JP6825835B2 - Radar traffic measuring device and method - Google Patents
Radar traffic measuring device and method Download PDFInfo
- Publication number
- JP6825835B2 JP6825835B2 JP2016135339A JP2016135339A JP6825835B2 JP 6825835 B2 JP6825835 B2 JP 6825835B2 JP 2016135339 A JP2016135339 A JP 2016135339A JP 2016135339 A JP2016135339 A JP 2016135339A JP 6825835 B2 JP6825835 B2 JP 6825835B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- radar
- target signal
- target
- speed
- signal
- 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
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
本開示は、レーダを用いて自動的に交通量を計測する技術に関する。 The present disclosure relates to a technique for automatically measuring traffic volume using radar.
人手によらず自動的に交通量を計測する技術が存在する。特許文献1では、カメラ画像を用いて自動的に交通量を計測する技術が開示されている。その他では、超音波センサや赤外線センサを用いて自動的に交通量を計測する技術が存在する。
There is a technology that automatically measures traffic volume regardless of manpower.
しかし、カメラ画像を用いて自動的に交通量を計測する技術は、暗所や悪天候に強くなく、カメラの設置が容易でなく、距離や速度の検出の精度が高くなく、時刻毎の画像間の相関の処理が容易でない。そして、超音波センサや赤外線センサを用いて自動的に交通量を計測する技術では、広範囲を監視することができない。 However, the technology that automatically measures traffic volume using camera images is not resistant to dark places and bad weather, it is not easy to install the camera, the accuracy of distance and speed detection is not high, and the time between images is not high. Correlation is not easy to handle. Further, the technology for automatically measuring the traffic volume using an ultrasonic sensor or an infrared sensor cannot monitor a wide range.
そこで、前記課題を解決するために、本開示は、人手によらず自動的に交通量を計測するにあたり、暗所や悪天候に強くし、機器の設置を容易にし、距離や速度の検出の精度を高くし、時刻毎の画像間の相関の処理を容易にし、広範囲を監視することを目的とする。 Therefore, in order to solve the above-mentioned problems, the present disclosure makes it resistant to dark places and bad weather, facilitates the installation of equipment, and accurately detects distance and speed when automatically measuring traffic volume without human intervention. The purpose is to increase the speed, facilitate the processing of correlations between images at each time, and monitor a wide area.
上記目的を達成するために、レーダを用いて自動的に交通量を計測することとした。そして、大型車や小型車や歩行者や自転車等の物標を、大きさのないポイントとして計測するのではなく、大きさのあるクラスタとして計測することとした。 In order to achieve the above purpose, we decided to automatically measure the traffic volume using radar. Then, instead of measuring targets such as large cars, small cars, pedestrians, and bicycles as points without size, it was decided to measure them as clusters with size.
具体的には、本開示は、交通量の計測対象の道路上からの反射レーダ信号について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、反射強度の情報を取得する反射強度取得部と、前記反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する物標信号検出部と、前記物標信号について、前記物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成するクラスタリング部と、を備えることを特徴とするレーダ交通量計測装置である。 Specifically, in the present disclosure, regarding a reflected radar signal from a road whose traffic volume is to be measured, a reflection that acquires information on the reflection intensity in a space whose coordinate axis is a position and a speed based on a radar installation position. Regarding the intensity acquisition unit and the information on the reflection intensity, the position and speed of the reflected signal derived from the target for which the traffic volume is to be measured are used as targets in the space whose coordinate axes are the position and speed based on the radar installation position. It is characterized by including a target signal detection unit that detects as a signal, and a clustering unit that forms a cluster for the target signal according to at least one of the positions and speeds of the target signals. It is a radar traffic measurement device.
また、本開示は、交通量の計測対象の道路上からの反射レーダ信号について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、反射強度の情報を取得する反射強度取得ステップと、前記反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する物標信号検出ステップと、前記物標信号について、前記物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成するクラスタリングステップと、を順に備えることを特徴とするレーダ交通量計測方法である。 Further, in the present disclosure, regarding the reflected radar signal from the road to which the traffic volume is to be measured, the reflection intensity acquisition step of acquiring the reflection intensity information in the space whose coordinate axis is the position and speed with respect to the radar installation position. With respect to the information on the reflection intensity, the position and speed of the reflected signal derived from the target for which the traffic volume is to be measured are detected as the target signal in the space whose coordinate axis is the position and speed based on the radar installation position. A target signal detection step and a clustering step for forming a cluster of the target signal according to at least one of the positions and speeds of the target signals are provided in order. This is a radar traffic measurement method.
この構成によれば、人手によらず自動的に交通量を計測するにあたり、暗所や悪天候に強くし、機器の設置を容易にし、距離や速度の検出の精度を高くし、時刻毎の画像間の相関の処理を容易にし、広範囲を監視することができる。そして、大型車や小型車や歩行者や自転車等の物標を、クラスタの大きさや速度に基づいて判別することができる。 According to this configuration, when automatically measuring traffic volume without manpower, it is resistant to dark places and bad weather, facilitates equipment installation, improves the accuracy of distance and speed detection, and images for each time. It facilitates the processing of correlations between them and allows extensive monitoring. Then, targets such as large vehicles, small vehicles, pedestrians, and bicycles can be identified based on the size and speed of the cluster.
また、本開示は、前記物標信号検出部は、小型車の交通量に対する大型車の交通量の想定割合が高いほど、前記物標信号の検出閾値を低くし、小型車の交通量に対する大型車の交通量の想定割合が低いほど、前記物標信号の検出閾値を高くし、前記物標信号を検出することを特徴とするレーダ交通量計測装置である。 Further, in the present disclosure, the target signal detection unit lowers the detection threshold of the target signal as the assumed ratio of the traffic volume of the large vehicle to the traffic volume of the small vehicle increases, and the target signal detection unit lowers the detection threshold of the target signal to the traffic volume of the small vehicle. The radar traffic volume measuring device is characterized in that the lower the assumed ratio of the traffic volume, the higher the detection threshold value of the target signal and the detection of the target signal.
ここで、小型車については、レーダ信号が車体表面で鏡面反射することが少ないため、物標信号の検出閾値を高くしても、小型車由来の物標信号の位置が分離することが少ない。一方で、大型車については、レーダ信号が荷台天井で鏡面反射することが多いため、物標信号の検出閾値を高くすれば、大型車由来の物標信号の位置が分離することが多い。そこで、この構成のように、物標信号の検出閾値を低くすることにより、大型車を小型車と誤判定することを防止することができる。 Here, in the case of a compact car, since the radar signal is less likely to be specularly reflected on the surface of the vehicle body, the positions of the target signal derived from the small car are rarely separated even if the detection threshold value of the target signal is increased. On the other hand, for large vehicles, the radar signal is often specularly reflected on the ceiling of the loading platform. Therefore, if the detection threshold value of the target signal is increased, the positions of the target signals derived from the large vehicle are often separated. Therefore, by lowering the detection threshold value of the target signal as in this configuration, it is possible to prevent a large vehicle from being erroneously determined as a small vehicle.
また、本開示は、前記クラスタリング部は、レーダ設置位置を基準とする位置を座標軸とする空間内における前記物標信号の分布密度が低いほど、前記物標信号の位置の近接程度よりも前記物標信号の速度の近接程度の方に重みを置いて、前記クラスタを構成することを特徴とするレーダ交通量計測装置である。 Further, in the present disclosure, in the clustering unit, the lower the distribution density of the target signal in the space with the position based on the radar installation position as the coordinate axis, the closer the target signal is to the position of the target signal. It is a radar traffic volume measuring device characterized in that the cluster is formed by placing weight on the proximity of the speed of the target signal.
ここで、物標信号の分布密度が低い非渋滞時には、車両毎の速度にばらつきが多い。そこで、この構成のように、物標信号の位置の近接程度よりも、物標信号の速度の近接程度の方に重みを置いて、クラスタリングを行うことにより、大型車を小型車と誤判定することを防止することができる。 Here, when the distribution density of the target signal is low and there is no traffic jam, the speed of each vehicle varies widely. Therefore, as in this configuration, a large vehicle is erroneously determined as a small vehicle by performing clustering by placing weight on the proximity of the target signal speed rather than the proximity of the target signal position. Can be prevented.
また、本開示は、前記クラスタリング部は、レーダ設置位置を基準とする位置を座標軸とする空間内における前記物標信号の分布密度が高いほど、前記物標信号の速度の近接程度よりも前記物標信号の位置の近接程度の方に重みを置いて、前記クラスタを構成することを特徴とするレーダ交通量計測装置である。 Further, in the present disclosure, in the clustering unit, the higher the distribution density of the target signal in the space with the position based on the radar installation position as the coordinate axis, the closer the target signal is to the speed of the target signal. It is a radar traffic volume measuring device characterized in that the cluster is formed by placing weights closer to the position of the target signal.
ここで、物標信号の分布密度が高い渋滞時には、車両毎の速度にばらつきが少ない。そこで、この構成のように、物標信号の速度の近接程度よりも、物標信号の位置の近接程度の方に重みを置いて、クラスタリングを行うことにより、速度の近しい隣り合う車両を一台の車両と誤判定することを防止することができる。 Here, in a traffic jam where the distribution density of the target signal is high, there is little variation in the speed of each vehicle. Therefore, as in this configuration, by performing clustering by placing weight on the degree of proximity of the target signal position rather than the degree of proximity of the target signal speed, one adjacent vehicle with similar speed can be used. It is possible to prevent erroneous determination as a vehicle of.
また、本開示は、前記クラスタリング部は、レーダ設置位置を基準とする速度を座標軸とする空間内における前記物標信号の速度が速いほど、前記物標信号の位置の近接程度よりも前記物標信号の速度の近接程度の方に重みを置いて、前記クラスタを構成することを特徴とするレーダ交通量計測装置である。 Further, in the present disclosure, the faster the speed of the target signal in the space whose coordinate axis is the speed based on the radar installation position, the faster the target signal is, the closer the target is to the position of the target signal. It is a radar traffic measurement device characterized in that the cluster is formed by placing weight on the proximity of the signal speed.
ここで、物標信号の速度が速い非渋滞時には、車両毎の速度にばらつきが多い。そこで、この構成のように、物標信号の位置の近接程度よりも、物標信号の速度の近接程度の方に重みを置いて、クラスタリングを行うことにより、大型車を小型車と誤判定することを防止することができる。 Here, when the speed of the target signal is high and there is no traffic jam, the speed of each vehicle varies widely. Therefore, as in this configuration, a large vehicle is erroneously determined as a small vehicle by performing clustering by placing weight on the proximity of the target signal speed rather than the proximity of the target signal position. Can be prevented.
また、本開示は、前記クラスタリング部は、レーダ設置位置を基準とする速度を座標軸とする空間内における前記物標信号の速度が遅いほど、前記物標信号の速度の近接程度よりも前記物標信号の位置の近接程度の方に重みを置いて、前記クラスタを構成することを特徴とするレーダ交通量計測装置である。 Further, in the present disclosure, the slower the speed of the target signal in the space whose coordinate axis is the speed with respect to the radar installation position, the slower the target is, the closer the target is to the speed of the target signal. It is a radar traffic measurement device characterized in that the cluster is formed by placing weights on the proximity of signal positions.
ここで、物標信号の速度が遅い渋滞時には、車両毎の速度にばらつきが少ない。そこで、この構成のように、物標信号の速度の近接程度よりも、物標信号の位置の近接程度の方に重みを置いて、クラスタリングを行うことにより、速度の近しい隣り合う車両を一台の車両と誤判定することを防止することができる。 Here, when there is a traffic jam where the speed of the target signal is slow, there is little variation in the speed of each vehicle. Therefore, as in this configuration, by performing clustering by placing weight on the degree of proximity of the target signal position rather than the degree of proximity of the target signal speed, one adjacent vehicle with similar speed can be used. It is possible to prevent erroneous determination as a vehicle of.
また、本開示は、前記クラスタに対応する物標について、前記クラスタを構成する前記物標信号の位置の分布に基づいて、大型車であるか小型車であるかを判定する大型/小型判定部、をさらに備えることを特徴とするレーダ交通量計測装置である。 Further, the present disclosure is a large / small determination unit that determines whether a target corresponding to the cluster is a large vehicle or a small vehicle based on the distribution of the positions of the target signals constituting the cluster. It is a radar traffic volume measuring device characterized by further providing.
この構成によれば、大型車や小型車を判別することができる。 According to this configuration, a large car or a small car can be discriminated.
また、本開示は、前記クラスタについて、レーダ設置位置を基準とする位置を座標軸とする空間内における軌跡を抽出し、前記軌跡に動きがない前記クラスタを交通量の計測対象から外し、前記軌跡に動きがある前記クラスタを交通量の計測対象に含めるクラスタ軌跡抽出部、をさらに備えることを特徴とするレーダ交通量計測装置である。 Further, in the present disclosure, for the cluster, a locus in a space whose coordinate axis is a position based on a radar installation position is extracted, and the cluster having no movement in the locus is excluded from the traffic volume measurement target, and the locus is set as the locus. The radar traffic volume measuring device is further provided with a cluster locus extraction unit that includes the moving cluster as a traffic volume measurement target.
この構成によれば、路面反射や道路設備等を除外することができる。 According to this configuration, road surface reflection, road equipment, and the like can be excluded.
また、本開示は、前記反射強度の情報、前記物標信号又は前記クラスタについて、レーダからの距離及びレーダに対する方位を座標軸とする空間内における位置及び速度を、前記道路のレーンの走る方向及び前記道路のレーンを跨ぐ方向を座標軸とする空間内における位置及び速度に変換する座標変換部と、前記座標変換部により座標変換がなされた前記クラスタに対応する物標について、前記道路の複数のレーンのうちいずれのレーンを通過するかを判定するレーン判定部と、をさらに備えることを特徴とするレーダ交通量計測装置である。 Further, the present disclosure describes the position and speed of the reflection intensity information, the target signal or the cluster in a space having the distance from the radar and the orientation with respect to the radar as coordinate axes, the running direction of the lane of the road, and the cluster. Regarding the coordinate conversion unit that converts the position and speed in the space whose coordinate axis is the direction straddling the lane of the road, and the target corresponding to the cluster whose coordinate conversion is performed by the coordinate conversion unit, the plurality of lanes of the road. The radar traffic measuring device is further provided with a lane determination unit for determining which lane to pass through.
この構成によれば、車両毎の通過レーンを判定することができる。 According to this configuration, it is possible to determine the passing lane for each vehicle.
また、本開示は、前記反射強度取得部は、交通量の計測対象の交差点近傍に設置されて少なくとも2方向をそれぞれ指向する少なくとも2台分のレーダ装置から、前記反射強度の情報を取得し、前記クラスタに対応する物標について、前記物標信号の位置及び速度の変化に基づいて、前記交差点近傍を直進するか右折/左折するかを判定する交差点判定部、をさらに備えることを特徴とするレーダ交通量計測装置である。 Further, in the present disclosure, the reflection intensity acquisition unit acquires the reflection intensity information from at least two radar devices installed in the vicinity of an intersection whose traffic volume is to be measured and pointing in at least two directions. The target corresponding to the cluster is further provided with an intersection determination unit for determining whether to go straight or turn right / left in the vicinity of the intersection based on changes in the position and speed of the target signal. It is a radar traffic measurement device.
この構成によれば、車両毎の直進/右折/左折を判定することができる。 According to this configuration, it is possible to determine whether the vehicle is going straight / right / left.
このように、本開示によれば、人手によらず自動的に交通量を計測するにあたり、暗所や悪天候に強くし、機器の設置を容易にし、距離や速度の検出の精度を高くし、時刻毎の画像間の相関の処理を容易にし、広範囲を監視することができる。 As described above, according to the present disclosure, when automatically measuring traffic volume without human intervention, it is resistant to dark places and bad weather, facilitates equipment installation, and improves the accuracy of distance and speed detection. It facilitates the processing of correlations between images at each time and can monitor a wide range.
添付の図面を参照して本開示の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本開示の実施の例であり、本開示は以下の実施形態に制限されるものではない。 Embodiments of the present disclosure will be described with reference to the accompanying drawings. The embodiments described below are examples of the embodiments of the present disclosure, and the present disclosure is not limited to the following embodiments.
本開示のレーダ交通量計測装置の構成及び処理を図1及び図2に示す。図5又は図11のレーダセンサRSは、信号機や表示板や電信柱等の道路設備に設置される。レーダ交通量計測装置Mは、反射レーダ信号をレーダセンサRSから受信し、車両軌跡の情報を不図示のネットワークを介して不図示の交通量管理装置へと送信する。 The configuration and processing of the radar traffic measuring device of the present disclosure are shown in FIGS. 1 and 2. The radar sensor RS of FIG. 5 or FIG. 11 is installed in road equipment such as a traffic light, a display board, and a telephone pole. The radar traffic volume measuring device M receives the reflected radar signal from the radar sensor RS, and transmits the vehicle trajectory information to the traffic volume management device (not shown) via a network (not shown).
レーダ交通量計測装置Mは、反射強度取得部1、物標信号検出部2、座標変換部3、クラスタリング部4、クラスタ軌跡抽出部5、レーン判定部6、交差点判定部7及び大型/小型判定部8から構成され、ステップS1〜S8を実行する。
The radar traffic measurement device M includes a reflection
反射強度取得部1は、交通量の計測対象の道路上からの反射レーダ信号について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、反射強度の情報を取得する(ステップS1)。ここで、反射レーダ信号の伝搬遅延に基づいて、レーダセンサRSからのレーダの反射点の距離(図5の距離R)が計測され、複数のアンテナの間の反射レーダ信号の位相変化に基づいて、レーダセンサRSに対するレーダの反射点の方位(図5の方位θ)が計測され、複数のスイープの間の反射レーダ信号の位相変化に基づいて、レーダセンサRSに対するレーダの反射点の速度(図5の速度V)が計測される。
The reflection
物標信号検出部2は、上記の反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する(ステップS2)。本開示の物標信号検出の処理を図3及び図4に示す。
Regarding the above reflection intensity information, the target
物標信号検出部2は、路面反射等のバックグラウンドの反射強度に応じて、物標信号の検出閾値T1、T2を動的に設定し、強度ピークP1、P2を検出する。ここで、小型車の交通量に対する大型車の交通量の想定割合が高いほど、物標信号の検出閾値T2を低くし、小型車の交通量に対する大型車の交通量の想定割合が低いほど、物標信号の検出閾値T1を高くし、上記の物標信号を検出する。
The target
つまり、小型車については、レーダ信号が車体表面で鏡面反射することが少ないため、物標信号の検出閾値T1を高くしても、小型車由来の物標信号の位置が分離することが少ない。一方で、大型車については、レーダ信号が荷台天井で鏡面反射することが多いため、物標信号の検出閾値T1を高くすれば、大型車由来の物標信号の位置が分離することが多い。そこで、図3のように、物標信号の検出閾値T2を低くすることにより、大型車を小型車と誤判定することを防止することができる。 That is, for a small car, the radar signal is less likely to be specularly reflected on the surface of the vehicle body, so that even if the detection threshold value T1 of the target signal is increased, the positions of the target signal derived from the small car are rarely separated. On the other hand, for large vehicles, the radar signal is often specularly reflected on the ceiling of the loading platform. Therefore, if the detection threshold value T1 of the target signal is increased, the positions of the target signals derived from the large vehicle are often separated. Therefore, as shown in FIG. 3, by lowering the detection threshold value T2 of the target signal, it is possible to prevent a large vehicle from being erroneously determined as a small vehicle.
座標変換部3は、上記の物標信号について(上記の反射強度の情報又は後述のクラスタでもよい。)、レーダセンサRSからの距離及びレーダセンサRSに対する方位を座標軸とする空間内における位置及び速度を、道路のレーンの走る方向及び道路のレーンを跨ぐ方向を座標軸とする空間内における位置及び速度に変換する(ステップS3)。本開示の座標変換の処理を図5に示す。
The coordinate
座標変換部3は、レーダセンサRSからのレーダの反射点RPの距離R、レーダセンサRSに対するレーダの反射点RPの方位θ及びレーダセンサRSに対するレーダの反射点RPの速度Vを、道路のレーンを跨ぐ方向のレーダの反射点RPの位置X(=Rsin(θ+φ))、道路のレーンの走る方向のレーダの反射点RPの位置Y(=Rcos(θ+φ))及び道路のレーンの走る方向のレーダの反射点RPの速度Vに変換する。
The coordinate
ここで、θは、レーダセンサRSの正面方向から見た、レーダの反射点RPの方位であり、φは、道路のレーンの走る方向から見た、レーダセンサRSの正面の方位である。なお、上記の説明では、レーンの変更がない場合を考慮しているが、レーンの変更がある場合を考慮してもよい。また、上記の説明では、レーダセンサRSの設置高さを考慮していないが、レーダセンサRSの設置高さを考慮してもよい。 Here, θ is the direction of the reflection point RP of the radar as seen from the front direction of the radar sensor RS, and φ is the direction of the front of the radar sensor RS as seen from the running direction of the lane of the road. In the above description, the case where the lane is not changed is considered, but the case where the lane is changed may be considered. Further, in the above description, the installation height of the radar sensor RS is not considered, but the installation height of the radar sensor RS may be considered.
クラスタリング部4は、上記の物標信号について、物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成する(ステップS4)。本開示のクラスタリングの処理を図6〜図8に示す。なお、図6〜図8の物標信号は、図面の簡便のため、少数の点群として記載している。
The
具体的には、クラスタリング部4は、図6に示したように、位置及び速度が近接する7点の物標信号を、クラスタCとしてまとめる。そして、クラスタCについて、道路のレーンを跨ぐ方向の大きさLX、道路のレーンの走る方向の大きさLY、中心位置RC及び代表速度VC(例えば、7点の物標信号の速度の平均値)を計測する。
Specifically, as shown in FIG. 6, the
ここで、クラスタリング部4は、レーダ設置位置を基準とする位置を座標軸とする空間内における物標信号の分布密度が低いほど、及び/又は、物標信号の速度が速いほど、物標信号の位置の近接程度よりも物標信号の速度の近接程度の方に重みを置いて、クラスタを構成してもよい。
Here, in the
具体的には、クラスタリング部4は、図7に示したように、位置は近接せず速度は近接する上段の3点の物標信号と中段の3点の物標信号を、クラスタC1としてまとめる。一方で、中段の3点の物標信号とは位置が近接せず速度も近接しない下段の3点の物標信号を、クラスタC2としてまとめる。そして、クラスタC1、C2について、それぞれ、道路のレーンを跨ぐ方向の大きさLX1、LX2、道路のレーンの走る方向の大きさLY1、LY2、中心位置RC1、RC2及び代表速度VC1、VC2を計測する。
Specifically, as shown in FIG. 7, the
ここで、物標信号の分布密度が低い、及び/又は、物標信号の速度が速い非渋滞時には、車両毎の速度にばらつきが多い。そこで、図7のように、物標信号の位置の近接程度よりも、物標信号の速度の近接程度の方に重みを置いて、クラスタリングを行うことにより、大型車を小型車と誤判定することを防止することができる。 Here, when the distribution density of the target signal is low and / or the speed of the target signal is high in non-congestion, the speed varies from vehicle to vehicle. Therefore, as shown in FIG. 7, a large vehicle is erroneously determined as a small vehicle by performing clustering by placing a weight on the proximity of the target signal speed rather than the proximity of the target signal position. Can be prevented.
一方で、クラスタリング部4は、レーダ設置位置を基準とする位置を座標軸とする空間内における物標信号の分布密度が高いほど、及び/又は、物標信号の速度が遅いほど、物標信号の速度の近接程度よりも物標信号の位置の近接程度の方に重みを置いて、クラスタを構成してもよい。
On the other hand, in the
具体的には、クラスタリング部4は、図8に示したように、速度は近接するが位置は近接しない上段の3点の物標信号と中段の3点の物標信号を、それぞれ、クラスタC3、C4としてまとめる。一方で、中段の3点の物標信号とは速度は近接するが位置は近接しない下段の3点の物標信号を、クラスタC5としてまとめる。そして、クラスタC3、C4、C5について、それぞれ、道路のレーンを跨ぐ方向の大きさLX3、LX4、LX5、道路のレーンの走る方向の大きさLY3、LY4、LY5、中心位置RC3、RC4、RC5及び代表速度VC3、VC4、VC5を計測する。
Specifically, as shown in FIG. 8, the
ここで、物標信号の分布密度が高い、及び/又は、物標信号の速度が遅い渋滞時には、車両毎の速度にばらつきが少ない。そこで、図8のように、物標信号の速度の近接程度よりも、物標信号の位置の近接程度の方に重みを置いて、クラスタリングを行うことにより、速度の近しい隣り合う車両を一台の車両と誤判定することを防止することができる。 Here, when the distribution density of the target signal is high and / or the speed of the target signal is slow in a traffic jam, the speed of each vehicle has little variation. Therefore, as shown in FIG. 8, by performing clustering by placing weight on the degree of proximity of the target signal position rather than the degree of proximity of the target signal speed, one adjacent vehicle having a close speed is used. It is possible to prevent erroneous determination as a vehicle of.
クラスタ軌跡抽出部5は、上記のクラスタについて、レーダ設置位置を基準とする位置を座標軸とする空間内における軌跡を抽出し、その軌跡に動きがない上記のクラスタを交通量の計測対象から外し、その軌跡に動きがある上記のクラスタを交通量の計測対象に含める(ステップS5)。本開示のクラスタ軌跡抽出の処理を図9に示す。
The cluster
クラスタ軌跡抽出部5は、時刻t1〜t3におけるクラスタC6〜C8において、位置、速度(有限値)及び大きさについて時間相関があると判定する。そして、時刻t1〜t3におけるクラスタC6〜C8を、1個の物標の軌跡としてまとめる。さらに、その1個の物標の軌跡に動きがある(速度が有限値である)ことから、大型車や小型車や歩行者や自転車等によるものとして、その1個の物標を交通量の計測対象に含める。
The cluster
クラスタ軌跡抽出部5は、時刻t1〜t3におけるクラスタC9〜C11において、位置、速度(ほぼ0)及び大きさについて時間相関があると判定する。そして、時刻t1〜t3におけるクラスタC9〜C11を、1個の物標の軌跡としてまとめる。さらに、その1個の物標の軌跡に動きがない(速度がほぼ0である)ことから、路面反射や道路設備等によるものとして、その1個の物標を交通量の計測対象から外す。
The cluster
レーン判定部6は、座標変換部3により座標変換がなされた上記のクラスタに対応する物標について、道路の複数のレーンのうちいずれのレーンを通過するかを判定する(ステップS6)。本開示のレーン判定の処理を図10に示す。
The
レーン判定部6は、レーンNo.1が道路のレーンを跨ぐ方向に位置XL0から位置XL1まで占めることを確認し、レーンNo.2が道路のレーンを跨ぐ方向に位置XL1から位置XL2まで占めることを確認する。そして、クラスタC12の中心位置が道路のレーンを跨ぐ方向に位置X1(XL0<X1<XL1)にあることから、クラスタC12に対応する物標について、レーンNo.1を通過すると判定する。さらに、クラスタC13の中心位置が道路のレーンを跨ぐ方向に位置X2(XL1<X2<XL2)にあることから、クラスタC13に対応する物標について、レーンNo.2を通過すると判定する。
The
交差点判定部7は、上記のクラスタに対応する物標について、物標信号の位置及び速度の変化に基づいて、交通量の計測対象の交差点近傍を直進するか右折/左折するかを判定する(ステップS7)。本開示の交差点判定の処理を図11に示す。
The
ステップS7に先立ち、ステップS1において、反射強度取得部1は、交通量の計測対象の交差点近傍に設置されて少なくとも2方向をそれぞれ指向する少なくとも2台分のレーダセンサRSから、上記の反射強度の情報を取得する。
Prior to step S7, in step S1, the reflection
クラスタC14、C15に対応する物標は、交差点を左折/直進する前には、同一の道路上を並走する。クラスタC15に対応する物標が交差点を直進した先には、レーダセンサRS1が設置されている。クラスタC14に対応する物標が交差点を左折した先には、レーダセンサRS2が設置されている。以下では、レーダセンサRS1、RS2について説明する。なお、交差点の中心位置に関して、レーダセンサRS1の設置位置と点対称位置に、レーダセンサRS3の設置位置がある。また、交差点の中心位置に関して、レーダセンサRS2の設置位置と点対称位置に、レーダセンサRS4の設置位置がある。 The targets corresponding to the clusters C14 and C15 run in parallel on the same road before turning left / going straight at the intersection. The radar sensor RS1 is installed at the point where the target corresponding to the cluster C15 goes straight through the intersection. The radar sensor RS2 is installed at the point where the target corresponding to the cluster C14 turns left at the intersection. The radar sensors RS1 and RS2 will be described below. Regarding the center position of the intersection, the installation position of the radar sensor RS3 is located at a point-symmetrical position with the installation position of the radar sensor RS1. Further, with respect to the central position of the intersection, the installation position of the radar sensor RS4 is located at a point-symmetrical position with the installation position of the radar sensor RS2.
交差点判定部7は、クラスタC15に対応する物標について、以下の情報を取得する:(1)レーダセンサRS1の設置位置に対する方位を変えることなく、レーダセンサRS1の設置位置へとほぼ一定の速度で近づく、(2)レーダセンサRS2の設置位置に対する方位を変えながら、レーダセンサRS2の設置位置へと徐々に減速して近づいた後、レーダセンサRS2の設置位置に対する方位を変えながら、レーダセンサRS2の設置位置から徐々に加速して遠ざかる。そして、レーダセンサRS2の設置位置をやり過ごし、レーダセンサRS1の設置位置へと直進したと判定する。
The
交差点判定部7は、クラスタC14に対応する物標について、以下の情報を取得する:(1)レーダセンサRS1の設置位置に対する方位を変えることなく、レーダセンサRS1の設置位置へと徐々に減速して近づいた後、レーダセンサRS1の設置位置に対する方位を変えながら、レーダセンサRS1の設置位置から徐々に加速して遠ざかる、(2)レーダセンサRS2の設置位置に対する方位を変えながら、レーダセンサRS2の設置位置へと徐々に減速して近づいた後、レーダセンサRS2の設置位置に対する方位を変えることなく、レーダセンサRS2の設置位置へと徐々に加速して近づく。そして、レーダセンサRS1の設置位置をやり過ごし、レーダセンサRS2の設置位置へと左折したと判定する。
The
大型/小型判定部8は、上記のクラスタに対応する物標について、クラスタを構成する物標信号の位置の分布に基づいて、大型車であるか小型車であるかを判定する(ステップS8)。例えば、大型/小型判定部8は、道路のレーンの走る方向のクラスタCの大きさLY(図6を参照)を所定閾値と比較する。そして、道路のレーンの走る方向の大きさLYが所定閾値より大きいクラスタCに対応する物標について、大型車であると判定する。一方で、道路のレーンの走る方向の大きさLYが所定閾値より小さいクラスタCに対応する物標について、小型車であると判定する。
The large / small
本開示のレーダ交通量計測装置及び方法は、人手によらず自動的に交通量を計測するにあたり、暗所や悪天候に強くし、機器の設置を容易にし、距離や速度の検出の精度を高くし、時刻毎の画像間の相関の処理を容易にし、広範囲を監視することができる。 The radar traffic measurement device and method of the present disclosure are resistant to dark places and bad weather, facilitate the installation of equipment, and have high accuracy of distance and speed detection when automatically measuring traffic without human intervention. However, it is possible to easily process the correlation between images at each time and monitor a wide range.
M:レーダ交通量計測装置
1:反射強度取得部
2:物標信号検出部
3:座標変換部
4:クラスタリング部
5:クラスタ軌跡抽出部
6:レーン判定部
7:交差点判定部
8:大型/小型判定部
P1、P2:強度ピーク
T1、T2:検出閾値
RS、RS1〜RS4:レーダセンサ
RP:反射点
C、C1〜C15:クラスタ
M: Radar traffic volume measuring device 1: Reflection intensity acquisition unit 2: Target signal detection unit 3: Coordinate conversion unit 4: Clustering unit 5: Cluster trajectory extraction unit 6: Lane determination unit 7: Intersection determination unit 8: Large / small Judgment units P1, P2: Intensity peak T1, T2: Detection threshold RS, RS1 to RS4: Radar sensor RP: Reflection point C, C1 to C15: Cluster
Claims (10)
前記反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する物標信号検出部と、
前記物標信号について、前記物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成するクラスタリング部と、
を備え、
前記物標信号検出部は、小型車の交通量に対する大型車の交通量の想定割合が高いほど、前記物標信号の検出閾値を低くし、小型車の交通量に対する大型車の交通量の想定割合が低いほど、前記物標信号の検出閾値を高くし、前記物標信号を検出する、
ことを特徴とするレーダ交通量計測装置。 Regarding the reflected radar signal from the road to which the traffic volume is measured, the reflection intensity acquisition unit that acquires the reflection intensity information in the space with the position and speed as the reference axis of the radar installation position, and
Regarding the information on the reflection intensity, the object that detects the position and speed of the reflected signal derived from the target for which the traffic volume is to be measured as the target signal in the space whose coordinate axis is the position and speed based on the radar installation position. Radar signal detector and
With respect to the target signal, a clustering unit that constitutes a cluster according to at least one of the positions and speeds of the target signal and the degree of proximity thereof.
Equipped with a,
The target signal detection unit lowers the detection threshold of the target signal as the estimated ratio of the traffic volume of the large vehicle to the traffic volume of the small vehicle increases, and the estimated ratio of the traffic volume of the large vehicle to the traffic volume of the small vehicle becomes. The lower the value, the higher the detection threshold of the target signal, and the higher the target signal is detected.
A radar traffic measuring device characterized by this.
前記反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する物標信号検出部と、
前記物標信号について、前記物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成するクラスタリング部と、
を備え、
前記クラスタリング部は、レーダ設置位置を基準とする位置を座標軸とする空間内における前記物標信号の分布密度が低いほど、前記物標信号の位置の近接程度よりも前記物標信号の速度の近接程度の方に重みを置いて、前記クラスタを構成する、
ことを特徴とするレーダ交通量計測装置。 Regarding the reflected radar signal from the road to which the traffic volume is measured, the reflection intensity acquisition unit that acquires the reflection intensity information in the space with the position and speed as the reference axis of the radar installation position, and
Regarding the information on the reflection intensity, the object that detects the position and speed of the reflected signal derived from the target for which the traffic volume is to be measured as the target signal in the space whose coordinate axis is the position and speed based on the radar installation position. Radar signal detector and
With respect to the target signal, a clustering unit that constitutes a cluster according to at least one of the positions and speeds of the target signal and the degree of proximity thereof.
Equipped with a,
In the clustering unit, the lower the distribution density of the target signal in the space with the position based on the radar installation position as the coordinate axis, the closer the speed of the target signal is to the closer the position of the target signal is. The cluster is constructed with a weight on the degree.
A radar traffic measuring device characterized by this.
前記反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する物標信号検出部と、
前記物標信号について、前記物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成するクラスタリング部と、
を備え、
前記クラスタリング部は、レーダ設置位置を基準とする位置を座標軸とする空間内における前記物標信号の分布密度が高いほど、前記物標信号の速度の近接程度よりも前記物標信号の位置の近接程度の方に重みを置いて、前記クラスタを構成する、
ことを特徴とするレーダ交通量計測装置。 Regarding the reflected radar signal from the road to which the traffic volume is measured, the reflection intensity acquisition unit that acquires the reflection intensity information in the space with the position and speed as the reference axis of the radar installation position, and
Regarding the information on the reflection intensity, the object that detects the position and speed of the reflected signal derived from the target for which the traffic volume is to be measured as the target signal in the space whose coordinate axis is the position and speed based on the radar installation position. Radar signal detector and
With respect to the target signal, a clustering unit that constitutes a cluster according to at least one of the positions and speeds of the target signal and the degree of proximity thereof.
Equipped with a,
In the clustering unit, the higher the distribution density of the target signal in the space with the position based on the radar installation position as the coordinate axis, the closer the position of the target signal is to the closer the speed of the target signal. The cluster is constructed with a weight on the degree.
A radar traffic measuring device characterized by this.
前記反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する物標信号検出部と、
前記物標信号について、前記物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成するクラスタリング部と、
を備え、
前記クラスタリング部は、レーダ設置位置を基準とする速度を座標軸とする空間内における前記物標信号の速度が速いほど、前記物標信号の位置の近接程度よりも前記物標信号の速度の近接程度の方に重みを置いて、前記クラスタを構成する、
ことを特徴とするレーダ交通量計測装置。 Regarding the reflected radar signal from the road to which the traffic volume is measured, the reflection intensity acquisition unit that acquires the reflection intensity information in the space with the position and speed as the reference axis of the radar installation position, and
Regarding the information on the reflection intensity, the object that detects the position and speed of the reflected signal derived from the target for which the traffic volume is to be measured as the target signal in the space whose coordinate axis is the position and speed based on the radar installation position. Radar signal detector and
With respect to the target signal, a clustering unit that constitutes a cluster according to at least one of the positions and speeds of the target signal and the degree of proximity thereof.
Equipped with a,
In the clustering unit, the faster the speed of the target signal in the space with the speed based on the radar installation position as the coordinate axis, the closer the speed of the target signal is to the position of the target signal. To form the cluster, weighting towards
A radar traffic measuring device characterized by this.
前記反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する物標信号検出部と、
前記物標信号について、前記物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成するクラスタリング部と、
を備え、
前記クラスタリング部は、レーダ設置位置を基準とする速度を座標軸とする空間内における前記物標信号の速度が遅いほど、前記物標信号の速度の近接程度よりも前記物標信号の位置の近接程度の方に重みを置いて、前記クラスタを構成する、
ことを特徴とするレーダ交通量計測装置。 Regarding the reflected radar signal from the road to which the traffic volume is measured, the reflection intensity acquisition unit that acquires the reflection intensity information in the space with the position and speed as the reference axis of the radar installation position, and
Regarding the information on the reflection intensity, the object that detects the position and speed of the reflected signal derived from the target for which the traffic volume is to be measured as the target signal in the space whose coordinate axis is the position and speed based on the radar installation position. Radar signal detector and
With respect to the target signal, a clustering unit that constitutes a cluster according to at least one of the positions and speeds of the target signal and the degree of proximity thereof.
Equipped with a,
In the clustering unit, the slower the speed of the target signal in the space with the speed based on the radar installation position as the coordinate axis, the closer the position of the target signal is to the closer the speed of the target signal. To form the cluster, weighting towards
A radar traffic measuring device characterized by this.
前記反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する物標信号検出部と、
前記物標信号について、前記物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成するクラスタリング部と、
前記クラスタに対応する物標について、前記クラスタを構成する前記物標信号の位置の分布に基づいて、大型車であるか小型車であるかを判定する大型/小型判定部と、
を備えることを特徴とするレーダ交通量計測装置。 Regarding the reflected radar signal from the road to which the traffic volume is measured, the reflection intensity acquisition unit that acquires the reflection intensity information in the space with the position and speed as the reference axis of the radar installation position, and
Regarding the information on the reflection intensity, the object that detects the position and speed of the reflected signal derived from the target for which the traffic volume is to be measured as the target signal in the space whose coordinate axis is the position and speed based on the radar installation position. Radar signal detector and
With respect to the target signal, a clustering unit that constitutes a cluster according to at least one of the positions and speeds of the target signal and the degree of proximity thereof.
With respect to the target corresponding to the cluster, a large / small determination unit for determining whether the target is a large vehicle or a small vehicle based on the distribution of the positions of the target signals constituting the cluster.
A radar traffic measuring device characterized by being equipped with.
前記反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する物標信号検出部と、
前記物標信号について、前記物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成するクラスタリング部と、
前記クラスタについて、レーダ設置位置を基準とする位置を座標軸とする空間内における軌跡を抽出し、前記軌跡に動きがない前記クラスタを交通量の計測対象から外し、前記軌跡に動きがある前記クラスタを交通量の計測対象に含めるクラスタ軌跡抽出部と、
を備えることを特徴とするレーダ交通量計測装置。 Regarding the reflected radar signal from the road to which the traffic volume is measured, the reflection intensity acquisition unit that acquires the reflection intensity information in the space with the position and speed as the reference axis of the radar installation position, and
Regarding the information on the reflection intensity, the object that detects the position and speed of the reflected signal derived from the target for which the traffic volume is to be measured as the target signal in the space whose coordinate axis is the position and speed based on the radar installation position. Radar signal detector and
With respect to the target signal, a clustering unit that constitutes a cluster according to at least one of the positions and speeds of the target signal and the degree of proximity thereof.
For the cluster, a locus in a space whose coordinate axis is a position based on the radar installation position is extracted, the cluster having no movement in the locus is excluded from the measurement target of traffic volume, and the cluster having movement in the locus is excluded. The cluster locus extractor to be included in the traffic volume measurement target,
A radar traffic measuring device characterized by being equipped with.
前記反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する物標信号検出部と、
前記物標信号について、前記物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成するクラスタリング部と、
前記反射強度の情報、前記物標信号又は前記クラスタについて、レーダからの距離及びレーダに対する方位を座標軸とする空間内における位置及び速度を、前記道路のレーンの走る方向及び前記道路のレーンを跨ぐ方向を座標軸とする空間内における位置及び速度に変換する座標変換部と、
前記座標変換部により座標変換がなされた前記クラスタに対応する物標について、前記道路の複数のレーンのうちいずれのレーンを通過するかを判定するレーン判定部と、
を備えることを特徴とするレーダ交通量計測装置。 Regarding the reflected radar signal from the road to which the traffic volume is measured, the reflection intensity acquisition unit that acquires the reflection intensity information in the space with the position and speed as the reference axis of the radar installation position, and
Regarding the information on the reflection intensity, the object that detects the position and speed of the reflected signal derived from the target for which the traffic volume is to be measured as the target signal in the space whose coordinate axis is the position and speed based on the radar installation position. Radar signal detector and
With respect to the target signal, a clustering unit that constitutes a cluster according to at least one of the positions and speeds of the target signal and the degree of proximity thereof.
With respect to the reflection intensity information, the target signal or the cluster, the position and speed in space having the distance from the radar and the orientation with respect to the radar as coordinate axes, the running direction of the road lane and the direction across the road lane. A coordinate conversion unit that converts the position and velocity in space with
A lane determination unit that determines which lane of the plurality of lanes of the road passes through the target corresponding to the cluster whose coordinates have been converted by the coordinate conversion unit.
A radar traffic measuring device characterized by being equipped with.
前記反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する物標信号検出部と、
前記物標信号について、前記物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成するクラスタリング部と、
を備え、
前記反射強度取得部は、交通量の計測対象の交差点近傍に設置されて少なくとも2方向をそれぞれ指向する少なくとも2台分のレーダ装置から、前記反射強度の情報を取得し、
前記クラスタに対応する物標について、前記物標信号の位置及び速度の変化に基づいて、前記交差点近傍を直進するか右折/左折するかを判定する交差点判定部、
をさらに備えることを特徴とするレーダ交通量計測装置。 Regarding the reflected radar signal from the road to which the traffic volume is measured, the reflection intensity acquisition unit that acquires the reflection intensity information in the space with the position and speed as the reference axis of the radar installation position, and
Regarding the information on the reflection intensity, the object that detects the position and speed of the reflected signal derived from the target for which the traffic volume is to be measured as the target signal in the space whose coordinate axis is the position and speed based on the radar installation position. Radar signal detector and
With respect to the target signal, a clustering unit that constitutes a cluster according to at least one of the positions and speeds of the target signal and the degree of proximity thereof.
