JP3254241B2 - Moving object identification and tracking system - Google Patents

Moving object identification and tracking system

Info

Publication number
JP3254241B2
JP3254241B2 JP07514192A JP7514192A JP3254241B2 JP 3254241 B2 JP3254241 B2 JP 3254241B2 JP 07514192 A JP07514192 A JP 07514192A JP 7514192 A JP7514192 A JP 7514192A JP 3254241 B2 JP3254241 B2 JP 3254241B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
moving object
image data
tracking
camera
motor
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.)
Expired - Fee Related
Application number
JP07514192A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH05233062A (en
Inventor
政典 杉坂
Original Assignee
政典 杉坂
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 政典 杉坂 filed Critical 政典 杉坂
Priority to JP07514192A priority Critical patent/JP3254241B2/en
Publication of JPH05233062A publication Critical patent/JPH05233062A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP3254241B2 publication Critical patent/JP3254241B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、移動中の物体を識別し
て追尾する移動物体識別追尾システムに関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a moving object identification and tracking system for identifying and tracking a moving object.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、カメラを用いたパターン識別には
パターンマッチング法を用い、移動物体の追尾には電磁
波、光、超音波のセンサー等からの信号が用いられて追
尾が行われていた。例えば、CCDカメラを固定して一
定場所の動作をビデオで記憶し、それを人が目で識別す
る方法など用いられ防犯等に利用されていた。
2. Description of the Related Art Conventionally, pattern matching using a camera has been performed by using a pattern matching method, and tracking of a moving object has been performed by using signals from an electromagnetic wave, light, ultrasonic sensor or the like. For example, a CCD camera is fixed and the operation of a certain place is stored in a video, and a method of identifying the operation by a human eye is used, and is used for crime prevention and the like.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記従
来の電磁波、光、超音波のセンサー等を用いた追尾装置
では物体を追尾するが、色々な種類の物体からある物体
を識別することができなかったり、途中で物体の状態が
変化した場合には追尾できず、また人による監視等が必
要で人権上の問題点があった。本発明はこのような事情
に鑑みてなされたもので、容易に移動物体の識別を行
い、該移動物体の状態が変化しても自由自在に且つ高精
度で追尾することができる移動物体識別追尾システムを
提供することを目的とする。
However, the tracking device using the conventional electromagnetic wave, light, ultrasonic wave sensor and the like tracks an object, but cannot identify an object from various types of objects. If the state of an object changes along the way, tracking cannot be performed, and there is a problem in human rights because surveillance by a person is required. SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of such circumstances, and enables a moving object to be easily identified and to be able to track freely and with high accuracy even if the state of the moving object changes. The purpose is to provide a system.

【0004】[0004]

【課題を解決するための手段】前記目的に沿う請求項1
記載の移動物体識別追尾システムは、予めニューラルネ
ットワークに識別しようとする形状の異なる物体の基準
画像データを学習させ、移動物体をテレビカメラで撮像
し、該テレビカメラにより取り込んだ画像データから、
前記ニューラルネットワークを通して追尾したい物体を
識別し、一方、コントローラにより画像データと基準画
像との偏差及びその変化分、更にテレビカメラの回転角
度データと基準回転角度データとの偏差及びその変化分
をファジィ制御ルールを用いて計算しモータ駆動回路を
介して移動物体追尾機構を駆動し、前記テレビカメラで
移動物体を追尾するように構成されている。
According to the present invention, there is provided a semiconductor device comprising:
The moving object identification and tracking system according to the present invention learns reference image data of an object having a different shape to be identified in advance by a neural network, captures an image of a moving object with a television camera, and, from the image data captured by the television camera,
The object to be tracked is identified through the neural network, and the controller controls the deviation between the image data and the reference image and its change, and further, the fuzzy control of the deviation between the TV camera rotation angle data and the reference rotation angle data and its change. It is configured to calculate using rules and drive a moving object tracking mechanism via a motor drive circuit so that the TV camera tracks the moving object.

【0005】[0005]

【作用】請求項1記載の移動物体識別追尾システムにお
いては、予めニューラルネットワークに識別しようとす
る形状の異なる物体の基準画像データを学習させ、移動
物体をテレビカメラで撮像し、該テレビカメラにより取
り込んだ画像データから、前記ニューラルネットワーク
を通して追尾したい物体を識別する。また、コントロー
ラにより画像データと基準画像との偏差及びその変化
分、更にテレビカメラの回転角度データと基準回転角度
データとの偏差及びその変化分を計算し、基準画像デー
タ及び基準回転角度基準データとの偏差が一定の範囲内
に収まるように、モータ駆動回路を介して移動物体追尾
機構が駆動し、移動物体を前記テレビカメラが追尾す
る。
In the moving object identification and tracking system according to the first aspect, the neural network learns in advance the reference image data of the object having a different shape to be identified, images the moving object with a television camera, and captures the moving object with the television camera. From the image data, an object to be tracked through the neural network is identified. Further, the controller calculates the deviation between the image data and the reference image and the change thereof, and further calculates the deviation between the rotation angle data of the TV camera and the reference rotation angle data and the change thereof, and calculates the reference image data and the reference rotation angle reference data. The moving object tracking mechanism is driven via a motor drive circuit so that the deviation of the moving object falls within a predetermined range, and the moving object is tracked by the television camera.

【0006】[0006]

【実施例】続いて、添付した図面を参照しつつ、本発明
を具体化した実施例につき説明し、本発明の理解に供す
る。ここに、図1は本発明の一実施例に係る移動物体識
別追尾システムのソフト面の概略ブロック図、図2は同
ハード面の概略ブロック図、図3は本発明の一実施例に
係る移動物体識別追尾システムに用いる移動物体追尾機
構の断面図、図4は画像データ処理の説明図、図5はフ
ァジィコントローラの入出力を示す説明図である。図2
に示すように本発明の一実施例に使用する移動物体識別
追尾システム10は、テレビカメラの一例であるCCD
カメラ(電荷結合素子カメラ)11と、該CCDカメラ
11を接続するマイクロコンピュータシステム12と、
該マイクロコンピュータシステム12に接続されたモー
タ駆動回路13と、該モータ駆動回路13に接続された
移動物体追尾機構14を有する。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments embodying the present invention will now be described with reference to the accompanying drawings to provide an understanding of the present invention. Here, FIG. 1 is a schematic block diagram of a software surface of the moving object identification and tracking system according to one embodiment of the present invention, FIG. 2 is a schematic block diagram of the hard surface, and FIG. FIG. 4 is a sectional view of a moving object tracking mechanism used in the object identification and tracking system, FIG. 4 is an explanatory view of image data processing, and FIG. 5 is an explanatory view showing input and output of a fuzzy controller. FIG.
As shown in FIG. 1, a moving object identification and tracking system 10 used in an embodiment of the present invention is a CCD which is an example of a television camera.
A camera (charge-coupled device camera) 11, a microcomputer system 12 for connecting the CCD camera 11,
It has a motor drive circuit 13 connected to the microcomputer system 12, and a moving object tracking mechanism 14 connected to the motor drive circuit 13.

【0007】前記マイクロコンピュータシステム12
は、CPUバス15に接続されたビデオI/Fボード1
6、パラレルI/Oボード17を備えると共に、コント
ローラの一例であるファジィコントローラ18(図1参
照)と、本発明者が特願平3−155812の「天然産
物またはその加工品の形状識別方法」において提案した
ニューラルネットワーク19(図1参照)を有する。前
記CCDカメラ11はビデオI/Fボード15に接続さ
れる。前記モータ駆動回路13は前記パラレルI/Oボ
ード17に接続されている。前記移動物体追尾機構14
は、前記モータ駆動回路13に接続されたモータの一例
である水平移動用直流モータ20及び垂直移動用直流モ
ータ21を設け、該水平移動用及び垂直移動用直流モー
タ20、21に連動する水平移動用エンコーダ22、垂
直移動用エンコーダ23を有し、該水平移動用及び垂直
移動用エンコーダ22、23は、前記パラレルI/Oボ
ード17に接続されている。なお、前記CCDカメラ1
1、マイクロコンピュータシステム12、モータ駆動回
路13は図示しない電源に接続されている。
[0007] The microcomputer system 12
Is the video I / F board 1 connected to the CPU bus 15
6. A fuzzy controller 18 (see FIG. 1) which is an example of a controller provided with a parallel I / O board 17, and the present inventor described in Japanese Patent Application No. 3-155812, "Method of identifying shape of natural product or processed product". Has a neural network 19 (see FIG. 1) proposed in FIG. The CCD camera 11 is connected to a video I / F board 15. The motor drive circuit 13 is connected to the parallel I / O board 17. The moving object tracking mechanism 14
Is provided with a DC motor 20 for horizontal movement and a DC motor 21 for vertical movement, which are examples of motors connected to the motor drive circuit 13, and a horizontal movement interlocked with the DC motors 20 and 21 for horizontal movement and vertical movement. And a vertical movement encoder 23. The horizontal movement and vertical movement encoders 22 and 23 are connected to the parallel I / O board 17. The CCD camera 1
1, the microcomputer system 12, and the motor drive circuit 13 are connected to a power supply (not shown).

【0008】ここで、移動物体追尾機構14について図
3を用いて詳しく説明すると、下部に架台24を設け、
該架台24に取付けた外球25と、該外球25の内側に
回動可能に取付けた内球26と、該内球26に固定した
CCDカメラ11を有する。前記架台24は、内側の両
側に水平移動用直流モータ20と、水平移動用エンコー
ダ22を固定する。前記水平移動用直流モータ20及び
水平移動用エンコーダ22の端部には水平移動用ギヤ2
7、28をそれぞれ固定し、水平移動用ギヤ27、28
の双方は水平方向用ギヤ29の両端部に噛み合い、該水
平方向用ギヤ29はその中心に前記架台24に回転自在
に固定された水平方向用軸30を固定する。前記外球2
5は、内部が空間となり、外面に図示しない内球用窓を
備え、下部に前記水平方向用軸30の端部を固定し、両
側の内側に垂直方向用軸31、32を固定し、該垂直方
向用軸31に垂直方向用ギヤ33を固定する。前記内球
26は、内側に外部を撮像可能にCCDカメラ11を固
定し、該CCDカメラ11の上部に垂直移動用エンコー
ダ23を固定し、下部に垂直移動用直流モータ21を固
定する。そして、前記垂直移動用エンコーダ23及び垂
直移動用直流モータ21の端部は垂直移動用ギヤ34、
35をそれぞれ回転自在に固定する。更に、前記垂直移
動用ギヤ34、35は前記垂直方向用ギヤ33の両端に
それぞれ噛み合う。なお、前記移動物体追尾機構14は
モータ駆動回路13(図2参照)に接続され、該モータ
駆動回路13は前記水平移動用直流モータ20及び垂直
移動用直流モータ21に接続されている。
Here, the moving object tracking mechanism 14 will be described in detail with reference to FIG.
It has an outer sphere 25 attached to the gantry 24, an inner sphere 26 rotatably mounted inside the outer sphere 25, and the CCD camera 11 fixed to the inner sphere 26. The gantry 24 fixes a horizontal movement DC motor 20 and a horizontal movement encoder 22 on both inner sides. At the ends of the DC motor 20 for horizontal movement and the encoder 22 for horizontal movement, a horizontal movement gear 2 is provided.
7 and 28 are fixed, and the horizontal movement gears 27 and 28 are fixed.
Are engaged with both ends of a horizontal gear 29, and the horizontal gear 29 fixes a horizontal shaft 30 rotatably fixed to the gantry 24 at the center thereof. Outer sphere 2
5 has a space inside, a window for an inner sphere (not shown) on the outer surface, the end of the horizontal shaft 30 is fixed at the lower part, and the vertical shafts 31 and 32 are fixed inside both sides. The vertical gear 33 is fixed to the vertical shaft 31. The inner sphere 26 has the CCD camera 11 fixed inside so that the outside can be imaged, the vertical movement encoder 23 fixed to the upper part of the CCD camera 11, and the vertical movement DC motor 21 fixed to the lower part. The ends of the vertical movement encoder 23 and the vertical movement DC motor 21 are connected to a vertical movement gear 34,
35 are rotatably fixed. Further, the vertical movement gears 34, 35 mesh with both ends of the vertical gear 33, respectively. The moving object tracking mechanism 14 is connected to a motor drive circuit 13 (see FIG. 2), and the motor drive circuit 13 is connected to the DC motor 20 for horizontal movement and the DC motor 21 for vertical movement.

【0009】以下、前記移動物体識別追尾システム10
を用いた移動物体の識別、追尾方法について説明する。
図1に示すように、前記移動物体識別追尾システム10
は、予めニューラルネットワーク19に識別しようとす
る形状の異なる物体の2値画像データ(12×15画
素)を取込み、逆誤差伝播法(バックプロパゲーション
法)により基準画像データの一例である基準画像データ
36(図4参照)を学習させておく。前記CCDカメラ
11により新しい画像データ37(図4参照)が得られ
たら、前記ニューラルネットワーク19によりその物体
がどのパターンに属するかを識別処理38する。そし
て、コントローラの一例であるファジィコントローラ1
8を用いて前記CCDカメラ11により捉えた画像デー
タ37の水平、垂直パターン或いはパターンそのもの
や、水平移動用及び垂直移動用エンコーダ22、23
(図2及び図3参照)からの回転角度データを基準回転
角度データの一例である基準回転角度39と比較し、そ
の偏差が最小か、または一定範囲内にあるようにモータ
駆動回路13に信号を送り、該モータ駆動回路13は、
PWM(pulse widthmodulatio
n)回路を介して、移動物体の画像データ37と基準画
像データ36からの偏差が最小か、またはある範囲内に
収まるように前記水平移動用直流モータ20を駆動し、
移動物体を追跡する。なお、移動物体が垂直方向に移動
する場合は垂直移動用直流モータ21を駆動する。
Hereinafter, the moving object identification and tracking system 10 will be described.
A method for identifying and tracking a moving object using the method will be described.
As shown in FIG. 1, the moving object identification and tracking system 10
Is obtained by prefetching binary image data (12 × 15 pixels) of an object having a different shape to be discriminated into the neural network 19 and using a back error propagation method (back propagation method) as a reference image data as an example of the reference image data. 36 (see FIG. 4). When new image data 37 (see FIG. 4) is obtained by the CCD camera 11, the neural network 19 identifies the pattern to which the object belongs. And a fuzzy controller 1 which is an example of a controller
8, the horizontal and vertical patterns of the image data 37 captured by the CCD camera 11, or the patterns themselves, and the horizontal and vertical encoders 22 and 23.
The rotation angle data from FIG. 2 and FIG. 3 is compared with a reference rotation angle 39 which is an example of the reference rotation angle data, and a signal is sent to the motor drive circuit 13 so that the deviation is minimum or within a certain range. And the motor drive circuit 13
PWM (pulse width modulatio)
n) driving the DC motor 20 for horizontal movement via a circuit so that the deviation between the image data 37 of the moving object and the reference image data 36 is minimized or within a certain range;
Track moving objects. When the moving object moves in the vertical direction, the DC motor 21 for vertical movement is driven.

【0010】前記移動物体追尾機構14の水平方向への
移動は図3に示すように、水平移動用直流モータ20が
駆動して、水平移動用ギヤ27を介して水平方向用ギヤ
29を回転させ、外球25を所定方向に回動させる。垂
直方向には、垂直移動用直流モータ21が駆動して、垂
直移動用ギヤ35の回転により垂直方向用ギヤ33を介
して内球26と共にCCDカメラ11を所定の垂直方向
に回転させ、基準画像データ36と移動物体の画像デー
タ37との偏差が一定の範囲に収まるようにする。更
に、該CCDカメラ11の動きは水平方向については水
平移動用エンコーダ22により、垂直方向については垂
直移動用エンコーダ23によりパルス信号として図1に
示すパラレルI/Oボード17を介してファジィコント
ローラ18に送られ、絶えずCCDカメラ11の位置関
係が把握される。従って、画像データ37のサンプリン
グ間隔毎にこの動作を繰り返し移動物体を追尾すること
ができる。
As shown in FIG. 3, the moving object tracking mechanism 14 is driven by a DC motor 20 for horizontal movement to rotate a gear 29 for horizontal direction via a gear 27 for horizontal movement. Then, the outer sphere 25 is rotated in a predetermined direction. In the vertical direction, the DC motor 21 for vertical movement is driven, and the rotation of the gear 35 for vertical movement causes the CCD camera 11 to rotate in the predetermined vertical direction together with the inner sphere 26 via the gear 33 for vertical direction, thereby obtaining the reference image. The deviation between the data 36 and the image data 37 of the moving object is made to fall within a certain range. Further, the movement of the CCD camera 11 is sent to the fuzzy controller 18 via the parallel I / O board 17 shown in FIG. 1 as a pulse signal by the horizontal movement encoder 22 in the horizontal direction and by the vertical movement encoder 23 in the vertical direction. The positional relationship of the CCD camera 11 is constantly grasped. Therefore, the moving object can be tracked by repeating this operation at each sampling interval of the image data 37.

【0011】ここで、ファジィコントローラ18の機能
について画像データの一例として長方形の物体の画像デ
ータ37が移動する場合の対応について図4及び図5を
用いて概略を説明する。図4に示すように長方形の画像
データ37が基準画像データ36に対して水平移動した
場合、移動前後の画像の偏差eとその変化分Δeを計算
する。これらを図5に示すファジィコントローラ18へ
の入力として加え、出力として水平移動用直流モータ2
0及び垂直移動用直流モータ21(垂直移動の場合)を
駆動させるためのパルスを得る。即ち、e、Δeを三角
型メンバーシップ関数を持つファジィ量と見做し複数個
(本実施例では6個)のファジィ制御ルールを用いてミ
ニマックス法により適合度と重心を求め出力ファジィ量
である水平方向及び垂直方向への移動量のパルスの値を
計算し、モータ駆動回路13のPWM回路に加える。そ
れにより移動する長方形の画像データ37の物体を精度
よく追尾できる。
Here, the function of the fuzzy controller 18 will be briefly described with reference to FIGS. 4 and 5, as to an example of image data, corresponding to a case where image data 37 of a rectangular object moves. When the rectangular image data 37 moves horizontally with respect to the reference image data 36 as shown in FIG. 4, a deviation e of the image before and after the movement and a change Δe thereof are calculated. These are added as inputs to the fuzzy controller 18 shown in FIG.
0 and a pulse for driving the vertical movement DC motor 21 (in the case of vertical movement) are obtained. That is, e and Δe are regarded as fuzzy quantities having a triangular membership function, and using a plurality (six in this embodiment) of fuzzy control rules, the fitness and the center of gravity are obtained by the minimax method, and the output fuzzy quantity is obtained. The value of the pulse of the movement amount in a certain horizontal direction and vertical direction is calculated and added to the PWM circuit of the motor drive circuit 13. Thus, the moving object of the rectangular image data 37 can be accurately tracked.

【0012】前記ファジィコントローラ18の機能を更
に詳しく説明する。入力画像が(12×15)画素の任
意の点を(i,j)とする。前記長方形の物体の基準画
像データ36をf(i,j)、Tサンプリング時間後の
移動画像の画像データ37をf(i+Δi,j)とす
る。斜線部の画像すなわち、偏差e(i,j)及びその
時間変化分Δe(i,j)を以下の(1)及び(2)式
を用いて計算する。 e(i,j)=f(i+Δi,j)−f(i,j) ・・・(1) Δe(i,j)=(e(i+Δi,j)−e(i,j))/T ・・・(2) 該e及びΔeの二つの入力及び回転角度入力を用いてフ
ァジィコントローラ18により水平移動用直流モータ2
0を動かすためのパルス幅、(垂直移動をも行う場合は
垂直移動用直流モータ21を動かすためのパルス幅をも
含む)を出力し、モータ駆動回路13のPWM回路に加
えることにより目標移動物体を自由自在に追尾すること
ができる。
The function of the fuzzy controller 18 will be described in more detail. An arbitrary point of the input image having (12 × 15) pixels is defined as (i, j). The reference image data 36 of the rectangular object is f (i, j), and the image data 37 of the moving image after the T sampling time is f (i + Δi, j). The image of the hatched portion, that is, the deviation e (i, j) and its time change Δe (i, j) are calculated using the following equations (1) and (2). e (i, j) = f (i + Δi, j) −f (i, j) (1) Δe (i, j) = (e (i + Δi, j) −e (i, j)) / T .. (2) DC motor 2 for horizontal movement by fuzzy controller 18 using the two inputs of e and Δe and the rotation angle input
0, and outputs a pulse width for moving the vertical movement DC motor 21 (including a pulse width for moving the vertical movement DC motor 21 when vertical movement is also performed) and applies the pulse width to the PWM circuit of the motor drive circuit 13 to output the target moving object. Can be tracked freely.

【0013】前記ファジィコントローラ18はeとΔe
及び回転角度が所定の仕様、例えば、1例としてそれが
ある範囲内の値を取るような仕様で設計する。更に、フ
ァジィ制御則として6個の制御則を用いる。いま水平移
動した場合についてファジィコントローラ18を用いた
追尾について説明したが一般の動きをする移動物体の追
尾法によってもその原理は同じである。以上のように本
発明の一実施例に係る移動物体識別追尾システム10
は、従来、人の目で識別していた物体の識別をニューラ
ルネットワーク19で行うことができ、更にファジィコ
ントローラ18による移動物体追尾機構14を備えてい
るので空間の移動物体を自由自在に精度よく追尾するこ
とが可能であり、従来にない新しい識別追尾装置として
その利用分野は広く、その波及効果は大なるものがあ
る。
The fuzzy controller 18 has e and Δe
In addition, the design is made so that the rotation angle has a predetermined specification, for example, a specification that takes a value within a certain range as an example. Further, six control rules are used as fuzzy control rules. The tracking using the fuzzy controller 18 has been described for the case of horizontal movement, but the principle is the same for a general moving object tracking method. As described above, the moving object identification and tracking system 10 according to one embodiment of the present invention
In the prior art, a neural network 19 can be used to identify an object that has been conventionally identified by the human eye, and furthermore, a moving object tracking mechanism 14 by a fuzzy controller 18 is provided. The device can be tracked, and its field of application is wide as a new identification tracking device that has never been seen before, and its ripple effect is large.

【0014】[0014]

【発明の効果】請求項1記載の移動物体識別追尾システ
ムにおいては、予めニューラルネットワークに識別しよ
うとする形状の異なる物体の基準画像データを学習さ
せ、移動物体をテレビカメラで撮像し、テレビカメラに
より取り込んだ画像データから、ニューラルネットワー
クを通して追尾したい物体を識別し、一方、コントロー
ラにより画像データと基準画像との偏差及びその変化
分、更にテレビカメラの回転角度データと基準回転角度
データとの偏差及びその変化分を計算しモータ駆動回路
を介して移動物体追尾機構を駆動し、テレビカメラで移
動物体を追尾するので、容易に移動物体の識別を行い、
該移動物体の状態が変化しても自由自在に且つ高精度で
追尾することが可能である。
In the moving object identification and tracking system according to the first aspect, the neural network learns in advance the reference image data of the object having a different shape to be identified, captures the moving object with a television camera, and uses the television camera to capture the moving object. From the captured image data, the object to be tracked is identified through the neural network.On the other hand, the deviation between the image data and the reference image and the change thereof, the deviation between the rotation angle data of the TV camera and the reference rotation angle data, and the like are determined by the controller. Calculate the change, drive the moving object tracking mechanism via the motor drive circuit, and track the moving object with the TV camera, so it can easily identify the moving object,
Even if the state of the moving object changes, tracking can be performed freely and with high accuracy.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の一実施例に係る移動物体識別追尾シス
テムの概略ブロック図である。
FIG. 1 is a schematic block diagram of a moving object identification and tracking system according to an embodiment of the present invention.

【図2】同ハード面の概略ブロック図である。FIG. 2 is a schematic block diagram of the hard surface.

【図3】本発明の一実施例に係る移動物体識別追尾シス
テムに用いる移動物体追尾機構の断面図である。
FIG. 3 is a sectional view of a moving object tracking mechanism used in the moving object identification and tracking system according to one embodiment of the present invention.

【図4】画像データ処理の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of image data processing.

【図5】ファジィコントローラの入出力を示す説明図で
ある。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing input and output of a fuzzy controller.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10:移動物体識別追尾システム、11:CCDカメ
ラ、12:マイクロコンピュータシステム、13:モー
タ駆動回路、14:移動物体追尾機構、15:CPUバ
ス、16:ビデオI/Fボード、17:パラレルI/O
ボード、18:ファジィコントローラ、19:ニューラ
ルネットワーク、20:水平移動用直流モータ、21:
垂直移動用直流モータ、22:水平移動用エンコーダ、
23:垂直移動用エンコーダ、24:架台、25:外
球、26:内球、27:水平移動用ギヤ、28:水平移
動用ギヤ、29:水平方向用ギヤ、30:水平方向用
軸、31:垂直方向用軸、32:垂直方向用軸、33:
垂直方向用ギヤ、34:垂直移動用ギヤ、35:垂直移
動用ギヤ、36:基準画像データ、37:画像データ、
38:識別処理、39:基準回転角度
10: Moving object identification and tracking system, 11: CCD camera, 12: Microcomputer system, 13: Motor drive circuit, 14: Moving object tracking mechanism, 15: CPU bus, 16: Video I / F board, 17: Parallel I / O
Board, 18: Fuzzy controller, 19: Neural network, 20: DC motor for horizontal movement, 21:
DC motor for vertical movement, 22: encoder for horizontal movement,
23: Encoder for vertical movement, 24: Stand, 25: Outer sphere, 26: Inner sphere, 27: Gear for horizontal movement, 28: Gear for horizontal movement, 29: Gear for horizontal direction, 30: Shaft for horizontal direction, 31 : Vertical axis, 32: Vertical axis, 33:
Gear for vertical direction, 34: gear for vertical movement, 35: gear for vertical movement, 36: reference image data, 37: image data,
38: identification processing, 39: reference rotation angle

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 予めニューラルネットワークに識別しよ
うとする形状の異なる物体の基準画像データを学習さ
せ、移動物体をテレビカメラで撮像し、該テレビカメラ
により取り込んだ画像データから、前記ニューラルネッ
トワークを通して追尾したい物体を識別し、一方、コン
トローラにより画像データと基準画像との偏差及びその
変化分、更にテレビカメラの回転角度データと基準回転
角度データとの偏差及びその変化分をファジィ制御ルー
ルを用いて計算しモータ駆動回路を介して移動物体追尾
機構を駆動し、前記テレビカメラで移動物体を追尾する
ことを特徴とする移動物体識別追尾システム。
1. A neural network learns in advance reference image data of an object having a different shape to be identified, captures a moving object with a television camera, and wants to track the image data captured by the television camera through the neural network. The object is identified, and the controller calculates the deviation between the image data and the reference image and its change, and further calculates the deviation between the TV camera rotation angle data and the reference rotation angle data and its change using fuzzy control rules. A moving object identification and tracking system, wherein a moving object tracking mechanism is driven via a motor drive circuit, and the moving object is tracked by the television camera.
JP07514192A 1992-02-25 1992-02-25 Moving object identification and tracking system Expired - Fee Related JP3254241B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP07514192A JP3254241B2 (en) 1992-02-25 1992-02-25 Moving object identification and tracking system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP07514192A JP3254241B2 (en) 1992-02-25 1992-02-25 Moving object identification and tracking system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH05233062A JPH05233062A (en) 1993-09-10
JP3254241B2 true JP3254241B2 (en) 2002-02-04

Family

ID=13567625

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP07514192A Expired - Fee Related JP3254241B2 (en) 1992-02-25 1992-02-25 Moving object identification and tracking system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP3254241B2 (en)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3394287B2 (en) * 1993-06-18 2003-04-07 政典 杉坂 Independent traveling vehicle
JP2003022309A (en) * 2001-07-06 2003-01-24 Hitachi Ltd Device for managing facility on basis of flow line
JP5108563B2 (en) * 2008-03-03 2012-12-26 日本放送協会 Neural network device, robot camera control device using the same, and neural network program

Also Published As

Publication number Publication date
JPH05233062A (en) 1993-09-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO1995034171A1 (en) Video technique for indicating moving objects from a movable platform
JP3254241B2 (en) Moving object identification and tracking system
Kobayashi et al. Moving object detection by an autonomous guard robot
Tsai et al. Implementation of a real-time moving object tracking system using visual servoing
CN215928959U (en) Video camera
Piaggio et al. An optical-flow person following behaviour
Pang et al. Generation of high speed CMOS multiplier-accumulators
CN106878600A (en) A kind of rotary monitor control mechanism and robot
Chen et al. An FPGA implementation of a robot control system with an integrated 3D vision system
Liu et al. Sensor network based workcell for industrial robots
JP2009255192A (en) Manipulation device and its control method
Yamada et al. High speed target tracking using massively parallel processing vision
Abdellatif Color-based object tracking and following for mobile service robots
JP3086550B2 (en) Method and apparatus for identifying motion of moving body
JPH03195186A (en) Image pickup device
Abdellatif et al. Development of a Target Following Mobile Robot Using Fuzzy Logic Control
Adetoyi et al. Secure Dual-mode Robotic Intrusion Detection System for Remote Surveillance
Kasuga et al. Micro Mouse 2 (SIT 20)
Yamaguchi et al. A visual sensing system integrated with angular velocity measurement and gaze control
JPS6113776A (en) Focus detecting method
Posada-Gómez et al. Advances in the Development of a Low-Cost Surface Scanner for Gait Analysis Applications
Kubacki et al. Using range imaging sensors with color imaging sensors in cognitive robot companions: A new and simple calibration technique based on particle swarm optimization
Posada-Gomez et al. Advances in low density 3D surface reconstruction for gait analysis
Ho et al. Real-time tracking and stereo vision-based control of a goldfish-catching system
Hada et al. Tracking of a moving object with occlusion by using an active vision system

Legal Events

Date Code Title Description
R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081122

Year of fee payment: 7

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091122

Year of fee payment: 8

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101122

Year of fee payment: 9

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101122

Year of fee payment: 9

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111122

Year of fee payment: 10

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees