JP4709889B2 - 移動物体監視装置 - Google Patents
移動物体監視装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4709889B2 JP4709889B2 JP2008296743A JP2008296743A JP4709889B2 JP 4709889 B2 JP4709889 B2 JP 4709889B2 JP 2008296743 A JP2008296743 A JP 2008296743A JP 2008296743 A JP2008296743 A JP 2008296743A JP 4709889 B2 JP4709889 B2 JP 4709889B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- moving object
- input image
- optical flow
- template
- image
- 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
Links
Images
Description
図12に示す移動物体監視装置1200は、屋内の監視エリアのシーンをITVカメラ1220で時系列的に監視装置本体1210に入力され、今回画像と前回画像の2フレームをそれぞれA/D変換する画像入力処理部1211と、両画像の変化領域を抽出する差分画像作成部1212と、変化領域を2値化し近接距離の変化領域同士を一つにまとめる外接矩形を形成して統合領域とする変化領域抽出部1213と、前記統合領域毎に前記今回画像と前回画像間の正規化関数処理による濃淡パターンマッチングを行い、類似度(相関値)が所定値以上の場合に背景による類似とみて当該統合領域を外乱に判定し、類似度が低い統合領域を移動物体候補として抽出する移動物体候補選択部1214と、候補物体の特徴量を算出して人物を識別する移動物体識別部1215と、識別した人物の画像データを格納し、その移動軌跡等の情報を表示装置1230にリアルタイムに表示する表示制御部1216により構成される。この構成により、屋内に侵入する移動物体(人物)の監視において、照明のちらつきや窓外の移動体などの外乱による誤検知を防止して、高速に識別する。
前記テンプレートマッチングステップによって追跡中の移動物体があらかじめ定められた条件を満たしたときに警報出力する物体認識手段とを備えている。この方法により、入力画像をブロックに分割し正規化相関により高い相関を得られ、移動物体か光の外乱によるものかを評価しているため、外乱が発生しても精度良く移動物体を認識することができる。
(第1の実施の形態)
図1は本発明の第1の実施の形態の移動物体監視装置を示す構成図である。
図1に示す移動物体監視装置100は、監視空間を撮影する撮影手段120、移動物体を探索する監視手段110、所望の移動物体が検出されたことを出力する警報出力手段130によって構成される。
撮影手段120は、監視の必要がある空間の映像を撮影して監視手段110へ映像信号を出力する手段である。
なお、監視手段110は、入力された映像信号をあらかじめ定められた単位時間間隔でA/D変換した画像を出力する画像入力手段111と、転送された画像を保持し、指定された時間の画像を出力するフレームメモリ112と、保持された画像を取り込み、特定の方向にM個と前記方向に対し垂直方向にN個のブロックに分割して、前入力画像の探索範囲と現入力画像におけるブロック間で比較して物体の動きを求めるオプティカルフロー推定手段113と、前入力画像と現入力画像とで同一位置のブロック間で相関値を求める信頼性評価手段114と、物体の動きから検出された移動物体をテンプレートとして登録もしくは更新するテンプレート管理手段115と、テンプレートと現入力画像とを比較し相関の高い領域を抽出することで移動物体を追跡するテンプレートマッチング手段116と、移動物体の各計測値を取得しあらかじめ設定している範囲であれば所望の移動物体であると判定する物体認識手段117によって構成される。
現入力画像のフレームI(x,y)と1単位時間間隔前の前入力画像のフレームP(x,y)を特定の方向にM個と前記方向に対し垂直方向にN個のブロックBL(bx,by)に分割する。例えば、水平方向x=640画素、垂直方向y=480画素のフレームを、水平方向80個、垂直方向60個のブロックに分割した場合、ブロックサイズは水平方向に8画素、垂直方向に8画素となる。
すなわち、差分絶対値和で相関を算出する場合、値が小さいほど相関が高くなる。
図2において、ウェーブレット変換は、分割イメージ201に示すようにフレームメモリ112より読み込んだ入力画像のf(x,y)を直交変換し、低周波成分を含むLL帯域、水平高調波成分を含むHL帯域、垂直高調波成分LH帯域、斜め高調波領域成分を含むHH帯域に分割する。入力画像をf(x,y)とし、以下の各式により離散ウェーブレット変換を行い各帯域成分を求めることができる。
ここでLL(j,k)、HL(j,k)、LH(j,k)、HH(j,k)はそれぞれ、入力画像f(x、y)をウェーブレット変換して得られる低域成分、水平成分、垂直成分、斜め成分である。KS1、KS2、KS3、KS4はレベル調整用の定数、j、kは変換後の水平および垂直方向への画素アドレスである。
