JP6825836B2 - Radar accident detection device and method - Google Patents
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Description
本開示は、レーダを用いて自動的に事故を検出する技術に関する。 The present disclosure relates to a technique for automatically detecting an accident using radar.
人手によらず自動的に事故を検出する技術が存在する。特許文献1では、衝突音及びブレーキ音等を検出して自動的に事故を検出する技術が開示されている。 There is a technology that automatically detects accidents without human intervention. Patent Document 1 discloses a technique for detecting an accident by detecting a collision sound, a brake sound, or the like.
しかし、衝突音及びブレーキ音等を検出して自動的に事故を検出する技術は、子供の甲高い声やトラックの荷台の振動音や動物の鳴き声等を検出して誤作動することがある。 However, the technology that detects collision sounds, brake sounds, etc. and automatically detects an accident may malfunction by detecting the high-pitched voice of a child, the vibration sound of a truck bed, the barking sound of an animal, or the like.
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事故を検出するにあたり、誤作動を防止することにより、検出精度を向上させることを目的とする。 Therefore, in order to solve the above-mentioned problems, the present disclosure aims to improve the detection accuracy by preventing malfunctions in automatically detecting an accident without human intervention.
上記目的を達成するために、レーダを用いて自動的に事故を検出することとした。 In order to achieve the above objectives, it was decided to automatically detect the accident using radar.
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基づいて、前記道路上の物標を検出する物標検出部と、前記道路上の物標の危険状況又は事故状況を検出する事故検出部と、を備えることを特徴とするレーダ事故検出装置である。 Specifically, the present disclosure is a reflection that acquires information on the reflection intensity of a reflection radar signal from a road whose traffic volume is to be measured in a space whose coordinate axis is the position and speed with respect to the radar installation position. The intensity acquisition unit, the target detection unit that detects the target on the road based on the information of the reflection intensity, and the accident detection unit that detects the danger status or the accident status of the target on the road. It is a radar accident detection device characterized by being provided.
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基づいて、前記道路上の物標を検出する物標検出ステップと、前記道路上の物標の危険状況又は事故状況を検出する事故検出ステップと、を順に備えることを特徴とするレーダ事故検出方法である。 Further, in the present disclosure, regarding the reflected radar signal from the road to which the traffic volume is measured, the reflection intensity acquisition step of acquiring the reflection intensity information in the space with the position and speed as the coordinate axis based on the radar installation position. And, based on the information of the reflection intensity, a target detection step for detecting the target on the road and an accident detection step for detecting the danger situation or the accident situation of the target on the road are provided in order. It is a radar accident detection method characterized by.
この構成によれば、人手によらず自動的に事故を検出するにあたり、誤作動を防止することにより、検出精度を向上させることができる。 According to this configuration, when an accident is automatically detected without human intervention, the detection accuracy can be improved by preventing a malfunction.
また、本開示は、前記事故検出部は、前記道路上の相互に近接する物標の間の相対位置又は相対位置の時間変化に基づいて、前記道路上の相互に近接する物標の危険状況又は事故状況を検出することを特徴とするレーダ事故検出装置である。 Further, in the present disclosure, the accident detection unit is based on the relative position between the mutually adjacent targets on the road or the time change of the relative position, and the danger situation of the mutually adjacent targets on the road. Alternatively, it is a radar accident detection device characterized by detecting an accident situation.
この構成によれば、相互に近接する物標について、追突又は衝突等に関する危険状況又は事故状況を、誤作動なしで高い精度で検出することができる。 According to this configuration, it is possible to detect a dangerous situation or an accident situation related to a rear-end collision or a collision with respect to targets close to each other with high accuracy without malfunction.
