JP5493747B2 - 追跡方法、監視システム及びプログラム - Google Patents
追跡方法、監視システム及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP5493747B2 JP5493747B2 JP2009260340A JP2009260340A JP5493747B2 JP 5493747 B2 JP5493747 B2 JP 5493747B2 JP 2009260340 A JP2009260340 A JP 2009260340A JP 2009260340 A JP2009260340 A JP 2009260340A JP 5493747 B2 JP5493747 B2 JP 5493747B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- tracking
- image data
- image
- camera
- tracking target
- 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
Landscapes
- Alarm Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Description
+(動領域である確率)×(動領域であった場合に人領域である尤度)
+(静領域である確率)×(静領域であった場合に人領域である尤度)
この例では、動領域である確率及び静領域である確率を差分値から線形関数を用いて計算しているが、勿論別の関数を用いて動領域である確率及び静領域である確率を計算しても良い。
(付記1)
監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を観測するカメラからの画像データに基づいて、追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データを生成するステップと、
前記カメラからの画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成するステップと、
前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価するステップと、
前記評価に基づいて前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡するステップを含み、
前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像である追跡方法。
(付記2)
前記第1の多値化画像データを生成するステップは、複数の追跡対象の各々に対して前記第1の多値化画像データを生成し、
前記第2の多値化画像データを生成するステップは、前記複数の追跡対象の各々に対して前記第2の多値化画像データを生成し、
前記評価するステップは、前記複数の追跡対象の各々について前記比較結果に基づいて前記推定結果を評価する、付記1記載の追跡方法。
(付記3)
前記第1の多値化画像データを生成するステップは、パーティクルフィルタにより前記第1の多値化画像データを生成する、付記2記載の追跡方法。
(付記4)
前記第1の多値化画像データを生成するステップは、
既に求めた推定結果の分布を利用して前記監視領域内の前記追跡対象の存在確率を表す前記第1の多値化画像を生成し、
注目する追跡対象以外の対象に関しては、前記既に求めた推定分布の重みで予測画像データを最大値まで足し合わせた前記第1の多値化画像を生成し、
前記注目する追跡対象に対しては、ある確率変数の値に対する予測画像の領域に関して最大値に設定することより、前記注目する追跡対象のある確率変数の値に対する前記第1の多値化画像を生成する、付記2記載の追跡方法。
(付記5)
前記第2の多値化画像データを生成するステップは、
背景差分又はフレーム間差分の値から閾値処理により、差分領域又は動領域を抽出し、特徴毎に前記追跡対象の領域らしさの度合いを定義するテーブルに基づいて前記第2の多値化画像データを生成する、付記1乃至3のいずれか1項記載の追跡方法。
(付記6)
前記第2の多値化画像データを生成するステップは、
背景差分及びフレーム間差分を含む複数の特徴量から、前記追跡対象らしさの度合いを計算する数式に基づいて前記第2の多値画像を生成する、付記1乃至3のいずれか1項記載の追跡方法。
(付記7)
各カメラが撮影可能な領域と前記地図データの座標は対応させて予めデータベース化されており、
前記評価するステップは、前記パーティクルフィルタのパーティクルの持つ座標から前記追跡対象を撮影している可能性のあるカメラのみからの画像データを参照して前記パーティクルフィルタの尤度を計算する、付記3記載の追跡方法。
(付記8)
前記第1の多値化画像データを生成するステップと、前記第2の多値化画像データを生成するステップは、互いに別のプログラム又はスレッドがコンピュータに実行させる、付記1乃至7のいずれか1項記載の追跡方法。
(付記9)
監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を観測するカメラからの画像データに基づいて追跡対象を追跡する監視システムであって、
前記画像データに基づいて、前記追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データを生成する第1の生成手段と、
前記画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成する第2の生成手段と、
前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価する評価手段と、
前記評価に基づいて前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡する追跡手段を備え、
前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像である、監視システム。
(付記10)
前記第1の生成手段は、パーティクルフィルタを有する、付記9記載の監視システム。
(付記11)
各カメラが撮影可能な領域と前記監視領域の地図データの座標は対応させて予めデータベース化されており、
前記評価手段は、前記パーティクルフィルタのパーティクルの持つ座標から前記追跡対象を撮影している可能性のあるカメラのみからの画像データを参照して前記パーティクルフィルタの尤度を計算する、付記10記載の監視システム。
(付記12)
コンピュータに追跡対象の追跡を行わせるプログラムであって、
監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を撮影するカメラからの画像データに基づいて、追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データを生成する手順と、
前記カメラからの画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成する手順と、
前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価する手順と、
前記評価に基づいて前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡する手順を前記コンピュータに実行させ、
前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像である、プログラム。
12 画像処理部
21 パーティクルフィルタ
31−1〜31−M,C10〜C14 カメラ
32−1〜32−M 画像抽出部
33−1〜33−N 位置推定器
60 監視システム
61 CPU
62 メモリ部
66 カメラ群
Claims (5)
- 監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を撮影するカメラからの画像データに基づいて、追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データをパーティクルフィルタにより生成するステップと、
前記カメラからの画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成するステップと、
前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価するステップと、
前記評価に基づいて前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡するステップを含み、
前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像であり、
前記評価するステップは、前記パーティクルフィルタのパーティクルの持つ座標から前記追跡対象を撮影している可能性のあるカメラからの画像データを参照して前記パーティクルフィルタの尤度を計算する、追跡方法。 - 監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を観測するカメラからの画像データに基づいて追跡対象を追跡する監視システムであって、
前記画像データに基づいて、前記追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データをパーティクルフィルタにより生成する第1の生成手段と、
前記画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成する第2の生成手段と、
前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価する評価手段と、
前記評価に基づいて前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡する追跡手段を備え、
前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像であり、
前記評価手段は、前記パーティクルフィルタのパーティクルの持つ座標から前記追跡対象を撮影している可能性のあるカメラからの画像データを参照して前記パーティクルフィルタの尤度を計算する、監視システム。 - 前記第1の生成手段は、複数の追跡対象の各々に対して前記第1の多値化画像データを生成し、
前記第2の生成手段は、前記複数の追跡対象の各々に対して前記第2の多値化画像データを生成し、
前記評価手段は、前記複数の追跡対象の各々について前記比較結果に基づいて前記推定結果を評価し、
前記第1の生成手段は、
既に求めた推定結果の分布を利用して前記監視領域内の前記追跡対象の存在確率を表す前記第1の多値化画像を生成し、
注目する追跡対象以外の対象に関しては、前記既に求めた推定分布の重みで予測画像データを最大値まで足し合わせた前記第1の多値化画像を生成し、
前記注目する追跡対象に対しては、ある確率変数の値に対する予測画像の領域に関して最大値に設定することより、前記注目する追跡対象のある確率変数の値に対する前記第1の多値化画像を生成する、請求項2記載の監視システム。 - 各カメラが撮影可能な領域と前記監視領域の地図データの座標は対応させて予めデータベース化されている、請求項2又は3記載の監視システム。
- コンピュータに追跡対象の追跡を行わせるプログラムであって、
監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を撮影するカメラからの画像データに基づいて、追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データをパーティクルフィルタにより生成する手順と、
前記カメラからの画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成する手順と、
前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価する手順と、
前記評価に基づいて前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡する手順を前記コンピュータに実行させ、
前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像であり、
前記評価する手順は、前記パーティクルフィルタのパーティクルの持つ座標から前記追跡対象を撮影している可能性のあるカメラからの画像データを参照して前記パーティクルフィルタの尤度を計算する、プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009260340A JP5493747B2 (ja) | 2009-11-13 | 2009-11-13 | 追跡方法、監視システム及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009260340A JP5493747B2 (ja) | 2009-11-13 | 2009-11-13 | 追跡方法、監視システム及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011107839A JP2011107839A (ja) | 2011-06-02 |
JP5493747B2 true JP5493747B2 (ja) | 2014-05-14 |
Family
ID=44231257
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009260340A Expired - Fee Related JP5493747B2 (ja) | 2009-11-13 | 2009-11-13 | 追跡方法、監視システム及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5493747B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4922472B1 (ja) * | 2011-09-29 | 2012-04-25 | 楽天株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理装置用プログラム、および、記録媒体 |
SG10201407100PA (en) | 2014-10-30 | 2016-05-30 | Nec Asia Pacific Pte Ltd | System For Monitoring Event Related Data |
JP6754574B2 (ja) * | 2016-01-18 | 2020-09-16 | 株式会社日立情報通信エンジニアリング | 移動体計測システム、及び計測対象の領域における人物の数を特定する方法 |
JP6745687B2 (ja) * | 2016-09-20 | 2020-08-26 | 能美防災株式会社 | 地域防災情報システム |
CN110930436B (zh) * | 2019-11-27 | 2023-04-14 | 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 | 一种目标跟踪方法及设备 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000101995A (ja) * | 1998-09-17 | 2000-04-07 | Fumito Arai | 広域追跡装置 |
JP4690971B2 (ja) * | 2006-08-30 | 2011-06-01 | 日本放送協会 | 形状推定装置及び形状推定プログラム |
JP4865517B2 (ja) * | 2006-12-05 | 2012-02-01 | スズキ株式会社 | 頭部の位置・姿勢検出装置 |
-
2009
- 2009-11-13 JP JP2009260340A patent/JP5493747B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2011107839A (ja) | 2011-06-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5001260B2 (ja) | オブジェクト追跡方法及びオブジェクト追跡装置 | |
US20080123975A1 (en) | Abnormal Action Detector and Abnormal Action Detecting Method | |
JP5493747B2 (ja) | 追跡方法、監視システム及びプログラム | |
KR20080020595A (ko) | 보안 어플리케이션을 위한 사람을 감지하고 추적하는시스템 | |
Huang et al. | Motion detection with pyramid structure of background model for intelligent surveillance systems | |
Führ et al. | Combining patch matching and detection for robust pedestrian tracking in monocular calibrated cameras | |
Tessens et al. | Camera selection for tracking in distributed smart camera networks | |
Niño-Castañeda et al. | Scalable semi-automatic annotation for multi-camera person tracking | |
CN111626956A (zh) | 图像去模糊方法和装置 | |
Cheng et al. | Advanced background subtraction approach using Laplacian distribution model | |
CN114419102A (zh) | 一种基于帧差时序运动信息的多目标跟踪检测方法 | |
JP4836065B2 (ja) | エッジトラッキング方法及びそのコンピュータプログラム | |
Nejati et al. | Nonrigid Image Registration in Digital Subtraction Angiography Using Multilevel B‐Spline | |
JP2014110020A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム | |
US20180182117A1 (en) | Method for Generating Three Dimensional Images | |
CN112070035A (zh) | 基于视频流的目标跟踪方法、装置及存储介质 | |
CN111932600A (zh) | 一种基于局部子图的实时回环检测方法 | |
JP2009301242A (ja) | 頭部候補抽出方法、頭部候補抽出装置、頭部候補抽出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 | |
WO2022113453A1 (ja) | 異常検知装置、異常検知方法 | |
US20160261853A1 (en) | Constructing a user's face model using particle filters | |
JP4879257B2 (ja) | 移動対象追跡装置、移動対象追跡方法及び移動対象追跡プログラム | |
JP4750758B2 (ja) | 注目領域抽出方法、注目領域抽出装置、コンピュータプログラム、及び、記録媒体 | |
Delibasis et al. | Fisheye camera modeling for human segmentation refinement in indoor videos | |
JP2014203133A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法 | |
Shafiee et al. | Model-based tracking: Temporal conditional random fields |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20120720 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20130523 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130604 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130726 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20140204 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20140217 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5493747 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |