JPWO2018179360A1 - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本開示の第1の実施の形態について、図面を参照して説明する。図1は、本実施の形態に係る画像処理装置100を含む商品モニタリングシステム1の構成の一例を示す図である。図2は、商品モニタリングシステム1の利用シーンを説明するための図である。
次に、図7を参照して、本開示の第2の実施の形態に係る画像処理装置200について説明する。図7は、本実施の形態に係る画像処理装置200の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。本実施の形態に係る画像処理装置200は、前景領域検出部221が検出した変化領域を複数のRGB画像間で追跡する。なお、前述した第1の実施の形態で説明した図面に含まれる要素と同じ機能を有する要素については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
図9を参照して、本開示の第3の実施の形態に係る画像処理装置300について説明する。本実施の形態に係る商品モニタリングシステム1は、画像処理装置100に変えて、画像処理装置300を含む。つまり、商品モニタリングシステム1は、撮像装置2と、画像処理装置300とを含む。なお、本実施の形態では商品モニタリングシステム1が備える撮像装置2は夫々異なる種類の画像を取得する複数の撮像装置であってもよい。例えば、撮像装置2は、RGB画像を取得するRGBカメラと、距離画像を取得するデプスカメラであってもよい。この場合、RGBカメラとデプスカメラとは近接する位置に設けられ同じ対象(商品棚3)を撮像する。また、RGBカメラとデプスカメラとは時刻同期がとられており、ほぼ同時刻に商品棚3を撮像することが好ましい。つまり、デプスカメラは、RGBカメラによって撮像されたRGB画像の撮影時刻から所定の時間内に、且つ、RGB画像の撮像範囲を撮像した距離画像を出力するカメラであることが好ましい。また、撮像装置2は、複数の種類の画像(例えば、RGB画像および距離画像)を取得可能なセンサであってもよい。例えば、撮像装置2は、RGBDカメラであってもよい。
図11を参照して、本開示の第4の実施の形態に係る画像処理装置400について説明する。図11は、本実施の形態に係る画像処理装置400の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。本実施の形態に係る画像処理装置400は、画像処理装置300の検出部120に更に前景領域追跡部224を備え、前景領域検出部221が検出した変化領域を複数のRGB画像間で追跡する。
図13を参照して、本開示の第5の実施の形態に係る画像処理装置500について説明する。図13は、本実施の形態に係る画像処理装置500の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。上述した第1から第4の実施の形態では、検出部120または検出部220に入力される撮像画像がRGB画像であることを例に説明を行ったが、検出部に入力される画像は距離画像であってもよい。本実施の形態に係る画像処理装置500は、検出部に距離画像が入力されることについて説明を行う。なお、画像処理装置500は、図1に示す画像処理装置100と同様に、撮像装置2と通信可能に接続している。また、前述した各実施の形態で説明した図面に含まれる要素と同じ機能を有する要素については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
図15を参照して、本開示の第6の実施の形態に係る画像処理装置600について説明する。図15は、本実施の形態に係る画像処理装置600の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。本実施の形態に係る画像処理装置600は、前景領域検出部621が検出した変化領域を複数の距離画像間で追跡する。
上述した各実施の形態の画像処理装置(100、200、300、400、500、600)に含まれる前景領域検出部(121、221、521、621)は、更に、予め登録された棚領域情報を用いて、変化領域に含まれる対象物が商品棚3内の商品以外であることを特定してもよい。
本開示の第7の実施の形態について以下に説明する。上述した第1から第6の実施の形態における画像処理装置は、更に、分類結果を評価する評価部を備えてもよい。なお、前述した各実施の形態で説明した図面に含まれる要素と同じ機能を有する要素については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
本開示の第8の実施の形態について、図面を参照して説明する。本実施の形態は、本開示の課題を解決する最小の構成について説明する。
本開示の各実施の形態において、各装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図29に示すような情報処理装置900とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。図29は、各装置の各構成要素を実現する情報処理装置900のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置900は、一例として、以下のような構成を含む。
・ROM(Read Only Memory)902
・RAM(Random Access Memory)903
・RAM903にロードされるプログラム904
・プログラム904を格納する記憶装置905
・記録媒体906の読み書きを行うドライブ装置907
・通信ネットワーク909と接続する通信インタフェース908
・データの入出力を行う入出力インタフェース910
・各構成要素を接続するバス911
各実施の形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム904をCPU901が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム904は、例えば、予め記憶装置905やROM902に格納されており、必要に応じてCPU901がRAM903にロードして実行される。なお、プログラム904は、通信ネットワーク909を介してCPU901に供給されてもよいし、予め記録媒体906に格納されており、ドライブ装置907が該プログラムを読み出してCPU901に供給してもよい。
商品棚を撮像した撮像画像から、前記商品棚に関する変化領域を検出する検出手段と、
事前に学習した前記商品棚に関する変化のモデル、または、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す距離情報に基づいて、前記変化領域における前記商品棚に関する変化を分類する分類手段と、
を備える画像処理装置。
前記撮像画像はカラー画像であり、
前記検出手段は、前記撮像画像と、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記分類手段は、前記モデルに基づいて、前記変化領域における商品棚に関する変化を分類する、
付記1に記載の画像処理装置。
前記撮像画像は、カラー画像である第1撮像画像と、前記第1撮像画像の撮影時刻から所定の時間内に前記第1撮像画像の撮像範囲を撮像した距離画像である第2撮像画像とを含み、
前記検出手段は、前記第1撮像画像と、前記第1撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記分類手段は、前記第2撮像画像に含まれる各画素の値と、前記第2撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された前記距離情報の各画素の値との比較結果に基づいて、前記商品棚に関する変化を分類する、
付記1に記載の画像処理装置。
前記撮像画像は距離画像であり、
検出手段は、前記撮像画像と、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記分類手段は、前記撮像画像に含まれる各画素の値と、前記距離情報の各画素の値との比較結果に基づいて、前記商品棚に関する変化を分類する、
付記1に記載の画像処理装置。
前記分類手段は、前記距離画像である前記撮像画像に含まれる各画素の値と、前記撮像装置と前記商品棚との間の距離と、の比較結果に基づいて、前記変化領域における前記商品棚に関する変化を、前記商品棚に陳列された商品の変化に関連する種類または前記商品棚に陳列された商品以外の物体による変化に関する種類に分類する、
付記3または4に記載の画像処理装置。
前記検出手段は、検出した変化領域を複数の前記撮像画像の間で追跡し、
前記分類手段は、追跡結果に基づいて、前記商品棚に関する変化を分類する、
付記2から5の何れか1つに記載の画像処理装置。
前記検出手段は、前記背景情報を、前記変化領域を検出する際に用いた撮像画像と前記背景情報とに基づいて更新する背景情報更新手段を備え、
前記背景情報更新手段は、前記変化領域の追跡結果が第1の所定の条件を満たす場合に、前記背景情報のうち、前記変化領域に該当する領域以外を更新する、
付記6に記載の画像処理装置。
前記背景情報更新手段は、前記変化領域の追跡結果が第2の所定の条件を満たす場合に、前記背景情報のうち、前記変化領域に該当する領域を更新する、
付記7に記載の画像処理装置。
前記検出手段は、検出した変化領域と、前記商品棚における商品が陳列される棚領域を示す棚領域情報とに基づいて、前記変化領域が複数の前記棚領域に含まれるか否かを判定し、
前記分類手段は、前記変化領域が1つの前記棚領域に含まれる場合、該変化領域における前記商品棚に関する変化を、前記商品棚に陳列された商品の変化に関連する種類に分類する、
付記1から8の何れか1つに記載の画像処理装置。
前記分類手段による分類の結果に基づいて、商品の陳列状態を評価する評価手段と、
を更に備える付記1から9の何れか1つに記載の画像処理装置。
前記評価手段は、前記分類結果と、前記変化領域に関する情報と、前記撮像画像において、商品の陳列状態を監視する対象領域を示す監視領域情報とに基づいて、商品の陳列量を算出する、
付記10に記載の画像処理装置。
前記評価手段は、算出した陳列量の推移に基づいて、前記商品の陳列状態を評価する、
付記11に記載の画像処理装置。
前記評価手段による評価結果に基づいて、商品の陳列状態に関する情報を出力装置に出力する出力制御手段、
を更に備える付記10から12の何れか1つに記載の画像処理装置。
商品棚を撮像した撮像画像から、前記商品棚に関する変化領域を検出し、
事前に学習した前記商品棚に関する変化のモデル、または、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す距離情報に基づいて、前記変化領域における前記商品棚に関する変化を分類する、
画像処理方法。
前記撮像画像はカラー画像であり、
前記撮像画像と、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記モデルに基づいて、前記変化領域における商品棚に関する変化を分類する、
付記14に記載の画像処理方法。
商品棚を撮像した撮像画像から、前記商品棚に関する変化領域を検出する検出処理と、
事前に学習した前記商品棚に関する変化のモデル、または、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す距離情報に基づいて、前記変化領域における前記商品棚に関する変化を分類する分類処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記録する、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体。
前記撮像画像はカラー画像であり、
前記検出処理において、前記撮像画像と、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記分類処理において、前記モデルに基づいて、前記変化領域における商品棚に関する変化を分類する、
付記16に記載の記録媒体。
2 撮像装置
3 商品棚
4 商品モニタリングシステム
5 出力装置
100 画像処理装置
110 第1取得部
120 検出部
121 前景領域検出部
123 背景情報更新部
130 分類部
131 第1抽出部
132 第2抽出部
134 領域変化分類部
140 記憶部
141 背景情報
142 棚変化モデル
150 評価部
151 陳列状態更新部
153 算出部
160 出力制御部
200 画像処理装置
220 検出部
221 前景領域検出部
223 背景情報更新部
224 前景領域追跡部
240 記憶部
243 前景領域情報
300 画像処理装置
330 分類部
331 第1抽出部
332 第2抽出部
334 領域変化分類部
335 距離情報更新部
340 記憶部
344 距離情報
350 第2取得部
400 画像処理装置
430 分類部
440 記憶部
435 距離情報更新部
500 画像処理装置
510 第1取得部
520 検出部
521 前景領域検出部
523 背景情報更新部
530 分類部
531 第1抽出部
532 第2抽出部
540 記憶部
541 背景情報
600 画像処理装置
620 検出部
640 記憶部
700 画像処理装置
740 記憶部
745 陳列状態情報
746 監視領域情報
800 画像処理装置
820 検出部
830 分類部
図9を参照して、本開示の第3の実施の形態に係る画像処理装置300について説明する。本実施の形態に係る商品モニタリングシステム1は、画像処理装置100に変えて、画像処理装置300を含む。つまり、商品モニタリングシステム1は、撮像装置2と、画像処理装置300とを含む。なお、本実施の形態では商品モニタリングシステム1が備える撮像装置2は夫々異なる種類の画像を取得する複数の撮像装置であってもよい。例えば、撮像装置2は、RGB画像を取得するRGBカメラと、距離画像を取得するデプスカメラであってもよい。この場合、RGBカメラとデプスカメラとは近接する位置に設けられ同じ対象(商品棚3)を撮像する。また、RGBカメラとデプスカメラとは時刻同期がとられており、ほぼ同時刻に商品棚3を撮像することが好ましい。つまり、デプスカメラは、RGBカメラによって撮像されたRGB画像の撮像時刻から所定の時間内に、且つ、RGB画像の撮像範囲を撮像した距離画像を出力するカメラであることが好ましい。また、撮像装置2は、複数の種類の画像(例えば、RGB画像および距離画像)を取得可能なセンサであってもよい。例えば、撮像装置2は、RGBDカメラであってもよい。
前記撮像画像は、カラー画像である第1撮像画像と、前記第1撮像画像の撮像時刻から所定の時間内に前記第1撮像画像の撮像範囲を撮像した距離画像である第2撮像画像とを含み、
前記検出手段は、前記第1撮像画像と、前記第1撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記分類手段は、前記第2撮像画像に含まれる各画素の値と、前記第2撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された前記距離情報の各画素の値との比較結果に基づいて、前記商品棚に関する変化を分類する、
付記1に記載の画像処理装置。
前記撮像画像は距離画像であり、
前記検出手段は、前記撮像画像と、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記分類手段は、前記撮像画像に含まれる各画素の値と、前記距離情報の各画素の値との比較結果に基づいて、前記商品棚に関する変化を分類する、
付記1に記載の画像処理装置。
商品棚を撮像した撮像画像から、前記商品棚に関する変化領域を検出する検出処理と、
事前に学習した前記商品棚に関する変化のモデル、または、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す距離情報に基づいて、前記変化領域における前記商品棚に関する変化を分類する分類処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
前記撮像画像はカラー画像であり、
前記検出処理において、前記撮像画像と、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記分類処理において、前記モデルに基づいて、前記変化領域における商品棚に関する変化を分類する、
付記16に記載のプログラム。
Claims (17)
- 商品棚を撮像した撮像画像から、前記商品棚に関する変化領域を検出する検出手段と、
事前に学習した前記商品棚に関する変化のモデル、または、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す距離情報に基づいて、前記変化領域における前記商品棚に関する変化を分類する分類手段と、
を備える画像処理装置。 - 前記撮像画像はカラー画像であり、
前記検出手段は、前記撮像画像と、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記分類手段は、前記モデルに基づいて、前記変化領域における商品棚に関する変化を分類する、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記撮像画像は、カラー画像である第1撮像画像と、前記第1撮像画像の撮影時刻から所定の時間内に前記第1撮像画像の撮像範囲を撮像した距離画像である第2撮像画像とを含み、
前記検出手段は、前記第1撮像画像と、前記第1撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記分類手段は、前記第2撮像画像に含まれる各画素の値と、前記第2撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された前記距離情報の各画素の値との比較結果に基づいて、前記商品棚に関する変化を分類する、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記撮像画像は距離画像であり、
検出手段は、前記撮像画像と、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記分類手段は、前記撮像画像に含まれる各画素の値と、前記距離情報の各画素の値との比較結果に基づいて、前記商品棚に関する変化を分類する、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記分類手段は、前記距離画像である前記撮像画像に含まれる各画素の値と、前記撮像装置と前記商品棚との間の距離と、の比較結果に基づいて、前記変化領域における前記商品棚に関する変化を、前記商品棚に陳列された商品の変化に関連する種類または前記商品棚に陳列された商品以外の物体による変化に関する種類に分類する、
請求項3または4に記載の画像処理装置。 - 前記検出手段は、検出した変化領域を複数の前記撮像画像の間で追跡し、
前記分類手段は、追跡結果に基づいて、前記商品棚に関する変化を分類する、
請求項2から5の何れか1項に記載の画像処理装置。 - 前記検出手段は、前記背景情報を、前記変化領域を検出する際に用いた撮像画像と前記背景情報とに基づいて更新する背景情報更新手段を備え、
前記背景情報更新手段は、前記変化領域の追跡結果が第1の所定の条件を満たす場合に、前記背景情報のうち、前記変化領域に該当する領域以外を更新する、
請求項6に記載の画像処理装置。 - 前記背景情報更新手段は、前記変化領域の追跡結果が第2の所定の条件を満たす場合に、前記背景情報のうち、前記変化領域に該当する領域を更新する、
請求項7に記載の画像処理装置。 - 前記検出手段は、検出した変化領域と、前記商品棚における商品が陳列される棚領域を示す棚領域情報とに基づいて、前記変化領域が複数の前記棚領域に含まれるか否かを判定し、
前記分類手段は、前記変化領域が1つの前記棚領域に含まれる場合、該変化領域における前記商品棚に関する変化を、前記商品棚に陳列された商品の変化に関連する種類に分類する、
請求項1から8の何れか1項に記載の画像処理装置。 - 前記分類手段による分類の結果に基づいて、商品の陳列状態を評価する評価手段と、
を更に備える請求項1から9の何れか1項に記載の画像処理装置。 - 前記評価手段は、前記分類結果と、前記変化領域に関する情報と、前記撮像画像において、商品の陳列状態を監視する対象領域を示す監視領域情報とに基づいて、商品の陳列量を算出する、
請求項10に記載の画像処理装置。 - 前記評価手段は、算出した陳列量の推移に基づいて、前記商品の陳列状態を評価する、
請求項11に記載の画像処理装置。 - 前記評価手段による評価結果に基づいて、商品の陳列状態に関する情報を出力装置に出力する出力制御手段、
を更に備える請求項10から12の何れか1項に記載の画像処理装置。 - 商品棚を撮像した撮像画像から、前記商品棚に関する変化領域を検出し、
事前に学習した前記商品棚に関する変化のモデル、または、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す距離情報に基づいて、前記変化領域における前記商品棚に関する変化を分類する、
画像処理方法。 - 前記撮像画像はカラー画像であり、
前記撮像画像と、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記モデルに基づいて、前記変化領域における商品棚に関する変化を分類する、
請求項14に記載の画像処理方法。 - 商品棚を撮像した撮像画像から、前記商品棚に関する変化領域を検出する検出処理と、
事前に学習した前記商品棚に関する変化のモデル、または、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す距離情報に基づいて、前記変化領域における前記商品棚に関する変化を分類する分類処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記録する、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体。 - 前記撮像画像はカラー画像であり、
前記検出処理において、前記撮像画像と、前記撮像画像の撮像時刻よりも前に撮像された画像を示す背景情報とを比較することによって、前記変化領域を検出し、
前記分類処理において、前記モデルに基づいて、前記変化領域における商品棚に関する変化を分類する、
請求項16に記載の記録媒体。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2017/013675 WO2018179360A1 (ja) | 2017-03-31 | 2017-03-31 | 画像処理装置、画像処理方法、および記録媒体 |
Publications (2)
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