JP2009110379A - パターン予測装置、パターン予測方法及びパターン予測プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】時空間解析部120により、自己相関係数を算出するとともに、
動き推定解析部130により、オプティカルフロー法を用いて画素毎の動きベクトルを算出して渦度を求める。これにより、時系列画像データが渦、移流、停滞のいずれのパターンであるかを分類することができるので、2つの予測モデルを適切に選択し、予測精度の向上を可能とする。また、自己回帰予測モデル適用部150が、ARMAモデルを適用する際に、自己相関係数に基づいて次数を決定することで、停滞性パターンの予測精度の向上を可能とする。さらに、移流系予測モデル適用部160が、渦度に基づいてナビエ・ストークス方程式の粘性係数を決定することにより、渦パターンの予測精度の向上を可能とする。
【選択図】図1
Description
T.M. Hamill、外1名、"A Short-Term Cloud Forecast Scheme Using Cross Correlations"、Weather and Forecasting, 1993, vol.8, no.4, p.404-411 日野幹雄著、"スペクトル解析"、朝倉書店、1977 荒川忠一著、"数値流体工学"、東京大学出版会、1994 J.L. Barron、外2名、"Performance of Optical Flow Techniques"、International Journal of Computer Vision, 1994, vol.12, no.1, p.43-77
110…蓄積部
120…時空間解析部
130…動き推定解析部
140…予測モデル選択部
150…自己回帰予測モデル適用部
160…移流系予測モデル適用部
170…終了判定部
180…表示部
Claims (7)
- 時系列画像の入力を受け付ける画像入力手段と、
前記時系列画像を蓄積する画像蓄積手段と、
前記画像蓄積手段から前記時系列画像を読み出し、画素毎の動きベクトルをオプティカルフロー法により算出するとともに、当該動きベクトルを用いて渦度を算出する動き解析手段と、
前記画像蓄積手段から前記時系列画像を読み出し、自己相関係数を算出する相関係数算出手段と、
前記渦度が所定の値以上のときには移流系予測モデルを選択し、前記渦度が所定の値より小さく前記自己相関係数が所定の値よりも小さいときには移流系予測モデルを選択し、前記渦度が所定の値より小さく前記自己相関係数が所定の値以上のときには自己回帰予測モデルを選択する選択手段と、
前記選択手段が自己回帰予測モデルを選択したときには、前記自己相関関数に基づいて決定した次数を自己回帰平均モデルに適用してパターン予測計算を行う第1予測計算手段と、
前記選択手段が移流系予測モデルを選択したときには、移流方程式と前記渦度に基づいて決定した粘性係数を用いたナビエ・ストークス方程式とを適用してパターン予測計算を行う第2予測計算手段と、
を有することを特徴とするパターン予測装置。 - 前記第2予測計算手段は、前記画像蓄積手段から3枚の時系列画像を読み出し、その内2枚の時系列画像を用いて所定の範囲でパラメータを変化させてパターンの予測計算するとともに、予測したパターンと残りの1枚の時系列画像との類似度を変化させたパラメータ毎に算出し、当該類似度が最も高いときのパラメータを採用することを特徴とする請求項1記載のパターン予測装置。
- 前記相関係数算出手段は、読み出した前記時系列画像について空間周波数分布を求め、当該空間周波数分布について自己相関係数を算出することを特徴とする請求項1又は2記載のパターン予測装置。
- 画像入力手段により、時系列画像の入力を受け付けるステップと、
画像蓄積手段により、前記時系列画像を蓄積するステップと、
動き解析手段により、前記画像蓄積手段から前記時系列画像を読み出し、画素毎の動きベクトルをオプティカルフロー法により算出するとともに、当該動きベクトルを用いて渦度を算出するステップと、
相関係数算出手段により、前記画像蓄積手段から前記時系列画像を読み出し、自己相関係数を算出するステップと、
選択手段により、前記渦度が所定の値以上のときには移流系予測モデルを選択し、前記渦度が所定の値より小さく前記自己相関係数が所定の値よりも小さいときには移流系予測モデルを選択し、前記渦度が所定の値より小さく前記自己相関係数が所定の値以上のときには自己回帰予測モデルを選択するステップと、
第1予測計算手段により、前記選択手段が自己回帰予測モデルを選択したときには、前記自己相関関数に基づいて決定した次数を自己回帰平均モデルに適用してパターン予測計算を行うステップと、
第2予測計算手段により、前記選択手段が移流系予測モデルを選択したときには、移流方程式と前記渦度に基づいて決定した粘性係数を用いたナビエ・ストークス方程式とを適用してパターン予測計算を行うステップと、
を有することを特徴とするパターン予測方法。 - 前記第2予測計算手段により、前記画像蓄積手段から3枚の時系列画像を読み出し、その内2枚の時系列画像を用いて所定の範囲でパラメータを変化させてパターンの予測計算するとともに、予測したパターンと残りの1枚の時系列画像との類似度を変化させたパラメータ毎に算出し、当該類似度が最も高いときのパラメータを採用するステップを有することを特徴とする請求項4記載のパターン予測方法。
- 前記相関係数算出手段により、読み出した前記時系列画像について空間周波数分布を求め、当該空間周波数分布について自己相関係数を算出するステップを有することを特徴とする請求項4又は5記載のパターン予測方法。
- 請求項4乃至6のいずれか1項に記載したパターン予測方法における各ステップをコンピュータによって実行させることを特徴とするパターン予測プログラム。
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