JP2002188939A - 画像認識による指針式メーター測定システム及び指針式メーター測定方法 - Google Patents
画像認識による指針式メーター測定システム及び指針式メーター測定方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来のメーターを継続して利用しながら、画
像認識によりメーターの記録や、監視員への通知を行う
為の指針式メーター測定システム及び指針式メーター測
定方法を提供する。 【解決手段】 カメラ等の映像撮影装置１と、画像入力
ボード、ネットワークインタフェースボード等の映像入
力装置２と、電子計算機等のデータ処理装置３、記憶装
置４を含む。映像撮影装置１は映像入力装置２へ向け、
常時撮影結果を送信している。データ処理装置３は、映
像取得手段３１、背景イメージデータ取得手段３２、障
害物確認手段３３、汚れ等確認手段３４、領域抽出手段
３５、グレイ値検出手段３６、ラベリング手段３７、特
徴量抽出手段３８、検知記録手段３９からなり、背景イ
メージデータと取得した静止画イメージデータから、障
害要素を取り除いた後、予め定めた指針のグレイ値およ
び特徴量から指針を認識し、指し示す値の記録を行う。
像認識によりメーターの記録や、監視員への通知を行う
為の指針式メーター測定システム及び指針式メーター測
定方法を提供する。 【解決手段】 カメラ等の映像撮影装置１と、画像入力
ボード、ネットワークインタフェースボード等の映像入
力装置２と、電子計算機等のデータ処理装置３、記憶装
置４を含む。映像撮影装置１は映像入力装置２へ向け、
常時撮影結果を送信している。データ処理装置３は、映
像取得手段３１、背景イメージデータ取得手段３２、障
害物確認手段３３、汚れ等確認手段３４、領域抽出手段
３５、グレイ値検出手段３６、ラベリング手段３７、特
徴量抽出手段３８、検知記録手段３９からなり、背景イ
メージデータと取得した静止画イメージデータから、障
害要素を取り除いた後、予め定めた指針のグレイ値およ
び特徴量から指針を認識し、指し示す値の記録を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像認識による指
針式メーター測定システム及び指針式メーター測定方法
に関する。
針式メーター測定システム及び指針式メーター測定方法
に関する。
【０００２】
【従来の技術】メーターは従来より人間が直接見て判断
する目的が第一に設計されている。昨今では、その値を
自動的に記録する等の仕組みをもったメーターが開発さ
れている中、その様な機能をもったメーターが少ないこ
とも事実である。また、記録し続けることが重要な目的
のメーターがある一方で、ある一定の値を超えるか超え
ないかを判断する為のメーターも存在する。
する目的が第一に設計されている。昨今では、その値を
自動的に記録する等の仕組みをもったメーターが開発さ
れている中、その様な機能をもったメーターが少ないこ
とも事実である。また、記録し続けることが重要な目的
のメーターがある一方で、ある一定の値を超えるか超え
ないかを判断する為のメーターも存在する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述の従来の技術にお
いては、記録、通知機能を付加したメーターに取り替え
ることにより、人間が確認するという作業を減らすこと
は十分可能であるが、取り替えについては追加の作業が
必要になることや、対応できないという状況も十分に考
えられる。
いては、記録、通知機能を付加したメーターに取り替え
ることにより、人間が確認するという作業を減らすこと
は十分可能であるが、取り替えについては追加の作業が
必要になることや、対応できないという状況も十分に考
えられる。
【０００４】本発明の目的は、従来のメーターを継続し
て利用しながら、画像認識によりメーターの記録や、監
視員への通知を行う為の指針式メーター測定システム及
び指針式メーター測定方法を提供することにある。
て利用しながら、画像認識によりメーターの記録や、監
視員への通知を行う為の指針式メーター測定システム及
び指針式メーター測定方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、指針式メータ
ーを連続撮影しているカメラ映像を切り出し、静止画と
して扱い、連続する静止画中の指針を認識し、指針が指
し示す値の測定、記録を行う機能を構成するものであ
る。
ーを連続撮影しているカメラ映像を切り出し、静止画と
して扱い、連続する静止画中の指針を認識し、指針が指
し示す値の測定、記録を行う機能を構成するものであ
る。
【０００６】映像取得手段は、映像撮影装置で撮影され
る映像の１フレームを映像入力装置を経由して静止画イ
メージデータとして取得し、記憶する。
る映像の１フレームを映像入力装置を経由して静止画イ
メージデータとして取得し、記憶する。
【０００７】背景イメージデータ取得手段は、あらかじ
め撮影され記憶装置に記憶される背景イメージデータを
取得する。
め撮影され記憶装置に記憶される背景イメージデータを
取得する。
【０００８】障害物確認手段では、予め背景イメージデ
ータの特徴点が記録された個別環境データを読込み、映
像取得手段で取得した映像中にある特徴点のグレイ値か
ら、障害物が映像に撮影されていないことを確認する。
障害物が撮影されている場合には、監視者に通知を行
い、以下の対象映像の判断は行わないことをあらかじめ
設定することが可能である。
ータの特徴点が記録された個別環境データを読込み、映
像取得手段で取得した映像中にある特徴点のグレイ値か
ら、障害物が映像に撮影されていないことを確認する。
障害物が撮影されている場合には、監視者に通知を行
い、以下の対象映像の判断は行わないことをあらかじめ
設定することが可能である。
【０００９】汚れ等確認手段は、予め背景イメージデー
タのグレイ値の範囲をしきい値として決めておき、映像
取得手段で取得した映像中に汚れ等が撮影されていない
かを確認する。
タのグレイ値の範囲をしきい値として決めておき、映像
取得手段で取得した映像中に汚れ等が撮影されていない
かを確認する。
【００１０】領域抽出手段は、個別環境データに予め設
定しておいたメーターの領域を読込み、検出対象となる
静止画像をその領域内で抽出を行う。抽出した領域を対
象に、グレイ値検出手段は個別環境データに予め設定し
ておいた指針と同じグレイ値を持つビットを抽出する。
定しておいたメーターの領域を読込み、検出対象となる
静止画像をその領域内で抽出を行う。抽出した領域を対
象に、グレイ値検出手段は個別環境データに予め設定し
ておいた指針と同じグレイ値を持つビットを抽出する。
【００１１】ラベリング手段は、個別環境データに予め
設定しておいた指針のグレイ値付近を持つビットを抽出
し、同じグレイ値を持つビット同士を連結分類、ラベル
付けし、特徴量抽出手段において記憶装置の個別環境デ
ータに記録された特徴量条件に合致したものを指針とし
て認識する。
設定しておいた指針のグレイ値付近を持つビットを抽出
し、同じグレイ値を持つビット同士を連結分類、ラベル
付けし、特徴量抽出手段において記憶装置の個別環境デ
ータに記録された特徴量条件に合致したものを指針とし
て認識する。
【００１２】検知記録手段では、指針の角度から値を判
断し、記録する。
断し、記録する。
【００１３】従って、本発明の構成によりカメラ映像を
元にメーター測定が可能である。
元にメーター測定が可能である。
【００１４】また、本発明の構成により測定対象の指針
にあわせた値測定が可能である。
にあわせた値測定が可能である。
【００１５】また、本発明の構成により他の画像認識機
能との共存が可能である。
能との共存が可能である。
【００１６】また、ソフトウェアで画像認識を実現する
ことにより、環境に応じたカスタマイズが容易になり、
個別環境データでしきい値を設定可能な為、環境の変更
に伴う機能の修正が容易である。
ことにより、環境に応じたカスタマイズが容易になり、
個別環境データでしきい値を設定可能な為、環境の変更
に伴う機能の修正が容易である。
【００１７】また、ソフトウェアで画像認識を実現する
ことにより、多様な測定結果通知手段が容易であり、様
々な支援機能への対応、追加が容易である。
ことにより、多様な測定結果通知手段が容易であり、様
々な支援機能への対応、追加が容易である。
【００１８】また、障害物、汚れ等を判断要素に加える
ことが可能である。
ことが可能である。
【００１９】
【発明の実施の形態】（発明の第1の実施の形態）図１
を参照すると、本実施の形態は、カメラ等の映像撮影装
置１と、画像入力ボード、ネットワークインタフェース
ボード等の映像入力装置２と、電子計算機等のデータ処
理装置３、記憶装置４を含む。
を参照すると、本実施の形態は、カメラ等の映像撮影装
置１と、画像入力ボード、ネットワークインタフェース
ボード等の映像入力装置２と、電子計算機等のデータ処
理装置３、記憶装置４を含む。
【００２０】映像撮影装置１は映像入力装置２へ向け、
常時撮影結果を送信している。
常時撮影結果を送信している。
【００２１】データ処理装置３は、映像取得手段３１、
背景イメージデータ取得手段３２、障害物確認手段３
３、汚れ等確認手段３４、領域抽出手段３５、グレイ値
検出手段３６、ラベリング手段３７、特徴量抽出手段３
８、検知記録手段３９からなり、背景イメージデータと
取得した静止画イメージデータから、障害要素を取り除
いた後、予め定めた指針のグレイ値および特徴量から指
針を認識し、指し示す値の記録を行う。
背景イメージデータ取得手段３２、障害物確認手段３
３、汚れ等確認手段３４、領域抽出手段３５、グレイ値
検出手段３６、ラベリング手段３７、特徴量抽出手段３
８、検知記録手段３９からなり、背景イメージデータと
取得した静止画イメージデータから、障害要素を取り除
いた後、予め定めた指針のグレイ値および特徴量から指
針を認識し、指し示す値の記録を行う。
【００２２】映像取得手段３１は、映像入力装置２に対
して最新の１フレーム分の静止画イメージデータを取得
する命令を発行、入手を行う。
して最新の１フレーム分の静止画イメージデータを取得
する命令を発行、入手を行う。
【００２３】背景イメージデータ取得手段３２は、記憶
装置４中に予め撮影、格納された背景イメージデータの
取得を行い、各ビットのグレイ値量をデータセットとし
て記録する。また、そのうち指針の変化により影響を受
けないビット、例えばメーター外のフレーム部等を数箇
所選択し、それを特徴点とする。
装置４中に予め撮影、格納された背景イメージデータの
取得を行い、各ビットのグレイ値量をデータセットとし
て記録する。また、そのうち指針の変化により影響を受
けないビット、例えばメーター外のフレーム部等を数箇
所選択し、それを特徴点とする。
【００２４】障害物確認手段３３は、背景イメージデー
タの特徴点と映像取得手段３１で取得した静止画イメー
ジデータの特徴点をグレイ値で比較し、障害物がメータ
ーとカメラの間にないことを確認する。図２を参照する
とイメージ(a)背景イメージデータの５つの特徴点と、
イメージ(b)取得した静止画イメージデータの５つの特
徴点を比較し、すべての特徴点が同じグレイ値を示さな
い為、間には障害物があるとの判断を行う。これらの判
断をもとに、警告や以下の処理を行わない等の利用が想
定される。
タの特徴点と映像取得手段３１で取得した静止画イメー
ジデータの特徴点をグレイ値で比較し、障害物がメータ
ーとカメラの間にないことを確認する。図２を参照する
とイメージ(a)背景イメージデータの５つの特徴点と、
イメージ(b)取得した静止画イメージデータの５つの特
徴点を比較し、すべての特徴点が同じグレイ値を示さな
い為、間には障害物があるとの判断を行う。これらの判
断をもとに、警告や以下の処理を行わない等の利用が想
定される。
【００２５】汚れ等確認手段３４は、検知するエリアに
ついて障害物確認手段３３と同様の処理を行う。図３を
参照すると、イメージ(a)背景イメージデータが示すグ
レイ値は、文字盤の白と針の黒の２極に分割される。イ
メージ(b)取得した静止画イメージデータでは中間の灰
色のグレイ値を示す部分がある。これらのグレイ値が検
出された場合には、汚れと判断し、監視員への連絡や記
録への転記、針検知の補正ロジックの起動などの利用が
想定される。
ついて障害物確認手段３３と同様の処理を行う。図３を
参照すると、イメージ(a)背景イメージデータが示すグ
レイ値は、文字盤の白と針の黒の２極に分割される。イ
メージ(b)取得した静止画イメージデータでは中間の灰
色のグレイ値を示す部分がある。これらのグレイ値が検
出された場合には、汚れと判断し、監視員への連絡や記
録への転記、針検知の補正ロジックの起動などの利用が
想定される。
【００２６】領域抽出手段３５は、予め定義された検知
対象エリアだけに取得したイメージデータを抽出する処
理を行う。図４を参照すると、イメージ(a)が予め定義
された「領域」であり、イメージ(b)取得した静止画イ
