| 研究概要 |
自動車保有台数の増加に伴い、渋滞等の道路交通問題が引き起こされてきた。このような社会状況を反映して、特に都市部において交通渋滞に対する不満が高まり、道路整備の促進を求める声とともに、運転者/道路利用者へより「見やすい」、「高精度」、「多くの道路で」の道路交通情報の提供を含めて快適な交通環境を求めるニーズが高まっています。次世代道路交通管理を実現するための重要な技術として,交通映像を用いた道路交通の自動計測方式は注目されている。本研究は,広域に亘って点々としたマイクロ交通情報を知的に統合し,マクロ交通情報を構築する研究である。その一環として,本年度の研究では,複数台カメラの対応関係から,従来では困難の車両同士の重なり問題と車両3次元寸法計測を解決し,確実に監視領域内における車両数・スピードの計測、車種の分類、車線変更の検出、交通渋滞・事故などのマイクロ交通情報を計測できた。具体的には、オンラインキャリブレーション手法の検討および公道実験を行った。実環境では風や路面の振動によるカメラの空間位置のズレが発生する。カメラの位置ズレによる測定誤差を最小化するために,システムを自動的にオンラインキャリブレーションする必要がある。そのため,道路区画線位置の検出と自動推定,カーブ路面の区画線位置補正などの手法を検討した。また,対象物追跡による3次元交通計測の手法を提案した。複数レイヤーPFM法による対象物の3次元寸法を計測し,時系列画像の対象物追跡結果から走行車両状況(車種,位置と速度),交通流計測(通過台数,通過平均速度)を行った。さらに、影領域の検出および道路路面(背景)の補完法を提案した。自由視点の道路監視映像を合成する際に,遮蔽による欠落される画像情報および再構築される背景の道路路面を補完することによって,よりリアルな映像を合成できる。
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