JPH0325390A - Body identification device - Google Patents
Body identification deviceInfo
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- JPH0325390A JPH0325390A JP1160283A JP16028389A JPH0325390A JP H0325390 A JPH0325390 A JP H0325390A JP 1160283 A JP1160283 A JP 1160283A JP 16028389 A JP16028389 A JP 16028389A JP H0325390 A JPH0325390 A JP H0325390A
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の゜目的〕
（産業上の利用分野）
この発明は、離れた場所に存在する不特定物体を識別す
る物体識別装置に関するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Objective of the Invention] (Field of Industrial Application) The present invention relates to an object identification device for identifying an unspecified object existing at a remote location.
（従来の技術）
近年の画像処理技術の進歩は著しく、そのもの自体を撮
像して得られた画像パターンデータが予め格納された、
いわゆる、特定の物体については可視ＣＯＤ （電荷結
合素子）カメラ等を利用した画像処理によりかなり高精
度の識別ができるようになってきた。この場合、物体の
一部が隠れていても、直線近似法等によりその物体の推
定ができる画像処理アルゴリズムの開発も進められてい
る。(Prior art) Recent advances in image processing technology have been remarkable, and image pattern data obtained by imaging the object itself is stored in advance.
It has become possible to identify so-called specific objects with considerably high precision through image processing using a visible COD (charge-coupled device) camera or the like. In this case, progress is being made in the development of image processing algorithms that can estimate the object using straight line approximation methods, etc. even if part of the object is hidden.
また、可ＩＣＣＤカメラにより識別できない暗い場所で
の物体識別も、ＩＲ−ＣＣＤ （赤外線用電荷結合素子
）カメラの採用により画像処理が可能になってきている
。Furthermore, image processing has become possible with the adoption of an IR-CCD (infrared charge-coupled device) camera to identify objects in dark places that cannot be identified with an ICCD camera.
しかして、可視ＣＣＤカメラおよびＩＲ−ＣＣＤカメラ
を併用し、いずれか鮮明度の高い映像信号を処理するよ
うにすれば野外での物体識別も比較的容易になってきた
。However, by using both a visible CCD camera and an IR-CCD camera and processing a video signal with high definition, it has become relatively easy to identify objects outdoors.
（発明が角ｑ決しようとする課題）
上述した特定の物体については、画像処理技術として専
用の特徴抽出によりかなりの精度での識別が可能ではあ
るが、画像パターンデータを予め格納していない物体、
すなわち、不特定物体についてはカメラの視覚情報のみ
では識別精度が低下する。本来、不特定物体であっても
それが音や振動を発生したりすれば、その情報を分析す
ることによって識別精度を上げることができる。しかし
ながら、従来の装置にこれらの助戊手段を備えるという
ような考えはなく、これがために精度の低い識別を余儀
なくされていた。(Problem to be solved by the invention) Although it is possible to identify the above-mentioned specific objects with a high degree of accuracy using dedicated feature extraction using image processing technology, it is possible to identify objects for which image pattern data is not stored in advance. ,
That is, for unspecified objects, identification accuracy decreases using only visual information from the camera. Originally, even if an unspecified object generates sound or vibration, identification accuracy can be improved by analyzing that information. However, there has been no idea to equip conventional devices with these assisting means, and as a result, identification with low accuracy has been inevitable.
この発明は上記の問題点を解決するためになされたもの
で、不特定物体であっても音や振動を発生するものであ
れば、その識別精度を大幅に向上させることのできる物
体識別装置を褥ることを目的とする。This invention was made in order to solve the above problems, and provides an object identification device that can greatly improve the identification accuracy of unspecified objects that generate sound or vibration. The purpose is to lie down.
（課題を解決するための手段）
この発明に係る物体識別装置は、不特定物体が発生する
音や振動等を検出して周波数分析する周波数分析系と、
前記不特定物体を撮像して多値化された画像データを褐
る画像処理系と、既知の物体が発する音や振動等のデー
タを記憶すると共に、これらのデータと前記周波数分析
系の分析データとを照合して前記不特定物体が所属し得
る物体を一次推定する第１のデータ照合手段と、既知の
物体の画像パターンデータを記憶すると共に、この画像
パターンデータと前記画像処理系の画像データとを照合
し、前記一次推定された物体の中から不特定物体を二次
推定する第２のデータ照合手段とを備えたことを特徴と
している。(Means for Solving the Problems) An object identification device according to the present invention includes a frequency analysis system that detects and frequency-analyzes sounds, vibrations, etc. generated by an unspecified object;
An image processing system that captures an image of the unspecified object and converts the multivalued image data; and an image processing system that stores data such as sounds and vibrations emitted by the known object, and analyzes these data and the frequency analysis system. a first data matching means for first estimating an object to which the unspecified object may belong by comparing the data with the object; and second data matching means for secondarily estimating an unspecified object from among the first estimated objects.
（作 用）
この発明においては、不特定物体が発生する音や振動等
を検出し、得られた信号の周波数分析データと、予め記
憶させた既知の物体の音や振動等のデータとを照合して
不特定物体が所屈し御る物体を一次推定し、さらに、不
特定物体を撮像して多直化された画像データと、予め記
憶させた既知の物体の画像パターンデータとを照合して
、推定された物体の中から不特定物体を二次推定するよ
うにしたので、音や振動を発生する不特定物体の識別精
度を大幅に向上させることができる。(Function) In this invention, the sound, vibration, etc. generated by an unspecified object is detected, and the frequency analysis data of the obtained signal is compared with the data of the sound, vibration, etc. of a known object stored in advance. The object that the unspecified object is in control of is firstly estimated, and the image data obtained by imaging the unspecified object and converted into multiple lenses is compared with the image pattern data of the known object stored in advance. Since unspecified objects are secondarily estimated from among the estimated objects, the accuracy of identifying unspecified objects that generate sound or vibration can be greatly improved.
第１図はこの発明の一実施例を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing one embodiment of the present invention.
同図において、物体識別装置１は、物体が発生する音を
収集する集音マイク２と、この物体が発生する振動を検
出する振動センサ４とを付帯し、このうち、集音マイク
２には周波数強度スペクトル分析（以下、単に周波数分
析という）するための音分析器３が、振動センサ４には
同じく周波数分析するための振動分析２２５がそれぞれ
接続され、各周波数分析データがデータ照合器６に送り
込まれる。このデータ照合器６には特定物体に対する音
データと、特定物体に対する振動データとが格納されて
おり、周波数分析データと照会してある程度限定された
物体の推定（一次）を行う。また、前述したＣＣＤカメ
ラ７を有し、これに画像多値化処理器８が接続され、一
次画像処理データがデータ照合器９と、画像特徴抽出処
理器１０に送込まれる。このうち、データ照合器９には
特定物体の画像パターンデータが予め格納され、このデ
ータと、一次画像処理データと、データ照合器６によっ
て推定された物体のデータとに基づいて確定性の高い物
体推定（二次）を行う。また、Ｗｌ像特徴抽出処理器１
０はデータ照合器９の推定物体により特徴抽出法を決定
し、これに従って一次画像処理データに画像処理を施し
て識別器１１に与える。識別器１１においては画像処理
された作画と、データ照合器６で推定された物体データ
を基にした作画とを比較する。このようにして、推定さ
れた物体が、表示処理器１２により表示器１３に表示さ
れる。In the figure, an object identification device 1 is equipped with a sound collecting microphone 2 that collects sounds generated by an object, and a vibration sensor 4 that detects vibrations generated by this object. A sound analyzer 3 for frequency intensity spectrum analysis (hereinafter simply referred to as frequency analysis) is connected to the vibration sensor 4, and a vibration analyzer 225 for frequency analysis is connected to the vibration sensor 4, and each frequency analysis data is sent to the data collation unit 6. sent. This data collator 6 stores sound data for a specific object and vibration data for a specific object, and performs estimation (primary) of a limited object to some extent by referring to the frequency analysis data. It also has the above-mentioned CCD camera 7, to which an image multivalue processor 8 is connected, and primary image processing data is sent to a data collation unit 9 and an image feature extraction processor 10. Among these, image pattern data of a specific object is stored in advance in the data collation unit 9, and based on this data, primary image processing data, and object data estimated by the data collation unit 6, it is possible to identify an object with high certainty. Perform estimation (quadratic). In addition, the Wl image feature extraction processor 1
0 determines a feature extraction method based on the estimated object of the data collator 9, performs image processing on the primary image processing data according to the method, and provides the resultant data to the classifier 11. The discriminator 11 compares the image-processed drawing with the drawing based on the object data estimated by the data matching device 6. In this way, the estimated object is displayed on the display 13 by the display processor 12.
なお、集音マイク２、音分析器３、振動センサ４および
振動分析器５が本発明の周波数分析系に対応し、ＣＣＤ
カメラ７および画像多値化処理器８が本発明の画像処理
系に対応している。Note that the sound collection microphone 2, sound analyzer 3, vibration sensor 4, and vibration analyzer 5 correspond to the frequency analysis system of the present invention, and the CCD
The camera 7 and the image multivalue processing unit 8 correspond to the image processing system of the present invention.
上記のように構戊された本実施例の動作を、第２図のフ
ローチャートに従って説明する。The operation of this embodiment configured as described above will be explained according to the flowchart of FIG.
先ず、識別しようとする不特定物体の近くに集音マイク
２および振動センサ４を配置することにより、ほぼ同一
地点の情報が収集できるものとする。ここで、音センサ
の番号を指定し（ステップ１０１）、指定された集音マ
イク２が実際の音を検知すれば（ステップ１０２）、音
分析器３がその信号を周波数分析してデータ照合器６に
４える（ステップ１０３）。このデータ照合器６には特
定物体に対する音データと、特定物体に対する振動デー
タとが格納されており、音分析器３による周波数分析デ
ータが加えられたときにこれを収録すると共に、音デー
タと照合して音のみによる物体推定を行う（ステップ１
０４）。これと同様に、振動センサの番号を指定しくス
テップ１０５）、指定された振動センサ４が実際の振動
を検出すると（ステップ１０６）、振動分析器５がその
信号を周波数分析してデータ照合器６に与える（ステッ
プ１０７）。これに対して、データ照合器６はこの周波
数分析データを収録すると共に、予め洛納された振動デ
ータとを照合して振動のみによる物体推定を行う（ステ
ップ１０８）。なお、物体推定とは、似かよった記憶デ
ータ群を抽出することを意味する。データ照合器６は、
さらに、音および振動による単独推定データ群から推定
される不特定物体に対して、音および振動の複合既知デ
ータ群と、音分析器３および振動分析器５で１４た複合
データとを照合して不特定物体を推定する（ステップ１
０９，１１０）。First, by arranging the sound collecting microphone 2 and the vibration sensor 4 near the unspecified object to be identified, it is assumed that information at approximately the same point can be collected. Here, the number of the sound sensor is specified (step 101), and if the specified sound collecting microphone 2 detects the actual sound (step 102), the sound analyzer 3 analyzes the frequency of the signal and sends it to the data collation device. 6 to 4 (step 103). This data collation device 6 stores sound data for a specific object and vibration data for a specific object, and when the frequency analysis data from the sound analyzer 3 is added, it records this and also collates it with the sound data. Perform object estimation using only sound (Step 1)
04). Similarly, when the vibration sensor number is specified (step 105) and the specified vibration sensor 4 detects actual vibration (step 106), the vibration analyzer 5 analyzes the frequency of the signal and the data collation unit 6 (step 107). On the other hand, the data collator 6 records this frequency analysis data and compares it with vibration data stored in advance to perform object estimation based only on vibrations (step 108). Note that object estimation means extracting a group of similar memory data. The data collator 6 is
Furthermore, for an unspecified object estimated from a single estimated data group of sound and vibration, the combined known data group of sound and vibration is compared with the combined data obtained by the sound analyzer 3 and the vibration analyzer 5. Estimating unspecified objects (Step 1
09,110).
次に、ＣＣＤカメラ７の映像信号が得られると（ステッ
プ１ １ １） 、画像多値化処理器８が両｛℃処理し
て、一次画像処理データをデータ熱合器つと画像特徴抽
出処理器１０とに与える（ステップ１１２）。このうち
、データ照合器９は予め格納されている特定物体の画像
パターンデータと一次画像処理データとを照合して画像
のみによる物体推定を行い、さらに、データ照合器６に
よって推定された物体がここで推定された物体ゾーン内
にあるか否かを判定する（ステップ１１３）。このとき
、ゾーン内になかったとすれば画像データの物体推定の
みで以下の処理を進め、ゾーン内にあればデータ照合器
６で得られたデータを使用して以下の処理を進める。Next, when the video signal of the CCD camera 7 is obtained (step 1 1 1), the image multilevel processing unit 8 processes the primary image processing data into a data heat combiner and an image feature extraction processor. 10 (step 112). Among these, the data collation unit 9 performs object estimation based only on the image by collating pre-stored image pattern data of a specific object with primary image processing data. It is determined whether the object is within the estimated object zone (step 113). At this time, if the object is not within the zone, the following process will proceed only by estimating the object from the image data, and if it is within the zone, the following process will proceed using the data obtained by the data collation unit 6.
次に、画像特徴抽出処理器１０は、データ照合器９の推
定物体が例えば直線の多い物体ならば直線抽出法という
ように、特徴抽出法を決定する（ステップ１１４）と共
に、この特徴抽出法により画像多値化処理器８で得た画
像を人間が認識しやすい画像に再加工して二次画像処理
データを得る（ステップ１１５）。続いて、識別器１１
は再加工された画像とデータ照合器６で推定された物体
の画像パターンとを重ね合わせ、画像特徴抽出処理器１
０で加工された画像を修正する（ステップ１１６）。Next, the image feature extraction processor 10 determines a feature extraction method, such as a straight line extraction method if the estimated object of the data collation device 9 is an object with many straight lines (step 114), and also determines a feature extraction method using this feature extraction method. The image obtained by the image multilevel processing unit 8 is reprocessed into an image that is easily recognized by humans to obtain secondary image processing data (step 115). Next, the discriminator 11
The reprocessed image and the image pattern of the object estimated by the data matching unit 6 are superimposed, and the image feature extraction processor 1
The image processed in step 0 is corrected (step 116).
次に、表示処理器１２は修正された画像を表示器１３に
表示すると同時に、スーパーインボーズ等により物体名
を表示する（ステップ１１７，１１８）。Next, the display processor 12 displays the corrected image on the display 13 and at the same time displays the object name by superimposing or the like (steps 117, 118).
かくして、この実施例によれば、音および振動情報によ
る不特定物体の一次推定と、画１象情報の照合を加味し
た二次推定とが行われ、そのデータが画像特徴抽出法の
決定に供される。そして、火定された画像特徴抽出法に
より一次画像処理データを再加工し、さらに、この再加
工されたデータと、一次推定物体の画像パターンとの照
合がなされる。これにより、画像処理のみでは達成出来
ない高度な物体識別が可能となる。Thus, according to this embodiment, primary estimation of an unspecified object based on sound and vibration information and secondary estimation that takes into account the matching of image information are performed, and the data is used to determine the image feature extraction method. be done. The primary image processing data is then reprocessed using the determined image feature extraction method, and furthermore, this reprocessed data is compared with the image pattern of the primary estimated object. This enables advanced object identification that cannot be achieved by image processing alone.
第２図はこの発明の他の丈施例の構成を示すブロック図
であり、図中、第１図と同一の初号を付したものはそれ
ぞれ同一の要素を示している。そして、不特定物体まで
の距離を測定するｄｌｌｊ記器１４を付加し、その情報
をデータ照合器９に取込むようにしたものである。FIG. 2 is a block diagram showing the structure of another embodiment of the present invention, and in the figure, the same initial numbers as in FIG. 1 indicate the same elements. A dllj indicator 14 for measuring the distance to an unspecified object is added, and the information is taken into the data collation device 9.
このようにすれば、画像多値化処理器８で得られた画像
と、データ照合器９に格納された既知の物体画像との照
合に際し、不特定物体までの距離の違いによる画像の大
小（縮尺度）が明確になり処理時間が短縮されるほか、
例えば、玩具の自動車か本物の自動車かの確実な区別が
可能となる。In this way, when comparing the image obtained by the image multilevel processing unit 8 with the known object image stored in the data matching unit 9, the size of the image ( In addition to making the reduction scale clearer and reducing processing time,
For example, it becomes possible to reliably distinguish between a toy car and a real car.
なお、上記二つの実施例では、画像による物体識別の助
或手段として、音および振動の両方の識別を用いたが、
これらのいずれか一方のみを用いるだけでも、識別精度
を相当に向上させることができる。Note that in the above two examples, both sound and vibration identification were used as an aid to object identification using images.
Even if only one of these is used, identification accuracy can be considerably improved.
以上の説明によって明らかなように、この発明によれば
、音や振動等の周波数分析データに基づく一次推定と、
画像データによる二次推定とが行われるため、音や振動
を発生する不特定物体の識別精度を格段に向上させるこ
とができる。As is clear from the above explanation, according to the present invention, primary estimation based on frequency analysis data such as sound and vibration,
Since secondary estimation is performed using image data, the accuracy of identifying unspecified objects that generate sound or vibration can be significantly improved.
画像特徴抽出処理器、１１・・・識別器、１２・・・表
ボ処理器、１３・・・表示器、１４・・・測距器。Image feature extraction processor, 11... Discriminator, 12... Front edge processor, 13... Display device, 14... Distance finder.
Claims (1)
て、前記不特定物体が発生する音や振動等を検出して周
波数分析する周波数分析系と、前記不特定物体を撮像し
て多値化された画像データを得る画像処理系と、既知の
物体が発する音や振動等のデータを記憶すると共に、こ
れらのデータと前記周波数分析系の分析データとを照合
して前記不特定物体が所属し得る物体を一次推定する第
１のデータ照合手段と、既知の物体の画像パターンデー
タを記憶すると共に、この両像パターンデータと前記画
像処理系の画像データとを照合し、前記一次推定された
物体の中から不特定物体を二次推定する第２のデータ照
合手段とを備えたことを特徴とする物体識別装置。In systems that identify unspecified objects that exist at a distance, there is a frequency analysis system that detects and frequency-analyzes sounds and vibrations generated by the unspecified objects, and a frequency analysis system that images the unspecified objects and converts them into multivalued images. an image processing system that obtains image data, and stores data such as sounds and vibrations emitted by known objects, and compares these data with analysis data of the frequency analysis system to determine whether the unspecified object belongs. A first data collation means for primary estimating an object stores image pattern data of a known object, collates both image pattern data with image data of the image processing system, and calculates the image of the primary estimated object. An object identification device comprising: second data matching means for secondarily estimating an unspecified object from inside.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1160283A JPH0325390A (en) | 1989-06-22 | 1989-06-22 | Body identification device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1160283A JPH0325390A (en) | 1989-06-22 | 1989-06-22 | Body identification device |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0325390A true JPH0325390A (en) | 1991-02-04 |
Family
ID=15711642
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1160283A Pending JPH0325390A (en) | 1989-06-22 | 1989-06-22 | Body identification device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0325390A (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008062823A (en) * | 2006-09-08 | 2008-03-21 | Kazumi Yamashita | Child safety seat protective cover, and child safety seat with the child safety seat protective cover |
| JP2013070137A (en) * | 2011-09-21 | 2013-04-18 | Jvc Kenwood Corp | Electronic apparatus for holding portable electronic apparatus |
| WO2015033989A1 (en) * | 2013-09-06 | 2015-03-12 | ペルメレック電極株式会社 | Production method for electrode for electrolysis |
-
1989
- 1989-06-22 JP JP1160283A patent/JPH0325390A/en active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008062823A (en) * | 2006-09-08 | 2008-03-21 | Kazumi Yamashita | Child safety seat protective cover, and child safety seat with the child safety seat protective cover |
| JP2013070137A (en) * | 2011-09-21 | 2013-04-18 | Jvc Kenwood Corp | Electronic apparatus for holding portable electronic apparatus |
| WO2015033989A1 (en) * | 2013-09-06 | 2015-03-12 | ペルメレック電極株式会社 | Production method for electrode for electrolysis |
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