JP3377743B2 - 移動体識別装置 - Google Patents
移動体識別装置Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えばテレビジョ
ンカメラ（以下、ＴＶカメラと称する）の撮像により得
られた画像データを処理して移動体の種別を識別する移
動体識別装置に関する。
ンカメラ（以下、ＴＶカメラと称する）の撮像により得
られた画像データを処理して移動体の種別を識別する移
動体識別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】図１７は従来の移動体識別装置の構成図
である。この識別装置の概略は、ＴＶカメラ１により識
別対象とする移動体２を撮像し、サンプリング時間Δｔ
の間隔だけ離れた２つのタイミング時刻ｔとｔ＋Δｔと
でそれぞれ得られた２枚の画像データＩ(t) とＩ(t＋Δ
t)との差分画像データ ｜Ｉ(t＋Δt)−Ｉ(t) ｜ …(1) を求める。
である。この識別装置の概略は、ＴＶカメラ１により識
別対象とする移動体２を撮像し、サンプリング時間Δｔ
の間隔だけ離れた２つのタイミング時刻ｔとｔ＋Δｔと
でそれぞれ得られた２枚の画像データＩ(t) とＩ(t＋Δ
t)との差分画像データ ｜Ｉ(t＋Δt)−Ｉ(t) ｜ …(1) を求める。
【０００３】そして、この差分画像データの値の大きな
部分が移動体２の画像部分であり、差分画像データの値
の小さな部分は静止しているし背景の領域であるとして
移動体２の画像部分のみを抽出する。
部分が移動体２の画像部分であり、差分画像データの値
の小さな部分は静止しているし背景の領域であるとして
移動体２の画像部分のみを抽出する。
【０００４】次に、移動体２の画像部分の面積を計算
し、その面積がある値以上のものだけを移動体２の領域
であるとし、この領域から識別対象である移動体２が例
えば図１７に示すように車体と、その他の移動体である
例えば人間や小動物（犬、猫等）とを識別可能としてい
る。
し、その面積がある値以上のものだけを移動体２の領域
であるとし、この領域から識別対象である移動体２が例
えば図１７に示すように車体と、その他の移動体である
例えば人間や小動物（犬、猫等）とを識別可能としてい
る。
【０００５】具体的に説明すると、ＴＶカメラ１は、走
行する移動体２を撮像し、その画像信号を出力する。こ
の画像信号は、Ａ／Ｄ変換器３によりディジタルの画像
データに変換され、量子化された時刻ｔの画像データＩ
(t,i,j) として移動体検知器４に送られる。ここに、
ｉ、ｊは１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｎであり、Ｍ×Ｎは画像
サイズである。なお、図１８(a) は時刻ｔの画像データ
Ｉ(t,i,j) の一例を示す模式図である。
行する移動体２を撮像し、その画像信号を出力する。こ
の画像信号は、Ａ／Ｄ変換器３によりディジタルの画像
データに変換され、量子化された時刻ｔの画像データＩ
(t,i,j) として移動体検知器４に送られる。ここに、
ｉ、ｊは１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｎであり、Ｍ×Ｎは画像
サイズである。なお、図１８(a) は時刻ｔの画像データ
Ｉ(t,i,j) の一例を示す模式図である。
【０００６】そして、サンプリング時間Δｔ秒後には、
ＴＶカメラ１から出力された画像信号は、Ａ／Ｄ変換器
３によりディジタルの画像データに変換され、量子化さ
れた画像データＩ(t＋Δt ,i,j) として移動体検知器４
に送られる。なお、図１８(b) は時刻ｔ＋Δt の画像デ
ータＩ(t＋Δt ,i,j) の一例を示す模式図である。
ＴＶカメラ１から出力された画像信号は、Ａ／Ｄ変換器
３によりディジタルの画像データに変換され、量子化さ
れた画像データＩ(t＋Δt ,i,j) として移動体検知器４
に送られる。なお、図１８(b) は時刻ｔ＋Δt の画像デ
ータＩ(t＋Δt ,i,j) の一例を示す模式図である。
【０００７】この移動体検知器４は、２つの画像データ
Ｉ(t,i,j) とＩ(t＋Δt ,i,j) とを入力し、次式(2) に
示すような演算を実行して差分画像データＪ(t＋Δt ,
i,j)を得る。
Ｉ(t,i,j) とＩ(t＋Δt ,i,j) とを入力し、次式(2) に
示すような演算を実行して差分画像データＪ(t＋Δt ,
i,j)を得る。
【０００８】
Ｊ(t＋Δt ,i,j) ＝｜Ｉ(t＋Δt ,i,j) −Ｉ(t,i,j) ｜ …(2)
（１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｎ）
次に移動体検知器４は、この差分画像データＪ(t＋Δt
,i,j) と予め設定された閾値とを比較し、差分画像デ
ータＪ(t＋Δt ,i,j) における閾値よりも大きい画素す
なわち明るさが大きく変化する画素を値「１」に、又小
さい画素すなわち明るさがあまり変化しない画素を値
「０」に変換し、移動体形状検出器５に２値画像データ
Ｋ(t＋Δt ,i,j) として送出する。
,i,j) と予め設定された閾値とを比較し、差分画像デ
ータＪ(t＋Δt ,i,j) における閾値よりも大きい画素す
なわち明るさが大きく変化する画素を値「１」に、又小
さい画素すなわち明るさがあまり変化しない画素を値
「０」に変換し、移動体形状検出器５に２値画像データ
Ｋ(t＋Δt ,i,j) として送出する。
【０００９】図１９はかかる２値画像データＫ(t＋Δt
,i,j) の模式図を示し、移動体２の領域の画素値が
「１」として現わされ、その周囲の領域の画素値が
「０」として現わされている。
,i,j) の模式図を示し、移動体２の領域の画素値が
「１」として現わされ、その周囲の領域の画素値が
「０」として現わされている。
【００１０】次に移動体形状検出器５は、２値画像デー
タＫ(t＋Δt ,i,j) の値「１」を１つの塊である移動体
領域６として抽出し、この移動体領域６の面積を画素単
位で演算する。この移動体領域６の面積値は、移動体２
の大きさを表している。
タＫ(t＋Δt ,i,j) の値「１」を１つの塊である移動体
領域６として抽出し、この移動体領域６の面積を画素単
位で演算する。この移動体領域６の面積値は、移動体２
の大きさを表している。
【００１１】次に移動体識別器７は、移動体形状検出器
５により求められた移動体領域６の面積値を受けて予め
設定された閾値と比較し、移動体領域６の面積値が閾値
以上であれば、その移動体領域６は例えば車体や人間で
あり、閾値未満であれば、本来検知すべきでない小物体
例えば犬等の小動物であると認識する。
５により求められた移動体領域６の面積値を受けて予め
設定された閾値と比較し、移動体領域６の面積値が閾値
以上であれば、その移動体領域６は例えば車体や人間で
あり、閾値未満であれば、本来検知すべきでない小物体
例えば犬等の小動物であると認識する。
【００１２】このように検知された移動体２を含む画像
領域の大きさにより検知すべき移動体（車体や人間）と
検知すべきでない物体（例えば犬や猫等の小動物）とを
識別できる。
領域の大きさにより検知すべき移動体（車体や人間）と
検知すべきでない物体（例えば犬や猫等の小動物）とを
識別できる。
【００１３】ここで、上記移動体形状検出器５は、図２
０に示すように移動体領域６に対して外接する四角形の
縦と横の各長さｈ、ｗの縦横比ｒ ｒ＝ｗ／ｈ …(3) を演算する。
０に示すように移動体領域６に対して外接する四角形の
縦と横の各長さｈ、ｗの縦横比ｒ ｒ＝ｗ／ｈ …(3) を演算する。
【００１４】そして、上記移動体識別器７は、縦横比ｒ
の値と予め設定された閾値（例えば１）とを比較し、縦
横比ｒが閾値以上であれば、移動体２の形状は横長であ
るとして車体と判定し、閾値未満であれば縦長であると
して人間と判定し、車体と人間とを識別できるものとな
っている。
の値と予め設定された閾値（例えば１）とを比較し、縦
横比ｒが閾値以上であれば、移動体２の形状は横長であ
るとして車体と判定し、閾値未満であれば縦長であると
して人間と判定し、車体と人間とを識別できるものとな
っている。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、車体を
正面から観測した場合や人間が両手、両足を大きく広げ
て歩行する場合、そのときの各画像データは、それぞれ
図２１(a)(b)に示すような画像となり、これらの縦横比
ｒの値はいずれも１に近い値となり、単に１より大きい
か小さいかで車体か人間かを識別すると、識別ミスの可
能性が高くなってしまう。
正面から観測した場合や人間が両手、両足を大きく広げ
て歩行する場合、そのときの各画像データは、それぞれ
図２１(a)(b)に示すような画像となり、これらの縦横比
ｒの値はいずれも１に近い値となり、単に１より大きい
か小さいかで車体か人間かを識別すると、識別ミスの可
能性が高くなってしまう。
【００１６】又、閾値として、縦横比ｒがｒ≧ｒth1 ≧
１とのとき車体、ｒ＜ｒth2 ＜１のとき人間、ｒth2 ≦
ｒ＜ｒth1 のときそれら以外、として識別しているが、
これでは単にそれら以外に属する場合を増加させるだけ
であり、縦横比ｒが１付近の場合、正確に車体と人間と
を識別することは困難である。そこで本発明は、正確に
車体と人間とを識別できる移動体識別装置を提供するこ
とを目的とする。
１とのとき車体、ｒ＜ｒth2 ＜１のとき人間、ｒth2 ≦
ｒ＜ｒth1 のときそれら以外、として識別しているが、
これでは単にそれら以外に属する場合を増加させるだけ
であり、縦横比ｒが１付近の場合、正確に車体と人間と
を識別することは困難である。そこで本発明は、正確に
車体と人間とを識別できる移動体識別装置を提供するこ
とを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】請求項１によれば、撮像
装置により移動体を撮像したときに得られる画像データ
から所定サンプリング時間差の各画像データの差分画像
データを求め、この差分画像データにおける移動体の含
まれる移動体領域の形状に基づいて移動体の種別を識別
する移動体識別装置において、移動体領域内の画像デー
タから移動体全体の移動方向の分布を求め、この移動方
向の分布の程度を表す均一度を求める均一度処理手段を
備え、この均一度及び移動体領域の形状に基づいて移動
体の種別を識別する移動体識別装置である。
装置により移動体を撮像したときに得られる画像データ
から所定サンプリング時間差の各画像データの差分画像
データを求め、この差分画像データにおける移動体の含
まれる移動体領域の形状に基づいて移動体の種別を識別
する移動体識別装置において、移動体領域内の画像デー
タから移動体全体の移動方向の分布を求め、この移動方
向の分布の程度を表す均一度を求める均一度処理手段を
備え、この均一度及び移動体領域の形状に基づいて移動
体の種別を識別する移動体識別装置である。
【００１８】請求項２によれば、請求項１記載の移動体
識別装置において、均一度処理手段は、移動体領域を複
数の小領域に分割してこれら小領域の各移動ベクトルを
検出し、かつこれら移動ベクトルの方向分布に対する均
一性の程度を表す均一度を求める移動方向分布検出手段
としての機能を有する。
識別装置において、均一度処理手段は、移動体領域を複
数の小領域に分割してこれら小領域の各移動ベクトルを
検出し、かつこれら移動ベクトルの方向分布に対する均
一性の程度を表す均一度を求める移動方向分布検出手段
としての機能を有する。
【００１９】請求項３によれば、請求項１記載の移動体
識別装置において、均一度処理手段は、移動体領域の各
画素ごとにエッジ方向を検出し、かつこれらエッジ方向
の方向分布に対する均一性の程度を表す均一度を求める
エッジ方向分布検出手段としての機能を有する。
識別装置において、均一度処理手段は、移動体領域の各
画素ごとにエッジ方向を検出し、かつこれらエッジ方向
の方向分布に対する均一性の程度を表す均一度を求める
エッジ方向分布検出手段としての機能を有する。
【００２０】請求項４によれば、請求項１記載の移動体
識別装置において、均一度処理手段は、移動体領域を複
数の小領域に分割してこれら小領域の各移動ベクトルを
検出し、かつこれら移動ベクトルの方向分布に対する均
一性の程度を表す均一度を求める移動方向分布検出手段
と、移動体領域の各画素ごとにエッジ方向を検出し、か
つこれらエッジ方向の方向分布に対する均一性の程度を
表す均一度を求めるエッジ方向分布検出手段とを備え
た。
識別装置において、均一度処理手段は、移動体領域を複
数の小領域に分割してこれら小領域の各移動ベクトルを
検出し、かつこれら移動ベクトルの方向分布に対する均
一性の程度を表す均一度を求める移動方向分布検出手段
と、移動体領域の各画素ごとにエッジ方向を検出し、か
つこれらエッジ方向の方向分布に対する均一性の程度を
表す均一度を求めるエッジ方向分布検出手段とを備え
た。
【００２１】
【発明の実施の形態】(1) 以下、本発明の第１の実施の
形態について図面を参照して説明する。なお、図１７と
同一部分には同一符号を付してある。図１は移動体識別
装置の構成図である。
形態について図面を参照して説明する。なお、図１７と
同一部分には同一符号を付してある。図１は移動体識別
装置の構成図である。
【００２２】ＴＶカメラ１の出力端子には、Ａ／Ｄ変換
器３を介して移動体検知器４が接続されている。この移
動体検知器４は、サンプリング時間Δｔの間隔だけ離れ
た２つのタイミング時刻ｔとｔ＋Δｔとでそれぞれ得ら
れた２枚の画像データＩ(t) とＩ(t＋Δt)との差分画像
データを求め、この差分画像データ中から移動体２を含
む移動体領域６を抽出して移動体形状検出器５及び移動
方向分布検出器１０に送出する機能を有している。
器３を介して移動体検知器４が接続されている。この移
動体検知器４は、サンプリング時間Δｔの間隔だけ離れ
た２つのタイミング時刻ｔとｔ＋Δｔとでそれぞれ得ら
れた２枚の画像データＩ(t) とＩ(t＋Δt)との差分画像
データを求め、この差分画像データ中から移動体２を含
む移動体領域６を抽出して移動体形状検出器５及び移動
方向分布検出器１０に送出する機能を有している。
【００２３】このうち移動体形状検出器５は、移動体検
知器４により抽出された移動体領域６を入力し、この移
動体領域６の面積とこの移動体領域６に外接する長方形
の縦横比ｒの値を求める機能を有している。
知器４により抽出された移動体領域６を入力し、この移
動体領域６の面積とこの移動体領域６に外接する長方形
の縦横比ｒの値を求める機能を有している。
【００２４】一方、移動方向分布検出器１０は、移動体
領域６を複数の小領域に分割してこれら小領域の各移動
ベクトルを検出し、かつこれら移動ベクトルの方向分布
に対する均一性の程度を表す均一度ｆを求める機能を有
している。
領域６を複数の小領域に分割してこれら小領域の各移動
ベクトルを検出し、かつこれら移動ベクトルの方向分布
に対する均一性の程度を表す均一度ｆを求める機能を有
している。
【００２５】移動体識別器１１は、移動体形状検出器５
により得られた移動体領域６の面積とこの移動体領域６
に外接する長方形の縦横比ｒの値を入力すると共に、移
動方向分布検出器１０により求められた均一度を入力
し、これら移動体領域６の面積、縦横比ｒ及び均一度ｆ
に基づいて車体、人間、これら以外とを識別する機能を
有している。
により得られた移動体領域６の面積とこの移動体領域６
に外接する長方形の縦横比ｒの値を入力すると共に、移
動方向分布検出器１０により求められた均一度を入力
し、これら移動体領域６の面積、縦横比ｒ及び均一度ｆ
に基づいて車体、人間、これら以外とを識別する機能を
有している。
【００２６】次に上記の如く構成された装置の作用につ
いて説明する。ＴＶカメラ１は、走行する移動体２を撮
像し、その画像信号を出力する。この画像信号は、Ａ／
Ｄ変換器３によりディジタルの画像データに変換され、
上記図１８(a) に示すような量子化された時刻ｔの画像
データＩ(t,i,j) として移動体検知器４に送られる。
いて説明する。ＴＶカメラ１は、走行する移動体２を撮
像し、その画像信号を出力する。この画像信号は、Ａ／
Ｄ変換器３によりディジタルの画像データに変換され、
上記図１８(a) に示すような量子化された時刻ｔの画像
データＩ(t,i,j) として移動体検知器４に送られる。
【００２７】続いてサンプリング時間Δｔ秒後、ＴＶカ
メラ１から出力された画像信号は、Ａ／Ｄ変換器３によ
りディジタルの画像データに変換され、上記図１８(b)
に示すような量子化された画像データＩ(t＋Δt ,i,j)
として移動体検知器４に送られる。
メラ１から出力された画像信号は、Ａ／Ｄ変換器３によ
りディジタルの画像データに変換され、上記図１８(b)
に示すような量子化された画像データＩ(t＋Δt ,i,j)
として移動体検知器４に送られる。
【００２８】この移動体検知器４は、２つの画像データ
Ｉ(t,i,j) とＩ(t＋Δt ,i,j) とを入力し、上記式(2)
に示す演算を実行して差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j)
を得る。
Ｉ(t,i,j) とＩ(t＋Δt ,i,j) とを入力し、上記式(2)
に示す演算を実行して差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j)
を得る。
【００２９】次に移動体検知器４は、この差分画像デー
タＪ(t＋Δt ,i,j) と予め設定された閾値とを比較し、
差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j) における閾値よりも大
きい画素すなわち明るさが大きく変化する画素を値
「１」に、又小さい画素すなわち明るさがあまり変化し
ない画素を値「０」に変換し、移動体形状検出器５及び
移動方向分布検出器１０に上記図１９に示すような２値
画像データＫ(t＋Δt ,i,j) として送出する。
タＪ(t＋Δt ,i,j) と予め設定された閾値とを比較し、
差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j) における閾値よりも大
きい画素すなわち明るさが大きく変化する画素を値
「１」に、又小さい画素すなわち明るさがあまり変化し
ない画素を値「０」に変換し、移動体形状検出器５及び
移動方向分布検出器１０に上記図１９に示すような２値
画像データＫ(t＋Δt ,i,j) として送出する。
【００３０】このうち移動体形状検出器５は、２値画像
データＫ(t＋Δt ,i,j) の値「１」を１つの塊である移
動体領域６として抽出し、この移動体領域６の面積ｓを
画素単位で演算する。
データＫ(t＋Δt ,i,j) の値「１」を１つの塊である移
動体領域６として抽出し、この移動体領域６の面積ｓを
画素単位で演算する。
【００３１】又、移動体形状検出器５は、上記図２０に
示すように移動体領域６に対して外接する四角形の縦と
横の各長さｈ、ｗの縦横比ｒ ｒ＝ｗ／ｈ …(4) を演算する。
示すように移動体領域６に対して外接する四角形の縦と
横の各長さｈ、ｗの縦横比ｒ ｒ＝ｗ／ｈ …(4) を演算する。
【００３２】一方、移動方向分布検出器１０は、図２に
示すように移動体領域６を複数の小領域に分割してこれ
ら小領域の各移動ベクトルを検出し、かつこれら移動ベ
クトルの方向分布に対する均一性の程度を表す均一度を
求める。
示すように移動体領域６を複数の小領域に分割してこれ
ら小領域の各移動ベクトルを検出し、かつこれら移動ベ
クトルの方向分布に対する均一性の程度を表す均一度を
求める。
【００３３】この移動方向分布検出器１０の動作ついて
具体的に説明すると、図２に示すように移動体領域６を
複数の正方形状の小領域Ｒk に分割する。ここに、ｋ＝
１，２，３，…，Ｋである。
具体的に説明すると、図２に示すように移動体領域６を
複数の正方形状の小領域Ｒk に分割する。ここに、ｋ＝
１，２，３，…，Ｋである。
【００３４】これら小領域Ｒk の１つの大きさは、一片
の長さが例えば５乃至２０画素程度となっている。そし
て、移動体領域６の境界付近の小領域Ｒk は、その形状
が正方形状でないものは除外するか、又は小領域Ｒk の
形状が正方形状になるように移動体領域６を拡大処理す
る。
の長さが例えば５乃至２０画素程度となっている。そし
て、移動体領域６の境界付近の小領域Ｒk は、その形状
が正方形状でないものは除外するか、又は小領域Ｒk の
形状が正方形状になるように移動体領域６を拡大処理す
る。
【００３５】すなわち、このような移動体領域６の拡大
処理は、正方形の領域中にその一部が少しでも含まれる
ものは全て選択し、それを新たな移動体領域とする。図
２に示す点線により新たな移動体領域が示されている。
処理は、正方形の領域中にその一部が少しでも含まれる
ものは全て選択し、それを新たな移動体領域とする。図
２に示す点線により新たな移動体領域が示されている。
【００３６】次に、個々の小領域Ｒk に対してそれに含
まれる画像データに対する移動ベクトル（ｕk ，ｖk ）
を求める。この移動ベクトル（ｕk ，ｖk ）の導出は、
次の方程式を解くことにより得られる。
まれる画像データに対する移動ベクトル（ｕk ，ｖk ）
を求める。この移動ベクトル（ｕk ，ｖk ）の導出は、
次の方程式を解くことにより得られる。
【００３７】
【数１】
ここに、Ｉx(i,j)、Ｉy(i,j)、Ｉt(i,j)は、それぞれ画
像Ｉ(t,i,j) のｉ方向の空間微分画像、ｊ方向の空間微
分画像、及び画像Ｉ(t,i,j) の時間微分画像である。
像Ｉ(t,i,j) のｉ方向の空間微分画像、ｊ方向の空間微
分画像、及び画像Ｉ(t,i,j) の時間微分画像である。
【００３８】又、記号Σは、小領域Ｒk の中に含まれる
全ての画素についての和を取ることを意味する。これら
の微分画像は、具体的には以下に示すような計算式(6)
乃至(8) により求められる。
全ての画素についての和を取ることを意味する。これら
の微分画像は、具体的には以下に示すような計算式(6)
乃至(8) により求められる。
【００３９】
Ｉx(i,j)＝Ｉ(i+1,j) −Ｉ(i,j) …(6)
Ｉy(i,j)＝Ｉ(i,j+1) −Ｉ(i,j) …(7)
Ｉt(i,j)＝Ｉ( t+Δt,i,j,) −Ｉ(t,i,j) …(8)
しかるに移動ベクトル（ｕk ，ｖk ）は、小領域Ｒk 中
に含まれる移動体２の一部分が時刻ｔから時刻ｔ＋Δｔ
の間に空間的にｉ方向、ｊ方向に進む距離（画素／Δ
ｔ）を示している。
に含まれる移動体２の一部分が時刻ｔから時刻ｔ＋Δｔ
の間に空間的にｉ方向、ｊ方向に進む距離（画素／Δ
ｔ）を示している。
【００４０】この結果、図３に示すように全ての小領域
Ｒk に対して移動ベクトルの集合（ｕk ，ｖk ）（ｋ＝
１，２，３，…，Ｋ）が得られる。次に、この移動ベク
トル（ｕk ，ｖk ）の方向θk を次式(9) 乃至(14)によ
り計算する。 (a) ｕk ＞０、ｖk ≧０のとき、 θk ＝ｔａｎ-1( ｖk ／ｕk ） …(9) (b) ｕk ＜０、ｖk ≧０のとき、 θk ＝（π／２）＋ｔａｎ-1｜ｖk ／ｕk ｜ …(10) (c) ｕk ＜０、ｖk ＜０のとき、 θk ＝π＋ｔａｎ-1｜ｖk ／ｕk ｜ …(11) (d) ｕk ＞０、ｖk ＜０のとき、 θk ＝（３π／２）＋ｔａｎ-1｜ｖk ／ｕk ｜ …(12) (e) ｕk ＝０、ｖk ＞０のとき、 θk ＝π／２ …(13) (f) ｕk ＝０、ｖk ＜０のとき、 θk ＝３π／２ …(14) (g) ｕk ＝ｖk ＝０のとき、θk は定義はせず。その小
領域Ｒk のデータは除外する。
Ｒk に対して移動ベクトルの集合（ｕk ，ｖk ）（ｋ＝
１，２，３，…，Ｋ）が得られる。次に、この移動ベク
トル（ｕk ，ｖk ）の方向θk を次式(9) 乃至(14)によ
り計算する。 (a) ｕk ＞０、ｖk ≧０のとき、 θk ＝ｔａｎ-1( ｖk ／ｕk ） …(9) (b) ｕk ＜０、ｖk ≧０のとき、 θk ＝（π／２）＋ｔａｎ-1｜ｖk ／ｕk ｜ …(10) (c) ｕk ＜０、ｖk ＜０のとき、 θk ＝π＋ｔａｎ-1｜ｖk ／ｕk ｜ …(11) (d) ｕk ＞０、ｖk ＜０のとき、 θk ＝（３π／２）＋ｔａｎ-1｜ｖk ／ｕk ｜ …(12) (e) ｕk ＝０、ｖk ＞０のとき、 θk ＝π／２ …(13) (f) ｕk ＝０、ｖk ＜０のとき、 θk ＝３π／２ …(14) (g) ｕk ＝ｖk ＝０のとき、θk は定義はせず。その小
領域Ｒk のデータは除外する。
【００４１】これら式(9) 乃至(14)により各小領域Ｒk
の移動ベクトル（ｕk ，ｖk ）の方向θk は、図４に示
すような値を持つものとなる。この移動ベクトル（ｕ
k ，ｖk ）の方向θk （ｋ＝１，２，３，…，Ｋ）の値
から図５及び図６に示すような移動方向ヒストグラムが
生成される。すなわち、角度０乃至２πを適当な幅Δθ
で量子化し、それぞれの方向毎に移動ベクトルの数を累
積加算して移動方向ベクトルを作成する。
の移動ベクトル（ｕk ，ｖk ）の方向θk は、図４に示
すような値を持つものとなる。この移動ベクトル（ｕ
k ，ｖk ）の方向θk （ｋ＝１，２，３，…，Ｋ）の値
から図５及び図６に示すような移動方向ヒストグラムが
生成される。すなわち、角度０乃至２πを適当な幅Δθ
で量子化し、それぞれの方向毎に移動ベクトルの数を累
積加算して移動方向ベクトルを作成する。
【００４２】この移動方向ベクトルの最大値を与える方
向θM を求め、この方向θM を中心に幅θW の範囲に入
る移動ベクトルの総数をＬとし、移動ベクトルの方向分
布の均一度ｆを次式で定義する。
向θM を求め、この方向θM を中心に幅θW の範囲に入
る移動ベクトルの総数をＬとし、移動ベクトルの方向分
布の均一度ｆを次式で定義する。
【００４３】
ｆ＝Ｌ／Ｋ …(15)
この移動ベクトルの方向分布の均一度ｆは、以下のこと
を示している。図３に示すように移動体２として車体の
場合は、サンプリング時間Δｔの間に、ある方向に移動
するが、その形状の変形は見られない。
を示している。図３に示すように移動体２として車体の
場合は、サンプリング時間Δｔの間に、ある方向に移動
するが、その形状の変形は見られない。
【００４４】従って、移動ベクトルの方向はほぼ同一方
向に向くので、移動方向ヒストグラムは、上記図５に示
すように最大値を与える方向θM の頻度が高くなってい
る。一方、移動体２として人間の場合は、歩行している
とき、図７に示すようにサンプリング時間Δｔの間に、
全体としては同一進行方向に移動するが、身体の各部位
について細かく観ると、歩行時は様様な方向に動くの
で、その移動方向ヒストグラムは、図６に示すように最
大値を与える方向θM の頻度が低くなっている。
向に向くので、移動方向ヒストグラムは、上記図５に示
すように最大値を与える方向θM の頻度が高くなってい
る。一方、移動体２として人間の場合は、歩行している
とき、図７に示すようにサンプリング時間Δｔの間に、
全体としては同一進行方向に移動するが、身体の各部位
について細かく観ると、歩行時は様様な方向に動くの
で、その移動方向ヒストグラムは、図６に示すように最
大値を与える方向θM の頻度が低くなっている。
【００４５】従って、車体に対する移動ベクトルの方向
分布の均一度ｆは１に近く、人間に対する均一度ｆは小
さい値を取る。次に、移動体識別器１１は、移動体形状
検出器５により得られた移動体領域６の面積ｓ及び縦横
比ｒの値を入力すると共に、移動方向分布検出器１０に
より求められた均一度ｆを入力し、これら移動体領域６
の面積ｓ、縦横比ｒ及び均一度ｆに基づいて車体、人
間、これら以外とを識別する。
分布の均一度ｆは１に近く、人間に対する均一度ｆは小
さい値を取る。次に、移動体識別器１１は、移動体形状
検出器５により得られた移動体領域６の面積ｓ及び縦横
比ｒの値を入力すると共に、移動方向分布検出器１０に
より求められた均一度ｆを入力し、これら移動体領域６
の面積ｓ、縦横比ｒ及び均一度ｆに基づいて車体、人
間、これら以外とを識別する。
【００４６】これら車体、人間、これら以外との識別
は、次の関係により行なわれる。 (a) ｓ≧ｓth、かつｒ≧ｒth1 、かつｆ≧ｆthのとき車
体と識別 (b) ｓ≧ｓth、かつｒ＜ｒth2 、かつｆ＜ｆthのとき人
間と識別 (c) これら(a) 及び(b) 以外のとき車体、人間以外と識
別する。
は、次の関係により行なわれる。 (a) ｓ≧ｓth、かつｒ≧ｒth1 、かつｆ≧ｆthのとき車
体と識別 (b) ｓ≧ｓth、かつｒ＜ｒth2 、かつｆ＜ｆthのとき人
間と識別 (c) これら(a) 及び(b) 以外のとき車体、人間以外と識
別する。
【００４７】ここで、ｓth、ｒth1 、ｒth2 、ｆthは、
それぞれ予め設定された閾値である。なお、ｒth1 ＜
１、ｒth2 ＞１に設定可能である。このように上記第１
の実施の形態においては、サンプリング時間Δｔの間隔
だけ離れた２つのタイミング時刻ｔとｔ＋Δｔとでそれ
ぞれ得られた２枚の画像データＩ(t) とＩ(t＋Δt)との
差分画像データ中から移動体２を含む移動体領域６を抽
出した後に、移動移動体領域６を複数の小領域Ｒk に分
割してこれら小領域Ｒk の各移動ベクトルを検出し、か
つこれら移動ベクトルの方向分布に対する均一性の程度
を表す均一度ｆを求める移動方向分布検出器１０を備え
たので、移動体２として例えば車体を正面から観測した
場合や人間が両手、両足を大きく広げて歩行する場合で
も、車体の動きと人間の動きとの均一性の違いから車体
と人間とを正確に識別できる。 (2) 次に本発明の第２の実施の形態について図面を参照
して説明する。なお、図１と同一部分には同一符号を付
してありその詳しい説明は省略する。
それぞれ予め設定された閾値である。なお、ｒth1 ＜
１、ｒth2 ＞１に設定可能である。このように上記第１
の実施の形態においては、サンプリング時間Δｔの間隔
だけ離れた２つのタイミング時刻ｔとｔ＋Δｔとでそれ
ぞれ得られた２枚の画像データＩ(t) とＩ(t＋Δt)との
差分画像データ中から移動体２を含む移動体領域６を抽
出した後に、移動移動体領域６を複数の小領域Ｒk に分
割してこれら小領域Ｒk の各移動ベクトルを検出し、か
つこれら移動ベクトルの方向分布に対する均一性の程度
を表す均一度ｆを求める移動方向分布検出器１０を備え
たので、移動体２として例えば車体を正面から観測した
場合や人間が両手、両足を大きく広げて歩行する場合で
も、車体の動きと人間の動きとの均一性の違いから車体
と人間とを正確に識別できる。 (2) 次に本発明の第２の実施の形態について図面を参照
して説明する。なお、図１と同一部分には同一符号を付
してありその詳しい説明は省略する。
【００４８】図８は移動体識別装置の構成図である。エ
ッジ方向分布検出器１２は、移動体検知器４により得ら
れた移動体領域６の各画素ごとにエッジ方向を検出し、
かつこれらエッジ方向の方向分布に対する均一性の程度
を表す均一度ｇを求める機能を有している。
ッジ方向分布検出器１２は、移動体検知器４により得ら
れた移動体領域６の各画素ごとにエッジ方向を検出し、
かつこれらエッジ方向の方向分布に対する均一性の程度
を表す均一度ｇを求める機能を有している。
【００４９】移動体識別器１３は、移動体形状検出器５
により得られた移動体領域６の面積ｓとこの移動体領域
６に外接する長方形の縦横比ｒの値を入力すると共に、
エッジ方向分布検出器１２により求められた均一度ｇを
入力し、これら移動体領域６の面積ｓ、縦横比ｒ及び均
一度ｇに基づいて車体、人間、これら以外とを識別する
機能を有している。
により得られた移動体領域６の面積ｓとこの移動体領域
６に外接する長方形の縦横比ｒの値を入力すると共に、
エッジ方向分布検出器１２により求められた均一度ｇを
入力し、これら移動体領域６の面積ｓ、縦横比ｒ及び均
一度ｇに基づいて車体、人間、これら以外とを識別する
機能を有している。
【００５０】次に上記の如く構成された装置の作用につ
いて説明する。ＴＶカメラ１は、走行する移動体２を撮
像し、上記同様にディジタル化された時刻ｔの画像デー
タＩ(t,i,j) ｛図１８(a) ｝、続いてΔｔ秒後に画像デ
ータＩ(t＋Δt ,i,j) ｛図１８(b) ｝として移動体検知
器４に送られる。
いて説明する。ＴＶカメラ１は、走行する移動体２を撮
像し、上記同様にディジタル化された時刻ｔの画像デー
タＩ(t,i,j) ｛図１８(a) ｝、続いてΔｔ秒後に画像デ
ータＩ(t＋Δt ,i,j) ｛図１８(b) ｝として移動体検知
器４に送られる。
【００５１】この移動体検知器４は、２つの画像データ
Ｉ(t,i,j) とＩ(t＋Δt ,i,j) とを入力し、上記式(2)
に示す演算を実行して差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j)
を得る。
Ｉ(t,i,j) とＩ(t＋Δt ,i,j) とを入力し、上記式(2)
に示す演算を実行して差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j)
を得る。
【００５２】次に、この移動体検知器４は、上記同様
に、差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j)と予め設定された
閾値とを比較し、差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j) にお
ける閾値よりも大きい画素を値「１」に、又小さい画素
を値「０」に変換し、移動体形状検出器５及びエッジ方
向分布検出器１２に上記図１９に示すような２値画像デ
ータＫ(t＋Δt ,i,j) として送出する。
に、差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j)と予め設定された
閾値とを比較し、差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j) にお
ける閾値よりも大きい画素を値「１」に、又小さい画素
を値「０」に変換し、移動体形状検出器５及びエッジ方
向分布検出器１２に上記図１９に示すような２値画像デ
ータＫ(t＋Δt ,i,j) として送出する。
【００５３】このうち移動体形状検出器５は、２値画像
データＫ(t＋Δt ,i,j) の値「１」を１つの塊である移
動体領域６として抽出してその面積ｓを画素単位で演算
し、かつ上記図２０に示すように移動体領域６に対して
外接する四角形の縦と横の各長さｈ、ｗの縦横比ｒを演
算する。
データＫ(t＋Δt ,i,j) の値「１」を１つの塊である移
動体領域６として抽出してその面積ｓを画素単位で演算
し、かつ上記図２０に示すように移動体領域６に対して
外接する四角形の縦と横の各長さｈ、ｗの縦横比ｒを演
算する。
【００５４】一方、エッジ方向分布検出器１２は、移動
体検知器４により得られた移動体領域６を入力し、この
移動体領域６の各画素ごとにエッジ方向を検出し、かつ
これらエッジ方向の方向分布に対する均一性の程度を表
す均一度ｇを求める。
体検知器４により得られた移動体領域６を入力し、この
移動体領域６の各画素ごとにエッジ方向を検出し、かつ
これらエッジ方向の方向分布に対する均一性の程度を表
す均一度ｇを求める。
【００５５】このエッジ方向分布検出器１２の動作つい
て具体的に説明すると、図２に示すような移動体領域６
の画像データＩ(t,i,j) に対して、ｉ方向の空間微分画
像Ｉx(i,j)とｊ方向の空間微分画像Ｉy(i,j)とを計算
し、エッジの強さ （Ｉx 2 ＋Ｉy 2 ）1/2 …(16) がある閾値Ｉth以上の画素について、エッジ方向ψ(i,
j) を次式(17)乃至(20)により計算する。
て具体的に説明すると、図２に示すような移動体領域６
の画像データＩ(t,i,j) に対して、ｉ方向の空間微分画
像Ｉx(i,j)とｊ方向の空間微分画像Ｉy(i,j)とを計算
し、エッジの強さ （Ｉx 2 ＋Ｉy 2 ）1/2 …(16) がある閾値Ｉth以上の画素について、エッジ方向ψ(i,
j) を次式(17)乃至(20)により計算する。
【００５６】
【数２】
【００５７】すなわち、エッジの強さがある閾値Ｉth以
上の画素を抽出すると、画像上の移動体の輪郭や模様な
どが検出される。又、エッジの方向は、エッジの各画素
において、明るさの変化が最も大きい方向を示してい
る。例えば、図９において明るさが変化する（この場
合、黒部分と白部分）境界がエッジであり、そのエッジ
方向はψは、０°となる。
上の画素を抽出すると、画像上の移動体の輪郭や模様な
どが検出される。又、エッジの方向は、エッジの各画素
において、明るさの変化が最も大きい方向を示してい
る。例えば、図９において明るさが変化する（この場
合、黒部分と白部分）境界がエッジであり、そのエッジ
方向はψは、０°となる。
【００５８】これら式(17)乃至(20)により、上記図１９
に示す移動体領域６の各画素におけるエッジ方向ψ(i,
j) は、図９に示すようにその画素近傍における明るさ
変化が最も大きい方向と定義される。すなわち、図１０
に示すように明るさ変化の境界をエッジとしてそのエッ
ジ方向に対して直交する方向である（０≦ψ＜π）。
に示す移動体領域６の各画素におけるエッジ方向ψ(i,
j) は、図９に示すようにその画素近傍における明るさ
変化が最も大きい方向と定義される。すなわち、図１０
に示すように明るさ変化の境界をエッジとしてそのエッ
ジ方向に対して直交する方向である（０≦ψ＜π）。
【００５９】このエッジ方向ψ(i,j) の値から図１１に
示すエッジ方向ヒストグラムを生成する。すなわち、角
度０乃至πを適当な幅Δψで量子化し、それぞれの方向
にエッジの数を累積加算してエッジ方向ヒストグラムを
作成する。
示すエッジ方向ヒストグラムを生成する。すなわち、角
度０乃至πを適当な幅Δψで量子化し、それぞれの方向
にエッジの数を累積加算してエッジ方向ヒストグラムを
作成する。
【００６０】このエッジ方向ヒストグラムの最大値を与
える方向ψM を求め、その方向ψMを中心に幅ψW の範
囲に入る画素の総数をＮe としてエッジの方向分布の均
一度ｇを次式(21)で定義する。
える方向ψM を求め、その方向ψMを中心に幅ψW の範
囲に入る画素の総数をＮe としてエッジの方向分布の均
一度ｇを次式(21)で定義する。
【００６１】
ｇ＝Ｎe ／Ｎ …(21)
ここにＮは移動体領域６に含まれる画素の総数である。
この均一度ｇの意味は、次の通りである。
この均一度ｇの意味は、次の通りである。
【００６２】車体は、上記図２１(a) に示すようにエッ
ジが直線状であり、エッジ方向ヒストグラムは、図１１
に示すようにある特定の方向ψM 及びその周辺に集まる
傾向があり、均一度ｇの値は大きくなる。
ジが直線状であり、エッジ方向ヒストグラムは、図１１
に示すようにある特定の方向ψM 及びその周辺に集まる
傾向があり、均一度ｇの値は大きくなる。
【００６３】一方、人間の場合は、上記図２１(b) に示
すようにエッジの方向は、様様な方向を向くので、エツ
ジ方向ヒストグラムは、図１２に示すようにある方向に
集中しないので、均一度ｇの値は小さくなる。
すようにエッジの方向は、様様な方向を向くので、エツ
ジ方向ヒストグラムは、図１２に示すようにある方向に
集中しないので、均一度ｇの値は小さくなる。
【００６４】次に移動体識別器１３は、移動体形状検出
器５により得られた移動体領域６の面積ｓとこの移動体
領域６に外接する長方形の縦横比ｒの値を入力すると共
に、エッジ方向分布検出器１２により求められた均一度
ｇを入力し、これら移動体領域６の面積ｓ、縦横比ｒ及
び均一度ｇに基づいて車体、人間、これら以外とを識別
する。
器５により得られた移動体領域６の面積ｓとこの移動体
領域６に外接する長方形の縦横比ｒの値を入力すると共
に、エッジ方向分布検出器１２により求められた均一度
ｇを入力し、これら移動体領域６の面積ｓ、縦横比ｒ及
び均一度ｇに基づいて車体、人間、これら以外とを識別
する。
【００６５】これら車体、人間、これら以外との識別
は、次の関係により行なわれる。 (a) ｓ≧ｓth、かつｒ≧ｒth1 、かつｇ≧ｇthのとき車
体と識別 (b) ｓ≧ｓth、かつｒ＜ｒth2 、かつｇ＜ｇthのとき人
間と識別 (c) これら(a) 及び(b) 以外のとき車体、人間以外と識
別する。
は、次の関係により行なわれる。 (a) ｓ≧ｓth、かつｒ≧ｒth1 、かつｇ≧ｇthのとき車
体と識別 (b) ｓ≧ｓth、かつｒ＜ｒth2 、かつｇ＜ｇthのとき人
間と識別 (c) これら(a) 及び(b) 以外のとき車体、人間以外と識
別する。
【００６６】このように上記第２の実施の形態において
は、サンプリング時間Δｔの間隔だけ離れた２枚の画像
データＩ(t) とＩ(t＋Δt)との差分画像データ中から移
動体２を含む移動体領域６を抽出した後に、この移動体
領域６の各画素ごとにエッジ方向を検出し、かつこれら
エッジ方向の方向分布に対する均一性の程度を表す均一
度ｇを求め、移動体領域６の面積ｓ、縦横比ｒ及び均一
度ｇに基づいて車体、人間、これら以外とを識別するよ
うにしたので、上記第１の実施の形態と同様に、移動体
２として例えば車体を正面から観測した場合や人間が両
手、両足を大きく広げて歩行する場合でも、車体の動き
と人間の動きとの均一性の違いから車体と人間とを正確
に識別できる。 (3) 次に本発明の第３の実施の形態について図面を参照
して説明する。なお、図１と同一部分には同一符号を付
してありその詳しい説明は省略する。
は、サンプリング時間Δｔの間隔だけ離れた２枚の画像
データＩ(t) とＩ(t＋Δt)との差分画像データ中から移
動体２を含む移動体領域６を抽出した後に、この移動体
領域６の各画素ごとにエッジ方向を検出し、かつこれら
エッジ方向の方向分布に対する均一性の程度を表す均一
度ｇを求め、移動体領域６の面積ｓ、縦横比ｒ及び均一
度ｇに基づいて車体、人間、これら以外とを識別するよ
うにしたので、上記第１の実施の形態と同様に、移動体
２として例えば車体を正面から観測した場合や人間が両
手、両足を大きく広げて歩行する場合でも、車体の動き
と人間の動きとの均一性の違いから車体と人間とを正確
に識別できる。 (3) 次に本発明の第３の実施の形態について図面を参照
して説明する。なお、図１と同一部分には同一符号を付
してありその詳しい説明は省略する。
【００６７】図１３は移動体識別装置の構成図である。
エッジ方向分布検出器１２により求められた均一度ｇ
は、移動体形状検出器５、移動方向分布検出器１０及び
エッジ方向分布検出器１２に送られるようになってい
る。
エッジ方向分布検出器１２により求められた均一度ｇ
は、移動体形状検出器５、移動方向分布検出器１０及び
エッジ方向分布検出器１２に送られるようになってい
る。
【００６８】そして、これら移動体形状検出器５により
求められた２値画像データ中に含まれる移動体領域６の
面積ｓ及び縦横比ｒ、移動方向分布検出器１０により求
められた均一度ｆ、及びエッジ方向分布検出器１２によ
り求められた均一度ｇは、識別関数演算器１４に送られ
るようになっている。
求められた２値画像データ中に含まれる移動体領域６の
面積ｓ及び縦横比ｒ、移動方向分布検出器１０により求
められた均一度ｆ、及びエッジ方向分布検出器１２によ
り求められた均一度ｇは、識別関数演算器１４に送られ
るようになっている。
【００６９】この識別関数演算器１４は、移動体領域６
の面積ｓ及び縦横比ｒ、均一度ｆ、及び均一度ｇに基づ
いて車体らしさＣ、人間らしさＨの各値を演算し求める
機能を有している。
の面積ｓ及び縦横比ｒ、均一度ｆ、及び均一度ｇに基づ
いて車体らしさＣ、人間らしさＨの各値を演算し求める
機能を有している。
【００７０】移動体識別器１３は、識別関数演算器１４
により求められた車体らしさＣ、人間らしさＨの各値に
基づいて車体、人間、これら以外とを識別する機能を有
している。
により求められた車体らしさＣ、人間らしさＨの各値に
基づいて車体、人間、これら以外とを識別する機能を有
している。
【００７１】次に上記の如く構成された装置の作用につ
いて説明する。ＴＶカメラ１は、走行する移動体２を撮
像し、上記同様にディジタル化された時刻ｔの画像デー
タＩ(t,i,j) ｛図１８(a) ｝、続いてΔｔ秒後に画像デ
ータＩ(t＋Δt ,i,j) ｛図１８(b) ｝として移動体検知
器４に送られる。
いて説明する。ＴＶカメラ１は、走行する移動体２を撮
像し、上記同様にディジタル化された時刻ｔの画像デー
タＩ(t,i,j) ｛図１８(a) ｝、続いてΔｔ秒後に画像デ
ータＩ(t＋Δt ,i,j) ｛図１８(b) ｝として移動体検知
器４に送られる。
【００７２】この移動体検知器４は、２つの画像データ
Ｉ(t,i,j) とＩ(t＋Δt ,i,j) とを入力し、上記式(2)
に示す演算を実行して差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j)
を得る。
Ｉ(t,i,j) とＩ(t＋Δt ,i,j) とを入力し、上記式(2)
に示す演算を実行して差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j)
を得る。
【００７３】次に、この移動体検知器４は、上記同様
に、差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j)と予め設定された
閾値とを比較し、差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j) にお
ける閾値よりも大きい画素を値「１」に、又小さい画素
を値「０」に変換し、移動体形状検出器５、移動方向分
布検出器１０及びエッジ方向分布検出器１２に上記図１
９に示すような２値画像データＫ(t＋Δt ,i,j) として
送出する。
に、差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j)と予め設定された
閾値とを比較し、差分画像データＪ(t＋Δt ,i,j) にお
ける閾値よりも大きい画素を値「１」に、又小さい画素
を値「０」に変換し、移動体形状検出器５、移動方向分
布検出器１０及びエッジ方向分布検出器１２に上記図１
９に示すような２値画像データＫ(t＋Δt ,i,j) として
送出する。
【００７４】このうち移動体形状検出器５は、２値画像
データＫ(t＋Δt ,i,j) の値「１」を１つの塊である移
動体領域６として抽出してその面積ｓを画素単位で演算
し、かつ上記図２０に示すように移動体領域６に対して
外接する四角形の縦と横の各長さｈ、ｗの縦横比ｒを演
算する。
データＫ(t＋Δt ,i,j) の値「１」を１つの塊である移
動体領域６として抽出してその面積ｓを画素単位で演算
し、かつ上記図２０に示すように移動体領域６に対して
外接する四角形の縦と横の各長さｈ、ｗの縦横比ｒを演
算する。
【００７５】これと共に、移動方向分布検出器１０は、
図２に示すように移動体領域６を複数の小領域に分割し
てこれら小領域の各移動ベクトルを検出し、かつこれら
移動ベクトルの方向分布に対する均一性の程度を表す均
一度を求める。
図２に示すように移動体領域６を複数の小領域に分割し
てこれら小領域の各移動ベクトルを検出し、かつこれら
移動ベクトルの方向分布に対する均一性の程度を表す均
一度を求める。
【００７６】さらに、エッジ方向分布検出器１２は、移
動体検知器４により得られた移動体領域６を入力し、こ
の移動体領域６の各画素ごとにエッジ方向を検出し、か
つこれらエッジ方向の方向分布に対する均一性の程度を
表す均一度ｇを求める。
動体検知器４により得られた移動体領域６を入力し、こ
の移動体領域６の各画素ごとにエッジ方向を検出し、か
つこれらエッジ方向の方向分布に対する均一性の程度を
表す均一度ｇを求める。
【００７７】そして、これら移動体形状検出器５により
求められた２値画像データ中に含まれる移動体領域６の
面積ｓ及び縦横比ｒ、移動方向分布検出器１０により求
められた均一度ｆ、及びエッジ方向分布検出器１２によ
り求められた均一度ｇは、識別関数演算器１４に送られ
る。
求められた２値画像データ中に含まれる移動体領域６の
面積ｓ及び縦横比ｒ、移動方向分布検出器１０により求
められた均一度ｆ、及びエッジ方向分布検出器１２によ
り求められた均一度ｇは、識別関数演算器１４に送られ
る。
【００７８】この識別関数演算器１４は、移動体領域６
の面積ｓ及び縦横比ｒ、均一度ｆ、及び均一度ｇに基づ
いて車体らしさＣ、人間らしさＨの各値を演算し求め
る。すなわち、 (a) 車体らしさＣは、（Ｓ≧Ｓthのとき） Ｃ＝ａ1 ・Ｃ1 (r) ＋ａ2 ・Ｃ2 (f) ＋ａ3 ・Ｃ3 (g) …(22) (b) 人間らしさＨは、（Ｓ≧Ｓthのとき） Ｈ＝ｂ1 ・Ｈ1 (r) ＋ｂ2 ・Ｈ2 (f) ＋ｂ3 ・Ｈ3 (g) …(23) (c) Ｃ＝Ｈ＝０ （ｓ＜ｓthのとき） …(24) を演算し求める。
の面積ｓ及び縦横比ｒ、均一度ｆ、及び均一度ｇに基づ
いて車体らしさＣ、人間らしさＨの各値を演算し求め
る。すなわち、 (a) 車体らしさＣは、（Ｓ≧Ｓthのとき） Ｃ＝ａ1 ・Ｃ1 (r) ＋ａ2 ・Ｃ2 (f) ＋ａ3 ・Ｃ3 (g) …(22) (b) 人間らしさＨは、（Ｓ≧Ｓthのとき） Ｈ＝ｂ1 ・Ｈ1 (r) ＋ｂ2 ・Ｈ2 (f) ＋ｂ3 ・Ｈ3 (g) …(23) (c) Ｃ＝Ｈ＝０ （ｓ＜ｓthのとき） …(24) を演算し求める。
【００７９】ここに、ａ1 ，ａ2 ，ａ3 及びｂ1 ，ｂ
2 ，ｂ3 は重み係数であり、Ｃ1 ，Ｃ2 ，Ｃ3 は図１４
(a) 乃至同図(c) に示すような関数、Ｈ1 ，Ｈ2 ，Ｈ3
は図１５(a) 乃至同図(c) に示すような関数である。
2 ，ｂ3 は重み係数であり、Ｃ1 ，Ｃ2 ，Ｃ3 は図１４
(a) 乃至同図(c) に示すような関数、Ｈ1 ，Ｈ2 ，Ｈ3
は図１５(a) 乃至同図(c) に示すような関数である。
【００８０】これら関数は、Ｃ1 ，Ｃ2 ，Ｃ3 について
は、移動体領域６の画像が車体の場合、１又はそれに近
い値を出力する関数であり、Ｈ1 ，Ｈ2 ，Ｈ3 について
は、移動体領域６の画像が人間の場合、１又はそれに近
い値を出力する関数を示している。
は、移動体領域６の画像が車体の場合、１又はそれに近
い値を出力する関数であり、Ｈ1 ，Ｈ2 ，Ｈ3 について
は、移動体領域６の画像が人間の場合、１又はそれに近
い値を出力する関数を示している。
【００８１】ここでは比較的単純な関数形を示したが、
上記性質を有する関数であれば、同じ効果を得ることが
できる。従って、移動体領域６の縦横比ｒが大きく、移
動方向分布の均一度ｆが１に近く、エッジ方向分布の均
一度ｇが１に近いほど、車体らしさＣの値は大きくな
り、人間らしさＨの値は小さくなる。
上記性質を有する関数であれば、同じ効果を得ることが
できる。従って、移動体領域６の縦横比ｒが大きく、移
動方向分布の均一度ｆが１に近く、エッジ方向分布の均
一度ｇが１に近いほど、車体らしさＣの値は大きくな
り、人間らしさＨの値は小さくなる。
【００８２】次に移動体識別器１５は、識別関数演算器
１４により求められた車体らしさＣ、人間らしさＨの各
値に基づいて車体、人間、これら以外とを識別する。こ
れら車体、人間、これら以外との識別は、次に示す関係
により行なわれ、かつ図１６に示す通りとなる。 (a) Ｃ≧Ｃth1 、かつＨ＜Ｈth2 のとき車体と識別 (b) Ｃ＜Ｃth2 、かつＨ≧Ｈth1 のとき人間と識別 (c) これら(a) 及び(b) 以外のとき車体、人間以外と識
別する。
１４により求められた車体らしさＣ、人間らしさＨの各
値に基づいて車体、人間、これら以外とを識別する。こ
れら車体、人間、これら以外との識別は、次に示す関係
により行なわれ、かつ図１６に示す通りとなる。 (a) Ｃ≧Ｃth1 、かつＨ＜Ｈth2 のとき車体と識別 (b) Ｃ＜Ｃth2 、かつＨ≧Ｈth1 のとき人間と識別 (c) これら(a) 及び(b) 以外のとき車体、人間以外と識
別する。
【００８３】このように上記第３の実施の形態において
は、移動体領域６の面積ｓ及び縦横比ｒ、均一度ｆ、及
び均一度ｇに基づいて車体らしさＣ、人間らしさＨの各
値を演算し求め、これら車体らしさＣ、人間らしさＨの
各値に基づいて車体、人間、これら以外とを識別するよ
うにしたので、上記第１の実施の形態と同様に、移動体
２として例えば車体を正面から観測した場合や人間が両
手、両足を大きく広げて歩行する場合でも、車体の動き
と人間の動きとの均一性の違いから車体と人間とを正確
に識別できる。
は、移動体領域６の面積ｓ及び縦横比ｒ、均一度ｆ、及
び均一度ｇに基づいて車体らしさＣ、人間らしさＨの各
値を演算し求め、これら車体らしさＣ、人間らしさＨの
各値に基づいて車体、人間、これら以外とを識別するよ
うにしたので、上記第１の実施の形態と同様に、移動体
２として例えば車体を正面から観測した場合や人間が両
手、両足を大きく広げて歩行する場合でも、車体の動き
と人間の動きとの均一性の違いから車体と人間とを正確
に識別できる。
【００８４】なお、本発明は、上記第１乃至第３の実施
の形態に限定されるものでなく次の通り変形してもよ
い。例えば、上記第１乃至第３の実施の形態では、車
体、人間、これら車体及び人間以外とを識別するものと
なつているが、これらに限らず他の移動体の識別に適用
できることは言うまでもない。
の形態に限定されるものでなく次の通り変形してもよ
い。例えば、上記第１乃至第３の実施の形態では、車
体、人間、これら車体及び人間以外とを識別するものと
なつているが、これらに限らず他の移動体の識別に適用
できることは言うまでもない。
【００８５】
【発明の効果】以上詳記したように本発明の請求項１乃
至４によれば、撮像装置により移動体を撮像したときに
得られる所定サンプリング時間差の各画像データの差分
画像データにおける移動体の含まれる移動体領域の形状
に基づいて移動体の種別を識別する場合、この移動体領
域内の画像データから移動体全体の移動方向の分布を求
め、この移動方向の分布の程度を表す均一度を求める均
一度処理手段、例えば移動体領域を複数の小領域に分割
してこれら小領域の各移動ベクトルを検出し、かつこれ
ら移動ベクトルの方向分布に対する均一性の程度を表す
均一度を求める移動方向分布検出手段、移動体領域の各
画素ごとにエッジ方向を検出し、かつこれらエッジ方向
の方向分布に対する均一性の程度を表す均一度を求める
エッジ方向分布検出手段とのいずれか一方又は両方を備
えたので、正確に車体と人間とを識別できる移動体識別
装置を提供できる。
至４によれば、撮像装置により移動体を撮像したときに
得られる所定サンプリング時間差の各画像データの差分
画像データにおける移動体の含まれる移動体領域の形状
に基づいて移動体の種別を識別する場合、この移動体領
域内の画像データから移動体全体の移動方向の分布を求
め、この移動方向の分布の程度を表す均一度を求める均
一度処理手段、例えば移動体領域を複数の小領域に分割
してこれら小領域の各移動ベクトルを検出し、かつこれ
ら移動ベクトルの方向分布に対する均一性の程度を表す
均一度を求める移動方向分布検出手段、移動体領域の各
画素ごとにエッジ方向を検出し、かつこれらエッジ方向
の方向分布に対する均一性の程度を表す均一度を求める
エッジ方向分布検出手段とのいずれか一方又は両方を備
えたので、正確に車体と人間とを識別できる移動体識別
装置を提供できる。
【図１】本発明に係わる移動体識別装置の第１の実施の
形態を示す構成図。
形態を示す構成図。
【図２】同装置における移動方向分布検出器での移動体
領域を複数の小領域に分割する作用を示す模式図。
領域を複数の小領域に分割する作用を示す模式図。
【図３】車体の全ての小領域に対する移動ベクトルの集
合を示す模式図。
合を示す模式図。
【図４】小領域の移動ベクトル（ｕk ，ｖk ）の方向θ
k を示す図。
k を示す図。
【図５】車体に対する移動方向ヒストグラムを示す図。
【図６】人間に対する移動方向ヒストグラムを示す図。
【図７】人間の全ての小領域に対する移動ベクトルの集
合を示す模式図。
合を示す模式図。
【図８】本発明に係わる移動体識別装置の第２の実施の
形態を示す構成図。
形態を示す構成図。
【図９】移動体領域の各画素におけるエッジ方向を示す
模式図。
模式図。
【図１０】エッジ方向を示すベクトル図。
【図１１】車体に対する移動方向ヒストグラムを示す
図。
図。
【図１２】人間に対する移動方向ヒストグラムを示す
図。
図。
【図１３】本発明に係わる移動体識別装置の第３の実施
の形態を示す構成図。
の形態を示す構成図。
【図１４】移動体領域の画像が車体の場合に１又はそれ
に近い値を出力する関数を示す図。
に近い値を出力する関数を示す図。
【図１５】移動体領域の画像が人間の場合に１又はそれ
に近い値を出力する関数を示す図。
に近い値を出力する関数を示す図。
【図１６】移動体識別器による車体、人間、これら以外
との識別を示す模式図。
との識別を示す模式図。
【図１７】従来の移動体識別装置の構成図。
【図１８】サンプリング時間Δｔの間隔だけ離れた２つ
の画像データの模式図。
の画像データの模式図。
【図１９】２値画像データの模式図。
【図２０】移動体形状検出器による移動体領域に外接す
る四角形の縦横比を示す図。
る四角形の縦横比を示す図。
【図２１】車体を正面から観測した場合及び人間が両手
両足を大きく広げて歩行する場合の各画像データの模式
図。
両足を大きく広げて歩行する場合の各画像データの模式
図。
１：ＴＶカメラ、
２：移動体、
３：Ａ／Ｄ変換器、
４：移動体検知器、
５：移動体形状検出器、
１０：移動方向分布検出器、
１１，１３：移動体識別器、
１２：エッジ方向分布検出器、
１４：識別関数演算器、
１５：移動体識別器。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平２−117276（ＪＰ，Ａ)
特開 平２−241855（ＪＰ，Ａ)
特開 平８−83345（ＪＰ，Ａ)
特開 平10−105712（ＪＰ，Ａ)
特開 平11−25276（ＪＰ，Ａ)
特開 平11−53692（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06T 7/00 - 7/60
G06T 1/00
H04N 7/18
G08G 1/00 - 1/16
B60R 21/00
G08B 13/00 - 15/02
G08B 19/00 - 21/04
Claims (4)
- 【請求項１】 撮像装置により移動体を撮像したときに
得られる画像データから所定サンプリング時間差の各画
像データの差分画像データを求め、この差分画像データ
における前記移動体の含まれる移動体領域の形状に基づ
いて前記移動体の種別を識別する移動体識別装置におい
て、 前記移動体領域内の画像データから前記移動体全体の移
動方向の分布を求め、この移動方向の分布の程度を表す
均一度を求める均一度処理手段を備え、 この均一度及び前記移動体領域の形状に基づいて前記移
動体の種別を識別することを特徴とする移動体識別装
置。 - 【請求項２】 前記均一度処理手段は、前記移動体領域
を複数の小領域に分割してこれら小領域の各移動ベクト
ルを検出し、かつこれら移動ベクトルの方向分布に対す
る均一性の程度を表す均一度を求める移動方向分布検出
手段としての機能を有することを特徴とする請求項１記
載の移動体識別装置。 - 【請求項３】 前記均一度処理手段は、前記移動体領域
の各画素ごとにエッジ方向を検出し、かつこれらエッジ
方向の方向分布に対する均一性の程度を表す均一度を求
めるエッジ方向分布検出手段としての機能を有すること
を特徴とする請求項１記載の移動体識別装置。 - 【請求項４】 前記均一度処理手段は、前記移動体領域
を複数の小領域に分割してこれら小領域の各移動ベクト
ルを検出し、かつこれら移動ベクトルの方向分布に対す
る均一性の程度を表す均一度を求める移動方向分布検出
手段と、 前記移動体領域の各画素ごとにエッジ方向を検出し、か
つこれらエッジ方向の方向分布に対する均一性の程度を
表す均一度を求めるエッジ方向分布検出手段と、を備え
たことを特徴とする請求項１記載の移動体識別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP00863398A JP3377743B2 (ja) | 1998-01-20 | 1998-01-20 | 移動体識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP00863398A JP3377743B2 (ja) | 1998-01-20 | 1998-01-20 | 移動体識別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11203481A JPH11203481A (ja) | 1999-07-30 |
| JP3377743B2 true JP3377743B2 (ja) | 2003-02-17 |
Family
ID=11698364
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP00863398A Expired - Fee Related JP3377743B2 (ja) | 1998-01-20 | 1998-01-20 | 移動体識別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3377743B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001216519A (ja) | 2000-02-04 | 2001-08-10 | Fujitsu Ltd | 交通監視装置 |
| JP4613558B2 (ja) * | 2003-09-16 | 2011-01-19 | パナソニック電工株式会社 | 画像を用いた人体検知装置 |
| ITRM20050192A1 (it) * | 2005-04-20 | 2006-10-21 | Consiglio Nazionale Ricerche | Sistema per la rilevazione e la classificazione di eventi durante azioni in movimento. |
| JP4830604B2 (ja) * | 2006-04-17 | 2011-12-07 | 日産自動車株式会社 | 物体検出方法および物体検出装置 |
| JP4788525B2 (ja) | 2006-08-30 | 2011-10-05 | 日本電気株式会社 | 物体識別パラメータ学習システム、物体識別パラメータ学習方法および物体識別パラメータ学習用プログラム |
| JP4764487B2 (ja) * | 2009-03-02 | 2011-09-07 | 株式会社日立製作所 | 映像監視システム |
| JP2010231256A (ja) * | 2009-03-25 | 2010-10-14 | Hitachi Ltd | データ認識装置、データ認識方法及びプログラム |
| JP5805922B2 (ja) * | 2009-03-26 | 2015-11-10 | 株式会社日本総合研究所 | 方向検出装置 |
| JP5644097B2 (ja) * | 2009-12-08 | 2014-12-24 | ソニー株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| GB2484133B (en) | 2010-09-30 | 2013-08-14 | Toshiba Res Europ Ltd | A video analysis method and system |
| JP2018151940A (ja) * | 2017-03-14 | 2018-09-27 | 株式会社デンソーテン | 障害物検出装置および障害物検出方法 |
| JP7002912B2 (ja) * | 2017-10-25 | 2022-01-20 | 株式会社東芝 | 画像センサ、人物検知方法、プログラムおよび制御システム |
| JP7286747B2 (ja) * | 2017-10-25 | 2023-06-05 | 株式会社東芝 | 画像センサ、動体検知方法、プログラムおよび制御システム |
-
1998
- 1998-01-20 JP JP00863398A patent/JP3377743B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
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| JPH11203481A (ja) | 1999-07-30 |
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