JP2002190027A - 画像認識による速度測定システム及び速度測定方法 - Google Patents
画像認識による速度測定システム及び速度測定方法Info
- Publication number
- JP2002190027A JP2002190027A JP2000388704A JP2000388704A JP2002190027A JP 2002190027 A JP2002190027 A JP 2002190027A JP 2000388704 A JP2000388704 A JP 2000388704A JP 2000388704 A JP2000388704 A JP 2000388704A JP 2002190027 A JP2002190027 A JP 2002190027A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- background
- image data
- data
- image
- video
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 １点から連続して撮影される映像を利用し
て、連続する画像に写る移動体の移動距離から移動速度
を算出する画像認識による速度測定システム及び速度測
定方法を提供する。 【解決手段】 データ処理装置３は、初期背景データ取
得手段３１、映像取得手段３２、背景推定手段３３、ラ
ベリング手段３４、特徴量抽出手段３５、背景更新手段
３６、検知記録手段３７、速度算出手段３８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
らカルマンフィルタを用いて、背景データを推定し、前
景部分の切り出しを行う。切り出したイメージ部分を更
に検知対象領域に絞り、検知対象物を認識する。それら
の処理を繰り返し行い、連続する静止画に同一の検知対
象物が撮影されている場合、その重心位置を比較し、移
動距離を撮影時間差で割ることにより物体の移動速度を
算出する。
て、連続する画像に写る移動体の移動距離から移動速度
を算出する画像認識による速度測定システム及び速度測
定方法を提供する。 【解決手段】 データ処理装置３は、初期背景データ取
得手段３１、映像取得手段３２、背景推定手段３３、ラ
ベリング手段３４、特徴量抽出手段３５、背景更新手段
３６、検知記録手段３７、速度算出手段３８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
らカルマンフィルタを用いて、背景データを推定し、前
景部分の切り出しを行う。切り出したイメージ部分を更
に検知対象領域に絞り、検知対象物を認識する。それら
の処理を繰り返し行い、連続する静止画に同一の検知対
象物が撮影されている場合、その重心位置を比較し、移
動距離を撮影時間差で割ることにより物体の移動速度を
算出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像認識による速
度測定システム及び速度測定方法に関する。
度測定システム及び速度測定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】移動速度の判定には様々な方法が用いら
れている。移動体自体に信号を発信し２点間の信号間隔
により処理を行うものや、複数の測定地点間の移動時間
から求める方法などがある。
れている。移動体自体に信号を発信し２点間の信号間隔
により処理を行うものや、複数の測定地点間の移動時間
から求める方法などがある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述の方法は、速度検
出のために専用の装置を設置しなければならず、その装
置は他の目的に使用されることはない。
出のために専用の装置を設置しなければならず、その装
置は他の目的に使用されることはない。
【０００４】本発明の目的は、１点から連続して撮影さ
れる映像を利用して、連続する画像に写る移動体の移動
距離から移動速度を算出する画像認識による速度測定シ
ステム及び速度測定方法を提供することにある。
れる映像を利用して、連続する画像に写る移動体の移動
距離から移動速度を算出する画像認識による速度測定シ
ステム及び速度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】人間は映像を見て移動体
の速度を判断することができる。判断には多くの要素が
あり、対象によっても異なるが、２つ以上の静止画を比
較し、その移動距離により判断を行う。本発明は、移動
体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移動距離を比較すること
により、移動体の移動速度の認識、通知する構成を提供
するものである。
の速度を判断することができる。判断には多くの要素が
あり、対象によっても異なるが、２つ以上の静止画を比
較し、その移動距離により判断を行う。本発明は、移動
体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移動距離を比較すること
により、移動体の移動速度の認識、通知する構成を提供
するものである。
【０００６】初期背景データ取得手段は、記憶装置中の
背景イメージデータから検知対象領域を読み込む。(な
お、本手段は初期化同時の検出精度向上を目的としたも
のであり、次の映像取得手段により獲得された最初の画
像を元に初期背景データとすることでも対応可能であ
る。) 映像取得手段は、映像撮影装置で撮影された映像の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。記憶された１フレームの静止
画イメージデータと初期背景データ取得手段で記憶され
た初期背景データに基づき、背景推定手段において各ピ
クセル上でカルマンフィルタを用いて背景データを推定
し、前景データのみの切り出しを行う。
背景イメージデータから検知対象領域を読み込む。(な
お、本手段は初期化同時の検出精度向上を目的としたも
のであり、次の映像取得手段により獲得された最初の画
像を元に初期背景データとすることでも対応可能であ
る。) 映像取得手段は、映像撮影装置で撮影された映像の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。記憶された１フレームの静止