また、本開示は、前記事故検出部は、前記道路上の相互に近接する物標の間の相対速度又は相対速度の時間変化に基づいて、前記道路上の相互に近接する物標の危険状況又は事故状況を検出することを特徴とするレーダ事故検出装置である。 Further, in the present disclosure, the accident detection unit describes the danger situation of the mutually adjacent targets on the road based on the relative speed or the time change of the relative speed between the mutually adjacent targets on the road. Alternatively, it is a radar accident detection device characterized by detecting an accident situation.
この構成によれば、相互に近接する物標について、追突又は衝突等に関する危険状況又は事故状況を、誤作動なしで高い精度で検出することができる。 According to this configuration, it is possible to detect a dangerous situation or an accident situation related to a rear-end collision or a collision with respect to targets close to each other with high accuracy without malfunction.
また、本開示は、前記事故検出部は、前記道路上のそれぞれの物標の位置又は位置の時間変化に基づいて、前記道路上のそれぞれの物標の危険状況又は事故状況を検出することを特徴とするレーダ事故検出装置である。 Further, in the present disclosure, the accident detection unit detects the danger situation or the accident situation of each target on the road based on the position or the time change of the position of each target on the road. It is a characteristic radar accident detection device.
この構成によれば、それぞれの物標について、赤信号時通行又は交差点内停止等に関する危険状況又は事故状況を、誤作動なしで高い精度で検出することができる。 According to this configuration, for each target, it is possible to detect a dangerous situation or an accident situation related to traffic at a red light or stop at an intersection with high accuracy without malfunction.
また、本開示は、前記事故検出部は、前記道路上のそれぞれの物標の速度又は速度の時間変化に基づいて、前記道路上のそれぞれの物標の危険状況又は事故状況を検出することを特徴とするレーダ事故検出装置である。 Further, in the present disclosure, the accident detection unit detects a danger situation or an accident situation of each target on the road based on the speed of each target on the road or a time change of the speed. It is a characteristic radar accident detection device.
この構成によれば、それぞれの物標について、速度超過、速度不足、急減速又は急加速等に関する危険状況又は事故状況を、誤作動なしで高い精度で検出することができる。 According to this configuration, it is possible to detect a dangerous situation or an accident situation related to overspeed, insufficient speed, sudden deceleration or sudden acceleration, etc. for each target with high accuracy without malfunction.
また、本開示は、前記道路上の物標の危険状況又は事故状況を映像として記録する旨の命令を、映像記録装置に対して発行する映像記録命令部、をさらに備えることを特徴とするレーダ事故検出装置である。 Further, the present disclosure further includes a video recording command unit that issues a command to the video recording device to record the dangerous situation or the accident situation of the target on the road as a video. It is an accident detection device.
この構成によれば、危険状況又は事故状況を映像として記録・検証することができる。 According to this configuration, it is possible to record and verify a dangerous situation or an accident situation as a video.
また、本開示は、前記物標検出部は、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し、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、クラスタを構成し、前記道路上の物標を前記クラスタとして検出することを特徴とするレーダ事故検出装置である。 Further, in the present disclosure, the target detection unit uses the reflection intensity information as a reflection derived from a target whose traffic volume is to be measured in a space whose coordinate axes are the position and speed with respect to the radar installation position. The position and speed of the signal are detected as a target signal, and the target signal is formed into a cluster according to the proximity of at least one of the position and speed of the target signal to form a target on the road. Is a radar accident detection device characterized by detecting as the cluster.
この構成によれば、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になる。よって、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。そして、人手によらず自動的に事故を検出するにあたり、誤作動をさらに防止することにより、検出精度をさらに向上させることができる。 According to this configuration, targets such as large cars, small cars, pedestrians, and bicycles are not measured as points without size, but as clusters with size. Therefore, it is possible to discriminate targets such as large vehicles, small vehicles, pedestrians, and bicycles based on the size and speed of the cluster. Then, when the accident is automatically detected without human intervention, the detection accuracy can be further improved by further preventing the malfunction.
このように、本開示によれば、人手によらず自動的に事故を検出するにあたり、誤作動を防止することにより、検出精度を向上させることができる。 As described above, according to the present disclosure, it is possible to improve the detection accuracy by preventing a malfunction in automatically detecting an accident without manpower.
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.
本開示のレーダ事故検出装置の構成及び処理を図1及び図2に示す。不図示のレーダセンサは、信号機や表示板や電信柱等の道路設備に設置される。レーダ事故検出装置Dは、反射レーダ信号をレーダセンサから受信し、危険状況又は事故状況を映像として記録する旨の命令を不図示のネットワークを介して不図示の映像記録装置へと送信する。なお、危険状況とは、事故が実際に発生していないが、事故が発生する可能性がある状況を指す。また、事故状況とは、事故が実際に発生している状況を指す。 The configuration and processing of the radar accident detection device of the present disclosure are shown in FIGS. 1 and 2. Radar sensors (not shown) are installed in road equipment such as traffic lights, display boards, and telephone poles. The radar accident detection device D receives the reflected radar signal from the radar sensor, and transmits a command to record the danger situation or the accident situation as an image to the image recording device (not shown) via a network (not shown). The dangerous situation refers to a situation in which an accident has not actually occurred, but an accident may occur. In addition, the accident situation refers to the situation in which the accident actually occurs.
レーダ事故検出装置Dは、反射強度取得部1、物標検出部2、事故検出部3及び映像記録命令部4から構成され、ステップS1〜S4をこの順で実行する。
The radar accident detection device D is composed of a reflection intensity acquisition unit 1, a
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)。反射レーダ信号の伝搬遅延に基づいて、レーダセンサからのレーダの反射点の距離が計測され、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、レーダセンサに対するレーダの反射点の方位が計測され、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、レーダセンサに対するレーダの反射点の速度が計測される。 The reflection intensity acquisition unit 1 acquires information on the reflection intensity of the reflection radar signal from the road whose traffic volume is to be measured in a space whose coordinate axis is the position and speed with respect to the radar installation position (step S1). ). The distance of the radar reflection point from the radar sensor is measured based on the propagation delay of the reflection radar signal, and the orientation of the radar reflection point with respect to the radar sensor is based on the phase change of the reflection radar signal between multiple antennas. Measured and based on the phase change of the reflected radar signal between multiple sweeps, the speed of the radar's reflection point with respect to the radar sensor is measured.
物標検出部2は、上記の反射強度の情報に基づいて、道路上の物標を検出する(ステップS2)。ここで、物標検出部2は、物標信号検出部21、クラスタリング部22及びクラスタ軌跡抽出部23から構成され、ステップS21〜S23をこの順で実行する。
The
物標検出部2の物標信号検出部21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S21)。本開示の物標信号検出の処理を図3及び図4に示す。
The target signal detection unit 21 of the
物標信号検出部21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 signal detection unit 21 dynamically sets the detection thresholds T1 and T2 of the target signal according to the reflection intensity of the background such as road surface reflection, and detects the intensity peaks P1 and P2. Here, the higher the assumed ratio of the traffic volume of the large vehicle to the traffic volume of the small vehicle, the lower the detection threshold T2 of the target signal, and the lower the assumed ratio of the traffic volume of the large vehicle to the traffic volume of the small vehicle, the higher the target. The signal detection threshold T1 is raised to detect the above target signal.
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.
物標検出部2のクラスタリング部22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S22)。本開示のクラスタリングの処理を図5〜図7に示す。なお、図5〜図7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22は、図5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、走行方向と垂直方向の大きさLX、走行方向と平行方向の大きさ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. 5, the
ここで、クラスタリング部22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22は、図6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、走行方向と垂直方向の大きさLX1、LX2、走行方向と平行方向の大きさ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. 6, 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6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. 6, 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.
一方で、クラスタリング部22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22は、図7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、走行方向と垂直方向の大きさLX3、LX4、LX5、走行方向と平行方向の大きさ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. 7, 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7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. 7, 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 similar speed is used. It is possible to prevent erroneous determination as a vehicle of.
物標検出部2のクラスタ軌跡抽出部23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速度が0であるとみなし、その軌跡に動きがある上記のクラスタを速度が0でないとみなす(ステップS23)。本開示のクラスタ軌跡抽出の処理を図8に示す。
The cluster
クラスタ軌跡抽出部23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ことから、速度が0でないとみなす。
The cluster
クラスタ軌跡抽出部23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ことから、速度が0であるとみなす。
The cluster
事故検出部3は、道路上の物標の危険状況又は事故状況を検出する(ステップS3)。ここで、事故検出部3は、相対位置検出部31、相対速度検出部32、位置検出部33及び速度検出部34から構成され、ステップS31〜S34を順不同で実行する。
The
事故検出部3の相対位置検出部31は、道路上の相互に近接する物標の間の相対位置又は相対位置の時間変化に基づいて、道路上の相互に近接する物標の危険状況又は事故状況を検出する(ステップS31)。本開示の相対位置検出の処理を図9に示す。
The relative position detection unit 31 of the
まず、相互に近接する物標が追突する危険状況又は事故状況を説明する。相対位置検出部31は、クラスタC12、C13に対応する物標の間の相対距離が所定値以下であるY1になったときに、追突に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。あるいは、クラスタC12、C13に対応する物標の間の相対距離が所定値以上の変化率でY1からY2へと狭まったときに、追突に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。 First, a dangerous situation or an accident situation in which targets close to each other collide with each other will be described. Relative position detecting unit 31, the relative distance between the target object corresponding to the cluster C12, C13 is when it becomes Y 1 is less than a predetermined value, hazardous situation or accident situation regarding collision is judged to have occurred. Alternatively, when the relative distance between the target object corresponding to the cluster C12, C13 is narrowed from Y 1 by a predetermined value or more rate of change to Y 2, it is determined that the hazardous situation or accident situation regarding collision occurs.
次に、相互に近接する物標が衝突する危険状況又は事故状況を説明する。相対位置検出部31は、クラスタC14、C15に対応する物標の間の相対距離が所定値以下であるY3になったときに、衝突に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。あるいは、クラスタC14、C15に対応する物標の間の相対距離が所定値以上の変化率でY3からY4へと狭まったときに、衝突に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。 Next, a dangerous situation or an accident situation in which objects close to each other collide with each other will be described. Relative position detecting unit 31, the relative distance between the target object corresponding to the cluster C14, C15 is when it becomes Y 3 is less than the predetermined value, it is determined that the hazardous situation or accident situation regarding collision occurs. Alternatively, when the relative distance between the target object corresponding to the cluster C14, C15 is narrowed from Y 3 at a predetermined value or more rate of change to Y 4, it is determined that the hazardous situation or accident situation regarding collision occurs.
ここで、相対位置検出部31による危険状況又は事故状況の検出処理は、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、クラスタリングが行なわれたときに、より効果的である。よって、図7を用いて説明したように、相互に近接する物標の間の距離に余裕がない渋滞時において、より効果的である。 Here, in the detection process of the danger situation or the accident situation by the relative position detection unit 31, clustering is performed by placing more weight on the proximity of the target signal position than on the proximity of the target signal speed. When it is, it is more effective. Therefore, as described with reference to FIG. 7, it is more effective in a traffic jam when there is not enough distance between targets that are close to each other.
事故検出部3の相対速度検出部32は、道路上の相互に近接する物標の間の相対速度又は相対速度の時間変化に基づいて、道路上の相互に近接する物標の危険状況又は事故状況を検出する(ステップS32)。本開示の相対速度検出の処理を図10に示す。
The relative
まず、相互に近接する物標が追突する危険状況又は事故状況を説明する。相対速度検出部32は、クラスタC16、C17に対応する物標の間の相対速度(ただし、相対距離が狭まるときに、相対速度が正になるとする。)が所定値以上であるV1になったときに、追突に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。あるいは、クラスタC16、C17に対応する物標の間の相対速度が所定値以上の変化率でV1からV2へと増加したときに、追突に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。
First, a dangerous situation or an accident situation in which targets close to each other collide with each other will be described. The relative
次に、相互に近接する物標が衝突する危険状況又は事故状況を説明する。相対速度検出部32は、クラスタC18、C19に対応する物標の間の相対速度(ただし、相対距離が狭まるときに、相対速度が正になるとする。)が所定値以上であるV3になったときに、衝突に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。あるいは、クラスタC18、C19に対応する物標の間の相対速度が所定値以上の変化率でV3からV4へと増加したときに、衝突に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。
Next, a dangerous situation or an accident situation in which objects close to each other collide with each other will be described. Relative
ここで、相対速度検出部32による危険状況又は事故状況の検出処理は、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、クラスタリングが行なわれたときに、より効果的である。よって、図6を用いて説明したように、相互に近接する物標の間の距離に余裕がある非渋滞時において、より効果的である。
Here, in the detection process of the danger situation or the accident situation by the relative
事故検出部3の位置検出部33は、道路上のそれぞれの物標の位置又は位置の時間変化に基づいて、道路上のそれぞれの物標の危険状況又は事故状況を検出する(ステップS33)。本開示の位置検出の処理を図11に示す。
The
まず、それぞれの物標が赤信号時に通行する危険状況又は事故状況を説明する。位置検出部33は、クラスタC20に対応する物標の位置が赤信号の現示された道路上に存在するときに、赤信号時通行に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。あるいは、クラスタC20に対応する物標の位置が赤信号の現示された道路上を進行するときに、赤信号時通行に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。
First, a dangerous situation or an accident situation in which each target passes at a red light will be explained. The
次に、それぞれの物標が交差点内に停止する危険状況又は事故状況を説明する。位置検出部33は、クラスタC21に対応する物標の位置が所定時間以上にわたり交差点内に存在するときに、交差点内停止に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。
Next, a dangerous situation or an accident situation in which each target stops at an intersection will be described. The
ここで、位置検出部33による危険状況又は事故状況の検出処理は、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、クラスタリングが行なわれたときに、より効果的である。
Here, in the detection process of the danger situation or the accident situation by the
事故検出部3の速度検出部34は、道路上のそれぞれの物標の速度又は速度の時間変化に基づいて、道路上のそれぞれの物標の危険状況又は事故状況を検出する(ステップS34)。本開示の速度検出の処理を図12に示す。
The
まず、それぞれの物標の速度が超過する危険状況又は事故状況を説明する。速度検出部34は、クラスタC22に対応する物標の速度が所定値以上であるV5になったときに、速度超過に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。
First, a dangerous situation or an accident situation in which the speed of each target is exceeded will be described.
次に、それぞれの物標の速度が不足する危険状況又は事故状況を説明する。速度検出部34は、クラスタC23に対応する物標の速度が所定値以下であるV6になったときに、速度不足に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。
Next, a dangerous situation or an accident situation in which the speed of each target is insufficient will be described.
次に、それぞれの物標が急減速する危険状況又は事故状況を説明する。速度検出部34は、クラスタC24に対応する物標の速度が所定値以上の変化率でV7からV8へと減少したときに、急減速に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。
Next, a dangerous situation or an accident situation in which each target suddenly decelerates will be described.
