JP2020071793A - 目標検出プログラム、目標検出装置、及び目標検出方法 - Google Patents
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Description
<目標検出システムの構成例>
図1は第1の実施の形態における目標検出システム10の構成例を表す図である。
図2は目標検出装置200の構成例を表す図である。
図3は、動作例を表すフローチャートである。
すなわち、結果合成部240は、矩形Aにも含まれ、かつ矩形Bにも含まれる領域の面積に対する、矩形Aと矩形Bの重複した領域の面積の比率が、閾値TNMS以上のとき、2つの矩形A,Bは重なっていると判定する。一方、結果合成部240は、比率が閾値TNMS未満のとき2つの矩形A,Bは重なっていないと判定する。
図11は、目標検出装置200のハードウェア構成例を表す図である。
入力画像に対して探索する領域を決定し、
決定した前記領域において第1の精度で前記入力画像に含まれる目標物を探索し、
前記第1の精度で探索した結果、前記目標物の候補があると判定した場合、前記第1の精度よりも高い第2の精度で、前記目標物の候補を含む領域において前記目標物を探索して、前記目標物の有無を判定する
処理をコンピュータに実行させる目標検出プログラム。
更に、前記入力画像に対して第1の解像度を有する第1の画像と、前記第1の解像度より解像度の高い第2の解像度を有する第2の画像とを生成し、
前記第1の画像において探索する領域を決定し、
前記第1の精度は前記第1の解像度であり、前記第2の精度は前記第2の解像度であることを特徴とする
ことを特徴とする付記1記載の目標検出プログラム。
前記第1の解像度を有する前記第1の画像において探索した結果、前記目標物があると判定した場合、前記第2の解像度を有する前記第2の画像における前記目標物を含む領域において、前記目標物を探索することを特徴とする付記2記載の目標検出プログラム。
前記第1の解像度を有する前記第1の画像は、前記入力画像に対して、前記入力画像の縦方向と横方向の画素をそれぞれ(1/2)2p+1(pは0以上の整数)倍した画像であり、前記第2の解像度を有する前記第2の画像は、前記入力画像に対して、前記入力画像の縦方向と横方向の画素をそれぞれ(1/2)2p倍した画像であることを特徴とする付記2記載の目標検出プログラム。
決定した前記領域において第1の精度で前記入力画像に含まれる目標物を、前記目標物の種別毎に探索し、
前記第2の精度で、前記目標物の候補を含む領域において前記目標物を、前記目標物の種別毎に探索する
ことを特徴とする付記1記載の目標検出プログラム。
予め決められたサイズの入力用ウィンドウ毎に、前記第1の精度で前記入力画像に含まれる目標物を探索し、
前記入力用ウィンドウの一部は隣接する他の入力用ウィンドウの一部と重複することを特徴とする付記1記載の目標検出プログラム。
前記第1の精度で探索した結果、前記目標物の候補があると判定した場合、前記目標物の候補を含む領域のうち、少なくとも一部の領域を前記第2の精度で、前記目標物を探索することを特徴とする付記1記載の目標検出プログラム。
予め決められたサイズの入力用ウィンドウ毎に、前記第1の精度で前記入力画像に含まれる目標物を探索し、
前記一部の領域は、前記入力用ウィンドウのサイズをkライン×k画素としたとき、k/4ライン×k/4画素であることを特徴とする付記7記載の目標検出プログラム。
決定した前記領域において、SSD(Single Shot Multibox Detector)を利用して、第1の精度で前記入力画像に含まれる目標物を探索し、
前記SSDを利用して、前記第2の精度で前記目標物の候補を含む領域において前記目標物を探索する
ことを特徴とする付記1記載の目標検出プログラム。
前記第1及び第2の精度で探索した結果に含まれる矩形に関する情報に基づいて、前記目標物を含む矩形を検出することで、前記目標物の有無を判定することを特徴とする付記1記載の目標検出プログラム。
前記第1及び第2の精度で探索した結果に含まれる第1の矩形に関する情報と第2の矩形に関する情報とに基づいて、前記第1の矩形と前記第2の矩形が重なっていると判定したとき、前記第1及び第2の精度で探索した結果に含まれる確信度の高い前記第1の矩形を残し、前記確信度の低い前記第2の矩形を削除することで、前記目標物を含む矩形を検出することを特徴とする付記10記載の目標検出プログラム。
前記第1の矩形と前記第2の矩形が重なっているか否かは、前記第1の矩形にも含まれ、かつ前記第2の矩形にも含まれる領域の面積に対する、前記第1の矩形と前記第2の矩形の重複した領域の面積の比率が、閾値以上のとき、前記第1の矩形と前記第2の矩形は重なっていると判定し、前記比率が閾値未満のとき、前記第1の矩形と前記第2の矩形は重なっていないと判定することを特徴とする付記11記載の目標検出プログラム。
入力画像に対して探索する領域を決定し、決定した前記領域において第1の精度で前記入力画像に含まれる目標物を探索し、前記第1の精度で探索した結果、前記目標物の候補があると判定した場合、前記第1の精度よりも高い第2の精度で、前記目標物の候補を含む領域において前記目標物を探索して、前記目標物の有無を判定する目標検出部
を備えることを特徴とする目標検出装置。
目標検出装置における目標検出方法であって、
入力画像に対して探索する領域を決定し、決定した前記領域において第1の精度で前記入力画像に含まれる目標物を探索し、前記第1の精度で探索した結果、前記目標物の候補があると判定した場合、前記第1の精度よりも高い第2の精度で、前記目標物の候補を含む領域において前記目標物を探索して、前記目標物の有無を判定する
ことを特徴とする目標検出方法。
200:目標検出装置 210:縮小画像生成部
220:画像選択部 230:目標検出部
240:結果合成部 250:出力情報生成部
262:CPU
Claims (7)
- 入力画像に対して探索する領域を決定し、
決定した前記領域において第1の精度で前記入力画像に含まれる目標物を探索し、
前記第1の精度で探索した結果、前記目標物の候補があると判定した場合、前記第1の精度よりも高い第2の精度で、前記目標物の候補を含む領域において前記目標物を探索して、前記目標物の有無を判定する
処理をコンピュータに実行させる目標検出プログラム。 - 更に、前記入力画像に対して第1の解像度を有する第1の画像と、前記第1の解像度より解像度の高い第2の解像度を有する第2の画像とを生成し、
前記第1の画像において探索する領域を決定し、
前記第1の精度は前記第1の解像度であり、前記第2の精度は前記第2の解像度であることを特徴とする
ことを特徴とする請求項1記載の目標検出プログラム。 - 決定した前記領域において第1の精度で前記入力画像に含まれる目標物を、前記目標物の種別毎に探索し、
前記第2の精度で、前記目標物の候補を含む領域において前記目標物を、前記目標物の種別毎に探索する
ことを特徴とする請求項1記載の目標検出プログラム。 - 前記第1の精度で探索した結果、前記目標物の候補があると判定した場合、前記目標物の候補を含む領域のうち、少なくとも一部の領域を前記第2の精度で、前記目標物を探索することを特徴とする請求項1記載の目標検出プログラム。
- 前記第1及び第2の精度で探索した結果に含まれる矩形に関する情報に基づいて、前記目標物を含む矩形を検出することで、前記目標物の有無を判定することを特徴とする請求項1記載の目標検出プログラム。
- 入力画像に対して探索する領域を決定し、決定した前記領域において第1の精度で前記入力画像に含まれる目標物を探索し、前記第1の精度で探索した結果、前記目標物の候補があると判定した場合、前記第1の精度よりも高い第2の精度で、前記目標物の候補を含む領域において前記目標物を探索して、前記目標物の有無を判定する目標検出部
を備えることを特徴とする目標検出装置。 - 目標検出装置における目標検出方法であって、
入力画像に対して探索する領域を決定し、決定した前記領域において第1の精度で前記入力画像に含まれる目標物を探索し、前記第1の精度で探索した結果、前記目標物の候補があると判定した場合、前記第1の精度よりも高い第2の精度で、前記目標物の候補を含む領域において前記目標物を探索して、前記目標物の有無を判定する
ことを特徴とする目標検出方法。
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