赤外線サーモグラフィを用いた環境変動に強い道路交通流監視

抄録

我々は、赤外線サーモグラフィから得られる温度画像を用いて車両を検出する手法を提案した。この手法は、車両のフロントガラス領域をViola-Jones detectorを用いて検出する。しかしながら、冬季にフロントガラスとその周辺の温度が近似して検出精度が低下する。この問題を解決するために、車両のタイヤの熱が路面で反射される領域を基に車両を検出する新たな手法を提案する。両手法を切り替えて使用することにより、四季を通して環境変動に強い車両検出が可能となる。両手法では、車両の位置と同時に、時空間画像処理により車両の動きも検出できる。その車両の位置と動きの情報を用いた道路交通流の自動監視手法について提案する。