JPH1125276A - Traveling object detector - Google Patents

Traveling object detector

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JPH1125276A
JPH1125276A JP9174374A JP17437497A JPH1125276A JP H1125276 A JPH1125276 A JP H1125276A JP 9174374 A JP9174374 A JP 9174374A JP 17437497 A JP17437497 A JP 17437497A JP H1125276 A JPH1125276 A JP H1125276A
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JP
Japan
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image
motion vector
time
vector
moving
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Keiichi Kenmochi
圭一 見持
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Mitsubishi Heavy Industries Ltd
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To detect an accurate motion vector regardless of the size of a motion vector of a traveling object by detecting a motion vector and remainder based on a stored image and two images at time that is separated by sampling time and selecting motion vectors of two images which have the smallest remainder. SOLUTION: A TV camera 1 continuously picks up the image of a traveling object 2 in each sampling time Δt. An A/D converter 3 converts an image obtained by the camera 1 into a digital image. K pieces of image storing devices 11 to 13 store a digital image converted by the converter 3. K pieces of vector detectors 21 to 23 respectively detect a motion vector of the object 2, based on images at time at t-kΔt (k=1, 2,...,K) which are stored in the devices 11 to 13 and an image that is inputted by the camera 1. A motion vector selector 31 selects one motion vector, based on the accuracy of K pieces of mobile vectors detected by the detectors 21 to 23.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、港湾等における侵
入者や侵入物の監視システムに適用される移動物体検出
装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a moving object detection apparatus applied to a monitoring system for intruders and intruders in harbors and the like.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、港湾等における侵入者や侵入物等
の移動物体の監視システムにおいて、移動物体を撮像し
て画像処理により検出する移動物体検出装置が広く用い
られている。
2. Description of the Related Art Conventionally, in a monitoring system for a moving object such as an intruder or an intruder in a harbor or the like, a moving object detecting device which images a moving object and detects the image by image processing has been widely used.

【0003】図6は、従来の移動物体検出装置の全体構
成を示す図である。図6に示すように、まず、時刻t−
Δtにおいて、TVカメラ1により移動物体2を含む画
像を撮像する。この撮像して得られる移動物体2を含む
画像信号I(t−Δt)はA/D変換器3に出力され、
量子化されて画像記憶器4に出力される。従って、画像
記憶器4は図7(a)に示す量子化された画像I(t−
Δt,i,j)を記憶している。ここで、i,jは1≦
i≦M,1≦j≦Nであり、M×Nは画像サイズであ
る。
FIG. 6 is a diagram showing the overall configuration of a conventional moving object detection device. As shown in FIG. 6, first, at time t-
At Δt, an image including the moving object 2 is captured by the TV camera 1. The image signal I (t−Δt) including the moving object 2 obtained by imaging is output to the A / D converter 3,
It is quantized and output to the image storage 4. Therefore, the image storage 4 stores the quantized image I (t−t) shown in FIG.
Δt, i, j) are stored. Here, i and j are 1 ≦
i ≦ M, 1 ≦ j ≦ N, and M × N is the image size.

【0004】次に、時刻t−Δtからサンプリング時間
Δtだけ遅れた時刻tにおいて、再び移動物体2をTV
カメラ1が撮像する。この撮像された画像信号I(t)
はA/D変換器3に出力され、量子化されて図7(b)
に示す画像I(t,i,j)となって移動ベクトル検出
器5に出力される。また、画像記憶器4は記憶していた
画像I(t−Δt,i,j)を移動ベクトル検出器5に
出力する。
Next, at time t, which is delayed by sampling time Δt from time t−Δt, moving object 2 is
The camera 1 takes an image. This captured image signal I (t)
Is output to the A / D converter 3 and is quantized to obtain the signal shown in FIG.
Are output to the movement vector detector 5 as an image I (t, i, j) shown in FIG. Further, the image storage unit 4 outputs the stored image I (t−Δt, i, j) to the movement vector detector 5.

【0005】移動ベクトル検出器5は時刻t−Δt及び
時刻tで得られた2枚の画像I(t−Δt,i,j),
I(t,i,j)を用いて以下の方法により移動物体2
の移動ベクトル(u,v)を検出する。
The movement vector detector 5 detects two images I (t−Δt, i, j) obtained at time t−Δt and time t,
Moving object 2 is obtained by the following method using I (t, i, j).
Of the motion vector (u, v) is detected.

【0006】まず、画像I(t,i,j)のi方向の空
間微分画像をIx (i,j)、j方向の空間微分画像を
y (i,j)、2枚の画像I(t−Δt,i,j)及
びI(t,i,j)の時間微分画像をIt (i,j)と
する。また、図8(a)に示すように画像サイズM×N
に対してある領域W×Hを設定する。この領域をウィン
ドウSと呼ぶ。
First, a spatial differential image in the i direction of an image I (t, i, j) is I x (i, j), a spatial differential image in the j direction is I y (i, j), and two images I Let the time differential image of (t−Δt, i, j) and I (t, i, j) be I t (i, j). Also, as shown in FIG.
Is set to a certain area W × H. This area is called a window S.

【0007】図8中において、移動物体2は簡単のため
円で図示している。設定されたウィンドウSは1つだけ
でも良いが、移動物体2は画像上のどの位置に存在する
か不明なため、ウィンドウSで画像の全領域がカバーで
きるように端から端まで移動させる。すなわち、図3
(b)に示すようにSp (p=1,2,…,P)として
各々の位置でウィンドウSp に含まれる画像データに対
する移動ベクトル(up,vp )を求める。この移動ベ
クトル(up ,vp )の導出は次の方程式を解くことに
より得られる。
In FIG. 8, the moving object 2 is shown as a circle for simplicity. Although only one window S may be set, the moving object 2 is moved from one end to the other so that the entire area of the image can be covered by the window S because it is unknown where the object is located on the image. That is, FIG.
S as shown in (b) p (p = 1,2 , ..., P) moving vector (u p, v p) for the image data contained in the window S p at each position as determined. The moving vector (u p, v p) deriving a is obtained by solving the following equation.

【0008】[0008]

【数1】 (Equation 1)

【0009】上記(1)式において、Σ記号はウィンド
ウSp の中に含まれる全ての画素についての和をとるこ
とを意味する。ウィンドウSp 内に移動物体が含まれな
い場合は(1)式の右辺が0に近い値になり移動ベクト
ル(up ,vp )≒(0,0)となる。一方、図8
(a)のようにウィンドウSp 内に移動物体が含まれる
場合はサンプリング時間Δtの間に進むi方向、j方向
の距離として(up ,vp )(画素/Δt)が求められ
る。
[0009] In the above equation (1), sigma symbol means that the sum of all the pixels contained in a window S p. If it does not contain moving objects in the window S p becomes (1) the right side of the equation is a value close to 0 motion vector (u p, v p) ≒ (0,0). On the other hand, FIG.
I direction of travel during the sampling time Delta] t if it contains moving objects in the window S p as (a), as the distance j direction (u p, v p) (pixel / Delta] t) is determined.

【0010】このようにして得られた(u1 ,v1 )〜
(uP ,vP )を重ね合わせることにより、時刻t及び
時刻t−Δtの移動ベクトル(u,v)が求まる。この
移動ベクトルの検出動作はTVカメラ1のサンプリング
時間Δt毎になされ、これにより移動物体2の移動量と
移動方向が分かるので、移動物体2の検出が可能とな
る。
(U 1 , v 1 ) obtained in this manner
(U P, v P) by overlapping, moving vector (u, v) of time t and time t-Delta] t is obtained. This movement vector detection operation is performed for each sampling time Δt of the TV camera 1, whereby the movement amount and the movement direction of the moving object 2 are known, so that the moving object 2 can be detected.

【0011】[0011]

【発明が解決しようとする課題】上記従来の移動物体検
出装置では、連続する2枚の画像に対して空間的な明る
さ変化(空間微分画像Ix (i,j),Iy (i,
j))と時間的な明るさ変化(時間微分画像It (i,
j))とを用いて移動ベクトル(u,v)を決定するこ
とができる。この移動ベクトルの推定精度は次式(2)
によって与えられる残差Ep の大きさに依存する。
In the above-mentioned conventional moving object detecting apparatus, spatial brightness changes (spatial differential images I x (i, j), I y (i,
j)) and the temporal brightness change (temporal differential image I t (i,
j)) can be used to determine the motion vector (u, v). The estimation accuracy of this movement vector is given by the following equation (2)
It depends on the size of the residual E p given by.

【0012】 Ep =ΣSp{Ix (i,j)up +Iy (i,j)vp +It (i,j)}2 (2) この推定精度Ep の値が0に近いほど移動ベクトル
(u,v)の値に含まれる誤差は小さく、Ep が大きい
場合には大きな誤差が含まれる。
[0012] close to E p = Σ Sp {I x (i, j) u p + I y (i, j) v p + I t (i, j)} 2 (2) The value of the estimation accuracy E p is 0 The error included in the value of the movement vector (u, v) is smaller as the value is larger, and a larger error is included when Ep is larger.

【0013】例えば図8(b)に示すようにサンプリン
グ時間Δtの間に移動物体2が移動する量が小さい場
合、すなわち移動物体2の速度が非常に小さい場合に
は、画像ノイズの影響により推定される移動ベクトル
(up ,vp )の値に含まれる誤差が大きくなり、正確
な移動ベクトルが求められない問題点があった。
For example, as shown in FIG. 8B, when the moving amount of the moving object 2 during the sampling time Δt is small, that is, when the moving speed of the moving object 2 is very small, the estimation is performed due to the influence of image noise. moving vector (u p, v p) errors in the value of the increases are accurate motion vector is a problem that can not be determined.

【0014】この問題点を解決するためにサンプリング
時間Δtを数倍大きくすると、移動量が大きくなること
で移動ベクトルを正しく求めることも可能である。しか
しながら、逆に移動量が大きい移動物体2に対しては図
8(c)に示すように設定したウィンドウSに対して移
動物体2が範囲外となってしまうので、(2)式の残差
p が大きくなり、(1)式で求まる移動ベクトルの誤
差が非常に大きくなる。
If the sampling time .DELTA.t is increased by several times to solve this problem, the movement amount becomes large, so that the movement vector can be correctly obtained. However, for the moving object 2 having a large moving amount, the moving object 2 is out of the range with respect to the window S set as shown in FIG. Ep becomes large, and the error of the movement vector obtained by the equation (1) becomes very large.

【0015】本発明は上記課題を解決するためになされ
たもので、その目的とするところは、移動物体の移動ベ
クトルの大きさにかかわらず正確な移動ベクトルを検出
することのできる移動物体検出装置を提供することにあ
る。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and has as its object to provide a moving object detecting device capable of detecting an accurate moving vector regardless of the size of the moving vector of the moving object. Is to provide.

【0016】[0016]

【課題を解決するための手段】本発明の移動物体検出装
置は、移動物体をサンプリング時間Δt毎に連続的に撮
像する撮像手段と、この撮像手段により得られた画像を
デジタル画像に変換するA/D変換手段と、このA/D
変換手段により変換されたデジタル画像を記憶するK個
の画像記憶手段と、このK個の画像記憶手段に記憶され
た時刻t−kΔt(k=1,2,…,K)の画像と前記
撮像手段により入力される時刻tの画像とに基づいて移
動物体の移動ベクトルをそれぞれ検出するK個の移動ベ
クトル検出手段と、前記K個の移動ベクトル検出手段で
検出されたK個の移動ベクトルの正確さに基づいて1つ
の移動ベクトルを選択する移動ベクトル選択手段とを具
備してなることを特徴とする。
SUMMARY OF THE INVENTION A moving object detecting apparatus according to the present invention comprises an image pickup means for continuously picking up a moving object at every sampling time .DELTA.t, and an image conversion means for converting an image obtained by the image pickup means into a digital image. / D conversion means and this A / D
K image storage means for storing the digital image converted by the conversion means, images at time tkΔt (k = 1, 2,..., K) stored in the K image storage means, and the imaging K moving vector detecting means for respectively detecting the moving vector of the moving object based on the image at time t inputted by the means, and accurate K moving vectors detected by the K moving vector detecting means. Moving vector selecting means for selecting one moving vector based on the motion vector.

【0017】本発明の望ましい形態としては、K個の移
動ベクトル検出器は、K個の画像記憶手段に記憶された
時刻t−kΔt(k=1,2,…,K)の画像と前記撮
像手段により入力されるサンプリング時間kΔtだけ離
れた時刻tの2枚の画像に基づいて移動ベクトル及び残
差を検出するものであり、移動ベクトル選択手段は、こ
の検出された残差の最も小さい2枚の画像から得られる
移動ベクトルを選択するものである。
According to a preferred embodiment of the present invention, the K number of motion vector detectors include an image at time tkΔt (k = 1, 2,..., K) stored in the K image storage means and the image pickup device. The movement vector and the residual are detected based on the two images at the time t separated by the sampling time kΔt input by the means, and the movement vector selecting means detects the two images having the smallest detected residual. Is selected.

【0018】[0018]

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の一実施形態を説明する。図1は、本発明の一実施形態
に係る移動物体検出装置の全体構成を示すブロック図で
ある。この移動物体検出装置は、TVカメラ1,A/D
変換器2,第1画像記憶器11,第2画像記憶器12〜
第K画像記憶器13,第1移動ベクトル検出器21,第
2移動ベクトル検出器22〜第k移動ベクトル検出器2
3,移動ベクトル選択器31から構成される。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of a moving object detection device according to one embodiment of the present invention. This moving object detection device includes a TV camera 1, an A / D
Converter 2, first image storage 11, second image storage 12 to
K-th image storage unit 13, first motion vector detector 21, second motion vector detector 22 to k-th motion vector detector 2
3. It is composed of a movement vector selector 31.

【0019】TVカメラ1は移動物体2を含むシーンを
サンプリング時間Δt毎に撮像するもので、撮像された
画像はA/D変換器3に出力される。A/D変換器3
は、撮像されたアナログの画像信号を量子化して第1画
像記憶器11に転送する。ここで、第1画像記憶器11
にはサンプリング時間Δt毎に量子化された画像信号が
入力されるが、新しい画像信号が入力されると同時に、
入力された新しい画像信号よりΔt前の既に記憶されて
いる画像信号は第2画像記憶器12に転送される。同様
に、第2画像記憶器12も新しい画像信号が入力される
と同時に、既に記憶されている画像信号は図示しない第
3画像記憶器に転送され、第K−1画像記憶器に既に記
憶されている画像信号は第K画像記憶器13へ転送され
る。従って、時刻tにおいて第k画像記憶器(k=1,
2,…,K)には時刻t−kΔtの時撮像された画像I
(t−kΔt)が記憶されていることになる。
The TV camera 1 captures a scene including the moving object 2 at every sampling time Δt, and the captured image is output to the A / D converter 3. A / D converter 3
Quantizes the captured analog image signal and transfers it to the first image storage 11. Here, the first image storage 11
, An image signal quantized for each sampling time Δt is input, and at the same time a new image signal is input,
The already stored image signal Δt before the input new image signal is transferred to the second image storage 12. Similarly, at the same time as the new image signal is input to the second image storage 12, the already stored image signal is transferred to the third image storage (not shown), and is already stored in the (K-1) th image storage. The transmitted image signal is transferred to the K-th image storage unit 13. Therefore, at time t, the k-th image memory (k = 1,
2,..., K) are images I taken at time t−kΔt.
(Tk-t) is stored.

【0020】これら第1〜K画像記憶器11〜13に記
憶されている画像列とA/D変換器3から転送された時
刻tにおける画像の例を図2に示す。図2(a)は時刻
tにおける画像I(t)を、図2(b)は時刻t−Δt
における画像I(t−Δt)を、図2(c)は時刻t−
2Δtにおける画像I(t−2Δt)を、図2(d)は
時刻t−KΔtにおける画像I(t−KΔt)を示す。
図2(b)〜(d)に示す時刻t以前の画像はそれぞれ
第1画像記憶器11,第2画像記憶器12,第K画像記
憶器13から転送されたものであり、これら画像中の移
動物体2は簡単のため実線の円で示し、比較のため時刻
tにおける移動物体2を点線の円で示している。
FIG. 2 shows an example of an image sequence stored in the first to K image storage units 11 to 13 and an image at time t transferred from the A / D converter 3. 2A shows an image I (t) at time t, and FIG. 2B shows a time t-Δt.
2 (c), and FIG.
FIG. 2D shows an image I (t−KΔt) at time t−KΔt, and FIG. 2D shows an image I (t−KΔt) at 2Δt.
The images before the time t shown in FIGS. 2B to 2D have been transferred from the first image storage unit 11, the second image storage unit 12, and the K-th image storage unit 13, respectively. The moving object 2 is indicated by a solid circle for simplicity, and the moving object 2 at time t is indicated by a dotted circle for comparison.

【0021】これら第1〜K画像記憶器11〜13は、
記憶されている画像信号を各画像記憶器11〜13に対
応する第1〜Kベクトル検出器21〜23に出力する。
一方、TVカメラ1で撮像され、A/D変換器3でデジ
タル化された時刻tにおける画像信号は第1〜Kベクト
ル検出器21〜23に転送される。すなわち、I(t)
とI(t−Δt)は第1移動ベクトル検出器21へ、I
(t)とI(t−2Δt)は第2移動ベクトル検出器2
2へ、I(t)とI(t−KΔt)は第K移動ベクトル
検出器23へそれぞれ転送される。
The first to K image storage units 11 to 13
The stored image signals are output to first to K-vector detectors 21 to 23 corresponding to the respective image storages 11 to 13.
On the other hand, image signals at time t, which are captured by the TV camera 1 and digitized by the A / D converter 3, are transferred to the first to K-vector detectors 21 to 23. That is, I (t)
And I (t−Δt) are sent to the first motion vector
(T) and I (t−2Δt) are the values of the second motion vector detector 2
2, I (t) and I (t−KΔt) are transferred to the K-th motion vector detector 23, respectively.

【0022】次に、第1〜K移動ベクトル検出器21〜
23を第k移動ベクトル検出器(k=1,2,…,K)
で代表し、その動作について以下説明する。第k移動ベ
クトル検出器は2つの画像I(t)とI(t−kΔt)
に対してウィンドウSp を設定する。このウィンドウS
p の設定例を図3に示す。ウィンドウSp は図3(a)
に示すようにある特定の位置でサイズW×Hの大きさに
設定するものでも良いし、図3(b)のように画像全体
に対してサイズW×Hのウィンドウを順次走査し、その
各々のウィンドウSをS1 ,S2 ,…,SP としてP個
のウィンドウを設定するものでも良い。また、これら複
数のウィンドウSp を互いにオーバーラップさせて走査
しても良い。
Next, the first to K-th motion vector detectors 21 to 21
23 is a k-th motion vector detector (k = 1, 2,..., K)
The operation will be described below. The k-th motion vector detector detects two images I (t) and I (tk-t)
A window Sp is set for. This window S
FIG. 3 shows a setting example of p . The window Sp is shown in FIG.
As shown in FIG. 3, a size of W × H may be set at a specific position, or a window of size W × H may be sequentially scanned over the entire image as shown in FIG. the window S S 1, S 2, ... , it may be used to set the P-number of window as S P. It is also possible to scan the plurality of windows S p are overlapped with each other.

【0023】ここでは、図3(b)に示すようにウィン
ドウを設定する場合で以下説明する。また、P個のウィ
ンドウのうちの1つのウィンドウSp に着目する。第k
移動ベクトル検出器は第k画像記憶器に記憶された時刻
t−kΔtの画像とA/D変換器3から入力される時刻
tの画像に対して、ウィンドウSp の画像I(t,i,
j)のi方向の空間微分画像Ix (i,j)、j方向の
空間微分画像Iy (i,j)、2枚の画像I(t−Δ
t,i,j)及びI(t,i,j)の時間微分画像It
(i,j)を求め、これら求められた微分画像に基づい
て(1)式に示す演算を施す。そして、この演算結果に
基づいて移動物体2の移動ベクトル(upk,vpk)を抽
出する。ここで、i,jは1≦i≦M,1≦j≦Nであ
り、M×Nは画像サイズである。また、第k移動ベクト
ル検出器は(1)式に示す演算を行うと同時に(2)式
で与えられる残差Epkを演算する。
Here, a case where a window is set as shown in FIG. 3B will be described below. Also, focus on one window Sp of the P windows. Kth
Relative motion vector detector time t of the image inputted from the image and A / D converter 3 at time t-k.DELTA.t stored in the k-th image storage unit, the window S p of the image I (t, i,
j), a spatial differential image I x (i, j) in the i direction, a spatial differential image I y (i, j) in the j direction, and two images I (t−Δ)
t, i, j) and I (t, i, j) of the time differential image I t
(I, j) is obtained, and the operation shown in Expression (1) is performed based on the obtained differential images. Then, a movement vector ( upk , vpk ) of the moving object 2 is extracted based on the calculation result. Here, i and j are 1 ≦ i ≦ M and 1 ≦ j ≦ N, and M × N is the image size. Further, the k-th motion vector detector performs the operation shown in the expression (1) and simultaneously calculates the residual Epk given by the expression (2).

【0024】また、ウィンドウSp 内の画像によって
は、画像の明るさに変化がなかったり、直線上のエッジ
のみ存在する場合がある。このような画像に対しては、
(1)式左辺の2×2の行列(以下この行列をAと称す
る)の行列式|A|が0に近い値になり、移動ベクトル
が正しく求められない。
Further, depending on the image in the window S p, or no change in the brightness of the image, it may be present only on a straight line edges. For such images,
(1) The determinant | A | of the 2 × 2 matrix on the left side of the equation (hereinafter, this matrix is referred to as A) becomes a value close to 0, and the movement vector cannot be obtained correctly.

【0025】そこで、行列Aの固有値λ1 ,λ2 を計算
する。この固有値λ1 ,λ2 はi方向及びj方向にどれ
くらい明るさが変化しているかの尺度を示し、λ1 ≦λ
2 とすると、このλ1 の値が大きいほど、そのウィンド
ウSの画像の明るさの変化が大きいことを表している。
そこで、λ1 の値があるしきい値λthより大きい場合の
み(1)式により移動ベクトルを計算し、λthより小さ
い場合はそのウィンドウ内には移動物体2はないとして
移動ベクトルとして0の値を移動ベクトル検出器は出力
する。この場合、K個の移動ベクトル検出器は全て0の
値を出力するので移動ベクトル選択器10は移動ベクト
ルとして自動的に0を選択する。
Then, the eigenvalues λ 1 and λ 2 of the matrix A are calculated. The eigenvalues λ 1 and λ 2 indicate a measure of how much the brightness changes in the i direction and the j direction, and λ 1 ≦ λ
Assuming that 2 , the greater the value of λ 1 , the greater the change in the brightness of the image in the window S.
Therefore, lambda 1 when the value is greater than the threshold value lambda th there is only (1) the motion vector calculated by formula, when lambda th smaller than 0 as the movement vector if not moving objects 2 in the window The movement vector detector outputs the value. In this case, the K motion vector detectors all output a value of 0, so the motion vector selector 10 automatically selects 0 as the motion vector.

【0026】このように、時刻tにおいて、第k移動ベ
クトル検出器のウィンドウSp について1つの移動ベク
トル(upk,vpk)が求められる。同様に、画像I
(t)が第1,第2,…,第K移動ベクトル検出器へ送
られると、第1〜第K移動ベクトル検出器について移動
ベクトル(up1,vp1)〜(upK,vpK)及び残差Ep1
〜EpKが求められ、それぞれ移動ベクトル選択器10に
送られる。
[0026] Thus, at time t, 1 single movement vector for window S p of the k motion vector detector (u pk, v pk) is obtained. Similarly, image I
When (t) is sent to the first, second,..., Kth motion vector detectors, the motion vectors ( up1 , vp1 ) to ( upK , vpK ) for the first to Kth motion vector detectors. And the residual E p1
EE pK are obtained and sent to the motion vector selector 10.

【0027】移動ベクトル選択器10は、求められた残
差Ep1〜EpKの値を比較する。そして、最も小さい残差
となるk=k0 における移動ベクトル(upk0 ,v
pk0 )を最適な移動ベクトルとして選択する。そして、
この移動ベクトル(upk0 ,vpk0 )を(u’p ,v’
p )として記憶する。ここで、K個の残差Epk(k=
1,2,…,K)の最小値Epkがあるしきい値Thより
大きい場合、ウィンドウSpに対して求まった全ての移
動ベクトルは正確でないと判断し、移動ベクトルは選択
しない。
The moving vector selector 10 compares the obtained values of the residuals E p1 to E pK . Then, motion vector (u PK0 in k = k 0 as the smallest residuals, v
pk0 ) is selected as the optimal movement vector. And
This movement vector (u pk0, v pk0) ( u 'p, v'
p ). Here, K residuals E pk (k =
1,2, ..., is greater than the threshold value Th which is the minimum value E pk of K), it determines that all the mobile vectors Motoma' against window S p is not accurate, the movement vector is not selected.

【0028】以上がウィンドウSp について行った移動
ベクトルの算出・選択過程であり、この一連の処理は全
てのウィンドウS1 〜SP に対して行われる。すなわ
ち、各ウィンドウSp (p=1,2,…,P)毎に異な
る時刻における画像に基づいて移動ベクトル(u’1
v’1 )〜(u’P ,v’P )が求められることとな
る。これら移動ベクトルの選択過程を図4を用いて簡略
化して説明する。
The above is a calculation and selection process of the movement vector was performed in the window S p, the series of processing is performed for all windows S 1 to S P. In other words, each window S p (p = 1,2, ... , P) motion vector (u '1, based on images at different times for each,
v ′ 1 ) to (u ′ P , v ′ P ) are obtained. The process of selecting these movement vectors will be described briefly with reference to FIG.

【0029】図4は、画像中のウィンドウ内の円形の移
動物体41,三角形の移動物体42及び移動ベクトルを
示したものである。図4(a)は時刻t−KΔtにおけ
る画像I(t−KΔt)を、図4(b)は時刻t−Δt
における画像I(t−Δt)を、図4(c)は時刻tに
おける画像I(t)を示す。図4(c)の時刻tにおい
て、物体1及び物体2がウィンドウS1 及びウィンドウ
2 内にそれぞれ含まれており、これらウィンドウS
1 、S2 における移動ベクトルを算出及び選択する過程
を以下に示す。
FIG. 4 shows a circular moving object 41, a triangular moving object 42 and a moving vector in a window in the image. FIG. 4A shows an image I (t−KΔt) at time t−KΔt, and FIG. 4B shows a time t−Δt.
4 (c) shows the image I (t-Δt) at time t, and FIG. 4 (c) shows the image I (t) at time t. At time t in FIG. 4C, the object 1 and the object 2 are included in the windows S 1 and S 2 , respectively.
Shows 1, the process of calculating and selecting a movement vector in S 2 below.

【0030】図4(a)の実線に示すように、時刻t−
KΔtにおいてはウィンドウS1 内には移動物体41が
位置し、S2 内には移動物体42は位置せずS2 外に位
置している。この場合、時刻tにおける移動物体41,
42の位置に対して移動物体41は移動ベクトルを算出
するに適当な移動距離を有し、これら2枚の画像より、
移動ベクトルVK (t)を算出する。すなわち、図4
(d)に示すようにVK(t)=(u1K,v1K)とな
り、この移動ベクトルに対応する残差E1Kが最小値とな
る場合、その移動ベクトルが(u’1 ,v’1 )とな
る。但し、実際の移動速度は(u1 ,v1 )でなく、
(u1 /K,v1 /K)(画素/Δt)である。
As shown by the solid line in FIG.
Located moving object 41 in the window S 1 in Kderutati, in the S 2 moving object 42 is positioned in S 2 out not located. In this case, the moving object 41 at time t,
The moving object 41 has an appropriate moving distance for calculating the moving vector with respect to the position of 42, and from these two images,
The movement vector V K (t) is calculated. That is, FIG.
As shown in (d), V K (t) = (u 1K , v 1K ), and when the residual E 1K corresponding to this movement vector has the minimum value, the movement vector is (u ′ 1 , v ′). 1 ) However, the actual moving speed is not (u 1 , v 1 ),
(U 1 / K, v 1 / K) (pixels / Δt).

【0031】一方、移動物体42はS2 領域内に位置せ
ず、時刻tにおける位置に対して大きく離れているた
め、残差E2Kは大きくなり、正確な移動ベクトルの算出
は困難であるため、算出される移動ベクトル(u2K,v
2K)は移動ベクトル選択器10において選択されない。
On the other hand, since the moving object 42 is not located in the S 2 area and is far away from the position at the time t, the residual E 2K becomes large, and it is difficult to calculate an accurate moving vector. , The calculated motion vector (u 2K , v
2K ) is not selected by the motion vector selector 10.

【0032】次に、図4(b)の時刻t−Δtと時刻t
との画像比較を示す。実線で示すように、ウィンドウS
1 ,S2 内にはそれぞれ移動物体41,42が位置して
いるが、点線で示す時刻tにおける移動物体41,42
の位置に対して移動物体42についてはほとんど位置が
変化しておらず、両画像の移動物体42の変化量に対し
て画像ノイズの影響により推定される誤差が大きいため
移動ベクトルの算出は困難である。従って、移動ベクト
ル選択器31において移動ベクトル(u1t,v1t)は選
択されない。
Next, time t-Δt and time t in FIG.
3 shows an image comparison with FIG. As shown by the solid line, the window S
The moving objects 41 and 42 are located in 1 and S 2 , respectively.
Is hardly changed with respect to the position of the moving object 42 with respect to the position of, and the error estimated due to the influence of the image noise is large with respect to the amount of change of the moving object 42 in both images. is there. Therefore, the movement vector (u 1t , v 1t ) is not selected by the movement vector selector 31.

【0033】これに対して移動物体42は、時刻tにお
ける位置に対して適当な移動距離があるため、これら2
枚の画像により移動ベクトルV1 (t)の算出が可能で
ある。従って、図4(e)に示すようにV1 (t)=
(u21,v21)となり、この移動ベクトルに対応する残
差E21が最小値となる場合、その移動ベクトルが(u’
2 ,v’2 )となる。
On the other hand, since the moving object 42 has an appropriate moving distance with respect to the position at the time t, these two
The movement vector V 1 (t) can be calculated from the images. Therefore, as shown in FIG. 4E, V 1 (t) =
(U 21 , v 21 ), and when the residual E 21 corresponding to this movement vector has the minimum value, the movement vector is (u ′)
2 , v ′ 2 ).

【0034】以上のようにして得られたV1 (t)〜
K (t)のうち、各ウィンドウ毎に残差EpKの最も小
さい最適な移動ベクトルが選択される。そして、この選
択された各ウィンドウについての移動ベクトルを重ね合
わせたVa (t)が最終的に選択される移動ベクトル選
択器10の出力となる。すなわち、 図4(f)に示す
ようにVa (t)は(u’1 ,v’1 )〜(u’P
v’P )を重ね合わせたものである。このVa (t)を
求めるまでのデータ処理がサンプリング時間Δt毎に得
られる画像I(t),I(t+Δt),I(t+2Δ
t),…に対して時刻Δt毎に実行される。従って、結
果としてVa (t)がサンプリング時間Δt毎に得られ
る。この一連の処理におけるデータの流れを図5に示
す。
V 1 (t) obtained as described above
Of V K (t), the smallest optimum motion vector residual E pK is selected for each window. Then, V a (t) obtained by superimposing the motion vectors of the selected windows is the output of the motion vector selector 10 finally selected. That is, as shown in FIG. 4F, V a (t) is (u ′ 1 , v ′ 1 ) to (u ′ P ,
v ′ P ). Images I (t), I (t + Δt), I (t + 2Δ) obtained at every sampling time Δt until the data processing until obtaining V a (t)
t),... are executed at each time Δt. Therefore, as a result, V a (t) is obtained for each sampling time Δt. FIG. 5 shows the flow of data in this series of processing.

【0035】図5において、上段から撮像画像、第1移
動ベクトル検出器出力、第2移動ベクトル検出器出力、
…、第K移動ベクトル検出器出力、移動ベクトル選択器
出力についてのデータを示し、横方向が時間軸となって
いる。また、矢印はデータの流れを示し、例えば時刻t
における第1移動ベクトル検出器出力V1 (t)は時刻
tにおける撮像画像I(t)及び時刻t−Δtにおける
撮像画像I(t−Δt)に基づいて求められる。
In FIG. 5, the captured image, the output of the first motion vector detector, the output of the second motion vector detector,
.., Data on the output of the K-th motion vector detector and the output of the motion vector selector, and the horizontal direction is the time axis. Arrows indicate the flow of data, for example, at time t.
The first motion vector detector output V 1 (t) in the obtained on the basis of the captured image I (t-Δt) in the captured image I (t) and time t-Delta] t at time t.

【0036】このように、TVカメラ1のサンプリング
時間Δtの間でほとんど画像の変化がなく、移動ベクト
ルの正しい推定が困難な程移動物体2の移動量が小さい
場合であっても、第1〜第K画像記憶器11〜13に記
憶されている時刻tに対してΔt毎に遡った画像とA/
D変換器3の出力である現在の画像から第1〜第K移動
ベクトル検出器21〜23で移動ベクトル及び残差Eを
算出し、移動ベクトル選択器31で移動ベクトルの推定
に最適な画像を残差Epkの値により選択して移動ベクト
ルを求めることができるので、2枚の画像信号に含まれ
る誤差に埋もれることなく正確な移動ベクトル、すなわ
ち移動物体2の移動量及び移動方向の検出が可能とな
る。
As described above, even when the image is hardly changed during the sampling time Δt of the TV camera 1 and the moving amount of the moving object 2 is so small that it is difficult to correctly estimate the moving vector, the first to the first cases. The image which is traced every Δt with respect to the time t stored in the K-th image storage units 11 to 13 and A /
The first to Kth motion vector detectors 21 to 23 calculate the motion vector and the residual E from the current image which is the output of the D converter 3, and the motion vector selector 31 calculates the optimal image for estimating the motion vector. Since the movement vector can be determined by selecting the value of the residual E pk , it is possible to accurately detect the movement vector, that is, the movement amount and the movement direction of the moving object 2 without being buried in the errors included in the two image signals. It becomes possible.

【0037】一方、移動量の大きい物体に対しても同様
にΔt毎に遡った画像と現在の画像から移動ベクトルの
推定に最適な画像を選択することができるので、正確な
移動ベクトルの検出が可能である。
On the other hand, for an object having a large moving amount, an image most suitable for estimating a moving vector can be similarly selected from an image retroactive at every Δt and a current image. It is possible.

【0038】なお、本実施形態においては移動物体検出
装置が侵入者や侵入物の監視システムに適用される場合
を示したが、各種セキュリティ用侵入監視システムや、
交差点における車両監視システム等においても適用可能
であることは勿論である。
In this embodiment, the case where the moving object detecting apparatus is applied to an intruder or an intruder monitoring system has been described.
It is needless to say that the present invention can be applied to a vehicle monitoring system at an intersection and the like.

【0039】[0039]

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、デ
ジタル画像を記憶するK個の画像記憶手段と、このK個
の画像記憶手段に記憶された時刻t−kΔt(k=1,
2,…,K)の画像とサンプリング時間kΔtだけ離れ
た時刻tの2枚の画像に基づいて移動物体の移動ベクト
ルを検出するK個の移動ベクトル検出手段と、K個の移
動ベクトル検出手段で検出されたK個の移動ベクトルの
正確さに基づいて移動ベクトルを選択する移動ベクトル
選択手段とを具備してなるため、移動速度が小さく、サ
ンプリング時間Δtの間でほとんど画像の変化がなく、
移動ベクトルの正しい推定が困難な場合においても、時
刻tに対してΔt毎に遡った画像と現在の画像とから移
動ベクトルの推定に最適な画像を選択して移動ベクトル
を求めることができるので、移動ベクトルに含まれる誤
差に埋もれることなく正確に移動ベクトルを抽出するこ
とができる。
As described above, according to the present invention, K image storage means for storing a digital image, and time tkΔt (k = 1, k) stored in the K image storage means.
2,..., K) and two images at a time t separated by a sampling time kΔt. A moving vector selecting means for selecting a moving vector based on the accuracy of the detected K moving vectors, the moving speed is small, and there is almost no image change during the sampling time Δt;
Even when it is difficult to correctly estimate the motion vector, the motion vector can be obtained by selecting the image most suitable for estimating the motion vector from the image retroactive at every Δt with respect to time t and the current image. It is possible to accurately extract a movement vector without being buried in an error included in the movement vector.

【0040】一方、移動物体が大きい物体に対しても同
様に最適な画像を選択して移動ベクトルを求めることが
できるので、最も正確に求められた移動ベクトルを抽出
することができるので、正しく移動物体を検出すること
ができる。
On the other hand, for an object having a large moving object, an optimum image can be similarly selected and a moving vector can be obtained. Therefore, the most accurately obtained moving vector can be extracted. Objects can be detected.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の一実施形態に係る移動物体検出装置の
全体構成を示すブロック図。
FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of a moving object detection device according to an embodiment of the present invention.

【図2】同実施形態における連続画像の例を示す図。FIG. 2 is a view showing an example of a continuous image in the embodiment.

【図3】同実施形態におけるウィンドウの設定例を示す
図。
FIG. 3 is an exemplary view showing an example of setting a window in the embodiment.

【図4】同実施形態における移動ベクトルの検出及び選
択過程を示す図。
FIG. 4 is an exemplary view showing a process of detecting and selecting a movement vector in the embodiment.

【図5】同実施形態における移動物体検出装置における
各構成機器で連続的に処理されるデータの流れを示す
図。
FIG. 5 is an exemplary view showing a flow of data continuously processed by each component in the moving object detection device according to the embodiment.

【図6】従来の移動物体検出装置の全体構成を示すブロ
ック図。
FIG. 6 is a block diagram showing the overall configuration of a conventional moving object detection device.

【図7】TVカメラで撮像される画像を示す図。FIG. 7 is a view showing an image captured by a TV camera.

【図8】従来の移動物体検出装置において移動ベクトル
が求められる例と求められない例を示す図。
FIG. 8 is a diagram showing an example in which a motion vector is obtained and an example in which a motion vector is not obtained in a conventional moving object detection device.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 TVカメラ 2,41,42 移動物体 3 A/D変換器 11 第1画像記憶器 12 第2画像記憶器 13 第K画像記憶器 21 第1移動ベクトル検出器 22 第2移動ベクトル検出器 23 第K移動ベクトル検出器 31 移動ベクトル選択器 Reference Signs List 1 TV camera 2, 41, 42 Moving object 3 A / D converter 11 First image storage 12 Second image storage 13 Kth image storage 21 First movement vector detector 22 Second movement vector detector 23 K movement vector detector 31 Movement vector selector

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 移動物体をサンプリング時間Δt毎に連
続的に撮像する撮像手段と、この撮像手段により得られ
た画像をデジタル画像に変換するA/D変換手段と、こ
のA/D変換手段により変換されたデジタル画像を記憶
するK個の画像記憶手段と、このK個の画像記憶手段に
記憶された時刻t−kΔt(k=1,2,…,K)の画
像と前記撮像手段により入力される時刻tの画像とに基
づいて移動物体の移動ベクトルをそれぞれ検出するK個
の移動ベクトル検出手段と、前記K個の移動ベクトル検
出手段で検出されたK個の移動ベクトルの正確さに基づ
いて1つの移動ベクトルを選択する移動ベクトル選択手
段とを具備してなることを特徴とする移動物体検出装
置。
An imaging unit for continuously imaging a moving object at every sampling time Δt, an A / D conversion unit for converting an image obtained by the imaging unit into a digital image, and an A / D conversion unit. K image storage means for storing the converted digital image, and the image at time t−kΔt (k = 1, 2,..., K) stored in the K image storage means and input by the imaging means K moving vector detecting means for respectively detecting the moving vector of the moving object based on the image at the time t, and the accuracy of the K moving vectors detected by the K moving vector detecting means. And a moving vector selecting means for selecting one moving vector.
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