JP7361012B2 - Entry/exit judgment device - Google Patents
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Description
本発明は、入退場判定装置に関し、特に、時間経過と共に順次取得される画像フレームデータから物体を認識する装置に関する。 The present invention relates to an entrance/exit determination device , and particularly to a device that recognizes objects from image frame data sequentially acquired over time.
画像に示された特定の物体を認識する技術につき研究開発が行われている。このような画像認識技術には、時間経過と共に順次取得される画像のそれぞれにおいて目標物を認識し、目標物を追跡するものがある。 Research and development is being conducted on technology for recognizing specific objects shown in images. Among such image recognition techniques, there is a technique that recognizes a target object in each of images sequentially acquired over time and tracks the target object.
例えば、以下の特許文献1には、カメラ映像から人物を検出し、検出された人物を追跡する画像認識装置が記載されている。この画像認識装置は、時間経過と共に順次取得された画像から検出対象物としての人物を検出し、各画像における人物の位置を求めることで人物を追跡する。人物を検出する処理は、処理対象の画像における特定の領域が人物を示す可能性を表す尤度を求め、尤度が所定の尤度閾値よりも大きい場合に、その特定の領域に対応する物体を人物として確定することで行われる。 For example, Patent Document 1 below describes an image recognition device that detects a person from a camera image and tracks the detected person. This image recognition device detects a person as a detection target from images sequentially acquired over time, and tracks the person by determining the position of the person in each image. The process of detecting a person calculates the likelihood that a specific area in the image to be processed indicates a person, and if the likelihood is greater than a predetermined likelihood threshold, an object corresponding to that specific area is detected. This is done by confirming the person as a person.
特許文献2には、画像上で目標物を認識する物体認識装置が記載されている。この装置では、時間経過と共に順次取得した画像上の物体を目標物として認識することで、目標物としての物体が追跡される。物体を目標物として認識する際には、目標物に対する物体の尤度が用いられる。この文献には、目標物が自動車である実施形態が記載されている。 Patent Document 2 describes an object recognition device that recognizes a target on an image. This device tracks objects as targets by recognizing them as targets in images sequentially acquired over time. When recognizing an object as a target, the likelihood of the object relative to the target is used. This document describes an embodiment in which the target is a car.
なお、画像上で認識される物体は、実際には、画像上で特定の領域を占める物体の像を指すが、本願明細書では、表現を簡略化するため、画像上で特定の領域を占める物体の像を、単に画像上の物体と表現する。 Note that an object recognized on an image actually refers to an image of an object that occupies a specific area on the image, but in this specification, to simplify the expression, it refers to an image of an object that occupies a specific area on the image. An image of an object is expressed simply as an object on an image.
自動車等の物体を追跡する装置では、追跡対象の物体とは異なる他の物体が画像上で重なって認識されることがある。この場合、追跡対象の物体が撮影視野の外に出たと誤って認識されて、正確な追跡が行われないことがある。また、他の物体が一時的に通過することによって、追跡対象の物体に他の物体が一時的に画像上で重なった場合には、他の物体の通過前後で物体が認識される位置にブレが生じ、高精度な追跡が行えない場合がある。 In devices that track objects such as automobiles, objects different from the object to be tracked may be recognized as overlapping on an image. In this case, the object to be tracked may be mistakenly recognized as having gone outside the photographic field of view, and accurate tracking may not be performed. In addition, if another object temporarily passes and the object to be tracked temporarily overlaps with the image, the position where the object is recognized will be blurred before and after the other object passes. may occur, making it impossible to perform highly accurate tracking.
本発明の目的は、時間経過と共に順次取得される画像上で、追跡対象の物体を確実に追跡することである。 An object of the present invention is to reliably track an object on images that are sequentially acquired over time.
本発明は、画像フレームを時間経過と共に順次取得し、時間経過と共に順次取得される前記画像フレームについて物体を追跡し、各前記画像フレームによって示される第1領域で前記物体が出現し、前記物体の最新位置が前記第1領域外の第2領域であって、各前記画像フレームによって示される第2領域にある場合に、前記物体が出現した出現位置から、前記物体の最新位置に至るまでの前記物体の変位評価量に基づいて、前記第2領域に接する近接領域に前記物体が入場したとの判定をし、前記第2領域で前記物体が出現し、前記物体の最新位置が前記第1領域にある場合に、前記物体が出現した出現位置から前記物体の最新位置に至るまでの前記物体の変位評価量に基づいて、前記近接領域から前記物体が退場したとの判定をすることを特徴とする。 The present invention sequentially acquires image frames over time, tracks an object in the image frames sequentially acquired over time, and detects when the object appears in a first area indicated by each image frame, and when the object from the appearance position where the object appears to the latest position of the object when the latest position is in a second area outside the first area and indicated by each of the image frames. Based on the displacement evaluation amount of the object, it is determined that the object has entered a proximal area adjacent to the second area , the object has appeared in the second area, and the latest position of the object is 1 area, it is determined that the object has left the adjacent area based on the displacement evaluation amount of the object from the appearance position where the object appeared to the latest position of the object. Features.
望ましくは、前記第1領域にある前記出現位置から、前記第2領域にある前記最新位置に至るまでの前記物体の変位評価量が、所定の閾値を超えた場合に、前記近接領域に前記物体が入場したとの判定をし、前記第2領域にある前記出現位置から、前記前第1領域にある前記最新位置に至るまでの前記物体の変位評価量が、所定の閾値を超えた場合に、前記近接領域から前記物体が退場したとの判定をする。 Preferably, when the displacement evaluation amount of the object from the appearance position in the first area to the latest position in the second area exceeds a predetermined threshold, the object is moved to the adjacent area. has entered the object, and the estimated displacement of the object from the appearance position in the second area to the latest position in the previous first area exceeds a predetermined threshold. , it is determined that the object has left the proximity area.
望ましくは、前記第1領域にある前記出現位置から、前記第2領域にある前記最新位置に至るまでの前記物体のx軸方向の変位量が所定のx軸方向変位閾値を超え、かつ、x軸方向に垂直なy軸方向の変位量が所定のy軸方向変位閾値を超えた場合に、前記近接領域に前記物体が入場したとの判定をし、前記第2領域にある前記出現位置から、前記第1領域にある前記最新位置に至るまでの前記物体のx軸方向の変位量が所定のx軸方向変位閾値を超え、かつ、x軸方向に垂直なy軸方向の変位量が所定のy軸方向変位閾値を超えた場合に、前記近接領域から前記物体が退場したとの判定をすることを特徴とする。望ましくは、前記第1領域にある前記出現位置から、前記第2領域にある前記最新位置に至るまでの前記物体の特定方向への変位量が所定の変位閾値を超えた場合に、前記近接領域に前記物体が入場したとの判定をし、前記第2領域にある前記出現位置から、前記第1領域にある前記最新位置に至るまでの前記物体の特定方向の変位量が所定の変位閾値を超えた場合に、前記近接領域から前記物体が退場したとの判定をし、前記特定方向は、前記第1領域と前記第2領域との境界線に交わる方向である。 Preferably, the amount of displacement of the object in the x-axis direction from the appearance position in the first area to the latest position in the second area exceeds a predetermined x-axis displacement threshold, and When the amount of displacement in the y-axis direction perpendicular to the axial direction exceeds a predetermined y-axis direction displacement threshold, it is determined that the object has entered the proximity area , and the object is moved from the appearance position in the second area. , the amount of displacement of the object in the x-axis direction up to the latest position in the first area exceeds a predetermined x-axis displacement threshold, and the amount of displacement in the y-axis direction perpendicular to the x-axis direction is a predetermined amount. If the displacement threshold in the y-axis direction is exceeded, it is determined that the object has left the proximity area. Preferably, when the amount of displacement of the object in a specific direction from the appearance position in the first area to the latest position in the second area exceeds a predetermined displacement threshold, the proximity area It is determined that the object has entered the object, and the amount of displacement of the object in a specific direction from the appearance position in the second area to the latest position in the first area exceeds a predetermined displacement threshold. If the distance exceeds the distance, it is determined that the object has left the proximity area, and the specific direction is a direction that intersects the boundary line between the first area and the second area.
また、本発明は、画像フレームを時間経過と共に順次取得し、時間経過と共に順次取得される前記画像フレームについて物体を追跡し、各前記画像フレームによって示される第1領域で前記物体が出現し、前記物体の最新位置が前記第1領域外の第2領域であって、各前記画像フレームによって示される第2領域にある場合に、前記物体が出現した出現位置から、前記物体の最新位置に至るまでの画像フレーム数に基づいて、前記第2領域に接する近接領域に前記物体が入場したとの判定をし、前記第2領域で前記物体が出現し、前記物体の最新位置が前記第1領域にある場合に、前記物体が出現した出現位置から前記物体の最新位置に至るまでの画像フレーム数に基づいて、前記近接領域から前記物体が退場したとの判定をすることを特徴とする。望ましくは、前記第1領域にある前記出現位置から、前記前第2領域にある前記最新位置に至るまでの画像フレーム数が所定数を超えた場合に、前記近接領域に前記物体が入場したとの判定をし、前記第2領域にある前記出現位置から、前記前第1領域にある前記最新位置に至るまでの画像フレーム数が、所定数を超えた場合に、前記近接領域から前記物体が退場したとの判定をする。 Further, the present invention sequentially acquires image frames over time, tracks an object in the image frames sequentially acquired over time, and causes the object to appear in a first area indicated by each image frame, When the latest position of the object is in a second area outside the first area and indicated by each of the image frames, from the appearance position where the object appeared to the latest position of the object . Based on the number of image frames up to that point, it is determined that the object has entered a proximal area adjacent to the second area , the object has appeared in the second area, and the latest position of the object is set to the first area. If the object is located in the nearby area, it is determined that the object has left the nearby area based on the number of image frames from the appearance position where the object appeared to the latest position of the object. Preferably, when the number of image frames from the appearance position in the first area to the latest position in the previous second area exceeds a predetermined number, it is determined that the object has entered the proximal area. If the number of image frames from the appearance position in the second area to the latest position in the previous first area exceeds a predetermined number, the object is removed from the nearby area. It is determined that the player has left the game.
望ましくは、請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の入退場判定装置において、前記物体は自動車であり、前記近接領域は、前記自動車を駐車する領域を含むこと。 Desirably, in the entrance/exit determination device according to any one of claims 1 to 4, the object is a car, and the proximity area includes an area where the car is parked.
また、本発明の関連技術は、画像フレームを時間経過と共に順次取得し、時間経過と共に順次取得される前記画像フレームについて物体を追跡し、追跡中の前記物体が移動しているか停止しているかを判定し、前記物体が停止していると判定されたときに、前記画像フレームの撮影視野内で前記物体の手前側に他物体が重なっているかを判定し、前記物体に前記他物体が重なっていると判定されたときは前記物体の位置を記憶し、前記他物体が重なった状態が解消した後に、引き続き前記物体を追跡することを特徴とする。 Further, the technology related to the present invention sequentially acquires image frames over time, tracks an object with respect to the image frames sequentially acquired over time, and determines whether the object being tracked is moving or stopping. and when it is determined that the object is stationary, it is determined whether another object overlaps in front of the object within the field of view of the image frame, and if the other object overlaps the object. When it is determined that the object is present, the position of the object is stored, and the object is continued to be tracked after the overlapping state with the other object is resolved.
望ましくは、前記物体は自動車である。 Preferably, the object is a car.
本発明によれば、時間経過と共に順次取得される画像上で、追跡対象の物体を確実に追跡することができる。 According to the present invention, it is possible to reliably track an object to be tracked on images that are sequentially acquired over time.
(1)車両管理システムの構成
図1には、本発明の実施形態に係る車両管理システム1の構成が示されている。車両管理システム1は、車両管理装置10および基地局12を備えている。車両管理装置10は、駐車場14内または駐車場14の傍らに設置されている。車両管理装置10は、時間経過と共に順次、駐車場14内を移動する自動車16(車両)の画像を撮影する。そして、時間経過と共に順次撮影された画像から、自動車16のナンバープレートが示されている管理画像を選出する。
(1) Configuration of Vehicle Management System FIG. 1 shows the configuration of a vehicle management system 1 according to an embodiment of the present invention. The vehicle management system 1 includes a vehicle management device 10 and a base station 12. The vehicle management device 10 is installed within the parking lot 14 or beside the parking lot 14. The vehicle management device 10 sequentially photographs images of the automobile 16 (vehicle) moving within the parking lot 14 over time. Then, a management image showing the license plate of the automobile 16 is selected from images sequentially taken over time.
また、車両管理装置10は、自動車16のナンバープレートに記載されているナンバーを管理画像から認識する。車両管理装置10は、さらに、自動車16が駐車場14内の駐車区画に入場した時刻、または駐車場14内の駐車区画から退場した時刻(以下、入場/退場時刻という)を後述の処理によって計測する。ここで駐車区画とは、自動車16が駐車される駐車場14内の区画をいう。車両管理装置10は、入場/退場時刻、自動車16のナンバーおよび管理画像データ(管理画像を表す画像データ)を含む管理情報を基地局12に無線送信する。基地局12は、入場/退場時刻、ナンバーおよび管理画像データを対応付けて記憶する。 Further, the vehicle management device 10 recognizes the number written on the license plate of the automobile 16 from the management image. The vehicle management device 10 further measures the time at which the automobile 16 enters the parking lot in the parking lot 14 or the time at which it exits from the parking lot in the parking lot 14 (hereinafter referred to as entry/exit time) through a process described below. do. Here, the parking lot refers to a section in the parking lot 14 where the automobile 16 is parked. The vehicle management device 10 wirelessly transmits management information including entry/exit times, the number of the vehicle 16, and management image data (image data representing a management image) to the base station 12. The base station 12 stores entry/exit time, number, and management image data in association with each other.
ここでは、車両管理装置10と基地局12との間で無線通信が行われる実施形態が示されているが、車両管理装置10と基地局12とが通信線で接続され、車両管理装置10と基地局12との間で有線通信が行われてもよい。 Although an embodiment in which wireless communication is performed between the vehicle management device 10 and the base station 12 is shown here, the vehicle management device 10 and the base station 12 are connected by a communication line, and the vehicle management device 10 and Wired communication may be performed with the base station 12.
(2)車両管理装置の構成および車両管理装置が実行する処理
(2-1)車両管理装置の構成
図2には、車両管理装置10の構成が示されている。車両管理装置10は、撮像器24、演算器18、記憶デバイス22および無線器20を備えている。撮像器24はカメラを備えている。演算器18は、記憶デバイス22に記憶されているプログラムを実行するプロセッサによって構成されてよい。記憶デバイス22は、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等のデバイスであってよい。また、記憶デバイス22はハードディスク等の記録媒体であってよい。また、記憶デバイスは22、インターネット等のネットワークを構成する複数のコンピュータによって構成される、ネットワーク上のストレージであってもよい。
(2) Configuration of vehicle management device and processing executed by the vehicle management device (2-1) Configuration of vehicle management device FIG. 2 shows the configuration of the vehicle management device 10. The vehicle management device 10 includes an imager 24, a computing unit 18, a storage device 22, and a wireless device 20. The imager 24 includes a camera. The computing unit 18 may be configured by a processor that executes a program stored in the storage device 22. The storage device 22 may be a device such as a RAM (Random Access Memory) or a ROM (Read Only Memory). Furthermore, the storage device 22 may be a recording medium such as a hard disk. Further, the storage device 22 may be a storage on a network configured by a plurality of computers configuring a network such as the Internet.
撮像器24は、駐車場の画像を時間経過と共に順次撮影し、撮影によって得られる画像フレームデータ(以下、画像フレームという)を時間経過と共に順次、演算器18に出力する。演算器18は、画像フレームを時間経過と共に順次撮像器24から取得し、各画像フレームに対してトラッキング処理を実行する。トラッキング処理は、新たに画像フレームが取得されるごとに、その新たに取得された最新画像フレームが示す画像における目標物の位置を追跡する処理である。トラッキング処理については、例えば、上記の特許文献2に「目標物を認識する処理」として記載されている。 The imager 24 sequentially captures images of the parking lot as time passes, and outputs image frame data (hereinafter referred to as image frames) obtained by the capture to the computing unit 18 sequentially as time passes. The computing unit 18 sequentially acquires image frames from the image pickup device 24 over time and performs tracking processing on each image frame. The tracking process is a process of tracking the position of a target object in the image indicated by the newly acquired latest image frame every time a new image frame is acquired. The tracking process is described, for example, in the above-mentioned Patent Document 2 as a "process for recognizing a target object."
(2-2)トラッキング処理
目標物を自動車とするトラッキング処理は、例えば、次のようにして実行される。演算器18は、各画像フレームが示す画像から、自動車である可能性を示す尤度が所定の閾値を超える物体を認識する。この処理は、記憶デバイス22に予め記憶されたデータベースに基づいて実行される。以下の説明では、自動車である可能性を示す尤度が所定の閾値を超える物体を認識することを、単に自動車を認識するという。トラッキング処理によれば、自動車が存在する領域を示すバウンディングボックスの位置情報が求められる。
(2-2) Tracking Process The tracking process in which the target object is a car is executed as follows, for example. The computing unit 18 recognizes objects whose likelihood of being a car exceeds a predetermined threshold from the images shown by each image frame. This process is executed based on a database stored in the storage device 22 in advance. In the following description, recognition of an object whose likelihood of being a car exceeds a predetermined threshold value is simply referred to as recognition of a car. According to the tracking process, position information of a bounding box indicating an area where a car exists is obtained.
本実施形態では、バウンディングボックスの形状は矩形であり、バウンディングボックスの各辺は画像周辺の各辺と平行である。バウンディングボックスの位置情報は、x座標値およびy座標値が最小となる最小座標値(xmin,ymin)と、x座標値およびy座標値が最大となる最大座標値(xmax,ymax)を含む情報であってよい。ただし、x座標値およびy座標値は、画像フレームが示す画像上に定義された直交するx軸およびy軸上での座標値である。xy座標は画像の左上の角を原点とする。x軸の正方向は右方向であり、y軸の正方向は下方向である。 In this embodiment, the bounding box has a rectangular shape, and each side of the bounding box is parallel to each side of the periphery of the image. The position information of the bounding box is information including the minimum coordinate value (xmin, ymin) where the x-coordinate value and y-coordinate value are the minimum, and the maximum coordinate value (xmax, ymax) where the x-coordinate value and y-coordinate value are the maximum. It may be. However, the x-coordinate value and the y-coordinate value are coordinate values on the orthogonal x-axis and y-axis defined on the image shown by the image frame. The origin of the xy coordinates is the upper left corner of the image. The positive direction of the x-axis is the right direction, and the positive direction of the y-axis is the downward direction.
図3には、トラッキング処理で認識される自動車T1~T4が概念的に示されている。この図では、目標物としての自動車T1~T4が撮影視野30内に示されている。自動車T1は、最も先に取得された第1の画像フレームが示す画像上で認識された自動車であり、自動車T2はその次に取得された第2の画像フレームが示す画像上で認識された自動車である。自動車T3は、第2の画像フレームの次に取得された第3の画像フレームが示す画像上で認識された自動車であり、自動車T4は、その次に取得された第4の画像フレームが示す画像上で認識された自動車である。自動車T1~T4に対しては、それぞれ、自動車の位置および走行方向に応じて位置および縦横の長さの比率が異なるバウンディングボックスB1~B4が描かれている。バウンディングボックスのx軸方向の占有範囲は、画像上で認識された自動車がx軸へ投影される範囲であり、バウンディングボックスのy軸方向の占有範囲は、画像上で認識された自動車がy軸へ投影される範囲である。なお、図3では、説明の便宜上、1フレーム周期で自動車が移動する距離、すなわち、隣接する自動車間の距離が誇張して描かれている。実際の1フレーム周期では、1フレーム周期で自動車が移動する距離は図3に示されている距離よりも短い。 FIG. 3 conceptually shows vehicles T1 to T4 recognized in the tracking process. In this figure, automobiles T1 to T4 as targets are shown within the photographic field of view 30. The car T1 is the car recognized on the image shown by the first image frame that was obtained first, and the car T2 is the car recognized on the image shown by the second image frame that was obtained next. It is. The car T3 is the car recognized on the image shown by the third image frame acquired after the second image frame, and the car T4 is the car recognized on the image shown by the fourth image frame acquired next. This is the car recognized above. Bounding boxes B1 to B4 are drawn for the cars T1 to T4, respectively, with different positions and ratios of length and width depending on the position and traveling direction of the car. The bounding box's occupied range in the x-axis direction is the range in which the car recognized on the image is projected onto the x-axis, and the bounding box's occupied range in the y-axis direction is the range in which the car recognized in the image is projected on the y-axis. This is the range projected to. Note that in FIG. 3, for convenience of explanation, the distance that a car moves in one frame period, that is, the distance between adjacent cars, is exaggerated. In an actual frame period, the distance traveled by the car in one frame period is shorter than the distance shown in FIG.
(2-3)複数台の自動車を目標物とするトラッキング処理
上記では、1台の自動車を目標物とするトラッキング処理が示されたが、トラッキング処理では、複数台の自動車が目標物とされてよい。複数台の自動車を目標物とする場合には、複数の自動車のそれぞれに対し、1台の自動車を目標物とする処理が実行される。
(2-3) Tracking process with multiple cars as the target In the above, tracking process with one car as the target was shown, but in the tracking process, multiple cars are the target. good. When a plurality of cars are set as targets, a process is performed for each of the plurality of cars, with one car set as the target.
(3)管理画像データの選出およびナンバーの認識
演算器18は、記憶デバイス22に記憶されているデータベースに基づいて、撮像器24から時間経過と共に順次出力された画像フレームから、自動車のナンバープレートが示されている可能性が高いものを管理画像データとして選出する。この処理は、例えば、ナンバープレートである尤度が所定値を超える領域を表す画像フレームを選出することで行われる。演算器18は、管理画像データに基づいて、ナンバープレートに記載されているナンバーを認識する。
(3) Selection of management image data and recognition of number plate Based on the database stored in the storage device 22, the computing unit 18 determines the number plate of the vehicle from the image frames sequentially outputted from the imager 24 over time. Image data that is likely to be shown is selected as management image data. This processing is performed, for example, by selecting an image frame representing a region whose likelihood of being a license plate exceeds a predetermined value. The computing unit 18 recognizes the number written on the license plate based on the management image data.
