JP2008104181A - センサ支援ビデオ圧縮 - Google Patents

Abstract

【課題】車両におけるビデオ圧縮システムと、対応する方法とを提供する。
【解決手段】車両用、特に自動車用デジタルビデオシステムであって、該ビデオシステムは、該車両に装着されたビデオカメラ１２０と、該車両の動きの現在の状態を表示する車両動き情報を提供している少なくとも１つのセンサ１３０〜１３２と、該車両動き情報に従って、該ビデオカメラ１２０の視野内の物体の見かけの動きを推定する光学フロー推定ユニットと、該推定された見かけの動きに従って、該ビデオカメラ１２０によって配信されるビデオデータを圧縮するように適合されたビデオエンコーダ１１０とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、ビデオデータ圧縮に関し、特に、自動車用デジタルビデオシステムおよび対応する方法に関する。

（本発明の背景）
デジタルビデオ情報は、次第に増加する多くの進化したドライバ支援システム、ビデオ撮像、モニタ、および乗客娯楽システムが統合されるにつれて、自動車において、ますますユビキタスになってきた。最先端の自動車ネットワーク通信プロトコルは、耐故障性およびリアルタイム性能と対をなした高伝送帯域幅を提供する。車両の様々な電子制御ユニットとアクチュエータとを接続するかさばった配線用ハーネスは、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）またはＦｌｅｘＲａｙのようなデジタルバスラインによって置換されるようになってきた。一方、マルチメディアアプリケーションは、メディア指向システムトランスポート（ＭＯＳＴ）またはＦｉｒｅＷｉｒｅ（ＩＥＥＥ１３９４）ネットワーク化規格に基づく専用バスシステムを介して通信する。

ビデオデータを伝送して、格納するために要求される帯域幅および格納容量の量を削減するために、従来のビデオデータ圧縮技術が使用され得る。これらの技術は、空間的（隣接するピクセル間の類似点）冗長性および時間的（連続するフレーム間の類似点）冗長性を用いて、符号化される必要のある情報量を削減するとともに、統計的符号化スキームを用いて、残っている情報をデータの高圧縮ストリームに変換する。最先端のビデオ圧縮規格に対する著名な例は、ＭＰＥＧ−２およびＨ．２６４／ＡＶＣである。

ビデオデータ圧縮に対する従来の方法は、以前に符号化されたビデオデータから現在のビデオデータのフレームを予測し、現在のフレームとその予測との間の差のみを符号化する。

図７は、従来のビデオエンコーダのブロック図である。通常、ビデオデータは、ブロックごとをベースに符号化される。この目的のために、断片化ユニット２１５は、各ビデオ画像を複数のブロックに分割し、次いで、ブロックのそれぞれが、個別に符号化される。減算器２２０が、入力ビデオデータ２１０から予測ビデオブロックを減算するために使用される。予測誤差を表すこの差は、データ圧縮ユニット２３０によって符号化される。データ圧縮ユニット２３０は、離散余弦変換のような直交変換を適用し、その結果得られる変換係数を定量化し、統計的符号化スキームを用いて、圧縮ビデオデータ２９０を生成し得る。予測ビデオブロックは、予測ユニット２６０によって生成される。予測は、ローカルデコーダ２４０によって提供される以前に符号化されたビデオデータに基づき、ローカルデコーダ２４０は、データ圧縮ユニット２３０および減算器２２０の動作を基本的には逆に行い、予測は、（フレーム）メモリ２５０によって格納される。

予測は、変化したピクセル値のみを符号化するように、以前のフレームにシンプルに基づき得る。より高度な圧縮方法は、ビデオ画像コンテンツの「モデル」を維持することで、各フレームのより忠実な予測を生成する。いずれの符号化効率の改善も、膨大な計算の代償によってのみ達成され得ることは、明らかである。

図８は、モデルベースのビデオエンコーダの例示的な構成を示す。このエンコーダは、モデルユニット２７０が入力データのモデルを維持し、このモデルが予測ユニット２６０によって用いられ、入力ビデオデータ２１０の改善された予測を生成する点で、図７のエンコーダとは異なる。ほとんどの場合、入力データのモデルは、静的でなく、そのパラメータは、現在の入力ビデオデータ２１０に従って、モデルユニット２７０によりコンスタントに更新される必要がある。圧縮ビデオデータ２９０をデコードするために、予測は、デコーダによって再生可能でなくてはならない。したがって、予測ユニット２６０にパスされるモデルパラメータもまた、圧縮ビデオデータ２９０に含まれるようにするために、データ圧縮ユニット２３０に供給される必要がある。図８のモデルベースのビデオエンコーダの他の動作はいずれも、図７のエンコーダと同様であり、同様の機能的なユニットは、同様の参照番号によって示されるので、それらの詳細な説明は、省略される。

動きの推定および補償は、モデルベースのビデオ圧縮方法に対する一例である。この方法は、各ビデオ画像を複数のブロックに分割する。各ブロックに対して、画像の対応する部分の見かけの動きを示す動きベクトルが、決定される。次いで、現在のフレームが、以前のフレームと決定された動きベクトルとに基づいて、予測される。図８に照らし合わせると、したがって、モデルパラメータは、決定された動きベクトルからなり、モデルユニット２７０は、動き推定ユニットを提供する。

動きベクトルを決定するステップが、図９に示される。現在のビデオ画像９２０にある物体９３０が、以前のビデオ画像９１０に対して動いた。対応する動きベクトルを決定するために、以前のビデオ画像のブロック９５０がシフトされ、現在のビデオ画像の内容と比較される。現在のビデオ画像と最適に合致するシフト位置は、次いで、このブロックに対する動きベクトル９６０を定義するために使用される。

動きベクトルの決定は、計算の面で、非常に高価である。なぜなら、比較するステップにおいて、多数の異なるピクセル差の値が、計算される必要があるためである。この結果、ハードウェアがコスト高になるか、あるいはリアルタイムでない遅い処理になるかのいずれかである。

（発明の概要）
本発明の目的は、車両におけるビデオ圧縮システムと、対応する方法とを提供することであり、このシステムおよび方法において、動きベクトルがより効率的に決定される。

上記は、独立請求項に示される特徴によって達成される。好ましい実施形態は、従属請求項に係る要旨である。

本発明の特定のアプローチは、ビデオカメラが装着された車両の動きの現在の状態に関する知覚情報を利用して、カメラ視野内の光学フローを推定することである。これは、ビデオデータ圧縮に要する動きベクトルが、より効率的に決定され得るようにするためである。

本発明の第一の局面に従うと、車両用、特に自動車用デジタルビデオシステムが、提供される。該デジタルビデオシステムは、該車両に装着されたビデオカメラと、該車両の動きの現在状態を示す車両動き情報を提供している少なくとも１つのセンサと、該車両動き情報に従って、該ビデオカメラの視野内の物体の見かけの動きを推定する光学フロー推定ユニットと、該推定された見かけの動きに従って、該ビデオカメラによって配信されるビデオデータを圧縮するように適合されたビデオエンコーダとを備える。

本発明の別の局面に従うと、車両用、特に自動車用のビデオ圧縮方法が提供される。該車両は、該車両に装着されたビデオカメラと、該車両の動きの現在の状態を示す車両動き情報を提供している少なくとも１つのセンサとを備える。該方法は、該車両動き情報に従って、該ビデオカメラの視野内の物体の見かけの動きを推定するステップと、該推定された見かけの動きに従って、該ビデオカメラによって配信されるビデオデータを圧縮するステップとを包含する。

好ましくは、上記光学フロー推定ユニットは、上記少なくとも１つのセンサによって提供された車両動き情報から、上記車両の動きの現在の状態を再構成する動き再構成手段をさらに備える。この方法で、上記ビデオカメラの視野内の物体の上記見かけの動きは、単純な幾何学的計算によって、該車両の該再構成された動きの現在の状態に従って決定され得る。

上記光学フロー推定ユニットは、上記推定された見かけの動きに関する情報をフィールドのズームインタイプまたはズームアウトタイプのような一つのタイプのフローフィールドを、あるいは単なる左／右への動きを示す定性的情報の形式で提供し得る。この情報は、上記圧縮処理をスピードアップするために、上記ビデオエンコーダによって、即座に考慮され得る。

代替として、上記光学フロー推定ユニットは、上記推定された見かけの動きに関する情報をベクトルフィールド表現の形式で提供し得る。この方法で、物体の見かけの動きは、上記カメラの視野内の物体の位置によって、定量的に記述され得る。したがって、たとえ、視野の一部にある物体の見かけの動きが、他部にある物体の見かけの動きとは異なっている場合でさえも、動きベクトルを決定するための最適な開始値またはサーチ範囲が、設定され得る。

好ましくは、上記ビデオエンコーダは、後続のビデオ画像内に動きを示す動きベクトルを決定するように適合された動き推定ユニットであって、該動きベクトルは、上記カメラの視野内の物体の上記推定された見かけの動きに従って決定される、動き推定ユニットと、上記ビデオデータと該決定された動きベクトルから予測されるビデオ画像との差を符号化するように適合された予測符号化ユニットとを備える。この方法で、該カメラによって配信されたビデオデータは、動きの推定および補償のスキームに基づいて圧縮され得、その一方で、該動きベクトルを決定するための計算努力は、著しく削減される。

好ましくは、上記動き推定ユニットは、所定のサーチ範囲の可能な動きベクトルをサーチすることによって、上記動きベクトルを決定している。このことによって、例えば、センサによって提供された符号化要求および利用可能な追加の情報に従って、サーチ範囲の適応設定が可能になり、その結果、動き推定アルゴリズムの効率が、改善され得る。

好ましくは、上記動き推定ユニットは、上記推定された見かけの動きに従って上記動きベクトルをサーチするために、上記サーチ範囲、または上記開始値を設定している。この方法で、ビデオ画像全体がサーチされなくてはならない従来の方法に比べて、正しい動きベクトルが、かなりより迅速に見出され得る。さらに、この結果得られた動きベクトルの精度は、反復アルゴリズムが実際の動きの最適な記述を提供する動きベクトルに収束することを保証することによって改善され得る。

好ましくは、上記ビデオエンコーダは、ビデオ画像をブロックに区分しているブロッキングデバイスをさらに備え、該ビデオ画像内の該ブロックの上記推定された見かけの動きおよび位置に従って、上記動き推定ユニットは、該ブロックのそれぞれに対する動きベクトルを決定している。この方法で、入力ビデオデータは、従来のビデオ圧縮規格に従ってブロックごとに符号化され得る。さらに、このビデオ画像の異なる部分における物体の異なる見かけの動きは、例えば、この光学フローのベクトルフィールド表現に従うことを考慮に入れ得る。この方法で、動きベクトルを決定するための最適な開始値が、このブロックの動きベクトルを決定するためのベースとして、ベクトルフィールドの適切なベクトルをビデオ画像内の各ブロックに対して選択することによって選ばれ得る。

好ましくは、上記ビデオエンコーダは、モーションピクチャエキスパートグループ（ＭＰＥＧ）によって推奨される規格のいずれかに従って、上記ビデオデータを圧縮している。符号化規格に対する特定の例は、ＭＰＥＧ−２およびＨ．２６４／ＡＶＣ（ＭＰＥＧ−４）である。これによって、例えば、既存のデコーダハードウェアおよび／またはレコーダハードウェアとの互換性が可能になる。

好ましくは、上記少なくとも１つのセンサは、タコメータ、加速度計、ステアリングホイールの角度センサ、距離センサ、ジャイロスコープ、羅針盤、およびＧＰＳ受信機のうちのいずれかである。これらのセンサによって提供される情報によって、車両の動きの状態を精度良く再構成することが可能になり、したがって、カメラ視野内の物体の見かけの動きを精度良く推定することが可能になる。さらに、これらのセンサは、それでも従来の車両にも存在し得、対応する情報は、車両のデジタル通信システム内で、即座に利用可能となる。

