JP2022542205A

JP2022542205A - 速度測定方法及び装置、電子デバイス並びに記憶媒体

Info

Publication number: JP2022542205A
Application number: JP2021547718A
Authority: JP
Inventors: ▲楊▼昆霖; 侯▲軍▼; 伊▲帥▼
Original assignee: Shanghai Sensetime Intelligent Technology Co Ltd
Current assignee: Shanghai Sensetime Intelligent Technology Co Ltd
Priority date: 2020-06-30
Filing date: 2020-10-16
Publication date: 2022-09-30
Also published as: KR20220004016A

Abstract

本開示は、速度測定方法及び装置、電子デバイス並びに記憶媒体を開示する。当該方法は、第１処理待ち画像と第２処理待ち画像を取得するステップであって、前記第１処理待ち画像と前記第２処理待ち画像は両方とも第１オブジェクトを含む、ステップと、前記第１処理待ち画像内の前記第１オブジェクトの第１位置、前記第２処理待ち画像内の前記第１オブジェクトの第２位置及び第１移動距離の第１透過パラメータを取得するステップと、前記第１移動距離、前記第１透過パラメータ及び移動時間に基づいて、前記第１オブジェクトの速度を取得するステップであって、前記移動時間が前記第１処理待ち画像のタイムスタンプ及び前記第２処理待ち画像のタイムスタンプに基づいて取得される、ステップと、を含む。

Description

（関連出願への相互参照）
本開示は、出願番号が２０２０１０６１３４２６．ｘであり、出願日が２０２０年６月３０日である中国特許に基づいて提案され、当該中国特許出願の優先権を主張し、当該中国特許の全ての内容がここで参照により本開示に組み込まれる。

本開示は、コンピュータ技術分野に関し、特に速度測定方法及び装置、電子デバイス並びに記憶媒体に関する。

コンピュータビジョン技術の発展に伴い、コンピュータビジョン技術の適用はますます広くなり、多くの応用には、コンピュータビジョン技術に基づくオブジェクト（例えば人と物体など）の移動速度の測定が含まれている。

関連技術では、画像内のオブジェクトの移動距離及びオブジェクトの移動時間に基づいて、オブジェクトの移動速度を取得する。しかし、画像内の移動距離とオブジェクトの物理的な移動距離との差が大きいため、オブジェクトの移動速度の取得精度が低い。

本開示は、速度測定方法及び装置、電子デバイス並びに記憶媒体を提供する。

第１態様による速度測定方法は、
第１処理待ち画像と第２処理待ち画像を取得するステップであって、記第１処理待ち画像と前記第２処理待ち画像は両方とも第１オブジェクトを含む、ステップと、前記第１処理待ち画像内の前記第１オブジェクトの第１位置、前記第２処理待ち画像内の前記第１オブジェクトの第２位置及び第１移動距離の第１透過パラメータを取得するステップであって、前記第１移動距離が前記第１位置と前記第２位置との間の距離であり、前記第１透過パラメータが前記第１移動距離と第１物理的距離との間の変換関係を表し、前記第１物理的距離が前記第１移動距離に対応する物理的距離であり、前記第１物理的距離が前記第１処理待ち画像内の前記第１位置のスケールと負の相関関係にあり、及び／又は、前記第１物理的距離が前記第２処理待ち画像内の前記第２位置のスケールと負の相関関係にある、ステップと、前記第１移動距離、前記第１透過パラメータ及び移動時間に基づいて、前記第１オブジェクトの速度を取得するステップであって、前記移動時間が前記第１処理待ち画像のタイムスタンプ及び前記第２処理待ち画像のタイムスタンプに基づいて取得される、ステップと、を含む。

この態様では、第１透過パラメータには第１位置のスケール情報及び／又は第２位置のスケール情報が含まれている。速度測定装置は、第１透過パラメータ、第１移動距離及び移動時間に基づいて第１オブジェクトの速度を取得することにより、速度の精度を向上させることができる。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１移動距離、前記第１透過パラメータ及び移動時間に基づいて、前記第１オブジェクトの速度を取得するステップは、前記第１透過パラメータと前記第１移動距離に基づいて、第２移動距離を取得するステップと、前記第２移動距離と前記移動時間に基づいて、前記速度を取得するステップと、を含む。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１移動距離の第１透過パラメータを取得するステップは、第３位置の第２透過パラメータを取得するステップであって、前記第３位置が前記第１位置と前記第２位置の連結線上の位置であり、前記第２透過パラメータが第１ピクセルポイントのサイズと第１オブジェクトポイントのサイズとの間の変換関係を表し、前記第１ピクセルポイントが前記第３位置に基づいて前記第１処理待ち画像において決定されたピクセルポイントであり、又は、前記第１ピクセルポイントが前記第３位置に基づいて前記第２処理待ち画像において決定されたピクセルポイントであり、前記第１オブジェクトポイントが前記第１ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントであり、前記第１比が画像内の前記第１ピクセルポイントのスケールと負の相関関係にあり、前記第１比が前記第１ピクセルポイントのサイズと前記第１オブジェクトポイントのサイズとの比である、ステップと、前記第２透過パラメータに基づいて、前記第１透過パラメータを取得するステップであって、前記第１透過パラメータが前記第２透過パラメータと正の相関関係にある、ステップと、を含む。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第３位置は、前記第１位置と前記第２位置との間の中間位置である。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、第３位置の第２透過パラメータを取得するステップは、前記第１処理待ち画像に対して物体検出処理を行い、第１物体フレームの位置と第２物体フレームの位置を取得するステップであって、前記第１物体フレームに第１物体が含まれ、前記第２物体フレームに第２物体が含まれる、ステップと、前記第１物体フレームの位置に基づいて前記第１物体の第１サイズを取得し、前記第２物体フレームの位置に基づいて前記第２物体の第２サイズを取得するステップと、前記第１サイズと第３サイズに基づいて第３透過パラメータを取得し、前記第２サイズと第４サイズに基づいて第４透過パラメータを取得するステップであって、前記第３サイズが前記第１物体の物理的サイズであり、前記第３透過パラメータが第５サイズと第６サイズとの間の変換関係を表し、前記第５サイズが第２ピクセルポイントのサイズであり、前記第１処理画像内の前記第２ピクセルポイントの位置が前記第１物体フレームの位置に基づいて決定され、前記第６サイズが前記第２ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズであり、前記第４サイズが前記第２物体の物理的サイズであり、前記第４透過パラメータが第７サイズと第８サイズとの間の変換関係を表し、前記第７サイズが第３ピクセルポイントのサイズであり、前記第２処理待ち画像内の前記第３ピクセルポイントの位置が前記第２物体フレームの位置に基づいて決定され、前記第８サイズが前記第３ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズである、ステップと、前記第３透過パラメータと前記第４透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記第１処理待ち画像の透過パラメータマップを取得するステップであって、第９サイズと第１０サイズとの間の変換関係が前記透過パラメータマップ内の第１ピクセル値に基づいて決定され、前記第９サイズが前記第１処理待ち画像内の第４ピクセルポイントのサイズであり、前記第１０サイズが前記第４ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズであり、前記第１ピクセル値が第５ピクセルポイントのピクセル値であり、前記第５ピクセルポイントが前記透過パラメータマップ内の前記第４ピクセルポイントに対応するピクセルポイントである、ステップと、前記透過パラメータマップ内の前記第３位置に対応するピクセル値に基づいて、前記第２透過パラメータを取得するステップと、を含む。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第３透過パラメータと前記第４透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記処理待ち画像の透過パラメータを取得するステップの前に、前記方法は、信頼度マッピングを取得するステップであって、前記信頼度マッピングが物体タイプと透過パラメータの信頼度の間のマッピングを表す、ステップと、前記第１物体の物体タイプと前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第１信頼度を取得するステップと、をさらに含み、前記第３透過パラメータと前記第４透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記処理待ち画像の透過パラメータを取得するステップは、前記第１信頼度と前記第３透過パラメータに基づいて、第５透過パラメータを取得するステップであって、前記第５透過パラメータが前記第１信頼度と正の相関関係にある、ステップと、前記第４透過パラメータと前記第５透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得するステップと、を含む。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１物体の物体タイプと前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第１信頼度を取得するステップの前に、前記方法は、前記第１物体フレーム内のピクセルポイント領域に対して特徴抽出処理を行い、特徴データを取得するステップと、前記特徴データに基づいて、前記第１物体のスコアを取得するステップであって、前記スコアが前記第１物体のサイズの信頼度と正の相関関係にある、ステップと、をさらに含み、前記第１物体の物体タイプと前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第１信頼度を取得するステップは、前記第１物体のタイプと前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第２信頼度を取得するステップと、前記スコアと前記第２信頼度に基づいて、前記第１信頼度を取得するステップであって、前記第１信頼度が前記スコアと正の相関関係にある、ステップと、を含む。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１信頼度と前記第３透過パラメータに基づいて、第５透過パラメータを取得するステップは、前記第１信頼度と前記第３透過パラメータとの積を決定し、前記第５透過パラメータを取得するステップを含む。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第４透過パラメータと前記第５透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得するステップの前に、前記方法は、前記第１処理待ち画像の深度画像を取得するステップと、前記深度画像に基づいて、前記第２ピクセルポイントの第１深度情報及び前記第３ピクセルポイントの第２深度情報を取得するステップと、前記第１深度情報と前記第５透過パラメータに基づいて第１データポイントを取得し、前記第２深度情報と前記第４透過パラメータに基づいて第２データポイントを取得するステップと、をさらに含み、前記第４透過パラメータと前記第５透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得するステップは、前記第１データポイントと前記第２データポイントに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得するステップを含む。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１処理待ち画像と前記第２処理待ち画像は、同一のイメージングデバイスによって収集され、かつ前記第１処理待ち画像の収集中の前記イメージングデバイスのポーズが前記第２処理待ち画像の収集中の前記イメージングデバイスのポーズと同じである。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１オブジェクトは人物であり、前記人物は、監視群集であり、前記方法は、前記速度が安全速度閾値を超えない場合、前記イメージングデバイスの位置を取得するステップと、前記位置を含む警告命令を端末に送信するステップであって、前記警告命令が監視群集の群集密度が高すぎることを示す警告情報を出力するように端末に指示するために用いられるステップと、をさらに含む。

第２態様による速度測定装置は、第１処理待ち画像と第２処理待ち画像を取得するように構成される第１取得ユニットであって、前記第１処理待ち画像と前記第２処理待ち画像は両方とも第１オブジェクトを含む、第１取得ユニットと、前記第１処理待ち画像内の前記第１オブジェクトの第１位置、前記第２処理待ち画像内の前記第１オブジェクトの第２位置及び第１移動距離の第１透過パラメータを取得するように構成される第２取得ユニットであって、前記第１移動距離が前記第１位置と前記第２位置との間の距離であり、前記第１透過パラメータが前記第１移動距離と第１物理的距離との間の変換関係を表し、前記第１物理的距離が前記第１移動距離に対応する物理的距離であり、前記第１物理的距離が前記第１処理待ち画像内の前記第１位置のスケールと負の相関関係にあり、及び／又は、前記第１物理的距離が前記第２処理待ち画像内の前記第２位置のスケールと負の相関関係にある、第２取得ユニットと、前記第１移動距離、前記第１透過パラメータ及び移動時間に基づいて、前記第１オブジェクトの速度を取得するように構成される第１処理ユニットであって、前記移動時間が前記第１処理待ち画像のタイムスタンプ及び前記第２処理待ち画像のタイムスタンプに基づいて取得される、第１処理ユニットと、を備える。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１処理ユニットは、前記第１透過パラメータと前記第１移動距離に基づいて、第２移動距離を取得し、前記第２移動距離と前記移動時間に基づいて、前記速度を取得するように構成される。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第２取得ユニットは、第３位置の第２透過パラメータを取得し、前記第３位置が前記第１位置と前記第２位置の連結線上の位置であり、前記第２透過パラメータが第１ピクセルポイントのサイズと第１オブジェクトポイントのサイズとの間の変換関係を表し、前記第１ピクセルポイントが前記第３位置に基づいて前記第１処理待ち画像において決定されたピクセルポイントであり、又は、前記第１ピクセルポイントが前記第３位置に基づいて前記第２処理待ち画像において決定されたピクセルポイントであり、前記第１オブジェクトポイントが前記第１ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントであり、前記第１比が画像内の第１ピクセルポイントのスケールと負の相関関係にあり、前記第１比が前記第１ピクセルポイントのサイズと前記第１オブジェクトポイントのサイズとの比であり、前記第２透過パラメータに基づいて、前記第１透過パラメータを取得するように構成され、前記第１透過パラメータが前記第２透過パラメータと正の相関関係にある。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第２取得ユニットは、前記第１処理待ち画像に対して物体検出処理を行い、第１物体フレームの位置と第２物体フレームの位置を取得し、前記第１物体フレームに第１物体が含まれ、前記第２物体フレームに第２物体が含まれ、前記第１物体フレームの位置に基づいて前記第１物体の第１サイズを取得し、前記第２物体フレームの位置に基づいて前記第２物体の第２サイズを取得し、前記第１サイズと第３サイズに基づいて第３透過パラメータを取得し、前記第２サイズと第４サイズに基づいて第４透過パラメータを取得し、前記第３サイズが前記第１物体の物理的サイズであり、前記第３透過パラメータが第５サイズと第６サイズとの間の変換関係を表し、前記第５サイズが第２ピクセルポイントのサイズであり、前記第１処理画像内の前記第２ピクセルポイントの位置が前記第１物体フレームの位置に基づいて決定され、前記第６サイズが前記第２ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズであり、前記第４サイズが前記第２物体の物理的サイズであり、前記第４透過パラメータが第７サイズと第８サイズとの間の変換関係を表し、前記第７サイズが第３ピクセルポイントのサイズであり、前記第２処理待ち画像内の前記第３ピクセルポイントの位置が前記第２物体フレームの位置に基づいて決定され、前記第８サイズが前記第３ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズであり、前記第３透過パラメータと前記第４透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記第１処理待ち画像の透過パラメータマップを取得し、第９サイズと第１０サイズとの間の変換関係が前記透過パラメータマップ内の第１ピクセル値に基づいて決定され、前記第９サイズが前記第１処理待ち画像内の第４ピクセルポイントのサイズであり、前記第１０サイズが前記第４ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズであり、前記第１ピクセル値が第５ピクセルポイントのピクセル値であり、前記第５ピクセルポイントが前記透過パラメータマップ内の前記第４ピクセルポイントに対応するピクセルポイントであり、前記透過パラメータマップ内の前記第３位置に対応するピクセル値に基づいて、前記第２透過パラメータを取得するように構成される。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１取得ユニットは、さらに前記第３透過パラメータと前記第４透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記処理待ち画像の透過パラメータを取得する前に、信頼度マッピングを取得するように構成され、前記信頼度マッピングが物体タイプと透過パラメータの信頼度の間のマッピングを表し、前記速度測定装置は、さらに前記第１物体の物体タイプと前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第１信頼度を取得するように構成される第２処理ユニットをさらに備え、前記第２取得ユニットは、前記第１信頼度と前記第３透過パラメータに基づいて、第５透過パラメータを取得するように構成され、前記第５透過パラメータが前記第１信頼度と正の相関関係にある。

前記第４透過パラメータと前記第５透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得する。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記速度測定装置は、前記第１物体の物体タイプと前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第１信頼度を取得する前に、前記第１物体フレーム内のピクセルポイント領域に対して特徴抽出処理を行い、特徴データを取得するように構成される第３処理ユニットと、前記特徴データに基づいて、前記第１物体のスコアを取得するように構成される第４処理ユニットであって、前記スコアが前記第１物体のサイズの信頼度と正の相関関係にある、第４処理ユニットと、をさらに備え、前記第２処理ユニットは、前記第１物体のタイプと前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第２信頼度を取得し、前記スコアと前記第２信頼度に基づいて、前記第１信頼度を取得するように構成され、前記第１信頼度が前記スコアと正の相関関係にある。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第２取得ユニットは、前記第１信頼度と前記第３透過パラメータとの積を決定し、前記第５透過パラメータを取得するように構成される。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１取得ユニットは、さらに前記第４透過パラメータと前記第５透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得する前に、前記第１処理待ち画像の深度画像を取得するように構成され、前記第２取得ユニットは、さらに前記深度画像に基づいて、前記第２ピクセルポイントの第１深度情報及び前記第３ピクセルポイントの第２深度情報を取得し、前記第１深度情報と前記第５透過パラメータに基づいて第１データポイントを取得し、前記第２深度情報と前記第４透過パラメータに基づいて第２データポイントを取得するように構成され、前記第２取得ユニットは、さらに前記第１データポイントと前記第２データポイントに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得するように構成される。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１オブジェクトは人物であり、前記人物は、監視群集であり、前記第１取得ユニットは、さらに前記速度が安全速度閾値を超えない場合、前記イメージングデバイスの位置を取得するように構成され、前記速度測定装置は、前記位置を含む警告命令を端末に送信するように構成される送信ユニットであって、前記警告命令が前記監視群集の群集密度が高すぎることを示す警告情報を出力するように端末に指示するために用いられる、送信ユニットをさらに備える。

第３態様によるプロセッサは、上記の第１態様及びそのいずれかの可能な実現方式における方法を実行することに用いられる。

第４態様による電子デバイスは、プロセッサ、送信装置、入力装置、出力装置及びメモリを備え、前記メモリは、コンピュータプログラムコードを記憶するように構成され、前記コンピュータプログラムコードはコンピュータ命令を含み、前記プロセッサは、前記コンピュータ命令を実行して、上記第１態様及びそのいずれかの可能な実現方式における方法を実行するように構成される。

第５態様によるコンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータプログラムを記憶しており、前記コンピュータプログラムがプログラム命令を含み、前記プログラム命令は、プロセッサに実行されると、前記プロセッサに上記の第１態様及びそのいずれかの可能な実現方式における方法を実行させる。

第６態様によるコンピュータプログラム製品は、コンピュータプログラム又は命令を含み、前記コンピュータプログラム又は命令は、コンピュータで実行されると、前記コンピュータに上記第１態様及びそのいずれかの可能な実現方式における方法を実行させる。

以上の一般的な説明及び以下の詳細な説明が例示的及び解釈的なものだけであり、本開示を制限するものではないことを理解すべきである。

本開示の実施例による群集画像の概略図である。本開示の実施例によるピクセル座標系の概略図である。本開示の実施例による速度測定方法のフローチャートである。本開示の実施例による別の速度測定方法のフローチャートである。本開示の実施例によるゴールの概略図である。本開示の実施例による速度測定装置の構造概略図である。本発明の実施例による速度測定装置のハードウェア構造概略図ある。

本開示の実施例又は背景技術における技術的解決策をより明確に説明するために、以下に本開示の実施例又は背景技術で使用される必要がある図面を説明する。

ここでの添付図面は本明細書に組み込まれて本明細書の一部を構成し、これらの図面は、本開示に一致する実施例を示し、明細書と共に本開示の技術案を解釈することに用いられる。

当業者が本開示の解決策をより良く理解するために、以下に本開示の実施例の図面と組み合わせて本開示の実施例における技術解決策を明確且つ完全に説明し、明らかに、説明される実施例は、すべての実施例ではなく、本開示の実施例の一部だけであり、全ての実施例ではない。本開示の実施例に基づき、当業者が創造的な労力を要せずに得る全ての他の実施例は、本開示の保護範囲に属する。

本開示の明細書と特許請求の範囲及び上記図面における用語「第一」、「第二」などは、異なるオブジェクトを区別するために用いられるが、特定の順序を説明するためのものではない。また、用語「包括」と「有する」及びそれらのいかなる変形は、非排他的な包含をカバーすることを意図する。例えば一連のステップ又はユニットを含むプロセス、方法、システム、製品又は装置は、示されたステップ又はユニットに限定されず、任意に、示されないステップ又はユニットをさらに含み、又は、任意に、これらのプロセス、方法、製品又はデバイス固有の他のステップ又はユニットをさらに含む。

本開示において、「少なくとも１つ（アイテム）」が１つ以上を指し、「複数」が２つ以上を指し、「少なくとも２つ（アイテム）」が２つ又は３つ以上を指すことを理解すべきであり、「及び／又は」は、関連付けられたオブジェクトの関連関係を表すために用いられ、３種類の関係が存在できることを示し、例えば、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａが単独で存在すること、Ｂが単独で存在すること及びＡ及びＢが同時に存在することの３つの状況を示すことができ、ここで、Ａ、Ｂは単数又は複数であってもよい。文字「／」は、前後にある関連オブジェクトが「又は」の関係であることを示すことができ、単一アイテム（個）又は複数アイテム（個）の任意の組み合わせを含むこれらのアイテムの任意の組み合わせを指す。例えば、ａ、ｂ又はｃの少なくとも１アイテム（個）は、ａ、ｂ、ｃ、「ａとｂ」、「ａとｃ」、「ｂとｃ」、又は「ａとｂとｃ」を示すことができ、ａ、ｂ、ｃは単一であってもよいし、複数であってもよい。文字「／」は、数学演算の除算記号例えばａ／ｂ＝ａをｂで割ったもの、６／３＝２、「以下の少なくとも１アイテム」又はその類似する表現を示すことができる。

本明細書に言及される「実施例」は、実施例と組み合わせて説明される特定の特徴、構造又は特性が本開示の少なくとも一つの実施例に含まれてもよいことを意味する。本明細書の様々な箇所に現れる当該フレーズは、必ずしも同じ実施例を指すわけではなく、他の実施例と相互に排他的に独立した実施例又は代替実施例ではない。当業者は、本明細書で説明される実施例が他の実施例と組み合わせられてもよいことを明示的及び暗黙的に理解できる。

まず、以下に示されるいくつかの概念を定義する。本開示の実施例では、オブジェクトポイントは、実世界でのポイントを指し、物理的距離は、実世界での距離を指し、物理的サイズは、実世界でのサイズを指す。

オブジェクトポイントは、画像内のピクセルポイントに対応する。例えば、テーブルをカメラで撮影して画像Ａを取得する。テーブルは、オブジェクトポイントａを含み、画像Ａ内のピクセルポイントｂは、オブジェクトポイントａをイメージングすることによって得られたものであり、オブジェクトポイントａは、ピクセルポイントｂに対応する。

物理的領域は、画像内のピクセルポイント領域に対応する。例えば、バスケットボールコートをカメラで撮影して画像Ｂを取得する。画像Ａ内のピクセルポイント領域ｃは、バスケットボールコートをイメージングすることによって得られたものであり、バスケットボールコートは、ピクセルポイント領域ｃに対応する。

本開示の実施例では、近くの物体は、画像内でサイズが大きく、遠くの物体は、画像内でサイズが小さい。本開示の実施例における「遠い」とは、画像内の物体に対応する実物体と上記画像を収集するイメージングデバイスとの間の距離が遠いことを指し、「近い」は、画像内の物体に対応する実物体と上記画像を収集するためのイメージングデバイスとの間の距離が近いことを指す。

画像では、ピクセルポイントのスケールは、当該ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのスケールと正の相関関係にある。具体的には、画像内のピクセルポイントのスケールが大きいほど、当該ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのスケールは大きくなる。例えば、画像Ａは、ピクセルポイントａとピクセルポイントｂを含み、ピクセルポイントａに対応するオブジェクトポイントは、オブジェクトポイント１であり、ピクセルポイントｂに対応するオブジェクトポイントは、オブジェクトポイント２である。画像Ａ内のピクセルポイントａのスケールが画像Ａのピクセルポイントｂのスケールよりも大きい場合、オブジェクトポイント１のサイズは、オブジェクトポイント２のサイズよりも大きい。

画像では、位置のスケールとは、当該位置にある物体のサイズと当該物体の物理的サイズとの比を指す。例えば、図１では、人物Ａの位置のスケールが人物Ｂの位置のスケールよりも大きく、かつ人々の間のサイズの差が小さい（即ち異なる人の物理的サイズ間の差が小さい）ため、人物Ａがカバーするピクセルポイント領域の面積は、人物Ｂがカバーするピクセルポイント領域の面積よりも大きい。

本開示の実施例では、画像内の位置は、すべて画像のピクセル座標における位置を指す。本開示の実施例におけるピクセル座標系の横座標は、ピクセルポイントが位置する列の数を示すために用いられ、ピクセル座標系における縦座標は、ピクセルポイントが位置する行の数を示すために用いられる。例えば、図２に示す画像では、画像の左上隅を座標原点Ｏとし、画像の行に平行な方向をＸ軸の方向とし、画像の列に平行な方向をＹ軸の方向としてピクセル座標系ＸＯＹを構築する。横座標と縦座標の単位はすべてピクセルポイントである。例えば、図２内のピクセルポイントＡ_１１の座標は（１、１）であり、ピクセルポイントＡ_２３の座標は（３、２）であり、ピクセルポイントＡ_４２の座標は（２、４）であり、ピクセルポイントＡ_３４の座標は（４、３）である。

本開示の実施例の実行本体は、速度測定装置である。いくつかの可能な実現方式では、速度測定装置は、携帯電話、コンピュータ、サーバー、タブレットコンピュータのいずれかであってもよい。以下に本開示の実施例における図面と組み合わせて本開示の実施例を説明する。

以下に本開示の実施例における図面と組み合わせて本開示の実施例を説明する。図３を参照すると、図３は本開示の実施例による速度測定方法のフローチャートである。

３０１において、第１処理待ち画像と第２処理待ち画像を取得し、ここで、上記第１処理待ち画像と上記第２処理待ち画像は両方とも第１オブジェクトを含む。

本開示の実施例では、第１処理待ち画像と第２処理待ち画像の両方には任意の内容が含まれている。例えば、第１処理待ち画像は、人物を含むことができ、第１処理待ち画像は、道路と自動車を含むこともできる。第２処理待ち画像は、人物を含むことができ、第２処理待ち画像は動物を含むこともできる。本開示では、第１処理待ち画像に含まれる内容と第２処理待ち画像に含まれる内容は限定されていない。

本開示の実施例では、第１オブジェクトは、人物、物体のうちの１つであってもよい。例えば、第１オブジェクトは人間であってもよいし、第１オブジェクトは自動車であってもよく、また、第１オブジェクトは動物であってもよい。

第１処理待ち画像と第２処理待ち画像の両方には第１オブジェクトが含まれている。例えば、第１処理待ち画像には張三が含まれ、第２処理待ち画像にも張三が含まれる。また、例えば、第１処理待ち画像と第２処理待ち画像の両方には車両ａが含まれている。

第１処理待ち画像を取得するための実現方式では、速度測定装置は、ユーザが入力コンポーネントを介して入力した第１処理待ち画像を受信する。上記入力コンポーネントは、キーボード、マウス、タッチスクリーン、タッチパッド及びオーディオ入力デバイスなどを含む。

第１処理待ち画像を取得するための別の実現方式では、速度測定装置は、第１端末から送信された第１処理待ち画像を受信する。いくつかの可能な実現方式では、第１端末は、携帯電話、コンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバー又はウェアラブルデバイスのいずれか１つであってもよい。

また、第１処理待ち画像を取得するための別の実現方式では、速度測定装置にはカメラを含む撮影コンポーネントが搭載されている。速度測定装置は、撮影コンポーネントを用いて画像を収集することにより、第１処理待ち画像を取得する。

また、第１処理待ち画像を取得するための別の実現方式では、速度測定装置は、取得されたビデオストリームから１フレームの画像を第１処理待ち画像として選択する。

第２処理待ち画像を取得するための実現方式では、速度測定装置は、ユーザが入力コンポーネントを介して入力した第２処理待ち画像を受信する。上記入力コンポーネントは、キーボード、マウス、タッチスクリーン、タッチパッド及びオーディオ入力デバイスなどを含む。

第２処理待ち画像を取得するための別の実現方式では、速度測定装置は、第２端末から送信された第２処理待ち画像を受信する。いくつかの可能な実現方式では、第２端末は、携帯電話、コンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバー又はウェアラブルデバイスのいずれか１つであってもよい。

また、第２処理待ち画像を取得するための別の実現方式では、速度測定装置にはカメラを含む撮影コンポーネントが搭載されている。速度測定装置は、撮影コンポーネントを用いて画像を収集することにより、第２処理待ち画像を取得する。

また、第２処理待ち画像を取得するための別の実現方式では、速度測定装置は、取得されたビデオストリームから１フレームの画像を第２処理待ち画像として選択する。

いくつかの可能な実現方式における実施形態として、速度測定装置と監視カメラの間には通信接続がある。速度測定装置は、当該通信接続によって監視カメラで収集された監視ビデオストリームを取得し、当該監視ビデオストリームから２フレームの画像を取得し、それぞれ第１処理待ち画像と第２処理待ち画像として用いる。

３０２において、上記第１処理待ち画像内の上記第１オブジェクトの第１位置、上記第２処理待ち画像内の上記第１オブジェクトの第２位置及び第１移動距離の第１透過パラメータを取得する。

本開示の実施例では、第１処理待ち画像内の第１オブジェクトの位置は、第１処理待ち画像内の第１オブジェクトを含むオブジェクトフレームの位置であってもよく、第１処理待ち画像内の第１オブジェクトの位置は、第１処理待ち画像内の、第１オブジェクトがカバーするピクセルポイント領域内のピクセルポイントの位置であってもよい。第２処理待ち画像内の第１オブジェクトの位置は、第２処理待ち画像内の第１オブジェクトを含むオブジェクトフレームの位置であってもよく、第２処理待ち画像内の第１オブジェクトの位置は、第２処理待ち画像内の、第１オブジェクトがカバーするピクセルポイント領域内のピクセルポイントの位置であってもよい。

本開示の実施例では、第１移動距離は、第１位置と第２位置との間の距離であり、即ち、第１移動距離は、ピクセル座標系における距離である。例えば、第１位置は（３、５）であり、即ち第１処理待ち画像内の第１オブジェクトの位置は（３、５）であり、第２位置は（７、８）であり、即ち第２処理待ち画像内の第１オブジェクトの位置は（７、８）である。このとき、第１移動距離は

である。

本開示の実施例では、物理的距離（上記第１物理的距離を含む）とは実世界での距離を指す。第１移動距離に対応する物理的距離は、第１物理的距離である。第１透過パラメータは、第１移動距離と第１物理的距離との間の変換関係を表す。例えば、第１処理待ち画像のタイムスタンプがｔ1であり、第２処理待ち画像のタイムスタンプがｔ２であり、第１オブジェクトが張三であると仮定する。速度測定装置が第１位置と第２位置に基づいて取得する第１移動距離がｄ１である場合、速度測定装置は、第１透過パラメータを用いてｄ１を、ｔ１からｔ２までの実世界での張三の移動距離（即ち第１物理的距離）に変換することができる。いくつかの可能な実現方式では、第１透過パラメータは、第１移動距離と第１物理的距離との比である。

本開示の実施例では、第１物理的距離は、第１処理待ち画像内の第１位置のスケールと負の相関関係にあり、及び／又は、第１物理的距離は、第２処理待ち画像内の第２位置のスケールと負の相関関係にある。当該相関性関係は、
（１）
速度測定装置が第１移動距離と第１透過パラメータに基づいて取得した第１物理的距離が、第１処理待ち画像内の第１位置のスケールに負の相関関係にあること、
（２）速度測定装置が第１移動距離と第１透過パラメータに基づいて取得した第１物理的距離が第２処理待ち画像内の第２位置のスケールと負の相関関係にあること、
（３）速度測定装置が第１移動距離と第１透過パラメータに基づいて取得した第１物理的距離が、第１処理待ち画像内の第１位置のスケールと負の相関関係にあり、かつ当該第１物理的距離が第２処理待ち画像内の第２位置のスケールと負の相関関係にあることのうちの少なくとも１つを含む。

３０３において、上記第１移動距離、上記第１透過パラメータ及び移動時間に基づいて、上記第１オブジェクトの速度を取得する。

本開示の実施例では、移動時間は、第１オブジェクトが第１移動距離移動するためにかかる時間時間である。速度測定装置は、第１処理待ち画像のタイムスタンプ及び第２処理待ち画像のタイムスタンプに基づいて当該移動時間を取得することができる。

１つの可能な実現方式では、第１処理待ち画像のタイムスタンプと第２処理待ち画像のタイムスタンプのうちの小さいタイムスタンプをスモールタイムスタンプと呼び、第１処理待ち画像のタイムスタンプと第２処理待ち画像のタイムスタンプのうちの大きいタイムスタンプをビッグタイムスタンプと呼ぶ。移動時間の開始時間はスモールタイムスタンプであり、移動時間の終了時間はビッグタイムスタンプである。例えば、第１処理待ち画像のタイムスタンプは、２０２０年６月２７日１６時５４分３０秒であり、第２処理待ち画像のタイムスタンプは２０２０年６月２７日１６時５４分３３秒である。このとき、スモールタイムスタンプは、２０２０年６月２７日１６時５４分３０秒であり、ビッグタイムスタンプは、２０２０年６月２７日１６時５４分３３秒である。

本開示の実施例では、第１オブジェクトの速度は、実世界での第１オブジェクトの速度である。第１オブジェクトの速度を取得するための実現方式では、速度測定装置は、第１透過パラメータと第１移動距離に基づいて実世界での第１オブジェクトの移動距離（以下、第２移動距離と呼ぶ）を取得する。速度測定装置は、第１物理的移動距離及び移動時間に基づいて、第１オブジェクトの速度を取得することができる。例えば、第１透過パラメータは、第１移動距離と第１物理的距離との比を表し、第１透過パラメータは０．１センチであり、第１移動距離は１０であり、移動時間は０．５秒であると仮定する。速度測定装置は、次の式に基づいて第２移動距離１０／０．１センチ＝１００センチ＝１メートルを取得することができる。速度測定装置は、次の式に基づいて実世界での第１オブジェクトの速度１／０．５メートル／秒＝２メートル／秒を取得することができる。

別の可能な実現方式では、速度測定装置は、第１移動距離及び移動時間に基づいて、画像内の第１オブジェクトの速度（以下に仮想速度と呼ばれる）を取得する。速度測定装置は、仮想速度と第１透過パラメータに基づいて実世界での第１オブジェクトの速度を取得する。

第１透過パラメータには第１位置のスケール情報及び／又は第２位置のスケール情報が含まれている。速度測定装置は、第１透過パラメータ、第１移動距離及び移動時間に基づいて第１オブジェクトの速度を取得することにより、速度の精度を向上させることができる。

いくつかの可能な実現方式における実施形態として、速度測定装置は、以下のステップを実行することで第１透過パラメータを取得する：
１．第３位置の第２透過パラメータを取得する。

本開示の実施例では、第３位置は、第１位置と第２位置の連結線上の位置である。第１位置が第１処理待ち画像内の位置であり、第２位置が第２処理待ち画像内の位置であるが、本開示の実施例において、第１処理待ち画像のピクセル座標系が第２処理待ち画像のピクセル座標系と同じであるため、速度測定装置は、第１位置と第２位置に基づいて、ピクセル座標系における第３位置を決定することができることが理解できる。第３位置は第１処理待ち画像内の位置であってもよく、第３位置は第２処理待ち画像内の位置であってもよい。例えば、第１位置は（３、４）であり、第２位置は（７、８）である。第３位置が第１位置と第２位置との間の中間位置（５、６）であると仮定する。このとき、第３位置は、第１処理待ち画像内の第５行第６列にあるピクセルポイントを表すことができ、第３位置は、第２処理待ち画像内の第５行第６列にあるピクセルポイントを表すこともできる。

本開示の実施例では、速度測定装置は、第３位置に基づいて第１処理待ち画像においてピクセルポイントを決定することができ、速度測定装置は、第３位置に基づいて第２処理待ち画像においてピクセルポイントを決定することもできる。速度測定装置が第３位置に基づいて決定したピクセルポイントは、第１ピクセルポイントと呼ばれ、第２透過パラメータは、第１ピクセルポイントのサイズと第１オブジェクトポイントのサイズとの間の変換関係を表し、ここで、第１オブジェクトポイントは、第１ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントである。例えば、第２透過パラメータは、第１ピクセルポイントの長さと第１オブジェクトポイントの長さとの間の変換関係を表す。また、例えば、第２透過パラメータは、第１ピクセルポイントの高さと第１オブジェクトポイントの高さとの間の変換関係を表す。また、例えば、第２透過パラメータは、第１ピクセルポイントの幅と第１オブジェクトポイントの幅との間の変換関係を表す。

第１ピクセルポイントのサイズと第１オブジェクトポイントのサイズとの間の比は、第１比と呼ばれ、本開示の実施例において、第１比は、画像内の第１ピクセルポイントのスケールと負の相関関係にある。例えば、第１ピクセルポイントは、第１処理待ち画像に属し、第１比が第１ピクセルポイントの長さと第１オブジェクトポイントの長さとの比であると仮定すると、第１処理待ち画像内の第１ピクセルポイントのスケールが大きいほど、第１比は小さくなる。第１処理待ち画像内の任意の２つのピクセルポイントの長さがいずれも同じであり、つまり第１ピクセルポイントの長さが変わらないことを考慮すると、第１ピクセルポイントのスケールが大きいほど、第１オブジェクトポイントの長さは小さくなり、即ち第１オブジェクトポイントのサイズは、第１ピクセルポイントのスケールと負の相関関係にある。

また、例えば、第１比が第１ピクセルポイントの長さと第１オブジェクトポイントの長さとの比であり、第１ピクセルポイントが第２処理待ち画像に属すると仮定すると、第２処理待ち画像内の第１ピクセルポイントのスケールが大きいほど、第１比は小さくなる。第２処理待ち画像内の任意の２つのピクセルポイントの長さがいずれも同じであり、つまり第１ピクセルポイントの長さが変わらないことを考慮すると、第１ピクセルポイントのスケールが大きいほど、第１オブジェクトポイントの長さは小さくなり、即ち第１オブジェクトポイントのサイズは、第１ピクセルポイントのスケールと負の相関関係にある。

以上から分かるように、第１オブジェクトポイントのサイズが第１ピクセルポイントのサイズと第２透過パラメータに基づいて得られ、第１ピクセルポイントのサイズが固定値であるため、第２透過パラメータには第１ピクセルポイントのスケール情報が含まれている。第３位置の第２透過パラメータを取得するための実現方式では、速度測定装置は、ユーザが入力コンポーネントを介して入力した第２透過パラメータを受信する。上記入力コンポーネントは、キーボード、マウス、タッチスクリーン、タッチパッド及びオーディオ入力デバイスなどを含む。

第３位置の第２透過パラメータを取得するための別の実現方式では、速度測定装置は、第３端末から送信された第２透過パラメータを受信する。いくつかの可能な実現方式では、第３端末は、携帯電話、コンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバー、ウェアラブルデバイスのいずれか１つであってもよい。第３端末は、第１端末と同じであってもよいし、異なっていてもよい。

２．上記第２透過パラメータに基づいて、上記第１透過パラメータを取得する。

１つの可能な実現方式では、ピクセルポイントのスケールは、ピクセルポイントの横座標に線形に関連し、及び／又は、ピクセルポイントのスケールは、ピクセルポイントの縦座標に線形に関連している。第３位置のスケールは、第１位置のスケールに線形に関連し、及び／又は、第３位置のスケールは、第２位置のスケールに線形に関連している。したがって、速度測定装置は、第１位置と第２位置との間の中間位置にある透過パラメータに基づいて第１移動距離の透過パラメータを決定し、即ち第２透過パラメータに基づいて第１透過パラメータを決定することができる。いくつかの可能な実現方式における実施形態として、第３位置は、第１位置と第２位置との間の中間位置である。

本開示の実施例では、第１透過パラメータは、第２透過パラメータと正の相関関係にある。第１透過パラメータが

であり、第２透過パラメータが

であると仮定すると、１つの可能な実現方式において、

は式（１）を満たしている：

ここで、

は正数である。いくつかの可能な実現方式では、

である。

別の可能な実現方式では、

は式（２）を満たしている：

ここで、

は正数であり、

は実数である。いくつかの可能な実現方式では、

である。

別の可能な実現方式では、

は式（３）を満たしている：

ここで、

は正数であり、

は実数である。いくつかの可能な実現方式では、

である。

図４を参照すると、図４は本開示の実施例によって提供されるステップ１の１つの可能な実現方法のフローチャートである。

４０１において、上記第１処理待ち画像に対して物体検出処理を行い、第１物体フレームの位置と第２物体フレームの位置を取得する。

本開示の実施例では、物体検出処理の検出オブジェクトは、サイズが決定された値に近い物体である。例えば、顔の平均の長さは２０ｃｍセンチであり、物体検出処理の検出オブジェクトは、顔であってもよい。また、例えば、人の平均の身長は１．６５メートルであり、物体検出処理の検出オブジェクトは、人体であってもよい。また、例えば、サッカー場では、図５に示すゴールの高さがいずれも決定されたもの（例えば２．４４メートル）であり、物体検出処理の検出オブジェクトは、ゴールであってもよい。

本開示の実施例では、物体フレームは、任意の形状であってもよく、本開示では物体フレーム（上記第１物体フレームと第２物体フレームを含む）の形状は限定されていない。いくつかの可能な実現方式では、物体フレームの形状は、矩形、菱形、円形、楕円形、多角形の少なくも１つを含む。

本開示の実施例では、物体フレームの位置（上記第１物体フレームの位置と上記第２物体フレームの位置を含む）は、物体フレームに含まれるピクセルポイント領域、即ち処理待ち画像内の物体フレームの位置を決定するために用いられる。例えば、物体フレームの形状が矩形である場合、物体フレームの位置は、矩形内の任意の１ペアの対角の座標を含むことができ、ここで、１ペアの対角とは矩形の対角線上の２つの頂点を指す。また、例えば、物体フレームの形状が矩形である場合、物体フレームの位置は、矩形の幾何学的中心の位置、矩形の長さ及び矩形の幅を含むことができる。また、例えば、物体フレームが円形である場合、物体フレームの位置は、物体フレームの円心の位置、物体フレームの半径を含むことができる。

本開示の実施例では、物体検出処理の検出オブジェクトの数が１以上である。例えば、検出オブジェクトが顔である場合、処理待ち画像に対して物体検出処理を行うことにより、顔を含む顔フレームの位置を取得することができる。また、例えば、検出オブジェクトが顔と人体を含む場合、処理待ち画像に対して物体検出処理を行うことにより、顔を含む顔フレームの位置と人体を含む人体フレームの位置とを取得することができる。また、例えば、検出オブジェクトが顔、人体及びネジを含む場合、処理待ち画像に対して物体検出処理を行うことにより、顔を含む顔フレームの位置、人体を含む人体フレームの位置及びネジを含むネジフレームの位置を取得することができる。いくつかの可能な実現方式では、物体検出処理の検出オブジェクトは、顔、足、人体、ネジ、ゴールの少なくとも１つを含む。

１つの可能な実現方式では、処理待ち画像に対する物体検出処理は、畳み込みニューラルネットワークによって実現されてもよい。ラベル情報付きの画像をトレーニングデータとして畳み込みニューラルネットワークをトレーニングすることにより、トレーニングされた畳み込みニューラルネットワークは、画像に対する物体検出処理を完了することができる。トレーニングデータのうちの画像のラベル情報は、物体フレームの位置情報であり、当該物体フレームは、物体検出処理の検出オブジェクトを含む。

別の可能な実施形態では、物体検出処理は、物体検出アルゴリズムにより実現されてもよく、ここで、物体検出アルゴリズムは、１回だけ見る（ＹＯＬＯ：ｙｏｕｏｎｌｙｌｏｏｋｏｎｃｅ）アルゴリズム、ターゲット検出アルゴリズム（ＤＭＰ：ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅｐａｒｔｍｏｄｅｌ）、単一画像マルチターゲット検出アルゴリズム（ＳＳＤ：ｓｉｎｇｌｅｓｈｏｔｍｕｌｔｉＢｏｘｄｅｔｅｃｔｏｒ）、Ｆａｓｔｅｒ－ＲＣＮＮアルゴリズムなどの１つであってもよく、本開示では、物体検出処理を実現するための物体検出アルゴリズムが限定されていない。

速度測定装置は、第１処理待ち画像に対して物体検出処理を行い、第１物体を含む第１物体フレームの位置及び第２物体を含む第２物体フレームの位置を取得する。第１物体フレームに含まれる検出オブジェクトは、第２物体フレームに含まれる検出オブジェクトと異なる。例えば、第１物体フレームに含まれる検出オブジェクトは、張三の顔であり、第２物体フレームに含まれる検出オブジェクトは、李四の顔である。また、例えば、第１物体フレームに含まれる検出オブジェクトは、張三の顔であり、第２物体フレームに含まれる検出オブジェクトは、インジケータプレートである。

４０２において、前記第１物体フレームの位置に基づいて第１物体の第１サイズを取得し、前記第２物体フレームの位置に基づいて第２物体の第２サイズを取得する。

速度測定装置は、物体フレームの位置に基づいて、物体フレームに含まれる検出オブジェクトのサイズを決定することができる。例えば、物体フレームの形状が矩形である場合、速度測定装置は、物体フレームの位置に基づいて物体フレームの長さ及び幅を決定し、さらに物体フレーム内の検出オブジェクトの長さ及び幅を決定することができる。

速度測定装置は、第１物体フレームの位置に基づいて第１物体の第１サイズを取得し、第２物体フレームの位置に基づいて第２物体の第２サイズを取得することができる。

ステップ４０３において、上記第１サイズと第３サイズに基づいて第３透過パラメータを取得し、上記第２サイズと第４サイズに基づいて第４透過パラメータを取得する。

本開示の実施例では、第３サイズは、第１物体の物理的サイズであり、第４サイズは、第２物体の物理的サイズである。例えば、第１物体フレームに含まれる検出オブジェクトが人体である場合、第３サイズは人の身長（例えば１７０センチ）であってもよい。また、例えば、第２物体フレームに含まれる検出オブジェクトが顔である場合、第３サイズは、顔の長さ（例えば２０センチ）であってもよい。

速度測定装置は、第１物体フレームの位置に基づいて第１処理待ち画像において１つのピクセルポイント（即ち第２ピクセルポイント）を決定することができる。例えば、第１物体フレームの形状が矩形である場合、速度測定装置は、第１物体フレームの位置に基づいて第１物体フレームの幾何学的中心の位置を決定し、幾何学的中心に対応するピクセルポイントを第２ピクセルポイントとして用いる。また、例えば、第１物体フレームの形状が矩形である場合、速度測定装置は、第１物体フレームの位置に基づいて第１物体フレームの任意の頂点の位置を決定し、当該頂点に対応するピクセルポイントを第２ピクセルポイントとして用いる。また、例えば、第１物体フレームが円形である場合、速度測定装置は、第１物体フレームの位置に基づいて第１物体フレームの円心の位置を決定し、円心に対応するピクセルポイントを第２ピクセルポイントとして用いる。同様に、速度測定装置は、第２物体フレームの位置に基づいて第１処理待ち画像において１つのピクセルポイント、即ち第３ピクセルポイントを決定することができる。

本開示の実施例では、第２ピクセルポイントのサイズは、第５サイズと呼ばれ、第２ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズは、第６サイズと呼ばれ、第３ピクセルポイントのサイズは、第７サイズと呼ばれ、第３ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズは、第８サイズと呼ばれる。第５サイズと第６サイズとの間の変換関係は、第３透過パラメータと呼ばれ、第７サイズと第８サイズとの間の変換関係は、第４透過パラメータと呼ばれる。

速度測定装置は、第１サイズと第３サイズに基づいて第３透過パラメータを取得することができ、第２サイズと第４サイズに基づいて第４透過パラメータを取得することができる。第１サイズが

であり、第２サイズが

であり、第３サイズが

であり、第４サイズが

であり、第３透過パラメータが

であり、第４透過パラメータが

であると仮定する。

１つの可能な実現方式では、

は式（４）を満たしている：

は式（５）を満たしている：

ここで、

は正数である。いくつかの可能な実現方式では、

である。

別の可能な実現方式では、

は式（６）を満たしている：

は式（７）を満たしている：

ここで、

は正数であり、

は実数である。いくつかの可能な実現方式では、

である。

別の可能な実現方式では、

は式（８）を満たしている：

は式（９）を満たしている：

ここで、

は正数であり、

は実数である。いくつかの可能な実現方式では、

である。

ステップ４０４において、上記第３透過パラメータと上記第４透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、上記第１処理待ち画像の透過パラメータマップを取得する。

第１処理待ち画像では、ピクセルポイントのスケールがピクセルポイントの横座標に線形に関連し、及び／又は、ピクセルポイントのスケールがピクセルポイントの縦座標に線形に関連しているため、速度測定装置は、第３透過パラメータと第４透過パラメータによってカーブフィッティング処理を行うことにより、第１処理待ち画像の透過パラメータを取得することができる。透過パラメータマップのピクセル値に基づいて、第１処理待ち画像内の任意の１つのピクセルポイントの透過パラメータを決定することができる。

透過パラメータマップ内の第５ピクセルポイントを例とする。第５ピクセルポイントのピクセル値が第１ピクセル値であると仮定すると、透過パラメータマップにおける第５ピクセルポイントの位置は、第１処理待ち画像内の第４ピクセルポイントの位置と同じであり、即ち第５ピクセルポイントは、第１透過パラメータマップにおける第４ピクセルポイントに対応するピクセルポイントである。速度測定装置は、第１ピクセル値に基づいて、第４ピクセルポイントのサイズ（即ち第９サイズ）と第１０サイズとの間の変換関係を決定することができ、ここで、第１０サイズは、第４ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズである。

第１ピクセル値が

であり、第９サイズが

であり、第１０サイズが

であると仮定する。１つの可能な実現方式では、

は式（１０）を満たしている：

ここで、

は正数である。いくつかの可能な実現方式では、

である。

別の可能な実現方式では、

は式（１１）を満たしている：

ここで、

は正数であり、

は実数である。いくつかの可能な実現方式では、

である。

別の可能な実現方式では、

は式（１２）を満たしている：

ここで、

は正数であり、

は実数である。いくつかの可能な実現方式では、

である。

同様に、速度測定装置は、透過パラメータマップに基づいて第１処理待ち画像内の第４ピクセルポイント以外の任意のピクセルポイントの透過パラメータを決定することができる。

４０５において、上記透過パラメータマップと上記処理待ち画像内の上記第３位置の位置に基づいて、上記第２透過パラメータを取得する。

第３位置が第１処理待ち画像内の位置を表す場合、速度測定装置は、第３位置に基づいて透過パラメータマップから基準ピクセル値を決定することができ、ここで、透過パラメータマップにおける基準ピクセル値に対応するピクセルポイントの位置は、第３位置と同じである。さらに、速度測定装置は、基準ピクセル値に基づいて、第２透過パラメータを取得することができる。

本開示の実施例では、速度測定装置は、第１サイズと第３サイズに基づいて第３透過パラメータを取得し、第２サイズと第４サイズに基づいて第４透過パラメータを取得する。第３透過パラメータと第４透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、透過パラメータマップを取得することにより、透過パラメータマップに基づいて第１処理待ち画像内の任意の１つのピクセルポイントの透過パラメータを決定することができる。

第３位置が第２処理待ち画像内の位置を表す場合、距離測定装置は、第２処理待ち画像に対して物体検出処理を行うことにより、第２処理待ち画像の透過パラメータマップを取得し、さらに第２透過パラメータを決定することができる。

いくつかの可能な実現方式の１つの実施形態として、ステップ４０４を実行する前に、速度測定装置は、さらに以下のステップを実行する。

３．信頼度マッピングを取得する。

本開示の実施例では、ピクセルポイントの透過パラメータの精度は、当該ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズの精度と正の相関関係にあり、それに応じて、透過パラメータマップの精度は、第１物体のサイズの精度と第２物体のサイズと正の相関関係にある。

明らかに、固定サイズを有する物体のサイズの精度は、サイズが変動区間にある物体のサイズの精度よりも高い。

例えば、標準的なサッカーゴールは、幅が７．３２メートルであり、高さが２．４４メートルである。９０％の人々の身長が１．４メートル～２メートルにある。サッカーゴールのサイズの精度は、人々の身長の精度よりも高い。

また、例えば、標準的なバスケットボールスタンドの高さは３．０５メートルである。９５％の顔の長さは、１７センチ～３０センチにある。バスケットボールスタンドの高さの精度は、顔の長さの精度よりも高い。

また、例えば、固定長さを有するネジがある。９５％の足の長さは、２０センチ～３５センチにある。固定長さを有するネジの長さの精度は足の精度よりも高い。

いくつかの可能な実現方式では、固定サイズを有する上記物体は、特定のシーンで固定サイズを有する物体であってもよい。例えば、待合室の搭乗用インジケータプレートがある。また、例えば、体育館内の椅子がある。また、例えば、事務室内のオフィスデスクがある。

本開示の実施例では、信頼度マッピングは、物体タイプと透過パラメータの信頼度との間のマッピングを表す。例えば、当該信頼度マッピングについては表１を参照できる。

信頼度マッピングを取得するための実現方式では、速度測定装置は、ユーザが入力コンポーネントを介して入力した信頼度マッピングを受信する。上記入力コンポーネントは、キーボード、マウス、タッチスクリーン、タッチパッド及びオーディオ入力デバイスなどを含む。

信頼度マッピングを取得するための別の実現方式では、速度測定装置は、第４端末から送信された信頼度マッピングを受信する。いくつかの可能な実現方式では、第４端末は、携帯電話、コンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバー、ウェアラブルデバイスのいずれか１つであってもよい。第４端末は、第１端末と同じであってもよいし、異なっていてもよい。

４．上記第１物体の物体タイプ及び上記信頼度マッピングに基づいて、上記第３透過パラメータの第１信頼度を取得する。

速度測定装置が信頼度マッピングを取得した後、信頼度マッピングと第1物体の物体タイプに基づいて、第３透過パラメータの第１信頼度を取得することができる。例えば、信頼度マッピングが上記の表１に設定され、第１物体の物体タイプが人体であると仮定する。このとき、第１信頼度は０．９である。

いくつかの可能な実現方式では、速度測定装置は、第１物体フレームに含まれるピクセルポイント領域に対して特徴抽出処理を行うことにより、第１物体の物体タイプを決定することができる。

いくつかの可能な実現方式における実施形態として、速度測定装置は、各物体フレーム内の物体の物体タイプに基づいて、各物体フレーム内の物体に対応する透過パラメータをそれぞれ決定することができる。例えば、速度測定装置は、第２物体の物体タイプ及び信頼度マッピングに基づいて、第４透過パラメータの信頼度（本出願の実施例では第３信頼度と呼ばれる）を取得することができる。

第１信頼度が取得された後、速度測定装置は、ステップ４０４の実行中に以下のステップを実行する。

５．上記第１信頼度及び上記第３透過パラメータに基づいて、第５透過パラメータを取得する。

本開示の実施例では、第５透過パラメータは、第１信頼度と正の相関関係にある。第１信頼度が

であり、第５透過パラメータが

であると仮定する。１つの可能な実現方式では、

は式（１３）を満たしている：

ここで、αは正数である。いくつかの可能な実現方式では、α＝１。

別の可能な実現方式では、

は式（１４）を満たしている：

ここで、αは正数であり、еは実数である。いくつかの可能な実現方式では、α＝１、е＝０。

別の可能な実現方式では、

は式（１５）を満たしている：

６．上記第４透過パラメータと上記第５透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、上記透過パラメータマップを取得する。

速度測定装置は、第４透過パラメータと第５透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行うことにより、透過パラメータマップの精度を向上させることができる。

いくつかの可能な実現方式の１つの実施形態として、速度測定装置がステップ４を実行することで第３信頼度を取得し、第３信頼度と第４透過パラメータに基づいて第６透過パラメータを取得する場合、速度測定装置は、第５透過パラメータと第６透過パラメータによってカーブフィッティング処理を行うことにより、透過パラメータマップを取得することができる。

第３位置が第２処理待ち画像内の位置を表す場合、距離測定装置は、信頼度マッピングに基づいて第２処理待ち画像の透過パラメータマップを取得して、第２処理待ち画像の透過パラメータマップの精度を向上させることができる。

いくつかの可能な実現方式の１つの実施形態として、ステップ４を実行する前に、速度測定装置は、さらに以下のステップを実行する。

７．上記第１物体フレーム内のピクセルポイント領域に対して特徴抽出処理を行い、特徴データを取得する。

本開示の実施例では、特徴抽出処理は、畳み込み処理であってもよいし、プーリング処理であってもよいし、畳み込み処理とプーリング処理の組み合わせであってもよい。いくつかの可能な実現方式では、特徴抽出処理は、トレーニングされた畳み込みニューラルネットワークによって実現されてもよいし、特徴抽出モデルによって実現されてもよく、本開示では限定されない。

速度測定装置は、物体フレーム内のピクセルポイント領域に対して特徴抽出処理を行うことにより、物体フレーム内のピクセルポイント領域内の語義情報を抽出し、物体フレームの特徴データを取得することができる。

第１物体フレームのピクセルポイント領域に対して特徴抽出処理を行うための実現方式では、少なくとも２層の畳み込み層によって第１物体フレーム内のピクセルポイント領域に対して畳み込み処理を層ごとに行い、第１物体フレーム内のピクセルポイント領域に対する特徴抽出処理を完了する。少なくとも２層の畳み込み層内の畳み込み層は、順次直列に接続され、即ち、前の畳み込み層の出力は次の畳み込み層の入力であり、各畳み込み層によって抽出される語義情報はいずれも異なる。具体的には、特徴抽出処理により、第１物体フレーム内のピクセルポイント領域の特徴を段階的に抽象化し、同時に比較的副次的な特徴データも徐々に破棄し、ここで、比較的副次的な特徴情報は、第１物体フレームの物体タイプを決定するために利用可能な特徴情報以外の特徴情報である。したがって、抽出される特徴データのサイズが後になるほど、小さくなり、語義情報はより凝縮される。多層畳み込み層によって第１物体フレームのピクセルポイント領域に対して段階的に畳み込み処理を行うことにより、第１物体フレーム内のピクセルポイント領域の語義情報を取得することができる。

いくつかの可能な実現方式では、速度測定装置は、各物体フレーム内のピクセルポイント領域に対して特徴抽出処理をそれぞれ行うことにより、各物体フレーム内のピクセルポイント領域の特徴データを取得することができる。

８．上記特徴データに基づいて、上記第１物体のスコアを取得する。

固定サイズを有しない物体の実際のサイズが変化する可能性があることを考慮して、本開示の実施例において、物体の特徴データに基づいて物体の状態を決定し、さらに物体のサイズの信頼度を表すためのスコアを取得し、ここで、物体のスコアは、当該物体のサイズの信頼度と正の相関関係にある。

例えば、物体が人体であり、物体のサイズが人の身長であると仮定する。人が直立している状態にある場合、人の高さは、当該人の実際の身長に等しく、このとき、人の身長の信頼度は、最も高く、人が歩いている状態にある場合、人の高さと当該人の実際の身長との誤差が小さく、このとき、人の身長の信頼度は次に高く、人が頭を下げた状態（例えば電話を見下ろす）にある場合、人の高さと当該人の実際の身長との誤差が小さく、このとき、人の身長の信頼度が歩いている状態での人の身長の信頼度よりも低く、人が座っている場合、人の高さと当該人の実際の身長との誤差が大きく、このとき、人の身長の信頼度は低い。

本開示の実施例では、速度測定装置は、物体フレーム内のピクセルポイント領域から抽出された特徴データに基づいて、物体フレーム内の物体のスコアを決定することができる。

いくつかの可能な実現方式における実施形態として、速度測定装置は、分類器（サポートベクターマシン、ソフトマックス関数など）を用いて物体フレームの特徴データを処理し、物体フレーム内の物体のスコアを取得することができる。

いくつかの可能な実現方式では、速度測定装置は、ニューラルネットワークを用いて物体フレーム内のピクセルポイント領域を処理して、物体フレーム内の物体のスコアを取得することができる。例えば、速度測定装置は、ラベル付き画像セットをトレーニングデータとして用い、ニューラルネットワークをトレーニングし、トレーニングされたニューラルネットワークを取得する。トレーニングされたニューラルネットワークを用いてラベルのない画像セットを処理し、ラベルのない画像セットのラベルを取得する。ラベル付き画像セット、ラベルのない画像セット、ラベルのない画像セットのラベルを用い、トレーニングされたニューラルネットワークをトレーニングし、画像処理ニューラルネットワークを取得する。ここで、ラベルに含まれる情報には、画像内の物体フレームの位置及び物体フレーム内の物体のスコアが含まれる。

速度測定装置は、第１物体の特徴データに基づいて第１物体のスコアを取得することができる。いくつかの可能な実現方式では、速度測定装置は、第１処理待ち画像内の各物体のスコアをそれぞれ取得することができる。

第１物体のスコアが取得された場合、速度測定装置は、ステップ４の実行中に以下のステップを実行する。

９．上記第１物体の物体タイプ及び上記信頼度マッピングに基づいて、上記第３透過パラメータの第２信頼度を取得する。

このステップの実現プロセスについてはステップ４を参照することができるが、このステップでは、速度測定装置は、第１物体の物体タイプ及び信頼度マッピングに基づいて、第１信頼度でなく第２信頼度を取得する。

１０．上記スコアと上記第２信頼度に基づき、上記第１信頼度を取得する。

本開示の実施例では、第１信頼度はスコアと正の相関関係にある。第１信頼度が

であり、第２信頼度が

であり、スコアがｓであると仮定する。１つの可能な実現方式では、

は式（１６）を満たしている：

ここで、

は正数である。いくつかの可能な実現方式では、α＝１。

別の可能な実現方式では、

は式（１７）を満たしている：

ここで、αは正数であり、

は実数である。いくつかの可能な実現方式では、α＝１、

別の可能な実現方式では、

は式（１８）を満たしている：

ここで、αは正数であり、

は実数である。いくつかの可能な実現方式では、α＝１、

速度測定装置は、第１物体のスコア及び第２信頼度に基づいて、第１信頼度を取得することにより、第１信頼度の精度を向上させることができる。

いくつかの可能な実現方式では、速度測定装置は、ステップ９を実行することにより、第４透過パラメータの第４信頼度を取得することができ、速度測定装置は、第２物体のスコアと第４信頼度に基づいて、上記第３信頼度を取得することができる。

いくつかの可能な実現方式における実施形態として、ステップ６を実行する前に、速度測定装置は、さらに以下のステップを実行する。

１１．上記第１処理待ち画像の深度画像を取得する。

本開示の実施例では、第１処理待ち画像の深度画像には第１処理待ち画像内のピクセルポイントの深度情報が含まれている。１つの可能な実現方式では、速度測定装置は、ユーザが入力コンポーネントを介して入力した深度画像を受信する。上記入力コンポーネントは、キーボード、マウス、タッチスクリーン、タッチパッド及びオーディオ入力デバイスなどを含む。

別の可能な実現方式では、速度測定装置にはＲＧＢカメラと深度カメラが搭載されている。速度測定装置は、第１処理待ち画像をＲＧＢカメラで収集するプロセスにおいて、深度カメラを用いて第１処理待ち画像の深度画像を収集する。ここで、深度カメラは、構造化光（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｌｉｇｈｔ）カメラ、ＴＯＦカメラ、両眼ステレオビジョン（ｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎ）カメラのいずれか１つであってもよい。

別の可能な実現方式では、速度測定装置は、第５端末によって送信された深度画像を受信し、第５端末は、携帯電話、コンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバーなどを含む。本実施例では、第５端末は、第１端末同じであってもよいし、異なっていてもよい。

１２．上記深度画像に基づいて、上記第２ピクセルポイントの第１深度情報と上記第３ピクセルポイントの第２深度情報を取得する。

上述したように、深度画像には、第１処理待ち画像内のピクセルポイントの深度情報が含まれている。速度測定装置は、深度画像を受信した後、深度画像に基づいて第２ピクセルポイントの深度情報（即ち第１深度情報）及び第３ピクセルポイントの深度情報（即ち第２深度情報）を決定することができる。

１３．上記第１深度情報と上記第５透過パラメータに基づいて第１データポイントを取得し、上記第２深度情報と上記第４透過パラメータに基づいて第２データポイントを取得する。

１つの可能な実現方式では、第１データポイントの横座標は、第１深度情報であり、第２データポイントの横座標は、第２深度情報であり、第１データポイントの縦座標は、第５透過パラメータであり、第２データポイントの縦座標は、第４透過パラメータである。即ち、速度測定装置は、ピクセルポイントの深度情報を横座標とし、ピクセルポイントの透過パラメータを縦座標として用いる。

１つの可能な実現方式では、第１データポイントの縦座標は、第１深度情報であり、第２データポイントの縦座標は、第２深度情報であり、第１データポイントの横座標は、第５透過パラメータであり、第２データポイントの横座標は、第４透過パラメータである。即ち、速度測定装置は、ピクセルポイントの深度情報を縦座標とし、ピクセルポイントの透過パラメータを横座標として用いる。

第１データポイントと第２データポイントが取得された後、速度測定装置は、ステップ６の実行中に以下のステップを実行する。

１４．上記第１データポイントと上記第２データポイントに対してカーブフィッティング処理を行い、上記透過パラメータマップを取得する。

第１データポイントと第２データポイントの両方にはピクセルポイントの深度情報が含まれている。速度測定装置が第１データポイントと第２データポイントに対してカーブフィッティング処理を行うことで取得した透過パラメータにも深度情報が含まれている。

ピクセルポイントの深度情報に基づいて第１処理待ち画像内のピクセルポイントのスケールを決定することにより、第１処理待ち画像内のピクセルポイントのスケールの精度を向上させることができるため、速度測定装置は、ステップ１４を実行して透過パラメータマップを取得することにより、透過パラメータマップの精度を向上させることができ、さらに第１処理待ち画像内のピクセルポイントの透過パラメータの精度を向上させることができ、それによって第１オブジェクトの速度の精度が向上する。

第３位置が第２処理待ち画像内の位置を表す場合、距離測定装置は、第２処理待ち画像の深度マップに基づいて、第２処理待ち画像の透過パラメータマップを取得することができ、これにより、第１オブジェクトの速度の精度が向上する。

いくつかの可能な実現方式における実施形態として、第１処理待ち画像と第２処理待ち画像は、同一のイメージングデバイスによって収集され、かつ第１処理待ち画像の収集中の前記イメージングデバイスのポーズが前記第２処理待ち画像の収集中のイメージングデバイスのポーズと同じである。このようにして、第１処理待ち画像と第２処理待ち画像内の同じ位置にあるピクセルポイントのスケールは同じである。例えば、ピクセルポイントａは第１処理待ち画像に属し、ピクセルポイントｂは第２処理待ち画像に属し、かつ第１処理待ち画像内のピクセルポイントａの位置は第２処理待ち画像内のピクセルポイントｂの位置と同じである。第１処理待ち画像内のピクセルポイントａのスケールは、第２処理待ち画像内のピクセルポイントｂのスケールと同じである。いくつかの可能な実現方式では、イメージングデバイスは監視カメラである。

本開示の実施例によって提供される技術的解決策に基づいて、本開示の実施例は、さらに可能な適用シーンを提供する。

上述したように、公共場所では人通り過多により過密が多発する場合が多く、さらにいくつかの公共事故が発生し、公共場所での群集密度をどのように決定するかは非常に大きな意義がある。

関連技術では、仕事、生活又は社会環境のセキュリティを強化するために、様々な公共場所に監視カメラデバイスを取り付けて、ビデオストリーム情報に基づいてセキュリティ保護を行う。本開示の実施例によって提供される技術的解決策を用い、監視カメラデバイスによって収集されたビデオストリームを処理することにより、公共場所の群集密度を決定することができ、さらに公共事故の発生を効果的に防止することができる。

いくつかの可能な実現方式における実施形態として、上記第１オブジェクトは人物オブジェクトであり、当該人物オブジェクトは監視群集に属し、ここで、監視群集とは監視カメラの監視画面での群集を指す。群集密度の場合、人と人との距離が小さいため、人の移動速度が遅い。したがって、第１オブジェクトの速度によって監視群集の群集密度が高すぎるか否かを判断することができる。

１つの可能な実現方式では、第１オブジェクトの速度が安全速度閾値を超えない場合、速度測定装置は、監視群集の群集密度が高すぎることを決定する。速度測定装置は、さらにイメージングデバイスの位置（イメージングデバイスの位置にイメージングデバイスの番号、イメージングデバイスの緯度及び経度情報の少なくとも１つが含まれる）を取得し、当該位置を含む警告命令を関連する管理者の端末に送信して、監視群集の群集密度が高すぎることを管理者にプロンプトし、これにより、公共安全事故の発生確率を低減する。

１つの可能な実現方式では、警告命令は、監視群集の群集密度が高すぎることを示す警告情報を光、音声、文字及び振動の少なくとも１つの方式で出力するように端末に指示することができる。

当業者は、具体的な実施形態の上記方法において、各ステップの書き込み順序が厳密な実行順序を意味して実施プロセスに対する制限を構成せず、各ステップの具体的な実行順序がその機能及び可能な内部論理で決定されるべきであることを理解することができる。

以上に本開示の実施例の方法を詳細に説明し、以下に本開示の実施例の装置を提供する。

図６を参照すると、図６は本開示の実施例による速度測定装置の構造概略図である。当該速度測定装置は、第１処理待ち画像と第２処理待ち画像を取得するように構成される第１取得ユニット１１であって、前記第１処理待ち画像と前記第２処理待ち画像は両方とも第１オブジェクトを含む、第１取得ユニット１１と、前記第１処理待ち画像内の前記第１オブジェクトの第１位置、前記第２処理待ち画像内の前記第１オブジェクトの第２位置及び第１移動距離の第１透過パラメータを取得するように構成される第２取得ユニット１２であって、前記第１移動距離が前記第１位置と前記第２位置との間の距離であり、前記第１透過パラメータが前記第１移動距離と第１物理的距離との間の変換関係を表し、前記第１物理的距離が前記第１移動距離に対応する物理的距離であり、前記第１物理的距離が前記第１処理待ち画像内の前記第１位置のスケールと負の相関関係にあり、及び／又は、前記第１物理的距離が前記第２処理待ち画像内の前記第２位置のスケールと負の相関関係にある、第２取得ユニット１２と、前記第１移動距離、前記第１透過パラメータ及び移動時間に基づいて、前記第１オブジェクトの速度を取得するように構成される第１処理ユニット１３であって、前記移動時間が前記第１処理待ち画像のタイムスタンプ及び前記第２処理待ち画像のタイムスタンプに基づいて取得される、第１処理ユニット１３と、を備える。

本開示の任意の実施形態と組み合わせて、前記第１処理ユニット１３は、
前記第１透過パラメータと前記第１移動距離に基づいて、第２移動距離を取得し、
前記第２移動距離と前記移動時間に基づいて、前記速度を取得するように構成される。

本開示の任意の実施形態と組み合わせて、前記第２取得ユニット１２は、
第３位置の第２透過パラメータを取得し、前記第３位置が前記第１位置と前記第２位置の連結線上の位置であり、前記第２透過パラメータが第１ピクセルポイントのサイズと第１オブジェクトポイントのサイズとの間の変換関係を表し、前記第１ピクセルポイントが前記第３位置に基づいて前記第１処理待ち画像において決定されたピクセルポイントであり、又は、前記第１ピクセルポイントが前記第３位置に基づいて前記第２処理待ち画像において決定されたピクセルポイントであり、前記第１オブジェクトポイントが前記第１ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントであり、前記第１比が画像内の前記第１ピクセルポイントのスケールと負の相関関係にあり、前記第１比が前記第１ピクセルポイントのサイズと前記第１オブジェクトポイントのサイズとの比であり、
前記第２透過パラメータに基づいて、前記第１透過パラメータを取得するように構成され、前記第１透過パラメータが前記第２透過パラメータと正の相関関係にある。

本開示の任意の実施形態と組み合わせて、前記第２取得ユニット１２は、
前記第１処理待ち画像に対して物体検出処理を行い、第１物体フレームの位置と第２物体フレームの位置を取得し、前記第１物体フレームに第１物体が含まれ、ここで、前記第２物体フレームに第２物体が含まれ、
前記第１物体フレームの位置に基づいて前記第１物体の第１サイズを取得し、前記第２物体フレームの位置に基づいて前記第２物体の第２サイズを取得し、
前記第１サイズと第３サイズに基づいて第３透過パラメータを取得し、前記第２サイズと第４サイズに基づいて第４透過パラメータを取得し、前記第３サイズが前記第１物体の物理的サイズであり、前記第３透過パラメータが第５サイズと第６サイズとの間の変換関係を表し、前記第５サイズが第２ピクセルポイントのサイズであり、前記第１処理画像内の前記第２ピクセルポイントの位置が前記第１物体フレームの位置に基づいて決定され、前記第６サイズが前記第２ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズであり、前記第４サイズが前記第２物体の物理的サイズであり、前記第４透過パラメータが第７サイズと第８サイズとの間の変換関係を表し、前記第７サイズが第３ピクセルポイントのサイズであり、前記第２処理待ち画像内の前記第３ピクセルポイントの位置が前記第２物体フレームの位置に基づいて決定され、前記第８サイズが前記第３ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズであり、
前記第３透過パラメータと前記第４透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記第１処理待ち画像の透過パラメータマップを取得し、第９サイズと第１０サイズとの間の変換関係が前記透過パラメータマップ内の第１ピクセル値に基づいて決定され、前記第９サイズが前記第１処理待ち画像内の第４ピクセルポイントのサイズであり、前記第１０サイズが前記第４ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズであり、前記第１ピクセル値が第５ピクセルポイントのピクセル値であり、前記第５ピクセルポイントが前記透過パラメータマップ内の前記第４ピクセルポイントに対応するピクセルポイントであり、
前記透過パラメータマップ内の前記第３位置に対応するピクセル値に基づいて、前記第２透過パラメータを取得するように構成される。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１取得ユニット１１は、さらに前記第３透過パラメータと前記第４透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記処理待ち画像の透過パラメータを取得する前に、信頼度マッピングを取得するように構成され、前記信頼度マッピングが物体タイプと透過パラメータの信頼度の間のマッピングを表し、
前記速度測定装置は、前記第１物体の物体タイプと前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第１信頼度を取得するように構成される第２処理ユニット１４をさらに備え、前記第２取得ユニット１２は、前記第１信頼度と前記第３透過パラメータに基づいて、第５透過パラメータを取得し、前記第５透過パラメータが前記第１信頼度と正の相関関係にあり、前記第４透過パラメータと前記第５透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得するように構成される。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記速度測定装置１は、前記第１物体の物体タイプと前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第１信頼度を取得する前に、前記第１物体フレーム内のピクセルポイント領域に対して特徴抽出処理を行い、特徴データを取得するように構成される第３処理ユニット１５と、前記特徴データに基づいて、前記第１物体のスコアを取得するように構成される第４処理ユニット１６であって、前記スコアが前記第１物体のサイズの信頼度と正の相関関係にある、第４処理ユニット１６と、をさらに備え、前記第２処理ユニット１４は、前記第１物体のタイプと前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第２信頼度を取得し、前記スコアと前記第２信頼度に基づいて、前記第１信頼度を取得するように構成され、前記第１信頼度が前記スコアと正の相関関係にある。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第２取得ユニット１２は、前記第１信頼度と前記第３透過パラメータとの積を決定し、前記第５透過パラメータを取得するように構成される。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１取得ユニットは、さらに前記第４透過パラメータと前記第５透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得する前に、前記第１処理待ち画像の深度画像を取得するように構成され、前記第２取得ユニット１２は、さらに前記深度画像に基づいて、前記第２ピクセルポイントの第１深度情報及び前記第３ピクセルポイントの第２深度情報を取得し、前記第１深度情報と前記第５透過パラメータに基づいて第１データポイントを取得し、前記第２深度情報と前記第４透過パラメータに基づいて第２データポイントを取得するように構成され、前記第２取得ユニット１２は、さらに前記第１データポイントと前記第２データポイントに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得するように構成される。

本開示のいずれかの実施形態と組み合わせて、前記第１オブジェクトは人物オブジェクトであり、前記人物オブジェクトは、監視群集に属し、前記第１取得ユニット１１は、さらに前記速度が安全速度閾値を超えない場合、前記イメージングデバイスの位置を取得するように構成され、前記速度測定装置は、前記位置を含む警告命令を端末に送信するように構成される送信ユニット１７であって、前記警告命令が前記監視群集の群集密度が高すぎることを示す警告情報を出力するように端末に指示するために用いられる、送信ユニット１７をさらに備える。

本実施例では、第１透過パラメータには第１位置のスケール情報及び／又は第２位置のスケール情報が含まれている。速度測定装置は、第１透過パラメータ、第１移動距離及び移動時間に基づいて第１オブジェクトの速度を取得することにより、速度の精度を向上させることができる。

いくつかの実施例では、本開示の実施例によって提供される装置が備える機能又はそれに含まれるモジュールは、上記の方法の実施例で説明される方法を実行するために使用されてもよく、具体的な実現については上記の方法の実施例の説明を参照することができ、間欠にするために、ここでは説明を省略する。

図７は本発明の実施例による速度測定装置のハードウェア構造概略図ある。当該速度測定装置２は、プロセッサ２１、メモリ２２、入力装置２３、出力装置２４を備える。当該プロセッサ２１、メモリ２２、入力装置２３及び出力装置２４は、コネクタを介して結合され、当該コネクタは、様々なインターフェース、伝送ライン又はバスなどを含むが、本開示の実施例で限定されない。本開示の様々な実施例では、結合は、特定の方式の相互接続を指し、直接接続又は他のデバイスを介した間接接続、例えば様々なインターフェース、伝送ライン、バスなどを介して接続することができる間接接続を含む。

プロセッサ２１は、１つ又は複数のグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ：ｇｒａｐｈｉｃｓｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｕｎｉｔ）であってもよく、プロセッサ２１がＧＰＵである場合、当該ＧＰＵは、シングルコアＧＰＵであってもよいし、マルチコアＧＰＵであってもよい。いくつかの可能な実現方式では、プロセッサ２１は、複数のＧＰＵから構成されるプロセッサグループであってもよく、複数のプロセッサは、１つ又は複数のバスを介して互いに結合される。いくつかの可能な実現方式では、当該プロセッサは、他の物体タイプのプロセッサなどであってもよく、本開示の実施例では限定されない。

メモリ２２は、コンピュータプログラム命令、及び本開示の解決策を実行するためのプログラムコードを含む様々なコンピュータプログラムコードを記憶するために用いられてもよい。任意に、メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ－ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：ＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、又はポータブル読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ：ＣｏｍｐａｃｔＤｉｓｃＲｅａｄ－ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）を含むがこれらに限定されず、当該メモリは、関連する命令及びデータに用いられる。

入力装置２３は、データ及び／又は信号を入力するために用いられ、出力装置２４は、データ及び／又は信号を出力するために用いられる。入力装置２３と出力装置２４は、独立したデバイスであってもよいし、一体のデバイスであってもよい。本開示の実施例では、メモリ２２は、関連する命令を記憶するためだけでなく、関連するデータを記憶するために用いられてもよいことが理解でき、例えば、当該メモリ２２は、入力装置２３を介して取得された第１処理待ち画像を記憶するために用いられてもよく、又は、当該メモリ２２は、プロセッサ２１によって取得された第１オブジェクトの速度などを記憶するために用いられてもよく、本開示の実施例では当該メモリに具体的に記憶されているデータが限定されない。

図７は速度測定装置の簡略化された設計のみを示していることが理解できる。実際の応用中、速度測定装置は、さらに任意の数の入力／出力装置、プロセッサ、メモリなどを含むがこれらに限定されない他の必要なコンポーネントをそれぞれ含むことができ、本開示の実施例を実施できるすべての速度測定装置は、本開示の保護範囲内にある。

当業者であれば、本明細書で開示される実施例と組み合わせて説明された各例のユニット及びアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、又はコンピュータソフトウェアと電子ハードウェアの組み合わせで実現されてもよいと理解できる。これらの機能がハードウェア又はソフトウェアで実行されるかは、技術的解決策の特定アプリケーションと設計制約条件に依存する。当業者は、各特定のアプリケーションに対して異なる方法を用いて記述される機能を実現することができるが、このような実現は、本開示の範囲を超えると考えられるべきではない。

当業者は、説明の便宜及び簡潔のために、上記のシステム、装置及びユニットの具体的な動作プロセスについて、前記方法の実施例における対応するプロセスを参照でき、ここで説明を省略することを明確に理解することができる。当業者は、本開示の各実施例が異なる重点で説明されることを明確に理解することができ、説明の便宜及び簡潔のために、同一又は類似の部分は異なる実施例においては省略される可能性があり、したがって、ある実施例で説明されない部分又は詳しく説明されない部分については、他の実施例の記載を参照することができる。

本開示で提供されるいくつかの実施例では、開示されるシステム、装置及び方法は、他の方式により実現されてもよいと理解すべきである。例えば、上記の装置の実施例は、例示的なものだけであり、例えば、前記ユニットの区分は、論理機能的区分だけであり、実際に実現する時に他の区分モードもあり得て、例えば複数のユニット又はコンポーネントは、組み合わせられてもよく又は別のシステムに統合されてもよく、又はいくつかの特徴は無視されてもよく、又は実行されなくてもよい。また、示される又は議論される相互結合又は直接結合又は通信接続は、いくつかのインターフェース、装置又はユニットを介する間接的結合又は通信接続であってもよく、電気的、機械的又は他の形態であってもよい。

分離部材として説明された前記ユニットは物理的に分離するものであってもよく又は物理的に分離するものでなくてもよく、ユニットとして表示された部材は物理的ユニットであってもよく又は物理的ユニットでなくてもよく、即ち１つの箇所に位置してもよく、又は複数のネットワークユニットに分布してもよい。実際のニーズに応じてそのうちの一部又は全てのユニットを選択して本実施例の解決策の目的を達成することができる。また、本開示の各実施例における各機能ユニットは１つの処理ユニットに統合されてもよく、個々のユニットは単独で物理に存在してもよく、２つ以上のユニットは１つのユニットに統合されてもよい。

上記実施例では、全て又は部分的にソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの任意の組み合わせによって実行されてもよい。ソフトウェアで実行される場合、全て又は部分的にコンピュータプログラム製品の形で実現されてもよい。前記コンピュータプログラム製品は、１つ以上のコンピュータ命令を含む。コンピュータで前記コンピュータプログラム命令をロードして実行する場合、本開示の実施例に従って説明されたプロセス又は機能は、全て又は部分的に生成される。前記コンピュータは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、コンピュータネットワーク、又は他のプログラマブルデバイスであってもよい。前記コンピュータ命令は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよく、又は前記コンピュータ可読記憶媒体を介して伝送されてもよい。前記コンピュータ命令は、１つのウェブサイト、コンピュータ、サーバー又はデータセンターから別のウェブサイト、コンピュータ、サーバー又はデータセンターに有線（例えば同軸ケーブル、光ファイバ、デジタル加入者線（ＤＳＬ：ｄｉｇｉｔａｌｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒｌｉｎｅ））又は無線（例えば赤外線、無線、マイクロ波など）で伝送されてもよい。前記コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータがアクセスできるいかなる利用可能な媒体であってもよく、又は１つ又は複数の利用可能な媒体で集積されたサーバー、データセンターなどのデータ記憶デバイスを含む。前記利用可能な媒体は、磁気媒体（例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、磁気テープ）、光学媒体（例えばデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌｖｅｒｓａｔｉｌｅｄｉｓｃ））又は半導体媒体（例えばソリッドステートディスク（ＳＳＤ：ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｉｓｋ））などであってもよい。

当業者は、上記実施例の方法のプロセスの全て又は一部を実現することを理解することができ、当該プロセスは、コンピュータプログラムで関連するハードウェアを指令して完了されてもよく、当該プログラムがコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよく、当該プログラムが実行されるとき、上記の各方法の実施例のプロセスを含むことができる。前記記憶媒体は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ－ｏｎｌｙｍｅｍｏｒｙ）又はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍａｃｃｅｓｓｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク又は光ディスク等のプログラムコードを記憶できる様々な媒体を含む。

Claims

速度測定方法であって、
第１処理待ち画像と第２処理待ち画像を取得するステップであって、前記第１処理待ち画像と前記第２処理待ち画像は両方とも第１オブジェクトを含む、ステップと、
前記第１処理待ち画像内の前記第１オブジェクトの第１位置、前記第２処理待ち画像内の前記第１オブジェクトの第２位置及び第１移動距離の第１透過パラメータを取得するステップであって、前記第１移動距離が前記第１位置と前記第２位置との間の距離であり、前記第１透過パラメータが前記第１移動距離と第１物理的距離との間の変換関係を表し、前記第１物理的距離が前記第１移動距離に対応する物理的距離であり、前記第１物理的距離が前記第１処理待ち画像内の前記第１位置のスケールと負の相関関係にあり、及び／又は、前記第１物理的距離が前記第２処理待ち画像内の前記第２位置のスケールと負の相関関係にある、ステップと、
前記第１移動距離、前記第１透過パラメータ及び移動時間に基づいて、前記第１オブジェクトの速度を取得するステップであって、前記移動時間が前記第１処理待ち画像のタイムスタンプと前記第２処理待ち画像のタイムスタンプに基づいて取得される、ステップと、を含む、速度測定方法。
前記第１移動距離、前記第１透過パラメータ及び移動時間に基づいて、前記第１オブジェクトの速度を取得するステップは、
前記第１透過パラメータと前記第１移動距離に基づいて、第２移動距離を取得するステップと、
前記第２移動距離と前記移動時間に基づいて、前記速度を取得するステップと、を含むことを特徴とする
請求項１に記載の方法。
前記１移動距離の第１透過パラメータを取得するステップは、
第３位置の第２透過パラメータを取得するステップであって、前記第３位置が前記第１位置と前記第２位置の連結線上の位置であり、前記第２透過パラメータが第１ピクセルポイントのサイズと第１オブジェクトポイントのサイズとの間の変換関係を表し、前記第１ピクセルポイントが前記第３位置に基づいて前記第１処理待ち画像において決定されたピクセルポイントであり、又は、前記第１ピクセルポイントが前記第３位置に基づいて前記第２処理待ち画像において決定されたピクセルポイントであり、前記第１オブジェクトポイントが前記第１ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントであり、第１比が画像内の前記第１ピクセルポイントのスケールと負の相関関係にあり、前記第１比が前記第１ピクセルポイントのサイズと前記第１オブジェクトポイントのサイズとの比である、ステップと、
前記第２透過パラメータに基づいて、前記第１透過パラメータを取得するステップであって、前記第１透過パラメータが前記第２透過パラメータと正の相関関係にある、ステップと、を含むことを特徴とする
請求項１又は２に記載の方法。
前記第３位置は、前記第１位置と前記第２位置との間の中間位置であることを特徴とする
請求項３に記載の方法。
前記第３位置の第２透過パラメータを取得するステップは、
前記第１処理待ち画像に対して物体検出処理を行い、第１物体フレームの位置と第２物体フレームの位置を取得するステップであって、前記第１物体フレームに第１物体が含まれ、前記第２物体フレームに第２物体が含まれる、ステップと、
前記第１物体フレームの位置に基づいて前記第１物体の第１サイズを取得し、前記第２物体フレームの位置に基づいて前記第２物体の第２サイズを取得するステップと、
前記第１サイズと第３サイズに基づいて第３透過パラメータを取得し、前記第２サイズと第４サイズに基づいて第４透過パラメータを取得すステップであって、前記第３サイズが前記第１物体の物理的サイズであり、前記第３透過パラメータが第５サイズと第６サイズとの間の変換関係を表し、前記第５サイズが第２ピクセルポイントのサイズであり、前記第１処理画像内の前記第２ピクセルポイントの位置が前記第１物体フレームの位置に基づいて決定され、前記第６サイズが前記第２ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズであり、前記第４サイズが前記第２物体の物理的サイズであり、前記第４透過パラメータが第７サイズと第８サイズとの間の変換関係を表し、前記第７サイズが第３ピクセルポイントのサイズであり、前記第２処理待ち画像内の前記第３ピクセルポイントの位置が前記第２物体フレームの位置に基づいて決定され、前記第８サイズが前記第３ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズである、ステップと、
前記第３透過パラメータと前記第４透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記第１処理待ち画像の透過パラメータマップを取得するステップであって、第９サイズと第１０サイズとの間の変換関係が前記透過パラメータマップ内の第１ピクセル値に基づいて決定され、前記第９サイズが前記第１処理待ち画像内の第４ピクセルポイントのサイズであり、前記第１０サイズが前記第４ピクセルポイントに対応するオブジェクトポイントのサイズであり、前記第１ピクセル値が第５ピクセルポイントのピクセル値であり、前記第５ピクセルポイントが前記透過パラメータマップ内の前記第４ピクセルポイントに対応するピクセルポイントである、ステップと、
前記透過パラメータマップ内の前記第３位置に対応するピクセル値に基づいて、前記第２透過パラメータを取得するステップと、を含むことを特徴とする
請求項３又は４に記載の方法。
前記第３透過パラメータと前記第４透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記処理待ち画像の透過パラメータマップを取得するステップの前に、前記方法は、
信頼度マッピングを取得するステップであって、前記信頼度マッピングが物体タイプと透過パラメータの信頼度との間のマッピングを表す、ステップと、
前記第１物体の物体タイプ及び前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第１信頼度を取得するステップと、をさらに含み、
前記第３透過パラメータと前記第４透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記第１処理待ち画像の透過パラメータマップを取得するステップは、
前記第１信頼度と前記第３透過パラメータに基づいて、第５透過パラメータを取得するステップであって、前記第５透過パラメータが前記第１信頼度と正の相関関係にある、ステップと、
前記第４透過パラメータと前記第５透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得するステップと、を含むことを特徴とする
請求項５に記載の方法。
前記第１物体の物体タイプ及び前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第１信頼度を取得するステップの前に、前記方法は、
前記第１物体フレーム内のピクセルポイント領域に対して特徴抽出処理を行い、特徴データを取得するステップと、
前記特徴データに基づいて、前記第１物体のスコアを取得するステップであって、前記スコアが前記第１物体のサイズの信頼度と正の相関関係にある、ステップと、をさらに含み、
前記第１物体の物体タイプ及び前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第１信頼度を取得するステップは、
前記第１物体の物体タイプ及び前記信頼度マッピングに基づいて、前記第３透過パラメータの第２信頼度を取得するステップと、
前記スコアと前記第２信頼度に基づき、前記第１信頼度を取得するステップであって、前記第１信頼度が前記スコアに関連している、ステップと、を含むことを特徴とする
請求項６に記載の方法。
前記第１信頼度及び前記第３透過パラメータに基づいて、第５透過パラメータを取得するステップは、
前記第１信頼度と前記第３透過パラメータとの積を決定し、前記第５透過パラメータを取得するステップを含むことを特徴とする
請求項５又は６に記載の方法。
前記第４透過パラメータと前記第５透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得するステップの前に、前記方法は、
前記第１処理待ち画像の深度画像を取得するステップと、
前記深度画像に基づいて、前記第２ピクセルポイントの第１深度情報及び前記第３ピクセルポイントの第２深度情報を取得するステップと、
前記第１深度情報と前記第５透過パラメータに基づいて第１データポイントを取得し、前記第２深度情報と前記第４透過パラメータに基づいて第２データポイントを取得するステップと、を更に含み、
前記第４透過パラメータと前記第５透過パラメータに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得するステップは、
前記第１データポイントと前記第２データポイントに対してカーブフィッティング処理を行い、前記透過パラメータマップを取得するステップを含むことを特徴とする
請求項６－８のいずれか一項に記載の方法。
前記第１処理待ち画像と前記第２処理待ち画像は、同一のイメージングデバイスによって収集され、かつ前記第１処理待ち画像の収集中の前記イメージングデバイスのポーズが、前記第２処理待ち画像の収集中の前記イメージングデバイスのポーズと同じであることを特徴とする
請求項１－９のいずれか一項に記載の方法。
前記第１オブジェクトは人物オブジェクトであり、前記人物オブジェクトは監視群集に属し、前記方法は、
前記速度が安全速度閾値を超えない場合、前記イメージングデバイスの位置を取得するステップと、
前記位置を含む警告命令を端末に送信するステップであって、前記警告命令が監視群集の群集密度が高すぎることを示す警告情報を出力するように端末に指示するために用いられるステップと、をさらに含むことを特徴とする
請求項１０に記載の方法。
速度測定装置であって、
第１処理待ち画像と第２処理待ち画像を取得するように構成される第１取得ユニットであって、前記第１処理待ち画像と前記第２処理待ち画像は両方とも第１オブジェクトを含む、第１取得ユニットと、
前記第１処理待ち画像内の前記第１オブジェクトの第１位置、前記第２処理待ち画像内の前記第１オブジェクトの第２位置及び第１移動距離の第１透過パラメータを取得するように構成される第２取得ユニットであって、前記第１移動距離が前記第１位置と前記第２位置との間の距離であり、前記第１透過パラメータが前記第１移動距離と第１物理的距離との間の変換関係を表し、前記第１物理的距離が前記第１移動距離に対応する物理的距離であり、前記第１物理的距離が前記第１処理待ち画像内の前記第１位置のスケールと負の相関関係にあり、及び／又は、前記第１物理的距離が前記第２処理待ち画像内の前記第２位置のスケールと負の相関関係にある、第２取得ユニットと、
前記第１移動距離、前記第１透過パラメータ及び移動時間に基づいて、前記第１オブジェクトの速度を取得するように構成される第１処理ユニットであって、前記移動時間が前記第１処理待ち画像のタイムスタンプと前記第２処理待ち画像のタイムスタンプに基づいて取得される、第１処理ユニットと、を備える、速度測定装置。
電子デバイスであって、
コンピュータ命令を含んでいるコンピュータプログラムコードを記憶するように構成されるメモリと、
前記コンピュータ命令を呼び出して、請求項１－１１のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されるプロセッサと、を備える、電子デバイス。
コンピュータに、請求項１－１１のいずれか一項に記載の方法を実行させるためのプログラムを記憶した、コンピュータ可読記憶媒体。