JP2016529475A - ライダに基づいたオブジェクト移動の分類 - Google Patents
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Abstract
Description
マシンビジョンの分野においては、多くのシナリオは、環境の画像を自動で識別して、環境に存在し画像に示されたオブジェクトを検出すること、より詳細には、オブジェクトの位置、サイズ、向き、速度、及び/または、加速度を識別することを伴う。第1の例として、評価は、障害物回避を容易にするために、道路上の車、自転車、及び歩行者と、標識、樹木、及び建物とを含む交通環境における車両を伴ってよい。第2の例としては、物理的オブジェクト追跡システムは、オブジェクトと相互作用する(例えば、ボールまたは他の投げられたオブジェクトをキャッチする)ために環境内でのオブジェクトの動きを評価することができる。第3の例としては、モーションキャプチャ環境に存在する人間の行為者は、人間のような動きを有するアニメーション化された人物をレンダリングするために、様々なアクションを行いながら記録されてよい。様々なシナリオにおいて、(例えば、装置または個人が他の現在のオブジェクトと相互作用するのを容易にするために)リアルタイムまたはリアルタイムに近い分析を行ってよく、他のシナリオにおいては、分析は、(例えば、撮影時に存在したオブジェクトの移動を識別するために)遡及的に行われてよい。これら及び他のシナリオは、例えば、静止カメラまたは移動カメラを用いた可視光画像のセットの撮影及び評価と、人間が見ることができる画像への視覚処理技術の適用を伴うことが多い。例えば、マシンビジョン技術は、画像のコンテンツから、光源からのシャドーイング、遠近感、相対的サイズ、及び視差効果等の視覚的手がかりに基づいて、オブジェクトのタイプ、色、サイズ、形、向き、位置、スピード、及び、加速度の評価を試みてよい。
オブジェクト移動の評価を伴う多くのシナリオは、レーザーイメージング(ライダ)撮影装置からのデータへのアクセスも有する装置(車両102等)を介して達成され得る。レーザーイメージング撮影装置は、特定の波長の光の低出力の収束ビームのセットを発し、様々なオブジェクトからのこのような波長の光の反射を検出、記録し得る。検出されたライダデータを用いて、ライダポイントクラウドを生成することができる。ライダポイントクラウドは、オブジェクトから反射されて検出器に戻る光のライダポイントを表すことによって、環境100に存在するオブジェクトの特定のポイントを示す。ライダデータを経時的に捕捉、評価することによって、このような装置は、ライダ検出器の周囲のオブジェクトの相対的位置(例えば、カメラ106を操作している車両102に対する他の車両102の位置)の表現を構築することができる。
図4は、本明細書に提示の技術の第1の例示の実施形態を、ライダポイントクラウド210に示されたオブジェクト312の移動を検出する例示の方法400として示す。例示の方法400は、例えば、メモリ回路、ハードディスクドライブのプラッタ、固体記憶装置、磁気ディスク、または、光ディスク等の、装置のメモリ装置に記憶され、装置のプロセッサ上で実行されると、本明細書に提示の技術に従って装置を動作させるように構成された命令セットとして実施されてよい。例示の方法400は、402で開始し、装置のプロセッサ上で命令を実行すること(404)を伴う。詳細には、これらの命令は、各ライダポイント214をマップする(406)ように構成されてよい。環境100に存在するオブジェクト312の識別及び移動の分類を、各時点212のライダポイントクラウド210から達成すると、例示の方法400は、本明細書に提示の技術をオブジェクト312の移動の分類に適用し、418で終了する。
本明細書に記載の技術は、多くの態様において変形されてよい、また、一部の変形形態は、追加の利点を提供し得る、及び/または、これら及び他の技術の他の変形形態に関する欠点を減らし得る。さらに、一部の変形形態は、組み合わせて実施されてよく、一部の組み合わせは、相乗作用によって、利点を追加し、及び/または、欠点を減らし得る。変形形態は、様々な実施形態(例えば、図4の例示の方法400、及び、図5の例示のシステム506)に組み込まれて、このような実施形態に、個々の利点、及び/または、相乗的な利点を与えてよい。
これらの技術の実施形態により変わり得る第1の態様は、このような技術を利用し得るシナリオに関する。
本明細書に提示の技術の実施形態によって変わり得る第2の態様は、ライダポイントクラウド210のライダポイント214の三次元ボクセル空間304のボクセル306へのマッピング(302)に関する。
本明細書に提示の技術の実施形態によって変わり得る第3の態様は、ライダポイント214の移動の分類に関する。
本明細書に提示の技術の実施形態によって変わり得る第4の態様は、オブジェクト312の移動の分類316中に適用されてよい追加の処理に関する。
図8及び以下の記載は、本明細書に記載の規定の1または複数の実施形態を実施するのに適切なコンピュータ環境を簡潔、おおまかに記載したものである。図8の動作環境は、適切な動作環境のほんの一例であり、動作環境の用途または機能の範囲に関していかなる限定も示唆していない。例示のコンピュータ装置は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、ラップトップデバイス、モバイルデバイス(例えば、携帯電話、パーソナルデジタルアシスタント(PDA)、メディアプレーヤ等)、マルチプロセッサシステム、家庭用電化製品、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記システムまたは装置のいずれかを含む分散コンピュータ環境を含むが、これらに限定されない。
発明の内容を構造的特徴及び/または方法論的行為に特有の言葉で記載したが、請求項に規定した発明の内容は、上記の具体的特徴または行為に必ずしも限定されないことは理解されたい。むしろ、上記の具体的な特徴及び行為は請求項を実施する例示の形として開示されている。
Claims (10)
- プロセッサを含む装置上のライダポイントクラウドに描かれたオブジェクトの移動を検出する方法であって、
前記ライダポイントクラウド内の各ライダポイントを三次元ボクセル空間のボクセルにマップし、
前記三次元ボクセル空間内で隣接箇所を共有するボクセルのボクセルクラスタによって表された少なくとも1つのオブジェクトを識別し、
前記ライダポイントクラウド内の各ライダポイントについて、
前記ライダポイントを選択されたオブジェクトと関連付け、および
前記選択されたオブジェクトに従って前記ライダポイントの前記移動を分類し、および
各オブジェクトについて、前記オブジェクトに関連付けられた前記各ライダポイントの前記移動に従って前記オブジェクトの前記移動を分類するように構成された命令を前記プロセッサ上で命令を実行すること
を備えたことを特徴とする方法。 - 各オブジェクトを識別することは、前記三次元ボクセル空間内の隣接閾値内の隣接箇所を共有するボクセルのボクセルクラスタにより表されたオブジェクトを識別することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記三次元ボクセル空間内の第1の軸は、第1の隣接閾値を有し、
前記三次元ボクセル空間内の第2の軸は、前記第1の隣接閾値とは異なる第2の隣接閾値を有し、
前記オブジェクトを識別することは、前記三次元ボクセル空間内の各軸について、前記軸の前記隣接閾値内の隣接箇所をそれぞれ共有するボクセルクラスタにより表されたオブジェクトを識別することをさらに含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 前記少なくとも1つのオブジェクトを識別することは、
前記三次元ボクセル空間内のボクセルの少なくとも2つのボクセルクラスタを識別すること、および
前記少なくとも2つのボクセルクラスタが接続されているかを決定すること
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも2つのボクセルクラスタが接続されているかを決定することは、
第1のボクセルクラスタを選択すること、および
少なくとも1つの他のボクセルクラスタの最近隣検索を実行して前記第1のボクセルクラスタ内の接続を識別すること
をさらに含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - 各ライダポイントの前記移動を分類することは、
前記三次元ボクセル空間内の各ボクセルの移動を分類すること、および
前記ライダポイントにマップされた前記ボクセルの前記移動の分類に従って前記ライダポイントの前記移動を分類すること
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 各ライダポイントの前記移動を分類することは、
各ボクセルについて、前記ライダポイントクラウドの少なくとも1つのライダポイントによって、前記ボクセルの占有期間を経時的に測定すること、および
前記ボクセルの前記占有期間を占有時間変化閾値と比較すること
をさらに含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。 - 前記命令は、前記各オブジェクトの前記移動を分類して後に、前記ライダポイントクラウドの前記ライダポイントを前記各オブジェクトにマップするようにさらに構成されたことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記ライダポイントクラウドは、時間軸を有し、
前記命令は、前記ライダポイントクラウドの前記時間軸にわたって前記各オブジェクトの前記移動を追跡するようにさらに構成されたことを特徴とする請求項8に記載の方法。 - 前記ライダポイントクラウドは、時間軸を有し、
前記命令は、各オブジェクトについて、前記ライダポイントクラウドの前記時間軸にわたって前記オブジェクトの少なくとも1つのベクトルを推定するようにさらに構成されたことを特徴とする請求項1に記載の方法。
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