JP2014186547A - 移動物体追跡システム、方法及びプログラム - Google Patents

移動物体追跡システム、方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】複数の移動物体の複雑な動きでも計算コストの少ない移動物体追跡システム、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】時系列順に並ぶ複数枚フレームを取得し、移動物体を複数検出し、各々の前記移動物体を対応付け、移動物体毎の移動軌道を抽出し、移動軌道を管理し、移動物体の位置を算出するフレームを注目フレームとして設定し、抽出された複数の移動軌道に対し、注目フレームを少なくとも含む第１ブロックと、時系列順で前に位置する第２ブロックと、時系列順で後に位置する第３ブロックとに分割し、第２の移動軌道を管理部から取得し、第２の移動軌跡と前記第１ブロック及び前記第３ブロックに含まれる移動軌道とを移動軌道間の類似度に基づいて対応付け、対応付けられた第２の移動軌道と第１ブロック及び第３ブロックに含まれる記移動軌道とを第３の移動軌道として統合する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、移動物体追跡システム、方法及びプログラムに関する。
画像の時系列において複数のフレームに含まれる複数の移動物体を検出し、同一の物体
どうしをフレーム間で対応付けることで、移動物体の追跡を行い、追跡した結果を記録し
たり、追跡した結果をもとに移動物体を識別したりする移動物体追跡システムが開示され
ている。
しかし、時系列の複数画像において検出された顔の出現、消滅、及び検出失敗をそれぞ
れノードとした枝（パス）の組合せを検討するため、計算コストが増大する。
特開２０１１−１７０７１１号公報
本発明が解決しようとする課題は、複数の移動物体の複雑な動きでも計算コストの少な
い移動物体追跡システム及び方法を提供することである。
実施形態の移動物体追跡システムは取得部と、検出部と、管理部と、設定部と、分割部
と、対応付部と、統合部とを備える。取得部は、移動物体を含み、時系列順に並ぶ複数枚
フレームを取得する。検出部は前記複数フレームから前記移動物体を複数検出する。抽出
部は各々の前記移動物体を対応付け、当該対応づけられた前記移動物体毎の移動軌道を抽
出する。管理部は前記移動物体毎の移動軌道を管理する。設定部は前記移動物体の位置を
算出するフレームを注目フレームとして設定する。分割部は前記注目フレームを少なくと
も含む第１ブロックと、時系列順で当該第１ブロックより前に位置する第２ブロックと、
時系列順で当該第１ブロックより後に位置する第３ブロックとに分割する。対応付部は前
記第２ブロックに含まれる第２の移動軌道を前記管理部から取得し、当該第２の移動軌跡
と前記第１ブロック及び前記第３ブロックに含まれる前記抽出部で抽出された前記移動軌
道とを当該移動軌道間の類似度に基づいて対応付ける。統合部は対応付けられた前記第２
の移動軌道と前記第１ブロック及び前記第３ブロックに含まれる前記移動軌道とを第３の
移動軌道として統合する。
第１の実施形態の移動物体追跡システムの例を示す構成図。 第１の実施形態の移動物体追跡システムの例を示すフローチャート。 移動軌跡の分割の例を示す説明図。 ユークリッド距離を用いた計算の例を示す説明図。 第２の実施形態の移動物体追跡システムの例を示す構成図。 第２の実施形態の遮蔽を表す模式図。
以下、添付図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の移動物体追跡システム１の一例を示す構成図である。図１に示
すように、取得部１０、検出部１１、抽出部１２、管理部１３、設定部１４、分割部１５
、対応付部１６、統合部１７、出力部１８とを備える。移動物体追跡システムは、例えば
、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの処理装置にプログラムを実行させること
、即ち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣ（Integrated Circuit）などのハ
ードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア及びハードウェアを併用して実現して
もよい。取得部１０が取得する動画像は記憶装置に記憶されたものを用いてもよい。
記憶装置は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、
ＲＯＭ（Read Only Memory）、メモリカードなどの磁気的、光学的、及び電気的に記憶
可能な記憶装置の少なくともいずれかにより実現できる。
図２は第１の実施形態の移動物体追跡システム１の処理の手順の流れの一例を示すフロ
ーチャートである。
まず移動物体追跡システム１は、撮像装置で撮像された動画像または記憶装置に記憶さ
れた動画像を取得する（ステップＳ１０１）。動画画像は複数枚のフレーム（画像）を含
む。
次に検出部１１が、取得部が取得した動画像から前記移動物体を複数検出する（ステッ
プＳ１０２）。移動物体とはたとえば、人物、車等を指す。以下、移動物体が人物の場合
を例に説明する。人物を検出する具体的な処理方法としては、以下の手法が適用できる。
例えば、文献（Ｎ．Ｄａｌａｌ、Ｂ．Ｔｒｉｇｇｓ、“Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ ｏｆ Ｏ
ｒｉｅｎｔｅｄ Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ ｆｏｒ Ｈｕｍａｎ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ、”Ｉ
ＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔ
ｉｏｎ、ｐｐ．８８６−８９３、２００５）に記載された手法が適用可能である。また、
Ｖｉｓｕａｌ Ｔｒａｃｋｉｎｇ技術を用い、処理中フレームの直前のフレームで検出さ
れた物体を追跡することで処理中のフレームにおける同一物体の位置を推定することによ
り、人物の検出の精度を高めることが可能である。Ｖｉｓｕａｌ Ｔｒａｃｋｉｎｇ技術
は、例えば、文献（Ｋ．Ｚｈａｎｇ，Ｌ．Ｚｈａｎｇ，Ｍ．Ｈ．Ｙａｎｇ“，Ｒｅａｌ−
ｔｉｍｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅ Ｔｒａｃｋｉｎｇ”、Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃｏｎｆ
ｅｒｎｃｅ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，ｐｐ．８６６−８７９、２０１２）に記
載された手法が適用可能である。
次に抽出部１２は各フレームでそれぞれの人物を対応付け、当該対応づけられた人物の
移動軌道(tracklet;トラックレット、以下移動軌道をトラックレットと称する)を抽出す
る（ステップＳ１０３）。トラックレットを抽出する方法として、例えば、文献（Ｈ．Ｐ
ｉｒｓｉａｖａｓｈ，Ｄ．Ｒａｍａｎａｎ，Ｃ．Ｃ．Ｆｏｗｌｋｅｓ“、Ｇｌｏｂａｌｌ
ｙ−Ｏｐｔｉｍａｌ Ｇｒｅｅｄｙ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ Ｔｒａｃｋｉｎｇ
ａ Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ Ｏｂｊｅｃｔｓ”、ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐ
ｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｇｃｏｎｉｔｉｏｎ，ｐｐ．１
２０１−１２０８、２０１２）に記載された手法が適応可能である
次に、管理部１３が人物毎のトラックレットを管理する（ステップＳ１０４）。トラッ
クレットは、移動する人物が動画像中のどの時間帯に含まれているか、を管理すればよく
、画像のフレーム番号や再生または録画時間等で管理してもよい。また、検出部１１が検
出した人物の位置や大きさを合わせて記憶してもよい。これらの情報は記憶部１９に記憶
してもよい。人物毎のトラックレットを人物のＩＤと共に記憶部１９に記憶させてもよい
。人物のＩＤは互いが区別可能なように付与されたものであればよく、人物自体を同定で
きなくてもよい。
次に設定部１４は、位置を算出するフレームを注目フレームとして設定する（ステップ
Ｓ１０５）。
次に、分割部１５は前記抽出された複数のトラックレットに対し、前記注目フレームを
少なくとも含む第１ブロックと、時系列順で当該第１ブロックより前に位置する第２ブロ
ックと、時系列順で当該第１ブロックより後に位置する第３ブロックとに分割する（ステ
ップＳ１０５）。例えば、図３に示すようにＮ枚フレームの画像中の、時刻ｔ（i番目の
）フレームを注目フレームと設定した場合、i番目フレームを含むブロックを第１ブロッ
ク、第１ブロックよりも時系列順で前にあるブロックを第２ブロック、第１ブロックより
も時系列順で後にあるブロックを第３ブロックとする。より具体的には下記の数式１を用
いる。
ただし、start(t)はトラックレットtの開始フレームの番号で、end(t)はトラックレットt
の終了フレームの番号である。
次に対応付部１６は第２ブロックに含まれるトラックレットを管理部１３から取得し、
取得したトラックレットと第１ブロック及び第３ブロックに含まれるトラックレットとを
トラックレットの類似度に基づいて対応付ける（ステップＳ１０６）。
第２ブロックのトラックレット選択と第３ブロックのトラックレット選択の２段階で実
行する。
まず、第２ブロックのトラックレット選択は、第２ブロックからend(ap)=i-1となるよ
うなapを選択する。iは注目フレームである。より具体的には第２ブロックのトラックレ
ットの長さが所定閾値以内のものを用いるようにするとよい。i-1よりも時系列順で前に
終了するトラックレットはこの処理フローより以前に処理済みであることから、除外する
。この場合、対応付けの候補数を大分減らすことで処理時間を大幅に節約することが可能
になる。
また、第３ブロックのトラックレット選択は、前段階で選択した｛ap｝のそれぞれに対
し、第３ブロック中から以下の式（２）の条件を満たすトラックレットbqと対応付ける
ただし、D(,)とは２つのトラックレットの対応性を示す、トラックレット間のモーション
の類似度とアピアランスの類似度から計算される。
モーション類似度MotionMatch(t1,t2)は、トラックレットt1とt2間の短時間においてt1
を人物が線形な移動を取ることを仮定する。t1がt2の開始時刻までにt1’へ拡張し、図４
に示すように、ユークリッド距離を用いて計算する
また、アピアランスの類似度AppearanceMatch(t1,t2)は、それぞれのトラックレットか
ら人物の代表的な外観を選び、その２つの外観から特徴量を抽出すると比較することによ
り計算する。代表的な外観の選択に関しては、図４に示すように、トラックレットの間に
ある人物を選べばよい。また、特徴量の抽出と比較については、文献（Ｋ．Ｚｈａｎｇ，
Ｌ．Ｚｈａｎｇ，Ｍ．Ｈ．Ｙａｎｇ“，Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅ
Ｔｒａｃｋｉｎｇ”、Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃｏｎｆｅｒｎｃｅ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉ
ｓｉｏｎ，ｐｐ．８６６−８７９、２０１２）に記載された手法を適用可能である。

ここで、第２ブロックに人物検出結果と対応するトラックレット抽出結果がない場合に
は、図２で説明したステップＳ１０１〜ステップＳ１０４と同様の処理を行うことによっ
て、人物の抽出、トラックレットの抽出が可能になる。
統合部１７は対応付部１６が対応づけたトラックレットの組を新しいトラックレットと
して統合する。管理部１４は、検出部１２の検出結果と統合部１７の統合されたトラック
レットを管理する。
出力部１８は対応付けられた人物とトラックレットの結果を出力する。人物のトラック
レットの結果は動画像上に重畳して表示してもよいし、所望の人物のトラックレットの結
果のみを出力してもよい。人物のトラックレットの結果を重畳すれば複雑な軌跡もユーザ
にとって明確になるため良い。また、注目フレームのみに対して、人物のＩＤと位置を出
力してもよい。上述のとおり人物のＩＤは互いが区別可能なように付与されたものであれ
ばよく、人物自体を同定できなくてもよい。
以上のように、第１の実施形態に係わる移動物体追跡システム１によれば、複数の移動
物体の複雑な動きでも計算コストの少なくすることが可能になる。特に、対応付部１６は
第２ブロックのトラックレットを利用し、第１及び第３ブロックのトラックレットと統合
するため、トラックレットの対応付におけるいて重複計算が不要になる。また、重複した
計算が不要になるため計算コストを少なくすることが可能になる。
（第２の実施形態）
図５は、第２の実施形態に係わる移動物体追跡システム２を示すブロック図である。本
実施形態に関わる移動物体追跡システム２は、取得部１０、設定部１１、検出部１２、抽
出部１３、管理部１４、分割部１５、対応付け部１６、補間部２０、統合部１７、出力部
１８とを備える。第１の実施形態とは補間部２０を備えることが異なる。
補間部２０は、前記第２ブロックと前記第３ブロックとの間で対応づけられる人物各々
のトラックレットから、第１ブロックにおける人物の位置情報を補間する。ここで位置情
報とは、人物のフレームにおける位置、人物のフレームにおける大きさ、時系列順で注目
フレームより前の移動軌道（トラックレット）のいずれか一つを含むものを指す。
具体的には、対応付部１６により対応付けられたトラックレット間の時系列における人
物の未検出を補間する。対応付けられたトラックレットを(t1,t2)とし、t1の終了時の人
物の位置、大きさ及びフレーム番号([x1,y1],[h1,w1],f1)を、t2の開始時の人物の位置、
大きさ及びフレーム番号([x2,y2],[h2,w2],f2)とする。df=f2-f1とおくと、[f1+1,…,f1+
df-1]における各フレームf1+sに対し、人物の位置・大きさ([xs,ys],[hs,ws])は式５によ
って推定できる
出力部１８は、対応付部１６の対応付け結果と補間部２０の推定結果を用い、注目フレ
ームにおける人物の位置を出力する。また、大きさと、注目フレームよりも時系列順で前
の対応付け結果を合わせて出力してもよい。
統合部１７は、対応付部１６の対応付け結果と補間部２０の補間結果を用い、対応付け
られたトラックレットと補間された人物の領域とを新しいトラックレットに統合してもよ
い。
ここで、具体的に補間が必要な場合について図６を用いて説明する。
図６は、人物が建物の影にかくれる場合（上段）と、人物通しのすれ違いによって生じ
る遮蔽を表す模式図である。時間軸に沿って、左側の図面から右側へ変化し場合の様子を
表す。
たとえば、人物通しのすれ違いであれば（図６下段）、歩行の速度などから前後の対応
付をすることができる。速度は、移動物体が人であるのか、車であるのかを判定し、予め
平均的な速度を学習しておくことによって、遮蔽時間を推定することができる。
建物による遮蔽（図６上段）も同様であるが、例えば、撮像する周辺に人物を遮蔽する
程度の建物、移動物体が車などであれば移動物体を遮蔽する程度の建物の有無、または位
置情報などを予め取得しておくことで、遮蔽する時間の推定が可能である。
推定された遮蔽時間から、想定する遮蔽時間から第１ブロックの適切な長さを設定でき
るようにしてもよい。例えば、一般の監視映像において、長さＭがフレームレートの２倍
（すなわち２秒間のフレーム数）と設定するなどする。遮蔽時間の設定によって、建物や
通行量などによる環境の変化に適宜対応でき、人物の追跡結果をより頑健に行うことがで
きる。
以上のように、第２の実施形態に係わる移動物体追跡システム１によれば、複数の移動
物体の複雑な動きでも計算コストの少なくすることが可能になる。特に、補間により、全
体の追跡結果が分からなくても、注目フレームにおける追跡結果を出力可能になる。
（ハードウェア構成）
上記実施形態の移動物体追跡システムは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）など
の制御装置、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶装置、ＨＤＤやＳＳＤなどの外部記憶装置、ディ
スプレイなどの表示装置、マウスやキーボードなどの入力装置、及びカメラなどの撮像装
置等を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成で実現可能となって
いる。
上記実施形態の装置で実行されるプログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供される
。
また、上記実施形態の装置で実行されるプログラムを、インストール可能な形式又は実
行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブ
ルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供するよ
うにしてもよい。
また、上記実施形態の装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワー
クに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることに
より提供するようにしてもよい。また、上記実施形態の装置で実行されるプログラムを、
インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。
上記実施形態の装置で実行されるプログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現
させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、例えば、制御
装置が外部記憶装置からプログラムを記憶装置上に読み出して実行することにより、上記
各部がコンピュータ上で実現されるようになっている。
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要
旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示され
ている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実
施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実
施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
例えば、上記実施形態のフローチャートにおける各ステップを、その性質に反しない限
り、実行順序を変更し、複数同時に実施し、あるいは実施毎に異なった順序で実施しても
よい。
以上のように、実施形態に係わる移動物体追跡システム１によれば、複数の移動物体の
複雑な動きでも計算コストの少なくすることが可能になる。特に、対応付部１６は第２ブ
ロックのトラックレットを利用し、第１及び第３ブロックのトラックレットと統合するた
め、トラックレットの対応付におけるいて重複計算が不要になる。
１、２・・・移動物体追跡システム、１０・・・取得部、１１・・・検出部、１２・・・
抽出部、１３・・・管理部、１４・・・設定部、１５・・・分割部、１６・・・対応付部
、１７・・・統合部、１８・・・出力部、１９・・・記憶部、２０・・・補間部

Claims (8)

  1. 移動物体を含み、時系列順に並ぶ複数枚フレームを取得する取得部と、
    前記複数フレームから前記移動物体を複数検出する検出部と、
    各々の前記移動物体を対応付け、当該対応づけられた前記移動物体毎の移動軌道を抽出
    する抽出部と、
    前記移動物体毎の移動軌道を管理する管理部と、
    前記移動物体の位置を算出するフレームを注目フレームとして設定する設定部と、
    前記抽出された複数のトラックレットに対し、前記注目フレームを少なくとも含む第１
    ブロックと、時系列順で当該第１ブロックより前に位置する第２ブロックと、時系列順で
    当該第１ブロックより後に位置する第３ブロックとに分割する分割部と、
    前記第２ブロックに含まれる第２の移動軌道を前記管理部から取得し、当該第２の移動
    軌跡と前記第１ブロック及び前記第３ブロックに含まれる前記抽出部で抽出された前記移
    動軌道とを当該移動軌道間の類似度に基づいて対応付ける対応付部と、
    対応付けられた前記第２の移動軌道と前記第１ブロック及び前記第３ブロックに含まれ
    る前記移動軌道とを第３の移動軌道として統合する統合部と
    を備えることを特徴とする移動物体追跡システム。
  2. 前記対応付部は、前記第２の移動軌道の長さが所定閾値以内のものを用いて統合するこ
    とを特徴とする請求項１記載の移動物体追跡システム。
  3. 前記第３の移動軌道から前記第１ブロックにおける前記移動物体の位置情報を補間する
    補間部を更に備えることを特徴とする請求項１または２記載の移動物体追跡システム。
  4. 前記検出部は前記移動物体が人または車であるか否かを同定し、
    前記分割部は、前記移動物体が人または車である場合に、予め学習された当該移動物体
    が重なりあう時間をもとに、前記第１ブロックの長さを設定することを特徴とする請求項
    １乃至３いずれか１項記載の移動物体追跡システム。
  5. 前記移動物体の周囲の情報を取得する第２取得部を更に備え、
    前記分割部は前記周囲の情報から予め学習された前記移動物体を遮蔽する時間をもとに
    、前記第１ブロックの長さを設定することを特徴とする請求項１乃至３いずれか１項記載
    の移動物体追跡システム。
  6. 前記対応付部は、前記類似度として、前記移動軌跡における移動物体の類似度と、当該
    移動軌跡の動きの類似度との積を用いることを特徴とする請求項１乃至５いずれか１項記
    載の移動物体追跡システム。
  7. 移動物体を含み、時系列順に並ぶ複数枚フレームを取得する取得ステップと、
    前記複数フレームから前記移動物体を複数検出する検出部ステップと、
    各々の前記移動物体を対応付け、当該対応づけられた前記移動物体毎の移動軌道を抽出
    する抽出ステップと、
    前記移動物体毎の移動軌道を管理する管理ステップと、
    前記移動物体の位置を算出するフレームを注目フレームとして設定する設定ステップと
    、
    前記抽出された複数のトラックレットに対し、前記注目フレームを少なくとも含む第１
    ブロックと、時系列順で当該第１ブロックより前に位置する第２ブロックと、時系列順で
    当該第１ブロックより後に位置する第３ブロックとに分割するステップと、
    前記第２ブロックに含まれる第２の移動軌道を前記管理部から取得し、当該第２の移動
    軌跡と前記第１ブロック及び前記第３ブロックに含まれる前記抽出部で抽出された前記移
    動軌道とを当該移動軌道間の類似度に基づいて対応付ける対応付ステップと、
    対応付けられた前記第２の移動軌道と前記第１ブロック及び前記第３ブロックに含まれ
    る前記移動軌道とを第３の移動軌道として統合する統合ステップと
    を有することを特徴とする移動物体追跡方法。
  8. 移動物体を含み、時系列順に並ぶ複数枚フレームを取得する取得ステップと、
    前記複数フレームから前記移動物体を複数検出する検出部ステップと、
    各々の前記移動物体を対応付け、当該対応づけられた前記移動物体毎の移動軌道を抽出
    する抽出ステップと、
    前記移動物体毎の移動軌道を管理する管理ステップと、
    前記移動物体の位置を算出するフレームを注目フレームとして設定する設定ステップと
    、
    前記抽出された複数のトラックレットに対し、前記注目フレームを少なくとも含む第１
    ブロックと、時系列順で当該第１ブロックより前に位置する第２ブロックと、時系列順で
    当該第１ブロックより後に位置する第３ブロックとに分割するステップと、
    前記第２ブロックに含まれる第２の移動軌道を前記管理部から取得し、当該第２の移動
    軌跡と前記第１ブロック及び前記第３ブロックに含まれる前記抽出部で抽出された前記移
    動軌道とを当該移動軌道間の類似度に基づいて対応付ける対応付ステップと、
    対応付けられた前記第２の移動軌道と前記第１ブロック及び前記第３ブロックに含まれ
    る前記移動軌道とを第３の移動軌道として統合する統合ステップと
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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