JP6915219B2 - コンピュータ実施方法、撮像システム、及び画像処理システム - Google Patents
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Description
として計算することができる。
Claims (5)
- 道路車線に関連付けられた車両検出対象領域をスパンする視野を含むように配向された撮像機器によってキャプチャされた車両を分類するコンピュータ実施方法であって、
a)道路車線に関連付けられた前記車両検出対象領域内で検出された車両を表す接続された動きベクトルのクラスタを生成するステップであって、前記クラスタは、所定の閾値Tより大きな大きさを有する動きベクトルのみを有し、前記クラスタは、少なくとも閾値N 1 個の接続された動きベクトルと、接続されたクラスタが少なくともN 1 個の接続された動きベクトルを有する少なくとも閾値N 2 個の連続フレームとを有する、前記クラスタを生成するステップと、
b)1つ以上の幾何学的属性を前記動きベクトルのクラスタに関連付けるステップと、
c)前記接続された動きベクトルのクラスタに関連付けられた前記1つ以上の幾何学的属性に従って検出された車両を分類するステップと、
を含み、
前記動きベクトルが圧縮タイプの動きベクトルであり、
ステップa)が前記撮像機器の視野内で判定された仮想ポリゴン標的エリア内で検出された車両本体を表す圧縮タイプの動きベクトルのクラスタを生成し、
ステップc)が前記検出された車両本体を相対的に大型車両、相対的に小型車両、トラック、バス、乗用車、および単車のうちの1つとして分類し、前記1つ以上の幾何学的属性が、前記仮想ポリゴン標的エリア内の接続された前記動きベクトルのクラスタの形状の面積、長さ、高さ、幅、および偏りの1つ以上を含み、
前記車両の分類が前記撮像機器によってキャプチャされた1つ以上の画像フレームを表す圧縮データ内に埋め込まれる
コンピュータ実施方法。 - 撮像システムによってキャプチャされた車両を分類するための撮像システムであって、前記撮像システムが、
道路車線に関連付けられた車両検出標的領域をスパンする視野を含むように配向された撮像機器と、
前記撮像機器に動作可能に関連付けられ、前記撮像機器によってキャプチャされた車両を分類する方法を実行する画像プロセッサと、
を含み、
前記方法が、
a)道路車線に関連付けられた前記車両検出標的領域内で検出された車両を表す接続された動きベクトルのクラスタを生成するステップであって、前記クラスタは、所定の閾値Tより大きな大きさを有する動きベクトルのみを有し、前記クラスタは、少なくとも閾値N 1 個の接続された動きベクトルと、接続されたクラスタが少なくともN 1 個の接続された動きベクトルを有する少なくとも閾値N 2 個の連続フレームとを有する、前記クラスタを生成するステップと、
b)1つ以上の幾何学的属性を前記動きベクトルのクラスタに関連付けるステップと、
c)前記接続された動きベクトルのクラスタに関連付けられた前記1つ以上の幾何学的属性に従って検出された車両を分類するステップと、
を含み、
前記動きベクトルが圧縮タイプの動きベクトルであり、
ステップa)が前記撮像機器の視野内で判定された仮想ポリゴン標的エリア内で検出された車両本体を表す圧縮タイプの動きベクトルのクラスタを生成し、
ステップc)が前記検出された車両を相対的に大型車両、相対的に小型車両、トラック、バス、乗用車、および単車のうちの1つとして分類し、前記1つ以上の幾何学的属性が、前記仮想ポリゴン標的エリア内の接続された前記動きベクトルのクラスタの形状の面積、長さ、高さ、幅、および偏りの1つ以上を含み、
前記車両の分類が前記撮像機器によってキャプチャされた1つ以上の画像フレームを表す圧縮データ内に埋め込まれる
撮像システム。 - 道路車線に関連付けられた車両検出標的領域を含む視野に関連付けられた撮像機器によってキャプチャされた車両を分類するコンピュータ実施方法であって、
a)道路車線に関連付けられた前記車両検出標的領域内で検出された車両を表す接続された動きベクトルのクラスタを抽出するステップであって、前記クラスタは、所定の閾値より大きな大きさを有する動きベクトルのみを有し、前記クラスタは、少なくとも閾値N 1 個の接続された動きベクトルと、接続されたクラスタが少なくともN 1 個の接続された動きベクトルを有する少なくとも閾値N 2 個の連続フレームを有する、前記クラスタを抽出するステップと、
b)1つ以上の幾何学的属性を前記動きベクトルのクラスタに関連付けるステップと、
c)前記接続された動きベクトルのクラスタに関連付けられた前記1つ以上の幾何学的属性に基づいて検出された車両を分類するステップと、
を含み、
前記動きベクトルが圧縮タイプの動きベクトルであり、
ステップa)が前記撮像機器の視野内で判定された仮想ポリゴン標的エリア内で検出された車両本体を表す圧縮タイプの動きベクトルのクラスタを抽出し、
ステップc)が前記検出された車両を相対的に大型車両、相対的に小型車両、トラック、バス、乗用車、および単車のうちの1つとして分類し、前記1つ以上の幾何学的属性が、前記仮想ポリゴン標的エリア内の接続された前記動きベクトルのクラスタの形状の面積、長さ、高さ、幅、および偏りの1つ以上を含み、
前記車両の分類が前記撮像機器によってキャプチャされた1つ以上の画像フレームを表す圧縮データ内に埋め込まれる
コンピュータ実施方法。 - 撮像機器によってキャプチャされた車両を分類するための画像処理システムであって、
a)道路車線に関連付けられた車両検出標的領域内で検出された車両を表す接続された動きベクトルのクラスタを抽出するステップであって、前記クラスタは、所定の閾値より大きな大きさを有する動きベクトルのみを有し、前記クラスタは、少なくとも閾値N 1 個の接続された動きベクトルと、接続されたクラスタが少なくともN 1 個の接続された動きベクトルを有する少なくとも閾値N 2 個の連続フレームとを有する、前記クラスタを抽出するステップと、
b)1つ以上の幾何学的属性を前記動きベクトルのクラスタに関連付けるステップと、
c)前記接続された動きベクトルのクラスタに関連付けられた前記1つ以上の幾何学的属性に従って検出された車両を分類するステップと、
を含み、
前記動きベクトルが圧縮タイプの動きベクトルであり、
ステップa)が前記撮像機器の視野内で判定された仮想ポリゴン標的エリア内で検出された車両本体を表す圧縮タイプの動きベクトルのクラスタを抽出し、
ステップc)が前記検出された車両を相対的に大型車両、相対的に小型車両、トラック、バス、乗用車、および単車のうちの1つとして分類し、前記1つ以上の幾何学的属性が、前記仮想ポリゴン標的エリア内の接続された前記動きベクトルのクラスタの形状の面積、長さ、高さ、幅、および偏りの1つ以上を含み、
前記車両の分類が前記撮像機器によってキャプチャされた1つ以上の画像フレームを表す圧縮データ内に埋め込まれる
方法を実行するように構成された画像プロセッサを含む、
画像処理システム。 - 前記撮像機器が、可視光映像カメラ、赤外線映像カメラ、熱型映像カメラ、および衛星撮像映像カメラのうちの1つである請求項4に記載の画像処理システム。
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