JP2001169275A - マルチタスクスケジューリングによる画像処理の統合方法 - Google Patents
マルチタスクスケジューリングによる画像処理の統合方法Info
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Abstract
いた画像処理を統合し、複数の事象の計測を1台の画像
処理装置によってリアルタイムに処理可能としたコトパ
フォーマンスに優れたマルチタスクスケジューリングに
よる画像処理の統合方法を提供すること。 【解決手段】 撮影手段によって撮影した計測対象領域
の撮影画像に対して所定の画像処理を施すことによって
予め定めた複数の事象の計測を行なう画像処理装置にお
いて、各事象を計測するための複数の処理タスクの間に
優先処理順位を設定し、少なくとも、第1順位の処理タ
スクと他の処理タスクとの間ではプリエンプションによ
って第1順位の処理タスクが優先処理されるようにタス
クスケジューリングするとともに、他の処理タスク同士
の間ではタイムスライスによってそれぞれの処理タスク
に処理時間を割り振るようにタスクスケジューリングす
る。
Description
置によって別々に処理していた画像処理を統合し、複数
の事象の計測を1台の画像処理装置によってリアルタイ
ムに処理可能としたマルチタスクスケジューリングによ
る画像処理の統合方法に関する。
領域を撮影し、この撮影画像を画像処理することによっ
て画像中から車両などの目的とする物体を抽出して所定
の事象を計測する画像処理装置は、2次元空間情報を扱
うことから、従来のループコイルや超音波、赤外線など
を用いたスポット的なセンサに比べ、その検出範囲を飛
躍的に広げることができるという特徴を備えている。
す。図5(a)は最も古くから用いられている画像処理
装置の例を示すもので、画像処理装置51をテレビカメ
ラ52とともに現場に設置し、それぞれの画像処理装置
の検出結果を通信回線を通じて管理事務所などに設置し
た監視制御卓53に送り、管理事務所などにおいて集中
監視するものである。この形式の画像処理装置の場合、
1台のTVカメラ毎に1台の画像処理装置が必要とな
り、システム全体のコストが高価になるという問題があ
った。
設備の急速な発展に伴い、近年においては、図5(b)
に示すように、管理事務所側に1台の画像処理装置51
を設置し、複数台のTVカメラ52の映像を光ケーブル
などを通じて管理事務所に送り、映像スイッチャ54で
入力を切り替えることによって1台の画像処理装置51
で画像処理すると同時に、テレビモニタ55などで現場
を遠隔監視することが可能となった。この形式の画像処
理装置の場合、効率の高いシステムを構築することがで
き、管理事務所において複数の現場状況をリアルタイム
に集中管理することができる。
像処理装置の場合、計測インターバルを比較的長くとる
ことが可能である静的な計測項目については有効である
が、リアルタイム計測が必要とされる動的な検出項目に
対しては適用することが困難である。これを実現するに
は、例えば、より高速なハードウエアを使用することが
考えられるが、この高速なハードウエアの適用自体がコ
ストの増加を招き、根本的な解決とはならない。そのた
め、この種の画像処理装置においてシステムの効率向上
とコストダウンを図るには、各画像処理機能の統合を図
ることが必要不可欠である。
解決するためになされたもので、その目的とするところ
は、複数の画像処理装置によって別々に処理していた画
像処理を統合し、複数の事象の計測を1台の画像処理装
置によってリアルタイムに処理可能としたコストパフォ
ーマンスに優れたマルチタスクスケジューリングによる
画像処理の統合方法を提供することである。
S(オペレーティング・システム)上で、マルチタスク
を制御するための代表的なスケジュール手法としては、
タイムスライスおよびプリエンプションと呼ばれる手法
がある。タイムスライスは複数の処理タスクの動作時間
を均等に分割してCPUに割り付けるスケジューリング
方法であり、一方のプリエンプションは、優先順位の高
いタスクを優先的にCPUに割り付けるスケジューリン
グ方法である。本発明は、このタイムスライスとプリエ
ンプションを併用して複数の処理タスクをスケジューリ
ングすることにより、複数の画像処理装置によって別々
に処理していた画像処理を統合し、複数の事象の計測を
1台の画像処理装置によってリアルタイムに処理可能と
したものである。
ーリングによる画像処理の統合方法は、撮影手段によっ
て撮影した計測対象領域の撮影画像に対して所定の画像
処理を施すことによって予め定めた複数の事象の計測を
行なう画像処理装置において、各事象を計測するための
複数の処理タスクの間に優先処理順位を設定し、少なく
とも、第1順位の処理タスクと他の処理タスクとの間で
はプリエンプションによって第1順位の処理タスクが優
先処理されるようにタスクスケジューリングするととも
に、他の処理タスク同士の間ではタイムスライスによっ
てそれぞれの処理タスクに処理時間を割り振るようにタ
スクスケジューリングすることを特徴とするものであ
る。
ライスとプリエンプションを併用してタスク処理するこ
とができるので、計測インターバルを比較的長くとるこ
とが可能である静的な計測項目と、リアルタイム計測が
必要とされる動的な検出項目の両方を1つの画像処理装
置でリアルタイム処理することが可能となる。このた
め、従来においては個々の画像処理装置でそれぞれ個別
に計測していた複数の事象を一台の画像処理装置でリア
ルタイムに処理することが可能となり、画像処理装置の
コストパフォーマンスを格段に向上することができる。
システムに適用し、交通流検出装置と路面状況検出装置
という2つの画像処理装置を1つに統合した場合を例に
とって実施の形態を説明する。なお、本発明の実施の形
態の説明に入る前に、先ず、処理統合の対象とする交通
流検出装置と路面状況検出装置のそれぞれの検出手法、
ハードウエア構成およびそのシステム仕様について述べ
る。
た撮影画像内に存在する個々の車両を抽出し、各車両の
移動ベクトルを追跡することによって、通過台数や走行
速度、違法駐車などを検出するものである。
ア回路のブロック図である。図中、1は計測対象とする
高速道路や一般道路の路面を上方から俯瞰撮影するテレ
ビ(TV)カメラ、2はテレビカメラ1から送られてく
るビデオ信号をデジタル信号に変換するAD変換器(A
D)とパイプライン制御用のシーケンスコントローラ
(SEQ)を一体に組み込んだAD−SEQボード、3
はテレビカメラ1で撮影された画像を基に背景差分処理
によって画像中から車両を抽出する第1の画像処理ボー
ド(以下、「IP1ボード」という)、4は車両抽出画
像から個々の車両を検出し、相互相関処理などによって
移動追跡処理を行なう第2の画像処理ボード(以下、
「IP2ボード」という)、5は車両追跡結果を受けて
個々の車両の移動ベクトルから通過車両台数、通過車両
速度、違法駐車などを検出するホスト用のCPUボー
ド、6はCRTやプリンタなどの出力装置、7はキーボ
ードなどの入力装置、8,9は入出力インターフェース
(I/O)である。
通りである。先ず、AD−SEQボード2中のAD変換
器(AD)によってTVカメラ1から送られてくるビデ
オ信号をサンプリングし、サンプリング画像をIP1ボ
ード3へパイプラインバスを介して転送する。IP1ボ
ード3では、入力されたサンプリング画像に対して背景
更新処理(例えば、本出願人の特開平7−114494
号公報「移動物体検知装置」に提案の処理)を施して画
像中の移動車両の抽出を行い、車両抽出画像(背景差分
画像)をIP2ボード4へパイプラインバスを介して転
送する。IP2ボード4では、入力された車両抽出画像
から個々の車両の検出を行い、相互相関処理などにより
移動追跡処理を行う。そして、CPUボード5はこの処
理結果を受け、個々の車両の移動ベクトルから通過車両
台数や通過車両速度、違法駐車の検出を行うものであ
る。
としては、通過台数計数、車両走行速度算出、違法駐車
車両検出をリアルタイムに計測するものであり、同一撮
影画像内において同時に追跡可能な車両台数は最大24
台である。また、上述したー連の車両検出処理は66.
6ms/ビデオフレームで実現されている。
ータ画像による路面水分検出、および画像テクスチャの
解析によって抽出した路面特徴量を説明変数として多変
量判別分析法に基づき、5種類(乾燥、湿潤、シャーベ
ット、ザクレ、圧雪)の路面状況に判別するもので、上
記の背景更新処理によって撮影画像内から通過車両など
の移動体成分のみを除去した背景画像(路面画像)を抽
出し、この路面画像を処理対象画像とすることによって
前記5種類の路面状況に判別するようにしている(例え
ば、本出願人の特開平10−115684号の「路面状
態判別方法およびその装置」参照)。
P1ボード3若しくはIP2ボード4のいずれか一方の
ボード1枚、例えばIP1ボード3と、CPUボード5
を用いたハードウェア構成で実現可能であり、処理の流
れは次の通りである。IP1ボード3では、AD−SE
Qボード2より入力されるサンプリング画像に対して背
景更新処理を施し、画像中から車両などの移動体のみを
除去した背景画像(路面画像)を生成する。そして、C
PUボード5はこの結果を用いて路面特徴量の抽出を行
い、路面状況を判別する。この路面状況検出装置のシス
テム仕様としては、路面管理上要求される計測インター
バルは5分であり、上述した1回の計測に要する時間は
30.064sである。
検出装置という2つの画像処理装置を1つに統合するた
めの統合手法について説明する。なお、統合に際して
は、両者の機能を損なうことなく統合することを必要条
件とする。
構成 前述した交通流検出装置と路面状況検出装置のハードウ
エア構成は、画像処理装置として最も一般的に用いられ
る構成であり、前述したところから明らかなように、大
きく分けて、画像を直接扱う画像処理ボードと、その処
理結果に基づき計測結果を導くCPUボードで構成され
ている。
のような動的な処理を行う場合においても、画像処理を
主に行なっている期間はCPUボードが待機状態となっ
ており、その処理能力を100%使用しているわけでは
ない。一方、CPUボードが画像処理結果に基づいて計
測結果を導出する演算を行っている期間は、画像処理ボ
ードが待機状態となっている。この両者の待機期間をう
まく別の演算処理に割り当てることができれば、複数の
計測事象をーつの処理系で達成することができる。
アの構成としては、図1に示した標準的な構成をそのま
ま利用し、CPUボードおよび画像処理ボードにおける
処理時間をうまく配分すれば、2つの検出装置を統合す
ることが可能となる。そこで、以下にこの処理タスクの
時間配分について検討する。
通流検出においては66.6ms/ビデオフレームでリ
アルタイム計測が必要であるのに対して、路面状況検出
においては5分に1回30.064sを必要とするだけ
である。したがって、交通流検出における66.6ms
のサイクルの間に、
当てることができれば、それぞれの検出性能を損なうこ
となく2つの画像装置を統合することが可能となる。
交通流検出装置の処理シーケンスの詳細をタイムチャー
トで示したものである。交通流検出装置においては、前
述したように、CPUボード5とIP1ボード3、IP
2ボード4は、処理結果および処理制御をハンドシェイ
クの形態で授受することによって、66.6msサイク
ルの処理シーケンスを実現している。
通流検出処理のタスク(以下、「交通流タスク」とい
う)が占有している以外の9.3+21.8=31.1
msの期間(図4中の)は空き時間となっている。
交通流検出装置においては、この期間が通信・I/0制
御などの他の付随したタスク(以下、「付随タスク」と
いう)に割り当てられており、この付随タスクに必要と
される最大時間は20.2msである。したがって、1
サイクル当たり31.1−20.2=10.9msの余
裕時間が存在することになり、路面状況検出を5分に1
回のインターバルで計測するために必要な6.7msを
十分に確保することができる。
流検出および路面状況検出の両者を処理するために必要
な時間は見い出すことができた。したがって、残された
課題としては、交通流タスク、路面状況検出処理のタス
ク(以下、「路面タスク」という)、付随タスクを、6
6.6msのサイクル周期を乱すことなく実行させるた
めのタスクスケジューリングを行なう必要がある。
マルチタスクを制御するための代表的なスケジュール手
法としては、タイムスライスおよびプリエンプションと
呼ばれる手法がある。タイムスライスは複数のタスクの
動作時間を均等に分割してCPUに割り付けるスケジュ
ーリング方法であり、一方のプリエンプションは、優先
順位の高いタスクを優先的にCPUに割り付けるスケジ
ューリング方法である。
ク、路面タスクおよび付随タスクを均等に分割し、処理
する場合を図4を参照して考える。この場合、図4中の
で示した交通流タスクの処理時間が延長されるた
め、IP1ボード3へのスタート制御に遅れを生じ、6
6.6msの処理サイクルが乱れる。
>(付随タスク)の順で優先順位を設定し、プリエンプ
ションを適用する場合を考える。この場合においては、
優先順位の最も高い交通流タスクが他のタスクに対して
常に優先されるため、図4中のの区間において遅れ
を生じることはなく、66.6msの処理サイクルは乱
れない。しかし、空き時間であるの期間では、付随
タスクに対して優先順位の高い路面タスクが常に優先さ
れるため、路面タスクが終了するまでの期間は付随タス
クが実行できず、付随タスクに不応答期間が発生する。
ンブションいずれのスケジューリング方法においても、
それぞれのスケジューリング方法を単体で用いた場合、
処理シーケンスに問題が発生する。そこで、本発明で
は、両者のスケジューリング方法を併用することによっ
てこの問題を解決するようにした。
の優先順位を (交通流タスク)>{(路面タスク)>(付随タス
ク)} とし、(路面タスク)と(付随タスク)の間については
タイムスライスによってスケジューリングし、(交通流
タスク)と(路面および付随タスク)の間においてはプ
リエンプションによってスケジューリングする。このよ
うなマルチタスクスケジューリング方法をとることで、
交通流タスクに必要な時間の確保と、(路面タスク+付
随タスク)の処理時間として31.1msの確保が可能
となる。なお、タイムスライスのための1スライス時間
は2.0msである。
ーリングを行なった場合の動作シーケンスのタイムチャ
ートを、また、図3にこの時の交通流タスク、路面タス
ク、付随タスクの処理切替のシーケンスを示す。図示す
るように、上記マルチタスクスケジューリングを行なっ
た場合、交通流タスクを常に優先し、かつ、路面タスク
と付随タスクを均等に処理することができるので、3つ
のタスクが66.6msのサイクルを乱すことなく実行
される。
通監視システムにおける交通流と路面状況の実際の検証
結果を以下に示す。なお、図1中のIP1ボード3、I
P2ボード4およびCPUボード5は、それぞれ次のよ
うな仕様になるものである。
それぞれの回路構成 ・使用プロセッサ ADSP-21020(ANALOG DEVICES社製)×4個 ・システムクロック 20MHz ・画像メモリ(共有メモリ) 512画素×512 画素×8bit×4フレーム 512画素×512 画素×32bit×2フレーム ・システムバス VMEバス準拠 ・画像転送バス パイプラインバス入力×1 パイプラインバス出力×1 ランダムバス×2 モニタバス×1
WORKS Ver.5.2 システムバス:VMEバス準拠
状況を録画したビデオデータおよび画像データを用い
て、システム統合前の各単体の検出装置と、本発明方法
による統合後の画像処理装置のそれぞれに同一の画像デ
ータを入力することによって比較検証を行った。その結
果、車両通過速度、車両通過台数、違法駐車および路面
状況のすべての検出項目に関して、交通流検出装置、路
面状況検出装置の単体時と同じ精度で検出できることが
確認された。なお、検出精度については、本発明装置と
従来装置の両者ともに同一であるため、以下には、本発
明方法によって統合した画像処理装置における各検出項
目に関する検出精度のみを示す。
ては、目視によって計数した通過台数と、統合後の画像
処理装置の検出結果を比較することにより行なった。結
果を表1に示す。なお、検証対象とした映像は昼間かつ
晴天の条件下で20分間撮影されたものである。
ては、定速走行させた車両の速度を検出することにより
行なった。その結果を表2に示す。
出に関しては、検出対象となる車両が7台しか存在しな
かったものの、これらすべての車両を違法駐車車両とし
て検出することができた。
は、予め収集した路面の画像データを用いて、統合後の
画像処理装置による検出結果と、目視によって判別した
結果とを比較することにより行なった。その結果を表3
に示す。
レビカメラを備えた画像処理装置の場合について例示し
たが、テレビカメラの台数は1台に限られるものではな
く、動的と静的な異なる事象を撮影した複数のテレビカ
メラからの信号を合成した多画面の画像に対して本発明
の画像処理の統合方法を採用してもよい。
チタスクスケジューリングによる画像処理の統合方法に
よれば、従来複数の画像処理装置でそれぞれ個別に測定
していた複数の事象を一台の画像処理装置でリアルタイ
ムに処理することが可能となり、この種の画像処理装置
のコストパフォーマンスを格段に向上することができ
る。
テムのブロック図である。
ングを行なった場合の動作シーケンスのタイムチャート
である。
ングを行なった場合の交通流タスク、路面タスク、付随
タスクの処理切替のシーケンス図である。
路面状況検出の処理シーケンスのタイムチャートであ
る。
構成例を示す図である。
Claims (1)
- 【請求項1】 撮影手段によって撮影した計測対象領域
の撮影画像に対して所定の画像処理を施すことによって
予め定めた複数の事象の計測を行なう画像処理装置にお
いて、 各事象を計測するための複数の処理タスクの間に優先処
理順位を設定し、少なくとも、第1順位の処理タスクと
他の処理タスクとの間ではプリエンプションによって第
1順位の処理タスクが優先処理されるようにタスクスケ
ジューリングするとともに、他の処理タスク同士の間で
はタイムスライスによってそれぞれの処理タスクに処理
時間を割り振るようにタスクスケジューリングすること
を特徴とするマルチタスクスケジューリングによる画像
処理の統合方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP34929899A JP4387015B2 (ja) | 1999-12-08 | 1999-12-08 | マルチタスクスケジューリングによる画像処理の統合方法 |
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Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
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JP2001169275A true JP2001169275A (ja) | 2001-06-22 |
JP4387015B2 JP4387015B2 (ja) | 2009-12-16 |
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Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007221582A (ja) * | 2006-02-17 | 2007-08-30 | Toshiba Corp | 監視システム及び画像処理装置 |
CN101667110A (zh) * | 2008-09-04 | 2010-03-10 | 三星Techwin株式会社 | 图像处理设备 |
JP2011043363A (ja) * | 2009-08-19 | 2011-03-03 | Keyence Corp | 画像処理装置及び画像処理方法 |
US8102552B2 (en) | 2008-04-03 | 2012-01-24 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Performance monitoring and control of a multifunction printer |
US8199190B2 (en) | 2007-05-09 | 2012-06-12 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
US8392924B2 (en) | 2008-04-03 | 2013-03-05 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Custom scheduling and control of a multifunction printer |
JP2018093324A (ja) * | 2016-12-01 | 2018-06-14 | 株式会社日立製作所 | 映像監視システム、映像監視システムの制御方法および映像監視装置 |
CN110780982A (zh) * | 2018-07-27 | 2020-02-11 | 深圳百迈技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置及设备 |
WO2020095398A1 (ja) * | 2018-11-08 | 2020-05-14 | 三菱電機株式会社 | 情報解析装置及び情報解析方法 |
WO2020110857A1 (ja) * | 2018-11-26 | 2020-06-04 | 住友電気工業株式会社 | 交通情報処理サーバ、交通情報の処理方法、及びコンピュータプログラム |
-
1999
- 1999-12-08 JP JP34929899A patent/JP4387015B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007221582A (ja) * | 2006-02-17 | 2007-08-30 | Toshiba Corp | 監視システム及び画像処理装置 |
US8199190B2 (en) | 2007-05-09 | 2012-06-12 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
US8102552B2 (en) | 2008-04-03 | 2012-01-24 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Performance monitoring and control of a multifunction printer |
US8392924B2 (en) | 2008-04-03 | 2013-03-05 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Custom scheduling and control of a multifunction printer |
CN101667110A (zh) * | 2008-09-04 | 2010-03-10 | 三星Techwin株式会社 | 图像处理设备 |
KR101324222B1 (ko) * | 2008-09-04 | 2013-11-01 | 삼성테크윈 주식회사 | 영상 처리 장치 |
US8717373B2 (en) | 2008-09-04 | 2014-05-06 | Samsung Techwin Co., Ltd. | Image processing apparatus |
JP2011043363A (ja) * | 2009-08-19 | 2011-03-03 | Keyence Corp | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP2018093324A (ja) * | 2016-12-01 | 2018-06-14 | 株式会社日立製作所 | 映像監視システム、映像監視システムの制御方法および映像監視装置 |
CN110780982A (zh) * | 2018-07-27 | 2020-02-11 | 深圳百迈技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置及设备 |
WO2020095398A1 (ja) * | 2018-11-08 | 2020-05-14 | 三菱電機株式会社 | 情報解析装置及び情報解析方法 |
WO2020110857A1 (ja) * | 2018-11-26 | 2020-06-04 | 住友電気工業株式会社 | 交通情報処理サーバ、交通情報の処理方法、及びコンピュータプログラム |
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