TWI508004B - 物體計數器及計數物體之方法 - Google Patents

物體計數器及計數物體之方法 Download PDF

Info

Publication number
TWI508004B
TWI508004B TW100134878A TW100134878A TWI508004B TW I508004 B TWI508004 B TW I508004B TW 100134878 A TW100134878 A TW 100134878A TW 100134878 A TW100134878 A TW 100134878A TW I508004 B TWI508004 B TW I508004B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
area
motion
contribution
zone
value
Prior art date
Application number
TW100134878A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201227543A (en
Inventor
Johan Almbladh
Original Assignee
Axis Ab
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Axis Ab filed Critical Axis Ab
Publication of TW201227543A publication Critical patent/TW201227543A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI508004B publication Critical patent/TWI508004B/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
    • G06T7/579—Depth or shape recovery from multiple images from motion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/254—Analysis of motion involving subtraction of images
    • 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
    • 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
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • 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
    • G06T2207/30196—Human being; Person

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Description

物體計數器及計數物體之方法
本發明係關於一種物體計數器及一種計數通過一預定邊界之物體之方法。更特定而言，本發明係關於藉助分析使用一相機捕獲之影像來計數此等物體。
基於協作以判定通過一邊界之物體之數目之一感測器及一分析器之物體計數器係廣泛地用於不同應用中。
一物體計數器係用於計數物體之一裝置，如(舉例而言)進入或離開一百貨公司、一車站或任一其他所關注區之人員；離開或進入一區之家畜；在一輸送帶上通過之產品；或在一輸送滑件上通過之產品等。舉例而言，該物體計數器可用於安全目的，而且亦可用於產生對進入或離開一區之物體之統計。
概括而言，一物體計數器包括一感測部分及一分析部分。該感測部分通常係基於偵測與該等物體相關之某一特徵之一感測器，如(舉例而言)：一影像感測器，其偵測光譜之可見部分以用於偵測物體之可見特徵；一焦面陣列，如(舉例而言)在光譜之紅外光部分中偵測以用於記錄物體之熱分佈之一微輻射熱計感測器；或一飛行時間感測器系統，其創建至一影像視圖中之物體之距離之一影像。
在感測部分係記錄呈一陣列形式之物體之特徵(例如，記錄可藉助影像分析工具來解譯及分析之資料)之一感測器之情形下，則分析部分通常經調適以用於影像分析。在大多數物體計數器中，影像分析係基於物體偵測演算法，例如，其中在由該感測器覆蓋之整個區中偵測、識別並追蹤該等個別物體且然後當其經過一預定邊界時進行計數。數種類型之物體偵測演算法為熟習此項技術者所已知。
當前物體偵測演算法之一個問題係極其難以將靠近在一起、具有類似特徵及/或具有大致相同速率之物體偵測為單獨物體。舉例而言，此等問題係明顯之情形係：當計數隨意地輸出至一輸送帶上之物體時，由於該等物體可將其本身配置為靠近在一起或在彼此之頂部上成變化大小之群；當計數進入或退出商店或雜貨店之人員時，由於人員通常成群地進入，亦即，成兩個或兩個以上靠近在一起行走之群組進入；及其他類似情形。應將一群物體理解為靠近在一起聚集之一群組物體。出現該問題乃因可能將該群物體偵測為一個單一物體。諸多物體計數器依賴於簡單地計數所偵測到物體，若物體成群地到達且若將每一群計數為一個物體，則此將導致對物體之數目之一低估。
在某些先前技術情形中，分析所偵測到物體之形狀以便估計一所偵測到物體中所包括之物體之數目之一更準確計數。然而，對所偵測到物體之此形狀分析需要大量處理能力，因此，將該方法之使用限制於具有大量多餘處理能力之裝置。此處理能力可不存在於具有小外觀尺寸之嵌入式系統或裝置中。
在WO 2009/016614中，闡述用於計數及量測之一處理程序。該處理程序包含捕獲不包含欲計數之任何物體之一背景影像。然後當將物體置放於相機前方時拍攝一影像。將不同於背景影像之區解譯為物體且可藉由將經解譯物體之面積乘以一因子或藉由使用包含將一面積連接至指示物體之數目之一值之若干值之一查找表來計算物體之數目。當涉及計數靜止物體時，此方法簡單且有效。然而，當欲計數通過一邊界之移動物體時，此方法不可靠。
本發明之一個目標係提供一種經改良物體計數器。
藉助如技術方案1之一方法及如技術方案10之一物體計數器來達成該目標。本發明之其他實施例係呈現於附屬請求項中。
特定而言，根據本發明之一第一態樣，藉助一種計數物體之方法來達成此目標。該方法包括：捕獲表示一預定計數視圖之移動影像之影像；偵測該預定計數視圖之該等移動影像中之一運動區域；計算指示該運動區域之一移動速率之一運動區域速率值；基於一預定計數邊界、該運動區域速率值及一貢獻時間週期dt 重複地界定一貢獻地帶；重複地擷取及記錄表示該所界定貢獻地帶中所包含之該運動區域之面積之大小之一子面積值；藉由將複數個所記錄子面積值相加來產生一總面積值；及藉由將該總面積值除以一參考物體面積值來估計已通過該計數邊界之物體之數目，其中該貢獻時間週期對應於擷取一子面積值之兩個相繼動作之間的時間週期。
