JP2012159958A - 移動物体追跡装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】位置予測部51は複数の物体について現時刻における候補位置を過去位置から予測する。存在度算出部52は、注目物体に対して、複数の物体のうち当該注目物体を除いた他物体の候補位置の分布範囲に当該他物体の存在蓋然性を表す存在度を設定する。物体位置判定部53は、注目時刻の画像と、物体の画像特徴を抽出するための参照情報との対比により当該画像において注目物体の候補位置と対応する部分から注目物体の画像特徴が抽出される度合いに応じた評価値を当該候補位置に設定された存在度に応じて低めて算出し、当該候補位置の評価値から当該注目物体の移動先位置を判定する。
【選択図】図1
Description
図1は、実施形態に係る移動物体追跡装置1のブロック構成図である。移動物体追跡装置1は、撮像部2、設定入力部3、記憶部4、制御部5及び出力部6を含んで構成される。撮像部2、設定入力部3、記憶部4及び出力部6は制御部5に接続される。
(A1)本方法は予測位置42から個別存在度マップを作成する方法である。存在度算出部52は、作成対象の移動物体の予測位置42を記憶部4から読み出して本方法により当該移動物体の個別存在度を算出する。本方法は各予測位置に対して未だ尤度が算出されていない状態で用いることができる。図5は本方法による個別存在度マップの作成例を説明する模式図である。作成対象の移動物体の各予測位置(図5(a)にて基準平面100上に示す小円の中心)に対して、当該予測位置を平均値μとし、3σが移動物体の幅の2分の1(W/2)と合致する分散値σ2を設定した二次元正規分布の確率密度関数(図5(b)の山型の関数)を作成する。存在度として有意な値は移動物体の大きさと対応する範囲内に設定される。そして、これらの二次元正規分布をそれぞれ重み1.0で加算合成して得られる関数の各XY座標における出力値をそれらの最大値で除する正規化を行い、その正規化後の各XY座標における値を作成対象の移動物体の個別存在度マップと定義する。図5(c)にて基準面100に示す雲形の領域は、作成対象の移動物体の各予測位置に対する二次元正規分布の3σの範囲であり、個別存在度が実質的に設定される範囲に相当する。また、図5(d)は図5(c)の一点鎖線に沿った個別存在度の変化を示す模式的なグラフである。
(A2)本方法は物体位置43から個別存在度マップを作成する方法である。存在度算出部52は、作成対象の移動物体の物体位置43を記憶部4から読み出して本方法により当該移動物体の個別存在度を算出する。作成対象の移動物体の物体位置を平均値μとし、3σが移動物体の幅の2分の1(W/2)と合致する分散値σ2を設定した二次元正規分布の確率密度関数を作成する。存在度として有意な値は移動物体の大きさと対応する範囲内に設定される。そして当該関数の各XY座標における出力値を作成対象の移動物体の個別存在度マップと定める。
L(X,Y)=L0(X,Y)−P(X,Y) ・・・(1)
L(X,Y)=L0(X,Y)×{1−P(X,Y)} ・・・(2)
(1)各移動物体の過去の物体位置における非隠蔽領域から抽出された特徴量を当該移動物体の参照情報として記憶部4に記憶する。予測位置が現に移動物体が存在する位置に近いほど背景や他の移動物体の特徴量が混入しなくなるため、非隠蔽領域から抽出された特徴量と参照情報との類似度は高くなり、一方、遠ざかるほど類似度は低くなりやすい。そこで、監視画像から非隠蔽領域内の特徴量を抽出し、抽出された特徴量と参照情報との類似度を算出する。ここでの特徴量として例えば、エッジ分布、色ヒストグラム又はこれらの両方など、種々の画像特徴量を利用することができる。
(2)変化画素抽出部50により抽出された変化画素に非隠蔽領域を重ね合わせ、変化画素が非隠蔽領域に含まれる割合(包含度)を求める。包含度は、予測位置が現に移動物体が存在する位置に近いほど高くなり、遠ざかるほど低くなりやすい。
(3)監視画像における非隠蔽領域の輪郭に対応する部分からエッジを抽出する。予測位置が現に移動物体が存在する位置に近いほど、非隠蔽領域の輪郭がエッジ位置と一致するため、エッジの抽出度(例えば抽出されたエッジ強度の和)は高くなり、一方、遠ざかるほど抽出度は低くなりやすい。
(1)移動物体ごとに、尤度を重みとする予測位置の重み付け平均値を算出し、これを当該移動物体の物体位置とする。
(2)移動物体ごとに、最大の尤度が算出された予測位置を求め、これを物体位置とする。
(3)移動物体ごとに、予め設定された尤度閾値以上の尤度が算出された予測位置の平均値を算出し、これを物体位置とする。ここで、尤度閾値>尤度下限値である。
次に、移動物体追跡装置1の追跡動作を説明する。図8は移動物体追跡装置1の追跡処理の概略のフロー図である。
(A3)移動物体ごとに予測位置の分布を関数近似し、当該関数でXY座標の各位置での個別存在度を算出する。具体的には、存在度算出部52は、移動物体ごとに予測位置の平均値と分散を算出し、算出された平均値及び分散を設定した二次元正規分布の確率密度関数で予測位置の分布を近似する。そして、監視空間の各位値での当該関数の値を各位置における当該物体の個別存在度として設定する。図10はこの予測位置の分布を二次元正規分布で近似した様子を示す模式図であり、XY平面上の多数の小円がそれぞれ予測位置を示し、二次元正規分布(平均値μ,分散値σ2)を平均位置μにてP軸方向のピークを有する山型の形状と、3σの範囲を示すXY面上の円とで表している。この方法は(A1)と比べると複雑な形状を表現できないため精度は低くなるが、処理量が少ないため高速処理が可能である。
(A4)上記(A1)の各予測位置に対応する二次元正規分布に対し、重みωとして当該予測位置の尤度を付与する。そして各予測位置に設定された二次元正規分布それぞれを当該尤度で重み付け加算した合成関数を、作成対象の移動物体について物体位置から作成した個別存在度マップとして用いる。このとき存在度算出部52は全個別存在度の最大値で各個別存在度を除して正規化を行う。
(A5)処理対象の移動物体の各予測位置を尤度で重み付けし、当該重み付きの予測位置を用いた平均値及び分散を算出し、算出された平均値及び分散を設定した二次元正規分布の関数を個別存在度マップとする。
Claims (5)
- 所定の空間を撮影した時系列の画像を用いて、前記空間内を移動する複数の物体を追跡する移動物体追跡装置であって、
注目時刻より過去における前記各物体の過去位置の情報、及び前記物体の画像特徴を抽出するための参照情報を記憶する記憶部と、
前記過去位置から前記各物体の前記注目時刻における移動先の候補位置を予測する位置予測部と、
前記各物体を注目物体とし、前記複数の物体のうち当該注目物体を除いた他物体の前記候補位置の分布範囲に前記他物体の存在蓋然性を表す存在度を設定する存在度設定部と、
前記注目時刻の前記画像と前記参照情報との対比により当該画像において前記注目物体の前記候補位置と対応する部分から前記画像特徴が抽出される度合いに応じた評価値を当該候補位置に設定された前記存在度に応じて低めて算出し、当該候補位置の前記評価値から当該注目物体の移動先位置を判定する物体位置判定部と、
を備えたことを特徴とする移動物体追跡装置。 - 請求項1に記載の移動物体追跡装置において、
前記位置予測部は、前記物体ごとに前記候補位置を複数予測し、
前記存在度設定部は、前記他物体の前記候補位置それぞれを中心とし当該他物体の大きさを有する各範囲に当該他物体の存在蓋然性を表す存在度関数を設定し、当該存在度関数の値を前記空間内の位置ごとに加算して前記存在度を算出すること、
を特徴とする移動物体追跡装置。 - 請求項2に記載の移動物体追跡装置において、
前記存在度設定部は、前記物体位置判定部により前記評価値が算出された候補位置の前記存在度関数に当該評価値に応じた重み付けをして前記存在度を算出すること、を特徴とする移動物体追跡装置。 - 請求項1に記載の移動物体追跡装置において、
前記存在度設定部は、前記他物体のうち前記物体位置判定部により前記移動先位置が判定されたものについては当該他物体の前記候補位置の代わりに前記判定された移動先位置を用いて前記存在度を設定する範囲を定めること、を特徴とする移動物体追跡装置。 - 請求項1に記載の移動物体追跡装置において、
前記位置予測部は、前記物体ごとに前記候補位置を複数予測し、
前記存在度設定部は、前記他物体ごとに前記複数の候補位置の分布に応じた確率密度関数を設定し、前記各他物体の前記確率密度関数の値を前記空間内の位置ごとに加算して前記存在度を算出すること、
を特徴とする移動物体追跡装置。
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