JP2011254289A - Moving body locus display device, and moving body locus display program - Google Patents

Moving body locus display device, and moving body locus display program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To display a locus of a moving body on a photographed image that is available by photographing means whose photographing region is variable, on the photographed image.SOLUTION: When a moving body 100 appears on a photographed image available using a PTZ camera as photographing means, operations of panning/tilting/zooming of the camera are so controlled as to automatically track the moving body 100. A current position mark 120 representing a current position of the moving body 100 is attached to the gravity center position of the moving body 100, obtained by the camera which is automatically tracking, on the photographed image. Every time the photographed image is updated by M frames, a locus mark 130 representing past positions which the current position mark 120 has travelled is attached, and, with the current position mark 120 as a top, a locus line 140 is so attached as to sequentially connect the locus marks 130 in time series. In short, the locus of the moving body 100 is displayed on the photographed image available with the camera which is automatically tracking.

Description

本発明は、移動体軌跡表示装置および移動体軌跡表示プログラムに関し、特に、撮影領域が可変の撮影手段によって順次得られる複数のフレーム画像で構成される映像に移動体の軌跡を表示する、移動体軌跡表示装置および移動体軌跡表示プログラムに関する。   The present invention relates to a mobile object trajectory display device and a mobile object trajectory display program, and in particular, a mobile object that displays a trajectory of a mobile object on a video composed of a plurality of frame images sequentially obtained by imaging means having a variable imaging area. The present invention relates to a trajectory display device and a moving object trajectory display program.

従来、とりわけ監視分野において、撮影手段としての監視カメラから得られる撮影映像に侵入者等の移動体(厳密には移動体の像)が現れたときに、その移動体の軌跡を当該撮影映像に表示する技術が、種々提案されている。例えば、特許文献1には、撮影領域が固定のいわゆる固定カメラから得られる撮影映像に、移動体としての検知人物の重心と、当該検知人物の移動方向を示す矢線と、を表示する技術が、開示されている。また、特許文献2には、撮影映像そのものではなく、監視対象である敷地全体の平面図を模擬したマップ画像上に、移動体の現在位置を示す移動体マークと、当該移動体の移動経路を示す軌跡線と、を表示する技術が、開示されている。   Conventionally, particularly in the surveillance field, when a moving body such as an intruder (strictly, an image of a moving body) appears in a captured image obtained from a surveillance camera as an imaging means, the trajectory of the moving body is displayed in the captured image. Various display techniques have been proposed. For example, Patent Document 1 discloses a technique for displaying a center of gravity of a detected person as a moving body and an arrow indicating the moving direction of the detected person on a captured image obtained from a so-called fixed camera with a fixed shooting area. Are disclosed. Patent Document 2 discloses a moving object mark indicating a current position of a moving object and a moving path of the moving object on a map image simulating a plan view of the entire site to be monitored, not a captured image itself. A technique for displaying a trajectory line is disclosed.

特開平11−41589号公報(第0098段落および図29)Japanese Patent Laid-Open No. 11-41589 (paragraph 0098 and FIG. 29) 特開2009−210331号公報(第0023段落および図6)JP2009-210331A (paragraph 0023 and FIG. 6)

しかしながら、従来、PTZ(Pan-Tilt-Zoom)カメラのような撮影領域が可変の可動カメラから得られる撮影映像、特に移動体を自動追尾するようパン/チルト/ズーム動作している状態にある可動カメラから得られる撮影映像に、移動体の軌跡を表示する技術は、存在しない。このような技術が監視分野に適用されれば、より適確かつ効果的さらには斬新な監視が実現される、と期待される。   However, in the past, a captured image obtained from a movable camera having a variable photographing area such as a PTZ (Pan-Tilt-Zoom) camera, in particular, a movable state in which pan / tilt / zoom operations are performed so as to automatically track a moving object. There is no technique for displaying the trajectory of a moving object on a captured image obtained from a camera. If such a technique is applied to the monitoring field, it is expected that more accurate, effective and novel monitoring will be realized.

そこで、本発明は、PTZカメラのような撮影領域が可変の撮影手段による撮影映像に移動体の軌跡を表示し得る新規な技術を提供することを、目的とする。   SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a novel technique capable of displaying the trajectory of a moving body on a photographed image obtained by photographing means having a variable photographing area such as a PTZ camera.

この目的を達成するために、本発明は、撮影領域が可変の撮影手段によって順次得られる複数のフレーム画像で構成される映像に移動体の軌跡を表示する移動体軌跡表示装置であって、当該複数のフレーム画像それぞれにおける移動体の位置を検出する位置検出手段を、具備する。そして、この位置検出手段による検出位置を最新のフレーム画像における位置に変換する位置変換手段をも、具備する。さらに、この最新のフレーム画像上の位置変換手段による変換後位置に移動体のシンボルを重畳して出力用の出力画像を生成する出力画像生成手段を、具備する。   In order to achieve this object, the present invention provides a moving object trajectory display device for displaying a trajectory of a moving object on a video composed of a plurality of frame images sequentially obtained by imaging means having a variable imaging area. Position detecting means for detecting the position of the moving body in each of the plurality of frame images is provided. And the position conversion means which converts the detection position by this position detection means into the position in the newest frame image is also provided. Furthermore, output image generation means for generating an output image for output by superimposing the symbol of the moving object on the position converted by the position conversion means on the latest frame image is provided.

即ち、本発明によれば、撮影領域が可変の撮影手段、例えばPTZカメラ、によって、複数のフレーム画像が順次得られる。そして、これら複数のフレーム画像によって、いわゆる動画像としての撮影映像が構成される。ここで、それぞれのフレーム画像における移動体の位置が、位置検出手段によって検出される。そして、この位置検出手段による検出位置、つまりそれぞれのフレーム画像における移動体の位置が、位置変換手段によって、最新(直近)のフレーム画像における位置に変換される。さらに、この最新のフレーム画像上の位置変換手段による変換後位置、つまり当該最新のフレーム画像上に置き換えられたそれぞれのフレーム画像における移動体の位置に、当該移動体のシンボルが重畳された出力画像が、出力画像生成手段によって生成される。この出力画像上のシンボルは、移動体が辿ってきた過去の位置を表し、つまり当該移動体の軌跡を表す。   That is, according to the present invention, a plurality of frame images are sequentially obtained by an imaging means having a variable imaging area, for example, a PTZ camera. The plurality of frame images form a captured video as a so-called moving image. Here, the position of the moving body in each frame image is detected by the position detection means. The position detected by the position detection means, that is, the position of the moving body in each frame image is converted to the position in the latest (most recent) frame image by the position conversion means. Further, the output image in which the symbol of the moving object is superimposed on the position after the conversion by the position converting means on the latest frame image, that is, the position of the moving object in each frame image replaced on the latest frame image. Is generated by the output image generating means. The symbol on the output image represents the past position that the moving body has traced, that is, the locus of the moving body.

なお、本発明は、撮影手段自体にも、適用することができる。特に、当該撮影手段が、例えばコンビネーションカメラと呼ばれるCPU(Central Processing Unit)を備えたPTZカメラである場合には、この撮影手段としてのコンビネーションカメラ自体にも、本発明を搭載することができる。   The present invention can also be applied to the photographing means itself. In particular, when the photographing unit is, for example, a PTZ camera including a CPU (Central Processing Unit) called a combination camera, the present invention can be mounted on the combination camera itself as the photographing unit.

また、本発明では、位置検出手段による検出位置に基づいて、それぞれのフレーム画像における移動体を含む部分を特定する特定手段が、備えられてもよい。この場合、出力画像生成手段は、当該特定手段によって特定された移動体を含む部分の画像をシンボルとして最新のフレーム画像に重畳するのが、望ましい。この構成によれば、移動体の軌跡が、当該移動体自体の画像によって表示される。   In the present invention, specifying means for specifying a portion including the moving body in each frame image based on the detection position by the position detection means may be provided. In this case, it is desirable that the output image generation unit superimposes the image of the portion including the moving body specified by the specifying unit on the latest frame image as a symbol. According to this configuration, the trajectory of the moving body is displayed by the image of the moving body itself.

さらに、出力画像生成手段は、各フレーム画像の時系列順に応じて、当該各フレーム画像に対応するシンボルの表示態様を変化させるものであってもよい。この構成によれば、移動体が辿ってきた位置の順番が、シンボルの表示態様から認識することができる。   Furthermore, the output image generation means may change the display mode of the symbol corresponding to each frame image according to the time-series order of each frame image. According to this configuration, the order of the positions followed by the mobile object can be recognized from the symbol display mode.

本発明は、移動体軌跡表示プログラムをも提供する。即ち、本発明に係る移動体軌跡表示プログラムは、撮影領域が可変の撮影手段によって順次得られる複数のフレーム画像それぞれにおける移動体の位置を検出する位置検出手順と、この位置検出手順による検出位置を最新のフレーム画像における位置に変換する位置変換手順と、当該最新のフレーム画像上の位置変換手順による変換後位置に移動体のシンボルを重畳して出力画像を生成する出力画像生成手順と、をコンピュータに実行させるものである。   The present invention also provides a moving object trajectory display program. That is, the moving object locus display program according to the present invention detects a position of a moving object in each of a plurality of frame images sequentially obtained by imaging means having a variable imaging area, and a detection position by this position detection procedure. A position conversion procedure for converting to a position in the latest frame image, and an output image generation procedure for generating an output image by superimposing the symbol of the moving object on the position after conversion by the position conversion procedure on the latest frame image To be executed.

上述したように、本発明によれば、PTZカメラのような撮影領域が可変の撮影手段による撮影映像に移動体の軌跡が表示され、詳しくは移動体が辿ってきた過去の位置に当該移動体のシンボルが表示される。従って、例えば監視分野において、特許文献1および2に開示された従来技術では期待し得ない、より適確かつ効果的さらには斬新な監視が実現される。   As described above, according to the present invention, the trajectory of the moving object is displayed on the captured image by the imaging means having a variable imaging area such as the PTZ camera, and more specifically, the moving object is located at the past position that the moving object has traced. The symbol is displayed. Therefore, for example, in the monitoring field, more accurate, effective and novel monitoring which cannot be expected by the conventional techniques disclosed in Patent Documents 1 and 2 is realized.

本発明の一実施形態に係る監視システムの構成を概略的に示すブロック図である。1 is a block diagram schematically showing a configuration of a monitoring system according to an embodiment of the present invention. 同実施形態における監視対象を概略的に示す図解図である。It is an illustration figure which shows the monitoring object in the embodiment roughly. 図3の監視対象に移動体が現れた当初の状態を示す図解図である。It is an illustration figure which shows the initial state in which the mobile body appeared in the monitoring object of FIG. 図2の状態におけるディスプレイの表示映像を示す図解図である。It is an illustration figure which shows the display image of the display in the state of FIG. 図3の状態におけるディスプレイの表示映像を示す図解図である。It is an illustration figure which shows the display image of the display in the state of FIG. 図5に続くディスプレイの表示映像を示す図解図である。It is an illustration figure which shows the display image of the display following FIG. 図6を含むディスプレイの表示映像の推移を示す図解図である。It is an illustration figure which shows transition of the display video of the display containing FIG. 同実施形態における変換式演算部による処理の内容を説明するための図解図である。It is an illustration figure for demonstrating the content of the process by the conversion type | formula calculating part in the embodiment. 同変換式演算部を構成するためのパーソナルコンピュータの具体的な動作の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the concrete operation | movement of the personal computer for comprising the same conversion type | formula calculating part. 同実施形態におけるディスプレイの表示映像の別例を示す図解図である。It is an illustration figure which shows another example of the display image of the display in the same embodiment. 図10とはさらに異なる例を示す図解図である。It is an illustration figure which shows the example further different from FIG. 図11とはさらに異なる例を示す図解図である。FIG. 12 is an illustrative view showing another example different from FIG. 11. 図12の例の具体的態様を説明するための図解図である。It is an illustration figure for demonstrating the specific aspect of the example of FIG. 図12とはさらに異なる例を示す図解図である。FIG. 13 is an illustrative view showing another example different from FIG. 12.

本発明の一実施形態について、図1に示す監視システム10を例に挙げて説明する。   An embodiment of the present invention will be described by taking the monitoring system 10 shown in FIG. 1 as an example.

同図に示すように、本実施形態に係る監視システム10は、撮影手段としてのドーム型のPTZカメラ(以下、単にカメラと言う。)12と、このカメラ12が接続されるパーソナルコンピュータ(以下、略してPCと言う。)14と、を備えている。   As shown in the figure, a monitoring system 10 according to the present embodiment includes a dome-shaped PTZ camera (hereinafter simply referred to as a camera) 12 as a photographing unit and a personal computer (hereinafter referred to as a camera) to which the camera 12 is connected. 14 for short).

PC14は、自身にインストールされた制御プログラム、特に当該制御プログラムを構成するサブプログラムとしての自動追尾プログラム、を実行することで、カメラ12から得られる撮影映像に後述する移動体100が現れたときに、これを自動的に追尾するよう当該カメラ12のパン角/チルト角/ズーム倍率(画角)を制御するカメラ制御装置として機能する。併せて、PC14は、制御プログラムを構成する別のサブプログラムとしての移動体軌跡表示プログラムを実行することで、カメラ12からの撮影映像上に移動体100の軌跡を表示する移動体軌跡表示装置としても機能する。なお、これらの機能を実現するためのPC14の具体的な態様については、後で詳しく説明する。また、PC14にインストールされる制御プログラムは、例えば図示しないCD−ROM(Compact Disc ROM)やDVD(Digital Versatile Disc)等の記憶媒体を介して、或いは、インターネット等の電気通信回線を介して、供給される。さらに、PC14には、カメラ12からの撮影映像を含む各種情報を表示するための情報出力手段としてのディスプレイ16が接続されている。加えて、当該PC14に各種命令を入力するための図示しないマウスやキーボード等の命令入力手段も接続されている。   The PC 14 executes a control program installed in itself, in particular, an automatic tracking program as a subprogram constituting the control program, so that a moving body 100 described later appears in a captured image obtained from the camera 12. The camera 12 functions as a camera control device that controls the pan angle / tilt angle / zoom magnification (view angle) of the camera 12 to automatically track this. In addition, the PC 14 executes a moving object locus display program as another subprogram constituting the control program, thereby displaying a moving object locus display device that displays the locus of the moving object 100 on the captured image from the camera 12. Also works. In addition, the specific aspect of PC14 for implement | achieving these functions is demonstrated in detail later. The control program installed in the PC 14 is supplied via a storage medium such as a CD-ROM (Compact Disc ROM) or DVD (Digital Versatile Disc) (not shown), or via an electric communication line such as the Internet. Is done. Further, the PC 14 is connected to a display 16 as information output means for displaying various types of information including a photographed image from the camera 12. In addition, command input means such as a mouse and a keyboard (not shown) for inputting various commands to the PC 14 are also connected.

この監視システム10によって、今、図2に示すような家200,木300,池400および自動車500が存在する領域が監視される、と仮定する。そして、この監視対象において、図3に示すように、家200の近傍に人間等の移動体100が現れると共に、この移動体100が、同図に矢印600で示すように、当該家200の近傍から木300と池400との間を通って自動車500に向かって移動する、とする。   Assume that the monitoring system 10 is monitoring the area where the house 200, the tree 300, the pond 400 and the automobile 500 are present as shown in FIG. Then, in this monitoring target, as shown in FIG. 3, a moving body 100 such as a human appears in the vicinity of the house 200, and this moving body 100 is in the vicinity of the house 200 as indicated by an arrow 600 in FIG. It is assumed that the vehicle moves from the tree 300 to the pond 400 toward the automobile 500.

この場合、監視対象に移動体100が現れる直前までは、つまり図2に示した状態においては、カメラ12による撮影領域に当該監視対象全体が収まるように、当該カメラ12のパン角/チルト角/ズーム倍率が制御される。言わば、カメラ12は、広角撮影を行う初期状態(ホームポジション)にある。そして、この初期状態にあるカメラ12からの撮影映像が、図4に示すようにディスプレイ16に表示される。   In this case, until just before the moving object 100 appears in the monitoring target, that is, in the state shown in FIG. 2, the pan angle / tilt angle / The zoom magnification is controlled. In other words, the camera 12 is in an initial state (home position) for performing wide-angle shooting. Then, the captured image from the camera 12 in this initial state is displayed on the display 16 as shown in FIG.

続いて、図3に示した如く監視対象に移動体100が現れると、ディスプレイ16に表示される撮影映像上にも、当然に、図5に示す如く当該移動体100が現れる。そして、この撮影映像上の移動体100は、フレーム差分法や背景差分法等の公知の移動体検出法によって検出され、言わばロックオンされる。そして、このロックオンされたことを表現するべく、当該ロックオンされた移動体100を囲む(内接させる)ように、撮影映像上に矩形の枠110が表示される。なお、この矩形枠110は、図5においては破線で示されているが、実際には赤色の実線で示される。勿論、これ以外の態様(色や線図)で当該矩形枠110が表示されてもよい。さらに、この矩形枠110とは別個に、撮影映像上の移動体100の所定位置、例えば重心位置に、当該移動体100の現在位置を表す例えば赤色丸印の現在位置マーク120が表示される。この現在位置マーク120についても、これ以外の態様で表示されてもよい。   Subsequently, when the moving body 100 appears on the monitoring target as shown in FIG. 3, the moving body 100 naturally appears on the captured video displayed on the display 16 as shown in FIG. Then, the moving body 100 on the captured image is detected by a known moving body detection method such as a frame difference method or a background difference method, and is locked-on. A rectangular frame 110 is displayed on the captured image so as to surround (inscribe) the mobile body 100 that is locked on in order to express the fact that the lock is turned on. The rectangular frame 110 is indicated by a broken line in FIG. 5, but is actually indicated by a red solid line. Of course, the rectangular frame 110 may be displayed in other modes (colors and diagrams). Further, separately from the rectangular frame 110, a current position mark 120, for example, a red circle representing the current position of the moving body 100 is displayed at a predetermined position, for example, the center of gravity position of the moving body 100 on the captured image. The current position mark 120 may also be displayed in a manner other than this.

