JP3190833B2 - Moving object counting method - Google Patents
Moving object counting methodInfo
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- JP3190833B2 JP3190833B2 JP22222396A JP22222396A JP3190833B2 JP 3190833 B2 JP3190833 B2 JP 3190833B2 JP 22222396 A JP22222396 A JP 22222396A JP 22222396 A JP22222396 A JP 22222396A JP 3190833 B2 JP3190833 B2 JP 3190833B2
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Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理を利用し
て、歩道や廊下や出入口などを通過する歩行者、通過す
る車両、さらにはコンベアーベルトの上を移動する物体
などを計数する移動物体計数処理方法に関するものであ
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a moving object for counting pedestrians passing through a sidewalk, a corridor, an entrance or the like, vehicles passing therethrough, and objects moving on a conveyor belt by utilizing image processing. It relates to a counting method.
【０００２】[0002]
【従来の技術】画像処理による移動物体の計数は、一般
的には、画像中から移動物体を抽出後、得られた抽出領
域に対する個数算出と通過方向判定とにより行う。従来
の移動物体抽出手法としては、（１）基準となる画像を
背景像として蓄えておき、背景画像と入力画像との差情
報を抽出し、しきい値により２値化して動物体領域を求
める方法があり、比較的簡単な処理で高速に抽出できる
利点があるので、工業部品検査・計測、車両計測、監視
システムなどの分野でよく利用されている。2. Description of the Related Art In general, counting of moving objects by image processing is performed by extracting a moving object from an image, calculating the number of the obtained extraction area, and determining the passing direction. As a conventional moving object extraction method, (1) a reference image is stored as a background image, difference information between the background image and the input image is extracted, and binarized by a threshold to obtain a moving object region. There is a method, and there is an advantage that extraction can be performed at high speed with relatively simple processing, so that it is often used in fields such as industrial component inspection / measurement, vehicle measurement, and a monitoring system.
【０００３】上記の背景像更新手法としては、入力像値
と蓄積してある背景像値との加重平均や、直前数フレー
ム画像値の単純平均処理などの方法がある。しかしなが
ら、これらの手法では、背景値の変化を移動物体が通過
することによる変化か照明が変化したことによる変化か
を区別しておらず、動物体の多数通過により背景像を誤
って更新してしまう。The above-described background image updating method includes a method such as a weighted average of an input image value and an accumulated background image value, and a simple averaging process of image values of several frames immediately before. However, these methods do not distinguish between a change caused by a moving object passing through a change in background value and a change caused by a change in illumination, and the background image is erroneously updated due to a large number of moving objects. .
【０００４】また、より照明変化に追従する手法とし
て、（２）画像の変化を照明変化／緩やかな背景変動／
動物体の出現・通過のいづれかによるものかを小領域毎
に統計的な手法で検出し、照明変動または緩やかな背景
変動の場合のみ背景像を適切に更新し、その背景像に基
づいて差分処理および２値化処理を行うことにより動物
体領域を抽出する方法（特願平６−３７４３８号）、が
ある。[0004] Further, as a method of following the illumination change, (2) the change of the image is changed by the illumination change / slow background change /
Statistically detects the appearance or passage of moving objects for each small area, updates the background image appropriately only in the case of lighting fluctuations or moderate background fluctuations, and performs difference processing based on the background image And a method of extracting a moving object region by performing a binarization process (Japanese Patent Application No. 6-37438).
【０００５】また、従来の移動物体の計数手法として
は、（３）単純に領域の個数をそのまま移動物体数とす
る方法がとられるが、移動物体の接触などによる領域の
連結を考慮し、（４）得られた動物体領域像の面積をも
とに、標準的な動物体面積との比較により領域内の物体
の個数を算出し積算する方法が多くとられる。Further, as a conventional moving object counting method, (3) a method in which the number of regions is simply used as the number of moving objects without change is taken. 4) Based on the area of the obtained moving object region image, there are many methods of calculating and integrating the number of objects in the region by comparing with the standard moving object area.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】上記動物体領域の抽出
に関しては、移動物体が移動・停止（滞留）を断続的に
繰り返す画像（例えば出入口ドアを通過する歩行者画像
など）では、移動物体が滞留している時は、画素値は時
間的にあまり変化しないため、全体もしくは部分的に各
画素を背景と誤判定し、動物体領域が形成されなくなっ
てしまう。この現象により、その後の計数処理が不可能
となることもある。また上記移動物体の計数に関して
は、この処理においても、滞留する移動物体を含む画像
では、単純に通過する移動物体の面積に比べ非常に大き
な領域が形成されてしまうので、大きな計数誤差が生じ
てしまう。With respect to the above-described moving object region extraction, in an image in which a moving object repeatedly moves and stops (remains) (for example, a pedestrian image passing through an entrance door), the moving object is not detected. When staying, since the pixel value does not change much with time, each pixel is erroneously or entirely determined to be the background, and the moving object region is not formed. This phenomenon may make subsequent counting impossible. Regarding the counting of the moving objects, even in this processing, in the image including the moving objects that are staying, a very large area is formed as compared with the area of the moving objects that pass through, so that a large counting error occurs. I will.
【０００７】以上のように、現在のところ画像を認識し
て適切に計数するアルゴリズムは少なく、さらに移動物
体の移動流が乱れた環境では実現されていない。本発明
は、物体の移動の流れが一定でない（滞留する）状況で
も人物、車両などの動物体を安定に方向別に計数するこ
とを目的としている。As described above, at present, there are few algorithms for recognizing an image and appropriately counting it, and furthermore, it has not been realized in an environment where the moving flow of a moving object is disturbed. SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to stably count moving objects such as a person and a vehicle in each direction even in a situation where the flow of movement of an object is not constant (stays).
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】上記問題を解決するため
に、請求項（１）に記載する発明では、画面中に設けた
曲線を横切る移動物体を方向別に計数するようにし、該
画面中に設けた曲線に沿って画素上の画素値を１次元に
配置した画素列としてスリット状動画像を取得する。次
に、該画素列において経時的に変化する画素値を予め蓄
積した背景値と差分処理し２値化処理して動物体領域を
抽出する。該動物体領域を時間方向に連結して動物体像
を形成する。該スリット状動画像上の各画素値の時間変
化解析と該連結領域の形状解析とから該曲線上を物体が
滞留しているかを判定し、滞留判定結果に対応する滞留
領域を形成する。該動物体像から該滞留領域を除いた領
域を所定の単位領域と比較することにより動物体数を計
数する。前記動物体像の形成が終了または開始した時刻
に前記動物体の通過方向を検出する。In order to solve the above-mentioned problem, according to the invention described in claim (1), moving objects crossing a curve provided in a screen are counted for each direction. A slit-shaped moving image is acquired as a pixel row in which pixel values on pixels are arranged one-dimensionally along the provided curve. Next, a pixel value that changes with time in the pixel row is subjected to a difference process with a background value stored in advance and binarized to extract a moving object region. The moving object regions are connected in the time direction to form a moving object image. It is determined from the time change analysis of each pixel value on the slit moving image and the shape analysis of the connected area whether an object is staying on the curve, and a stay area corresponding to the stay determination result is formed. The number of moving objects is counted by comparing a region excluding the staying region from the moving object image with a predetermined unit region. At the time when the formation of the moving object image ends or starts, the passing direction of the moving object is detected.
【０００９】また、請求項（２）に記載する発明では、
前述の方法において、前記動物体像の画素値の時間的変
動の算出および物体像の形状の時間方向の直線性の算出
により滞留状態と背景更新状態とを判定し、該滞留判定
結果に対応した統計処理により背景値を設定する。[0009] In the invention described in claim (2),
In the above-described method, the stagnant state and the background update state are determined by calculating the temporal variation of the pixel value of the moving object image and calculating the linearity in the time direction of the shape of the object image, and correspond to the stagnant determination result. Set the background value by statistical processing.
【００１０】また、請求項（３）に記載する発明では、
前述の方法において、滞留物体を含まない領域に対して
は、該動物体像の領域面積と１つの移動物体に対応する
標準値とを用いた演算処理により求め、滞留物体を含む
領域に対しては、該動物体像の領域面積より滞留領域面
積を減算した後に前記標準値と異なる標準値により演算
処理して移動物体を計数する。[0010] In the invention described in claim (3),
In the above-described method, for an area that does not include a stagnant object, the area that includes the stagnant object is obtained by an arithmetic process using the area area of the moving object image and a standard value corresponding to one moving object. Calculates the number of moving objects by subtracting the area of the staying area from the area of the moving object image, and then performing an arithmetic processing using a standard value different from the standard value.
【００１１】請求項（１）では、スリット状動画像上の
各画素値と連結領域との各種解析を行うことにより、計
測曲線上の物体の通過状態（通過／滞留／静止）や背景
更新処理状態（正常／ミス有）を判定する。さらに、物
体中の運動部分／不動部分（滞留）の領域とその統計量
とを求めつつ、滞留判定結果に応じた背景値を求める。
また、動物体像とその中の滞留領域の各統計量を用いて
所定の単位領域とを比較演算することにより、動物体数
を計数する。そのため、移動物体が滞留を断続的に繰り
返す画像でも、背景の誤更新をしてしまうことなく動物
体中の運動領域が抽出でき、物体の計数精度の向上が可
能となる。According to a first aspect of the present invention, by performing various analyzes of each pixel value on the slit-like moving image and the connected area, the passing state (passing / staying / still) of the object on the measurement curve and the background update processing are performed. The status (normal / missed) is determined. Further, a background value according to the stay determination result is obtained while obtaining the moving part / immobile part (residence) area and the statistics thereof in the object.
Also, the number of moving objects is counted by comparing and calculating a predetermined unit region using each statistic of the moving object image and the stagnant region therein. Therefore, even in an image in which a moving object repeatedly stays intermittently, a moving area in the moving object can be extracted without erroneously updating the background, and the counting accuracy of the object can be improved.
【００１２】請求項（２）では、物体の滞留判定を、動
物体像の画素値の時間変化エッジ形状の時間方向の直線
性から判定するため、物体の単なる放置や背景の誤更新
の場合との識別が可能となり、また、滞留物体中の真の
滞留領域を求めることが可能となる。さらに、それらの
判定に応じて適切な背景更新処理を施すことにより、動
物体領域の抽出精度の向上が可能となる。According to the present invention, the object is determined to stay based on the linearity of the time-varying edge shape of the pixel value of the moving object image in the time direction. Can be identified, and a true stay area in the staying object can be obtained. Further, by performing appropriate background update processing according to these determinations, it is possible to improve the extraction accuracy of the moving object region.
【００１３】請求項（３）では、滞留時の物体通過は、
通常通過物体に比べ、通過速度が変化するので、形成さ
れる動物体像の形状およびその面積などの統計値は通常
のものと比べ変化してしまう点を考慮して、滞留物体中
の真の滞留部分を除いた運動領域を求め、かつ、非滞留
（通常通過）時と滞留時とのそれぞれに対応した計数演
算のための基準値を用意するので、従来の計数処理に比
べ計数精度の向上が可能となる。According to the third aspect of the present invention, the passage of the object during staying is
Since the passing speed changes compared to the normal passing object, the statistic such as the shape and area of the formed animal image changes in comparison with the normal one, The motion area excluding the stagnation part is obtained, and reference values for counting calculations corresponding to non-stagnation (normal passage) and stagnation are prepared, so that counting accuracy is improved compared to conventional counting processing. Becomes possible.
【００１４】[0014]
【発明の実施の形態】図１は、請求項（１）の実施例を
示す図である。図１において、００１はカメラ、００２
は通過する動物体、００３は滞留する動物体、０１０は
計数ライン、１００はスリット状動画像取得過程、１０
１は入力スリット画像、２００は差分２値化処理過程、
３００は背景更新処理過程、３０１はスリット背景画
像、２０１は動物体領域、４００は連結領域形成処理過
程、４０１は動物体像、５００は滞留判定処理過程、５
０１は滞留領域、６００は計数処理過程、７００は通過
方向判定処理過程、である。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 is a diagram showing an embodiment according to claim (1). In FIG. 1, 001 is a camera, 002
Denotes a passing moving object, 003 denotes a staying moving object, 010 denotes a counting line, 100 denotes a slit moving image acquisition process, 10
1 is an input slit image, 200 is a difference binarization process,
Reference numeral 300 denotes a background update processing step, 301 denotes a slit background image, 201 denotes a moving object area, 400 denotes a connected area forming processing step, 401 denotes a moving object image, 500 denotes a stay determination processing step, 5
01 is a stay area, 600 is a counting process, and 700 is a passing direction determining process.
【００１５】図１を用いて処理内容を説明する。カメラ
００１からは、通過する動物体００２や滞留している動
物体００３を含む連続フレーム画像が得られる。カメラ
はカラーカメラや赤外線カメラでもよいが、ここでは簡
単のためモノクロカメラを用いている。画面内に計数の
ための計数曲線を定めておき、スリット状動画像取得過
程１００により得られた動画像の各フレームにおいて計
数曲線上の画像情報を取り出し入力スリット画像１０１
を得る。ただし、計数曲線は直線で計数ライン０１０と
してもよく、計数曲線上の画像情報を断続して取り出し
スリット動画像として得てもよい。また、初めからライ
ン上の画像が得られる装置（ラインセンサなど）を用い
てスリット動画像を得ることも可能である。The processing will be described with reference to FIG. From the camera 001, a continuous frame image including the moving object 002 and the staying object 003 is obtained. The camera may be a color camera or an infrared camera, but here a monochrome camera is used for simplicity. A counting curve for counting is defined in the screen, and image information on the counting curve is taken out in each frame of the moving image obtained by the slit-like moving image acquiring process 100, and the input slit image 101 is obtained.
Get. However, the counting curve may be a straight line as the counting line 010, or image information on the counting curve may be intermittently taken out and obtained as a slit moving image. It is also possible to obtain a slit moving image using a device (line sensor or the like) that can obtain an image on a line from the beginning.
【００１６】差分２値化処理過程２００により、各フレ
ームの各画素毎に、入力されるスリット画像１０１と後
述する背景更新処理過程３００により予め求められスリ
ット背景像３０１との差分処理を行い、２値化すること
により動物体領域２０１を抽出する。The difference binarization process 200 performs a difference process between the input slit image 101 and a slit background image 301 obtained in advance by a background update process 300 to be described later for each pixel of each frame. The moving object region 201 is extracted by converting the value into a value.
【００１７】さらに、連結領域形成処理過程４００によ
り、各フレームにおける動物体領域を時刻順に連結（ラ
ベリング）し、動物体像４０１とその統計値（面積な
ど）を得る。得られた動物体領域の各画素毎に、滞留判
定処理過程５００により、処理対象画素の画素値の時間
変化解析とその画素が含まれる動物体領域の形状解析と
を行い、その点が、滞留部分を含むか／領域全体が静止
物体かを判定する。滞留と判定された画素を連結（ラベ
リング）し、滞留領域の形成とその統計値（面積など）
との算出を行う。Further, in the connected area forming process 400, the moving object areas in each frame are connected (labeled) in order of time, and the moving object image 401 and its statistical value (area, etc.) are obtained. For each pixel of the obtained moving object area, a time change analysis of the pixel value of the processing target pixel and a shape analysis of the moving object area including the pixel are performed by the stay determination processing step 500, It is determined whether the part or the entire area is a stationary object. The pixels determined to be stagnant are connected (labeled) to form a stagnant area and its statistical value (area, etc.)
Is calculated.
【００１８】ここで、滞留判定処理の例を図２を用いて
説明する。図２は、動物体の通過方向判定原理を説明す
る図で、８００は移動物体を含む時空間画像、８０１は
通常の通過物体像、８０２は滞留物体像、８０３は静止
物体像、８０４は滞留領域である。Here, an example of the stay determination process will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a view for explaining the principle of judging the passing direction of a moving object. 800 is a spatiotemporal image including a moving object, 801 is a normal passing object image, 802 is a staying object image, 803 is a stationary object image, and 804 is a staying object image. Area.
【００１９】３種類の物体（（ａ）通常の通過物体８０
１、（ｂ）滞留物体８０２、（ｃ）静止物体８０３）が
通過している状態の時空間画像８００において、まず、
ラベリング中の各連結領域の両端の位置の履歴を求め、
左右のエッジ形状を得る。エッジ位置の変動幅を求める
ことにより、各領域の左右エッジの直線度ｄを評価す
る。図２（ａ）ではいわば画素値変化の大きい領域のみ
であり、図２（ｂ）では画素値変化の少ない領域が存在
してかつ画素値変化が大きい領域がその左または右に存
在しており、左右端エッジが変化してｄが大きいのに対
し、図２（ｃ）では左右端エッジが全く変化していない
ので、ｄは非常に小さくなる。物体が放置された場合や
何らかの原因で背景更新を誤ってしまった場合に上記現
象は起こるが、直線度ｄにより、滞留を含む運動領域か
否かを判別することができる。また、領域内の各画素毎
に取得フレーム中の画素値の時間変動を調べ、その時間
変動度ｓを求める。変動度ｓが小さい場合には、不動部
分と考えられるので、その部分のみ連結処理を行い滞留
領域を求め、領域統計量（面積など）を算出しておく。
図２（ｂ）においては、滞留物体中にある真の滞留領域
８０４が容易に求められる。上記２つの特徴量ｄ，ｓを
用いて、対象物体が滞留部分、静止物体を含むかどうか
の判定と、滞留領域の統計値の算出を行うことができ
る。Three types of objects ((a) a normal passing object 80
1. In the spatiotemporal image 800 in which the (b) stagnant object 802 and (c) the stationary object 803) are passing, first,
Find the history of the positions at both ends of each connected region during labeling,
Get the left and right edge shapes. By calculating the variation width of the edge position, the linearity d of the left and right edges of each region is evaluated. In FIG. 2A, only a region having a large pixel value change exists, and in FIG. 2B, a region having a small pixel value change exists and a region having a large pixel value change exists on the left or right side. The left and right end edges change and d is large, whereas in FIG. 2C, the left and right end edges have not changed at all, so that d is very small. The above-described phenomenon occurs when an object is abandoned or when the background is erroneously updated for some reason. However, it is possible to determine whether or not the object is a motion area including stagnation based on the linearity d. Further, a time variation of a pixel value in the acquired frame is checked for each pixel in the region, and a time variation s is obtained. If the degree of variability s is small, it is considered to be an immovable part. Therefore, a consolidation process is performed on only that part, a staying area is obtained, and an area statistic (such as an area) is calculated.
In FIG. 2B, a true stay area 804 in the staying object is easily obtained. Using the two feature amounts d and s, it is possible to determine whether the target object includes a stagnant portion or a stationary object, and calculate the statistic of the stagnant area.
【００２０】ここで、毎フレーム毎に、背景更新処理過
程３００により、取得しているスリット動画像を用いて
背景差分のためのスリット背景画像３０１を逐次更新す
る。この背景更新処理は、通常の通過している部分に対
しては、例えば、特願平６−３７４３８号記載の照明変
動に対応する統計的背景更新手法を用いることができ
る。滞留部分に対しては、物体通過の１種であるとみな
せるので背景更新を行わず、物体放置／背景誤更新と判
定された場合は、背景を取得フレームの最頻値などを用
いて再決定し更新すればよい。Here, the slit background image 301 for background difference is sequentially updated using the acquired slit moving image in the background update processing step 300 for each frame. For the background update processing, for a normal passing portion, for example, a statistical background update method corresponding to the illumination fluctuation described in Japanese Patent Application No. 6-37438 can be used. For the staying part, the background is not updated because it can be regarded as a type of object passage, and if it is determined that the object has been left or the background has been incorrectly updated, the background is re-determined using the mode of the acquired frame. And update it.
【００２１】各動物体領域においてラベリングの終了を
検知し、動物体が通過した時刻を検知する。動物体の通
過毎に、計数処理過程６００により動物体の計数を行
う。ここで、各動物体の計数は、領域面積を標準値で除
算することなどにより領域に含まれる動物体数を算出す
ればよい。滞留者を含まない領域に対しては、その動物
体像の領域面積を歩行者１人に相当する標準面積値で除
算することなどにより求め、滞留者を含む領域に対して
は、該動物体像の領域面積より滞留領域面積を減算した
後、滞留による速度低下を考慮した標準面積値により除
算し人数を算出する。この標準面積は、非滞留時の標準
面積の定数倍でもよい。The end of labeling in each moving object region is detected, and the time when the moving object passes is detected. Each time the moving object passes, the moving object is counted by the counting process 600. Here, the count of each moving object may be obtained by calculating the number of moving objects included in the region by, for example, dividing the area of the region by a standard value. For an area that does not include a resident, the area of the moving object image is calculated by dividing the area area by a standard area value corresponding to one pedestrian. After the area of the staying area is subtracted from the area of the image, the number of persons is calculated by dividing the area by a standard area value in consideration of the speed reduction due to the stay. This standard area may be a constant multiple of the non-residence standard area.
【００２２】さらに、動物体の通過方向判定処理過程７
００により、通過する動物体の通過の向きを判定する。
この通過方向判定処理は、例えば、特願平６−２０６３
２０号記載の方向判定エリア（ライン）による物体の通
過方向判定処理を用いることができる。上記処理を逐次
行うことにより、動物体を継続して方向別に計数結果を
出力する。Further, the moving object passing direction determination processing step 7
00, the passing direction of the passing moving object is determined.
This passing direction determination processing is performed, for example, in Japanese Patent Application No. 6-2063.
An object passing direction determination process using a direction determination area (line) described in No. 20 can be used. By sequentially performing the above processing, the moving object is continuously output as the counting result for each direction.
【００２３】[0023]
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
（１）歩行者などの流れに依存せずに安定に方向別計数
が可能となる。As described above, according to the present invention,
(1) Direction-based counting can be performed stably without depending on the flow of a pedestrian or the like.
【００２４】（２）抽出処理が簡単なため高速化が可能
である。また、ハードウェア化も可能であるため、さら
なる高速化、実時間処理が可能である。という機能が実
現できる。(2) Since the extraction process is simple, the speed can be increased. Further, since hardware can be used, further speed-up and real-time processing are possible. Function can be realized.
【図１】請求項（１）の実施例を説明する図である。FIG. 1 is a diagram for explaining an embodiment of claim (1).
【図２】動物体の通過方向判定原理を説明する図であ
る。FIG. 2 is a diagram illustrating the principle of determining the passing direction of a moving object.
００１ カメラ ００２ 通過する動物体 ００３ 滞留する動物体 ０１０ 計数ライン １００ スリット状動画像取得過程 １０１ 入力スリット画像 ２００ 差分２値化処理過程 ３００ 背景更新処理過程 ３０１ スリット背景画像 ２０１ 動物体領域 ４００ 連結領域形成処理過程 ４０１ 動物体像 ５００ 滞留判定処理過程 ５０１ 滞留領域 ６００ 計数処理過程 ７００ 通過方向判定処理過程 ８００ 移動物体を含む時空間画像 ８０１ 通常の移動物体像 ８０２ 滞留物体像 ８０３ 静止物体像 ８０４ 滞留領域 001 Camera 002 Passing moving object 003 Remaining moving object 010 Counting line 100 Slit moving image acquisition process 101 Input slit image 200 Difference binarization processing process 300 Background update processing process 301 Slit background image 201 Moving object region 400 Connected region formation Processing process 401 Animal image 500 Staying determination process 501 Staying region 600 Counting process 700 Passing direction determination process 800 Spatiotemporal image including moving object 801 Normal moving object image 802 Staying object image 803 Still object image 804 Staying region
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大塚 作一 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日 本電信電話株式会社内 (56)参考文献 特開 平８−123935（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−266196（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/00 - 7/60 G06T 1/00 280 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuation of the front page (72) Inventor Sakuichi Otsuka 3-19-2 Nishishinjuku, Shinjuku-ku, Tokyo Inside Nippon Telegraph and Telephone Corporation (56) References JP-A-8-123935 (JP, A) JP-A-5-266196 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G06T 7 /00-7/60 G06T 1/00 280
Claims (3)
方向別に計数する移動物体計数処理方法において、 該画面中に設けた曲線に沿って画素上の画素値を１次元
に配置した画素列としてスリット状動画像を取得するス
リット状動画像取得過程と、 該画素列において経時的に変化する画素値を予め蓄積し
た背景値と差分処理し動物体領域を抽出する差分２値化
処理過程と、 該動物体領域を時間方向に連結して動物体像を形成する
連結領域形成処理過程と、前記各スリット状動画像における画素値の時間的変化を
解析する時間変化解析と前記連結領域の両端エッジの形
状の直線性を評価する形状解析とから、前記曲線上で物
体が通過しているか滞留しているか静止しているかを判
定し、滞留判定結果に対応する滞留領域 を形成する滞留
判定処理過程と、前記 動物体像から前記滞留領域を除いた領域を所定の単
位領域と比較することにより動物体数を計数する計数処
理過程と、 前記動物体像の形成が終了または開始した時刻に前記動
物体の通過方向を検出する通過方向判定処理過程と、 を備えたことを特徴とする移動物体計数処理方法。1. A moving object counting method for counting a moving object crossing a curve provided in a screen for each direction, comprising: a pixel column in which pixel values on pixels are arranged one-dimensionally along the curve provided in the screen. A slit-like moving image acquiring process of acquiring a slit-like moving image as a difference binarizing process of extracting a moving object region by subjecting a pixel value that changes with time in the pixel column to a background value previously accumulated. A connecting region forming process of connecting the moving object regions in a time direction to form a moving object image, and a temporal change of a pixel value in each of the slit moving images.
Time change analysis to analyze and shape of both edges of the connection area
From the shape analysis to evaluate the linearity of the shape,
Determine whether your body is passing, standing, or stationary
Constant and the residence determines the residence determination process of forming the retention region corresponding to the result, the counting process for counting the moving object number by comparing the area except the staying area from the animal body image and a predetermined unit region A moving object counting processing method comprising: detecting a moving direction of the moving object at a time when the formation of the moving object image is completed or started.
ット状動画像上の物体滞留判定が、前記各スリット状動画像における画素値の時間的変化を
解析する時間変化解析と前記連結領域の両端エッジの形
状の直線性を評価する形状解析とから、前記曲線上で物
体が通過しているか滞留しているか静止しているかを判
定する過程と、 スリット状動画像上の各画素値を該曲線上を物体が通過
している状況または滞留している状況であるか背景が更
新した状態であるかを識別して、各画素値を更新し該更
新値を背景値とする背景更新処理過程と、 当該背景更新処理過程における背景更新処理が、該滞留
判定結果に対応した統計処理により背景値を設定する過
程と を有する ことを特徴とする請求項（１）に記載の移
動物体計数処理方法。2. The method according to claim 1, wherein the determination of an object staying on the slit-shaped moving image in the staying-determining process includes determining a temporal change of a pixel value in each of the slit-shaped moving images.
Time change analysis to analyze and shape of both edges of the connection area
From the shape analysis to evaluate the linearity of the shape,
Determine whether your body is passing, standing, or stationary
And the object passes on the curve through each pixel value on the slit moving image
The status of
Identifies whether the state of New was, and background update processing process of the background value the update value to update each pixel value, the background update process in the background update processing process, corresponding to該滞cut determination result Statistics over to set the background value by processing
Moving object counting method according to claim (1) characterized by having a degree.
数が、滞留物体を含まない領域に対しては、該動物体像
の領域面積と１つの動物体に対応する標準値を用いた演
算処理により求め、滞留物体を含む領域に対しては、該
動物体像の領域面積より滞留領域面積を減算した後、前
記標準値と異なる標準値により演算処理することにより
移動物体の数を算出すること、を特徴とする請求項
（１）に記載の移動物体計数処理方法。3. An arithmetic process using the area area of the moving object image and a standard value corresponding to one moving object for an area that does not include a staying object in the counting of the number of moving objects in the counting process. For the region including the stagnant object, the number of the moving objects is calculated by subtracting the stagnant region area from the region area of the moving object image, and then performing an arithmetic process using a standard value different from the standard value. The moving object counting method according to claim 1, wherein
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| JP22222396A JP3190833B2 (en) | 1996-08-23 | 1996-08-23 | Moving object counting method |
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1996
- 1996-08-23 JP JP22222396A patent/JP3190833B2/en not_active Expired - Lifetime
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