画イメージデータと初期背景データ取得手段で記憶され
た初期背景データに基づき、背景推定手段において各ピ
クセル上でカルマンフィルタを用いて背景データを推定
し、前景データのみの切り出しを行う。
【０００７】ラベリング手段では、前景データ中で同じ
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する速度検知対象物を認識す
る。
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する速度検知対象物を認識す
る。
【０００８】背景更新手段では、映像取得手段で取得し
た映像を次の背景画像とする。
た映像を次の背景画像とする。
【０００９】特徴量抽出手段で検知対象物を認識した場
合には、検知記録手段にて検知したことを記録し、さら
にその物体の重心位置を測定、記録する。
合には、検知記録手段にて検知したことを記録し、さら
にその物体の重心位置を測定、記録する。
【００１０】再び、映像取得手段から背景更新手段の手
順を繰り返す。
順を繰り返す。
【００１１】次の映像にも速度検知定の対象物の特性や
特徴量から同一の物体と判断される物体が撮影された場
合、速度算出手段ではその重心位置を比較し、移動距離
を撮影時間差で割ることにより物体の移動速度を算出す
る。
特徴量から同一の物体と判断される物体が撮影された場
合、速度算出手段ではその重心位置を比較し、移動距離
を撮影時間差で割ることにより物体の移動速度を算出す
る。
【００１２】従って、本発明の構成により検知対象種類
を問わない速度測定が可能である。
を問わない速度測定が可能である。
【００１３】また、本発明の構成により既存の監視カメ
ラ、モニターとの組み合わせでの速度測定が可能であ
る。
ラ、モニターとの組み合わせでの速度測定が可能であ
る。
【００１４】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。
【００１５】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。
【００１６】また、ソフトウェアで画像認識を実現する
ことにより、多様な検出結果通知手段が実現可能であ
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、多様な検出結果通知手段が実現可能であ
り、様々な支援機能への対応、追加が容易である。
【００１７】また、カルマンフィルタによる背景推定を
行うことで、雑音の消去、計算量の減少が達成できる。
行うことで、雑音の消去、計算量の減少が達成できる。
【００１８】
【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。
【００１９】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。
【００２０】データ処理装置３は、初期背景データ取得
手段３１、映像取得手段３２、背景推定手段３３、ラベ
リング手段３４、特徴量抽出手段３５、背景更新手段３
６、検知記録手段３７、速度算出手段３８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
カルマンフィルタを用いて、背景データを推定し、前景
部分の切り出しを行う。切り出したイメージ部分を更に
検知対象領域に絞り、検知対象物を認識する。それらの
処理を繰り返し行い、連続する静止画に同一の検知対象
物が撮影されている場合、その重心位置を比較し、移動
距離を撮影時間差で割ることにより物体の移動速度を算
出する。
手段３１、映像取得手段３２、背景推定手段３３、ラベ
リング手段３４、特徴量抽出手段３５、背景更新手段３
６、検知記録手段３７、速度算出手段３８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
カルマンフィルタを用いて、背景データを推定し、前景
部分の切り出しを行う。切り出したイメージ部分を更に
検知対象領域に絞り、検知対象物を認識する。それらの
処理を繰り返し行い、連続する静止画に同一の検知対象
物が撮影されている場合、その重心位置を比較し、移動
距離を撮影時間差で割ることにより物体の移動速度を算
出する。
【００２１】初期背景データ取得手段３１は、記憶装置
４に格納され、検知対象物が撮影されていない背景イメ
ージデータ４１の取得を行い、背景推定の初期値とす
る。
４に格納され、検知対象物が撮影されていない背景イメ
ージデータ４１の取得を行い、背景推定の初期値とす
る。
【００２２】映像取得手段３２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】背景推定手段３３は、映像取得手段３２に
より取得された静止画イメージデータをすべてのピクセ
ルについてカルマンフィルタを用いて、初期背景データ
取得手段３１により取得した背景イメージデータ４１を
適応させ、背景を推定し、背景以外の前景部分のみを切
り出す。
より取得された静止画イメージデータをすべてのピクセ
ルについてカルマンフィルタを用いて、初期背景データ
取得手段３１により取得した背景イメージデータ４１を
適応させ、背景を推定し、背景以外の前景部分のみを切
り出す。
【００２４】ラベリング手段３４は、前景部分について
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
つけ輪郭を取り、図形として認識、区別後、ラベル付け
を行う。
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
つけ輪郭を取り、図形として認識、区別後、ラベル付け
を行う。
【００２５】特徴量抽出手段３５は、ラベル付けされた
領域それぞれについて、あらかじめ個別環境データ４２
に定めた速度検知対象物の形状として特徴的な要素条件
(面積、真円度、楕円の長軸短軸比、長さ、幅等)を組み
合わせた抽出条件を満足する物体を検知対象物として認
識する。
領域それぞれについて、あらかじめ個別環境データ４２
に定めた速度検知対象物の形状として特徴的な要素条件
(面積、真円度、楕円の長軸短軸比、長さ、幅等)を組み
合わせた抽出条件を満足する物体を検知対象物として認
識する。
【００２６】背景更新手段３６は、映像取得手段３２で
取得した静止画イメージデータを次の処理の背景イメー
ジデータとする更新を行う。
取得した静止画イメージデータを次の処理の背景イメー
ジデータとする更新を行う。
【００２７】特徴量抽出手段３５の処理の結果、検知対
象物となる図形を認識した場合、検知記録手段３７にて
その重心位置を求めておく。
象物となる図形を認識した場合、検知記録手段３７にて
その重心位置を求めておく。
【００２８】再び映像取得手段３２から検知記録手段３
８までの処理を繰り返し、連続した静止画に速度測定の
対象物の特性や特徴量から同一の物体と判断される物体
が撮影された場合、速度算出手段３８ではその重心位置
を比較し、移動距離を撮影時間差で割ることにより物体
の移動速度を算出する。
８までの処理を繰り返し、連続した静止画に速度測定の
対象物の特性や特徴量から同一の物体と判断される物体
が撮影された場合、速度算出手段３８ではその重心位置
を比較し、移動距離を撮影時間差で割ることにより物体
の移動速度を算出する。
【００２９】次に、図１及び図２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。
【００３０】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。
【００３１】データ処理装置３では、初期稼動時に初期
背景データ取得手段３１にて、記憶装置４に格納された
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（ステップＡ１）。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。
背景データ取得手段３１にて、記憶装置４に格納された
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（ステップＡ１）。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。
【００３２】映像取得手段３２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。
【００３３】背景推定手段３３は、映像取得手段３２に
より取得された静止画イメージデータ"Image[1]"に対
し、各ビット毎のグレイ値を推移映像状態のデータセッ
トとし、初期背景データ取得手段３１によってセットさ
れた各ビット毎のグレイ値を対象とする初期映像状態の
データセット"Background"との間でカルマンフィルタを
用いた背景の推定算出を行う。一般に予測値は、予測各
要素のｒ階の常微分方程式により算出が可能であるが、
カルマンフィルタは観測に基づいた予測、平滑化のため
に用いられるアルゴリズムであり、ｒ階の常微分方程式
により求められる推定値、期待値をｒ個の一階の常微分
方程式によりおきかえることで算出を行うものである。
背景として推定されなかった部分は、背景を下位のレイ
ヤーとし、その上のレイヤーに人間や車両等の物体が撮
影されているものと概念的に考え、その部分についてを
背景以外＝前景"Foreground"として認識する（ステップ
Ａ３）。
より取得された静止画イメージデータ"Image[1]"に対
し、各ビット毎のグレイ値を推移映像状態のデータセッ
トとし、初期背景データ取得手段３１によってセットさ
れた各ビット毎のグレイ値を対象とする初期映像状態の
データセット"Background"との間でカルマンフィルタを
用いた背景の推定算出を行う。一般に予測値は、予測各
要素のｒ階の常微分方程式により算出が可能であるが、
カルマンフィルタは観測に基づいた予測、平滑化のため
に用いられるアルゴリズムであり、ｒ階の常微分方程式
により求められる推定値、期待値をｒ個の一階の常微分
方程式によりおきかえることで算出を行うものである。
背景として推定されなかった部分は、背景を下位のレイ
ヤーとし、その上のレイヤーに人間や車両等の物体が撮
影されているものと概念的に考え、その部分についてを
背景以外＝前景"Foreground"として認識する（ステップ
Ａ３）。
【００３４】切り出された前景"Foreground"を対象に、
ラベリング手段３４は、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[n]"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が連結成分とみなし、その連
結成分で囲まれた図形を同一の物体であると認識、物体
ごとにＩＤ番号を振る（ステップＡ４）。
ラベリング手段３４は、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[n]"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が連結成分とみなし、その連
結成分で囲まれた図形を同一の物体であると認識、物体
ごとにＩＤ番号を振る（ステップＡ４）。
【００３５】特徴量抽出手段３５は、ラベリングされた
画像"labeled[1]"に対して速度検知対象物の形状として
特徴的な要素である面積、真円度、長さ、幅、楕円の長
軸短軸比をしきい値として設定し、それらの条件を組み
合わせ、満足する図形がある場合、速度検知対象物を認
識したと判断し（ステップＡ５）、"selected[1]"に格
納する。
画像"labeled[1]"に対して速度検知対象物の形状として
特徴的な要素である面積、真円度、長さ、幅、楕円の長
軸短軸比をしきい値として設定し、それらの条件を組み
合わせ、満足する図形がある場合、速度検知対象物を認
識したと判断し（ステップＡ５）、"selected[1]"に格
納する。
【００３６】背景更新手段３６は、映像取得手段３２で
取得した静止画イメージデータ"Image[1]"を次の処理の
背景データとする為、"Background"に格納する。
取得した静止画イメージデータ"Image[1]"を次の処理の
背景データとする為、"Background"に格納する。
【００３７】特徴量抽出手段３５の結果、検知対象物と
なる図形を認識した場合、検知記録手段３７にてその重
心位置座標を求めておく。
なる図形を認識した場合、検知記録手段３７にてその重
心位置座標を求めておく。
【００３８】再び映像取得手段３２から検知記録手段３
７までを繰り返し、連続したフレーム"Image[2]"に速度
測定の対象物の特性や特徴量から同一の物体と判断され
る物体が撮影された場合、速度算出手段３８ではその重
心位置を比較し、座標位置から求めた移動距離を撮影時
間差で割ることにより物体の移動速度を算出する。
７までを繰り返し、連続したフレーム"Image[2]"に速度
測定の対象物の特性や特徴量から同一の物体と判断され
る物体が撮影された場合、速度算出手段３８ではその重
心位置を比較し、座標位置から求めた移動距離を撮影時
間差で割ることにより物体の移動速度を算出する。
【００３９】（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３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３を参照して詳細に説明
する。
【００４０】図３を参照すると、本実施の形態はデータ
処理装置３に初期背景データ取得手段３１、背景推定手
段３４、背景更新手段３６がなく、初期背景データ取得
手段３１の替わりに背景イメージデータ取得手段３９
が、背景推定手段３３の替わりに画像差検出手段３１０
を備える。
処理装置３に初期背景データ取得手段３１、背景推定手
段３４、背景更新手段３６がなく、初期背景データ取得
手段３１の替わりに背景イメージデータ取得手段３９
が、背景推定手段３３の替わりに画像差検出手段３１０
を備える。
【００４１】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４２とし
て、"Basic Image"に記憶しておく。
をあらかじめ用意し、背景イメージデータ４２とし
て、"Basic Image"に記憶しておく。
【００４２】発明の実施の形態においては、必ずしも背
景イメージデータは背景のみである必要がない、代替手
段として映像取得手段３２において取得した映像も使用
可能であったが、本代替案についてはそれらの特徴を適
用することができず、必ず背景のみのデータが必要とな
る。映像取得手段３２で、映像撮影装置１で取得した１
フレーム分を映像入力装置２を経由して静止画イメージ
データとして取得し、"Image[n](n = 1)"に記憶する。
景イメージデータは背景のみである必要がない、代替手
段として映像取得手段３２において取得した映像も使用
可能であったが、本代替案についてはそれらの特徴を適
用することができず、必ず背景のみのデータが必要とな
る。映像取得手段３２で、映像撮影装置１で取得した１
フレーム分を映像入力装置２を経由して静止画イメージ
データとして取得し、"Image[n](n = 1)"に記憶する。
【００４３】画像差検出手段３９が、映像取得手段３２
で取得した１フレーム分の静止画イメージデータ("Imag
e[1]")と背景イメーシ゛データ取得手段３１０により取
得した背景イメージデータ"Basic Image"を比較し、差
異のある部分を"Difference[1]"に格納する。例えば、
背景が道路のみ撮影されている映像であり、取得した１
フレームの映像に車両が写っている場合、背景と１フレ
ームの同じ部分である道路は背景として認識され、本来
道路があるべきところに写っている異物(車両)を背景以
外(道路以外)のものとして捕らえ、車両のみを前景とし
て切り出す。
で取得した１フレーム分の静止画イメージデータ("Imag
e[1]")と背景イメーシ゛データ取得手段３１０により取
得した背景イメージデータ"Basic Image"を比較し、差
異のある部分を"Difference[1]"に格納する。例えば、
背景が道路のみ撮影されている映像であり、取得した１
フレームの映像に車両が写っている場合、背景と１フレ
ームの同じ部分である道路は背景として認識され、本来
道路があるべきところに写っている異物(車両)を背景以
外(道路以外)のものとして捕らえ、車両のみを前景とし
て切り出す。
【００４４】ラベリング手段３４は、"Difference[1]"
から、互いに連結するグレイ値画素の塊に対して同じラ
ベルをつけ図形を分類、"Labeled[1]"に格納する。赤い
車両と白い車両の２台が写っている場合は、赤い色に近
いグレイ値画素の塊が１つの図形となり、白い色に近い
グレイ値画素の塊が１つの図形となり、それぞれ認識さ
れた物体の１番目、２番目という管理が行われる。
から、互いに連結するグレイ値画素の塊に対して同じラ
ベルをつけ図形を分類、"Labeled[1]"に格納する。赤い
車両と白い車両の２台が写っている場合は、赤い色に近
いグレイ値画素の塊が１つの図形となり、白い色に近い
グレイ値画素の塊が１つの図形となり、それぞれ認識さ
れた物体の１番目、２番目という管理が行われる。
【００４５】特徴量抽出手段３５は、"Labeled[1]"に含
まれるそれぞれの図形に対して、面積や楕円の長軸短軸
比、真円度等、あらかじめ個別環境データ４２に定めた
検知対象となる物体に特徴的な条件に合致するか否か
で、検知対象物が映像中に存在するかの判断を行う。例
えば、撮影される車両が１つイメージの大きさの中では
一定の面積の中に収まることになり、同程度の面積を含
む場合は、面積ごとの縦横比などにより車両であるか、
それ以外のものであるかを認識するということである。
まれるそれぞれの図形に対して、面積や楕円の長軸短軸
比、真円度等、あらかじめ個別環境データ４２に定めた
検知対象となる物体に特徴的な条件に合致するか否か
で、検知対象物が映像中に存在するかの判断を行う。例
えば、撮影される車両が１つイメージの大きさの中では
一定の面積の中に収まることになり、同程度の面積を含
む場合は、面積ごとの縦横比などにより車両であるか、
それ以外のものであるかを認識するということである。
【００４６】認識した結果を元に検知記録手段３８、速
度算出手段３９を起動する処理は、本発明の第１の実施
の形態と同様である。
度算出手段３９を起動する処理は、本発明の第１の実施
の形態と同様である。
【００４７】
【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。
【００４８】第一の効果は、本発明の構成により検知対
象種類を問わない速度測定が可能であるということであ
る。
象種類を問わない速度測定が可能であるということであ
る。
【００４９】第二の効果は、本発明の構成により既存の
監視カメラ、モニターとの組み合わせでの速度測定が可
能であるということである。
監視カメラ、モニターとの組み合わせでの速度測定が可
能であるということである。
【００５０】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。
【００５１】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。
【００５２】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、多様な検出結果通知手段が実現可
能であり、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、多様な検出結果通知手段が実現可
能であり、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。
【００５３】第六の効果は、カルマンフィルタによる背
景推定を行うことで、雑音の消去、計算量の減少が達成
できるという点である。
景推定を行うことで、雑音の消去、計算量の減少が達成
できるという点である。
【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】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３】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 初期背景データ取得手段 ３２ 映像取得手段 ３３ 背景推定手段 ３４ ラベリング手段 ３５ 特徴量抽出手段 ３６ 背景更新手段 ３７ 検知記録手段 ３８ 速度算出手段 ３９ 背景イメージデータ取得手段 ４１ 背景イメージデータ ４２ 個別環境データ ３１０ 画像差検出手段
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カメラ映像ごと
に特徴的な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からカルマンフィルタを用い
て、背景データを推定し、前景部分の切り出しを行い、
切り出したイメージ部分を前記個別環境データに基づき
更に検知対象領域に絞り、検知対象物を認識し、それら
の処理を繰り返し行い、連続する静止画に同一の検知対
象物が撮影されている場合、その重心位置を比較し、移
動距離を撮影時間差で割ることにより物体の移動速度を
算出する、画像認識による速度測定システム。 - 【請求項２】 前記データ処理装置は、初期背景データ
取得手段と、映像取得手段と、背景推定手段と、ラベリ
ング手段と、特徴量抽出手段と、背景更新手段と、検知
記録手段と、速度算出手段とから構成され、 前記初期背景データ取得手段は、前記記憶装置に格納さ
れ、検知対象物が撮影されていない背景イメージデータ
の取得を行い、背景推定の初期値とし、 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、 前記背景推定手段は、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をすべてのピクセルについてカ
ルマンフィルタを用いて、前記初期背景データ取得手段
により取得した背景イメージデータを適応させ、背景を
推定し、背景以外の前景部分のみを切り出し、 前記ラベリング手段は、前景部分について互いに連結す
るグレイ値画素の塊に対して同じラベルをつけ輪郭を取
り、図形として認識、区別後、ラベル付けを行い、 前記特徴量抽出手段は、ラベル付けされた領域それぞれ
について、あらかじめ個別環境データに定めた速度検知
対象物の形状として特徴的な要素条件である面積、真円
度、楕円の長軸短軸比、長さ、幅を組み合わせた抽出条
件を満足する物体を検知対象物として認識し、 前記背景更新手段は、前記映像取得手段で取得した静止
画イメージデータを次の処理の背景イメージデータとす
る更新を行い、 前記特徴量抽出手段により、検知対象物となる図形を認
識した場合、前記検知記録手段にてその重心位置を求め
ておき、 再び前記映像取得手段から前記検知記録手段までの処理
を繰り返し、連続した静止画に速度測定の対象物の特性
や特徴量から同一の物体と判断される物体が撮影された
場合、前記速度算出手段でその重心位置を比較し、移動
距離を撮影時間差で割ることにより物体の移動速度を算
出する、請求項１に記載の画像認識による速度測定シス
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、背景イメージデータ取得手段
と、映像取得手段と、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、速度算出手
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
ータをあらかじめ用意し、背景イメージデータとして、
カメラ映像ごとに特徴的な個別環境データと共に、記憶
し、 前記背景イメージデータ取得手段は、前記背景イメージ
データを取得し、 前記映像取得手段は、前記映像撮影装置で取得した１フ
レーム分を前記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、記憶し、 前記画像差検出手段は、前記映像取得手段で取得した１
フレーム分の静止画イメージデータと前記背景イメージ
データ取得手段により取得した背景イメージデータとを
比較し、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、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
図形を分類し、格納し、 前記特徴量抽出手段は、前記格納された図形に対して、
あらかじめ個別環境データに定めた検知対象となる物体
の面積や楕円の長軸短軸比、真円度の特徴的な条件に合
致するか否かで、検知対象物が映像中に存在するかの判
断を行い、 前記特徴量抽出手段により、検知対象物となる図形を認
識した場合、前記検知記録手段にてその重心位置を求め
ておき、 再び前記映像取得手段から前記検知記録手段までの処理
を繰り返し、連続した静止画に速度検知の対象物の特性
や特徴量から同一の物体と判断される物体が撮影された
場合、前記速度算出手段でその重心位置を比較し、移動
距離を撮影時間差で割ることにより物体の移動速度を算
出する、画像認識による速度測定システム。 - 【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カメラ映像ごと
に特徴的な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からカルマンフィルタを用い
て、背景データを推定し、前景部分の切り出しを行い、
切り出したイメージ部分を前記個別環境データに基づき
更に検知対象領域に絞り、検知対象物を認識し、それら
の処理を繰り返し行い、連続する静止画に同一の検知対
象物が撮影されている場合、その重心位置を比較し、移
動距離を撮影時間差で割ることにより物体の移動速度を
算出するステップとを有する、画像認識による速度測定
方法。 - 【請求項５】 映像撮影装置で撮影された映像がリアル
タイムに映像入力装置に常時送信されるステップと、 記憶装置により、背景イメージデータとカメラ映像ごと
に特徴的な個別環境データとを記憶するステップと、 初期背景データ取得手段により、記憶装置に格納され、
検知対象物が撮影されていない背景イメージデータの取
得を行い、背景推定の初期値とするステップと、 映像取得手段により、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、 背景推定手段により、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をすべてのピクセルについてカ
ルマンフィルタを用いて、前記初期背景データ取得手段
により取得した背景イメージデータを適応させ、背景を
推定し、背景以外の前景部分のみを切り出すステップ
と、 ラベリング手段により、前景部分について互いに連結す
るグレイ値画素の塊に対して同じラベルをつけ輪郭を取
り、図形として認識、区別後、ラベル付けを行うステッ
プと、 特徴量抽出手段により、ラベル付けされた領域それぞれ
について、あらかじめ個別環境データに定めた速度検知
対象物の形状として特徴的な要素条件である面積、真円
度、楕円の長軸短軸比、長さ、幅を組み合わせた抽出条
件を満足する物体を検知対象物として認識するステップ
と、 背景更新手段により、前記映像取得手段で取得した静止
画イメージデータを次の処理の背景イメージデータとす
る更新を行うステップと、 特徴量抽出手段により、検知対象物となる図形を認識し
た場合、検知記録手段にてその重心位置を求めておくス
テップと、 再び前記映像取得手段から前記検知記録手段までの処理
を繰り返し、連続した静止画に速度検知の対象物の特性
や特徴量から同一の物体と判断される物体が撮影された
場合、速度算出手段でその重心位置を比較し、移動距離
を撮影時間差で割ることにより物体の移動速度を算出す
るステップとを有する、画像認識による速度測定方法。 - 【請求項６】 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、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として、
カメラ映像ごとに特徴的な個別環境データと共に、記憶
するステップと、 背景イメージデータ取得手段により、前記背景イメージ
データを取得するステップと、 映像取得手段により、前記映像撮影装置で取得した１フ
レーム分を前記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、記憶するステップと、 画像差検出手段により、前記映像取得手段で取得した１
フレーム分の静止画イメージデータと背景イメージデー
タ取得手段により取得した背景イメージデータとを比較
し、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、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
図形を分類し、格納するステップと、 特徴量抽出手段により、前記格納された図形に対して、
あらかじめ個別環境データに定めた検知対象となる物体
の面積や楕円の長軸短軸比、真円度の特徴的な条件に合
致するか否かで、検知対象物が映像中に存在するかの判
断を行うステップと、 前記特徴量抽出手段により、検知対象物となる図形を認
識した場合、検知記録手段にてその重心位置を求めてお
くステップと、 再び前記映像取得手段から前記検知記録手段までの処理
を繰り返し、連続した静止画に速度検知の対象物の特性
や特徴量から同一の物体と判断される物体が撮影された
場合、速度算出手段でその重心位置を比較し、移動距離
を撮影時間差で割ることにより物体の移動速度を算出す
るステップとを有する、画像認識による速度測定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000388704A JP3649277B2 (ja) | 2000-12-21 | 2000-12-21 | 画像認識による速度測定システム及び速度測定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000388704A JP3649277B2 (ja) | 2000-12-21 | 2000-12-21 | 画像認識による速度測定システム及び速度測定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002190027A true JP2002190027A (ja) | 2002-07-05 |
| JP3649277B2 JP3649277B2 (ja) | 2005-05-18 |
Family
ID=18855399
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000388704A Expired - Fee Related JP3649277B2 (ja) | 2000-12-21 | 2000-12-21 | 画像認識による速度測定システム及び速度測定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3649277B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007285912A (ja) * | 2006-04-18 | 2007-11-01 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | 物体検知装置 |
| US7430304B2 (en) | 2002-09-19 | 2008-09-30 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Object velocity measuring apparatus and object velocity measuring method |
| KR100892954B1 (ko) * | 2008-05-28 | 2009-04-09 | (주)세계과학 | 동영상을 이용한 물리량 측정장치 및 그 제어방법 |
| KR101231387B1 (ko) * | 2012-01-20 | 2013-02-07 | 정미애 | 카메라 영상을 이용하는 구형물체의 비행속도 추정 방법 |
| KR101384584B1 (ko) * | 2012-11-22 | 2014-04-14 | 주식회사 토페스 | 자전거 검출 장치 |
| CN104268901A (zh) * | 2014-09-29 | 2015-01-07 | 深圳市热活力科技有限公司 | 基于线阵图像传感器的高速运动物体检测处理方法和系统 |
| US10205911B2 (en) | 2014-09-04 | 2019-02-12 | S-1 Corporation | Method and system for detecting running |
| JP2019124683A (ja) * | 2018-01-11 | 2019-07-25 | 富士通株式会社 | オブジェクト速度推定方法と装置及び画像処理機器 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07296167A (ja) * | 1994-04-27 | 1995-11-10 | Fuji Facom Corp | 画像による低速移動物体の追跡方法とその移動速度計測方法 |
| JPH08185521A (ja) * | 1994-12-28 | 1996-07-16 | Clarion Co Ltd | 移動体カウント装置 |
| JPH09128532A (ja) * | 1995-06-30 | 1997-05-16 | Philips Electron Nv | ディジタル画像のシーケンスの画像内のノイズの時間的フィルタリングの方法及び装置 |
| JP2000105835A (ja) * | 1998-07-28 | 2000-04-11 | Hitachi Denshi Ltd | 物体認識方法及び物体追跡監視装置 |
-
2000
- 2000-12-21 JP JP2000388704A patent/JP3649277B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07296167A (ja) * | 1994-04-27 | 1995-11-10 | Fuji Facom Corp | 画像による低速移動物体の追跡方法とその移動速度計測方法 |
| JPH08185521A (ja) * | 1994-12-28 | 1996-07-16 | Clarion Co Ltd | 移動体カウント装置 |
| JPH09128532A (ja) * | 1995-06-30 | 1997-05-16 | Philips Electron Nv | ディジタル画像のシーケンスの画像内のノイズの時間的フィルタリングの方法及び装置 |
| JP2000105835A (ja) * | 1998-07-28 | 2000-04-11 | Hitachi Denshi Ltd | 物体認識方法及び物体追跡監視装置 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7430304B2 (en) | 2002-09-19 | 2008-09-30 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Object velocity measuring apparatus and object velocity measuring method |
| US7536035B2 (en) | 2002-09-19 | 2009-05-19 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Object velocity measuring apparatus and object velocity measuring method |
| JP2007285912A (ja) * | 2006-04-18 | 2007-11-01 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | 物体検知装置 |
| KR100892954B1 (ko) * | 2008-05-28 | 2009-04-09 | (주)세계과학 | 동영상을 이용한 물리량 측정장치 및 그 제어방법 |
| KR101231387B1 (ko) * | 2012-01-20 | 2013-02-07 | 정미애 | 카메라 영상을 이용하는 구형물체의 비행속도 추정 방법 |
| KR101384584B1 (ko) * | 2012-11-22 | 2014-04-14 | 주식회사 토페스 | 자전거 검출 장치 |
| US10205911B2 (en) | 2014-09-04 | 2019-02-12 | S-1 Corporation | Method and system for detecting running |
| CN104268901A (zh) * | 2014-09-29 | 2015-01-07 | 深圳市热活力科技有限公司 | 基于线阵图像传感器的高速运动物体检测处理方法和系统 |
| JP2019124683A (ja) * | 2018-01-11 | 2019-07-25 | 富士通株式会社 | オブジェクト速度推定方法と装置及び画像処理機器 |
| JP7081438B2 (ja) | 2018-01-11 | 2022-06-07 | 富士通株式会社 | オブジェクト速度推定方法と装置及び画像処理機器 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3649277B2 (ja) | 2005-05-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101647370B1 (ko) | 카메라 및 레이더를 이용한 교통정보 관리시스템 | |
| US7949151B2 (en) | Vehicle surroundings monitoring apparatus | |
| JP3279479B2 (ja) | 映像監視方法及び装置 | |
| KR101687530B1 (ko) | 촬상 시스템에 있어서의 제어방법, 제어장치 및 컴퓨터 판독 가능한 기억매체 | |
| CN107316488B (zh) | 信号灯的识别方法、装置和系统 | |
| US7982748B2 (en) | Vehicle surroundings monitoring apparatus | |
| EP0878965A2 (en) | Method for tracking entering object and apparatus for tracking and monitoring entering object | |
| US6462773B1 (en) | Video monitoring system | |
| JP5127531B2 (ja) | 画像監視装置 | |
| US20100253495A1 (en) | In-vehicle image processing device, image processing method and memory medium | |
| EP2570992A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
| US20220366570A1 (en) | Object tracking device and object tracking method | |
| JP3657116B2 (ja) | 物体追跡方法及び物体追跡装置 | |
| CN115346197A (zh) | 一种基于双向视频流的驾驶员分心行为识别方法 | |
| JP5693147B2 (ja) | 撮影妨害検知方法、妨害検知装置及び監視カメラシステム | |
| JP2002190027A (ja) | 画像認識による速度測定システム及び速度測定方法 | |
| JP2002190013A (ja) | 画像認識による渋滞検知システム及び渋滞検知方法 | |
| JP6798609B2 (ja) | 映像解析装置、映像解析方法およびプログラム | |
| JP2008026999A (ja) | 障害物検出システム、及び障害物検出方法 | |
| JP7384158B2 (ja) | 画像処理装置、移動装置、および方法、並びにプログラム | |
| KR20060121503A (ko) | 무인 감시 로봇에서 중요 얼굴 추적 장치 및 방법 | |
| JP2002367077A (ja) | 交通渋滞判定装置及び交通渋滞判定方法 | |
| KR101161557B1 (ko) | 카메라 위치?태양이 움직이는 시간에 따른 그림자 제거방식을 통한 영상추적장치 및 방법 | |
| JPH09322153A (ja) | 自動監視装置 | |
| JP3502468B2 (ja) | 分散型監視装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20041012 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20041027 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20041227 |
|
| RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20041227 |
|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20041227 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20050126 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20050208 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080225 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090225 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100225 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100225 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110225 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110225 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120225 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120225 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130225 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130225 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140225 Year of fee payment: 9 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |