JP6095018B2 - 移動オブジェクトの検出及び追跡 - Google Patents
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Description
1.画像I内のピクセルについて、そのx及びy方向の導関数Ix及びIy、並びにIxy=IxIyを計算する。
2.窓関数Aを適用する。すなわち、hx=AIx、hy=AIy、hxy=AIxyとする。
3.
4.Hに閾値を適用して局所極大を求め、コーナーを得る。
g1(r,c)は、テンプレート行列の個々のグレー値を表し、
u1は、テンプレート行列の平均グレー値を表し、
g2(r,c)は、サーチ行列の対応する部分の個々のグレー値を表し、
u2は、サーチ行列の対応する部分の平均グレー値を表し、
R、Cは、テンプレート行列の行及び列の数を表す。
304:基準フレーム
306:次のフレーム
702:地理基準面
704、706、708、710:フレーム
1110:システム・バス
1112:データ処理ユニット
Claims (24)
- 1つ又は複数の移動オブジェクトの視覚的監視を行うための方法であって、
1つ又は複数のカメラによりキャプチャされた1つ又は複数の画像を重ね合わせるステップであって、前記1つ又は複数の画像を重ね合わせるステップが、複数の隣接するフレームにおいて前記1つ又は複数の画像の再帰的な大域的及び局所的幾何学的重ね合わせるステップを含み、前記幾何学的重ね合わせが、画像内の特徴点の集合を見つけ出し、当該特徴点の集合を用いて、ブロックマッチング・プロセスを実行し、当該ブロックマッチング・プロセスは、基準フレーム内の各特徴点について、選択されたフレーム内の全ての特徴点が検査され、その中で最も類似した特徴点を選択することによって行われる、前記重ね合わせるステップと、
前記1つ又は複数の画像のモーション・セグメント化を行って、前記1つ又は複数の画像内の1つ又は複数の移動オブジェクト及び1つ又は複数の背景領域を検出するステップと、
距離行列を類似尺度と組み合わせて移動オブジェクトを初期化するステップと、
前記初期化された移動オブジェクトの視覚的監視を容易にするように、前記初期化された移動オブジェクトを追跡するステップであって、第1のフレームを地理基準面に重ね合わせること、そして第2のフレームを、前記地理的基準面に重ね合わされた前記第1のフレーム及び前記第1のフレームと前記第2のフレーム間の変換パラメータを使用して、前記地理的基準面に重ね合わせることを含む、前記追跡するステップと
を含む、前記方法。 - 前記1つ又は複数の画像を重ね合わせるステップが、1つ又は複数のサブピクセル画像マッチング技術を用いるステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ又は複数の画像のモーション・セグメント化を行うステップが、順方向及び逆方向フレーム差分を取るステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記順方向及び逆方向フレーム差分が、
時間的フィルタリング及び空間的フィルタリングのうちの少なくとも一方に基づく自動動的閾値推定をすること、又は、
1つ又は複数の画像特徴の独立した動きに基づいて1つ又は複数の偽の移動ピクセルを除去すること
を含む、請求項3に記載の方法。 - 前記順方向及び逆方向フレーム差分が、形態学的操作をおこなうことと、1つ又は複数のモーション・ピクセルを生成することとを含む、請求項3又は4に記載の方法。
- 前記1つ又は複数の移動オブジェクトを追跡するステップが、ハイブリッド・ターゲット追跡を行うステップを含み、
前記ハイブリッド・ターゲット追跡を追跡するステップは、
Kanade−Lucas−Tomasi特徴トラッカ及び平均値シフトを用いるステップと、
自動カーネル・スケール推定及び更新を用いるステップと、
1つ又は複数の特徴軌道を用いるステップと
を含む、請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。 - 前記1つ又は複数の移動オブジェクトを追跡するステップが、
1つ又は複数のターゲットについての特徴マッチング及び距離行列に基づく1つ又は複数の多重ターゲット追跡アルゴリズムを用いるステップ
を含む、請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。 - 前記1つ又は複数の移動オブジェクトを追跡するステップが、
モーション・マップを生成するステップと、
1つ又は複数の移動オブジェクトを識別するステップと、
オブジェクト初期化及びオブジェクト確認を行うステップと、
前記モーション・マップ内の1つ又は複数のオブジェクト領域を識別するステップと、
1つ又は複数の特徴を抽出するステップと、
前記モーション・マップ内に探索領域を設定するステップと、
前記モーション・マップ内の1つ又は複数の候補領域を識別するステップと、
平均値シフト追跡するステップと、
前記1つ又は複数の候補領域内の1つ又は複数の移動オブジェクトを識別するステップと、
Kanade−Lucas−Tomasi特徴マッチングを行うステップと、
アフィン変換を行うステップと、
Bhattacharyya係数によって最終領域決定を行うステップと、
ターゲット・モデル及び軌道の情報を更新するステップと
を含む、請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法。 - 前記1つ又は複数の移動オブジェクトを追跡するステップが、基準面ベースの重ね合わせ及び追跡を含む、請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法。
- 各カメラ・ビューを1つ又は複数の他のカメラ・ビューと関連付けるステップをさらに含む、請求項1〜9のいずれか一項に記載の方法。
- 1つ又は複数のカメラによりキャプチャされた前記1つ又は複数の画像からパノラマ・ビューを形成するステップをさらに含む、請求項1〜10のいずれか一項に記載の方法。
- 各カメラの動きを、前記パノラマ・ビュー内の1つ又は複数の静止オブジェクトの映像情報に基づいて推定するステップをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 前記パノラマ・ビュー内の1つ又は複数の背景構造を、直線構造の検出と、ある期間にわたる前記1つ又は複数の移動オブジェクトの統計的解析とに基づいて推定するステップをさらに含む、請求項11又は12に記載の方法。
- 自動特徴抽出をさらに含み、前記自動特徴抽出は、
画像をフレーム化するステップと、
ガウス平滑化操作を行うステップと、
ケニー検出器を用いて1つ又は複数の特徴エッジを抽出するステップと、
特徴解析のためのハフ変換を実施するステップと、
変換空間における多重ピークの影響を低減するために最大応答ファインディングを決定することと、
特徴の長さが特定の閾値を上回るか否か判定し、前記特徴の前記長さが前記閾値を上回る場合に特徴抽出及びピクセル除去を行うことと
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記自動特徴抽出が、フレーム差分を取ることと、モーション履歴画像による検証とを行うこととをさらに含む、請求項14に記載の方法。
- 外れ値除去を行って、1つ又は複数の間違った移動オブジェクト・マッチを除去するステップをさらに含む、請求項1〜15のいずれか一項に記載の方法。
- 偽ブロブ・フィルタリングをさらに含み、前記偽ブロブ・フィルタリングは、
モーション・マップを生成するステップと、
連結成分プロセスを適用して各ブロブ・データをリンクするステップと、
モーション・ブロブ・テーブルを作成するステップと、
以前に重ね合わされたフレーム内の各ブロブについて1つ又は複数の特徴を抽出するステップと、
Kanade−Lucas−Tomasi法を適用して各ブロブの動きを推定し、あるブロブについて動きが生じなかった場合に該ブロブを前記ブロブ・テーブルから削除するステップと
を含む、請求項1〜16のいずれか一項に記載の方法。 - 時間ドメインと空間ドメインのうちの少なくとも一方の上でターゲット・モデルを更新するステップをさらに含む、請求項1〜17のいずれか一項に記載の方法。
- パノラマ・ビューにおけるオブジェクト外観及びオブジェクト軌跡の索引を作成するステップをさらに含む、請求項1〜18のいずれかに記載の方法。
- クエリと前記索引内のエントリとの間の類似度メトリックを決定することをさらに含む、請求項19に記載の方法。
- 前記初期化するステップが、
オブジェクト候補を含むオブジェクトとモーション・ブロブ・テーブル内の全てのブロブとの間の距離行列を計算するステップと、
オブジェクト軌道の距離が事前設定値を下回る場合には、カーネル・ベースのアルゴリズムを適用するステップであって、事前設定マッチング・スコアに関してオブジェクト候補とブロブとの間のマッチが見いだされる、前記適用するステップと、
オブジェクト候補が幾つかの連続したフレーム内に出現した場合には、当該オブジェクト候補を初期化しオブジェクト・テーブル内に格納するステップと、
オブジェクト候補が幾つかの連続したフレーム内に出現しない場合には、当該オブジェクト候補を偽オブジェクトであると見なすステップと
を含む、請求項1〜20のいずれか一項に記載の方法。 - システムを提供するステップをさらに含み、
前記システムは、1つ又は複数の別個のソフトウェア・モジュールを備えており、前記1つ又は複数の別個のソフトウェア・モジュールの各々は、有形のコンピュータ可読記録可能ストレージ媒体上で具体化され、前記1つ又は複数の別個のソフトウェア・モジュールは、ハードウェア・プロセッサ上で実行される、幾何学的重ね合わせモジュール、モーション抽出モジュール、及びオブジェクト追跡モジュールを含む、請求項1〜21のいずれか一項に記載の方法。 - 1つ又は複数の移動オブジェクトの視覚的監視を行うためのシステムであって、
メモリと、
前記メモリに結合された少なくとも1つのプロセッサと
を備えており、前記プロセッサは、請求項1〜22のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行する、前記システム。 - コンピュータ・システムに、請求項1〜22のいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータ・プログラム。
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