JPH01130288A - コンピュータによる移動物体の動作解析方法 - Google Patents

コンピュータによる移動物体の動作解析方法

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JPH01130288A
JPH01130288A JP62288787A JP28878787A JPH01130288A JP H01130288 A JPH01130288 A JP H01130288A JP 62288787 A JP62288787 A JP 62288787A JP 28878787 A JP28878787 A JP 28878787A JP H01130288 A JPH01130288 A JP H01130288A
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JP
Japan
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time
moving object
image data
computer
series
Prior art date
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JP62288787A
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English (en)
Inventor
Keicho Iwamura
岩村 景朝
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TOYO SYST KAIHATSU KK
Original Assignee
TOYO SYST KAIHATSU KK
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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は画像データの抽出及び同定により移動物体の時
間変化に伴う一連の動作の解析を行うことにより競馬に
おける馬や陸上競技における競技者のタイム、着順の測
定や更には医療機関においての微生物の運動解析等を正
確且つ容易に行わせることができるコンピュータによる
移動物体の動作解析方法に関するものである。
(従来の技術) 従来、移動物体の解析は単に移動する物体を目により観
察したり、またビデオテープに撮影して後から見ること
により1行っていたに過ぎず、例えば競馬においては該
競馬に出湯する馬の仕上がり具合を知るために事前に競
馬担当の新聞記者が該馬の練習場に出向き練習中の馬の
スピードをストップウォッチにより測定したり目で馬の
動きを観察して馬の動作解析を行い、それにより馬の仕
上がり具合を見ていたものである。
(発明が解決しようとする問題点) しかしながら、このような解析手段によると、記者がそ
の都度練習場まで行く必要がある他、実際玉練習場で練
習している馬の数は非常に多く、且つ馬の走るコースも
決まっていないために、害鳥を見分ける事は非常に難し
く、したがって記者が特定の馬だけに注目して、その馬
のスピードを測定したり動作を解析するためにはその馬
に絶えず注目していなければならず、その作業が非常に
煩わしいものであった。
本発明は上記の如き問題点に鑑みて発明されたもので、
その目的とするところはビデオ等により撮影された移動
物体の画像データをコンピュータにより同定させること
によりコンピュータによる移動物体の動作の解析を可能
にした点にある。
(問題点を解決するための手段) 本発明は上記の如き問題点を解決するための手段として
、従来人間の視覚により移動物体の同定を行っていたも
のをコンピュータ6により自動的に行わせようとしたも
ので、その構成の要旨はまずビデオ等の撮影機により時
刻の変化に伴う移動物体の一連の動きをある一定時間連
続撮影することにより移動物体の一連の画像と該画像に
対応した一連の時刻データを取り、次に該画像のうち某
時刻の画像と某時刻から微小時間後の画像とをコンピュ
ータ6に入力して該某時刻の画像と該微小時間後の画像
とを比較させることにより前記某時刻及び前記微小時間
後の移動物体の画像データのみを抽出させ、その後抽出
された某時刻の画像データと微小時間後の画像データを
比較させることによりほぼ重なり合う画像データを同一
移動物体の画像データであると同定させ、該抽出及び同
定作業を微小時間おきにコンピュータ6により繰り返し
行わせることにより移動物体の一連の動作の追跡を行わ
せ該移動物体の軌跡を知り、前記時刻データをもとに移
動物体の時間変化に伴う一連の動きを解析可能にしてな
ることを特徴とする点にある。
(作用) すなわち、まずビデオ等の撮影機により時刻の変化に伴
う移動物体の一連の動きをある一定時間連続撮影するこ
とにより移動物体及び静止物体を含めた物体の一連の画
像と該画像に対応した一連の時刻データを取るのである
次に該画像のうち某時刻の画像と某時刻から微小時間後
の画像だけを選択してコンピュータ6に入力し該某時刻
の画像と該微小時間後の画像とを比較させることにより
移動物体及び静止物体を含めた一連の画像の中から移動
物体の画像だけを画像データとして抽出することができ
るのである。
その後、前記抽出作業により抽出された移動物体の某時
刻の画像データと微小時間後の画像データを比較させ、
はぼ重なり合う画像データを同一移動物体の画像データ
であると同定させ、該移動物体の某時刻から微小時間後
までの時間変化に伴う軌跡を知ることができるのである
そして、上記の抽出及び同定作業を微小時間おきにコン
ピュータ6により繰り返し行わせることにより移動物体
のみの時間変化に伴う一連の軌跡を知ることができ、前
記時刻データをもとに移動物体の時間変化に伴う動作解
析を行うことができるのである。
(実施例) 以下、本発明の移動物体の動作解析方法の一例として競
馬場における2頭の馬の動きを解析することにより害鳥
のタイム測定を行う場合の実施例を図面に従って説明す
る。
第1図に示す競馬場のトラック15において、A−Aを
測定開始線、B−Bを測定終了線としてA−ASB−B
線間を走る2頭の馬9,10のタイムをそれぞれ測定す
る場合を一例として取り上げる。
まず、2頭の馬9.10にそれぞれ背番号■、■をつけ
て識別名とし、背番号■、■の画像をコンピュータが認
識することにより馬9.10の識別ができるようにする
次に、A−A線、B−B線上にそれぞれビデオカメラl
a、 lbを固定して、ビデオカメラla、 Ibによ
りA−A線、B−B線に馬9.IOが入ってくる様子を
ある一定時間それぞれ連続撮影する。
またビデオカメラla、lbは第2図に示す記録用時刻
発生のためのタイマー2を備えており、該タイマー2に
より各画像の時刻データも画像とともに撮影することが
できるのである。
以上のようにして、ビデオカメラla、 lbにより馬
の撮影を行った後は第2図に示すように撮影した画像を
再生機3a、3bでそれぞれ再生させ、画像信号として
ビデオモニター4a、4bに映し出す。
そして、再生機3a、3bからの画像信号は、画像信号
をコンピュータ用の信号に変換するためのインターフェ
イス5a、5bを介してコンピュータ6へ入力されるの
である。
まず、ビデオカメラ1aにより一定時間連続撮影された
一連の画像のうち撮影初期の段階での任意の時刻むにお
ける画像と時刻tから微小時間Δを後の時刻t+Δtに
おける画像とをコンピュータ6に人力し、時刻tにおけ
る画像と時刻t+ΔLにおける画像とを比較させること
により移動物体の画像データだけを抽出させ、更に該移
動物体の画像データの中から背番号■、■により馬であ
ると判断できる馬9,10の時刻む及び時刻t+Δtに
おける画像のみが画像データとして抽出されコンピュー
タ6に記憶されるのである。
そして、コンピュータ6は第3図(イ)に示すように時
刻りにおける馬の画像データ?a、8aにそれぞれ囲ま
れている背番号■、■の画像データを認識し、画像デー
タ7aは馬9の画像データであり、画像データ8aは馬
10の画像データであることを識別するのである。
その後、コンピュータ6により第3図(イ)に示すよう
に抽出された時刻りにおける画像データ?a、8aと時
刻t+Δtにおける画像データ7b、8bを比較させて
、画像データ7aと画像データ7bがほぼ重なり合うこ
とから画像データ7aと画像データ7bが同一の背番号
■の馬の画像データであることを同定させ、同様にして
画像データ8aと8bが同一の背番号■の馬の画像であ
ることも同定させることができるのである。
このようにまず背番号の有無の判断で馬9,1゜の画像
データのみの抽出を行わせ、次に背番号のの内容により
馬9,100画像データの識別を行わせ、そして画像デ
ータがほぼ重なり合うことから馬9.10の画像データ
の同定を行わせることにより、馬9,10が時刻tから
時刻時刻t+Δtまで移動する軌跡をコンピュータ6に
より知ることができたが、上記の抽出及び同定作業を微
小時間おきに繰り返し行うことにより第3図(ロ)に示
すように時間とともに変化する馬9.10の一連の画像
データの同定をコンピュータ6により自動的に行わせる
ことが可能となり、その結果馬9.10がある一定時間
の間に移動した軌跡をコンピュータ6により自動的に得
ることが可能となるのである。
尚、馬9,10の識別は最初に2頭の馬9,10の区別