(4)入退場判定
(4-1)管理情報の送信
トラッキング処理に基づく自動車の入退場判定について説明する。入退場判定は、自動車が駐車場内の駐車区画に入場したこと、または駐車区画から退場したことを判定する処理である。上記のトラッキング処理において演算器18は、自動車が最初に認識されたときに、バウンディングボックスの位置を出現位置の座標値として求める。また、演算器18は、撮像器24から最後に出力された画像フレームから認識された自動車に対するバウンディングボックスの位置を最新位置(現在位置)の座標値として求める。ここで、バウンディングボックスの位置は、バウンディングボックスの重心の位置または所定の角の位置であってよい。
(4) Judgment of entry/exit (4-1) Transmission of management information The judgment of entry/exit of a car based on tracking processing will be explained. Entry/exit determination is a process for determining whether a car has entered or exited a parking lot in a parking lot. In the tracking process described above, the computing unit 18 determines the position of the bounding box as the coordinate value of the appearance position when the car is first recognized. Further, the computing unit 18 determines the position of the bounding box for the car recognized from the image frame output last from the image pickup device 24 as the coordinate values of the latest position (current position). Here, the position of the bounding box may be the position of the center of gravity of the bounding box or the position of a predetermined corner.
図4には、入退場判定を説明するための撮影視野30が概念的に示されている。撮影視野30に対しては、入退場検出範囲42が定義されている。撮影視野30の上辺は公道40に面している。撮影視野30のうち、公道40に面した上方の横長の長方形の領域が入退場検出範囲42である。入退場検出範囲42と、撮影視野30内における入退場検出範囲42でない領域との境界線38は、x軸方向に延びている。撮影視野30における入退場検出範囲42でない領域の左右および下方は自動車が駐車される領域、すなわち駐車区画となっている。撮影視野30における入退場検出範囲42でない領域は、駐車区画に対する入退場に際して自動車が通過する領域である。軌跡44-1および44-2は、トラッキング処理によって認識された自動車の軌跡を示す。軌跡44-1は、入退場検出範囲42外にある出現位置S1から、入退場検出範囲42内にある最新位置F1に至る。軌跡44-2は、入退場検出範囲42内にある出現位置S2から、入退場検出範囲42外にある最新位置F2に至る。 FIG. 4 conceptually shows a photographic field of view 30 for explaining entrance/exit determination. An entrance/exit detection range 42 is defined for the photographic field of view 30. The upper side of the photographic field of view 30 faces a public road 40. In the photographic field of view 30, an upper horizontally elongated rectangular area facing the public road 40 is an entry/exit detection range 42. A boundary line 38 between the entrance/exit detection range 42 and a region within the photographic field of view 30 that is not the entrance/exit detection range 42 extends in the x-axis direction. The left, right, and lower areas of the photographic field of view 30 that are not the entry/exit detection range 42 are areas where cars are parked, that is, parking sections. The area in the photographic field of view 30 that is not the entrance/exit detection range 42 is an area through which a car passes when entering/exiting the parking lot. Trajectories 44-1 and 44-2 indicate vehicle trajectories recognized by tracking processing. The trajectory 44-1 extends from the appearance position S1 outside the entrance/exit detection range 42 to the latest position F1 within the entrance/exit detection range 42. The trajectory 44-2 extends from the appearance position S2, which is within the entrance/exit detection range 42, to the latest position F2, which is outside the entrance/exit detection range 42.
演算器18は、出現位置が入退場検出範囲42内にあり、最新位置が入退場検出範囲42外にあり、x軸方向の変位量が所定のx軸方向変位閾値を超え、さらに、y軸方向の変位量が所定のy軸方向変位閾値を超えたときに自動車が駐車区画に入場したとの判定をする。以下の説明では、x軸方向の変位量およびy軸方向の変位量を、それぞれ、x軸方向変位量およびy軸方向変位量という。 The arithmetic unit 18 determines that the appearance position is within the entrance/exit detection range 42, the latest position is outside the entrance/exit detection range 42, the amount of displacement in the x-axis direction exceeds a predetermined x-axis displacement threshold, and When the amount of displacement in the direction exceeds a predetermined y-axis direction displacement threshold, it is determined that the automobile has entered the parking lot. In the following description, the amount of displacement in the x-axis direction and the amount of displacement in the y-axis direction will be referred to as the amount of displacement in the x-axis direction and the amount of displacement in the y-axis direction, respectively.
また、演算器18は、出現位置が入退場検出範囲42外にあり、最新位置が入退場検出範囲42内にあり、x軸方向変位量が所定のx軸方向変位閾値を超え、さらに、y軸方向変位量が所定のy軸方向変位閾値を超えたときに自動車が駐車区画から退場したとの判定をする。 Further, the arithmetic unit 18 determines that the appearance position is outside the entrance/exit detection range 42, the latest position is within the entrance/exit detection range 42, the amount of displacement in the x-axis direction exceeds a predetermined x-axis displacement threshold, and When the amount of axial displacement exceeds a predetermined y-axis displacement threshold, it is determined that the automobile has left the parking lot.
自動車が駐車区画に入場したとの判定、または自動車が駐車区画から退場したとの判定をする条件には、次の条件が追加されてもよい。すなわち、出現位置が認識された画像フレームが撮像器24から出力された後、最新の画像フレームが撮像器24から出力されるまでの間に、撮像器24から出力された画像フレームの数が、所定数を超えたときという条件が追加されてもよい。 The following conditions may be added to the conditions for determining that a car has entered the parking lot or that the car has left the parking lot. That is, after the image frame whose appearance position has been recognized is outputted from the imager 24 until the latest image frame is outputted from the imager 24, the number of image frames outputted from the imager 24 is A condition such as when the number exceeds a predetermined number may be added.
なお、上記の判定において、x軸方向変位量が所定のx軸方向変位閾値を超え、さらに、y軸方向変位量が所定のy軸方向変位閾値を超えたときというx/y変位条件は次の条件に置き換えられてもよい、すなわちx/y変位条件は、入退場検出範囲42と、撮影視野30内における入退場検出範囲42でない領域との境界線38に、特定方向で交わる方向への特定方向変位量が、所定の変位閾値を超えたときという条件に置き換えられてもよい。境界線38に、特定方向で交わる方向は、例えば、境界線38に直交する方向である。 In addition, in the above judgment, the x/y displacement condition when the amount of displacement in the x-axis direction exceeds a predetermined x-axis direction displacement threshold and the amount of y-axis direction displacement exceeds a predetermined y-axis direction displacement threshold is as follows. In other words, the x/y displacement condition may be replaced by The condition may be replaced by a condition that the amount of displacement in the specific direction exceeds a predetermined displacement threshold. The direction intersecting the boundary line 38 in the specific direction is, for example, a direction perpendicular to the boundary line 38.
また、x/y変位条件は、出現位置から最新位置に至るまでの自動車の総合変位量が所定の変位閾値を超えたときという条件に置き換えられてもよい。総合変位量は、x軸方向変位量の自乗と、y軸方向変位量の自乗との和の平方根として定義される。 Furthermore, the x/y displacement condition may be replaced with a condition that the total amount of displacement of the vehicle from the appearance position to the latest position exceeds a predetermined displacement threshold. The total amount of displacement is defined as the square root of the sum of the square of the amount of displacement in the x-axis direction and the square of the amount of displacement in the y-axis direction.
また、x/y変位条件は、出現位置が認識された画像フレームが撮像器24から出力された後、最新の画像フレームが撮像器24から出力されるまでの間に、撮像器24から出力された画像フレームの数が、所定数を超えたときという条件に置き換えられてもよい。 Furthermore, the x/y displacement condition is determined by the amount of data output from the imager 24 after the image frame whose appearance position has been recognized is outputted from the imager 24 until the latest image frame is outputted from the imager 24. The condition may be replaced by the condition that the number of image frames obtained exceeds a predetermined number.
演算器18は、さらに、出現位置および最新位置の両者が入退場検出範囲42内にあるとき、あるいは、出現位置および最新位置の両者が入退場検出範囲42外にあるときは、自動車が駐車区画に入場しておらず、かつ、駐車区画から退場もしていないと判定する。 The calculator 18 further determines that when both the appearance position and the latest position are within the entrance/exit detection range 42, or when both the appearance position and the latest position are outside the entrance/exit detection range 42, the car is located in a parking lot. It is determined that the vehicle has not entered the parking lot and has not left the parking lot.
図4に示されている例では、出現位置S1が入退場検出範囲42外にあり、最新位置F1が入退場検出範囲42内にある。そして、出現位置S1から最新位置F1に至るまでの自動車のx軸方向変位量がx軸方向変位閾値Δxを超え、y軸方向変位量がy軸方向変位閾値Δyを超えている。そのため、演算器18は、軌跡44-1を描いた自動車が駐車区画から退場したとの判定をする。また、出現位置S2が入退場検出範囲42内にあり、最新位置F2が入退場検出範囲42外にあり、さらに、出現位置S2から最新位置F2に至るまでの自動車のx軸方向変位量がx軸方向変位閾値Δxを超え、y軸方向変位量がy軸方向変位閾値Δyを超えている。そのため、演算器18は、軌跡44-2を描いた自動車が駐車区画に入場したとの判定をする。 In the example shown in FIG. 4, the appearance position S1 is outside the entrance/exit detection range 42, and the latest position F1 is within the entrance/exit detection range 42. The amount of displacement in the x-axis direction of the vehicle from the appearance position S1 to the latest position F1 exceeds the x-axis displacement threshold Δx, and the amount of displacement in the y-axis direction exceeds the y-axis displacement threshold Δy. Therefore, the computing unit 18 determines that the car that drew the trajectory 44-1 has left the parking lot. Further, the appearance position S2 is within the entrance/exit detection range 42, the latest position F2 is outside the entrance/exit detection range 42, and furthermore, the amount of displacement in the x-axis direction of the car from the appearance position S2 to the latest position F2 is x The axial displacement threshold Δx is exceeded, and the y-axis displacement amount exceeds the y-axis displacement threshold Δy. Therefore, the computing unit 18 determines that the car that has drawn the trajectory 44-2 has entered the parking lot.
このように、本発明の実施形態に係る演算器18は、次の(a)~(c)の処理を実行する。(a)画像フレームを時間経過と共に順次取得する処理。(b)時間経過と共に順次取得される画像フレームについて自動車を追跡する処理。(c)各画像フレームによって示される入退場検出範囲42(第1領域)または入退場検出範囲42外の領域(第2領域)で自動車が出現し、自動車の最新位置が第2領域または第1領域にある場合に、自動車が出現した出現位置から最新位置に至るまでの自動車の変位評価量に基づいて、第2領域に接する近接領域である駐車区画に自動車が入場した、または、駐車区画から自動車が退場したとの判定をする。 In this way, the computing unit 18 according to the embodiment of the present invention executes the following processes (a) to (c). (a) A process of sequentially acquiring image frames over time. (b) A process of tracking a car using image frames that are sequentially acquired over time. (c) A car appears in the entrance/exit detection range 42 (first area) or an area outside the entrance/exit detection range 42 (second area) shown by each image frame, and the latest position of the car is in the second area or the first area. If the vehicle is located in the second region, it is determined that the vehicle has entered or left the parking lot, which is a nearby region adjacent to the second region, based on the displacement evaluation amount of the vehicle from the appearance position where the vehicle appeared to the latest position. It is determined that the car has left the park.
ここで、変位評価量は、x軸方向変位量、y軸方向変位量、特定方変位量、総合変位量等、物体の変位の程度を表す量をいう。 Here, the displacement evaluation amount refers to an amount representing the degree of displacement of an object, such as an x-axis direction displacement amount, a y-axis direction displacement amount, a specific direction displacement amount, or a total displacement amount.
演算器18は、自動車が駐車区画に入場したとの判定、または自動車が駐車区画から退場したとの判定をしたときに管理情報を生成し無線器20に出力する。管理情報は、入場/退場時刻、自動車のナンバーおよび管理画像データを含む情報である。無線器20は管理情報を基地局12(図1)に送信する。管理情報を受信した基地局12は、管理情報に含まれる入場/退場時刻、ナンバー、および管理画像データを対応付けて記憶する。 The computing unit 18 generates management information and outputs it to the wireless device 20 when it is determined that the car has entered the parking lot or that the car has left the parking lot. The management information is information including entry/exit time, car number, and management image data. Radio 20 transmits management information to base station 12 (FIG. 1). The base station 12 that has received the management information stores the entry/exit time, number, and management image data included in the management information in association with each other.
このような処理によれば、出現位置から最新位置までの変位評価量が所定の閾値を超える自動車について、自動車が駐車区画に入場したか、あるいは駐車区画から退場したかが判定される。したがって、自動車に似た物体が少ないフレーム数に亘って誤って自動車として認識され、短い距離を移動している間に誤って自動車として認識されたこと等によって、自動車が入退場したと誤って判定されてしまうことが回避される。 According to such processing, it is determined whether the car has entered the parking lot or left the parking lot for a car whose displacement evaluation amount from the appearance position to the latest position exceeds a predetermined threshold value. Therefore, an object resembling a car may be incorrectly recognized as a car over a small number of frames, and may be mistakenly recognized as a car while traveling a short distance, resulting in an erroneous determination that a car has entered or exited the park. This will prevent you from being exposed.
また、入退場検出範囲42と、入退場検出範囲42の外側の領域との境界上または境界付近に自動車が停止しており、自動車の手前側に他の自動車等の障害物が通過したときには、障害物の通過前後で、認識される自動車の位置がブレてしまうことがある。これによって、障害物の通過前には自動車が入退場検出範囲42内に認識され、障害物の通過後には自動車が入退場検出範囲42外に認識されることがある。あるいは、障害物の通過前には自動車が入退場検出範囲42外に認識され、障害物の通過後には自動車が入退場検出範囲42内に認識されることがある。 Furthermore, when a car is stopped on or near the boundary between the entry/exit detection range 42 and an area outside the entry/exit detection range 42, and an obstacle such as another car passes in front of the car, The recognized position of the car may become blurred before and after passing an obstacle. As a result, the vehicle may be recognized within the entry/exit detection range 42 before passing the obstacle, and may be recognized outside the entry/exit detection range 42 after passing the obstacle. Alternatively, the vehicle may be recognized outside the entry/exit detection range 42 before passing the obstacle, and may be recognized within the entry/exit detection range 42 after passing the obstacle.
この場合、ただ単に、自動車が入退場検出範囲42からその外側に移動したか、入退場検出範囲42の外側から入退場検出範囲42に移動したかのみによって入退場判定をしたのでは、自動車が入退場をしていないのにもかかわらず、入退場をしたとの誤判定がされてしまう。本実施形態では、出現位置から最新位置までの変位評価量が所定の閾値を超えることが、入退場の判定の際の条件になっているため、このような誤判定が回避される。 In this case, if the entrance/exit judgment was made only based on whether the vehicle moved from the entrance/exit detection range 42 to the outside of the entrance/exit detection range 42 or from outside the entrance/exit detection range 42 to the entrance/exit detection range 42, Even though the user has not entered or left the venue, it is incorrectly determined that the user has entered or left the venue. In this embodiment, since the condition for determining entry/exit is that the displacement evaluation amount from the appearance position to the latest position exceeds a predetermined threshold value, such erroneous determinations are avoided.
また、従来技術には、自動車が撮影視野から消失したときに自動車が撮影視野から外れたと装置が認識し、自動車の入退場を判定する技術があった。本実施形態に係る入退場判定では、自動車が撮影視野から消失したことを認識する必要はないため、従来技術に比べて入退場の判定が迅速となる。 Further, in the prior art, there is a technique in which when a car disappears from the photographic field of view, a device recognizes that the car has left the photographic field of view, and determines whether the car enters or leaves the field. In the entrance/exit determination according to this embodiment, there is no need to recognize that the vehicle has disappeared from the photographic field of view, so the entrance/exit determination can be made more quickly than in the prior art.
(4-2)停止判定
本実施形態に係る演算器18は、トラッキング処理を実行しているときに、撮像器24から順次出力される画像フレームによって、自動車が停止しているか否かを判定する。演算器18は、所定の判定フレーム数ごとに自動車の総合変位量を求めることで、自動車の速度を求める。すなわち、演算器18は、最新の画像フレームにおいて認識された自動車の最新位置と、最新の画像フレームに対して判定フレーム数だけ前の画像フレームにおいて認識された自動車の過去位置を求め、過去位置から最新位置までの総合変位量を速度として求める。判定フレーム数は、例えば1フレームであってよい。演算器18は、判定フレーム数ごとに求められる速度が、過去に遡って所定数N回(最後に求められた速度を含み、Nは1以上の整数である。)に亘って所定の停止閾値以下となったときは、自動車が停止していると判定する。演算器18は、過去に遡ってN回に亘って求められた速度の平均値である移動平均値が、停止閾値以下となったときに自動車が停止していると判定してもよい。
(4-2) Stop determination The computing unit 18 according to the present embodiment determines whether or not the vehicle is stopped based on image frames sequentially output from the imager 24 while performing tracking processing. . The calculator 18 determines the speed of the vehicle by determining the total amount of displacement of the vehicle every predetermined number of determination frames. That is, the calculator 18 calculates the latest position of the car recognized in the latest image frame and the past position of the car recognized in the image frame that is the number of determination frames before the latest image frame, and calculates the car's past position from the past position. Find the total displacement up to the latest position as the speed. The number of frames to be determined may be, for example, one frame. The arithmetic unit 18 calculates the speed determined for each number of determination frames to a predetermined stop threshold for a predetermined number of N times (including the last determined speed, where N is an integer of 1 or more). When the following conditions occur, it is determined that the vehicle is stopped. The calculator 18 may determine that the vehicle is stopped when the moving average value, which is the average value of the speeds calculated N times in the past, becomes less than or equal to the stop threshold.
(4-3)他車両重なり判定
撮像器24から順次出力される画像フレームに基づいて、停止していると判定された管理対象車が、ある画像フレームから所定の不在フレーム数に亘って認識されなくなった場合について説明する。この場合、撮影視野30外に管理対象車が移動した場合と、他の自動車が管理対象車の手前側に出現した場合とが考えられる。他自動車が管理対象車の手前側に出現した場合には、管理対象車が駐車区画に入場、または駐車区画から退場している途中に一時的に停止しているにもかかわらず、管理対象車に対する追跡が終了してしまう可能性がある。
(4-3) Determination of overlap with other vehicles Based on the image frames sequentially output from the imager 24, a vehicle to be managed that is determined to be stopped is recognized over a predetermined number of absent frames from a certain image frame. I will explain what happens when it disappears. In this case, there may be a case where the vehicle to be managed moves outside the photographic field of view 30 or a case where another vehicle appears in front of the vehicle to be managed. If another vehicle appears in front of the managed vehicle, even if the managed vehicle is temporarily stopped while entering or leaving the parking lot, the managed vehicle may Tracking may end.
そこで、演算器18は、停止していると判定されていた自動車が、ある画像フレームから所定の不在フレーム数に亘って認識されなくなった場合には、他車両重なり判定を行う。他車両重なり判定では、撮像器24から見て、管理対象車までの視界を遮る他自動車(以下、オーバーラップ自動車という)が存在するか否かが判定される。演算器18は、オーバーラップ自動車が存在するときは他自動車が重なっているとの重なり判断をし、オーバーラップ自動車が存在しないときは重なっていないとの重なり無し判断をする。 Therefore, when a vehicle that has been determined to be stopped is no longer recognized for a predetermined number of absent frames from a certain image frame, the computing unit 18 performs an overlap determination with another vehicle. In the other vehicle overlap determination, it is determined whether or not there is another vehicle (hereinafter referred to as an overlap vehicle) that obstructs the view of the management target vehicle when viewed from the image pickup device 24 . When an overlapping vehicle exists, the computing unit 18 determines that another vehicle is overlapping, and when there is no overlapping vehicle, it determines that there is no overlap.
演算器18は、停止していると判定された自動車が所定の不在フレーム数に亘って認識されなくなり、かつ、重なり無し判断をしたときは、その自動車が撮影視野の外に出た(撮影視野から消失した)と判定する。他方、演算器18は、停止していると判定された自動車が所定の不在フレーム数に亘って認識されなくなり、かつ、重なり判断をしたときは、その自動車が撮影視野内にあると判定する。演算器18は、自動車の位置を記憶し、撮像器24から順次出力される画像フレームに対して引き続き他車両重なり判定を行い、重なり無し判断がされるに至ったときに、管理対象車の追跡を再開する。あるいは、演算器18は、これまで停止していた管理対象車が移動を開始したときに、管理対象車の追跡を再開する。 When the vehicle determined to be stopped is no longer recognized for a predetermined number of absent frames, and it is determined that there is no overlap, the computing unit 18 determines that the vehicle has gone out of the photographic field of view (photographing field of view). ). On the other hand, when the vehicle determined to be stopped is not recognized for a predetermined number of absent frames and an overlap is determined, the computing unit 18 determines that the vehicle is within the photographic field of view. The computing unit 18 memorizes the position of the vehicle, continues to determine whether or not other vehicles overlap with the image frames sequentially output from the imager 24, and when it is determined that there is no overlap, it starts tracking the vehicle to be managed. resume. Alternatively, the computing unit 18 restarts tracking of the managed vehicle when the managed vehicle that has been stopped starts moving.
他車両重なり判定について詳細に説明する。他車両重なり判定では、次の条件(α)および(β)が成立するときに、演算器18は、オーバーラップ自動車が存在する旨の重なり判断をする。一方、条件(α)および(β)のうち一方または両方の条件が成立しないときは、演算器18は、オーバーラップ自動車が存在しない旨の重なり無し判断をする。 The determination of overlap with other vehicles will be explained in detail. In the other vehicle overlap determination, when the following conditions (α) and (β) are satisfied, the computing unit 18 determines that an overlapping vehicle exists. On the other hand, when one or both of the conditions (α) and (β) are not satisfied, the arithmetic unit 18 determines that there is no overlap, meaning that no overlapping vehicle exists.
(α)管理対象車に対して求められたバウンディングボックス(管理対象車ボックス)に、他自動車に対して求められたバウンディングボックス(他車ボックス)が重なっていること。(β)管理対象車ボックスが、他車ボックスよりも撮影視野内で縦方向に見て同等の位置、または上方に位置していること。 (α) The bounding box determined for the managed vehicle (managed vehicle box) overlaps the bounding box determined for another vehicle (other vehicle box). (β) The managed vehicle box is located at the same position or higher than other vehicle boxes when viewed in the vertical direction within the photographic field of view.
具体的に、演算器18は、1つまたは複数の他自動車との間に、以下の重なり条件が成立するときは重なり判断をする。ただし、座標値(xminA,yminA)は他自動車のバウンディングボックスの最小座標値であり、座標値(xmaxA,ymaxA)は他自動車の最大座標値である。 Specifically, the computing unit 18 determines that there is an overlap between the vehicle and one or more other vehicles when the following overlap conditions are satisfied. However, the coordinate values (xminA, yminA) are the minimum coordinate values of the bounding box of the other vehicle, and the coordinate values (xmaxA, ymaxA) are the maximum coordinate values of the other vehicle.
(xminA≦xmin≦xmaxA、もしくは、xminA≦xmax≦xmaxA)、かつ、yminA≦ymax≦ymaxA (xminA≦xmin≦xmaxA, or xminA≦xmax≦xmaxA), and yminA≦ymax≦ymaxA
演算器18は、いずれの他自動車との間にも、重なり条件が成立しないときは重なり無し判断をする。 The arithmetic unit 18 determines that there is no overlap when the overlap condition is not satisfied with any other vehicle.
図5には、2つの自動車16Aおよび16Bに対してそれぞれ求められたバウンディングボックス46-1および46-2が模式的に示されている。バウンディングボックス46-1およびバウンディングボックス46-2は一部の領域が重なっており、バウンディングボックス46-1の方が、バウンディングボックス46-2よりも撮影視野30内で上方に位置している。したがって、自動車16Aが管理対象車である場合には重なり判断がされる。一方、自動車16Bが管理対象車である場合には重なり無し判断がされる。 FIG. 5 schematically shows bounding boxes 46-1 and 46-2 determined for two automobiles 16A and 16B, respectively. The bounding box 46-1 and the bounding box 46-2 partially overlap, and the bounding box 46-1 is located higher within the photographing field of view 30 than the bounding box 46-2. Therefore, if the vehicle 16A is a managed vehicle, an overlap determination is made. On the other hand, if the vehicle 16B is the managed vehicle, it is determined that there is no overlap.
図6には、停車した管理対象車50と、他自動車52が示された撮影視野30の例が概念的に示されている。この例では、管理対象車50はセダンであり、他自動車52はトラックである。図6(a)の撮影視野30において管理対象車50は、出現位置S3から軌跡44-3を描いて現在位置に至り、停車していると判定されているものの、トラッキング処理による追跡が継続されている。図6(b)の撮影視野30では、停止していると判定された管理対象車50が認識されなくなっている。これは、他自動車52が出現位置S4から軌跡44-4を描いて左側から侵入し、停車中の管理対象車50の手前側に重なっているためである。本実施形態に係る処理では、管理対象車50は消失したとは判定されず、他自動車52が通過した後、管理対象車50に対する追跡が再開される。 FIG. 6 conceptually shows an example of the photographic field of view 30 in which a stopped vehicle 50 to be managed and another vehicle 52 are shown. In this example, the managed vehicle 50 is a sedan, and the other vehicle 52 is a truck. In the photographic field of view 30 in FIG. 6(a), the managed vehicle 50 traces a trajectory 44-3 from the appearance position S3 to the current position, and although it is determined that it is stopped, the tracking process continues. ing. In the photographic field of view 30 in FIG. 6(b), the managed vehicle 50 that has been determined to be stopped is no longer recognized. This is because the other vehicle 52 enters from the left side, drawing a trajectory 44-4 from the appearance position S4, and overlaps with the front side of the parked managed vehicle 50. In the process according to the present embodiment, the managed vehicle 50 is not determined to have disappeared, and tracking of the managed vehicle 50 is restarted after the other vehicle 52 has passed.
このように、本発明の実施形態に係る演算器18は、次の(i)~(vi)の処理を実行する。(i)画像フレームを時間経過と共に順次取得する処理。(ii)時間経過と共に順次取得される画像フレームについて自動車を追跡する処理。(iii)追跡中の自動車が移動しているか停止しているかを判定する処理。(iv)追跡中の自動車が停止していると判定されたときに、画像フレームの撮影視野30内で追跡中の自動車の手前側に他自動車が重なっているかを判定する処理。(v)追跡中の自動車に他自動車が重なっていると判定されたときに、追跡中の自動車の位置を記憶する処理。(vi)他自動車が重なった状態が解消した後に、引き続き追跡中の自動車を追跡する処理。 In this way, the computing unit 18 according to the embodiment of the present invention executes the following processes (i) to (vi). (i) A process of sequentially acquiring image frames over time. (ii) A process of tracking a car using image frames that are sequentially acquired over time. (iii) Processing to determine whether the car being tracked is moving or stopped. (iv) When it is determined that the vehicle being pursued is stopped, a process of determining whether another vehicle is superimposed on the near side of the vehicle being pursued within the photographic field of view 30 of the image frame. (v) Processing for storing the position of the car being chased when it is determined that another car is overlapping the car being chased. (vi) A process of continuing to track the vehicle being tracked after the overlap with other vehicles is resolved.
このような処理によれば、他自動車が管理対象車の手前側に出現した場合に、管理対象車が駐車区画に入場、または駐車区画から退場している途中に一時的に停止しているにもかかわらず、管理対象車に対する追跡が終了してしまうことが回避される。また、他自動車の通過した後に、または、管理対象自動車が再び動き出したときには、同一の管理対象車が引き続き追跡される。 According to such processing, when another vehicle appears in front of the managed vehicle, the managed vehicle is temporarily stopped while entering or exiting the parking lot. However, the tracking of the managed vehicle is prevented from being terminated. Further, after another vehicle has passed, or when the vehicle to be managed starts moving again, the same vehicle to be managed is continuously tracked.
また、上述のように、従来技術には、自動車が撮影視野内に出現した後、自動車が撮影視野から消失したときに自動車が撮影視野の外に出たと認識し、自動車の入退場を判定するものがあった。この従来技術では、管理対象車が駐車区画に入場、または駐車区画から退場している途中で一時的に停止しているときに他自動車が管理対象車の手前側に出現したときは、管理対象車が撮影視野の外に出たと認識されてしまう。これによって、管理対象車が駐車区画に入場、または駐車区画から退場したと誤って判定されることがある。本実施形態によれば、一時的に停車している管理対象車の手前側を他自動車が通過したときに、管理対象車が撮影視野の外に出たとされる誤判定が回避される。 Furthermore, as described above, the conventional technology includes a method that recognizes that a car has gone out of the photographic field of view when the car disappears from the photographic field of view after it appears within the photographic field of view, and determines whether the car enters or leaves the field. There was something. In this conventional technology, if another vehicle appears in front of the managed vehicle while the managed vehicle is temporarily stopped while entering or leaving the parking lot, the managed vehicle It is recognized that the car has gone out of the field of view. As a result, it may be erroneously determined that the managed vehicle has entered or left the parking lot. According to the present embodiment, when another vehicle passes in front of the temporarily stopped managed vehicle, an erroneous determination that the managed vehicle has moved out of the photographic field of view is avoided.
なお、上記では、自動車を追跡する処理について説明した。本発明は、オートバイ、自転車、人等の他の物体に対して用いられてもよい、すなわち、物体が特定の領域に入退場することがある環境において、物体が特定の領域に入場すること、または特定の領域から退場することを判定する処理に本発明が用いられてよい。 Note that the process for tracking a car has been described above. The present invention may also be used for other objects such as motorcycles, bicycles, people, etc., i.e. in an environment where objects may enter or leave a specific area, the object may enter or exit a specific area; Alternatively, the present invention may be used in processing for determining whether to leave a specific area.
1 車両管理システム、10 車両管理装置、12 基地局、14 駐車場、16,16A,16B 自動車、18 演算器、20 無線器、22 記憶デバイス、24 撮像器、30 撮影視野、40 公道、42 入退場検出範囲、44-1,44-2,44-3,44-4 軌跡、46-1,46-2 バウンディングボックス、50 管理対象車、52 他自動車。 1 Vehicle management system, 10 Vehicle management device, 12 Base station, 14 Parking lot, 16, 16A, 16B Car, 18 Arithmetic unit, 20 Wireless device, 22 Storage device, 24 Imager, 30 Field of view, 40 Public road, 42 Entrance Exit detection range, 44-1, 44-2, 44-3, 44-4 trajectory, 46-1, 46-2 bounding box, 50 managed vehicle, 52 other vehicles.
Claims (7)
時間経過と共に順次取得される前記画像フレームについて物体を追跡し、
各前記画像フレームによって示される第1領域で前記物体が出現し、前記物体の最新位置が前記第1領域外の第2領域であって、各前記画像フレームによって示される第2領域にある場合に、前記物体が出現した出現位置から、前記物体の最新位置に至るまでの前記物体の変位評価量に基づいて、前記第2領域に接する近接領域に前記物体が入場したとの判定をし、
前記第2領域で前記物体が出現し、前記物体の最新位置が前記第1領域にある場合に、前記物体が出現した出現位置から前記物体の最新位置に至るまでの前記物体の変位評価量に基づいて、前記近接領域から前記物体が退場したとの判定をすることを特徴とする入退場判定装置。 Acquire image frames sequentially over time,
Tracking the object with respect to the image frames sequentially acquired over time;
The object appears in a first region indicated by each image frame, and the latest position of the object is in a second region outside the first region and in the second region indicated by each image frame. In this case, it is determined that the object has entered a proximal area adjacent to the second area based on the displacement evaluation amount of the object from the appearance position where the object appeared to the latest position of the object . ,
When the object appears in the second area and the latest position of the object is in the first area, the estimated displacement of the object from the appearance position where the object appears to the latest position of the object is An entrance/exit determination device that determines that the object has exited from the proximity area based on the proximity area.
前記第1領域にある前記出現位置から、前記第2領域にある前記最新位置に至るまでの前記物体の変位評価量が、所定の閾値を超えた場合に、前記近接領域に前記物体が入場したとの判定をし、
前記第2領域にある前記出現位置から、前記前第1領域にある前記最新位置に至るまでの前記物体の変位評価量が、所定の閾値を超えた場合に、前記近接領域から前記物体が退場したとの判定をすることを特徴とする入退場判定装置。 The entrance/exit determination device according to claim 1,
When the displacement evaluation amount of the object from the appearance position in the first area to the latest position in the second area exceeds a predetermined threshold, the object enters the proximal area. It was determined that
When the displacement evaluation amount of the object from the appearance position in the second area to the latest position in the previous first area exceeds a predetermined threshold, the object leaves the proximal area. An entrance/exit determination device is characterized in that it determines that a person has entered or exited a venue.
前記第1領域にある前記出現位置から、前記第2領域にある前記最新位置に至るまでの前記物体のx軸方向の変位量が所定のx軸方向変位閾値を超え、かつ、x軸方向に垂直なy軸方向の変位量が所定のy軸方向変位閾値を超えた場合に、前記近接領域に前記物体が入場したとの判定をし、
前記第2領域にある前記出現位置から、前記第1領域にある前記最新位置に至るまでの前記物体のx軸方向の変位量が所定のx軸方向変位閾値を超え、かつ、x軸方向に垂直なy軸方向の変位量が所定のy軸方向変位閾値を超えた場合に、前記近接領域から前記物体が退場したとの判定をすることを特徴とする入退場判定装置。 The entrance/exit determination device according to claim 1,
The amount of displacement of the object in the x-axis direction from the appearance position in the first area to the latest position in the second area exceeds a predetermined x-axis displacement threshold, and determining that the object has entered the proximity area when the amount of displacement in the vertical y-axis direction exceeds a predetermined y-axis displacement threshold;
The amount of displacement of the object in the x-axis direction from the appearance position in the second area to the latest position in the first area exceeds a predetermined x-axis displacement threshold, and An entrance/exit determination device that determines that the object has left the proximity area when the amount of displacement in the vertical y-axis direction exceeds a predetermined y-axis displacement threshold .
前記第1領域にある前記出現位置から、前記第2領域にある前記最新位置に至るまでの前記物体の特定方向への変位量が所定の変位閾値を超えた場合に、前記近接領域に前記物体が入場したとの判定をし、If the amount of displacement of the object in a specific direction from the appearance position in the first area to the latest position in the second area exceeds a predetermined displacement threshold, the object appears in the proximal area. It is determined that the person has entered the
前記第2領域にある前記出現位置から、前記第1領域にある前記最新位置に至るまでの前記物体の特定方向の変位量が所定の変位閾値を超えた場合に、前記近接領域から前記物体が退場したとの判定をし、When the amount of displacement of the object in a specific direction from the appearance position in the second area to the latest position in the first area exceeds a predetermined displacement threshold, the object is removed from the proximal area. It was determined that he had left the venue,
前記特定方向は、前記第1領域と前記第2領域との境界線に交わる方向であることを特徴とする入退場判定装置。The entrance/exit determination device is characterized in that the specific direction is a direction intersecting a boundary line between the first area and the second area.
時間経過と共に順次取得される前記画像フレームについて物体を追跡し、
各前記画像フレームによって示される第1領域で前記物体が出現し、前記物体の最新位置が前記第1領域外の第2領域であって、各前記画像フレームによって示される第2領域にある場合に、前記物体が出現した出現位置から、前記物体の最新位置に至るまでの画像フレーム数に基づいて、前記第2領域に接する近接領域に前記物体が入場したとの判定をし、
前記第2領域で前記物体が出現し、前記物体の最新位置が前記第1領域にある場合に、前記物体が出現した出現位置から前記物体の最新位置に至るまでの画像フレーム数に基づいて、前記近接領域から前記物体が退場したとの判定をすることを特徴とする入退場判定装置。 Acquire image frames sequentially over time,
Tracking the object with respect to the image frames sequentially acquired over time;
The object appears in a first region indicated by each image frame, and the latest position of the object is in a second region outside the first region and in the second region indicated by each image frame. In this case, it is determined that the object has entered a proximal area adjacent to the second area based on the number of image frames from the appearance position where the object appeared to the latest position of the object ,
When the object appears in the second area and the latest position of the object is in the first area, based on the number of image frames from the appearance position where the object appeared to the latest position of the object, An entry/exit determination device that determines that the object has exited from the proximity area.
前記第1領域にある前記出現位置から、前記前第2領域にある前記最新位置に至るまでの画像フレーム数が所定数を超えた場合に、前記近接領域に前記物体が入場したとの判定をし、If the number of image frames from the appearance position in the first area to the latest position in the previous second area exceeds a predetermined number, it is determined that the object has entered the proximity area. death,
前記第2領域にある前記出現位置から、前記前第1領域にある前記最新位置に至るまでの画像フレーム数が、所定数を超えた場合に、前記近接領域から前記物体が退場したとの判定をすることを特徴とする入退場判定装置。If the number of image frames from the appearance position in the second area to the latest position in the previous first area exceeds a predetermined number, it is determined that the object has left the proximal area. An entry/exit determination device characterized by:
前記物体は自動車であり、
前記近接領域は、前記物体を駐車する領域を含むことを特徴とする入退場判定装置。 In the entrance/exit determination device according to any one of claims 1 to 6 ,
the object is a car;
The entrance/exit determination device is characterized in that the proximity area includes an area where the object is parked.
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