JP2006119591A - 地図情報生成方法、地図情報生成プログラム及び地図情報収集装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 撮像手段の移動に伴って撮像される映像データと、この映像データに対応して記録され上記撮像手段の撮像位置に対応して測位される測位情報とを入力し、この入力された映像データ中の検出対象を検出し、この検出された検出対象と上記撮像手段との相対位置情報を算出し、この算出された相対位置情報と上記測位情報とに基づき、検出対象の位置情報を生成するようにした。
【選択図】 図1
Description
以下に本発明の実施形態を示す。
図1は本実施形態における地図情報生成のために必要な情報を収集するデータ収集装置の構成を示す構成図である。図において、101はGPSもしくは慣性航法もしくはそれらを複合して構成され自位置を測定する測位手段、102は周囲の風景を撮影するビデオカメラ、103は方位を測定する方位センサである。
これら測位手段101、ビデオカメラ102、方位センサ103は移動体としての車両104に設置されており、これらの機器は正確にその位置関係が計測された上で設置されている。例えば、測位手段101、ビデオカメラ102、方位センサ103は、地平に対して同一垂直線上に中心が配置されるとともに、車両進行方向と水平に設置されている。さらにビデオカメラと方位センサはほとんど接する形で設置されている。方位センサ103は上記車両104の向きや姿勢を計測する。
図2は本実施形態における地図情報生成の動作を示すフローチャートである。
まず、以下のようにして情報(データ)収集対象地域の情報(データ)を一括収集する(ステップST201)。車両104によって情報収集対象地域の路上を走行し、データ収集開始すると、測位手段101から例えばNMEA−0183形式の位置情報(緯度、経度、高度などのデータ)、ビデオカメラ102からは映像データ、方位センサ103からは車両104の三軸の角度、角加速度などのデータが出力され、これらの情報(データ)が記録装置105に入力されて記録が始まる。各データの信号のタイミングは入力した時点の記録装置の内部時刻によって同期される。情報収集対象地域でないところでは記録装置105での記録を停止させる。
その後、記録装置105内に記録されたデータをもとに地図情報を生成する。
y=sfY/Z ・・・(2)
1=s/Z ・・・(3)
ステップST206の処理では記録領域に蓄積された位置情報列を地図上にプロットする。プロット結果は例えば図8に示すようになる。
そして、ステップST207においてベクトル化されたデータをステップST208において一つのレイヤーとして管理する。これは一般的な地図ソフトで行われている方式を利用すればよい。
さらに複数のビデオカメラ102を車両104に設置して同時に複数の角度からの画像を取得することも可能である。ビデオカメラ102はラインセンサなどの画像を取得できるものであれば他のもので代替することも可能である。
以下、実施の形態2について説明する。実施の形態1では、一つの車両収集装置にて対象物体を測位する方法について説明した。実施の形態2では、多数の車両や複数のセンサを用いて収集した映像データから対象物を検出し、これらの検出結果を累積した値に閾値処理を施すことで、対象物を高精度に検出・測位する方法について説明する。
映像情報・位置情報データベース1001は、映像情報とそれに同期した車両の位置情報を記憶する記憶領域であり、地図情報収集装置1000の内部または外部に設けられた記憶装置に構築される。
対象情報収集部1002は、対象物検出部1005と、対象物測位部1006と、対象物保存部1007とを備えている。
さらに、対象物検出部1005は、画像走査部1010と、類似度計算部1011と、矩形領域マージ部1012と、閾値処理部1013とを備えている。
地図データベース1003は、対象物の緯度・経度・標高の3次元座標と、対象物に関するその他の情報を記憶する記憶領域であり、地図情報収集装置1000の内部または外部に設けられた記憶装置に構築される。
対象物情報累積部1004は、対象物マージ部1008と、閾値処理部1009とを備えている。
ここで、同一の車両で日を変えて映像データと位置情報データを収集しても良い。また一つの車両に複数のビデオカメラやセンサを搭載して、異なる位置や角度から同一区間の道路の映像情報と測位情報データを収集しても良い。このようにすることで、広範囲の市街地を満遍なくデータ収集を行なうことが可能となる。
また、ステップST1101で収集する映像データは、ビデオカメラで撮影した可視画像に限らず、例えば、ラインスキャンレーザで得られる奥行き映像データや、赤外線カメラによって得られる熱映像データなど、カメラ以外のセンサから得られる映像データでもよい。
ここで類似度とは、「ある矩形領域の画像が目的の対象物の画像と類似している度合いを数値的に表現しているもの」と定義する。以下、本実施の形態では、例えば、矩形領域の画像が目的の対象物である可能性が高いほど大きな正の値をとり、また矩形領域の画像が目的の対象物である可能性が低いほど負の値をとるものとする。
類似度の算出方法としては、例えば、テンプレートマッチングを用いて、テンプレート画像と矩形領域の類似度を算出することも可能である。また、対象物の色が特定されている場合には、矩形領域の色と対象物に特定の色との類似度を算出してもよい。また、例えば、参考文献1、2に記載のアルゴリズムを用いることで、高精度かつ高速に対象物の矩形領域を検出して、その類似度を算出することも可能である。
[参考文献1]
Paul A. Viola, Michael J. Jones, “Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features”, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), ISSN: 1063-6919, Vol. 1, pp. 511-518, December 2001
[参考文献2]
Paul A. Viola, Michael J. Jones, “Fast and Robust Classification using Asymmetric AdaBoost and a Detector Cascade.” Advances in Neural Information Processing Systems 14, p1311-1318, 2001, MIT Press,
数式1において、confは判別関数の出力を累積した値であり、xは入力された矩形領域の画像であり、θは検出率を調整するための閾値であり、tは判別関数のインデックスであり、Tは加算する判別関数の総数である。
また、ht(x)は判別関数であり、画像xが対象物の画像である可能性が高ければ正の値を返し、画像xが対象物である可能性が低ければ負の値を返す。例えば、道路標識を検出したい場合、ある判別関数は道路標識に固有の形を検出することで道路標識である可能性の大小を数値化して返し、また、ある判別関数は道路標識に固有の色を検出して目的の道路標識である可能性の大小を数値化して返す。
数式1において、xが目的の対象物の画像である可能性が高いほどconfは大きな正の値をとり、またxが対象物の画像である可能性が低いほどconfは負の値をとる。このため、対象物検出部1005において、数式1に示すconfを類似度として使用することが可能である。
なお、上記の判別関数を求める方法や、閾値θを決定する方法については文献002および文献003に記載されているのでここでは言及しない。
次に、画像走査部1010は、異なる大きさの対象物を検出するために、元画像を異なる率で縮小させた画像を複数生成する(ステップST1202)。図14は、画像走査部1010の動作例を示す説明図である。例えば、図14の(a)に示すように、元画像を縮小して異なる大きさの画像を複数生成する。
次に、画像走査部1010は、矩形領域を一ピクセルごとに移動させて、ステップST1202で生成した縮小画像を走査する(ステップST1203)。
次に、類似度計算部1011は、入力した矩形領域の類似度が0より大きいか否かを判断する(ステップST1205)。
次に、類似度計算部1011は、入力した矩形領域の類似度が0より大きければ、この矩形領域は対象物の画像であるとみなし、その矩形領域の座標と類似度を保存しておく(ステップST1206)。図15は、対象物の矩形領域の例を示す説明図である。ここで矩形領域の座標とは、図15に示すように、画像座標系XYにおいて矩形領域の位置を指定する四つの座標値x1、x2、y1、y2のことを指す。一方、ステップST1205で、入力した矩形領域の類似度が0より大きくなければ、ステップST1207へ進む。
ステップST1208の具体的な計算例を以下に示す。図16(a)において、矩形領域Aの座標を(a_x1,a_x2,a_y1,a_y2)とし、矩形領域Bの座標を(b_x1,b_x2,b_y1,b_y2)とする。また、矩形領域Aの類似度をa_confとし、矩形領域Bの類似度をb_confとする。このとき、図16(b)の矩形領域Dの座標(d_x1,d_x2,d_y1,d_y2)は数式2で与えられる。
d_x1 = ( a_conf×a_x1 + b_conf×b_x1)/( a_conf + b_conf)
d_x2 = ( a_conf×a_x2 + b_conf×b_x2)/( a_conf + b_conf)
d_y1 = ( a_conf×a_y1 + b_conf×b_y1)/( a_conf + b_conf)
d_y2 = ( a_conf×a_y2 + b_conf×b_y2)/( a_conf + b_conf)
・・・(数式2)
また、矩形領域Dの類似度d_confは数式3で与えられる。
d_conf= a_conf + b_conf ・・・(数式3)
通常、対象物の周辺には複数の矩形領域が重なって検出されるため、これらをマージ処理することで類似度を高めることができる。一方、ノイズ等の影響で誤って検出された場合、複数の矩形領域が重なって検出されることは滅多に無く、マージ処理が行われずに、各矩形領域の類似度は低いままである。このため、マージ処理を行って類似度を累積した後に閾値処理を施すことで誤検出を減らすことが可能となる。
ここで、対象物Aの地理座標の近傍に対象物Bが存在するか否かを判断するための基準として、例えば、対象物の直方体の重なった体積を利用することが考えられる。例えば、図18の(a)において、対象物Aと対象物Bの体積が一定以上重なっているとする。このとき、対象物Aと対象物Bを一つにまとめ、新しく対象物Dを生成する(以下、マージ処理)。また、地図データベース1003にある対象物Aと対象物Bの情報は削除して、新しく対象物Dの情報を地図データベース1003に保存する。
X=a_x1,X=a_x2,Y=a_y1,Y=a_y2,Z=a_z1,Z=a_z2 ・・・(数式4)
同様に対象物Bは、数式5の6つの平面により囲まれる直方体であるとする。
X=b_x1,X=b_x2,Y=b_y1,Y=b_y2,Z=b_z1,Z=b_z2 ・・・(数式5)
また、対象物Aの類似度をa_confとし、対象物Bの類似度をb_confとする。
このとき、対象物Dの座標(d_x1,d_x2,d_y1,d_y2,d_z1,d_z2)は、対象物Aと対象物Bの座標の類似度による重み付け平均であり、数式6で与えられる。
d_x1 = ( a_conf×a_x1 + b_conf×b_x1)/( a_conf + b_conf)
d_x2 = ( a_conf×a_x2 + b_conf×b_x2)/( a_conf + b_conf)
d_y1 = ( a_conf×a_y1 + b_conf×b_y1)/( a_conf + b_conf)
d_y2 = ( a_conf×a_y2 + b_conf×b_y2)/( a_conf + b_conf)
d_z1 = ( a_conf×a_z1 + b_conf×b_z1)/( a_conf + b_conf)
d_z2 = ( a_conf×a_z2 + b_conf×b_z2)/( a_conf + b_conf)
・・・(数式6)
また、対象物Dの類似度d_confは数式7で与えられる。
d_conf= a_conf + b_conf ・・・(数式7)
図18の(b)に示す例では、数式7により、新しく生成された対象物Dの類似度は15と計算される。一方で、図18の(a)に示す対象物Cは、近傍に対象物が存在しないため、座標の類似度の情報も更新されない。
なお、上記例では、対象物Aの地理座標の近傍に対象物Bが存在するか否かを判断するための基準として、対象物の直方体の重なった体積の割合を利用したが、これに限らずその他の基準を利用しても良い。
更に、対象物の検索結果を類似度の大小に応じて色わけして表示することで、映像から対象物を探す人間の作業を支援することも可能である。
Claims (9)
- 撮像手段の移動に伴って撮像される映像データと、この映像データに対応して記録され上記撮像手段の撮像位置に対応して測位される測位情報とを入力する入力ステップと、
この入力ステップで入力された上記映像データ中の検出対象を検出する検出ステップと、
この検出ステップで検出された上記検出対象と上記撮像手段との相対位置情報を算出する算出ステップと、
この算出ステップで算出された上記相対位置情報と上記入力ステップで入力された上記測位情報とに基づき、上記検出対象の位置情報を生成する対象位置情報生成ステップとを備えたことを特徴とする地図情報生成方法。 - 上記対象位置情報生成ステップで生成された検出対象の位置情報に基づいて上記検出対象を地図に対応させる地図対応ステップを備えたことを特徴とする請求項1に記載の地図情報生成方法。
- 上記映像データに対応して記録され上記撮像手段の移動速度を示す速度情報を入力し、この速度情報に基づいて上記検出対象の位置情報を補正して上記地図対応ステップにおける検出対象の地図への対応化を行うことを特徴とする請求項2に記載の地図情報生成方法。
- 上記検出ステップで検出された検出対象に対応して上記映像データから検出した特徴情報を抽出する特徴情報抽出ステップを備えたことを特徴とする請求項1から3のうちいずれか1項記載の地図情報生成方法。
- 撮像手段の移動に伴って撮像される映像データと、この映像データに対応して記録され上記撮像手段の撮像位置に対応して測位される測位情報とを入力する入力ステップと、
この入力ステップで入力された上記映像データ中の検出対象を検出する検出ステップと、
この検出ステップで検出された上記検出対象と上記撮像手段との相対位置情報を算出する算出ステップと、
この算出ステップで算出された上記相対位置情報と上記入力ステップで入力された上記測位情報とに基づき、上記検出対象の位置情報を生成する対象位置情報生成ステップとからなる地図情報生成方法を計算機に実行させる地図情報生成プログラム。 - 映像情報と前記映像情報に同期した位置情報を記憶する映像情報・位置情報データベースと、
前記映像情報から対象物を検出し、前記対象物の情報を収集する対象物情報収集部と、
前記対象物情報収集部が収集した前記対象物の情報を記憶する地図データベースと、
前記地図データベースに記憶された前記対象物の情報を累積する対象物情報累積部とを備えた地図情報収集装置。 - 前記対象物情報収集部は、
前記映像情報から前記対象物を検出する対象物検出部と、
前記対象物検出部が検出した前記対象物の地理座標を算出する対象物測位部と、
前記対象物測位部が算出した前記対象物の地理座標を前記地図データベースに保存する対象物保存部とを備えていることを特徴とする請求項6記載の地図情報収集装置。 - 前記対象物検出部は、
前記映像情報から取得した画像を走査して前記対象物の矩形領域を検出する画像走査部と、
前記画像走査部が検出した前記矩形領域と前記対象物との類似度を算出する類似度計算部と、
前記画像走査部が検出した前記矩形領域のうち、近傍に存在する前記矩形領域をマージ処理した矩形領域を出力すると共に、近傍に存在する前記矩形領域の類似度を累積して前記マージ処理した矩形領域の類似度として出力する矩形領域マージ部と、
前記矩形領域マージ部が出力する前記マージ処理した矩形領域のうち、一定の閾値以上の類似度を有する矩形領域だけを出力する閾値処理部とを備えていることを特徴とする請求項7記載の地図情報収集装置。 - 前記対象物情報累積部は、
前記地図データベースに保存された前記対象物のうち、近傍に存在する前記対象物の情報をマージ処理すると共に、近傍に存在する前記対象物の類似度を累積して前記マージ処理した前記対象物の類似度として出力する対象物マージ部と、
前記対象物マージ部が出力する前記マージ処理した対象物のうち、一定の閾値以上の類似度を有する対象物だけを出力する閾値処理部とを備えていることを特徴とする請求項6から請求項8のうちのいずれか1項記載の地図情報収集装置。
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