JP6214426B2 - 物体検出装置 - Google Patents
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Description
そのため、本発明者等は画像処理により、然も演算量を極力少なくした画像処理により動く物体を検出する技術を特許文献1で提案した。
この画像処理により、カメラから離れた遠方に不審者等が存在する場合でも、演算するCPUに大きな負担をかけずに物体を検知することが可能となり、一般家庭に設置する防犯カメラへの適用を可能とした。
監視カメラによる監視は、夜間の監視が重要な場合が多く、このような誤動作は好ましくなかった。
この構成によれば、基準フレームに雨等が白い筋として映り込んでも、この画像を除外した過去画像及び未来画像のデータを加味して物体の存在を判定するため、暗視カメラで撮影した画像から物体を検知する場合であっても、雨による白い筋を人物等の移動物体と判断してしまう誤判断を削減できる。
この構成によれば、基準フレームに雨等が白い筋として映り込んでも、この画像を除外した過去画像及び未来画像のデータを加味して物体の存在を判定するため、暗視カメラで撮影した画像から物体を検知する場合であっても、雨による白い筋を人物等の移動物体と判断してしまう誤判断を削減できる。
<第1の形態>
図1は本発明に係る物体検出装置の第1の形態を示す機能構成図であり、カメラ1aが撮像した映像信号が入力され、所定の間隔で時間軸上で連続する画像から成る画像フレームを生成して出力する画像出力部1、任意の画像フレームを基準フレームとしてピクセル毎に輝度の時間変化量を抽出する時間変化抽出部2、ピクセル毎にフレーム間差分特徴となる特徴量を算出するフレーム間特徴抽出部3、学習サンプルと算出した特徴量から画像フレーム内の物体を検出する検出部4、検出結果を出力する結果出力部5を備えている。
尚、これら構成要素のうち、画像出力部1、時間変化抽出部2、フレーム間特徴抽出部3、検出部4が移動物体を検出する物体検出装置を構成し、CPU或いはDSPが所定のプログラムを実行することで実現される。また、結果出力部5を含む全体は例えばパーソナルコンピュータで実現できる。
図2は、画像フレームと輝度の関係を示す画像フレーム群の説明図であり、基準フレームをKとして、基準フレームKの直前に出力された画像フレームである過去の画像フレームと、直後に出力される画像フレームである未来の画像フレームの関係を示している。そして、基準フレームKの任意の座標のピクセルの輝度をIkとし、個々の画像フレームの同一座標の輝度をIk(±n)で示している。以下、この図2を参照して説明する。
数1はこの輝度の分散値Sの演算式を示し、代表して上述した第1の分散値S1を算出する式を示している。尚、数1においてjは1からnの整数である。
更に時間変化抽出部2は、こうしてピクセル毎に2値化した(2階調とした)輝度情報を出力する。
中央の画像列M1が暗視カメラ10の撮像画像であり、基準フレームKを中心に4画像過去の画像フレームK−4から4画像未来の画像フレームK+4の画像フレームを示し、この間のピクセルの輝度情報から静状態/動状態を判定する流れを示している。
上段の画像列M2と下段の画像列M3は、ピクセル個々の分散値から求めた静状態/動状態を画像で示し、M2aは第1の分散値S1、M2bは第2の分散値S2、M3aは第3の分散値S3、M3bは第4の分散値S4に対応した画像である。
更に、画像M4が画像M2cと画像M3cとのAND処理結果を示している。尚、図4は基準フレームKの画像の拡大図、図5はM4画像の拡大図をそれぞれ示している。
尚、1セルは例えば5×5ピクセルで構成され、1ブロックは例えば3×3セルで構成される。
上記実施形態では、輝度の分散値を求めてピクセル毎の静状態/動状態を判定したが、ピクセル毎の輝度の変化量の最大値を基に静状態/動状態を判定しても良く、以下この形態を説明する。尚、物体検出装置の構成は上記図1の構成と同様であるため、説明を省略する。
以下、各部の動作を説明する。上記形態とは時間変化抽出部2の作用が大きく異なるため、この時間変化抽出部2の作用を中心に説明する。
上記図2に示すように基準フレームKに着目し、過去のN番目までの画像フレームの間、及び未来のN番目までの画像フレームの間で演算を実施し、輝度が急激に変化するピクセルの検出を行う。輝度が急激に変化するピクセルの検出は、基準フレームKを中心にNフレーム過去まで、及びNフレーム未来までの各フレームの間で実施する。
例えば、輝度Ik−nとIkとの間の輝度の変化量の最大値を変化量Tとすると、変化量Tは次の数2の演算式により算出される。尚、数2においてjは1からnの整数である。
そして時間変化抽出部2は、こうしてピクセル毎に2値化した(2階調とした)輝度情報を出力する。
検出部4、結果出力部5の動作は上記形態と同様であり、検出部4ではアダブーストによるカスケード型識別器を用いた物体の検出が行われ、結果出力部5において検出した物体が検出ウィンドウ等で表示される。
また、基準フレームKを中心に連続する画像フレームのデータを用いて演算しているが、例えば奇数フレームのデータのみといった不連続なデータを使用しても良く、一定の間隔のデータであれば使用できる。
更に、画像出力部1をカメラ1aと別体としているが、カメラ1aと一体に構成しても良いし、検出部4までの構成をカメラ1aと一体に構成しても良い。
Claims (2)
- カメラの撮像映像から時間軸上で連続する画像フレーム群を生成する画像フレーム群生成手段と、
生成した複数の画像フレームのうち任意の画像フレームを基準フレームとして、当該基準フレームから所定数過去の画像フレームまで或いは所定数未来の画像フレームまでのピクセル毎の同一部位の輝度の変化量を算出して分散値を演算する分散値算出手段と、
求めた前記分散値と所定の閾値とを比較してピクセル毎の静状態/動状態を判定するピクセル状態判定手段と、
前記基準フレームにおいて、近傍の複数ピクセルから成るセルを形成してセル毎に前記静状態/動状態の2値から成るヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムを正規化して動きの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
算出した前記動きの特徴量と学習サンプルを用いた強識別器から移動する物体の存在を検出する物体検出手段とを備え、
前記分散値算出手段が、前記基準フレームから所定数過去の画像フレームまでの輝度の変化量に基づく輝度の分散値(第1の分散値)と、
前記基準フレームから所定数未来の画像フレームまでの輝度の変化量に基づく輝度の分散値(第2の分散値)と、
前記基準フレーム直前の画像フレームから前記所定数過去の画像フレームまでの輝度の変化量に基づく輝度の分散値(第3の分散値)と、
更に前記基準フレーム直後の画像フレームから前記所定数未来の画像フレームまでの輝度変化量に基づく輝度の分散値(第4の分散値)とを算出する一方、
前記ピクセル状態判定手段が、前記第1及び前記第2の分散値が前記閾値より大きく、且つ前記第3の分散値及び前記第4の分散値のうちの少なくとも一方が前記閾値より大きいピクセルを動状態と判断し、分散値がそれ以外の値のピクセルを静状態と判定することを特徴とする物体検出装置。 - カメラの撮像映像から時間軸上で連続する画像フレーム群を生成する画像フレーム群生成手段と、
生成した複数の画像フレームのうち任意の画像フレームを基準フレームとして、当該基準フレームから所定数過去の画像フレームまで或いは所定数未来の画像フレームまでのピクセル毎の同一部位の輝度の変化量の最大値を算出する輝度算出手段と、
求めた前記輝度の変化量の最大値と所定の閾値と比較してピクセル毎の静状態/動状態を判定するピクセル状態判定手段と、
前記基準フレームにおいて、近傍の複数ピクセルから成るセルを形成してセル毎に前記静状態/動状態の2値から成るヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムを正規化して動きの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
算出した前記動きの特徴量と学習サンプルを用いた強識別器から移動する物体の存在を検出する物体検出手段とを備え、
前記輝度算出手段が、前記基準フレームから所定数過去の画像フレームまでの輝度変化量の最大値(第1の最大輝度差)と、
前記基準フレームから所定数未来の画像フレームまでの輝度の変化量の最大値(第2の最大輝度差)と、
前記基準フレーム直前の画像フレームから前記所定数過去の画像フレームまでの輝度変量の最大値(第3の最大輝度差)と、
前記基準フレーム直後の画像フレームから前記所定数未来の画像フレームまでの輝度変化量の最大値(第4の最大輝度差)とを算出する一方、
前記ピクセル状態判定手段が、前記第1及び前記第2の最大輝度差が前記閾値より大きく、且つ前記第3の最大輝度差及び前記第4の最大輝度差のうちの少なくとも一方が前記閾値より大きいピクセルを動状態と判断し、最大輝度差がそれ以外の値のピクセルを静状態と判定することを特徴とする物体検出装置。
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