JP6653719B2 - State determination device and state determination program - Google Patents
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Description
この発明は、撮影装置によって得られた画像データから、対象物の状態を判定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for determining a state of an object from image data obtained by a photographing device.
監視カメラといった撮影装置によって得られた画像データに基づき、物体が存在するか否か等を判定する技術の研究が行われている。特許文献1には、時間間隔をおいて取得された画像データを比較して、列車が進入したこと等を特定する技術が記載されている。
Research has been conducted on a technology for determining whether an object is present or not based on image data obtained by an imaging device such as a monitoring camera.
時間間隔をおいて取得された画像データを比較しただけでは、対象物の状態を正確に判定することが難しい場合がある。
この発明は、撮影装置によって得られた画像データから、高い精度で対象物の状態を判定することを目的とする。
It may be difficult to accurately determine the state of a target object only by comparing image data acquired at time intervals.
An object of the present invention is to determine the state of a target with high accuracy from image data obtained by a photographing device.
この発明に係る状態判定装置は、
撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた対象画像データと、前記撮影領域に対象物がない状態で前記撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた背景画像データとの間の背景差分が、背景閾値より大きいか否かを判定する背景判定部と、
前記対象画像データと、前記対象画像データの前に撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた前フレーム画像データとの間のフレーム間差分が、フレーム閾値より大きいか否かを判定するフレーム判定部と、
前記背景判定部によって判定された結果と、前記フレーム判定部によって判定された結果とに基づき、前記撮影領域を前記対象物が移動している状態と、前記撮影領域に前記対象物が停止している状態と、前記撮影領域に前記対象物が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する状態判定部と
を備える。
The state determination device according to the present invention includes:
Between target image data obtained by shooting a shooting region with a shooting device and background image data obtained by shooting the shooting region with the shooting device in a state where there is no object in the shooting region. A background determination unit that determines whether the background difference is greater than a background threshold,
It is determined whether or not a difference between frames between the target image data and a previous frame image data obtained by photographing a photographing region by the photographing device before the target image data is larger than a frame threshold. A frame determination unit;
Based on the result determined by the background determination unit and the result determined by the frame determination unit, the state in which the object is moving in the imaging region, and the object stops in the imaging region And a state determining unit that determines which state of the object is in the state where the object is not present in the shooting area.
前記状態判定部は、前記背景判定部によって前記背景差分が前記背景閾値より大きくないと判定された場合には、前記撮影領域に前記対象物が存在しない状態と判定する。 When the background determination unit determines that the background difference is not larger than the background threshold, the state determination unit determines that the object is not present in the imaging region.
前記状態判定部は、前記背景判定部によって前記背景差分が前記背景閾値より大きいと判定され、かつ、前記フレーム判定部によって前記フレーム間差分が前記フレーム閾値より大きいと判定された場合には、前記撮影領域を前記対象物が移動している状態と判定する。 The state determination unit, when the background difference is determined by the background determination unit is greater than the background threshold, and, when the inter-frame difference is determined by the frame determination unit is greater than the frame threshold, the It is determined that the object is moving in the shooting area.
前記状態判定部は、前記背景判定部によって前記背景差分が前記背景閾値より大きいと判定され、かつ、前記フレーム判定部によって前記フレーム間差分が前記フレーム閾値より大きくないと判定された場合には、前記撮影領域に前記対象物が停止している状態と判定する。 The state determination unit, when the background difference is determined by the background determination unit is greater than the background threshold, and, when the frame determination unit determines that the inter-frame difference is not greater than the frame threshold, It is determined that the object is stopped in the shooting area.
前記フレーム閾値は、前記対象画像データの前の基準個のフレームを対象として、対象のフレームの画像データと前記対象のフレームの前のフレームの画像データとの間で差分のある画素数を、前記対象のフレームの画像データの画素数で除した差分率の平均値に基づき定められた。 The frame threshold is a reference number of frames before the target image data, the number of pixels having a difference between the image data of the target frame and the image data of the frame before the target frame, It was determined based on the average value of the difference rate divided by the number of pixels of the image data of the target frame.
前記フレーム閾値は、前記対象画像データと前記対象画像データの前のフレームの画像データとの間の前記差分率に、過去の前記平均値の標準偏差を乗じて計算された。 The frame threshold is calculated by multiplying the difference ratio between the target image data and the image data of a frame preceding the target image data by a standard deviation of the past average value.
この発明に係る状態判定プログラムは、
撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた対象画像データと、前記撮影領域に対象物がない状態で前記撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた背景画像データとの間の背景差分が、背景閾値より大きいか否かを判定する背景判定処理と、
前記対象画像データと、前記対象画像データの前に撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた前フレーム画像データとの間のフレーム間差分が、フレーム閾値より大きいか否かを判定するフレーム判定処理と、
前記背景判定処理によって判定された結果と、前記フレーム判定処理によって判定された結果とに基づき、前記撮影領域を前記対象物が移動している状態と、前記撮影領域に前記対象物が停止している状態と、前記撮影領域に前記対象物が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する状態判定処理と
をコンピュータに実行させる。
A state determination program according to the present invention includes:
Between target image data obtained by shooting a shooting region with a shooting device and background image data obtained by shooting the shooting region with the shooting device in a state where there is no object in the shooting region. Background determination processing for determining whether the background difference is greater than a background threshold,
It is determined whether or not a difference between frames between the target image data and a previous frame image data obtained by photographing a photographing region by the photographing device before the target image data is larger than a frame threshold. Frame determination processing;
Based on the result determined by the background determination process and the result determined by the frame determination process, a state in which the object is moving in the imaging region, and the object stops in the imaging region The computer causes the computer to execute a state determination process of determining which state is present or a state in which the object is not present in the imaging region.
この発明では、背景差分があるか否かと、フレーム間差分があるか否かとに基づき、対象物の状態を判定する。これにより、高い精度で対象物の状態を判定することが可能である。 According to the present invention, the state of the target object is determined based on whether there is a background difference and whether there is an inter-frame difference. Thereby, it is possible to determine the state of the target object with high accuracy.
実施の形態1.
***構成の説明***
図1を参照して、実施の形態1に係る状態判定装置10の構成を説明する。
状態判定装置10は、コンピュータである。
状態判定装置10は、対象物の状態を判定する。具体的には、状態判定装置10は、対象物が移動している状態と、対象物が停止している状態と、対象物が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する。実施の形態1では、対象物は、列車であるとして説明する。しかし、対象物は、列車に限らず、四輪車と、二輪車と、船舶といった他の乗り物であってもよいし、人といった他の移動体であってもよい。
*** Configuration description ***
With reference to FIG. 1, the configuration of the
The
The
状態判定装置10は、プロセッサ11と、メモリ12と、ストレージ13と、通信インタフェース14とのハードウェアを備える。プロセッサ11は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
The
プロセッサ11は、プロセッシングを行うIC(Integrated Circuit)である。プロセッサ11は、具体例としては、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、GPU(Graphics Processing Unit)である。 The processor 11 is an IC (Integrated Circuit) that performs processing. The processor 11 is a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), or a GPU (Graphics Processing Unit) as a specific example.
メモリ12は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ12は、具体例としては、SRAM(Static Random Access Memory)、DRAM(Dynamic Random Access Memory)である。
The
ストレージ13は、データを保管する記憶装置である。ストレージ13は、具体例としては、HDD(Hard Disk Drive)である。また、ストレージ13は、SD(登録商標,Secure Digital)メモリカード、CF(CompactFlash,登録商標)、NANDフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVD(Digital Versatile Disk)といった可搬記録媒体であってもよい。 The storage 13 is a storage device that stores data. The storage 13 is, as a specific example, an HDD (Hard Disk Drive). The storage 13 includes an SD (Secure Digital) memory card, a CF (CompactFlash, registered trademark), a NAND flash, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a Blu-ray (registered trademark) disk, a DVD (Digital Versatile Disk), and the like. It may be a portable recording medium.
通信インタフェース14は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース14は、具体例としては、Ethernet(登録商標)、USB(Universal Serial Bus)、HDMI(登録商標,High−Definition Multimedia Interface)のポートである。
The
状態判定装置10は、通信インタフェース14を介して、監視カメラといった撮影装置41に接続されている。
The
状態判定装置10は、機能構成要素として、画像データ取得部21と、背景判定部22と、フレーム判定部23と、状態判定部24とを備える。状態判定装置10の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ13には、状態判定装置10の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ11によりメモリ12に読み込まれ、プロセッサ11によって実行される。これにより、状態判定装置10の各機能構成要素の機能が実現される。
The
The storage 13 stores a program that implements the function of each functional component of the
また、ストレージ13は、画像記憶部31の機能を実現する。画像記憶部31には、背景画像データが記憶される。背景画像データは、撮影装置41の撮影領域に対象物がない状態で撮影領域を撮影装置41によって撮影することにより得られた画像データである。
The storage 13 implements the function of the
図1では、プロセッサ11は、1つだけ示されていた。しかし、プロセッサ11は、複数であってもよく、複数のプロセッサ11が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。 In FIG. 1, only one processor 11 is shown. However, a plurality of processors 11 may be provided, and a plurality of processors 11 may execute programs for realizing the respective functions in cooperation with each other.
***動作の説明***
図2から図9を参照して、実施の形態1に係る状態判定装置10の動作を説明する。
実施の形態1に係る状態判定装置10の動作は、実施の形態1に係る状態判定方法に相当する。また、実施の形態1に係る状態判定装置10の動作は、実施の形態1に係る状態判定プログラムの処理に相当する。
*** Explanation of operation ***
The operation of the
The operation of the
図2を参照して、実施の形態1に係る状態判定装置10の全体的な動作を説明する。
図2に示す処理は、一定時間毎に繰り返し実行される。
With reference to FIG. 2, the overall operation of
The process shown in FIG. 2 is repeatedly executed at regular intervals.
(図2のステップS1:画像データ取得処理)
画像データ取得部21は、撮影装置41によって撮影された画像データを対象画像データとして取得する。
具体的には、画像データ取得部21は、通信インタフェース14を介して、撮影範囲を撮影装置41によって撮影することにより得られた対象画像データを受信する。画像データ取得部21は、対象画像データをメモリ12に書き込む。
撮影装置41は、固定された撮影領域を撮影するように設置されている。実施の形態1では、図3に示すように、撮影装置41は、駅のプラットホームに設置されており、列車が駅に停車している際に、列車が映る範囲が撮影範囲に入るように設置されている。画像データ取得物21は、撮影領域内で背景と対象物が撮影される範囲を対象画像データとして切り出す。図3では、列車が存在しないため、プラットホームに対して線路の反対側にある壁面が撮影されている範囲が対象画像データとなる。対象画像データ内には、他の対象物(例えば人)が移りこまない範囲であることが望ましい。また撮影領域が背景と対象物が撮影される範囲であり、かつ他の対象物が移りこまない領域であれば、撮影領域を対象画像データとして扱ってもよい。
(Step S1: image data acquisition processing in FIG. 2)
The image
Specifically, the image
The photographing device 41 is installed so as to photograph a fixed photographing area. In the first embodiment, as shown in FIG. 3, the photographing device 41 is installed on the platform of the station, and is installed such that when the train is stopped at the station, the range where the train is reflected falls within the photographing range. Have been. The image
(図2のステップS2:背景判定処理)
背景判定部22は、撮影領域を撮影装置41によって撮影することにより得られた対象画像データと、撮影領域に対象物がない状態で撮影領域を撮影装置41によって撮影することにより得られた背景画像データとの間に、背景閾値より大きい背景差分があるか否かを判定する。
(Step S2 in FIG. 2: background determination processing)
The
図4を参照して、実施の形態1に係る背景判定処理を説明する。
(図4のステップS21:画像取得処理)
背景判定部22は、ステップS1で取得された対象画像データをメモリ12から読み出す。また、背景判定部22は、画像記憶部31から背景画像データを読み出す。
The background determination process according to the first embodiment will be described with reference to FIG.
(Step S21 in FIG. 4: image acquisition processing)
The
(図4のステップS22:画像比較処理)
背景判定部22は、ステップS21で読み出された対象画像データと背景画像データとを画素毎に比較して、画素値の異なる画素を特定する。
ここで、対象画像データと背景画像データとは、同じ撮影領域を撮影して得られた画像データである。そこで、背景判定部22は、対象画像データと背景画像データとおける同じ位置についての画素同士を比較して、画素値が異なるか否かを判定する。つまり、図5に示すように、背景判定部22は、対象画像データと背景画像データとについて、左上の画素同士を比較し、左上の画素の右隣りの画素同士を比較し、・・・というように左上から右下の画素へと順に比較して、各画素の画素値が異なるか否かを判定する。
(Step S22 of FIG. 4: image comparison processing)
The
Here, the target image data and the background image data are image data obtained by photographing the same photographing region. Therefore, the
(図4のステップS23:背景差分計算処理)
背景判定部22は、ステップS22で画素値が異なると判定された画素の数を、対象画像データの画素数で除した値を、背景差分として計算する。
例えば、背景差分は数1により計算される。
The
For example, the background difference is calculated by
(図4のステップS24:差分判定処理)
背景判定部22は、ステップS23で計算された背景差分が背景閾値よりも大きいか否かを判定する。背景閾値は、対象物である列車が存在する場合における対象画像データについての背景差分よりも十分に小さく、かつ、対象物である列車が存在しない場合における対象画像データについての背景差分よりも十分に大きい値が設定される。
背景判定部22は、背景差分が背景閾値より大きいと判定された場合には、処理を図2のステップS3に進める。一方、背景判定部22は、背景差分が背景閾値より大きくないと判定された場合には、処理を図2のステップS6に進める。
(Step S24 in FIG. 4: difference determination processing)
The
If the
(図2のステップS3:フレーム判定処理)
フレーム判定部23は、対象画像データと、対象画像データの前に撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた前フレーム画像データとの間に、フレーム閾値より大きいフレーム間差分があるか否かを判定する。
(Step S3 in FIG. 2: frame determination processing)
The
図6を参照して、実施の形態1に係るフレーム判定処理を説明する。
(図6のステップS31:画像取得処理)
フレーム判定部23は、ステップS1で取得された対象画像データをメモリ12から読み出す。また、フレーム判定部23は、前回のステップS1で取得された対象画像データを前フレーム画像データとしてメモリ12から読み出す。つまり、図2に示す処理は繰り返し実行されるため、フレーム判定部23は、1つ前の回のステップS1で取得された対象画像データを前フレーム画像データとする。
With reference to FIG. 6, a frame determination process according to the first embodiment will be described.
(Step S31 in FIG. 6: Image acquisition processing)
The
(図6のステップS32:画像比較処理)
フレーム判定部23は、ステップS31で読み出された対象画像データと前フレーム画像データとを画素毎に比較して、画素値の異なる画素を特定する。
ここで、対象画像データと前フレーム画像データとは、同じ撮影領域を撮影して得られた画像データである。そこで、フレーム判定部23は、対象画像データと前フレーム画像データとおける同じ位置についての画素同士を比較して、画素値が異なるか否かを判定する。つまり、図5に示すように、左上から右下の画素へと順に比較して、各画素の画素値が異なるか否かを判定する。
(Step S32 in FIG. 6: Image comparison processing)
The
Here, the target image data and the previous frame image data are image data obtained by shooting the same shooting area. Therefore, the
(図6のステップS33:フレーム間差分計算処理)
フレーム判定部23は、ステップS32で画素値が異なると判定された画素の数を、対象画像データの画素数で除した値を、フレーム間差分として計算する。フレーム間差分の計算方法は、背景差分の計算方法と同様である。フレーム判定部23は、フレーム間差分をメモリ12に書き込む。
(Step S33 in FIG. 6: Inter-frame difference calculation processing)
The
(図6のステップS34:差分判定処理)
フレーム判定部23は、ステップS33で計算されたフレーム間差分がフレーム閾値よりも大きいか否かを判定する。フレーム閾値は、動的に計算される。フレーム閾値の計算方法については後述する。
フレーム判定部23は、フレーム間差分がフレーム閾値より大きいと判定された場合には、図2のステップS4に進める。一方、背景判定部22は、フレーム間差分がフレーム閾値より大きくないと判定された場合には、処理をステップS5に進める。
(Step S34 in FIG. 6: difference determination processing)
The
When it is determined that the inter-frame difference is larger than the frame threshold, the
(図2のステップS4:移動判定処理)
状態判定部24は、対象物である列車が移動している状態であると判定する。
つまり、状態判定部24は、背景差分が背景閾値より大きいと判定され、かつ、フレーム間差分がフレーム閾値より大きいと判定された場合には、撮影装置41の撮影領域を対象物である列車が移動している状態と判定する。
(Step S4 in FIG. 2: movement determination processing)
The
That is, when the background difference is determined to be greater than the background threshold and the inter-frame difference is determined to be greater than the frame threshold, the
(図2のステップS5:停止判定処理)
状態判定部24は、対象物である列車が停止している状態であると判定する。
つまり、状態判定部24は、背景差分が背景閾値より大きいと判定され、かつ、フレーム間差分がフレーム閾値より大きくないと判定された場合には、撮影領域に対象物である列車が停止している状態と判定する。
(Step S5 in FIG. 2: stop determination processing)
The
That is, the
(図2のステップS6:不在判定処理)
状態判定部24は、対象物である列車が存在しない状態であると判定する。
つまり、状態判定部24は、背景差分が背景閾値より大きくないと判定された場合には、撮影領域に対象物である列車が存在しない状態と判定する。
(Step S6 of FIG. 2: absence determination processing)
The
That is, when it is determined that the background difference is not larger than the background threshold, the
なお、図2のステップS4からステップS6の処理を状態判定処理と呼ぶ。 Note that the processing from step S4 to step S6 in FIG. 2 is referred to as state determination processing.
図7に示すように、対象物である列車が、撮影領域である駅に存在しない場合から、列車が駅に入ってきて、停車し、駅から出ていく間に、背景差分とフレーム間差分とは変化する。
列車が存在しない場合には、背景差分とフレーム間差分とはほぼ0である。そして、列車が駅に入ってくると徐々に、背景差分の値とフレーム間差分の値とが大きくなる。列車が停止すると、背景差分の値は大きいまま、フレーム間差分の値は小さくなる。そして、列車が駅から出ていくと、背景差分の値はさらに大きくなり、フレーム間差分の値は大きくなる。
As shown in FIG. 7, the background difference and the inter-frame difference are obtained while the train entering the station, stopping, and leaving the station starts when the train as the target object does not exist at the station as the shooting area. Changes.
When there is no train, the background difference and the inter-frame difference are almost zero. When the train enters the station, the value of the background difference and the value of the inter-frame difference gradually increase. When the train stops, the value of the inter-frame difference decreases while the value of the background difference remains large. Then, as the train leaves the station, the value of the background difference further increases, and the value of the inter-frame difference increases.
図8を参照して、実施の形態1に係るフレーム閾値の計算処理を説明する。
図8に示す処理は、図6のステップS33の処理とステップS34の処理との間に実行される。ここでは、以下の計算に必要な分だけ繰り返し図2の処理が実行されている状態であるとする。
With reference to FIG. 8, a description will be given of a frame threshold calculation process according to the first embodiment.
The process illustrated in FIG. 8 is performed between the process in step S33 and the process in step S34 in FIG. Here, it is assumed that the processing in FIG. 2 is repeatedly executed by the amount necessary for the following calculation.
(図8のステップS41:フレーム間差分取得処理)
フレーム判定部23は、過去のフレーム間差分pi(i=t−(2N−1),...,t)をメモリ12から読み出す。ここで、tは現時点を示す。つまり、フレーム判定部23は、現時点を含む過去2N回分のフレーム間差分piをメモリ12から読み出す。Nは2以上の整数である。
(Step S41 of FIG. 8: Inter-frame difference acquisition processing)
The
(図8のステップS42:平均値計算処理)
フレーム判定部23は、数2に示すように、j=t−(N−1),...,tの各整数jについて、ステップS41で読み出された過去N回分のフレーム間差分pi(i=j−(N−1),...,j)の平均値ajを計算する。ステップS42におけるNは基準数である。
As shown in
(図8のステップS43:閾値計算処理)
フレーム判定部23は、数3に示すように、直近のフレーム間差分ptに、ステップS42で計算されたj=t−(N−1),...,tの各整数jについての平均値ajの標準偏差を乗じて、補正値αを加えて、現時点におけるフレーム閾値Thtを計算する。ここでは、N個の平均値ajの標準偏差を用いたが、用いる平均値ajの標準偏差の数は1個以上であればN個でなくてもよい。
図9に示すように、フレーム間差分pが高くなると、フレーム閾値Thも少し高くなる。但し、平均値aの標準偏差を考慮することにより、フレーム間差分pが一時的に変化しても、フレーム閾値Thがつられて変化することはほとんどない。 As shown in FIG. 9, as the inter-frame difference p increases, the frame threshold Th also increases slightly. However, by considering the standard deviation of the average value a, even if the inter-frame difference p temporarily changes, the frame threshold value Th hardly changes.
図6のステップS34では、図8のステップS43で計算された現時点におけるフレーム閾値Thtを用いて判定する。 In step S34 in FIG. 6, determination is made using the frame threshold Th t at the present time calculated in step S43 in FIG. 8.
***実施の形態1の効果***
以上のように、実施の形態1に係る状態判定装置10は、背景差分があるか否かと、フレーム間差分があるか否かとに基づき、対象物の状態を判定する。これにより、高い精度で対象物の状態を判定することが可能である。
*** Effect of
As described above, the
また、実施の形態1に係る状態判定装置10は、フレーム閾値を動的に計算する。これにより、フレーム閾値を常に適切な値に保つことが可能であり、適切な判定が可能である。また、フレーム閾値を設定する処理を人手を使って行う必要がなく、フレーム閾値を設定する作業に伴う工数を減らすことが可能である。
Further, the
また、実施の形態1に係る状態判定装置10は、フレーム閾値を計算する際、差分率の平均値の標準偏差を用いる。これにより、フレーム間差分が一時的に大きく変化した場合に、閾値が大きく変化することを防止でき、適切な判定が可能である。
When calculating the frame threshold, the
***他の構成***
<変形例1>
実施の形態1では、背景閾値は、対象物である列車が存在する場合における対象画像データについての背景差分よりも十分に小さく、かつ、対象物である列車が存在しない場合における対象画像データについての背景差分よりも十分に大きい値が設定されるとした。
対象物である列車が存在しない場合に撮影装置41によって得られる画像データは、時刻と天気といった要因によって変わる場合がある。そこで、背景閾値は、要因毎に設定されてもよい。具体的には、要因毎に、対象物である列車が存在しない場合における対象画像データを取得して、取得された対象画像データについての背景差分よりも十分に大きい値を、その要因についての背景閾値として設定する。
*** Other configuration ***
<
In the first embodiment, the background threshold is sufficiently smaller than the background difference of the target image data in the case where the target train exists, and the target threshold is the target image data in the case where the target train does not exist. It is assumed that a value sufficiently larger than the background difference is set.
Image data obtained by the image capturing device 41 when there is no train as an object may change depending on factors such as time and weather. Therefore, the background threshold may be set for each factor. Specifically, for each factor, target image data in the case where there is no target train is acquired, and a value sufficiently larger than the background difference of the acquired target image data is set as the background value of the factor. Set as a threshold.
<変形例2>
実施の形態1では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例2として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例2について、実施の形態1と異なる点を説明する。
<
In the first embodiment, each functional component is realized by software. However, as a second modification, each functional component may be realized by hardware. Regarding this modified example 2, points different from the first embodiment will be described.
図10を参照して、変形例2に係る状態判定装置10の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、状態判定装置10は、プロセッサ11とメモリ12とストレージ13とに代えて、電子回路15を備える。電子回路15は、各機能構成要素と、メモリ12と、ストレージ13との機能とを実現する専用の回路である。
The configuration of the
When each functional component is realized by hardware, the
電子回路15としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックIC、GA(Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field−Programmable Gate Array)が想定される。
各機能構成要素を1つの電子回路15で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路15に分散させて実現してもよい。
The
Each functional component may be realized by one
<変形例3>
変形例3として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
<
As a third modification, some of the functional components may be implemented by hardware, and other functional components may be implemented by software.
プロセッサ11とメモリ12とストレージ13と電子回路15とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。
The processor 11, the
10 状態判定装置、11 プロセッサ、12 メモリ、13 ストレージ、14 通信インタフェース、15 電子回路、21 画像データ取得部、22 背景判定部、23 フレーム判定部、24 状態判定部、31 画像記憶部、41 撮影装置。
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記対象画像データと前記対象画像データの前のフレームの画像データとの間の差分のある画素数を、前記対象画像データの画素数で除した差分率に対して、前記対象画像データの前の基準個のフレームを対象として、対象のフレームの画像データと前記対象のフレームの前のフレームの画像データとの間で差分のある画素数を、前記対象のフレームの画像データの画素数で除した差分率の平均値であって、過去に計算された平均値の標準偏差を乗じて計算されたフレーム閾値より、前記対象画像データと、前記対象画像データの前に撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた前フレーム画像データとの間のフレーム間差分が大きいか否かを判定するフレーム判定部と、
前記背景判定部によって判定された結果と、前記フレーム判定部によって判定された結果とに基づき、前記撮影領域を前記列車が移動している状態と、前記撮影領域に前記列車が停止している状態と、前記撮影領域に前記列車が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する状態判定部と
を備える状態判定装置。 With the running area of the train on the platform of the station as a shooting area, target image data obtained by shooting the shooting area with a shooting apparatus, and shooting the shooting area with the shooting apparatus in a state where there is no train in the shooting area. A background difference between the background image data and the background determination unit that determines whether the background difference is greater than a background threshold.
The difference between the number of pixels having a difference between the target image data and the image data of the frame preceding the target image data by the number of pixels of the target image data, and the difference ratio between the target image data and the target image data before the target image data. For the reference frame, the number of pixels having a difference between the image data of the target frame and the image data of the frame before the target frame is divided by the number of pixels of the image data of the target frame. The target image data, and an image capturing area captured by the image capturing device before the target image data, based on a frame threshold calculated by multiplying the average value of the difference rates by the standard deviation of the average value calculated in the past. A frame determination unit that determines whether the inter-frame difference between the previous frame image data obtained by performing the
Based on the result determined by the background determination unit and the result determined by the frame determination unit, a state in which the train is moving in the shooting area, and a state in which the train is stopped in the shooting area And a state determining unit that determines which state is the state in which the train does not exist in the shooting area.
請求項1に記載の状態判定装置。 The state determination unit according to claim 1, wherein the state determination unit determines that the train does not exist in the shooting region when the background determination unit determines that the background difference is not greater than the background threshold. apparatus.
請求項1から3までのいずれか1項に記載の状態判定装置。 The state determination unit, when the background difference is determined by the background determination unit is greater than the background threshold, and, when the frame determination unit determines that the inter-frame difference is not greater than the frame threshold, The state determination device according to any one of claims 1 to 3, wherein it is determined that the train is stopped in the shooting area.
前記対象画像データと前記対象画像データの前のフレームの画像データとの間の差分のある画素数を、前記対象画像データの画素数で除した差分率に対して、前記対象画像データの前の基準個のフレームを対象として、対象のフレームの画像データと前記対象のフレームの前のフレームの画像データとの間で差分のある画素数を、前記対象のフレームの画像データの画素数で除した差分率の平均値であって、過去に計算された平均値の標準偏差を乗じて計算されたフレーム閾値より、前記対象画像データと、前記対象画像データの前に撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた前フレーム画像データとの間のフレーム間差分が大きいか否かを判定するフレーム判定処理と、
前記背景判定処理によって判定された結果と、前記フレーム判定処理によって判定された結果とに基づき、前記撮影領域を前記列車が移動している状態と、前記撮影領域に前記列車が停止している状態と、前記撮影領域に前記列車が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する状態判定処理と
をコンピュータに実行させる状態判定プログラム。 With the running area of the train on the platform of the station as a shooting area, target image data obtained by shooting the shooting area with a shooting apparatus, and shooting the shooting area with the shooting apparatus in a state where there is no train in the shooting area. Background determination processing for determining whether or not the background difference between the obtained background image data and the background image data is greater than a background threshold;
The difference between the number of pixels having a difference between the target image data and the image data of the frame preceding the target image data by the number of pixels of the target image data, and the difference ratio between the target image data and the target image data before the target image data. For the reference frame, the number of pixels having a difference between the image data of the target frame and the image data of the frame before the target frame is divided by the number of pixels of the image data of the target frame. The target image data, and an image capturing area captured by the image capturing device before the target image data, based on a frame threshold calculated by multiplying the average value of the difference rates by the standard deviation of the average value calculated in the past. A frame determination process for determining whether or not the inter-frame difference between the previous frame image data obtained by performing the
Based on the result determined by the background determination process and the result determined by the frame determination process, a state in which the train is moving in the shooting area, and a state in which the train is stopped in the shooting area And a state determination process for causing a computer to execute a state determination process of determining which state is the state where the train does not exist in the shooting area.
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