此方法之有利之處在於其促進在具有有限容量(例如，處理容量、儲存容量等)之一處理環境中計數移動物體。此優點之一個原因係由該方法對面積流(亦即，一運動區域內之子面積)操作且因此無需處理密集型操作(諸如物體追蹤)之事實產生。
在一項實施例中，在經啟用以捕獲移動影像之一相機中執行該方法。藉此可降低系統之頻寬要求，乃因不需要經由網路發送影像以用於人員計數器功能性。
在另一實施例中，只要在移動影像中偵測到一物體，即重複地界定一貢獻地帶。
根據又一實施例，當無運動區域存在於其各別貢獻地帶中時執行估計已通過計數邊界之物體之一計數之動作。藉由當無物體存在於其對應貢獻地帶中時執行估計，不需要與存在於其對應貢獻地帶中之物體相關之處理。因此，該系統可使用比在欲同時執行之兩個操作之情形下小之處理容量操作。
根據另一實施例，該方法進一步包括將所估計計數相加至表示總計數之一變數之步驟。
在一項實施例中，一運動區域之偵測進一步包括偵測同時存在於計數視圖中之複數個運動區域。藉由偵測複數個運動區域可增加子面積之準確性，乃因當記錄不同運動區域之子面積時可考量每一運動區域之個別特性(例如，速度)。此外，速率值之計算可包含分別針對所偵測到運動區域計算個別速率值，且因此使得界定該等運動區域中之每一者之單獨貢獻地帶係可能的。藉此可更進一步增加子面積之準確性。
在又一實施例中，在擷取及記錄表示所界定貢獻地帶中所包含之運動區域之面積之大小之一子面積值之兩個相繼動作之間執行界定一貢獻地帶之動作。
在另一實施例中，在擷取及記錄一子面積值之每一動作之前重複地界定一貢獻地帶之動作。
根據本發明之另一態樣，一種用於計數通過一規定計數邊界之物體之物體計數器包括：一影像感測器，其經配置以捕獲一預定計數視圖之影像；一運動區域偵測器，其經配置以偵測所捕獲影像中之移動區域並計算指示運動區域之一移動速率之一速率值，一貢獻地帶計算器，其經配置以基於一預定計數邊界、該運動區域之該移動速率及一貢獻時間週期dt 重複地界定一貢獻地帶；一面積計算器，其經配置以擷取及記錄表示該所界定貢獻地帶中所包含之該運動區域之面積之大小之一子面積值；一面積累加器，其經配置以藉由將複數個所記錄子面積值相加來累加一總面積值；及一物體計數單元，其經配置以藉由將該總面積值除以一參考物體面積值來計算已通過該計數邊界之物體之數目。
此物體計數器之有利之處在於其促進在具有有限容量(例如，處理容量、儲存容量等)之一處理環境中計數移動物體。此優點之一個原因係由該物體計數器包含使得該物體計數器對面積流(亦即，一運動區域內之子面積)操作之一貢獻地帶計算器及一面積計算器且因此無需處理密集型構件(諸如身份關鍵物體追蹤器)之事實產生。
在一項實施例中，將該物體計數器配置於一相機中。藉此可降低系統之頻寬要求，乃因不需要經由網路發送影像以用於人員計數器功能性。
在另一實施例中，運動區域偵測器進一步經配置以偵測同時存在於計數視圖中之複數個運動區域。
依據下文所給出之詳細闡述，本發明之適用性之一進一步範疇將變得顯而易見。然而，應理解，雖然詳細闡述及具體實例指示本發明之較佳實施例，但其僅以圖解說明之方式給出，乃因熟習此項技術者自此詳細闡述將易於明瞭各種歸屬於本發明之精神及範疇內之改變及修改。
參考隨附圖式，自以下對一當前較佳實施例之詳細闡述，本發明之其他特徵及優點將變得顯而易見。
在詳細闡述本發明之前，應理解本發明並不限於所闡述之裝置之特定組件部分或所闡述之方法之步驟，乃因此類裝置及方法可變化。亦應理解，本文中所使用之術語僅係出於闡述特定實施例之目的，而非意欲為限制性。必須注意，如說明書及隨附申請專利範圍中所使用，除非上下文另外明確規定，否則冠詞「一(a)」、「一(an)」、「該(the)」及「該(said)」意欲意指存在元件中之一或多者。因此，舉例而言，對「一感測器」或「該感測器」之提及可包含數個感測器及諸如此類。此外，「包括(comprising)」一詞並不排除其他元件或步驟。此外，在該等圖中，相同參考字符在數個圖中皆標示相同或對應部分。
本發明係關於計數物體之任務。用於計數物體之方法在諸多情形下非常適於計數各種各樣的不同物體，亦即，通用方法很少係針對一特定物體類型而定製。此亦應用於本發明。根據本發明之方法可有利地用於計數跨越一計數邊界之實質上任一類型移動物體。該計數邊界可本質上為界定一邊界之任一形狀，例如，一線、具有不同方向且連接成一個連續邊界之複數條線、一弧、一圓圈等。
圖1中繪示本發明之一實施例之一個設置。在此特定設置中，一相機10經配置具有用於捕獲欲被計數之人員18、20正經過之一通道之影像之一計數影像視圖12。舉例而言，此一設置可配置於一出口14及/或入口14處。然後包含相機10之一系統經配置以計算通過計數邊界16之人員之數目，計數邊界16可係僅界定於該計數系統中之一邊界，亦即，不必係在出口/入口處可見之一線。該通道、出口或入口可屬於一商店、一超市、一百貨公司、一公園、一車站、一圖書館、一遊樂園等。為最小化計數地帶中(亦即在計數影像視圖12中)之一人18被另一人20遮蔽或隱藏之風險，可將相機10配置於欲被計數之人上方，例如，安裝於天花板中或高掛於一牆上。圖1之設置亦可在用於計數進入及/或退出一停車場之車之一系統中使用。
圖2中繪示本發明之一實施例之另一設置。在此設置中，相機10經配置具有覆蓋運輸物體24之一輸送帶22之部分之一計數影像視圖12。該計數系統經配置以計數通過計數邊界16之物體之數目。以此方式計數之物體可係任何物體，包含人及動物。此類型之應用可經配置以計數一生產線上之產品、一行李運輸系統中之行李、一電扶梯中之人員等。
現在參考圖3至圖5，一項實施例之計數系統係基於記錄一計數影像視圖12之影像之一相機10及經配置以分析由相機10捕獲之影像且判定已通過計數邊界16之物體之數目的一物體計數器26。如上文所提及，可將計數邊界16界定為物體計數器26中之一虛擬邊界。
物體計數器26可係相機外部之一裝置且可係專用於基於所接收影像計數物體之任務之一裝置，見圖3。然而，此功能性亦可實施於一伺服器28、一個人電腦30、一工作站32等中。可經由一電腦網路34自相機10傳送用於物體計數器26之影像。同樣地可經由電腦網路34呈現結果。
根據另一實施例，物體計數器26再次係相機10外部之一裝置，見圖4。雖然物體計數器26可係一專用裝置，但其亦可實施於其他裝置中，如結合圖3所展示。在此實施例中，物體計數器26直接自相機10接收影像且可經配置以經由一電腦網路34呈現結果。
根據又一實施例，見圖5，物體計數器26可嵌入於相機10中。在此實施例中，如上文所揭示，可經由電腦網路34呈現來自計數之結果。然而，此等實施例中之任一者可經配置以經由任一類型之通信呈現所得計數。在相機10中嵌入物體計數器26之某些優點係：計數系統需要較少空間；計數系統可係更可靠，乃因計數所基於之影像係內部傳送而非依賴於一網路連接；促進計數系統之安裝，乃因僅必須安裝一個裝置且無須設置通信路徑；系統需要更少頻寬，乃因(舉例而言)相對於其中每一像素各自由至少三個值表示之一彩色影像，表示一個單一值之資料係極小；等等。
藉由圖6中之一般化方塊圖圖解說明嵌入有物體計數器26之一相機10。此實施例包含一透鏡600、一影像感測器602及一影像處理單元604，其全部經配置以用於影像捕獲。此外，該相機包含一處理單元606、一揮發性記憶體608、一非揮發性記憶體610及一網路介面612，其全部經配置以供相對於相機10之一般操作且相對於影像捕獲功能性使用。此等部件已為熟習此項技術者所熟知且其功能性無需與此等部件之正常功能性不同。此外，相機10包含一影像分析器614、一參考面積調整構件616及一物體計數單元618。影像分析器614、參考調整構件616及物體計數單元618中之每一者可藉助硬體(例如，自邏輯電路所構建)來實施，或其可由欲由處理單元606運行且儲存於記憶體608、610中之程式碼來實施。
影像感測器602可係偵測與物體相關之某一特徵之任一感測器，如(舉例而言)：一影像感測器，其偵測光譜之可見部分以用於偵測物體之可見特徵；一焦面陣列，如(舉例而言)在光譜之紅外光部分中偵測以用於記錄物體之熱分佈之一微輻射熱計感測器；或一飛行時間感測器系統，其創建至一影像視圖中之物體之距離之一影像。來自影像感測器602之輸出係可表示為一個二維影像且藉助影像分析工具解譯及分析之資料。
影像分析器經配置以分析由影像感測器602捕獲之影像資料且可包含一運動區域偵測器620。如下文所闡述，運動區域偵測器620經配置以偵測由影像感測器602捕獲之影像中之運動區域且執行與運動區域偵測相關之功能，例如，偵測運動區域且將其分段、估計所偵測到運動區域之速度等。在本申請案中，應將一運動區域理解為其中整個區域係沿實質上相同方向移動且運動區域僅係暫時地停止此移動的影像中之若干影像元素(例如，像素)之一區域。
參考面積調整構件616經配置以調整指示欲計數之一物體之一正常大小之一範數值Ano 。下文進一步闡述如何執行此值之調整。然而，相機10不必包含此面積調整構件616，而是相反地可包含指示一正常面積值Ano 之一預設定固定值。Ano 值可儲存於揮發性記憶體608或非揮發性記憶體610中。
物體計數單元618經配置以產生對應於已跨越計數影像視圖12之一計數邊界16之物體之數目之一值。物體計數單元618可經配置以藉由累加已通過計數邊界之運動區域之面積且將此經累加面積除以該正常面積值Ano 來產生所述值。根據一項實施例，運動區域之面積之累加可藉由研究跨越計數邊界之面積流來完成。為實現此面積累加功能性，物體計數單元618進一步包含：一貢獻地帶計算器622，其經配置以判定包含可能表示欲計數之一物體之一運動區域之每一離散影像之一貢獻地帶；一面積計算器624，其經配置以計算對應於存在於該貢獻地帶中之面積之瞬間面積流；及一面積累加器626，其經配置以計算該瞬間面積流之整體面積或將每一取樣週期之離散面積值相加且累加計數中欲使用之一總面積值。下文將闡述與物體計數器之功能性相關之其他細節。
根據另一實施例，可將物體計數單元618配置於經由一電腦網路34連接至一相機10之一單獨裝置中。根據又一實施例，可將影像分析器614、參考調整構件616及物體計數單元618全部配置於經由一網路34接收影像資訊以處理之一單獨裝置中。
因此，可藉助電路邏輯或藉助在一處理單元606中運行之一程式碼來實施用於計數物體之一方法。根據本發明之一項實施例，見圖7，該計數方法包含以下步驟：捕獲表示移動影像之影像，步驟700；自所捕獲影像記錄跨越一所界定計數邊界之運動區域面積流，步驟702；及計算在一預定時間週期期間所記錄之運動區域面積流之整體，步驟704。計算該整體可包含求該等運動區域之面積截塊(area slice)之總和。藉此，可在不需要該系統在個別物體存在於影像視圖中期間識別並追蹤該等個別物體之情形下獲得與已跨越計數邊界之一或若干可能物體相關之一總面積。
然後將所得總面積除以一參考面積，步驟706；且使用來自該相除之結果來估計已通過計數邊界之物體之數目，步驟708。在於步驟708中已估計物體之數目之後，開始一新面積獲取循環。
該預定時間週期可係適於一特定應用之任一長度。在另一實施例中，可用依據相機所記錄之特徵判定之一時間週期替換該預定時間週期，例如，累加面積直至無面積流被記錄為止。只要存在跨越邊界之可能物體，此即可藉由整合運動區域面積截塊來實施，且然後執行估計。在又一實施例中，連續地累加面積而不進行一重設，且然後應來自一使用者或另一系統之請求即刻呈現已經過之物體之數目。
根據一項特定實施例，為避免與不精確地對應於所計數物體之面積之一參考面積相關之誤差之累加，將儘快地執行將所得總面積除以一參考面積(步驟706)及對物體之數目之估計(步驟708)之步驟。當計數變化之大小之物體(例如，人員、動物等)時，此尤其明顯。因此，若記錄1.2倍於參考面積之一總面積，則極可能之情況係一個物體已通過且此特定物體稍微大於參考物體之面積。然而，若記錄4.8倍於參考面積之一總面積，則該系統可估計已通過之物體之數目為五。此估計可係正確的，但若各自具有1.2倍於參考面積之一面積之四個物體已通過，則計數器仍將指示五個人已通過。因此，若儘快地估計物體之數目，則此所累加誤差可避免或至少保持於一低位準。
該處理程序亦可應請求允許指示當前經累加之總面積之一面積值之輸出，即使該處理程序尚未達到其中其自動輸出面積並估計物體之數目之一狀態，亦即，可在任何時間請求一面積值之一輸出。
在一項特定實施例中，如下文結合圖8之處理程序所闡述來實施以上方法。下文與圖8相關之闡述亦參考圖10至圖12。最初，該處理程序經配置以自計數影像視圖捕獲影像並偵測此等影像視圖中之運動區域之存在，步驟802。
在圖10中，表示由相機10捕獲之一計數影像視圖，在計數影像視圖12中捕獲兩個人18、20，且偵測運動區域之步驟802已產生一個運動區域102(由虛線所指示)之偵測。在此實例中，儘管事實係計數影像視圖12中存在兩個人18、20，但運動區域之偵測(步驟802)產生一個所偵測到運動區域102。如先前所提及，此之原因係運動區域偵測演算法不能區別彼此靠近之物體且因此運動區域102被偵測為覆蓋人18、20兩者之一個運動區域102。
然後產生闡述所偵測到運動區域102之移動之一速度向量/若干速度向量104，步驟804。由於圖10及圖11中之運動區域102被偵測為一個運動區域，因此僅存在圖11中所繪示之一個速度向量104。該所產生之速度向量/若干速度向量104包含與每一所偵測到運動區域102相關之移動之方向及速率。
然後基於對應運動區域102之速度及產生欲相加至一經累加總面積之一子面積值之兩個相繼步驟之間的時間週期針對每一所偵測到運動區域102計算一貢獻地帶之一邊界，步驟806。
根據圖12中所例示之一項實施例，貢獻地帶係由計數邊界16來界定，在此特定實施例中計數邊界16係整個計數影像視圖12之寬度之一線，且一貢獻線108係平行於計數邊界線16且配置於距計數邊界線16一距離dS 處之一線。距離dS 對應於運動區域102在對應於產生欲相加至一經累加總面積之一子面積值之兩個相繼步驟之間的時間之一時間週期dt 期間朝向計數邊界線16行進之距離。舉例而言，距離dS 可計算為dS =v a dt 。
因此，可藉由將速度v a 乘以一小時間值dt (例如，兩個相繼子面積判定之間、兩個相繼影像捕獲之間等的時間)獲取距離dS 。在此方程式中，變數v a 係具有垂直於計數邊界線16之一方向之速度向量104之速度分量，見圖11。時間變數dt 可係產生欲相加至一經累加總面積之一子面積值之兩個相繼步驟或類似循環之間的時間，例如，相繼貢獻地帶計算、一運動區域是否接近於計數邊界之相繼檢查、相繼運動區域偵測等之間的時間。然而，亦可將時間變數dt 設定為複數個循環之間的時間或與該處理程序之任一特定特徵無關之一固定值。因此，可藉由將速度v a 乘以一小時間值dt 來獲取距離dS 。
然後，若偵測到之任一運動區域102被發現接近於計數邊界線16，在此特定實施例中此意指被發現存在於與其本身相關之貢獻地帶中，步驟808，則然後藉由針對存在於與其本身相關之貢獻地帶中之每一運動區域102產生一子面積dA 來繼續該處理程序，步驟810。
因此，可將子面積dA 闡述為dA =|貢獻地帶 ∩運動區域 |。可藉助多邊形裁剪或貢獻地帶與所偵測到運動區域102之間的一像素級之一與(AND)操作來判定貢獻地帶與運動區域102之交集。然後，可將子面積dA 計算為所得多邊形之面積或所得像素之總和。熟習此項技術者將認識到用於判定子面積dA 之其他方法。因此，每一子面積dA 指示運動區域102存在於對應貢獻地帶中之面積。亦可將子面積dA 視為一面積流值。
當判定每一子面積dA 時，將每一子面積dA 相加至一總面積Atot (步驟812)，以便累加對應於通過物體偵測邊界16之物體之面積。重複偵測一運動區域(802)、產生速度向量(804)、計算貢獻地帶之邊界16(806)、檢查運動區域102是否接近於計數邊界(808)、產生子面積dA (810)及將貢獻面積dA 相加至總面積Atot 之此等步驟直至一計時器ti期滿(步驟814)為止。在計時器ti已期滿之後，藉由將經累加之總面積Atot 除以表示一參考物體之面積之一值Ano 判定在時間週期ti期間已通過之物體之數目(步驟816)。藉此物體之數目可近似為Nobj =Atot /Ano 。可累加此所估計之物體數目以用於提供表示一較長時間週期之一值或可將其儲存以供由一感興趣方進一步存取。無論如何，當已估計已通過計數邊界之物體之數目時，重設表示總面積Atot 之變數(步驟818)，例如，設定為0，且處理程序返回至偵測物體之步驟802，且可計數其他物體。
根據在圖9中由使用虛線繪出之額外處理步驟(步驟820及822)所表示之另一實施例，該處理程序可經啟用以偵測來自一使用者或來自一互動系統之一結果請求(步驟820)。回應於該請求，該處理程序繼續並執行將經累加之總面積Atot 除以表示一參考物體之面積之值Ano 之計算，步驟822。該處理程序繼續藉由返回至步驟802累加子面積。在此特定實施例中，可將ti時間週期設定為一大值，以便極少重設經累加之總面積Atot 。甚至可將系統設定為永不重設經累加之總面積Atot 直至相機重啟或重設為止。
在一項實施例中，區域之偵測(步驟802)及速度向量之產生(步驟804)係由相機10之現有功能執行且然後將其輸入至物體計數處理程序中。至物體計數處理程序之此輸入可係一個或複數個運動區域指示符，例如，每一運動區域102之一位元映射或接近每一運動區域102之一多邊形、一橢圓形、一矩形、一圓形等中之任一者。另外，物體計數處理程序可接收與每一運動區域102相關聯之一速度向量或一運動場。一運動場可包含影像之實質上所有可見表面點或像素之速度。在至物體計數處理程序之輸入係一運動場之情形下，可將該運動場與運動區域102之表示組合以便產生一速度向量。如何執行此組合已為熟習此項技術者所熟知。當然，此等處理步驟亦可由處理單元606中之軟體來執行。
為偵測運動區域，可使用複數種可能方法。為辨識運動區域而使用之可能演算法之某些實例可係：一分段演算法，諸如由Stauffer及Grimson在「1999 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR'99)-第2卷」(1999年6月，第2246頁)中公開之「Adaptive background mixture models for real-time tracking」中所呈現之一者；一演算法，如Almbladh在歐洲專利申請案第2 172 903號中所呈現之一者；根據如S. S. Beauchemin、J. L. Barron在「The computation of optical flow」(1995年，美國，ACM紐約)中所論述之光流理論之一演算法；或已為熟習此項技術者所已知之任一其他分段演算法。
此外，用於產生與所偵測到運動區域之速度相關之資料之複數種方法已為熟習此項技術者所熟知。此類方法之一個實例係產生如光流理論中所論述之一運動場且自此運動場獲得一速度向量。另一實例係：比較來自相繼所捕獲影像圖框之運動區域，且然後假定具有與第一影像圖框之一運動區域相同之面積之第二影像圖框之一運動區域表示相同運動區域，且藉此基於兩個相繼圖框之間的時間及運動區域之移動距離計算速度向量。又一方法包含：使用一簡單「斑點追蹤器」，其經配置以追蹤長得足以用於估計速度但長得不足以保證當在計數視圖中存在運動區域時之整個時間週期期間斑點之身份的一運動區域。用於產生速度向量之其他方法已為熟習此項技術者所熟知，因此，以上實例不對本發明之保護範疇加以限制。
圖9中繪示另一實施例。此處理程序極類似於圖8中所闡述之處理程序。因此，步驟902至912及916至918與步驟802至812及816至818相同。然而，步驟914與814之不同之處在於Atot 中之面積值之累加繼續直至無運動區域接近於計數邊界16為止。因此，在當無運動區域正通過計數邊界時之一週期期間估計已通過計數邊界16之運動區域之數目。端視運動區域偵測器之實施，若包含被暫停之一運動區域之一指示符，則可使得計數器之結果更可靠。
在另一實施例(未展示)中，對應於814或914之一步驟可經配置以組合此兩種方法。因此，除非一時間週期ti已期滿，否則Atot 中之面積值之累加繼續直至無運動區域接近於計數邊界16為止，若滿足此等條件中之任一者，則藉由將Atot 除以Ano 產生指示物體之數目之值。
在圖8至圖9中，針對每一所偵測到運動區域102產生速度向量。此可作為運動區域偵測之部分或作為一單獨處理程序來執行。在另一實施例中，不針對一運動區域102產生速度向量直至運動區域102觸碰計數邊界16或處於距計數邊界16一預定距離處為止。若實施方案不能承擔處理每一所偵測到運動區域來獲得一速度向量，則此實施例可係有利的。
可藉由比較經累加面積Atot 與已跨越計數邊界之物體之已知數目來估計為了計算通過計數邊界之物體之數目而使用之參考面積Ano ，或可藉由分析及估計來自已跨越計數邊界之大的但未知數目個物體之多個所量測總面積中之量化步長而以統計方式推斷參考面積Ano 。使用用於估計參考面積之此「自學習」方法，物體計數系統可隨時間改良參考面積中之準確性。如那樣之物體計數系統之一優點係其不需要任何或至少僅需要某些手動校準或組態。舉例而言，參考面積Ano 可係由人員計數器偵測到之全部顧客之面積之一平均數或中值。另一選擇係，其可係一預定固定數。
結合圖8及圖12闡述一種設定貢獻地帶之邊界之方法。圖13中繪示另一種設定貢獻地帶之方法。此方法亦包含計算在對應於貢獻地帶之相繼計算之間之時間的一時間週期dt 期間運動區域102朝向計數邊界線16行進之距離dS 。然而，距離dS 係用於設定配置於計數邊界16之不同側上之兩條平行貢獻線108、110。藉此，由兩條平行貢獻線108、110及整個計數影像視圖之寬度(亦即，垂直於貢獻線108、110的計數影像視圖之邊緣)界定計數地帶。該等貢獻線可配置於距計數邊界不同距離處或相同距離處。
圖14中繪示又一種設定貢獻地帶之方法。再一次，計算距離dS 。然而，此次一貢獻線110係配置於計數邊界16之遠側(相對於運動區域102之行進方向)上距計數邊界16一距離dS 處。藉此，由計數邊界、貢獻線110及整個計數影像視圖之寬度界定計數地帶。
為促進對本發明之理解，將本發明之一項具體實施例中之處理應用於兩個人跨越計數邊界16之一情景。下文將參考圖15a至圖15f及圖16闡述對此情景之處理。圖15a至圖15f圖解說明自時間t0 至時間t5 獲取之六個影像之一影像序列。
在圖15a中，在t0 時，將兩個人50、52偵測為由虛線指示之一個運動區域102，乃因其靠近在一起行走。所偵測到運動區域102尚未到達計數邊界16，但速度分量v0 指示其將在接下來之時間配量(time slice)dt 內到達該線。因此，運動區域102在貢獻地帶內，且瞬間面積流dA 0 (在先前闡述中亦稱為子面積)因此係非零，如圖16之圖表中所繪示。
現在參考表示在t1 時之下一圖框之圖15b，仍將兩個人50、52偵測為一個運動區域102。基於速度v1 計算貢獻地帶。現在運動區域102之一部分正跨越計數邊界且自如先前所闡述之貢獻地帶產生一新瞬間面積流dA 1 。在t1 時運動區域102存在於貢獻地帶中之面積dA 1 比在t0 時大，如圖15b及圖16兩者中所見。
在表示在t=t2 時所捕獲之一影像之圖15c中，兩個人50、52一直彼此遠離地行走且因此進一步分離地行走。因此將兩個人50、52偵測為兩個單獨運動區域102a、102b，且正產生兩個單獨瞬間面積流分量dA 2a 及dA 2b 。各自使用每一運動區域102a、102b之個別速率來計算不同面積流分量dA 2a 及dA 2b ，亦即，每一運動區域102a、102b具有基於每一運動區域102a、102b之個別速率v 2a 、v 2b 之其自身之一貢獻地帶。在此實例中，v 2a >v 2b 且藉此針對以速度v 2a 移動之運動區域102a產生比針對以速度v 2b 行進之運動區域102b大之一貢獻地帶。根據一項實施例，將兩個瞬間面積流分量dA 2a 及dA 2b 相加在一起以便產生針對時槽t2 之總瞬間面積流dA 2 。根據另一實施例，將兩個瞬間面積流分量dA 2a 及dA 2b 單獨地儲存或單獨地相加至指示已跨越計數邊界之總面積流Atot 之一累加變數。
在時間t3 時，見圖15d，兩個人50、52再一次較靠近在一起，藉此產生覆蓋兩個人50、52之一單一運動區域102。因此，產生一單一瞬間面積流分量dA 3 。
在於時間t4 時所捕獲之影像中，見圖15e，判定與兩個人50、52相關之運動區域之最後的瞬間面積流分量dA 4 。然後，在時間t5 時，兩個人50、52已完全通過計數邊界16且無其他面積流分量可被判定。
如上文所論述，圖16之圖表展示表示自圖15a至圖15f之影像序列判定之瞬間面積流或子面積之一圖表。圖表下之面積可視為來自影像序列之經累加面積且將對應於自t0 至t5 之經整合瞬間面積流(亦即，總面積Atot )。
在圖15a中，其進一步展示即使一運動區域102之任何部分皆未觸碰計數邊界16亦可記錄所偵測到運動區域102之一面積之一部分。運動區域102僅需要在其自身貢獻地帶內以使得可計算面積流貢獻，且該貢獻地帶之大小係(如先前所闡述)相依於運動區域102之速率。因此，一高速物體將產生一較大貢獻地帶。為正確地計算面積流，使整個貢獻地帶完全包含在物體計數器相機之視場內係有利的。此可視為對所計數之物體之一速率上限。
10．．．相機
12．．．計數影像視圖
14．．．出口/入口
16．．．計數邊界/計數邊界線
18．．．人
20．．．人
22．．．輸送帶
24．．．物體
26．．．物體計數器
28．．．伺服器
30．．．個人電腦
32．．．工作站
34．．．電腦網路
50．．．人
52．．．人
102．．．運動區域
102a．．．運動區域
102b．．．運動區域
104．．．速度向量
108．．．貢獻線
108a．．．貢獻線
108b．．．貢獻線
110．．．貢獻線
600．．．透鏡
602．．．影像感測器
604．．．影像處理單元
606．．．處理單元
608．．．揮發性記憶體
610．．．非揮發性記憶體
612．．．網路介面
614．．．影像分析器
616．．．參考面積調整構件
618．．．物體計數單元
620．．．運動區域偵測器
622．．．貢獻地帶計算器
624．．．面積計算器
626．．．面積累加器
dA ．．．子面積
dA 0 ．．．瞬間面積流
dA 1 ．．．新瞬間面積流
dA 2a ．．．瞬間面積流分量
dA 2b ．．．瞬間面積流分量
dA 3 ．．．瞬間面積流分量
dS ．．．距離
dt ．．．時間週期/時間變數/時間配量
V 0 ．．．速度分量
V 1 ．．．速度
V 2a ．．．速率
V 2b ．．．速率
v a ．．．速度
圖1係其中可使用本發明之一個可能環境之一示意圖，圖2係其中可使用本發明之另一可能環境之一示意圖，圖3係本發明之一個設置之一示意圖，圖4係本發明之另一設置之一示意圖，圖5係本發明之又一設置之一示意圖，圖6係展示根據本發明之一項實施例之一相機系統之功能區塊之一方塊圖，圖7係根據本發明之一項實施例之一方法之一一般流程圖，圖8係繪示本發明之一項實施例之一流程圖，圖9係繪示本發明之另一實施例之一流程圖，圖10係藉助本發明分析之一影像視圖之一示意圖，圖11繪示自圖10中之影像視圖擷取之值及資料，圖12至圖14以圖表形式展示界定一貢獻地帶之一功能之替代實施例之效應，圖15a至圖15f係表示根據本發明之一實施例處理之相繼影像之一系列影像視圖，且圖16展示表示個別貢獻面積及總面積之一圖表。
(無元件符號說明)

Claims (12)

  1. 一種用於計數物體(objects)之方法，該方法包括：捕獲表示一預定計數視圖(counting view)(12)之移動影像之影像，偵測該預定計數視圖(12)之該等移動影像中之一運動區域(102)，計算指示該運動區域(102)之一移動速率(speed)之一運動區域(102)速率值(v a )，基於一預定計數邊界(16)、該運動區域速率值(v a )及一貢獻時間週期(dt )重複地界定一貢獻地帶，重複地擷取及記錄(register)表示該所界定貢獻地帶中所包含之該運動區域(102)之面積之大小之一子面積值(dA )，藉由將複數個所記錄子面積值(dA )相加產生一總面積(Atot )值，及藉由將該總面積值(Atot )除以一參考物體面積值(Ano )來估計已通過該預定計數邊界(16)之物體之數目，其中該貢獻時間週期(dt )對應於擷取一子面積值(dA )之兩個相繼動作之間的時間週期。
  2. 如請求項1之方法，其中在經啟用以捕獲移動影像之一相機(10)中執行該方法。
  3. 如請求項1或2之方法，其中只要在該等移動影像中偵測到運動區域(102)，即重複地執行界定一貢獻地帶之該動作。
  4. 如請求項1或2之方法，其中在無運動區域(102)存在於其各別貢獻地帶中時執行估計已通過該預定計數邊界(16)之物體之一計數之該動作。
  5. 如請求項4之方法，其進一步包括將該所估計計數相加至表示總計數之一變數之步驟。
  6. 如請求項1或2之方法，其中一運動區域(102)之該偵測進一步包括：偵測同時存在於該預定計數視圖(12)中之複數個運動區域(102)。
  7. 如請求項6之方法，其中速率值(v a )之該計算包含分別針對該等所偵測到運動區域(102)計算個別速率值(v a )。
  8. 如請求項1或2之方法，其中在擷取及記錄表示該所界定貢獻地帶中所包含之該運動區域(102)之該面積之該大小之一子面積值(dA )之兩個相繼動作之間執行界定一貢獻地帶之該動作。
  9. 如請求項8之方法，其中在擷取一子面積值(dA )之每一動作之前重複界定一貢獻地帶之該動作。
  10. 一種用於計數通過一規定計數邊界(16)之物體之物體計數器，該物體計數器包括：一影像感測器(602)，其經配置以捕獲一預定計數視圖(12)之影像，及一運動區域偵測器(620)，其經配置以偵測該等所捕獲影像中之運動區域(102)並計算指示該運動區域(102)之一移動速率之一速率值(v a )，其特徵在於： 一貢獻地帶計算器(622)，其經配置以基於一預定計數邊界(16)、該速率值(v a )及一貢獻時間週期(dt )重複地界定一貢獻地帶，一面積計算器(624)，其經配置以擷取及記錄表示該所界定貢獻地帶中所包含之該運動區域(102)之面積之大小之一子面積值(dA )，一面積累加器(626)，其經配置以藉由將複數個所記錄子面積值(dA )相加來累加一總面積值(Atot )，及一物體計數單元(618)，其經配置以藉由將該總面積值(Atot )除以一參考物體面積值(Ano )來計算已通過該預定計數邊界(16)之物體之數目。
  11. 如請求項10之物體計數器，其中該物體計數器係配置於一相機(10)中。
  12. 如請求項10或11之物體計數器，其中該運動區域偵測器(620)進一步經配置以偵測同時存在於該預定計數視圖(12)中之複數個運動區域(102)。
TW100134878A 2010-11-18 2011-09-27 物體計數器及計數物體之方法 TWI508004B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US41513410P 2010-11-18 2010-11-18
EP10191650A EP2455914B1 (en) 2010-11-18 2010-11-18 Object counter and method for counting objects

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201227543A TW201227543A (en) 2012-07-01
TWI508004B true TWI508004B (zh) 2015-11-11

Family

ID=43798345

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW100134878A TWI508004B (zh) 2010-11-18 2011-09-27 物體計數器及計數物體之方法

Country Status (7)

Country Link
US (2) US8699758B2 (zh)
EP (1) EP2455914B1 (zh)
JP (1) JP5432227B2 (zh)
KR (1) KR101556693B1 (zh)
CN (1) CN102467679B (zh)
ES (1) ES2396500T3 (zh)
TW (1) TWI508004B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI793299B (zh) * 2018-08-30 2023-02-21 日商昕芙旎雅股份有限公司 工件計數控制系統、部件饋送機

Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2455914B1 (en) 2010-11-18 2012-10-17 Axis AB Object counter and method for counting objects
KR101222482B1 (ko) * 2011-06-23 2013-01-15 브이씨에이 테크놀러지 엘티디 설정 인터페이스를 구비한 피플 카운터 및 그 설정 방법
US11288472B2 (en) 2011-08-30 2022-03-29 Digimarc Corporation Cart-based shopping arrangements employing probabilistic item identification
JP5893417B2 (ja) * 2012-01-24 2016-03-23 キヤノン株式会社 解析装置、制御方法、およびプログラム
NO335224B1 (no) 2013-01-28 2014-10-20 Sinvent As System og fremgangsmåte for telling av dyreplankton
DE102013207139A1 (de) * 2013-04-19 2014-10-23 Krones Ag Verfahren zur Überwachung und Steuerung einer Abfüllanlage und Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
BR102013013365B1 (pt) * 2013-05-29 2021-12-14 Sicpa Brasil Indústria De Tintas E Sistemas Ltda Método e dispositivo para contagem de objetos transportados em uma esteira de transporte
KR101557376B1 (ko) 2014-02-24 2015-10-05 에스케이 텔레콤주식회사 사람 계수 방법 및 그를 위한 장치
US10460194B2 (en) * 2014-03-07 2019-10-29 Lior Wolf System and method for the detection and counting of repetitions of repetitive activity via a trained network
TWI509212B (zh) * 2014-06-18 2015-11-21 Nat Applied Res Laboratories Item quantity estimation method
CN105825266B (zh) * 2016-05-22 2018-01-16 福建福贞金属包装有限公司 铝制品二片罐数量化线控方法
US10140718B2 (en) 2016-08-09 2018-11-27 Qualcomm Incorporated Methods and systems of maintaining object trackers in video analytics
US10810481B2 (en) * 2017-01-11 2020-10-20 Thomas Danaher Harvey Method and system to count movements of persons from vibrations in a floor
GB2550286B (en) * 2017-04-21 2018-04-25 Integrated Design Ltd Optical system for monitoring the movement of people through a passageway
US10839552B2 (en) * 2017-06-01 2020-11-17 Nec Corporation Image processing apparatus, tracking method, and program
TWI679612B (zh) * 2018-08-14 2019-12-11 國立交通大學 影像追蹤方法
JP2022011927A (ja) * 2020-06-30 2022-01-17 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
DE102021104623A1 (de) * 2021-02-26 2022-09-01 Ssi Schäfer Automation Gmbh (At) Materialflusssteuerung mit virtuellen Sensoren
US11676384B2 (en) * 2021-03-15 2023-06-13 Sensormatic Electronics, LLC Object counting system for high volume traffic
US11676383B2 (en) 2021-03-15 2023-06-13 Sensormatic Electronics, LLC Object counting system for high volume traffic
US12054344B2 (en) 2021-08-06 2024-08-06 Illinois Tool Works Inc. Vision sensor infeed system
WO2023015029A1 (en) * 2021-08-06 2023-02-09 Illinois Tool Works Inc. Vision sensor infeed system
CN113709006B (zh) * 2021-10-29 2022-02-08 上海闪马智能科技有限公司 一种流量确定方法、装置、存储介质及电子装置
TW202319957A (zh) * 2021-11-05 2023-05-16 華捷智能股份有限公司 影像辨識系統及影像辨識方法
KR102673628B1 (ko) 2022-12-29 2024-06-13 주식회사 심시스글로벌 디지털 트윈 상황 인지를 위한 지도셀 기반 군중 밀집도 모니터링 방법 및 장치
CN116451734B (zh) * 2023-06-19 2023-09-29 浙江托普云农科技股份有限公司 辅助高精度种子数粒方法、系统、装置及可读存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0700017A2 (en) * 1994-08-31 1996-03-06 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Method and apparatus for directional counting of moving objects
TW200727204A (en) * 2006-01-06 2007-07-16 Univ Nat Kaohsiung Applied Sci Bi-directional people counter for pedestrian passing flow
TWM327060U (en) * 2007-08-21 2008-02-11 Taiwan Leading Biotech Inc Image analysis counting system for use in aquaculture technology field
CN201063168Y (zh) * 2007-01-23 2008-05-21 联策科技股份有限公司 光学计数装置
TW200941358A (en) * 2008-03-21 2009-10-01 Huper Lab Co Ltd Vertical people monitoring and counting method

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3800257B2 (ja) * 1996-08-02 2006-07-26 オムロン株式会社 注目情報計測方法及び装置並びにそれを用いた各種システム
JP3831112B2 (ja) * 1998-03-30 2006-10-11 東日本旅客鉄道株式会社 移動物体計測装置
JP3571628B2 (ja) 2000-08-31 2004-09-29 三菱電機株式会社 画像処理装置
JP4868718B2 (ja) 2004-05-12 2012-02-01 三菱電機株式会社 人数カウント装置
US7596241B2 (en) 2005-06-30 2009-09-29 General Electric Company System and method for automatic person counting and detection of specific events
US8224026B2 (en) 2005-12-08 2012-07-17 Lenel Systems International, Inc. System and method for counting people near external windowed doors
WO2009016614A2 (en) 2007-08-02 2009-02-05 Emza Visual Sense Ltd. Universal counting and measurement system
CA2670021A1 (en) 2007-09-19 2009-03-26 Micro Target Media Holdings Inc. System and method for estimating characteristics of persons or things
US20090296989A1 (en) 2008-06-03 2009-12-03 Siemens Corporate Research, Inc. Method for Automatic Detection and Tracking of Multiple Objects
AU2009269607B2 (en) 2008-07-08 2015-03-26 Nortech International (Pty) Limited Apparatus and method of classifying movement of objects in a monitoring zone
US8121424B2 (en) 2008-09-26 2012-02-21 Axis Ab System, computer program product and associated methodology for video motion detection using spatio-temporal slice processing
EP2455914B1 (en) 2010-11-18 2012-10-17 Axis AB Object counter and method for counting objects
TWI448977B (zh) * 2011-12-08 2014-08-11 Ind Tech Res Inst 基於視訊分析的物件計數方法與裝置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0700017A2 (en) * 1994-08-31 1996-03-06 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Method and apparatus for directional counting of moving objects
TW200727204A (en) * 2006-01-06 2007-07-16 Univ Nat Kaohsiung Applied Sci Bi-directional people counter for pedestrian passing flow
CN201063168Y (zh) * 2007-01-23 2008-05-21 联策科技股份有限公司 光学计数装置
TWM327060U (en) * 2007-08-21 2008-02-11 Taiwan Leading Biotech Inc Image analysis counting system for use in aquaculture technology field
TW200941358A (en) * 2008-03-21 2009-10-01 Huper Lab Co Ltd Vertical people monitoring and counting method

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GWANG-GOOK LEE ET AL，"Automatic Estimation of Pedestrian Flow"，Distributed Smart Cameras, 2007. ICDSC '07. First ACM/IEEE International Conference on，2007/09/01，pages 291-296 *
LIE W-N ET AL，"MOVING OBJECT DETECTION,INSPECTION,AND COUNTING USING IMAGE STRIPE ANALYSIS",PATTERN RECOGNITION LETTERS, ELSEVIER,AMSTERDAM,NL,vo1.8,no.3，1988/10/01，page 189-196 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI793299B (zh) * 2018-08-30 2023-02-21 日商昕芙旎雅股份有限公司 工件計數控制系統、部件饋送機

Also Published As

Publication number Publication date
KR20120053949A (ko) 2012-05-29
TW201227543A (en) 2012-07-01
US20120128212A1 (en) 2012-05-24
US8699758B2 (en) 2014-04-15
EP2455914A1 (en) 2012-05-23
CN102467679B (zh) 2016-02-24
US20140185876A1 (en) 2014-07-03
US9177385B2 (en) 2015-11-03
EP2455914B1 (en) 2012-10-17
JP2012108908A (ja) 2012-06-07
CN102467679A (zh) 2012-05-23
JP5432227B2 (ja) 2014-03-05
ES2396500T3 (es) 2013-02-22
KR101556693B1 (ko) 2015-10-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI508004B (zh) 物體計數器及計數物體之方法
JP6741130B2 (ja) 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
JP7036863B2 (ja) ビデオデータを用いた活動モニタリングのためのシステム及び方法
JP6969871B2 (ja) 移動状況推定装置、移動状況推定方法およびプログラム
US10290162B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and storage medium
US7692684B2 (en) People counting systems and methods
US9846811B2 (en) System and method for video-based determination of queue configuration parameters
US7400745B2 (en) Systems and methods for determining if objects are in a queue
EP3043291B1 (en) Method and system for queue length analysis
JP6120404B2 (ja) 移動体行動分析・予測装置
JP6270433B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム
US20180061081A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and program
KR20160041441A (ko) 깊이 카메라 기반 사람 객체를 판별하는 방법 및 장치
Dridi Tracking individual targets in high density crowd scenes analysis of a video recording in hajj 2009
WO2022078134A1 (zh) 一种人员流量分析方法和系统、电子设备和可读存储介质
Boltes et al. Influences of extraction techniques on the quality of measured quantities of pedestrian characteristics
JP2015055875A (ja) 移動先レーンに合流する移動アイテムの移動元レーンの判定
KR20140132140A (ko) 군중 궤적 추출을 이용한 비정상 행동 검출에 기초한 영상 감시 방법 및 영상 감시 장치
US9064176B2 (en) Apparatus for measuring traffic using image analysis and method thereof
Norris et al. Tracking individual targets for high density crowd scenes analysis
KR20090049332A (ko) 통행량 추정 방법 및 장치
Shbib et al. Queueing Detection System Using an Integrated Pedestrian Flow and Optical Regression
JP2019047215A (ja) 映像解析方法