JP2018156240A - 物体検出装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は画像監視装置1の概略の構成を示すブロック図である。画像監視装置1は、撮影部2、通信部3、記憶部4、画像処理部5、および表示部6からなる。
図2は画像監視装置1の機能ブロック図である。通信部3は画像取得手段30および物体位置出力手段31等として機能し、記憶部4は密度推定器記憶手段40および単体識別器記憶手段41等として機能する。画像処理部5は、密度推定手段50、単体識別手段51および終了判定手段52等として機能する。また、密度推定手段50は推定用特徴抽出手段500、識別スコア混合手段501および推定スコア算出手段502としての機能を含み、単体識別手段51は識別用特徴抽出手段510、推定スコア混合手段511および識別スコア算出手段512としての機能を含む。
図3および図4のフローチャートを参照して画像監視装置1の動作を説明する。
すなわち、終了判定手段52は、画素ごとに、今回と1回前の推定スコアの差の絶対値D1を算出して予め定めた閾値E1と比較し、今回と1回前の識別スコアの差の絶対値D2を算出して予め定めた閾値E2と比較し、さらに反復回数Cを予め定めた上限回数Aと比較する。終了判定手段52は、全ての画素でD1<E1且つD2<E2であれば収束したとして反復処理停止と判定する。または、終了判定手段52は、C≧Aであれば反復回数が上限に達したとして反復処理停止と判定する。ただし、Cが0の場合は収束判定は省略する。
図5〜図8を参照して、本発明の処理例を説明する。
このように、識別スコアと推定スコアの分布の関係を単体識別器に学習させ、物体位置の検出に用いることで、隠蔽の影響の少ない位置での識別スコアを維持しつつ、混雑の中で隠蔽により識別スコアが低下していた位置での識別スコアを効果的に上昇させることができ、物体の位置を精度よく検出することが可能となる。
(1)上記実施形態においては、検出対象の物体を人とする例を示したが、これに限らず、検出対象の物体を車両、鳥や牛等の動物等とすることもできる。
また、例示した単体識別器もまた反復用である。単体識別器もまた2回目用、3回目用、…というように各回について学習しておくことも可能である。
31・・・物体位置出力手段
40・・・密度推定器記憶手段
41・・・単体識別器記憶手段
50・・・密度推定手段
500・・・推定用特徴抽出手段
501・・・識別スコア混合手段
502・・・推定スコア算出手段
51・・・単体識別手段
510・・・識別用特徴抽出手段
511・・・推定スコア混合手段
512・・・識別スコア算出手段
52・・・終了判定手段
Claims (3)
- 所定の物体による混雑が生じ得る空間が撮影された撮影画像から個々の前記物体を検出する物体検出装置であって、
予め、所定の密度ごとに当該密度にて前記物体が存在する空間を撮影した密度画像の特徴量を学習した密度推定器を記憶している密度推定器記憶手段と、
予め、少なくとも単独の前記物体が撮影された単体画像の特徴量を前記密度推定器に入力して得られた出力値を当該単体画像の特徴量に混合した特徴量を学習した単体識別器を記憶している単体識別器記憶手段と、
前記撮影画像から密度推定用の特徴量を抽出して前記密度推定器に入力し、当該入力に応じた出力値を取得する密度推定手段と、
前記撮影画像から単体識別用の特徴量を抽出して当該特徴量に前記密度推定手段が取得した出力値を混合し、当該混合した特徴量を前記単体識別器に入力して取得される出力値を用いて個々の前記物体の位置を検出する単体識別手段と、
を備えたことを特徴とする物体検出装置。 - 前記密度推定器記憶手段は、予め、前記密度画像の特徴量を前記単体識別器に入力して得られた出力値を前記密度画像の特徴量に混合した特徴量を学習した密度識別器を記憶し、
前記密度推定手段は、前記単体識別手段が取得した出力値を前記密度推定用の特徴量に混合し、当該混合した特徴量を前記密度推定器に入力して出力値を更新し、
前記単体識別手段は、前記密度推定手段が出力値を更新した場合に、前記密度推定手段が更新した出力値を用いて前記単体識別器の出力値および前記物体の位置を更新する、
請求項1に記載の物体検出装置。 - さらに、前記単体識別手段による更新が予め定めた基準を満たすか否かを判定して、前記基準を満たすと判定した場合に前記単体識別手段による更新を停止させる終了判定手段、を備え、
前記密度推定手段は、前記終了判定手段が前記基準を満たさないと判定した場合に、前記単体識別手段が更新した前記単体識別器の出力値を用いて前記密度推定器の出力値を更新する、
請求項2に記載の物体検出装置。
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