JP2003168110A - 視覚障害者支援方法、視覚障害者認識システムおよび方法、プログラム - Google Patents
視覚障害者支援方法、視覚障害者認識システムおよび方法、プログラムInfo
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Abstract
より、視覚障害者への負担のない支援を実現する。 【解決手段】 映像撮影装置1から1フレーム分の映像
データを静止画イメージデータとして取得する映像取得
部31と、その取得した静止画イメージデータのエッジ
を検出するエッジ検出部32と、その検出したエッジ部
のコントラストを強調したコントラスト強調画像を得る
スケーリング部33と、そのコントラスト強調画像に対
応する静止画イメージデータから、所定の色の範囲のグ
レイ値を有する画素を検出する領域検出部34と、その
検出された画素から、互いに連結する画素の集合を抽出
し、該抽出した連結画素の集合に、所定の形状の特徴を
有する集合がある場合に、該集合を白杖であると判断し
て視覚障害者を認識する特徴量抽出部36とを有する。
検出結果通知部37から出力装置5へ白杖認識の結果を
通知し、支援機能の稼動を行なう。
Description
を支援するシステムおよび方法に関し、特に、画像処理
により視覚障害者を認識するシステムおよび方法に関す
る。さらには、そのような視覚障害者認識を実行するの
ためのプログラムに関する。
声放送と押しボタンによる音声案内によって行なわれて
きた。このような音声案内は、対象を特定しない無差別
放送であるため、支援を必要としない人や施設が設置さ
れた周辺の住民にとっては騒音と感じられる場合があ
る。そのため、通常は、一定の音量以下でのサービス提
供という制限が加えられており、自動車の走行音など周
囲の騒音が大きな場所では、その騒音によって音声案内
がかきけされてしまうことや、音声案内が行なわれる時
間が日中の間などに限定されることがあり、視覚障害者
への効果的な支援が行なえないという問題が発生してい
た。また、押しボタンを用いた、視覚障害者の要求に基
づく音声案内は、視覚障害者の操作を前提とするため、
視覚障害者が遠方から来てその土地・設備に不慣れな場
合や、押しボタンの設置場所付近が混雑している場合
は、設備そのものが視覚障害者に認知されずにその機能
が発揮されないという問題や、押しボタンを探している
最中に車道に出てしまう交通安全上の危険という問題が
あった。
なサービスによる支援効果を得る方法として、白杖その
ものにサービスの起因となる要素を埋め込む方法や専用
の送受信機による方法が提案されている。一例として、
特開平9-173379号公報に開示されている音声案内装置に
ついて、以下に簡単に説明する。
置の概略構成図である。図5を参照すると、案内情報を
提供すべき場所に放送装置101が設置されている。こ
の放送装置101は、2つのアンテナ104、106お
よび信号処理部105を備える。アンテナ106は案内
情報放送用アンテナであり、アンテナ104は視覚障害
者が所持する白杖100に内蔵された送信機102への
電源の供給および送信機102からの信号コードを受信
するためのアンテナである。送信機102は、アンテナ
104から所定の発振モードのタイミングで発振される
電磁波を受信すると、その送信機能の電源が充電され
て、信号コードを出力する。この送信機102から送出
された信号コードは、所定の受信モードのタイミングで
アンテナ104にて受信される。放送装置101では、
その受信された信号コードが正規の応答信号である場合
にのみ、所定の案内情報をアンテナ106から送信す
る。アンテナ106から送信された案内情報は、視覚障
害者が携帯する受信機103にて受信され、該受信機1
03のスピーカまたはイヤホンから音声として出力され
る。
帯情報端末を持たせて、携帯情報端末にて案内情報を受
信し、音声として出力させる方法なども提案されてい
る。
たような白杖そのものサービスの起因となる要素を埋め
込む方法や視覚障害者に携帯情報端末をもたせる方法に
おいては、白杖を専用のものに変更したり、荷物が増え
るといった点で視覚障害者への負担が増えるという問題
がある。
末を配布したり、障害者自身が購入する必要があるた
め、コスト面での問題もある。
端末を持たない障害者に対しては、音声案内を行なうこ
とができないという問題もある。
者支援を行なうシステムの導入が検討されているが、こ
れまでの画像認識技術はハードウェアによるものであっ
たため、価格面、性能面での制約が多く、視覚障害者支
援など広域に多数の設備を展開する必要のある用途では
適用されることがなかった。
覚障害者への負担が無く、かつ、低コストな、視覚障害
者支援方法、視覚障害者認識システムおよび視覚障害者
認識方法を提供することにある。
障害者認識を実行するのためのプログラムを提供するこ
とにある。
め、本発明の視覚障害者支援方法は、歩行者を撮影した
画像データに白杖を認識するための画像処理を施し、該
画像処理により前記白杖が認識された場合にのみ、前記
歩行者に対して予め設定された支援処理を実行すること
を特徴とする。
は、所定の場所に設置された撮影手段と、前記撮影手段
からフレーム単位で順次取り込まれる対象データから、
一定時間毎に、1フレーム分の映像データを静止画イメ
ージデータとして取得する映像取得手段と、前記映像取
得手段にて取得した静止画イメージデータから、撮影さ
れた物体の輪郭のみが強調されたエッジ画像を得るエッ
ジ検出手段と、前記エッジ検出手段にて得られたエッジ
画像のエッジ部のコントラストを強調したコントラスト
強調画像を得るスケーリング手段と、前記スケーリング
手段にて得られたコントラスト強調画像に対応する静止
画イメージデータから、互いに連結する画素の集合を抽
出し、該抽出した連結画素の集合に、所定の形状の特徴
を有する集合がある場合に、該集合を白杖であると判断
して視覚障害者を認識する特徴量抽出手段とを有するこ
とを特徴とする。
エッジ検出処理およびその処理に用いられるしきい値
と、前記スケーリング手段にてコントラスト強調画像を
得るために用いられる、前記エッジ画像におけるエッジ
近傍のグレイ値の変化の度合を調節するためのゲイン値
と、前記所定の色の範囲のグレイ値と、前記所定の形状
の特徴とを少なくとも含む画像処理条件に関して前記撮
影手段の設置環境に応じた条件を記録した個別環境デー
タが格納された記憶手段をさらに有し、前記エッジ検出
手段が、前記個別環境データに記録されたエッジ検出処
理およびしきい値に基づいてエッジ検出を行い、前記ス
ケーリング手段が、前記個別環境データに記録されたゲ
イン値に基づいてエッジ検出を行い、前記スケーリング
手段が、前記個別環境データに記録されたゲイン値に基
づいてエッジ近傍のグレイ値の変化の度合を調節してコ
ントラストを強調し、前記領域検出手段が、前記個別環
境データに記録された所定の色の範囲のグレイ値を有す
る画素を検出し、前記特徴量抽出手段が、前記個別環境
データに記録された所定の形状の特徴を有する集合があ
るかどうかを判断するように構成してもよい。
は、所定の場所に設置された撮影手段と、前記撮影手段
から取り込まれる映像の背景のみのイメージデータが格
納された記憶手段と、前記撮影手段からフレーム単位で
順次取り込まれる映像データから、一定時間毎に、1フ
レーム分の映像データを静止画イメージデータとして取
得する映像取得手段と、前記映像取得手段にて取得され
た静止画イメージデータと前記記憶手段に格納されてい
る背景イメージデータとの対応する画素同士の濃淡レベ
ルを比較してその差分をとる画像差検出手段と、前記領
域抽出手段にて得られる差分画像から、所定の色の範囲
のグレイ値を有する画素を検出する領域検出手段と、前
記領域検出手段にて検出された画素から、互いに連結す
る画素の集合を抽出し、該抽出した連結画素の集合に、
所定の形状の特徴を有する集合がある場合に、該集合を
白杖であると判断して視覚障害者を認識する特徴量抽出
手段を有することを特徴とする。
静止画イメージデータと前記背景イメージデータとの対
応する画素同士の濃淡レベルの比較を、予め設定された
グレイ値の範囲にわたって行なうように構成してもよ
い。また、前記濃淡レベルの比較が行なわれるグレイ値
の範囲と、前記所定の色の範囲のグレイ値と、前記所定
の形状の特徴とを少なくとも含む画像処理条件に関して
前記撮影手段の設置環境に応じた条件を記録した個別環
境データが前記記憶手段にさらに格納され、前記画像差
検出手段が、前記静止画イメージデータと前記背景イメ
ージデータとの対応する画素同士の濃淡レベルの比較
を、前記個別環境データに記録されたグレイ値の範囲に
わたって行い、前記領域検出手段が、前記個別環境デー
タに記録された所定の色の範囲のグレイ値を有する画素
を検出し、前記特徴量抽出手段が、前記個別環境データ
に記録された所定の形状の特徴を有する集合があるかど
うかを判断するように構成してもよい。
合も、所定の視覚障害者支援機能を備えた出力手段と、
前記特徴量抽出手段にて視覚障害者が認識されると、そ
の旨を前記出力手段に通知して前記所定の視覚障害者支
援機能の稼動を指示する検出結果通知手段とをさらに有
する構成としてもよい。この場合、前記出力手段は、所
定の視覚障害者支援機能を稼動中に前記検出結果通知手
段から新たな稼動指示がなされた場合は該稼動指示を無
視するように構成されてもよい。
定の場所に設置された撮影カメラからフレーム単位で順
次取り込まれる映像データから、一定時間毎に、1フレ
ーム分の映像データを静止画イメージデータとして取得
し、該取得した静止画イメージデータについて、所定の
色の範囲のグレイ値を有する画素を検出し、該検出した
画素から、互いに連結する画素の集合を抽出し、該抽出
した連結画素の集合に、所定の形状の特徴を有する集合
がある場合に、該集合を白杖であると判断して視覚障害
者を認識することを特徴とする。
ら、撮影された物体の輪郭のみが強調されたエッジ画像
を得、該得られたエッジ画像のエッジ部のコントラスト
を強調したコントラスト強調画像を得るステップをさら
に含み、該ステップにより得られたコントラスト強調画
像に対応する静止画イメージデータについて、前記所定
の色の範囲のグレイ値を有する画素の検出を行なうよう
にしてもよい。また、前記エッジ画像を得るためのエッ
ジ検出処理およびその処理に用いられるしきい値と、前
記コントラスト強調画像を得るために用いられる、前記
所定の形状の特徴とを少なくとも含む画像処理条件に関
して前記撮影カメラの設置環境に応じた条件を記録した
個別環境データを生成するステップをさらに含み、該ス
テップにて生成された個別環境データに基づいて、前記
エッジ画像およびコントラスト強調画像の取得、前記画
素の検出、および前記所定の形状の特徴を有する集合の
有無の判断がそれぞれ行なわれるようにしてもよい。
定の場所に設置された撮影カメラからフレーム単位で順
次取り込まれる映像データから、一定時間毎に、1フレ
ーム分の映像データを静止画イメージデータとして取得
し、該取得した静止画イメージデータと予め用意された
前記撮影カメラから取り込まれる映像の背景のみのイメ
ージデータとの対応する画素同士の濃淡レベルを比較し
てその差分をとり、該差分画像について、所定の色の範
囲のグレイ値を有する画素を検出し、該検出した画素か
ら、互いに連結する画素の集合を抽出し、該抽出した連
結画素の集合に、所定の形状の特徴を有する集合がある
場合に、該集合を白杖であると判断して視覚障害者を認
識することを特徴とする。
背景イメージデータとの対応する画素同士の濃淡レベル
の比較を、予め設定されたグレイ値の範囲にわたって行
なうようにしてもよい。また、前記所定の色の範囲のグ
レイ値と、所定の形状の特徴と、前記濃淡レベルの比較
が行なわれるグレイ値の範囲とを少なくとも含む画像処
理条件に関して前記撮影カメラの設置環境に応じた条件
を記録した個別環境データを生成するステップをさらに
含み、該ステップにて生成した個別環境データに基づい
て、前記画素の検出、前記濃淡レベルの比較、および前
記所定の形状の特徴を有する集合の判断をそれぞれ行な
うようにしてもよい。
に設置された撮影カメラからフレーム単位で順次取り込
まれる映像データから、一定時間毎に、1フレーム分の
映像データを静止画イメージデータとして取得する第1
の処理と、前記第1の処理にて取得した静止画イメージ
データから、撮影された物体の輪郭のみが強調されたエ
ッジ画像を得る第2の処理と、前記第2の処理にて得ら
れたエッジ画像のエッジ部のコントラストを強調したコ
ントラスト強調画像を得る第3の処理と、前記第3の処
理にて得られたコントラスト強調画像に対応する静止画
イメージデータから、所定の色の範囲グレイ値を有する
画素を検出する第4の処理と、前記第4の処理にて検出
した画素から、互いに連結する画素の集合を抽出する第
5の処理と、前記第5の処理にて抽出した連結画素の集
合に、所定の形状の特徴を有する集合がある場合に、該
集合を白杖と判断して視覚障害者を認識する第6の処理
とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
エッジ検出処理およびその処理に用いられるしきい値
と、前記コントラスト強調画像を得るために用いられ
る、前記エッジ画像におけるエッジ近傍のグレイ値の変
化の度合を調節するためのゲイン値と、前記所定の色の
範囲のグレイ値と、前記所定の形状の特徴とを少なくと
も含む画像処理条件に関して前記撮影カメラの設置環境
に応じた条件を記録した個別環境データを記憶装置から
読み込む処理をコンピュータにさらに実行させ、該読み
込んだ個別環境データに基づいて、エッジ検出、コント
ラスト強調、画素の検出、所定の形状の特徴を有する集
合の有無の判断がそれぞれ行なわれるようにしてもよ
い。
の場所に設置された撮影カメラからフレーム単位で順次
取り込まれる映像データから、一定時間毎に、1フレー
ム分の映像データを静止画イメージデータとして取得す
る第1の処理と、前記第1の処理にて取得した静止画イ
メージデータと予め用意された前記撮影カメラから取り
込まれる映像の背景のみのイメージデータとの対応する
画素同士の農淡レベルを比較してその差分をとる第2の
処理と、前記第2の処理にて得られる差分画像から、所
定の色の範囲のグレイ値を有する画素を検出する第3の
処理と、前記第3の処理にて検出した画素から、互いに
連結する画素の集合を抽出する第4の処理と、前記第4
の処理にて抽出した連結画素の集合に、所定の形状の特
徴を有する集合がある場合に、該集合を白杖であると判
断して視覚障害者を認識する第5の処理とをコンピュー
タに実行させることを特徴とする。
レベルの比較が、予め設定されたグレイ値の範囲にわた
って行われるようにしてもよい。また、前記所定の色の
範囲のグレイ値と、前記所定の形状の特徴と、前記濃淡
レベルの比較が行われるグレイ値の範囲とを少なくとも
含む画像処理条件に関して前記撮影カメラの設置環境に
応じた条件を記録した個別環境データを記憶装置から読
み込む処理をコンピュータにさらに実行させ、該読み込
んだ個別環境データに基づいて、濃淡レベルの比較、画
素の検出、所定の形状の特徴を有する集合の有無の判断
がそれぞれ行われるようにしてもよい。
メラ映像から視覚障害者が所持する白杖を画像認識する
ことで視覚障害者を認識するため、白杖にサービスの起
因となる要素を埋め込んだり、視覚障害者に携帯情報端
末をもたせたりする必要はない。
すると自動的に支援機能が稼動するようになっているの
で、視覚障害者は白杖を所持しているだけでよく、ボタ
ンを押すといった視覚障害者側へのリクエストも要求さ
れない。
よる画像認識により視覚障害者の認識を行なうようにな
っているので、従来のハードウェアによるシステムのよ
うに価格面、性能面での制約が多くなるといった問題は
生じない。加えて、公共の設備として既に設置された撮
影カメラを利用することも可能である。さらに加えて、
ソフトウェアで画像認識を実現したことにより、カメラ
設置環境に応じたカスタマイズが容易になり、また、個
別環境データで画像処理条件を設定可能なため、カメラ
設置環境の変更に伴う機能の修正が容易である。
援するためのものであって、歩道や建物等に設置された
既設の撮影カメラやこれから新設される撮影カメラを用
い、該撮影カメラで撮影されたカメラ映像からフレーム
単位で映像データを切り出してそれを静止画として扱
い、その静止画中に写る視覚障害者の白杖を画像認識す
ることで、視覚障害者の認識を実現することを特徴とす
る。以下、本発明の実施形態について図面を参照して説
明する。
の実施形態である視覚障害者認識システムの概略構成を
示すブロック図である。この視覚障害者認識システム
は、カメラ等の映像撮影装置1、画像入力ボード、ネッ
トワーク・インタフェース・ボード等の映像入力装置
2、データ処理装置3、記憶装置4、スピーカ等の出力
装置5からなる。
れ、歩道や交差点などに設置された視覚障害者支援装置
(音声案内を行なう装置)による支援が有効な場所を所
定の方向から撮影する既設または新設の撮影カメラを有
し、該カメラにて撮影された映像データが映像入力装置
2に対して常時送信される。記憶装置4には、映像撮影
装置1の撮影環境(カメラ設置環境)に応じた画像処理
条件を記録した個別環境データ41が格納されている。
ここで、個別環境データ41は、データ処理装置3に
て、カメラ映像から切り出した静止画中に写る視覚障害
者の白杖を画像認識する処理の中で、しきい値として用
いられる各処理条件や選択条件を映像撮影装置1のカメ
ラ設置環境に応じて予め設定したデータである。例え
ば、この個別環境データ41には、詳しくは後述する
が、エッジ検出部32におけるエッジ検出処理およびそ
の処理に用いられるしきい値、スケーリング部33にて
コントラスト強調画像を得るために用いられるゲイン
値、領域検出部34の処理における白杖の色の範囲を指
定したグレイ値、特徴量抽出部36の処理における杖形
状を特定する要素など画像処理条件も記録される。な
お、本形態では、この個別環境データ41はカメラ設置
時の環境を基準に設定されるものとするが、カメラ設置
時後の環境変化を考慮して、一定期間毎に、または環境
変化に伴って、個別環境データ41の内容を更新するよ
うにしてもよい。また、異なる環境に設置された複数の
映像撮影装置からのカメラ映像を画像処理する場合に
は、記憶装置4には、各映像撮影装置毎にそれぞれのカ
メラ設置環境に応じた条件が設定された個別環境データ
41が格納される。
込んだ個別環境データ41に基づいて、映像入力装置2
を介して入力されるカメラ映像から一定時間毎に1フレ
ーム分のデータ(最新フレームデータ)を切り出して静
止画イメージデータを取得し、該静止画イメージデータ
毎に検知前処理、検知処理、検知後処理を繰り返すこと
で、カメラ映像から視覚障害者を画像認識処理にて検知
する。その主な構成は、映像取得部31、エッジ検出部
32、スケーリング部33、領域検出部34、ラベリン
グ部35、特徴量抽出部36および検出結果通知部37
からなる。ここで、ラベリング部35および特徴量抽出
部36が本発明の特徴量抽出手段を構成する。
て最新の1フレーム分の静止画イメージデータを取得す
る命令を発行する。これにより、映像入力装置2を介し
て入力されるカメラ映像から、常に最新入力フレームに
関する静止画イメージデータが取得される。例えば、個
別環境データ41にカメラ映像がNTSC(National Televi
sion System Committee)方式で撮影された白黒8bit映
像である旨が記録されている場合、静止画イメージデー
タは、640×480の大きさで、グレイ値0〜255
の範囲でグレイの濃度が分布する映像として与えられる
ことになる。
に基づき、差分型エッジ検出オペレータ、テンプレート
型エッジ検出オペレータ、零交差法、パーセンタイルフ
ィルタの中から最適なエッジ検出処理を用いて、静止画
イメージデータ中のエッジ(=急激な濃淡変化)を検出す
る。一般に、エッジ(=急激な濃淡変化)を検出する場合
は、濃淡(グレイ値)に関する微分により求めることがで
きる。
説明する。
手法は、コンピュータにおけるデジタル映像において一
般に用いられている。この手法では、デジタル画像の微
分は差分で代用されることから、差分を求めることによ
りエッジの検出が行われる。エッジが明確な場合に、こ
の手法を用いる。
タ:この手法では、理想的なエッジパターンを想定し、
該エッジパターンと画像とのテンプレートマッチングを
行なうことでエッジを検出する。この手法では、検出対
象となる全領域についてエッジ検出を行なう場合に、エ
ッジが固定的に存在し、かつ、検出の障害となるような
場合で、予めその領域をテンプレートで持つ必要がある
場合に用いる。
から負へ変化するなかで、エッジの中央値が出力レベル
0を差す特徴を利用し、0を抽出することによりエッジ
を検出する手法である。この手法は、エッジ検出感度の
設定が可能であり、非常に弱いエッジを検出する場合に
有効である。検出感度を任意に設定することができるた
め、白杖を認識する場合には、この手法が主に用いられ
る。
ッジ検出処理に雑音対策を施す手法である.映像に雑音
が入り易く、白杖の検出に障害をきたす場合に、本手法
を用いる。
施した静止画イメージデータを白杖とそれ以外のイメー
ジに切り分けを行なうために、静止画イメージデータ中
の白杖付近のレンジを大きくして画像データのコントラ
ストを強調する。この画像データのコントラストの強調
は、個別環境データ41に基づいた数値によりグレイ値
にゲイン倍を行なうことにより実現される。具体的に
は、静止画イメージデータ中の白杖と背景のコントラス
トを広げるために、白杖付近のレンジを広げ、背景のグ
レイ値が飽和するようなゲイン値(入出力比)を設定す
る。このゲイン値を用いた処理により、エッジ近傍のグ
レイ値変化の度合を調節することができ、良好なコント
ラスト強調画像を得られる。このスケーリング部33に
よるコントラスト強調は、エッジ検出処理後、静止画イ
メージデ−タ中の白杖と背景のコントラストが明確でな
い場合に特に有効である。
た静止画イメージデータから、個別環境データ41に白
杖の色として設定されたグレイ値の範囲に合致するグレ
イ値を持つ画素を検出する。ラベリング部35は、領域
検出部34にて検出された画素について、同じグレイ値
を持つ連結画素の塊に同じラベルをつけてその輪郭を取
り、これを図形として認識し、区別した後、区別した各
図形に対してラベル付けを行なう。
に記録された、白杖の形状の特徴的な要素である面積、
長さ、幅、楕円の長軸短軸比の組み合わせからなる判別
条件に基づいて、上記ラベリング部35にてラベル付け
された図形の中から杖状の図形を判断する。検出結果通
知手段37は、特徴量抽出部36にて杖状の図形がある
と判断された場合に、出力装置5に対して白杖を認識し
たという結果を通知し、支援機能の起動を促す。出力装
置5は、音声放送などによる周知の視覚障害者支援機能
を有し、検出結果通知手投37からの挨出結果の通知を
受信することにより、支援機能を稼動する。
テムのデータ処理装置において行なわれる。視覚障害者
認識処理の一手順を示すフローチャート図である。以
下、図1および図2を参照して、本形態の視覚障害者認
識システムの動作について具体的に説明する。
リアルタイムに映像入力装置2に送信される。データ処
理装置3は、まず、記憶装置4に格納された個別環境デ
ータ41を読み込む(ステップS1)。続いて、映像取
得部31が、映像入力装置2に対して映像の1フレーム
データを取得する命令を発行し、該発行により得られた
静止画イメージデータを記憶装置4の例えばアドレス
「Image [n](n=1)」に格納する(ステップS2)。ここ
で、カメラ映像が例えばNTSC方式で撮影された白黒
8bit映像である場合は、静止画イメージデータは、6
40×480の大きさで、グレイ値0〜255の範囲で
グレイ値の濃度が分布する映像として与えられることに
なる。
ータ41に設定されたエッジ検出法および、エッジしき
い値に基づき、記憶装置4のアドレス「Image[1]」に格
納されている静止画イメージデータのエッジを検出し、
該エッジ検出画像を記憶装置4の例えばアドレス「Edge
[1]」に格納する(ステップS3)。このエッジ検出によ
り、静止画イメージデータに撮影された物体の輪郭のみ
が強調された画像が得られる。
データ41に設定された数値に基づき記憶装置4のアド
レス「Edge[1]」に格納されたエッジ検出画像のグレイ
値をゲイン倍することにより画像のコントラストを強調
し、該コントラスト強調画像を記憶装置4の例えばアド
レス「Scaled[1]」に格納する(ステップS4)。この処
理により、例えば0〜255段階で一様に分布されたエ
ッジ画像が、エッジ部の画素のグレイ値の間隔が広げら
れ、隣接する画素のグレイ値の差が広がったコントラス
トの高い画像となる。
アドレス「Scaled[1]」に格納されたコントラスト強調
画像に対応する静止画イメージデータから、個別環境デ
ータ41に設定されたグレイ値を持つ領域を検出するこ
とにより、白杖に近いグレイ値を持つ領域を切り出し、
該切り出した画像を記憶装置4の例えばアドレス「Thre
sh[1]」に格納する(ステップS5)。この処理により、
白杖に近いグレイ値を持つ領域のみの画像が残ることに
なる。
のアドレス「Thresh[1]」に格納された画像に対して、
同じグレイ値を持つ領域を検出して連結させることによ
り、画像中に存在するオブジェクトを判断、分類し、さ
らに、それら分類した領域にそれぞれラベルをつける
(ステップS6)。すなわち、同じグレイ値が連結してい
るものを連結成分とみなし、その連結成分で囲まれた図
形を同一の物体であると認識、物体ごとにID番号を振
る。このレベル付けされた各図形は、配列として記憶装
置4の例えばアドレス「Labeled[n]」に格納される。
のアドレス「Labeled[n]」に格納された画像中の各図形
に、個別環境データ41に設定された杖の特徴量を満た
すものがあるかどうかを判断する(ステップS7)。ここ
では、杖の特徴量として、画面の大きさから求めた杖と
して認識する物体面積の最小、最大幅及び、杖を細長い
物体とみなし、杖がどの角度で撮影されてもいい様に、
細長い物体を囲む最小楕円の長軸と短軸比の幅の2つの
条件を設定し、これら条件を満たす図形があるかどうか
が判断される。このステップの処理で、各条件を満たす
図形があった場合は、特徴量抽出部36は、その図形は
色として白杖の色に近く(上述のステップS5にて白状
に近いグレイ値を持つ領域を抽出した図形であることか
ら、白杖の色に近いことが分かる。)、形状として杖に
近いことから、白杖であると判断して視覚障害者を認識
する。
徴量を満たす図形があった場合は、画像中に白杖を認識
したとして、検出結果通知部37が出力装置5へ白杖認
識の結果を送信する(ステップS8)。白杖であると認識
された図形がない場合は、上述のステップS2の処理に
戻って再びステップS7までの処理を繰り返す。
認識の結果が送信されると、出力装置5は支援機能が稼
動し、音声案内などによる歩行者支援を実行する。
一定時間毎に静止画イメージデータが取得されて記憶装
置4に順次格納され、該格納された静止画イメージデー
タのそれぞれについて、順次、上述のステップS3〜S
8までの処理が行われる。この場合、出力装置5が、検
出結果通知部37から白杖認識の結果を受信して視覚障
害者支援機能を稼動している間に、検出結果通知部37
から次の静止画イメージデータに関する白杖認識結果を
受信する場合がある。このような場合は、出力装置5
は、白杖認識通知の間隔と支援機能の稼動時間(歩行者
支援の実行時間、例えば音声案内を流す時間)とを比較
し、支援機能の稼働中に次の白杖認識結果を受信した場
合は、その白杖認識結果に対する支援機能の稼動を行な
わないようにする。例えば、音声案内による放送の場合
は、音声案内が最後まで終了していない場合には、次の
白杖認識結果を受信しても支援機能の稼働は行なわない
等の処理を行なう。
の実施形態である視覚障害者認識システムの概略横成を
示すブロック図である。図3を参照すると、本形態のシ
ステムは、上述の図1に示した構成において、データ処
理装置3にエッジ検出部32、スケーリング部33がな
く、かわりに画像差検出部38を備える。また、記憶装
置4には、個別環境データ41の他に背景イメージデー
タ42が格納されている。図3中、図1に示したものと
同じものには同じ符号を付している。ここでは、それら
同じものについての具体的な説明は省略し、異なる部分
の動作を具体的に説明する。
データ42は、映像撮影装置1から取り込まれるカメラ
映像の背景、すなわち歩行者などが写っていない状態の
映像データである。事前に背景のみ写っているフレーム
データをあらかじめ用意し、これを背景イメージデータ
42として記憶装置4の例えばアドレス「Basic Imag
e」に記憶しておく。映像取得部31は、映像撮影装置
1から映像入力装置3を経由して入力されるカメラ映像
から、最新入力フレームに関する静止画イメージデータ
を取得する。この取得した静止画イメージデータは、記
憶装置4の例えばアドレス「Image[n](n=1)」に格納さ
れる。
のアドレス「Image[1]」に格納された1フレーム分の静
止画イメージデータと、アドレス「Basic Image」に格
納された背景イメージデータ42とを比較し、両イメー
ジデータの差分を取る。この差分画像は、記憶装置4の
例えばアドレス「Difference[1]」に格納される。この
差分画像をとる際にも、記憶装置4に格納されている個
別環境データ41が用いられる。一例として、白黒8ビ
ット映像の場合の処理を以下に説明する。
各画素の濃淡レベルは0〜255までの数値で表わされ
る。個別環境データ41には、検出する濃淡レベルの範
囲となるグレイ値の範囲として、その0〜255の範囲
のうちからカメラの設置環境に応じた最適な範囲が設定
される。画像差検出部38は、差分画像をとる際に、そ
の個別環境データ41に記録されたグレイ値の範囲を検
出対象範囲として差分をとる。これにより、差分を検出
する処理を高速に行なうことができ、検出精度も向上す
ることになる。例えば、夜間の場合は特定の色の照明光
が用いられているため、撮影したカメラ映像(白黒)で
は、差分画像は比較的に狭いグレイ値におちつくことに
なるが、このような場合に、上記のようなグレイ値の範
囲をその比較的狭いグレイ値の範囲に設定することで、
抽出する濃淡レベルの範囲を限定的に使用することがで
き、その結果、処理の高速化および検出精度の向上を図
ることができる。なお、グレイ値の範囲を絞ることがで
きないような場合は、対象範囲は0〜255までの全て
のグレイ値を設定して処理を行なう。
出された差分画像について、領域検出部34が白杖の色
に近いグレイ値を持つ領域を検出し、これを記憶装置4
のアドレス「Thresh[1]」に格納する。続いて、ラベリ
ング部35が、アドレス「Thresh[1]」に格納された画
像について、互いに連結するグレイ値の塊に対して同じ
ラベルをつけて図形を分類し、これを記憶装置4のアド
レス「labeled[1]」に格納する。続いて、特徴量抽出部
36が、記憶装置4のアドレス「Labeled[1]」に格納さ
れた画像中の各図形の中に、個別環境データ41に設定
された杖の特徴量(面積や楕円の長軸短軸比など)を満た
すものがあるかどうかを判断する。杖の形状を有する図
形があった場合は、続いて、検出結果通知手段37が、
出力装置4に対して白杖を認識したという結果を通知
し、支援機能の起動を促す。この領域検出部34、ラベ
リング部35、特徴量抽出部36および検出結果通知手
段37の一連の処理は、前述した第1の実施形態におけ
る処理と同様である。
に格納されている個別環境データ41を利用して画像認
識対象のカスタマイズなどを行なうようになっている。
このため、システムの管理者は、それぞれのカメラ設置
環境に応じてこの個別環境データ41の内容を更新する
だけで、それぞれのカメラ設置環境に応じた、画像認識
対象のカスタマイズおよび画像認識処理を行なうことが
可能である。
35にてラベル付けされた図形について、各図形の領域
の膨張、収縮する画像補正を適宜行なって、これを記憶
装置4の例えばアドレス「Dilation[1]」に格納するよ
うにし、特徴量抽出部36が、そのアドレス「Dilation
[1]」に格納された画像から、白杖の形状としての特徴
的な要素を有する図形を白杖として認識するようにして
もよい。
の他の実施形態の記録媒体について図面を参照して詳細
に説明する。図4は、本発明の他の実施形態である、記
録媒体を備えるシステムの構成を示すブロック図であ
る。
た図1のシステムに視覚障害者認識のための画像認識処
理プログラム(視覚障害者認識プログラム)を記録した記
録媒体6を備える。この記録媒体6は磁気ディスク、半
導体メモリ、その他の記録媒体であってもよい。視覚障
害者認識プログラムは、記録媒体6からデータ処理装置
3に読み込まれデータ処理装置3の動作を制御する。デ
ータ処理装置3は、視覚障害者認識プログラムの制御に
より、上述した映像取得部31、エッジ検出部32、ス
ケーリング部33、領域検出部34、ラベリング部3
5、特徴量抽出部36、検出結果通知部37の各部にお
ける処理を実行する。以下に、その主要な処理を簡単に
説明する。
置1からフレーム単位で順次取り込まれる映像データか
ら一定時間毎に1フレ−ム分の映像データを静止画イメ
ージデータとして取得する。次いで、その取得した静止
画イメージデータから、撮影された物体の輪郭のみが強
調されたエッジ画像を得、該得られたエッジ画像のエッ
ジ部のコントラストを強調したコントラスト強調画像を
得る。次いで、その得られたコントラスト強調画像に対
応する静止画イメージデータから、所定の色の範囲のグ
レイ値を有する画素を検出し該検出した画素から、互い
に連結する画素の集合を抽出する。そして、その抽出し
た連結画素の集合に、所定の形状の特徴を有する集合が
あるあるかどうかを判断し、あった場合に、その集合を
白杖であると判断して視覚障害者を認識する。
めのエッジ検出処理およびその処理に用いられるしきい
値と、コントラスト強調画像を得るために用いられる、
エッジ画像におけるエッジ近傍のグレイ値の変化の度合
を調節するためのゲイン値と所定の色の範囲のグレイ値
と、所定の形状の特徴とを少なくとも含む画像処理条件
に関して映像撮影装置1のカメラ設置環境に応じた条件
を記録した個別環境データ41を記憶装置4から読み込
む処理をコンピュータにさらに実行させるものとしても
よい。この場合、エッジ検出が個別環境データ41に記
録されたエッジ検出処理およびしきい値に基づいて行わ
れ、コントラスト強調が個別環境データ41に記録され
たゲイン値を用いてエッジ近傍のグレイ値の変化の度合
を調節することにより行われ、画素の検出が個別環境デ
ータ41に記録された所定の色の範囲について行なわ
れ、所定の形状の特徴を有する集合の有無の判断が、個
別環境データ41に記録された所定の形状に基づいて行
なわれる。
明したが、図3のシステムについても視覚障害者認識プ
ログラムを記録した同様の記録媒体が用いられる。この
場合、データ処理装置3は、記録媒体から読み込んだ視
覚障害者認識プログラムによる制御により、前述した映
像取得部31、画像差検出部38、領域検出部34、ラ
ベリング部35、特徴量抽出部36、検出結果通知部3
7の各部における処理を実行する。
存の監視カメラ、モニターとの組み合わせが可能であ
り、また、他の画像認識機能との共存も可能である。
ことにより、多様な検出結果通知部を実現することがで
き、様々な支援機能への対応、追加が容易である。
視覚障害者に限定したサービスを提供することができる
ので、無差別に支援機能を起動し、他の人への迷惑とな
ることをさけることができるという効果がある。
因となる要素を埋め込んだり、視覚障害者に携帯情報端
末をもたせたりする必要がなく、また、視覚障害者は白
杖を所持しているだけでよく、ボタンを押すといった視
覚障害者側への操作も要求しないので、従来にない、視
覚障害者への負担の少ない支援システムを実現すること
ができるという効果がある。
杖を認識して視覚障害者を認識するので、白杖を所持す
る全ての視覚障害者に対してサービスを提供することが
できるという効果がある。
システムの概略構成を示すブロック図である。
理装置において行われる、視覚障害者認識処理の一手順
を示すフローチャート図である。
システムの概略構成を示すブロック図である。
るシステムの構成を示すブロック図である。
案内装置の概略構成図である。
Claims (23)
- 【請求項1】 歩行者を撮影した画像データに白杖を認
識するための画像処理を施し、該画像処理により前記白
杖が認識された場合にのみ、前記歩行者に対して予め設
定された支援処理を実行することを特徴とする視覚障害
者支援方法。 - 【請求項2】 所定の場所に設置された撮影手段と、 前記撮影手段からフレーム単位で順次取り込まれる映像
データから、一定時間毎に、1フレーム分の映像データ
を静止画イメージデータとして取得する映像取得手段
と、 前記映像取得手段にて取得した静止画イメージデータか
ら、撮影された物体の輪郭のみが強調されたエッジ画像
を得るエッジ検出手段と、 前記エッジ検出手段にて得られたエッジ画像のエッジ部
のコントラストを強調したコントラスト強調画像を得る
スケーリング手段と、 前記スケーリング手段にて得られたコントラスト強調画
像に対応する静止画イメージデータから、所定の色の範
囲のグレイ値を有する画素を検出する領域検出手段と、 前記領域検出手段にて検出された画像から、互いに連結
する画素の集合を抽出し、該抽出した連結画素の集合
に、所定の形状の特徴を有する集合がある場合に、該集
合を白杖であると判断して視覚障害者を認識する特徴量
抽出手段とを有することを特徴とする視覚障害者認識シ
ステム。 - 【請求項3】 前記エッジ検出手段におけるエッジ検出
処理およびその処理に用いられるしきい値と、前記スケ
ーリング手段にてコントラスト強調画像を得るために用
いられる、前記エッジ画像におけるエッジ近傍のグレイ
値の変化の度合を調節するためのゲイン値と、前記所定
の色の範囲のグレイ値と、前記所定の形状の特徴とを少
なくとも含む画像処理条件に関して前記撮影手段の設置
環境に応じた条件を記録した個別環境データが格納され
た記憶手段をさらに有し、 前記エッジ検出手段が、前記個別環境データに記録され
たエッジ検出処理およびしきい値に基づいてエッジ検出
を行い、 前記スケーリング手段が、前記個別環境データに記憶さ
れたゲイン値に基づいてエッジ近傍のグレイ値の変化の
度合いを調節してコントラストを強調し、 前記領域検出手段が、前記個別環境データに記録された
所定の色の範囲のグレイ値を有する画素を検出し、 前記特徴量抽出手段が、前記個別環境データに記録され
た所定の形状の特徴を有する集合があるかどうかを判断
するように構成されていることを特徴とする請求項2に
記載の視覚障害者認識システム。 - 【請求項4】 所定の場所に設置された撮影手段と、 前記撮影手段から取り込まれる映像の背景のみのイメー
ジデータが格納された記憶手段と、 前記撮影手段からフレーム単位で取り込まれる映像デー
タから、一定時間毎に、1フレーム分の映像データを静
止画イメージデータとして取得する映像取得手段と、 前記映像取得手段にて取得された静止画イメージデータ
と前記記憶手段にて格納されている背景イメージデータ
との対応する画素同士の濃淡レベルを比較してその差分
をとる映像取得手段と、 前記画像差検出手段にて得られた差分画像から、所定の
色の範囲のグレイ値を有する画素を検出する領域検出手
段と、 前記領域検出手段にて検出された画像から、互いに連結
する画素の集合を抽出し、該抽出した連結画素の集合
に、所定の形状の特徴を有する集合がある場合に、該集
合を白杖であると判断して視覚障害者を認識する特徴量
抽出手段とを有することを特徴とする視覚障害者認識シ
ステム。 - 【請求項5】 前記画像差検出手段が、前記静止画イメ
ージデータと前記背景イメージデータとの対応する画素
同士の濃淡レベルの比較を、予め設定されたグレイ値の
範囲にわたって行なうよう構成されていることを特徴と
する請求項4に記載の視覚障害者認識システム。 - 【請求項6】 前記所定の色の範囲のグレイ値と、前記
所定の形状の特徴と、前記濃淡レベルの比較が行なわれ
るグレイ値の範囲とを少なくとも含む画像処理条件に関
して前記撮影手段の設置環境に応じた条件を記録した個
別環境データが前記記憶手段にさらに格納され、 前記画像差検出手段が、前記静止画イメージデータと前
記背景イメージデータとの対応する画素同士の濃淡レベ
ルの比較を、前記個別環境データに記録されたグレイ値
の範囲にわたって行い、 前記領域検出手段が、前記個別環境データに記録された
所定の色の範囲のグレイ値を有する画素を検出し、 前記特徴量抽出手段が、前記個別環境データに記録され
た所定の形状の特徴を有する集合があるかどうかを判断
するように構成されていることを特徴とする請求項5に
記載の視覚障害者認識システム。 - 【請求項7】 前記所定の色の範囲が、白杖の色に相当
する色の範囲であり、前記所定の形状の特徴が、杖の形
状を特定する複数の要素であることを特徴とする請求項
2または4に記載の視覚障害者認識システム。 - 【請求項8】 前記杖の形状を特定する複数の要素が、
少なくとも面積、真円度、楕円の長軸短軸比であること
を特徴とする請求項7に記載の視覚障害者認識システ
ム。 - 【請求項9】 所定の視覚障害者支援機能を備えた出力
手段と、 前記特徴量抽出手段にて視覚障害者が認識されると、そ
の旨を前記出力手段に通知して前記所定の視覚障害者支
援機能の稼動を指示する検出結果通知手段とをさらに有
することを特徴とする請求項2または4に記載の視覚障
害者認識システム。 - 【請求項10】 前記出力手段は、所定の視覚障害者支
援機能を稼動中に前記検出結果通知手段から新たな稼動
指示がなされた場合は該稼動指示を無視するように構成
されていることを特徴とする請求項9に記載の視覚障害
者認識システム。 - 【請求項11】 所定の場所に設置された撮影カメラか
らフレーム単位で順次取り込まれる映像データから、一
定時間毎に、1フレーム分の映像データを静止画イメー
ジデータとして取得し、該取得した静止画イメージデー
タについて、所定の色の範囲のグレイ値を有する画素を
検出し、該検出した画素から、互いに連結する画素の集
合を抽出し、該抽出した連結画素の集合に、所定の形状
の特徴を有する集合がある場合に、該集合を白杖である
と判断して視覚障害者を認識することを特徴とする視覚
障害者認識方法。 - 【請求項12】 前記静止画イメージデータから、撮影
された物体の輪郭のみが強調されたエッジ画像を得、該
得られたエッジ画像のエッジ部のコントラストを強調し
たコントラスト強調画像を得るステップをさらに含み、
該ステップにより得られたコントラスト強調画像に対応
する静止画イメージデータについて、前記所定の色の範
囲のグレイ値を有する画素の検出を行なうことを特徴と
する請求項11に記載の視覚障害者認識方法。 - 【請求項13】 前記エッジ画像を得るためのエッジ検
出処理およびその処理に用いられるしきい値と、前記コ
ントラスト強調画像を得る為に用いられる、前記エッジ
画像におけるエッジ近傍のグレイ値の変化の度合を調節
するためのゲイン値と、前記所定の色の範囲のグレイ値
と、前記所定の形状の特徴とを少なくとも含む画像処理
条件に関して前記撮影カメラの設置環境に応じた条件を
記録した個別環境データを生成するステップをさらに含
み、該ステップにて生成された個別環境データに基づい
て、前記エッジ画像およびコントラスト強調画像の取
得、前記画素の検出、および前記所定の形状の特徴を有
する集合の有無の判断がそれぞれ行なわれることを特徴
とする請求項12に記載の視覚障害者認識方法。 - 【請求項14】 所定の場所に設置された撮影カメラか
らフレーム単位で順次取り込まれる映像データから、一
定時間毎に、1フレーム分の映像データを静止画イメー
ジデータとして取得し、該取得した静止画イメージデー
タと予め用意された前記撮影カメラから取り込まれる映
像の背景のみのイメージデータとの対応する画素同士の
濃淡レベルを比較してその差分をとり、該差分画像につ
いて、所定の色の範囲のグレイ値を有する画素を検出
し、該検出した画素から、互いに連結する画素の集合を
抽出し、該抽出した連結画素の集合に、所定の形状の特
徴を有する集合がある場合に、該集合を白杖であると判
断して視覚障害者を認識することを特徴とする視覚障害
者認識方法。 - 【請求項15】 前記静止画イメージデータと背景イメ
ージデータとの対応する画素同士の濃淡レベルの比較
を、予め設定されたグレイ値の範囲にわたって行なうこ
とを特徴とする請求項14に記載の視覚障害者認識方
法。 - 【請求項16】 前記所定の色の範囲のグレイ値と、所
定の形状の特徴と、前記濃淡レベルの比較が行なわれる
グレイ値の範囲とを少なくとも含む画像処理条件に関し
て前記撮影カメラの設置環境に応じた条件を記録した個
別環境データを生成するステップをさらに含み、該ステ
ップにて生成した個別環境データに基づいて、前記画素
の検出、前記濃淡レベルの比較、および前記所定の形状
の特徴を有する集合の判断をそれぞれ行なうことを特徴
とする請求項15に記載の視覚障害者認識方法。 - 【請求項17】 前記所定の色の範囲が、白杖の色に相
当する色の範囲であり、前記所定の形状の特徴が、杖の
形状を特定する複数の要素であることを特徴とする請求
項11または14に記載の視覚障害者認識方法。 - 【請求項18】 前記杖の形状を特定する複数の要素
が、面積、真円度、楕円の長軸短軸比であることを特徴
とする請求項11または14に記載の視覚障害者認識方
法。 - 【請求項19】 所定の場所に設置された撮影カメラか
らフレーム単位で順次取り込まれる映像データから、一
定時間毎に、1フレーム分の映像データを静止画イメー
ジデータとして取得する第1の処理と、 前記第1の処理にて取得した静止画イメージデータか
ら、撮影された物体の輪郭のみが強調されたエッジ画像
を得る第2の処理と、 前記第2の処理にて得られたエッジ画像のエッジ部のコ
ントラストを強調したコントラスト強調画像を得る第3
の処理と、 前記第3の処理にて得られたコントラスト強調画像に対
応する静止画イメージデータから、所定の色の範囲のグ
レイ値を有する画素を検出する第4の処理と、 前記第4の処理にて検出した画素から、互いに連結する
画素の集合を抽出する第5の処理と、 前記第5の処理にて抽出した連結画素の集合に、所定の
形状の特徴を有する集合がある場合に、該集合を白杖で
あると判断して視覚障害者を認識する第6の処理とをコ
ンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - 【請求項20】 前記エッジ画像を得るためのエッジ検
出処理およびその処理に用いられるしきい値と、前記コ
ントラスト強調画像を得るために用いられる、前記エッ
ジ画像におけるエッジ近傍のグレイ値の変化の度合を調
節するためのゲイン値と、前記所定の色の範囲のグレイ
値と、前記所定の形状の特徴とを少なくとも含む画像処
理条件に関して前記撮影カメラの設置環境に応じた条件
を記録した個別環境データを記憶装置から読み込む処理
をコンピュータにさらに実行させ、 前記第2の処理におけるエッジ検出が前記個別環境デー
タに記録されたエッジ検出処理およびしきい値に基づい
て行われ、 前記第3の処理におけるコントラスト強調が、前記個別
環境データに記録されたゲイン値を用いてエッジ近傍の
グレイ値の変化の度合を調節することにより行なわれ、 前記第4の処理における画素の検出が前記個別環境デー
タに記録された所定の色の範囲について行なわれ、 前記第5の処理における所定の形状の特徴を有する集合
の有無の判断が、前記個別環境データに記録された所定
の形状に基づいて行なわれることを特徴とする請求項1
9に記載のプログラム。 - 【請求項21】 所定の場所に設置された撮影カメラか
らフレーム単位で順次取り込まれる映像データから、一
定時間毎に、1フレーム分の映像データ静止画イメージ
データとして取得する第1の処理と、 前記第1の処理にて取得した静止画イメージデータと予
め用意された前記撮影カメラから取り込まれる映像の背
景のみのイメージデータとの対応する画素同士の濃淡レ
ベルを比較してその差分をとる第2の処理と、 前記第2の処理にて得られる差分画像から、所定の色の
範囲のグレイ値を有する画素を検出する第3の処理と、 前記第3の処理にて検出した画素から、互いに連結する
画素の集合を抽出する第3の処理と、 前記第4の処理にて抽出した連結画素の集合に、所定の
形状の特徴を有する画素の集合がある場合に、該集合を
白杖であると判断して視覚障害者を認識する第5の処理
とをコンピュータに実行させることを特徴するプログラ
ム。 - 【請求項22】 前記第2の処理における濃淡レベルの
比較が、予め設定されたグレイ値の範囲にわたって行な
われることを特徴とする請求項21に記載のプログラ
ム。 - 【請求項23】 前記所定の色の範囲のグレイ値と、前
記所定の形状の特徴と、前記濃淡レベルの比較が行なわ
れるグレイ値の範囲とを少なくとも含む画像処理要件に
関して前記撮影カメラの設置環境に応じた条件を記録し
た個別環境データを記憶装置から読み込む処理をコンピ
ュータにさらに実行させ、 前記第2の処理における濃淡レベルの比較が、前記個別
環境データに記録されたグレイ値の範囲にわたって行な
われ、 前記第3の処理における画素の検出が前記個別環境デー
タに記録された所定の色の範囲について行なわれ、 前記第4の処理における所定の形状の特徴を有する集合
の有無の判断が、前記個別環境データに記載された所定
の形状に基づいて行なわれることを特徴とする請求項2
2に記載のプログラム。
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---|---|---|---|
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