JP5982026B2 - 多範囲オブジェクト検出装置および方法 - Google Patents
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Description
本発明は、2014年3月7日に出願されたインド国仮特許出願第794/MUM/2014号を基礎とする優先権を主張する。該インド国仮特許出願の開示内容の全ては、参照により、本明細書に組み込まれる。
Image[fx][fy]=inputPixelValue[x+fx−edgex][y+fy−edgey]
ここで、edgex=窓の幅/2(window width/2)であり、edgey=窓の高さ/2(window height/2)である。
ここで、xは横軸における原点からの距離であり、yは縦軸における原点からの距離であり、αは標準偏差である。
ここで、Xiは配向勾配のヒストグラム(HOG)の特徴ベクトルであり、YiはSVM学習済データの特徴ベクトルであり、Nはブロック毎のサンプルの数であり、M1は128x64の窓毎のブロックの数であり、M2は64x64の窓毎のブロックの数であり、M3は32x32の窓毎のブロックの数である。SVM学習済データは、所定のカテゴリーとして分類されたオブジェクトに関連付けられた所定の特徴を含む。(画像取得ユニット108によって取得された画像の)オブジェクトが検出され、カテゴリーに分類されるとき、SVM分類器は、オブジェクトの1つ以上の特徴と、SVM学習済データの所定の特徴とを比較する。比較に基づいて、オブジェクトが近距離オブジェクトおよび遠距離オブジェクトとして検出され、同時に、オブジェクトがカテゴリー毎に分類される。上述の式により、分類のため、3つの異なる大きさの窓が同時に処理される。これにより、演算の複雑性における(on the computational complexity)主要なオーバーヘッド(overhead:作業そのものに必要なコストとは別の付帯的コスト)なしに、カテゴリー(すなわち、歩行者、車両)へのオブジェクトのマルチスケール分類を保証することができる。本分野における当業者であれば、SVM学習済データの所定の特徴に基づいて、オブジェクトがその他のカテゴリー(歩行者または車両以外)に分類されてもよいことは理解できるであろう。例えば、カテゴリー「歩行者」用の所定の特徴は、手、眼、足等である。同様に、カテゴリー「車両」用の所定の特徴は、ナンバープレート、車輪、ハンドル等である。
Claims (10)
- 車両の経路上の多数の範囲における複数のオブジェクトを同時に検出するための方法であって、
プロセッサーによって、前記車両の前記経路上に現れた複数のオブジェクトに対応する入力として、画像を受信する工程と、
前記プロセッサーによって、前記画像を、前記車両から前記オブジェクトまでの距離に基づいて算出されたピクセルの矩形窓の形態をとり、関心のある領域(ROIs)を示す複数のサブ画像に分割する工程と、
ノイズを低減するため、前記複数のサブ画像から個々の複数の要素を分離するため、複数の非接続部分を結合するため、前記複数のサブ画像の少なくとも1つのエッジを鮮明化するため、および少なくとも1つの平滑化フィルターを用いて前記複数のサブ画像を平滑化するための少なくとも1つのために、前記プロセッサーによって、前記複数のサブ画像を処理する工程と、
前記プロセッサーによって、前記複数のサブ画像から、静止している状態および動いている状態の少なくとも一方にある近距離オブジェクトおよび遠距離オブジェクトを検出する工程と、を含み、
前記近距離オブジェクトおよび前記遠距離オブジェクトを検出する工程は、
前記複数のサブ画像を処理する工程において前記複数のサブ画像を複数の様々な段階で処理した後に、前記複数のサブ画像から1つ以上の特徴を抽出する工程と、
前記複数のサブ画像の抽出した前記1つ以上の特徴を、前記車両から前記オブジェクトまでの前記検出された距離に基づいて、複数の関心のある領域(ROIs)にスライスする工程と、
抽出した前記1つ以上の特徴に基づいて、前記複数のサブ画像のそれぞれに関連付けられた勾配を算出するために、前記複数のサブ画像のそれぞれを同時に処理する工程であって、
バイリニア補間法を用いて、前記複数のサブ画像を拡大する工程と、
前記複数のサブ画像に対し、収縮処理を適用し、さらに、カーネルを用いて前記複数のサブ画像をコンボリューションすることにより、前記複数のサブ画像を膨張させる膨張処理を前記複数のサブ画像に対し適用する工程と、
前記車両から前記オブジェクトまでの前記検出された距離に基づいて、前記複数のサブ画像の内の1つ以上のサブ画像を補間する工程と、を含む前記複数のサブ画像のそれぞれを同時に処理する工程と、
算出した前記勾配に関連付けられた値に基づいて、配向ベースのヒストグラムチャンネルの重みづけ票を投じることにより、複数のセルを含むセルヒストグラムを生成する工程と、
前記複数のサブ画像を正規化し、前記複数のサブ画像の明るさおよびコントラストの変化を低減するため、空間的ブロック内において前記複数のセルのセルをグループ化することにより算出された前記勾配を正規化する工程と、
前記近距離オブジェクトおよび前記遠距離オブジェクトを検出し、前記近距離オブジェクトおよび前記遠距離オブジェクトを歩行者カテゴリーまたは車両カテゴリーに分類するため、前記正規化の後、前記複数のサブ画像に対しサポートベクターマシーン(SVM)線型分類器を適用する工程と、により実行されることを特徴とする方法。 - 前記画像は、前記車両の1つ以上の画像取得ユニットにより取得される請求項1に記載の方法。
- 前記近距離オブジェクトおよび前記遠距離オブジェクトは、前記車両から0〜Nメートルの範囲内において、それぞれ、Xメートル以下およびX〜Nメートルの範囲内に位置する請求項1に記載の方法。
- 前記複数のサブ画像のそれぞれは、前記車両から前記オブジェクトまでの距離の所定の範囲に基づいて、特定のROI用に規定される請求項1に記載の方法。
- 車両の経路上の多数の範囲における複数のオブジェクトを同時に検出するための装置102であって、
プロセッサー202と、
前記プロセッサー202に接続されたメモリ206と、を含み、
前記プロセッサー202は、前記メモリ206内に保存された複数のモジュール208を実行し、前記複数のモジュール208は、
前記車両の前記経路上に現れた複数のオブジェクトに対応する入力として、画像を受信する受信モジュール210と、
前記画像を、前記車両から前記オブジェクトまでの距離に基づいて算出されたピクセルの矩形窓の形態をとり、関心のある領域(ROIs)を示す複数のサブ画像に分割する分割モジュール212と、
ノイズを低減するため、前記複数のサブ画像から個々の複数の要素を分離するため、複数の非接続部分を結合するため、前記複数のサブ画像の少なくとも1つのエッジを鮮明化するため、および少なくとも1つの平滑化フィルターを用いて前記複数のサブ画像を平滑化するための少なくとも1つのために、前記複数のサブ画像を処理する画像処理モジュール216と、
前記複数のサブ画像から、静止している状態および動いている状態の少なくとも一方にある近距離オブジェクトおよび遠距離オブジェクトを検出する検出モジュール214と、を含み、
前記検出モジュール214による前記近距離オブジェクトおよび前記遠距離オブジェクトの検出は、
前記複数のサブ画像を処理する工程において前記複数のサブ画像を複数の様々な段階で処理した後に、前記複数のサブ画像から1つ以上の特徴を抽出する工程と、
前記複数のサブ画像の抽出した前記1つ以上の特徴を、前記車両から前記オブジェクトまでの前記検出された距離に基づいて、複数の関心のある領域(ROIs)にスライスする工程と、
抽出した前記1つ以上の特徴に基づいて、前記複数のサブ画像のそれぞれに関連付けられた勾配を算出するために、前記複数のサブ画像のそれぞれを同時に処理する工程であって、
バイリニア補間法を用いて、前記複数のサブ画像を拡大する工程と、
前記複数のサブ画像に対し、収縮処理を適用し、さらに、カーネルを用いて前記複数のサブ画像をコンボリューションすることにより、前記複数のサブ画像を膨張させる膨張処理を前記複数のサブ画像に対し適用する工程と、
前記車両から前記オブジェクトまでの前記検出された距離に基づいて、前記複数のサブ画像の内の1つ以上のサブ画像を補間する工程と、を含む前記複数のサブ画像のそれぞれを同時に処理する工程と、
算出した前記勾配に関連付けられた値に基づいて、配向ベースのヒストグラムチャンネルの重みづけ票を投じることにより、複数のセルを含むセルヒストグラムを生成する工程と、