次に、それぞれの物標が急加速する危険状況又は事故状況を説明する。速度検出部34は、クラスタC25に対応する物標の速度が所定値以上の変化率でV9からV10へと増加したときに、急加速に関する危険状況又は事故状況が発生したと判断する。
Next, a dangerous situation or an accident situation in which each target accelerates rapidly will be described. The
ここで、速度検出部34による危険状況又は事故状況の検出処理は、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、クラスタリングが行なわれたときに、より効果的である。
Here, in the detection process of the danger situation or the accident situation by the
映像記録命令部4は、道路上の物標の危険状況又は事故状況を映像として記録する旨の命令を、不図示の映像記録装置に対して発行する(ステップS4)。以上の処理の結果、危険状況又は事故状況を映像として記録・検証することができる。
The video
本開示のレーダ事故検出装置及び方法は、人手によらず自動的に事故を検出するにあたり、誤作動を防止することにより、検出精度を向上させることができる。 The radar accident detection device and method of the present disclosure can improve the detection accuracy by preventing a malfunction when automatically detecting an accident without human intervention.
D:レーダ事故検出装置
1:反射強度取得部
2:物標検出部
3:事故検出部
4:映像記録命令部
21:物標信号検出部
22:クラスタリング部
23:クラスタ軌跡抽出部
31:相対位置検出部
32:相対速度検出部
33:位置検出部
34:速度検出部
P1、P2:強度ピーク
T1、T2:検出閾値
C、C1〜C25:クラスタ
D: Radar accident detection device 1: Reflection intensity acquisition unit 2: Target detection unit 3: Accident detection unit 4: Video recording command unit 21: Target signal detection unit 22: Clustering unit 23: Cluster trajectory extraction unit 31: Relative position Detection unit 32: Relative velocity detection unit 33: Position detection unit 34: Speed detection unit P1, P2: Intensity peak T1, T2: Detection threshold C, C1 to C25: Cluster
Claims (7)
前記反射強度の情報に基づいて、前記道路上の物標を検出する物標検出部と、
前記道路上の物標の危険状況又は事故状況を検出する事故検出部と、
を備え、
前記物標検出部は、
前記反射強度の情報について、前記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し、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、クラスタを構成し、前記道路上の物標を前記クラスタとして検出し、
前記物標信号の分布密度が低いほど、及び/又は、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し、前記物標信号の分布密度が高いほど、及び/又は、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事故検出装置。 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
A target detection unit that detects a target on the road based on the reflection intensity information,
An accident detection unit that detects the danger situation or accident situation of the target on the road,
Equipped with a,
The target detection unit
Regarding 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. With respect to the target signal, a cluster is formed according to the proximity of at least one of the position and speed of the target signal, and the target on the road is detected as the cluster.
The lower the distribution density of the target signal and / or the faster the speed of the target signal, the closer the weight is to the speed of the target signal rather than the proximity of the position of the target signal. The cluster is formed, and the higher the distribution density of the target signal and / or the slower the speed of the target signal, the closer the speed of the target signal is to the closer the target signal is. A radar accident detection device characterized in that the cluster is formed by placing weight on the proximity of positions .
前記反射強度の情報に基づいて、前記道路上の物標を検出する物標検出ステップと、
前記道路上の物標の危険状況又は事故状況を検出する事故検出ステップと、
を順に備え、
前記物標検出ステップは、
前記反射強度の情報について、前記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し、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、クラスタを構成し、前記道路上の物標を前記クラスタとして検出し、
前記物標信号の分布密度が低いほど、及び/又は、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し、前記物標信号の分布密度が高いほど、及び/又は、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事故検出方法。 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
A target detection step for detecting a target on the road based on the reflection intensity information,
An accident detection step for detecting a dangerous situation or an accident situation of a target on the road,
In order ,
The target detection step
Regarding 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. With respect to the target signal, a cluster is formed according to the proximity of at least one of the position and speed of the target signal, and the target on the road is detected as the cluster.
The lower the distribution density of the target signal and / or the faster the speed of the target signal, the closer the weight is to the speed of the target signal rather than the proximity of the position of the target signal. The cluster is formed, and the higher the distribution density of the target signal and / or the slower the speed of the target signal, the closer the speed of the target signal is to the closer the target signal is. A radar accident detection method characterized in that the cluster is formed by placing weight on the proximity of positions .
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