JP2013206462A5 - - Google Patents

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  1. デジタル画像から駐車場占有状態を測定する方法であって、
    複数の駐車スペースを有する駐車場のレイアウトを取得するステップと、
    少なくとも1つの駐車スペースの少なくとも1つの視角についての駐車スペース容積、および、観測されるピクセルが前記駐車スペース容積に属する確率を推定するステップと、
    少なくとも1つのデジタルカメラから前記駐車場の1つまたは複数の画像フレームを取得するステップと、
    ピクセルが車両に属する可能性を測定するために、前記取得された1つまたは複数の画像フレームに対して少なくとも1つの車両検出器を使用してピクセル分類を実行するステップと、
    各駐車スペースの対象領域内の車両ピクセルの確率の加重和に基づいて前記少なくとも1つの駐車スペースが車両によって占有されている確率を計算するステップであって、前記対象領域は、所与の駐車スペースに駐車されている車両に属する可能性があり得るピクセルであり、前記加重和が、位置が各駐車スペースの対象領域の中心に近づくにつれてピクセルに対してより大きな重みが与えられ、特定のピクセルの中央からの距離が大きくなるにしたがって前記特定のピクセルの重みが小さくなる重み関数を含む、ステップと
    計算された前記少なくとも1つの駐車スペースが車両によって占有されている確率と所定のしきい値との比較によって駐車場の空きを測定するステップとを含む、方法。
  2. 回転不変量局所二値パターン(LBP)を入力特徴として使用するサポート・ベクタ・マシン(SVM)分類器およびTextonBoost分類器のうちの少なくとも1つを使用して前記ピクセル分類ステップを実行するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記TextonBoost分類器のソフト出力および前記SVM分類器のハード出力を使用する、ピクセルxが車両である確率に関するモデルを使用するステップをさらに含み、前記モデルは、
    Figure 2013206462
    を備え、ここで、
    Figure 2013206462
    は前記TextonBoost分類器によって与えられる車両に対応するピクセルのソフト確率であり、
    Figure 2013206462
    は入力としてLBP値を用いる前記SVM分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類である、請求項2に記載の方法。
  4. 前記TextonBoost分類器のハード出力および前記SVM分類器のハード出力を使用する、ピクセルxが車両である確率に関するモデルを使用するステップをさらに含み、前記モデルは、
    Figure 2013206462
    または
    Figure 2013206462
    のうちの一方を含み、ここで、
    Figure 2013206462
    は前記TextonBoost分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類であり、
    Figure 2013206462
    はLBPを入力として用いる前記SVM分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類である、請求項2に記載の方法。
  5. 回転不変量局所二値パターン(LBP)を入力特徴として使用するサポート・ベクタ・マシン(SVM)分類器、TextonBoost分類器、勾配方向ヒストグラム(HOG)分類器、回転不変量特徴変換(RIFT)分類器、一般化RIFT(G−RIFT)分類器、加速ロバスト特徴(SURF)分類器、勾配位置および方向ヒストグラム(GLOH)分類器、SIFT(スケール不変特徴変換)分類器、および/またはハリスコーナー分類器のうちの少なくとも1つを使用して前記ピクセル分類ステップを実行するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  6. 前記所定のしきい値が0.5である請求項1に記載の方法。
  7. 前記所定のしきい値は、前記駐車場に入る車両および前記駐車場を出る車両の総数、ならびに、空き駐車区画の総数のうちの少なくとも1つを含む追加の情報に基づいて調整される、請求項1に記載の方法。
  8. 前記駐車場レイアウトを取得するステップは、前記駐車場が少なくとも部分的に空であるか、または、ユーザインタフェースを介してユーザから入力データが受信される場合に、前記駐車場の画像から1つまたは複数の駐車スペースを画定する1つまたは複数のマーカまたは線を自動的に検出するステップをさらに含み、前記入力データは、前記駐車場の1つまたは複数の画像上のマーカまたは線を含み、前記マーカまたは線の交差点は駐車スペースの1つまたは複数の角を画定する、請求項1に記載の方法。
  9. 前記画像内の少なくとも1つの駐車スペースに関連付けられる前記容積を推定するステップは、前記少なくとも1つの駐車スペースのマーカラインを使用すること、および、4つの基本の辺を平均した長さのおよそ半分として高さを推定することによって、前記少なくとも1つの駐車スペースを平行六面体に近似するステップと、前記少なくとも1つの駐車スペースに関する三次元の対象領域の投影をもたらす幾何演算によって所与のカメラアングルから見た前記平行六面体のマスクを取得するステップと、前記領域内の各ピクセルに対して、前記ピクセルの前記少なくとも1つの駐車スペースに所属している確率を割り当てるステップとをさらに含み、前記関数は、前記対象領域の中心からの距離、および、隣接する駐車スペースと重なっている可能性のある複数の領域の関数である、請求項1に記載の方法。
  10. デジタル画像から駐車場占有状態を測定するためのシステムであって、前記システムは、
    デジタル画像およびデジタル画像処理に関係するデータを記憶するデータベースであって、前記データは1つまたは複数の駐車場レイアウトを含む、データベースと、
    プロセッサと、システムメモリと、前記システムメモリを前記プロセッサに結合するシステムバスと、を含む画像処理ユニットと、を備え、
    前記画像処理ユニットは、
    複数の駐車スペースを有する駐車場のレイアウトを取得するステップと、
    少なくとも1つの駐車スペースの少なくとも1つの視角についての駐車スペース容積、および、観測されるピクセルが前記駐車スペース容積に属する確率を推定するステップと、
    少なくとも1つのデジタルカメラから前記駐車場の1つまたは複数の画像フレームを取得するステップと、
    ピクセルが車両に属する可能性を測定するために、前記取得された1つまたは複数の画像フレームに対して少なくとも1つの車両検出器を使用してピクセル分類を実行するステップと、
    各駐車スペースの対象領域内の車両ピクセルの確率の加重和に基づいて前記少なくとも1つの駐車スペースが車両によって占有されている確率を計算するステップであって、前記対象領域は、所与の駐車スペースに駐車されている車両に属する可能性があり得るピクセルであり、前記加重和が、位置が各駐車スペースの対象領域の中心に近づくにつれてピクセルに対してより大きな重みが与えられ、特定のピクセルの中央からの距離が大きくなるにしたがって前記特定のピクセルの重みが小さくなる重み関数を含む、ステップと、
    計算された前記少なくとも1つの駐車スペースが車両によって占有されている確率と所定のしきい値との比較によって駐車場の空きを測定するステップと、を実行するように動作可能である、システム。
  11. 前記画像処理ユニットは、回転不変量局所二値パターン(LBP)を入力特徴として使用するサポート・ベクタ・マシン(SVM)分類器およびTextonBoost分類器のうちの少なくとも1つを使用して前記ピクセル分類を実行するステップを実行するようにさらに動作可能である、請求項10に記載のシステム。
  12. 前記画像処理ユニットは、前記TextonBoost分類器のソフト出力および前記SVM分類器のハード出力を使用する、ピクセルxが車両である確率に関するモデルを使用するようにさらに動作可能であり、前記モデルは、
    Figure 2013206462
    を備え、ここで、
    Figure 2013206462
    は前記TextonBoost分類器によって与えられる車両に対応するピクセルのソフト確率であり、
    Figure 2013206462
    は入力としてLBP値を用いる前記SVM分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類である、請求項11に記載のシステム。
  13. 前記画像処理ユニットは、前記TextonBoost分類器のハード出力および前記SVM分類器のハード出力を使用する、ピクセルxが車両である確率に関するモデルを使用するように動作可能であり、前記モデルは、
    Figure 2013206462
    または
    Figure 2013206462
    のうちの一方を含み、ここで、
    Figure 2013206462
    は前記TextonBoost分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類であり、
    Figure 2013206462
    はLBPを入力として用いる前記SVM分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類である、請求項11に記載のシステム。
  14. 前記所定のしきい値が0.5である請求項10に記載のシステム。
  15. 前記画像処理ユニットが、前記所定のしきい値を、前記駐車場に入る車両および前記駐車場を出る車両の総数、ならびに、空き駐車区画の総数のうちの少なくとも1つを含む追加の情報に基づいて調整するようにさらに動作可能である、請求項10に記載の方法。
  16. 前記画像処理ユニットが、前記駐車場が少なくとも部分的に空であるか、または、ユーザインタフェースを介してユーザから入力データが受信される場合に、前記駐車場の画像から1つまたは複数の駐車スペースを画定する1つまたは複数のマーカまたは線を自動的に検出することによって前記駐車場レイアウトを取得するようさらに動作可能であり、前記入力データは、前記駐車場の1つまたは複数の画像上のマーカまたは線を含み、前記マーカまたは線の交差点は駐車スペースの1つまたは複数の角を画定する、請求項10に記載のシステム。
  17. 前記画像処理ユニットが、前記駐車スペースのマーカラインを使用すること、および、4つの基本の辺を平均した長さのおよそ半分として高さを推定することによって、前記少なくとも1つの駐車スペースを平行六面体に近似するステップと、前記少なくとも1つの駐車スペースに関する三次元の対象領域の投影をもたらす幾何演算によって所与のカメラアングルから見た前記平行六面体のマスクを取得するステップと、前記領域内の各ピクセルに対して、前記ピクセルの前記少なくとも1つの駐車スペースに所属している確率を割り当てるステップとによって前記画像内の少なくとも1つの駐車スペースに関連付けられる前記容積を推定するようさらに動作可能であり、前記関数は、前記対象領域の中心からの距離、および、隣接する駐車スペースと重なっている可能性のある複数の領域の関数である、請求項10に記載のシステム。
  18. デジタル画像から駐車場占有状態を測定する方法であって、
    複数の駐車スペースを有する駐車場のレイアウトを取得するステップと、
    少なくとも1つの駐車スペースの少なくとも1つの視角についての駐車スペース容積、および、観測されるピクセルが前記駐車スペース容積に属する確率を推定するステップと、
    少なくとも1つのデジタルカメラから前記駐車場の1つまたは複数の画像フレームを取得するステップと、
    ピクセルが車両に属する可能性を測定するために、前記取得された1つまたは複数の画像フレームに対して少なくとも1つの車両検出器を使用してピクセル分類を実行するステップであって、前記ピクセル分類が、回転不変量局所二値パターン(LBP)を入力特徴として使用するサポート・ベクタ・マシン(SVM)分類器およびTextonBoost分類器のうちの少なくとも1つを使用して実行される、ステップと、
    空間的に変化する所属確率密度関数および対象領域内の車両ピクセルの可能性に基づいて、前記少なくとも1つの駐車スペースが車両によって占有されている確率を計算するステップと、
    第1のモデルおよび第2のモデルの一方を用いてピクセルxが車両である確率を測定するステップであって、前記第1のモデルは前記TextonBoost分類器のソフト出力および前記SVM分類器のハード出力を使用し、前記第2のモデルは、前記TextonBoost分類器のハード出力および前記SVM分類器のハード出力を使用し、前記第1のモデルは、
    Figure 2013206462
    を備え、ここで、
    Figure 2013206462
    は前記TextonBoost分類器によって与えられる車両に対応するピクセルのソフト確率であり、
    Figure 2013206462
    は入力としてLBP値を用いる前記SVM分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類であり、前記第2のモデルは、
    Figure 2013206462
    または
    Figure 2013206462
    のうちの一方を含み、ここで、
    Figure 2013206462
    は前記TextonBoost分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類であり、
    Figure 2013206462
    はLBPを入力として用いる前記SVM分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類である、ステップと、
    計算された前記少なくとも1つの駐車スペースが車両によって占有されている確率と所定のしきい値との比較によって駐車場の空きを測定するステップと、を含む方法。
  19. 前記所定のしきい値が0.5である請求項18に記載の方法。
  20. 前記駐車場に入る車両および前記駐車場を出る車両の総数、ならびに、空き駐車区画の総数のうちの少なくとも1つを含む追加の情報に基づいて前記所定のしきい値を調整するステップをさらに含む、請求項18に記載の方法。
  21. 前記駐車場レイアウトを取得するステップは、前記駐車場が少なくとも部分的に空であるか、または、ユーザインタフェースを介してユーザから入力データが受信される場合に、前記駐車場の画像から1つまたは複数の駐車スペースを画定する1つまたは複数のマーカまたは線を自動的に検出するステップをさらに含み、前記入力データは、前記駐車場の1つまたは複数の画像上のマーカまたは線を含み、前記マーカまたは線の交差点は駐車スペースの1つまたは複数の角を画定する、請求項18に記載の方法。
  22. 前記画像内の少なくとも1つの駐車スペースに関連付けられる前記容積を推定するステップは、前記少なくとも1つの駐車スペースのマーカラインを使用すること、および、4つの基本の辺を平均した長さのおよそ半分として高さを推定することによって、前記少なくとも1つの駐車スペースを平行六面体に近似するステップと、前記少なくとも1つの駐車スペースに関する三次元の対象領域の投影をもたらす幾何演算によって所与のカメラアングルから見た前記平行六面体のマスクを取得するステップと、前記領域内の各ピクセルに対して、前記ピクセルの前記少なくとも1つの駐車スペースに所属している確率を割り当てるステップとをさらに含み、前記関数は、前記対象領域の中心からの距離、および、隣接する駐車スペースと重なっている可能性のある複数の領域の関数である、請求項18に記載の方法。
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