JP2021513695A - アクティブ/非アクティブ状態検出方法および装置 - Google Patents

アクティブ/非アクティブ状態検出方法および装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2021513695A
JP2021513695A JP2020536646A JP2020536646A JP2021513695A JP 2021513695 A JP2021513695 A JP 2021513695A JP 2020536646 A JP2020536646 A JP 2020536646A JP 2020536646 A JP2020536646 A JP 2020536646A JP 2021513695 A JP2021513695 A JP 2021513695A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image acquisition
target object
state
image
distance
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
Application number
JP2020536646A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6916394B2 (ja
Inventor
ゼ・ハン
シャオボ・ジャン
シハイ・ヤオ
ジュン・ウ
Original Assignee
アドバンスド ニュー テクノロジーズ カンパニー リミテッド
アドバンスド ニュー テクノロジーズ カンパニー リミテッド
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by アドバンスド ニュー テクノロジーズ カンパニー リミテッド, アドバンスド ニュー テクノロジーズ カンパニー リミテッド filed Critical アドバンスド ニュー テクノロジーズ カンパニー リミテッド
Publication of JP2021513695A publication Critical patent/JP2021513695A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6916394B2 publication Critical patent/JP6916394B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00Television systems
    • H04N7/18Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/188Capturing isolated or intermittent images triggered by the occurrence of a predetermined event, e.g. an object reaching a predetermined position
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/52Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/65Control of camera operation in relation to power supply
    • H04N23/651Control of camera operation in relation to power supply for reducing power consumption by affecting camera operations, e.g. sleep mode, hibernation mode or power off of selective parts of the camera
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/66Remote control of cameras or camera parts, e.g. by remote control devices

Abstract

本願はアクティブ/非アクティブ状態検出方法を開示し、該方法は、監視および検出システムによって実行され、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を監視するステップと、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が、第1の所定の条件を満たすとき、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信して、画像取得システムをアクティブ化して、画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するステップと、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定するステップであって、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、ステップとを含む。本願の実施形態において、所定のオブジェクトがアクティブおよび/または非アクティブであるか否かが正確に決定され得、システム電力消費を効果的に低減でき、アプリケーションニーズが満たされ得る。

Description

関連出願との相互参照
本願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、「ACTIVE/INACTIVE STATE DETECTION METHOD AND APPARATUS」と題された2018年2月8日に出願された中国特許出願201810127142.2の優先権を主張する。
本願は、コンピュータ技術の分野に関し、特にアクティブ/非アクティブ状態検出方法および装置に関する。
コンピュータ技術の発展に伴い、様々な適用シナリオの知的レベルが上がっている。
カフェテリア、自動販売機、自動アクセス制御などのいくつかの適用シナリオでは、監視システムが、所定のオブジェクトがアクティブであるか非アクティブであるかを自動的に判定できる必要があり、その結果、サービスシステムは、所定のオブジェクトのアクティブおよび/または非アクティブ状態に基づいて適切なサービスを提供できる。
したがって、所定のオブジェクトのアクティブ/非アクティブ状態を自動的に検出するための方法が緊急に必要とされている。
本願の実施形態は、所定のオブジェクトのアクティブ/非アクティブ状態を自動的に検出するために、アクティブ/非アクティブ状態検出方法および装置、および対応するアプリケーションシステムを提供する。
以降の技術的解決策が本願の実施形態に使用される。
第1の態様によれば、本願の実施形態は、アクティブ/非アクティブ状態検出方法を提供し、該方法は、監視および検出システムによって実行され、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を監視するステップと、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が、第1の所定の条件を満たすとき、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信して、画像取得システムをアクティブ化して、画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するステップと、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定するステップであって、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、ステップとを含む。
オプションで、本願の実施形態の第1の態様で提供されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法において、第1の所定の条件が、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が、第1の所定のしきい値より小さいこと、第1の所定の時間期間内のオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離の統計値が、第2の所定のしきい値より小さいこと、第1の所定の時間間隔においてオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離の差が、第3の所定のしきい値より大きいこと、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が、第4の所定のしきい値より大きいこと、または第2の所定の時間期間内のオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離の統計値が、第5の所定のしきい値より大きいことのうちの少なくとも1つを含む。
オプションで、本願の実施形態の第1の態様で提供されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法において、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定するステップの前に、該方法は、画像取得エリアの画像をオブジェクト認識システムに送信するステップであって、その結果、オブジェクト認識システムが画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行して、認識結果を得る、ステップと、オブジェクト認識システムによって返された認識結果を受信するステップとをさらに含む。
オプションで、本願の実施形態の第1の態様で提供されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法において、オブジェクト認識システムがクラウドオブジェクト認識システムである。
オプションで、本願の実施形態の第1の態様で提供されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法において、認識結果が、画像取得エリアの画像が所定のオブジェクトを含むか否かを示す判断結果、または画像取得エリアの画像に含まれる所定のオブジェクトの数のうちの少なくとも1つを含む。
オプションで、本願の実施形態の第1の態様で提供されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法において、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定するステップが、画像取得エリアの画像が所定のオブジェクトを含むとき、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態であると決定するステップ、画像取得エリアの画像が所定のオブジェクトを含まないとき、ターゲットオブジェクトの状態が非アクティブ状態であると決定するステップ、画像取得エリアの画像に含まれる所定のオブジェクトの数が0より多いとき、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態であると決定するステップ、または画像取得エリアの画像に含まれる所定のオブジェクトの数が0であるとき、ターゲットオブジェクトの状態が非アクティブ状態であると決定するステップの少なくとも1つを含む。
オプションで、本願の実施形態の第1の態様で提供されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法において、ターゲットオブジェクトの状態を決定した後に、ターゲットオブジェクトの状態をサービスシステムに送信するステップであって、その結果、サービスシステムがターゲットオブジェクトの状態に対応するサービスプロセスを決定する、ステップをさらに含む。
オプションで、本願の実施形態の第1の態様で提供されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法において、ターゲットオブジェクトの状態を決定した後に、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第2の命令を送信して、画像取得システムをシャットダウンするか、または画像取得システムをスタンバイモードに切り替えるステップをさらに含む。
オプションで、本願の実施形態の第1の態様で提供されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法において、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第2の命令を送信することが、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が第2の所定の条件を満たすとき、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第2の命令を送信することをさらに含み、第2の所定の条件が、第2の所定の時間間隔におけるオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離の差が、第6の所定のしきい値より小さい。
オプションで、本願の実施形態の第1の態様で提供されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法において、ターゲットオブジェクトの状態を決定した後に、ターゲットオブジェクトの状態を記録するステップと、ターゲットオブジェクトの状態に基づいて第1の所定の条件を決定するステップとをさらに含む。
第2の態様によれば、本願の実施形態は、アクティブ/非アクティブ状態検出方法を提供し、該方法は、画像取得システムによって実行され、第1の命令を受信するステップであって、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、第1の命令が監視および検出システムによって送信され、オブジェクトが、監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、距離検出範囲が画像取得システムに対応する、ステップと、画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するステップであって、その結果、監視および検出システムが、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって取得された識別結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定し、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、ステップとを含む。
オプションで、本願の実施形態の第2の態様で提供されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法において、画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得した後に、第2の命令を受信するステップであって、第2の命令が、ターゲットオブジェクトの状態を決定した後に監視および検出システムによって送信される、ステップと、第2の命令に基づいて、画像取得システムをシャットダウンするか、または画像取得システムをスタンバイモードに切り替えるステップとをさらに含む。
第3の態様によれば、本願の実施形態は、アクティブ/非アクティブ状態検出装置を提供し、該装置は、監視および検出システムに適用され、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を監視するように構成された、距離監視モジュールと、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が、第1の所定の条件を満たすとき、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信して、画像取得システムをアクティブ化して、画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するように構成された、第1の命令送信モジュールと、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定するように構成された、状態決定モジュールであって、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、状態決定モジュールとを備える。
第4の態様によれば、本願の実施形態は、アクティブ/非アクティブ状態検出装置を提供し、該装置は、画像取得システムに適用され、第1の命令を受信するように構成された、第1の命令受信モジュールであって、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、第1の命令が監視および検出システムによって送信され、オブジェクトが、監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、距離検出範囲が画像取得システムに対応する、第1の命令受信モジュールと、画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するように構成された画像取得モジュールであって、その結果、監視および検出システムが、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって取得された識別結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定し、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、画像取得モジュールとを備える。
第5の態様によれば、本願の実施形態は電子デバイスを提供し、該電子デバイスは、プロセッサと、コンピュータ実行可能命令を格納するように構成されたメモリとを備え、実行時に、実行可能命令が、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を監視する動作と、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が、第1の所定の条件を満たすとき、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信して、画像取得システムをアクティブ化して、画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得する動作と、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定する動作であって、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、動作とを含む動作をプロセッサが実行できるようにする。
第6の態様によれば、本願の実施形態はコンピュータ可読ストレージ媒体を提供し、該コンピュータ可読ストレージ媒体は、1つまたは複数のプログラムを格納し、1つまたは複数のプログラムが複数のアプリケーションを備える電子デバイスによって実行されると、電子デバイスが、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を監視する動作と、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が、第1の所定の条件を満たすとき、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信して、画像取得システムをアクティブ化して、画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得する動作と、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定する動作であって、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、動作とを含む動作を実行できるようになる。
第7の態様によれば、本願の実施形態は電子デバイスを提供し、該電子デバイスは、プロセッサと、コンピュータ実行可能命令を格納するように構成されたメモリとを備え、実行時に、実行可能命令が、第1の命令を受信する動作であって、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、第1の命令が監視および検出システムによって送信され、オブジェクトが、監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、距離検出範囲が画像取得システムに対応する、動作と、画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得する動作であって、その結果、監視および検出システムが、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって取得された識別結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定し、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、動作とを含む動作をプロセッサが実行できるようにする。
第8の態様によれば、本願の実施形態はコンピュータ可読ストレージ媒体を提供し、該コンピュータ可読ストレージ媒体は、1つまたは複数のプログラムを格納し、1つまたは複数のプログラムが複数のアプリケーションを備える電子デバイスによって実行されると、電子デバイスが、第1の命令を受信する動作であって、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、第1の命令が監視および検出システムによって送信され、オブジェクトが、監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、距離検出範囲が画像取得システムに対応する、動作と、画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得する動作であって、その結果、監視および検出システムが、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって取得された識別結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定し、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、動作とを含む動作を実行できるようになる。
第9の態様によれば、本願の実施形態は、監視および検出システム、画像取得システム、オブジェクト認識システム、およびサービスシステムを含む、アプリケーションシステムを提供し、監視および検出システムが、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を監視することと、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が、第1の所定の条件を満たすとき、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信して、画像取得システムをアクティブ化して、画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得することと、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定することであって、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、こととを行うように構成され、画像取得システムが、第1の命令を受信することであって、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、第1の命令が監視および検出システムによって送信され、オブジェクトが、監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、距離検出範囲が画像取得システムに対応する、ことと、画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得することであって、その結果、監視および検出システムが、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって取得された識別結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定し、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、こととを行うように構成され、オブジェクト認識システムが、画像取得エリアの画像を受信し、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行して、認識結果を得ることと、認識結果を返すこととを行うように構成され、サービスシステムが、ターゲットオブジェクトの状態を受信し、ターゲットオブジェクトの状態に対応するサービスプロセスを決定するように構成される。
本願の実施形態に使用される前述の少なくとも1つの技術的解決策は、以降の有益な効果を達成できる。
本願の実施形態では、画像取得システムが、画像取得エリアの画像を取得し、次いで、取得した画像についてオブジェクト認証を実行でき、認証結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定する。したがって、所定のオブジェクトがアクティブおよび/または非アクティブであるかを正確に判定できる。加えて、距離検出範囲内のオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が監視され、画像取得システムは、検出された距離が第1の所定の条件を満たすときのみ画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するようにアクティブ化される。したがって、システム電力消費を効果的に低減でき、適用ニーズが満たされ得る。本願に説明される添付の図面は、本願のさらなる理解を提供するためのものであり、本願の一部を構成する。本願の例示的な実施形態および例示的な実施形態の説明は、本願を説明する意図であり、本願についての過度の限定を構成するものではない。
本願の実施形態が適用するアプリケーションシステムを示す概略構造図である。 本願の実施形態による、監視および検出システムによって実行されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法を示す概略のフローチャートである。 本願の実施形態がカフェテリアに適用される実施シナリオを示す概略図である。 本願の実施形態による、画像取得システムによって実行されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法を示す概略的なフローチャートである。 本願の実施形態による、監視および検出システムに適用されたアクティブ/非アクティブ状態検出装置を示す概略構造図である。 本願の実施形態による、画像取得システムに適用されたアクティブ/非アクティブ状態検出装置を示す概略構造図である。 本願の実施形態による、電子デバイスを示す概略構造図である。 本願の実施形態による、別の電子デバイスを示す概略構造図である。 本願の実施形態による、アプリケーションシステムのためのアクティブ/非アクティブ状態検出方法を示す概略的なフローチャートである。
本願の目的、技術的解決策、および利点をより明確にするために、以下では、本願の特定の実施形態および添付の図面を参照して、本願の技術的解決策を明確に説明する。明らかに、説明される実施形態は、本願の実施形態のすべてではなく一部に過ぎない。創造的な努力なく本願の実施形態に基づいて当業者によって得られる全ての他の実施形態は、本願の保護範囲に含まれる。
以下では、添付の図面を参照して本願の実施形態にて提供される技術的解決策を詳細に説明する。
図1は、所定のオブジェクトのアクティブ/非アクティブ状態を自動的に検出できるアプリケーションシステムを示す概略構造図である。アプリケーションシステムが、例えば、カフェテリア、自動販売機、自動アクセス制御など複数の適用シナリオに適用され得ることが理解されよう。
アプリケーションシステムは、監視および検出システム100、画像取得システム200、およびサービスシステム300を含み得る。監視および検出システム100は、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクト500の間の距離を監視でき、その結果、画像取得システムは、距離が指定の条件を満たすときに画像を取得するためにアクティブ化される。アクティブ化された後、画像取得システム200は、画像取得エリアの画像を取得でき、画像についてのオブジェクト認識の認識結果に基づいて画像取得エリアが所定のオブジェクトを含むか否かを判定する。監視および検出システム100および/または画像取得システム200は、画像取得エリアの画像をオブジェクト認識のために認識システム400に送ることができる。画像取得エリアの画像が所定のオブジェクトを含む場合、ターゲットオブジェクトがアクティブ状態にあると決定され得る。画像取得エリアの画像が所定のオブジェクトを含まない場合、ターゲットオブジェクトが非アクティブ状態にあると決定され得る。これに基づいて、ターゲットオブジェクトの状態情報は、サービスシステム300にさらに送られ、その結果、サービスシステム300はターゲットオブジェクトの状態に基づいて対応するサービスプロセスを決定する。
画像についてのオブジェクト認識を実行するために使用される認識システム400が、ターゲットオブジェクトのローカルの認識システムまたはリモートのクラウド認識システムのいずれであってよいことに留意することは意義がある。
図2に示すように、監視および検出システムによって実行されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法は、以下のステップを含み得る。
S101:距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離を監視する。
S101では、監視および検出システムは、距離感知モジュールを使用して、距離感知モジュールの距離検出範囲内のオブジェクトと、ターゲットオブジェクトとの間の距離をリアルタイムに検出できる。具体的には、距離感知モジュールは、ターゲットオブジェクトに配置されてよく、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離は、オブジェクトと距離感知モジュールの間の距離を検出することによって得られてよい。
オプションで、距離監視の精度および適用シナリオの具体的なニーズを満たすことができるという条件で、距離感知モジュールは、超音波測距センサ、レーザー測距センサ、赤外線測距センサなどの1つまたは複数を使用できる。
超音波測距センサは、超音波を放出する放出ユニットと超音波エコーを受信する受信ユニットとを含む。2つのオブジェクト間の距離は、超音波エコー測距原理を使用することによって測定され得る。放出された超音波は、塞いでいるオブジェクト(オブジェクトまたは人体であり得る)に衝突した後に跳ね返る。したがって、超音波測距センサは、超音波の放出と超音波エコーの受信との間の時間差を使用して、超音波が進んだ距離を計算でき、次いでブロックしているオブジェクトと超音波測距センサとの間の距離を取得できる。超音波測距センサには、小さな死角、正確な測定、非接触、低コストなどの利点がある。
具体的な実施形態の間、超音波測距センサがターゲットオブジェクトに配置され、ターゲットオブジェクトと距離検出範囲内のオブジェクトとの間の距離を監視できる。超音波測距センサの具体的な配置および方向は、放出ユニットがある方向に超音波を放出し、放出の瞬間に計時を開始するように調整され得る。超音波は空気中を進み、障害物に衝突した直後に跳ね返る。したがって、受信ユニットは、反射波(超音波エコーに相当)を受信し、次いで計時を停止する。超音波の速度をvとし、放出ユニットによる超音波の放出と、受信ユニットによる超音波エコーの受信との間の時間をtとする。その場合、放出点(ターゲットオブジェクトの位置に相当)と障害物(検出されたオブジェクトに相当)の間の距離は、S=v*t/2として表され得る。超音波の速度は温度と関連するが、温度が5℃だけ変わると速度は1%未満だけ変わる。したがって、温度があまり変化しないとき、超音波の速度は一定とみなすことができる。そのような精度は通常、屋内のカフェテリアおよび自動販売機などの適用シナリオのニーズを満たすのに十分である。
超音波測距センサの他に、レーザー測距センサおよび/または赤外線測距センサが、距離を測定および監視するために使用され得る。光測距原理は、音響測距原理に類似する。主な違いは、発光と受光の間の時間差にある。レーザー測距センサは、太陽光や他の光に強く影響される光波に依存し、日中はより干渉されやすいことがある。したがって、レーザー測距センサは、夜間のアクセス制御など、夜間の使用により適している。光が十分でない場合、赤外線測距センサが高い測距制度を達成するために選択され得る。
複数の測距センサが、異なる測定精度および適用シナリオのニーズを満たすために組み合わされて使用されてよく、そのことは本願の本実施形態を限定しないことは理解されよう。
例えば、監視および検出システムが、カフェテリアの適用シナリオに適用される。ターゲットオブジェクトは、図3に示すように、カフェテリアのダイニングテーブル501(またはセルフサービスのビュッフェキャビネット)であってよい。対応するサービスプロセスを開始するか否かは、人体(所定のオブジェクトとして理解され得る)がダイニングテーブルに近づいた、または離れたことを検出することによって判定される。
S101が実行される前に、超音波測距センサ502(または別のタイプの測距センサ)が、ターゲットオブジェクト(即ち、ダイニングテーブル501)に配置され得る。放出ユニットが超音波を放出する方向は、人体がダイニングテーブルに近づく、あるいはダイニングテーブルから離れる可能性が最も高い方向に変えられる。例えば、超音波測距センサ502はダイニングテーブルの周囲に配置され得る。オプションで、超音波測距センサ502は、ダイニングテーブルの側面に設置されてよく、超音波が水平に放出される。人体がダイニングテーブルに近づくまたはダイニングテーブルから離れると、人体は、超音波測距センサ502の距離検出範囲506内に入る。すべての方向においてダイニングテーブルに近づくまたはダイニングテーブルから離れるときに人体が確実に検出され得るように、測距センサがダイニングテーブルの周囲に配置され得ることが理解されよう。
いくつかのケースでは、複数の測距センサによって放出された信号(音波または光波)が、互いに干渉することがある。例えば、通路の両側のダイニングテーブルに配置された測距センサは、重複する距離検出範囲を有することがある。1つの測距センサによって放出された超音波は、別の測距センサによって受信されることがあり、ゆえに、測距精度に影響を及ぼす。そのような干渉を軽減するために、複数の方法を使用できる。例えば、複数の測距センサが、交互に信号を放出するように制御され得る。別の例として、指定のしきい値を超える距離をもつ検出値は、距離判断の間に自動的に破棄されてよい。別の例として、ユーザ(ここでは食事客であってよい)の予約状態に基づいて、現在の瞬間に信号を放出するための測距センサが決定され得る。例えば、カフェテリアに入ったときにユーザがコードスキャンを介して予約し、食事のためのテーブル番号(ターゲットオブジェクトのIDであってよい)が決定する。そのような場合、ダイニングテーブルの番号に対応するダイニングテーブルのみが、信号を放出するためにアクティブ化される。
S103:オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令が送られ、画像取得システムをアクティブ化して画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得する。
オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離がS101を実行するによって検出され得る。S103が実行される前に、画像取得システムをアクティブ化するための条件、すなわち、第1の所定の条件は、事前に決定されてよく、次いで、S107が実行されて、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定の条件を満たすか否かを決定する。第1の所定の条件が満たされる場合、S103がさらに実行される。第1の所定の条件が満たされない場合、S101が再度実行され監視を継続する。
異なる適用シナリオでは、第1の所定の条件は異なる意味を有してよい。例えば、第1の所定の条件は、以下の少なくとも1つを含むことができる。
(1)オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定のしきい値より小さい。
そのような所定の条件は、次のように理解され得る:距離が第1の所定のしきい値より小さく、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が十分に近いことを示し、検出されたオブジェクトが、ターゲットオブジェクトに対応するサービスを使用する必要があり得る。例えば、カフェテリアのシナリオでは、オブジェクト(食事客などの人体、あるいはダイニングテーブル上の残り物を収集するためのカートなどのオブジェクトであってよい)がターゲットオブジェクト(ここでは、ダイニングテーブル)に接近すると、食事客がダイニングテーブルで食事をする必要があり得ることを示す。そのような場合、監視および検出システムは、画像取得のための画像取得システムをアクティブ化でき、次いで、認識システムが、取得された画像についてオブジェクト認識を実行し、ダイニングテーブルに接近するオブジェクトが所定のオブジェクト(ここでは、人体)であるか否かを判定する。ダイニングテーブルに接近するオブジェクトが人体である場合、食事客がダイニングテーブルを使用し得ることを示し、ターゲットオブジェクトがアクティブ状態に入り、次いでサービスシステムが注文などのサービスプロセスを実行するようにし得ることが理解され得る。反対に、ダイニングテーブルに接近するオブジェクトが人体ではない場合、ダイニングテーブルを使用する必要のある食事客がいないことを示し、ターゲットオブジェクトは非アクティブ状態でありサービスシステムを入れる必要がない。
(2)第1の所定の期間の間にオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離の統計値が、第2の所定のしきい値より小さい。
周囲の信号の干渉や測距センサの誤差により、検出されたオブジェクトとターゲットオブジェクトの距離の値にバリ信号が現れ、判定結果に影響を与えることがある。したがって、ある期間(例えば、第1の所定の期間)内のオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離の統計値が計算され、統計値を使用して、時間ウィンドウ(すなわち、第1の所定の期間)内の全体の測距結果を反映でき、それにより判定結果に対するバリ信号の影響を軽減する。オプションで、統計値は、第1の所定の期間の測距地の平均値または中間地(中央値とも呼ばれる)であってよい。
第1の所定の期間内の距離の統計値は、第2の所定のしきい値より小さく、次のように理解される:ある時間ウィンドウにおいて、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が十分に近く、検出されたオブジェクトはターゲットオブジェクトに対応するサービスを使用する必要があり得る。例えば、セルフサービスのカーゴボックスの適用シナリオでは、オブジェクト(カーゴボックス管理担当者などの人体であってよく、あるいはコンテナなどのオブジェクトであってよい)がターゲットオブジェクト(ここでは、カーゴボックス)に接近すると、コンテナがカーゴボックスに積まれる必要があり得ることを示す。そのような場合、監視および検出システムは、画像取得のための画像取得システムをアクティブ化でき、次いで、認識システムが、取得された画像についてオブジェクト認識を実行し、カーゴボックスに接近するオブジェクトが所定のオブジェクト(ここでは、コンテナ)であるか否かを判定する。カーゴボックスに接近するオブジェクトがコンテナである場合、コンテナが積まれる必要があることが示され、ターゲットオブジェクトがアクティブ状態であり、倉庫保管やコンテナの積み下ろしなどのサービスプロセスを実行するようにサービスシステムに入ることができることが理解され得る。反対に、カーゴボックスに接近するオブジェクトがコンテナでない場合、コンテナが積まれる必要がないことが示され、ターゲットオブジェクトは非アクティブ状態であり、サービスシステムに入る必要がないことが理解され得る。
(3)第1の所定の時間間隔においてオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離の差が、第3の所定のしきい値より大きい。
そのような所定の条件は、次のように理解され得る:検出されたオブジェクト(距離検出範囲内のオブジェクトとして理解され得る)とターゲットオブジェクトの間の距離が安定している場合、ある時間間隔(例えば、第1の所定の時間間隔)内の変化値は十分に小さく(例えば、第3の所定のしきい値より大きくない)、オブジェクトが動かない可能性があり、または動く範囲が所定の程度に達していないことを示す。そのような場合、ターゲットオブジェクトのアクティブ/非アクティブ状態が変化しなかったと考えられ得る。例えば、食事客がダイニングテーブルに接近し、食事のためにダイニングテーブルに座るカフェテリアのシナリオでは、食事客とダイニングテーブルの間の距離は通常近く、ほとんど安定している。食事客が食事を終えてダイニングテーブルを離れるまで、ダイニングテーブルは常にアクティブ状態であることが理解され得る。したがって、食事客とダイニングテーブルの間の距離の変化は十分に小さく、監視および検出システムは、画像取得のために画像取得システムをアクティブ化して、ダイニングテーブルのアクティブ/非アクティブ状態を決定する必要はない。
したがって、検出されたオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が十分に近いまたは遠い場合でさえ、距離の変化値が十分に小さい限り、画像取得システムはアクティブ化される必要はなく、オブジェクト認識は必要なく、サービスシステムのサービスプロセスが変わる必要がない。
そのような条件は通常、他の条件と組み合わせて使用されることができ、ターゲットオブジェクトのアクティブ/非アクティブ状態が変わらないときに、画像取得システムが頻繁にアクティブ化されることを回避し、それによりシステム電力消費を低減することが理解されよう。
(4)オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第4の所定のしきい値より大きい。
そのような所定の条件は、次のように理解され得る:距離が第4の所定のしきい値より大きく、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が十分に離れていることを示し、検出されたオブジェクトがターゲットオブジェクトに対応するサービスを使用する必要がないことがある。例えば、カフェテリアのシナリオでは、オブジェクト(食事客などの人体、あるいはダイニングテーブル上の残り物を収集するためのカートなどのオブジェクトであってよい)がターゲットオブジェクト(ここでは、ダイニングテーブル)から離れると、食事客が食事を終えてダイニングテーブルを離れることを示す。そのような場合、監視および検出システムは、画像取得のために画像取得システムをアクティブ化でき、次いで、認識システムが、取得された画像についてオブジェクト認識を実行し、ダイニングテーブルを離れていくオブジェクトが所定のオブジェクト(ここでは、人体)であるか否かを判定する。ダイニングテーブルを離れていくオブジェクトが人体である場合、食事客がダイニングテーブルを使用する必要がないことを示し、ターゲットオブジェクトが非アクティブ状態に入り、非アクティブ状態に対応するサービスプロセスに基づいて資金を控除できることが理解されよう。反対に、ダイニングテーブルを離れていくオブジェクトが人体でない場合、食事客がダイニングテーブルを離れないことを示し、ターゲットオブジェクトが、サービスプロセスを調整するようにサービスシステムを入れる必要がないことが理解され得る。
(5)第2の所定の時間期間内のオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離の統計値が、第5の所定のしきい値より大きい。
所定の時間ウィンドウ(第2の所定の期間に等しい)の距離の統計値を確認することによって、判定結果に対する測距センサによって生じるバリ信号の影響が低減され得る。
第2の所定の期間内の距離の統計値は、第5の所定のしきい値より大きく、そのことは次のように理解され得る:ある時間ウィンドウで、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離は十分に遠く、検出されたオブジェクトがターゲットオブジェクトに対応するサービスを使用する必要がない。したがって、画像取得システムは画像取得のためにアクティブ化され、次いで、取得された画像に基づいてオブジェクト認識が実行され、画像取得エリアが所定のオブジェクトを含むか否かを判定する。画像取得エリアが依然として所定のオブジェクトを含む場合、所定のオブジェクトがターゲットオブジェクトに比較的近く、ターゲットオブジェクトがまだアクティブ状態であることが理解されよう。画像取得エリアが所定のオブジェクトを含まない場合、所定のオブジェクトがターゲットオブジェクトから離れており、ターゲットオブジェクトが非アクティブ状態であることが理解され得る。
先に説明した例は、第1の所定の条件の複数のケースを含む。監視および検出システムが画像取得システムをアクティブ化するか否かを判定するときに使用される第1の所定の条件は、前述の複数の条件の組み合わせであってよいことに留意すべきである。距離変化が相対的に大きい(距離の差があるしきい値より大きい)かどうか、距離が比較的遠い(距離の値があるしきい値より大きい、あるいは、時間ウィンドウの平均またが中央値があるしきい値より大きい)かどうか、または、距離が比較的近い(距離の値があるしきい値より小さい、または、時間ウィンドウの平均または中央値があるしきい値より小さい)かどうかにかかわらず、画像取得システムは、画像取得のためにアクティブ化される必要があり得る。
オプションで、画像取得システムは、カメラ、高解像度カメラ、および赤外線カメラなどの画像取得装置を使用することによって実装され得る。具体的なタイプ、仕様、およびモデルは、実際の適用シナリオに基づいて決定でき、本願の実施形態を限定しない。
オプションで、画像取得システムにおける画像取得装置の配置は、測距センサの配置方法に関連し、画像取得システムと測距センサの距離検出範囲との間にはマッピング関係がある。具体的には、画像取得システムの画像取得範囲と測距センサの距離検出範囲との間に複数の交点があるべきであることが理解されよう。達成される効果は、次の通りである:距離検出範囲においてオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定の条件を満たすことが検出されると、距離検出範囲に対応する画像取得システムが、アクティブ化され、画像取得システムが、その画像取得エリアにおいて画像を取得できる。明らかに、画像取得エリアにおいて取得された画像は通常、検出されたオブジェクトを含む(検出されたオブジェクトが画像取得中に画像取得エリアを出ていない限り)。
例えば、図3に示すカフェテリアのシナリオでは、超音波測距センサ502の距離検出範囲506と画像取得システム503(カメラであってよい)の画像取得エリア505との間に複数の交点がある。そのようなシナリオにおける好ましいアプローチは、食事客が座った後に食事客の頭のトップが画像取得エリアにあるままであることを、カメラを配置する場所と角度により保証すべきである。
オプションで、画像取得システムと測距センサの距離検出範囲との間のマッピング関係は、一対一、一対多、あるいは多対一であってよい。画像取得システムにおいて使用されるカメラは、固定された角度を有するか、または監視および検出システムの制御下で調節可能であってよい。例えば、測距センサの距離検出範囲内で所定のニーズを満たす距離のオブジェクトを検出すると、測距センサがカメラをアクティブ化し、画像取得エリアと測距センサの距離検出範囲との間の重なりが条件を満たすまで角度を調整するようにカメラを制御する。
オプションで、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離に基づいて、画像取得システムがアクティブ化される必要があると決定されると、カメラは画像を取得するように直接起動されて制御され得る。代わりに、指定の条件が満たされるとき、カメラが起動され、カメラは、スタートアップ後にスタンバイモードとなり、別の条件が満たされるとき、カメラは、画像取得エリアで画像を取得するように、ワーキングモードに切り替えるように制御される。
監視および検出システムによって画像取得システムに送信された第1の命令は、画像取得システムをアクティブ化するために使用される。第1の命令を受信した後、画像取得システムは、直接または指定の条件が満たされるとき、画像取得システムの画像取得エリアにおいて画像を取得できる。オプションでは、画像取得システムは、取得した画像を認識システムに直接送信できるか、または画像を監視および検出システムに返すことができ、監視および検出システムは、画像取得エリアの画像をオブジェクト認識のために認識システムに送信する。監視および検出システムは、画像取得エリアの画像をオブジェクト認識システムに送信でき、その結果、オブジェクト認識システムは、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行して認識結果を得る。次いで、監視および検出システムは、オブジェクト認識システムによって返された認識結果を受信し、次いでS105を実行する。
オブジェクト認識に使用される認識システムは、ローカルのターゲットオブジェクトに配置されるか、あるいはリモートのクラウド認識システムとして配置されうる。リモートのクラウド認識システムでは、複数のターゲットオブジェクトは、オブジェクト認識のための共通のクラウド認識システムを使用でき、アプリケーションシステム全体の配置するためのコストを下げる。
オブジェクト認識のための認識システムによって使用されるアルゴリズムは、ユニバーサルYOLO(You Only Look Once)、fast RCNN(Fast Region-based Convolutional Neural Network)、およびSSD(Single Shot Detector)などのターゲット検出アルゴリズムであってよい。異なる適用シナリオに基づくと、異なるターゲットオブジェクトのための認識モデルが、異なるトレーニング画像を使用することによってトレーニングを介して取得され得る。モデル構造およびトレーニングは、ユニバーサルな方法を使用することによって実行され、本願の実施形態では簡潔のため詳細は省略する。
S105:画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られた認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定し、ターゲットオブジェクトの状態は、アクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む。
オプションで、認識結果は、画像取得エリアの画像が所定のオブジェクトを含むか否かを示す判断結果、または画像取得エリアの画像に含まれる所定のオブジェクトの数の少なくとも1つを含むことができる。
認識結果の異なる内容に基づいて、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られた認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定するS105は、画像取得エリアの画像が所定のオブジェクトを含むとき、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態であると決定すること、画像取得エリアの画像が所定のオブジェクトを含まないとき、ターゲットオブジェクトの状態が非アクティブ状態であると決定すること、画像取得エリアの画像に含まれる所定のオブジェクトの数が0より多いとき、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態であると決定すること、または、画像取得エリアの画像に含まれる所定のオブジェクトの数が0であるとき、ターゲットオブジェクトの状態が非アクティブ状態であると決定すること、のうちの少なくとも1つを含むことができる。
距離を監視するとき、監視および検出システムは、オブジェクトの具体的なタイプを区別することなく、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離にのみ基づいて、画像取得システムをアクティブ化するか否かを判定することが理解されよう。画像取得エリアで画像を取得した後、画像取得システムは、画像が所定のオブジェクトを含むか否かおよび/または画像に含まれる所定のオブジェクトの数に基づいて、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態か非アクティブ状態かをさらに判定できる。これに基づいて、ターゲットオブジェクトの状態が、サービスシステムに送信され得、その結果サービスシステムはターゲットオブジェクトの状態に対応するサービスプロセスを決定する。
画像取得システムによってもたらされる電力消費をさらに削減するために、画像を取得してターゲットオブジェクトの状態を決定した後に、監視および検出システムは、画像取得システムをシャットダウンするかまたは画像取得システムをスタンバイモードに切り替えるために、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第2の命令を送信できる。
加えて、第2の命令は、検出されたオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が安定する傾向があるときに送られ得る。第2の命令は、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第2の所定の条件を満たすとき、距離検出範囲に対応する画像取得システムに送信され得る。第2の所定の条件は、第2の所定の時間間隔におけるオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離の差が、第6の所定のしきい値より小さいことを含む。
オプションで、ターゲットオブジェクトの状態が決定した後、ターゲットオブジェクトの状態がさらに記録され得、画像取得システムをアクティブ化するか否かを決定するための第1の所定の条件は、ターゲットオブジェクトの現在の状態に基づいてさらに判定され得る。監視および検出システムが、ターゲットオブジェクトの状態を変え得るオブジェクトが存在するか否かをチェックするだけでよいことが理解されよう。したがって、ターゲットオブジェクトの状態を変え得る条件のみが、画像取得システムをアクティブ化するか否かを決定するための第1の所定の条件として選択される必要がある。
例えば、ターゲットオブジェクトの記録された現在の状態がアクティブ状態である場合、ターゲットオブジェクトの状態を非アクティブ状態に変え得る条件が存在するか否かをチェックするだけでよい。そのような場合、第1の所定の条件は、第1の所定の時間間隔におけるオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離の差が、第3の所定のしきい値より大きいこと、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第4の所定のしきい値より大きいこと、あるいは、第2の所定の時間期間内のオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離の統計値が、第5の所定のしきい値より大きいことのうちの少なくとも1つであってよい。
別の例では、ターゲットオブジェクトの記録された現在の状態が非アクティブ状態である場合、ターゲットオブジェクトの状態をアクティブ状態に変え得る条件が存在するか否かをチェックするだけでよい。そのような場合、第1の所定の条件は、第1の所定の時間期間におけるオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離の差が、第1の所定のしきい値より小さいこと、第1の所定の時間期間内のオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離の統計値が、第2の所定のしきい値より小さいこと、第1の所定の時間間隔においてオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離の差が第3の所定のしきい値より大きいことのうちの少なくとも1つであってよい。
本願の実施形態では、画像取得システムは、画像取得エリアで画像を取得でき、次いで、認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定するために、取得した画像についてオブジェクト認識を実行する。したがって、所定のオブジェクトがアクティブおよび/または非アクティブであるかを正確に判定できる。加えて、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が監視され、画像取得システムは、検出された距離が第1の所定の条件を満たすときのみ画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するためにアクティブ化される。したがって、システム電力消費を効果的に低減でき、適用ニーズが満たされ得る。
図4を参照すると、本願の実施形態はさらに、アクティブ/非アクティブ状態検出方法を提供し、方法は、画像取得システムによって実行され、次のステップを含むことができる。
S201:第1の命令を受信し、オブジェクトおよびターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、第1の命令が監視および検出システムによって送信され、オブジェクトが監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、距離検出範囲が画像取得システムに対応する。
S203:画像取得システムの画像取得エリアにおいて画像を取得し、その結果、監視および検出システムが、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られた認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定し、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む。
オプションで、画像取得システムの画像取得エリアにおいて画像を取得した後、画像取得システムはさらに、第2の命令を受信するステップであって、第2の命令がターゲットオブジェクトの状態を決定した後に監視および検出システムによって送信される、ステップと、第2の命令に基づいて、画像取得システムをシャットダウンまたは画像取得システムをスタンバイモードに切り替えるステップを含むことができる。
画像取得システムによって実行されるステップは、アプリケーションシステムまたは監視および検出システムによって実行される上述のステップに対応し、上述の実施形態の画像取得システムに関連するコンテンツが本実施形態に適用可能であることが理解されよう。詳細は簡潔のため省略する。
本願の実施形態では、画像取得システムが画像取得エリアで画像を取得でき、次いで、認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定するために、取得した画像についてオブジェクト認識を実行する。したがって、所定のオブジェクトがアクティブおよび/または非アクティブであるかを正確に判定できる。加えて、距離検出範囲内のオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が監視され、画像取得システムは、検出された距離が第1の所定の条件を満たすときのみ画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するためにアクティブ化される。したがって、システム電力消費を効果的に低減でき、適用ニーズが満たされ得る。
例えば、本願の実施形態において提供されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法がカフェテリアに適用される適用シナリオでは、ターゲットオブジェクトがダイニングテーブルであり、サービスシステムがマルチメディアインタラクションシステムであってよい。インタラクションシステムは主に、動きコレクタ、データプロセッサ、およびディスプレイスクリーンを含むことができる。オプションで、インタラクションシステムのハードウェア運び台は、食事客の動作とダイニングテーブルの周りの観察とを容易にする場所に配置され得る。代わりに、共通のダイニングテーブルがディスプレイスクリーンの運び台として直接使用され得る。ユーザ(すなわち、食事客)の動作を検出できるタッチスクリーンおよびジェスチャ認識装置などの動きコレクタは、共通のダイニングテーブルに配置され、ダイニングテーブルの天板は、スクリーンディスプレイとして使用されて、インタラクションシステムのデータ処理結果をフィードバックし、ダイニングテーブルのインテリジェンスを実施するとともに、インテリジェントなダイニングテーブルを使用することによって食事客とサービスシステムとの間の相互作用を達成する。
ターゲットオブジェクト(ここではインテリジェントなダイニングテーブル)が、アクティブ状態にあり、サービスシステムが注文プロセスを開始できる。メニューは、テーブルの天板に埋め込まれたタッチスクリーン上に表示され得る。食事客は、タッチスクリーンをタップすることによって、対応する料理を選択する、セルフサービス注文を達成する、および料理を追加するなど一連の動作を実行でき、スクリーンを使用することによって料理のリアルタイムな進捗を見る、料理の調理プロセスを見るなどさえできる。加えて、インテリジェントなダイニングテーブルは、食事客の識別情報および頻繁に注文される料理を記録でき、後に食事客にパーソナライズされた情報を薦めることができる。
ターゲットオブジェクト(ここではインテリジェントなダイニングテーブル)が非アクティブ状態である場合、サービスシステムは資金控除プロセスを開始できる。サービスシステムはタッチスクリーンをオフにでき、食事客の請求額と食事客によって事前に提供された識別情報(例えば、口座番号、識別IDなど)とに基づいて自動的に資金を控除できる。加えて、サービスシステムは、例えば、サービス担当者にダイニングテーブルを片付けるようにリマインドする、リマインドプロセスを開始できる。
本願の実施形態はさらにアクティブ/非アクティブ状態検出装置を提供し、装置は、監視および検出システム100に適用され、図5に示すように、装置は、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離を監視するように構成された距離監視モジュール101と、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、画像取得システムをアクティブ化して画像取得システムの画像取得エリアで画像を取得するように、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信するように構成された第1の命令送信モジュール103と、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定するように構成された状態決定モジュール105とを備え、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む。
本実施形態におけるアクティブ/非アクティブ状態検出装置は、上述の実施形態における監視および検出システムによって実行されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法に対応する。上述の実施形態における関連した内容は、本実施形態に適用可能であり、詳細は簡潔のため省略される。
本願の実施形態はさらにアクティブ/非アクティブ状態検出装置を提供し、装置は、画像取得システム200に適用され、図6に示すように、装置は、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき監視および検出システムによって送信される第1の命令を受信するように構成された第1の命令受信モジュール201であって、オブジェクトが監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、距離検出範囲が画像取得システムに対応する、第1の命令受信モジュールと、画像取得システムの画像取得エリアで画像を取得するように構成された画像取得モジュール203であって、その結果、監視および検出システムが、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られた認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定し、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、画像取得モジュールとを備える。
本実施形態のアクティブ/非アクティブ状態検出装置は、上述の実施形態における画像取得システムによって実行されるアクティブ/非アクティブ状態検出方法に対応する。上述の実施形態における関連した内容は、本実施形態に適用可能であり、詳細は簡潔のため省略される。
図7は、本願の実施形態による、電子デバイスを示す概略構成図である。図7を参照すると、ハードウェアに関して、電子デバイスはプロセッサを含み、オプションで、内部バス、ネットワークインターフェース、およびメモリをさらに含む。メモリは、高速ランダムアクセスメモリ(RAM)などのストレージを含んでよく、あるいは、少なくとも1つの磁気ディスクストレージなど不揮発性メモリをさらに含んでよい。当然ながら、電子デバイスは、他のサービスのために必要なハードウェアをさらに含むことができる。
プロセッサ、ネットワークインターフェース、およびメモリは、内部バスを使用することによって相互接続され得る。内部バスは、ISA(Industry Standard Architecture)バス、PCI(Peripheral Component Interconnect)バス、EISA(Extended Industry Standard Architecture)バスなどであってよい。バスは、アドレスバス、データバス、制御バスなどに分類できる。表現を簡潔にするために、バスは、図7では1つだけの双方向矢印を使用して表されている。しかしながら、1つのバスのみ、あるいは1つのタイプのバスのみが存在することを意味するものではない。
メモリは、プログラムを格納するように構成される。プログラムは、プログラムコードを含むことができ、プログラムコードは、コンピュータ動作命令を含む。メモリは、ストレージおよび不揮発性メモリを含むことができ、プロセッサのための命令およびデータを提供できる。
プロセッサは、不揮発性メモリからストレージに対応するコンピュータプログラムを読み出し、次いで、コンピュータプログラムを実行して、論理レベルでアクティブ/非アクティブ状態検出装置を形成する。プロセッサは、メモリに格納されたプログラムを実行し、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離を監視する動作と、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、画像取得システムをアクティブ化して画像取得システムの画像取得エリアで画像を取得するように、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信する動作と、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定する動作であって、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、動作とを実行するように構成される。
本願の図2に示された実施形態に開示されたアクティブ/非アクティブ状態検出装置によって実行される上述の方法は、プロセッサに適用されるかプロセッサによって実施され得る。プロセッサは、信号処理能力を有する集積回路チップであってよい。実施形態のプロセスにおいて、上述の方法のステップは、プロセッサのハードウェア集積論理回路を使用することによって、あるいはソフトウェアの形態における命令を使用することによって実装され得る。プロセッサは、中央処理ユニット(CPU)、ネットワークプロセッサ(NP)などを含む汎用プロセッサであってよく、もしくは、デジタル信号プロセッサ(DSP)、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)または他のプログラム可能な論理デバイス、個別のゲートまたはトランジスタ論理デバイス、あるいは個別のハードウェアコンポーネントであってよい。プロセッサは、本願の実施形態に開示された方法、ステップ、および論理ブロック図を実施または実行できる。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであってよく、またはプロセッサは、任意の従来型のプロセッサ等であってよい。本願の実施形態を参照して開示される方法のステップは、ハードウェア復号プロセッサによって直接実行および達成され得るか、復号プロセッサのハードウェアとソフトウェアモジュールの組み合わせを使用することによって実行および達成され得る。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ、プログラム可能な読み取り専用メモリ、電子的消去可能なプログラム可能メモリ、またはレジスタなど、その分野で既知のストレージ媒体に配置され得る。ストレージ媒体がメモリに配置され、プロセッサは、メモリの情報を読み取り、プロセッサのハードウェアと組み合わせて上述の方法のステップを達成する。
電子デバイスは、図1のアクティブ/非アクティブ状態検出装置によって実行される方法をさらに実行でき、図1に示した実施形態においてアクティブ/非アクティブ状態検出装置の機能を実施できる。詳細は、本願の実施形態における簡潔さのため省略する。
本願の実施形態はさらにコンピュータ可読媒体を提供する。コンピュータ可読媒体は、1つまたは複数のプログラムを格納し、1つまたは複数のプログラムは命令を含む。複数のアプリケーションを備える電子デバイスによって命令が実行されると、電子デバイスは、図1に示した実施形態のアクティブ/非アクティブ状態検出装置によって実行される方法を実行できるようになり、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離を監視する動作と、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、画像取得システムをアクティブ化して画像取得システムの画像取得エリアで画像を取得するように、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信する動作と、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定する動作であって、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、動作とを含む動作を実行するように構成される。
本願の実施形態では、画像取得システムは、画像取得エリアで画像を取得でき、次いで、認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定するために、取得した画像についてオブジェクト認識を実行する。したがって、所定のオブジェクトがアクティブおよび/または非アクティブであるかを正確に判定できる。加えて、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が監視され、画像取得システムは、検出された距離が第1の所定の条件を満たすときのみ画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するためにアクティブ化される。したがって、システム電力消費を効果的に低減でき、適用ニーズが満たされ得る。
図8は、本願の実施形態による、電子デバイスを示す概略構成図である。図8を参照すると、ハードウェアに関して、電子デバイスはプロセッサを含み、オプションで、内部バス、ネットワークインターフェース、およびメモリをさらに含む。メモリは、高速ランダムアクセスメモリ(RAM)などのストレージを含んでよく、あるいは、少なくとも1つの磁気ディスクストレージなど不揮発性メモリをさらに含んでよい。当然ながら、電子デバイスは、他のサービスのために必要なハードウェアをさらに含むことができる。
プロセッサ、ネットワークインターフェース、およびメモリは、内部バスを使用することによって相互接続され得る。内部バスは、ISA(Industry Standard Architecture)バス、PCI(Peripheral Component Interconnect)バス、EISA(Extended Industry Standard Architecture)バスなどであってよい。バスは、アドレスバス、データバス、制御バスなどに分類できる。表現を簡潔にするために、バスは、図8では1つだけの双方向矢印を使用して表されている。しかしながら、1つのバスのみ、あるいは1つのタイプのバスのみが存在することを意味するものではない。
メモリは、プログラムを格納するように構成される。プログラムは、プログラムコードを含むことができ、プログラムコードは、コンピュータ動作命令を含む。メモリは、ストレージおよび不揮発性メモリを含むことができ、プロセッサのための命令およびデータを提供できる。
プロセッサは、不揮発性メモリからストレージに対応するコンピュータプログラムを読み出し、次いで、コンピュータプログラムを実行して、論理レベルでアクティブ/非アクティブ状態検出装置を形成する。プロセッサはメモリに格納されたプログラムを実行し、第1の命令を受信する動作であって、第1の命令が、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき監視および検出システムによって送信され、オブジェクトが監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、距離検出範囲が画像取得システムに対応する、動作と、画像取得システムの画像取得エリアで画像を取得する動作であって、その結果、監視および検出システムが、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られた認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定し、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、動作とを含む動作を実行するように構成される。
本願の図4に示された実施形態に開示されたアクティブ/非アクティブ状態検出装置によって実行される上述の方法は、プロセッサに適用されるかプロセッサによって実施され得る。プロセッサは、信号処理能力を有する集積回路チップであってよい。実施形態のプロセスにおいて、上述の方法のステップは、プロセッサのハードウェア集積論理回路を使用することによって、あるいはソフトウェアの形態における命令を使用することによって実装され得る。プロセッサは、中央処理ユニット(CPU)、ネットワークプロセッサ(NP)などを含む汎用プロセッサであってよく、もしくは、デジタル信号プロセッサ(DSP)、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)または他のプログラム可能な論理デバイス、個別のゲートまたはトランジスタ論理デバイス、あるいは個別のハードウェアコンポーネントであってよい。プロセッサは、本願の実施形態に開示された方法、ステップ、および論理ブロック図を実施または実行できる。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであってよく、またはプロセッサは、任意の従来型のプロセッサ等であってよい。本願の実施形態を参照して開示される方法のステップは、ハードウェア復号プロセッサによって直接実行および達成され得るか、復号プロセッサのハードウェアとソフトウェアモジュールの組み合わせを使用することによって実行および達成され得る。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ、プログラム可能な読み取り専用メモリ、電子的消去可能なプログラム可能メモリ、またはレジスタなど、その分野で既知のストレージ媒体に配置され得る。ストレージ媒体がメモリに配置され、プロセッサは、メモリの情報を読み取り、プロセッサのハードウェアと組み合わせて上述の方法のステップを達成する。
電子デバイスは、図4のアクティブ/非アクティブ状態検出装置によって実行される方法をさらに実行でき、図4に示した実施形態においてアクティブ/非アクティブ状態検出装置の機能を実施できる。詳細は、本願の実施形態における簡潔さのため省略する。
本願の実施形態はさらにコンピュータ可読媒体を提供する。コンピュータ可読媒体は、1つまたは複数のプログラムを格納し、1つまたは複数のプログラムは命令を含む。複数のアプリケーションを備える電子デバイスによって命令が実行されると、電子デバイスは、図4に示した実施形態のアクティブ/非アクティブ状態検出装置によって実行される方法を実行できるようになり、第1の命令を受信する動作であって、第1の命令が、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき監視および検出システムによって送信され、オブジェクトが監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、距離検出範囲が画像取得システムに対応する、動作と、画像取得システムの画像取得エリアで画像を取得する動作であって、その結果、監視および検出システムが、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られた認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定し、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、動作とを含む動作を実行するように構成される。
本願の実施形態では、画像取得システムは、画像取得エリアで画像を取得でき、次いで、認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定するために、取得した画像についてオブジェクト認識を実行する。したがって、所定のオブジェクトがアクティブおよび/または非アクティブであるかを正確に判定できる。加えて、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が監視され、画像取得システムは、検出された距離が第1の所定の条件を満たすときのみ画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するためにアクティブ化される。したがって、システム電力消費を効果的に低減でき、適用ニーズが満たされ得る。
本願の実施形態はさらに、監視および検出システム、画像取得システム、オブジェクト認識システム、およびサービスシステムを含む、アプリケーションシステムを提供する。
監視および検出システムは、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離を監視することと、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、画像取得システムをアクティブ化して画像取得システムの画像取得エリアで画像を取得するように、距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信することと、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定することであって、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、ことを行うように構成される。
画像取得システムは、第1の命令を受信することであって、第1の命令が、オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき監視および検出システムによって送信され、オブジェクトが監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、距離検出範囲が画像取得システムに対応する、ことと、画像取得システムの画像取得エリアで画像を取得することであって、その結果、監視および検出システムが、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られた認識結果に基づいてターゲットオブジェクトの状態を決定し、ターゲットオブジェクトの状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、こととを行うように構成される。
オブジェクト認識システムは、画像取得エリアの画像を受信し、画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行して認識結果を得て、認識結果を返すように構成される。
サービスシステムは、ターゲットオブジェクトの状態を受信し、ターゲットオブジェクトの状態に対応するサービスプロセスを決定するように構成される。
本願は、本願の実施形態による方法、デバイス(システム)、およびコンピュータプログラム製品のフローチャートおよび/またはブロック図を参照して説明される。コンピュータプログラム命令を使用して、フローチャートおよび/またはブロック図の各プロセスおよび/または各ブロック、およびフローチャートおよび/またはブロック図のプロセスおよび/またはブロックの組み合わせを実施できることに留意するのは意義がある。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組み込みプロセッサ、または、マシンを生成するための別のプログラム可能なデータ処理デバイスのプロセッサに提供されることができ、コンピュータまたは別のプログラム可能なデータ処理デバイスのプロセッサによって実行される命令は、フローチャートの1つまたは複数のプロセスおよび/またはブロック図の1つまたは複数のブロックにおける具体的な機能を実施するためのデバイスを生成する。
これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは別のプログラム可能なデータ処理デバイスを具体的な方法で動くように命令できるコンピュータ可読メモリに格納され、コンピュータ可読メモリに格納された命令は、命令装置を含むアーティファクトを生成する。命令装置は、フローチャートの1つまたは複数のプロセスおよび/またはブロック図の1つまたは複数のブロックにおける具体的な機能を実施する。
コンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは別のプログラム可能なデータ処理デバイス上にロードされ、一連の動作およびステップがコンピュータまたは別のプログラム可能なデータ処理デバイス上で実行され、それによりコンピュータ実施処理を生成する。したがって、コンピュータまたは別のプログラム可能なデータ処理デバイス上で実行される命令は、フローチャートの1つまたは複数のプロセスおよび/またはブロック図の1つまたは複数のブロックにおける具体的な機能を実施するためのステップを提供する。
一般の構成では、コンピューティングデバイスは、1つまたは複数のプロセッサ(CPU)、1つまたは複数の入出力インターフェース、1つまたは複数のネットワークインターフェース、および1つまたは複数のメモリを含む。
メモリは、非永続性のメモリ、ランダムアクセスメモリ(RAM)、不揮発性メモリ、および/または、例えば、読み取り専用メモリ(ROM)またはフラッシュメモリ(フラッシュRAM)などコンピュータ可読媒体における別の形態を含むことができる。メモリはコンピュータ可読媒体の一例である。
コンピュータ可読媒体は、任意の方法または技法を使用することによって情報を格納できる、永続性の、非永続性の、ムーバブルな、および非ムーバブルの媒体を含む。情報は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータであってよい。コンピュータストレージ媒体の例は、限定ではないが、相変化ランダムアクセスメモリ(PRAM)、スタティックランダムアクセスメモリ(SRAM)、ダイナミックランダムアクセスメモリ(DRAM)、別のタイプのランダムアクセスメモリ(RAM)、読み取り専用メモリ(ROM)、電気的に消去可能プログラム可能な読み取り専用メモリ(EEPROM)、フラッシュメモリまたはその他のメモリ技術、コンパクトディスク読み取り専用メモリ(CD-ROM)、デジタル多用途ディスク(DVD)または別の光学ストレージ、磁気テープ、磁気ディスクストレージ 、量子メモリ、グラフェンベースのストレージ媒体、別の磁気ストレージデバイス、またはその他の非伝送媒体を含む。コンピュータストレージ媒体は、コンピューティングデバイスによってアクセスされ得る情報を格納するために使用され得る。本願での定義に基づいて、コンピュータ可読媒体は、変調されたデータ信号およびキャリアなど、一時的コンピュータ可読媒体(一時的媒体)を含まない。
「含む」、「有する」、またはその任意の変形の用語は、非排他的な包含をカバーすることを意図しており、要素のリストを含むプロセス、方法、製品、またはデバイスは、これらの要素を含むだけでなく、明示的にリストされた他の要素を含むか、あるいはそのようなプロセス、方法、製品、またはデバイスに固有の要素を含むことにさらに留意することは意義がある。追加の制約がない場合、「を含む」が前に付いた要素は、その要素を含むプロセス、方法、製品、またはデバイスに追加の同一の要素が存在することを排除しない。
当業者は、本願の実施形態が、方法、システム、またはコンピュータプログラム製品として提供され得ることを理解しよう。したがって、本願は、ハードウェアのみの実装、ソフトウェアのみの実装、またはソフトウェアとハードウェアの組み合わせた実装の形態を使用できる。そのうえ、本願は、コンピュータ使用可能なプログラムコードを含む1つまたは複数のコンピュータ使用可能なストレージ媒体(限定ではなく、磁気ディスクストレージ、CD-ROM、光学メモリ、などを含む)上に実装されるコンピュータプログラム製品の形態を使用できる。
前述の説明は、単に本願のより良い実施形態に過ぎず、本願を限定することを意図しない。当業者は、本願に対して様々な変形や変更をなし得る。本願の精神および原則を逸脱せずになされた、いかなる変更、均等な交換、または改善も本願の特許請求の範囲に含まれる。
100 監視および検出システム
200 画像取得システム
300 サービスシステム
400 認識システム
500 ターゲットオブジェクト

Claims (19)

  1. 監視および検出システムによって実行される、アクティブ/非アクティブ状態検出方法であって、
    距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を監視するステップと、
    前記オブジェクトと前記ターゲットオブジェクトとの間の前記距離が、第1の所定の条件を満たすとき、前記距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信して、前記画像取得システムをアクティブ化して、前記画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するステップと、
    前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいて前記ターゲットオブジェクトの状態を決定するステップであって、前記ターゲットオブジェクトの前記状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、ステップと
    を含む、方法。
  2. 前記第1の所定の条件が、
    前記オブジェクトと前記ターゲットオブジェクトとの間の前記距離が、第1の所定のしきい値より小さいこと、
    第1の所定の時間期間内の前記オブジェクトと前記ターゲットオブジェクトとの間の前記距離の統計値が、第2の所定のしきい値より小さいこと、
    第1の所定の時間間隔において前記オブジェクトと前記ターゲットオブジェクトとの間の前記距離の差が、第3の所定のしきい値より大きいこと、
    前記オブジェクトと前記ターゲットオブジェクトとの間の前記距離が、第4の所定のしきい値より大きいこと、または
    第2の所定の時間期間内の前記オブジェクトと前記ターゲットオブジェクトとの間の前記距離の統計値が、第5の所定のしきい値より大きいこと
    のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいて前記ターゲットオブジェクトの状態を決定するステップの前に、
    前記画像取得エリアの前記画像をオブジェクト認識システムに送信するステップであって、その結果、前記オブジェクト認識システムが前記画像取得エリアの画像についてオブジェクト認識を実行して、前記認識結果を得る、ステップと、
    前記オブジェクト認識システムによって返された前記認識結果を受信するステップと
    をさらに含む、請求項1に記載の方法。
  4. 前記オブジェクト認識システムがクラウドオブジェクト認識システムである、請求項3に記載の方法。
  5. 前記認識結果が、
    前記画像取得エリアの前記画像が所定のオブジェクトを含むか否かを示す判断結果、または
    前記画像取得エリアの前記画像に含まれる所定のオブジェクトの数
    のうちの少なくとも1つを含む、請求項3に記載の方法。
  6. 前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいて前記ターゲットオブジェクトの状態を決定するステップが、
    前記画像取得エリアの前記画像が前記所定のオブジェクトを含むとき、前記ターゲットオブジェクトの前記状態が前記アクティブ状態であると決定するステップ、
    前記画像取得エリアの前記画像が前記所定のオブジェクトを含まないとき、前記ターゲットオブジェクトの前記状態が前記非アクティブ状態であると決定するステップ、
    前記画像取得エリアの前記画像に含まれる前記所定のオブジェクトの前記数が0より多いとき、前記ターゲットオブジェクトの前記状態が前記アクティブ状態であると決定するステップ、または
    前記画像取得エリアの前記画像に含まれる前記所定のオブジェクトの前記数が0であるとき、前記ターゲットオブジェクトの前記状態が前記非アクティブ状態であると決定するステップ
    の少なくとも1つを含む、請求項5に記載の方法。
  7. 前記ターゲットオブジェクトの状態を決定した後に、
    前記ターゲットオブジェクトの前記状態をサービスシステムに送信するステップであって、その結果、前記サービスシステムが前記ターゲットオブジェクトの前記状態に対応するサービスプロセスを決定する、ステップをさらに含む請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。
  8. 前記ターゲットオブジェクトの状態を決定した後に、
    前記距離検出範囲に対応する前記画像取得システムに第2の命令を送信して、前記画像取得システムをシャットダウンするか、または前記画像取得システムをスタンバイモードに切り替えるステップをさらに含む、請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。
  9. 前記距離検出範囲に対応する前記画像取得システムに第2の命令を送信することが、
    前記オブジェクトと前記ターゲットオブジェクトとの間の前記距離が第2の所定の条件を満たすとき、前記距離検出範囲に対応する前記画像取得システムに前記第2の命令を送信することをさらに含み、
    前記第2の所定の条件が、第2の所定の時間間隔における前記オブジェクトと前記ターゲットオブジェクトとの間の前記距離の差が、第6の所定のしきい値より小さい、請求項8に記載の方法。
  10. 前記ターゲットオブジェクトの前記状態を決定した後に、
    前記ターゲットオブジェクトの前記状態を記録するステップと、
    前記ターゲットオブジェクトの前記状態に基づいて前記第1の所定の条件を決定するステップと
    をさらに含む、請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。
  11. 画像取得システムによって実行される、アクティブ/非アクティブ状態検出方法であって、
    第1の命令を受信するステップであって、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、前記第1の命令が監視および検出システムによって送信され、前記オブジェクトが、前記監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、前記距離検出範囲が前記画像取得システムに対応する、ステップと、
    前記画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するステップであって、その結果、前記監視および検出システムが、前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる識別結果に基づいて前記ターゲットオブジェクトの状態を決定し、前記ターゲットオブジェクトの前記状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、ステップと
    を含む、方法。
  12. 前記画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得した後に、
    第2の命令を受信するステップであって、前記第2の命令が、前記ターゲットオブジェクトの前記状態を決定した後に前記監視および検出システムによって送信される、ステップと、
    前記第2の命令に基づいて、前記画像取得システムをシャットダウンするか、または前記画像取得システムをスタンバイモードに切り替えるステップと
    をさらに含む、請求項11に記載の方法。
  13. 監視および検出システムに適用された、アクティブ/非アクティブ状態検出装置であって、
    距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を監視するように構成された、距離監視モジュールと、
    前記オブジェクトと前記ターゲットオブジェクトとの間の前記距離が、第1の所定の条件を満たすとき、前記距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信して、前記画像取得システムをアクティブ化して、前記画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するように構成された、第1の命令送信モジュールと、
    前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいて前記ターゲットオブジェクトの状態を決定するように構成された、状態決定モジュールであって、前記ターゲットオブジェクトの前記状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、状態決定モジュールと
    を備える、装置。
  14. 画像取得システムに適用された、アクティブ/非アクティブ状態検出装置であって、
    第1の命令を受信するように構成された、第1の命令受信モジュールであって、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、前記第1の命令が監視および検出システムによって送信され、前記オブジェクトが、前記監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、前記距離検出範囲が前記画像取得システムに対応する、第1の命令受信モジュールと、
    前記画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得するように構成された画像取得モジュールであって、その結果、前記監視および検出システムが、前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる識別結果に基づいて前記ターゲットオブジェクトの状態を決定し、前記ターゲットオブジェクトの前記状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、画像取得モジュールと
    を備える、装置。
  15. 電子デバイスであって、
    プロセッサと、
    コンピュータ実行可能命令を格納するように構成されたメモリとを備え、
    実行時に、実行可能命令が、
    距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を監視する動作と、
    前記オブジェクトと前記ターゲットオブジェクトとの間の前記距離が、第1の所定の条件を満たすとき、前記距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信して、前記画像取得システムをアクティブ化して、前記画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得する動作と、
    前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいて前記ターゲットオブジェクトの状態を決定する動作であって、前記ターゲットオブジェクトの前記状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、動作と
    を含む動作を前記プロセッサが実行できるようにする、電子デバイス。
  16. コンピュータ可読ストレージ媒体であって、
    1つまたは複数のプログラムを格納し、前記1つまたは複数のプログラムが複数のアプリケーションを備える電子デバイスによって実行されると、前記電子デバイスが、
    距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を監視する動作と、
    前記オブジェクトと前記ターゲットオブジェクトとの間の前記距離が、第1の所定の条件を満たすとき、前記距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信して、前記画像取得システムをアクティブ化して、前記画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得する動作と、
    前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいて前記ターゲットオブジェクトの状態を決定する動作であって、前記ターゲットオブジェクトの前記状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、動作と
    を含む動作を実行できるようになる、コンピュータ可読ストレージ媒体。
  17. 電子デバイスであって、
    プロセッサと、
    コンピュータ実行可能命令を格納するように構成されたメモリとを備え、
    実行時に、実行可能命令が、
    第1の命令を受信する動作であって、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、前記第1の命令が監視および検出システムによって送信され、前記オブジェクトが、前記監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、前記距離検出範囲が画像取得システムに対応する、動作と、
    前記画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得する動作であって、その結果、前記監視および検出システムが、前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる識別結果に基づいて前記ターゲットオブジェクトの状態を決定し、前記ターゲットオブジェクトの前記状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、動作と
    を含む動作を前記プロセッサが実行できるようにする、電子デバイス。
  18. コンピュータ可読ストレージ媒体であって、
    1つまたは複数のプログラムを格納し、前記1つまたは複数のプログラムが複数のアプリケーションを備える電子デバイスによって実行されると、前記電子デバイスが、
    第1の命令を受信する動作であって、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、前記第1の命令が監視および検出システムによって送信され、前記オブジェクトが、前記監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、前記距離検出範囲が画像取得システムに対応する、動作と、
    前記画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得する動作であって、その結果、前記監視および検出システムが、前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる識別結果に基づいて前記ターゲットオブジェクトの状態を決定し、前記ターゲットオブジェクトの前記状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、動作と
    を含む動作を実行できるようになる、コンピュータ可読ストレージ媒体。
  19. 監視および検出システム、画像取得システム、オブジェクト認識システム、およびサービスシステムを含む、アプリケーションシステムであって、
    前記監視および検出システムが、距離検出範囲内でオブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を監視することと、前記オブジェクトと前記ターゲットオブジェクトとの間の前記距離が、第1の所定の条件を満たすとき、前記距離検出範囲に対応する画像取得システムに第1の命令を送信して、前記画像取得システムをアクティブ化して、前記画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得することと、前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行することによって得られる認識結果に基づいて前記ターゲットオブジェクトの状態を決定することであって、前記ターゲットオブジェクトの前記状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、こととを行うように構成され、
    前記画像取得システムが、第1の命令を受信することであって、オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離が第1の所定の条件を満たすとき、前記第1の命令が監視および検出システムによって送信され、前記オブジェクトが、前記監視および検出システムの距離検出範囲内にあり、前記距離検出範囲が前記画像取得システムに対応する、ことと、前記画像取得システムの画像取得エリアの画像を取得することであって、その結果、前記監視および検出システムが、前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行することによって取得された識別結果に基づいて前記ターゲットオブジェクトの状態を決定し、前記ターゲットオブジェクトの前記状態がアクティブ状態および/または非アクティブ状態を含む、こととを行うように構成され、
    前記オブジェクト認識システムが、前記画像取得エリアの前記画像を受信し、前記画像取得エリアの前記画像についてオブジェクト認識を実行して、前記認識結果を得ることと、前記認識結果を返すこととを行うように構成され、
    前記サービスシステムが、前記ターゲットオブジェクトの前記状態を受信し、前記ターゲットオブジェクトの前記状態に対応するサービスプロセスを決定するように構成される、アプリケーションシステム。
JP2020536646A 2018-02-08 2019-01-25 アクティブ/非アクティブ状態検出方法および装置 Active JP6916394B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810127142.2 2018-02-08
CN201810127142.2A CN108427914B (zh) 2018-02-08 2018-02-08 入离场状态检测方法和装置
PCT/CN2019/073120 WO2019154112A1 (zh) 2018-02-08 2019-01-25 入离场状态检测方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021513695A true JP2021513695A (ja) 2021-05-27
JP6916394B2 JP6916394B2 (ja) 2021-08-11

Family

ID=63156823

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020536646A Active JP6916394B2 (ja) 2018-02-08 2019-01-25 アクティブ/非アクティブ状態検出方法および装置

Country Status (8)

Country Link
US (1) US11102458B2 (ja)
EP (1) EP3716142A4 (ja)
JP (1) JP6916394B2 (ja)
KR (1) KR102366681B1 (ja)
CN (2) CN111652197B (ja)
SG (1) SG11202005455YA (ja)
TW (1) TWI692728B (ja)
WO (1) WO2019154112A1 (ja)

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111652197B (zh) * 2018-02-08 2023-04-18 创新先进技术有限公司 入离场状态检测方法和装置
CN113452926B (zh) * 2018-10-26 2023-01-13 创新先进技术有限公司 图像采集设备、系统及方法
CN110018646A (zh) * 2019-04-19 2019-07-16 北京潞电电气设备有限公司 一种电力设备操作规范监控系统
CN110084183A (zh) * 2019-04-25 2019-08-02 杭州鸿雁电器有限公司 确定人员进出区域的方法和系统
CN112207812A (zh) * 2019-07-12 2021-01-12 阿里巴巴集团控股有限公司 设备控制方法、设备、系统及存储介质
CN110427887B (zh) * 2019-08-02 2023-03-10 腾讯科技(深圳)有限公司 一种基于智能的会员身份识别方法及装置
CN110661973B (zh) * 2019-09-29 2022-04-22 联想(北京)有限公司 一种控制方法及电子设备
CN110826506A (zh) * 2019-11-11 2020-02-21 上海秒针网络科技有限公司 目标行为的识别方法及装置
CN111507318A (zh) * 2020-07-01 2020-08-07 口碑(上海)信息技术有限公司 基于图像识别的离店检测方法及装置
CN112906483B (zh) * 2021-01-25 2024-01-23 中国银联股份有限公司 一种目标重识别方法、装置及计算机可读存储介质
CN113091730B (zh) * 2021-03-25 2023-07-07 杭州海康威视系统技术有限公司 一种轨迹确定方法及装置
CN113610004B (zh) * 2021-08-09 2024-04-05 上海擎朗智能科技有限公司 一种图像处理方法、机器人及介质
CN113701893B (zh) * 2021-08-30 2023-05-02 杭州睿影科技有限公司 测温方法、装置、设备及存储介质
CN116893384B (zh) * 2023-09-11 2023-12-01 南京中旭电子科技有限公司 数字霍尔传感器监测方法及平台

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000099837A (ja) * 1998-09-18 2000-04-07 Toshiba Corp 監視システム
DE102005012275A1 (de) * 2004-06-04 2005-12-22 Lai, Chin-Ding Apparat zur Einrichtung eines Bildüberwachungsbereichs und ein Verfahren hierfür
JP2014075039A (ja) * 2012-10-04 2014-04-24 Mitsubishi Motors Corp 発進安全装置
CN103778577A (zh) * 2013-08-30 2014-05-07 陈飞 一种依据餐具信息调控餐桌并记录用餐信息的方法及装置
JP2015011541A (ja) * 2013-06-28 2015-01-19 富士ゼロックス株式会社 情報処理装置及びプログラム
US20160180712A1 (en) * 2015-08-27 2016-06-23 Sparkcity.Com Ltd. Citywide parking reservation system and method
CN105915784A (zh) * 2016-04-01 2016-08-31 纳恩博(北京)科技有限公司 信息处理方法和装置
US20170193804A1 (en) * 2015-12-30 2017-07-06 Lenovo (Beijing) Limited Method, system, and electronic device for monitoring
CN107278301A (zh) * 2016-12-30 2017-10-20 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 一种辅助用户寻物的方法及装置
CN107378949A (zh) * 2017-07-22 2017-11-24 深圳市萨斯智能科技有限公司 一种机器人检测物体的方法和机器人
CN107589707A (zh) * 2017-08-16 2018-01-16 深圳市启惠智能科技有限公司 一种监控处理方法、服务器及计算机存储介质
CN108427914A (zh) * 2018-02-08 2018-08-21 阿里巴巴集团控股有限公司 入离场状态检测方法和装置

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3992909B2 (ja) * 2000-07-03 2007-10-17 富士フイルム株式会社 本人画像提供システム
US6580360B1 (en) * 2000-12-13 2003-06-17 Digibot, Inc. Smart table
TWI357582B (en) * 2008-04-18 2012-02-01 Univ Nat Taiwan Image tracking system and method thereof
JP5347549B2 (ja) * 2009-02-13 2013-11-20 ソニー株式会社 情報処理装置および情報処理方法
CN103425443A (zh) * 2012-05-22 2013-12-04 联想(北京)有限公司 一种控制方法、系统和电子设备
JP5590193B1 (ja) * 2013-06-28 2014-09-17 富士ゼロックス株式会社 情報処理装置及びプログラム
CN105472231B (zh) * 2014-09-03 2019-03-29 联想(北京)有限公司 控制方法、图像采集装置和电子设备
CN105100730A (zh) * 2015-08-21 2015-11-25 联想(北京)有限公司 一种监控方法及摄像头装置
KR101815144B1 (ko) * 2016-07-05 2018-01-05 이응수 얼굴인식 기반의 사진 공유 방법 및 이를 이용한 사진 공유 시스템
WO2018013968A1 (en) * 2016-07-14 2018-01-18 Brightday Technologies, Inc. Posture analysis systems and methods
CN107666589A (zh) * 2016-07-29 2018-02-06 中兴通讯股份有限公司 一种远程监控方法及设备
CN106603969A (zh) * 2016-11-04 2017-04-26 乐视控股(北京)有限公司 一种视频监控方法、装置和系统以及探测设备

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000099837A (ja) * 1998-09-18 2000-04-07 Toshiba Corp 監視システム
DE102005012275A1 (de) * 2004-06-04 2005-12-22 Lai, Chin-Ding Apparat zur Einrichtung eines Bildüberwachungsbereichs und ein Verfahren hierfür
JP2014075039A (ja) * 2012-10-04 2014-04-24 Mitsubishi Motors Corp 発進安全装置
JP2015011541A (ja) * 2013-06-28 2015-01-19 富士ゼロックス株式会社 情報処理装置及びプログラム
CN103778577A (zh) * 2013-08-30 2014-05-07 陈飞 一种依据餐具信息调控餐桌并记录用餐信息的方法及装置
US20160180712A1 (en) * 2015-08-27 2016-06-23 Sparkcity.Com Ltd. Citywide parking reservation system and method
US20170193804A1 (en) * 2015-12-30 2017-07-06 Lenovo (Beijing) Limited Method, system, and electronic device for monitoring
CN105915784A (zh) * 2016-04-01 2016-08-31 纳恩博(北京)科技有限公司 信息处理方法和装置
CN107278301A (zh) * 2016-12-30 2017-10-20 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 一种辅助用户寻物的方法及装置
CN107378949A (zh) * 2017-07-22 2017-11-24 深圳市萨斯智能科技有限公司 一种机器人检测物体的方法和机器人
CN107589707A (zh) * 2017-08-16 2018-01-16 深圳市启惠智能科技有限公司 一种监控处理方法、服务器及计算机存储介质
CN108427914A (zh) * 2018-02-08 2018-08-21 阿里巴巴集团控股有限公司 入离场状态检测方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
TW201935309A (zh) 2019-09-01
US11102458B2 (en) 2021-08-24
EP3716142A1 (en) 2020-09-30
US20200296335A1 (en) 2020-09-17
CN111652197A (zh) 2020-09-11
CN108427914A (zh) 2018-08-21
CN111652197B (zh) 2023-04-18
EP3716142A4 (en) 2021-01-20
SG11202005455YA (en) 2020-07-29
KR102366681B1 (ko) 2022-03-21
CN108427914B (zh) 2020-08-18
KR20200093016A (ko) 2020-08-04
JP6916394B2 (ja) 2021-08-11
TWI692728B (zh) 2020-05-01
WO2019154112A1 (zh) 2019-08-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6916394B2 (ja) アクティブ/非アクティブ状態検出方法および装置
US20180240323A1 (en) Sensor configuration
US11348342B2 (en) Method and device in a motor vehicle for improved data fusion in an environment detection
US9384662B2 (en) Parking assistance for a vehicle
CN108958490A (zh) 电子装置及其手势识别方法、计算机可读存储介质
JP2017532234A (ja) 周辺マップを生成する方法および運転者支援システム
CN103609137A (zh) 背景物体传感器
CN110447014A (zh) 经由循环缓冲器访问高帧率雷达数据
WO2021254376A1 (zh) 运送机器人的控制方法、装置、运送机器人和存储介质
CN109859260A (zh) 确定车位位置的方法、装置及计算机可读存储介质
JP6217373B2 (ja) 動作判定方法、動作判定装置および動作判定プログラム
KR20220039623A (ko) 레이더 고도각 측정
CN113721232B (zh) 目标对象检测方法、装置、电子设备及介质
WO2023078323A1 (zh) 自移动设备、自移动设备的障碍物检测方法及存储介质
CN105807928B (zh) 一种任意墙面互动系统及其扫描误差处理方法
US20220373672A1 (en) Multipath classification in radar detections
US20150109258A1 (en) Optical touch system, method of touch detection, and computer program product
US20220383252A1 (en) A method and a system for tracking an item
US20160162121A1 (en) Optical positional information detection apparatus and object association method
US11609307B2 (en) Object detection apparatus, vehicle, object detection method, and computer readable medium
KR102335850B1 (ko) 물류 운임비용 책정 시스템 및 방법
RU2011120218A (ru) Способ сопровождения траектории цели и радиолокационная станция для его реализации
WO2022184126A1 (zh) 一种激光雷达性能参数获取方法及装置
US20240135686A1 (en) Method and electronic device for training neural network model by augmenting image representing object captured by multiple cameras
CN117424978A (zh) 图像显示方法、装置、电子设备及可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200826

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20201228

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210324

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20210324

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: 20210628

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210715

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6916394

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150