[論文レビュー] A Cheap System for Vehicle Speed Detection

Chaim Ginzburg, Amit Raphael+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 27, 2015

Vehicle License Plate Recognition参考文献 2被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、コンsumer用Webカメラとラップトップを用いた低コストな車両速度検出システムを提示する。ライセンスプレートの追跡と射影幾何学を活用することで、完全なカメラキャリブレーションや高価なセンサを用いずに、実世界の速度を推定する。道路を基準面としてキャリブレーションし、標準的なライセンスプレートの寸法に基づいた高さ依存補正係数を適用することにより、正確な速度推定が可能となる。

ABSTRACT

The reliable detection of speed of moving vehicles is considered key to traffic law enforcement in most countries, and is seen by many as an important tool to reduce the number of traffic accidents and fatalities. Many automatic systems and different methods are employed in different countries, but as a rule they tend to be expensive and/or labor intensive, often employing outdated technology due to the long development time. Here we describe a speed detection system that relies on simple everyday equipment - a laptop and a consumer web camera. Our method is based on tracking the license plates of cars, which gives the relative movement of the cars in the image. This image displacement is translated to actual motion by using the method of projection to a reference plane, where the reference plane is the road itself. However, since license plates do not touch the road, we must compensate for the entailed distortion in speed measurement. We show how to compute the compensation factor using knowledge of the license plate standard dimensions. Consequently our system computes the true speed of moving vehicles fast and accurately. We show promising results on videos obtained in a number of scenes and with different car models.

研究の動機と目的

• 低コストで自動化された車両速度検出システムを、一般消費者用ハードウェアを用いて開発すること。
• レーダーやレーザーなどの高価なセンサに依存しないようにし、単一のWebカメラを用いたコンピュータビジョンによって実現すること。
• 完全な3次元カメラキャリブレーションを回避するため、道路面への部分的キャリブレーションにより正確な速度測定を可能とすること。
• 既知のライセンスプレート寸法を用いて、オフロードでの深度歪みを補正することで、速度推定の精度を向上させること。
• リソース制約のある環境における交通法執行の実用的で現実的な解決策を提供すること。

提案手法

• コンピュータビジョンを用いて動画フレーム間でのライセンスプレートの追跡を行い、2次元画像内での変位を推定する。
• 少なくとも4つの道路面上のキャリブレーション点を用いて、画像面から道路（基準面）への2次元射影変換を適用する。
• 射影された画像距離を実世界距離に変換する補正係数 ρ = (H - h)/H を使用する。ここで H はカメラの高さ、h はライセンスプレートの高さである。
• 代替手法として、標準ライセンスプレート長さ（l）とその基準面上への投影長さ（L）の比を用いて ρ = l/L を計算する。
• 複数フレームにわたる中央値追跡結果を統合することで、ノイズ低減と耐障害性の向上を図る。
• GPSを真値として用い、画像内変位からの速度推定値を幾何的キャリブレーションにより補正する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高価なセンサを搭載しないWebカメラベースのシステムが、低コストで正確な車両速度推定を可能にするか。
• RQ2 既知のプレート寸法を用いて、オフロードでのライセンスプレート高さに起因する深度歪みをどのように補正できるか。
• RQ3 道路面への部分的キャリブレーションが、正確な速度推定にどの程度十分であるか。
• RQ4 異なる車両モデルや道路状況下でも、このシステムの性能はどの程度維持されるか。
• RQ5 ライセンスプレート追跡と幾何補正が、従来の手法に比べてコストと精度の面で優れているか。

主な発見

• 本システムは、一般消費者用Webカメラとラップトップのみを用いて正確な速度推定を達成し、低コストでの展開可能性を実証した。
• 車両モデルとライセンスプレート高さが事前に分かっていると仮定する手法1は、測定速度の範囲内で中央値誤差がほぼゼロに近い優れた性能を示した。
• ライセンスプレートの短縮歪みから直接 ρ を計算する手法2は、事前の車両モデルの知識がなくても、安定した結果を提供した。
• 図12および13の結果から、推定速度がGPS真値に非常に近づき、バイアスが小さく、分散も低いことが示された。
• 複数の実際のシーンにおいて、カメラアングルや車両速度の変動に対しても、システムの耐障害性が確認された。
• 高価なハードウェアや複雑なキャリブレーションに依存しないため、交通監視における広範な利用に適したアプローチとなった。