JP2022526071A - 状況認識監視 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (52)
- 環境内の状況認識監視を行うシステムであって、
a)前記環境内の物体の画像を取得するように構成された複数の撮像装置であって、当該複数の撮像装置の少なくともいくつかが少なくとも部分的に重なり合う視野を有するように前記環境内に配置されている複数の撮像装置の各々から複数の取得画像を含む画像ストリームを受信し、
b)異なる画像ストリーム内の重複画像であって、重なり合う視野を有する撮像装置により取得された画像である重複画像を識別し、
c)前記重複画像を解析して前記環境内の物体の位置を判定し、
d)時間経過に伴う前記物体の位置の変化を解析して前記環境内の物体の移動を判定し、
e)前記物体の移動を状況認識ルールと比較し、
f)前記比較の結果を用いて状況認識事象を識別する
ように構成された1つ以上の処理装置を含む、システム。 - 前記重複画像が、ほぼ同時に取得された同期重複画像である、請求項1に記載のシステム。
- 前記1つ以上の処理装置が、
a)取得された各画像の取得時刻を判定し、
b)前記取得時刻を用いて同期画像を識別するように構成されている、請求項2に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)前記撮像装置により生成された取得時刻、
b)各画像に関連付けられた受信時刻であって、前記1つ以上の処理装置が受信した時刻を示す受信時刻、及び
c)前記画像の画像コンテンツの比較
のうち少なくとも1つを用いて取得時刻を判定するように構成されている、請求項3に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)各画像ストリームからの画像を解析して、物体を含む画像である物体画像を識別し、
b)同一物体を含む物体画像として重複画像を識別する
ように構成されている、請求項1~4のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、前記撮像装置の位置合わせに少なくとも部分的に基づいて重複画像を識別するように構成されている、請求項5に記載のシステム。
- 前記1つ以上の処理装置が、
a)画像ストリームからの多数の画像を解析して静止画像領域を識別し、
b)非静止画像領域を含む画像として物体画像を識別する
ように構成されている、請求項1~6のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記複数の画像のうち少なくとも1つが背景基準画像である、請求項7に記載のシステム。
- 前記1つ以上の処理装置が、
a)画像ストリーム内の画像間での画像領域の外観の変化の程度を判定し、
b)前記変化の程度に少なくとも部分的に基づいて物体を識別する
ように構成されている、請求項1~8のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)前記変化の程度を分類閾値と比較し、
b)前記比較の結果に基づいて前記画像領域を分類し、
c)前記画像領域の分類に基づいて物体を識別する
ように構成されている、請求項9に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、前記画像領域を、
a)前記変化の程度が前記分類閾値を下回る場合には静止画像領域として、又は
b)前記変化の程度が前記分類閾値を上回る場合には非静止画像領域として
分類するように構成されている、請求項10に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、非静止画像領域を解析して物体を識別するように構成されている、請求項11に記載のシステム。
- 前記1つ以上の処理装置が、前記分類閾値を動的に調整するように構成されている、請求項10~12のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記1つ以上の処理装置が、
a)移動を停止した物体を含む物体画像領域を識別し、
b)前記画像領域を非静止画像領域として分類するために必要な前記変化の程度を減少させるよう前記物体画像領域の前記分類閾値を修正する
ように構成されている、請求項10~13のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)視覚的効果を含む画像を識別し、
b)前記視覚的効果に従い前記画像を処理することにより物体を識別する
ように構成されている、請求項1~14のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)視覚的効果を含む画像領域を識別し、
b)i)視覚的効果を含む画像領域を除外することと、
ii)前記視覚的効果の要因である画像領域を分類することと、
のうち少なくとも一方を行う
ように構成されている、請求項15に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、識別された視覚的効果に基づいて分類閾値を調整するように構成されている、請求項15又は16に記載のシステム。
- 前記1つ以上の処理装置が、
a)1つ以上の照明センサからの信号を用いること、
b)1つ以上の基準画像を用いること、
c)環境情報に従うこと、
d)照明領域の手動識別に基づくこと、及び
e)規定された照明特性に従い画像を解析すること
のうち少なくとも1つにより視覚的効果を識別するように構成されている、請求項15~17のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)視体積交差技術、
b)前記画像内のフィデューシャルマーキングの検出、及び
c)複数の三角形分割された画像内のフィデューシャルマーキングの検出、
のうち少なくとも1つを用いて物体の位置を判定するように構成されている、請求項1~18のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)重複画像内の対応画像であって、前記環境内の容積の画像である対応画像の領域を識別し、
b)前記対応画像領域を解析して前記容積内の物体を識別する
ように構成されている、請求項1~19のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記対応画像領域が非静止画像領域である、請求項20に記載のシステム。
- 前記1つ以上の処理装置が、
a)対応画像領域を解析して候補物体を識別し、
b)前記環境内の物体の位置を表すモデルを生成し、
c)前記モデルを解析して潜在的オクルージョンを識別し、
d)前記潜在的オクルージョンを用いて候補物体の妥当性を確認する
ように構成されている、請求項20又は21に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)画像領域が潜在的オクルージョンを含む場合、オクルージョンされた画像領域として分類し、
b)前記識別されたオクルージョン画像領域を用いて候補物体の妥当性を確認する
ように構成されている、請求項22に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、オクルージョンされた画像領域を除く前記対応画像領域を解析するように構成されている、請求項22又は23に記載のシステム。
- 前記1つ以上の処理装置が、
a)対応画像領域に関連付けられた物体スコアであって前記対応画像領域内の物体の検出に関連付けられた確実度を表す物体スコアを計算し、
b)前記物体スコアを用いて物体を識別する
ように構成されている、請求項20~24のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)前記対応画像領域の各々に対して画像領域スコアを生成し、
b)i)前記画像領域スコアを用いて物体スコアを記録することと、
ii)前記対応画像領域を解析して各々の対応画像領域の前記画像領域スコアに応じて前記容積内の物体を識別することと、
iii)各々の対応画像領域の前記画像領域スコアを重み付けとして用いて視体積交差技術を実行することと
のうち少なくとも1つを実行する
ように構成されている、請求項20~25のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記領域スコアが、
a)画像領域分類、
b)画像領域分類の寿命、
c)画像領域分類の過去の変化、
d)視覚的効果の存在又は可能性、
e)画像ストリーム内の画像間の画像領域の外観の変化の程度、
f)画像領域に関連するカメラジオメトリ、
g)画像の取得時刻、及び
h)画質
のうち少なくとも1つに基づいている、請求項26に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、較正データに従い前記画像を解釈するように構成されている、請求項1~27のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記較正データが、
a)各撮像装置の撮像特性を表す内因的較正データ、及び
b)前記環境内における前記撮像装置の相対位置を表す外因的較正データ
のうち少なくとも1つを含んでいる、請求項28に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)撮像装置を用いて異なる位置から取得された規定パターンの画像を受信すること、及び
b)前記画像を解析して前記撮像装置の画像取得特性を表す較正データを生成すること
により、較正処理の実行中に較正データを生成するように構成されている、請求項28又は29に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)前記環境内の目標の取得画像を受信すること、
b)前記取得画像を解析して、異なる撮像装置により取得された同一目標を表す画像を識別すること、及び
c)識別された画像を解析して前記撮像装置の相対位置及び向きを表す較正データを生成すること
により、較正処理の実行中に較正データを生成するように構成されている、請求項28~30のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)少なくとも1つの物体について物体属性を判定し、
b)前記物体属性を少なくとも部分的に用いて前記物体の移動を前記状況認識ルールと比較する
ように構成されている、請求項1~31のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記物体属性が、
a)物体の種類を表すもの、及び
b)前記物体を一意に表すもの
の少なくとも一方である、請求項32に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)前記物体属性に応じて1つ以上の状況認識ルールを選択し、
b)前記物体の移動を前記選択された状況認識ルールと比較する
ように構成されている、請求項32又は33に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、移動パターンを解析することにより前記物体属性を判定するように構成されている、請求項32~34のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記1つ以上の処理装置が、画像認識を用いて前記物体属性を判定するように構成されている、請求項32~35のいずれか1項に記載のシステム。
- 物体が、物体属性を表す機械可読符号化データに関連付けられていて、前記1つ以上の処理装置が前記機械可読符号化データを用いて前記物体属性を判定するように構成されている、請求項32~36のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記機械可読符号化データが可視データであり、前記1つ以上の処理装置が前記画像を解析して前記機械可読符号化データを検出するように構成されている、請求項37に記載のシステム。
- 前記機械可読符号化データが前記物体に関連付けられたタグにコード化されていて、前記1つ以上の処理装置がタグ読取器から前記機械可読符号化データを表す信号を受信するように構成されている、請求項37又は38に記載のシステム。
- 前記タグが、
a)短距離無線通信プロトコルタグ、
b)RFIDタグ、及び
c)Bluetoothタグ
のうち少なくとも1つである、請求項39に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)物体の移動を用いて予想される物体の移動を判定し、
b)前記予想される物体の移動を前記状況認識ルールと比較する
ように構成されている、請求項1~40のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記物体の移動が、物体の移動経路を表す、請求項1~41のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記状況認識ルールが、
a)許可された物体の移動経路、
b)許可された物体の移動、
c)異なる物体に許可された接近限度、
d)物体に許可されたゾーン、及び
e)物体に禁止されたゾーン
のうち少なくとも1つを表す、請求項1~42のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)物体の移動が前記物体に対して規定されている許可された物体の移動経路から逸脱している、
b)物体の移動が前記物体に許可された物体の移動から逸脱している、
c)2つの物体が前記物体に許可された接近限度内にある、
d)2つの物体が前記物体に許可された接近限度に近づいている、
e)2つの物体が前記物体に許可された接近限度にあることが予想される、
f)2つの物体の予想される移動経路が交差している、
g)物体が前記物体に許可されたゾーンの外側にある、
h)物体が前記物体に許可されたゾーンから退出している、
i)物体が前記物体に禁止されたゾーンの内側にある、及び
j)物体が前記物体に禁止されたゾーンに進入している、
のうち少なくとも1つが真ならば状況認識事象を識別するように構成されている、請求項1~43のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が環境モデルを生成するように構成され、前記環境モデルが、
a)前記環境、
b)前記環境内における撮像装置の位置、
c)物体の現在位置、
d)物体の移動、
e)予想される物体の位置、及び
f)予想される物体の移動、
のうち少なくとも1つを表す、請求項1~44のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、前記環境モデルのグラフ表現を生成するように構成されている、請求項45に記載のシステム。
- 状況認識事象の識別に応答して、前記1つ以上の処理装置が、
a)前記状況認識事象の徴候を記録すること、
b)前記状況認識事象を示す通知を生成すること、
c)出力装置に前記状況認識事象を示す出力を生成させること、
d)警報を起動すること、及び
e)物体の動作を制御させること
のうち少なくとも1つを実行するように構成されている、請求項1~46のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記撮像装置が、
a)セキュリティ撮像装置、
b)モノスコープ撮像装置、
c)非コンピュータ視覚に基づく撮像装置、及び
d)内因的較正情報が関連付けられていない撮像装置
のうち少なくとも1つである、請求項1~47のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記物体が、
a)人、
b)物品、
c)遠隔制御車両、
d)手動制御車両、
e)半自律車両、
f)自律車両、及び
g)自律誘導車両
のうち少なくとも1つを含む請求項1~48のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記1つ以上の処理装置が、
a)ほぼ実時間で前記状況認識事象を識別し、
b)ほぼ実時間で処置を実行する
ように構成されている、請求項1~49のいずれか1項に記載のシステム。 - 環境内の状況認識監視方法であって、1つ以上の処理装置において、
a)前記環境内の物体の画像を取得するように構成された複数の撮像装置であって、当該複数の撮像装置の少なくともいくつかが少なくとも部分的に重なり合う視野を有するように前記環境内に配置された複数の撮像装置の各々から複数の取得画像を含む画像ストリームを受信するステップ、
b)異なる画像ストリーム内の重複画像であって、重なり合う視野を有する撮像装置により取得された画像である重複画像を識別するステップ、
c)前記重複画像を解析して前記環境内の物体の位置を判定するステップ、
d)時間経過に伴う前記物体の位置の変化を解析して前記環境内の物体の移動を判定するステップ、
e)前記物体の移動を状況認識ルールと比較するステップ、及び
f)前記比較の結果を用いて状況認識事象を識別するステップ
を含む、方法。 - 環境内の状況認識監視に用いるコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品がコンピュータ実行可能コードを含み、前記コンピュータ実行可能コードは、1つ以上の適切にプログラムされた処理装置により実行された場合、前記1つ以上の処理装置に、
a)前記環境内の物体の画像を取得するように構成された複数の撮像装置であって、当該複数の撮像装置の少なくともいくつかが少なくとも部分的に重なり合う視野を有するように前記環境内に配置された複数の撮像装置の各々から複数の取得画像を含む画像ストリームを受信させ、
b)異なる画像ストリーム内の重複画像であって、重なり合う視野を有する撮像装置によりほぼ同時に取得された画像である重複画像を識別させ、
c)前記重複画像を解析して前記環境内の物体の位置を判定させ、
d)時間経過に伴う前記物体の位置の変化を解析して前記環境内の物体の移動を判定させ、
e)前記物体の移動を状況認識ルールと比較させ、
f)前記比較の結果を用いて状況認識事象を識別させる、
コンピュータプログラム製品。
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