好ましくは、上記車両動き情報は、速度、動き方向、直線加速度、および半径方向加速度のうちの少なくとも１つを備える。この方法で、光学フローは、容易に計算され得る。

好ましくは、デジタルビデオシステムは、上記少なくとも１つのセンサと上記ビデオエンコーダとを接続するためのデジタル通信バスラインをさらに備える。接続はまた、制御バス（ＣＡＮ／ＦｌｅｘＲａｙ）およびマルチメディアバス（メディア指向システムトランスポート、ＭＯＳＴ）のような２つの異なるバスシステムを接続するゲートウェイによっても仲介され得る。この方法によって、センサ情報は、かさばった配線用ハーネスを必要とすることなく、ビデオエンコーダに配信され得る。このシステムは、既存の通信バスインフラストラクチャの利点を利用し得る。

好ましくは、上記デジタルビデオシステムは、上記デジタル通信バスラインを介して、上記ビデオエンコーダに接続され、上記ビデオデータをデコードして、表示および／または記録する表示デバイスおよび／または記録デバイスをさらに備える。これらの手段によって、撮影されたビデオ画像は、即座に記録および表示され得る。さらに、事前に記録されたビデオデータも再生され得、例えば、娯楽目的で、１つ以上のリモートな表示デバイスに配信され得る。

本発明は、さらに、以下の手段を提供する。

（項目１）
車両用、特に自動車用デジタルビデオシステムであって、該ビデオシステムは、
該車両に装着されたビデオカメラ（１２０）と、
該車両の動きの現在の状態を示す車両動き情報を提供している少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）と、
該車両動き情報に従って、該ビデオカメラ（１２０）の視野内の物体の見かけの動きを推定する光学フロー推定ユニット（２８５）と、
該推定された見かけの動きに従って、該ビデオカメラ（１２０）によって配信されたビデオデータを圧縮するように適合されたビデオエンコーダ（１１０）と
を備える、デジタルビデオシステム。

（項目２）
上記光学フロー推定ユニット（２８５）は、上記少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）によって提供された車両動き情報から、上記車両の動きの現在の状態を再構成する動き再構成手段をさらに備え、上記ビデオカメラ（１２０）の視野内の物体の上記見かけの動きは、該車両の該再構成された動きの現在の状態に従って、決定される、項目１に記載のデジタルビデオシステム。

（項目３）
上記光学フロー推定ユニット（２８５）は、上記推定された見かけの動きに関する情報を一つのタイプのフローフィールドを示す定性的情報の形式で提供している、項目１または項目２に記載のデジタルビデオシステム。

（項目４）
上記光学フロー推定ユニット（２８５）は、上記推定された見かけの動きに関する情報をベクトルフィールド表現の形式で提供している、項目１または項目２に記載のデジタルビデオシステム。

（項目５）
上記ビデオエンコーダ（１１０）は、
後続のビデオ画像内に動きを示す動きベクトルを決定するように適合された動き推定ユニット（２７０）であって、該動きベクトルは、上記カメラの視野内の物体の上記推定された見かけの動きに従って決定される、動き推定ユニット（２７０）と、
上記ビデオデータと、該決定された動きベクトルから予測されるビデオ画像との間の差を符号化するように適合された予測符号化ユニットと
を備える、項目１〜項目４のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。

（項目６）
上記動き推定ユニット（２７０）は、可能な動きベクトルの所定のサーチ範囲をサーチすることによって、上記動きベクトルを決定している、項目５に記載のデジタルビデオシステム。

（項目７）
上記動き推定ユニット（２７０）は、上記推定された見かけの動きに従って、上記サーチ範囲を設定している、項目６に記載のデジタルビデオシステム。

（項目８）
上記動き推定ユニット（２７０）は、上記推定された見かけの動きに従って、上記動きベクトルをサーチする開始値を設定している、項目５〜項目７のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。

（項目９）
上記ビデオエンコーダ（１１０）は、ビデオ画像をブロックに区分しているブロッキングデバイスをさらに備え、該ビデオ画像内の該ブロックの上記推定された見かけの動きおよび位置に従って、上記動き推定ユニット（２７０）は、該ブロックのそれぞれに対する動きベクトルを決定している、項目５〜項目８のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。

（項目１０）
上記ビデオエンコーダ（１１０）は、ＭＰＥＧ規格のいずれかに従って、上記ビデオデータを圧縮している、項目１〜項目９のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。

（項目１１）
上記少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）は、タコメータ、加速度計、ステアリングホイールの角度センサ、距離センサ、ジャイロスコープ、羅針盤、およびＧＰＳ受信機のうちのいずれかである、項目１〜項目１０のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。

（項目１２）
上記車両動き情報は、速度、動き方向、直線加速度、および半径方向加速度のうちの少なくとも１つを備える、項目１〜項目１１のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。

（項目１３）
上記少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）と上記ビデオエンコーダ（１１０）とを接続するためのデジタル通信バスラインをさらに備える、項目１〜項目１２のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。

（項目１４）
上記少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）と上記ビデオエンコーダ（１１０）とを接続するためのゲートウェイをさらに備える、項目１３に記載のデジタルビデオシステム。

（項目１５）
上記デジタル通信バスラインを介して上記ビデオエンコーダ（１１０）に接続され、上記圧縮ビデオデータをデコードして表示するビデオデコーダおよび表示デバイスをさらに備える、項目１３または項目１４に記載のデジタルビデオシステム。

（項目１６）
上記デジタル通信バスラインを介して上記ビデオエンコーダ（１１０）に接続され、上記圧縮ビデオデータを記録する記録デバイスをさらに備える、項目１３〜項目１５のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。

（項目１７）
車両用、特に自動車用のビデオ圧縮方法であって、
該車両は、該車両に装着されたビデオカメラ（１２０）と、該車両の動きの現在の状態を示す車両動き情報を提供している少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）とを備え、該方法は、
該車両動き情報に従って、該ビデオカメラ（１２０）の視野内の物体の見かけの動きを推定するステップ（６３０）と、
該推定された見かけの動きに従って、該ビデオカメラ（１２０）によって配信されたビデオデータを圧縮するステップ（６４０、６５０、６６０）と
を包含する、ビデオ圧縮方法。

（項目１８）
上記少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）によって提供された車両動き情報から、上記車両の動きの現在の状態を再構成するステップ（６２０）をさらに包含し、
該車両の該再構成された動きの現在の状態に従って、上記推定するステップは、実行される、項目１７に記載のビデオ圧縮方法。

（項目１９）
上記推定するステップ（６３０）は、上記推定された見かけの動きに関する情報を一種のフローフィールドを示す定性的情報の形式で提供している、項目１７または項目１８に記載のビデオ圧縮方法。

（項目２０）
上記推定するステップ（６３０）は、上記推定された見かけの動きに関する情報をベクトルフィールド表現の形式で提供している、項目１７または項目１８に記載のビデオ圧縮方法。

（項目２１）
上記圧縮するステップ（６４０、６５０、６６０）は、
上記カメラの視野内の物体の上記推定された見かけの動きに従って、後続のビデオ画像内に動きを示す動きベクトルを決定するステップ（６４０）と、
上記ビデオデータと、該決定された動きベクトルから予測されるビデオ画像との間の差を符号化するステップ（６５０、６６０）と
をさらに包含する、項目１７〜項目２０のいずれか１項に記載のビデオ圧縮方法。

（項目２２）
上記決定するステップ（６４０）は、可能な動きベクトルの所定のサーチ範囲をサーチすることによって、上記動きベクトルを決定している、項目２１に記載のビデオ圧縮方法。

（項目２３）
上記決定するステップ（６４０）は、上記推定された見かけの動きに従って、上記サーチ範囲を設定している、項目２２に記載のビデオ圧縮方法。

（項目２４）
上記決定するステップ（６４０）は、上記推定された見かけの動きに従って、上記動きベクトルをサーチする開始値を設定している、項目２１〜項目２３のいずれか１項に記載のビデオ圧縮方法。

（項目２５）
上記圧縮するステップ（６４０、６５０、６６０）は、ビデオ画像をブロックに区分するステップをさらに包含し、該ビデオ画像内の該ブロックの上記推定された見かけの動きおよび位置に従って、上記決定するステップ（６４０）は、該ブロックのそれぞれに対する動きベクトルを決定している、項目２１〜項目２４のいずれか１項に記載のビデオ圧縮方法。

（項目２６）
上記圧縮するステップ（６４０、６５０、６６０）は、ＭＰＥＧ規格のいずれかに従って、上記ビデオデータを圧縮している、項目１７〜項目２５のいずれか１項に記載のビデオ圧縮方法。

（項目２７）
上記車両動き情報は、速度、動き方向、直線加速度、および半径方向加速度のうちの少なくとも１つを備える、項目１７〜項目２６のいずれか１項に記載のビデオ圧縮方法。

（摘要）
本発明は、車両において、ビデオ圧縮するための装置と、対応する方法とに関する。様々なセンサによって提供される車両動き情報は、車両の動きの現在の状態を再構成して、カメラ視野内の光学フローを推定するために使用される。推定された光学フローは、ビデオエンコーダの符号化効率を改善するために使用される。特に、動き補償に基づく符号化において、ビデオ画像内の物体の見かけの動きを記述する動きベクトルは、推定された光学フローを考慮に入れることで、より効率的に決定され得る。

本発明の上記および他の目的および特徴は、添付図面とともに与えられる以下の説明および好ましい実施形態からより明確になる。

（詳細な説明）
図１は、本発明に従うビデオシステム１００の例示的な実施形態を示す。車両において、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスまたはＦｌｅｘＲａｙバスのようなデジタルバスライン１４２は、様々な電気制御ユニット、アクチュエータ（図示せず）、センサ１３０〜１３２などを接続するために使用される。一方、記録媒体１６５に／からビデオデータを記録／再生するためのビデオエンコーダ１１０、ビデオデコーダ１５０、および／または記録媒体のようなマルチメディアコンポーネントは、ＭＯＳＴ（メディア指向システムトランスポート）またはＦｉｒｅＷｉｒｅ（ＩＥＥＥ１３９４）ネットワーク化規格に従って、専用マルチメディアバス１４１によって通信する。情報は、制御バス１４２とマルチメディアバス１４１とを相互接続するゲートウェイ１４５を介して、これら２つのサブシステムの間で交換され得る。ビデオエンコーダ１１０に直接接続されるビデオカメラ１２０は、車両に装着され、例えば、車両の前または後ろのエリアから画像を提供する。このシステムは、ビデオデコーダ１５０に接続された表示ユニット１５５をさらに備え得る。

ビデオエンコーダ１１０は、カメラからビデオ信号を受信し、そのビデオ信号を圧縮し、マルチメディアバス１４１に圧縮ビデオデータを出力する。ビデオエンコーダはまた、制御バス１４２およびゲートウェイ１４５を介して、様々なセンサ１３０〜１３２によって提供される情報を受信する。ビデオエンコーダはビデオデータ圧縮に要求される動きベクトルの決定をスピードアップするために、例えば、受信したセンサ情報から車両の動きの現在の状態を再構成し得、この情報を用い得る。

ビデオデコーダ１５０は、マルチメディアバス１４１を介して、例えば、ビデオエンコーダ１１０または格納デバイス１６０から圧縮ビデオデータを受信し、その圧縮ビデオデータをデコードし、対応するビデオ信号を表示ユニット１５５に供給する。

格納デバイス１６０は、マルチメディア１４１を介してビデオエンコーダ１１０から圧縮ビデオデータを受信し、磁気テープ、ハードディスク、または光ディスクのような記録媒体１６５に受信データを録音する。格納デバイス１６０はまた、記録媒体からビデオデータを再生するためにも使用され得、この再生ビデオデータを表示目的用のビデオデコーダ１５０に送信するために、この再生ビデオデータを通信バスに出力し得る。

本発明に従うビデオシステム１００によって、幅広い範囲のアプリケーションが可能になる。例えば、車両の後方に装着されたカメラによって撮られたビデオ情報は、バックして駐車スペースに入れる運転手を助けるために、ダッシュボードに装着されたディスプレイに送信され得る。車両の前方に装着されたカメラによって撮られたビデオ情報は、後の解析または実行（ｐｒｏｓｅｃｕｔｉｏｎ）用に記録されるために、格納デバイスに送信され得る。記録されたビデオデータはまた、再生され得て、ディスプレイ１５５上で即座にプレイバックするために、ビデオデコーダ１５５に送信され得る。最後に、市販のＤＶＤからの映画のような事前に記録されたビデオデータは、再生され得、マルチメディアバス１４１を介して、乗客の娯楽のために配置された１つ以上のビデオデコーダ／ディスプレイユニット１５０、１５５に送信され得る。

図２は、本発明の実施形態に従うビデオエンコーダのブロック図である。ビデオデータ２１０は、通常、断片化ユニット２１５によって、複数のブロックに分割される。各ブロックは、次いで、予測ユニット２６０によって生成される予測ビデオ画像を減算するために、減算器２２０に供給される。予測誤差に対応する減算器の出力は、次いで、データ圧縮ユニット２３０に供給される。データ圧縮ユニット２３０は、圧縮ビデオデータ２９０を生成するために、直交変換、量子化、および可変長符号化を含む従来のデータ圧縮方法を適用し得る。予測ユニットは、メモリユニット２５０に格納された以前に符号化されたビデオブロックと、モデルユニット２７０によって提供された画像コンテンツの内部モデルとに基づいて、現在のビデオブロックを予測している。ローカルデコーダ２４０は、後にデコーダによって再構成される際に、画像のリファレンスコピーを提供するようにするために、データ圧縮ユニットおよび減算器によって実行された動作を基本的に逆に行う。モデルユニットは、モデルを入力ビデオデータ２１０と比較することと、光学フロー推定ユニット２８５からの光学フロー情報を適用することとによって、モデルをコンスタントに更新した状態で保つ。光学フロー推定ユニット２８５は、センサ１３０〜１３２によって提供された情報２８０から車両の動きの現在の状態を再構成する。動きの現在の状態と既知のカメラパラメータとに基づいて、光学フロー推定ユニット２８５は、光学フローを推定し、次いで、その光学フローは、モデルユニット２７０に供給される。ビデオフレームを予測するために使用されるモデルの現在の状態を特徴付けるパラメータもまた、圧縮ビデオデータ２９０に含まれるようにするために、データ圧縮ユニット２３０に供給される。

本発明の一実施形態に従うと、モデルユニットおよび予測ユニットは、連続するビデオ画像間の時間的相関関係を減らすために、動きの推定／補償技術を使用し得る。この目的のために、各ビデオ画像は、複数のブロックに分割され、各ブロック内の物体の見かけの動きを示す動きベクトルが決定され、ビデオフレームは、決定された動きベクトルに従って予測される。この場合、モデルパラメータは、動きベクトルの一式全体を備える。

しかしながら、本発明は、動きの推定／補償に基づくビデオエンコーダに限定されない。その代わりに、ビデオ画像を予測する他のモデルも、パターン認識に基づくモデルを含んで使用され得る。パターン認識モデルにおいて、他の車両、路面標識、交通標識などの物体も認識され、追跡される。

図３Ａは、車両に装着されたビデオカメラによって撮られたビデオ画像を示す。ビデオカメラは、車両の前方のエリアに向けられており、このため、画像の左部分にある物体が画像の左下に向かって動き、右部分にある物体が右下に向かって動くようになる（図３Ａの矢印）。

図３Ｂは、図３Ａと同じビデオカメラによって撮られたビデオ画像を示すが、車両が右手に曲がるのに追随している。この場合、ビデオ画像における物体の見かけの動きは、車両が真っ直ぐに進んでいるときと異なる。

より一般的には、ビデオ画像における物体の見かけの動きは、その物体自身の固有の動きまたは距離を除くと、車両の動きの現在の状態に依存し、特に、車両の速度と進行方向に依存する。カメラの焦点距離および視野方向のような他のパラメータもまた、物体の見かけの動きを推定するために考慮されなくてはならない。しかしながら、これらのパラメータは、通常、固定され、既知であるものと考えられる。

したがって、車両の動きの現在の状態および関連カメラパラメータが、既知の場合、カメラ視野内の物体の見かけの動きに関する結論は、導き出せ得る。本発明の特にアプローチすることは、車両の動きの現在の状態に関する知覚情報を利用することであり、これは、ビデオデータ圧縮に要する動きベクトルのようなモデルパラメータの決定をスピードアップするためである。

車両の現在状態に関する情報は、複数のセンサによって提供され得、複数のセンサは、タコメータ、ステアリングホイールに取り付けられた角度センサなどのような任意の従来の車両のパーツか、あるいは加速度計、ジャイロスコープ、ＧＰＳ受信機などのような追加センサかのいずれかである。

これらのセンサのうちの少なくとも１つによって提供される情報から、車両の動きの現在の状態が、速度、進行方向、直線加速度、および半径方向加速度の点について、再構成され得る。利用可能なセンサ情報が、車両の動きの現在の状態を完全に再構成できない場合、速度および進行方向のような最も重要なパラメータは、残りのパラメータがデフォルト値、例えば、ゼロ加速度によって置換される間に、導出され得る。

このようにして決定された車両の動きの現在の状態に基づいて、カメラ視野内の光学フローは、シンプルな幾何学的条件と、そのカメラ視野内の物体の距離および／または固有の動きに関する幾つかの仮定とを用いることによって推定され得る。カメラのフレームレートに依存して、視野内の物体のフレームごとの実際の変位（ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ）は、推定され得る。この情報は、さらに詳しく以下に説明されるようなビデオ圧縮をスピードアップするために使用され得る。

例えば、車両が、速度１ｍ／ｓで駐車場にバックで入る場合、カメラ視野内の任意の静止物体も、ｖ＝１ｍ／ｓで動く。カメラの所与のサンプルレートは、例えば、ｆ＝毎秒２５画像に対して、２つの連続するビデオ画像に対する物体の変位ｓが計算され得、すなわち、ｓ＝ｖ／ｆ＝４０ｍｍである。カメラの視野方向および焦点長さを与えると、光学フローと、それゆえビデオ画像内の物体の見かけの動きが導出され得る。

動きの現在の状態に関する情報が不完全な場合、光学フローフィールドの定量的計算は、可能でないこともあり得る。しかしながら、現在の動き情報に関する限られた情報だけでも、カメラ視野内の物体の期待される見かけの動きに関する有効な結論を導出するために使用され得る。

例えば、ステアリングホイールの角度センサが、右への曲がりを示す場合、進行方向を見るカメラによって記録された物体は、左に動くように見え、またその逆もしかりであると、結論付けられ得る。ギアシフトに取り付けられたセンサは、車両が後方に向かうことを示す場合、車の後方に取り付けられた駐車支援カメラによって記録された物体は、カメラに近づいていると結論し得る。したがって、画像の端に向かって動く（ズームイン）するように見え、車両が後方に向かわない場合、画像の中心に向かって動く（ズームアウト）するように見える。光学フローフィールドに関する定性的情報の任意のこのような形式は、さらに詳しく以下に説明されるようなビデオ圧縮をスピードアップするために使用され得る。

光学フローの再構成はまた、車両の動きの状態に間接的に関連するセンサ情報によって支援され得る。例えば、超音波またはレーダに基づく距離センサは、例えば、バックして駐車スペースに入るとき、車両の速度を測定するために使用され得る。これらのセンサはまた、相対速度、例えば、近づいてくる車両の相対速度を測定するためにも使用され得る。この情報は、当初の距離情報とともに、カメラ視野内の物体の距離および固有の動きに関する基礎をなす仮定を実体化することによって、光学フローフィールドのより正確な推定を提供するために使用され得る。

本発明の一実施形態に従うと、ビデオ画像は、複数のブロックに分割される。各ブロックに対して、ブロックの見かけの動きを記述するベクトルは、車両の動きの現在の状態に従って決定される。これらのベクトルの全体は、カメラの動きによって生成される光学フローフィールドの表現を形成する。このような光学フローフィールドの例は、真っ直ぐの動きおよび右手に曲がる動きに対して、それぞれ図４Ａおよび図４Ｂに示される。

図５は、動きベクトルを決定する従来の方法と、本発明の一実施形態に従う方法との相違を示す。図５Ａに示されるように、動きベクトルは、現在のビデオ画像と最適に合致するブロック平行移動（ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）をサーチするために、以前のビデオ画像の現在のブロック５５０を中心とするサーチ範囲５１０を定義することによって、従来のように決定される。アプリオリな情報は、画像物体５３０の見かけの動きに利用可能でないので、サーチ範囲は、物体の全ての可能な動きをカバーするように、十分大きくなる必要がある。したがって、多数の候補平行移動が、評価されなくてはならず、ピクセル差の値が、たとえ大きな数であっても、計算されなくてはならない。

本発明に従うと、カメラの動きの現在の状態は、光学フローフィールドが、光学フロー推定ユニット２８５によって推定され得るようにするために、センサ情報２８０から導出され得る。ブロックの推定された光学フローベクトル５７０に基づいて、このブロック内の画像物体の実際の見かけの動きが、推定され得る。これは、図５Ｂに示されるように、サーチ範囲５１１は、推定される見かけの動き５７０に従って、このように定義され得る。画像物体５３０の実際の見かけの動きは、この推定からわずか（ｍａｒｇｉｎａｌｌｙ）だけ逸脱することが期待され得、サーチ範囲は、推定５７０を中心とし得、より重要なことに、この範囲は、従来方法よりもかなり小さいこともあり得る。したがって、わずかの数の候補平行移動のみが、評価されなくてはならず、対応するピクセル差の値の小さな数のみが、計算されなければならない。これは、直接的に、エンコーダの性能が増加したことを意味する。このことによって、より安価なハードウェアコンポーネントから構築され得る。

たとえ、推定された光学フローフィールドに関する限られた定性的情報のみしか利用可能でない場合でも、サーチ範囲５１１は、計算効率の観点で、同様の利点を達成するために、設定され得る。例えば、車が右手に曲がることを採択するので、物体が、左側に動くように知られている場合、従来のサーチ範囲５１０は、左半分のみをサーチするために、左半分と右半分とに分かれ得る。同じ利点はまた、光学フローが、例えば、車両の進行方向に関する情報に依存するズームインタイプまたはズームアウトタイプのフローフィールドであることが既知である場合、実現され得る。これらの場合のいずれにおいても、動きベクトルを決定するための計算の努力は、著しく減少され得る。

動きベクトルを決定するための代替の方法として、勾配ベースの方法のような任意の従来の非線形最適化アルゴリズムが、使用され得る。この方法に従うと、以前のビデオ画像の平行移動されたブロックと現在のビデオ画像のブロックとのピクセル差の絶対値の和の勾配を計算することと、ピクセル差の絶対値の和が最小になるまで、計算された勾配に基づいて平行移動を反復調整することとによって、最適平行移動が見出される。

任意の反復方法において、最終結果の精度と収束の速度とは、開始値にクリティカルに依存し得る。動きベクトルを決定する場合、従来の方法は、開始値として、ゼロ平行移動か、あるいは先行する一対のビデオ画像のために決定された動きベクトルのいずれかを使用し得る。しかしながら、本発明の実施形態に従うと、動きベクトルを反復決定するための改善された開始値は、センサデータ２８０に基づいて定義され得る。より具体的には、センサ情報２８０に従って計算された光学フローフィールドに基づく見かけの動きの推定は、改善された開始値として使用され得る。この方法で、実際の動きベクトルを見出すために要求される反復回数は、さらに減少され得る。

代替として、特定の開始ベクトルから従来の方法によって実際の動きベクトルを決定する代わりに、以前に決定された動きベクトルは、センサ情報に従って校正され得る。例えば、センサ情報が、直線加速度および／または半径方向加速度を示す場合、以前に決定された動きベクトルの変化は、予測され得る。この方法で、実際の動きベクトルを見出すために要求される反復回数は、例えば、予測される動きベクトルは、従来の方法に対する開始値として使用される場合、さらに減少され得る。

一部の場合において、予測された動きベクトルが、反復またはサーチアルゴリズムの結果の代わりに、直接使用される場合、従来の反復またはサーチが、全く必要でないことすらあり得る。より具体的には、モデルユニット２７０は、そのモデル、すなわち、動きベクトルを、ビデオ画像の所定の数ごとに１回ずつのみ、ビデオデータ２１０に基づく従来の方法を適用することによってキャリブレーションし得る。その間に、センサデータ２８０のみに基づいて、他のビデオ画像に対するそのモデルを更新する。この方法で、動きベクトルを決定する計算コストは、またさらに削減され得る。

例えば、加速度センサは、車両の動きの状態に対して変化を示さない場合、動きベクトルのその同じ設定は、次のビデオ画像を予測するために使用され得る。一方、特定のセンサによって報告される車両の動きの状態に対する変化は、次のビデオ画像を予測する前に、現在の一式の動きベクトルを更新するために使用され得る。例えば、線形加速度または減速度は、動きベクトルに対するスケールファクタに平行移動されるだけである。

車両の動きの状態およびその変化が、速度および加速度のベクトル値パラメータの観点で完全に知られていない場合ですら、それにも関わらず、実際の動きベクトルの従来の反復またはサーチに対する改善された開始点を得るために、利用可能な情報は、動きベクトルを更新するために使用され得る。例えば、直線加速度のみが測定され得る場合、動きベクトルはそれに従ってスケーリングされ得、スケーリングされた動きベクトルで開始した従来の反復によって、精緻化され得る。この方法で、次のビデオ画像を予測するために要求される実際の動きベクトルは、より精度良く、より効率的に決定され得る。

図６は、本発明の一実施形態に従うセンサ支援ビデオ圧縮に対する方法を示す流れ図である。本方法は、２つの独立なステップ６００およびステップ６１０で、入力ビデオデータおよびセンサ情報を受信する。センサ情報は、ステップ６２０で、車両の動きの現在の状態を再構成するために使用される。車両の適切な動きに関する情報と、視野方向、焦点長さ、およびフレームレートを含む既知のカメラパラメータに関する情報に基づいて、カメラの視野内の物体の見かけの動きを示す光学フローフィールドは、推定され得る。この推定は、ベクトルフィールド表現の意味で定量的なものであるか、例えば、ベクトルフィールドのタイプに関する情報を提供する定性的なものであるかのいずれかである。

推定された光学フローフィールドは、次いで、ステップ６４０で使用され、動き補償のために要求されるベクトルを効率的に決定する。この目的のために、推定された光学フローフィールドは、動きベクトルを反復して決定するための開始点として使用され、制約されたサーチ範囲を定義し得るか、あるいは前述のように、以前に決定された動きベクトルを更新し得る。このようにして決定された動きベクトルに基づいて、現在のビデオ画像は、ステップ６５０で予測され得る。ステップ６６０で、予測誤差および動きベクトルは、符号化され、こうして、ステップ６７０で、最終的に圧縮ビデオデータを出力する。

本発明は、動きの推定および補償に基づくビデオ圧縮と関連して、大部分が記載されてきた。しかしながら、本発明は、他のモデルベースのビデオエンコーダにもまた、適用され得る。例えば、車両、路面標識、交通標識などのような物体を認識して、追跡するためのモデルユニット２７０を有するビデオエンコーダにおいて、全く同じ原理が、上述のように適用され得る。特に、物体の動き情報は、動きベクトルのコンテキストの中で、上述されたように、センサデータに従って、決定され得、更新され得る。この方法で、物体を認識し、各ビデオ画像におけるその動きの状態を計算するコストは、著しく削減され得る。

要約すると、本発明は、車両におけるビデオ圧縮のための装置および対応する方法に関する。様々なセンサによって提供される車両の動き情報は、その車両の動きの現在の状態を再構成して、カメラ視野内の光学フローを推定するために使用される。推定された光学フローは、ビデオエンコーダの符号化効率を改善するために使用される。特に、動き補償に基づく符号化において、ビデオ画像内の物体の見かけの動きを記述する動きベクトルは、推定された光学フローを考慮に入れることによって、より効率的に決定され得る。

図１は、本発明の一実施形態に従うビデオシステムの構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施形態に従うビデオエンコーダの構成を示すブロック図である。 図３Ａは、ビデオ画像内の見かけの動きを示す図である。図３Ｂは、ビデオ画像内の見かけの動きを示す図である。 図４Ａは、カメラの適切な動きによって生じた光学フローフィールドを示す図である。図４Ｂは、カメラの適切な動きによって生じた光学フローフィールドを示す図である。 図５は、本発明の一実施形態に従う動き推定のための方法を示す図である。 図６は、本発明の一実施形態に従うセンサ支援ビデオ圧縮のための方法を示す流れ図である。 図７は、従来のビデオエンコーダの構成を示すブロック図である。 図８は、モデルベース予測を用いる従来のビデオエンコーダの構成を示すブロック図である。 図９は、動き推定のための従来の方法を示す図である。

符号の説明

１００ ビデオシステム
１１０ ビデオエンコーダ
１２０ ビデオカメラ
１３０、１３１、１３２ センサ
１４１ 専用マルチメディアバス
１４２ 制御バス
１４５ ゲートウェイ
１５０ ビデオデコーダ
１５５ 表示ユニット
１６５ 記録媒体
２１０ ビデオデータ
２１５ 断片化
２２０ 減算器
２３０ データ圧縮
２４０ ローカルデコーダ
２５０ メモリ
２６０ 予測
２７０ モデル
２９０ 圧縮ビデオデータ

Claims (27)

1. 車両用、特に自動車用デジタルビデオシステムであって、該ビデオシステムは、
   該車両に装着されたビデオカメラ（１２０）と、
   該車両の動きの現在の状態を示す車両動き情報を提供している少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）と、
   該車両動き情報に従って、該ビデオカメラ（１２０）の視野内の物体の見かけの動きを推定する光学フロー推定ユニット（２８５）と、
   該推定された見かけの動きに従って、該ビデオカメラ（１２０）によって配信されたビデオデータを圧縮するように適合されたビデオエンコーダ（１１０）と
   を備える、デジタルビデオシステム。
2. 前記光学フロー推定ユニット（２８５）は、前記少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）によって提供された車両動き情報から、前記車両の動きの現在の状態を再構成する動き再構成手段をさらに備え、前記ビデオカメラ（１２０）の視野内の物体の前記見かけの動きは、該車両の該再構成された動きの現在の状態に従って、決定される、請求項１に記載のデジタルビデオシステム。
3. 前記光学フロー推定ユニット（２８５）は、前記推定された見かけの動きに関する情報を一つのタイプのフローフィールドを示す定性的情報の形式で提供している、請求項１または請求項２に記載のデジタルビデオシステム。
4. 前記光学フロー推定ユニット（２８５）は、前記推定された見かけの動きに関する情報をベクトルフィールド表現の形式で提供している、請求項１または請求項２に記載のデジタルビデオシステム。
5. 前記ビデオエンコーダ（１１０）は、
   後続のビデオ画像内に動きを示す動きベクトルを決定するように適合された動き推定ユニット（２７０）であって、該動きベクトルは、前記カメラの視野内の物体の前記推定された見かけの動きに従って決定される、動き推定ユニット（２７０）と、
   前記ビデオデータと、該決定された動きベクトルから予測されるビデオ画像との間の差を符号化するように適合された予測符号化ユニットと
   を備える、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。
6. 前記動き推定ユニット（２７０）は、可能な動きベクトルの所定のサーチ範囲をサーチすることによって、前記動きベクトルを決定している、請求項５に記載のデジタルビデオシステム。
7. 前記動き推定ユニット（２７０）は、前記推定された見かけの動きに従って、前記サーチ範囲を設定している、請求項６に記載のデジタルビデオシステム。
8. 前記動き推定ユニット（２７０）は、前記推定された見かけの動きに従って、前記動きベクトルをサーチする開始値を設定している、請求項５〜請求項７のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。
9. 前記ビデオエンコーダ（１１０）は、ビデオ画像をブロックに区分しているブロッキングデバイスをさらに備え、該ビデオ画像内の該ブロックの前記推定された見かけの動きおよび位置に従って、前記動き推定ユニット（２７０）は、該ブロックのそれぞれに対する動きベクトルを決定している、請求項５〜請求項８のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。
10. 前記ビデオエンコーダ（１１０）は、ＭＰＥＧ規格のいずれかに従って、前記ビデオデータを圧縮している、請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。
11. 前記少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）は、タコメータ、加速度計、ステアリングホイールの角度センサ、距離センサ、ジャイロスコープ、羅針盤、およびＧＰＳ受信機のうちのいずれかである、請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。
12. 前記車両動き情報は、速度、動き方向、直線加速度、および半径方向加速度のうちの少なくとも１つを備える、請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。
13. 前記少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）と前記ビデオエンコーダ（１１０）とを接続するためのデジタル通信バスラインをさらに備える、請求項１〜請求項１２のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。
14. 前記少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）と前記ビデオエンコーダ（１１０）とを接続するためのゲートウェイをさらに備える、請求項１３に記載のデジタルビデオシステム。
15. 前記デジタル通信バスラインを介して前記ビデオエンコーダ（１１０）に接続され、前記圧縮ビデオデータをデコードして表示するビデオデコーダおよび表示デバイスをさらに備える、請求項１３または請求項１４に記載のデジタルビデオシステム。
16. 前記デジタル通信バスラインを介して前記ビデオエンコーダ（１１０）に接続され、前記圧縮ビデオデータを記録する記録デバイスをさらに備える、請求項１３〜請求項１５のいずれか１項に記載のデジタルビデオシステム。
17. 車両用、特に自動車用のビデオ圧縮方法であって、
    該車両は、該車両に装着されたビデオカメラ（１２０）と、該車両の動きの現在の状態を示す車両動き情報を提供している少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）とを備え、該方法は、
    該車両動き情報に従って、該ビデオカメラ（１２０）の視野内の物体の見かけの動きを推定するステップ（６３０）と、
    該推定された見かけの動きに従って、該ビデオカメラ（１２０）によって配信されたビデオデータを圧縮するステップ（６４０、６５０、６６０）と
    を包含する、ビデオ圧縮方法。
18. 前記少なくとも１つのセンサ（１３０〜１３２）によって提供された車両動き情報から、前記車両の動きの現在の状態を再構成するステップ（６２０）をさらに包含し、
    該車両の該再構成された動きの現在の状態に従って、前記推定するステップは、実行される、請求項１７に記載のビデオ圧縮方法。
19. 前記推定するステップ（６３０）は、前記推定された見かけの動きに関する情報を一種のフローフィールドを示す定性的情報の形式で提供している、請求項１７または請求項１８に記載のビデオ圧縮方法。
20. 前記推定するステップ（６３０）は、前記推定された見かけの動きに関する情報をベクトルフィールド表現の形式で提供している、請求項１７または請求項１８に記載のビデオ圧縮方法。
21. 前記圧縮するステップ（６４０、６５０、６６０）は、
    前記カメラの視野内の物体の前記推定された見かけの動きに従って、後続のビデオ画像内に動きを示す動きベクトルを決定するステップ（６４０）と、
    前記ビデオデータと、該決定された動きベクトルから予測されるビデオ画像との間の差を符号化するステップ（６５０、６６０）と
    をさらに包含する、請求項１７〜請求項２０のいずれか１項に記載のビデオ圧縮方法。
22. 前記決定するステップ（６４０）は、可能な動きベクトルの所定のサーチ範囲をサーチすることによって、前記動きベクトルを決定している、請求項２１に記載のビデオ圧縮方法。
23. 前記決定するステップ（６４０）は、前記推定された見かけの動きに従って、前記サーチ範囲を設定している、請求項２２に記載のビデオ圧縮方法。
24. 前記決定するステップ（６４０）は、前記推定された見かけの動きに従って、前記動きベクトルをサーチする開始値を設定している、請求項２１〜請求項２３のいずれか１項に記載のビデオ圧縮方法。
25. 前記圧縮するステップ（６４０、６５０、６６０）は、ビデオ画像をブロックに区分するステップをさらに包含し、該ビデオ画像内の該ブロックの前記推定された見かけの動きおよび位置に従って、前記決定するステップ（６４０）は、該ブロックのそれぞれに対する動きベクトルを決定している、請求項２１〜請求項２４のいずれか１項に記載のビデオ圧縮方法。
26. 前記圧縮するステップ（６４０、６５０、６６０）は、ＭＰＥＧ規格のいずれかに従って、前記ビデオデータを圧縮している、請求項１７〜請求項２５のいずれか１項に記載のビデオ圧縮方法。
27. 前記車両動き情報は、速度、動き方向、直線加速度、および半径方向加速度のうちの少なくとも１つを備える、請求項１７〜請求項２６のいずれか１項に記載のビデオ圧縮方法。