JP2022018173A - 情報処理装置および情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、実施形態に係る情報処理装置の適用例を説明する図である。情報処理装置1は、カメラ10(撮像部)で撮影されたカメラ画像(撮像画像)を取得する。カメラ10は、例えば、広範囲の画像情報を取得することが可能な魚眼レンズを搭載した超広角のカメラである。魚眼レンズを搭載したカメラは、魚眼カメラ、全方位カメラ、全天球カメラなどとも呼ばれるが、本明細書では「魚眼カメラ」の語を用いる。
(ハードウェア構成)
図2を参照して、情報処理装置1のハードウェア構成の一例について説明する。図2は、情報処理装置1のハードウェア構成を例示する図である。情報処理装置1は、プロセッサ101、主記憶装置102、補助記憶装置103、通信インタフェース(I/F)104、出力装置105を備える。プロセッサ101は、補助記憶装置103に記憶されたプログラムを主記憶装置102に読み出して実行することにより、図3で説明する各機能構成としての機能を実現する。通信インタフェース104は、有線または無線通信を行うためのインタフェースである。出力装置105は、例えば、ディスプレイ等の出力を行うための装置である。
タ装置による分散コンピューティングにより実現されてもよく、各機能部の一部をクラウドサーバにより実現されてもよい。また、情報処理装置1の各機能部の一部は、FPGAまたはASICなどの専用のハードウェア装置によって実現されてもよい。
図3を参照して、情報処理装置1の機能構成の一例について説明する。図3は、情報処理装置1の機能構成を例示する図である。情報処理装置1は、動体検知部11、人体判定部12、人体検出部13、出力部14および判定情報データベース15(判定情報DB15)を含む。
図4を参照して、人体検出処理の全体的な流れを説明する。図4は、人体検出処理を例
示するフローチャートである。人体検出処理は、例えば、カメラ10の電源が入り、情報処理装置1がカメラ10から撮像画像を受信することにより開始される。なお、図4に示す人体検出処理は、撮像画像のフレームごとに実行される処理である。図4のフローチャートでは、「撮像画像」は、撮像画像に含まれる1フレームであるものとして説明される。
プ1からグループ5に分類される。各グループに対し、想定される人体の長さの範囲が設定される。
上記の実施形態において、情報処理装置1は、撮像画像から動体を検知し、検知した動体が人体であるか否かを判定する。情報処理装置1は、動体が人体であると判定された場合に、検知した動体を含む動体領域から、ディープラーニング等の手法により人体を検出する。このように、情報処理装置1は、人体を検出する対象となる領域を、人体であると判定された動体領域に限定することで、ディープラーニング等による人体認識の負荷を軽減し、人体をリアルタイムで精度良く検出することができる。
ラで撮影された画像では、撮影された人体は、撮像画像内の位置によって歪みが生じる。撮像画像内の位置に応じて想定される人体の長さが異なるため、人体であるか否か判定するための閾値の範囲は、撮像画像内の位置に応じた範囲に設定される。このように、魚眼カメラによる撮像画像の特性を考慮して、撮像画像内の位置または領域に応じた閾値の範囲が設定されるため、情報処理装置1は、人体であるか否かを精度よく判定することができる。
上記実施形態は、本発明の構成例を例示的に説明するものに過ぎない。本発明は上記の具体的な形態には限定されることはなく、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。
(1)魚眼カメラにより撮影された撮像画像から動体を検知する動体検知部(11)と、
前記動体を含む動体領域の輪郭上の所定の2点間の距離を、前記撮像画像内での前記動体の位置で計測された人体の身長に基づいて設定された閾値の範囲と比較することにより、前記動体が人体であるか否かを判定する人体判定部(12)と、
前記人体判定部が人体であると判定した前記動体を含む前記動体領域から人体を検出する人体検出部(13)と、
を備える情報処理装置(1)。
魚眼カメラにより撮影された撮像画像から動体を検知する動体検知ステップ(S102)と、
前記動体を含む動体領域の輪郭上の所定の2点間の距離を、前記撮像画像内での前記動体の位置で計測された人体の身長に基づいて設定された閾値の範囲と比較することにより、前記動体が人体であるか否かを判定する人体判定ステップ(S103、S104)と、
前記人体判定ステップで人体であると判定した前記動体を含む前記動体領域から人体を検出する人体検出部ステップ(S105)と、
を含む情報処理方法。
Claims (10)
- 魚眼カメラにより撮影された撮像画像から動体を検知する動体検知部と、
前記動体を含む動体領域の輪郭上の所定の2点間の距離を、前記撮像画像内での前記動体の位置で計測された人体の身長に基づいて設定された閾値の範囲と比較することにより、前記動体が人体であるか否かを判定する人体判定部と、
前記人体判定部が人体であると判定した前記動体を含む前記動体領域から人体を検出する人体検出部と、
を備える情報処理装置。 - 前記動体を含む動体領域の輪郭上の所定の2点間の距離は、前記動体領域で前記撮像画像の中心座標から最も近い点または最も遠い点である第1座標と、前記中心座標および前記第1座標を通る直線と前記動体領域の輪郭との交点であって前記第1座標とは異なる第2座標との距離である
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記動体を含む動体領域の輪郭上の所定の2点間の距離は、前記動体領域の重心座標と前記撮像画像の中心座標とを通る直線が、前記動体領域の輪郭と交わる2点間の距離である
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記閾値の範囲は、前記撮像画像を複数に分割した領域ごとに設定される
請求項1から3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記動体検知部は、背景差分法、またはフレーム間差分法により、前記動体を検知する請求項1から4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記動体検知部は、前記撮像画像の連続するフレーム内で共通して写る物体の動作および移動方向に基づいて、前記動体を検知する
請求項1から4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記人体検出部が検出した人体の情報を出力する出力部をさらに備える
請求項1から6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記撮像画像を撮影する撮像部をさらに備える
請求項1から7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - コンピュータが、
魚眼カメラにより撮影された撮像画像から動体を検知する動体検知ステップと、
前記動体を含む動体領域の輪郭上の所定の2点間の距離を、前記撮像画像内での前記動体の位置で計測された人体の身長に基づいて設定された閾値の範囲と比較することにより、前記動体が人体であるか否かを判定する人体判定ステップと、
前記人体判定ステップで人体であると判定した前記動体を含む前記動体領域から人体を検出する人体検出部ステップと、
を含む情報処理方法。 - 請求項9に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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