JP6753853B2 - 3d撮像によりシーンの物体を識別および同定する方法 - Google Patents
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Description
− 複雑なシーンの3Dボクセル空間であって、オペレータにより、予め決定され、かつ投影面からのMIP方式の反復的処理および各反復時にオペレータにより決定される強度閾値を使用して視覚化される3Dボクセル空間から、物体の2D MIP画像と呼ばれる一連の画像を生成するステップと、
− 一連の2D MIP画像から、一連の2D MIP画像に対応する縮小空間の座標を自動的に抽出するステップと、
− MIP方式の処理を反復中に使用される強度閾値のうちの1つを選択するステップと、
− 複雑なシーンの3Dボクセル空間、座標、および選択された強度閾値から、物体を含む縮小3Dボクセル空間を自動的に抽出するステップと、
− 縮小空間から、強度閾値最適化により、最適化された強度閾値および最適化されたボクセル空間を自動的に生成するステップであって、色が各強度に関連付けられる、ステップと、
− 視覚化により物体を同定するステップと
を含むことを特徴とする。
− 複雑なシーンの3D空間および選択された強度閾値から、複雑なシーンの未処理3D点群を生成するステップと、
− 最適化された3D空間および最適化された強度閾値から、物体の最適化された3D点群を生成するステップと、
− シーンの未処理3D点群と、物体の最適化された3D点群と、場合により物体の3D点群との重ね合わせから、複雑なシーンに含まれる物体の最適化された大域的3D点群を生成するステップと、
− 最適化された大域的3D点群を視覚化するステップと
を更に含む。
− 最適化閾値(7)と、
− 次いで、この最適化閾値を使用して、同定される物体の最適化された3Dボクセル空間(6)と
を自動的に生成する。
− 複雑なシーンの未処理3D点群(9)と、
− 物体を同定可能にする、その細部レベルで高密度を示す物体の最適化された3D点群(10)と、
− 生成されている場合には物体の3D点群(8)と
の重ね合わせにより、複雑なシーンに含まれる物体の最適化された大域的3D点群(11)を自動的に生成する。この点群により、絶対座標を考慮することにより物体を動作状況に応じて配置し、物体を識別し、オペレータが高い確率で同定できるようする。実際、オペレータがこの最適化された大域的点群(11)を視覚化し、図2、11aに1台の自動車を表す物体、または図11bに2台の自動車を表す物体の一例を示す。これにより同定された物体をその動作状況に応じて視覚化することができる。
Claims (6)
- 3D撮像により、複雑なシーン内の物体を識別および同定する方法において、
− 前記複雑なシーンの3Dボクセル空間(1)であって、オペレータにより、予め決定され、かつ投影面からの「最大強度投影」方式の反復的処理および各反復時に前記オペレータにより決定される強度閾値を使用して視覚化される3Dボクセル空間から、前記物体の2D MIP画像と呼ばれる一連の画像(2)を生成するステップ(A)と、
− 前記一連の2D MIP画像(2)から、前記一連の2D MIP画像(2)に対応する縮小空間の座標(3)を自動的に抽出するステップ(B1)と、
− 前記ステップA)の反復中に使用される前記強度閾値のうちの1つ(4)を選択するステップ(B2)であって、前記選択が前記オペレータにより行われる、ステップ(B2)と、
− 前記複雑なシーンの前記3Dボクセル空間(1)、前記座標(3)、および前記選択された強度閾値(4)から、前記物体を含む縮小3Dボクセル空間(5)を自動的に抽出するステップ(C)と、
− 前記縮小空間(5)から、強度閾値最適化により、最適化された強度閾値(7)および前記物体の最適化されたボクセル空間(6)を自動的に生成するステップ(D)であって、色が各強度に関連付けられる、ステップ(D)と、
− 強度が前記2D MIP画像により表されるボクセルの前記座標から、および前記選択された強度閾値(4)から、前記物体の3D点群(8)を自動的に生成するステップ(E)と、
− 前記複雑なシーンの前記3D空間(1)から、および前記選択された強度閾値(4)から、前記複雑なシーンの未処理3D点群(9)を自動的に生成するステップ(F1)と、
− 前記最適化された3Dボクセル空間(6)から、および前記最適化された強度閾値(7)から、前記物体の最適化された3D点群(10)を自動的に生成するステップ(F2)と、
− 前記物体の前記3D点群(8)と、前記物体の前記最適化された3D点群(10)と、前記複雑なシーンの前記未処理3D点群(9)との重ね合わせから、前記複雑なシーンに含まれる前記物体の最適化された大域的3D点群(11)を自動的に生成するステップ(G)と、
− 前記最適化された大域的3D点群を視覚化するステップと、
− 視覚化により前記物体を同定するステップと、
− 前記視覚化が不満足である場合に、前記3D点群の高密度化を得るために、これまでのステップを繰り返すことと
を含むことを特徴とする方法。 - 前記縮小3Dボクセル空間(5)を視覚化するステップを含むことを特徴とする、請求項1に記載の複雑なシーン内の物体を識別および同定する方法。
- 前記物体の前記最適化された3Dボクセル空間(6)を視覚化するステップを含むことを特徴とする、請求項1または2に記載の複雑なシーン内の物体を識別および同定する方法。
- 前記物体の前記3D点群(8)および/または前記シーンの前記未処理3D点群(9)および/または前記物体の前記最適化された3D点群(10)が前記オペレータにより表示されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 前記複雑なシーンの前記3Dボクセル空間(1)が、前記複雑なシーン上での可視もしくは赤外光波の反射または前記物体からの熱放射により得られることを特徴とする、請求項1〜4のいずれか一項に記載の方法。
- コンピュータに、請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法のステップを実行させるためのコンピュータプログラム。
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