[发明专利]车辆判别装置、车辆判别方法、车辆判别程序、以及存储了车辆判别程序的程序记录介质

说明书

技术领域

本发明涉及利用信息处理技术，根据车辆的摄像图像来判别车辆的装置。 

背景技术

作为本发明的第一背景技术，存在日本特开2000-149181号公报中公开的技术。 

该第一背景技术涉及一种交通流量计测系统，其包括：照相机，其用于对路面和通过路面上设定区域的车辆进行连续拍摄，从而得到连续图像；亮度直方图计算单元，其用于通过计算分别对所述连续图像求取亮度直方图；差分计算单元，其用于计算所述亮度直方图的时间系列差分；保存单元，其用于将在设定时间中无变化的所述亮度直方图作为路面数据进行保存；差分计算单元，其在所述设定时间中，所述亮度直方图发生变化时，计算前后2个亮度直方图的差分；以及车辆检测单元，其对所述差分和预先设定的阈值进行比较，判别车辆的存在。 

根据该第一背景技术，能够将车辆的存在高精度地数值化。 

作为本发明的第二背景技术，存在日本特开2002-8186号公报中公开的技术。 

该第二背景技术涉及一种车种识别装置，其具备：轮廓线提取单元，其通过对成为识别对象的车辆的图像数据进行微分处理，从而提取该车辆的轮廓线；特征量提取单元，其通过对上述轮廓线提取单元所提取的轮廓线在预定区域内的预定提取方向成分的频率进行计算，从而提取该轮廓线的特征量；存储单元，其将预先取得的、成为识别基准的车辆的基准特征量和表示该车辆种类的信息相互关联起来存储；以及特征量匹配单元，其对上述特征量提取单元所提取的特征量和存储于上述存储单元的基准特征量相互进行匹配，从而识别成为上述识别对象的车辆的种类。 

像这样，根据第二背景技术，通过轮廓线提取单元提取车辆的轮廓线，通过特征量提取单元提取轮廓线的特征量。并且，特征量匹配单元对该特征量和预先取得的基准特征量进行匹配，识别车辆的种类。从而，由于不是像以往那样单纯地依据外观上的尺寸，而是根据车辆各部的轮廓线的特征量来识别车种，所以车辆和背景部分之间的亮度差不会造成问题，能够识别车种，提高车种识别的精度。 

作为本发明的第三背景技术，存在日本专利第3453952号公报中记载的技术。 

该第三背景技术涉及一种交通流量计测装置，其包括：图像输入单元，其保持被输入的由摄像机拍摄到的道路上的图像；图像分析单元，其对所述道路上的图像的亮度分布进行分析；车辆跟踪单元，其对从依次输入的道路上的图像切出的模板(template)进行图案匹配，跟踪车辆；车辆判断单元，其根据所述图案匹配结果计算车辆的跟踪距离，在计算结果的值大于预定值的情况下，判断为通过车辆；以及车种判断单元，其在判断为所述通过车辆的情况下，在垂直方向上对预先确定的车种判断区域的图像进行微分，将微分后的图像投影到水平方向上，相加得到波形，选择相隔最远的2个所述波形的峰，根据选出的2个峰的各个垂直方向的坐标，将2个模板登记，由所述2个模板的中心坐标之差，计算将车辆前面部投影到道路上的投影长度，由计算出的多个地点的投影长度的变化率，判断所述车辆的高度，根据判断出的高度，判断所述车辆的种类。 

像这样，根据第三背景技术，不利用模板切出车辆的影子，并且也不用1个模板切出2台车辆，因此不会影响车辆的影子，即使在并行的车辆重合的情况下，也能够精确地识别车辆。并且，无需背景图像，所以即使在混杂时，也能够高精度地跟踪车辆。 

专利文献1：日本特开2000-149181号公报

专利文献2：日本特开2002-8186号公报 

专利文献3：日本专利第3453952号公报 

所述第一背景技术中，以动态图像为对象，若为动态图像(连续图像内)，则使用差分法，提取动态物体，进行其图案匹配，从而有可能能够判断是不是二轮车。但是，为静态图像的情况下，不像动态图像那样，由多张静态图像构成，不能对静态图像彼此进行比较，仅提取动态物体，因此需要判断二轮车位于哪里，存在没有该判断单元就不能判断有无车辆的问题。 

并且，所述第二背景技术中，从一张彩色静态图像提取四轮车的情况下，由于占有一定程度的面积，所以提取图像内的边缘，能够根据该边缘间距离、特性等，推测车辆位置。但是，由于二轮车与四轮车相比，在静态图像内所占的面积较小，所以仅利用了边缘的方法不太有效，存在难以正确进行判断的问题。 

此外，所述第三背景技术也与所述第一背景技术相同，以动态图像为前提，若不是动态图像，则车辆跟踪单元不发挥作用，不能执行之后的处理，不能识别车辆。 

发明内容