メージデータの検知対象エリアをその領域だけに絞り、
結果としてイメージ(b)中の灰色の網掛部のみが以降の
処理対象を行うイメージデータとなる。
対象エリアだけに取得したイメージデータを抽出する処
理を行う。図４を参照すると、イメージ(a)が予め定義
された「領域」であり、イメージ(b)取得した静止画イ
メージデータの検知対象エリアをその領域だけに絞り、
結果としてイメージ(b)中の灰色の網掛部のみが以降の
処理対象を行うイメージデータとなる。
【００２７】グレイ値抽出手段３６は、予め定義された
検知対象のグレイ値を持つビットを抽出する処理を行
う。図５を参照するとイメージ(a)が検知対象領域であ
り、予め定義された針の色を黒色付近のグレイ値とした
場合、結果としてイメージ(b)の通り針が検知されるこ
ととなる。
検知対象のグレイ値を持つビットを抽出する処理を行
う。図５を参照するとイメージ(a)が検知対象領域であ
り、予め定義された針の色を黒色付近のグレイ値とした
場合、結果としてイメージ(b)の通り針が検知されるこ
ととなる。
【００２８】ラベリング手段３７は、互いに連結するグ
レイ値画素の塊に対して同じラベルをつけ輪郭をとり、
図形として認識、区別後それぞれの図形にラベルをつけ
る処理を行う。針が黒色に近く、文字盤の文字も黒色に
近い場合、ラベル付けされた図形の中には文字盤の文字
も存在することになる。
レイ値画素の塊に対して同じラベルをつけ輪郭をとり、
図形として認識、区別後それぞれの図形にラベルをつけ
る処理を行う。針が黒色に近く、文字盤の文字も黒色に
近い場合、ラベル付けされた図形の中には文字盤の文字
も存在することになる。
【００２９】特徴量抽出手段３８では、予め定めた針の
特徴量を楕円の長軸短軸比および面積による認識を行
う。長軸短軸比の利用により、同一の物体が回転する指
針式メーターに対応可能となる。
特徴量を楕円の長軸短軸比および面積による認識を行
う。長軸短軸比の利用により、同一の物体が回転する指
針式メーターに対応可能となる。
【００３０】検知記録手段３９では、針の角度から指し
示す値を類推し、記録を行う。また、異常値を予め設定
しておき、針の差す値を記録するだけでなく、監視者へ
の通知処理も行う。
示す値を類推し、記録を行う。また、異常値を予め設定
しておき、針の差す値を記録するだけでなく、監視者へ
の通知処理も行う。
【００３１】上記映像取得手段３１から、検知記録手段
３９までを繰り返し連続する静止画イメージデータを処
理、長時間のメーターの変動を測定する。
３９までを繰り返し連続する静止画イメージデータを処
理、長時間のメーターの変動を測定する。
【００３２】次に、図１及び図６を参照して本実施の形
態の動作について詳細に説明する。
態の動作について詳細に説明する。
【００３３】映像撮影装置１で撮影された映像がリアル
タイムに映像入力装置３に常時送信される。
タイムに映像入力装置３に常時送信される。
【００３４】データ処理装置３では、初期稼動時に記憶
装置４中に予め記憶される背景イメージデータ４１およ
び個別環境データ４２を読み込む。読み込まれた背景イ
メージデータは、各ビットごとのグレイ値を対象とした
初期映像状態のデータセットとして"Background"に格納
される。また、障害物確認手段３３にて利用する特徴点
を複数設定i[x,y,j]しておきそのグレイ値を別に保存す
る。個別環境データ４２には、以降の処理で使用される
各種設定値、具体的には汚れ等確認手段３４の汚れとし
て設定するグレイ値、領域抽出手段３５にて使用する領
域の座標データ、針及び文字盤のグレイ値、特徴量抽出
手段３７にて使用する針の長軸短軸比、面積等の特徴量
が機能設置時に設定される。
装置４中に予め記憶される背景イメージデータ４１およ
び個別環境データ４２を読み込む。読み込まれた背景イ
メージデータは、各ビットごとのグレイ値を対象とした
初期映像状態のデータセットとして"Background"に格納
される。また、障害物確認手段３３にて利用する特徴点
を複数設定i[x,y,j]しておきそのグレイ値を別に保存す
る。個別環境データ４２には、以降の処理で使用される
各種設定値、具体的には汚れ等確認手段３４の汚れとし
て設定するグレイ値、領域抽出手段３５にて使用する領
域の座標データ、針及び文字盤のグレイ値、特徴量抽出
手段３７にて使用する針の長軸短軸比、面積等の特徴量
が機能設置時に設定される。
【００３５】映像取得手段３１は、映像入力装置２に映
像の１フレームデータを取得する命令を発行し、"Image
[n](n = 1)"に格納する（ステップＡ２）。カメラ映像
がNTSCで撮影されている白黒8bit映像の場合、本データ
は640×480の大きさ、グレイ値0〜255の範囲でグレイ値
の濃淡が分布する映像となる。
像の１フレームデータを取得する命令を発行し、"Image
[n](n = 1)"に格納する（ステップＡ２）。カメラ映像
がNTSCで撮影されている白黒8bit映像の場合、本データ
は640×480の大きさ、グレイ値0〜255の範囲でグレイ値
の濃淡が分布する映像となる。
【００３６】障害物確認手段３３は、映像取得手段３１
により取得された静止画イメージデータ"Image[1]"に対
し、個別環境データ４１に定められた特徴点ごとのグレ
イ値を比較し、障害物がないことを確認する。例えば特
徴点が６箇所指定された場合、"Background"と"Image
[1]"の間で1[x1の座標、y1の座標、1のグレイ値]から6
[x6の座標、y6の座標、6のグレイ値]までのグレイ値に
変化がないことを確認する。特徴点のグレイ値に変化が
ない場合は障害物がないと判断し、グレイ値に大きな変
化が確認される場合には障害物がある為に計測不能であ
ることを記録、通知を行い、以降の処理を行わずステッ
プＡ２に戻る（ステップＡ３）。
により取得された静止画イメージデータ"Image[1]"に対
し、個別環境データ４１に定められた特徴点ごとのグレ
イ値を比較し、障害物がないことを確認する。例えば特
徴点が６箇所指定された場合、"Background"と"Image
[1]"の間で1[x1の座標、y1の座標、1のグレイ値]から6
[x6の座標、y6の座標、6のグレイ値]までのグレイ値に
変化がないことを確認する。特徴点のグレイ値に変化が
ない場合は障害物がないと判断し、グレイ値に大きな変
化が確認される場合には障害物がある為に計測不能であ
ることを記録、通知を行い、以降の処理を行わずステッ
プＡ２に戻る（ステップＡ３）。
【００３７】汚れ等確認手段３４は、映像取得手段３１
により取得された静止画イメージデータ"Image[1]"に対
し、グレイ値による汚れ等の確認を行う。"Image[1]"
は、障害物や汚れがない場合、文字盤、針、文字が表示
されるだけであり、一定のグレイ値分布が保たれる。例
えば、文字盤が白であり、針、文字が黒である場合のグ
レイ値は、白付近のグレイ値と黒付近のグレイ値に偏
り、中間のグレイ値をもつ物質は本来撮影されていない
はずである。したがって中間のグレイ値が検出された場
合、それは検知対象以外のものであると判断できる。メ
ーターや映像撮影装置のレンズ汚れによりこれらの状況
は発生し、それらの汚れは指針検知の正確性を阻害する
可能性がある為、検知を行う（ステップＡ４）。
により取得された静止画イメージデータ"Image[1]"に対
し、グレイ値による汚れ等の確認を行う。"Image[1]"
は、障害物や汚れがない場合、文字盤、針、文字が表示
されるだけであり、一定のグレイ値分布が保たれる。例
えば、文字盤が白であり、針、文字が黒である場合のグ
レイ値は、白付近のグレイ値と黒付近のグレイ値に偏
り、中間のグレイ値をもつ物質は本来撮影されていない
はずである。したがって中間のグレイ値が検出された場
合、それは検知対象以外のものであると判断できる。メ
ーターや映像撮影装置のレンズ汚れによりこれらの状況
は発生し、それらの汚れは指針検知の正確性を阻害する
可能性がある為、検知を行う（ステップＡ４）。
【００３８】汚れ等がなく正常なメーター映像が撮影さ
れている場合、以下の処理を行う。また、汚れ等がある
場合にはその情報を加え、以下の処理を行うことも可能
である。
れている場合、以下の処理を行う。また、汚れ等がある
場合にはその情報を加え、以下の処理を行うことも可能
である。
【００３９】領域抽出手段３５は、以下の処理を高速化
する為、領域の絞込みを行う。"Image[1]"を個別環境デ
ータ４２に予め設定された検知対象エリアだけに絞込
み、"Regioned[1]"に格納する。映像はメーターだけで
なく周囲の背景が写っている可能性や、メーター内でも
針が差すことのないエリアが存在することがある。"Ima
ge[1]"を実際に針が指し示すエリアだけに限定すること
により、処理は高速化される。例えば、640×480ピクセ
ルの映像のうち、検知対象をすべての面積とした場合は
30,720平方ピクセルとなるが、メーターの針が差し示す
エリアが、10,000平方ピクセルである場合は、すべての
面積を処理した場合と比較し、約３分の１の処理でよい
こととなる（ステップＡ５）。
する為、領域の絞込みを行う。"Image[1]"を個別環境デ
ータ４２に予め設定された検知対象エリアだけに絞込
み、"Regioned[1]"に格納する。映像はメーターだけで
なく周囲の背景が写っている可能性や、メーター内でも
針が差すことのないエリアが存在することがある。"Ima
ge[1]"を実際に針が指し示すエリアだけに限定すること
により、処理は高速化される。例えば、640×480ピクセ
ルの映像のうち、検知対象をすべての面積とした場合は
30,720平方ピクセルとなるが、メーターの針が差し示す
エリアが、10,000平方ピクセルである場合は、すべての
面積を処理した場合と比較し、約３分の１の処理でよい
こととなる（ステップＡ５）。
【００４０】グレイ値検出手段３６は、"Regioned[1]"
に対し、検知する指針のグレイ値付近のビットだけに絞
り込み、"Grayed[1]"に格納する。例えば、指針が200か
ら250の付近のグレイ値を持つ場合、そのグレイ値に該
当するビットだけを切り出すことになる。この時点で白
い文字盤などは検知対象外となる（ステップＡ６）。
に対し、検知する指針のグレイ値付近のビットだけに絞
り込み、"Grayed[1]"に格納する。例えば、指針が200か
ら250の付近のグレイ値を持つ場合、そのグレイ値に該
当するビットだけを切り出すことになる。この時点で白
い文字盤などは検知対象外となる（ステップＡ６）。
【００４１】ラベリング手段３７は、"Grayed[1]"を図
形として認識する処理を行う。同じグレイ値を持つビッ
トを検知し、連結させることにより、画像中に存在する
オブジェクトを判断、分類し、それぞれにラベルをつ
け、配列として"labeled[1]"に格納する。本手段によ
り、同じグレイ値が連結しているものを連結成分とみな
し、その連結成分で囲まれた図形をひとつの物体である
と認識、物体ごとにＩＤ番号を振る（ステップＡ７）。
形として認識する処理を行う。同じグレイ値を持つビッ
トを検知し、連結させることにより、画像中に存在する
オブジェクトを判断、分類し、それぞれにラベルをつ
け、配列として"labeled[1]"に格納する。本手段によ
り、同じグレイ値が連結しているものを連結成分とみな
し、その連結成分で囲まれた図形をひとつの物体である
と認識、物体ごとにＩＤ番号を振る（ステップＡ７）。
【００４２】特徴量抽出手段３８は、ラベリングされた
画像"labeled[1]"に対して検知対象となる指針の形状と
して特徴的な要素である面積、楕円の長軸短軸比をしき
い値として設定し、一定の面積があり、指針の長さ、幅
を満足する図形を指針と認識し、"selected[1]"に格納
する（ステップＡ８）。
画像"labeled[1]"に対して検知対象となる指針の形状と
して特徴的な要素である面積、楕円の長軸短軸比をしき
い値として設定し、一定の面積があり、指針の長さ、幅
を満足する図形を指針と認識し、"selected[1]"に格納
する（ステップＡ８）。
【００４３】検知記録手段３９は、"selected[1]"の傾
きから指針の差す値を測定、記録を行う（ステップＡ
９）。必要に応じ、障害物の判断、汚れ等の存在ととも
に測定値を監視者へ通知を行う。
きから指針の差す値を測定、記録を行う（ステップＡ
９）。必要に応じ、障害物の判断、汚れ等の存在ととも
に測定値を監視者へ通知を行う。
【００４４】（発明の第２の実施の形態）次に、本発明
の第２の実施の形態について図７を参照して詳細に説明
する。
の第２の実施の形態について図７を参照して詳細に説明
する。
【００４５】図３を参照すると、本実施の形態はデータ
処理装置３に背景イメージデータ取得手段３２、グレイ
値検出手段３６がなく、背景イメージデータ取得手段３
２に替わりテンプレートイメージ取得手段３１０が、グ
レイ値検出手段３６に替わり画像差検出手段３１１が備
わる。また、記憶装置４中に文字盤イメージデータ４３
が追加されている。
処理装置３に背景イメージデータ取得手段３２、グレイ
値検出手段３６がなく、背景イメージデータ取得手段３
２に替わりテンプレートイメージ取得手段３１０が、グ
レイ値検出手段３６に替わり画像差検出手段３１１が備
わる。また、記憶装置４中に文字盤イメージデータ４３
が追加されている。
【００４６】事前に背景のみ写っているフレームデータ
をあらかじめ用意し、背景イメージデータ４１として記
憶しておく。また、事前にメーターの文字盤のみを切り
出し、編集処理により指針を消した状態の映像を文字盤
イメージデータ４３として記憶しておく。
をあらかじめ用意し、背景イメージデータ４１として記
憶しておく。また、事前にメーターの文字盤のみを切り
出し、編集処理により指針を消した状態の映像を文字盤
イメージデータ４３として記憶しておく。
【００４７】映像撮影装置１で撮影された映像がリアル
タイムに映像入力装置３に常時送信される。
タイムに映像入力装置３に常時送信される。
【００４８】データ処理装置３では、初期稼動時にテン
プレートイメージ取得手段３１０にて記憶装置４中に予
め記憶されている背景イメージデータ４１および文字盤
イメージデータ４３を取得し、それぞれ"Backgroun
d"、"Panel Image"に格納する。
プレートイメージ取得手段３１０にて記憶装置４中に予
め記憶されている背景イメージデータ４１および文字盤
イメージデータ４３を取得し、それぞれ"Backgroun
d"、"Panel Image"に格納する。
【００４９】映像取得手段３１は、映像入力装置２に映
像の１フレームデータを取得する命令を発行し、"Image
[n](n = 1)"に格納する（ステップＡ２）。カメラ映像
がNTSCで撮影されている白黒8bit映像の場合、本データ
は640×480の大きさ、グレイ値0〜255の範囲でグレイ値
の濃淡が分布する映像となる。
像の１フレームデータを取得する命令を発行し、"Image
[n](n = 1)"に格納する（ステップＡ２）。カメラ映像
がNTSCで撮影されている白黒8bit映像の場合、本データ
は640×480の大きさ、グレイ値0〜255の範囲でグレイ値
の濃淡が分布する映像となる。
【００５０】障害物確認手段３３は、映像取得手段３１
により取得された静止画イメージデータ"Image[1]"に対
し、個別環境データ４２に定められた特徴点ごとのグレ
イ値を比較し、障害物がないことを確認する。例えば特
徴点が６箇所指定された場合、"Background"と"Image
[1]"の間で1[x1の座標、y1の座標、1のグレイ値]から6
[x6の座標、y6の座標、6のグレイ値]までのグレイ値に
変化がないことを確認する。特徴点のグレイ値に変化が
ない場合は障害物がないと判断し、グレイ値に大きな変
化が確認される場合には障害物がある為に計測不能であ
ることを記録、通知を行い、以降の処理を行わず映像取
得手段３１に戻る。
により取得された静止画イメージデータ"Image[1]"に対
し、個別環境データ４２に定められた特徴点ごとのグレ
イ値を比較し、障害物がないことを確認する。例えば特
徴点が６箇所指定された場合、"Background"と"Image
[1]"の間で1[x1の座標、y1の座標、1のグレイ値]から6
[x6の座標、y6の座標、6のグレイ値]までのグレイ値に
変化がないことを確認する。特徴点のグレイ値に変化が
ない場合は障害物がないと判断し、グレイ値に大きな変
化が確認される場合には障害物がある為に計測不能であ
ることを記録、通知を行い、以降の処理を行わず映像取
得手段３１に戻る。
【００５１】汚れ等確認手段３４は、映像取得手段３１
により取得された静止画イメージデータ"Image[1]"に対
し、グレイ値による汚れ等の確認を行う。"Image[1]"
は、障害物や汚れがない場合、文字盤、針、文字が表示
されるだけであり、一定のグレイ値分布が保たれる。例
えば、文字盤が白であり、針、文字が黒である場合のグ
レイ値は、白付近のグレイ値と黒付近のグレイ値に偏
り、中間のグレイ値をもつ物質は本来撮影されていない
はずである。したがって中間のグレイ値が検出された場
合、それは検知対象以外のものであると判断できる。メ
ーターや映像撮影装置のレンズ汚れによりこれらの状況
は発生し、それらの汚れは指針検知の正確性を阻害する
可能性がある為、検知を行う。
により取得された静止画イメージデータ"Image[1]"に対
し、グレイ値による汚れ等の確認を行う。"Image[1]"
は、障害物や汚れがない場合、文字盤、針、文字が表示
されるだけであり、一定のグレイ値分布が保たれる。例
えば、文字盤が白であり、針、文字が黒である場合のグ
レイ値は、白付近のグレイ値と黒付近のグレイ値に偏
り、中間のグレイ値をもつ物質は本来撮影されていない
はずである。したがって中間のグレイ値が検出された場
合、それは検知対象以外のものであると判断できる。メ
ーターや映像撮影装置のレンズ汚れによりこれらの状況
は発生し、それらの汚れは指針検知の正確性を阻害する
可能性がある為、検知を行う。
【００５２】汚れ等がなく正常なメーター映像が撮影さ
れている場合、以下の処理を行う。また、汚れ等がある
場合にはその情報を加え、以下の処理を行うことも可能
である。
れている場合、以下の処理を行う。また、汚れ等がある
場合にはその情報を加え、以下の処理を行うことも可能
である。
【００５３】領域抽出手段３５は、以下の処理を高速化
する為、領域の絞込みを行う。"Image[1]"を個別環境デ
ータ４２に予め設定された検知対象エリアだけに絞込
み、"Regioned[1]"に格納する。映像はメーターだけで
なく周囲の背景が写っている可能性や、メーター内でも
針が差すことのないエリアが存在することがある。"Ima
ge[1]"を実際に針が指し示すエリアだけに限定すること
により、処理は高速化される。例えば、640×480ピクセ
ルの映像のうち、検知対象をすべての面積とした場合は
30,720平方ピクセルとなるが、メーターの針が差し示す
エリアが、10,000平方ピクセルである場合は、すべての
面積を処理した場合と比較し、約３分の１の処理でよい
こととなる。
する為、領域の絞込みを行う。"Image[1]"を個別環境デ
ータ４２に予め設定された検知対象エリアだけに絞込
み、"Regioned[1]"に格納する。映像はメーターだけで
なく周囲の背景が写っている可能性や、メーター内でも
針が差すことのないエリアが存在することがある。"Ima
ge[1]"を実際に針が指し示すエリアだけに限定すること
により、処理は高速化される。例えば、640×480ピクセ
ルの映像のうち、検知対象をすべての面積とした場合は
30,720平方ピクセルとなるが、メーターの針が差し示す
エリアが、10,000平方ピクセルである場合は、すべての
面積を処理した場合と比較し、約３分の１の処理でよい
こととなる。
【００５４】画像差検出手段３１１は、"Image[1]"と"P
anel Image"の差分をとり差異のある部分を"Differenc
e"に格納する。"Difference"には針の位置を中心とした
ビットが残ることになる。
anel Image"の差分をとり差異のある部分を"Differenc
e"に格納する。"Difference"には針の位置を中心とした
ビットが残ることになる。
【００５５】ラベリング手段３７は、"Difference"を図
形として認識する処理を行う。同じグレイ値を持つビッ
トを検知し、連結させることにより、画像中に存在する
オブジェクトを判断、分類し、それぞれにラベルをつ
け、配列として"labeled[1]"に格納する。本手段によ
り、同じグレイ値が連結しているものを連結成分とみな
し、その連結成分で囲まれた図形をひとつの物体である
と認識、物体ごとにＩＤ番号を振る。
形として認識する処理を行う。同じグレイ値を持つビッ
トを検知し、連結させることにより、画像中に存在する
オブジェクトを判断、分類し、それぞれにラベルをつ
け、配列として"labeled[1]"に格納する。本手段によ
り、同じグレイ値が連結しているものを連結成分とみな
し、その連結成分で囲まれた図形をひとつの物体である
と認識、物体ごとにＩＤ番号を振る。
【００５６】特徴量抽出手段３８は、ラベリングされた
画像"labeled[1]"に対して検知対象となる指針の形状と
して特徴的な要素である面積、楕円の長軸短軸比をしき
い値として設定し、一定の面積があり、指針の長さ、幅
を満足する図形を指針と認識し、"selected[1]"に格納
する。
画像"labeled[1]"に対して検知対象となる指針の形状と
して特徴的な要素である面積、楕円の長軸短軸比をしき
い値として設定し、一定の面積があり、指針の長さ、幅
を満足する図形を指針と認識し、"selected[1]"に格納
する。
【００５７】検知記録手段３９は、"selected[1]"の傾
きから指針の差す値を測定、記録を行う。必要に応じ、
障害物の判断、汚れ等の存在とともに測定値を監視者へ
通知を行う。
きから指針の差す値を測定、記録を行う。必要に応じ、
障害物の判断、汚れ等の存在とともに測定値を監視者へ
通知を行う。
【００５８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明には以下の
効果がある。
効果がある。
【００５９】第一の効果は、本発明の構成によりカメラ
映像を元にメーター測定が可能であるということであ
る。
映像を元にメーター測定が可能であるということであ
る。
【００６０】第二の効果は、本発明の構成により測定対
象の指針にあわせた値測定が可能であるということであ
る。
象の指針にあわせた値測定が可能であるということであ
る。
【００６１】第三の効果は、本発明の構成により他の画
像認識機能との共存が可能であるということである。
像認識機能との共存が可能であるということである。
【００６２】第四の効果は、ソフトウェアで画像認識を
実現することにより、環境に応じたカスタマイズが容易
になり、個別環境データでしきい値を設定可能な為、環
境の変更に伴う機能の修正が容易であるという点であ
る。
実現することにより、環境に応じたカスタマイズが容易
になり、個別環境データでしきい値を設定可能な為、環
境の変更に伴う機能の修正が容易であるという点であ
る。
【００６３】第五の効果は、ソフトウェアで画像認識を
実現することにより、多様な測定結果通知手段が容易で
あり、様々な支援機能への対応、追加が容易であるとい
う点である。
実現することにより、多様な測定結果通知手段が容易で
あり、様々な支援機能への対応、追加が容易であるとい
う点である。
【００６４】第六の効果は、障害物、汚れ等を判断要素
に加えることが可能であるという点である。
に加えることが可能であるという点である。
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示す図であ
る。
る。
【図２】イメージ(a)背景イメージデータの５つの特徴
点と、イメージ(b)取得したイメージデータの５つの特
徴点を比較する図である。
点と、イメージ(b)取得したイメージデータの５つの特
徴点を比較する図である。
【図３】イメージ(a)背景イメージデータが示すグレイ
値は、文字盤の白と針の黒の２極に分割され、イメージ
(b)取得したイメージデータでは中間の灰色のグレイ値
を示す部分があることを示す図である。
値は、文字盤の白と針の黒の２極に分割され、イメージ
(b)取得したイメージデータでは中間の灰色のグレイ値
を示す部分があることを示す図である。
【図４】イメージ(a)が予め定義された「領域」であ
り、イメージ(b)取得したイメージデータの検知対象エ
リアをその領域だけに絞り、結果としてイメージ(b)中
の灰色の網掛部のみが以降の処理対象を行うイメージデ
ータとなることを示す図である。
り、イメージ(b)取得したイメージデータの検知対象エ
リアをその領域だけに絞り、結果としてイメージ(b)中
の灰色の網掛部のみが以降の処理対象を行うイメージデ
ータとなることを示す図である。
【図５】イメージ(a)が検知対象領域であり、予め定義
された針の色を黒色付近のグレイ値とした場合、結果と
してイメージ(b)の通り針が検知されることとなること
を示す図である。
された針の色を黒色付近のグレイ値とした場合、結果と
してイメージ(b)の通り針が検知されることとなること
を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態の動作を示すフロー
チャート図である。
チャート図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態の構成を示す図であ
る。
る。
１ 映像撮影装置 ２ 映像入力装置 ３ データ処理装置 ４ 記憶装置 ３１ 映像取得手段 ３２ 背景イメージデータ取得手段 ３３ 障害物確認手段 ３４ 汚れ等確認手段 ３５ 領域抽出手段 ３６ グレイ値検出手段 ３７ ラベリング手段 ３８ 特徴量抽出手段 ３６ 背景更新手段 ３９ 検知記録手段 ４１ 背景イメージデータ ４２ 個別環境データ ４３ 文字盤イメージデータ ３１０ テンプレートイメージ取得手段 ３１１ 画像差検出手段
フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F073 AA06 AB02 CC07 CC08 CC20 DE11 FG01 FG02 FG09 FG11 GG01 GG08 GG10 2F103 BA48 EB14 EB15 ED11 FA15 5B057 AA19 CC03 DA02 DA07 DB02 DB09 DC03 DC08 DC14 DC32 5L096 AA06 BA02 BA18 CA04 DA03 FA06 FA64 FA67 GA08 GA34 HA01 JA18
Claims (6)
- 【請求項１】 映像撮影装置と、映像入力装置と、デー
タ処理装置と、記憶装置とから構成され、 前記映像撮影装置は、前記映像入力装置へ向け、常時撮
影結果を送信し、 前記記憶装置は、背景イメージデータと該背景イメージ
データの特徴点及び設定値が記録された個別環境データ
とを記憶し、 前記データ処理装置は、前記背景イメージデータと取得
した静止画イメージデータとから、障害要素を取り除い
た後、予め定めた指針のグレイ値および特徴量から指針
を認識し、指し示す値の記録を行う、画像認識による指
針式メーター測定システム。 - 【請求項２】 前記データ処理装置は、映像取得手段
と、背景イメージデータ取得手段と、障害物確認手段
と、汚れ等確認手段と、領域抽出手段と、グレイ値検出
手段と、ラベリング手段と、特徴量抽出手段と、検知記
録手段とから構成され、 前記映像取得手段は、前記映像入力装置に対して最新の
１フレーム分の静止画イメージデータを取得する命令を
発行、入手を行い、 前記背景イメージデータ取得手段は、前記記憶装置中に
予め撮影、格納された背景イメージデータの取得を行
い、各ビットのグレイ値量をデータセットとして記録
し、そのうち指針の変化により影響を受けないビットを
数箇所選択し特徴点とし、 前記障害物確認手段は、前記背景イメージデータの特徴
点と前記映像取得手段で取得した静止画イメージデータ
の特徴点をグレイ値で比較し、特徴点のグレイ値に変化
がない場合は障害物がないと判断し、グレイ値に大きな
変化が確認される場合には障害物がある為に計測不能で
あることを記録、通知を行い、以降の処理を行わず前記
映像取得手段に戻り、 前記汚れ等確認手段は、予め背景イメージデータのグレ
イ値の範囲をしきい値として決めておき、前記映像取得
手段で取得した静止画イメージデータをグレイ値で比較
し、しきい値を超えるグレイ値を示す部分が検出された
場合には、汚れと判断し、監視員への連絡や記録への転
記、針検知の補正ロジックの起動をし、 前記領域抽出手段は、予め定義された検知対象エリアだ
けに取得した静止画イメージデータを抽出する処理を行
い、 前記グレイ値抽出手段は、予め定義された検知対象のグ
レイ値を持つビットを抽出する処理を行い、 前記ラベリング手段は、互いに連結するグレイ値画素の
塊に対して同じラベルをつけ輪郭をとり、図形として認
識、区別後それぞれの図形にラベルをつける処理を行な
い、 前記特徴量抽出手段は、予め定めた針の特徴量を楕円の
長軸短軸比および面積による認識を行い、 前記検知記録手段は、針の角度から指し示す値を類推
し、記録を行い、異常値を予め設定しておき、監視者へ
の通知処理を行い、 前記映像取得手段から、前記検知記録手段までを繰り返
し、連続する静止画イメージデータを処理、長時間のメ
ーターの変動を測定する、請求項１に記載の画像認識に
よる指針式メーター測定システム。 - 【請求項３】 映像撮影装置と、映像入力装置と、デー
タ処理装置と、記憶装置とから構成され、 前記映像撮影装置は、前記映像入力装置へ向け、常時撮
影結果を送信し、 前記データ処理装置は、映像取得手段と、テンプレート
イメージデータ取得手段と、障害物確認手段と、汚れ等
確認手段と、領域抽出手段と、画像差検出手段と、ラベ
リング手段と、特徴量抽出手段と、検知記録手段とから
構成され、 前記記憶装置は、事前に背景のみ写っているフレームデ
ータを予め用意し、背景イメージデータとして記憶し、
及び該背景イメージデータの特徴点及び設定値が記録さ
れた個別環境データを記憶し、及び事前にメーターの文
字盤のみを切り出し、編集処理により指針を消した状態
の映像を文字盤イメージデータとして記憶し、 前記映像取得手段は、前記映像入力装置に映像の１フレ
ームデータを取得する命令を発行し、格納し、 前記テンプレートイメージ取得手段は、前記記憶装置中
に予め記憶されている前記背景イメージデータおよび前
記文字盤イメージデータを取得し、それぞれ格納し、 前記障害物確認手段は、前記背景イメージデータの特徴
点と前記映像取得手段により取得された静止画イメージ
データの特徴点とを、個別環境データに定められた特徴
点ごとのグレイ値について比較し、特徴点のグレイ値に
変化がない場合は障害物がないと判断し、グレイ値に大
きな変化が確認される場合には障害物がある為に計測不
能であることを記録、通知を行い、以降の処理を行わず
前記映像取得手段に戻り、 前記汚れ等確認手段は、予め背景イメージデータのグレ
イ値の範囲をしきい値として決めておき、前記映像取得
手段で取得した静止画イメージデータをグレイ値で比較
し、しきい値を超えるグレイ値を示す部分が検出された
場合には、汚れと判断し、監視員への連絡や記録への転
記、針検知の補正ロジックの起動をし、 前記領域抽出手段は、予め定義された検知対象エリアだ
けに取得した静止画イメージデータを抽出する処理を行
い、 前記画像差検出手段は、前記静止画イメージデータと前
記文字盤イメージデータとの差分をとり差異のある部分
を格納し、 前記ラベリング手段は、差異のある部分について、同じ
グレイ値を持つビットを検知し、連結させることによ
り、画像中に存在するオブジェクトを判断、分類し、そ
れぞれにラベルをつけ、配列として格納し、 前記特徴量抽出手段は、ラベリングされた画像に対して
検知対象となる指針の形状として特徴的な要素である面
積、楕円の長軸短軸比をしきい値として設定し、一定の
面積があり、指針の長さ、幅を満足する図形を指針と認
識し、格納し、 前記検知記録手段は、指針の図形の傾きから指針の差す
値を測定、記録を行い、必要に応じ、障害物の判断、汚
れの存在とともに測定値を監視者へ通知を行う、画像認
識による指針式メーター測定システム。 - 【請求項４】 映像撮影装置により、映像入力装置へ向
け、常時撮影結果を送信するステップと、 記憶装置により、背景イメージデータと該背景イメージ
データの特徴点及び設定値が記録された個別環境データ
とを記憶するステップと、 データ処理装置により、前記背景イメージデータと取得
した静止画イメージデータとから、障害要素を取り除い
た後、予め定めた指針のグレイ値および特徴量から指針
を認識し、指し示す値の記録を行うステップとを有す
る、画像認識による指針式メーター測定方法。 - 【請求項５】 映像撮影装置により、映像入力装置へ向
け、常時撮影結果を送信するステップと、 記憶装置により、背景イメージデータと該背景イメージ
データの特徴点及び設定値が記録された個別環境データ
とを記憶するステップと、 映像取得手段により、前記映像入力装置に対して最新の
１フレーム分の静止画イメージデータを取得する命令を
発行、入手を行うステップと、 背景イメージデータ取得手段により、前記記憶装置中に
予め撮影、格納された背景イメージデータの取得を行
い、各ビットのグレイ値量をデータセットとして記録
し、そのうち指針の変化により影響を受けないビットを
数箇所選択し特徴点とするステップと、 障害物確認手段により、前記背景イメージデータの特徴
点と前記映像取得手段で取得した静止画イメージデータ
の特徴点をグレイ値で比較し、特徴点のグレイ値に変化
がない場合は障害物がないと判断し、グレイ値に大きな
変化が確認される場合には障害物がある為に計測不能で
あることを記録、通知を行い、以降の処理を行わず前記
映像取得手段に戻るステップと、 汚れ等確認手段により、予め背景イメージデータのグレ
イ値の範囲をしきい値として決めておき、前記映像取得
手段で取得した静止画イメージデータをグレイ値で比較
し、しきい値を超えるグレイ値を示す部分が検出された
場合には、汚れと判断し、監視員への連絡や記録への転
記、針検知の補正ロジックの起動をするステップと、 領域抽出手段により、予め定義された検知対象エリアだ
けに取得した静止画イメージデータを抽出する処理を行
うステップと、 グレイ値抽出手段により、予め定義された検知対象のグ
レイ値を持つビットを抽出する処理を行うステップと、 ラベリング手段により、互いに連結するグレイ値画素の
塊に対して同じラベルをつけ輪郭をとり、図形として認
識、区別後それぞれの図形にラベルをつける処理を行う
ステップと、 特徴量抽出手段により、予め定めた針の特徴量を楕円の
長軸短軸比および面積による認識を行うステップと、 検知記録手段により、針の角度から指し示す値を類推
し、記録を行い、異常値を予め設定しておき、監視者へ
の通知処理を行うステップと、 前記映像取得手段から、前記検知記録手段までを繰り返
し、連続する静止画イメージデータを処理、長時間のメ
ーターの変動を測定するステップとを有する、画像認識
による指針式メーター測定方法。 - 【請求項６】 映像撮影装置により、前記映像入力装置
へ向け、常時撮影結果を送信するステップと、 記憶装置により、事前に背景のみ写っているフレームデ
ータを予め用意し、背景イメージデータとして記憶し、
及び該背景イメージデータの特徴点及び設定値が記録さ
れた個別環境データを記憶し、及び事前にメーターの文
字盤のみを切り出し、編集処理により指針を消した状態
の映像を文字盤イメージデータとして記憶するステップ
と、 映像取得手段により、前記映像入力装置に映像の１フレ
ームデータを取得する命令を発行し、格納するステップ
と、 テンプレートイメージ取得手段により、前記記憶装置中
に予め記憶されている前記背景イメージデータおよび前
記文字盤イメージデータを取得し、それぞれ格納するス
テップと、 障害物確認手段により、前記背景イメージデータの特徴
点と前記映像取得手段により取得された静止画イメージ
データの特徴点とを、個別環境データに定められた特徴
点ごとのグレイ値について比較し、特徴点のグレイ値に
変化がない場合は障害物がないと判断し、グレイ値に大
きな変化が確認される場合には障害物がある為に計測不
能であることを記録、通知を行い、以降の処理を行わず
前記映像取得手段に戻るステップと、 汚れ等確認手段により、予め背景イメージデータのグレ
イ値の範囲をしきい値として決めておき、前記映像取得
手段で取得した静止画イメージデータをグレイ値で比較
し、しきい値を超えるグレイ値を示す部分が検出された
場合には、汚れと判断し、監視員への連絡や記録への転
記、針検知の補正ロジックの起動をするステップと、 領域抽出手段により、予め定義された検知対象エリアだ
けに取得した静止画イメージデータを抽出する処理を行
うステップと、 画像差検出手段により、前記静止画イメージデータと前
記文字盤イメージデータとの差分をとり差異のある部分
を格納するステップと、 ラベリング手段により、差異のある部分について、同じ
グレイ値を持つビットを検知し、連結させることによ
り、画像中に存在するオブジェクトを判断、分類し、そ
れぞれにラベルをつけ、配列として格納するステップ
と、 特徴量抽出手段により、ラベリングされた画像に対して
検知対象となる指針の形状として特徴的な要素である面
積、楕円の長軸短軸比をしきい値として設定し、一定の
面積があり、指針の長さ、幅を満足する図形を指針と認
識し、格納するステップと、 検知記録手段により、指針の図形の傾きから指針の差す
値を測定、記録を行い、必要に応じ、障害物の判断、汚
れの存在とともに測定値を監視者へ通知を行うステップ
とを有する、画像認識による指針式メーター測定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000388706A JP3649278B2 (ja) | 2000-12-21 | 2000-12-21 | 画像認識による指針式メーター測定システム及び指針式メーター測定方法 |
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|---|---|---|---|
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|---|---|
| JP2002188939A true JP2002188939A (ja) | 2002-07-05 |
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ID=18855401
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