JP7074182B2 - 領域判定装置、監視システム、領域判定方法、及び、コンピュータプログラム - Google Patents
領域判定装置、監視システム、領域判定方法、及び、コンピュータプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7074182B2 JP7074182B2 JP2020506496A JP2020506496A JP7074182B2 JP 7074182 B2 JP7074182 B2 JP 7074182B2 JP 2020506496 A JP2020506496 A JP 2020506496A JP 2020506496 A JP2020506496 A JP 2020506496A JP 7074182 B2 JP7074182 B2 JP 7074182B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- area
- determination
- water
- likelihood
- pixel
- 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.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims description 40
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 22
- 238000004590 computer program Methods 0.000 title claims 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 274
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 29
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 13
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 42
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 39
- 230000008859 change Effects 0.000 description 27
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 13
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 9
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000003702 image correction Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 241001522296 Erithacus rubecula Species 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000007429 general method Methods 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/10—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to calamitous events, e.g. tornados or earthquakes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C13/00—Surveying specially adapted to open water, e.g. sea, lake, river or canal
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
- G01F23/00—Indicating or measuring liquid level or level of fluent solid material, e.g. indicating in terms of volume or indicating by means of an alarm
- G01F23/22—Indicating or measuring liquid level or level of fluent solid material, e.g. indicating in terms of volume or indicating by means of an alarm by measuring physical variables, other than linear dimensions, pressure or weight, dependent on the level to be measured, e.g. by difference of heat transfer of steam or water
- G01F23/28—Indicating or measuring liquid level or level of fluent solid material, e.g. indicating in terms of volume or indicating by means of an alarm by measuring physical variables, other than linear dimensions, pressure or weight, dependent on the level to be measured, e.g. by difference of heat transfer of steam or water by measuring the variations of parameters of electromagnetic or acoustic waves applied directly to the liquid or fluent solid material
- G01F23/284—Electromagnetic waves
- G01F23/292—Light, e.g. infrared or ultraviolet
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30181—Earth observation
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Hydrology & Water Resources (AREA)
