JP2019211921A - 物体認識システムおよび物体認識方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本実施形態に係る車両管理システム1の概略構成を示すブロック図である。本図に示すように車両管理システム1は、進入路前側撮影用スマートフォン11a、進入路後側撮影用スマートフォン11b、退出路前側撮影用スマートフォン11c、退出路後側撮影用スマートフォン11d、通信ネットワーク12、エッジサーバー13、情報処理装置14、および管理サーバー15を備えている。なお以下の説明では、上記の各スマートフォン11a〜11dを「スマートフォン11」と総称することがある。また各図面においては、スマートフォン(SmartPhone)を「SP」と略記することがある。
次に、車両管理システム1の動作概要について説明する。まず車両管理システム1は、主に動画から静止画を抜出すための一連の処理(以下、便宜的に「前段処理」と称する)を実行する。以下、この前段処理の流れについて、図6に示すフローチャートを参照しながら説明する。
敷地内に設置された各スマートフォン11は継続的に被写体の撮影を行い、その動画はリアルタイムに情報処理装置14へ送られる。一方で情報処理装置14は、この動画に対して車両の物体認識の処理を継続的に実施する。これにより、何れかのスマートフォン11の被写体に車両が表れたとき、換言すれば、車両が敷地内に進入して被写体内の通行路を通過するときに、情報処理装置14は当該車両を物体認識することができる(ステップS10)。このようにして情報処理装置14は、敷地内に進入する車両を監視する。
次に、図9に示すフローチャートを参照しながら、後段処理の流れについて説明する。この後段処理は、車両1台分の前段処理が終了する度に実行される。情報処理装置14は、ナンバーの認識等に用いる静止画を得るため、前段処理によって得られた複数の静止画のうち先述した露出度条件を満たすものを抽出する(ステップS20)。
第1条件:第2露出度が最も高いこと
第2条件:第2露出度が2番目に高いこと
第3条件:第2露出度が3番目に高いこと
第4条件:第1露出度が最も高いこと
第5条件:第1露出度が2番目に高いこと
但し、第4条件および第5条件については、第1〜第3条件の何れかを満たす静止画は対象外とされる。また、第5条件以降の各条件が適宜設定されるようにしても良い。
以上に説明した通り車両管理システム1は、動画から車両(第1対象物の一例)を物体認識する動画物体認識部42と、この動画から当該車両を含む静止画を抜き出す静止画抜出部45と、当該静止画から車両に付随するナンバープレート等(第2対象物の一例)を物体認識する静止画物体認識部49と、を備える。
11 スマートフォン
11a 進入路前側撮影用スマートフォン
11b 進入路後側撮影用スマートフォン
11c 退出路前側撮影用スマートフォン
11d 退出路後側撮影用スマートフォン
12 通信ネットワーク
13 エッジサーバー
14 情報処理装置
14a 動画処理エンジン
14b 静止画処理エンジン
15 管理サーバー
40 制御部
41 通信部
42 動画物体認識部
43 距離検知部
44 速度検知部
45 静止画抜出部
46 露出度検出部
47 抽出部
48 画像処理部
49 静止画物体認識部
50 チェック実行部
51 異常信号出力部
Claims (11)
- 動画から第1対象物を物体認識する動画物体認識部と、
前記動画から第1対象物を含む複数のフレームの静止画を抜き出す静止画抜出部と、
前記静止画から第1対象物に付随する第2対象物を物体認識する静止画物体認識部と、を備えたことを特徴とする物体認識システム。 - 前記抜き出された各静止画のうち、第1対象物および第2対象物の少なくとも一方の露出度の高さに関する所定条件を満たすものを抽出する抽出部を備え、
前記静止画物体認識部は、
前記抽出された静止画から、第1対象物に含まれる第2対象物を認識することを特徴とする請求項1に記載の物体認識システム。 - 前記抜き出された各静止画のうち、第2対象物である特定対象物の露出度が最も高いものを抽出する第1処理と、
抽出された前記静止画から第2対象物内の表示情報の認識を行う第2処理と、
当該認識が成功するまで、前記各静止画のうち前記特定対象物の露出度がその次に高いものを抽出して第2処理を繰返し行う第3処理と、を実行することを特徴とする請求項2に記載の物体認識システム。 - 前記繰返しの回数が所定回数に達しても第2処理における前記認識が成功しない場合に、前記特定対象物を第1対象物として第1処理から第3処理を実行することを特徴とする請求項3に記載の物体認識システム。
- 前記静止画抜出部は、
前記動画における第1対象物の露出度に応じて、前記抜き出す静止画の解像度および前記静止画を抜き出す時間間隔の少なくとも一方を調節することを特徴とする請求項1から請求項4の何れかに記載の画像認識システム。 - 抜き出された複数の前記静止画の中で第2対象物の露出度が最も大きいものに対し、深層学習に適した補正処理を施すことを特徴とする請求項1から請求項5の何れかに記載の画像認識システム。
- 前記動画はカメラを用いて撮影された映像であって、前記カメラと第1対象物の距離を検知する距離検知部を備え、
前記静止画抜出部は、
前記距離が所定値以下となったときに、前記静止画の抜き出しを開始することを特徴とする請求項1から請求項6の何れかに記載の画像認識システム。 - 第1対象物の向きを検知する方向検知部を備え、
前記静止画抜出部は、
前記向きが所定条件を満たしたときに、前記静止画の抜き出しを開始することを特徴とする請求項1から請求項6の何れかに記載の画像認識システム。 - 第1対象物の情報と第2対象物の情報を関連させて保持することを特徴とする請求項1から請求項8の何れかに記載の画像認識システム。
- 前記動画物体認識部と前記静止画物体認識部において、異なる画像認識の手法を用いることを特徴とする請求項1から請求項9の何れかに記載の画像認識システム。
- 動画から第1対象物を物体認識する動画物体認識工程と、
前記動画から第1対象物を含む静止画を抜き出す静止画抜出工程と、
前記静止画から第1対象物に付随する第2対象物を物体認識する静止画物体認識工程と、を含むことを特徴とする物体認識方法。
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