Equipped with a,
The reflection intensity acquisition unit acquires the reflection intensity information from at least two radar devices installed near the intersection where the traffic volume is to be measured and pointing in at least two directions.
An intersection determination unit that determines whether to go straight or turn right / left near the intersection based on the change in the position and speed of the target signal for the target corresponding to the cluster.
A radar traffic measuring device characterized by further providing .
前記反射強度の情報について、レーダ設置位置を基準とする位置及び速度を座標軸とする空間内において、交通量の計測対象の物標に由来する反射信号の位置及び速度を物標信号として検出する物標信号検出ステップと、
前記物標信号について、前記物標信号の位置及び速度のうち少なくともいずれかの近接程度に応じて、クラスタを構成するクラスタリングステップと、
を順に備え、
前記物標信号検出ステップは、小型車の交通量に対する大型車の交通量の想定割合が高いほど、前記物標信号の検出閾値を低くし、小型車の交通量に対する大型車の交通量の想定割合が低いほど、前記物標信号の検出閾値を高くし、前記物標信号を検出する、
ことを特徴とするレーダ交通量計測方法。 Regarding the reflected radar signal from the road to be measured for traffic volume, the reflection intensity acquisition step for acquiring the reflection intensity information in the space with the position and speed as the reference axis of the radar installation position, and
Regarding the information on the reflection intensity, the object that detects the position and speed of the reflected signal derived from the target for which the traffic volume is to be measured as the target signal in the space whose coordinate axis is the position and speed based on the radar installation position. Radar signal detection step and
With respect to the target signal, a clustering step for forming a cluster according to the proximity of at least one of the position and speed of the target signal, and
In order ,
In the target signal detection step, the higher the estimated ratio of the traffic volume of the large vehicle to the traffic volume of the small vehicle, the lower the detection threshold of the target signal, and the estimated ratio of the traffic volume of the large vehicle to the traffic volume of the small vehicle. The lower the value, the higher the detection threshold of the target signal, and the higher the target signal is detected.
A radar traffic measurement method characterized by this.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016135339A JP6825835B2 (en) | 2016-07-07 | 2016-07-07 | Radar traffic measuring device and method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016135339A JP6825835B2 (en) | 2016-07-07 | 2016-07-07 | Radar traffic measuring device and method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2018005786A JP2018005786A (en) | 2018-01-11 |
| JP6825835B2 true JP6825835B2 (en) | 2021-02-03 |
Family
ID=60949445
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2016135339A Active JP6825835B2 (en) | 2016-07-07 | 2016-07-07 | Radar traffic measuring device and method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6825835B2 (en) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111308463B (en) * | 2020-01-20 | 2022-06-07 | 京东方科技集团股份有限公司 | Human body detection method and device, terminal equipment, storage medium and electronic equipment |
| US11586862B2 (en) | 2020-02-14 | 2023-02-21 | Ford Global Technologies, Llc | Enhanced object detection with clustering |
| JP7590197B2 (en) * | 2021-02-01 | 2024-11-26 | 日本無線株式会社 | Parking lot congestion degree calculation device, parking lot congestion degree calculation program, and parking lot congestion degree calculation system |
| CN113850995B (en) * | 2021-09-14 | 2022-12-27 | 华设设计集团股份有限公司 | Event detection method, device and system based on tunnel radar vision data fusion |
| JP7826927B2 (en) * | 2022-12-15 | 2026-03-10 | トヨタ自動車株式会社 | Information processing device |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5293253B2 (en) * | 2009-02-19 | 2013-09-18 | 日産自動車株式会社 | Ambient object detection apparatus and surrounding object detection method |
| JP5821419B2 (en) * | 2011-08-30 | 2015-11-24 | 富士通株式会社 | Moving object detection apparatus, moving object detection method, and computer program for moving object detection |
| JP6357737B2 (en) * | 2013-07-24 | 2018-07-18 | 富士通株式会社 | Vehicle flow measuring device, method and program |
-
2016
- 2016-07-07 JP JP2016135339A patent/JP6825835B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2018005786A (en) | 2018-01-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6571545B2 (en) | Object detection apparatus and object detection method | |
| JP6825835B2 (en) | Radar traffic measuring device and method | |
| JP6970936B2 (en) | Object detector, object detection program, and recording medium | |
| JP6593588B2 (en) | Object detection apparatus and object detection method | |
| JP6410178B2 (en) | Object detection apparatus and object detection method | |
| US10061023B2 (en) | Object detection apparatus and method | |
| JP6659367B2 (en) | Object detection device and object detection method | |
| US11314974B2 (en) | Detecting debris in a vehicle path | |
| CN110969855A (en) | Traffic flow monitoring system based on millimeter wave radar | |
| KR102013224B1 (en) | Autonomous Emergencyy Braking System and Controlling Method Thereof | |
| KR20120034352A (en) | System and method for detecting obstacle applying to vehicle | |
| JP6673030B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and program | |
| CN106327880B (en) | A kind of speed recognition methods and its system based on monitor video | |
| JP2022517325A5 (en) | ||
| JP2023014212A (en) | Optical fiber sensing system, road monitoring method, and optical fiber sensing device | |
| US10643465B1 (en) | Dynamic advanced traffic detection from assessment of dilemma zone activity for enhancement of intersection traffic flow and adjustment of timing of signal phase cycles | |
| JP6825836B2 (en) | Radar accident detection device and method | |
| JP7094418B1 (en) | Traffic control equipment and traffic control system | |
| JP2007257536A (en) | Road traffic monitoring system using millimeter wave radar | |
| JP2018026096A (en) | Target detection device | |
| US20150378009A1 (en) | Method and device for determining a detection range of a traffic route | |
| KR102038381B1 (en) | Apparatus for recognizing pedestrian and vehicle using doppler information and method thereof | |
| KR102678598B1 (en) | Apparatus for detecting vehicle using LiDAR | |
| JP2016197018A (en) | Collision avoidance assist device | |
| JP7083768B2 (en) | Recognition device, vehicle control device, recognition method, and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190704 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200527 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200721 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200918 |
|
| 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: 20210105 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210114 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6825835 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |