JP6459809B2 - Image processing apparatus, traffic management system including the same, and image processing method - Google Patents
Image processing apparatus, traffic management system including the same, and image processing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP6459809B2 JP6459809B2 JP2015137145A JP2015137145A JP6459809B2 JP 6459809 B2 JP6459809 B2 JP 6459809B2 JP 2015137145 A JP2015137145 A JP 2015137145A JP 2015137145 A JP2015137145 A JP 2015137145A JP 6459809 B2 JP6459809 B2 JP 6459809B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- traffic
- image
- color
- unit
- violation
- 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.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/74—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the scene brightness using illuminating means
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
本発明は、画像処理装置およびこれを備えた交通管理システム、画像処理方法に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, a traffic management system including the same, and an image processing method.
従来、カメラ等の撮像装置で撮像した車両の撮像画像を用いて、その車両、運転者等を判別する車両認識装置が提案されている。このような車両認識装置は、交通違反の取り締まりや、事故対応等への利用が有効と考えられている。
一般的に、このような撮像画像としては、車両等の被写体に対して近赤外線を照射し、その反射光を撮像した赤外線画像が用いられる。これは、夜間などの暗い状況でも、画像を取得可能とするためである。
2. Description of the Related Art Conventionally, a vehicle recognition device that discriminates a vehicle, a driver, and the like using a captured image of the vehicle imaged by an imaging device such as a camera has been proposed. Such a vehicle recognition device is considered to be effective for the control of traffic violations and the handling of accidents.
In general, as such a captured image, an infrared image obtained by irradiating a subject such as a vehicle with near infrared light and capturing the reflected light is used. This is because an image can be acquired even in a dark situation such as at night.
ここで、赤外線は可視光線ではないため、赤外線画像はモノクロ画像となる。よって、事故対応や犯罪捜査においては、白黒の画像では車両の色や車両番号等、十分な情報が得られないおそれがある。
例えば、特許文献1には、複数の異なる波長の赤外光を被写体へ照射し、被写体からの各波長の反射特性を利用して色推定を行い、赤外線画像をカラー化する技術が開示されている。
Here, since infrared rays are not visible rays, an infrared image is a monochrome image. Therefore, in accident response and crime investigation, there is a possibility that sufficient information such as the color of the vehicle and the vehicle number cannot be obtained in the black and white image.
For example,
しかしながら、上記従来の技術を交通違反の検出に適用した場合には、以下に示すような問題点を有している。
すなわち、上記公報に開示された画像処理装置では、異なる波長を持つ複数の赤外線を被写体に照射してそれらの波長を持つ赤外線の反射強度に応じて各色が割り当てられて色の推定を行うが、色の設定は推定に過ぎず、実際の色の再現性が低いおそれがある。
However, when the conventional technique is applied to detection of traffic violations, there are the following problems.
That is, in the image processing device disclosed in the above publication, a subject is irradiated with a plurality of infrared rays having different wavelengths, and each color is assigned according to the reflection intensity of the infrared rays having those wavelengths to estimate the color. The color setting is only an estimate, and the actual color reproducibility may be low.
特に、交通違反や交通事故の検証を行う際に、信号機の色は正確に再現する必要があり、推定された色に基づいて交通違反や交通事故を検証するには限界がある。 In particular, when verifying traffic violations and traffic accidents, it is necessary to accurately reproduce the color of traffic lights, and there is a limit to verifying traffic violations and traffic accidents based on estimated colors.
本発明の課題は、信号機周辺の撮像画像に含まれる信号機の色を正確に再現することが可能な画像処理装置およびこれを備えた交通管理システム、画像処理方法を提供することにある。 An object of the present invention is to provide an image processing device capable of accurately reproducing the color of a traffic signal included in a captured image around the traffic signal, a traffic management system including the image processing device, and an image processing method.
第1の発明に係る画像処理装置は、画像取得部と、信号検出部と、色判定部と、色設定部と、を備えている。画像取得部は、信号機の周辺を撮像する撮像装置からモノクロ画像を取得する。信号検出部は、画像取得部において取得されたモノクロ画像に含まれる信号機の発光位置を検出する。色判定部は、信号検出部において検出された発光位置に関する情報を取得し、信号機の設計レイアウトを参照して、画像取得部において取得されたモノクロ画像に含まれる信号機の色を決定する。色設定部は、信号検出部において検出されたモノクロ画像に含まれる信号機の発光位置の領域に、色判定部において決定された信号機の色になるように配色処理を行い、信号機の領域がカラー化された画像を出力する。 An image processing apparatus according to a first aspect includes an image acquisition unit, a signal detection unit, a color determination unit, and a color setting unit. The image acquisition unit acquires a monochrome image from an imaging device that images the periphery of the traffic light. The signal detection unit detects the light emission position of the traffic light included in the monochrome image acquired by the image acquisition unit. The color determination unit acquires information on the light emission position detected by the signal detection unit, refers to the design layout of the traffic signal, and determines the color of the traffic signal included in the monochrome image acquired by the image acquisition unit. The color setting section performs color arrangement processing on the area of the light emission position of the traffic light included in the monochrome image detected by the signal detection section so that the color of the traffic light determined by the color determination section is obtained, and the traffic light area is colored. Output the image.
ここでは、例えば、信号機が設置された交差点等を走行する車両や歩行者を含む被写体に対して照射された赤外線の反射光を撮像する撮像装置によって撮像された複数の赤外線画像(モノクロ画像の一例)が取得される。そして、赤外線画像等のモノクロ画像に含まれる信号機の発光位置が検出され、信号機の設計レイアウトに関する情報に基づいて、モノクロ画像における信号機の発光位置の領域に配色処理が施されて、実際の信号機の色を再現したカラー画像が出力される。 Here, for example, a plurality of infrared images (an example of a monochrome image) captured by an imaging device that captures reflected infrared light emitted to a subject including a vehicle or a pedestrian traveling at an intersection where a traffic signal is installed. ) Is acquired. Then, the light emission position of the traffic light included in the monochrome image such as the infrared image is detected, and based on the information on the design layout of the traffic light, the color arrangement processing is performed on the area of the light emission position of the traffic light in the monochrome image, and the actual traffic light A color image that reproduces the color is output.
ここで、モノクロ画像に含まれる信号機について、モノクロ画像であるため、3色あるいは2色の色を正確に判定することは困難である。一方、発光位置の特定は、赤外線の反射強度が非発光位置とは大きな差として現れるため、比較的容易である。そして、信号機の設計上のレイアウトは、国や地方、設置場所によって決まっている。例えば、日本において一般的に使用されている横長の信号機の場合には、右から赤、黄、青の順で配置されている。また、日本の雪国等で用いられる縦長の信号機では、上から赤、黄、青の順で配置されている。さらに、歩行者用の信号機の場合には、上から赤、青の順に配置されている。 Here, since the traffic signal included in the monochrome image is a monochrome image, it is difficult to accurately determine three or two colors. On the other hand, identification of the light emitting position is relatively easy because the reflected intensity of infrared rays appears as a large difference from the non-light emitting position. The design layout of the traffic lights is determined by the country, region, and installation location. For example, in the case of a horizontally long traffic light that is generally used in Japan, they are arranged in order of red, yellow, and blue from the right. In addition, in a vertically long traffic light used in a snowy country in Japan, they are arranged in the order of red, yellow, and blue from the top. Furthermore, in the case of a pedestrian traffic light, they are arranged in the order of red and blue from the top.
また、撮像装置によって取得されるモノクロ画像は、所定時間間隔で断続的に撮像された画像であってもよいし、動画撮影のように連続的に撮像された画像であってもよい。また、配色処理が施されるモノクロ画像は、画像取得部において取得された全てのモノクロ画像であってもよいし、所定の条件に基づいて選択された一部のモノクロ画像であってもよい。 In addition, the monochrome image acquired by the imaging device may be an image captured intermittently at a predetermined time interval, or may be an image captured continuously like moving image shooting. In addition, the monochrome image subjected to the color arrangement process may be all the monochrome images acquired by the image acquisition unit or a part of the monochrome images selected based on a predetermined condition.
そして、モノクロ画像における信号機の発光位置の領域に対する配色処理とは、モノクロ画像中における信号機の発光位置と信号機の設計レイアウト情報に基づいて、モノクロ画像中の信号機の発光位置に配色処理を施して、カラー画像を形成する処理を意味している。
これにより、例えば、警察署等において交通違反の取締りを実施する際や、交通事故発生時等において、その当時の信号機の実際の色を正確に再現したカラー画像を得ることができる。
And the color arrangement processing for the area of the light emission position of the traffic light in the monochrome image is based on the light emission position of the traffic light in the monochrome image and the design layout information of the traffic light, and performs the color arrangement processing on the light emission position of the traffic light in the monochrome image, It means a process for forming a color image.
Thereby, for example, when carrying out traffic violation control at a police station or when a traffic accident occurs, it is possible to obtain a color image that accurately reproduces the actual color of the traffic light at that time.
この結果、信号機周辺の撮像画像に含まれる信号機の色を正確に再現して、交通違反や交通事故の検証を実施することができる。
第2の発明に係る画像処理装置は、第1の発明に係る画像処理装置であって、画像取得部において取得された複数のモノクロ画像の中から、所定の条件に基づいて、色設定部において配色処理が施される対象となるモノクロ画像を選択する選択部を、さらに備えている。
As a result, the traffic light and the traffic accident can be verified by accurately reproducing the color of the traffic light included in the captured image around the traffic light.
An image processing device according to a second invention is the image processing device according to the first invention, wherein the color setting unit, based on a predetermined condition, from a plurality of monochrome images acquired by the image acquisition unit. The image processing apparatus further includes a selection unit that selects a monochrome image to be subjected to color arrangement processing.
ここでは、モノクロ画像に含まれる信号機の色を再現する対象となるモノクロ画像として、画像取得部において取得された複数のモノクロ画像の中から、所定の条件に応じて選択されたモノクロ画像を用いる。
ここで、信号機の色を再現するために配色処理されるモノクロ画像の選択条件としては、例えば、交通違反や交通事故が発生した日時に撮像されたモノクロ画像であること等が含まれる。
Here, a monochrome image selected according to a predetermined condition from a plurality of monochrome images acquired by the image acquisition unit is used as a monochrome image to be reproduced with the color of the traffic light included in the monochrome image.
Here, the selection condition of the monochrome image to be color-coded for reproducing the color of the traffic light includes, for example, that the image is a monochrome image captured at the date and time when the traffic violation or traffic accident occurred.
これにより、交通違反や交通事故に関係するモノクロ画像だけを配色処理の対象とすることで、全てのモノクロ画像に含まれる信号機の領域に配色処理を施す場合と比較して、データ処理量を低減しつつ、実際の信号機の色を正確に再現することができる。
第3の発明に係る画像処理装置は、第2の発明に係る画像処理装置であって、モノクロ画像に含まれる車両の交通違反の有無を検出する違反検出部を、さらに備えている。違反検出部においてモノクロ画像に交通違反の取締りの対象となる違反車両が含まれると検出された場合に、色設定部は、選択部において選択されたモノクロ画像に含まれる信号機の発光位置の領域に対して配色処理を行う。
As a result, only monochrome images related to traffic violations and traffic accidents are subject to coloration processing, reducing the amount of data processing compared to applying coloration processing to the traffic light areas included in all monochrome images. However, the color of the actual traffic light can be accurately reproduced.
An image processing apparatus according to a third aspect of the present invention is the image processing apparatus according to the second aspect of the present invention, further comprising a violation detection unit that detects the presence or absence of a traffic violation of the vehicle included in the monochrome image. When the violation detection unit detects that the monochrome image includes a violation vehicle that is subject to traffic violation control, the color setting unit displays the traffic light emission position area included in the monochrome image selected by the selection unit. A color arrangement process is performed on the image.
ここでは、信号機の色を再現するために配色処理されるモノクロ画像の選択条件として、違反検出部において交通違反が検出された日時に撮像されたモノクロ画像であること等が含まれる。
これにより、信号無視等の交通違反に関係するモノクロ画像だけを配色処理の対象とすることで、全てのモノクロ画像に含まれる信号機の領域に配色処理を施す場合と比較して、データ処理量を低減しつつ、交通違反の取締りを実施する際に重要な情報である実際の信号機の色を正確に再現することができる。
Here, the selection condition of the monochrome image that is color-coded to reproduce the color of the traffic light includes that the image is a monochrome image captured at the date and time when the traffic violation is detected by the violation detector.
