交通流監視システムに期待されている交通事故の未然の察知および防止の実現には、潤沢な画像情報を真に活用する技術の確立が重要です。 本研究では、交通流監視において、事故、渋滞、停止車両、落下物のような交通事象の検出をリアルタイムに行うシステムを構築しました。 リアルタイム交通事象検出システムでは、従来から交通流監視において用いられてきたカメラ映像入力と画像処理技術を活用し、 さらに、車両の高精度なトラッキングと数種類の交通事象の検出とが可能です。 車両のトラッキングアルゴリズムは、時空間MRFモデルを用い、隠れと照度変化に対して頑健なトラッキングを実現しています。 交通事象は、トラッカー出力の組み合わせによって記述され、ルールベース手法によって、自由度の高い事象検出を実現しています。 現在は、本技術を用いたシステムが実用化されています。

Real-time traffic survailance system has been acquired a lot of attention. In order to prevent traffic accidents, utilizing the image-processing technique is important. We've developed the real-time system to detect traffic events such as collsion, congestion, broken vehicles, abandoned objects. Using camera-image processing techiques, Our system is based on high-accuracy object tracking. We are adapting the S-T MRF model, which is quite robust to illuminance intensity. The traffic events are scripted by the combination of the output from the tracker and rule-base methods.