- Thermal Sciences (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Description
以下、図面を参照して、本発明における第1の実施形態に係る領域判定装置11について説明する。
条件1:水画素の数、非水画素の数、及び、境界画素の数が、それぞれに設定された数以上である。
条件2:水画素の尤度の平均値と非水画素の尤度の平均値との差の絶対値が、所定の閾値以上である。
まず、図面を参照して、第1の実施形態に係る領域判定装置11の構成について説明する。
尤度算出部110は、セマンティックセグメンテーションを用いて、事前に河川画像(水の画素と非水の画素とを含む画像)を入力として、水尤度(又は、非水尤度)の算出を学習したニューラルネットワークを構築する。そして、尤度算出部110は、学習後のニューラルネットワークを用いて、判定対象のフレームの各画素に対する水尤度(又は、非水尤度)を算出する。
尤度算出部110は、予め準備された、水画素だけを含む画像領域の画像セット、及び、非水画素だけを含む画像領域の画像セットから、色又はエッジに関する特徴量を抽出する。尤度算出部110は、特徴量の抽出の手法として、一般的な手法(例えば、Hue Saturation Brightnessヒストグラム、又は、エッジヒストグラム)を用いればよい。そして、尤度算出部110は、抽出した特徴量を用いて、2クラス分類(水と非水との分類)を実現するように、水及び非水を識別するサポートベクターマシンを学習する。そして、尤度算出部110は、学習後のサポートベクターマシンを用いた画素の識別結果を基に、水尤度(又は、非水尤度)を算出する。
次に、図面を参照して、第1の実施形態に係る領域判定装置11の動作について説明する。
次に、第1の実施形態に係る領域判定装置11の効果を説明する。
第1の実施形態に係る領域判定装置11は、監視者などから与えられた領域を判定する。第1の実施形態を利用する場合、監視者は、判定領域を選択して領域判定装置11に送信し、領域判定装置11からの判定結果を基に、判定領域が希望の条件(判定条件)を満足するか否かを知ることができる。ただし、指定した判定領域が判定条件を満足しない場合、監視者は、別の判定領域を探す必要がある。監視者に対して、監視者が希望する条件(判定条件)を満足する判定領域を提供できると、監視者に対する利便性が向上する。
まず、図面を参照して、第2の実施形態に係る領域判定装置12の構成について説明する。
次に、図面を参照して、第2の実施形態に係る領域判定装置12の動作について説明する。
次に、第2の実施形態に係る領域判定装置12の効果を説明する。
第2の実施形態に係る領域判定装置12は、設定規則及び判定条件を基に、判定領域を設定する。ただし、設定規則及び判定条件を満足する領域において、車などの移動物が含まれる場合が想定される。移動物は、時間とともに位置などを変更する。そのため、移動体を含む領域は、監視対象(例えば、河川)に関連しない変化が発生する。そのような領域は、選択されない方がよい。
図面を参照して、第3の実施形態に係る領域判定装置13の構成について説明する。
次に、第3の実施形態に係る領域判定装置13の効果について説明する。
第2の実施形態に係る領域判定装置12が設定する判定領域は、所定の検知に用いられる。例えば、その判定領域は、増水時において、警報を発する高さ(危険ライン)まで水位が達したかなどの検知に用いられる。この場合、実際の判定に用いられる領域は、検知に用いられる領域(例えば、危険ライン)を含むことが望ましい。ただし、検知に用いられる領域が、最も判定条件を満足する領域に含まれると限らない。領域判定装置12が設定した判定領域が検知に用いられる領域を含まない場合がある。
第4の実施形態に係る領域判定装置14の構成について、図面を参照して説明する。
実際の監視には、多くの画像及び監視カメラが、用いられている。そのため、危険ラインの領域の設定は、多くの工数を必要とする。領域判定装置14は、所定の参照情報を基に、追加領域を決定してもよい。
次に、第4の実施形態に係る領域判定装置14及び15の効果について説明する。
図面を参照して、本発明における実施形態の概要を説明する。
次に、領域判定装置10を用いて、ハードウェアの構成について説明する。領域判定装置11ないし14は、以下のハードウェア構成と同様の構成を用いて構成されてもよい。
図10は、領域判定装置11を含む監視システム60の一例を示すブロック図である。監視システム60は、領域判定装置11に替えて、領域判定装置10及び12ないし15のいずれか一つの装置を含んでもよい。
図11は、監視システム60の概要である監視システム61の構成の一例を示す図である。
11 領域判定装置
12 領域判定装置
13 領域判定装置
14 領域判定装置
15 領域判定装置
20 監視カメラ
30 切替え装置
40 表示モニタ
50 警報装置
60 監視システム
61 監視システム
110 尤度算出部
120 水画素計測部
130 非水画素計測部
140 境界画素計測部
150 領域判定部
151 領域判定部
160 領域設定部
161 領域設定部
170 領域検出部
180 領域追加部
190 追加領域決定部
210 画素計測部
600 情報処理装置
610 CPU
620 ROM
630 RAM
640 内部記憶装置
650 IOC
660 入力機器
670 表示機器
680 NIC
700 記憶媒体
Claims (10)
- 複数のフレームを含む画像における画素の水らしさの尤度を算出する尤度算出手段と、
前記フレームそれぞれにおける判定の対象である判定領域のいずれかにおいて、第1の非水範囲に前記尤度が入る非水画素の数を計測する非水画素計測手段と、
前記判定領域のいずれかにおいて第1の水範囲に前記尤度が入り、かつ、前記判定領域のいずれかにおいて第2の非水範囲に前記尤度が入る、境界画素の数を計測する境界画素計測手段と、
前記非水画素の数及び前記境界画素の数を基に、前記判定領域が所定の判定条件を満足するか否かを判定する領域判定手段と
を含む領域判定装置。 - 前記判定領域のいずれかにおいて、第2の水範囲に前記尤度が入る水画素の数を計測する水画素計測手段をさらに含み、
前記領域判定手段が、さらに、前記水画素の数を用いて前記判定領域を判定する
請求項1に記載の領域判定装置。 - 前記非水画素が、第1のフレーム数以上における前記判定領域において前記第1の非水範囲に前記尤度が入る画素であり、
前記境界画素が、第2のフレーム数以上における前記判定領域において前記第1の水範囲に前記尤度が入り、かつ、第3のフレーム数以上における前記判定領域において前記第2の非水範囲に前記尤度が入る画素であり、
前記水画素が、第4のフレーム数以上における前記判定領域において前記第2の水範囲に前記尤度が入る画素である
請求項2に記載の領域判定装置。 - 所定の設定規則を基に前記判定領域を設定する領域設定手段をさらに含み、
前記領域判定手段が、前記判定領域が前記判定条件を満足するまで前記領域設定手段に前記判定領域の設定を繰り返させ、前記判定条件を満足した前記判定領域を出力する
請求項1ないし3のいずれか1項に記載の領域判定装置。 - 所定の設定規則を基に、前記画像における複数の前記判定領域を設定する領域設定手段をさらに含み、
前記領域判定手段が、設定された前記判定領域の中から前記判定条件を満足する前記判定領域を出力する
請求項1ないし3のいずれか1項に記載の領域判定装置。 - 前記画像において、前記判定領域に含ませない方がよい非推奨領域及び/又は前記判定領域に含ませた方がよい推奨領域を検出する領域検出手段をさらに含み、
前記領域設定手段が、前記非推奨領域及び/又は前記推奨領域を参照して前記判定領域を設定する
請求項4又は5に記載の領域判定装置。 - 所定の参照画像における水位の位置を基に前記判定領域に追加するための追加領域を決定する追加領域決定手段と、
前記追加領域を前記判定領域に追加する領域追加手段と
をさらに含む請求項6に記載の領域判定装置。 - 前記画像を撮影する監視カメラと、
前記画像を用いて前記判定領域を判定する請求項1ないし7のいずれか1項に記載の前記領域判定装置と、
前記領域判定装置が判定した結果を基に、前記画像における前記判定領域を警報の判断に用いるか否かを決定する警報装置と
を含む監視システム。 - コンピュータによって、
複数のフレームを含む画像における画素の水らしさの尤度を算出し、
前記フレームそれぞれにおける判定の対象である判定領域のいずれかにおいて、第1の非水範囲に前記尤度が入る非水画素の数を計測し、
前記判定領域のいずれかにおいて第1の水範囲に前記尤度が入り、かつ、前記判定領域のいずれかにおいて第2の非水範囲に前記尤度が入る、境界画素の数を計測し、
前記非水画素の数及び前記境界画素の数を基に、前記判定領域が所定の判定条件を満足するか否かを判定する
領域判定方法。 - 複数のフレームを含む画像における画素の水らしさの尤度を算出する処理と、
前記フレームそれぞれにおける判定の対象である判定領域のいずれかにおいて、第1の非水範囲に前記尤度が入る非水画素の数を計測する処理と、
前記判定領域のいずれかにおいて第1の水範囲に前記尤度が入り、かつ、前記判定領域のいずれかにおいて第2の非水範囲に前記尤度が入る、境界画素の数を計測する処理と、
前記非水画素の数及び前記境界画素の数を基に、前記判定領域が所定の判定条件を満足するか否かを、判定する処理と
をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018046134 | 2018-03-14 | ||
JP2018046134 | 2018-03-14 | ||
PCT/JP2019/009576 WO2019176826A1 (ja) | 2018-03-14 | 2019-03-11 | 領域判定装置、監視システム、領域判定方法、及び、記録媒体 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2019176826A1 JPWO2019176826A1 (ja) | 2021-02-12 |
JP7074182B2 true JP7074182B2 (ja) | 2022-05-24 |
Family
ID=67907792
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020506496A Active JP7074182B2 (ja) | 2018-03-14 | 2019-03-11 | 領域判定装置、監視システム、領域判定方法、及び、コンピュータプログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US12014614B2 (ja) |
JP (1) | JP7074182B2 (ja) |
WO (1) | WO2019176826A1 (ja) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SG10201902958PA (en) * | 2019-04-02 | 2020-11-27 | Accenture Global Solutions Ltd | Artificial intelligence based plantable blank spot detection |
JP2023037043A (ja) * | 2020-02-19 | 2023-03-15 | 株式会社Nttドコモ | マップデータ生成装置及び測位装置 |
CN113822931B (zh) * | 2020-07-07 | 2024-04-19 | 湖北亿立能科技股份有限公司 | 基于在线学习和离线学习相结合的前端水位检测系统 |
JP7529059B2 (ja) | 2021-02-15 | 2024-08-06 | 富士通株式会社 | 浸水予測プログラム、浸水予測装置および機械学習方法 |
JP2022128897A (ja) * | 2021-02-24 | 2022-09-05 | 株式会社フューチャースタンダード | 水位異常検知プログラム及び水位異常検知装置 |
JP7345576B2 (ja) * | 2022-01-11 | 2023-09-15 | ソフトバンク株式会社 | 水位推定システム、水位推定方法および情報処理装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008072636A (ja) | 2006-09-15 | 2008-03-27 | Nagaoka Univ Of Technology | 画像処理システム、画像処理方法、及びプログラム |
US20080298636A1 (en) | 2007-06-04 | 2008-12-04 | Object Video, Inc. | Method for detecting water regions in video |
JP6125137B1 (ja) | 2016-11-17 | 2017-05-10 | 三菱電機株式会社 | 水位計測装置及び水位計測方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3701167B2 (ja) | 2000-03-30 | 2005-09-28 | 日本無線株式会社 | 水位計測方法および装置 |
