JP2010101828A - Time measuring device and time measuring method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、タイム計測装置、およびタイム計測方法に関し、特に計測対象である動体のスタートからゴールまでのタイムを計測するタイム計測装置、およびタイム計測方法に関する。 The present invention relates to a time measuring device and a time measuring method, and more particularly to a time measuring device and a time measuring method for measuring a time from a start of a moving object to be measured to a goal.
動く物体のスタートからゴールまでのタイムを計測する方法としてタイム計測者がストップウォッチを使って手動で計測する方法がある。
このような手動によるタイム計測の場合、機械計測に比べて測定誤差が大きいことや、タイム計測者の技量や調子に左右されてしまうという問題がある。
As a method of measuring the time from the start of a moving object to the goal, there is a method in which a time measurer manually measures using a stopwatch.
In the case of such manual time measurement, there are problems that the measurement error is larger than that of mechanical measurement and that the time measurement person's skill and tone are affected.
一方で、機械計測の方法として、スリットカメラを用いる方法や(たとえば、特許文献1参照)、動体にセンサを設置する方法(たとえば、特許文献2参照)が提案されている。
このような機械計測によれば、手動によるタイム計測に比べて高精度にタイムを計測することができる。
According to such mechanical measurement, time can be measured with higher accuracy than manual time measurement.
しかし、特許文献1にあるようなスリットカメラを用いて機械計測をしようとすると、スリットカメラ自体が非常に高価であるため、簡単には設置することができないという問題がある。
また、スリットカメラは自由に設置箇所を移動させることが困難であり、設置した特定区間におけるタイムのみしか計測することができず、柔軟性に乏しいという問題もある。
However, when performing mechanical measurement using a slit camera as disclosed in Patent Document 1, there is a problem that the slit camera itself is very expensive and cannot be easily installed.
In addition, it is difficult to freely move the installation location of the slit camera, and only the time in the specific section where the slit camera is installed can be measured, and there is a problem that flexibility is poor.
また、特許文献2にあるような計測対象である動体にセンサを設置して機械計測をしようとしても、たとえば公営競技などのように動体に何らかの機械を備えることに大きな制限が課されている場合にはこの方法によってタイムを計測できないことが多いという問題がある。 Moreover, even if it is going to install a sensor in the moving body which is a measuring object like patent document 2, and is going to measure a machine, when a big restriction | limiting is imposed on providing a certain machine in a moving body like a public competition etc., for example However, there is a problem that time cannot often be measured by this method.
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、安価で、計測区間の柔軟性に富み、かつ動体にセンサなどの機械を設置することなくタイム計測が可能なタイム計測装置、およびタイム計測方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above points, and is inexpensive, rich in flexibility of a measurement section, and capable of measuring time without installing a machine such as a sensor on a moving body, and a time An object is to provide a measurement method.
本発明では上記問題を解決するために、計測対象である動体のスタートからゴールまでのタイムを計測するタイム計測装置において、スタート地点とゴール地点とを撮像した動画から前記動体を検出する動体検出手段と、前記動体が前記スタート地点、および前記ゴール地点を通過したことを検出する通過検出手段と、前記動画を構成する画像における、前記スタート地点を通過したフレームから、前記ゴール地点を通過したフレームまでを算出し、前記算出したフレーム数から前記スタート地点から前記ゴール地点までに要した前記動体のタイムを算出するタイム算出手段とを備えることを特徴とするタイム計測装置が提供される。 In the present invention, in order to solve the above problem, in the time measuring device for measuring the time from the start to the goal of the moving object to be measured, the moving object detecting means for detecting the moving object from the moving image obtained by imaging the start point and the goal point And passage detection means for detecting that the moving body has passed the start point and the goal point, and from a frame that has passed the start point to a frame that has passed the goal point in an image constituting the moving image. And a time calculating means for calculating the time of the moving object required from the start point to the goal point from the calculated number of frames.
これにより、動体検出手段が、スタート地点とゴール地点とを撮像した動画から前記動体を検出し、通過検出手段が、前記動体が前記スタート地点、および前記ゴール地点を通過したことを検出し、タイム算出手段が、前記動画を構成する画像における、前記スタート地点を通過したフレームから、前記ゴール地点を通過したフレームまでを算出し、前記算出したフレーム数から前記スタート地点から前記ゴール地点までに要した前記動体のタイムを算出する。 Thereby, the moving object detecting means detects the moving object from the moving image obtained by imaging the start point and the goal point, and the passage detecting means detects that the moving object has passed the start point and the goal point, and the time The calculating means calculates from the frame that has passed through the start point to the frame that has passed through the goal point in the image constituting the moving image, and required from the calculated start point to the goal point from the calculated number of frames. The time of the moving object is calculated.
また、本発明では、計測対象である動体のスタートからゴールまでのタイムを計測するタイム計測方法において、動体検出手段が、スタート地点とゴール地点とを撮像した動画から前記動体を検出するステップと、通過検出手段が、前記動体が前記スタート地点、および前記ゴール地点を通過したことを検出するステップと、タイム算出手段が、前記動画を構成する画像における、前記スタート地点を通過したフレームから、前記ゴール地点を通過したフレームまでを算出し、前記算出したフレーム数から前記スタート地点から前記ゴール地点までに要した前記動体のタイムを算出するステップとを含むことを特徴とするタイム計測方法が提供される。 Further, in the present invention, in the time measuring method for measuring the time from the start to the goal of the moving object to be measured, the moving object detecting means detects the moving object from a moving image obtained by imaging the start point and the goal point; A step of detecting that the moving object has passed the start point and the goal point; and a time calculating unit from the frame that has passed the start point in the image constituting the moving image. And calculating the time required for the moving object from the start point to the goal point based on the calculated number of frames. .
これにより、動体検出手段が、スタート地点とゴール地点とを撮像した動画から前記動体を検出し、通過検出手段が、前記動体が前記スタート地点、および前記ゴール地点を通過したことを検出し、タイム算出手段が、前記動画を構成する画像における、前記スタート地点を通過したフレームから、前記ゴール地点を通過したフレームまでを算出し、前記算出したフレーム数から前記スタート地点から前記ゴール地点までに要した前記動体のタイムを算出する。 Thereby, the moving object detecting means detects the moving object from the moving image obtained by imaging the start point and the goal point, and the passage detecting means detects that the moving object has passed the start point and the goal point, and the time The calculating means calculates from the frame that has passed through the start point to the frame that has passed through the goal point in the image constituting the moving image, and required from the calculated start point to the goal point from the calculated number of frames. The time of the moving object is calculated.
本発明のタイム計測装置によれば、スタート地点とゴール地点とを撮像した動画から動体を検出し、検出した動体がスタート地点を通過したフレームおよびゴール地点を通過したフレームまでのフレーム数から動体のタイムを計測するので、タイムの計測対象である動体がスタート地点とゴール地点を通過する動画さえあればタイムを計測することができる。 According to the time measuring device of the present invention, a moving object is detected from a moving image obtained by imaging the start point and the goal point, and the detected moving object is determined from the number of frames up to the frame that passes the start point and the frame that passes the goal point. Since the time is measured, the time can be measured as long as there is a moving image of the moving object that is the target of time passing through the start point and the goal point.
したがって、タイムを計測するためだけの特別なスリットカメラのような高価なカメラを用いる必要はなく、かつ動画を撮像する撮像装置のアングルを変更することによって計測区間はいくらでも変更可能であるため柔軟性に富み、かつ計測対象である動体にタイム計測のためにセンサなどの特別な装置を搭載することなくタイム計測をすることが可能となる。 Therefore, it is not necessary to use an expensive camera such as a special slit camera only for measuring time, and the measurement section can be changed any number of times by changing the angle of the imaging device that captures moving images. Therefore, it is possible to measure time without mounting a special device such as a sensor for measuring time on a moving object that is rich in measurement.
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
本実施の形態においては、競艇のレース前に行われる試走の展示タイムを測定する例を用いて説明する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
In the present embodiment, description will be made using an example in which the display time of a trial run performed before a race of a boat race is measured.
図1は、本実施の形態に係るタイム計測装置の概要図である。
図1に示すように、タイム計測装置100には、カメラ210と動画格納装置220が接続されている。
FIG. 1 is a schematic diagram of a time measuring device according to the present embodiment.
As shown in FIG. 1, a
タイム計測装置100は、タイム計測対象の動体であるボート320を検出するボート検出手段110、動画に写っているボート320が出す白波などのノイズを除去するノイズ除去手段120、ボート320がスタート地点、およびゴール地点を通過したか否かを検出するスタート・ゴール検出手段130、およびスタートからゴールまでのタイムを算出するタイム算出手段140を備えている。
The
カメラ210は、競艇のコース300のうち、スタート地点とゴール地点を含む撮像領域310を撮像している。
The
撮像領域310は、カメラ210のアングルやズームを変更することによっていかようにも変更可能なものである。
具体的には、撮像領域310が直線コースを写すように設定されているが、カーブの速さを測定したい場合には、カーブ部分が写るようにアングルやズームを変更することによってカーブ部分を通過するタイムを計測することも可能となる。
The
Specifically, the
カメラ210で撮像された動画データは、タイム計測装置100に直接入力されるか動画格納装置220に格納される。
The moving image data captured by the
カメラ210で撮像した動画が直接入力された場合、もしくは動画格納装置220に格納された動画ファイルが入力された場合、タイム計測装置100のボート検出手段110は、入力された動画からタイム計測対象であるボート320を検出する。
When a moving image captured by the
ノイズ除去手段120は、ボート320を検出した動画からノイズを除去する。
スタート・ゴール検出手段130は、動体があらかじめ設定されたスタート地点およびゴール地点を通過したか否かをノイズを除去した動画から検出する。
The
The start / goal detection means 130 detects whether or not the moving object has passed a preset start point and goal point from a moving image from which noise has been removed.
そして、スタート・ゴール検出手段130は、ボート320がスタート地点およびゴール地点を通過したと検出したときの動画のフレーム数を記憶する。
The start / goal detection means 130 stores the number of frames of the moving image when it is detected that the
タイム算出手段140は、スタート・ゴール検出手段130が記憶した、ボート320がスタート地点およびゴール地点を通過したと検出したときのフレーム数から、ボート320がスタート地点を通過してからゴール地点を通過したときまでのタイムを算出する。
ここでは、競艇の出走前にレースに出走する各ボートのコンディションを見るために行われる展示タイムを掲示する例として説明する。
The time calculation means 140 passes the goal point after the
Here, it demonstrates as an example which posts the exhibition time performed in order to see the condition of each boat which goes into a race before a race starts.
なお、ボート320がスタート地点を通過してからゴール地点を通過したときまでの展示タイムは、動画のフレーム数に基づいて算出することから、より正確にフレーム数を算出するためにフレーム数補正処理を行う。
Since the exhibition time from when the
次に、上記算出方法や処理について、フローチャートを用いて具体的に説明する。
図2は、本実施の形態のタイム計測装置によるタイム計測処理を示すフローチャートである。
Next, the calculation method and processing will be specifically described using a flowchart.
FIG. 2 is a flowchart showing a time measurement process performed by the time measurement device according to the present embodiment.
以下、図2に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
〔ステップS11〕ボート検出手段110は、タイム計測処理をスタートすると、動画のフレームカウンタをリセットする。
タイム計測処理は、たとえばユーザによる処理開始ボタンの押下を検知することにより開始する。
In the following, the process illustrated in FIG. 2 will be described in order of step number.
[Step S11] When the boat detection means 110 starts the time measurement process, it resets the frame counter of the moving image.
The time measurement process is started by detecting, for example, the user pressing the process start button.
〔ステップS12〕ボート検出手段110は、タイム計測処理の終了指令があったか否かを判断する。
タイム計測処理の終了指令があった場合には、処理を終了し、タイム計測処理の終了指令がなかった場合には、処理をステップS13へ進める。
[Step S12] The boat detection means 110 determines whether or not there is an instruction to end the time measurement process.
If there is an instruction to end the time measurement process, the process ends. If there is no instruction to end the time measurement process, the process proceeds to step S13.
上記タイム計測処理の終了指令があったか否かの判断は、たとえばユーザによる処理終了ボタンの押下を検知することにより行う。 The determination as to whether or not there has been an instruction to end the time measurement process is made, for example, by detecting that the user has pressed the process end button.
〔ステップS13〕ボート検出手段110は、フレームカウンタを1加算する。
〔ステップS14〕ボート検出手段110は、動画のフレームカウンタの値を読み出し、カウンタ値(以下、カウンタ値をNとする。)のフレームの画像をビットマップとして切り出す。
さらに、切り出した画像をグレースケール化し、リングバッファに保存する。
[Step S13] The boat detection means 110 adds 1 to the frame counter.
[Step S14] The
Further, the clipped image is converted to gray scale and stored in a ring buffer.
〔ステップS15〕ボート検出手段110は、フレームカウンタの値が3を超えているか否かを判断する。
3を超えている場合には、処理をステップS16へ進め、3以下の場合には、処理をステップS12へ戻す。
[Step S15] The
If it exceeds 3, the process proceeds to step S16, and if it is 3 or less, the process returns to step S12.
〔ステップS16〕ボート検出手段110は、Nフレーム目の画像と、(N−3)フレーム目の画像の差分をとる。
ここで、上記差分のとり方について図面を用いて具体的に説明する。
[Step S16] The boat detection means 110 takes the difference between the Nth frame image and the (N-3) th frame image.
Here, how to take the difference will be specifically described with reference to the drawings.
図3は、ボート検出手段による画像の差分をとる処理の概要を示す図である。
図3に示すように、(N−4)フレーム目からNフレーム目までの画像で構成される動画あるとき、ボート検出手段110は、(N−3)フレーム目とNフレーム目の画像を抽出し、両画像の差分をとる。
具体的には、Nフレーム目の画像から、両画像の共通部分を引くことにより差分をとる。
FIG. 3 is a diagram showing an outline of processing for obtaining a difference between images by the boat detection means.
As shown in FIG. 3, when there is a moving image composed of images from the (N-4) th frame to the Nth frame, the boat detecting means 110 extracts the (N-3) th and Nth frame images. The difference between the two images is taken.
Specifically, the difference is obtained by subtracting the common part of both images from the Nth frame image.
Nフレーム目と(N−3)フレーム目の画像との差分をとるのは、フレームが近接しすぎていると差分が小さすぎてノイズと混同してしまうほど、タイム計測対象の動体であるボート320として検出すべき検出領域が小さすぎるおそれがあるためである。
また、フレームが離れすぎていると、ボート320より移動速度が遅い波が、フレーム間で差分をとる際に相殺されることなく検出されてしまうため、動体として誤検出してしまうおそれがあるからである。
The difference between the images of the Nth frame and the (N-3) th frame is the boat that is the moving object of the time measurement so that if the frames are too close together, the difference is too small and is confused with noise. This is because the detection area to be detected as 320 may be too small.
In addition, if the frame is too far away, a wave whose moving speed is slower than that of the
本実施の形態では3フレーム離した画像で差分をとるが、何フレーム離した画像同士で差分をとるかは任意に決めることができる。
次に、タイム計測処理に戻ってステップS17から説明をする。
In the present embodiment, a difference is obtained with images separated by three frames, but it can be arbitrarily determined how many frames are separated from each other.
Next, returning to the time measurement process, the description starts from step S17.
〔ステップS17〕ボート検出手段110は、差分をとった画像を一定の閾値(以下、この閾値を閾値Aとする。)を基準に二値化し、閾値Aを超えたピクセルを動体領域、つまり撮像領域310中のうちボート320が存在する部分であると判断する。
[Step S17] The boat detection means 110 binarizes the difference image based on a certain threshold value (hereinafter, this threshold value is referred to as a threshold value A), and pixels that exceed the threshold value A are moving object regions, that is, imaged. The
〔ステップS18〕ノイズ除去手段120は、二値化した画像に対して細線化・太線化処理を行い、その細線化・太線化処理を行った画像と元の画像との共通部分を抽出する。
ここで、上記細線化・太線化処理について図面を用いて具体的に説明する。
[Step S18] The
Here, the thinning / thickening process will be specifically described with reference to the drawings.
図4は、細線化処理の概念を説明する図である。
図4(A)は、細線化処理を行う前の画像を示す図であり、図4(B)は、細線化処理の第一段階を示す図であり、図4(C)は、細線化処理の第二段階を示す図である。
FIG. 4 is a diagram for explaining the concept of the thinning process.
4A is a diagram showing an image before thinning processing, FIG. 4B is a diagram showing a first stage of thinning processing, and FIG. 4C is thinning. It is a figure which shows the 2nd step of a process.
図4に示すように、細線化処理の第一段階において、細線化処理を行う前の画像から周り1ピクセル分を削除する処理を行っている。
図4においては、削除した部分を右下がりの斜線で示している。
As shown in FIG. 4, in the first stage of the thinning process, a process for deleting the surrounding one pixel from the image before the thinning process is performed.
In FIG. 4, the deleted portion is indicated by a slanting line with a lower right.
また、細線化処理の第二段階においては、第一段階の処理を行った画像からさらに周り1ピクセル分を削除する処理を行っている。 Further, in the second stage of the thinning process, a process for further deleting the surrounding one pixel from the image subjected to the first stage process is performed.
このとおり細線化処理とは、二値化された画像領域を小さく・細くする(細線化する)処理のことをいう。 As described above, the thinning process refers to a process of making a binarized image area small and thin (thinning).
なお、通常、細線化処理というと、二値化した画像を小さく・細くするのみで、既に最大限小さく、細くなっているものを完全に消すことは行わない制限を課すが、ノイズ除去に応用するため、その制限を行わない。 In general, thinning processing imposes a restriction that only makes a binarized image smaller or thinner and does not completely erase what is already small and thin. Therefore, the restriction is not performed.
図5は、太線化処理の概念を説明する図である。
図5(A)は、太線化処理を行う前の画像を示す図であり、図5(B)は、太線化処理の第一段階を示す図であり、図5(C)は、太線化処理の第二段階を示す図である。
FIG. 5 is a diagram for explaining the concept of the thickening process.
FIG. 5A is a diagram illustrating an image before the thickening process, FIG. 5B is a diagram illustrating a first stage of the thickening process, and FIG. 5C is a thickening process. It is a figure which shows the 2nd step of a process.
図5に示すように、太線化処理の第一段階において、太線化処理を行う前の画像から周り1ピクセル分を付加する処理を行っている。
図5においては、付加した部分を右上がりの斜線で示している。
As shown in FIG. 5, in the first stage of the thickening process, a process for adding one pixel around the image before the thickening process is performed.
In FIG. 5, the added portion is indicated by a diagonal line rising to the right.
また、太線化処理の第二段階においては、第一段階の処理を行った画像からさらに周り1ピクセル分を付加する処理を行っている。 Further, in the second stage of the thickening process, a process of adding one pixel further from the image subjected to the first stage process is performed.
このとおり太線化処理とは、二値化された画像領域を大きく・太くする(太線化する)処理のことをいう。 As described above, the thickening process refers to a process of making the binarized image area larger or thicker (thickening).
このような細線化・太線化処理を行うことにより画像にあるノイズを除去することができる。
次に、画像に対して細線化・太線化処理を施してノイズを除去する手順を図面を用いて具体的に説明する。
By performing such thinning / thickening processing, noise in the image can be removed.
Next, a procedure for removing noise by performing thinning / thickening processing on an image will be specifically described with reference to the drawings.
図6は、細線化・太線化処理によってノイズを除去する手順を示す図である。
図6(A)は、ノイズ除去処理を行う前の画像を示す画像であり、図6(B)は、ノイズ除去処理を行う前の画像に対して細線化処理を行った後の画像を示す図であり、図6(C)は、細線化処理を行った後の画像に対して太線化処理を行った後の画像を示す図であり、図6(D)は、ノイズ除去処理を行った後の画像を示す図である。
FIG. 6 is a diagram illustrating a procedure for removing noise by thinning / thickening processing.
FIG. 6A shows an image before the noise removal process, and FIG. 6B shows an image after the thinning process is performed on the image before the noise removal process. FIG. 6C is a diagram illustrating an image after the thickening process is performed on the image after the thinning process, and FIG. 6D is a noise removal process. FIG.
図6に示すように、ノイズ除去処理を行う前の元画像に対して細線化処理を施すとノイズのような小さな点は何も残らず削除される。
一方、ボート320のような比較的大きなものは、細線化処理を施しても完全に削除されることはなく、ボート320の中心部分が削除されずに残ることになる。
As shown in FIG. 6, when the thinning process is performed on the original image before the noise removal process, all small points such as noise are deleted.
On the other hand, a relatively large object such as the
この細線化処理を施した画像に対して太線化処理を施すと、完全に削除されたノイズ部分は太線化されることはなく、部分的に残っているボート320の中心部分に対してだけ太線化がされる。
When the thinning process is performed on the thinned image, the completely deleted noise portion is not thickened, but only the central portion of the remaining
このような手順により、細線化・太線化処理を行うとノイズのような小範囲の画素のデータだけが削除されることによりノイズを除去することができる。
次に、タイム計測処理に戻ってステップS19から説明する。
When thinning / thickening processing is performed by such a procedure, noise can be removed by deleting only a small range of pixel data such as noise.
Next, returning to the time measurement process, description will be made from step S19.
〔ステップS19〕ノイズ除去手段120は、ノイズ除去処理を施した画像をリングバッファに保存する。
〔ステップS20〕スタート・ゴール検出手段130は、スタート検出処理を行う。
[Step S19] The
[Step S20] The start / goal detection means 130 performs a start detection process.
次に、スタート・ゴール検出手段130が行うスタート検出処理について、フローチャートを用いて具体的に説明する。
図7は、スタート・ゴール検出手段130がするスタート検出処理のフローチャートである。
以下、図7に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
Next, the start detection process performed by the start / goal detection means 130 will be specifically described with reference to a flowchart.
FIG. 7 is a flowchart of the start detection process performed by the start / goal detection means 130.
In the following, the process illustrated in FIG. 7 will be described in order of step number.
〔ステップS31〕スタート・ゴール検出手段130は、コース300にあらかじめ設定されたスタートラインとボート320が重なったか否か判断する。
重なったと判断した場合には、処理をステップS32へ進め、重なっていないと判断した場合には、処理を終了する。
[Step S31] The start / goal detecting means 130 determines whether or not the
If it is determined that they overlap, the process proceeds to step S32. If it is determined that they do not overlap, the process ends.
ボート320とスタートラインが重なったか否かの判断は、あらかじめ設定されたスタートラインの位置と対応する画像内の位置に、ボート320が写りこんだ場合に重なった判断する。
Whether or not the
〔ステップS32〕スタート・ゴール検出手段130は、ボート320とスタートラインが重なったのが初めてか否かを判断する。
初めてであると判断した場合には、処理をステップS33へ進め、初めてではないと判断した場合には、処理をステップS35へ進める。
なお、初めてボート320がスタートラインと重なったと判断されたフレーム数をMフレーム目であるとして説明する。
[Step S32] The start / goal detecting means 130 determines whether or not the
If it is determined that this is the first time, the process proceeds to step S33. If it is determined that this is not the first time, the process proceeds to step S35.
The number of frames for which it is determined that the
〔ステップS33〕スタート・ゴール検出手段130は、通過フレーム算出処理を行う。
ここで、時刻補正処理を図面を用いて具体的に説明する。
[Step S33] The start / goal detection means 130 performs a passing frame calculation process.
Here, the time correction processing will be specifically described with reference to the drawings.
図8は、スタート・ゴール検出手段がする時刻補正処理の概要を示す図である。
図8(A)は、(M−1)フレーム目のボートとスタートラインの位置関係を示す図であり、図8(B)は、補正後のボートとスタートラインの位置関係を示す図であり、図8(C)は、Mフレーム目のボートとスタートラインの位置関係を示す図である。
FIG. 8 is a diagram showing an outline of time correction processing performed by the start / goal detection means.
FIG. 8A is a diagram showing the positional relationship between the boat and the start line in the (M-1) th frame, and FIG. 8B is a diagram showing the positional relationship between the corrected boat and the start line. FIG. 8C is a diagram showing the positional relationship between the boat of the Mth frame and the start line.
図8に示すように、(M−1)フレーム目においては、ボート320はスタートライン330の手前に位置している。
一方で、Mフレーム目においては、ボート320はスタートライン330を超えてしまっている。
As shown in FIG. 8, the
On the other hand, the
後述するとおり、スタートからゴールまでのタイムは、スタート時からゴール時までフレーム数と1フレームあたりの時間とから算出されるため、このようなフレーム間の誤差を修正することにより、より精度の高いタイムを算出することが可能となる。 As will be described later, since the time from the start to the goal is calculated from the number of frames and the time per frame from the start to the goal, it is more accurate by correcting such an error between frames. Time can be calculated.
つまり、整数値のフレーム数では、図8で示すようなフレームとフレーム間にボート320がスタートライン330をまたいでしまった場合には測定誤差が生じることになる。
そこで、(M−1)フレーム目のボート320とスタートライン330との位置関係、およびMフレーム目のボート320とスタートライン330との位置関係から通過フレーム算出処理を行う。
That is, with an integer number of frames, a measurement error occurs when the
Therefore, a passing frame calculation process is performed based on the positional relationship between the
次に、スタート・ゴール検出手段130がする通過フレーム算出処理をフローチャートを用いて詳細に説明する。
図9は、スタート・ゴール検出手段がする通過フレーム算出処理を示すフローチャートである。
以下、図9に示す処理をステップに沿って説明する。
Next, the passing frame calculation process performed by the start / goal detecting means 130 will be described in detail with reference to a flowchart.
FIG. 9 is a flowchart showing a passing frame calculation process performed by the start / goal detecting means.
Hereinafter, the process illustrated in FIG. 9 will be described along the steps.
〔ステップS41〕スタート・ゴール検出手段130は、Mフレーム目におけるボート320とスタートライン330との距離を検出する。
[Step S41] The start / goal detection means 130 detects the distance between the
〔ステップS42〕スタート・ゴール検出手段130は、(M−1)フレーム目において、ボート320とスタートライン330との距離を検出する。
ステップS41とステップS42におけるボート320とスタートライン330の距離の検出方法としては、ボート320の最先端部からスタートライン330まで何ピクセルあるかを検出することにより行う。
[Step S42] The start / goal detecting means 130 detects the distance between the
As a method of detecting the distance between the
〔ステップS43〕ステップS41とステップS42において検出したボート320とスタートライン330の距離の比率から仮想フレーム番号を算出する。
たとえば、(M−1)フレーム目におけるボート320とスタートライン330の距離が4であって、Mフレーム目におけるボート320とスタートライン330の距離が6であったとしたとき、ボート320がスタートライン330を(M−1)+0.4フレーム目にボート320がスタートライン330を初めて超えたと算出できる。
[Step S43] The virtual frame number is calculated from the ratio of the distance between the
For example, when the distance between the
次に、図7のステップS34に戻って説明をする。
〔ステップS34〕スタート・ゴール検出手段130は、通過フレーム算出処理によって算出した仮想フレーム番号をスタートフレームとして格納する。
Next, returning to step S34 in FIG.
[Step S34] The start / goal detection means 130 stores the virtual frame number calculated by the passing frame calculation process as a start frame.
そして、スタート・ゴール検出手段130は、ボート320がスタートライン330と重なった回数をあらわすスタートラインカウンタを1加算し、スタートラインを超えた時間からの経過時間をあらわすスタートタイマをリセットしてからスタートして処理を終了する。
The start / goal detecting means 130 increments the start line counter indicating the number of times the
〔ステップS35〕スタート・ゴール検出手段130は、スタートタイマからボート320が前回スタートライン330を超えてからの経過時間を読み出し、一定時間以上(以下、この時間の閾値をBとする。)経過しているか否かを判断する。
[Step S35] The start / goal detection means 130 reads the elapsed time since the
前回スタートライン330を超えてからB以上経過している場合には、処理をステップS33へ進め、Bを超えていない場合には、処理を終了する。
なお、この閾値Bは、複数台のボート320が出走する際の出走間隔より短く、かつボート320が起こす引き波がスタートライン上から消えるまでの時間より大きく設定されているものとする。
If B or more has passed since the
The threshold value B is set to be shorter than the start interval when a plurality of
ボートと引き波はつながった1領域になっていないことが多く、この引き波がスタートライン上に残っていると、現在計時中のボートの引き波なのか、別のボートがスタートライン上にいるのかの判断をすることができない。
そこで、この閾値を設定することにより、引き波の一部を現在計時中のボートとは別のボートであって、次にタイムを計測するためにスタートラインを超えたボートの先頭として誤検出すること防止することができる。
Boats and pulling waves are often not in one connected area, and if this pulling wave remains on the start line, it may be a pulling wave of the currently timed boat or another boat is on the start line I can't make a decision.
Therefore, by setting this threshold, a part of the pulling wave is erroneously detected as the head of the boat that is different from the boat that is currently timed and that has crossed the start line in order to measure the next time. Can be prevented.
次に、図2のステップS21に戻って説明する。
〔ステップS21〕スタート・ゴール検出手段130およびタイム算出手段140は、ゴール検出処理を行う。
Next, it returns to step S21 of FIG. 2, and demonstrates.
[Step S21] The start / goal detection means 130 and the time calculation means 140 perform goal detection processing.
次に、スタート・ゴール検出手段130およびタイム算出手段140がするゴール検出処理についてフローチャートを用いて具体的に説明する。
図10は、スタート・ゴール検出手段およびタイム算出手段がするゴール検出処理を示すフローチャートである。
以下、図10に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
Next, the goal detection processing performed by the start / goal detection means 130 and the time calculation means 140 will be specifically described with reference to a flowchart.
FIG. 10 is a flowchart showing a goal detection process performed by the start / goal detection means and the time calculation means.
In the following, the process illustrated in FIG. 10 will be described in order of step number.
〔ステップS51〕スタート・ゴール検出手段130は、コース300にあらかじめ設定されたゴールラインとボート320が重なったか否か判断する。
重なったと判断した場合には、処理をステップS52へ進め、重なっていないと判断した場合には、処理を終了する。
[Step S51] The start / goal detecting means 130 determines whether or not the
If it is determined that they have overlapped, the process proceeds to step S52. If it is determined that they have not overlapped, the process ends.
ボート320とゴールラインが重なったか否かの判断は、あらかじめ設定されたゴールラインの位置と対応する画像内の位置に、ボート320が写りこんだ場合に重なった判断する。
Whether or not the
〔ステップS52〕スタート・ゴール検出手段130は、ボート320がゴールラインと重なった回数を示すゴールカウンタと、スタートカウンタの値を読み出す。
そして、スタートカウンタの値がゴールカウンタの値より大きいか否かを判断する。
[Step S52] The start / goal detecting means 130 reads the goal counter indicating the number of times the
Then, it is determined whether or not the value of the start counter is larger than the value of the goal counter.
スタートカウンタの値の方が大きい場合には、処理をステップS53へ進め、値が同じかゴールカウンタの値の方が大きい場合には、処理を終了する。 If the value of the start counter is larger, the process proceeds to step S53, and if the value is the same or the value of the goal counter is larger, the process ends.
スタートカウンタの値がゴールカウンタの値と同じ、もしくはスタートカウンタの値の方が小さいということは通常ありえず、誤検出をしている可能性が高い。そこでこの判断を行うことにより、誤検出を防止することができる。 It is usually impossible for the start counter value to be the same as the goal counter value or the start counter value to be smaller, and there is a high possibility of erroneous detection. Therefore, by making this determination, erroneous detection can be prevented.
〔ステップS53〕スタート・ゴール検出手段130は、ボート320とゴールラインが重なったのが初めてか否かを判断する。
初めてであると判断した場合には、処理をステップS54へ進め、初めてではないと判断した場合には、処理をステップS58へ進める。
[Step S53] The start / goal detecting means 130 determines whether or not the
If it is determined that this is the first time, the process proceeds to step S54. If it is determined that it is not the first time, the process proceeds to step S58.
〔ステップS54〕スタート・ゴール検出手段130は、通過フレーム算出処理を行う。
この通過フレーム算出処理は、上述のボート320がスタートライン330に到達した仮想フレーム番号を算出するのと同一の処理である。
[Step S54] The start / goal detection means 130 performs a passing frame calculation process.
This passing frame calculation process is the same process as calculating the virtual frame number when the
これにより、ボート320がゴールラインに到達した仮想フレーム番号を算出することが可能となり、測定誤差が少なくなる。
As a result, the virtual frame number at which the
〔ステップS55〕スタート・ゴール検出手段130は、通過フレーム算出処理によって算出した仮想フレーム番号をゴールフレームとして格納する。
そして、スタート・ゴール検出手段130は、ボート320がゴールラインと重なった回数をあらわすゴールラインカウンタを1加算し、ゴールラインを超えた時間からの経過時間をあらわすゴールタイマをリセットしてからスタートする。
[Step S55] The start / goal detection means 130 stores the virtual frame number calculated by the passing frame calculation process as a goal frame.
Then, the start / goal detecting means 130 increments a goal line counter representing the number of times the
〔ステップS56〕タイム算出手段140は、ゴールフレームとスタートフレームを読み出して、ゴールフレームからスタートフレームを減ずることにより、ボート320がスタートライン330を通過してからゴールラインを通過するまでに要した動画のフレーム数を算出する。
[Step S56] The time calculation means 140 reads the goal frame and the start frame, and subtracts the start frame from the goal frame, so that the moving image required until the
〔ステップS57〕タイム算出手段140は、ボート320がスタートライン330を通過してからゴールラインを通過するまでに要した動画のフレーム数に対して1フレームあたりの時間を乗じて、ボート320がスタートライン330を通過してからゴールラインを通過するまでに要したタイムを算出する。
[Step S57] The time calculation means 140 multiplies the number of frames of the moving image required from the time when the
たとえば、動画がNTFC(National
Television Standards Committee)規格のものであって、30FPS(Frame Per Second)である場合には、1フレームあたりの時間は1/30秒であるので、フレーム数に1/30を乗じればタイムを算出することができることになる。
For example, if the video is NTFC (National
If the standard is the Television Standards Committee (30 FPS), the time per frame is 1/30 second, so multiply the number of frames by 1/30 to calculate the time. Will be able to.
〔ステップS58〕スタート・ゴール検出手段130は、ゴールタイマからボート320が前回ゴールラインを超えてからの経過時間を読み出し、一定時間以上(以下、この時間の閾値をCとする。)経過しているか否かを判断する。
[Step S58] The start / goal detecting means 130 reads from the goal timer the elapsed time since the
前回ゴールラインを超えてからC以上経過している場合には、処理をステップS54へ進め、Cを超えていない場合には、処理を終了する。
なお、この閾値Cは、複数台のボート320が出走する際の出走間隔より短く、かつボート320が起こす引き波がスタートライン上から消えるまでの時間より大きく設定されているものとする。
If C or more has passed since the previous goal line was exceeded, the process proceeds to step S54, and if C has not been exceeded, the process ends.
The threshold value C is set to be shorter than the start interval when a plurality of
スタートラインのときと同様に、この閾値を設定することにより、引き波の一部を現在計時中のボートとは別のボートであって、次にタイムを計測するためにゴールラインを超えたボートの先頭として誤検出することを防止することができる。
なお、ゴールラインを超えてからの閾値を任意に設定することができるため便宜上Cとしたが、スタートラインの閾値であるBと同一の閾値を用いることを妨げるものではない。
As with the start line, by setting this threshold value, the boat that is part of the pulling wave is different from the boat that is currently timing, and that has exceeded the goal line to measure the next time. Can be prevented from being erroneously detected as the head of the.
Note that although C is set for convenience because the threshold after the goal line is exceeded can be set arbitrarily, this does not preclude the use of the same threshold as B which is the threshold of the start line.
以上のようなタイム計測処理によれば、入力された動画からボート320を検出し、検出したボート320がスタートライン330を通過したフレーム、およびゴールラインを通過したフレームまでのフレーム数からボート320のタイムを計測するので、タイムの計測対象であるボート320がスタートライン330とゴールラインを通過する動画を入力することができればタイムを計測することができる。
According to the time measurement process as described above, the
したがって、タイムを計測するためだけの特別なスリットカメラのような高価なカメラを用いる必要はなく、かつ動画を撮像するカメラ210のアングルを変更することによって計測区間はいくらでも変更可能であるため柔軟性に富み、かつ計測対象であるボート320にタイム計測のためにセンサなどの特別な装置を搭載することなくタイム計測をすることが可能となる。
Therefore, it is not necessary to use an expensive camera such as a special slit camera only for measuring time, and the measurement section can be changed any number of times by changing the angle of the
100 タイム計測装置
110 ボート検出手段
120 ノイズ除去手段
130 スタート・ゴール検出手段
140 タイム算出手段
210 カメラ
220 動画格納装置
300 コース
310 撮像領域
320 ボート
DESCRIPTION OF
Claims (5)
スタート地点とゴール地点とを撮像した動画から前記動体を検出する動体検出手段と、
前記動体が前記スタート地点、および前記ゴール地点を通過したことを検出する通過検出手段と、
前記動画を構成する画像における、前記スタート地点を通過したフレームから、前記ゴール地点を通過したフレームまでを算出し、前記算出したフレーム数から前記スタート地点から前記ゴール地点までに要した前記動体のタイムを算出するタイム算出手段と、
を備えることを特徴とするタイム計測装置。 In the time measurement device that measures the time from the start of the moving object that is the measurement target to the goal,
A moving object detecting means for detecting the moving object from a moving image obtained by imaging a start point and a goal point;
Passage detecting means for detecting that the moving body has passed the start point and the goal point;
In the image constituting the moving image, the time from the frame passing the start point to the frame passing the goal point is calculated, and the time of the moving body required from the start point to the goal point is calculated from the calculated number of frames. Time calculating means for calculating
A time measuring device comprising:
前記スタート地点もしくは前記ゴール地点を通過した最初のフレームにおける前記動体と前記スタート地点もしくは前記ゴール地点との距離と、前記最初のフレームの1つ前のフレームにおける前記動体と前記スタート地点もしくは前記ゴール地点との距離との比率から、前記スタート地点もしくは前記ゴール地点に前記動体が接したときのフレームである仮想フレーム数を算出する仮想フレーム算出手段をも備えることを特徴とする請求項1記載のタイム計測装置。 The passage detection means includes
The distance between the moving object and the start point or the goal point in the first frame that passes through the start point or the goal point, and the moving object and the start point or the goal point in the frame immediately before the first frame 2. The time according to claim 1, further comprising virtual frame calculation means for calculating a virtual frame number that is a frame when the moving object is in contact with the start point or the goal point based on a ratio to the distance to the time point. Measuring device.
前記画像に対して細線化・太線化処理をすることにより、前記画像のノイズを除去するノイズ除去手段をも備えることを特徴とする請求項1または2記載のタイム計測装置。 The moving object detection means includes
The time measuring apparatus according to claim 1, further comprising a noise removing unit that removes noise of the image by performing thinning / thickening processing on the image.
前記画像を二値化してから細線化・太線化処理をすることにより、前記画像のノイズを除去することを特徴する請求項3記載のタイム計測装置。 The noise removing means is
4. The time measuring apparatus according to claim 3, wherein noise of the image is removed by performing thinning / thickening processing after binarizing the image.
動体検出手段が、スタート地点とゴール地点とを撮像した動画から前記動体を検出するステップと、
通過検出手段が、前記動体が前記スタート地点、および前記ゴール地点を通過したことを検出するステップと、
タイム算出手段が、前記動画を構成する画像における、前記スタート地点を通過したフレームから、前記ゴール地点を通過したフレームまでを算出し、前記算出したフレーム数から前記スタート地点から前記ゴール地点までに要した前記動体のタイムを算出するステップと、
を含むことを特徴とするタイム計測方法。 In the time measurement method that measures the time from the start of the moving object to be measured to the goal,
A step of detecting a moving object from a moving image in which a moving object detecting unit images a start point and a goal point;
A passage detecting means for detecting that the moving object has passed through the start point and the goal point;
Time calculation means calculates from the frame that has passed through the start point to the frame that has passed through the goal point in the image constituting the moving image, and from the calculated number of frames to the goal point. Calculating the time of the moving object,
The time measuring method characterized by including.
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