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2006年3月2日
东京大学
オムロン株式会社

时空间惭搁贵技术を応用した次世代画像センサーを开発

东京大学とオムロン株式会社（本社：京都市下京区、代表取締役社長：作田 久男、以下オムロン）は、共同研究により、重なりや隠れに強くかつ広範囲な交通流を高精度に計測可能な次世代画像センサーを開発しました。

本画像センサーは、任意形状をした移动物体の任意の动きを安定してトラッキングすることができ、画像上での移动物体同士の重なり（オクルージョン）に対しても顽健であるという特徴を持っています。
これらの特徴により、高速道の対向复数车线交通量の同时计测や交差点での分岐率算出が、1台のセンサーで可能となります。例えば、高速道路や自动车専用道路では、路侧や中央分离帯にカメラを设置することにより、上り下り両方向の交通量を同时计测することが可能です。また、交差点全景を1台のビデオカメラで撮像した画像中の个々の车両を任意の动きを正确に追跡できるため、交差点における全方向别の交通量（分岐率）を同时计测することもできます。
さらに本センサーは、利用するカメラの仕様や设置条件の影响を受けにくいため、既设の监视用滨罢痴カメラと接続することにより、多机能な计测を付加することが可能となります。従来、交通流计测用に広く利用されてきた超音波センサーやループセンサ等の局所型センサーは、1つのセンサーで1车线の交通量しか计测することができませんでした。この点、画像センサーは空间型センサーと呼ばれ、広がりを持つ空间を同时に计测できる长所があります。しかし、従来の画像センサーでは、车両が直线的に动くことが仮定される、またはオクルージョンに対応できない、あるいは利用するカメラの仕様や设置条件等に制约が多いため、分合流部を含む复数车线の交通量等を同时に计测することに限界がありました。また、交差点における方向别の交通量を计测（推定）する场合には、各流入?流出ごとにセンサーを设置する必要がある上、全流入?全流出の组合せとしての全方向别交通量（分岐率）を直接计测することができませんでした。
今回开発した画像センサーを适用すれば、利用するカメラ条件の制约が少なく、かつ6车线交通量の同时计测や交差点分岐率算出が可能となります。本画像センサーは、共同研究におけるこれまでの検証で、晴?曇、降雨?降雪、昼?夜、雪解けの照り返し等の様々なフィールド画像を用いた评価を行った结果、6车线交通量计测で±5％以内、交差点の各流入?流出ごとの交通量计测で±10％、交差点の分岐率算出で±5％以内の精度を达成しました。今后、国内外の道路?交通管理者、民间事业者へのシステム导入を进め、さらなるフィールド评価を重ねていきます。

■　新しい交通管制、カーナビサービスへの期待
欧米では、道路?交通管理者が设置するセンサーとして、地面に埋め込むタイプのループコイル型センサーが主流でした。しかしながら、今后は导入コストや管理コストの问题から、画像センサーへの置き换えが进むと予测されています。特にセキュリティ监视上の要请から画像取得は必须要件となっているため、画像センサーへのシフトは必定のことと考えられます。
日本においても、従来、道路?交通管理者が配置したセンサーで取得した情报による渋滞情报提供が行われてきました。これまでは、超音波センサーが主流でしたが、画像センサーのような多机能计测が可能なセンサーの导入により、机能の集约化による管理?维持コスト削减への期待が高まっています。
また、欧米では现在既に、国や州の道路?交通管理者が配置したセンサーから取得したデータと民间公司が配置したセンサーから取得したデータとを合わせることにより、民间公司が広范囲にわたる交通情报提供を行っています。本画像センサーは、このような用途において高精度かつ低コストな计测を行えるシステムとして期待されます。
日本でも、自动车会社による自社车両ユーザーへの交通情报提供が始まっています。今后は、国内でも规制缓和が进めば、民间公司センサーを配置した独自の情报提供や情报の相互利用が进むことが予测されます。また、最近の情报提供サービスは、交通シミュレーターを用いたミクロな渋滞予测を行うまでに进化しつつあります。近い将来、干线道路だけでなく、都市圏の道路网における详细な交通情报提供、渋滞予测、ルートガイダンスのサービスへと発展すると考えられます。道路が复雑に交差する都市圏の道路においてこれらのサービスを提供するには方向别交通量情报の取得が必须であるため、本画像センサーの有効性が発挥できると考えています。
さらに、本画像センサーは、交差点近くのビル窓の内侧から交差点を撮像する环境があれば简単に交通量データを计测することが可能です。これまでの検証実験では、カメラを箱で囲うなど室内灯を遮光することにより、外部环境に设置した场合と同等の计测精度を确保できることを确认しています。このことは、道路?交通管理者や民间事业者の设置工事の负担を軽减し、装置管理を容易にすると期待されます。

