JP2011107839A - 追跡方法、監視システム及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を撮影するカメラからの画像データに基づいて、追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データを生成し、前記カメラからの画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成し、前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価して前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡し、前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像である。
【選択図】図5
Description
+(動領域である確率)×(動領域であった場合に人領域である尤度)
+(静領域である確率)×(静領域であった場合に人領域である尤度)
この例では、動領域である確率及び静領域である確率を差分値から線形関数を用いて計算しているが、勿論別の関数を用いて動領域である確率及び静領域である確率を計算しても良い。
(付記1)
監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を観測するカメラからの画像データに基づいて、追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データを生成するステップと、
前記カメラからの画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成するステップと、
前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価するステップと、
前記評価に基づいて前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡するステップを含み、
前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像である追跡方法。
(付記2)
前記第1の多値化画像データを生成するステップは、複数の追跡対象の各々に対して前記第1の多値化画像データを生成し、
前記第2の多値化画像データを生成するステップは、前記複数の追跡対象の各々に対して前記第2の多値化画像データを生成し、
前記評価するステップは、前記複数の追跡対象の各々について前記比較結果に基づいて前記推定結果を評価する、付記1記載の追跡方法。
(付記3)
前記第1の多値化画像データを生成するステップは、パーティクルフィルタにより前記第1の多値化画像データを生成する、付記2記載の追跡方法。
(付記4)
前記第1の多値化画像データを生成するステップは、
既に求めた推定結果の分布を利用して前記監視領域内の前記追跡対象の存在確率を表す前記第1の多値化画像を生成し、
注目する追跡対象以外の対象に関しては、前記既に求めた推定分布の重みで予測画像データを最大値まで足し合わせた前記第1の多値化画像を生成し、
前記注目する追跡対象に対しては、ある確率変数の値に対する予測画像の領域に関して最大値に設定することより、前記注目する追跡対象のある確率変数の値に対する前記第1の多値化画像を生成する、付記2記載の追跡方法。
(付記5)
前記第2の多値化画像データを生成するステップは、
背景差分又はフレーム間差分の値から閾値処理により、差分領域又は動領域を抽出し、特徴毎に前記追跡対象の領域らしさの度合いを定義するテーブルに基づいて前記第2の多値化画像データを生成する、付記1乃至3のいずれか1項記載の追跡方法。
(付記6)
前記第2の多値化画像データを生成するステップは、
背景差分及びフレーム間差分を含む複数の特徴量から、前記追跡対象らしさの度合いを計算する数式に基づいて前記第2の多値画像を生成する、付記1乃至3のいずれか1項記載の追跡方法。
(付記7)
各カメラが撮影可能な領域と前記地図データの座標は対応させて予めデータベース化されており、
前記評価するステップは、前記パーティクルフィルタのパーティクルの持つ座標から前記追跡対象を撮影している可能性のあるカメラのみからの画像データを参照して前記パーティクルフィルタの尤度を計算する、付記3記載の追跡方法。
(付記8)
前記第1の多値化画像データを生成するステップと、前記第2の多値化画像データを生成するステップは、互いに別のプログラム又はスレッドがコンピュータに実行させる、付記1乃至7のいずれか1項記載の追跡方法。
(付記9)
監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を観測するカメラからの画像データに基づいて追跡対象を追跡する監視システムであって、
前記画像データに基づいて、前記追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データを生成する第1の生成手段と、
前記画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成する第2の生成手段と、
前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価する評価手段と、
前記評価に基づいて前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡する追跡手段を備え、
前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像である、監視システム。
(付記10)
前記第1の生成手段は、パーティクルフィルタを有する、付記9記載の監視システム。
(付記11)
各カメラが撮影可能な領域と前記監視領域の地図データの座標は対応させて予めデータベース化されており、
前記評価手段は、前記パーティクルフィルタのパーティクルの持つ座標から前記追跡対象を撮影している可能性のあるカメラのみからの画像データを参照して前記パーティクルフィルタの尤度を計算する、付記10記載の監視システム。
(付記12)
コンピュータに追跡対象の追跡を行わせるプログラムであって、
監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を撮影するカメラからの画像データに基づいて、追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データを生成する手順と、
前記カメラからの画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成する手順と、
前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価する手順と、
前記評価に基づいて前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡する手順を前記コンピュータに実行させ、
前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像である、プログラム。
12 画像処理部
21 パーティクルフィルタ
31−1〜31−M,C10〜C14 カメラ
32−1〜32−M 画像抽出部
33−1〜33−N 位置推定器
60 監視システム
61 CPU
62 メモリ部
66 カメラ群
Claims (5)
- 監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を撮影するカメラからの画像データに基づいて、追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データを生成するステップと、
前記カメラからの画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成するステップと、
前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価するステップと、
前記評価に基づいて前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡するステップを含み、
前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像である、追跡方法。 - 監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を観測するカメラからの画像データに基づいて追跡対象を追跡する監視システムであって、
前記画像データに基づいて、前記追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データを生成する第1の生成手段と、
前記画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成する第2の生成手段と、
前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価する評価手段と、
前記評価に基づいて前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡する追跡手段を備え、
前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像である、監視システム。 - 前記第1の生成手段は、パーティクルフィルタを有する、請求項2記載の監視システム。
- 各カメラが撮影可能な領域と前記監視領域の地図データの座標は対応させて予めデータベース化されており、
前記評価手段は、前記パーティクルフィルタのパーティクルの持つ座標から前記追跡対象を撮影している可能性のあるカメラのみからの画像データを参照して前記パーティクルフィルタの尤度を計算する、請求項3記載の監視システム。 - コンピュータに追跡対象の追跡を行わせるプログラムであって、
監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を撮影するカメラからの画像データに基づいて、追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データを生成する手順と、
前記カメラからの画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成する手順と、
前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価する手順と、
前記評価に基づいて前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡する手順を前記コンピュータに実行させ、
前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像である、プログラム。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4922472B1 (ja) * | 2011-09-29 | 2012-04-25 | 楽天株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理装置用プログラム、および、記録媒体 |
JP2017129376A (ja) * | 2016-01-18 | 2017-07-27 | 株式会社日立製作所 | 移動体計測システム、及び計測対象の領域における人物の数を特定する方法 |
JP2018049326A (ja) * | 2016-09-20 | 2018-03-29 | 能美防災株式会社 | 地域防災情報システム |
CN110930436A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-03-27 | 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 | 一种目标跟踪方法及设备 |
JP2022033196A (ja) * | 2014-10-30 | 2022-02-28 | 日本電気株式会社 | 情報処理システム、情報処理方法およびプログラム |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000101995A (ja) * | 1998-09-17 | 2000-04-07 | Fumito Arai | 広域追跡装置 |
JP2008059224A (ja) * | 2006-08-30 | 2008-03-13 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 形状推定装置及び形状推定プログラム |
JP2008140290A (ja) * | 2006-12-05 | 2008-06-19 | Suzuki Motor Corp | 頭部の位置・姿勢検出装置 |
-
2009
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000101995A (ja) * | 1998-09-17 | 2000-04-07 | Fumito Arai | 広域追跡装置 |
JP2008059224A (ja) * | 2006-08-30 | 2008-03-13 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 形状推定装置及び形状推定プログラム |
JP2008140290A (ja) * | 2006-12-05 | 2008-06-19 | Suzuki Motor Corp | 頭部の位置・姿勢検出装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
杉村 大輔、外3名: ""行動履歴を反映させた適応的環境属性を伴う三次元人物追跡"", 情報処理学会研究報告, vol. 2006, no. 115, JPN6013026112, 10 November 2006 (2006-11-10), JP, pages 171 - 178, ISSN: 0002542603 * |
鈴木 達也、外3名: ""環境モデルの導入による人物追跡の安定性の向上"", 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 103, no. 738, JPN6013026110, 12 March 2004 (2004-03-12), JP, pages 25 - 30, ISSN: 0002542602 * |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4922472B1 (ja) * | 2011-09-29 | 2012-04-25 | 楽天株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理装置用プログラム、および、記録媒体 |
WO2013046749A1 (ja) * | 2011-09-29 | 2013-04-04 | 楽天株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理装置用プログラム、および、記録媒体 |
CN103140876A (zh) * | 2011-09-29 | 2013-06-05 | 乐天株式会社 | 信息处理装置、信息处理方法、信息处理装置用程序以及记录介质 |
US8836791B2 (en) | 2011-09-29 | 2014-09-16 | Rakuten, Inc. | Information processing device, information processing method, program for information processing device, and recording medium |
CN103140876B (zh) * | 2011-09-29 | 2014-10-08 | 乐天株式会社 | 信息处理装置、信息处理方法、信息处理装置用程序以及记录介质 |
JP2022033196A (ja) * | 2014-10-30 | 2022-02-28 | 日本電気株式会社 | 情報処理システム、情報処理方法およびプログラム |
US11800063B2 (en) | 2014-10-30 | 2023-10-24 | Nec Corporation | Camera listing based on comparison of imaging range coverage information to event-related data generated based on captured image |
JP2017129376A (ja) * | 2016-01-18 | 2017-07-27 | 株式会社日立製作所 | 移動体計測システム、及び計測対象の領域における人物の数を特定する方法 |
WO2017126280A1 (ja) * | 2016-01-18 | 2017-07-27 | 株式会社日立製作所 | 移動体計測システム、及び計測対象の領域における人物の数を特定する方法 |
JP2018049326A (ja) * | 2016-09-20 | 2018-03-29 | 能美防災株式会社 | 地域防災情報システム |
CN110930436A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-03-27 | 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 | 一种目标跟踪方法及设备 |
CN110930436B (zh) * | 2019-11-27 | 2023-04-14 | 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 | 一种目标跟踪方法及设备 |
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