JP2016505181A - 移動物体を検出するための方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
ds12は、2つの特徴点の間の距離を表し、
dv12は、2つの特徴点の間の移動差分を表し、
σdis及びσvは、それぞれ、距離及び移動の統計的分散を表す。
ds12は、2つの特徴点の間の距離を表し、
dv12は、2つの特徴点の間の移動差分を表し、
σdis及びσvは、それぞれ、距離及び移動の統計的分散を表す。
Cplは、特徴点Pの、特徴点Pが属するグループの基準点との相関を表す。
Claims (19)
- 移動物体検出方法であって、
複数の映像フレームに基づいて複数の特徴点を特定することと、
前記複数の特徴点から選択して、前記複数の特徴点の間の相関に基づいて、特徴点の第1のグループ及び第2のグループを形成することと、
少なくとも1つの映像フレーム中で、検出された移動物体として、それぞれ特徴点の前記第1のグループ及び前記第2のグループに基づいて、2つのセグメントを特定することと、を含み、
2つの特徴点の間の相関が、距離成分と移動差分成分とを含み、前記距離成分が、前記2つの特徴点の間の距離に関連し、前記移動差分成分が、前記2つの特徴点の対応する移動の間の差分に関連する、方法。 - 2つの特徴点の間の相関が、等式(1):
ds12は、前記2つの特徴点の間の距離を表し、
dv12は、前記2つの特徴点の間の移動差分を表し、
σdis及びσvは、それぞれ、距離及び移動の統計的分散を表す、請求項1に記載の方法。 - ds12がσdisよりも大きい場合、または、dv12がσvの2倍よりも大きい場合、前記相関C12がゼロに設定される、請求項2に記載の方法。
- σdisが
- σvが6〜10の範囲内の値に設定される、請求項3に記載の方法。
- 前記第1のグループ及び前記第2のグループが共通の特徴点を有するかどうかを確認し、「はい」ならば、
特徴点の前記第1のグループから、前記第1のグループの他の特徴点との相関の最大の和を有する、第1の基準点を特定することと、
特徴点の前記第2のグループから、前記第2のグループの他の特徴点との相関の最大の和を有する、第2の基準点を特定することと、
前記第1のグループ及び前記第2のグループのうち、その基準点が前記共通の特徴点とのより大きな相関を有する方に、前記共通の特徴点を分類して、特徴点の更新された第1のグループ及び第2のグループを取得することと、をさらに含み、前記2つのセグメントが、前記更新された第1のグループ及び前記第2のグループに基づいて特定される、請求項1に記載の方法。 - 前記第1のグループ及び前記第2のグループが共通の特徴点を有するかどうかを確認し、「はい」ならば、
前記第1のグループのそれぞれの特徴点に対して、前記第1のグループの他の特徴点とのその相関の和を計算することと、
前記第1のグループから、相関の最大の和を有する特徴点の所定の割合を特定して、特徴点の第3のグループを取得することと、
前記第3のグループのそれぞれの特徴点に対して、前記第3のグループの他の特徴点とのその相関の和を計算することと、
前記第1のグループに対して、前記第3のグループの他の特徴点との相関の最大の和を有する第1の基準点を特定することと、
前記第2のグループのそれぞれの特徴点に対して、前記第2のグループの他の特徴とのその相関の和を計算することと、
前記第2のグループから、相関の最大の和を有する特徴点の前記所定の割合を特定して、特徴点の第4のグループを取得することと、
前記第4のグループのそれぞれの特徴点に対して、前記第4のグループの他の特徴点とのその相関の和を計算することと、
前記第2のグループに対して、前記第4のグループの他の特徴点との相関の最大の和を有する第2の基準点を特定することと、
前記第1のグループ及び前記第2のグループのうち、その基準点が前記共通の特徴点とのより大きな相関を有する方に、前記共通の特徴点を分類して、共通の特徴点を有しない更新された第1のグループ及び第2のグループを取得することと、をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記所定の割合が50%である、請求項7に記載の方法。
- RANSACベースのホモグラフィーを用いて主要平面を特定することと、
前記主要平面上の特徴点に基づいて、基本行列を計算することと、
特徴点の前記第1のグループ及び前記第2のグループの移動が前記基本行列に適合するかどうかを判定して、特徴点のグループの移動が前記基本行列に適合する場合、特徴点の前記グループに基づいて特定された物体を静止物体として分類することと、をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 移動物体検出システムであって、
カメラと、
処理装置であって、
前記カメラによってキャプチャされた複数の映像フレームに基づいて複数の特徴点を特定し、
前記複数の特徴点から選択して、前記複数の特徴点の間の相関に基づいて、特徴点の第1のグループ及び第2のグループを形成し、
少なくとも1つの映像フレーム中で、検出された移動物体として、それぞれ特徴点の前記第1のグループ及び前記第2のグループに基づいて、2つのセグメントを特定するように構成された、処理装置と、を備え、
2つの特徴点の間の相関が、距離成分と移動差分成分とを含み、前記距離成分が、前記2つの特徴点の間の距離に関連し、前記移動差分成分が、前記2つの特徴点の対応する移動の間の差分に関連する、移動物体検出システム。 - 2つの特徴点の間の相関が、等式(1):
ds12は、前記2つの特徴点の間の前記距離を表し、
dv12は、前記2つの特徴点の間の前記移動差分を表し、
σdis及びσvは、それぞれ、距離及び移動の統計的分散を表す、請求項10に記載の移動物体検出システム。 - ds12がσdisよりも大きい場合、または、dv12がσvの2倍よりも大きい場合、前記相関C12がゼロに設定される、請求項11に記載の移動物体検出システム。
- σdisが
- σvが6〜10の範囲内の値に設定される、請求項12に記載の移動物体検出システム。
- 前記処理装置が、
前記第1のグループ及び前記第2のグループが共通の特徴点を有するかどうかを確認し、「はい」ならば、
特徴点の前記第1のグループから、前記第1のグループの他の特徴点との相関の最大の和を有する、第1の基準点を特定し、
特徴点の前記第2のグループから、前記第2のグループの他の特徴点との相関の最大の和を有する、第2の基準点を特定し、
前記第1のグループ及び前記第2のグループのうち、その基準点が前記共通の特徴点とのより大きな相関を有する方に、前記共通の特徴点を分類して、特徴点の更新された第1のグループ及び第2のグループを取得する、ようにさらに構成され、前記2つのセグメントが、特徴点の前記更新された第1のグループ及び前記第2のグループに基づいて特定される、請求項10に記載の移動物体検出システム。 - 前記処理装置が、
前記第1のグループ及び前記第2のグループが共通の特徴点を有するかどうかを確認し、「はい」ならば、
前記第1のグループのそれぞれの特徴点に対して、前記第1のグループの他の特徴点とのその相関の和を計算し、
前記第1のグループから、相関の最大の和を有する特徴点の所定の割合を特定して、特徴点の第3のグループを取得し、
前記第3のグループのそれぞれの特徴点に対して、前記第3のグループの他の特徴点とのその相関の和を計算し、
前記第1のグループに対して、前記第3のグループの他の特徴点との相関の最大の和を有する第1の基準点を特定し、
前記第2のグループのそれぞれの特徴点に対して、前記第2のグループの他の特徴との相関の和を計算し、
前記第2のグループから、相関の最大の和を有する特徴点の前記所定の割合を特定して、特徴点の第4のグループを取得し、
前記第4のグループのそれぞれの特徴点に対して、前記第4のグループの他の特徴点とのその相関の和を計算し、
前記第2のグループに対して、前記第4のグループの他の特徴点との相関の最大の和を有する第2の基準点を特定し、
前記第1のグループ及び前記第2のグループのうち、その基準点が前記共通の特徴点とのより大きな相関を有する方に、前記共通の特徴点を分類し、共通の特徴点を有しない更新された第1のグループ及び第2のグループを取得する、ようにさらに構成される、請求項10に記載の移動物体検出システム。 - 前記所定の割合が50%である、請求項16に記載の移動物体検出システム。
- 前記処理装置が、
RANSACベースのホモグラフィーを用いて主要平面を特定し、
前記主要平面上の特徴点に基づいて、基本行列を計算し、
特徴点の前記第1のグループ及び前記第2のグループの移動が前記基本行列に適合するかどうかを判定して、特徴点のグループの移動が前記基本行列に適合する場合、特徴点の前記グループに基づいて特定された物体を静止物体として分類する、ようにさらに構成される、請求項10に記載の移動物体検出システム。 - 移動物体検出方法であって、
複数の映像フレームに基づいて複数の特徴点を特定することと、
前記複数の特徴点から選択して、前記複数の特徴点の間の相関に基づいて、特徴点のグループを形成することと、
前記複数の映像フレームのうちの少なくとも1つの中で、移動物体として、特徴点の前記グループによって画定されたセグメントを特定することと、を含み、
2つの特徴点の間の相関が、距離成分と移動差分成分とを含み、前記距離成分が、前記2つの特徴点の間の距離に関連し、前記移動差分成分が、前記2つの特徴点の対応する移動の間の差分に関連する、方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018221224A1 (ja) * | 2017-05-29 | 2018-12-06 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9852341B2 (en) * | 2013-02-04 | 2017-12-26 | Harman International Industries, Incorporation | Method and system for detecting moving objects |
US10957068B2 (en) * | 2017-01-06 | 2021-03-23 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus and method of controlling the same |
JP6894707B2 (ja) * | 2017-01-06 | 2021-06-30 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置およびその制御方法、プログラム |
DE102017113794A1 (de) * | 2017-06-22 | 2018-12-27 | Connaught Electronics Ltd. | Klassifizierung statischer und dynamischer Bildsegmente in einer Fahrerassistenzvorrichtung eines Kraftfahrzeugs |
CN109325962B (zh) * | 2017-07-31 | 2022-04-12 | 株式会社理光 | 信息处理方法、装置、设备以及计算机可读存储介质 |
WO2019108905A1 (en) * | 2017-11-30 | 2019-06-06 | University Of Kansas | Fatigue crack detection using feature tracking |
JP7206938B2 (ja) * | 2019-01-18 | 2023-01-18 | 株式会社デンソーテン | 移動量算出装置 |
CN109977322B (zh) * | 2019-03-05 | 2021-03-23 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 出行方式推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012014430A1 (ja) * | 2010-07-27 | 2012-02-02 | パナソニック株式会社 | 移動体検出装置および移動体検出方法 |
US8249299B1 (en) * | 2009-08-17 | 2012-08-21 | Adobe Systems Incorporated | Systems and methods of tracking objects in video |
WO2012145819A1 (en) * | 2011-04-25 | 2012-11-01 | Magna International Inc. | Image processing method for detecting objects using relative motion |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4500563B2 (ja) * | 2004-03-04 | 2010-07-14 | 学校法人慶應義塾 | 車両検出方法及び車両検出システム |
US8446468B1 (en) * | 2007-06-19 | 2013-05-21 | University Of Southern California | Moving object detection using a mobile infrared camera |
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WO2013021767A1 (ja) * | 2011-08-10 | 2013-02-14 | 富士フイルム株式会社 | 動体検出装置及び方法 |
US9852341B2 (en) * | 2013-02-04 | 2017-12-26 | Harman International Industries, Incorporation | Method and system for detecting moving objects |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8249299B1 (en) * | 2009-08-17 | 2012-08-21 | Adobe Systems Incorporated | Systems and methods of tracking objects in video |
WO2012014430A1 (ja) * | 2010-07-27 | 2012-02-02 | パナソニック株式会社 | 移動体検出装置および移動体検出方法 |
WO2012145819A1 (en) * | 2011-04-25 | 2012-11-01 | Magna International Inc. | Image processing method for detecting objects using relative motion |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018221224A1 (ja) * | 2017-05-29 | 2018-12-06 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
WO2018220681A1 (ja) * | 2017-05-29 | 2018-12-06 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
US11037310B2 (en) | 2017-05-29 | 2021-06-15 | Olympus Corporation | Image processing device, image processing method, and image processing program |
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