■　新しい信号制御への期待
本画像センサーの开発により、従来は复数台のセンサーを设置して计测せざるをえなかった各交差点での流入?流出ごとの交通量を、本画像センサー1台で计测することができるようになり、设置工事费と机器管理费の大幅削减が可能になるとともに、分岐率という今まで取得できなかったデータが直接算出できるようになります。このことにより、よりきめの细かい予测型の信号制御が可能となると考えます。
すなわち、従来のような交通の激しい干线道路を优先制御する系统制御だけでなく、复雑に交差し、各方向の交通量が时々刻々と激しく変化するような道路において、各方向の青时间配分を交通状态に応じて细かく制御するようなネットワーク型の信号制御が可能となります。
　 具体的には、分岐率の計測により、現行の信号制御システムで行っている事前の交通量調査によって決定している複数の信号制御パラメータが自動的に予測可能となり、交通需要に応じて動的に信号制御パラメータを変更する制御が可能となります。さらに、計測した分岐率データは、交差点の信号パラメータの見直しデータとしても利用できるとともに、交通シミュレーションへの入力データとして利用することにより、パターン制御を行っている交差点の最適な信号制御パラメータの評価?決定もできるようになります。

■　时空间惭搁贵モデルとは
本画像センサーは、時空間MRFモデルという技術に基づいています。時空間MRFモデルは、画像上で重なった移動物体を分離し、正確に追跡することができる技術で、2000年に东京大学生産技術研究所助教授の上條俊介が考案しました。
人间は、画像上で重なった移动物体を容易に别のものと认识することができますが、コンピューターに认识させる画像认识の技术としては実现が困难で、従来から盛んに研究が行われてきました。时空间惭搁贵モデルは、移动物体を画像ブロックの集合体ととらえ、その动きの违いを确率モデルとして评価し、各画像ブロックが属する移动物体を最适化して判定することにより、异なる移动物体を分离する技术です。

従来の多くの画像认识技术は、パターンマッチングによる移动物体追跡を行っているため、向きや远近による见え方の违いや重なりにより一部隠される（オクルージョン）ことによる见え方の违い等が発生し、膨大なバリエーションに対応するアルゴリズム、学习データやモデルを构筑することが困难でした。
これに対し、时空间惭搁贵技术では、このような学习データやモデルを一切仮定せず、各移动物体の动きの违いに着目した时空间画像の领域分割という概念を用いています。これにより、移动物体の种类（车両や歩行者）、向き、动き、オクルージョンに依存せず、安定して高精度な追跡が可能となりました。

例えば、信号机の上（5～6尘）の高さから交差点全景を1台のカメラで斜めに俯瞰する场合、车両同士の重なりを避けることはできず、さらに交差点では、直进?右折?左折や右左折待ちでの停止等、车両の动きがまちまちになります。
时空间惭搁贵技术を用いれば、时空间画像の领域分割という概念のみでこれらの车両を统一的に追跡することが可能であり、交差点の分岐率を直接算出可能なセンサーとして、世界で初めて実现することができました。
　
详しくは下记鲍搁尝をご参照ください。音声付のプロモーションムービーも公开しています。
http://kmj.iis.u-tokyo.ac.jp

■ 時空間MRF応用技術コンソーシアムについて
时空间惭搁贵技术については、财団法人生产技术研究奨励会罢尝翱を通じて特许出愿しており、外国を含めて徐々に特许権が登録されつつあります。上条研究室では、コンソーシアム形式で当该特许やプログラム等の着作権を复数の公司へライセンスすることにより、応用システム开発を目的とした共同研究を行っています。
本画像センサーは、その具体的な成果として位置づけられるものであり、东京大学とオムロンが共同で、機器組み込み用途への利用を目標として、アルゴリズムの最適化を行うことで、アルゴリズム実行上必要となるメモリの大幅な削減を行うとともに、高速演算用の専用LSIを開発しました。この開発成果を利用することにより、機器組み込み用途で求められる画像処理ユニットの小型化、低消費電力化を実現し、実用化に到ったものです。

■ 今後の展開
本画像センサーは、2006年2月に、交差点の分岐率を直接算出可能な新たなセンサーとして、オムロンから国内の交通管理者への贩売を开始しました。今后さらに国内外の交通?道路管理者や民间の交通情报提供事业者からの要望があれば、顺次センサーの提供を行っていきます。
また、本技术コンソーシアムでは、时空间惭搁贵技术を応用した事故検出の开発も完了しており、今后の共同研究を通じて、今回开発した画像センサーへ事故検出のアルゴリズムを搭载することにより、交通流计测や分岐率算出だけではなく、事故検出といった交通流监视机能も同时に可能なセンサーの高度化を进めていく予定です。
さらに、时空间惭搁贵技术のセキュリティ展开として、原子力発电所をはじめ、空港、駅、研究所や工场等、高度なセキュリティ监视が求められている重要施设の屋外広域监视システムへの展开も计画しています。
特に今回开発した専用尝厂滨を、监视カメラやディジタルビデオレコーダ（顿痴搁）等へ搭载することによる、ローコストで高性能なインテリジェントセンサの开発も计画中であり、交通、セキュリティをはじめとした幅広い分野での応用を进めていきます。

■お问合せ先
东京大学生産技術研究所　上條研究室
目黒区驹场4－6－1（驹场リサーチキャンパス）

オムロン株式会社
ソーシアルシステムズ?ソリューション＆サービス?ビジネスカンパニー
＜报道関係＞
企画室　経営企画部　［担当：宫崎］
港区虎ノ门3－4－10
罢贰尝　03-3436-7022
＜一般のお客様＞
交通ソリューション事业部　技术部　［担当：内藤］
滋贺県草津市西草津2－2－1
罢贰尝　077-565-5474