前入力画像と現入力画像について上記ウェーブレット変換を実施する。オプティカルフロー推定手段113と同様に、変換後の画像を特定の方向にM個と前記方向に対し垂直方向にN個のブロックに分割する。例えば、入力画像が水平方向x=640画素、垂直方向y=480画素のフレームを、ウェーブレット変換を実施後水平方向80個、垂直方向60個のブロックに分割した場合、ブロックサイズは水平方向に4画素、垂直方向に4画素となり、オプティカルフロー推定手段113におけるブロックサイズに比べて水平及び垂直方向に半分のサイズとなる。
ここで、I(x,y)は現入力画像のフレームで、P(x,y)は前入力画像のフレーム、―Iおよび―Pはブロック内の平均輝度、(j,k)はブロック左上の画像インデックスである。
正規化相関は、ランダムノイズの影響は受けやすいが、比較する成分の振幅が異なっていても位相があっていれば高い相関が得られる。差分絶対値和で相関を求めた場合は値が小さいほど相関が高くなったが、一方正規化相関で相関を求めた場合は値が大きいほど相関が高くなる。ただし、相関値があらかじめ定められた閾値より高い場合は、物体の形状変化や動きが発生していないことを示すため、信頼性が低いと評価する。したがって、相関値があらかじめ定められた閾値により近い場合に、物体の形状変化や動きが発生している可能性が高いため信頼性は高いと評価する。正規化相関により信頼性が高いと評価されたブロック領域を求めることができる。
図3に示すように、入力画像310において物体の動きを求めたブロック領域320と、信頼性が高いと評価されたブロック領域330で合致するブロックを物体領域と見なす。物体領域についてラベリングを行いラベリング結果340とする。ラベリングは、互いに接する物体領域と見なされたブロック同士に同一ラベルを与える処理である。同一ラベル341が与えられたブロック領域に外接する矩形領域をテンプレート画像342として登録する。
これにより抽出した物体領域内の信頼性の高いオプティカルフローの発生密度が低い場合は、テンプレート登録しないことで、光りの外乱の影響を低減できる。
前入力画像フレームP410において登録されたテンプレート画像411より移動範囲を考慮して探索範囲421を設定する。探索範囲421を現入力画像フレームP420全体とすることは演算量が大きすぎるため、探索範囲421を限定する。探索範囲421の広さは、移動物体の動きにもよるが、テンプレート画像に対して水平垂直方向に数画素から数十画素程度である。現入力画像フレームP420から探索範囲421を走査しながらテンプレート画像との相関を順次求める。相関は、正規化相関により求めるが、正規化相関の詳細は、上記信頼性評価手段114で説明したため省略する。最も相関が高くなる現入力画像フレームP420上の位置を対応領域422とする。テンプレートマッチング手段116をあらかじめ定められた単位時間間隔毎に繰り返すことで移動物体を追跡することができる。
オプティカルフローの大きさを線の長さで示し、方向は線の傾きによって示し、線分の色または輝度を信頼性に応じて変化させる。例えば、信頼性が高いオプティカルフローほど赤色成分を増し、信頼性が低い場合は青色成分を増す。
オプティカルフロー推定手段113は、入力画像を特定の方向にM個と前記方向に対し垂直方向にN個のブロックに分割して、ブロック毎に前入力画像の探索範囲と現入力画像とで比較して物体の動きを求める(ステップS501)。
信頼性評価手段114は、前入力画像と現入力画像とで同一位置のブロック間で相関値を求める(ステップS502)。
テンプレート管理手段115は、信頼性評価手段114で相関値を求めることにより検出された移動物体をテンプレートとして登録もしくは更新する(ステップS503)。
物体認識手段117は、テンプレートマッチング手段116で追跡された移動物体の各計測値を取得し、あらかじめ設定している範囲であれば所望の移動物体であると判定し警報出力する(ステップS505)。
表示手段は、オプティカルフロー推定手段113で得られた物体の動きに応じて表示色または輝度を変化させることで、視覚的にオプティカルフローの推定状況を出力する(ステップS506)。
以下、各手段における処理について詳細に説明する。
オプティカルフロー推定手段113は、現入力画像と1単位時間間隔前の前入力画像を特定の方向と前記方向に対して垂直方向の複数のブロックに分割する(ステップS601)。
オプティカルフロー推定手段113は、前入力画像と現入力画像における同一位置におけるブロック間で各画素の輝度差の合計を算出する(ステップS602)。
オプティカルフロー推定手段113は、輝度差をあらかじめ定められた閾値以上であるか判定し、輝度差が閾値を越えて大きい場合は以下の探索を行い、輝度差が閾値以下の場合は探索を終了させる(ステップS603)。
オプティカルフロー推定手段113は、探索する場合、ブロック毎に前入力画像の探索範囲内と現入力画像でブロックマッチングにより探索を行う(ステップS604)。
オプティカルフロー推定手段113は、探索を終了させる場合、信頼度無と設定し、推定の終了を確認する処理へ進む(ステップS605)。
オプティカルフロー推定手段113は、相関が最も高い場合、相関値と信頼度を有とする(ステップS607)。
オプティカルフロー推定手段113は、ブロックマッチングの探索が終了したか判定し、探索が終了していない場合はブロックマッチングを行う処理へ戻り探索を繰り返し、探索が終了している場合は、推定の終了を確認する処理へ進む(ステップS608)。
また、オプティカルフロー推定手段113は、全ブロックについてオプティカルフローの推定が終了しているかを確認し、終了していない場合はブロック間の輝度差を算出する処理に戻り推定を繰り返す(ステップS609)。
信頼性評価手段114は、入力画像を複数の帯域画像に分割するウェーブレット変換を行う(ステップS701)。
信頼性評価手段114は、分割された前入力画像と現入力画像とで同一位置のブロック間で相関を求める正規化相関を行う(ステップS702)。
信頼性評価手段114は、相関値が閾値以上の場合は、領域が背景であり動きがないため、信頼度を無と結果を保持する(ステップS704)。
また、信頼性評価手段114は、相関値が閾値以下の場合は、移動物体による動きが発生していると見なし、信頼度を有と結果を保持する(ステップS705)。
信頼性評価手段114は、全ブロックについて信頼性評価が終了しているかを確認し、終了していない場合はウェーブレット変換より評価を繰り返す(ステップS706)。
テンプレートマッチング手段116は、前入力画像の位置から探索範囲を限定し設定する(ステップS801)。
テンプレートマッチング手段116は、登録されたテンプレートと現入力画像の探索範囲から相関を算出し、相関の高い領域を抽出し探索することで移動物体を追跡し、対応領域とする(ステップS802)。
テンプレートマッチング手段116は、探索範囲の探索が終了したか判断し、探索が終了していない場合は相関領域の探索を行う処理より探索を繰り返す(ステップS803)。
物体認識手段117は、移動物体を識別するための各計測値を対応領域より算出する(ステップS904)。
計測値とは、例えば物体の高さ、幅、面積、移動量、追跡期間などがあげられる。
物体認識手段117は、計測値毎に条件を満たしているか判定し、結果を保持する処理へ進む(ステップS905)。
物体認識手段117は、条件を満たしている場合、移動物体と結果を保持し処理を終了する(ステップS906)。
また、物体認識手段117は、条件を満たしていない場合、移動物体ではないと結果を保持し処理を終了する(ステップS907)。
本発明の第2の実施の形態の移動物体監視装置は、図1に示す第1の実施の形態の移動物体監視装置100の構成と同じであり、撮影手段120、監視手段110、警報出力手段130によって構成され、監視手段110が、画像入力手段111、フレームメモリ112、オプティカルフロー推定手段113、信頼性評価手段114は、テンプレート管理手段115は、テンプレートマッチング手段116、物体認識手段117によって構成されるが、信頼性評価手段114において水平高調波成分を抽出した同帯域画像で相関を求める点が第1の実施の形態と異なる。
ここで、本発明の第2の実施の形態の移動物体監視装置の構成のうち、上記本発明の第1の実施の形態の移動物体監視装置の構成と同様の手段について、それぞれの説明は省略する。
本発明の第3の実施の形態の移動物体監視装置は、図1に示す第1の実施の形態の移動物体監視装置100の構成と同じであり、撮影手段120、監視手段110、警報出力手段130によって構成され、監視手段110が、画像入力手段111、フレームメモリ112、オプティカルフロー推定手段113、信頼性評価手段114は、テンプレート管理手段115は、テンプレートマッチング手段116、物体認識手段117によって構成されるが、信頼性評価手段114においてブロックを複数個合わせた小領域間で比較する点が第1の実施の形と異なる。
ここで、本発明の第3の実施の形態の移動物体監視装置の構成のうち、上記本発明の第1の実施の形態の移動物体監視装置の構成と同様の手段について、それぞれの説明は省略する。
図10において、配置図1010は、移動物体と撮影手段120の設置についての配置を示している。移動物体監視装置おける撮影手段は、一般的に地面や床面を斜め上方から俯瞰するように設置されている。
本発明の第4の実施の形態の移動物体監視装置は、図1に示す第1の実施の形態の移動物体監視装置100の構成と同じであり、撮影手段120、監視手段110、警報出力手段130によって構成され、監視手段110が、画像入力手段111、フレームメモリ112、オプティカルフロー推定手段113、信頼性評価手段114は、テンプレート管理手段115は、テンプレートマッチング手段116、物体認識手段117によって構成されるが、信頼性評価手段114において1次評価と2次評価を行う点が第1の実施の形態と異なる。
ここで、本発明の第4の実施の形態の移動物体監視装置の構成のうち、上記本発明の第1の実施の形態の移動物体監視装置の構成と同様の手段について、それぞれの説明は省略する。
図11に示すように、時間方向1110に対して、前々入力画像1101と前入力画像1102で第1の1次評価1120を行い、前入力画像1102と現入力画像1103で第2の1次評価1130を行い、前記第1の1次評価1120と前記第2の1次評価1130の結果により2次評価1140を行い最終的な信頼性を決定する。
110 監視手段
111 画像入力手段
112 フレームメモリ
113 オプティカルフロー推定手段
114 信頼性評価手段
115 テンプレート管理手段
116 テンプレートマッチング手段
117 物体認識手段
120 撮影手段
130 警報出力手段
201 分割イメージ
202 変換動作
310 入力画像
320 オプティカルフローが発生したブロック領域
330 信頼性評価手段で信頼性が高いと評価されたブロック領域
340 ラベリング結果
341 同一ラベル
342 テンプレート画像
410 前入力画像フレームP
411 テンプレート画像
420 現入力画像フレームP
421 探索範囲
422 対応領域
1010 配置図
1020 入力画像
1021 細かい小領域
1022 粗い小領域
1101 前々入力画像
1102 前入力画像
1103 現入力画像
1110 時間方向
1120 第1の1次評価
1130 第2の1次評価
1140 2次評価
1210 監視装置本体
1211 画像入力処理部
1212 差分画像作成部
1213 変化領域抽出部
1214 移動物体候補選択部
1215 移動物体識別部
1216 表示制御部
1220 ITVカメラ
1230 表示装置
Claims (7)
- 画像を入力してフレームメモリに転送する画像入力手段と、
前記フレームメモリに保持された前入力画像および現入力画像を特定の方向と前記方向に対し垂直方向とでそれぞれ複数のブロックに分割して、前記前入力画像と前記現入力画像における前記ブロック毎にブロックマッチングにより移動物体のオプティカルフローを求めるオプティカルフロー推定手段と、
前記前入力画像と前記現入力画像とにおける同一位置の前記ブロック間で正規化相関の値を相関値として求め、該相関値があらかじめ定められた閾値より高いときは信頼性が低いと評価し、該相関値が該閾値より低いときは、該相関値が該閾値により近いほど、前記移動物体のオプティカルフローの信頼性が高いと評価する信頼性評価手段と、
前記オプティカルフロー推定手段によって求められたオプティカルフローのうち、前記信頼性評価手段によって信頼性が高いと評価されたブロック領域をテンプレートとして登録するテンプレート管理手段と、
前記登録されたテンプレートを用いて前記現入力画像の移動物体を追跡するテンプレートマッチング手段と、
前記テンプレートマッチング手段によって追跡中の移動物体があらかじめ定められた条件を満たしたときに警報出力する物体認識手段とを備えたことを特徴とする移動物体監視装置。 - 前記テンプレート管理手段が、前記信頼性評価手段によって移動物体のオプティカルフローの信頼性が高いと評価されたブロックの発生密度があらかじめ定められた密度より高いことを条件として、移動物体領域を抽出するようにしたことを特徴とする請求項1に記載の移動物体監視装置。
- オプティカルフローの信頼性に応じて表示色または輝度を変化させ、視覚的にオプティカルフローの推定状況を確認できるとともに信頼性の効果を訴えることができるようにした表示手段を備えることを特徴とする請求項1乃至請求項2に記載の移動物体監視装置。
- 前記信頼性評価手段が、前記前入力画像と前記現入力画像とにおける前記ブロックを複数個合わせた小領域間で比較するようにしたことを特徴とする請求項1乃至請求項3の何れかに記載の移動物体監視装置。
- 移動物体監視装置を用いた移動物体監視方法であって、
画像を入力してフレームメモリに転送する画像入力ステップと、
前記フレームメモリに保持された前入力画像および現入力画像を特定の方向と前記方向に対し垂直方向とでそれぞれ複数のブロックに分割して、前記前入力画像と前記現入力画像における前記ブロック毎にブロックマッチングにより移動物体のオプティカルフローを求めるオプティカルフロー推定ステップと、
前記前入力画像と前記現入力画像とにおける同一位置の前記ブロック間で正規化相関の値を相関値として求め、該相関値があらかじめ定められた閾値より高いときは信頼性が低いと評価し、該相関値が該閾値より低いときは、該相関値が該閾値により近いほど、前記移動物体のオプティカルフローの信頼性が高いと評価する信頼性評価ステップと、
前記オプティカルフロー推定ステップによって求められたオプティカルフローのうち、前記信頼性評価ステップによって信頼性が高いと評価されたブロック領域をテンプレートとして登録するテンプレート管理ステップと、
前記登録されたテンプレートを用いて前記現入力画像の移動物体を追跡するテンプレートマッチングステップと、
前記テンプレートマッチングステップによって追跡中の移動物体があらかじめ定められた条件を満たしたときに警報出力する物体認識手段とを備えたことを特徴とする移動物体監視方法。 - 画像を入力してフレームメモリに転送する画像入力ステップと、
前記フレームメモリに保持された前入力画像および現入力画像を特定の方向と前記方向に対し垂直方向とでそれぞれ複数のブロックに分割して、前記前入力画像と前記現入力画像における前記ブロック毎にブロックマッチングにより移動物体のオプティカルフローを求めるオプティカルフロー推定ステップと、
前記前入力画像と前記現入力画像とにおける同一位置の前記ブロック間で正規化相関の値を相関値として求め、該相関値があらかじめ定められた閾値より高いときは信頼性が低いと評価し、該相関値が該閾値より低いときは、該相関値が該閾値により近いほど、前記移動物体のオプティカルフローの信頼性が高いと評価する信頼性評価ステップと、
前記オプティカルフロー推定ステップによって求められたオプティカルフローのうち、前記信頼性評価ステップによって信頼性が高いと評価されたブロック領域をテンプレートとして登録するテンプレート管理ステップと、
前記登録されたテンプレートを用いて前記現入力画像の移動物体を追跡するテンプレートマッチングステップと、
前記テンプレートマッチングステップによって追跡中の移動物体があらかじめ定められた条件を満たしたときに警報出力する物体認識手段とをコンピュータに実行させることを特徴とする移動物体監視プログラム。 - 請求項6に記載の移動物体監視プログラムを保存したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008296743A JP4709889B2 (ja) | 2008-11-20 | 2008-11-20 | 移動物体監視装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008296743A JP4709889B2 (ja) | 2008-11-20 | 2008-11-20 | 移動物体監視装置 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002167573A Division JP2004013615A (ja) | 2002-06-07 | 2002-06-07 | 移動物体監視装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009076094A JP2009076094A (ja) | 2009-04-09 |
JP4709889B2 true JP4709889B2 (ja) | 2011-06-29 |
Family
ID=40610930
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008296743A Expired - Fee Related JP4709889B2 (ja) | 2008-11-20 | 2008-11-20 | 移動物体監視装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4709889B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FI20095785A (fi) | 2009-07-13 | 2011-01-14 | Gurulogic Microsystems Oy | Menetelmä hahmon tunnistamiseksi, hahmontunnistaja ja tietokoneohjelma |
KR20140061266A (ko) * | 2012-11-11 | 2014-05-21 | 삼성전자주식회사 | 다중 경로 궤적 분석을 이용한 영상 객체 추적 방법 및 장치 |
KR101726695B1 (ko) | 2015-01-23 | 2017-04-13 | 한화테크윈 주식회사 | 객체추적방법 |
EP3340104B1 (en) * | 2016-12-21 | 2023-11-29 | Axis AB | A method for generating alerts in a video surveillance system |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000003449A (ja) * | 1998-04-14 | 2000-01-07 | Matsushita Joho System Kk | 画像整合性判定装置 |
JP2000222584A (ja) * | 1999-01-29 | 2000-08-11 | Toshiba Corp | 映像情報記述方法、映像検索方法及び映像検索装置 |
JP2001126065A (ja) * | 1999-10-26 | 2001-05-11 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | 距離分布検知装置 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3034101B2 (ja) * | 1991-11-22 | 2000-04-17 | 大倉電気株式会社 | 動きベクトルによる識別方法及び装置 |
JPH1021401A (ja) * | 1996-07-04 | 1998-01-23 | Canon Inc | 三次元情報処理装置 |
JP3423861B2 (ja) * | 1997-07-17 | 2003-07-07 | 株式会社日立製作所 | 移動物体の監視方法および装置 |
-
2008
- 2008-11-20 JP JP2008296743A patent/JP4709889B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000003449A (ja) * | 1998-04-14 | 2000-01-07 | Matsushita Joho System Kk | 画像整合性判定装置 |
JP2000222584A (ja) * | 1999-01-29 | 2000-08-11 | Toshiba Corp | 映像情報記述方法、映像検索方法及び映像検索装置 |
JP2001126065A (ja) * | 1999-10-26 | 2001-05-11 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | 距離分布検知装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2009076094A (ja) | 2009-04-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Yuan et al. | Automatic removal of complex shadows from indoor videos using transfer learning and dynamic thresholding | |
CN107563313B (zh) | 基于深度学习的多目标行人检测与跟踪方法 | |
JP4368767B2 (ja) | 異常動作検出装置および異常動作検出方法 | |
JP5554984B2 (ja) | パターン認識方法およびパターン認識装置 | |
JP4215781B2 (ja) | 異常動作検出装置および異常動作検出方法 | |
CN106778712B (zh) | 一种多目标检测与跟踪方法 | |
US20080037869A1 (en) | Method and Apparatus for Determining Motion in Images | |
Venkatesh et al. | Efficient object-based video inpainting | |
CN108399627B (zh) | 视频帧间目标运动估计方法、装置和实现装置 | |
KR101130963B1 (ko) | 형태와 특징 정보를 이용한 비정형 객체 추적 장치 및 그 방법 | |
JP2008046903A (ja) | 対象個数検出装置および対象個数検出方法 | |
JP2008192131A (ja) | 特徴レベル・セグメンテーションを実行するシステムおよび方法 | |
Pan et al. | Robust and accurate object tracking under various types of occlusions | |
EP2591460A1 (en) | Method, apparatus and computer program product for providing object tracking using template switching and feature adaptation | |
CN104969261B (zh) | 用于检测移动物体的方法和系统 | |
CN110084830A (zh) | 一种视频运动目标检测与跟踪方法 | |
JP4709889B2 (ja) | 移動物体監視装置 | |
Safaei et al. | Real-time search-free multiple license plate recognition via likelihood estimation of saliency | |
JP2005309746A (ja) | 動物体追跡方法、動物体追跡プログラムおよびその記録媒体、ならびに、動物体追跡装置 | |
WO2018025336A1 (ja) | 劣化検出装置、劣化検出方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP2004013615A (ja) | 移動物体監視装置 | |
JP2006318064A (ja) | 画像センサ | |
CN107368826A (zh) | 用于文本检测的方法和装置 | |
JP4918615B2 (ja) | 対象個数検出装置および対象個数検出方法 | |
Ding et al. | Detection of motion-compensated frame-rate up-conversion via optical flow-based prediction residue |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20101209 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20101221 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110217 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20110308 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20110318 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |