JPH0650528B2 - 改良された標的連想法 - Google Patents
改良された標的連想法Info
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- JPH0650528B2 JPH0650528B2 JP1505204A JP50520489A JPH0650528B2 JP H0650528 B2 JPH0650528 B2 JP H0650528B2 JP 1505204 A JP1505204 A JP 1505204A JP 50520489 A JP50520489 A JP 50520489A JP H0650528 B2 JPH0650528 B2 JP H0650528B2
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- JP
- Japan
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- row
- target
- frame
- difference value
- cost function
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 ［発明の背景］ １．発明の技術分野 この発明は、画像処理技術に関する。この発明は、特に
第１のフレームのデータ中の標的または目標を第２のフ
レームのデータ中の標的または目標と連想させる技術に
関する。
第１のフレームのデータ中の標的または目標を第２のフ
レームのデータ中の標的または目標と連想させる技術に
関する。
この発明は、ここでは特定の応用のための実施例を参照
に説明するが、それに限定されるものではないことを理
解すべきである。当業者はここに示された技術を知るこ
とによりその技術的範囲内で付加的な変形、応用、およ
び実施態様を実現することができるであろう。
に説明するが、それに限定されるものではないことを理
解すべきである。当業者はここに示された技術を知るこ
とによりその技術的範囲内で付加的な変形、応用、およ
び実施態様を実現することができるであろう。
２．連想技術の説明 電気・光学的または電磁的観察、検出、および測定を表
す標的または目標は連想する属性（すなわち強度）と共
に２次元におけるばらばらの事象の順序の表として表さ
れることができる。事象は典型的には走査または周期的
にサンプリングされるステアリング(staring)感知セン
サ（空間的な走査をしないセンサ）からのデータフレー
ムによって表される。各フレームのデータは走査センサ
の１走査またはステアリングセンサのための１サンプリ
ング期間から生じる。いずれにせよ問題は１つのフレー
ムからの標的を他のフレーム中の標的と効率的に連想さ
せることである。これに連想して、効率は標的が連想さ
れることのできる速度および正確度の尺度である。一般
に特定の標的連想技術により必要とされる計算の数はそ
の技術の効率および電力消費に大きな影響を与える。
す標的または目標は連想する属性（すなわち強度）と共
に２次元におけるばらばらの事象の順序の表として表さ
れることができる。事象は典型的には走査または周期的
にサンプリングされるステアリング(staring)感知セン
サ（空間的な走査をしないセンサ）からのデータフレー
ムによって表される。各フレームのデータは走査センサ
の１走査またはステアリングセンサのための１サンプリ
ング期間から生じる。いずれにせよ問題は１つのフレー
ムからの標的を他のフレーム中の標的と効率的に連想さ
せることである。これに連想して、効率は標的が連想さ
れることのできる速度および正確度の尺度である。一般
に特定の標的連想技術により必要とされる計算の数はそ
の技術の効率および電力消費に大きな影響を与える。
これに関連して通常の標的連想技術にはいくつかの顕著
な制限がある。まず第１に、通常の標的連想技術は多く
の計算を必要とし、速度が遅いため、高速度が必要な応
用には遅過ぎて効率が悪い。すなわち、個々のフレーム
間の標的連想は通常フレームＮ−１の標的ｉの走査Ｎの
標的ｊに関するコスト関数に基づいて行われるために多
量の計算が必要になる。各ｉ，ｊ対に対して標的間に連
想された各コストＣij（例えば２乗平均誤差）を求め、
Ｃijの合計である全体のコストＺを最小にし、しかもす
べての連想が１対１であるように制限された連想が所望
の解である。各フレームにＭ個の標的があるならば、そ
れから正確な標的ｍを選択するためにＭの階乗（Ｍ！）
の可能な連想が存在する。明らかにそれら全てを列挙す
ることはわずか数個の標的に対してコストが過大すぎる
（個々のコストの計算は各可能な連想と対応してい
る）。例えばある現在の応用では標的、星、大地クラッ
ターを含めて約10,000乃至30,000の目標の連想を迅速に
効率よく、正確に行うことが必要である。それ故迅速
で、正確で、効率のよい標的連想技術が現在要求されて
いる。
な制限がある。まず第１に、通常の標的連想技術は多く
の計算を必要とし、速度が遅いため、高速度が必要な応
用には遅過ぎて効率が悪い。すなわち、個々のフレーム
間の標的連想は通常フレームＮ−１の標的ｉの走査Ｎの
標的ｊに関するコスト関数に基づいて行われるために多
量の計算が必要になる。各ｉ，ｊ対に対して標的間に連
想された各コストＣij（例えば２乗平均誤差）を求め、
Ｃijの合計である全体のコストＺを最小にし、しかもす
べての連想が１対１であるように制限された連想が所望
の解である。各フレームにＭ個の標的があるならば、そ
れから正確な標的ｍを選択するためにＭの階乗（Ｍ！）
の可能な連想が存在する。明らかにそれら全てを列挙す
ることはわずか数個の標的に対してコストが過大すぎる
（個々のコストの計算は各可能な連想と対応してい
る）。例えばある現在の応用では標的、星、大地クラッ
ターを含めて約10,000乃至30,000の目標の連想を迅速に
効率よく、正確に行うことが必要である。それ故迅速
で、正確で、効率のよい標的連想技術が現在要求されて
いる。
第２に、通常の技術は特定の標的連想の問題に対する最
良の解を与えることを必要としない。すなわち要求され
た解のセットの１対１の対応は連想された標的の除去お
よび置換を行わせ、凸面の仮定を許さない。もしも実行
可能な解が凸面のセットであったならば、最良の解が得
られるまで基本的な実行可能な解から基本的な実行可能
な解への最大の傾斜の方向に沿って進行させることがで
きる。しかしながらこの方法は解のセットが凸面でな
い、すなわち、局部的端部を有するならば失敗する。そ
れ故通常の方法よりもさらによく最適の解を与える標的
連想技術がさらに必要とされている。
良の解を与えることを必要としない。すなわち要求され
た解のセットの１対１の対応は連想された標的の除去お
よび置換を行わせ、凸面の仮定を許さない。もしも実行
可能な解が凸面のセットであったならば、最良の解が得
られるまで基本的な実行可能な解から基本的な実行可能
な解への最大の傾斜の方向に沿って進行させることがで
きる。しかしながらこの方法は解のセットが凸面でな
い、すなわち、局部的端部を有するならば失敗する。そ
れ故通常の方法よりもさらによく最適の解を与える標的
連想技術がさらに必要とされている。
最後に通常の技術は典型的にあまりにも理論的にすぎ、
一般に特定の応用のために実用される実際的な制限がな
い。これらの技術は正確な連想を与えるが、それらはし
ばしば時間、メモリ、標的の数等に関する実際的な制限
を仮定しない。それ故、正確で、実用的で、効率がよ
く、迅速で、信頼性のある標的連想技術が必要である。
一般に特定の応用のために実用される実際的な制限がな
い。これらの技術は正確な連想を与えるが、それらはし
ばしば時間、メモリ、標的の数等に関する実際的な制限
を仮定しない。それ故、正確で、実用的で、効率がよ
く、迅速で、信頼性のある標的連想技術が必要である。
［発明の概要］ 従来の標的連想技術の制限は、この発明の改良された標
的連想技術によって解決される。
的連想技術によって解決される。
この発明の改良された標的連想技術は、次のステップを
含んでいる。
含んでいる。
（ａ）第１のフレームのデータからのｎ個の標的に対応
するｎ個の行および第２のフレームのデータ中のｍ個の
標的に対応するｍ個の列を有するコスト関数のマトリッ
クスを発生させ、各コスト関数は第１のフレームのデー
タ中のｎ個の標的の一つおよび第２のフレームのデータ
中のｍ個の標的の一つの関数かまたはダミー値かのいず
れかであり、 （ｂ）前記マトリックスの行の順序を、 ｉ）各行についてその行中の最も小さい２つのコスト関
数の間の差に等しい値である以下“差の値”と呼ぶ値を
計算し、 ii)最大の“差の値”を有する行を最初のスタートの行
として識別して選択し、残りの行に対する“差の値”の
計算に対しては前記選択されたスタートの行中の最小の
コスト関数が位置されている列を検討から外し、 iii)前記第１に選択された行を前記マトリックスの行の
順序における第１の行として設定し、 iv)残りの行に対して“差の値”を計算し、 ｖ）前記順序における次の行として、残りの行中の最大
の“差の値”を与える行を設定し、もしもその行が前記
最初のスタートの行の“差の値”よりも大きい“差の
値”を有するならば最大の“差の値”を有する行を新し
い第１の行として選択してその行中の最小のコスト関数
が位置されている列を前に除去された列と置換し、この
置換された新しい第１の行中の最小のコスト関数が位置
している列を残りの行に対する“差の値”を得るための
次の計算から除去し、前記最初のスタートの行の“差の
値”よりも大きくなければ前記のマトリックスの次の行
を設定するために前記ステップiiiに戻り、 vi)前記ステップｖで選択された次の行中の最小のコス
ト関数が位置されている列を除去し、 vii)前記ｎ個の行の順序が定められるまでステップｖ乃
至viを反復し、 ｃ）このようにして設定された行の順序にしたがって各
行に対して前に連想されていない最小のコスト関数を有
する列に対応する標的を行に対応する標的と連想させ、
それによって前記第１のフレームのデータからの各標的
が前記第２のフレームのデータ中の単一の標的と最適に
連想される。
するｎ個の行および第２のフレームのデータ中のｍ個の
標的に対応するｍ個の列を有するコスト関数のマトリッ
クスを発生させ、各コスト関数は第１のフレームのデー
タ中のｎ個の標的の一つおよび第２のフレームのデータ
中のｍ個の標的の一つの関数かまたはダミー値かのいず
れかであり、 （ｂ）前記マトリックスの行の順序を、 ｉ）各行についてその行中の最も小さい２つのコスト関
数の間の差に等しい値である以下“差の値”と呼ぶ値を
計算し、 ii)最大の“差の値”を有する行を最初のスタートの行
として識別して選択し、残りの行に対する“差の値”の
計算に対しては前記選択されたスタートの行中の最小の
コスト関数が位置されている列を検討から外し、 iii)前記第１に選択された行を前記マトリックスの行の
順序における第１の行として設定し、 iv)残りの行に対して“差の値”を計算し、 ｖ）前記順序における次の行として、残りの行中の最大
の“差の値”を与える行を設定し、もしもその行が前記
最初のスタートの行の“差の値”よりも大きい“差の
値”を有するならば最大の“差の値”を有する行を新し
い第１の行として選択してその行中の最小のコスト関数
が位置されている列を前に除去された列と置換し、この
置換された新しい第１の行中の最小のコスト関数が位置
している列を残りの行に対する“差の値”を得るための
次の計算から除去し、前記最初のスタートの行の“差の
値”よりも大きくなければ前記のマトリックスの次の行
を設定するために前記ステップiiiに戻り、 vi)前記ステップｖで選択された次の行中の最小のコス
ト関数が位置されている列を除去し、 vii)前記ｎ個の行の順序が定められるまでステップｖ乃
至viを反復し、 ｃ）このようにして設定された行の順序にしたがって各
行に対して前に連想されていない最小のコスト関数を有
する列に対応する標的を行に対応する標的と連想させ、
それによって前記第１のフレームのデータからの各標的
が前記第２のフレームのデータ中の単一の標的と最適に
連想される。
特定の実施例においては、この発明の標的連想方法は所
定の最大許容コストにしたがって連想候補をまずゲート
して選出し、それから関係するコストにしたがって減少
した数の候補を順序付けることによって必要な動作の数
を最小にする。解はそのとき最適のパスに沿って求めら
れる。順序付けが必要に基づいてのみ行われるので不必
要な順序付けを行う必要がない。
定の最大許容コストにしたがって連想候補をまずゲート
して選出し、それから関係するコストにしたがって減少
した数の候補を順序付けることによって必要な動作の数
を最小にする。解はそのとき最適のパスに沿って求めら
れる。順序付けが必要に基づいてのみ行われるので不必
要な順序付けを行う必要がない。
［図面の簡単な説明］ 第１図は電子工学的スキャナ等により与えられるデータ
の典型的な第１と第２のフレームを示す。
の典型的な第１と第２のフレームを示す。
第２図は、そこにある標的間のコスト関数を発生するた
めに第２のフレームのデータ上に第１のフレームのデー
タを重ねて示す。
めに第２のフレームのデータ上に第１のフレームのデー
タを重ねて示す。
第３図は典型的なコスト関数マトリックスを示す。
第４（ａ）図乃至第４（ｄ）図は第１のフレームからの
標的を第２のフレームからの標的と最適に連想させるた
めにこの発明の方法によりコスト関数マトリックスがど
のように処理されるかを示す。
標的を第２のフレームからの標的と最適に連想させるた
めにこの発明の方法によりコスト関数マトリックスがど
のように処理されるかを示す。
第５（ａ）図乃至第５（ｄ）図は第１のフレームからの
標的を第２のフレームからの標的と最適に連想させるた
めにこの発明の方法によりコスト関数マトリックスがど
のように処理されるかの別の例を示す。
標的を第２のフレームからの標的と最適に連想させるた
めにこの発明の方法によりコスト関数マトリックスがど
のように処理されるかの別の例を示す。
第６図はフレーム間の曖昧性を解決するためにこの発明
の標的連想法がどのように使用されるかを示す。
の標的連想法がどのように使用されるかを示す。
［発明の説明］ 第１図は通常の走査センサ（図示せず）によって典型的
に与えられるようなデータの第１および第２のフレーム
11および13を示している。フレーム11内にｎ個の標的15
があり、その３個がＡ，Ｂ，Ｃで示されている。次のフ
レーム13内にｍ個の標的、目的物、またはクラッターが
あり、Ｄ，Ｅ，Ｆで示されている。上記の標的連想問題
は第２のフレーム13のデータが発生され、標的15がフレ
ーム13内に再配置されるときに生じる。標的再配置は標
的の運動、システムの指示の正確さの誤差、クラッター
の存在等を含む多くのファクターによる。したがって問
題はフレーム11におけるもとの標的Ａ，Ｂ，Ｃをフレー
ム13における標的Ｄ，Ｅ，Ｆとして識別または連想する
ことである。
に与えられるようなデータの第１および第２のフレーム
11および13を示している。フレーム11内にｎ個の標的15
があり、その３個がＡ，Ｂ，Ｃで示されている。次のフ
レーム13内にｍ個の標的、目的物、またはクラッターが
あり、Ｄ，Ｅ，Ｆで示されている。上記の標的連想問題
は第２のフレーム13のデータが発生され、標的15がフレ
ーム13内に再配置されるときに生じる。標的再配置は標
的の運動、システムの指示の正確さの誤差、クラッター
の存在等を含む多くのファクターによる。したがって問
題はフレーム11におけるもとの標的Ａ，Ｂ，Ｃをフレー
ム13における標的Ｄ，Ｅ，Ｆとして識別または連想する
ことである。
標的連想処理は第１のフレーム11のデータを第２のフレ
ーム13のデータと比較することによって開始される。第
２図に示すように第１のフレーム11のデータ点（標的、
目的物、またはクラッターを表す）は第２のフレーム13
のデータ点と比較される。第１のフレーム11の各点と第
２のフレーム13の各点との間で計量が発生される。計量
は当該技術においてよく知られている他のパラメータに
よって重み付けられた各データ点間のユークリッド距離
でよい。計量はフレーム間で最適の標的連想を与えるの
に有用であるコスト関数を与える。例えば第１のフレー
ム11のデータ点Ａ（第２図でＡ′として“×”により表
されている）と第２のフレーム13のデータ点Ｄとの間の
距離またはコスト関数は“１”として示されている。同
様にＡ′ＥおよびＡ′Ｆに対するコスト関数は、それぞ
れ“１”および“８”として示されている。対応する値
はデータ点Ｄ，Ｅ，Ｆに関するＢ′およびＣ′に対して
発生され、第３図に示されるようなｎ×ｍのマトリック
ス17が与えられる。マトリックス17の要素は第１のフレ
ーム11のｎ個の標的（ｎ＝３としてマトリックス17のｎ
個の列Ａ，Ｂ，Ｃを与える）および第２のフレーム13の
ｍ個の標的（ｎ＝３としてマトリックス17のｍ個の行
Ｄ，Ｅ，Ｆを与える）に対応しているコスト関数19であ
る。ｍはｎより大きいか、ｎに等しくなければならない
ことに注意する必要がある。
ーム13のデータと比較することによって開始される。第
２図に示すように第１のフレーム11のデータ点（標的、
目的物、またはクラッターを表す）は第２のフレーム13
のデータ点と比較される。第１のフレーム11の各点と第
２のフレーム13の各点との間で計量が発生される。計量
は当該技術においてよく知られている他のパラメータに
よって重み付けられた各データ点間のユークリッド距離
でよい。計量はフレーム間で最適の標的連想を与えるの
に有用であるコスト関数を与える。例えば第１のフレー
ム11のデータ点Ａ（第２図でＡ′として“×”により表
されている）と第２のフレーム13のデータ点Ｄとの間の
距離またはコスト関数は“１”として示されている。同
様にＡ′ＥおよびＡ′Ｆに対するコスト関数は、それぞ
れ“１”および“８”として示されている。対応する値
はデータ点Ｄ，Ｅ，Ｆに関するＢ′およびＣ′に対して
発生され、第３図に示されるようなｎ×ｍのマトリック
ス17が与えられる。マトリックス17の要素は第１のフレ
ーム11のｎ個の標的（ｎ＝３としてマトリックス17のｎ
個の列Ａ，Ｂ，Ｃを与える）および第２のフレーム13の
ｍ個の標的（ｎ＝３としてマトリックス17のｍ個の行
Ｄ，Ｅ，Ｆを与える）に対応しているコスト関数19であ
る。ｍはｎより大きいか、ｎに等しくなければならない
ことに注意する必要がある。
典型的な通常の標的連想技術は行に対応した標的を、選
択された行中に最低のコスト関数が位置する列に対応し
た標的と連想させることを含む。その技術は１対１の対
応を与えるから連想のために前に選択された列中のコス
ト関数は次に検討する行に関する検討から除去または消
去されなければならない。したがってよく知られている
ように典型的な従来の技術により与えられる標的連想解
は連想のために選択された行（標的）の順序に依存して
変化する。
択された行中に最低のコスト関数が位置する列に対応し
た標的と連想させることを含む。その技術は１対１の対
応を与えるから連想のために前に選択された列中のコス
ト関数は次に検討する行に関する検討から除去または消
去されなければならない。したがってよく知られている
ように典型的な従来の技術により与えられる標的連想解
は連想のために選択された行（標的）の順序に依存して
変化する。
例えば第３図のマトリックスを参照すると、もしも連想
の順序が最初行Ｄ、次に行Ｅ、それから行Ｆであるなら
ば、標的Ｄは標的ＡまたはＣと連想し、標的Ｅは標的Ｂ
またはＡと連想し、標的Ｆは標的ＣまたはＢと連想す
る。しかしながらもしも連想の順序が最初行Ｆ、次に行
Ｅ、それから行Ｄであるならば、標的Ｆは標的Ｂと連想
し、標的Ｅは標的Ａと連想し、標的Ｄは標的Ｃと連想す
る。これは最適の解である（この解は行Ｅでスタートす
ることにより影響されないことに注意する必要があ
る）。
の順序が最初行Ｄ、次に行Ｅ、それから行Ｆであるなら
ば、標的Ｄは標的ＡまたはＣと連想し、標的Ｅは標的Ｂ
またはＡと連想し、標的Ｆは標的ＣまたはＢと連想す
る。しかしながらもしも連想の順序が最初行Ｆ、次に行
Ｅ、それから行Ｄであるならば、標的Ｆは標的Ｂと連想
し、標的Ｅは標的Ａと連想し、標的Ｄは標的Ｃと連想す
る。これは最適の解である（この解は行Ｅでスタートす
ることにより影響されないことに注意する必要があ
る）。
最適の解を効率よく与える鍵は連想の正確な順序を選択
することであることは明白である。この発明の方法は、
迅速で効率のよい標的連想を可能にするために処理スキ
ムにおいて早期に連想の正確な順序を与えることにより
前記従来の技術を改良するものである。
することであることは明白である。この発明の方法は、
迅速で効率のよい標的連想を可能にするために処理スキ
ムにおいて早期に連想の正確な順序を与えることにより
前記従来の技術を改良するものである。
第４（ａ）図に示すように、この発明の方法は、行中の
２個の最小のコスト関数間の差に等しい値を各行につい
て計算し、この差の値の大きさによって行を並べること
によりマトリックスの行の順序を決めるものである。次
に最大の差の値を有する行がマトリックスを通過する第
１のパスに対するスタート行として選択される。
２個の最小のコスト関数間の差に等しい値を各行につい
て計算し、この差の値の大きさによって行を並べること
によりマトリックスの行の順序を決めるものである。次
に最大の差の値を有する行がマトリックスを通過する第
１のパスに対するスタート行として選択される。
次に残りの各行が関連する差の値の大きさにしたがって
選択される。したがって次に最大の差の値を有する行が
識別される。（この行は、各行に対する差の値を与える
ために必要なのでマトリックス中の最大のコスト関数よ
りもずっと大きいダミー値を追加される）。もしも最大
の差の値を有する行が選択されたスタートの行でないな
らば、最大の差の値を有する行が新しいスタートの行と
して選択され、新しいスタートの行中の最低のコスト関
数を有する列中の標的が除去され、プロセスは反復され
る。各パス中で得られた最大の差の値は比較される。最
大の差の値を与える行は連想の順序における第１の行と
して、またもしも第１の行がすでに設定されているなら
ば次の行として選択される。この行中の最小のコスト関
数を有する標的のコスト関数はマトリックスの残りの行
に関して考慮することから永久的に除外される。すなわ
ちマトリックスは減少され、前に暫定的に除去されてい
た列は置換され、別の行が上記のような方法で解析する
ために選択される。このプロセスはマトリックスのｎ個
の順序が定められるまで繰り返される。最後にこの行の
順序にしたがっている行に対応した標的がその行中の最
小のコスト関数を有する前に連想されない列に対応する
標的と連想され、そのため前記第１のフレームのデータ
からの各標的は前記第２のフレームのデータ中の単一の
標的と連想される。
選択される。したがって次に最大の差の値を有する行が
識別される。（この行は、各行に対する差の値を与える
ために必要なのでマトリックス中の最大のコスト関数よ
りもずっと大きいダミー値を追加される）。もしも最大
の差の値を有する行が選択されたスタートの行でないな
らば、最大の差の値を有する行が新しいスタートの行と
して選択され、新しいスタートの行中の最低のコスト関
数を有する列中の標的が除去され、プロセスは反復され
る。各パス中で得られた最大の差の値は比較される。最
大の差の値を与える行は連想の順序における第１の行と
して、またもしも第１の行がすでに設定されているなら
ば次の行として選択される。この行中の最小のコスト関
数を有する標的のコスト関数はマトリックスの残りの行
に関して考慮することから永久的に除外される。すなわ
ちマトリックスは減少され、前に暫定的に除去されてい
た列は置換され、別の行が上記のような方法で解析する
ために選択される。このプロセスはマトリックスのｎ個
の順序が定められるまで繰り返される。最後にこの行の
順序にしたがっている行に対応した標的がその行中の最
小のコスト関数を有する前に連想されない列に対応する
標的と連想され、そのため前記第１のフレームのデータ
からの各標的は前記第２のフレームのデータ中の単一の
標的と連想される。
この発明の標的連想法を説明するために第４（ａ）図を
参照する。この発明によれば差の値は行中の２つの最小
のコスト関数の差に等しい各行に対して得られる。第２
のフレーム13の標的Ｄに対応する行Ｄに対しては、２つ
の最小のコスト関数はそれぞれ標的ＡおよびＣに対応す
る“１”および“１”である。これら２つのコスト関数
の差ゼロが行Ｄに対して得られ、説明のものでは行中の
最小のコスト関数を有するものとして注目される列、こ
の場合列Ａまたは列Ｃのいずれかである欄の右下に位置
される。同様に行Ｅに対して差の値１が列Ａに、行Ｆに
対して差の値３が列Ｂに得られる。行Ｆに対する差の値
３は行ＤまたはＥに対する差の値よりも明らかに大き
い。それ故行Ｆはマトリックスを通る次のパスのための
スタートの行として選択される。列Ｂは除去され、残り
の行に対して差の値が再計算される。
参照する。この発明によれば差の値は行中の２つの最小
のコスト関数の差に等しい各行に対して得られる。第２
のフレーム13の標的Ｄに対応する行Ｄに対しては、２つ
の最小のコスト関数はそれぞれ標的ＡおよびＣに対応す
る“１”および“１”である。これら２つのコスト関数
の差ゼロが行Ｄに対して得られ、説明のものでは行中の
最小のコスト関数を有するものとして注目される列、こ
の場合列Ａまたは列Ｃのいずれかである欄の右下に位置
される。同様に行Ｅに対して差の値１が列Ａに、行Ｆに
対して差の値３が列Ｂに得られる。行Ｆに対する差の値
３は行ＤまたはＥに対する差の値よりも明らかに大き
い。それ故行Ｆはマトリックスを通る次のパスのための
スタートの行として選択される。列Ｂは除去され、残り
の行に対して差の値が再計算される。
第４（ｂ）図に示すように、行Ｅに対する列Ａの差の値
４はスタートの行の差の値３よりも大きい。したがって
行Ｅがマトリックス中の新しいスタートの行として選択
され、列Ｂに置換され列Ａは行ＤおよびＦに対する差の
値を再計算するために除去される。第４（ｃ）図に示す
ように、行ＤおよびＦに対する新しい差の値が得られ、
行Ｅに対する差の値４よりも小さい。したがって行Ｅは
正しいスタートである。行ＤおよびＦに対する差の値３
は等しいから最適の標的連想はＤとＣ、ＥとＡ、ＦとＢ
である。この解は、最小の全体コストｚ＝１＋１＋１＝
３を有する最適解である。
４はスタートの行の差の値３よりも大きい。したがって
行Ｅがマトリックス中の新しいスタートの行として選択
され、列Ｂに置換され列Ａは行ＤおよびＦに対する差の
値を再計算するために除去される。第４（ｃ）図に示す
ように、行ＤおよびＦに対する新しい差の値が得られ、
行Ｅに対する差の値４よりも小さい。したがって行Ｅは
正しいスタートである。行ＤおよびＦに対する差の値３
は等しいから最適の標的連想はＤとＣ、ＥとＡ、ＦとＢ
である。この解は、最小の全体コストｚ＝１＋１＋１＝
３を有する最適解である。
第５（ａ）図乃至第５（ｄ）図はフレーム間の標的の数
が異なる場合に適用されるこの発明の動作を説明するも
のである。第５（ａ）図に示すように、問題は第１のフ
レームからの標的ＢおよびＣを第２のフレームからの標
的Ｄ，ＥおよびＦと連想させることである。ただ２つの
列しかないが第３のダミー列Ｘが追加される。ダミー列
中の各要素は実際の要素よりもずっと大きい１０４に設
定される。
が異なる場合に適用されるこの発明の動作を説明するも
のである。第５（ａ）図に示すように、問題は第１のフ
レームからの標的ＢおよびＣを第２のフレームからの標
的Ｄ，ＥおよびＦと連想させることである。ただ２つの
列しかないが第３のダミー列Ｘが追加される。ダミー列
中の各要素は実際の要素よりもずっと大きい１０４に設
定される。
ダミー要素は各行に対する差の値を与えるために使用さ
れる。例えば第３の行Ｆが列Ｂ中の差の値３によりスタ
ート行として最初に識別されるとする。第５（ｂ）図に
示すように、行ＤおよびＥに対する差の値はそれぞれ１
０４−１および１０４−５である。１０４−１は最大の
差の値であるから、行Ｄは最適のスタート行として識別
される。列Ｂに対する値は置換され、列Ｃに対する値は
除去され、新しい差の値がダミー要素を使用して計算さ
れる。第５（ｃ）図を参照すると、行Ｆに対して列Ｂの
差の値は行Ｅに対する列Ｂの差の値よりも大きいから、
標的Ｆが標的Ｂと最適に連想され、一方標的Ｄが標的Ｃ
と最適に連想される。行Ｅに対しては解は存在しない。
解は２の全体コストを有する。
れる。例えば第３の行Ｆが列Ｂ中の差の値３によりスタ
ート行として最初に識別されるとする。第５（ｂ）図に
示すように、行ＤおよびＥに対する差の値はそれぞれ１
０４−１および１０４−５である。１０４−１は最大の
差の値であるから、行Ｄは最適のスタート行として識別
される。列Ｂに対する値は置換され、列Ｃに対する値は
除去され、新しい差の値がダミー要素を使用して計算さ
れる。第５（ｃ）図を参照すると、行Ｆに対して列Ｂの
差の値は行Ｅに対する列Ｂの差の値よりも大きいから、
標的Ｆが標的Ｂと最適に連想され、一方標的Ｄが標的Ｃ
と最適に連想される。行Ｅに対しては解は存在しない。
解は２の全体コストを有する。
この発明の技術は第６図に示されるようにフレーム間の
曖昧性を解決するために使用されることができる。すな
わちフレーム１の標的ＡおよびＢのフレーム２の標的Ｃ
およびＤに対する連想において、角度的に移動する標的
Ａが標的Ｃの代わりにフレーム２の標的Ｄと適当に連想
されることがあり得ることにより曖昧性が存在する。同
様にフレーム１の標的Ｂがフレーム間の走査装置の視界
内のその運動によってフレーム２の標的ＤまたはＣと連
想されることがあり得る。この発明の技術は第３のフレ
ームのデータを検討することによってこの曖昧性を解決
するように拡張されることができる。もしも２個の標的
がＥおよびＦにあれば、標的Ａは標的ＣおよびＥと関連
し、一方標的Ｂは標的ＤおよびＦと関連すると仮定する
ことができる。しかしながら、もしも第３のフレームの
データ中のＥ′およびＦ′に標的が存在すれば、すなわ
ちそれらのコスト関数が第１および第２のフレームのデ
ータを参照することによって得られたものよりも大きい
場合には、標的Ａは標的ＤおよびＦ′と連想し、一方標
的Ｂは標的ＣおよびＥ′と連想されることができる。
曖昧性を解決するために使用されることができる。すな
わちフレーム１の標的ＡおよびＢのフレーム２の標的Ｃ
およびＤに対する連想において、角度的に移動する標的
Ａが標的Ｃの代わりにフレーム２の標的Ｄと適当に連想
されることがあり得ることにより曖昧性が存在する。同
様にフレーム１の標的Ｂがフレーム間の走査装置の視界
内のその運動によってフレーム２の標的ＤまたはＣと連
想されることがあり得る。この発明の技術は第３のフレ
ームのデータを検討することによってこの曖昧性を解決
するように拡張されることができる。もしも２個の標的
がＥおよびＦにあれば、標的Ａは標的ＣおよびＥと関連
し、一方標的Ｂは標的ＤおよびＦと関連すると仮定する
ことができる。しかしながら、もしも第３のフレームの
データ中のＥ′およびＦ′に標的が存在すれば、すなわ
ちそれらのコスト関数が第１および第２のフレームのデ
ータを参照することによって得られたものよりも大きい
場合には、標的Ａは標的ＤおよびＦ′と連想し、一方標
的Ｂは標的ＣおよびＥ′と連想されることができる。
このようにこの発明は特定の適用のための特定の実施例
を参照にして説明されたが、当業者は、ここに記載され
た説明にしたがってその技術的範囲内で追加的な変更、
応用、および実施態様を実現することができることが認
識されるであろう。それらは添付された請求の範囲に記
載された技術的範囲に含まれるべきものである。
を参照にして説明されたが、当業者は、ここに記載され
た説明にしたがってその技術的範囲内で追加的な変更、
応用、および実施態様を実現することができることが認
識されるであろう。それらは添付された請求の範囲に記
載された技術的範囲に含まれるべきものである。
Claims (5)
- 【請求項１】（ａ）第１のフレームのデータからのｎ個
の標的に対応するｎ個の行および第２のフレームのデー
タ中のｍ個の標的に対応するｍ個の列を有するコスト関
数のマトリックスを発生させ、各コスト関数は第１のフ
レームのデータ中のｎ個の標的の一つのおよび第２のフ
レームのデータ中のｍ個の標的の一つの関数かまたはダ
ミー値かのいずれかであり、 （ｂ）前記マトリックスの行の順序を、 ｉ）各行についてその行中の最も小さい２つのコスト関
数の間の差に等しい値である以下“差の値”と呼ぶ値を
計算し、 ii)最大の“差の値”を有する行を最初のスタートの行
として識別して選択し、残りの行に対する“差の値”の
計算に対しては前記選択されたスタートの行中の最小の
コスト関数が位置されている列を検討から外し、 iii)前記第１に選択された行を前記マトリックスの行の
順序における第１の行として設定し、 iv)残りの行に対して“差の値”を計算し、 ｖ）前記順序における次の行として、残りの行中の最大
の“差の値”を与える行を設定し、もしもその行が前記
最初のスタートの行の“差の値”よりも大きい“差の
値”を有するならば最大の“差の値”を有する行を新し
い第１の行として選択してその行中の最小のコスト関数
が位置されている列を前に除去された列と置換し、この
置換された新しい第１の行中の最小のコスト関数が位置
している列を残りの行に対する“差の値”を得るための
次の計算から除去し、前記最初のスタートの行の“差の
値”よりも大きくなければ前記のマトリックスの次の行
を設定するために前記ステップiii)に戻り、 vi)前記ステップｖで選択された次の行中の最小のコス
ト関数が位置されている列を除去し、 vii)前記ｎ個の行の順序が定められるまでステップｖ乃
至viを反復し、 ｃ）このようにして設定された行の順序にしたがって各
行に対して前に連想されていない最小のコスト関数を有
する列に対応する標的を行に対応する標的と連想させ、
それによって前記第１のフレームのデータからの各標的
が前記第２のフレームのデータ中の単一の標的と最適に
連想される各ステップを具備している標的連想方法。 - 【請求項２】前記第１のフレーム中の標的を前記第２の
フレーム中の標的と連想させる際の曖昧性を解消するた
めに第３のフレーム中の標的を前記第２のフレーム中の
標的と連想させるステップを含む請求の範囲１記載の標
的連想方法。 - 【請求項３】前記マトリックスを発生するに先立って前
記コスト関数をゲートするステップを含む請求の範囲１
記載の標的連想方法。 - 【請求項４】前記マトリックスにダミーのコスト関数を
追加するステップを含む請求の範囲１記載の標的連想方
法。 - 【請求項５】（ａ）最大許容コスト以下の複数のコスト
関数をゲートして選出し、第１のフレームのデータから
のｎ個の標的に対応するｎ個の行および第２のフレーム
のデータ中のｍ個の標的に対応するｍ個の列を有するコ
スト関数のマトリックスを発生させ、各コスト関数は第
１のフレームのデータ中のｎ個の標的の一つのおよび第
２のフレームのデータ中のｍ個の標的の一つの関数かま
たはダミー値かのいずれかであり、 （ｂ）前記マトリックスの行の順序を、 ｉ）各行についてその行中の最も小さい２つのコスト関
数の間の差に等しい値である以下“差の値”と呼ぶ値を
計算し、 ii)最大の“差の値”を有する行を最初のスタートの行
として識別して選択し、残りの行に対する“差の値”の
計算に対しては前記選択されたスタートの行中の最小の
コスト関数が位置されている列を検討から外し、 iii)前記第１に選択された行を前記マトリックスの行の
順序における第１の行として設定し、 iv)残りの行に対して“差の値”を計算し、 ｖ）前記順序における次の行として、残りの行中の最大
の“差の値”を与える行を設定し、もしもその行が前記
最初のスタートの行の“差の値”よりも大きい“差の
値”を有するならば最大の“差の値”を有する行を新し
い第１の行として選択してその行中の最小のコスト関数
が位置されている列を前に除去された列と置換し、この
置換された新しい第１の行中の最小のコスト関数が位置
している列を残りの行に対する“差の値”を得るための
次の計算から除去し、前記最初のスタートの行の“差の
値”よりも大きくなければ前記のマトリックスの次の行
を設定するために前記ステップiiiに戻り、 vi)前記ステップｖで選択された次の行中の最小のコス
ト関数が位置されている列を除去し、 vii)前記ｎ個の行の順序が定められるまでステップｖ乃
至viを反復し、 ｃ）このようにして設定された行の順序にしたがって各
行に対して前に連想されていない最小のコスト関数を有
する列に対応する標的を行に対応する標的と連想させる
ことによって候補となる連想を発生させ、それによって
前記第１のフレームのデータからの各標的が前記第２の
フレームのデータ中の単一の標的と最適に連想され、 ｄ）前記第１のフレーム中の標的を前記第２のフレーム
中の標的と連想するときの曖昧性を解決するために前記
第３のフレーム中の標的を前記第２のフレーム中の標的
と連想させる各ステップを具備している標的連想方法。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US177258 | 1980-08-11 | ||
| US07/177,258 US4931952A (en) | 1988-04-04 | 1988-04-04 | Target association method |
| PCT/US1989/000826 WO1989009977A1 (en) | 1988-04-04 | 1989-03-02 | An improved target association method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02503965A JPH02503965A (ja) | 1990-11-15 |
| JPH0650528B2 true JPH0650528B2 (ja) | 1994-06-29 |
Family
ID=22647875
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1505204A Expired - Lifetime JPH0650528B2 (ja) | 1988-04-04 | 1989-03-02 | 改良された標的連想法 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4931952A (ja) |
| EP (1) | EP0363475B1 (ja) |
| JP (1) | JPH0650528B2 (ja) |
| DE (1) | DE68912053T2 (ja) |
| IL (1) | IL89593A (ja) |
| WO (1) | WO1989009977A1 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5365269A (en) * | 1992-10-22 | 1994-11-15 | Santa Barbara Instrument Group, Inc. | Electronic camera with automatic image tracking and multi-frame registration and accumulation |
| DE4439742C1 (de) * | 1994-10-28 | 1996-03-07 | Daimler Benz Ag | Verfahren zur automatischen kombinatorischen Optimierung von Zuordnungen bei der Bahnverfolgung mehrerer sich bewegender Objekte |
| US5734592A (en) * | 1995-07-13 | 1998-03-31 | Nec Research Institute, Inc. | Method for determining a ranked set of associations |
| JP3207336B2 (ja) * | 1995-07-31 | 2001-09-10 | シャープ株式会社 | 文字パターン生成装置 |
| DE102018133319A1 (de) * | 2018-12-21 | 2020-06-25 | Rittal Gmbh & Co. Kg | Verfahren zur robotergestützten Verdrahtung von elektrischen Komponenten einer auf einer Montageplatte angeordneten elektrischen Schaltanlage |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4220967A (en) * | 1976-09-27 | 1980-09-02 | Hughes Aircraft Company | Scene tracker using multiple independent correlators |
| US4133004A (en) * | 1977-11-02 | 1979-01-02 | Hughes Aircraft Company | Video correlation tracker |
| US4364089A (en) * | 1979-10-31 | 1982-12-14 | Westinghouse Electric Corp. | Binary correlation video tracker |
| EP0158984A3 (en) * | 1984-04-13 | 1989-03-01 | Hitachi, Ltd. | Method for determining apair of corresponding points between images |
| JPS61113377A (ja) * | 1984-11-07 | 1986-05-31 | Sony Corp | テレビジヨン信号の動き検出装置 |
| US4739401A (en) * | 1985-01-25 | 1988-04-19 | Hughes Aircraft Company | Target acquisition system and method |
-
1988
- 1988-04-04 US US07/177,258 patent/US4931952A/en not_active Expired - Lifetime
-
1989
- 1989-03-02 JP JP1505204A patent/JPH0650528B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 1989-03-02 EP EP89905499A patent/EP0363475B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1989-03-02 WO PCT/US1989/000826 patent/WO1989009977A1/en active IP Right Grant
- 1989-03-02 DE DE68912053T patent/DE68912053T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1989-03-13 IL IL89593A patent/IL89593A/xx unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| IL89593A (en) | 1992-06-21 |
| JPH02503965A (ja) | 1990-11-15 |
| DE68912053D1 (de) | 1994-02-17 |
| EP0363475B1 (en) | 1994-01-05 |
| WO1989009977A1 (en) | 1989-10-19 |
| US4931952A (en) | 1990-06-05 |
| DE68912053T2 (de) | 1994-08-04 |
| EP0363475A1 (en) | 1990-04-18 |
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