JP2021536649A - 対象の検出と追跡のためのビデオ監視システムを構築する方法 - Google Patents
対象の検出と追跡のためのビデオ監視システムを構築する方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021536649A JP2021536649A JP2021537022A JP2021537022A JP2021536649A JP 2021536649 A JP2021536649 A JP 2021536649A JP 2021537022 A JP2021537022 A JP 2021537022A JP 2021537022 A JP2021537022 A JP 2021537022A JP 2021536649 A JP2021536649 A JP 2021536649A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- camera
- video surveillance
- surveillance system
- location
- group
- 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.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 57
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 16
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 claims 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 abstract description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/292—Multi-camera tracking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- 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
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- 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
- G06T2207/10024—Color image
-
- 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
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30196—Human being; Person
-
- 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
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30232—Surveillance
-
- 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
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30242—Counting objects in image
Abstract
Description
― キャプチャされた固有のビジターの数 ― 631人;
― テストリグのエリアに入ったビジターの数 ― 389人;
― テストリグのエリアを出たビジターの数 ― 234人;
― 二人組で移動するビジターの割合 ― 23%;
― テストリグエリアでの平均滞在時間 ― 16分;
― 通りかかったビジターに対する入店したビジターの比率 ― 14.1%。
Claims (12)
- 対象の検出と追跡のためのビデオ監視システムを構築する方法であって、システムは少なくとも1つ以上のカメラを含み、
はじめに、前記ビデオ監視システムの各カメラの準備調整が行われ、前記準備調整は、
前記ビデオ監視システムの各カメラから受信した監視下にあるロケーションの画像をキャリブレーション要素及び/又はキャリブレーション要素のグループによってマーキングするステップと、
前記キャリブレーション要素及び/又は前記キャリブレーション要素のグループに基づいて、前記ビデオ監視システムの各カメラの光学パラメータ及び位置パラメータのサブセットの算出を行うステップと、
前記ビデオ監視システムの各カメラの可視範囲のポリゴンをマーキングするステップと、
前記ビデオ監視システムのカメラの前記可視範囲の前記ポリゴンを監視下にあるロケーションプランの座標システムに投影するステップと、
前記ビデオ監視システムのすべてのカメラを前記監視下にあるロケーションプランにつなげるステップと、
残りの前記光学パラメータと前記位置パラメータとを算出するステップと、
前記ビデオ監視システムの各カメラのビデオ画像における座標の二次元ピクセルシステムと前記監視下にあるロケーションプランの座標の三次元メトリックシステムとの間の座標マッチをプロットするステップとからなり、
その後、前記座標マッチの調整されたパラメータを用いて、ビデオストリームを前記ビデオ監視システムの各カメラから取り込み、
その後、重要性のある対象の検出および追跡が行われる間、得られた前記ビデオストリームをフレーム毎に処理し、
その後、前記ビデオ監視システムの各カメラから検出された前記対象毎に動作の軌跡をプロットし、
続いて、前記ビデオ監視システムが二台以上のカメラを備えている場合、同じ対象が一つのビデオ監視カメラから別のビデオ監視カメラに転送され、前記監視下にあるロケーションプランには単一の軌跡として描かれるように複数のカメラのビデオ監視が備えられ、前記ビデオ監視システムの各カメラから検出された前記軌跡が結合され、
前記監視下にあるロケーションプランの前記座標システムにおいて前記対象の結合された前記軌跡に基づいて、全てのビデオ監視システムにおけるそのような前記対象の動作と挙動の性質および個々のパラメータのその後のさらなる分析がおこなわれる、
ことからなる対象の検出および追跡のためのビデオ監視システムを構築する方法。 - 前記方法は、移動する対象、例えば、人物、を監視することを目的とすることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 前記キャリブレーション要素及び/又は前記キャリブレーション要素のグループは、前記ビデオ監視システムの各カメラの画像の上に配置されるジオメトリ・オブジェクトであって、前記監視下にあるロケーションの領域に所定のジオメトリ・ポジションを有することを特徴とする請求項1記載の方法。
- 前記キャリブレーション要素は、
前記監視下にあるロケーション、例えば、施設の空間において、互いに平行であり、床の水平面に平行である線のセグメントであり(グループ1のキャリブレーション要素)、
前記監視下にあるロケーション、例えば、施設の空間において、互いに垂直であり、床の平面に平行である線のセグメントであり(グループ2のキャリブレーション要素)、
前記監視下にあるロケーション、例えば、施設の空間において、互いに平行であり、床の水平面に垂直である線のセグメントであり(グループ3のキャリブレーション要素)、
前記監視下にあるロケーション、例えば、施設の空間において、床の平面にあり、同じ大きさの線のセグメントであり(グループ4のキャリブレーション要素)、
物理的な対象であり、前記監視下にあるロケーション、例えば、施設の空間において、カメラの前の床の平面にあり、後でカメラ画像内において、自動的にそれらの位置を検出し、自動的にそれらの座標を決定するため、同じであって既知の形状、サイズ、およびカラーパターンであるマーカー(グループ5のキャリブレーション要素のマーカー)である、
ことを特徴とする請求項3記載の方法。 - 前記グループ5のキャリブレーション要素のマーカーは、カメラの準備調整に用いられ、
前記カメラ画像内において、自動的にそれらの座標を決定するため、および前記ビデオ監視システムの各カメラのパラメータを算出するために前記カメラの準備調整に用いられ、
前記パラメータは、カメラの垂直回転角度、光軸を中心としたカメラの回転角度、カメラの固定具の高さ、およびカメラのズームであることを特徴とする請求項1または4のいずれかに記載の方法。 - 前記キャリブレーション要素のマーカーとして、同じシーケンスの色でマーキングされた1メートルの長さの棒が使用されてもよいことを特徴とする請求項4記載の方法。
- 前記グループ1、グループ2およびグループ3のキャリブレーション要素は、手動モードでのカメラの前記準備調整のため、および前記ビデオ監視システムの各カメラのパラメータを算出するために用いられ、
前記パラメータは、前記カメラの垂直回転角度、光軸を中心とした前記カメラの回転角度、および前記ビデオ監視システムの前記カメラの焦点距離であることを特徴とする請求項1または4のいずれかに記載の方法。 - 前記グループ4のキャリブレーション要素は、手動モードでの前記カメラの前記準備調整のため、および前記ビデオ監視システムの各カメラのパラメータを算出するために用いられ、
前記パラメータは、前記カメラの垂直回転角度、光軸を中心とした前記カメラの回転角度、および前記カメラの焦点距離であることを特徴とする請求項1または4のいずれかに記載の方法。 - 前記カメラの水平回転角度の算出は、前記ビデオ監視システムの各カメラの可視範囲のポリゴンを回転させることにより行われることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 前記監視下にあるロケーションプランの座標の三次元システムにおいて各カメラの位置のx点およびy点の算出は、前記ビデオ監視システムの各カメラの可視範囲のポリゴンを移動することにより行われることを特徴とする請求項1記載の方法。
- カメラの固定具の高さとカメラのズームの算出は、前記ビデオ監視システムの各カメラの可視範囲のポリゴンを拡大縮小することにより行われることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 前記ビデオ監視システムの各カメラの可視範囲のポリゴンは、少し重なるまたは全く重ならず、ポリゴンは、前記ビデオ監視システムのカメラ付近において、可視範囲のポリゴン間の僅かな隙間に連続して配置されることを特徴とする請求項1記載の方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2018131043A RU2696548C1 (ru) | 2018-08-29 | 2018-08-29 | Способ построения системы видеонаблюдения для поиска и отслеживания объектов |
RU2018131043 | 2018-08-29 | ||
PCT/RU2019/000526 WO2020046171A1 (ru) | 2018-08-29 | 2019-07-29 | Способ построения системы видеонаблюдения для поиска и отслеживания объектов |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021536649A true JP2021536649A (ja) | 2021-12-27 |
Family
ID=67586540
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021537022A Pending JP2021536649A (ja) | 2018-08-29 | 2019-07-29 | 対象の検出と追跡のためのビデオ監視システムを構築する方法 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20210321063A1 (ja) |
EP (1) | EP3846081A4 (ja) |
JP (1) | JP2021536649A (ja) |
IL (1) | IL281136A (ja) |
RU (1) | RU2696548C1 (ja) |
SG (1) | SG11202101592VA (ja) |
WO (1) | WO2020046171A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102576587B1 (ko) * | 2022-09-16 | 2023-09-11 | 주식회사 노타 | 다중 카메라를 이용한 이동체 궤적 생성 방법 및 장치 |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111080709B (zh) * | 2019-11-22 | 2023-05-05 | 大连理工大学 | 基于轨迹特征配准的多光谱立体相机自标定算法 |
US11176705B2 (en) * | 2020-03-10 | 2021-11-16 | Shenzhen Fugui Precision Ind. Co., Ltd. | Method for optimizing camera layout for area surveillance and apparatus employing the method |
US11610338B2 (en) * | 2021-03-26 | 2023-03-21 | Fotonation Limited | Method of controlling a camera |
CN115191008A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-10-14 | 商汤国际私人有限公司 | 对象识别方法、装置、设备及存储介质 |
Family Cites Families (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6263088B1 (en) * | 1997-06-19 | 2001-07-17 | Ncr Corporation | System and method for tracking movement of objects in a scene |
GB9929870D0 (en) * | 1999-12-18 | 2000-02-09 | Roke Manor Research | Improvements in or relating to security camera systems |
US6965683B2 (en) * | 2000-12-21 | 2005-11-15 | Digimarc Corporation | Routing networks for use with watermark systems |
US7688349B2 (en) * | 2001-12-07 | 2010-03-30 | International Business Machines Corporation | Method of detecting and tracking groups of people |
US20060007308A1 (en) * | 2004-07-12 | 2006-01-12 | Ide Curtis E | Environmentally aware, intelligent surveillance device |
US20080291278A1 (en) * | 2005-04-05 | 2008-11-27 | Objectvideo, Inc. | Wide-area site-based video surveillance system |
US7409076B2 (en) * | 2005-05-27 | 2008-08-05 | International Business Machines Corporation | Methods and apparatus for automatically tracking moving entities entering and exiting a specified region |
JP5339124B2 (ja) * | 2008-09-30 | 2013-11-13 | アイシン精機株式会社 | 車載カメラの校正装置 |
WO2012005387A1 (ko) * | 2010-07-05 | 2012-01-12 | 주식회사 비즈텍 | 다중 카메라와 물체 추적 알고리즘을 이용한 광범위한 지역에서의 물체 이동 감시 방법 및 그 시스템 |
US9286678B2 (en) * | 2011-12-28 | 2016-03-15 | Pelco, Inc. | Camera calibration using feature identification |
RU2531876C2 (ru) * | 2012-05-15 | 2014-10-27 | Общество с ограниченной ответственностью "Синезис" | Способ индексирования видеоданных при помощи карты |
FR2996334B1 (fr) | 2012-10-03 | 2015-09-25 | Quantaflow | Procede de comptage de personnes pour appareil stereoscopique et appareil stereoscopique de comptage de personnes correspondant |
US9410827B2 (en) * | 2012-10-09 | 2016-08-09 | Pixameter Corp. | Measurement using a calibration pattern |
US10417785B2 (en) * | 2016-11-16 | 2019-09-17 | Pixameter Corp. | Image calibration for skin lesions |
US9589179B2 (en) * | 2013-12-19 | 2017-03-07 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Object detection techniques |
KR101557376B1 (ko) | 2014-02-24 | 2015-10-05 | 에스케이 텔레콤주식회사 | 사람 계수 방법 및 그를 위한 장치 |
US9928594B2 (en) * | 2014-07-11 | 2018-03-27 | Agt International Gmbh | Automatic spatial calibration of camera network |
DE102014214089A1 (de) * | 2014-07-21 | 2016-01-21 | Robert Bosch Gmbh | Überwachungsanordnung mit Reflektionseinrichtung und Korrespondenzmodul und Verfahren zum Einrichten der Überwachungsanordnung |
RU2601402C2 (ru) * | 2015-01-12 | 2016-11-10 | Анна Евгеньевна Авдюшина | Устройство для измерения координат и распознавания объектов в распределенной системе акустического и видеонаблюдения |
US10083376B2 (en) * | 2015-10-19 | 2018-09-25 | Honeywell International Inc. | Human presence detection in a home surveillance system |
RU2634225C1 (ru) * | 2016-06-20 | 2017-10-24 | Общество с ограниченной ответственностью "САТЕЛЛИТ ИННОВАЦИЯ" (ООО "САТЕЛЛИТ") | Способы и системы поиска объекта в видеопотоке |
CN106228560B (zh) | 2016-07-28 | 2019-05-14 | 长安大学 | 一种复杂场景下的人数统计方法 |
US10372970B2 (en) * | 2016-09-15 | 2019-08-06 | Qualcomm Incorporated | Automatic scene calibration method for video analytics |
CN106599776B (zh) | 2016-10-25 | 2019-06-28 | 长安大学 | 一种基于轨迹分析的人数统计方法 |
EP3385747B1 (en) * | 2017-04-05 | 2021-03-31 | Axis AB | Method, device and system for mapping position detections to a graphical representation |
KR20200088319A (ko) * | 2017-11-17 | 2020-07-22 | 트리나미엑스 게엠베하 | 적어도 하나의 대상체의 위치를 결정하는 검출기 |
WO2019191002A1 (en) * | 2018-03-26 | 2019-10-03 | Nvidia Corporation | Object movement behavior learning |
-
2018
- 2018-08-29 RU RU2018131043A patent/RU2696548C1/ru active
-
2019
- 2019-07-29 JP JP2021537022A patent/JP2021536649A/ja active Pending
- 2019-07-29 US US17/271,731 patent/US20210321063A1/en active Pending
- 2019-07-29 WO PCT/RU2019/000526 patent/WO2020046171A1/ru active Application Filing
- 2019-07-29 SG SG11202101592VA patent/SG11202101592VA/en unknown
- 2019-07-29 EP EP19854141.9A patent/EP3846081A4/en active Pending
-
2021
- 2021-02-28 IL IL281136A patent/IL281136A/en unknown
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102576587B1 (ko) * | 2022-09-16 | 2023-09-11 | 주식회사 노타 | 다중 카메라를 이용한 이동체 궤적 생성 방법 및 장치 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3846081A4 (en) | 2022-05-25 |
IL281136A (en) | 2021-04-29 |
RU2696548C1 (ru) | 2019-08-02 |
EP3846081A1 (en) | 2021-07-07 |
SG11202101592VA (en) | 2021-03-30 |
US20210321063A1 (en) | 2021-10-14 |
WO2020046171A1 (ru) | 2020-03-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2021536649A (ja) | 対象の検出と追跡のためのビデオ監視システムを構築する方法 | |
US11481024B2 (en) | Six degree of freedom tracking with scale recovery and obstacle avoidance | |
Boltes et al. | Collecting pedestrian trajectories | |
CN109190508B (zh) | 一种基于空间坐标系的多摄像头数据融合方法 | |
CN110142785A (zh) | 一种基于目标检测的巡检机器人视觉伺服方法 | |
CA2961921A1 (en) | Camera calibration method using a calibration target | |
CN111037552B (zh) | 一种配电房轮式巡检机器人的巡检配置及实施方法 | |
CN105700525B (zh) | 基于Kinect传感器深度图机器人工作环境不确定性地图构建法 | |
CN110400352A (zh) | 利用特征识别的摄像机校准 | |
KR101679741B1 (ko) | 외곽 공간 특징 정보 추출 방법 | |
JP7355974B2 (ja) | 距離推定装置および方法 | |
US9008361B2 (en) | Method for visualizing zones of higher activity in surveillance scenes | |
JP5079547B2 (ja) | カメラキャリブレーション装置およびカメラキャリブレーション方法 | |
CN107066975B (zh) | 基于深度传感器的视频识别与跟踪系统及其方法 | |
CN110796032A (zh) | 基于人体姿态评估的视频围栏及预警方法 | |
CN106352871A (zh) | 一种基于天花板人工信标的视觉室内定位系统和方法 | |
CN102970514A (zh) | 映像监视装置、映像监视方法以及程序 | |
CA3179005A1 (en) | Artificial intelligence and computer vision powered driving-performance assessment | |
KR20140114594A (ko) | 사람 객체 추적을 통한 자동 카메라 보정 방법 | |
Junejo | Using pedestrians walking on uneven terrains for camera calibration | |
CN113096135B (zh) | 一种多摄像机与gis协同的群体目标空间化方法 | |
US20060033741A1 (en) | Method and apparatus for virtual walkthrough | |
JP2006113645A (ja) | 移動軌跡解析方法 | |
Wang et al. | Development of a vision system and a strategy simulator for middle size soccer robot | |
JP6067527B2 (ja) | 移動体情報管理方法及び装置並びにプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220728 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230728 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231030 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240130 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20240227 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240228 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20240227 |