JP4387015B2 - マルチタスクスケジューリングによる画像処理の統合方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の画像処理装置によって別々に処理していた画像処理を統合し、複数の事象の計測を1台の画像処理装置によってリアルタイムに処理可能としたマルチタスクスケジューリングによる画像処理の統合方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
テレビカメラなどの撮影手段で監視対象領域を撮影し、この撮影画像を画像処理することによって画像中から車両などの目的とする物体を抽出して所定の事象を計測する画像処理装置は、2次元空間情報を扱うことから、従来のループコイルや超音波、赤外線などを用いたスポット的なセンサに比べ、その検出範囲を飛躍的に広げることができるという特徴を備えている。
【0003】
図5に従来の画像処理装置の構成例を示す。
図5(a)は最も古くから用いられている画像処理装置の例を示すもので、画像処理装置51をテレビカメラ52とともに現場に設置し、それぞれの画像処理装置の検出結果を通信回線を通じて管理事務所などに設置した監視制御卓53に送り、管理事務所などにおいて集中監視するものである。この形式の画像処理装置の場合、1台のTVカメラ毎に1台の画像処理装置が必要となり、システム全体のコストが高価になるという問題があった。
【0004】
一方、光ファイバケーブルなどの映像伝送設備の急速な発展に伴い、近年においては、図5(b)に示すように、管理事務所側に1台の画像処理装置51を設置し、複数台のTVカメラ52の映像を光ケーブルなどを通じて管理事務所に送り、映像スイッチャ54で入力を切り替えることによって1台の画像処理装置51で画像処理すると同時に、テレビモニタ55などで現場を遠隔監視することが可能となった。この形式の画像処理装置の場合、効率の高いシステムを構築することができ、管理事務所において複数の現場状況をリアルタイムに集中管理することができる。
【0005】
しかしながら、この図5(b)の形式の画像処理装置の場合、計測インターバルを比較的長くとることが可能である静的な計測項目については有効であるが、リアルタイム計測が必要とされる動的な検出項目に対しては適用することが困難である。これを実現するには、例えば、より高速なハードウエアを使用することが考えられるが、この高速なハードウエアの適用自体がコストの増加を招き、根本的な解決とはならない。そのため、この種の画像処理装置においてシステムの効率向上とコストダウンを図るには、各画像処理機能の統合を図ることが必要不可欠である。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、複数の画像処理装置によって別々に処理していた画像処理を統合し、複数の事象の計測を1台の画像処理装置によってリアルタイムに処理可能としたコストパフォーマンスに優れたマルチタスクスケジューリングによる画像処理の統合方法を提供することである。
【0007】
【課題を解決するための手段】
一般に、リアルタイムOS(オペレーティング・システム)上で、マルチタスクを制御するための代表的なスケジュール手法としては、タイムスライスおよびプリエンプションと呼ばれる手法がある。タイムスライスは複数の処理タスクの動作時間を均等に分割してCPUに割り付けるスケジューリング方法であり、一方のプリエンプションは、優先順位の高いタスクを優先的にCPUに割り付けるスケジューリング方法である。本発明は、このタイムスライスとプリエンプションを併用して複数の処理タスクをスケジューリングすることにより、複数の画像処理装置によって別々に処理していた画像処理を統合し、複数の事象の計測を1台の画像処理装置によってリアルタイムに処理可能としたものである。
【0008】
すなわち、本発明のマルチタスクスケジューリングによる画像処理の統合方法は、撮影手段によって撮影した計測対象領域の撮影画像に対して所定の画像処理を施すことによって予め定めた複数の事象の計測を行なう画像処理装置において、各事象を計測するための複数の処理タスクの間に優先処理順位を設定し、少なくとも、第1順位の処理タスクと他の処理タスクとの間ではプリエンプションによって第1順位の処理タスクが優先処理されるようにタスクスケジューリングするとともに、他の処理タスク同士の間ではタイムスライスによってそれぞれの処理タスクに処理時間を割り振るようにタスクスケジューリングすることを特徴とするものである。
【0009】
このような処理方法とした場合、タイムスライスとプリエンプションを併用してタスク処理することができるので、計測インターバルを比較的長くとることが可能である静的な計測項目と、リアルタイム計測が必要とされる動的な検出項目の両方を1つの画像処理装置でリアルタイム処理することが可能となる。このため、従来においては個々の画像処理装置でそれぞれ個別に計測していた複数の事象を一台の画像処理装置でリアルタイムに処理することが可能となり、画像処理装置のコストパフォーマンスを格段に向上することができる。
【0010】
【発明の実施の形態】
以下、本発明方法を道路交通監視システムに適用し、交通流検出装置と路面状況検出装置という2つの画像処理装置を1つに統合した場合を例にとって実施の形態を説明する。なお、本発明の実施の形態の説明に入る前に、先ず、処理統合の対象とする交通流検出装置と路面状況検出装置のそれぞれの検出手法、ハードウエア構成およびそのシステム仕様について述べる。
【0011】
(A)交通流検出装置
交通流の検出手法としては、テレビカメラなどで撮影した撮影画像内に存在する個々の車両を抽出し、各車両の移動ベクトルを追跡することによって、通過台数や走行速度、違法駐車などを検出するものである。
【0012】
図1は、この交通流検出装置のハードウェア回路のブロック図である。図中、1は計測対象とする高速道路や一般道路の路面を上方から俯瞰撮影するテレビ(TV)カメラ、2はテレビカメラ1から送られてくるビデオ信号をデジタル信号に変換するAD変換器(AD)とパイプライン制御用のシーケンスコントローラ(SEQ)を一体に組み込んだAD−SEQボード、3はテレビカメラ1で撮影された画像を基に背景差分処理によって画像中から車両を抽出する第1の画像処理ボード(以下、「IP1ボード」という)、4は車両抽出画像から個々の車両を検出し、相互相関処理などによって移動追跡処理を行なう第2の画像処理ボード(以下、「IP2ボード」という)、5は車両追跡結果を受けて個々の車両の移動ベクトルから通過車両台数、通過車両速度、違法駐車などを検出するホスト用のCPUボード、6はCRTやプリンタなどの出力装置、7はキーボードなどの入力装置、8,9は入出力インターフェース(I/O)である。
【0013】
図1の交通流検出装置の処理の流れは次の通りである。先ず、AD−SEQボード2中のAD変換器(AD)によってTVカメラ1から送られてくるビデオ信号をサンプリングし、サンプリング画像をIP1ボード3へパイプラインバスを介して転送する。IP1ボード3では、入力されたサンプリング画像に対して背景更新処理(例えば、本出願人の特開平7−114494号公報「移動物体検知装置」に提案の処理)を施して画像中の移動車両の抽出を行い、車両抽出画像(背景差分画像)をIP2ボード4へパイプラインバスを介して転送する。IP2ボード4では、入力された車両抽出画像から個々の車両の検出を行い、相互相関処理などにより移動追跡処理を行う。そして、CPUボード5はこの処理結果を受け、個々の車両の移動ベクトルから通過車両台数や通過車両速度、違法駐車の検出を行うものである。
【0014】
この図1の交通流検出装置のシステム仕様としては、通過台数計数、車両走行速度算出、違法駐車車両検出をリアルタイムに計測するものであり、同一撮影画像内において同時に追跡可能な車両台数は最大24台である。また、上述したー連の車両検出処理は66.6ms/ビデオフレームで実現されている。
【0015】
(B)路面状況検出装置
路面状況検出手法としては、偏光特性を利用したパラメータ画像による路面水分検出、および画像テクスチャの解析によって抽出した路面特徴量を説明変数として多変量判別分析法に基づき、5種類(乾燥、湿潤、シャーベット、ザクレ、圧雪)の路面状況に判別するもので、上記の背景更新処理によって撮影画像内から通過車両などの移動体成分のみを除去した背景画像(路面画像)を抽出し、この路面画像を処理対象画像とすることによって前記5種類の路面状況に判別するようにしている(例えば、本出願人の特開平10−115684号の「路面状態判別方法およびその装置」参照)。