前記複数のサブ画像を正規化し、前記複数のサブ画像の明るさおよびコントラストの変化を低減するため、空間的ブロック内において前記複数のセルのセルをグループ化することにより算出された前記勾配を正規化する工程と、
前記近距離オブジェクトおよび前記遠距離オブジェクトを検出し、前記近距離オブジェクトおよび前記遠距離オブジェクトを歩行者カテゴリーまたは車両カテゴリーに分類するため、前記正規化の後、前記複数のサブ画像に対しサポートベクターマシーン(SVM)線型分類器を適用する工程と、により実行されることを特徴とする装置102。 - 前記画像は、前記車両の1つ以上の画像取得ユニットによって取得される請求項6に記載の装置102。
- 前記近距離オブジェクトおよび前記遠距離オブジェクトは、前記車両から0〜Nメートルの範囲内において、それぞれ、Xメートル以下およびX〜Nメートルの範囲内に位置する請求項6に記載の装置102。
- 前記複数のサブ画像のそれぞれは、前記車両から前記オブジェクトまでの距離の所定の範囲に基づいて、特定のROI用に規定され、
20メートル以下の前記オブジェクトの前記距離は、ROI1に該当する請求項6に記載の装置102。 - 車両の経路上の多数の範囲における複数のオブジェクトを同時に検出するために演算装置において実行可能なプログラムを具体化する非一時的コンピューター可読媒体であって、前記プログラムは、
前記車両の前記経路上に現れた複数のオブジェクトに対応する入力として、画像を受信するためのプログラムコードと、
前記画像を、前記車両から前記オブジェクトまでの距離に基づいて算出されたピクセルの矩形窓の形態をとり、関心のある領域(ROIs)を示す複数のサブ画像に分割するためのプログラムコードと、
ノイズを低減するため、前記複数のサブ画像から個々の複数の要素を分離するため、複数の非接続部分を結合するため、前記複数のサブ画像の少なくとも1つのエッジを鮮明化するため、および少なくとも1つの平滑化フィルターを用いて前記複数のサブ画像を平滑化するための少なくとも1つのために、前記複数のサブ画像を処理するためのプログラムコードと、
前記複数のサブ画像から、静止している状態および動いている状態の少なくとも一方にある近距離オブジェクトおよび遠距離オブジェクトを検出するためのプログラムコードと、を含み、
前記近距離オブジェクトおよび前記遠距離オブジェクトの検出は、
前記複数のサブ画像に対する処理において前記複数のサブ画像を複数の様々な段階で処理した後に、前記複数のサブ画像から1つ以上の特徴を抽出する工程と、
抽出した前記1つ以上の特徴に基づいて、前記複数のサブ画像のそれぞれに関連付けられた勾配を算出するために、前記複数のサブ画像のそれぞれを同時に処理する工程であって、
バイリニア補間法を用いて、前記複数のサブ画像を拡大する工程と、
前記複数のサブ画像に対し、収縮処理を適用し、さらに、カーネルを用いて前記複数のサブ画像をコンボリューションすることにより、前記複数のサブ画像を膨張させる膨張処理を前記複数のサブ画像に対し適用する工程と、
前記車両から前記オブジェクトまでの前記検出された距離に基づいて、前記複数のサブ画像の内の1つ以上のサブ画像を補間する工程と、を含む前記複数のサブ画像のそれぞれを同時に処理する工程と、
算出した前記勾配に関連付けられた値に基づいて、配向ベースのヒストグラムチャンネルの重みづけ票を投じることにより、複数のセルを含むセルヒストグラムを生成する工程と、
前記複数のサブ画像を正規化し、前記複数のサブ画像の明るさおよびコントラストの変化を低減するため、空間的ブロック内において前記複数のセルのセルをグループ化することにより算出された前記勾配を正規化する工程と、
前記近距離オブジェクトおよび前記遠距離オブジェクトを検出し、前記近距離オブジェクトおよび前記遠距離オブジェクトを歩行者カテゴリーまたは車両カテゴリーに分類するため、前記正規化の後、前記複数のサブ画像に対しサポートベクターマシーン(SVM)線型分類器を適用する工程と、により実行されることを特徴とする非一時的コンピューター可読媒体。
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