JP2020201841A - Image processing program, image processing apparatus, and image processing method - Google Patents
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Images
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Abstract
Description
本発明は、画像処理プログラム、画像処理装置、及び画像処理方法に関する。 The present invention relates to an image processing program, an image processing apparatus, and an image processing method.
PTZ(Pan-Tilt-Zoom)カメラは、撮影方向を3次元空間における水平方向及び垂直方向に回転させる制御と、映像をズームイン及びズームアウトする制御とを組み合わせて、遠隔で操作することが可能なカメラである。PTZカメラは、高速道路、工場、大型店舗、商業施設、駅、空港等のように、多数の車両又は人が混在する様々な場所において、監視カメラとして設置されることがある。 The PTZ (Pan-Tilt-Zoom) camera can be operated remotely by combining the control of rotating the shooting direction in the horizontal and vertical directions in the three-dimensional space and the control of zooming in and out of the image. It's a camera. The PTZ camera may be installed as a surveillance camera in various places where a large number of vehicles or people coexist, such as highways, factories, large stores, commercial facilities, stations, airports, and the like.
視野移動可能なカメラを用いた高速道路等の監視に関連して、カメラ旋回中の画像の乱れを防止する静止画像伝送方式が知られている(例えば、特許文献1を参照)。車に搭載して前を走行する車両までの距離を認識する距離認識装置、及び車両の進行方向前方に存在する道路の道路形状を認識する道路形状認識装置も知られている(例えば、特許文献2及び特許文献3を参照)。 A still image transmission method for preventing image distortion while the camera is turning is known in connection with monitoring of a highway or the like using a camera having a movable field of view (see, for example, Patent Document 1). A distance recognition device that recognizes the distance to a vehicle that is mounted on a vehicle and travels in front of the vehicle, and a road shape recognition device that recognizes the road shape of a road existing in front of the vehicle in the traveling direction are also known (for example, patent documents). 2 and Patent Document 3).
PTZカメラの撮影方向又はズーム倍率が変化すると撮影範囲も変化するため、PTZカメラの映像を画像解析により解析する場合、解析対象の領域を決定することが困難である。 Since the shooting range changes when the shooting direction or zoom magnification of the PTZ camera changes, it is difficult to determine the area to be analyzed when analyzing the image of the PTZ camera by image analysis.
なお、かかる問題は、PTZカメラの映像を解析する場合に限らず、様々な撮像装置により撮影された画像を解析する場合において生ずるものである。 It should be noted that such a problem occurs not only in the case of analyzing the image of the PTZ camera but also in the case of analyzing the image taken by various imaging devices.
1つの側面において、本発明は、撮像装置により撮影された画像内における解析対象の領域を、撮影方向に応じて決定することを目的とする。 In one aspect, it is an object of the present invention to determine a region to be analyzed in an image captured by an imaging device according to an imaging direction.
1つの案では、画像処理プログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させる。
(1)コンピュータは、撮像装置により撮影方向を変えながら撮影された動画像データの中から、撮影方向が特定の状態のときに撮影された画像フレームを抽出する。
(2)コンピュータは、記憶部に記憶されている複数の画像データと、画像フレームとに基づき、複数の画像データの中から画像データを特定する。
(3)コンピュータは、特定された画像データに対応付けて記憶された解析対象の領域に関する情報に基づいて、画像フレームにおける解析対象の領域を決定する。
(4)コンピュータは、決定した結果を出力する。
In one proposal, the image processing program causes the computer to perform the following processing.
(1) The computer extracts an image frame taken when the shooting direction is in a specific state from the moving image data taken while changing the shooting direction by the imaging device.
(2) The computer identifies the image data from the plurality of image data based on the plurality of image data stored in the storage unit and the image frame.
(3) The computer determines the area to be analyzed in the image frame based on the information about the area to be analyzed stored in association with the specified image data.
(4) The computer outputs the determined result.
1つの側面によれば、撮像装置により撮影された画像内における解析対象の領域を、撮影方向に応じて決定することができる。 According to one aspect, the area to be analyzed in the image captured by the imaging device can be determined according to the imaging direction.
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
PTZカメラは、設置時に所定の撮影条件を示す情報を記憶している。所定の撮影条件には、水平方向の回転角度、垂直方向の回転角度、及びズーム倍率が含まれる。そして、撮影条件を指定する操作入力を受け付けると、PTZカメラは、プリセット機能により、記憶している情報に基づいて、水平方向及び垂直方向に撮影方向を回転させ、ズームイン又はズームアウトの動作を行う。
Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the drawings.
The PTZ camera stores information indicating predetermined shooting conditions at the time of installation. Predetermined imaging conditions include a horizontal rotation angle, a vertical rotation angle, and a zoom magnification. Then, when the operation input for specifying the shooting conditions is received, the PTZ camera rotates the shooting direction in the horizontal and vertical directions based on the stored information by the preset function, and performs a zoom-in or zoom-out operation. ..
PTZカメラは、複数の撮影条件を示す情報を記憶することができるため、オペレータは、いずれかの撮影条件を指定する操作を行うだけでよく、撮影対象に応じて撮影方向及びズーム倍率の調整を行う必要がない。 Since the PTZ camera can store information indicating a plurality of shooting conditions, the operator only has to perform an operation of specifying one of the shooting conditions, and adjusts the shooting direction and zoom magnification according to the shooting target. No need to do.
しかしながら、高速道路等にPTZカメラを設置して道路状況を監視する場合、広範囲に渡って多数のPTZカメラが設置されるため、撮影されたすべての映像をオペレータが目視でチェックすることは困難である。そこで、道路を撮影した映像に対する画像解析を行って、車両等を自動的に検知し、検知された結果に基づいて道路状況を監視することが望ましい。 However, when a PTZ camera is installed on a highway or the like to monitor road conditions, it is difficult for the operator to visually check all the captured images because a large number of PTZ cameras are installed over a wide area. is there. Therefore, it is desirable to perform image analysis on the image of the road, automatically detect the vehicle, etc., and monitor the road condition based on the detected result.
しかし、PTZカメラの撮影方向又はズーム倍率が変化すると、撮影された映像の画像フレームに写っている道路の位置及び形状も変化する。このため、道路を解析対象とする画像解析を行う場合、解析対象の領域を決定することが困難である。 However, when the shooting direction or zoom magnification of the PTZ camera changes, the position and shape of the road in the image frame of the shot image also changes. Therefore, when performing image analysis on a road as an analysis target, it is difficult to determine an analysis target area.
なお、かかる問題は、道路上に設置されたPTZカメラの映像を解析する場合に限らず、様々な場所に設置された撮像装置により撮影された画像を解析する場合において生ずるものである。 It should be noted that such a problem occurs not only when analyzing the image of the PTZ camera installed on the road but also when analyzing the image taken by the image pickup apparatus installed at various places.
図1は、実施形態の画像処理装置の機能的構成例を示している。図1の画像処理装置101は、記憶部111及び領域決定部112を含む。記憶部111は、複数の画像データを記憶し、領域決定部112は、記憶部111が記憶する画像データを用いて画像処理を行う。
FIG. 1 shows an example of a functional configuration of the image processing apparatus of the embodiment. The
図2は、図1の画像処理装置101が行う画像処理の例を示すフローチャートである。まず、領域決定部112は、撮像装置により撮影方向を変えながら撮影された動画像データの中から、撮影方向が特定の状態のときに撮影された画像フレームを抽出する(ステップ201)。
FIG. 2 is a flowchart showing an example of image processing performed by the
次に、領域決定部112は、記憶部111が記憶する複数の画像データと、画像フレームとに基づき、複数の画像データの中から画像データを特定する(ステップ202)。そして、領域決定部112は、特定された画像データに対応付けて記憶された解析対象の領域に関する情報に基づいて、画像フレームにおける解析対象の領域を決定し(ステップ203)、決定した結果を出力する(ステップ204)。
Next, the
図1の画像処理装置101によれば、撮像装置により撮影された画像内における解析対象の領域を、撮影方向に応じて決定することができる。
According to the
図3は、図1の画像処理装置101の具体例を示している。図3の画像処理装置301は、記憶部311、画像取得部312、状態判定部313、領域決定部314、領域変更部315、画像解析部316、及び出力部317を含む。記憶部311及び領域決定部314は、図1の記憶部111及び領域決定部112にそれぞれ対応する。
FIG. 3 shows a specific example of the
撮像装置302は、例えば、様々な場所に設置されたPTZカメラ等の可動式カメラであり、撮影範囲の映像を撮影する。撮像装置302は、高速道路等の道路上に設置されていてもよく、工場、大型店舗、商業施設、駅、空港等に設置されていてもよい。
The
画像処理装置301は、監視センター、データセンター等に設置されたサーバ等の情報処理装置(コンピュータ)であり、通信ネットワークを介して撮像装置302と通信することができる。
The
撮像装置302は、画像処理装置301又は別の装置から、撮影条件を指定する制御情報を受信し、受信した制御情報に基づいて、撮影方向及びズーム倍率を変更する動作を行う。例えば、撮像装置302は、プリセット機能により、複数の撮影条件それぞれを示す識別情報(ID)を事前に記憶しており、受信した制御情報に含まれるIDに従って、撮影方向及びズーム倍率を変更する。
The
記憶部111は、複数のプリセット画像321と、複数のプリセット画像321それぞれに対応付けられた領域情報322と、設定ファイル324とを記憶している。各プリセット画像321は、プリセット機能により設定された所定の撮影条件で撮影された画像データであり、各領域情報322は、対応するプリセット画像321内に設定された検知領域の座標情報である。
The
検知領域は、画像解析における解析対象の領域の一例であり、領域情報322は、解析対象の領域に関する情報の一例である。設定ファイル324には、検知領域の座標情報を含む、画像解析の設定条件が記録されている。
The detection area is an example of an area to be analyzed in image analysis, and the
撮像装置302により撮影方向を変えながら撮影される映像は、時系列の画像フレームを含む動画像データであり、通信ネットワークを介して画像処理装置301へ送信される。画像取得部312は、通信ネットワークを介して、撮像装置302が出力する映像から画像フレーム323を取得し、記憶部311に格納する。
The image captured by the
状態判定部313は、時系列の画像フレーム323に含まれる特徴点の移動量に基づいて、撮像装置302の状態を判定する。撮像装置302の状態としては、撮像装置302が旋回中であり撮影方向が変化している状態、風又は振動により撮像装置302が揺れることで撮影方向が変化している状態、撮影方向が所定時間長以上変化していない状態等が挙げられる。
The
撮像装置302の撮影方向が変化すると、画像フレーム323に含まれる静止物体の特徴点が移動するため、特徴点の移動量を用いて状態を判定することで、撮影方向が変化したか否かを検知することができる。
When the shooting direction of the
領域決定部314は、特定の状態のときに撮影された画像フレーム323を抽出し、複数のプリセット画像321の中から、その画像フレーム323に対応するプリセット画像321を特定する。例えば、領域決定部314は、画像フレーム323と各プリセット画像321とをテンプレートマッチングにより比較し、最大のマッチングスコアを有するプリセット画像321を、画像フレーム323に対応するプリセット画像321として特定する。
The
そして、領域決定部314は、特定されたプリセット画像321に対応付けて記憶されている領域情報322を用いて、画像フレーム323内における検知領域を決定し、設定ファイル324に記録されている検知領域を、決定された検知領域に更新する。
Then, the
これにより、プリセット機能により設定された撮影条件で撮影された画像フレーム323内において、その撮影条件に応じた検知領域が決定され、設定ファイル324に記録される。したがって、撮影条件に応じた適切な画像領域を解析対象として、画像解析を行うことが可能になる。
As a result, in the
例えば、状態判定部313は、画像フレーム間における特徴点の移動量に基づいて、撮影方向が所定時間長以上変化していない状態を特定の状態として検出する。そして、領域決定部314は、その状態のときに撮影された画像フレーム323内における検知領域を決定する。これにより、撮像装置302の撮影方向が固定された状態の安定した画像フレーム323を用いて、画像解析を行うことが可能になる。
For example, the
ところで、撮像装置302が回転することで、撮影方向が水平方向又は垂直方向に変化すると、撮像装置302の機械的な回転誤差(プリセット誤差)によって、画像フレーム323とプリセット画像321との間に誤差が発生する。このため、プリセット画像321に対応付けられている領域情報322は、画像フレーム323内の正しい検知領域を示しているとは限らない。
By the way, when the
図4は、道路上に設置された撮像装置302のプリセット誤差に起因する検知領域の誤差の例を示している。図4(a)は、画像フレーム323が水平方向(x方向)の誤差を含む場合の検知領域の例を示している。領域401は、左へ40画素だけずれている画像フレーム323内で決定された検知領域を表し、領域402は、画像フレーム323がずれていない場合に決定される本来の検知領域を表す。
FIG. 4 shows an example of an error in the detection region due to a preset error of the
この場合、矢印411が示すように、領域401は、領域402よりも右へ40画素だけずれている。このため、領域412内に写っている車両の一部が領域401から外れてしまい、領域401の画像から正しい車両検知を行うことが難しくなる。
In this case, as indicated by arrow 411, the area 401 is displaced to the right by 40 pixels from the
図4(b)は、画像フレーム323が垂直方向(y方向)の誤差を含む場合の検知領域の例を示している。領域403は、下へ35画素だけずれている画像フレーム323内で決定された検知領域を表す。
FIG. 4B shows an example of a detection region when the
この場合、矢印413が示すように、領域403は、領域402よりも上へ35画素だけずれている。このため、領域414内に写っている車両の一部が領域402から外れているにもかかわらず、その車両の全体が領域403内に収まっており、領域403の画像から正しい車速を求めることが難しくなる。
In this case, as indicated by arrow 413, the area 403 is displaced above the
そこで、領域変更部315は、画像フレーム323の誤差を補正して、決定された検知領域を変更し、変更後の検知領域を設定ファイル324に記録する。例えば、領域変更部315は、画像フレーム323に含まれる特徴点P1と、特定されたプリセット画像321に含まれ、特徴点P1と対応する特徴点P2とのずれに応じて、画像フレーム323における検知領域を変更する。
Therefore, the
画像解析部316は、設定ファイル324に記録された検知領域の画像を用いて画像解析を行い、解析結果325を生成して記憶部311に格納する。出力部317は、解析結果325を出力する。
The
画像フレーム323に含まれる特徴点とプリセット画像321に含まれる特徴点とのずれに応じて、画像フレーム323における検知領域を変更することで、画像フレーム323内の正しい検知領域を求めることができる。したがって、変更後の検知領域を用いて画像解析を行うことで、解析結果325の精度が向上する。
The correct detection area in the
図5は、領域決定部314が行う検知領域決定処理の例を示している。図5(a)は、道路が写っている画像フレーム323に対する検知領域決定処理の例を示している。この場合、領域決定部314は、画像フレーム323と、プリセット画像501及びプリセット画像502の各々とを、テンプレートマッチングにより比較し、マッチングスコアを求める。
FIG. 5 shows an example of the detection area determination process performed by the
プリセット画像501に対するマッチングスコアが“0.98”であり、プリセット画像502に対するマッチングスコアが“0.12”である場合、領域決定部314は、プリセット画像501が画像フレーム323に対応していると判定する。そして、領域決定部314は、プリセット画像501の領域情報322を用いて、画像フレーム323内における検知領域511を決定する。
When the matching score for the
図5(b)は、別の画像フレーム323に対する検知領域決定処理の例を示している。この場合、領域決定部314は、画像フレーム323と、プリセット画像501及びプリセット画像502の各々とを、テンプレートマッチングにより比較し、マッチングスコアを求める。
FIG. 5B shows an example of the detection area determination process for another
プリセット画像501に対するマッチングスコアが“0.12”であり、プリセット画像502に対するマッチングスコアが“0.98”である場合、領域決定部314は、プリセット画像502が画像フレーム323に対応していると判定する。そして、領域決定部314は、プリセット画像502の領域情報322を用いて、画像フレーム323内における検知領域512を決定する。
When the matching score for the
図6は、領域変更部315が行う検知領域変更処理の例を示している。図6(a)は、道路が写っている画像フレーム323における変更前の検知領域の例を示している。この例では、プリセット画像601に対するマッチングスコアの方が、プリセット画像602に対するマッチングスコアよりも大きいため、プリセット画像601の領域情報322を用いて、画像フレーム323内における検知領域611が決定される。
FIG. 6 shows an example of the detection area change process performed by the
しかしながら、撮像装置302のプリセット誤差により、画像フレーム323は、プリセット画像601に対して左へ16画素だけずれており、上へ24画素だけずれている。このため、検知領域611は、画像フレーム323に写っている道路上の本来の検知領域よりも右へ16画素だけずれており、下へ24画素だけずれている。
However, due to the preset error of the
そこで、領域変更部315は、画像フレーム323を右へ16画素だけずらし、下へ24画素だけずらすことで、画像フレーム323の位置を補正し、プリセット画像601の領域情報322を用いて、補正後の画像フレーム323内における検知領域を決定する。
Therefore, the
図6(b)は、補正後の画像フレーム323における変更後の検知領域の例を示している。変更後の検知領域612は、道路上の本来の検知領域と一致している。
FIG. 6B shows an example of the changed detection area in the corrected
次に、図7から図9までを参照しながら、特徴点に基づく検知領域変更方法について説明する。 Next, a method of changing the detection area based on the feature points will be described with reference to FIGS. 7 to 9.
図7は、道路が写っているプリセット画像321上に配置された特徴点の例を示している。領域変更部315は、プリセット画像321上に複数の特徴点を配置する。この例では、複数の特徴点が均一間隔で一様に配置されている。
FIG. 7 shows an example of feature points arranged on the
図8は、図7のプリセット画像321に対応する画像フレーム323上で追跡された特徴点の例を示している。領域変更部315は、プリセット画像321上に配置された特徴点の位置から、オプティカルフローを用いて、画像フレーム323上で特徴点を追跡する。そして、領域変更部315は、プリセット画像321と画像フレーム323との間における各特徴点の移動量を計算する。各特徴点の移動量は、画像フレーム323に含まれる特徴点P1と、プリセット画像321に含まれ、特徴点P1と対応する特徴点P2とのずれの一例である。
FIG. 8 shows an example of feature points tracked on the
ただし、プリセット画像321上の特徴点のうち追跡が失敗した特徴点は、移動量の計算から除外される。また、追跡が成功した特徴点のうち、移動量が所定値よりも大きい特徴点は、車両等の特徴点である可能性が高いため、画像フレーム323のずれ量の計算から除外される。
However, among the feature points on the
次に、領域変更部315は、除外されなかった複数の特徴点の移動量を用いて、プリセット画像321と画像フレーム323との間におけるアフィン変換を求め、画像フレーム323の水平方向(x方向)及び垂直方向(y方向)のずれ量を計算する。そして、領域変更部315は、計算されたずれ量を用いて、画像フレーム323を逆方向へずらすことで、画像フレーム323の誤差を補正する。
Next, the
図9は、道路が写っている画像フレーム323に対する補正処理の例を示している。図9(a)は、補正前の画像フレーム323の例を示している。補正前の画像フレーム323は、プリセット画像321に対して左へ6画素だけずれており、上へ9画素だけずれている。このため、検知領域901及び検知領域902は、道路上の本来の検知領域よりも右へ6画素だけずれており、下へ9画素だけずれている。
FIG. 9 shows an example of correction processing for the
そこで、領域変更部315は、画像フレーム323を右へ6画素だけずらし、下へ9画素だけずらすことで、画像フレーム323の位置を補正する。
Therefore, the
図9(b)は、補正後の画像フレーム323の例を示している。補正後の画像フレーム323における検知領域911及び検知領域912は、道路上の本来の検知領域と一致している。
FIG. 9B shows an example of the corrected
図10は、状態判定部313が行う状態判定処理の例を示している。状態判定部313は、時系列の各画像フレーム323から特徴点を検出し、オプティカルフローを用いて、画像フレーム間における各特徴点の移動量を計算する。例えば、状態判定部313は、コーナー検出法を用いて、コーナー部分の特徴点を検出する。
FIG. 10 shows an example of the state determination process performed by the
図10(a)は、道路が写っている画像フレーム323から検出された特徴点の例を示しており、図10(b)は、画像フレーム間における特徴点の移動量の例を示している。
FIG. 10 (a) shows an example of the feature points detected from the
例えば、状態判定部313は、現在の画像フレーム323から検出された各特徴点と、直前の画像フレーム323から検出された各特徴点との間の移動量の統計値を計算し、その統計値を閾値と比較することで、撮像装置302の状態を判定する。移動量の統計値としては、平均値、中央値、最頻値等が用いられる。
For example, the
図10(b)の例では、移動量の統計値が所定の閾値よりも大きいため、撮像装置302が旋回中であると判定される。状態判定部313は、移動量の統計値を用いて、風又は振動により撮像装置302が揺れている状態、撮像装置302が旋回した後に停止した状態等を検出することもできる。撮像装置302が旋回した後に停止した状態は、撮影方向が所定時間長以上変化していない状態の一例である。
In the example of FIG. 10B, since the statistical value of the movement amount is larger than the predetermined threshold value, it is determined that the
撮像装置302が揺れている状態が検出された場合、領域変更部315は、揺れによる画像フレーム323のずれを補正して、検知領域を変更する。一方、撮像装置302が旋回した後に停止した状態が検出された場合、領域決定部314は、その画像フレーム323に対応するプリセット画像321を特定し、特定されたプリセット画像321の領域情報322を用いて、新たな検知領域を決定する。そして、領域変更部315は、画像フレーム323の誤差を補正して、検知領域を変更する。
When the shaking state of the
図11は、図3の画像処理装置301が行う画像処理の第1の具体例を示すフローチャートである。図11の画像処理は、N枚(Nは1以上の整数)の画像フレーム323の間隔で、各画像フレーム323に対して行われる。
FIG. 11 is a flowchart showing a first specific example of image processing performed by the
まず、状態判定部313は、処理対象の画像フレーム323から特徴点を検出する(ステップ1101)。次に、状態判定部313は、N枚前に画像処理が行われた画像フレーム323と、処理対象の画像フレーム323との間における各特徴点の移動量を計算し、移動量の統計値を求める(ステップ1102)。
First, the
そして、状態判定部313は、統計値と閾値Tとを比較する(ステップ1103)。統計値が閾値T以上である場合(ステップ1103,YES)、状態判定部313は、シーンチェンジが検出されたと判定して、不図示の時間計測処理を行う。
Then, the
時間計測処理において、状態判定部313は、所定時間長の計測を開始し、N枚後の画像フレーム323を処理対象として、ステップ1101以降の処理を繰り返す。したがって、撮像装置302が旋回中であり、シーンチェンジが連続して検出されている間は、所定時間長の計測のリセット及び再開が繰り返される。そして、所定時間長の計測が開始された後、シーンチェンジが検出されないまま所定時間長が経過した場合、状態判定部313は、撮像装置302が旋回した後に停止した状態が検出されたと判定し、時間計測処理を終了する。
In the time measurement process, the
撮像装置302が旋回した後に停止した状態が検出された場合、領域決定部314は、その時点の処理対象の画像フレーム323に対応するプリセット画像321を特定する(ステップ1105)。そして、領域決定部314は、特定されたプリセット画像321の領域情報322を用いて、画像フレーム323内における検知領域を決定し、決定された検知領域を設定ファイル324に記録する。
When the stopped state is detected after the
次に、領域変更部315は、プリセット画像321上に複数の特徴点を配置する(ステップ1106)。そして、領域変更部315は、画像フレーム323上で特徴点を追跡して各特徴点の移動量を計算し、プリセット画像321と画像フレーム323との間におけるアフィン変換を求めることで、画像フレーム323のずれ量を計算する(ステップ1107)。
Next, the
次に、領域変更部315は、ずれ量を用いて画像フレーム323の誤差を補正することで、設定ファイル324の検知領域を変更する(ステップ1108)。そして、画像処理装置301は、設定ファイル324に従って画像解析処理を行う(ステップ1104)。
Next, the
一方、統計値が閾値Tよりも小さい場合(ステップ1103,NO)、画像処理装置301は、設定ファイル324に従って画像解析処理を行う(ステップ1104)。
On the other hand, when the statistical value is smaller than the threshold value T (
図12は、図11のステップ1104における画像解析処理の例を示すフローチャートである。この例では、道路が写っている画像フレーム323を処理対象として、画像解析処理が行われる。
FIG. 12 is a flowchart showing an example of the image analysis process in
まず、画像解析部316は、処理対象の画像フレーム323が、映像に含まれる最初の画像フレーム323であるか否かをチェックする(ステップ1201)。処理対象の画像フレーム323が最初の画像フレーム323である場合(ステップ1201,YES)、画像解析部316は、初期化処理を行う(ステップ1208)。
First, the
一方、処理対象の画像フレーム323が最初の画像フレーム323ではない場合(ステップ1201,NO)、画像解析部316は、処理対象の画像フレーム323においてシーンチェンジが検出されたか否かをチェックする(ステップ1202)。シーンチェンジが検出された場合(ステップ1202,YES)、画像解析部316は、初期化処理を行う(ステップ1208)。
On the other hand, when the
一方、シーンチェンジが検出されていない場合(ステップ1202,NO)、画像解析部316は、処理対象の画像フレーム323から、設定ファイル324に記録された検知領域に対応する画像を抽出する。そして、画像解析部316は、抽出された画像を用いて、検知領域の背景差分を計算する(ステップ1203)。
On the other hand, when the scene change is not detected (
次に、画像解析部316は、背景差分を用いて車両検知処理を行い(ステップ1204)、車両追跡処理を行い(ステップ1205)、事象検知処理を行う(ステップ1206)。これにより、車両の通過、渋滞、事故、逆走等の事象が検知される。そして、画像解析部316は、検知された事象を示す解析結果325を生成し、出力部317は、解析結果325を出力する(ステップ1207)。
Next, the
図13は、図3の画像処理装置301が行う画像処理の第2の具体例を示すフローチャートである。図13のステップ1301、ステップ1302、ステップ1304、ステップ1305、及びステップ1307〜ステップ1310の処理は、図11のステップ1101〜ステップ1108の処理と同様である。ステップ1303及びステップ1304の閾値T2は、ステップ1103の閾値Tと等しく、ステップ1303の閾値T1は、閾値T2よりも小さい。
FIG. 13 is a flowchart showing a second specific example of image processing performed by the
状態判定部313は、移動量の統計値を求めた後、統計値と閾値T1とを比較し、統計値と閾値T2とを比較する(ステップ1303)。統計値が閾値T1以上かつ閾値T2未満である場合(ステップ1303,YES)、状態判定部313は、撮像装置302が揺れている状態が検出されたと判定する。
After obtaining the statistical value of the movement amount, the
そこで、領域変更部315は、統計値を用いて画像フレーム323を逆方向へずらすことで、画像フレーム323のずれを補正し、設定ファイル324の検知領域を変更する(ステップ1306)。そして、画像処理装置301は、ステップ1304以降の処理を行う。
Therefore, the
ステップ1306において、領域変更部315は、ステップ1107と同様にして画像フレーム323のずれ量を計算し、計算されたずれ量を用いて画像フレーム323を補正してもよい。
In
図1の画像処理装置101及び図3の画像処理装置301の構成は一例に過ぎず、画像処理装置の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、図3の画像処理装置301において、画像フレーム323が事前に記憶部311に格納されている場合は、画像取得部312を省略することができる。
The configurations of the
撮像装置302の状態を判定する必要がない場合は、状態判定部313を省略することができる。撮像装置302のプリセット誤差が小さく、決定された検知領域を変更する必要がない場合は、領域変更部315を省略することができる。画像解析が外部の装置で行われる場合は、画像解析部316及び出力部317を省略することができる。
When it is not necessary to determine the state of the
画像処理装置301は、2台以上の撮像装置302それぞれから出力される映像に対して、画像処理を行うこともできる。
The
図2及び図11〜図13のフローチャートは一例に過ぎず、画像処理装置の構成又は条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、図11及び図13の画像処理において、撮像装置302の状態を判定する必要がない場合は、ステップ1101〜ステップ1103及びステップ1301〜ステップ1304の処理を省略することができる。
The flowcharts of FIGS. 2 and 11 to 13 are merely examples, and some processes may be omitted or changed depending on the configuration or conditions of the image processing apparatus. For example, in the image processing of FIGS. 11 and 13, when it is not necessary to determine the state of the
撮像装置302のプリセット誤差が小さく、決定された検知領域を変更する必要がない場合は、ステップ1106〜ステップ1108及びステップ1308〜ステップ1310の処理を省略することができる。画像解析が外部の装置で行われる場合は、ステップ1104及びステップ1305の処理を省略することができる。
When the preset error of the
図11及び図13の画像処理において、状態判定部313は、特徴点の移動量の統計値を閾値と比較する代わりに、カルマンフィルタ等のフィルタ処理を用いて、撮像装置302の状態を判定してもよい。
In the image processing of FIGS. 11 and 13, the
撮像装置302が道路以外の場所に設置されている場合は、図12の画像解析処理とは異なる画像解析処理が行われる。
When the
図4〜図10に示した画像フレーム及びプリセット画像は一例に過ぎず、画像フレーム及びプリセット画像は、撮影対象に応じて変化する。検知領域及び特徴点は、画像フレーム及びプリセット画像に応じて変化する。 The image frames and preset images shown in FIGS. 4 to 10 are merely examples, and the image frames and preset images change depending on the shooting target. The detection area and the feature point change according to the image frame and the preset image.
図14は、図1の画像処理装置101及び図3の画像処理装置301として用いられる情報処理装置(コンピュータ)のハードウェア構成例を示している。図14の情報処理装置は、CPU(Central Processing Unit)1401、メモリ1402、入力装置1403、出力装置1404、補助記憶装置1405、媒体駆動装置1406、及びネットワーク接続装置1407を含む。これらの構成要素はハードウェアであり、バス1408により互いに接続されている。
FIG. 14 shows a hardware configuration example of an information processing device (computer) used as the
メモリ1402は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを記憶する。メモリ1402は、図1の記憶部111又は図3の記憶部311として用いることができる。
The
CPU1401(プロセッサ)は、例えば、メモリ1402を利用してプログラムを実行することにより、図1の領域決定部112として動作する。CPU1401は、メモリ1402を利用してプログラムを実行することにより、図3の状態判定部313、領域決定部314、領域変更部315、及び画像解析部316としても動作する。
The CPU 1401 (processor) operates as the
入力装置1403は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータ又はユーザからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置1404は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータ又はユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。処理結果は、解析結果325であってもよい。出力部1404は、図3の出力部317として用いることができる。
The
補助記憶装置1405は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置1405は、ハードディスクドライブ又はフラッシュメモリであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置1405にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ1402にロードして使用することができる。補助記憶装置1405は、図1の記憶部111又は図3の記憶部311として用いることができる。
The
媒体駆動装置1406は、可搬型記録媒体1409を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体1409は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体1409は、CD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disk)、USB(Universal Serial Bus)メモリ等であってもよい。オペレータ又はユーザは、この可搬型記録媒体1409にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ1402にロードして使用することができる。
The
このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ1402、補助記憶装置1405、又は可搬型記録媒体1409のような、物理的な(非一時的な)記録媒体である。
In this way, the computer-readable recording medium that stores the programs and data used for processing is physical (non-temporary) recording such as
ネットワーク接続装置1407は、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェース回路である。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置1407を介して受信し、それらをメモリ1402にロードして使用することができる。ネットワーク接続装置1407は、図3の画像取得部312として用いることができる。ネットワーク接続装置1407は、出力部317としても用いることができる。
The
なお、情報処理装置が図14のすべての構成要素を含む必要はなく、用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、オペレータ又はユーザとのインタフェースが不要な場合は、入力装置1403及び出力装置1404を省略してもよい。可搬型記録媒体1409又は通信ネットワークを使用しない場合は、媒体駆動装置1406又はネットワーク接続装置1407を省略してもよい。
The information processing device does not have to include all the components of FIG. 14, and some components may be omitted depending on the application or conditions. For example, the
開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。 Having described in detail the embodiments of the disclosure and its advantages, those skilled in the art will be able to make various changes, additions and omissions without departing from the scope of the invention as expressly stated in the claims. Let's do it.
図1乃至図14を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
(付記1)
撮像装置により撮影方向を変えながら撮影された動画像データの中から、前記撮影方向が特定の状態のときに撮影された画像フレームを抽出し、
記憶部に記憶されている複数の画像データと、前記画像フレームとに基づき、前記複数の画像データの中から画像データを特定し、
特定された画像データに対応付けて記憶された解析対象の領域に関する情報に基づいて、前記画像フレームにおける解析対象の領域を決定し、
前記決定した結果を出力する
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
(付記2)
さらに、前記動画像データに含まれる特徴点の移動量に基づいて、前記特定の状態であることを判定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする付記1に記載の画像処理プログラム。
(付記3)
前記特定の状態は、前記撮影方向が所定時間長以上変化していない状態であり、前記判定する処理は、前記動画像データに含まれる特徴点の画像フレーム間の移動量に基づいて、前記撮影方向が所定時間長以上変化していない状態を判定することを特徴とする付記2に記載の画像処理プログラム。
(付記4)
さらに、前記画像フレームに含まれる第1の特徴点と前記特定された画像データに含まれ前記第1の特徴点と対応する第2の特徴点とのずれに応じて、前記画像フレームにおける解析対象の領域を変更する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする付記1〜3のいずれか1項に記載の画像処理プログラム。
(付記5)
さらに、前記画像フレームにおける解析対象の領域を用いて画像解析を行う処理をコンピュータに実行させることを特徴とする付記1〜4のいずれか1項に記載の画像処理プログラム。
(付記6)
複数の画像データを記憶する記憶部と、
撮像装置により撮影方向を変えながら撮影された動画像データの中から、前記撮影方向が特定の状態のときに撮影された画像フレームを抽出し、前記複数の画像データと、前記画像フレームとに基づき、前記複数の画像データの中から画像データを特定し、特定された画像データに対応付けて記憶された解析対象の領域に関する情報に基づいて、前記画像フレームにおける解析対象の領域を決定し、前記決定した結果を出力する領域決定部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
(付記7)
前記動画像データに含まれる特徴点の移動量に基づいて、前記特定の状態であることを判定する状態判定部をさらに備えることを特徴とする付記6に記載の画像処理装置。
(付記8)
前記特定の状態は、前記撮影方向が所定時間長以上変化していない状態であり、前記状態判定部は、前記動画像データに含まれる特徴点の画像フレーム間の移動量に基づいて、前記撮影方向が所定時間長以上変化していない状態を判定することを特徴とする付記7に記載の画像処理装置。
(付記9)
前記画像フレームに含まれる第1の特徴点と前記特定された画像データに含まれ前記第1の特徴点と対応する第2の特徴点とのずれに応じて、前記画像フレームにおける解析対象の領域を変更する領域変更部をさらに備えることを特徴とする付記6〜8のいずれか1項に記載の画像処理装置。
(付記10)
前記画像フレームにおける解析対象の領域を用いて画像解析を行う画像解析部をさらに備えることを特徴とする付記6〜9のいずれか1項に記載の画像処理装置。
(付記11)
コンピュータによって実行される画像処理方法であって、
前記コンピュータが、
撮像装置により撮影方向を変えながら撮影された動画像データの中から、前記撮影方向が特定の状態のときに撮影された画像フレームを抽出し、
記憶部に記憶されている複数の画像データと、前記画像フレームとに基づき、前記複数の画像データの中から画像データを特定し、
特定された画像データに対応付けて記憶された解析対象の領域に関する情報に基づいて、前記画像フレームにおける解析対象の領域を決定し、
前記決定した結果を出力する
ことを特徴とする画像処理方法。
(付記12)
さらに、前記コンピュータは、前記動画像データに含まれる特徴点の移動量に基づいて、前記特定の状態であることを判定することを特徴とする付記11に記載の画像処理方法。
(付記13)
前記特定の状態は、前記撮影方向が所定時間長以上変化していない状態であり、前記判定する処理は、前記動画像データに含まれる特徴点の画像フレーム間の移動量に基づいて、前記撮影方向が所定時間長以上変化していない状態を判定することを特徴とする付記12に記載の画像処理方法。
(付記14)
さらに、前記コンピュータは、前記画像フレームに含まれる第1の特徴点と前記特定された画像データに含まれ前記第1の特徴点と対応する第2の特徴点とのずれに応じて、前記画像フレームにおける解析対象の領域ことを特徴とする付記11〜13のいずれか1項に記載の画像処理方法。
(付記15)
さらに、前記コンピュータは、前記画像フレームにおける解析対象の領域を用いて画像解析を行うことを特徴とする付記11〜14のいずれか1項に記載の画像処理方法。
The following additional notes will be further disclosed with respect to the embodiments described with reference to FIGS. 1 to 14.
(Appendix 1)
From the moving image data taken while changing the shooting direction by the imaging device, the image frame shot when the shooting direction is in a specific state is extracted.
Based on the plurality of image data stored in the storage unit and the image frame, the image data is specified from the plurality of image data, and the image data is specified.
The area to be analyzed in the image frame is determined based on the information about the area to be analyzed stored in association with the specified image data.
An image processing program for causing a computer to execute a process of outputting the determined result.
(Appendix 2)
Further, the image processing program according to Appendix 1, wherein a computer is made to execute a process of determining the specific state based on the amount of movement of the feature points included in the moving image data.
(Appendix 3)
The specific state is a state in which the shooting direction has not changed for a predetermined time length or more, and the determination process is based on the amount of movement of the feature points included in the moving image data between image frames. The image processing program according to Appendix 2, wherein it determines a state in which the direction has not changed for a predetermined time length or more.
(Appendix 4)
Further, according to the deviation between the first feature point included in the image frame and the second feature point included in the specified image data and corresponding to the first feature point, the analysis target in the image frame The image processing program according to any one of Items 1 to 3, wherein a computer executes a process of changing the area of the above.
(Appendix 5)
The image processing program according to any one of Supplementary note 1 to 4, further comprising causing a computer to execute a process of performing image analysis using an area to be analyzed in the image frame.
(Appendix 6)
A storage unit that stores multiple image data and
From the moving image data shot while changing the shooting direction by the imaging device, an image frame shot when the shooting direction is in a specific state is extracted, and based on the plurality of image data and the image frame. , The image data is specified from the plurality of image data, and the area to be analyzed in the image frame is determined based on the information about the area to be analyzed stored in association with the specified image data. The area determination unit that outputs the determined result and
An image processing device characterized by comprising.
(Appendix 7)
The image processing apparatus according to Appendix 6, further comprising a state determination unit for determining that a specific state is obtained based on the amount of movement of feature points included in the moving image data.
(Appendix 8)
The specific state is a state in which the shooting direction has not changed for a predetermined time length or more, and the state determination unit takes the picture based on the amount of movement of the feature points included in the moving image data between image frames. The image processing apparatus according to Appendix 7, wherein it determines a state in which the direction has not changed for a predetermined time length or more.
(Appendix 9)
A region to be analyzed in the image frame according to the deviation between the first feature point included in the image frame and the second feature point included in the specified image data and corresponding to the first feature point. The image processing apparatus according to any one of Appendix 6 to 8, further comprising an area changing unit for changing the above.
(Appendix 10)
The image processing apparatus according to any one of Supplementary note 6 to 9, further comprising an image analysis unit that performs image analysis using a region to be analyzed in the image frame.
(Appendix 11)
An image processing method performed by a computer
The computer
From the moving image data taken while changing the shooting direction by the imaging device, the image frame shot when the shooting direction is in a specific state is extracted.
Based on the plurality of image data stored in the storage unit and the image frame, the image data is specified from the plurality of image data, and the image data is specified.
The area to be analyzed in the image frame is determined based on the information about the area to be analyzed stored in association with the specified image data.
An image processing method characterized by outputting the determined result.
(Appendix 12)
Further, the image processing method according to Appendix 11, wherein the computer determines that the specific state is obtained based on the amount of movement of feature points included in the moving image data.
(Appendix 13)
The specific state is a state in which the shooting direction has not changed for a predetermined time length or more, and the determination process is based on the amount of movement of the feature points included in the moving image data between image frames. The image processing method according to Appendix 12, wherein it is determined that the direction has not changed for a predetermined time length or more.
(Appendix 14)
Further, the computer uses the image according to the deviation between the first feature point included in the image frame and the second feature point included in the specified image data and corresponding to the first feature point. The image processing method according to any one of Supplementary note 11 to 13, wherein the area to be analyzed in the frame.
(Appendix 15)
The image processing method according to any one of Supplementary note 11 to 14, wherein the computer performs image analysis using a region to be analyzed in the image frame.
101、301 画像処理装置
111、311 記憶部
112、314 領域決定部
302 撮像装置
312 画像取得部
313 状態判定部
315 領域変更部
316 画像解析部
317 出力部
321 プリセット画像
322 領域情報
323 画像フレーム
324 設定ファイル
325 解析結果
401〜403、412、414 領域
411、413 矢印
501、502、601、602 プリセット画像
511、512、611、612、901、902、911、912 検知領域
1401 CPU
1402 メモリ
1403 入力装置
1404 出力装置
1405 補助記憶装置
1406 媒体駆動装置
1407 ネットワーク接続装置
1408 バス
1409 可搬型記録媒体
101, 301
1402
Claims (7)
記憶部に記憶されている複数の画像データと、前記画像フレームとに基づき、前記複数の画像データの中から画像データを特定し、
特定された画像データに対応付けて記憶された解析対象の領域に関する情報に基づいて、前記画像フレームにおける解析対象の領域を決定し、
前記決定した結果を出力する
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。 From the moving image data taken while changing the shooting direction by the imaging device, the image frame shot when the shooting direction is in a specific state is extracted.
Based on the plurality of image data stored in the storage unit and the image frame, the image data is specified from the plurality of image data, and the image data is specified.
The area to be analyzed in the image frame is determined based on the information about the area to be analyzed stored in association with the specified image data.
An image processing program for causing a computer to execute a process of outputting the determined result.
撮像装置により撮影方向を変えながら撮影された動画像データの中から、前記撮影方向が特定の状態のときに撮影された画像フレームを抽出し、前記複数の画像データと、前記画像フレームとに基づき、前記複数の画像データの中から画像データを特定し、特定された画像データに対応付けて記憶された解析対象の領域に関する情報に基づいて、前記画像フレームにおける解析対象の領域を決定し、前記決定した結果を出力する領域決定部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 A storage unit that stores multiple image data and
From the moving image data shot while changing the shooting direction by the imaging device, an image frame shot when the shooting direction is in a specific state is extracted, and based on the plurality of image data and the image frame. , The image data is specified from the plurality of image data, and the area to be analyzed in the image frame is determined based on the information about the area to be analyzed stored in association with the specified image data. The area determination unit that outputs the determined result and
An image processing device characterized by comprising.
前記コンピュータが、
撮像装置により撮影方向を変えながら撮影された動画像データの中から、前記撮影方向が特定の状態のときに撮影された画像フレームを抽出し、
記憶部に記憶されている複数の画像データと、前記画像フレームとに基づき、前記複数の画像データの中から画像データを特定し、
特定された画像データに対応付けて記憶された解析対象の領域に関する情報に基づいて、前記画像フレームにおける解析対象の領域を決定し、
前記決定した結果を出力する
ことを特徴とする画像処理方法。 An image processing method performed by a computer
The computer
From the moving image data taken while changing the shooting direction by the imaging device, the image frame shot when the shooting direction is in a specific state is extracted.
Based on the plurality of image data stored in the storage unit and the image frame, the image data is specified from the plurality of image data, and the image data is specified.
The area to be analyzed in the image frame is determined based on the information about the area to be analyzed stored in association with the specified image data.
An image processing method characterized by outputting the determined result.
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