、１０［ｋｍ／ｈ］程度の間隔でテンプレートを作成するのが好ましい。
【００５９】
なお、本実施の形態では、複数の速度に対応した複数のテンプレートの情報を予め保持する必要のないよう時間軸伸縮部１０９を設けた構成としたが、複数の速度に対応したテンプレートを予め保持しておき時間軸伸縮部１０９を設けない構成とすることもできる。このように予め複数のテンプレートを保持することによって時間軸伸縮部１０９がテンプレートを伸縮する演算量を削減することができる。
【００６０】
また、周囲に他の車両や騒音源がない条件下で車両を予め設定された複数の速度でそれぞれ走行させて取得した音源方向データをテンプレートとしてもよい。
【００６１】
次いで、音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データとテンプレートとの距離Ｄが（式７）に従って算出される（ステップＳ２０５）。
【００６２】
【式７】

ここでは、音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データをｆ［ｉ］、テンプレートをｔ［ｉ］で表している。また、距離ＤはテンプレートのサイズWsで正規化される。この距離Ｄは、音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データとテンプレートが類似しているほど「０」に近づく。
【００６３】
図４は、音源方向データの一例に距離Ｄの算出例が重ねて示されている。楕円の枠で示した部分のように音源方向が右上がりに変化するところでは距離Ｄが極小値をとっている。この時刻は車両が複数のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過する時刻に対応している。
【００６４】
以上説明したように、距離Ｄが極小になる位置を算出することによって、単に騒音の音圧レベルが極大となる時刻を検出する方法に比べて車両が複数のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過する時刻がより正確に検出できることを示している。
【００６５】
本実施の形態では、車両検出方法として、車両通過時刻、車両進行方向、および車両の速度を算出できる。車両通過時刻の算出方法は、時間軸の伸縮を行わないテンプレートＡおよびテンプレートＢのそれぞれを用いて、音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データとの距離が算出され、何れかが極小値をとる時刻が車両通過時刻として決定される。
【００６６】
また、車両進行方向の算出方法は、テンプレートＡおよびテンプレートＢの何れのテンプレートで最小値が検出されたかによって車両の進行方向が決定される。
【００６７】
さらに、車両進行方向の算出方法は、車両の速度に対応するようテンプレートの時間軸を伸縮して複数のテンプレートが時間軸伸縮部１０９によって作成され、作成された複数のテンプレートと音源方向蓄積バッファ１０６に蓄積された音源方向データとの距離Ｄがそれぞれ算出され、算出された距離Ｄが最小になったテンプレートによって車両の時速が決定される。
【００６８】
本実施の形態では、車両検出情報として、車両が複数のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過する時刻と進行方向と速度が算出される構成としたが、これらのうちの一つまたは、二つが算出される構成としてもよい。例えば、車両が複数のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過する時刻のみを算出したい場合には、車両の速度を算出する目的でテンプレートの時間軸伸縮を行う必要がないので時間軸伸縮部１０９を省略することができる。
【００６９】
次いで、車両が検出された場合にはステップＳ２０７に進み、車両が検出されない場合にはステップＳ１０１に戻り次のフレームが処理される（ステップＳ２０６）
【００７０】
次いで、音圧レベルが音圧レベル算出手段１１５によって算出される。（ステップＳ２０７）ここでは、車両が１つのマイクロホン１０３ａの正面を通過するまでの時間差を吸収するため、１つのマイクロホン１０３ａの出力が信号蓄積バッファ１１４に予め設定された時間だけ蓄積される。次いで、信号蓄積バッファ１１４に蓄積された騒音信号から車両が複数のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過した時刻に収集された騒音の音圧レベルが算出される。この音圧レベルの算出時間長は、１０［ｍｓ］〜１００［ｍｓ］の範囲に設定するのが好ましい。また、騒音測定に一般に用いられている公知のＡ特性もしくはＣ特性が実用的である。
【００７１】
次いで、騒音の種別が音種別判定手段１１６によって判定される。（ステップＳ２０８）音種別判定とは、音の特徴を表す特徴量をもとに音の種別を判定することである。本実施の形態のように車両の音種別判定を行う目的としては、普通車やバイクやトラック等の車種の検出を行う車種検出がある。また、他の目的としていわゆる暴走車や整備不良車などを検出する整備不良車両検出がある。この種の判定を行う方法としては、統計的手法やニューロモデルを用いた方法など、多くの方法があるが、ここでは、統計的手法として公知の判別分析を用いた方法に従って説明する。
【００７２】
音種別判定を行う前段階として音の特徴を表す特徴量を決定し、音種別判定に用いる判別係数と重心座標が予め算出される。特徴量としては、音の周波数特性を表す帯域レベルが用いられる。帯域レベルは、公知のＦＦＴにより周波数毎にパワーが算出され、帯域毎にパワーが加算されたのち、デシベル値に変換される。このときの帯域幅は、１オクターブまたは１／３オクターブバンド幅が適しており、１／３オクターブバンド幅の場合には中心周波数５０Ｈｚから１２．５ｋＨｚまでとするのが適している。判別係数と重心座標の算出は、車種判別の場合には、普通車、バイク、トラック等の判別を行いたい判別グループ毎に最低１０以上の音サンプルについて帯域レベルを特徴量として算出し、各車種が分類できる判別係数と重心座標を公知の判別分析に従って算出しておく。また、整備不良車両検出の場合には、暴走車や整備不良車等の検出を行いたい判別グループ毎に最低１０以上の音サンプルを準備すると同時に、工事音や緊急自動車等の警報音など、音圧レベルが大きく誤検出の原因となると想定される各判別グループについても最低１０以上の音サンプルを準備し、各判別グループについて帯域レベルを特徴量として算出し、各車種が分類できるよう判別係数と重心座標を公知の判別分析に従って算出しておく。
【００７３】
次いで、車両が複数のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過する時刻に一つのマイクロホン１０３ａが受信した騒音の周波数特性が周波数特性算出部１１７によって算出される（ステップＳ２０９）。周波数特性の算出方法は高速フーリエ変換により周波数毎にレベルを算出する方法もあるが、後工程での音種別判定の演算量が大きくなるため、帯域レベルを算出する方法が適している。
【００７４】
次いで、判別分析により予め算出された判別係数を用いて判別関数上の座標Ｘｊ（ｊ＝１〜Ｍ）が（式８）に従って座標算出部１１８によって算出される（ステップＳ２１０）。
【００７５】
【式８】

ここで、次元数Ｍは判別グループの数−１であり、αｉｊは判別係数である。
【００７６】
次いで、判別分析により予め算出されたＹｋ（ｋ＝１〜Ｍ−１）で表される重心座標とステップＳ２１０で算出された座標との距離Ｄｋ（ｋ＝１〜Ｍ−１）が距離算出部１２０によって（式９）に従って算出され、算出された距離Ｄｋが最小になる判別グループが音種別として出力される（ステップＳ２１１）。
【００７７】
【式９】

次いで、音圧レベルが予め設定された閾値の音圧レベルよりも大きく、かつステップＳ２１１で判定された騒音が予め分類された複数の種類の騒音の何れか少なくとも一つに含まれるか否かが車両検出手段１２５によって判定される（ステップＳ２１２）。
【００７８】
次いで、騒音の音圧レベルが予め設定された閾値よりも大きく、かつ複数の種類の騒音の何れか少なくとも１つに含まれると判定されたとき、２台の撮像手段１０２ａ，１０２ｂのうち少なくとも１つによって撮像された車両の画像情報と騒音に関連する情報が予め設定された通信先に送信される。（ステップＳ２１３）。
【００７９】
以上説明したように、単に音圧レベルが極大になる時刻を検出する方法と比較して、車両がＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面を通過する時刻をより正確に検出することができる。したがって２台の撮像手段１０２ａ，１０２ｂの間にＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃを配置し、２台の撮像手段１０２ａ，１０２ｂがＭ個のマイクロホン１０３ａ〜１０３ｃの正面付近を撮像することにより、車両を運転する運転者の画像やナンバープレート情報を含む車両の前面を撮像することができる。
【００８０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の車両検出装置は、複数の車両が絶間なく走行する道路であっても、騒音が複数の車両の何れから発生したのかを判定することが容易な車両検出装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の車両検出装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態の車両検出装置の動作を示すフローチャート
【図３】本発明の実施の形態の車両検出装置の音源方向算出手段の構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態の車両検出装置が算出した音源方向の一例を示す図
【図５】本発明の実施の形態の車両検出装置のテンプレート保持部に保持されたテンプレートの一例を示す図
【図６】従来の車両検出装置の構成を示すブロック図
【符号の説明】
１０２ａ、１０２ｂ撮像手段
１０３ａ、１０３ｂ、１０３ｃマイクロホン
１０４音源方向算出手段
１０５移動体状態算出手段
１０６音源方向蓄積バッファ
１０７距離算出部
１０８ａ第１テンプレート保持部
１０８ｂ第２テンプレート保持部
１０９時間軸伸縮部
１１４信号蓄積バッファ
１１５音圧レベル算出手段
１１６音種別判定手段
１１７周波数特性算出部
１１８座標算出部
１１９判別係数算出部
１２０距離算出部
１２１重心算出部
１２５車両検出手段
１２６通信手段
１２７情報蓄積手段
３０３ａ、３０３ｂ、３０３ｃ波形切出し部
３０４ａ、３０４ｂ、３０４ｃ周波数分析部
３０５相関行列算出部
３０６走査範囲設定部
３０７方向制御ベクトル生成部
３０８方向別パワー算出部
３０９方向算出部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a moving body detection apparatus that collects noise generated from a plurality of moving bodies traveling on a road with a plurality of microphones and detects the plurality of moving bodies from the collected noise.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, a vehicle detection device that collects noise generated from a vehicle and detects a vehicle that generates a pre-classified type of noise by determining whether or not the collected noise is a preset type of noise. Are known.
[0003]
The conventional vehicle detection device shown in FIG. 6 has a sound collector 3 that collects sound generated from the vehicle, a video camera 4 that picks up the vehicle, and a sound collected by the sound collector 3 is generated from a specific vehicle. A sound recognition device 6 for recognizing that the sound is a sound, and a video device 8 for photographing a specific vehicle when the sound recognition device 6 recognizes that the sound recognition device 6 is a specific vehicle. The sound of the specific vehicle and the sound collected by the sound collector 3 are compared, and the specific vehicle is recognized based on the comparison result (see, for example, Patent Document 1).
[0004]
[Patent Document 1]
JP 2000-30184 A (page 2)
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, since the conventional vehicle detection device detects the vehicle at the time when the sound pressure level of the noise generated from the vehicle is maximized, the noise is generated on the road where the plurality of vehicles continuously travel. There is a problem that it is difficult to determine from which of the above.
[0006]
The present invention has been made to solve the conventional problems, and it is easy to determine from which of a plurality of moving bodies noise is generated even on a road where a plurality of moving bodies continuously travel. A mobile object detection apparatus is provided.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The moving body detection device of the present invention calculates a direction in which the moving body exists based on a plurality of microphones that collect sound emitted by the moving body within a predetermined range and output signals of the plurality of microphones. A calculating means; a moving state calculating means for detecting a change in the direction to calculate a moving state of the moving body within the predetermined range; and the moving state passes a predetermined position based on the moving state. A configuration comprising: passage time calculating means for calculating passage time; and sound type determining means for determining the type of sound emitted by the mobile body based on the sound collected at the predetermined position at the passage time. Have.
[0008]
With this configuration, it is possible to calculate the time at which a plurality of moving bodies pass through a predetermined position, and determine whether or not the sound collected at the calculated time is a preset type of sound. It is possible to detect a moving body that generates various kinds of sounds.
[0009]
In the moving body detection apparatus of the present invention, the moving state calculating unit includes a plurality of templates that represent typical moving states, and compares the plurality of templates with the calculation result of the direction calculating unit, and It has the structure which calculates the movement state of a moving body.
[0010]
With this configuration, it is possible to compare the plurality of templates and the calculation result of the direction calculation means to calculate the movement states of the plurality of moving bodies.
[0011]
The moving body detection apparatus of the present invention is Movement state calculation means Has a plurality of templates showing typical moving states when the moving body travels in different directions, and compares the plurality of templates with the calculation result of the direction calculating means to move the moving body. It has a configuration for calculating the state.
[0012]
With this configuration, it is possible to compare the plurality of templates and the calculation result of the direction calculation means to calculate the movement states of the plurality of moving bodies.
[0013]
The moving body detection apparatus of the present invention is Movement state calculation means Has a plurality of templates showing typical moving states when the moving body travels at different speeds, and compares the plurality of templates with the calculation result of the direction calculating means to move the moving body. It has a configuration for calculating the state.
[0014]
With this configuration, it is possible to compare the plurality of templates and the calculation result of the direction calculation means to calculate the movement states of the plurality of moving bodies.
[0027]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
[0028]
As shown in FIG. 1, the vehicle detection apparatus according to the embodiment of the present invention collects noise generated from a vehicle traveling on a road, converts the collected noise into a plurality of noise signals, and converts the converted plurality of noise signals. The M (M> 2) microphones 103a to 103c for inputting the noise signal and the noise signal input from the M microphones 103a to 103c are divided into a plurality of frames along the time axis, and for each divided frame A sound source direction calculating unit 104 that calculates a sound source direction from M noise signals, a moving state calculating unit that detects a change in direction and calculates a moving state of the vehicle within a predetermined range, and a calculated moving state. The passage time calculation means 10 calculates the time when a plurality of vehicles pass the front of the M microphones 103a to 103c from the sound source direction calculated by the sound source direction calculation means 104. A sound pressure level calculation means 115 for calculating a sound pressure level from noise collected by at least one of the M microphones 103a to 103c at the time calculated by the passage time calculation means 105, and the sound pressure level. It is determined whether or not the sound pressure level calculated by the calculation means 115 exceeds a preset threshold value. When it is determined that the sound pressure level exceeds a preset threshold value, the passage time calculation means 105 calculates the sound pressure level. The noise collected at the time is analyzed, and the sound type determining means 116 for determining which of the plurality of types of noise classified in advance is included, and the sound type determining means 116 determines By determining whether or not the noise is included in at least one of a plurality of types of pre-classified noise, any of the plurality of types of noise is reduced. Both and a vehicle detection means 125 for detecting a vehicle for generating a noise included in one.
[0029]
The vehicle detection apparatus according to the embodiment of the present invention further includes imaging means 102a and 102b for imaging a vehicle that has passed the front of M microphones 103a to 103c at the time calculated by the passage time calculation means 105, and the imaging means. When information storage means 127 for storing imaging information of vehicles imaged by 102a and 102b, and vehicle detection means 125 detect a vehicle that generates noise included in at least one of a plurality of types of noises classified in advance. The vehicle image pickup information detected by the vehicle detection means 125 is read from the information storage means 127, and the read image pickup information and information related to the sound type of the noise determined by the sound type determination means 116 are set in advance. And communication means 126 for transmitting to the network.
[0030]
The passage time calculation unit 105 includes a sound source direction accumulation buffer 106 that accumulates the sound source direction calculated for each frame by the sound source direction calculation unit 104 as sound source direction data, and a first direction at a predetermined constant speed on the road. The first template holding unit 108a that holds the first template in which the noise generated from the vehicle traveling in the direction of the sound source is shown, and the noise generated from the vehicle traveling in the second direction opposite to the first direction is the sound source. A second template holding unit 108b that holds the second template indicated as the movement in the direction, and a first template holding unit 108a and a second template holding so as to generate a plurality of templates corresponding to a plurality of preset speeds. A time axis expansion / contraction part 109 that expands / contracts the time axis of the template held in the part 108b, and a first template The sum of absolute values of differences between the first template held in the holding unit 108a and the sound source direction data stored in the sound source direction storage buffer 106 is calculated as the first distance, and further held in the second template holding unit 108b. A distance calculation unit 107 that calculates a sum of absolute values of differences between the second template and the sound source direction data stored in the sound source direction storage buffer 106 as a second distance, and the plurality of vehicles includes M microphones 103a to 103c. The time for passing through each of the fronts is calculated.
[0031]
In addition, the sound type determination unit 116 includes a frequency characteristic calculation unit 117 that calculates a frequency characteristic of noise collected by at least one of the M microphones 103a to 103c at the time calculated by the passage time calculation unit 105; A discrimination coefficient calculation unit 119 that calculates a discrimination coefficient used for sound type determination, a center of gravity calculation unit 121 that calculates a center of gravity used for sound type determination, and the discrimination coefficient calculated by the discrimination coefficient calculation unit 119 are used to calculate the noise coordinates. A coordinate calculation unit 118 to be calculated; and a distance calculation unit 120 to calculate a distance between the noise coordinates calculated by the coordinate calculation unit 118 and the centroid calculated by the centroid calculation unit 121; Determine the sound type of noise collected by at least one of the M microphones 103a to 103c at the calculated time It has become to so that.
[0032]
Further, as shown in FIG. 3, the sound source direction calculation unit 104 divides the M noise signals input by the M microphones 103a to 103c into a plurality of frames along the time axis. M pieces of waveform cutouts 303a to 303c that cut out the waveform of the signal, and M pieces of frequency components that are preset from the M noise signals for each frame cut out by the waveform cutouts 303a to 303c. M frequency analysis units 304a to 304c that respectively analyze the frequency components of the noise signal of the noise, and a correlation matrix calculation unit 305 that calculates a correlation matrix from a plurality of frequency components extracted by the M frequency analysis units 304a to 304c, A scanning range setting unit 306 for setting a scanning range for calculating a sound source direction, and a direction control vector for generating a direction control vector. Power generation unit 307, direction-specific power calculation unit 308 that calculates noise-specific power from the correlation matrix calculated by correlation matrix calculation unit 305 and the direction control vector generated by direction control vector generation unit 307, and the direction A direction calculation unit 309 that calculates the sound source direction from the direction-specific power calculated by the separate power calculation unit 308 is provided, and the sound source direction is calculated for each frame.
[0033]
Further, when calculating the first distance, the distance calculation unit 107 shifts the first template with respect to the sound source direction data by a preset time along the time axis, and calculates the first distance each time the shift is performed. When determining whether or not there is a minimum value from the plurality of calculated first distances and further calculating the second distance, the second template is set in advance along the time axis for the sound source direction data. The first distance is shifted, the second distance is calculated each time the shift is performed, it is determined whether there is a minimum value from the calculated second distances, and the minimum value exists between the first distance and the second distance. The traveling direction of the vehicle is determined from the calculated results, and the time when the vehicle passes the front of the 103 microphones 103a to 103c from the minimum value is calculated.
[0034]
In the present embodiment, the passage time calculation unit 105 stores the sound source direction calculated by the sound source direction calculation unit 104 for each frame as the sound source direction data, and a constant speed set in advance for the road. The noise generated from the vehicle traveling in the first direction is generated from the first template holding unit 108a holding the first template indicated as the movement in the sound source direction and the vehicle traveling in the second direction opposite to the first direction. The second template holding unit 108b holding the second template in which the generated noise is shown as the movement in the sound source direction, the first template held in the first template holding unit 108a, and the sound source stored in the sound source direction storage buffer 106 The sum of absolute values of differences from the direction data is calculated as the first distance, and the second template holding unit 108b. A distance calculation unit 107 that calculates a sum of absolute values of differences between the stored second template and the sound source direction data stored in the sound source direction storage buffer 106 as a second distance, and a plurality of vehicles includes M microphones. The time, the traveling direction, and the traveling speed of passing through the front of 103a to 103c are calculated. If only the time when a plurality of vehicles pass through the front of the M microphones 103a to 103c is calculated. The passage time calculation unit 105 includes a sound source direction storage buffer 106 that stores the sound source direction calculated for each frame by the sound source direction calculation unit 104 as sound source direction data, and a vehicle that travels on a road at a predetermined constant speed. A template holding unit 108 that holds at least one template in which the generated noise is indicated as movement in the sound source direction. A distance calculation unit 107 that calculates a sum of absolute values of differences between the template held in the template holding unit 108 and the sound source direction data stored in the sound source direction storage buffer 106 as a distance between the template and the sound source direction data. The distance calculation unit 107 shifts the template with respect to the sound source direction data by a preset time along the time axis, calculates a distance each time the shift is performed, and detects a minimum value from the calculated plurality of distances. The time when the vehicle passes through the front of the M microphones 103a to 103c may be calculated from the detected minimum value.
[0035]
Further, the passage time calculation unit 105 stores a sound source direction accumulation buffer 106 that accumulates the sound source direction calculated for each frame by the sound source direction calculation unit 104 as sound source direction data, and a vehicle that travels on a road at a predetermined constant speed. A template holding unit 108 for holding a plurality of templates in which noise generated from the vehicle is shown as movements in a sound source direction corresponding to a plurality of preset speeds of the vehicle, and a plurality of templates held in the template holding unit 108, respectively. And a distance calculation unit 107 that calculates a sum of absolute values of differences between the sound source direction data stored in the sound source direction storage buffer 106 as a distance between the template and the sound source direction data, and the template holding unit 108 includes a plurality of vehicle A plurality of templates corresponding to the speed may be held.
[0036]
Further, the passage time calculation unit 105 stores a sound source direction accumulation buffer 106 that accumulates the sound source direction calculated for each frame by the sound source direction calculation unit 104 as sound source direction data, and a vehicle that travels on a road at a predetermined constant speed. A template holding unit 108 that holds at least one template in which noise generated from the sound is indicated as movement in the sound source direction, and a template held in the template holding unit 108 so as to generate a plurality of templates corresponding to a plurality of vehicle speeds The absolute value of the difference between the time axis expansion / contraction unit 109 that expands / contracts the time axis, the plurality of templates whose time axes are expanded / contracted by the time axis expansion / contraction unit 109, and the sound source direction data accumulated in the sound source direction accumulation buffer 106 A distance calculation unit 10 that calculates the sum as the distance between the template and the sound source direction data And generating a plurality of templates corresponding to a plurality of preset speeds by expanding and contracting the time axis of the template held in the template holding unit 108, and using the generated plurality of templates, the vehicle speed is adjusted. It may be calculated.
[0037]
Here, the M microphones 103 a to 103 c are arranged at equal intervals d on a straight line parallel to the vehicle traveling direction of the road 101. The intervals between the M microphones 103a to 103c are not necessarily equal. However, the calculation of the direction control vector is simplified in the calculation of the sound source direction, which will be described below. Further, the distance d needs to be shorter than half of the wavelength of the target sound source signal, and although frequency characteristics vary depending on the vehicle, sufficient power is output in the range of 500 Hz to 3 kHz in many vehicle types. The distance d between the microphones 103a to 103c is preferably 5 cm to 34 cm so that the sound source direction in this range can be detected. In particular, when the distance d is 5 cm to 10 cm, the size of the sensor can be reduced. Further, the number M of the microphones 103a to 103c is preferably at least “the number of assumed sound sources (vehicles) +1” or more in order to improve the calculation accuracy of the sound source direction.
[0038]
Next, the operation of calculating the sound source direction based on the eigenvalue analysis method and detecting the vehicle will be described with reference to the flowchart of FIG. In this embodiment, the power for each direction of the sound source direction is calculated based on a method based on eigenvalue analysis with relatively high sound source direction calculation accuracy, but the whitening correlation method is applied as a method for calculating the sound source direction. May be. The flowchart in FIG. 2 shows an outline of the operation from the step of calculating the power for each direction of the sound source to the step of detecting the vehicle.
[0039]
Noise generated from a plurality of vehicles traveling on the road is collected, and the collected noise is converted into a plurality of noise signals by M microphones 103a to 103c, and the converted plurality of noise signals are cut out into M waveforms. Each of the M noise signals input to the units 303a to 303c is divided into a plurality of frames so that the noise signals are extracted along the time axis in a time window preset by the M waveform extraction units 303a to 303c. Divided.
[0040]
Here, the shape of the time window from which the M noise signals are cut out may be a rectangular window, but it is more preferable that the amplitude at both ends is small like a Hanning window. In addition, the calculation accuracy of the sound source direction deteriorates as the window length W is reduced. On the other hand, since the longer the window length W is, the more difficult it is to follow the movement of the sound source, it is necessary to select the optimal window length W according to the moving speed of the sound source. For example, when estimating a sound source that moves at a distance of L = 10 [m] from M microphones 103a to 103c at a speed of about 40 [km], the window length W ranges from 2 [ms] to 10 [m]. ms] range is suitable. The cutting cycle is optimally in the range of W / 2 to 2W.
[0041]
Next, the M noise signals cut out with the window length W by the M waveform cutout units 303a to 303c are input to the M frequency analysis units 304a to 304c, respectively, and are converted into the input M noise signals. Each included frequency component is analyzed, and complex amplitudes of a plurality of preset frequency components are calculated.
[0042]
Here, as a method for calculating the complex amplitude, a method based on a known fast Fourier transform (hereinafter simply referred to as FFT) is used, but when the number of frequency components to be calculated is small, a method based on a known discrete Fourier transform. May be used. Moreover, the higher the frequency, the higher the estimation accuracy of the sound source direction, but a frequency in the range of c / 10r to less than c / 2r is suitable for practical use. Here, c is the speed of sound, and r is the interval between the plurality of microphones 103a to 103c.
[0043]
Next, the complex amplitude calculated by the frequency analysis units 304 a to 304 c is represented by a column vector X [m] for each frequency component as shown in (Expression 1), and is input to the correlation matrix calculation unit 305.
[0044]
[Formula 1]

Here, xm (m = 1 to M) is a complex amplitude of the mth microphone. Symbol T means a transposed matrix of the matrix [x1, x2,..., Xm].
[0045]
Next, a correlation matrix R [m, m] is calculated from the column vector X [m] by the correlation matrix calculation unit 305 as shown in (Expression 2).
[0046]
[Formula 2]

However, the symbol H means transposed complex conjugate. Further, m = 1 to M.
[0047]
Next, the direction control vector is expressed as d [m] by (Equation 3).
[0048]
[Formula 3]

However, (tau) [m] represents the time difference between a sound source and each microphone 103a-103c, the coordinate (x [m], y [m]) of each microphone 103a-103c, each microphone 103a-103c, and a sound source. Using the distance L and the direction α of the sound source.
[0049]
[Formula 4]

However, the distance L between each microphone 103a to 103c and the sound source is practically set to a linear distance between the microphone 103a to 103c and the center of the road. Further, a range from 0 ° to 180 ° can be set in the scanning range setting unit 306 as a range for estimating the sound source direction. However, since the sound source direction calculation accuracy is reduced in the vicinity of 0 ° and 180 °, it is practical. It is preferable to set in the range of 30 ° to 150 °.
[0050]
Next, the eigenvectors v1 [m], v2 [m],..., VM [m] (m = 1 to M) of the correlation matrix R [m, m] are calculated by the direction-specific power calculation unit 308 (steps). S201e). Here, since the correlation matrix R [m, m] is a Hermitian matrix, it is converted into a tridiagonal matrix by a known householder method, and an eigenvector is calculated by using a known QR method.
[0051]
Next, a matrix Rn [m, m] corresponding to a noise component when there are K sound sources is calculated as in (Equation 5).
[0052]
[Formula 5]

However, it is preferable that the number of sound sources K is equal to or less than “the number of microphones M−1”. However, if the number of sound sources cannot be assumed in advance, K = 1 may be set.
[0053]
Next, the direction-specific power calculation unit 308 calculates the noise-specific power according to (Equation 6) by changing the angle discretely from the lower limit to the upper limit within the range set in the scanning range setting unit 306.
[0054]
[Formula 6]

Here, it is practical to set the change width of the angle within a range of 0.1 ° to 5 °.
[0055]
Next, the sound source direction is calculated by the sound source direction calculation means 309 from the direction-specific power calculated by the direction-specific power calculation unit 308 in step S201g (step S202).
[0056]
Next, the sound source direction calculated for each frame by the sound source direction calculating means 104 is stored in the sound source direction storage buffer 106 as sound source direction data (step S203). Here, the time accumulated in the buffer depends on the speed of the vehicle, and a longer accumulation time is required as the vehicle speed decreases. For example, when a vehicle having a speed of about 60 [km] is targeted, a buffer of at least 1 [second] or more is required, and when the vehicle speed is halved, a buffer of twice that is required. FIG. 4 is an example of accumulation of sound source direction data accumulated in the sound source direction accumulation buffer 106, where the horizontal axis indicates the passage of time and the vertical axis indicates the sound source direction. As shown in FIG. 4, the mark where the sound source direction is plotted is marked with a circle that changes upward as time passes, for example, a part surrounded by an ellipse indicates that the vehicle has passed.
[0057]
Next, the time axis of the template A held in the first template holding unit 108a and the template B held in the second template holding unit 108b are expanded and contracted by the time axis expanding and contracting unit 109 (step S204). Here, template A and template B indicate templates corresponding to vehicles traveling in the traveling direction A and the traveling direction B, respectively.
[0058]
Each of the template A and the template B shown in FIG. 5 is created assuming that the distance from the plurality of microphones 103a to 103c is 10 [m] and the vehicle speed is 40 [km / h]. Further, even if the template held in advance in the first template holding unit 108a or the second template holding unit 108b corresponds to the vehicle speed of 40 [km / h], the time axis expansion / contraction unit 109 causes the template time axis to be Is expanded and contracted, and a template of an arbitrary speed is created so as to correspond to the speed of the vehicle. If the number of templates is too large, the distance calculation unit 107 increases the amount of distance calculation. Therefore, it is preferable to create templates at intervals of about 10 [km / h].
[0059]
In this embodiment, the time axis expansion / contraction unit 109 is provided so that information on a plurality of templates corresponding to a plurality of speeds need not be stored in advance. However, templates corresponding to a plurality of speeds are stored in advance. A configuration in which the time axis expansion / contraction part 109 is not provided may be employed. Thus, by holding a plurality of templates in advance, it is possible to reduce the amount of calculation for the time axis expansion / contraction unit 109 to expand and contract the templates.
[0060]
Further, sound source direction data acquired by running a vehicle at a plurality of preset speeds under conditions where there are no other vehicles or noise sources in the surroundings may be used as a template.
[0061]
Next, the distance D between the sound source direction data stored in the sound source direction storage buffer 106 and the template is calculated according to (Equation 7) (step S205).
[0062]
[Formula 7]

Here, the sound source direction data stored in the sound source direction storage buffer 106 is represented by f [i], and the template is represented by t [i]. The distance D is normalized by the template size Ws. The distance D is closer to “0” as the sound source direction data stored in the sound source direction storage buffer 106 is more similar to the template.
[0063]
FIG. 4 shows an example of calculating the distance D superimposed on an example of sound source direction data. The distance D takes the minimum value where the sound source direction changes to the right as shown by the oval frame. This time corresponds to the time when the vehicle passes in front of the plurality of microphones 103a to 103c.
[0064]
As described above, by calculating the position where the distance D is minimized, the vehicle passes through the front of the plurality of microphones 103a to 103c as compared with the method of simply detecting the time when the sound pressure level of the noise is maximized. It shows that the time can be detected more accurately.
[0065]
In the present embodiment, the vehicle passage time, the vehicle traveling direction, and the vehicle speed can be calculated as the vehicle detection method. The vehicle passing time is calculated by calculating the distance from the sound source direction data stored in the sound source direction storage buffer 106 using each of the template A and the template B that does not expand or contract the time axis, and one of them is a minimum value. Is determined as the vehicle passage time.
[0066]
In addition, in the calculation method of the vehicle traveling direction, the traveling direction of the vehicle is determined depending on which of the template A and the template B the minimum value is detected.
[0067]
Further, the vehicle traveling direction is calculated by extending the time axis of the template so as to correspond to the speed of the vehicle, thereby creating a plurality of templates by the time axis expanding / contracting unit 109, and the created templates and the sound source direction accumulation buffer 106. The distance D to the sound source direction data stored in the vehicle is respectively calculated, and the speed of the vehicle is determined by a template in which the calculated distance D is minimized.
[0068]
In this embodiment, as vehicle detection information, the time, the traveling direction, and the speed at which the vehicle passes through the front of the plurality of microphones 103a to 103c are calculated, but one or two of these are calculated. It is good also as a structure to be made. For example, when it is desired to calculate only the time when the vehicle passes the front of the plurality of microphones 103a to 103c, it is not necessary to perform the time axis expansion / contraction of the template for the purpose of calculating the vehicle speed, so the time axis expansion / contraction unit 109 is omitted. can do.
[0069]
Next, if a vehicle is detected, the process proceeds to step S207. If no vehicle is detected, the process returns to step S101 to process the next frame (step S206).
[0070]
Next, the sound pressure level is calculated by the sound pressure level calculation means 115. (Step S207) Here, in order to absorb the time difference until the vehicle passes the front of one microphone 103a, the output of one microphone 103a is accumulated in the signal accumulation buffer 114 for a preset time. Next, the sound pressure level of the noise collected at the time when the vehicle passes the front of the plurality of microphones 103a to 103c is calculated from the noise signal accumulated in the signal accumulation buffer 114. The calculation time length of the sound pressure level is preferably set in the range of 10 [ms] to 100 [ms]. Moreover, the well-known A characteristic or C characteristic generally used for noise measurement is practical.
[0071]
Next, the type of noise is determined by the sound type determination unit 116. (Step S208) The sound type determination is to determine the sound type based on the feature amount representing the characteristic of the sound. The purpose of performing vehicle sound type determination as in this embodiment is vehicle type detection for detecting vehicle types such as ordinary vehicles, motorcycles, and trucks. Another purpose is detection of poorly maintained vehicles that detect so-called runaway vehicles or poorly maintained vehicles. There are many methods for performing this type of determination, such as a method using a statistical method or a neuro model. Here, a method using a known discriminant analysis will be described as a statistical method.
[0072]
As a step before performing the sound type determination, a feature amount representing a sound characteristic is determined, and a discrimination coefficient and barycentric coordinates used for the sound type determination are calculated in advance. As the feature amount, a band level representing the frequency characteristic of sound is used. The band level is converted into a decibel value after the power is calculated for each frequency by a known FFT and the power is added for each band. The bandwidth at this time is suitably 1 octave or 1/3 octave bandwidth. In the case of 1/3 octave bandwidth, the center frequency is preferably 50 Hz to 12.5 kHz. In the case of vehicle type discrimination, the discrimination coefficient and the barycentric coordinates are calculated by calculating the band level as a feature amount for at least 10 or more sound samples for each discrimination group to be discriminated such as a normal car, a motorcycle, a truck, etc. The discriminant coefficients and barycentric coordinates that can be classified are calculated according to known discriminant analysis. In addition, in the case of detection of poorly maintained vehicles, at least 10 sound samples are prepared for each discrimination group to detect runaway vehicles, poorly maintained vehicles, etc., and at the same time, sound such as construction sounds and warning sounds of emergency vehicles etc. Prepare at least 10 sound samples for each discrimination group that is assumed to cause a false detection with a large pressure level, calculate the band level as a feature value for each discrimination group, and determine the discrimination coefficient so that each vehicle type can be classified. The barycentric coordinates are calculated according to a known discriminant analysis.
[0073]
Next, the frequency characteristic calculation unit 117 calculates the frequency characteristic of noise received by one microphone 103a at the time when the vehicle passes in front of the plurality of microphones 103a to 103c (step S209). Although there is a method for calculating the level for each frequency by fast Fourier transform as a method for calculating the frequency characteristic, a method for calculating the band level is suitable because the amount of calculation for sound type determination in a later process becomes large.
[0074]
Next, the coordinate Xj (j = 1 to M) on the discriminant function is calculated by the coordinate calculating unit 118 according to (Equation 8) using the discriminant coefficient calculated in advance by discriminant analysis (step S210).
[0075]
[Formula 8]

Here, the number of dimensions M is the number of discrimination groups minus 1, and αij is the discrimination coefficient.
[0076]
Next, a distance Dk (k = 1 to M−1) between the center-of-gravity coordinates represented by Yk (k = 1 to M−1) calculated in advance by discriminant analysis and the coordinates calculated in step S210 is a distance calculation unit. The discriminant group calculated by 120 according to (Equation 9) and having the calculated distance Dk is minimized is output as the sound type (step S211).
[0077]
[Formula 9]

Next, whether or not the sound pressure level is greater than a preset sound pressure level and whether or not the noise determined in step S211 is included in at least one of a plurality of types of noise classified in advance. It is determined by the vehicle detection means 125 (step S212).
[0078]
Next, when it is determined that the sound pressure level of the noise is greater than a preset threshold and is included in at least one of the plurality of types of noise, at least one of the two imaging units 102a and 102b. The image information of the vehicle captured by the camera and information related to noise are transmitted to a preset communication destination. (Step S213).
[0079]
As described above, it is possible to more accurately detect the time when the vehicle passes the front of the M microphones 103a to 103c, compared to the method of simply detecting the time when the sound pressure level becomes maximum. Accordingly, the M microphones 103a to 103c are arranged between the two imaging units 102a and 102b, and the two imaging units 102a and 102b capture the vicinity of the front of the M microphones 103a to 103c, thereby It is possible to take an image of the front side of the vehicle including the driver's image and license plate information.
[0080]
【The invention's effect】
As described above, the vehicle detection device of the present invention is a vehicle detection device that makes it easy to determine from which of a plurality of vehicles noise is generated even on a road on which a plurality of vehicles travel continuously. Can be provided.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a vehicle detection device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the vehicle detection apparatus according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of sound source direction calculation means of the vehicle detection apparatus according to the embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a sound source direction calculated by the vehicle detection device according to the embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram showing an example of a template held in a template holding unit of the vehicle detection device according to the embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a conventional vehicle detection device.
[Explanation of symbols]
102a, 102b Imaging means
103a, 103b, 103c Microphone
104 Sound source direction calculation means
105 Moving object state calculation means
106 Sound source direction accumulation buffer
107 Distance calculator
108a First template holding unit
108b Second template holding unit
109 Time axis expansion / contraction
114 Signal accumulation buffer
115 Sound pressure level calculation means
116 Sound type determination means
117 Frequency characteristic calculator
118 Coordinate calculator
119 discrimination coefficient calculation unit
120 Distance calculator
121 Center of gravity calculator
125 Vehicle detection means
126 Communication means
127 Information storage means
303a, 303b, 303c Waveform cutout
304a, 304b, 304c Frequency analyzer
305 correlation matrix calculator
306 Scanning range setting unit
307 Direction control vector generator
308 Directional power calculator
309 Direction calculation unit

Claims

A plurality of microphones for collecting sounds emitted by the moving body within a predetermined range; direction calculating means for calculating a direction in which the moving body exists based on output signals of the plurality of microphones; and a change in the direction. A moving state calculating unit that detects and calculates a moving state of the moving body within the predetermined range, and a passing time calculating unit that calculates a passing time when the moving body passes a predetermined position based on the moving state. And a sound type determination means for determining the type of sound emitted by the mobile body based on the sound collected at the predetermined position at the passage time.

The movement state calculation means has a plurality of templates indicating typical movement states, and compares the plurality of templates with the calculation result of the direction calculation means to calculate the movement state of the moving body. The moving body detection device according to claim 1.

The movement state calculation means has a plurality of templates that represent typical movement states when the moving body travels in different directions, and compares the plurality of templates with the calculation results of the direction calculation means, The moving body detection apparatus according to claim 1, wherein a moving state of the moving body is calculated.

The movement state calculation means has a plurality of templates that represent typical movement states when the moving body travels at different speeds, and compares the plurality of templates with the calculation results of the direction calculation means, The moving body detection apparatus according to claim 1, wherein a moving state of the moving body is calculated.