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自動車交通流制御には多地点での道路交通流特性の把握が必要であるが、既存のループコイル式や超音波式の固定式測定器では調査地点が限定され交通流推定のための交通流特性把握の精度確保が困難である。このため、装置の可搬性、非接触性、受動性、望遠性からしばしばビデオカメラが使用されている。これらの計測原理は、道路と車両の明度差を識別して車両認識をおこなっており、白色系塗色の車両認識は高確度で認識できていることが報告されている。しかし、現実の道路では走行する車両の多様性から、道路と車両の識別が困難なケースが存在し、全体としての計測確度が低くなる欠点を持っている。とくに、曇天時や、薄暮時には極端に計測確度が低下し、計測システムとしての安定性・実用性に不安を残し、信頼性を欠いている。
今次の研究でも、交通量検知にビデオシステムを活用することを前提としたが、単なる明度識別ではなく、ビデオ画像の空間周波数分析法を採用して計測確度の向上を図った。本システムでは、車両速度の特徴量としてこれに対応する特定周波数成分の抽出で速度計測を試行しており、曇天時の映像や黒色車両の速度計測も可能であることを明らかにした。この周波数分析による速度計測では、車両の大きさ成分と速度成分の分離が必要であるが、車両の陰影部によってこの混在現象が引き起こされ、速度計測結果に少なからざる誤差を含むことが判明した。この改善のため、画像平面上での非線形フィルタリング、周波数領域におけるフィルタリングの併用によってそれぞれの成分を分離することが可能であることを明らかにした。次年度は多様な条件でのフィールドテストを行い、フィルタ定数の最適化を指向する。また実用化のための演算速度の高速化も指向する。
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