JP2018508850A - 3d撮像によりシーンの物体を識別および同定する方法 - Google Patents
3d撮像によりシーンの物体を識別および同定する方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018508850A JP2018508850A JP2017532804A JP2017532804A JP2018508850A JP 2018508850 A JP2018508850 A JP 2018508850A JP 2017532804 A JP2017532804 A JP 2017532804A JP 2017532804 A JP2017532804 A JP 2017532804A JP 2018508850 A JP2018508850 A JP 2018508850A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- identifying
- point cloud
- optimized
- space
- intensity threshold
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
- G06T15/08—Volume rendering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2219/00—Indexing scheme for manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T2219/20—Indexing scheme for editing of 3D models
- G06T2219/2021—Shape modification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Image Generation (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
Description
− 複雑なシーンの3Dボクセル空間であって、オペレータにより、予め決定され、かつ投影面からのMIP方式の反復的処理および各反復時にオペレータにより決定される強度閾値を使用して視覚化される3Dボクセル空間から、物体の2D MIP画像と呼ばれる一連の画像を生成するステップと、
− 一連の2D MIP画像から、一連の2D MIP画像に対応する縮小空間の座標を自動的に抽出するステップと、
− MIP方式の処理を反復中に使用される強度閾値のうちの1つを選択するステップと、
− 複雑なシーンの3Dボクセル空間、座標、および選択された強度閾値から、物体を含む縮小3Dボクセル空間を自動的に抽出するステップと、
− 縮小空間から、強度閾値最適化により、最適化された強度閾値および最適化されたボクセル空間を自動的に生成するステップであって、色が各強度に関連付けられる、ステップと、
− 視覚化により物体を同定するステップと
を含むことを特徴とする。
− 複雑なシーンの3D空間および選択された強度閾値から、複雑なシーンの未処理3D点群を生成するステップと、
− 最適化された3D空間および最適化された強度閾値から、物体の最適化された3D点群を生成するステップと、
− シーンの未処理3D点群と、物体の最適化された3D点群と、場合により物体の3D点群との重ね合わせから、複雑なシーンに含まれる物体の最適化された大域的3D点群を生成するステップと、
− 最適化された大域的3D点群を視覚化するステップと
を更に含む。
− 最適化閾値(7)と、
− 次いで、この最適化閾値を使用して、同定される物体の最適化された3Dボクセル空間(6)と
を自動的に生成する。
− 複雑なシーンの未処理3D点群(9)と、
− 物体を同定可能にする、その細部レベルで高密度を示す物体の最適化された3D点群(10)と、
− 生成されている場合には物体の3D点群(8)と
の重ね合わせにより、複雑なシーンに含まれる物体の最適化された大域的3D点群(11)を自動的に生成する。この点群により、絶対座標を考慮することにより物体を動作状況に応じて配置し、物体を識別し、オペレータが高い確率で同定できるようする。実際、オペレータがこの最適化された大域的点群(11)を視覚化し、図2、11aに1台の自動車を表す物体、または図11bに2台の自動車を表す物体の一例を示す。これにより同定された物体をその動作状況に応じて視覚化することができる。
Claims (9)
- 3D撮像により、複雑なシーン内の物体を識別および同定する方法において、
− 前記複雑なシーンの3Dボクセル空間であって、オペレータにより、予め決定(1)され、かつ投影面からの「最大強度投影」方式の反復的処理および各反復時に前記オペレータにより決定される強度閾値を使用して視覚化される3Dボクセル空間から、前記物体の2D MIP画像と呼ばれる一連の画像(2)を生成するステップ(A)と、
− 前記一連の2D MIP画像から、前記一連の2D MIP画像(2)に対応する縮小空間の座標(3)を自動的に抽出するステップ(B1)と、
− 前記ステップA)の反復中に使用される前記強度閾値のうちの1つ(4)を選択するステップ(B2)であって、前記選択が前記オペレータにより行われる、ステップ(B2)と、
− 前記複雑なシーンの前記3Dボクセル空間(1)、前記座標(3)、および前記選択された強度閾値(4)から、前記物体を含む縮小3Dボクセル空間(5)を自動的に抽出するステップ(C)と、
− 前記縮小空間(5)から、強度閾値最適化により、最適化された強度閾値(7)および最適化されたボクセル空間(6)を自動的に生成するステップ(D)であって、色が各強度に関連付けられる、ステップ(D)と、
− 視覚化により前記物体を同定するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 前記縮小3Dボクセル空間(5)を視覚化するステップを含むことを特徴とする、請求項1に記載の複雑なシーン内の物体を識別および同定する方法。
- 前記最適化されたボクセル空間(6)を視覚化するステップを含むことを特徴とする、請求項1または2に記載の複雑なシーン内の物体を識別および同定する方法。
- 前記一連の2D MIP画像(2)、前記座標(3)、および前記選択された強度閾値(4)から、前記物体の3D点群(8)を生成するステップ(E)を更に含むことを特徴とする、請求項1〜3のいずれか一項に記載の複雑なシーン内の物体を識別および同定する方法。
- − 前記複雑なシーンの前記3D空間(1)および前記選択された強度閾値(4)から、前記複雑なシーンの未処理3D点群(9)を生成するステップ(F1)と、
− 前記最適化された3D空間(6)および前記最適化された強度閾値(7)から、前記物体の最適化された3D点群(10)を生成するステップ(F2)と、
− 前記シーンの前記未処理3D点群(9)と、前記物体の前記最適化された3D点群(10)との重ね合わせから、前記複雑なシーンに含まれる前記物体の最適化された大域的3D点群(11)を生成するステップ(G)と、
− 前記最適化された大域的3D点群を視覚化するステップと
を更に含むことを特徴とする、請求項1〜4のいずれか一項に記載の複雑なシーン内の物体を識別および同定する方法。 - 前記最適化された大域的点群(11)が、前記シーンの前記未処理3D点群(9)と、前記物体の前記最適化された3D点群(10)と、前記物体の前記3D点群(8)との重ね合わせから生成されることを特徴とする、請求項4または5に記載の複雑なシーン内の物体を識別および同定する方法。
- 前記物体の前記3D点群(8)および/または前記シーンの前記3D点群(9)および/または前記物体の前記最適化された3D点群(10)が前記オペレータにより表示されることを特徴とする、請求項4または5に記載の方法。
- 前記3Dボクセル空間(1)が、前記複雑なシーン上での可視もしくは赤外光波の反射または前記物体からの熱放射により得られることを特徴とする、請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法。
- コンピュータプログラム製品であって、コンピュータプログラムが、前記プログラムがコンピュータ上で動作されると、請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法のステップを実行することを可能にするコード命令を含む、コンピュータプログラム製品。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR1402929A FR3030847B1 (fr) | 2014-12-19 | 2014-12-19 | Procede de discrimination et d'identification par imagerie 3d d'objets d'une scene |
FR1402929 | 2014-12-19 | ||
PCT/EP2015/080258 WO2016097168A1 (fr) | 2014-12-19 | 2015-12-17 | Procede de discrimination et d'identification par imagerie 3d d'objets d'une scene |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018508850A true JP2018508850A (ja) | 2018-03-29 |
JP6753853B2 JP6753853B2 (ja) | 2020-09-09 |
Family
ID=53059156
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017532804A Active JP6753853B2 (ja) | 2014-12-19 | 2015-12-17 | 3d撮像によりシーンの物体を識別および同定する方法 |
Country Status (11)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10339698B2 (ja) |
EP (1) | EP3234914B1 (ja) |
JP (1) | JP6753853B2 (ja) |
KR (1) | KR102265248B1 (ja) |
CA (1) | CA2971256A1 (ja) |
ES (1) | ES2704077T3 (ja) |
FR (1) | FR3030847B1 (ja) |
HK (1) | HK1245975B (ja) |
IL (1) | IL252791B (ja) |
SG (1) | SG11201704754RA (ja) |
WO (1) | WO2016097168A1 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR3088530B1 (fr) | 2018-11-15 | 2020-12-04 | Thales Sa | Systeme d'imagerie 2d et 3d d'un desordre pigmentaire cutane |
KR102264744B1 (ko) | 2019-10-01 | 2021-06-14 | 씨제이올리브네트웍스 주식회사 | 영상 데이터를 처리하는 방법 및 이를 실행시키기 위한 명령어들이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
FR3101988B1 (fr) * | 2019-10-10 | 2021-10-22 | Sispia | Procede de reconnaissance d'objets a representativite augmentee |
KR102533985B1 (ko) * | 2021-05-21 | 2023-05-17 | 한국항공대학교산학협력단 | 포인트 클라우드 복원 시스템 및 방법 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008033522A (ja) * | 2006-07-27 | 2008-02-14 | Namco Bandai Games Inc | プログラム、情報記憶媒体、及び画像生成システム |
US20090129641A1 (en) * | 2007-11-21 | 2009-05-21 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and Method for Additive Spatial/Intensity Decomposition of Medical Images |
US20100074532A1 (en) * | 2006-11-21 | 2010-03-25 | Mantisvision Ltd. | 3d geometric modeling and 3d video content creation |
WO2014155715A1 (ja) * | 2013-03-29 | 2014-10-02 | 株式会社日立製作所 | 物体認識装置および物体認識方法並びにプログラム |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2365062A1 (en) * | 2001-12-14 | 2003-06-14 | Cedara Software Corp. | Fast review of scanned baggage, and visualization and extraction of 3d objects of interest from the scanned baggage 3d dataset |
US7616794B2 (en) * | 2004-01-26 | 2009-11-10 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method for automatic bone extraction from a medical image |
US20070297560A1 (en) * | 2006-03-03 | 2007-12-27 | Telesecurity Sciences, Inc. | Method and system for electronic unpacking of baggage and cargo |
FR2929421B1 (fr) | 2008-03-25 | 2012-04-27 | Thales Sa | Procede de reconstruction synthetique tridimensionnelle d'objets exposes a une onde electromagnetique et/ou elastique |
FR2953313B1 (fr) | 2009-11-27 | 2012-09-21 | Thales Sa | Systeme optronique et procede d'elaboration d'images en trois dimensions dedies a l'identification |
FR2981772B1 (fr) | 2011-10-21 | 2017-12-22 | Thales Sa | Procede de reconstruction 3d d'un objet d'une scene |
US20140164989A1 (en) | 2012-12-10 | 2014-06-12 | Stefan KUHNE | Displaying windows on a touchscreen device |
US9547838B2 (en) * | 2013-11-06 | 2017-01-17 | Oracle International Corporation | Automated generation of a three-dimensional space representation and planogram verification |
-
2014
- 2014-12-19 FR FR1402929A patent/FR3030847B1/fr active Active
-
2015
- 2015-12-17 SG SG11201704754RA patent/SG11201704754RA/en unknown
- 2015-12-17 EP EP15820476.8A patent/EP3234914B1/fr active Active
- 2015-12-17 CA CA2971256A patent/CA2971256A1/en active Pending
- 2015-12-17 KR KR1020177019753A patent/KR102265248B1/ko active IP Right Grant
- 2015-12-17 US US15/534,869 patent/US10339698B2/en active Active
- 2015-12-17 WO PCT/EP2015/080258 patent/WO2016097168A1/fr active Application Filing
- 2015-12-17 JP JP2017532804A patent/JP6753853B2/ja active Active
- 2015-12-17 ES ES15820476T patent/ES2704077T3/es active Active
-
2017
- 2017-06-08 IL IL252791A patent/IL252791B/en active IP Right Grant
-
2018
- 2018-04-18 HK HK18105038.3A patent/HK1245975B/zh unknown
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008033522A (ja) * | 2006-07-27 | 2008-02-14 | Namco Bandai Games Inc | プログラム、情報記憶媒体、及び画像生成システム |
US20100074532A1 (en) * | 2006-11-21 | 2010-03-25 | Mantisvision Ltd. | 3d geometric modeling and 3d video content creation |
US20090129641A1 (en) * | 2007-11-21 | 2009-05-21 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and Method for Additive Spatial/Intensity Decomposition of Medical Images |
WO2014155715A1 (ja) * | 2013-03-29 | 2014-10-02 | 株式会社日立製作所 | 物体認識装置および物体認識方法並びにプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
ES2704077T3 (es) | 2019-03-14 |
IL252791B (en) | 2021-04-29 |
FR3030847A1 (fr) | 2016-06-24 |
KR20170120095A (ko) | 2017-10-30 |
WO2016097168A1 (fr) | 2016-06-23 |
HK1245975B (zh) | 2019-11-15 |
US10339698B2 (en) | 2019-07-02 |
SG11201704754RA (en) | 2017-07-28 |
IL252791A0 (en) | 2017-08-31 |
KR102265248B1 (ko) | 2021-06-14 |
JP6753853B2 (ja) | 2020-09-09 |
US20170345204A1 (en) | 2017-11-30 |
CA2971256A1 (en) | 2016-06-23 |
FR3030847B1 (fr) | 2017-12-22 |
EP3234914A1 (fr) | 2017-10-25 |
EP3234914B1 (fr) | 2018-10-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9870644B2 (en) | Apparatus and method for image processing | |
JP6017631B2 (ja) | セキュリティーチェックctシステム及びその方法 | |
EP2600309B1 (en) | Foreground subject detection | |
JP6753853B2 (ja) | 3d撮像によりシーンの物体を識別および同定する方法 | |
US20200184617A1 (en) | Inspection method for a manufactured article and system for performing same | |
US9763630B2 (en) | Stereoscopic imaging systems and methods | |
CN110197148A (zh) | 目标物体的标注方法、装置、电子设备和存储介质 | |
JP5777070B2 (ja) | 領域抽出装置、領域抽出方法および領域抽出プログラム | |
US9324125B2 (en) | Methods and apparatuses for rendering CT image data | |
EP2874124B1 (en) | Method and apparatus for marking an object in a 3D image | |
JPH0242585A (ja) | 空間内の物体の形状及び位置を再構成する方法及び装置 | |
CN203535244U (zh) | 人体安全检查设备 | |
EP3343504B1 (en) | Producing a segmented image using markov random field optimization | |
JPH09204532A (ja) | 画像認識方法および画像表示方法 | |
JP6599031B2 (ja) | 監視装置 | |
JP7054989B2 (ja) | 監視装置 | |
CN113316801A (zh) | 点云孔洞填充方法、装置和存储介质 | |
Woock et al. | Approaches to acoustic and visual underwater sensing | |
CN113592995A (zh) | 一种基于并行单像素成像的多次反射光分离方法 | |
KR20220032562A (ko) | 3d 볼륨에서 오브젝트들을 자동으로 검출, 로케이팅 및 식별하기 위한 방법 및 시스템 | |
CN117689725A (zh) | 目标姿态估计及运动状态预测方法、介质以及智能设备 | |
Zhao | Detections and applications of saliency on 3D surfaces by using retinex theory |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20181108 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20191029 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20191203 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20200226 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200430 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200811 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200820 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6753853 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |