JP4900611B2 - オプトエレクトロニクス利用の監視システムにおける点状の目標の検出及びトラッキング方法 - Google Patents
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Description
−検出モジュール4は、一般に事前フィルタリングされたオプトエレクトロニクス・センサー1により提供される、観察された場面のオプトエレクトロニクス利用の画像を受け取る。入力として適用されるオプトエレクトロニクス利用の観察画面データ(DATAIN)に基づき、それは空間的及び放射的に、一つの画素(点状の目標)に相当するプロットである脅威に対応し得る、プロットの集合をこの画像から抽出する。
−トラッキングモジュール5の目的は、トラックと呼ばれる潜在的な検出された脅威に対する情報を、マン/マシン・インターフェース又は武器システムのようなより高次のシステムに提供することである。
及び標準偏差
を用いる。
−最初の画像において、(信号対雑音比SNRが検出しきい値thdより大きいか等しい)検出された各プロットに関して、仮定トラックは速度ゼロで初期化され、次の画像において想定される目標の位置を予測するために、フィルタリング操作が適用される。
−次の画像において、作成された各々の仮定トラックに対して、我々はプロットが果たして検出モジュール3により検出されたかどうかを、前のステップにおいて予測された位置の周りの関連付け領域の中を注視する。もし検出された場合、運動モデルを更新し次の画像において想定される目標の位置等を予測するために、フィルタリング操作がこの仮定トラックと関連する二つのプロットに適用される。
m=3600.f.Nm (式1)
に等しく、ここで
はQ−1個のうちのi個の要素の組合せ数を示す。
が導かれる。
が得られる。
−各領域の属性、典型的には少なくともその位置、そのサイズ、平均ノイズレベル
及び領域Ziにわたる放射レベルの標準偏差信号
を有する、画像の均質な領域Ziの集合と、
−各プロットの属性(位置、放射レベルS、平均ノイズレベル
及び領域Ziにわたる放射レベルの標準偏差信号
)を有する、検出されたプロットの集合。
−それが検出された均質な領域に応じて、目標は一つの観察から次の観察に移動し、複雑さが変化し得るため、我々は全く同じタイプの背景上には居ないであろう。
−q個の観察が実施されるに応じて集計される。我々が10番目の観察の局面にいる場合、しきい値は我々が1番目にいる場合のようには選択的でなく、これは統計的検出確率の法則に関連する。
−考慮される仮定トラックと関連付けられるp個のプロットの関数として、すなわち、所定のq個の観察に対し、我々が4個のプロットか又は単一のプロットを考慮するかによってしきい値は選択性が少なくなり、これは統計的検出確率の法則に関連する。
個のしきい値thi,j,kを含み、ここでPは関連するプロットの最大数、Qは観察の最大数を表わす。実際上はP=Qである。
従って、
と書いてもよく、これは図5の配列の列に相当する。
−そこでプロットが検出された領域の複雑さのレベルkが、妥当性の確認プロセスにおいて、このプロット用に用いられるべきしきい値の集合Ekに対するポインターとして使用され、
−考慮される仮定トラックの最初の関連するプロット以来行なわれた観察の数qが、集合Ekにおいて、しきい値T{q,k}の部分集合を選択するためのポインターとして使用され、
−仮定トラックと関連するプロットの数pが、この部分集合すなわち:
の最初のp個のしきい値を選択するためのポインターとして使用される。
1.現在の観察の数qにより索引付けされた部分集合、すなわち部分集合
を選択する際に、考慮される仮定トラックのp個のプロットと関連する複雑さのレベルkにより索引付けされた、適用可能な比較しきい値の集合Ekを含み、
2.i=1の比較ループを初期化することにある。このループは次のステップにある。
−a)選ばれた部分集合T{q,k}における索引iのしきい値th{i,q、k}の選択、及び次の判定基準の適用
・i個のプロットのうちの各プロットが次の不等式を満足するように、仮定トラックPHのp個のプロットのうちのi個のプロットが存在する場合:
このプロットと関連する複雑さのレベルkの値に関して、SNR≧th{i,q、k}
・そのときトラックは妥当性を確認される−ループ終了。
・そうでない場合は、ステップb)。
−b)i=i+1
・i≦pの間はステップa)に戻る。
・そうでない場合は、ステップc)。
−c)i>pの場合、トラックは妥当性確認をされない−ループ終了。
一つの例において、
が得られる。
−p個の関連するプロットのうちの一つのプロット(i=1)が、その関連付けられたkの値に関して、SNR≧th{1,4、k}を満足するかどうか。
YESの場合、該トラックは妥当性を確認される。
そうでない場合は、次を注視する
−p≧2の場合、p個の関連するプロットのうちの二つのプロット(i=2)が、それらのそれぞれのkの値に関して、各々SNR≧th{2,4、k}を満足するかどうかYESの場合、該トラックは妥当性を確認される。
そうでない場合は、次を注視する
−p≧3の場合、p個の関連するプロットのうちの三つのプロット(i=3)が、それらのそれぞれのkの値に関して、各々SNR≧th{3,4、k}を満足するかどうか:YESの場合、該トラックは妥当性を確認される。
そうでない場合は、次を注視する
−p≧4の場合、p個の関連するプロットのうちの四つのプロット(i=4)が、それらのそれぞれのkの値に関して、各々SNR≧th{4,4、k}を満足するかどうか:YESの場合、該トラックは妥当性を確認される。
そうでない場合は、該トラックは妥当性が確認されない。
と書かれ得る、検出モジュールの検出しきい値thdに相当する垂直線により左側が区切られている、目標の曲線dp(x)の下側にある面積であり、thdはp(det)=90%であるように選ばれる。
を加えることになる。このしきい値は図7においてthdaと名付けられている。それは目標検出確率が90%残るように選ばれる。これがそうであるように、誤った警告の確率は時間とともに増加することが見られる。
−予測モジュールは、この確認されたトラックPViに関して、目標のプロットが観察される次の画像において持つべき位置と共に、又このプロットがその中にあるべき画像領域を計算する。それはプロットの入力として、及び現在の画像の中にそれが存在する関連付けられた均質な領域として利用できるため、この予測を行なうことが出来る。それはこの予測に基づいて、そして現在の画像において確認されたトラックと関連するプロットの属性、関連する領域の属性、及び観察される次の画像における予測領域の属性を使用することにより、場合によっては目標と関連する運動学の関数として、目標のコントラストにおける将来の損失をそこから推定する。目標が単純な領域からより複雑な領域に移動する場合、次の画像において検出すべきプロットのSNRを予測することが従って出来るであろう。
−次の観察において、妥当性を確認されたトラックとプロットを関連付けるモジュールは、各々の確認されたトラックのためのプロット位置予測の周りに関連領域を開く。関連領域はトラックと関連付けられた動きのモデルに依存するプロットの探索領域であることが想起される。動きのモデルは実際に、目標の将来位置を予測することを可能にする。我々が新たな日付(新たな観察)に対応するプロットを探索すべきであるのは、この位置の周りである。動きのモデルは完全でなく、目標が操作によって動く場合は変わり得るため、該関連付けモジュールはその探索に関する許容範囲を与えられる。それは予測位置の周りの関連する半径により定義される関連領域である。
−妥当性を確認されたトラックと関連するプロットの表は、対応する目標の放射信号の平均値Smを提供する。
により与えられ、ここでNは考慮されるトラックのためのメモリ・テーブル内に格納されたプロットの最大数である。
Claims (14)
- 観察された各画像に対して、該観察された画像から検出されたプロットを少なくとも一つ含む仮定トラックを作成および妥当性を確認することで、点状の目標の検出および前記画像において検出された各目標のトラックの追跡を確実にするための画像のオプトエレクトロニクス処理方法であって、
放射の分布関数に基づいて定義された判定基準を満たす均質な領域の複数から観察された画像の部分に対し、画素が存在する該均質な領域との関連において信号対雑音比(SNR)を計算し、検出しきい値(thd)と計算された信号対雑音比との比較により前記画像の画素に対して計算した信号対雑音比が前記検出しきい値以上の場合に該画素に対するプロットを検出し、検出した各プロットに関して該プロットと関連付けられ、前記検出しきい値(thd)以上である一つ以上の比較しきい値の集合(Ek)を決定することでプロットを検出するステップ(4)と、
検出された各プロットを含む仮定トラックの妥当性を確認するステップと、
前記仮定トラックの各プロットに関連付けられた比較しきい値に依存し、前記仮定トラックの妥当性を確認するための判定基準を適用するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - プロットと関連付けられた比較しきい値を決定する前記ステップが、前記プロットが検出された前記均質な領域によって定義された局部的な背景に依存することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- プロットと関連付けられた比較しきい値を決定する前記ステップが、妥当性確認の判定基準が適用される仮定トラックのi番目のプロットの関数として適用可能な、比較しきい値の決定を含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。
- 仮定トラックがp個のプロットを含む場合、妥当性確認の判定基準が、i個のプロットのうちの各プロットに関して、信号対雑音比(SNR)がi個のプロットに適用可能な比較しきい値よりも大きいような、i=1〜pのi個のプロットが存在するかどうかを確認することにあるのを特徴とする請求項3に記載の方法。
- 前記画像の各均質な領域(Zi)にわたる画素の放射レベルの平均
均質な領域に関して観察された画像の各画素の前記信号対雑音比(SNR)
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の方法。 - 前記画像の部分は、観察された画像の各画素から検索した前記画素の周りのできるだけ大きく、前記画素から離れ、放射の分布関数に基づいて定義された判定基準を満たし、前記画素の周りの最大の近隣領域である均質な領域(Zi)を決定するステップが適用された均質な領域にあることを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記画素の周りの最も大きな近隣領域を決定する前記ステップが、局部的背景の複雑さのレベルkに相当するサイズ(TFk)のウィンドウによるモデル化を適用し、該モデル化はtウィンドウサイズの定義であり、前記画素の周りの最も大きな近隣領域の決定は前記判定基準を満たすウィンドウの最大サイズを決定することであり、局部的背景の複雑さのレベルkのkは最大サイズのウィンドウに対する1から最小サイズのウィンドウに対するtの値であり、検出された各プロットは、前記最も大きな近隣領域のウィンドウTFkのサイズと複雑さkのレベルと関連付けられることを特徴とする請求項6に記載の方法。
- 比較しきい値(Ek)の集合が局部的な背景の各複雑さのレベルkに関して決定され、各集合(Ek)がi=1〜P、及びj=1〜Qでi≦jである、
- 比較しきい値(Ek)の各集合が、現在の観察の数qに関して、th{1,q,k}>th{2,q,k}>th{3,q,k},...>th{i,q,k}>...>th{q,q,k}でありi=1〜qである、q個の比較しきい値th{i,q,k}の部分集合(T{q,k})を定義することを特徴とする請求項8に記載の方法。
- 仮定トラックPHのp番目のプロットがq番目の観察で検出されたとき、
−q個の観察の関数として部分集合(T{q,k})を選択する際に、仮定トラック(PHi)のp個のプロットと関連する複雑さのレベルkにより索引付けされた比較しきい値(Ek)の集合を含み、
−i=1の比較ループを初期化することにあり、このループが次のステップ:
−a)選ばれた部分集合(Tq,k)における索引iのしきい値th{i,q、k}を選択するステップ、及び次の判定基準を適用するステップと、
・i個のプロットのうちの各プロットが次の不等式を満足するように、仮定トラックPHのp個のプロットのうちのi個のプロットが存在する場合:
このプロットと関連する複雑さのレベルkの値に関して、SNR≧th{i,q、k}
・そのときトラックは妥当性を確認される−ループ終了
・そうでない場合は、ステップb)
−b)i=i+1のステップと、
・i≦pの間はステップa)に戻る
・そうでない場合は、ステップc)
−c)i>pの場合、トラックは妥当性確認をされないステップと
にあることを特徴とする請求項9に記載の方法。 - 次回に観察される画像においてトラックのプロット位置を予測するステップを含み、前記予測が、関連付けられた均質な領域(Zi’)の予測を含むことを特徴とする請求項1〜10のいずれか一項に記載の方法。
- 与えられた仮定トラックに関し、現在の観察された画像において何のプロットも検出されない場合、仮定トラックのp個のプロット数と、値pと比較されるためのプロットPの最大数と値qと比較されるためのプロットQの最大数を予め定めた最適な値として、現在の画像におけるプロット位置予測領域と関連付けられた複雑さのレベルkの関数として前記最適な値における前記仮定トラックの妥当性を確認するために、前記仮定トラックと関連付けられた最初のプロット以来実施されたq個の観察数との対(p,q)の比較ステップを含むことを特徴とする請求項11に記載の方法。
- プロットを妥当性が確認されたトラック(PVi)と関連付ける追加のステップを含む方法であって、
与えられた妥当性が確認されたトラック(PVi)に関する現在の観察された画像において、何のプロットも検出されない場合、前記ステップが、考慮される確認されたトラックに関するプロット位置予測領域と関連付けられる、複雑さのレベルkの関数としてそれを局部的に適応させるために、検出ステップ(4)における検出しきい値のチェックを含むことを特徴とする請求項11又は12に記載の方法。 - 或る場面を観察するための画像を提供可能な一つ又は複数のオプトエレクトロニクス・センサーを備えたオプトエレクトロニクス利用の監視システムであって、
請求項1〜13のいずれか一項に記載の方法を実施する前記画像の処理手段を含むこと特徴とするシステム。
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