As a result, only monochrome images related to traffic violations such as signal ignorance are targeted for color arrangement processing, so that the amount of data processing can be reduced compared to the case where color arrangement processing is performed on the areas of traffic lights included in all monochrome images. While reducing, it is possible to accurately reproduce the color of the actual traffic light, which is important information when implementing traffic violation control.
第4の発明に係る画像処理装置は、第3の発明に係る画像処理装置であって、違反検出部は、交通違反の取締りの対象となる車両の状態を検出するセンサである。
ここでは、交通違反を検出するためのセンサから交通違反の発生の有無に関する情報を取得する。
これにより、例えば、信号機が赤の車線においてセンサが走行車両を検知した場合には、即座に交通違反の発生有りと判定することができる。そして、その信号無視の違反車両が通過した時間帯に撮像された1または複数のモノクロ画像を選択して、信号機の発光位置の領域に配色処理を実施することができる。
An image processing apparatus according to a fourth aspect is the image processing apparatus according to the third aspect, wherein the violation detection unit is a sensor that detects a state of a vehicle that is subject to traffic violation control.
Here, information on whether or not a traffic violation has occurred is acquired from a sensor for detecting the traffic violation.
Thereby, for example, when a sensor detects a traveling vehicle in a traffic light with a red lane, it can be immediately determined that a traffic violation has occurred. Then, it is possible to select one or a plurality of monochrome images picked up in a time zone in which the ignoring vehicle that ignores the signal has passed, and to perform a color arrangement process on the area of the light emission position of the traffic light.
第5の発明に係る画像処理装置は、第3の発明に係る画像処理装置であって、違反検出部は、交通違反の取締りの対象となる車両を撮像する撮像装置である。
ここでは、交通違反を検出するためのカメラ等の撮像装置から交通違反の発生の有無に関する情報を取得する。
なお、交通違反の検出を行う撮像装置は、上記モノクロ画像を撮像する撮像装置と共通であってもよいし、別々であってもよい。
An image processing apparatus according to a fifth aspect is the image processing apparatus according to the third aspect, wherein the violation detection unit is an imaging apparatus that captures an image of a vehicle subject to traffic violation control.
Here, information on the presence or absence of the traffic violation is acquired from an imaging device such as a camera for detecting the traffic violation.
Note that the imaging device that detects the traffic violation may be the same as or different from the imaging device that captures the monochrome image.
これにより、例えば、信号機が赤の車線において、撮像装置によって撮像された画像中に走行車両が含まれることが検出された場合には、交通違反の発生有りと判定することができる。そして、その信号無視の違反車両が通過した時間帯に撮像された1または複数のモノクロ画像を選択して、信号機の発光位置の領域に配色処理を実施することができる。
第6の発明に係る画像処理装置は、第2の発明に係る画像処理装置であって、モノクロ画像に交通事故に関係する車両や歩行者が含まれる場合に、色設定部は、選択部において選択されたモノクロ画像に含まれる信号機の発光位置の領域に対して配色処理を行う。
Thereby, for example, when it is detected that a traveling vehicle is included in an image captured by the imaging device in a traffic lane in which the traffic light is red, it can be determined that a traffic violation has occurred. Then, it is possible to select one or a plurality of monochrome images picked up in a time zone in which the ignoring vehicle that ignores the signal has passed, and to perform a color arrangement process on the area of the light emission position of the traffic light.
An image processing device according to a sixth invention is the image processing device according to the second invention, and when the monochrome image includes a vehicle or a pedestrian related to a traffic accident, the color setting unit is Color arrangement processing is performed on the area of the light emission position of the traffic light included in the selected monochrome image.
ここでは、信号機の色を再現するために配色処理されるモノクロ画像の選択条件として、交通事故が発生した日時に交通事故に関係する車両や歩行者等が撮像されたモノクロ画像であること等が含まれる。
これにより、交通事故発生時の前後における車両や歩行者等を含むモノクロ画像だけを配色処理の対象とすることで、全てのモノクロ画像に含まれる信号機の発光位置の領域に配色処理を施す場合と比較して、データ処理量を低減しつつ、交通事故の検証を実施する際に重要な情報である実際の信号機の色を正確に再現することができる。
Here, as a condition for selecting a monochrome image to be color-coded to reproduce the color of the traffic light, it is a monochrome image obtained by capturing a vehicle, a pedestrian, or the like related to the traffic accident at the date and time when the traffic accident occurred. included.
By doing this, only the monochrome images including vehicles and pedestrians before and after the occurrence of the traffic accident are subject to the color arrangement processing, and the color arrangement processing is performed on the areas of the light emitting positions of the traffic lights included in all the monochrome images. In comparison, it is possible to accurately reproduce the color of an actual traffic signal, which is important information when verifying a traffic accident, while reducing the data processing amount.
第7の発明に係る画像処理装置は、第2から第6の発明のいずれか1つに係る画像処理装置であって、選択部は、モノクロ画像に映り込んだ対象物、対象者、内容、鮮明さに基づいて、交通違反または交通事故の特定に必要な条件を満たすモノクロ画像を選択する。
ここでは、選択部におけるモノクロ画像の選択時には、例えば、交通違反や交通事故に関係する車両や歩行者を含む画像の鮮明さ等、交通違反や交通事故の検出に適したモノクロ画像を選択して抽出する。
An image processing device according to a seventh invention is the image processing device according to any one of the second to sixth inventions, wherein the selection unit includes an object reflected in a monochrome image, a subject, contents, Based on the sharpness, a monochrome image that satisfies the conditions necessary for identifying a traffic violation or traffic accident is selected.
Here, when selecting a monochrome image in the selection unit, for example, a monochrome image suitable for detection of a traffic violation or a traffic accident such as a clearness of an image including a vehicle or a pedestrian related to a traffic violation or a traffic accident is selected. Extract.
これにより、交通違反や交通事故の発生時における信号機の色を正確に再現したカラー画像を得ることで、交通違反や交通事故の検証を効果的に実施することができる。
第8の発明に係る画像処理装置は、第1から第7の発明のいずれか1つに係る画像処理装置であって、信号機の設計レイアウトに関する情報を保存する第1記憶部を、さらに備えている。
As a result, by obtaining a color image that accurately reproduces the color of the traffic light when a traffic violation or traffic accident occurs, it is possible to effectively verify the traffic violation or traffic accident.
An image processing apparatus according to an eighth aspect of the present invention is the image processing apparatus according to any one of the first to seventh aspects, further comprising a first storage unit that stores information relating to a design layout of the traffic light. Yes.
ここでは、色判定部において発光位置に対応する位置が何色であるかを決定する際に使用される信号機の設計レイアウトに関する情報を第1記憶部に保存している。
これにより、色判定部は、モノクロ画像に含まれる信号機の発光位置を特定するとともに、第1記憶部から信号機の設計レイアウトに関する情報を参照することで、容易に、発光位置の色を決定することができる。
Here, the information regarding the design layout of the traffic light used when the color determination unit determines what color the position corresponding to the light emission position is stored in the first storage unit.
Accordingly, the color determination unit can easily determine the color of the light emission position by specifying the light emission position of the traffic light included in the monochrome image and referring to the information related to the design layout of the traffic light from the first storage unit. Can do.
この結果、交通違反や交通事故の発生時における信号機の色を正確に再現したカラー画像を得ることで、交通違反や交通事故の検証を効果的に実施することができる。
第9の発明に係る画像処理装置は、第1から第8の発明のいずれか1つに係る画像処理装置であって、色設定部において信号機の発光位置の領域に配色処理が施されたカラー化された画像、あるいは、色設定部において配色処理が施されるモノクロ画像と色判定部において決定された色情報とを関連付けて保存する第2記憶部を、さらに備えている。
As a result, by obtaining a color image that accurately reproduces the color of the traffic light when a traffic violation or traffic accident occurs, it is possible to effectively verify the traffic violation or traffic accident.
An image processing apparatus according to a ninth invention is the image processing apparatus according to any one of the first to eighth inventions, wherein a color setting process is performed on the area of the light emission position of the traffic light in the color setting unit. And a second storage unit that stores the correlated image or the monochrome image subjected to the color arrangement process in the color setting unit and the color information determined in the color determination unit in association with each other.
ここでは、事後的に、交通違反の検出あるいは交通事故の検証を実施するために、信号機の発光位置の領域に配色処理が施されたカラー画像、あるいは色設定部において配色処理が施されるモノクロ画像と色判定部において決定された色情報とを関連付けて保存している。
これにより、警察署等において、第2記憶部に保存されたカラー画像、あるいはモノクロ画像とこれに関連付けて保存された色情報とを証拠として用いて、事後的に、交通違反や交通事故の検証を実施することができる。
Here, in order to detect traffic violations or verify traffic accidents later, a color image in which the color scheme is applied to the area of the light emission position of the traffic light, or a monochrome image in which the color scheme is applied in the color setting unit. The image is stored in association with the color information determined by the color determination unit.
As a result, at a police station or the like, using a color image stored in the second storage unit or a monochrome image and color information stored in association with this as evidence, a traffic violation or traffic accident is verified later. Can be implemented.
また、上述のように、大量に取得されたモノクロ画像の中から選択された最小限の枚数、あるいは1枚の画像中の一部だけに配色処理を実施した場合には、第2記憶部の容量が増大してしまうことを回避することができる。
第10の発明に係る画像処理装置は、第2の発明に係る画像処理装置であって、選択部におけるモノクロ画像の選択条件を記憶した第3記憶部を、さらに備えている。
In addition, as described above, when the color arrangement processing is performed on the minimum number selected from a large number of monochrome images or only a part of one image, the second storage unit An increase in capacity can be avoided.
An image processing apparatus according to a tenth aspect of the present invention is the image processing apparatus according to the second aspect of the present invention, further comprising a third storage unit that stores a monochrome image selection condition in the selection unit.
ここでは、選択部において選択される配色処理が施されるべきモノクロ画像の選択に必要な条件を、第3記憶部に格納している。
ここで、モノクロ画像の選択に必要な条件とは、例えば、交通違反が信号無視の場合には信号機が赤の車線を走行する車両が含まれる画像であること、交通事故の場合には、交通事故に関係する車両や歩行者等が含まれる画像であること等が含まれる。
Here, conditions necessary for selecting a monochrome image to be subjected to the color arrangement process selected by the selection unit are stored in the third storage unit.
Here, the condition necessary for selecting a monochrome image is, for example, an image including a vehicle traveling in a red lane when the traffic violation is a signal ignorance, and in the case of a traffic accident, The image includes a vehicle, a pedestrian, and the like related to the accident.
これにより、第3記憶部に保存された条件に基づいて、信号機の発光位置の領域に配色処理が施されるべきモノクロ画像を選択してカラー画像を形成することで、交通違反や交通事故の検証時に重要な情報となる信号機の色を正確に再現したカラー画像を得ることができる。
第11の発明に係る画像処理装置は、第1から第10の発明のいずれか1つに係る画像処理装置であって、撮像装置は、交差点に設置された信号機の周辺に設置されている。
Thereby, based on the conditions stored in the third storage unit, by selecting a monochrome image to be subjected to color arrangement processing in the area of the light emission position of the traffic light and forming a color image, traffic violations and traffic accidents are formed. It is possible to obtain a color image that accurately reproduces the color of a traffic light that is important information during verification.
An image processing device according to an eleventh aspect of the invention is the image processing device according to any one of the first to tenth aspects of the invention, wherein the imaging device is installed around a traffic light installed at an intersection.
ここでは、交差点における信号機の周辺に、モノクロ画像を撮像する撮像装置を設置している。
これにより、交通違反や交通事故が発生しやすい交差点において撮像されたモノクロ画像に含まれる信号機の色を正確に再現することができる。
第12の発明に係る画像処理装置は、第1から第11の発明のいずれか1つに係る画像処理装置であって、モノクロ画像には、赤外線画像が含まれる。
Here, an imaging device that captures a monochrome image is installed around the traffic light at the intersection.
Thereby, it is possible to accurately reproduce the color of the traffic light included in the monochrome image captured at the intersection where traffic violations and traffic accidents are likely to occur.
An image processing device according to a twelfth invention is the image processing device according to any one of the first to eleventh inventions, and the monochrome image includes an infrared image.
ここでは、カメラ等の撮像装置によって取得されるモノクロ画像として、赤外線画像を用いる。
これにより、例えば、近赤外線の反射光を赤外線カメラ等で撮像して得られる赤外線画像に対して配色処理を実施することで、交通違反の取締りを効果的に実施するとともに、データ処理量を低減して処理負担を軽減することができる。
Here, an infrared image is used as a monochrome image acquired by an imaging device such as a camera.
