JP2010117952A - 物体判別方法および物体判別装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】カメラから入力される画像内の物体を追尾する追尾部21と、記憶部22と、物体の追尾中に、その物体の特徴情報を抽出し該特徴情報を示す特徴量データを記憶部22に記憶することを複数回行う蓄積制御部23と、これら複数回分の時系列の特徴量データに基づいて、追尾中の物体の種類を判別する判別部24を有する。
【選択図】図1
Description
前記記憶部に記憶されている複数回分の前記特徴量データに基づいて前記物体の種類を判別する
ことを特徴とする物体判別方法。
記憶部と、
前記追尾部による前記物体の追尾中に、その物体の特徴情報を抽出し該特徴情報を示す特徴量データを前記記憶部に記憶することを複数回行う蓄積制御部と、
前記記憶部に記憶されている複数回分の前記特徴量データに基づいて前記物体の種類を判別する判別部と、
を有する
ことを特徴とする物体判別装置。
ことを特徴とする[1]に記載の物体判別方法。
ことを特徴とする[5]に記載の物体判別装置。
ことを特徴とする[1]または[2]に記載の物体判別方法。
ことを特徴とする[5]または[6]に記載の物体判別装置。
前記画像内で新規に追尾対象の物体を検出した場合は、その物体を追尾対象とする所定サイズの探索ブロックを複数発生させると共に各探索ブロックに前記物体の特徴情報を対応付けて記憶し、
前記各探索ブロックをその追尾対象の物体を追尾するように移動させ、
物体の追尾に失敗した場合は、その物体を追尾対象とする探索ブロックを所定の移動ルールに従って移動させると共に前記探索ブロックの存在領域に存在する物体の特徴情報と前記探索ブロックに対応付けて記憶されている前記特徴情報との比較に基づいて前記物体が当該探索ブロックの追尾対象の物体であるか否かを判断し、前記物体が当該探索ブロックの追尾対象の物体であると判断した場合は該物体を当該探索ブロックの追尾対象の物体であると認定して追尾する
方法により行う
ことを特徴とする[1]乃至[3]のいずれか1つに記載の物体判別方法。
前記画像内で新規に追尾対象の物体を検出した場合は、その物体を追尾対象とする所定サイズの探索ブロックを複数発生させると共に各探索ブロックに前記物体の特徴情報を対応付けて記憶し、
前記各探索ブロックをその追尾対象の物体を追尾するように移動させ、
物体の追尾に失敗した場合は、その物体を追尾対象とする探索ブロックを所定の移動ルールに従って移動させると共に前記探索ブロックの存在領域に存在する物体の特徴情報と前記探索ブロックに対応付けて記憶されている前記特徴情報との比較に基づいて前記物体が当該探索ブロックの追尾対象の物体であるか否かを判断し、前記物体が当該探索ブロックの追尾対象の物体であると判断した場合は該物体を当該探索ブロックの追尾対象の物体であると認定して追尾する
ことを特徴とする[5]乃至[7]のいずれか1つに記載の物体判別装置。
まず、フレーム時刻tを0に初期化し(図4;ステップS1)、続いて、カメラ部11によって取り込まれた処理対象の画像内からオブジェクト候補領域を検出する(ステップS2)。オブジェクト候補領域の検出は、フレーム間の差分処理、二値化処理など公知の手法により行う。
ステップS5では、オブジェクト検出フェーズP1にて検出されたオブジェクト候補領域に対する追尾・探索処理を行う。オブジェクト追尾・探索処理では、前時刻の画像内のオブジェクトと現在時刻の画像内のオブジェクトとの対応付けを行う追尾処理と、隠れや交差により消失したオブジェクトを探索する探索処理とが行われる。追尾処理は動きベクトルなど公知の手法により、前時刻の画像内のオブジェクトと現在時刻の画像内のオブジェクトとの対応付けにより行う。
人・車両判別処理では、オブジェクト追尾・探索フェーズP2により蓄積記憶された追尾対象のオブジェクトの時系列の特徴量データ(特徴量時系列データとも呼ぶ)をもとに、人・車両に対する信頼度(人らしさ、車両らしさの度合い)を導出し、追尾対象オブジェクトが人であるか、車両であるか、あるいはそれ以外(人とも車両とも判別できない)かの判別を行う(ステップS11)。人・車両判別処理の詳細は後述する。
注意喚起処理では、監視員にその人物の所在位置を分かりやすい形式で伝え、監視注意を促す(ステップS13)。たとえば、カメラ部11からの画像を出力部13のディスプレイ装置に表示する際に、検出した人物の箇所を赤枠で囲って表示する等を行う。また、該表示に合わせて警告音を発するようにしてもよい。その後、フレーム時刻tをインクリメント更新し(ステップS14)、ステップS2に戻って処理を継続する。
・探索ブロックの状態(ステータス):stateobj_id n_block → ON
・探索ブロック位置(x座標):bxobj_id n_block → x
・探索ブロック位置(y座標):byobj_id n_block → y
・探索ブロックの動きベクトル(水平方向):dxobj_id n_block → dx(gx, gy)
・探索ブロックの動きベクトル(垂直方向):dyobj_id n_block → dy(gx, gy)
・探索ブロックの適合度:corobj_id n_block → 1.0
histH,S,V(t, j)obj_id n_block = histH,S,V(t, j)obj_id n_block + 1
とする。すなわち、画素値の取り得る値を所定数の階級に区分し、当該画素の画素値がiであれば、iが属する階級以上の各階級の累積値をそれぞれ「1」加算する。この処理を探索ブロック内の全画素に対して行う。
rouletteobj_id n_block = rouletteobj_id n_block-1 + cor obj_id n_block
探索ブロックn_blockの状態(ステータス)stateobj_id n_blockがOFFであるならば、
rouletteobj_id n_block = rouletteobj_id n_block-1
図23は、人・車両判別処理の流れを示している。人・車両判別処理は追尾対象のオブジェクト毎に行われる。まず、追尾対象のオブジェクトの状態がACTIVE(追尾成功中)であるかどうかを確認し、ACTIVEでない場合は(ステップS201;No)、その追尾対象のオブジェクトに対する人・車両判別処理を終了する。
SCORE = N_COUNT / N_DIV
11…カメラ部
12…処理部
13…出力部
14…入力部
21…追尾部
22…記憶部
23…蓄積制御部
24…判別部
25…人判別部
26…車両判別部
27…総合判別部
30…オブジェクトデータテーブル
40…探索ブロックデータテーブル
50…判別器群
51…判別器
52…加算器
61…障害物
P1…オブジェクト検出フェーズ
P2…追尾・探索フェーズ
P3…人・車両判別フェーズ
P4…注意喚起フェーズ
Claims (8)
- カメラから入力される画像内の物体を追尾すると共に、その物体の特徴情報を抽出して該特徴情報を示す特徴量データを記憶部に記憶することを追尾中に複数回行い、
前記記憶部に記憶されている複数回分の前記特徴量データに基づいて前記物体の種類を判別する
ことを特徴とする物体判別方法。 - 前記判別において、前記記憶部に記憶されている複数回分の物体の特徴量データを一部回数ずつのN(Nは2以上の整数)区間に区分し、区間毎にその区間に属する特徴量データを使用して物体の種類を判別する一次判別を行い、前記物体が特定種類である信頼度を前記Nに対する前記一次判別で前記特定種類と判別された回数の比として求め、前記信頼度が閾値以上であって前記記憶部に記憶されている前記物体の特徴量データが所定回数以上の場合に前記物体を前記特定種類の物体であると判別する
ことを特徴とする請求項1に記載の物体判別方法。 - 前記判別において、前記物体が第1種類の物体か否かを判別する第1判別と、前記物体が第2種類の物体か否かを判別する第2判別とを行い、前記第1判別が真で前記第2判別が真でない場合に前記物体は第1種類の物体であると判別する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の物体判別方法。 - 前記物体の追尾は、
前記画像内で新規に追尾対象の物体を検出した場合は、その物体を追尾対象とする所定サイズの探索ブロックを複数発生させると共に各探索ブロックに前記物体の特徴情報を対応付けて記憶し、
前記各探索ブロックをその追尾対象の物体を追尾するように移動させ、
物体の追尾に失敗した場合は、その物体を追尾対象とする探索ブロックを所定の移動ルールに従って移動させると共に前記探索ブロックの存在領域に存在する物体の特徴情報と前記探索ブロックに対応付けて記憶されている前記特徴情報との比較に基づいて前記物体が当該探索ブロックの追尾対象の物体であるか否かを判断し、前記物体が当該探索ブロックの追尾対象の物体であると判断した場合は該物体を当該探索ブロックの追尾対象の物体であると認定して追尾する、
方法により行う
ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1つに記載の物体判別方法。 - カメラから入力される画像内の物体を追尾する追尾部と、
記憶部と、
前記追尾部による前記物体の追尾中に、その物体の特徴情報を抽出し該特徴情報を示す特徴量データを前記記憶部に記憶することを複数回行う蓄積制御部と、
前記記憶部に記憶されている複数回分の前記特徴量データに基づいて前記物体の種類を判別する判別部と、
を有する
ことを特徴とする物体判別装置。 - 前記判別部は、前記記憶部に記憶されている複数回分の物体の特徴量データを一部回数ずつのN(Nは2以上の整数)区間に区分し、区間毎にその区間に属する特徴量データを使用して物体の種類を判別する一次判別を行い、前記物体が特定種類である信頼度を前記Nに対する前記一次判別で前記特定種類と判別された回数の比として求め、前記信頼度が閾値以上であって前記記憶部に記憶されている前記物体の特徴量データが所定回数以上の場合に前記物体を前記特定種類の物体であると判別する
ことを特徴とする請求項5に記載の物体判別装置。 - 前記判別部は、前記物体が第1種類の物体か否かを判別する第1判別部と、前記物体が第2種類の物体か否かを判別する第2判別部とを有し、前記第1判別部の判別結果が真で前記第2判別部の判別結果が真でない場合に前記物体は第1種類の物体であると判別する
ことを特徴とする請求項5または6に記載の物体判別装置。 - 前記追尾部は、
前記画像内で新規に追尾対象の物体を検出した場合は、その物体を追尾対象とする所定サイズの探索ブロックを複数発生させると共に各探索ブロックに前記物体の特徴情報を対応付けて記憶し、
前記各探索ブロックをその追尾対象の物体を追尾するように移動させ、
物体の追尾に失敗した場合は、その物体を追尾対象とする探索ブロックを所定の移動ルールに従って移動させると共に前記探索ブロックの存在領域に存在する物体の特徴情報と前記探索ブロックに対応付けて記憶されている前記特徴情報との比較に基づいて前記物体が当該探索ブロックの追尾対象の物体であるか否かを判断し、前記物体が当該探索ブロックの追尾対象の物体であると判断した場合は該物体を当該探索ブロックの追尾対象の物体であると認定して追尾する
ことを特徴とする請求項5乃至7のいずれか1つに記載の物体判別装置。
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