JP2018046427A - 目標捜索装置、目標捜索方法及び目標捜索プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
このように、操作員は広画角での捜索と狭画角での識別とを、探知目標を発見するまで繰り返し行う必要があり、その操作負荷が極めて大きかった。
しかしながら、視線検知などによる領域抽出方法では対象の大きさまでは検出できないため、領域をズームアップする際に適切な画角(拡大範囲)を設定することが難しい。その結果、画面に対して対象が過小または過大なサイズとなってしまい、対象の全容を捉えつつ具体形状を把握可能な拡大画像を得ることができず、この対象が探知目標であるか否かの識別が困難となってしまう。
前記撮影手段が撮影した画像を表示する表示手段と、
前記表示手段に表示された表示画像から、前記探知目標と思われる識別対象を含む対象領域を抽出する対象領域抽出手段と、
前記表示画像のうちの前記対象領域の内外それぞれにおける画像特徴量の代表値を算出する特徴量算出手段と、
前記対象領域を複数の小領域に分割し、当該複数の小領域それぞれにおける画像特徴量の代表値を算出する第二特徴量算出手段と、
前記複数の小領域のうち、その画像特徴量の代表値が前記対象領域外の画像特徴量の代表値よりも前記対象領域内の画像特徴量の代表値に近いものを、前記識別対象が存在する対象存在領域として抽出する対象存在領域抽出手段と、
を備えることを特徴とする。
前記対象存在領域の図心を中心とし、かつ、当該対象存在領域を所定の面積割合で含む拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、
前記拡大領域を拡大範囲として、前記撮影手段の画角を調整する画角調整手段と、
を備えることを特徴とする。
前記画像特徴量は、前記表示画像の輝度、コントラスト及び色のうちの少なくとも1つに基づくものであることを特徴とする。
前記対象領域抽出手段は、
前記表示手段に表示された表示画像上での操作員の視線軌跡を検出し、
検出された前記視線軌跡に基づいて、前記表示画像のうち前記操作員が注視した注視領域を、前記対象領域として抽出することを特徴とする。
前記撮影手段が航空機に搭載されていることを特徴とする。
これにより、対象領域のうち識別対象が存在する対象存在領域を、画像特徴量に基づいて好適に抽出することができる。したがって、抽出された対象存在領域を確認することにより、識別対象が探知目標であるか否かの識別を容易に行うことができる。
まず、本実施形態における航空機1の構成について、図1を参照して説明する。
図1は、航空機1の概略構成を示すブロック図である。
航空機1は、所定の探知目標の捜索を行うためのものであり、本実施形態においては、搭載された光学カメラ14を用いてその操作員(搭乗員)が行う探知目標の捜索を支援可能に構成されたものである。
具体的には、図1に示すように、航空機1は、飛行機構11と、操作部12と、記憶部13と、光学カメラ14と、ディスプレイ15と、カメラ操作部16と、視線検出用カメラ17と、制御部18とを備えて構成されている。
操作部12は、パイロットに操作される操縦桿や各種操作キー等を備えており、これら操縦桿や各種操作キー等の操作状態に対応する信号を制御部18に出力する。
目標捜索プログラム130は、後述の目標捜索処理を制御部18に実行させるためのプログラムである。
カメラ操作部16は、光学カメラ14を操作するためのものであり、光学カメラ14の向きやズームアップ・ズームバックなどの操作が可能となっている。このカメラ操作部16は、本実施形態においては、パイロットとは異なる専用の操作員によって操作される。操作員は、ディスプレイ15に表示された光学カメラ14の撮影画像を見ながら、カメラ操作部16を操作する。
なお、視線検出用カメラ17は、ディスプレイ15と一体的に構成されていてもよい。
また、制御部18は、後述するように、目標捜索処理における各種の機能部として、視線軌跡検出器181と、注視領域抽出器182と、画像特徴量算出器183と、対象存在領域抽出器184と、拡大領域算出器185とを備えている(図2参照)。
続いて、目標捜索処理を実行する際の航空機1の動作について説明する。
図2は、目標捜索処理でのデータの流れを示すデータフロー図であり、図3及び図4は、目標捜索処理を説明するための図である。
なお、ここでは、飛行中の航空機1から光学カメラ14により機体下方の地上(または海上)が撮影されて、その撮影画像がディスプレイ15に表示されているものとする。また、この光学カメラ14の広画角での撮影により、探知目標であると思われてその識別を要する識別対象Tが、ディスプレイ15の表示画像中に含まれているものとする(図3(a)等参照)。
具体的に、視線軌跡検出器181は、例えば基準点を角膜反射、動点を瞳孔とし、或いは基準点を目頭、動点を虹彩にしてこれらの位置関係を用いることで、操作員の視線を検出する。そして、視線軌跡検出器181は、所定の時間間隔(例えば数秒間)に亘る当該視線の移動を記憶することにより、ディスプレイ15に表示された表示画像上での操作員の視線軌跡LSを検出する。
これにより、操作員が識別対象Tをディスプレイ15の表示画像上で捉えて、当該識別対象Tの周辺を行き来している視線軌跡LSが得られる(図3(a))。
具体的に、注視領域抽出器182は、視線軌跡LSの平均位置を中心とし、当該視線軌跡LSの存在確率が所定値以上となる円形領域を、注視領域WAと判定する(図3(b))。例えば、視線軌跡LSの存在確率が50%以上となる領域を求める場合には、CEP(平均誤差半径)値を半径とする円形領域が注視領域WAとなる。
これにより、操作員が注視した注視領域WAが、識別対象Tを含む対象領域としてディスプレイ15の表示画像から抽出される。
具体的に、まず画像特徴量算出器183は、ディスプレイ15の表示画像のうち、注視領域WAの内外それぞれにおける画像特徴量の代表値Pin,Poutを、当該注視領域WAの内外全域それぞれでの面積平均値として算出する(図3(c))。
ここで、画像特徴量とは、ディスプレイ15に表示された表示画像の輝度、コントラスト、色(色相)等の画像パラメータのうちの少なくとも1つに基づくものであり、本実施形態においては、これらの画像パラメータを個別に重み付けして合算した値である。但し、この画像特徴量は、識別対象Tの存在を判定するうえでは、輝度やコントラストよりも色(色相)を重視して算出されることが好ましい。色は、輝度やコントラストよりも天候等による影響が少ないためである。
なお、図3(c)及び図4(a),(b)では、画像特徴量の代表値の大小をドットの濃淡で表している。
より詳しくは、画像特徴量算出器183は、まず、各辺が表示画像の縦横に平行で且つ注視領域WAを内接円とする正方形の領域を、注視領域WAを含む分割対象領域DAとして設定する。そして、画像特徴量算出器183は、この分割対象領域DAを、各辺が表示画像の縦横に平行な正方格子状の複数の小領域SAに格子分割し、各小領域SAにおける画像特徴量の代表値Piを、当該小領域SAの面積平均値として算出する。
なお、分割対象領域DAは、注視領域WAを含む領域であれば、その大きさや形状は特に限定されない。
また、小領域SAは、注視領域WAを複数に分割できる領域であれば、その大きさや形状は特に限定されない(例えば表示画像の1画素などであってもよい)が、表示画像中の識別対象Tのサイズよりも小さいことが好ましい。
具体的に、対象存在領域抽出器184は、分割対象領域DA内の全ての小領域SAのうち、以下の式(1)を満たす画像特徴量の代表値Piを有するものを抽出する。
|Pi−Pin|<|Pi−Pout| ・・・(1)
そして、対象存在領域抽出器184は、抽出された全ての小領域SAからなる領域を、対象存在領域TAとして設定する。
したがって、上述の式(1)を満たすPiを有する小領域SAを抽出することにより、識別対象Tが存在する領域を特定することができる。
そして、制御部18は、光学カメラ14の動作を制御し、図心Cをカメラ視軸とするとともに拡大領域ZAを拡大範囲として、当該光学カメラ14のカメラ視軸及び画角を調整する。
これにより、拡大領域ZAがディスプレイ15の全面に大きく拡大表示される。つまり、操作員が注視した注視領域WAのうち、高い画像特徴量をもつ対象存在領域TA(すなわち識別対象T)が、ディスプレイ15に自動的に拡大表示されることとなる。
そして、識別対象Tが探知目標であった場合には、制御部18は、操作員の操作に基づいて当該識別対象Tの位置(座標)を標定し、目標捜索処理を終了する。
また、識別対象Tが探知目標でなかった場合には、操作員は、カメラ操作部16を操作して光学カメラ14の画角を元の広画角に戻す。その後、制御部18は、注視領域WAの抽出、画像特徴量の代表値Pin,Pout,Piの算出、対象存在領域TAの抽出、拡大領域ZAの算出、光学カメラ14の画角調整及び探知目標の識別を、探知目標の位置を標定できるまで連続的に繰り返す。
以上のように、本実施形態によれば、光学カメラ14により撮影されてディスプレイ15に表示された表示画像から、探知目標と思われる識別対象Tを含む注視領域WAが抽出され、この表示画像のうち注視領域WAの内外それぞれにおける画像特徴量の代表値Pin,Poutと、注視領域WAを分割した複数の小領域SAそれぞれにおける画像特徴量の代表値Piとが算出される。そして、複数の小領域SAのうち、その画像特徴量の代表値Piが注視領域WA外の画像特徴量の代表値Poutよりも注視領域WA内の画像特徴量の代表値Pinに近いものが、識別対象Tが存在する対象存在領域TAとして抽出される。
これにより、注視領域WAのうち識別対象Tが存在する対象存在領域TAを、画像特徴量に基づいて好適に抽出することができる。したがって、抽出された対象存在領域TAを確認することにより、識別対象Tが探知目標であるか否かの識別を容易に行うことができる。
したがって、識別対象Tの全容を捉えつつ具体形状を把握可能な拡大画像がディスプレイ15に自動的に表示されるため、この識別対象Tが探知目標であるか否かの識別をさらに容易に行うことができる。
したがって、操作員はディスプレイ15の表示画像上で探知目標と思われる識別対象Tを目で捉えるだけで、この識別対象Tを含む領域が自動的に抽出されるため、操作員の操作負荷を軽減することができる。
なお、本発明を適用可能な実施形態は、上述した実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
さらに、撮影手段は高所に設置されて地上または海上の画像を撮影可能であれば、航空機1に搭載されたものでなくともよく、例えば高い建造物の上部に設置されたものなどであってもよい。
13 記憶部
130 目標捜索プログラム
14 光学カメラ
15 ディスプレイ
16 カメラ操作部
17 視線検出用カメラ
18 制御部
T 識別対象
LS 視線軌跡
WA 注視領域
DA 分割対象領域
SA 小領域
TA 対象存在領域
ZA 拡大領域
Claims (7)
- 高所に設置された撮影手段を用いて所定の探知目標を捜索する目標捜索装置であって、
前記撮影手段が撮影した画像を表示する表示手段と、
前記表示手段に表示された表示画像から、前記探知目標と思われる識別対象を含む対象領域を抽出する対象領域抽出手段と、
前記表示画像のうちの前記対象領域の内外それぞれにおける画像特徴量の代表値を算出する特徴量算出手段と、
前記対象領域を複数の小領域に分割し、当該複数の小領域それぞれにおける画像特徴量の代表値を算出する第二特徴量算出手段と、
前記複数の小領域のうち、その画像特徴量の代表値が前記対象領域外の画像特徴量の代表値よりも前記対象領域内の画像特徴量の代表値に近いものを、前記識別対象が存在する対象存在領域として抽出する対象存在領域抽出手段と、
を備えることを特徴とする目標捜索装置。 - 前記対象存在領域の図心を中心とし、かつ、当該対象存在領域を所定の面積割合で含む拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、
前記拡大領域を拡大範囲として、前記撮影手段の画角を調整する画角調整手段と、
を備えることを特徴とする請求項1に記載の目標捜索装置。 - 前記画像特徴量は、前記表示画像の輝度、コントラスト及び色のうちの少なくとも1つに基づくものであることを特徴とする請求項1または2に記載の目標捜索装置。
- 前記対象領域抽出手段は、
前記表示手段に表示された表示画像上での操作員の視線軌跡を検出し、
検出された前記視線軌跡に基づいて、前記表示画像のうち前記操作員が注視した注視領域を、前記対象領域として抽出することを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載の目標捜索装置。 - 前記撮影手段が航空機に搭載されていることを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の目標捜索装置。
- 高所に設置された撮影手段を用いて所定の探知目標を捜索する目標捜索方法であって、
前記撮影手段が撮影した画像を表示する表示手段を備える目標捜索装置が、
前記表示手段に表示された表示画像から、前記探知目標と思われる識別対象を含む対象領域を抽出する対象領域抽出工程と、
前記表示画像のうちの前記対象領域の内外それぞれにおける画像特徴量の代表値を算出する特徴量算出工程と、
前記対象領域を複数の小領域に分割し、当該複数の小領域それぞれにおける画像特徴量の代表値を算出する第二特徴量算出工程と、
前記複数の小領域のうち、その画像特徴量の代表値が前記対象領域外の画像特徴量の代表値よりも前記対象領域内の画像特徴量の代表値に近いものを、前記識別対象が存在する対象存在領域として抽出する対象存在領域抽出工程と、
を実行することを特徴とする目標捜索方法。 - 高所に設置された撮影手段が撮影した画像を用いて所定の探知目標を捜索する目標捜索プログラムであって、
前記撮影手段が撮影した画像を表示する表示手段を備える目標捜索装置を、
前記表示手段に表示された表示画像から、前記探知目標と思われる識別対象を含む対象領域を抽出する対象領域抽出手段、
前記表示画像のうちの前記対象領域の内外それぞれにおける画像特徴量の代表値を算出する特徴量算出手段、
前記対象領域を複数の小領域に分割し、当該複数の小領域それぞれにおける画像特徴量の代表値を算出する第二特徴量算出手段、
前記複数の小領域のうち、その画像特徴量の代表値が前記対象領域外の画像特徴量の代表値よりも前記対象領域内の画像特徴量の代表値に近いものを、前記識別対象が存在する対象存在領域として抽出する対象存在領域抽出手段、
として機能させることを特徴とする目標捜索プログラム。
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