As a result, for example, by implementing color arrangement processing on infrared images obtained by imaging near-infrared reflected light with an infrared camera or the like, it is possible to effectively control traffic violations and reduce the amount of data processing Thus, the processing burden can be reduced.
第13の発明に係る交通管理システムは、第1から第12の発明のいずれか1つに係る画像処理装置と、被写体に対して赤外光を照射する照明部と、照明部の照明領域を撮像する撮像装置と、を備えている。
ここでは、上述した画像処理装置と、被写体に対して赤外光を照射する照明部と、赤外光の反射光を撮像する撮像装置とを含む交通管理システムを構築する。
A traffic management system according to a thirteenth invention includes an image processing device according to any one of the first to twelfth inventions, an illumination unit that irradiates infrared light onto a subject, and an illumination area of the illumination unit. An imaging device for imaging.
Here, a traffic management system including the above-described image processing device, an illumination unit that irradiates infrared light onto the subject, and an imaging device that captures reflected light of the infrared light is constructed.
ここで、照明部および撮像装置は、例えば、交差点や直進道路等、交通違反や交通事故の発生しやすい場所に設置されていればよい。一方、画像処理装置は、例えば、交通違反の取締りを行う警察署等に設置されていてもよいし、画像処理装置の一部(画像取得部等)を、撮像装置等が設置された屋外に設置してもよい。
これにより、本交通管理システムによって、撮像時における信号機の色を正確に再現することで、交通違反の取締りや交通事故の検証を効率よく実施することができる。
Here, the illumination unit and the imaging device may be installed in a place where traffic violations and traffic accidents are likely to occur, such as intersections and straight roads. On the other hand, the image processing apparatus may be installed, for example, in a police station that controls traffic violations, or a part of the image processing apparatus (such as an image acquisition unit) may be installed outdoors where an imaging apparatus or the like is installed. May be installed.
Thus, the traffic management system can efficiently carry out traffic violation control and traffic accident verification by accurately reproducing the color of the traffic light at the time of imaging.
第14の発明に係る画像処理方法は、画像取得ステップと、信号検出ステップと、色判定ステップと、色設定ステップと、を備えている。画像取得ステップは、信号機の周辺を撮像する撮像装置からモノクロ画像を取得する。信号検出ステップは、画像取得ステップにおいて取得されたモノクロ画像に含まれる信号機の発光位置を検出する。色判定ステップは、信号検出ステップにおいて検出された発光位置に関する情報を取得し、信号機の設計レイアウトを参照して、画像取得ステップにおいて取得されたモノクロ画像に含まれる信号機の色を決定する。色設定ステップは、信号検出ステップにおいて検出されたモノクロ画像に含まれる信号機の発光位置の領域に、色判定ステップにおいて決定された信号機の色になるように配色処理を行い、信号機の領域がカラー化された画像を出力する。 An image processing method according to a fourteenth aspect includes an image acquisition step, a signal detection step, a color determination step, and a color setting step. In the image acquisition step, a monochrome image is acquired from an imaging device that images the periphery of the traffic light. In the signal detection step, the light emission position of the traffic light included in the monochrome image acquired in the image acquisition step is detected. In the color determination step, information on the light emission position detected in the signal detection step is acquired, and the color of the traffic light included in the monochrome image acquired in the image acquisition step is determined with reference to the design layout of the traffic light. In the color setting step, a color arrangement process is performed on the area of the light emission position of the traffic light included in the monochrome image detected in the signal detection step so that the color of the traffic light determined in the color determination step is obtained, and the traffic light area is colored. Output the image.
ここでは、例えば、信号機が設置された交差点等を走行する車両や歩行者を含む被写体に対して照射された赤外線の反射光を撮像する撮像装置によって撮像された複数の赤外線画像(モノクロ画像の一例)が取得される。そして、赤外線画像等のモノクロ画像に含まれる信号機の発光位置が検出され、信号機の設計レイアウトに関する情報に基づいて、モノクロ画像における信号機の発光位置の領域に配色処理が施されて、実際の信号機の色を再現したカラー画像が出力される。 Here, for example, a plurality of infrared images (an example of a monochrome image) captured by an imaging device that captures reflected infrared light emitted to a subject including a vehicle or a pedestrian traveling at an intersection where a traffic signal is installed. ) Is acquired. Then, the light emission position of the traffic light included in the monochrome image such as the infrared image is detected, and based on the information on the design layout of the traffic light, the color arrangement processing is performed on the area of the light emission position of the traffic light in the monochrome image, and the actual traffic light A color image that reproduces the color is output.
ここで、モノクロ画像に含まれる信号機について、モノクロ画像であるため、3色あるいは2色の色を正確に判定することは困難である。一方、赤外線の反射強度が非発光位置と比べて大きな差として現れるため、発光位置の特定は、比較的容易である。そして、信号機の設計上のレイアウトは、国や地方、設置場所によって決まっている。例えば、日本において一般的に使用されている横長の信号機の場合には、右から赤、黄、青の順で配置されている。また、日本の雪国等で用いられる縦長の信号機では、上から赤、黄、青の順で配置されている。さらに、歩行者用の信号機の場合には、上から赤、青の順に配置されている。 Here, since the traffic signal included in the monochrome image is a monochrome image, it is difficult to accurately determine three or two colors. On the other hand, since the reflected intensity of infrared rays appears as a large difference compared to the non-light emitting position, it is relatively easy to specify the light emitting position. The design layout of the traffic lights is determined by the country, region, and installation location. For example, in the case of a horizontally long traffic light that is generally used in Japan, they are arranged in order of red, yellow, and blue from the right. In addition, in a vertically long traffic light used in a snowy country in Japan, they are arranged in the order of red, yellow, and blue from the top. Furthermore, in the case of a pedestrian traffic light, they are arranged in the order of red and blue from the top.
また、撮像装置によって取得されるモノクロ画像は、所定時間間隔で断続的に撮像された画像であってもよいし、動画撮影のように連続的に撮像された画像であってもよい。また、配色処理が施されるモノクロ画像は、画像取得ステップにおいて取得された全てのモノクロ画像であってもよいし、所定の条件に基づいて選択された一部のモノクロ画像であってもよい。 In addition, the monochrome image acquired by the imaging device may be an image captured intermittently at a predetermined time interval, or may be an image captured continuously like moving image shooting. In addition, the monochrome image subjected to the color arrangement process may be all the monochrome images acquired in the image acquisition step, or may be a part of the monochrome images selected based on a predetermined condition.
そして、モノクロ画像における信号機の発光位置の領域に対する配色処理とは、モノクロ画像中における信号機の発光位置と信号機の設計レイアウト情報に基づいて、モノクロ画像中の信号機の発光位置に配色処理を施して、カラー画像を形成する処理を意味している。
これにより、例えば、警察署等において交通違反の取締りを実施する際や、交通事故発生時等において、その当時の信号機の実際の色を正確に再現したカラー画像を得ることができる。
And the color arrangement processing for the area of the light emission position of the traffic light in the monochrome image is based on the light emission position of the traffic light in the monochrome image and the design layout information of the traffic light, and performs the color arrangement processing on the light emission position of the traffic light in the monochrome image, It means a process for forming a color image.
Thereby, for example, when carrying out traffic violation control at a police station or when a traffic accident occurs, it is possible to obtain a color image that accurately reproduces the actual color of the traffic light at that time.
この結果、信号機周辺の撮像画像に含まれる信号機の色を正確に再現して、交通違反や交通事故の検証を実施することができる。 As a result, the traffic light and the traffic accident can be verified by accurately reproducing the color of the traffic light included in the captured image around the traffic light.
本発明に係る画像処理装置によれば、信号機周辺の撮像画像に含まれる信号機の色を正確に再現することができる。 With the image processing apparatus according to the present invention, it is possible to accurately reproduce the color of a traffic light included in a captured image around the traffic light.
(実施形態1)
本発明の一実施形態に係る画像処理装置について、図1〜図10を用いて説明すれば以下の通りである。
本実施形態に係る交通管理システム100では、交差点を通過する車両A1,A2に対して照射された近赤外線の反射成分をカメラ(撮像装置)103を用いて撮像し、警察署等において交通違反の取締りや交通事故の検証等を実施する。
(Embodiment 1)
An image processing apparatus according to an embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
In the
<交通管理システム100の構成>
交通管理システム100は、図1に示すように、センサ101と、照明部102と、カメラ(撮像装置)103と、画像処理装置10と、を備えている。
センサ101は、例えば、交差点内を走行する車両A1,A2の交通違反を検出するセンサであって、交通違反の検知結果を、画像処理装置10に含まれる違反検出部11へと送信する。そして、センサ101は、例えば、図2に示すように、交差点に設置された支柱111に取り付けられている。
<Configuration of
As illustrated in FIG. 1, the
The
照明部102は、例えば、近赤外線を照射する装置であって、センサ101と同様に、図2に示すように、交差点に設置された支柱111に取り付けられている。そして、照明部102は、交通違反の対象となる車両A1,A2等に対して近赤外線を照射する。また、照明部102は、画像処理装置10に含まれる照明制御部12によって、照射タイミング等を制御される。
The
なお、本実施形態において、照明部102から照射される近赤外線とは、赤色の可視光線に近い0.7〜2.5μmの波長を持つ電磁波を意味している。ここで、近赤外線は、可視光線に近い特性を持つことを利用して、赤外線カメラ等に使用される。
カメラ103は、照明部102から車両A1および信号機110等へ照射された近赤外線の反射を撮像する。そして、カメラ103は、例えば、センサ101および照明部102と同様に、図2に示すように、交差点に設置された支柱111に取り付けられている。
In the present embodiment, the near infrared ray irradiated from the
The
なお、カメラ103は、明るい時間帯は可視光を含む画像を取得し、暗い時間帯は近赤外線含む画像を撮像するように切り替えられてもよい。また、カメラ103による画像の撮像は、連続的に行われてもよいし、交通違反を検出した際に随時、行われてもよい。
また、本実施形態では、カメラ103によって取得されるモノクロ画像として、赤外線画像を用いているが、他のモノクロ画像を用いてもよい。
Note that the
In this embodiment, an infrared image is used as a monochrome image acquired by the
<画像処理装置10の構成>
画像処理装置10は、カメラ103によって撮像されたモノクロの赤外線画像(モノクロ画像の一種)の中から配色処理を施す画像を選択して、その選択された画像の信号機の領域に対して配色処理を施してカラー画像を生成する。そして、画像処理装置10は、例えば、交通違反の取り締まりを行う警察署等に設置される。また、画像処理装置10は、図1に示すように、違反検出部11、照明制御部12、画像取得部13、選択部14、第3記憶部15、信号検出部16、色判定部17、色設定部18、第2記憶部19、表示部20を備えている。
<Configuration of
The
違反検出部11は、交差点等に設置された走行中の車両A1,A2の走行状態等を検知するセンサ101における検知結果を受信して、交通違反の有無を検出する。
具体的には、違反検出部11は、図3に示すように、DB(データベース)11aと、判定手段11bと、を有している。
DB11aには、交通違反の立証条件に関する情報が保存されている。立証条件としては、例えば、信号無視の場合には、センサ101が設置された交差点における信号の切替タイミング等の情報が含まれる。なお、DB11aには、その他の交通違反の取締りを実施する各種交通違反の内容に応じて、それぞれの交通違反の立証に必要な条件等に関する情報が保存されていればよい。
The
Specifically, the
The
判定手段11bは、DB11aに保存された各種交通違反の立証条件と、センサ101から受信した検知結果(センサ出力)とを参照して、交通違反が発生しているか否かを判定する。例えば、信号無視の場合には、センサ101において赤信号の交差点に進入してきた車両A1,A2を検知した場合に、交通違反の発生有りとして判定する。
そして、判定手段11bは、信号無視の交通違反の発生有りとして、照明制御部12および選択部14に対して違反検出情報を出力する。
The determining
And the determination means 11b outputs violation detection information with respect to the
照明制御部12は、車両A1,A2に対して近赤外線を照射する照明部102を制御する。具体的には、違反検出部11の判定手段11bから違反検出情報を受信すると、その交通違反の対象となる走行中の車両A1等に対して、即座に近赤外線を照射するように、照明部102を制御する。
画像取得部13は、カメラ103によって撮像された複数の赤外線画像を取得する。そして、画像取得部13は、違反検出部11の判定手段11bから違反検出情報を受信すると、その交通違反の対象となる走行中の車両A1等に対して照射された近赤外線の反射を含む画像を撮像するようにカメラ103に撮影指令を送信する。そして、画像取得部13は、撮影指令を受けて撮像された交通違反に関係する赤外線画像、あるいは連続的に撮像された動画等の連続撮像画像を、カメラ103から受信する。
The
The
選択部14は、画像取得部13において取得された複数の赤外線画像について、交通違反の検出に必要な条件を満たす1枚または複数枚の赤外線画像を選択する。
具体的には、選択部14は、まず、図4に示すように、画像取得部13から受信した複数の赤外線画像と、違反検出情報(交通違反の有無)とに基づいて、交通違反に関連する赤外線画像を選択する。次に、選択部14は、第3記憶部15に保存された選択条件に基づいて、交通違反の証拠画像として最適な赤外線画像をさらに選択する。
The
Specifically, as illustrated in FIG. 4, the
ここで、後段にて詳述する第2記憶部15は、交通違反の証拠画像として適した画像の条件を記憶している。例えば、交通違反の種類に対して、赤外線画像に映っていなければならない内容(信号機やナンバープレート等)が対応付けて記憶されていればよい。
なお、選択部14において選択される赤外線画像は、交通違反の種類や赤外線画像の状態等に応じて、1枚であってもよいし複数枚を組み合わせてもよい。
Here, the 2nd memory |
In addition, the infrared image selected in the
そして、選択部14は、選択された赤外線画像の情報を出力する。なお、選択部14から出力される赤外線画像は、選択された赤外線画像に加えて、残りの非選択の赤外線画像も出力してもよい。
第3記憶部15は、交通違反の検出に必要な画像条件等の情報を保存する。
ここで、第3記憶部15に保存されている交通違反の検出に必要な画像条件とは、例えば、交通違反が信号無視の場合には、信号機と信号無視した車両等が含まれる画像であること等がある。そして、撮像された対象物が鮮明に撮像されており、ナンバープレートの文字認識や運転者の顔認識等に利用できること、等も含まれる。
And the
The
Here, the image conditions necessary for detecting traffic violations stored in the
信号検出部16は、まず、選択部14において選択された赤外線画像に含まれる信号機の領域を検出する。具体的には、信号検出部16は、赤外線画像に含まれる物体の形状等から信号機を検出する。次に、信号検出部16は、信号機の領域のうち、撮像時に点灯していた発光位置を検出し、この領域を配色領域として設定する。そして、信号検出部16は、選択された赤外線画像情報とともに、その画像における信号機の発光位置の領域に関する情報を出力する。
The
ここで、配色領域は、例えば、車両用の信号機の場合は、横方向または縦方向に並んだ3つの丸形状の領域であり、歩行者用の信号機の場合は、縦方向に並んだ2つの人型の領域である。車両用の信号機の場合、配色領域として矢印で表されることもある。
なお、これらの配色領域は、国や地域によって異なることがあるため、撮像対象の信号機の形状などに合わせて、予め信号機の外形形状や、配色領域の形状を記憶しておいてもよい。
Here, for example, in the case of a traffic signal for a vehicle, the color arrangement area is three circular regions arranged in the horizontal direction or the vertical direction, and in the case of a traffic signal for pedestrians, two color arrangement areas are arranged in the vertical direction. It is a humanoid area. In the case of a traffic signal for a vehicle, the color arrangement region may be represented by an arrow.
Since these color arrangement regions may differ depending on the country or region, the external shape of the traffic light or the color arrangement region may be stored in advance in accordance with the shape of the traffic light to be imaged.
また、カメラ103が固定配置され常に同じ領域が撮像される場合には、信号検出部16は、赤外線画像の中の特定の領域に信号機があることを前提とし、その領域において信号機の検出を行ってもよい。
さらに、信号検出部16による発光位置の検出は、赤外線の反射強度の差を検出することで容易に判定することができる。つまり、信号機の発光位置は、信号機の他の非発光位置の領域と比較して、赤外線画像上、明るく表示される傾向がある。よって、赤外線画像に含まれる信号機の発光位置の判定は、最も明るい領域を選択して設定すればよい。
In addition, when the
Furthermore, the detection of the light emission position by the
なお、信号検出部16による信号機の発光位置の検出は、他の方法を用いて実施されてもよい。
色判定部17は、信号検出部16において検出された赤外線画像に含まれる信号機における発光位置の領域に関する情報と、第1記憶部17aに保存された信号機のレイアウト情報とに基づいて、撮像当時の実際の信号機の発光色を判定する。
In addition, the detection of the light emission position of the traffic light by the
The
具体的には、色判定部17は、図5に示すように、信号検出部16から、選択部14において選択された赤外線画像の情報と、信号機の発光位置を示す信号領域情報とを取得する。そして、色判定部17は、第1記憶部17aに保存されている信号機のレイアウト情報を参照して、発光位置が何色であるかを判定する。
ここで、信号機のレイアウト情報とは、赤外線画像に含まれる信号機の3つあるいは2つの発光領域の配列を示す情報である。
Specifically, as illustrated in FIG. 5, the
Here, the traffic light layout information is information indicating the arrangement of three or two light emitting areas of the traffic light included in the infrared image.
信号機は、国やその地方ごとに、赤、黄、青等の発光領域の配列順が決められており、第1記憶部17aには、撮像対象の信号機の発光領域の配列情報(レイアウト情報)が保存されている。
例えば、日本において一般的に使用されている横長の信号機の場合には、右から赤、黄、青の順で配置されている。
The order of the light emitting areas of red, yellow, blue, etc. is determined for each country or region, and the
For example, in the case of a horizontally long traffic light that is generally used in Japan, they are arranged in order of red, yellow, and blue from the right.
これにより、色判定部17は、信号検出部16から発光位置に関する情報を受信することで、その発光位置がどの色で点灯しているかを判定することができる。つまり、赤外線画像が撮像された時の信号機の色を正確に判定することができる。
例えば、上述したように、横長の信号機の場合には、右から赤、黄、青の順で配置されているため、図6に示すように、赤外線画像上の左側が発光位置として検出されると、色判定部17は、信号機の色を「青」として判定する。また、赤外線画像上の中央が発光位置として検出されると、色判定部17は、信号機の色を「黄」として判定する。さらに、赤外線画像上の右側が発光位置として検出されると、色判定部17は、信号機の色を「赤」として判定する。
Accordingly, the
For example, as described above, in the case of a horizontally long traffic signal, the left side of the infrared image is detected as the light emission position as shown in FIG. 6 because the signals are arranged in the order of red, yellow, and blue from the right. Then, the
その後、色判定部17は、選択された赤外線画像に関する情報、その画像における信号機の発光位置に関する情報、撮像日時における実際の信号機の色に関する情報を出力する。
なお、信号機のレイアウト情報を保存する第1記憶部17aは、画像処理装置10内に設けられている必要はなく、外部入力として画像処理装置10へレイアウト情報を提供するような構成であってもよい。
Thereafter, the
The
色設定部18は、図7に示すように、色判定部17から、選択された赤外線画像の情報、検出された信号機の発光位置に関する情報、判定された信号機の色に関する情報を受信して、選択された赤外線画像の信号機の領域C1(図8参照)に対して、配色処理を実施する。
具体的には、色設定部18は、受信した赤外線画像に対して、信号機の領域C1に関する情報に基づいて配色処理を実施する発光位置の領域を設定するとともに、信号機の色情報に基づいてその領域に配色される色(例えば、赤、黄、青のいずれか1つ)を設定する。
As shown in FIG. 7, the
Specifically, the
そして、色設定部18は、図7に示すように、信号機の領域C1に配色処理されたカラー画像を、第2記憶部19へ送信して保存させる。また、色設定部18は、信号機の領域C1に配色処理されたカラー画像を、液晶表示ディスプレイ等の表示部20にも出力する。
ここで、色設定部18における配色処理は、図8に示す信号機の領域C1だけを配色処理の対象とする以外に、別の配色処理技術を用いて、車両の領域C2、車両番号の領域C3、運転者の領域C4、背景の領域C5も含めて画像全体を対象としてもよい。あるいは、信号機の領域C1に加えて、例えば、交通違反や交通事故に関係する車両の領域C2、車両番号の領域C3、運転者の顔等の領域C4に限定して、配色処理の対象としてもよい。
Then, as shown in FIG. 7, the
Here, the color setting process in the
なお、上記別の配色処理技術としては、例えば、特開2011−50049P号公報に開示された方法等、公知技術として周知の方法を用いることができる。なお、モノクロの赤外線画像をカラー画像化する技術としては、この方法に限らず、他の公知技術を用いてもよい(上記特許文献2〜6参照)。
第2記憶部19は、色設定部18から、信号機の領域C1が配色処理されたカラー画像を受信して保存する。そして、第2記憶部19に保存されたカラー画像は、警察署等において事後的に交通違反の取締り、交通事故の検証等が実施される際に、取り出されて使用される。
In addition, as said another color arrangement processing technique, a well-known method can be used, for example, the method disclosed by Unexamined-Japanese-Patent No. 2011-50049P. The technique for converting a monochrome infrared image into a color image is not limited to this method, and other known techniques may be used (see Patent Documents 2 to 6 above).
The
表示部20は、例えば、交通違反の取締りを行う警察署等に設置された液晶表示ディスプレイやPC用のモニタ等である。そして、表示部20は、色設定部18において配色処理が施されたカラー画像を受信して、交通違反に関する情報とともにカラー画像を表示する。
<表示部20における表示態様>
本実施形態の交通管理システム100では、交通違反の取締りを実施する警察署等に設置された表示部20において、以下のような表示態様で、信号機の領域C1に配色処理が施されたカラー画像を含む交通違反に関する各種情報を表示させる。
The
<Display Mode on
In the
(信号無視の場合)
交通違反が信号無視の場合には、図9に示すように、表示画面S1において、1つの交通違反に関する情報を1つの画面内に全て表示する。
表示画面S1は、図9に示すように、違反内容表示領域31、特定用画像表示領域32、および人物情報表示領域33という3つの表示領域を有している。
(When signal is ignored)
When the traffic violation is signal ignorance, as shown in FIG. 9, all the information related to one traffic violation is displayed in one screen on the display screen S1.
As shown in FIG. 9, the display screen S <b> 1 has three display areas: a violation
違反内容表示領域31には、違反内容(例えば、赤信号無視)、違反場所、画像の撮影日時が表示されている。本実施形態では、図9に示すように、1枚のカラー画像と2枚のモノクロ画像とを用いて交通違反を立証しているため、カラー画像およびモノクロ画像の元になる赤外線画像が撮像された年月日秒まで記載される。
特定用画像表示領域32には、違反内容表示領域31に表示された違反内容を立証するために信号機の領域C1に配色処理が施されたカラー画像が表示される。本実施形態では、図9に示すように、1枚の違反特定用カラー画像P1、2枚のモノクロの人物特定用画像P2,P3が表示されている。
The violation
In the specifying
違反特定用カラー画像P1は、対向車線の信号が赤信号である状態で、交差点内を対象車両が走行している状態を示している。通常、対向車線の信号と対象車両の走行している車線の信号とは、同期して同じ表示になっている。このため、このカラー画像は違反特定用カラー画像P1として、違反の立証が可能と判定され抽出されたものである。
人物特定用画像P2は、違反特定用カラー画像P1において信号無視と判定された違反車両の前面の画像のうち、画像処理によって車両番号(ナンバープレート)の部分を拡大して表示している。この画像によって、違反車両の車両番号を特定することで、予め登録されている車検情報等を参照し、違反車両の所有者の氏名、あるいは使用者(企業)の名称等を特定することができる。
The violation specifying color image P1 shows a state in which the target vehicle is traveling in the intersection in a state where the signal of the oncoming lane is a red signal. Usually, the signal of the opposite lane and the signal of the lane in which the target vehicle is traveling are displayed in synchronism with each other. For this reason, this color image is extracted as a violation specifying color image P1 which is determined to be able to prove the violation.
The person specifying image P2 displays an enlarged vehicle number (number plate) portion of the front image of the violating vehicle determined to be ignored in the violation specifying color image P1 by image processing. By identifying the vehicle number of the violating vehicle from this image, it is possible to identify the name of the owner of the violating vehicle or the name of the user (company) by referring to pre-registered vehicle inspection information or the like. .
人物特定用画像P3は、違反特定用カラー画像P1において信号無視と判定された違反車両の前面の画像のうち、画像処理によって運転席付近を拡大して表示している。この画像によって、違反車両の運転者、同乗者の顔を特定することで、予め登録されている免許証の顔写真情報等を参照し、違反車両の運転者、同乗者の氏名を特定することができる。
人物情報表示領域33には、特定用画像表示領域32に表示された人物特定用画像P2,P3を用いて特定された人物(運転者、所有者、使用者等)に関する情報を表示する。例えば、表示される運転者情報としては、運転者の氏名、住所、免許証番号、違反の履歴、減点数等のデータが含まれる。
The person specifying image P3 is an enlarged image of the vicinity of the driver's seat by image processing among the images of the front side of the violating vehicle determined to ignore the signal in the violation specifying color image P1. By identifying the driver's face and the passenger's face with this image, refer to the face photo information etc. of the license registered in advance, and specify the name of the driver and passenger's name of the violating vehicle Can do.
In the person information display area 33, information related to the person (driver, owner, user, etc.) specified using the person specifying images P2, P3 displayed in the specifying
ここで、本実施形態の交通管理システム100では、上述したように、画像取得部13から受信した大量の赤外線画像の中から交通違反の検出に最適な画像に対して選択的に信号機の領域の配色処理を実施している。
これにより、全ての赤外線画像の信号機の領域に配色処理を施す場合と比較して、配色処理に要するデータ処理の負担を大幅に低減することができる。
Here, in the
As a result, the burden of data processing required for the color arrangement process can be greatly reduced as compared with the case where the color arrangement process is performed on the traffic light areas of all infrared images.
そして、最終的に、カラー画像が保存される第2記憶部19は、全ての赤外線画像に配色処理が施されたカラー画像を保存する場合と比較して、記憶容量を大幅に削減することができる。
また、本実施形態では、選択された赤外線画像に含まれる信号機の領域C1に絞って配色処理を実施するため、さらに効果的にデータ処理量を低減しつつ、第2記憶部19の記憶容量の増大を回避することができる。
Finally, the
Further, in the present embodiment, since the color arrangement processing is performed by focusing on the traffic signal area C1 included in the selected infrared image, the data processing amount can be reduced more effectively, and the storage capacity of the
<本実施形態の配色処理フロー>
本実施形態の交通管理システム100では、画像処理装置10において、図10に示すフローチャートに従って、カメラ103によって取得した赤外線画像の中から、交通違反や交通事故の検出、車両の特定等に必要な条件を満たす赤外線画像を選択して配色処理を行う。
<Color scheme processing flow of this embodiment>
In the
具体的には、図10に示すように、まず、ステップS11において、センサ101において、例えば、信号無視等の交通違反速の車両を検出する。そして、センサ101は、違反検知情報を、画像処理装置10の違反検出部11へと送信する。
次に、ステップS12において、違反検出部11において、DB11aに保存された各種条件等を参照して、交通違反の検出の有無について判定を行う。
Specifically, as shown in FIG. 10, first, in step S11, the
Next, in step S12, the
ここで、交通違反の発生有りと判定した場合には、ステップS13へと進む。一方、交通違反の発生無しと判定した場合には、再び、ステップS11へと戻る。
次に、ステップS13において、違反検出部11から違反検出情報を受信した照明制御部12が照明部102に照明指令を出す。
次に、ステップS14において、照明制御部12から照明指令を受信した照明部102は、違反車両に対して近赤外線を照射する。
If it is determined that a traffic violation has occurred, the process proceeds to step S13. On the other hand, if it is determined that no traffic violation has occurred, the process returns to step S11 again.
Next, in step S <b> 13, the
Next, in step S14, the
次に、ステップS15において、照明部102から近赤外線が照射されるタイミングに同期して、カメラ103が違反車両を含む赤外線画像を1または複数取得する。
次に、ステップS16において、カメラ103において撮像され画像取得部13において取得された複数の赤外線画像の中から、選択部14が、第3記憶部15に保存された交通違反の立証に必要な条件等を参照して、配色処理の対等となる赤外線画像を1または複数枚選択する。
Next, in step S <b> 15, the
Next, in step S <b> 16, conditions necessary for the verification of the traffic violation stored in the
次に、ステップS17において、ステップS16において選択された赤外線画像における信号機の領域C1(図8参照)と発光位置(図6参照)とを検出する。
ここで、信号機の領域C1の検出は、赤外線画像に含まれる物体の形状等から信号機を検出し、そのうちの発光部分に相当する3つあるいは2つの領域を配色する候補領域として設定すればよい。
Next, in step S17, the traffic light region C1 (see FIG. 8) and the light emission position (see FIG. 6) in the infrared image selected in step S16 are detected.
Here, the signal area C1 may be detected by detecting the signal from the shape of the object included in the infrared image and setting three or two areas corresponding to the light emitting portion as candidate areas to be colored.
また、発光部分の検出は、発光部分と非発光部分との赤外線の反射強度の差を利用して、信号機における3つあるいは2つの配色の候補領域のうち、最も白っぽい(明るい)領域を発光部分として設定すればよい。
次に、ステップS18において、選択部14において選択された赤外線画像に含まれる信号機の発光位置と、その信号機のレイアウト情報(発光位置の配置)とに基づいて、赤外線画像の撮像時における実際の信号機の色の情報を設定する。
In addition, the light emitting part is detected by utilizing the difference in infrared reflection intensity between the light emitting part and the non-light emitting part, and the lightest part (lightest) of the three or two color scheme candidate areas in the traffic light is selected as the light emitting part. Can be set as
Next, in step S18, based on the light emission position of the traffic signal included in the infrared image selected by the
次に、ステップS19において、ステップS17において設定された信号機の領域C1における発光位置に対して、ステップS18において設定された色の情報を反映させるように配色処理を実施する。
次に、ステップS20において、色設定部18において生成されたカラー画像を、第2記憶部19に保存する。そして、警察署等において交通違反の取締り、交通事故の検証等を実施する際には、警察署に設置された表示部20に対して、カラー画像を出力する。
Next, in step S19, a color arrangement process is performed so that the color information set in step S18 is reflected on the light emission position in the traffic signal area C1 set in step S17.
Next, in step S <b> 20, the color image generated by the
本実施形態の交通管理システム100では、以上のように、交通違反の取締りや交通事故の検証を実施する警察署等において、連続的あるいは断続的に撮像された複数の赤外線画像の中から、交通違反の内容や違反車両、運転者等を特定するための証拠となる重要な画像を選択する。そして、選択された1または複数の赤外線画像に含まれる信号機の領域に配色処理を施したカラー画像を形成する。
In the
これにより、交通違反の取締りや交通事故の検証を実施する際に重要な情報となる信号機の色を、正確に再現した画像を得ることができる。よって、交通違反の有無の特定や交通事故における状況把握を効率よく実施することができる。
また、必要最小限の赤外線画像を抽出して、そこに含まれる信号機の領域だけに配色処理を実施するため、カメラ103によって取得された全ての赤外線画像の信号機の領域に配色処理を実施する場合と比較して、データ処理量を大幅に低減することができる。
As a result, it is possible to obtain an image that accurately reproduces the color of the traffic light, which is important information when carrying out traffic violation control and traffic accident verification. Therefore, it is possible to efficiently identify whether there is a traffic violation or to grasp the situation in a traffic accident.
In addition, when extracting the minimum necessary infrared image and performing the color arrangement process only on the traffic signal area included therein, the color arrangement process is performed on the signal area of all infrared images acquired by the
さらに、配色処理が施される選択済みの赤外線画像においても、交通違反等の特定に重要な信号機の領域だけに配色処理を実施することで、データ処理量をさらに低減しつつ、交通違反の取締り効率を向上させることができる。
(実施形態2)
本実施形態に係る交通管理システム200および画像処理装置210について、図11を用いて説明すれば以下の通りである。
In addition, even for selected infrared images that are subject to color schemes, traffic color enforcement is performed while further reducing the amount of data processing by implementing color schemes only on traffic signal areas that are important for identifying traffic violations. Efficiency can be improved.
(Embodiment 2)
The
なお、本実施形態の交通管理システム200では、センサではなく、カメラ103によって撮像された赤外線画像を用いて交通違反の検出を行う点で、上記実施形態1とは異なっている。その他の構成については、上記実施形態1で説明した構成と同一の機能を有することから、ここでは同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。
本実施形態の交通管理システム200では、照明部102による近赤外線の照射、カメラ103による撮像は連続的に行われる。
Note that the
In the
そして、画像取得部13は、カメラ103において連続的に撮像された赤外線画像を受信して、違反検出部11および選択部14へと送信する。
違反検出部11では、赤外線画像に含まれる車両の交通違反の有無について判定を行い、判定結果を選択部14へと送信する。
なお、違反検出部11における違反検出は、上記実施形態1と同様に、DB11aに保存された各種条件を参照して、判定手段11bによって行われる。
Then, the
The
The violation detection in the
選択部14は、違反検出部11から交通違反の検出有りとの判定結果を受信した場合に、その交通違反の検出時に使用された赤外線画像のうち、交通違反の立証に必要な条件を満たす赤外線画像を選択し、信号検出部16へと送信する。
なお、選択部14における交通違反の立証に必要な条件は、上記実施形態1と同様に、第3記憶部15に保存されている。
When the
Note that the conditions necessary for verifying the traffic violation in the
信号検出部16は、選択部14において選択された赤外線画像に含まれる信号機の領域とその発光位置の領域とを検出する。そして、信号検出部16は、選択された赤外線画像情報とともに、その画像における信号機の発光位置に関する情報を出力する。
色判定部17は、選択部14において選択された赤外線画像に含まれる信号機の発光位置と、第1記憶部17aに保存されたその信号機のレイアウト情報(発光位置の配置)とに基づいて、赤外線画像の撮像時における実際の信号機の色の情報を設定する。
The
Based on the light emission position of the traffic signal included in the infrared image selected by the
色設定部18では、選択部14において選択された赤外線画像の信号機の発光位置の領域に対して配色処理を実施して、カラー画像を生成する。そして、色設定部18は、生成したカラー画像を第2記憶部19に保存するとともに、表示部20へ出力する。
本実施形態の交通管理システム200によれば、交通違反を検出するためのセンサ等を用いることなく、交通違反の取締りや交通事故の検証等を実施する際に、当時の信号機の色を正確に反映させたカラー画像を得ることができるという、上記実施形態1と同様の効果を得ることができる。
The
According to the
なお、違反検出部11において信号機の色を検出する必要がある場合には、色判定部17および第1記憶部17aにおける信号機の色の判定と同様の検出方法を用いてもよい。
また、必要最小限の赤外線画像だけを抽出して、配色処理を実施するため、カメラ103によって取得された全ての赤外線画像に配色処理を実施する場合と比較して、データ処理量を大幅に低減することができるという効果も奏する。
When the
In addition, since only the minimum necessary infrared image is extracted and the color arrangement process is performed, the data processing amount is significantly reduced compared to the case where the color arrangement process is performed on all infrared images acquired by the
さらに、配色処理が施される選択済みの赤外線画像においても、交通違反の特定等に重要な信号機の色を反映させるために信号機の発光位置の領域だけに配色処理を実施することで、データ処理量をさらに低減しつつ、交通違反の取締り等の効率を向上させることができる。
(実施形態3)
本実施形態に係る交通管理システム300および画像処理装置310について、図12を用いて説明すれば以下の通りである。
In addition, even in selected infrared images that are subjected to color scheme processing, data processing is performed by performing color scheme processing only in the area of the light emission position of the traffic light in order to reflect the color of the traffic light important for identifying traffic violations, etc. While reducing the amount, the efficiency of traffic violation control can be improved.
(Embodiment 3)
The
なお、本実施形態の交通管理システム300では、カメラ103によって連続的に撮像された赤外線画像を、一旦、全て保存する第4記憶部21を備えている点で、上記実施形態1,2とは異なっている。
また、本実施形態では、センサではなく、カメラ103によって撮像された赤外線画像を用いて交通違反の検出を行う点で、上記実施形態2と共通である。
The
Further, the present embodiment is common to the second embodiment in that a traffic violation is detected using an infrared image captured by the
その他の構成については、上記実施形態1,2で説明した構成と同一の機能を有することから、ここでは同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。
本実施形態の交通管理システム300では、上記実施形態2と同様に、照明部102による近赤外線の照射、カメラ103による撮像は連続的に行われる。
そして、画像取得部13は、カメラ103において連続的に撮像された赤外線画像を受信して、全ての赤外線画像を一旦保存する第4記憶部21へと送信する。
Other configurations have the same functions as the configurations described in the first and second embodiments, and thus are denoted by the same reference numerals and detailed description thereof is omitted.
In the
And the
違反検出部11では、警察署等において交通違反の取締りを実施する際に、第4記憶部21から連続的に取得された赤外線画像を用いて、事後的に、車両の交通違反の有無について判定を行い、判定結果を選択部14へと送信する。
なお、このとき、第4記憶部21に保存された赤外線画像は、選択部14へも送信される。
The
At this time, the infrared image stored in the
ここで、違反検出部11における違反検出は、上記実施形態1,2と同様に、DB11aに保存された各種条件を参照して、判定手段11bによって行われる。
選択部14は、違反検出部11から交通違反の検出有りとの判定結果を受信した場合に、その交通違反の検出時に使用された赤外線画像のうち、交通違反の立証に必要な条件を満たす赤外線画像を選択し、信号検出部16へと送信する。
Here, violation detection in the
When the
なお、選択部14における交通違反の立証に必要な条件は、上記実施形態1,2と同様に、第3記憶部15に保存されている。
信号検出部16は、選択部14において選択された赤外線画像に含まれる信号機の領域とその発光位置の領域とを検出する。そして、信号検出部16は、選択された赤外線画像情報とともに、その画像における信号機の発光位置に関する情報を出力する。
Note that the conditions necessary for verifying the traffic violation in the
The
色判定部17は、選択部14において選択された赤外線画像に含まれる信号機の発光位置と、第1記憶部17aに保存されたその信号機のレイアウト情報(発光位置の配置)とに基づいて、赤外線画像の撮像時における実際の信号機の色の情報を設定する。
色設定部18では、選択部14において選択された赤外線画像の信号機の発光位置の領域に対して配色処理を実施して、カラー画像を生成する。そして、色設定部18は、生成したカラー画像を第2記憶部19に保存するとともに、表示部20へ出力する。
Based on the light emission position of the traffic signal included in the infrared image selected by the
The
本実施形態の交通管理システム300によれば、交通違反を検出するためのセンサ等を用いることなく、交通違反の取締りや交通事故の検証等を実施する際に、当時の信号機の色を正確に反映させたカラー画像を得ることができるという、上記実施形態1,2と同様の効果を得ることができる。
また、必要最小限の赤外線画像だけを抽出して、配色処理を実施するため、カメラ103によって取得された全ての赤外線画像に配色処理を実施する場合と比較して、データ処理量を大幅に低減することができるという効果も奏する。
According to the
In addition, since only the minimum necessary infrared image is extracted and the color arrangement process is performed, the data processing amount is significantly reduced compared to the case where the color arrangement process is performed on all infrared images acquired by the
さらに、配色処理が施される選択済みの赤外線画像においても、交通違反の特定等に重要な信号機の色を反映させるために信号機の領域だけに配色処理を実施することで、データ処理量をさらに低減しつつ、交通違反の取締り等の効率を向上させることができる。
(実施形態4)
本実施形態に係る交通管理システム400および画像処理装置410について、図13を用いて説明すれば以下の通りである。
Furthermore, even in the selected infrared image to be subjected to the color scheme, the data processing amount can be further increased by performing the color scheme only on the traffic signal area in order to reflect the color of the traffic signal important for identifying traffic violations. While reducing, it is possible to improve the efficiency of traffic violation control.
(Embodiment 4)
The
なお、本実施形態の交通管理システム400では、センサ101を用いて交通違反の検出を行う点で、上記実施形態1と共通している。そして、カメラ103によって連続的に撮像された赤外線画像を、一旦、全て保存する第4記憶部21を備えている点で、上記実施形態1,2とは異なり、上記実施形態3と共通している。
その他の構成については、上記実施形態1〜3で説明した構成と同一の機能を有することから、ここでは同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。
Note that the
Other configurations have the same functions as the configurations described in the first to third embodiments, and thus the same reference numerals are given here, and detailed descriptions thereof are omitted.
本実施形態の交通管理システム400では、センサ101によって交通違反の有無を検出する。
照明部102による近赤外線の照射およびカメラ103による赤外線画像の撮像は、上記実施形態2,3と同様に、連続的に行われる。
画像取得部13は、違反検出部11における交通違反の検出の有無に関わらず、カメラ103において連続的に撮像された赤外線画像を受信して、全ての赤外線画像を一旦保存する第4記憶部21へと送信する。
In the
Near-infrared irradiation by the
The
違反検出部11では、警察署等において事後的に交通違反の取締りを実施する際に、センサ101において交通違反が検出された時間等を参照して第4記憶部21から連続的に取得された赤外線画像の一部を用いて、車両の交通違反の有無について判定を行い、判定結果を選択部14へと送信する。
なお、このとき、第4記憶部21に保存された赤外線画像は、選択部14へも送信される。
The
At this time, the infrared image stored in the
ここで、違反検出部11における違反検出は、上記実施形態1〜3と同様に、DB11aに保存された各種条件を参照して、判定手段11bによって行われる。
選択部14では、違反検出部11から交通違反の検出有りとの判定結果を受信した場合に、その交通違反の検出時に使用された赤外線画像のうち、交通違反の立証に必要な条件を満たす赤外線画像を選択し、信号検出部16へと送信する。
Here, violation detection in the
When the
なお、選択部14における交通違反の立証に必要な条件は、上記実施形態1〜3と同様に、第3記憶部15に保存されている。
信号検出部16は、選択部14において選択された赤外線画像に含まれる信号機の領域とその発光位置の領域とを検出する。そして、信号検出部16は、選択された赤外線画像情報とともに、その画像における信号機の発光位置に関する情報を出力する。
Note that the conditions necessary for verifying the traffic violation in the
The
色判定部17は、選択部14において選択された赤外線画像に含まれる信号機の発光位置と、第1記憶部17aに保存されたその信号機のレイアウト情報(発光位置の配置)とに基づいて、赤外線画像の撮像時における実際の信号機の色の情報を設定する。
色設定部18では、選択部14において選択された赤外線画像の信号機の発光位置の領域に対して配色処理を実施して、カラー画像を生成する。そして、色設定部18は、生成したカラー画像を第2記憶部19に保存するとともに、表示部20へ出力する。
Based on the light emission position of the traffic signal included in the infrared image selected by the
The
本実施形態の交通管理システム400では、交通違反を検出するためのセンサ等を用いて交通違反の発生の有無をリアルタイムで検出することができる。そして、事後的に交通違反の取締り等を実施する際には、このセンサ101によって交通違反が検出された時間帯に撮像された複数の赤外線画像や赤外線動画の中から、最も交通違反の立証に適した赤外線画像等を取り出して、配色処理を実施する。
In the
これにより、交通違反を検出するためのセンサ等を用いることなく、交通違反の取締りや交通事故の検証等を実施する際に、当時の信号機の色を正確に反映させたカラー画像を得ることができるという、上記実施形態1〜3と同様の効果を得ることができる。
また、必要最小限の赤外線画像だけを抽出して、配色処理を実施するため、カメラ103によって取得された全ての赤外線画像に配色処理を実施する場合と比較して、データ処理量を大幅に低減することができるという効果も奏する。
This makes it possible to obtain a color image that accurately reflects the color of the traffic lights at the time when carrying out traffic violation control, traffic accident verification, etc., without using sensors for detecting traffic violations. An effect similar to that of the first to third embodiments can be obtained.
In addition, since only the minimum necessary infrared image is extracted and the color arrangement process is performed, the data processing amount is significantly reduced compared to the case where the color arrangement process is performed on all infrared images acquired by the
さらに、配色処理が施される選択済みの赤外線画像においても、交通違反の特定等に重要な信号機の色を反映させるために信号機の領域だけに配色処理を実施することで、データ処理量をさらに低減しつつ、交通違反の取締り等の効率を向上させることができる。
[他の実施形態]
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
Furthermore, even in the selected infrared image to be subjected to the color scheme, the data processing amount can be further increased by performing the color scheme only on the traffic signal area in order to reflect the color of the traffic signal important for identifying traffic violations. While reducing, it is possible to improve the efficiency of traffic violation control.
[Other Embodiments]
As mentioned above, although one Embodiment of this invention was described, this invention is not limited to the said embodiment, A various change is possible in the range which does not deviate from the summary of invention.
(A)
本発明の他の実施形態に係る交通管理システム500および画像処理装置510は、例えば、図14に示すような構成であってもよい。
具体的には、交通管理システム500は、図14に示すように、インターネットやLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等のネットワークNによって外部の交通違反取締装置(カメラ103)に接続される。また、交通管理システム500は、記憶装置160に接続される。
(A)
The
Specifically, as shown in FIG. 14, the
交通管理システム500は、コンピュータ端末により構成され、CPU(Central Processing Unit)150、RAM(Random Access Memory)151、出力部152、通信部153、入力部154、および画像処理装置510等を備えている。
CPU150は、各種の演算処理等を実行するとともに、RAM151に読み込まれて展開される所定の制御プログラムを実行する。この制御プログラムにより、交通管理システム500に含まれる各構成の機能が実行される。
The
The
RAM151は、SRAM(Static RAM)またはDRAM(Dynamic RAM)等のメモリ素子によって構成され、CPU150の処理過程で発生したデータ等の記憶を行う。
出力部152は、画像および音声等のアナログ信号またはデジタル信号を伝送するケーブルなどを接続する接続端子を有している。そして、出力部152は、これらのケーブルを介して、上述した各実施形態の表示部20に接続されている。出力部152は、表示制御手段(図示せず)の指令に応じて記憶装置160から読み出された各種の情報を画像信号に変換し、ケーブルを介して表示部20へ出力する。
The
The
通信部153は、通信ケーブルを接続するための接続端子あるいは無線通信インターフェースを有し、ネットワークNに接続される。通信部153は、ネットワークNに接続された交通違反取締装置(センサ101、カメラ103等)との間でデータの送受信を行う。
入力部154は、(マウス、キーボード、画面上で操作するタッチパネル等)により構成される。入力部154は、ユーザの操作による情報の入力およびメニューの選択等を受け付けて、受け付けた操作内容をCPU150へ通知する。
The
The
記憶装置160は、半導体メモリ、磁気記録媒体、光記録媒体等によって構成される。なお、上述した各実施形態の第1記憶部17a、第2記憶部19、第3記憶部15、第4記憶部21は、この記憶装置160に含まれるものであってもよいし、別途接続された大容量記憶装置であってもよい。また、記憶装置160はネットワークを介して交通管理システム500に接続されていてもよい。
The
(B)
上記実施形態では、交通違反の発生を検知した後、交通違反の立証に関係する赤外線画像を選択して、その画像に対して信号機の領域に配色処理を実施する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、交通違反の発生の有無に関わらず、連続的あるいは断続的に撮像された全ての赤外線画像の信号機の領域に配色処理を実施してもよい。つまり、上述した各実施形態1〜4の選択部14を持たない構成であってもよい。
(B)
In the above-described embodiment, an example has been described in which after an occurrence of a traffic violation is detected, an infrared image related to the verification of the traffic violation is selected, and a color arrangement process is performed on the traffic light area on the image. However, the present invention is not limited to this.
For example, the color arrangement processing may be performed on the areas of traffic signals of all infrared images captured continuously or intermittently regardless of whether or not a traffic violation occurs. That is, the structure which does not have the
この場合には、取得された赤外線画像の全てに配色処理が実施されるため、全ての赤外線画像に含まれる信号機の撮像当時の実際の色を再現したカラー画像を得ることができる。
ここで、本実施形態では、配色処理の対象領域が信号機の領域に限定されている。このため、取得した全ての赤外線画像に配色処理を実施した場合でも、データ処理量の増大も最小限に抑えることができる。
In this case, since color arrangement processing is performed on all of the acquired infrared images, it is possible to obtain a color image that reproduces the actual colors at the time of imaging of the traffic lights included in all the infrared images.
Here, in this embodiment, the target area of the color arrangement process is limited to the area of the traffic light. For this reason, even when color arrangement processing is performed on all acquired infrared images, an increase in the amount of data processing can be minimized.
(C)
上記実施形態では、画像処理装置10が、交通違反の有無を検出する違反検出部11を備えている例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
本発明の適用範囲としては、交通違反の発生は必須ではないため、違反検出部を持たない画像処理装置およびこれを備えた交通管理システムであってもよい。
この場合には、交通事故発生時における信号機の色を正確に再現した画像を得ることで、交通事故の検証に有効に活用することができる。
(C)
In the said embodiment, the
As the scope of application of the present invention, since the occurrence of traffic violation is not essential, an image processing device having no violation detection unit and a traffic management system including the image processing device may be used.
In this case, by obtaining an image that accurately reproduces the color of the traffic light when a traffic accident occurs, it can be used effectively for verification of the traffic accident.
(D)
上記実施形態では、図6に示すように、日本で一般的に使用される横長の信号機を例として挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
(D)
In the said embodiment, as shown in FIG. 6, it demonstrated taking the case of the horizontally long traffic signal generally used in Japan. However, the present invention is not limited to this.
例えば、縦長の3色の信号機や歩行者用の2色の信号機に対しても、同様に、本発明の適用が可能である。
具体的には、日本の雪国等で用いられる縦長の信号機では、上から赤、黄、青の順で3色が配置されている。さらに、歩行者用の信号機の場合には、上から赤、青の順に2色が配置されている。
以上のように、本発明の交通管理システムおよび画像処理装置が導入される国や地域等に設置された信号機のレイアウト情報を用いて、発光位置の色を判定することで、正確かつ容易に実際の信号機の色を再現した画像を得ることができる。
For example, the present invention can be similarly applied to a vertically long three-color traffic light or a pedestrian two-color traffic light.
Specifically, in a vertically long traffic light used in a snowy country in Japan, three colors are arranged in the order of red, yellow, and blue from the top. Furthermore, in the case of a pedestrian traffic light, two colors are arranged in the order of red and blue from the top.
As described above, the color of the light emitting position is determined accurately and easily by using the layout information of the traffic light installed in the country or region where the traffic management system and the image processing apparatus of the present invention are introduced. An image that reproduces the color of the traffic light can be obtained.
(E)
上記実施形態では、交通違反の検出時には、赤外線の照射タイミングに合わせてカメラ103によって複数の赤外線画像を取得する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
(E)
In the above-described embodiment, an example in which a plurality of infrared images are acquired by the
例えば、動画撮影時のように、連続的に交差点内の状況を撮像した複数の赤外線画像をカメラによって取得してもよい。
この場合には、交通違反とは直接関係のない赤外線画像が大量に取得されることになる。このため、本発明の適用時には、全ての赤外線画像に配色処理を実施する場合と比較して、データ処理量の低減効果もより大きくなり、第2記憶部19の記憶容量の増大も抑制できるという点で、より好ましい。
For example, as in moving image shooting, a plurality of infrared images obtained by continuously capturing the situation in the intersection may be acquired by the camera.
In this case, a large number of infrared images that are not directly related to traffic violations are acquired. For this reason, when the present invention is applied, the effect of reducing the amount of data processing is greater and the increase in the storage capacity of the
(F)
上記実施形態では、カメラ103によって走行車両の正面から撮像された赤外線画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、運転者等の人物を特定するために必要な条件を満たす赤外線画像を選択して信号機の領域に配色処理を行う例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
(F)
In the above embodiment, using an infrared image captured from the front of the traveling vehicle by the
例えば、走行車両の後部を撮像する方向にカメラを設置して取得された赤外線画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、違反車両の所有者を特定するために必要な条件を満たす赤外線画像を選択してもよい。
この場合には、違反車両の運転者は画像から特定できないため、違反車両の車両番号等から所有者を特定すればよい。
For example, using an infrared image acquired by installing a camera in the direction of imaging the rear of the traveling vehicle, an infrared image that satisfies the conditions necessary for identifying the content of the traffic violation, the offending vehicle, and the owner of the offending vehicle May be selected.
In this case, since the driver of the violating vehicle cannot be specified from the image, the owner may be specified from the vehicle number of the violating vehicle.
また、走行車両の後部を撮像する方向にカメラを設置した場合には、信号機110の正面と違反車両とが1枚の画像中に含まれるように撮像することができる。この場合には、この1枚の画像から、信号無視の違反車両とその所有者とを特定することができる可能性がある。
よって、運転者の特定が交通違反として認定するための必須条件でない場合には、走行車両の後部を撮像する方向にカメラを設置してもよい。
Further, when the camera is installed in the direction in which the rear portion of the traveling vehicle is imaged, it is possible to capture so that the front of the
Therefore, when the identification of the driver is not an indispensable condition for certifying as a traffic violation, the camera may be installed in a direction in which the rear portion of the traveling vehicle is imaged.
(G)
上記実施形態では、交通管理システム100,200,300,400が、液晶ディスプレイ等の表示部20を含む構成を例として挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、液晶ディスプレイ等の表示部を含まないシステムとして、本発明の交通管理システムおよび画像処理装置を構成してもよい。
この場合には、外部装置として、液晶ディスプレイ等の表示手段を用いることで、簡素な構成により効率よく交通違反の取締りを実施することができるという、上記と同様の効果を得ることができる。
(G)
In the said embodiment, the traffic management system 100,200,300,400 demonstrated and demonstrated the structure containing the
For example, the traffic management system and the image processing apparatus of the present invention may be configured as a system that does not include a display unit such as a liquid crystal display.
In this case, by using a display means such as a liquid crystal display as an external device, it is possible to obtain the same effect as described above that it is possible to efficiently control traffic violations with a simple configuration.
(H)
上記実施形態では、図2に示すように、1車線に対して1つのセンサ101やカメラ103等を設置して、交通違反の検出と赤外線画像の取得を行う例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
(H)
In the above embodiment, as illustrated in FIG. 2, an example in which one
例えば、複数の車線に対して1台のセンサやカメラを設置して、違反内容等を特定するための画像を取得してもよい。
この場合には、複数の車線をカバーする視野範囲および解像度を持つカメラを設置することで、複数車線を走行する対象車両の中から違反車両を効果的に検出することができる。よって、システムの構成をより簡素化することができる。
For example, one sensor or camera may be installed for a plurality of lanes, and an image for specifying the violation content may be acquired.
In this case, by installing a camera having a field-of-view range and resolution that covers a plurality of lanes, a violation vehicle can be effectively detected from the target vehicles traveling in the plurality of lanes. Therefore, the system configuration can be further simplified.
さらに、カメラの撮影方向は、道路の走行方向に沿った方向に限定されるものではない。
例えば、交差点の曲がり角の部分に設けられた支柱等にカメラを設置して交差点全体を撮影し、その画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、違反車両の運転者や所有者等を特定してもよい。
Further, the shooting direction of the camera is not limited to a direction along the road traveling direction.
For example, a camera is installed on a support post at the corner of an intersection, and the entire intersection is photographed. Using the image, the contents of the traffic violation, the vehicle in violation, the driver and owner of the vehicle in violation are identified. May be.
あるいは、交差点の曲がり角の部分に設けられた信号機の支柱にカメラを設置して交差点全体を撮影し、その画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、違反車両の運転者や所有者等を特定してもよい。
この場合には、カメラが交差点の全体を撮影できるため、右左折の禁止違反を犯した違反車両とその運転者等とを特定することができる可能性がある。
Alternatively, a camera is installed on the traffic light pole provided at the corner of the intersection and the entire intersection is photographed, and the image of the traffic violation, the violation vehicle, the driver and owner of the violation vehicle, etc. are used. You may specify.
In this case, since the camera can capture the entire intersection, there is a possibility that the violating vehicle that committed the violation of prohibition of turning right and left, the driver, and the like can be identified.
(I)
上記実施形態では、本システムにおいて検出・管理される交通違反の例として、主に、信号無視を例として挙げて詳細に説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、本システムにおいては、上記実施形態において例示した交通違反以外にも、センサやカメラ等で検出可能な交通違反や交通事故であって、各国で定められた法律等で規定された各種交通違反や交通事故の検出・管理が可能である。
(I)
In the above embodiment, the example of traffic violation detected and managed in this system has been described in detail mainly by ignoring signal as an example. However, the present invention is not limited to this.
For example, in this system, in addition to the traffic violations exemplified in the above embodiment, traffic violations and traffic accidents that can be detected by sensors, cameras, etc., and various traffic violations stipulated by laws and regulations established in each country And traffic accidents can be detected and managed.
(J)
上記実施形態では、交通違反の取締りを実施する場所としてために、センサ101やカメラ103、信号制御装置104等を交差点に設置した例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、赤信号無視の取締りを実施する場合には、見通しがよく走行速度が上がりやすい直進道路等にセンサやカメラ等を設置してもよい。
その他の交通違反についても同様に、その交通違反が発生しやすい条件の道路の周辺に、センサやカメラ等を設置することで、取り締まりの効率を向上させることができる。
(J)
In the above-described embodiment, an example in which the
For example, when enforcement of red light ignoring control is performed, a sensor, a camera, or the like may be installed on a straight road or the like where the line of sight is good and the traveling speed is easily increased.
Similarly, for other traffic violations, it is possible to improve the efficiency of the control by installing sensors, cameras, etc. around the roads where the traffic violation is likely to occur.
(K)
上記実施形態では、車両の交通違反の取締りを行う交通管理システムに対して、本発明を適用する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
(K)
In the above-described embodiment, an example in which the present invention is applied to a traffic management system that controls traffic violations of vehicles has been described. However, the present invention is not limited to this.
例えば、自転車や歩行者の交通違反を取り締まるための交通管理システムに対して、本発明が適用されてもよい。
この場合でも、上記各実施形態と同様に、交通違反の検出時や交通事故発生時における信号機の色を正確に再現することにより、自転車や歩行者による赤信号無視等の交通違反を効率よく取り締まることができる。
For example, the present invention may be applied to a traffic management system for controlling traffic violations of bicycles and pedestrians.
Even in this case, as in the above embodiments, traffic violations such as ignoring red traffic lights by bicycles and pedestrians can be efficiently controlled by accurately reproducing the color of traffic lights when traffic violations are detected or when a traffic accident occurs. be able to.
(L)
上記実施形態では、車両の交通違反の取締りを行う交通管理システムに対して、本発明を適用する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、本発明の画像処理装置は、交通違反の取締りの際に用いられる以外に、交通事故発生時における信号機の色を正確に再現したカラー画像を形成してもよい。
この場合でも、交通事故が発生した時間の信号機の色の情報を正確に再現することができるため、交通事故の検証を効果的に実施することができる。
(L)
In the above-described embodiment, an example in which the present invention is applied to a traffic management system that controls traffic violations of vehicles has been described. However, the present invention is not limited to this.
For example, the image processing apparatus of the present invention may form a color image that accurately reproduces the color of a traffic light at the time of occurrence of a traffic accident, in addition to being used for traffic violation control.
Even in this case, since the color information of the traffic light at the time when the traffic accident occurred can be accurately reproduced, the traffic accident can be effectively verified.
(M)
上記実施形態では、カメラによって撮像された複数の赤外線画像の中から、所定の条件を満たす1または複数の赤外線画像を選択して配色処理を実施する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
(M)
In the above-described embodiment, an example in which one or a plurality of infrared images satisfying a predetermined condition is selected from a plurality of infrared images captured by the camera and the color arrangement process is performed has been described. However, the present invention is not limited to this.
例えば、カメラによって動画撮影をしている場合には、所定の条件を満たす動画の一部だけを切り取って、この一部の動画を構成する複数の赤外線画像を選択して配色処理を実施してもよい。
この場合には、例えば、交通違反や交通事故の検出に関係する動画の一部を信号機の色が正確に再現されたカラー画像として生成することができるため、交通違反の取締りや交通事故の検証を効果的に実施することができる。
For example, when shooting a movie with a camera, only a part of the movie satisfying a predetermined condition is cut out, and a plurality of infrared images constituting the part of the movie are selected to perform color arrangement processing. Also good.
In this case, for example, it is possible to generate a part of the video related to the detection of traffic violations and traffic accidents as a color image in which the color of traffic lights is accurately reproduced. Can be implemented effectively.
本発明の画像処理装置は、信号機周辺の撮像画像に含まれる信号機の色を正確に再現することができるという効果を奏することから、モノクロ画像を取得する各種装置に対して広く適用可能である。 The image processing apparatus of the present invention has an effect of accurately reproducing the color of a traffic light included in a captured image around the traffic light, and thus can be widely applied to various apparatuses that acquire a monochrome image.
10 画像処理装置
11 違反検出部
11a DB
11b 判定手段
12 照明制御部
13 画像取得部
14 選択部
15 第3記憶部
16 信号検出部
17 色判定部
17a 第1記憶部
18 色設定部
19 第2記憶部
20 表示部
21 第4記憶部
31 違反内容表示領域
32 特定用画像表示領域
33 人物情報表示領域
100 交通管理システム
101 センサ
102 照明部
103 カメラ(撮像装置)
110 信号機
111 支柱
150 CPU(Central Processing Unit)
151 RAM(Random Access Memory)
152 出力部
153 通信部
154 入力部
160 記憶装置
200 交通管理システム
210 画像処理装置
300 交通管理システム
310 画像処理装置
400 交通管理システム
410 画像処理装置
500 交通管理システム
510 画像処理装置
A1,A2 車両
C1 信号機の領域
C2,C3,C4 領域(非配色領域)
P1 違反特定用カラー画像
P2,P3 人物特定用画像
S1 画面
10
11b determination means 12
110
151 RAM (Random Access Memory)
152
P1 Violation specifying color image P2, P3 Person specifying image S1 screen
Claims (14)
前記画像取得部において取得されたモノクロ画像に含まれる信号機の発光位置を検出する信号検出部と、
前記信号検出部において検出された発光位置に関する情報を取得し、前記信号機の設計レイアウトを参照して、前記画像取得部において取得されたモノクロ画像に含まれる信号機の色を決定する色判定部と、
前記信号検出部において検出された前記モノクロ画像に含まれる前記信号機の発光位置の領域に、前記色判定部において決定された前記信号機の色になるように配色処理を行い、前記信号機の領域がカラー化された画像を出力する色設定部と、
を備えている画像処理装置。 An image acquisition unit that acquires a monochrome image from an imaging device that images the periphery of the traffic light;
A signal detection unit for detecting a light emission position of a traffic light included in the monochrome image acquired by the image acquisition unit;
A color determination unit that acquires information on the light emission position detected in the signal detection unit, refers to a design layout of the traffic signal, and determines a color of the traffic signal included in the monochrome image acquired in the image acquisition unit;
A color arrangement process is performed on the area of the light emission position of the traffic light included in the monochrome image detected by the signal detection section so as to be the color of the traffic light determined by the color determination section. A color setting unit for outputting the converted image;
An image processing apparatus.
請求項1に記載の画像処理装置。 A selection unit configured to select the monochrome image to be subjected to color arrangement processing in the color setting unit from a plurality of monochrome images acquired in the image acquisition unit based on a predetermined condition; Yes,
The image processing apparatus according to claim 1.
前記違反検出部において前記モノクロ画像に交通違反の取締りの対象となる違反車両が含まれると検出された場合に、
前記色設定部は、前記選択部において選択された前記モノクロ画像に含まれる前記信号機の発光位置の領域に対して配色処理を行う、
請求項2に記載の画像処理装置。 A violation detection unit for detecting the presence or absence of traffic violation of the vehicle included in the monochrome image is further provided,
When the violation detection unit detects that the monochrome image includes a violation vehicle subject to traffic violation control,
The color setting unit performs a color arrangement process on an area of a light emission position of the traffic light included in the monochrome image selected by the selection unit.
The image processing apparatus according to claim 2.
請求項3に記載の画像処理装置。 The violation detection unit is a sensor that detects a state of the vehicle that is subject to traffic violation control.
The image processing apparatus according to claim 3.
請求項3に記載の画像処理装置。 The violation detector is an imaging device that images the vehicle that is subject to traffic violation control.
The image processing apparatus according to claim 3.
前記色設定部は、前記選択部において選択された前記モノクロ画像に含まれる前記信号機の発光位置の領域に対して配色処理を行う、
請求項2に記載の画像処理装置。 When the monochrome image includes vehicles or pedestrians related to traffic accidents,
The color setting unit performs a color arrangement process on an area of a light emission position of the traffic light included in the monochrome image selected by the selection unit.
The image processing apparatus according to claim 2.
請求項2から6のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The selection unit selects a monochrome image that satisfies a condition necessary for specifying a traffic violation or a traffic accident based on an object, a subject, contents, and clarity reflected in the monochrome image.
The image processing apparatus according to claim 2.
さらに備えている、
請求項1から7のいずれか1項に記載の画像処理装置。 A first storage for storing information relating to the design layout of the traffic light;
In addition,
The image processing apparatus according to claim 1.
さらに備えている、
請求項1から8のいずれか1項に記載の画像処理装置。 In the color setting unit, the colorized image that has been subjected to color arrangement processing in the area of the light emission position of the traffic light, or the monochrome image that is subjected to color arrangement processing in the color setting unit and the color determination unit are determined. A second storage unit that stores the color information in association with each other,
In addition,
The image processing apparatus according to claim 1.
さらに備えている、
請求項2に記載の画像処理装置。 A third storage unit storing the selection condition of the monochrome image in the selection unit;
In addition,
The image processing apparatus according to claim 2.
請求項1から10のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The imaging device is installed around the traffic light installed at an intersection,
The image processing apparatus according to claim 1.
請求項1から11のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The monochrome image includes an infrared image,
The image processing apparatus according to claim 1.
被写体に対して赤外光を照射する照明部と、
前記照明部の照明領域を撮像する撮像装置と、
を備えた交通管理システム。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 12,
An illumination unit that irradiates the subject with infrared light;
An imaging device for imaging an illumination area of the illumination unit;
Traffic management system with
前記画像取得ステップにおいて取得されたモノクロ画像に含まれる信号機の発光位置を検出する信号検出ステップと、
前記信号検出ステップにおいて検出された発光位置に関する情報を取得し、前記信号機の設計レイアウトを参照して、前記画像取得ステップにおいて取得されたモノクロ画像に含まれる信号機の色を決定する色判定ステップと、
前記信号検出ステップにおいて検出された前記モノクロ画像に含まれる前記信号機の発光位置の領域に、前記色判定ステップにおいて決定された前記信号機の色になるように配色処理を行い、前記信号機の領域がカラー化された画像を出力する色設定ステップと、
を備えた画像処理方法。
An image acquisition step of acquiring a monochrome image from an imaging device that images the periphery of the traffic light;
A signal detection step of detecting a light emission position of a traffic light included in the monochrome image acquired in the image acquisition step;
Obtaining information on the light emission position detected in the signal detection step, referring to the design layout of the traffic light, and determining the color of the traffic light included in the monochrome image acquired in the image acquisition step; and
A color arrangement process is performed on the area of the light emission position of the traffic light included in the monochrome image detected in the signal detection step so as to be the color of the traffic light determined in the color determination step . Color setting step for outputting a digitized image;
An image processing method comprising:
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2015137145A JP6459809B2 (en) | 2015-07-08 | 2015-07-08 | Image processing apparatus, traffic management system including the same, and image processing method |
| CN201680022043.7A CN107534716A (en) | 2015-07-08 | 2016-03-09 | Image processing device, traffic management system having same, and image processing method |
| PCT/JP2016/057314 WO2017006581A1 (en) | 2015-07-08 | 2016-03-09 | Image processing device and traffic management system provided with same, and image processing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2015137145A JP6459809B2 (en) | 2015-07-08 | 2015-07-08 | Image processing apparatus, traffic management system including the same, and image processing method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2017022492A JP2017022492A (en) | 2017-01-26 |
| JP6459809B2 true JP6459809B2 (en) | 2019-01-30 |
Family
ID=57684978
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2015137145A Active JP6459809B2 (en) | 2015-07-08 | 2015-07-08 | Image processing apparatus, traffic management system including the same, and image processing method |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6459809B2 (en) |
| CN (1) | CN107534716A (en) |
| WO (1) | WO2017006581A1 (en) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019067334A (en) * | 2017-10-05 | 2019-04-25 | 綜合警備保障株式会社 | Traffic guidance system and traffic guidance method |
| WO2019177019A1 (en) * | 2018-03-14 | 2019-09-19 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Traffic signal recognizing device, traffic signal recognition method, and program |
| JP2020135406A (en) * | 2019-02-20 | 2020-08-31 | 沖電気工業株式会社 | Recording image data generation device, recording image data generation method and program |
| CN112528795A (en) | 2020-12-03 | 2021-03-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | Signal lamp color identification method and device and road side equipment |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11243538A (en) * | 1998-02-25 | 1999-09-07 | Nissan Motor Co Ltd | Visual recognition device for vehicles |
| JP2000353292A (en) * | 1999-06-11 | 2000-12-19 | Toshiba Corp | Signal identification apparatus and method |
| JP2009015759A (en) * | 2007-07-09 | 2009-01-22 | Honda Motor Co Ltd | Traffic light recognition device |
| CN102176287B (en) * | 2011-02-28 | 2013-11-20 | 无锡中星微电子有限公司 | Traffic signal lamp identifying system and method |
| CN102592450B (en) * | 2012-02-22 | 2013-09-25 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | System and method for snapshotting behavior of motor vehicles not giving precedence to pedestrians on zebra stripes |
| JP2013255144A (en) * | 2012-06-08 | 2013-12-19 | Hitachi Consumer Electronics Co Ltd | Imaging apparatus |
| CN102768800A (en) * | 2012-07-12 | 2012-11-07 | 复旦大学 | High-definition video-based evidence collection method for motor vehicles running red lights |
| CN103177256B (en) * | 2013-04-02 | 2016-12-28 | 上海理工大学 | Display state of traffic signal lamp recognition methods |
| CN103345766B (en) * | 2013-06-21 | 2016-03-30 | 东软集团股份有限公司 | A kind of signal lamp recognition methods and device |
| CN103606277B (en) * | 2013-11-18 | 2017-05-10 | 安徽大学 | Intersection temporary traffic signal lamp and red-light running snapshot device |
| CN104134350A (en) * | 2014-08-11 | 2014-11-05 | 浙江力石科技股份有限公司 | Intelligent dome camera system for traffic violation behavior recognition |
| CN104346927A (en) * | 2014-10-30 | 2015-02-11 | 无锡悟莘科技有限公司 | Things internet-based red light-running vehicle monitoring and shooting system |
-
2015
- 2015-07-08 JP JP2015137145A patent/JP6459809B2/en active Active
-
2016
- 2016-03-09 WO PCT/JP2016/057314 patent/WO2017006581A1/en not_active Ceased
- 2016-03-09 CN CN201680022043.7A patent/CN107534716A/en active Pending
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2017022492A (en) | 2017-01-26 |
| WO2017006581A1 (en) | 2017-01-12 |
| CN107534716A (en) | 2018-01-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6459808B2 (en) | Image processing apparatus and traffic violation management system provided with the same | |
| EP2026313B1 (en) | A method and a system for the recognition of traffic signs with supplementary panels | |
| JP6459809B2 (en) | Image processing apparatus, traffic management system including the same, and image processing method | |
| US20210192215A1 (en) | Platform for the management and validation of contents of video images, picture or similar, generated by different devices | |
| CN110580808B (en) | Information processing method and device, electronic equipment and intelligent traffic system | |
| CN109987025B (en) | Vehicle driving assistance system and method for night environment | |
| KR102645077B1 (en) | Deep learning-based intersection object detection and automatic alarm method | |
| JP2019079203A (en) | Image generation device and image generation method | |
| CN111311516A (en) | Image display method and device | |
| JP6418089B2 (en) | Image processing apparatus, traffic management system including the same, and image processing method | |
| CN113936501A (en) | Intelligent crossing traffic early warning system based on target detection | |
| CN113989772A (en) | Traffic light detection method and device, vehicle and readable storage medium | |
| WO2024245355A1 (en) | Vehicle early warning method and apparatus, device, storage medium, and product | |
| CN107786788A (en) | Intelligent traffic lamp system and its image processing method | |
| JP2014115799A (en) | License plate determination device | |
| CN110633653B (en) | Doubling auxiliary system based on streaming media inside rearview mirror | |
| JP2007069777A (en) | Obstacle detection system | |
| Tan et al. | Thermal Infrared Technology-Based Traffic Target Detection in Inclement Weather | |
| Feldman et al. | PaniCar: Securing the Perception of Advanced Driving Assistance Systems Against Emergency Vehicle Lighting | |
| Tsai et al. | Dashcam-Based Illegal Parking Detection Using Two-Stage Pseudo-Labeling and End-to-End Deep Learning Framework | |
| Huang et al. | What Demands Attention in Urban Street Scenes? From Scene Understanding towards Road Safety: A Survey of Vision-driven Datasets and Studies | |
| KR102145409B1 (en) | System for visibility measurement with vehicle speed measurement | |
| Kumar et al. | An Explainable YOLOv11-Based Object Detection Framework for Heavy-Duty Vehicles in Low-Light Conditions | |
| CN106034209A (en) | Method and device for obtaining video | |
| CN121905010A (en) | Vehicle passing control method, device, equipment and storage medium |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20171023 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20181016 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181105 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20181204 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20181217 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6459809 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |