JP2018113026A - 物体の流動の状態を求めるシステム及び方法、並びに非一時的コンピューター可読記憶媒体 - Google Patents
物体の流動の状態を求めるシステム及び方法、並びに非一時的コンピューター可読記憶媒体 Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】ビデオはフレームのセットを含み、モーションベクトルが、このセット内の各フレームから抽出され、データ行列が、フレームのセットにおけるモーションベクトルから構築される。このデータ行列から低ランクコープマン演算子を求めることができ、この低ランクコープマン演算子のスペクトルを解析して、コープマンモードのセットを求めることができる。その後、フレームは、コープマンモードのクラスタリングに従って独立した流動にセグメント化される。
【選択図】なし
Description
群集流動の巨視的モデルは、群集を流動する連続体とみなし、歩行者の平均的挙動を記述する。モデルパラメーターは、グリッドΩ内の各点における群集の密度ρと、グリッドΩ内の各点における水平速度及び垂直速度(u,v)とである。群集流動の巨視的モデルは、流体ダイナミクス(fluid dynamics:流体力学)のモデルに類似しており、次の仮定、すなわち、(1)各点における歩行者の速度は、その点の周囲の群集の密度によってのみ決まる;(2)歩行者は共通の目的地(見込み)を有する;(3)歩行者は、推定される移動時間を最小化したいと同時に、密度の高いエリアを回避したい、という、複数の仮定によって律則される。
コープマン演算子
離散時間ダイナミカルシステムを(M,n,F)とする。ここで、M⊆RNは状態空間であり、n∈Zは時間パラメーターであり、F:M→Mはシステム発展演算子である。コープマン演算子Kは、以下のように関数Fの空間上で定義される。ここで、F={φ|φ:M→C}である。
Williams他は、コープマン演算子を近似する低複雑度の方法としてカーネルDMD(KDMD)アルゴリズムを提案している。カーネル関数をf:M×M→Rとし、以下のデータ行列を定義することにする。
本開示の実施形態は、シーンの領域Γにおける限られた空間観測値から大きなシーンΩ内の物体の流動を予測し完成させるシステム及び方法を提供する。これらの物体は、動物、機械、流体、物質又は電流のうちの1つ又はそれらの組み合わせを含むことができる。
既定の境界条件を有する空間シーンΩが与えられると、異なる初期条件を有する複数の流動様式をシミュレーションすることによってトレーニングデータを生成することができる。空間シーンΩの全てをカバーする実際のビデオ監視データが利用可能であるとき、ビデオモーションベクトルを計算することによって、流動情報を抽出することができる。単一のビデオフレームのモーションベクトルは、流動内の或る時刻における粒子の速度の観測値に対応する。モーションベクトルは、ビデオテクスチャに適用されるオプティカルフロー推定を用いて計算することもできるし、符号化ビデオビットストリーム圧縮領域から直接パースすることもできる。
流動完成300に関して、領域Γ上で新たな流動X*={x* 1,...,x* T’}∈RDの速度が観測されるものと仮定する。T個の時間スナップショットにわたって観測された速度のシーケンスを、O={o1,...,oT’}⊂Rd,d<Dによって示す。また、ΩからΓにマッピングするマスク演算子をM:RD→Rdによって示す。このマスク演算子を、同じ名称Mを有するd×D行列によって表す。その場合、∀1≦t≦T’,ot=Mx* tである。本発明者らの目標は、部分的な観測値otから、(7)に示すような近似されたコープマンモード、コープマン固有値及びコープマン固有関数を用いて、x* tを推定することである。
係数行列Aは、本質的に、カーネル関数評価値f(x* t,xj),∀j∈{1,...,(T+1)L}を近似し、これによって、完全な流動パラメーター225を求めることが可能になる。Aを計算するために、利用しなければ一意の解を見つけることができない追加の構造体を利用する必要がある。そのために、本発明者らは、o1,o2,...,oTが連続した時間的観測値であるときに、これらのカーネル評価値が或る期間にわたって概ね平滑である、すなわち、||at−at+1||が小さいことを観測によって確かめた。これは、KDMD演算子の固有値が単位円に近接しているときに特に当てはまる。この観測が動機となって、本発明者らは、(8)を用いて、流動回復問題を以下のように割り当てる。
KDMD演算子の固有値が単位円に近接していないとき、方法1の時間的平滑正則化(temporal smoothness regularization)はもはや正しくない。一時的な挙動を正しく捕捉するとともに、Aの時間的平滑への依拠を少なくするために、本発明者らは、代わりに、コープマン予測に関して係数の時間的整合性を検討する。より正確には、(8)から、以下の式であることに留意されたい。
完全な流動パラメーターを求める別の方法が、図3Bのフロー図に示されている。この方法は、完全な流動パラメーターを求める(310)線形オブザーバー設計350を記述している。この手法の利点は、この手法が、データを記述する元のPDEにかかわらず、コープマンベースの座標変換に起因したダイナミクスの線形表現を提供するということである。
Claims (20)
- シーン内の物体の流動の状態を求めるシステムであって、
前記シーンの観測サンプル点における前記流動の前記状態を測定する少なくとも1つのセンサーであって、前記シーンは、前記観測サンプル点のサブセット及び未観測サンプル点のサブセットを有するサンプル点のセットを含む、少なくとも1つのセンサーと、
前記シーン内の前記物体の前記流動のトレーニング状態の時変ダイナミクスを指定する演算子を記憶するメモリであって、該演算子は、前記シーン内のサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の推定される将来の状態を、前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける前記物体の前記流動の前記状態の現在の測定状態の関数として求めるためにトレーニングされる、メモリと、
前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態が、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態と整合するように、前記演算子と、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態とを用いて、前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を推定するように構成された、前記メモリと通信するプロセッサと、
前記シーン内の前記物体の前記流動の前記状態を管理するマネージメントを援助するために、前記シーンの前記未観測サンプル点のセットにおける前記流動の前記状態を出力するように構成された、前記プロセッサと通信する出力インターフェースと、
を備える、システム。 - 前記演算子の前記トレーニングは、
前記シーン内の前記サンプル点のセットにおいて前記物体の前記流動のトレーニング状態の履歴データを取得すること、
前記シーン内の前記サンプル点のセットにおいて前記物体の前記流動の前記トレーニング状態をモデルに従ってシミュレーションすること、又は、
前記シーン内のサンプル点の一連のサブセットにおいて前記物体の前記流動の前記トレーニング状態を取得すること、
のうちの1つ又はそれらの組み合わせを含み、
前記シーン内の前記サンプル点の一連の前記サンプル点の全ての前記サブセットが、前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける全ての前記サンプル点を含むように、前記サンプル点の一連のサブセットにおける前記サンプル点の少なくとも1つのサブセットは、前記シーン内の前記サンプル点の一連のサブセットにおける前記サンプル点の残りの前記サブセットの可観測サンプル点の時刻と異なる時刻における観測サンプル点である、請求項1に記載のシステム。 - 前記物体は、動物、機械、流体、物質又は電流のうちの1つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記物体の前記流動の前記状態は、密度、速度又は流量のうちの1つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記物体の前記流動の前記状態は、電流、電圧、電力又は負荷のうちの1つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記物体の前記流動の前記状態は、温度、速度又は密度のうちの1つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を前記推定することは、
前記センサーによる前記シーンの前記観測サンプル点のセットと、前記演算子の前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態との間の誤差を最小化することによって、基底行列のセットの係数のセットを求めることと、
前記基底行列のセットの前記係数のセットが、前記演算子の固有値のセットに従って時間的予測条件に適合していることを確認することと、
を含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記センサーによる前記シーンの前記観測サンプル点のセットを相関させることに関連付けられた前記基底行列のセットの前記係数のセットの係数のサブセットと、前記演算子の前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される状態との間の誤差を最小化すること、
を更に含む、請求項7に記載のシステム。 - 前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を前記推定することは、ダイナミカルシステムを求めることを含み、
前記ダイナミカルシステムはオブザーバーを含み、該オブザーバーは、オブザーバーモデルを含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記演算子は、演算子モードのセットと、固有値のセットとを含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を前記推定することは、前記オブザーバーモデルに従うとともに、
前記演算子の前記演算子モードのセットに基づいて、前記シーンの前記サンプル点のセット内の全てのサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の完全モードのセットを求めることと、
前記シーンの前記観測サンプル点の前記サブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態の前記演算子モードのセットの可観測モードのサブセットを求めることと、
安定化フィードバック利得の極固有値を複素単位円内に割り当てることによって、前記シーンの前記観測サンプル点の前記サブセットにおける前記物体の前記流動のオブザーバーモデルの前記安定化フィードバック利得を求めることと、
基底関数のセットと前記可観測モードの前記セットとの乗算が前記演算子の前記固有値のセットに従って時間的予測条件に適合していることを確認することによって、前記基底関数のセットを推定することと、
前記完全モードのセットに前記基底関数のセットを乗算することによって、前記未観測サンプル点の前記サブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を生成することと、
前記シーンの前記未観測サンプル点のセットにおける前記流動の前記状態を出力することと、
を含む、請求項10に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つのセンサーは、前記物体の前記流動のビデオを取り込むカメラであり、前記物体の前記流動は、前記シーン内の歩行者であり、前記ビデオはフレームのセットを含むようになっており、前記流動は、前記シーンの前記観測サンプル点の前記サブセットにおける前記フレームのセット内の各フレームから取得された独立した歩行者流動であるようになっており、前記シーンの前記観測サンプル点の前記サブセットは、速度ベクトルのセット、群集密度のセット、オプティカルフローベクトルのセット又はモーションベクトルのセットからなる群から選択される、請求項1に記載のシステム。
- 前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける前記物体の前記流動のトレーニング状態の時変ダイナミクスを指定する前記演算子は、コープマン演算子、動的モード分解演算子、拡張動的モード分解演算子及びカーネル動的モード分解演算子からなる群から選択される、請求項1に記載のシステム。
- 前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態は、雑音観測値を含み、そのため、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態は、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態から前記雑音観測値を引いたものに整合するか又は等しくなるようになっている、請求項1に記載のシステム。
- シーン内の物体の流動の状態を求める方法であって、
少なくとも1つのセンサーによって生成された前記シーンの観測サンプル点における前記流動の測定状態を入手することであって、前記シーンは、前記観測サンプル点のサブセット及び未観測サンプル点のサブセットを有するサンプル点のセットを含むことと、
前記シーン内の前記物体の前記流動のトレーニング状態の時変ダイナミクスを指定する演算子を記憶しているメモリを用いることであって、該演算子は、前記シーン内のサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の推定される将来の状態を、前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける前記物体の前記流動の前記状態の現在の測定状態の関数として求めるようにトレーニングされる、ことと、
前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態が、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態と整合するように、前記メモリと通信するプロセッサによって、前記演算子と、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態とを用いて、前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を推定することと、
前記シーン内の前記物体の前記流動の前記状態を管理するマネージメントを援助するために、前記シーンの前記未観測サンプル点のセットにおける前記流動の前記状態を、前記プロセッサと通信する出力インターフェースを介して出力することと、
を含む、方法。 - 前記演算子の前記トレーニングは、
前記シーン内の前記サンプル点のセットにおいて前記物体の前記流動のトレーニング状態の履歴データを取得すること、
前記シーン内の前記サンプル点のセットにおいて前記物体の前記流動の前記トレーニング状態をモデルに従ってシミュレーションすること、又は、
前記シーン内のサンプル点の一連のサブセットにおいて前記物体の前記流動の前記トレーニング状態を取得すること、
のうちの1つ又はそれらの組み合わせを含み、
前記シーン内の前記一連の前記サンプル点における前記サンプル点の全ての前記サブセットが、前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける全ての前記サンプル点を含むように、前記サンプル点の一連のサブセットにおける前記サンプル点の少なくとも1つのサブセットは、前記シーン内の前記サンプル点の一連のサブセットにおける前記サンプル点の残りの前記サブセットの可観測サンプル点の時刻と異なる時刻における観測サンプル点である、請求項15に記載の方法。 - 前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を前記推定することは、
前記センサーによる前記シーンの前記観測サンプル点のセットと、前記演算子の前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態との間の誤差を最小化することによって、基底行列のセットの係数のセットを求めることと、
前記基底行列のセットの前記係数のセットが、前記演算子の固有値のセットに従って時間的予測条件に適合していることを確認することと、
前記センサーによる前記シーンの前記観測サンプル点のセットを相関させることに関連付けられた前記基底行列のセットの前記係数のセットの係数のサブセットと、前記演算子の前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される状態との間の誤差を最小化することと、
を含む、請求項15に記載の方法。 - 方法を実行するコンピューターによって実行可能なプログラムが具現化された非一時的コンピューター可読記憶媒体であって、前記方法は、シーン内の物体の流動の状態を求めるものであり、前記方法は、
少なくとも1つのセンサーによって生成された前記シーンの観測サンプル点における前記流動の測定状態を入手することであって、前記シーンは、前記観測サンプル点のサブセット及び未観測サンプル点のサブセットを有するサンプル点のセットを含むことと、
前記シーン内の前記物体の前記流動のトレーニング状態の時変ダイナミクスを指定する演算子を記憶しているメモリを用いることであって、該演算子は、前記シーン内のサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の推定される将来の状態を、前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける前記物体の前記流動の前記状態の現在の測定状態の関数として求めるようにトレーニングされる、ことと、
前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態が、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態と整合するように、前記メモリと通信するプロセッサによって、前記演算子と、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態とを用いて、前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を推定することと、
前記シーン内の前記物体の前記流動の前記状態を管理するマネージメントを援助するために、前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記流動の前記状態を、前記プロセッサと通信する出力インターフェースを介して出力することと、
を含む、非一時的コンピューター可読記憶媒体。 - 前記演算子の前記トレーニングは、
前記シーン内の前記サンプル点のセットにおいて前記物体の前記流動のトレーニング状態の履歴データを取得すること、
前記シーン内の前記サンプル点のセットにおいて前記物体の前記流動の前記トレーニング状態をモデルに従ってシミュレーションすること、又は、
前記シーン内のサンプル点の一連のサブセットにおいて前記物体の前記流動の前記トレーニング状態を取得すること、
のうちの1つ又はそれらの組み合わせを含み、
前記シーン内の前記一連の前記サンプル点における前記サンプル点の全ての前記サブセットが、前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける全ての前記サンプル点を含むように、前記サンプル点の一連のサブセットにおける前記サンプル点の少なくとも1つのサブセットは、前記シーン内の前記サンプル点の一連のサブセットにおける前記サンプル点の残りの前記サブセットの可観測サンプル点の時刻と異なる時刻における観測サンプル点である、請求項18に記載の記憶媒体。 - 前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を推定することは、
ダイナミカルシステムを求めることを含み、該ダイナミカルシステムは、オブザーバーを含み、該オブザーバーは、前記演算子が演算子モードのセットと固有値のセットとを含むようなオブザーバーモデルを含み、
前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を前記推定することは、前記オブザーバーモデルに従うとともに、
前記演算子の前記演算子モードのセットに基づいて、前記シーンの前記サンプル点のセット内の全てのサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の完全モードのセットを求めることと、
前記シーンの前記観測サンプル点の前記サブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態の前記演算子モードのセットの可観測モードのサブセットを求めることと、
安定化フィードバック利得の極固有値を複素単位円内に割り当てることによって、前記シーンの前記観測サンプル点の前記サブセットにおける前記物体の前記流動のオブザーバーモデルの前記安定化フィードバック利得を求めることと、
基底関数のセットと前記可観測モードの前記セットとの乗算が前記演算子の前記固有値のセットに従って時間的予測条件に適合していることを確認することによって、前記基底関数のセットを推定することと、
前記完全モードのセットに前記基底関数のセットを乗算することによって、前記未観測サンプル点の前記サブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を生成することと、
前記シーンの前記未観測サンプル点のセットにおける前記流動の前記状態を出力することと、
を含む、請求項18に記載の記憶媒体。
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