このように撮影映像上で移動体100がロックオンされると、このロックオンされた移動体100がカメラ12によって適当な構図かつ大きさで撮影されるように、当該カメラ12のパン角/チルト角/ズーム倍率が制御され、いわゆるズームアップされる。これにより、図6に示すように、移動体100が適当にズームアップされた撮影映像がディスプレイ16に表示される。また、このズームアップされた撮影映像上でも、矩形枠110と現在位置マーク120とが表示される。なお、矩形枠110の大きさは、ズームアップされる前と後とで移動体100の大きさに応じて変わるが、現在位置マーク120の大きさは、不変である。   In this way, when the moving body 100 is locked on the captured image, the pan angle / tilt of the camera 12 is so captured that the locked-on moving body 100 is captured by the camera 12 with an appropriate composition and size. The angle / zoom magnification is controlled, and so-called zoom-up is performed. As a result, as shown in FIG. 6, a captured image in which the moving body 100 is appropriately zoomed up is displayed on the display 16. The rectangular frame 110 and the current position mark 120 are also displayed on the zoomed-up shot video. Note that the size of the rectangular frame 110 changes according to the size of the moving body 100 before and after zooming up, but the size of the current position mark 120 is unchanged.

そして、図3に矢印600で示した如く移動体100が移動すると、この移動体を追い掛けるように、カメラ12のパン角/チルト角/ズーム倍率が自動的に制御され、つまり当該カメラ12による自動追尾が行われる。これに伴い、ディスプレイ16に表示されるカメラ12からの撮影映像が、図7の(a)〜(l)に示すように推移する。なお、図7(a)は、図6に示したのと同じ映像である。さらに、この時々刻々と推移する撮影映像においても、矩形枠110と現在位置マーク120とが表示される。加えて、特に図7の(b)〜(l)に示すように、現在位置マーク120が辿ってきた過去の位置に、移動体100の軌跡を表す丸印の軌跡マーク130が順次表示されると共に、現在位置マーク120を先頭として各軌跡マーク130を時系列で順次結ぶように、直線状の軌跡線140が付される。詳しくは、カメラ12からの撮影映像は、1秒間に30フレームというフレームレートで更新されるが、この撮影映像がM(M;1以上の整数)フレームずつ更新されるたびに、矩形枠110と現在位置マーク120との表示が改められる。これと同様に、軌跡マーク130と軌跡線140との表示も改められる。   When the moving body 100 moves as indicated by an arrow 600 in FIG. 3, the pan angle / tilt angle / zoom magnification of the camera 12 is automatically controlled so as to follow the moving body, that is, automatically by the camera 12. Tracking is performed. Accordingly, the captured video from the camera 12 displayed on the display 16 changes as shown in (a) to (l) of FIG. FIG. 7A shows the same image as shown in FIG. Further, the rectangular frame 110 and the current position mark 120 are also displayed in the captured video that changes every moment. In addition, as shown in FIGS. 7B to 7L in particular, circular locus marks 130 representing the locus of the moving body 100 are sequentially displayed at past positions that the current position mark 120 has followed. At the same time, a linear trajectory line 140 is attached so that the trajectory marks 130 are sequentially connected in time series with the current position mark 120 as the head. Specifically, the captured video from the camera 12 is updated at a frame rate of 30 frames per second, but each time the captured video is updated by M (M; an integer of 1 or more) frames, the rectangular frame 110 and The display with the current position mark 120 is revised. Similarly, the display of the trajectory mark 130 and the trajectory line 140 is revised.

なお、軌跡マーク130の表示個数Qは、無限(厳密にはカメラ12による撮影可能な領域内に移動体100が存在する限り無限)であってもよいが、本実施形態では、制限されており、例えば最大でQ=10〜20程度とされている。勿論、この値に限らない。また、軌跡マーク130は、新しいものと古いものとで互いに異なる態様で表示され、例えば新しいものほど白っぽい色(高輝度)で表示され、古いものほど黒っぽい色(低輝度)で表示される。   The display number Q of the trajectory marks 130 may be infinite (strictly, as long as the moving body 100 exists in an area that can be photographed by the camera 12), but is limited in this embodiment. For example, Q is about 10 to 20 at the maximum. Of course, it is not limited to this value. The trace mark 130 is displayed in a different manner between the new one and the old one. For example, the new one is displayed in a whitish color (high luminance), and the old one is displayed in a blackish color (low luminance).

撮影映像(厳密にはカメラ12による撮影可能領域内)から移動体100が消えると、当該移動体100に対するロックオンが解除され、カメラ12による自動追尾が終了する。これに伴い、矩形枠110,現在位置マーク120,軌跡マーク130および軌跡線140の表示も終了する。そして、カメラ12は、初期状態に戻る。   When the moving body 100 disappears from the captured image (strictly, within the area that can be captured by the camera 12), the lock-on for the moving body 100 is released, and the automatic tracking by the camera 12 ends. Accordingly, the display of the rectangular frame 110, the current position mark 120, the locus mark 130, and the locus line 140 is also terminated. Then, the camera 12 returns to the initial state.

このように、本実施形態によれば、自動追尾しているカメラ12からの撮影映像上に、移動体100の現在位置を表す現在位置マーク120と、この現在位置マーク120が辿ってきた位置を表す軌跡マーク130と、当該現在位置マーク120を先頭として各軌跡マーク130を結ぶ軌跡線140と、が表示され、つまり移動体100の軌跡が表示される。そして、この移動体100の軌跡から、当該移動体100の移動方向が分かる。また、特に現在位置マーク120および各軌跡マーク130間の距離から、言い換えれば各軌跡線140の長さ寸法から、移動体100の移動速度が分かる。従って、上述した特許文献1および2に開示された従来技術では期待し得ない、より適確かつ効果的さらには斬新な監視が実現される。   As described above, according to the present embodiment, the current position mark 120 representing the current position of the moving body 100 and the position where the current position mark 120 has traced are displayed on the captured image from the camera 12 that is automatically tracking. The trajectory mark 130 to be displayed and the trajectory line 140 connecting the trajectory marks 130 with the current position mark 120 as the head are displayed, that is, the trajectory of the moving body 100 is displayed. And the moving direction of the said mobile body 100 is known from the locus | trajectory of this mobile body 100. FIG. In particular, the moving speed of the moving body 100 can be determined from the distance between the current position mark 120 and each locus mark 130, in other words, from the length dimension of each locus line 140. Therefore, more accurate, effective, and novel monitoring that cannot be expected with the conventional techniques disclosed in Patent Documents 1 and 2 described above is realized.

このような機能を奏するために、本実施形態におけるPC14は、上述した制御プログラムを実行することで、次のような構成となる。   In order to exhibit such a function, the PC 14 in the present embodiment has the following configuration by executing the above-described control program.

即ち、改めて図1を参照して、PC14は、カメラ12からの撮影映像(ビデオ信号)の入力を受け付ける、詳しくは当該撮影映像を構成するフレーム画像の入力を受け付ける、画像入力部22を形成する。この画像入力部22は、カメラ12から入力されるアナログ態様のフレーム画像をデジタル態様に変換する。そして、デジタル態様に変換されたフレーム画像は、出力画像生成手段としての出力画像生成部26に入力される。   That is, referring again to FIG. 1, the PC 14 forms an image input unit 22 that accepts an input of a photographed video (video signal) from the camera 12, specifically accepts an input of a frame image that constitutes the photographed video. . The image input unit 22 converts an analog frame image input from the camera 12 into a digital mode. Then, the frame image converted into the digital form is input to the output image generation unit 26 as output image generation means.

出力画像生成部26は、これに入力されるフレーム画像に移動体100が存在しないときは、当該フレーム画像をそのまま画像出力部26に送る。画像出力部26は、出力画像生成部26からのフレーム画像をアナログ態様に変換する。そして、この画像出力部26によってアナログ態様に変換されたフレーム画像は、外部に出力され、ひいてはディスプレイ16に入力される。これにより、ディスプレイ16に動画像としての撮影映像が表示される。   When the moving body 100 does not exist in the frame image input thereto, the output image generation unit 26 sends the frame image to the image output unit 26 as it is. The image output unit 26 converts the frame image from the output image generation unit 26 into an analog form. Then, the frame image converted into the analog form by the image output unit 26 is output to the outside, and then input to the display 16. As a result, a captured video as a moving image is displayed on the display 16.

さらに、上述の画像入力部22によってデジタル態様に変換されたフレーム画像は、変換式演算手段としての変換式演算部28と、位置検出手段としての移動体検出部30と、にも入力される。このうちの移動体検出部30は、画像入力部22から入力されるフレーム画像に移動体100が現れたときに、これを上述した公知の移動体検出法によって検出すると共に、当該移動体100の重心位置(座標)を求める。そして、求めた重心位置を、カメラ制御部32に伝える。カメラ制御部32は、移動体検出部30から伝えられた移動体100の重心位置に基づいて、当該移動体100をズームアップすると共に、自動追尾するよう、カメラ12のパン角/チルト角/ズーム倍率を制御する。   Further, the frame image converted into the digital form by the image input unit 22 is also input to the conversion formula calculation unit 28 as the conversion formula calculation unit and the moving body detection unit 30 as the position detection unit. Among these, the moving body detection unit 30 detects the moving body 100 when the moving body 100 appears in the frame image input from the image input unit 22 by the known moving body detection method described above. Find the center of gravity (coordinates). Then, the obtained center of gravity position is transmitted to the camera control unit 32. The camera control unit 32 zooms in on the moving body 100 based on the position of the center of gravity of the moving body 100 transmitted from the moving body detection unit 30 and automatically pans / tilts / zooms the camera 12 so as to track automatically. Control the magnification.

また、移動体検出部30によって求められた移動体100の重心位置、言い換えれば当該移動体100の現在位置は、現在位置記憶手段としての後述する現在位置記憶部34に記憶される。加えて、当該移動体検出部30によって移動体100の重心位置が求められたこと、言い換えれば自動追尾が開始されたことが、変換式演算部28に伝えられる。   Further, the center of gravity position of the moving body 100 obtained by the moving body detection unit 30, in other words, the current position of the moving body 100 is stored in a current position storage unit 34, which will be described later, as current position storage means. In addition, the conversion formula calculation unit 28 is informed that the center of gravity of the mobile unit 100 has been obtained by the mobile unit detection unit 30, in other words, that automatic tracking has started.

変換式演算部28は、移動体検出部30から自動追尾が開始されたことを伝えられると、上述したMフレームごと(M−1フレーム置き)にフレーム画像を記憶する。具体的には、当該変換式演算部28は、図示しない2フレーム分の記憶領域を有しており、この2フレーム分の記憶領域に、いわゆるFIFO(First-In/First-Out)方式で、Mフレームごとにフレーム画像を記憶する。そして、最も直近に記憶された最新のフレーム画像、言わば現フレーム画像と、そのMフレーム前に記憶されたフレーム画像、言わば前フレーム画像と、の間で、互いに対応する特徴部分としての特徴点を抽出する。より具体的には、前フレーム画像について、例えば公知のハリス法(ハリス・コーナ・ディテクタ)を用いて、N(N;1以上の整数)個の特徴点を求める。このとき、いわゆる特徴点らしさの高いものから順に、当該N個の特徴点を求める。そして、この前フレーム画像におけるN個の特徴点が現フレーム画像上の何処に位置するのかを、例えば公知のKLT法(Kanade-Lucas
Feature Tracker)を用いて推定する。この結果、前フレーム画像と現フレーム画像との間で互いに対応するN’(N’;1以上の整数)個の特徴点が抽出される。なお、この各フレーム画像間で互いに対応するN’個という特徴点の数は、前フレーム画像について抽出されるN個という特徴点の数以下(N’≦N)である。これは、前フレーム画像について抽出されるN個の特徴点のうち、現フレーム画像上に置き換えられたときに、当該現フレーム画像上から外れるものがあり得るからである。また、推定ミスも、その原因となる。このため、前フレーム画像について抽出される特徴点の数Nは、比較的に多めの例えば数十個〜数百個とされ、概ねN=100〜200が適当とされる。
When the conversion formula calculation unit 28 is informed that the automatic tracking is started from the moving body detection unit 30, the conversion type calculation unit 28 stores the frame image for every M frames (every M-1 frames) described above. Specifically, the conversion formula calculation unit 28 has a storage area for two frames (not shown), and in the storage area for two frames, a so-called FIFO (First-In / First-Out) method is used. A frame image is stored every M frames. Then, feature points as feature portions corresponding to each other between the latest frame image stored most recently, that is, the current frame image, and the frame image stored before the M frame, that is, the previous frame image, are obtained. Extract. More specifically, N (N: integer greater than or equal to 1) feature points are obtained for the previous frame image by using, for example, a known Harris method (Harris Corner Detector). At this time, the N feature points are obtained in descending order of so-called feature point likelihood. Then, where the N feature points in the previous frame image are located on the current frame image, for example, a known KLT method (Kanade-Lucas
Estimate using Feature Tracker). As a result, N ′ (N ′; an integer greater than or equal to 1) feature points corresponding to each other between the previous frame image and the current frame image are extracted. Note that the number of N ′ feature points corresponding to each other between the frame images is equal to or less than the number of N feature points extracted for the previous frame image (N ′ ≦ N). This is because, out of the N feature points extracted for the previous frame image, there is a possibility that when the feature point is replaced on the current frame image, it is out of the current frame image. In addition, estimation errors also cause this. For this reason, the number N of feature points extracted for the previous frame image is relatively large, for example, several tens to several hundreds, and N = 100 to 200 is appropriate.

さらに、変換式演算部28は、上述の各フレーム画像間で互いに対応するN’個の特徴点の位置関係に基づいて、当該前フレーム画像における任意の点の座標Xを現フレーム画像における座標Yに変換するための次の式1で表される座標変換式を求める。なお、この式1は、説明の便宜上、簡素的に表現されたものであり、実際には例えば一般に知られている射影変換式である。また、この式1においては、左辺の座標Yと右辺の座標Xとが、それぞれ当該YおよびXという1つの符号によって表現されているが、実際には2次元の座標値(水平座標値および垂直座標値)を含んでいる。加えて、当該式1は、8個の変換係数を含んでいる。   Further, the conversion formula calculation unit 28 converts the coordinate X of an arbitrary point in the previous frame image to the coordinate Y in the current frame image based on the positional relationship of the N ′ feature points corresponding to each other between the frame images. A coordinate conversion expression expressed by the following expression 1 for converting to is obtained. In addition, this Formula 1 is expressed simply for convenience of explanation, and is actually a generally known projective transformation formula, for example. Further, in this equation 1, the left side coordinate Y and the right side coordinate X are expressed by one symbol Y and X, respectively, but in reality, a two-dimensional coordinate value (horizontal coordinate value and vertical coordinate value). Coordinate value). In addition, the equation 1 includes 8 conversion coefficients.

《式1》
Y=f(X)
<< Formula 1 >>
Y = f (X)

これについてより詳しく説明すると、例えば、今、図8に誇張して示すように、(a)の前フレーム画像におけるX1,X2,…という各特徴点が、(b)の現フレーム画像におけるY1,Y2,…という各特徴点に対応する、とする。そして、この対応の組合せが、全部でN’個ある、とする。変換式演算部28は、これらN’個の組合せについて、前フレーム画像における各特徴点X1,X2,…の座標と、現フレーム画像における各特徴点Y1,Y2,…の座標と、の相互の関係式を、上述の式1に準拠して、次の式2の如く組み立てる。   This will be described in more detail. For example, as shown exaggeratedly in FIG. 8, each feature point X1, X2,... In the previous frame image in (a) is represented by Y1, in the current frame image in (b). It corresponds to each feature point Y2,. It is assumed that there are N ′ combinations in total. For these N ′ combinations, the conversion formula calculation unit 28 calculates the mutual relationship between the coordinates of the feature points X1, X2,... In the previous frame image and the coordinates of the feature points Y1, Y2,. The relational expression is assembled as the following expression 2 in accordance with the above expression 1.

《式2》
Y1=f(X1)
Y2=f(X2)

YN’=f(XN’)
<< Formula 2 >>
Y1 = f (X1)
Y2 = f (X2)
:
YN '= f (XN')

そして、変換式演算部28は、この式2で表されるN’個(組)の座標関係式を用いて、例えば最小2乗法等の適宜の回帰分析法により、上述の式1に含まれる未知数としての8個の変換係数を求める。そして、これらの変換係数が式1に代入されることで、前フレーム画像における座標Xを現フレーム画像における座標Yに変換するための当該式1が求められる。なお、ここでの詳しい説明は省略するが、当該変換係数が式1に代入される際に、それらの妥当性が適宜の要領で確認されることが前提とされてもよい。   Then, the conversion formula calculation unit 28 is included in the above formula 1 by an appropriate regression analysis method such as a least square method using the N ′ (set) coordinate relational expressions represented by the formula 2. Eight conversion coefficients are obtained as unknowns. Then, by substituting these conversion coefficients into Equation 1, Equation 1 for converting the coordinate X in the previous frame image to the coordinate Y in the current frame image is obtained. In addition, although detailed description here is abbreviate | omitted, when the said conversion factor is substituted to Formula 1, it may be assumed that those validity is confirmed in an appropriate way.

また、変換式演算部28は、次の新たなフレーム画像を記憶する際に、言い換えれば現フレーム画像を新たな前フレーム画像とする際に、当該新たな前フレーム画像の特徴点の数N’がNという規定数に満たない(N’<N)場合には、その不足分(=N−N’)を上述したハリス法によって新たに抽出し、追加する。これによって、新たな前フレーム画像についても、N個の特徴点が定められる。ただし、自動追尾が開始された直後は、1つのフレーム画像のみ得られるので、変換式演算部28は、この最初の1フレーム画像を前フレーム画像として記憶すると共に、当該前フレーム画像についてN個の特徴点を抽出するに留め、式1については求めない(厳密には求めることができない)。   Further, when storing the next new frame image, in other words, when the current frame image is used as a new previous frame image, the conversion formula calculation unit 28 sets the number N ′ of feature points of the new previous frame image. Is less than the prescribed number N (N ′ <N), the deficiency (= N−N ′) is newly extracted by the Harris method described above and added. As a result, N feature points are also determined for the new previous frame image. However, immediately after the automatic tracking is started, only one frame image is obtained. Therefore, the conversion formula calculation unit 28 stores the first one frame image as the previous frame image, and N pieces of the previous frame image are stored. The feature points are extracted, and Equation 1 is not obtained (it cannot be obtained strictly).

図1に戻って、変換式演算部28によって上述の如く式1が求められると、この式1は、位置変換手段としての座標変換部36に与えられる。その一方で、上述したように、移動体検出部30によって検出された移動体100の現在位置が現在位置記憶部34に記憶されるが、この現在位置記憶部34に記憶される移動体100の現在位置は、厳密には、上述した変換式演算部28によるMフレームごとというフレーム画像の記憶タイミングに同期して当該Mフレームごとに記憶される。また、この現在位置記憶部34に新たな現在位置が記憶されるたびに、それまで当該現在位置記憶部34に記憶されていた元の現在位置が、Mフレーム前の移動体100の位置を表す言わば前位置として、前位置記憶手段を成す前位置記憶部38に記憶される。座標変換部36は、この前位置記憶手段38から前位置を取得し、この前位置の座標を、変換式演算部28から与えられる式1に基づいて、現フレーム画像における座標に変換する。この座標変換部36による変換後座標は、変換後位置記憶部40に記憶される。   Returning to FIG. 1, when the equation 1 is obtained by the conversion equation calculator 28 as described above, the equation 1 is given to the coordinate converter 36 serving as a position converter. On the other hand, as described above, the current position of the moving body 100 detected by the moving body detection unit 30 is stored in the current position storage unit 34, and the current position of the moving body 100 stored in the current position storage unit 34 is stored. Strictly speaking, the current position is stored for each M frame in synchronization with the storage timing of the frame image for each M frame by the conversion formula calculation unit 28 described above. Each time a new current position is stored in the current position storage unit 34, the original current position stored in the current position storage unit 34 until then represents the position of the moving body 100 before M frames. In other words, it is stored as the previous position in the previous position storage unit 38 that forms the previous position storage means. The coordinate conversion unit 36 acquires the previous position from the previous position storage unit 38, and converts the coordinates of the previous position into coordinates in the current frame image based on Expression 1 given from the conversion expression calculation unit 28. The coordinates after conversion by the coordinate conversion unit 36 are stored in the post-conversion position storage unit 40.

変換後位置記憶部40に記憶された変換後座標は、出力画像生成部24に取り込まれる。併せて、出力画像生成部24は、現在位置記憶部34から現在位置を取得する。また、出力画像生成部24には、上述したように画像入力部22からフレーム画像が入力される。出力画像生成部24は、画像入力部22から入力されるフレーム画像上の、つまり現フレーム画像上の、当該現在位置に、上述した現在位置マーク120を重畳すると共に、当該変換後座標で示される位置に、軌跡マーク130を重畳する。さらに、出力画像生成部24は、これら現在位置マーク120と軌跡マーク130とを結ぶように、軌跡線140をも重畳する。このように現在位置マーク120と軌跡マーク130と軌跡線140とが重畳された現フレーム画像は、出力フレーム画像として、画像出力部26に入力され、ひいてはディスプレイ16に表示される。   The post-conversion coordinates stored in the post-conversion position storage unit 40 are taken into the output image generation unit 24. In addition, the output image generation unit 24 acquires the current position from the current position storage unit 34. Further, the frame image is input from the image input unit 22 to the output image generation unit 24 as described above. The output image generation unit 24 superimposes the above-described current position mark 120 on the current position on the frame image input from the image input unit 22, that is, on the current frame image, and is indicated by the converted coordinates. The locus mark 130 is superimposed on the position. Further, the output image generation unit 24 also superimposes the locus line 140 so as to connect the current position mark 120 and the locus mark 130. The current frame image in which the current position mark 120, the trajectory mark 130, and the trajectory line 140 are superimposed in this manner is input to the image output unit 26 as an output frame image, and is displayed on the display 16 as a result.

なお、自動追尾が開始された直後は、変換後座標が存在しないので、ディスプレイ16には、図6および図7(a)に示した如く現在位置マーク120は表示されるが、軌跡マーク130および軌跡線140は表示されない。そして、当該変換後座標が初めて得られたときに、図7(b)に示した如く現在位置マーク120と共に、1つの軌跡マーク130と1本の軌跡線140とが表示される。   Immediately after the automatic tracking is started, there is no post-conversion coordinate, so that the current position mark 120 is displayed on the display 16 as shown in FIGS. 6 and 7A. The locus line 140 is not displayed. Then, when the converted coordinates are obtained for the first time, one locus mark 130 and one locus line 140 are displayed together with the current position mark 120 as shown in FIG. 7B.

さらに、座標変換部36による変換後座標は、改めて前位置記憶部38に記憶される。詳しくは、この前位置記憶部38に記憶される変換後位置は、現在位置記憶部34経由で記憶される前位置よりもさらに前(過去)の位置として、当該前位置記憶部38に記憶される。そして、座標変換部36は、次回の変換の際に、前位置記憶手段38から全ての前位置を取得し、これら全ての前位置について、当該変換を行う。なお、各前位置には、それぞれの時系列順を表す時系列情報が付属されている。勿論、現在位置にも、当該時系列情報が付属されている。   Further, the coordinates after conversion by the coordinate conversion unit 36 are stored in the previous position storage unit 38 again. Specifically, the post-conversion position stored in the previous position storage unit 38 is stored in the previous position storage unit 38 as a position before (past) the previous position stored via the current position storage unit 34. The In the next conversion, the coordinate conversion unit 36 acquires all previous positions from the previous position storage unit 38 and performs the conversion for all these previous positions. Note that time series information representing each time series order is attached to each previous position. Of course, the time-series information is also attached to the current position.

この結果、図7(c)〜(l)に示した画像が、ディスプレイ16に順次表示される。即ち、移動体100の現在位置に、現在位置マーク120が付されると共に、この現在位置マーク120が辿ってきた各前位置に、軌跡マーク130が付され、さらに、当該現在位置マーク120を先頭として各軌跡マーク130を時系列で結ぶように、軌跡線140が付される。なお、軌跡線140によって結ばれる各軌跡マーク130の順番は、上述の時系列情報に基づく。また、この時系列情報に基づいて、上述の如く新しい軌跡マーク130ほど白っぽい色で表示され、古い軌跡マーク130ほど黒っぽい色で表示される。   As a result, the images shown in FIGS. 7C to 7L are sequentially displayed on the display 16. In other words, the current position mark 120 is attached to the current position of the moving body 100, and the trajectory mark 130 is attached to each previous position that the current position mark 120 has traced. A trajectory line 140 is attached so as to connect the trajectory marks 130 in time series. Note that the order of the trajectory marks 130 connected by the trajectory line 140 is based on the time-series information described above. Also, based on this time series information, as described above, the new trajectory mark 130 is displayed in a whitish color, and the old trajectory mark 130 is displayed in a blackish color.

なお、前位置記憶部38に記憶される移動体100の前位置の個数は、無限ではなく、Q個に制限される。そして、このQ個という記憶個数を超えると、前位置記憶部38に記憶されている前位置は、古いものから順に廃棄される。この結果、ディスプレイ16に表示される軌跡マーク130は、上述の如く当該Q個という個数に制限される。このQ個という前位置の最大記憶個数は、図示しない上述した命令入力手段によって任意に設定可能とされている。また、このように最大記憶個数Qを制限するのではなく、出力画像生成部24によって表示される軌跡マーク130そのものの個数Qを制限してもよい。   Note that the number of front positions of the moving body 100 stored in the front position storage unit 38 is not infinite and is limited to Q. When the number of storages of Q is exceeded, the previous positions stored in the previous position storage unit 38 are discarded in order from the oldest one. As a result, the number of trajectory marks 130 displayed on the display 16 is limited to the number Q as described above. The maximum number of Q stored at the previous position can be arbitrarily set by the above-described command input means (not shown). Further, instead of limiting the maximum storage number Q in this way, the number Q of trajectory marks 130 displayed by the output image generation unit 24 may be limited.

ここで、上述の変換式演算部28を構成するためのPC14(CPU)の具体的な動作について、図9を参照して説明する。   Here, a specific operation of the PC 14 (CPU) for configuring the above-described conversion formula calculation unit 28 will be described with reference to FIG.

同図に示すように、PC14は、自動追尾が開始されると、ステップS1に進み、フレームをカウントするためのカウント値mをm=1とし、言わば初期化する。そして、PC14は、ステップS3に進み、(画像入力部22から)1フレーム画像を取得する。   As shown in the figure, when the automatic tracking is started, the PC 14 proceeds to step S1, sets the count value m for counting the frames to m = 1, and is initialized. Then, the PC 14 proceeds to step S3, and acquires a one-frame image (from the image input unit 22).

さらに、PC14は、ステップS5に進み、上述のステップS3で取得されたフレーム画像が自動追尾開始後に初めて取得されたものであるか否か、つまり当該ステップS3が自動追尾開始後に初めて実行されたか否か、を判断する。このステップS5において、例えば、当該ステップS3が初めて実行された場合、PC14は、ステップS7に進み、当該ステップS3で取得されたフレーム画像を前フレーム画像として記憶する。そして、ステップS9に進み、当該前フレーム画像について、上述したハリス法によりN個の特徴点を抽出する。   Further, the PC 14 proceeds to step S5, and whether or not the frame image acquired in step S3 is acquired for the first time after the start of automatic tracking, that is, whether or not the step S3 is executed for the first time after the start of automatic tracking. To determine. In step S5, for example, when step S3 is executed for the first time, the PC 14 proceeds to step S7, and stores the frame image acquired in step S3 as the previous frame image. In step S9, N feature points are extracted from the previous frame image by the Harris method described above.

ステップS9の実行後、PC14は、ステップS11に進み、mというカウント値と、上述したMというフレーム数を表す値と、を比較する。そして、例えば、mというカウント値がMというフレーム数よりも小さい(m<M)場合、つまりフレーム画像の取得枚数mがMフレームに達しない場合は、ステップS13に進み、当該mというカウント値を1だけインクリメントする。なお、このステップS13は、フレーム画像が1つ取得されるごとに実行される。そして、PC14は、改めてステップS11に戻る。つまり、フレーム画像の取得枚数mがMフレームに達するまで、ステップS11とステップS13とが繰り返される。   After execution of step S9, the PC 14 proceeds to step S11, and compares the count value of m with the value representing the number of frames of M described above. For example, if the count value of m is smaller than the number of frames of M (m <M), that is, if the number m of frame images to be acquired does not reach M frames, the process proceeds to step S13, and the count value of m is set. Increment by one. This step S13 is executed every time one frame image is acquired. Then, the PC 14 returns to step S11 again. That is, step S11 and step S13 are repeated until the number m of frame image acquisitions reaches M frames.

ステップS11において、フレーム画像の取得枚数mがMフレームに達すると(m=M)、PC14は、ステップS15に進む。そして、このステップS15において、自動追尾が終了したか否かを判断し、当該自動追尾が終了すると、この図9に示す一連の動作をも終了する。一方、自動追尾が終了していない場合には、ステップS1に戻る。   In step S11, when the frame image acquisition number m reaches M frames (m = M), the PC 14 proceeds to step S15. In step S15, it is determined whether or not the automatic tracking is finished. When the automatic tracking is finished, the series of operations shown in FIG. 9 is also finished. On the other hand, if the automatic tracking has not ended, the process returns to step S1.

上述のステップS5において、その前のステップS3で取得されたフレーム画像が自動追尾開始後に初めて取得されたものでない場合、PC14は、ステップS17に進む。そして、このステップS17において、当該ステップS3で取得されたフレーム画像を現フレーム画像として記憶する。   In step S5 described above, if the frame image acquired in the previous step S3 is not acquired for the first time after the start of automatic tracking, the PC 14 proceeds to step S17. In step S17, the frame image acquired in step S3 is stored as the current frame image.

さらに、PC14は、ステップS19に進み、上述のステップS9で抽出された前フレーム画像のN個の特徴点が現フレーム画像上の何処に位置するのかを、KLT法によって推定する。なお、この推定された現フレーム画像上の特徴点の数N’は、前フレーム画像上で抽出された特徴点の数N以下(N’≦N)であることは、上述した通りである。   Further, the PC 14 proceeds to step S19 and estimates where the N feature points of the previous frame image extracted in step S9 described above are located on the current frame image by the KLT method. As described above, the estimated number N ′ of feature points on the current frame image is equal to or less than the number N of feature points extracted on the previous frame image (N ′ ≦ N).

ステップS19の実行後、PC14は、ステップS21に進み、前フレーム画像と現フレーム画像との間で互いに対応するN’個の特徴点の組合せについて、上述した式2の座標関係式を組み立てる。そして、ステップS23に進み、これらN’個の座標関係式を用いた最小2乗法(またはこれ以外の適宜の回帰分析法)により、前フレーム画像における任意の座標Xを前フレーム画像における座標Yに変換するための上述した式1の座標変換式を求める。この式1の座標変換式は、座標変換部36に与えられ、当該座標変換部36による座標変換処理に用いられる。   After execution of step S19, the PC 14 proceeds to step S21, and assembles the coordinate relational expression of Expression 2 described above for the combination of N ′ feature points corresponding to each other between the previous frame image and the current frame image. In step S23, an arbitrary coordinate X in the previous frame image is changed to a coordinate Y in the previous frame image by the least square method using these N ′ coordinate relational expressions (or any other appropriate regression analysis method). The coordinate conversion formula of the above-described formula 1 for conversion is obtained. The coordinate conversion formula of Formula 1 is given to the coordinate conversion unit 36 and is used for coordinate conversion processing by the coordinate conversion unit 36.

そして、PC14は、ステップS25に進み、現フレーム画像における特徴点の数N’と前フレーム画像における特徴点の数Nとを比較する。このステップS25において、例えば、現フレーム画像における特徴点の数N’が前フレーム画像における特徴点の数Nよりも小さい場合、つまり次に前フレーム画像となる当該現フレーム画像における特徴点の数N’がNという規定数に満たない(N’<N)場合は、ステップS27に進む。そして、このステップS27において、特徴点の不足分(=N−N’)をハリス法によって追加抽出した後、ステップS29に進む。一方、ステップS25において、現フレーム画像における特徴点の数N’が規定数Nを満たす(N’=N)場合は、ステップS27をスキップして、直接ステップS29に進む。   In step S25, the PC 14 compares the number N ′ of feature points in the current frame image with the number N of feature points in the previous frame image. In this step S25, for example, when the number N ′ of feature points in the current frame image is smaller than the number N of feature points in the previous frame image, that is, the number N of feature points in the current frame image that becomes the next frame image next. If 'is less than the prescribed number N (N' <N), the process proceeds to step S27. In step S27, the shortage of feature points (= N−N ′) is additionally extracted by the Harris method, and then the process proceeds to step S29. On the other hand, if the number N ′ of feature points in the current frame image satisfies the specified number N (N ′ = N) in step S25, step S27 is skipped and the process proceeds directly to step S29.

ステップS29において、PC14は、現フレーム画像を前フレーム画像として記憶し直す。これに伴い、これまでの前フレーム画像は、廃棄される。そして、このステップS29の実行後、ステップS11に進む。   In step S29, the PC 14 stores the current frame image as the previous frame image again. Accordingly, the previous previous frame image is discarded. And after execution of this step S29, it progresses to step S11.

このようにPC14が動作することによって、言わばソフトウェア的に変換式演算部28が構成される。   By operating the PC 14 in this way, the conversion formula calculation unit 28 is configured in software.

なお、本実施形態においては、図7に示したように、ディスプレイ16の画面全体に撮影映像が表示されるようにしたが、これに限らない。例えば、図10に示すように、当該撮影映像が1フレームずつサムネイル的に縮小された縮小画像が複数フレーム分にわたって並んで表示されるようにしてもよい。因みに、この図10は、ディスプレイ16の画面の左側から右側に向かって4つの縮小画像が順番に表示されると共に、この4つの縮小画像の列がディスプレイ16の画面の上方から下方に向かって3段に表示される例、つまり合計12フレーム分の縮小画像が一括表示される例、を示す。また、各縮小画像の下方には、それぞれのフレーム番号(更新順)が付されており、13フレーム以降の各フレームの縮小画像は、表示中の各縮小画像をフレーム番号の小さいものから順に上書きするように表示される。このような表示態様によれば、ディスプレイ16の画面全体に撮影映像が表示される態様では認識し難い移動体100の動き等が認識し易くなり、より適確かつ効果的さらには斬新な監視の実現に貢献するものと期待される。勿論、12フレーム分の縮小画像に限らず、これ以外の複数フレーム分の縮小画像が、一括表示されてもよい。また、(Mフレームごとに順次生成される)全ての出力フレーム画像に基づく縮小画像を表示させるのではなく、例えば当該出力フレーム画像をP(P;1以上の整数)個置きに取り出し、このP個置きに取り出された出力フレーム画像に基づく縮小画像のみを表示させてもよい。   In the present embodiment, as shown in FIG. 7, the captured video is displayed on the entire screen of the display 16, but the present invention is not limited to this. For example, as shown in FIG. 10, reduced images obtained by reducing the captured video in a thumbnail manner frame by frame may be displayed side by side over a plurality of frames. Incidentally, in FIG. 10, four reduced images are displayed in order from the left side to the right side of the screen of the display 16, and a row of the four reduced images is 3 from the upper side to the lower side of the screen of the display 16. An example displayed in a row, that is, an example in which reduced images for a total of 12 frames are collectively displayed is shown. Each frame number (update order) is attached below each reduced image, and the reduced images of each frame after the 13th frame are overwritten in order from the smallest frame number to the reduced image being displayed. Is displayed. According to such a display mode, it becomes easy to recognize the movement of the moving body 100 that is difficult to recognize in the mode in which the captured image is displayed on the entire screen of the display 16, and more accurate, effective, and novel monitoring. It is expected to contribute to realization. Of course, not only the reduced images for 12 frames, but also reduced images for a plurality of frames other than this may be displayed collectively. Further, instead of displaying reduced images based on all output frame images (generated sequentially for each M frame), for example, the output frame images are taken out every P (P; an integer of 1 or more), and this P Only a reduced image based on the output frame image that is taken out individually may be displayed.

さらに、図11に示すように、カメラ12が初期状態にあるときの撮影映像、例えば自動追尾が開始される直前のフレーム画像、を基準の画像とし、この基準画像上に、現在位置マーク120,軌跡マーク130および軌跡線140が付され、当該基準画像がディスプレイ16に表示されるようにしてもよい。この場合、自動追尾中のカメラ12から順次得られるフレーム画像(つまり現フレーム画像)における移動体100の位置が、上述したMフレームごとに求められる。そして、この現フレーム画像上の移動体100の現在位置座標が、基準画像(つまり初期状態時のフレーム画像)上の座標に変換されると共に、この変換後の座標位置に、現在位置マーク120が付される。併せて、過去の変換後座標位置に、軌跡マーク130が付される。さらに、これら現在位置マーク120および軌跡マーク130間を結ぶように、軌跡線140が付される。加えて、現フレーム画像全体または当該現フレーム画像のうちの少なくとも移動体100と矩形枠100とを含む部分が、いわゆるモザイキング処理によって、基準画像上に重畳される。これにより、移動体100および矩形枠110についても、広角な基準画像上に表示され、当該移動体100の推移が別の観点から認識し易くなるものと期待される。このモザイキング処理は、現フレーム画像における重畳対象部分の各点の座標が基準画像上の座標に変換されると共に、この基準画像上の当該変換後の各座標位置に現フレーム画像における各対応点が重畳されることで、実現される。   Furthermore, as shown in FIG. 11, a captured image when the camera 12 is in an initial state, for example, a frame image immediately before the start of automatic tracking is used as a reference image, and the current position mark 120, The locus mark 130 and the locus line 140 may be attached, and the reference image may be displayed on the display 16. In this case, the position of the moving body 100 in the frame image (that is, the current frame image) sequentially obtained from the camera 12 during automatic tracking is obtained for each M frame described above. Then, the current position coordinates of the moving body 100 on the current frame image are converted into coordinates on the reference image (that is, the frame image in the initial state), and the current position mark 120 is placed at the converted coordinate position. Attached. In addition, a locus mark 130 is added to the past converted coordinate position. Further, a locus line 140 is attached so as to connect the current position mark 120 and the locus mark 130. In addition, the entire current frame image or a portion of the current frame image including at least the moving body 100 and the rectangular frame 100 is superimposed on the reference image by so-called mosaicing processing. Accordingly, the moving body 100 and the rectangular frame 110 are also displayed on the wide-angle reference image, and it is expected that the transition of the moving body 100 can be easily recognized from another viewpoint. In this mosaicing process, the coordinates of each point of the superimposition target portion in the current frame image are converted into coordinates on the reference image, and each corresponding point in the current frame image is converted to each coordinate position on the reference image after the conversion. This is realized by superimposing.

また、このモザイキング処理を利用して、図11における軌跡マーク130および軌跡線140に代えて、図12に示すように、自動追尾中に得られる移動体100の画像が、基準画像上に重畳されてもよい。即ち、Mフレームごとに現フレーム画像のうちの移動体100を含む部分が切り出され、この切り出された部分が、基準画像上に重畳されてもよい。ただし、この場合、重畳される画像が、例えば図13に一点鎖線150で示すようなサイズを持つ、とすると、当該重畳画像150のうちの古いものが新しいものによって上書きされ、同図に斜線模様160で示す如く陰となって消えてしまう部分が生じることがある。これを回避するために、例えば重畳画像150のサイズを小さくしたり、上述したMフレームという言わば重畳周期を長くしたりする等の適宜の工夫を講ずる必要がある。   Further, using this mosaicing process, instead of the locus mark 130 and the locus line 140 in FIG. 11, as shown in FIG. 12, the image of the moving body 100 obtained during automatic tracking is superimposed on the reference image. May be. That is, a portion including the moving body 100 in the current frame image may be cut out for each M frame, and the cut out portion may be superimposed on the reference image. However, in this case, if the image to be superimposed has a size as shown by a one-dot chain line 150 in FIG. 13, for example, the old one of the superimposed images 150 is overwritten by the new one, and the hatched pattern in FIG. As indicated by 160, there may be a portion that disappears in the shade. In order to avoid this, it is necessary to take appropriate measures such as reducing the size of the superimposed image 150 or increasing the superposition cycle, that is, the above-described M frame.

勿論、基準画像は、初期状態時のフレーム画像に限らず、任意のフレーム画像であってもよい。   Of course, the reference image is not limited to the frame image in the initial state, and may be an arbitrary frame image.

加えて、上述の如く任意のフレーム画像を基準画像としてこれに自動追尾中のフレーム画像の一部を重畳するのではなく、当該自動追尾中のフレーム画像そのものをモザイキング処理により適宜に貼り合わせた画像を表示してもよい。そうするには、例えば図14に示すように、初期状態時のフレーム画像と同じ座標系が設定された無地の言わばホワイトカンバス的な基準画像700が、用意される。そして、この基準画像700上に、Mフレームごとの現フレーム画像における移動体100を含む部分150が、重畳される。この場合、各重畳画像150が連続する(重なり合う)ように、かつ、家200等の背景が適宜に表示されるように、当該重畳画像150のサイズが定められる。そして、この場合も、図13を参照しながら説明したのと同様に、陰160が生じることがあるので、この陰160が可能な限り目立たないようにすることが、必要になる。いずれにしても、移動体100の推移が認識し易い表示とすることが、肝要である。   In addition, as described above, an arbitrary frame image is used as a reference image, and a part of the frame image that is being automatically tracked is not superimposed on the image, but the frame image that is being automatically tracked is appropriately pasted by mosaic processing. May be displayed. To do so, for example, as shown in FIG. 14, a plain so-called white canvas-like reference image 700 in which the same coordinate system as the frame image in the initial state is set is prepared. A portion 150 including the moving body 100 in the current frame image for each M frame is superimposed on the reference image 700. In this case, the size of the superimposed image 150 is determined so that the superimposed images 150 are continuous (overlapped) and the background of the house 200 or the like is appropriately displayed. In this case as well, as described with reference to FIG. 13, the shade 160 may be generated. Therefore, it is necessary to make the shade 160 as inconspicuous as possible. In any case, it is important to display the transition of the moving body 100 so that it can be easily recognized.

本実施形態においては、現在位置マーク120の他に、軌跡マーク130と軌跡線140とが表示されるようにしたが、これに限らない。例えば、当該軌跡マーク130と軌跡線140との一方のみが表示されてもよい。また、軌跡マーク130については、新しいものほど白っぽく表示され、古いものほど黒っぽく表示されるようにしたが、これとは逆であってもよいし、虹色の如く異なる色彩が付されてもよい。勿論、全ての軌跡マーク130が同じ態様で表示されてもよい。加えて、移動体100の移動方向が分かるように、矢印等によって当該軌跡マーク130が表現されてもよい。そして、矩形枠110については、表示されなくてもよい。   In the present embodiment, the trajectory mark 130 and the trajectory line 140 are displayed in addition to the current position mark 120, but the present invention is not limited to this. For example, only one of the locus mark 130 and the locus line 140 may be displayed. In addition, the locus mark 130 is displayed as whitish as it is new, and is displayed as dark as the old one, but it may be reversed, or a different color such as rainbow may be added. . Of course, all the trajectory marks 130 may be displayed in the same manner. In addition, the trajectory mark 130 may be expressed by an arrow or the like so that the moving direction of the moving body 100 can be understood. The rectangular frame 110 may not be displayed.

併せて、本実施形態では、前フレーム画像の特徴点をハリス法によって求めることとしたが、これに限らない。例えば、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)法等の他のアルゴリズムを用いて、当該特徴点を抽出してもよい。   In addition, in the present embodiment, the feature point of the previous frame image is obtained by the Harris method, but the present invention is not limited to this. For example, the feature points may be extracted using another algorithm such as a SIFT (Scale Invariant Feature Transform) method.

さらに、前フレーム画像の特徴点が現フレーム画像上の何処に位置するのかをKLT法によって推定することで、これら前フレーム画像と現フレーム画像との間で互いに対応する特徴点を抽出することとしたが、これに限らない。例えば、KLT法に代えて、テンプレートマッチング法等の他のアルゴリズムを用いて、前フレーム画像の特徴点の動きを推定してもよい。また、特徴点の移動を推定するのではなく、前フレーム画像と現フレーム画像との間で互いに対応する特徴点を、それらの類似度に基づいて抽出する適宜のアルゴリズムを用いてもよい。そして、特徴点に限らず、例えば線や面等の或る程度の範囲を持つ特徴部分を抽出してもよい。   Furthermore, by extracting the feature points corresponding to each other between the previous frame image and the current frame image by estimating where the feature points of the previous frame image are located on the current frame image by the KLT method; However, it is not limited to this. For example, instead of the KLT method, the motion of the feature point of the previous frame image may be estimated using another algorithm such as a template matching method. Further, instead of estimating the movement of feature points, an appropriate algorithm for extracting feature points corresponding to each other between the previous frame image and the current frame image based on their similarity may be used. Further, not only the feature points but also feature portions having a certain range such as lines and surfaces may be extracted.

また、本実施形態では、座標変換部36による変換後座標が改めて前位置記憶部38に記憶されると共に、この前位置記憶部38に記憶された変換後座標を含む全ての前位置が座標変換部36による次回の変換の際に当該変換の対象とされることで、結果的に最大Q個の軌跡マーク130が表示されるようにしたが、これに限らない。例えば、次のような構成が採用されてもよい。即ち、変換式演算部28は、現フレーム画像を記憶するための1フレーム分の記憶領域と、過去Qフレーム分の前フレーム画像を記憶するための当該Qフレーム分の記憶領域と、を有するものとする。そして、これら合計[Q+1]フレーム分の記憶領域に、上述したFIFO方式で、Mフレームごとにフレーム画像が記憶されると共に、当該[Q+1]フレーム分のフレーム画像のうち、現フレーム画像と、それぞれの前フレーム画像と、の間で、式1に示した座標変換式が求められ、この座標変換式が、座標変換部36に与えられる。併せて、それぞれの前フレーム画像における移動体100の位置座標、つまり当該それぞれの前フレーム画像が現フレーム画像であったときに移動体検出部30によって検出された移動体100の位置座標が、現在位置記憶部34経由で前位置記憶部38に記憶され、ひいては座標変換部36に取り込まれる。座標変換部36は、それぞれの前フレーム画像における移動体100の位置座標を、それぞれに対応する式1の座標変換式を用いて、現フレーム画像における座標に変換する。そして、各変換後座標は、変換後位置記憶部40を経て出力画像生成部24に与えられる。出力画像生成部24は、画像入力部22から入力される現フレーム画像上の当該座標変換部36から与えられるそれぞれの変換後座標の位置に、軌跡マーク130を付する。この結果、最大Q個の軌跡マーク130が表示される。なお、この場合も、移動体100の現在位置に、現在位置マーク120が付されると共に、この現在位置マーク120を先頭として各軌跡マーク130を時系列で結ぶように、軌跡線140が付されるようにする。   In the present embodiment, the coordinates after conversion by the coordinate conversion unit 36 are stored again in the previous position storage unit 38, and all the previous positions including the converted coordinates stored in the previous position storage unit 38 are coordinate converted. Although the maximum number Q of trajectory marks 130 is displayed as a result of being subjected to the conversion at the time of the next conversion by the unit 36, the present invention is not limited to this. For example, the following configuration may be employed. That is, the conversion formula calculation unit 28 has a storage area for one frame for storing the current frame image and a storage area for the Q frame for storing the previous frame image for the past Q frames. And Then, in the storage area for the total [Q + 1] frames, a frame image is stored for each M frames by the above-described FIFO method, and among the frame images for the [Q + 1] frames, The coordinate conversion equation shown in Equation 1 is obtained between the previous frame image and the coordinate conversion equation 36. In addition, the position coordinates of the moving body 100 in each previous frame image, that is, the position coordinates of the moving body 100 detected by the moving body detection unit 30 when each previous frame image is the current frame image, It is stored in the previous position storage unit 38 via the position storage unit 34 and is then taken into the coordinate conversion unit 36. The coordinate conversion unit 36 converts the position coordinates of the moving body 100 in each previous frame image into the coordinates in the current frame image using the corresponding coordinate conversion expression of Expression 1. Each post-conversion coordinate is provided to the output image generation unit 24 via the post-conversion position storage unit 40. The output image generation unit 24 attaches a trajectory mark 130 to each post-conversion coordinate position given from the coordinate conversion unit 36 on the current frame image input from the image input unit 22. As a result, a maximum of Q trajectory marks 130 are displayed. In this case as well, a current position mark 120 is attached to the current position of the mobile object 100, and a locus line 140 is attached so as to connect each locus mark 130 in time series with the current position mark 120 as the head. So that

本実施形態における上述のMフレームという言わば現在位置マーク120や軌跡マーク130等の更新周期は、任意に設定可能である。例えば、このフレーム数Mが小さいほど、現在位置マーク120および各軌跡マーク130相互の間隔が狭くなる。一方、当該フレーム数Mが大きいほど、同間隔が広くなる。このフレーム数Mは、上述した軌跡マーク130の表示個数Qと共に、移動体100の動きやカメラ12による撮影条件等の諸状況に応じて、適宜に設定される。   In other words, the update cycle of the current position mark 120, the trajectory mark 130, and the like can be arbitrarily set. For example, the smaller the number of frames M, the narrower the distance between the current position mark 120 and each trajectory mark 130. On the other hand, the larger the number M of frames, the wider the interval. The number M of frames is appropriately set according to various conditions such as the movement of the moving body 100 and the shooting conditions by the camera 12 together with the display number Q of the trajectory marks 130 described above.

加えて、上述の式1(および式2)の座標変換式は、射影変換式であるとしたが、これに限らない。例えば、公知のサイ(R.Y.Tsai)法に基づく座標変換式等の他の変換式が、採用されてもよい。   In addition, the coordinate conversion expression of the above-described expression 1 (and expression 2) is a projective conversion expression, but is not limited thereto. For example, other conversion formulas such as a coordinate conversion formula based on the known R.Y.Tsai method may be employed.

そして、本実施形態においては、前フレーム画像と現フレーム画像との間で互いに対応する特徴点を抽出すると共に、この特徴点相互の位置関係から式1の座標変換式を求めることとしたが、これに限らない。例えば、カメラ12からパン角/チルト角/ズーム倍率を含むパラメータを取得して、これらのパラメータから当該カメラ12の動きを認識し、ひいては式1の座標関係式を求めてもよい。また、ジャイロセンサ等の外部の検出手段を用いることで、カメラ12の動きを認識し、ひいては当該式1を求めてもよい。   In the present embodiment, feature points corresponding to each other between the previous frame image and the current frame image are extracted, and the coordinate conversion formula of Formula 1 is obtained from the positional relationship between the feature points. Not limited to this. For example, parameters including the pan angle / tilt angle / zoom magnification may be acquired from the camera 12, the movement of the camera 12 may be recognized from these parameters, and the coordinate relational expression of Expression 1 may be obtained. Further, by using an external detection means such as a gyro sensor, the movement of the camera 12 may be recognized, and the equation 1 may be obtained.

さらに、カメラ12の設置位置は不変であるのが望ましいが、車載用途等のような可変環境においても、本発明を適用することができる。   Furthermore, it is desirable that the installation position of the camera 12 be unchanged, but the present invention can also be applied in a variable environment such as in-vehicle use.

本実施形態では、PC14によって、カメラ制御装置および移動体軌跡表示装置を実現することとしたが、これに限らない。例えば、PC14に代えて、専用のカメラ制御装置および移動体軌跡表示装置を構成してもよい。また、カメラ12がCPUを内蔵するコンビネーションカメラである場合には、このコンビネーションカメラ自体に当該カメラ制御装置および移動体軌跡表示装置としての機能を搭載してもよい。   In the present embodiment, the camera control device and the moving body trajectory display device are realized by the PC 14, but the present invention is not limited to this. For example, instead of the PC 14, a dedicated camera control device and a moving body trajectory display device may be configured. Further, when the camera 12 is a combination camera with a built-in CPU, the function as the camera control device and the moving object locus display device may be mounted on the combination camera itself.

10 監視システム
12 カメラ
14 PC
16 ディスプレイ
24 出力画像生成部
26 画像出力部
28 変換式演算部
30 移動体検出部
34 現在位置記憶部
36 座標変換部
38 前位置記憶部
10 surveillance system 12 camera 14 PC
DESCRIPTION OF SYMBOLS 16 Display 24 Output image generation part 26 Image output part 28 Conversion formula calculating part 30 Moving body detection part 34 Current position memory | storage part 36 Coordinate transformation part 38 Previous position memory | storage part

Claims (4)

撮影領域が可変の撮影手段によって順次得られる複数のフレーム画像で構成される映像に移動体の軌跡を表示する移動体軌跡表示装置であって、
上記複数のフレーム画像それぞれにおける上記移動体の位置を検出する位置検出手段と、
上記位置検出手段による検出位置を最新の上記フレーム画像における位置に変換する位置変換手段と、
上記最新のフレーム画像の上記位置変換手段による変換後位置に上記移動体のシンボルを重畳して出力画像を生成する出力画像生成手段と、
を具備する、移動体軌跡表示装置。
A moving body trajectory display device that displays a trajectory of a moving body on a video composed of a plurality of frame images sequentially obtained by photographing means having a variable photographing area,
Position detecting means for detecting the position of the moving body in each of the plurality of frame images;
Position conversion means for converting the detection position by the position detection means into a position in the latest frame image;
Output image generation means for generating an output image by superimposing the symbol of the moving object on the position after the conversion by the position conversion means of the latest frame image;
A moving body trajectory display device comprising:
上記位置検出手段による検出位置に基づいて上記複数のフレーム画像それぞれにおける上記移動体を含む部分を特定する特定手段をさらに備え、
上記出力画像生成手段は上記特定手段によって特定された上記部分の画像を上記シンボルとして重畳する、
請求項1に記載の移動体軌跡表示装置。
A specifying unit that specifies a portion including the moving body in each of the plurality of frame images based on a detection position by the position detection unit;
The output image generating means superimposes the image of the portion specified by the specifying means as the symbol;
The moving body locus | trajectory display apparatus of Claim 1.
上記出力画像生成手段は上記複数のフレーム画像の時系列順に応じて該複数のフレーム画像それぞれに対応する上記シンボルの表示態様を変化させる、
請求項1または2に記載の移動体軌跡表示装置。
The output image generation means changes the display mode of the symbol corresponding to each of the plurality of frame images according to the time series order of the plurality of frame images.
The moving body locus | trajectory display apparatus of Claim 1 or 2.
撮影領域が可変の撮影手段によって順次得られる複数のフレーム画像で構成される映像に移動体の軌跡を表示するための移動体軌跡表示プログラムであって、
上記複数のフレーム画像それぞれにおける上記移動体の位置を検出する位置検出手順と、
上記位置検出手順による検出位置を最新の上記フレーム画像における位置に変換する位置変換手順と、
上記最新のフレーム画像の上記位置変換手順による変換後位置に上記移動体のシンボルを重畳して出力画像を生成する出力画像生成手順と、
をコンピュータに実行させる、移動体軌跡表示プログラム。
A moving object trajectory display program for displaying a trajectory of a moving object on a video composed of a plurality of frame images obtained sequentially by a photographing means whose imaging area is variable,
A position detection procedure for detecting the position of the moving body in each of the plurality of frame images;
A position conversion procedure for converting the position detected by the position detection procedure into a position in the latest frame image;
An output image generation procedure for generating an output image by superimposing the symbol of the moving body on a position after conversion by the position conversion procedure of the latest frame image;
A moving object trajectory display program that causes a computer to execute.
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