をするために行ったものであり、−度しか行う必要がな
いものである。
同様にして、再生機3bにより映し出された馬9゜10
の画像データの識別、抽出及び同定も行われるのである
このようにして馬9,10の一連の画像データの同定を
行い、第4図(イ)に示すように馬9の鼻先9aがそれ
ぞれA−A線及びB−B線に接した時の時刻データTs
、、  TE、と、第4図(ロ)に示すように馬10の
鼻先10aがA−A線及びB−B線に接した時の時刻デ
ータT、、、T、、とをコンピュータ6内に記憶させて
おき、後で第2図に示すようにキーボード14から背番
号■、■を識別番号としてコンピュータ6に入力するこ
とにより馬9のタイムT1・TEI−TSI及び馬10
のタイムT2・TE2  T’szを得ることができる
のである。
その結果、従来のように多数の馬の中から特定の馬だけ
に注目して該馬のタイムをストップウォッチにより測定
するような作業は全くする必要はなく、多数の馬が走っ
ている姿をタイマー付のビデオである一定時間連続撮影
し、あとは撮影した一連の時刻データと画像をコンピュ
ータに処理させることにより所望の馬の正確なタイムを
知ることができるのである。
以上のように、上記実施例においては馬9,10にそれ
ぞれ背番号■、■をつけておき、ビデオカメラ1aで撮
影した馬9.lOの同定とビデオカメラ1bで撮影した
馬9.10の同定を別々に行い、その後で背番号■、■
のデータをもとにビデオカメラla。
1bで撮影した同じ馬どうしを対応一致させたため、A
−A線上及びB−B線時上にビデオカメラを一台ずつ固
定させてA−A線及びB −84aに入ってくる馬9.
10の画像を別々に撮影するだけでA−A線、B−B線
間を走る馬9.10のタイムを測定することができると
いう効果を得ることができた。
尚、上記実施例においてはA−A線上及びB−B線時上
にビデオカメラを一台ずつ固定させてA−A線及びB−
B線に入ってくる馬9,10の画像のみを別々に撮影し
たが、ビデオカメラを一台のみ使用して馬9.10がA
−A線からB−B線まで走る全行程を撮影してもよい。
また、上記実施例では撮影機としてビデオカメラ、を用
いたが、撮影機は8ミリ等であってもよく要は移動物体
の一連の画像と該画像に対応した一連の時刻データとを
撮影できる撮影機であればその種類は問うものではない
尚、上記実施例においては走っている馬の連続撮影を行
い、画像データの抽出及び同定を行い、最終的に馬のタ
イムを測定したに過ぎなかったが撮影される対象は馬に
限らず、移動物体であれば何でもよく、人や車等であっ
てもよ(、その結果本発明は競馬に限らず、陸上競技や
車のレース等さまざまなタイムレースに利用されるもの
と考えられる。
更に、上記実施例では馬の画像の同定を行いタイム測定
に必要なデータだけをコンピュータに記憶させておいて
最終的にタイムの測定をおこなったに過ぎなかったが、
本発明の目的としては移動物体のタイム測定解析に限ら
ず、移動物体の全行程の動作解析も行うことができるも
のであり、コンピュータに移動物体や移動物体の各部の
画像データの同定を行わせ、同定により得られた一連の
画像データと時刻データを全てコンピュータに記憶させ
ておくことにより、後からコンピュータにより移動物体
や移動物体の各部の画像の軌跡を全て表示させることが
できるのである。
このため、本発明の移動物体の動作解、捉方法はリハビ
リテーションセンターでの人体の各部の動きの解析や顕
微鏡の世界での微生物の運動解析等幅広い分野での利用
が考えられるものである。
(効果) 本発明は、画像データの抽出及び同定作業をコンピュー
タにより微小時間おきに繰り返し行わせることにより、
移動物体の時間とともに変化する軌跡を自動的に描き・
出すことができるため、従来のように移動物体の軌跡を
描き出すために画像データの中から必要な画像データだ
けをデジタイザーにより抽出する等の作業は全くする必
要がなく、従って従来に比して移動物体の解析を容易且
つ高速に行うことができるという効果を得るに至った。
また、従来デジタイザーでは画像データに対応した時刻
データの抽出はおこなわれていなかったために、単に移
動物体の軌跡を描き出したに過ぎなかったが、本発明に
おいては時刻データも画像データとともに抽出したため
に移動物体の時間的解析を行うことができるという効果
をも得ることができた。
更に、画像データの抽出はコンピュータにより行われる
ためにデジタイザーにより画像データを抽出する場合に
比べて、多数の画像データの抽出が高速に行、え、その
結果移動物体の詳細な解析を高速に行うことができると
いう効果も得られた。
【図面の簡単な説明】
第1図は馬のトラックの平面図。 第2図は馬の撮影からタイムを出力するまでの流れを示
4したブロック図。 第3図(イ)は馬の画像の重なりを示した説明図。 第3図(ロ)は馬の画像が同定される過程を示し゛た説
明図。 第4図(イ)及び(ロ)は馬の走行時間算出処理例を示
した説明図。 6・・・コンピュータ 出願人  東洋システム開発株式会社 代理人  弁理士   藤本 昇 第3図 (イ)       (ロ) 第4図 (イ)       (ロ)

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. まずビデオ等の撮影機により時刻の変化に伴う移動物体
    の一連の動きをある一定時間連続撮影することにより移
    動物体の一連の画像と該画像に対応した一連の時刻デー
    タを取り、次に該画像のうち某時刻の画像と某時刻から
    微小時間後の画像とをコンピュータ6に入力して該某時
    刻の画像と該微小時間後の画像とを比較させることによ
    り前記某時刻及び前記微小時間後の移動物体の画像デー
    タのみを抽出させ、その後抽出された某時刻の画像デー
    タと微小時間後の画像データを比較させることによりほ
    ぼ重なり合う画像データを同一移動物体の画像データで
    あると同定させ、該抽出及び同定作業を微小時間おきに
    コンピュータ6により繰り返し行わせることにより移動
    物体の一連の動作の追跡を行わせ該移動物体の軌跡を知
    り、前記時刻データをもとに移動物体の時間変化に伴う
    一連の動きを解析可能にしてなることを特徴とするコン
    ピュータによる移動物体の動作解析方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007037350A1 (ja) * 2005-09-29 2007-04-05 Plusmic Corporation 馬位置情報解析並びに表示方法
WO2016158811A1 (ja) * 2015-04-01 2016-10-06 キヤノンイメージングシステムズ株式会社 画像処理装置、画像処理方法および画像処理システム
WO2016199933A1 (ja) * 2015-06-09 2016-12-15 キヤノンイメージングシステムズ株式会社 画像処理装置、画像処理方法および画像処理システム

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5999580A (ja) * 1982-11-30 1984-06-08 Nec Corp 認識装置
JPS6021472A (ja) * 1983-07-15 1985-02-02 Komatsu Ltd 移動体の追跡方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5999580A (ja) * 1982-11-30 1984-06-08 Nec Corp 認識装置
JPS6021472A (ja) * 1983-07-15 1985-02-02 Komatsu Ltd 移動体の追跡方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007037350A1 (ja) * 2005-09-29 2007-04-05 Plusmic Corporation 馬位置情報解析並びに表示方法
JPWO2007037350A1 (ja) * 2005-09-29 2009-04-09 株式会社プラスミック 馬位置情報解析並びに表示方法
JP4658266B2 (ja) * 2005-09-29 2011-03-23 株式会社山口シネマ 馬位置情報解析並びに表示方法
US8107679B2 (en) 2005-09-29 2012-01-31 Yamaguchi Cinema Co., Ltd. Horse position information analyzing and displaying method
WO2016158811A1 (ja) * 2015-04-01 2016-10-06 キヤノンイメージングシステムズ株式会社 画像処理装置、画像処理方法および画像処理システム
WO2016199933A1 (ja) * 2015-06-09 2016-12-15 キヤノンイメージングシステムズ株式会社 画像処理装置、画像処理方法および画像処理システム
JP2017004185A (ja) * 2015-06-09 2017-01-05 キヤノンイメージングシステムズ株式会社 画像処理装置、画像処理方法および画像処理システム

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