JP5919538B2 - 物体検出装置及び物体検出方法 - Google Patents

物体検出装置及び物体検出方法 Download PDF

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Description

本発明は、全方位画像での物体検出枠のサイズに基づいて人物を検出する人物検出装置及び人物検出方法に関する。
従来、動き情報を利用して人物を検出する際には、ノイズ除去を目的として物体検出枠の大きさ判定が利用されている。つまり、動きが検出される物体は人物以外にもあるので、人物に特有の標準検出枠(以下これを標準人物枠と呼ぶ)を用意しておき、動きが検出された物体の物体検出枠との大きさを、標準人物枠と比較することで、動きが検出された物体が人物であるか否かを判定する。具体的には、物体検出枠の大きさが標準人物枠の大きさと近い場合に、物体検出枠が人物検出枠であると判定する。
一般に、標準人物枠のサイズ情報はテーブルとして予めメモリに格納される。この標準人物枠のサイズ情報は、メモリ量を削減するために、図1に示すように、画像上の縦方向に1ライン分だけがメモリに格納され、他の列のサイズ情報はこの格納された情報を用いるようになっている。
ところで、全方位カメラにより得られた全方位画像において、上述したように、標準人物枠を用いた大きさ判定を行って人物を検出しようとする場合には、撮像された人物の大きさが全方位画像上での位置に応じて変化することを考慮しなければならない。つまり、図2に示すように、縦方向の1ライン分の標準人物枠サイズ情報を用いようとしても、全方位画像では撮像中心から半径方向に画像のサイズが変化するので、1ライン分のサイズ情報では対処するのが困難である。因みに、全方位画像では、列が変わると、同じ行にある画素でもサイズが大きく変化する。
このようなことを考慮して、特許文献1には、標準人物枠のサイズを全方位画像の中心からの距離に応じて変化させる技術が開示されている。
また、検出枠を用いて、人物とその影とを分離する方法が一般に行われている。この方法は、人物検出枠は縦横比におけて縦の比が大きくなるのに対して、影の検出枠は横の比が大きくなることを利用している。
特開2010−199713号公報
しかしながら、全方位画像において、物体検出枠のサイズに基づいて人物を検出する従来の技術は、全方位画像の特徴を十分に考慮して行われているとは言えず、その結果、人物検出の精度が十分でない。
本発明は、以上の点を考慮してなされたものであり、全方位画像において、物体検出枠のサイズに基づいて人物を検出する場合に、人物の検出精度を向上することができる人物検出装置及び人物検出方法を提供することを目的とする。
本発明の人物検出装置の一つの態様は、物体検出枠の全方位画像上での位置に応じて、前記物体検出枠の縦サイズと横サイズを入れ替える縦横変換部と、前記縦横変換部によって縦横サイズが入れ替えられた前記物体検出枠における縦横サイズに基づいて、前記物体検出枠が人物検出枠か否かを判定する判定部と、を具備する。
本発明の人物検出方法の一つの態様は、物体検出枠の全方位画像上での位置に応じて、前記物体検出枠の縦サイズと横サイズを入れ替えるステップと、縦横サイズが入れ替えられた前記物体検出枠における縦横サイズに基づいて、前記物体検出枠が人物検出枠か否かを判定するステップと、を含む。
本発明によれば、全方位画像において、物体検出枠のサイズに基づいて人物を検出する場合に、人物の検出精度を向上することができる。
標準人物枠サイズ情報のメモリへの格納の説明に供する図 全方位画像における、標準人物枠サイズ情報のメモリへの格納の説明に供する図 実施の形態に係る人物検出装置の構成を示すブロック図 標準人物サイズ記憶部に記憶される標準人物枠サイズ情報の説明に供する図 標準人物サイズ生成部による標準人物サイズの生成処理の説明に供する図であり、図5Aは全方位画像上での表示の様子を示す図、図5Bは全方位カメラによる撮像の様子を示す図 人物枠変換部の処理に供する図であり、図6Aは候補枠形成部によって形成される人物検出枠(候補枠)の様子を示す図、図6Bは人物枠変換部による変換処理の様子を示す図 実際の全方位画像における、人物と枠との相対関係を示す図 縦横変換部による、物体検出枠の縦サイズと横サイズの入れ替え処理の説明に供する図 人物検出枠と、影の検出枠の形状を示す図 車検出枠と、影の検出枠の形状を示す図
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図3は、本発明の実施の形態に係る人物検出装置の構成を示す。人物検出装置100は、全方位カメラにより得られた全方位画像を画像入力部101を介して動き領域検出部102に入力する。ここで、本実施の形態の「全方位」は「全周囲」と言い換えてもよい。
動き領域検出部102は、例えばフレーム間差分値に基づいて、全方位画像中の動き領域を検出する。検出された動き領域の情報は、候補枠形成部103に出力される。また、動き領域の情報は、大きさ判定処理部110の標準人物サイズ記憶部112及び人物枠変換部113に出力される。
候補枠形成部103は、動き領域を囲む検出枠を候補人物検出枠として形成し、候補人物検出枠のサイズ情報を枠面積判定部114に出力する。図6Aに、候補枠形成部103によって形成される候補人物検出枠の様子を示す。
標準人物サイズ記憶部112には、全方位画像の撮像中心から画像端の間の距離に応じた、標準人物枠サイズの情報が記憶されている。換言すれば、標準人物サイズ記憶部112には、全方位画像上の半径方向の距離をアドレスとして、標準人物枠サイズが記憶されたテーブルが保持されている。
図4に、その様子を示す。撮像中心から画像端までの距離が、例えば30分割され、標準人物サイズ記憶部112は30個の標準人物枠サイズが記憶される。そして、動き領域検出部102によって検出された動き領域の位置(撮像中心からの距離)に対応した標準人物サイズが標準人物サイズ記憶部112から人物枠変換部113に出力される。実際上、標準人物サイズ記憶部112に記憶される標準人物枠サイズは、撮像中心から離れるほど小さい。
標準人物サイズ記憶部112に記憶される標準人物枠サイズの情報は、予め標準人物サイズ生成部111によって生成される。図5を用いて、標準人物サイズ生成部111による標準人物サイズの生成処理について説明する。図5Aは全方位画像上での表示の様子を示し、図5Bは全方位カメラによる撮像の様子を示す。標準人物枠のサイズの縦横サイズは、図5Aの人物の高さ(縦サイズ)hei及び幅(横サイズ)widに相当する。以下の説明では、撮像中心から人物までの実際の距離をri1,ri2とし、撮像中心から人物までの画素数をrp1,rp2とし、全方位カメラの焦点距離をfとする。また、図5Bに示したように、θ,θ,φ,H,h,r,rを定義する。
カメラの撮像系は立体射影方式であるため、次式が成り立つ。
Figure 0005919538
また、カメラの高さH、人物大きさhに関して、次式が成り立つ。
Figure 0005919538
これらの式より、中心からの距離rp1における人物の大きさ(hei,wid)を算出する場合には、θ,θ,ri1を消去し、ri2及びrp2を算出する。したがって、撮像中心からの距離rp1における人物の高さ(縦サイズ)heiは、次式により表される。
Figure 0005919538
また、幅も実空間とセンサ空間で同じ比率である考えると、幅(横サイズ)widは、次式により表される。
Figure 0005919538
このようにして、標準人物サイズ生成部111によって人物の位置に応じた標準人物サイズが生成され、このサイズに相当する標準人物枠が標準人物サイズ記憶部112に記憶される。
再び、図3の構成について説明する。人物枠変換部113は、全方位画像の中心からの候補人物検出枠の方向に基づいて、標準人物枠のサイズを変換する。
図6を用いて、人物枠変換部113の処理について説明する。図6Aは候補枠形成部103によって形成される候補人物検出枠の様子を示し、図6Bは人物枠変換部113による変換処理の様子を示す。
図6Bの破線は、標準人物サイズ記憶部112から出力される標準人物枠を示す。図6Bの実線は、人物枠変換部113によって変換された後の標準人物枠を示す。人物枠変換部113は、次式の変換式を用いて標準人物枠を変換する。
Figure 0005919538
ここで、式(5)におけるWは変換後の標準人物枠の横サイズ、Hは変換後の標準人物枠の縦サイズ、aは標準人物サイズ記憶部112に記憶された標準人物枠の縦サイズ、bは標準人物サイズ記憶部112に記憶された標準人物枠の横サイズ、θは図6Bに示した角度(つまり、全方位画像上での候補人物検出枠の方向)を示す。
この人物枠変換部113による変換は、標準人物枠のサイズ(図6B)を、実際の全方位画像における人物検出枠のサイズ(図6A)に合わせるために行うものである。つまり、図7に示すように、実際の全方位画像における人物と枠との相対関係は人物が写っている方向によって変わるので、人物枠変換部113は、これに合わせるように、標準人物枠の縦横サイズを変換する。人物枠変換部113は、変換して得た標準人物枠を枠面積判定部114に出力する。
枠面積判定部114は、候補枠形成部103によって形成された候補人物検出枠の面積と、人物枠変換部113によって変換されて得られた標準人物枠の面積とを比較し、標準人物枠の面積に対して候補人物検出枠の面積が似ている場合に(例えば面積の差又は比がある一定の範囲内である場合に)、候補枠形成部103によって形成された候補人物検出枠が人物検出枠であると判定する。一方、枠面積判定部114は、上記面積が似ていない場合には、候補枠形成部103によって形成された候補人物検出枠は、人物検出枠では無く、人物以外の物体の検出枠であると判定する。枠面積判定部114は、人物検出枠と判定した候補人物検出枠の情報を、縦横変換部115に出力する。
縦横変換部115は、人物検出枠であると判定された物体検出枠の全方位画像上での位置(方向)に応じて、物体検出枠の縦サイズと横サイズを入れ替える。実際には、図8に示したように、全方位画像上での人物の写っている方向θを基に、物体検出枠の縦サイズと横サイズを入れ替えるか否かを判断する。
本実施の形態の場合には、図8に示したように、閾値TH1、TH2、TH3、TH4を用いて全方位画像を4つの領域に分割し、方向θがどの分割領域に属するかに基づいて、物体検出枠の縦サイズと横サイズを入れ替えるか否かを判断する。具体的には、図8に示したように、θが以下の<1>、<3>の領域に属する場合には、物体検出枠の縦サイズと横サイズを入れ替え、θが以下の<2>、<4>の領域に属する場合には、物体検出枠の縦サイズと横サイズを入れ替えない。ただし、以下において、TH4及びTH3は負の値であるとする。
<1>:TH4≦θ<TH1
<2>:TH1≦θ<TH2
<3>:TH2≦θ<180°、又は、−180°≦θ<TH3
<4>:TH3≦θ<TH4
枠縦横サイズ判定部116は、縦横変換部115から出力された、物体検出枠の縦横サイズに基づいて、物体検出枠が人物検出枠か否かを判定する。具体的には、枠縦横サイズ判定部116は、物体検出枠の縦サイズと横サイズの比が所定値以上の場合(例えば物体検出枠の縦サイズが横サイズに対して2倍以上の場合)に、物体検出枠が人物検出枠であると判定する。これは、図9に示したように、人物検出枠は縦長の形状であり、影の検出枠は横長の形状であるといった事実に基づく。
ここで、枠縦横サイズ判定部116に入力される物体検出枠は、人物検出枠に加えて、人物の影の検出枠も含まれる。枠縦横サイズ判定部116は、上述の判定を行うことにより、物体検出枠から人物の影の検出枠を除外して、人物検出枠のみを抽出することができる。
枠縦横サイズ判定部116によって得られた人物検出枠の情報は、結果出力部117を介してモニタ等に出力される。これにより、モニタには、人物検出装置100により検出された人物検出枠が表示される。
以上説明したように、本実施の形態によれば、物体検出枠の全方位画像上での位置に応じて、物体検出枠の縦サイズと横サイズを入れ替える縦横変換部115を設け、縦横変換部115によって縦横サイズが入れ替えられた物体検出枠における縦横サイズに基づいて、物体検出枠が人物検出枠か否かを判定したことにより、全方位画像において、人物検出枠と、影の検出枠とを的確に分離できるようになる。換言すれば、影の検出枠を人物検出枠と誤って検出することを防止できるので、人物の検出精度を向上させることができる。
ここで、図7に示したように、全方位画像においては、枠の位置に応じて、縦サイズと横サイズの関係が入れ替わり、たとえ人物検出枠であっても縦サイズHよりも横サイズWの方が大きくなる場合もある。従って、従来のように、人物検出枠は縦横比におけて縦の比が大きくなるのに対して、影の検出枠は横の比が大きくなるといった事実を単純に利用しただけでは、物検出枠と影の検出枠とを的確に分離することはできない。
これを考慮して、本実施の形態では、縦横変換部115によって、物体検出枠の全方位画像上での位置に応じて、物体検出枠の縦サイズと横サイズを入れ替えた後に、枠縦横サイズ判定部116によって人物検出枠と影の検出枠とを分離したことにより、人物検出枠と、影の検出枠とを的確に分離できる。
また、本実施の形態によれば、全方位画像の中心からの候補人物検出枠の方向に基づいて、標準人物枠のサイズを変換する人物枠変換部113を設け、候補人物検出枠の面積と人物枠変換部113によって変換された後の標準人物枠の面積に基づいて、候補人物検出枠が人物検出枠であるか否かを判定した。これにより、標準人物枠のサイズ(図6B)を、実際の全方位画像における人物検出枠のサイズ(図6A)に合わせてから、つまり、標準人物枠のサイズを補正してから、面積による人物検出枠か否かの判定を行うことができるので、全方位画像において、面積による人物検出枠の判定を良好に行うことができる。
なお、上述の実施の形態の人物検出装置100は、メモリ・CPUを含むパソコン等のコンピュータによって構成することができる。そして、人物検出装置100を構成する各構成要素の機能は、メモリ上に記憶されたコンピュータプログラムをCPUが読み出して実行処理することで実現できる。
また、本実施の形態は人物について述べたが、人物以外の動物や車両等の物体についても適用可能である。特に、人物や車両のように、縦サイズと横サイズが異なる物体を検出する場合に好適である。図10は、車検出枠と、影の検出枠の形状を示す図である。図10に示したような関係を有するものにも、本実施の形態の考え方を適用すれば、全方位画像において、物体(車)の検出精度を向上させることができる。
本発明は、全方位画像において、物体検出枠のサイズに基づいて人物を検出する場合に、人物の検出精度を向上することができるといった効果を有し、例えば人物を監視する監視システムなどに適用して好適である。
100 人物検出装置
103 候補枠形成部
110 大きさ判定処理部
111 標準人物サイズ生成部
112 標準人物サイズ記憶部
113 人物枠変換部
114 枠面積判定部
115 縦横変換部
116 枠縦横サイズ判定部

Claims (5)

  1. 全方位画像における候補物体検出枠を形成する候補枠形成部と、
    前記全方位画像の中心からの前記候補物体検出枠の方向に応じて決定される候補物体検出枠の面積に関する基準に基づいて、前記候補物体検出枠が物体検出枠であるか否かを判定する判定部と、
    を具備する物体検出装置。
  2. 前記全方位画像の中心からの前記候補物体検出枠の方向に応じて、標準物体枠のサイズを変換する物体枠変換部を具備し
    前記判定部は、
    前記候補物体検出枠の面積と、前記物体枠変換部によって変換された後の前記標準物体枠の面積とに基づいて、前記候補物体検出枠が物体検出枠であるか否かを判定する
    請求項1に記載の物体検出装置。
  3. 前記物体検出枠の全方位画像上での位置に応じて、前記物体検出枠の縦サイズと横サイズを入れ替える縦横変換部を具備し、
    前記物体検出枠を用いて物体を検出する、
    請求項1に記載の物体検出装置。
  4. 全方位画像における候補物体検出枠を形成する候補枠形成ステップと、
    前記全方位画像の中心からの前記候補物体検出枠の方向に応じて決定される候補物体検出枠の面積に関する基準に基づいて、前記候補物体検出枠が物体検出枠であるか否かを判定する判定ステップと、
    を具備する物体検出方法。
  5. 前記全方位画像の中心からの前記候補物体検出枠の方向に基づいて、標準物体枠のサイズを変換する物体枠変換ステップ、を具備し、
    前記判定ステップは、
    前記候補物体検出枠の面積と、前記物体枠変換部によって変換された後の前記標準物体枠の面積とに基づいて、前記候補物体検出枠が物体検出枠であるか否かを判定する、
    請求項4に記載の物体検出方法。
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9400929B2 (en) 2012-03-05 2016-07-26 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Object detection device and method for detecting an object by performing a raster scan on a scan window
JP5834254B2 (ja) 2014-04-11 2015-12-16 パナソニックIpマネジメント株式会社 人数計測装置、人数計測システムおよび人数計測方法
JP6337377B2 (ja) * 2014-08-21 2018-06-06 パナソニックIpマネジメント株式会社 検知装置、検知システム、およびプログラム
WO2017059058A1 (en) 2015-09-29 2017-04-06 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. A system and method for detecting a person interested in a target
TWI570674B (zh) * 2015-12-17 2017-02-11 合盈光電科技股份有限公司 交通運輸工具之影像偵測系統
JP7146450B2 (ja) * 2018-05-24 2022-10-04 日本信号株式会社 物体検出装置
JP7188934B2 (ja) * 2018-08-13 2022-12-13 セコム株式会社 画像処理装置
CN111259702B (zh) * 2018-12-03 2023-05-26 株式会社理光 一种用户兴趣的估计方法及装置
JP7338174B2 (ja) * 2019-03-06 2023-09-05 オムロン株式会社 物体検出装置および物体検出方法
JP7414456B2 (ja) * 2019-10-11 2024-01-16 日立造船株式会社 情報処理装置、同一性判定方法、および同一性判定プログラム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4048511B2 (ja) * 1998-03-13 2008-02-20 富士通株式会社 魚眼レンズカメラ装置及びその画像歪み補正方法
JP2010199713A (ja) * 2009-02-23 2010-09-09 Panasonic Corp オブジェクト検出装置及びオブジェクト検出方法
JP4860739B2 (ja) * 2009-09-03 2012-01-25 パナソニック株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
WO2011114610A1 (ja) * 2010-03-18 2011-09-22 パナソニック株式会社 全方位画像処理装置および全方位画像処理方法
US8749630B2 (en) * 2010-05-13 2014-06-10 Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) Method and system for automatic objects localization
JP2012048690A (ja) * 2010-08-30 2012-03-08 Secom Co Ltd 監視装置

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