【0016】
この路面状況検出装置は、図1におけるIP1ボード3若しくはIP2ボード4のいずれか一方のボード1枚、例えばIP1ボード3と、CPUボード5を用いたハードウェア構成で実現可能であり、処理の流れは次の通りである。IP1ボード3では、AD−SEQボード2より入力されるサンプリング画像に対して背景更新処理を施し、画像中から車両などの移動体のみを除去した背景画像(路面画像)を生成する。そして、CPUボード5はこの結果を用いて路面特徴量の抽出を行い、路面状況を判別する。この路面状況検出装置のシステム仕様としては、路面管理上要求される計測インターバルは5分であり、上述した1回の計測に要する時間は30.064sである。
【0017】
次に、上記した交通流検出装置と路面状況検出装置という2つの画像処理装置を1つに統合するための統合手法について説明する。なお、統合に際しては、両者の機能を損なうことなく統合することを必要条件とする。
【0018】
(1)システム統合のためのハードウエア構成
前述した交通流検出装置と路面状況検出装置のハードウエア構成は、画像処理装置として最も一般的に用いられる構成であり、前述したところから明らかなように、大きく分けて、画像を直接扱う画像処理ボードと、その処理結果に基づき計測結果を導くCPUボードで構成されている。
【0019】
このような構成をとった場合、交通流計測のような動的な処理を行う場合においても、画像処理を主に行なっている期間はCPUボードが待機状態となっており、その処理能力を100%使用しているわけではない。一方、CPUボードが画像処理結果に基づいて計測結果を導出する演算を行っている期間は、画像処理ボードが待機状態となっている。この両者の待機期間をうまく別の演算処理に割り当てることができれば、複数の計測事象をーつの処理系で達成することができる。
【0020】
以上の視点から、統合のためのハードウエアの構成としては、図1に示した標準的な構成をそのまま利用し、CPUボードおよび画像処理ボードにおける処理時間をうまく配分すれば、2つの検出装置を統合することが可能となる。そこで、以下にこの処理タスクの時間配分について検討する。
【0021】
(2)余裕時間の見積もり
各検出装置に要求される処理サイクルに注目すると、交通流検出においては66.6ms/ビデオフレームでリアルタイム計測が必要であるのに対して、路面状況検出においては5分に1回30.064sを必要とするだけである。したがって、交通流検出における66.6msのサイクルの間に、
【0022】
【数1】
【0023】
の空き時間を捻出して路面状況検出に割り当てることができれば、それぞれの検出性能を損なうことなく2つの画像装置を統合することが可能となる。
【0024】
図4は、システム統合しない状態における交通流検出装置の処理シーケンスの詳細をタイムチャートで示したものである。交通流検出装置においては、前述したように、CPUボード5とIP1ボード3、IP2ボード4は、処理結果および処理制御をハンドシェイクの形態で授受することによって、66.6msサイクルの処理シーケンスを実現している。
【0025】
そのため、CPUボード5においては、交通流検出処理のタスク(以下、「交通流タスク」という)が占有している以外の9.3+21.8=31.1msの期間(図4中の▲1▼▲2▼)は空き時間となっている。交通流検出装置においては、この期間が通信・I/0制御などの他の付随したタスク(以下、「付随タスク」という)に割り当てられており、この付随タスクに必要とされる最大時間は20.2msである。したがって、1サイクル当たり31.1−20.2=10.9msの余裕時間が存在することになり、路面状況検出を5分に1回のインターバルで計測するために必要な6.7msを十分に確保することができる。
【0026】
(3)タスクスケジューリング
上記検討結果より、66.6msのサイクル中に、交通流検出および路面状況検出の両者を処理するために必要な時間は見い出すことができた。したがって、残された課題としては、交通流タスク、路面状況検出処理のタスク(以下、「路面タスク」という)、付随タスクを、66.6msのサイクル周期を乱すことなく実行させるためのタスクスケジューリングを行なう必要がある。
【0027】
前述したように、リアルタイムOS上で、マルチタスクを制御するための代表的なスケジュール手法としては、タイムスライスおよびプリエンプションと呼ばれる手法がある。タイムスライスは複数のタスクの動作時間を均等に分割してCPUに割り付けるスケジューリング方法であり、一方のプリエンプションは、優先順位の高いタスクを優先的にCPUに割り付けるスケジューリング方法である。
【0028】
先ず、タイムスライスによって交通流タスク、路面タスクおよび付随タスクを均等に分割し、処理する場合を図4を参照して考える。この場合、図4中の▲3▼▲4▼で示した交通流タスクの処理時間が延長されるため、IP1ボード3へのスタート制御に遅れを生じ、66.6msの処理サイクルが乱れる。
【0029】
次に、(交通流タスク)>(路面タスク)>(付随タスク)の順で優先順位を設定し、プリエンプションを適用する場合を考える。この場合においては、優先順位の最も高い交通流タスクが他のタスクに対して常に優先されるため、図4中の▲3▼▲4▼の区間において遅れを生じることはなく、66.6msの処理サイクルは乱れない。しかし、空き時間である▲1▼▲2▼の期間では、付随タスクに対して優先順位の高い路面タスクが常に優先されるため、路面タスクが終了するまでの期間は付随タスクが実行できず、付随タスクに不応答期間が発生する。
【0030】
このように、タイムスライスおよびプリエンブションいずれのスケジューリング方法においても、それぞれのスケジューリング方法を単体で用いた場合、処理シーケンスに問題が発生する。そこで、本発明では、両者のスケジューリング方法を併用することによってこの問題を解決するようにした。
【0031】
すなわち、本発明においては、処理タスクの優先順位を
(交通流タスク)>{(路面タスク)>(付随タスク)}
とし、(路面タスク)と(付随タスク)の間についてはタイムスライスによってスケジューリングし、(交通流タスク)と(路面および付随タスク)の間においてはプリエンプションによってスケジューリングする。このようなマルチタスクスケジューリング方法をとることで、交通流タスクに必要な時間の確保と、(路面タスク+付随タスク)の処理時間として31.1msの確保が可能となる。なお、タイムスライスのための1スライス時間は2.0msである。
【0032】
図2に上記本発明のマルチタスクスケジューリングを行なった場合の動作シーケンスのタイムチャートを、また、図3にこの時の交通流タスク、路面タスク、付随タスクの処理切替のシーケンスを示す。図示するように、上記マルチタスクスケジューリングを行なった場合、交通流タスクを常に優先し、かつ、路面タスクと付随タスクを均等に処理することができるので、3つのタスクが66.6msのサイクルを乱すことなく実行される。
【0033】
【実施例】
本発明方法を適用して構成した図1の道路交通監視システムにおける交通流と路面状況の実際の検証結果を以下に示す。なお、図1中のIP1ボード3、IP2ボード4およびCPUボード5は、それぞれ次のような仕様になるものである。
【0034】
(i)IP1ボード3とIP2ボード4のそれぞれの回路構成
・使用プロセッサ
ADSP-21020(ANALOG DEVICES社製)×4個
・システムクロック
20MHz
・画像メモリ(共有メモリ)
512画素×512 画素×8bit×4フレーム
512画素×512 画素×32bit×2フレーム
・システムバス
VMEバス準拠
・画像転送バス
パイプラインバス入力×1
パイプラインバス出力×1
ランダムバス×2
モニタバス×1
【0035】
(ii)CPUボード5の回路構成
CPU:モトローラMC68040(25MHz)
メモリ:共有DRAM(16MHz)
OS :Wind River Systems社製リアルタイムOS=VxWORKS Ver.5.2
システムバス:VMEバス準拠
【0036】
検証方法としては、図6に示す実際の交通状況を録画したビデオデータおよび画像データを用いて、システム統合前の各単体の検出装置と、本発明方法による統合後の画像処理装置のそれぞれに同一の画像データを入力することによって比較検証を行った。その結果、車両通過速度、車両通過台数、違法駐車および路面状況のすべての検出項目に関して、交通流検出装置、路面状況検出装置の単体時と同じ精度で検出できることが確認された。なお、検出精度については、本発明装置と従来装置の両者ともに同一であるため、以下には、本発明方法によって統合した画像処理装置における各検出項目に関する検出精度のみを示す。
【0037】
(車両通過台数の検出精度)
検証方法としては、目視によって計数した通過台数と、統合後の画像処理装置の検出結果を比較することにより行なった。結果を表1に示す。なお、検証対象とした映像は昼間かつ晴天の条件下で20分間撮影されたものである。
【0038】
【表1】
【0039】
(車両通過速度の検出精度)
検証方法としては、定速走行させた車両の速度を検出することにより行なった。その結果を表2に示す。
【0040】
【表2】
【0041】
(違法駐車車両の検出精度)
違法駐車の検出に関しては、検出対象となる車両が7台しか存在しなかったものの、これらすべての車両を違法駐車車両として検出することができた。
【0042】
(路面状況の検出精度)
検証方法としては、予め収集した路面の画像データを用いて、統合後の画像処理装置による検出結果と、目視によって判別した結果とを比較することにより行なった。その結果を表3に示す。
【0043】
【表3】
【0044】
なお、前述した実施の形態では、1台のテレビカメラを備えた画像処理装置の場合について例示したが、テレビカメラの台数は1台に限られるものではなく、動的と静的な異なる事象を撮影した複数のテレビカメラからの信号を合成した多画面の画像に対して本発明の画像処理の統合方法を採用してもよい。
【0045】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係るマルチタスクスケジューリングによる画像処理の統合方法によれば、従来複数の画像処理装置でそれぞれ個別に測定していた複数の事象を一台の画像処理装置でリアルタイムに処理することが可能となり、この種の画像処理装置のコストパフォーマンスを格段に向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の方法を適用して構成した交通監視システムのブロック図である。
【図2】本発明の方法によるマルチタスクスケジューリングを行なった場合の動作シーケンスのタイムチャートである。
【図3】本発明の方法によるマルチタスクスケジューリングを行なった場合の交通流タスク、路面タスク、付随タスクの処理切替のシーケンス図である。
【図4】システム統合しない状態における交通流検出と路面状況検出の処理シーケンスのタイムチャートである。
【図5】(a)(b)はそれぞれ従来の画像処理装置の構成例を示す図である。
【図6】交通状況を録画した画像の説明図である。
【符号の説明】
1 テレビカメラ
2 AD−SEQボード
3 第1の画像処理(IP1)ボード
4 第2の画像処理(IP2)ボード
5 CPUボード
6 出力装置
7 入力装置
8,9 入出力インターフェース
Claims (1)
- 撮影手段によって撮影した計測対象領域の撮影画像に対して所定の画像処理を施すことによって予め定めた複数の事象の計測を行なう画像処理装置において、
各事象を計測するための複数の処理タスクの間に優先処理順位を設定し、少なくとも、第1順位の処理タスクと他の処理タスクとの間ではプリエンプションによって第1順位の処理タスクが優先処理されるようにタスクスケジューリングするとともに、他の処理タスク同士の間ではタイムスライスによってそれぞれの処理タスクに処理時間を割り振るようにタスクスケジューリングすることを特徴とするマルチタスクスケジューリングによる画像処理の統合方法。
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