JP2015191369A - 物体検出装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】物体検出装置1において、検出窓設定部11は、RGB空間を有する撮影画像に対して検出窓を設定する。検出窓が撮影画像21から切り出されることにより、窓画像22が生成される。形状抽出部13は、グレースケールに変換された窓画像22に対してエッジを強調する処理を実行して、エッジ窓画像24を生成する。色抽出部14は、窓画像22からR成分を抽出して、R成分窓画像25を生成する。尤度算出部16は、エッジ窓画像24とR成分窓画像25とを合成した合成窓画像を用いて、検出窓が自動車の後面を含むであろう車両尤度27を算出する。
【選択図】図1
Description
{1.全体構成}
図1は、本発明の第1の実施の形態に係る物体検出装置1の構成を示す機能ブロック図である。物体検出装置1は、カメラ100が撮影した画像から、自動車を後方から見た画像を検出する。物体検出装置1は、カメラ100とともに自動車などの車両に搭載される。
物体検出装置1は、撮影画像21から後面画像を検出する処理(車両検出処理)を開始する前に、パターンデータ50Aを生成する処理(学習処理)を実行する。以下、学習処理と車両検出処理とをそれぞれ説明する。
図2は、物体検出装置1により実行される学習処理のフローチャートである。図3は、学習処理の際に用いられる画像の遷移を示す図である。図2及び図3を参照しながら、学習処理を実行する物体検出装置1の動作を説明する。
図4は、物体検出装置1により実行される車両検出処理のフローチャートである。物体検出装置1は、カメラ100から撮影画像21が入力されるたびに、図4に示す処理を実行して、撮影画像21内に後面画像が存在するか否かを判断する。
本発明に係る第2の実施の形態について説明する。図8は、本発明の第2の実施の形態に係る物体検出装置2の構成を示す機能ブロック図である。図8に示すように、物体検出装置2は、物体検出装置1が備える画像合成部15に代えて、連結部70を有する。
図9は、学習処理を実行する物体検出装置2の動作を示すフローチャートである。図10は、物体検出装置2において、学習画像32から連結学習データ38が生成されるまでの画像の遷移を示す図である。
図12は、車両検出処理を実行する物体検出装置2の動作を示すフローチャートである。図13は、物体検出装置2が車両検出処理を実行するときにおける画像の遷移の一例を示す図である。図13に示す窓画像42、グレースケール窓画像43、エッジ窓画像44、及びR成分窓画像45は、図6に示す各画像と同じである。図12及び図13を参照しながら、車両検出処理を実行する物体検出装置2の動作を説明する。
11 検出窓設定部
12 画像変換部
13 形状抽出部
14 色抽出部
15 画像合成部
16 尤度算出部
17 判断部
18 学習部
70 連結部
Claims (9)
- カラーのフレーム画像に対して検出窓を設定する検出窓設定部と、
前記検出窓に含まれる物体の形状を示す特徴量を前記フレーム画像から抽出して形状特徴データを生成する形状抽出部と、
前記検出窓から所定の色成分を抽出して色特徴データを生成する色抽出部と、
前記形状特徴データと前記色特徴データとから、前記検出窓が対象物を含むであろう尤度を算出する尤度算出部と、
を備える物体検出装置。 - 請求項1に記載の物体検出装置であって、さらに、
前記形状特徴データと前記色特徴データとから、前記尤度の算出対象となる算出対象データを生成する生成部、
を備え、
前記尤度算出部は、前記生成部により生成された算出対象データから前記尤度を算出する物体検出装置。 - 請求項2に記載の物体検出装置であって、
前記形状特徴データは、前記検出窓のエッジを強調したエッジ画像であり、
前記色特徴データは、前記検出窓が有する複数の色成分から前記所定の色成分を抽出した色成分画像であり、
前記生成部は、前記エッジ画像と前記色成分画像とを合成して前記算出対象データを生成する物体検出装置。 - 請求項3に記載の物体検出装置であって、
前記生成部は、前記エッジ画像の各画素が有する画素値と、前記色成分画像の各画素が有する画素値の少なくとも一方を重み付けする物体検出装置。 - 請求項2に記載の物体検出装置であって、
前記形状特徴データは、前記フレーム画像のエッジを強調したエッジ画像であり、
前記色特徴データは、前記フレーム画像が有する複数の色成分から前記所定の色成分を抽出した色成分画像であり、
前記生成部は、前記エッジ画像の各画素が有する画素値を配列したデータ列と、前記色成分画像の各画素が有する画素値を配列したデータ列とを連結することにより、前記算出対象データを生成する物体検出装置。 - 請求項5に記載の物体検出装置であって、
前記生成部は、前記エッジ画像のサイズを変更し、サイズが変更されたエッジ画像の各画素が有する画素値を配列したデータ列と、前記色成分画像の各画素が有する画素値を配列したデータ列とを連結する物体検出装置。 - 請求項5又は請求項6に記載の物体検出装置であって、
前記生成部は、前記色成分画像のサイズを変更し、前記エッジ画像の各画素が有する画素値を配列したデータ列と、サイズが変更された色成分画像の各画素が有する画素値を配列したデータ列とを連結する物体検出装置。 - 請求項1ないし請求項7のいずれかに記載の物体検出装置であって、
前記形状抽出部は、対象物を含む学習画像から学習用の形状特徴データを生成し、
前記色抽出部は、前記学習画像から前記学習用の色特徴データを生成し、
前記物体検出装置は、
前記学習用の形状特徴データ及び前記学習用の色特徴データを用いて、前記対象物のパターンデータを生成する学習部、
を含み、
前記尤度算出部は、前記パターンデータを用いて、前記尤度を算出する物体検出装置。 - 物体検出装置に搭載されるコンピュータに、
カラーのフレーム画像に対して検出窓を設定するステップと、
前記検出窓に含まれる物体の形状を示す特徴量を前記フレーム画像から抽出して形状特徴データを生成するステップと、
前記検出窓から所定の色成分を抽出して色特徴データを生成するステップと、
前記形状特徴データと前記色特徴データとから、前記検出窓が対象物を含むであろう尤度を算出するステップと、
を実行させるための物体検出プログラム。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018014064A (ja) * | 2016-07-19 | 2018-01-25 | Gft株式会社 | 室内用自走式ロボットの位置測定システム |
CN111461319A (zh) * | 2019-01-22 | 2020-07-28 | 斯特拉德视觉公司 | 可适应用户要求的基于cnn的对象检测方法及装置 |
JP2020119546A (ja) * | 2019-01-22 | 2020-08-06 | 株式会社ストラドビジョン | イメージコンカチネーションと、ターゲット物体予測ネットワークとを利用して、多重カメラ又はサラウンドビューモニタリングに利用される物体検出器を学習する方法及び学習装置、並びにこれを利用したテスティング方法及びテスティング装置 |
JP2021192224A (ja) * | 2020-06-10 | 2021-12-16 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド | 歩行者を検出するための方法及び装置、電子デバイス、コンピュータ可読記憶媒体及びコンピュータプログラム |
WO2022172470A1 (ja) * | 2021-02-12 | 2022-08-18 | オムロン株式会社 | 画像検査装置、画像検査方法及び学習済みモデル生成装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007180930A (ja) * | 2005-12-28 | 2007-07-12 | Canon Marketing Japan Inc | 画像結合装置および画像結合方法およびプログラムおよび記録媒体 |
JP2008533892A (ja) * | 2005-03-17 | 2008-08-21 | ブリティッシュ・テレコミュニケーションズ・パブリック・リミテッド・カンパニー | ビデオシーケンスにおけるオブジェクト追跡の方法 |
JP2012221070A (ja) * | 2011-04-05 | 2012-11-12 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 特徴選択情報作成装置、画像識別装置、特徴選択情報作成方法、および特徴選択情報作成プログラム |
JP2013254262A (ja) * | 2012-06-05 | 2013-12-19 | Toshiba Corp | 移動体検出装置、移動体検出システム、および、移動体検出方法 |
-
2014
- 2014-03-27 JP JP2014067124A patent/JP6340228B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2015
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008533892A (ja) * | 2005-03-17 | 2008-08-21 | ブリティッシュ・テレコミュニケーションズ・パブリック・リミテッド・カンパニー | ビデオシーケンスにおけるオブジェクト追跡の方法 |
JP2007180930A (ja) * | 2005-12-28 | 2007-07-12 | Canon Marketing Japan Inc | 画像結合装置および画像結合方法およびプログラムおよび記録媒体 |
JP2012221070A (ja) * | 2011-04-05 | 2012-11-12 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 特徴選択情報作成装置、画像識別装置、特徴選択情報作成方法、および特徴選択情報作成プログラム |
JP2013254262A (ja) * | 2012-06-05 | 2013-12-19 | Toshiba Corp | 移動体検出装置、移動体検出システム、および、移動体検出方法 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018014064A (ja) * | 2016-07-19 | 2018-01-25 | Gft株式会社 | 室内用自走式ロボットの位置測定システム |
CN111461319A (zh) * | 2019-01-22 | 2020-07-28 | 斯特拉德视觉公司 | 可适应用户要求的基于cnn的对象检测方法及装置 |
KR20200091331A (ko) * | 2019-01-22 | 2020-07-30 | 주식회사 스트라드비젼 | 다중 카메라 혹은 서라운드 뷰 모니터링에 이용되기 위해, 타겟 객체 통합 네트워크 및 타겟 영역 예측 네트워크를 이용하여 핵심성과지표와 같은 사용자 요구 사항에 적응 가능한 cnn 기반 객체 검출기를 학습하는 방법 및 학습 장치, 그리고 이를 이용한 테스팅 방법 및 테스팅 장치 |
JP2020119547A (ja) * | 2019-01-22 | 2020-08-06 | 株式会社ストラドビジョン | 多重カメラまたはサラウンドビューモニタリングに利用されるために、ターゲット物体統合ネットワーク及びターゲット物体予測ネットワークを利用して、重要業績評価指標のようなユーザー要求事項に適用可能なcnn基盤の物体検出器を学習する方法及び学習装置、並びにこれを利用したテスティング方法及びテスティング装置 |
JP2020119546A (ja) * | 2019-01-22 | 2020-08-06 | 株式会社ストラドビジョン | イメージコンカチネーションと、ターゲット物体予測ネットワークとを利用して、多重カメラ又はサラウンドビューモニタリングに利用される物体検出器を学習する方法及び学習装置、並びにこれを利用したテスティング方法及びテスティング装置 |
KR102328731B1 (ko) | 2019-01-22 | 2021-11-22 | 주식회사 스트라드비젼 | 다중 카메라 혹은 서라운드 뷰 모니터링에 이용되기 위해, 타겟 객체 통합 네트워크 및 타겟 영역 예측 네트워크를 이용하여 핵심성과지표와 같은 사용자 요구 사항에 적응 가능한 cnn 기반 객체 검출기를 학습하는 방법 및 학습 장치, 그리고 이를 이용한 테스팅 방법 및 테스팅 장치 |
CN111461319B (zh) * | 2019-01-22 | 2023-04-18 | 斯特拉德视觉公司 | 可适应用户要求的基于cnn的对象检测方法及装置 |
JP2021192224A (ja) * | 2020-06-10 | 2021-12-16 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド | 歩行者を検出するための方法及び装置、電子デバイス、コンピュータ可読記憶媒体及びコンピュータプログラム |
JP7269979B2 (ja) | 2020-06-10 | 2023-05-09 | 阿波▲羅▼智▲聯▼(北京)科技有限公司 | 歩行者を検出するための方法及び装置、電子デバイス、コンピュータ可読記憶媒体及びコンピュータプログラム |
WO2022172470A1 (ja) * | 2021-02-12 | 2022-08-18 | オムロン株式会社 | 画像検査装置、画像検査方法及び学習済みモデル生成装置 |
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