KR101060031B1 (ko) * | 2011-02-09 | 2011-08-29 | (주)유디피 | 수위 감시 장치 및 방법 |
JP6729971B2 (ja) * | 2017-08-30 | 2020-07-29 | 三菱電機株式会社 | 水位計測装置および水際線抽出方法 |
US10977923B2 (en) * | 2017-12-01 | 2021-04-13 | Nec Corporation | River risk level determining device, river risk level determining method, and storage medium |
-
2019
- 2019-03-11 US US16/977,529 patent/US12014614B2/en active Active
- 2019-03-11 JP JP2020506496A patent/JP7074182B2/ja active Active
- 2019-03-11 WO PCT/JP2019/009576 patent/WO2019176826A1/ja active Application Filing
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008072636A (ja) | 2006-09-15 | 2008-03-27 | Nagaoka Univ Of Technology | 画像処理システム、画像処理方法、及びプログラム |
US20080298636A1 (en) | 2007-06-04 | 2008-12-04 | Object Video, Inc. | Method for detecting water regions in video |
JP6125137B1 (ja) | 2016-11-17 | 2017-05-10 | 三菱電機株式会社 | 水位計測装置及び水位計測方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2019176826A1 (ja) | 2019-09-19 |
JPWO2019176826A1 (ja) | 2021-02-12 |
US12014614B2 (en) | 2024-06-18 |
US20200402385A1 (en) | 2020-12-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7074182B2 (ja) | 領域判定装置、監視システム、領域判定方法、及び、コンピュータプログラム | |
US10977923B2 (en) | River risk level determining device, river risk level determining method, and storage medium | |
CN109460753B (zh) | 一种检测水上漂浮物的方法 | |
US8041077B2 (en) | Method of motion detection and autonomous motion tracking using dynamic sensitivity masks in a pan-tilt camera | |
JP6282498B2 (ja) | 画像処理装置、その方法、及び、そのプログラム | |
CN111598098B (zh) | 一种基于全卷积神经网络的水尺水位线检测及有效性识别方法 | |
CN111292371B (zh) | 智能水位检测设备、智能水位监控管理装置及检测方法 | |
CN106570863A (zh) | 一种输电线路的检测方法及装置 | |
US8094886B1 (en) | Thermal wake/vessel detection technique | |
JP6776070B2 (ja) | 水面境界検出装置、水面境界検出方法及びコンピュータプログラム | |
KR101531305B1 (ko) | 선박의 흘수 측정 시스템 및 방법 | |
CN113724259B (zh) | 井盖异常检测方法、装置及其应用 | |
CN110060508A (zh) | 一种用于内河桥区的船舶自动检测方法 | |
CN112132131B (zh) | 量筒液位识别方法和装置 | |
JP6364565B1 (ja) | 解析装置、ひび割れ検出処理装置、および解析プログラム | |
Nassar et al. | Quantitative appraisal of naturalistic/anthropic shoreline shifts for Hurghada: Egypt | |
WO2020188692A1 (ja) | 水位計測装置、水位計測方法および水位計測プログラム | |
CN113311507A (zh) | 一种台风路径的识别方法及装置 | |
CN112101134B (zh) | 物体的检测方法及装置、电子设备和存储介质 | |
JP2017103756A5 (ja) | ||
JP2007212238A (ja) | 水位検出装置、それを用いた水位検出方法 | |
JP6943381B1 (ja) | 情報処理装置およびプログラム | |
JP2021005158A (ja) | 境線検出装置及び水位計測装置 | |
JPH08145765A (ja) | 画像処理による水位計測方法および装置 | |
CN114424255A (zh) | 一种从激光强度图像中检测道路标记的系统和方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200818 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200818 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210928 |
|
RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20211022 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211124 |
|
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: 20220412 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220425 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7074182 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |