JP2017146704A - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】魚眼レンズを透過した光に基づく撮像映像に映る移動体を監視するために必要な手間を軽減する。【解決手段】魚眼レンズを透過した光に基づいて撮像を行う撮像装置によって得られた過去の撮像映像に基づいて、学習により通常進行移動体ベクトルを算出する通常進行移動体ベクトル算出部１１１と、前記撮像装置によって得られた対象移動体が映る撮像映像に基づいて対象移動体ベクトルを検出する対象移動体ベクトル検出部１１２と、前記通常進行移動体ベクトルと前記対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超えるか否かを判定する判定部１１３と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

従来、移動体を監視する監視装置が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。かかる監視装置は、撮影された連続するフレームから切り出した移動体同士の対応付けを行うことによって、移動体の移動ベクトルを算出する。そして、監視装置は、あらかじめ設定された通常の進行を行う移動体の進行方向ベクトル（以下、「通常進行移動体ベクトル」とも言う。）と切り出した移動体の移動方向ベクトル（以下、「対象移動体ベクトル」とも言う。）とのなす角が閾値を超える場合に、異常を検出する。

特開平６−３２５２８７号公報

しかしながら、あらかじめ進行方向ベクトルを設定する作業はユーザにとって煩雑である。また、監視対象領域に対して工事が行われた場合などには、一度設定した進行方向ベクトルの修正作業が必要となり、この修正作業もユーザにとって煩雑である。特に、魚眼レンズを透過した光に基づいて撮像される場合には、撮像された映像に歪みが生じるため、あらかじめ進行方向ベクトルを設定する作業がさらに煩雑になる。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、魚眼レンズを透過した光に基づく撮像映像に映る移動体を監視するために必要な手間を軽減することが可能な技術を提供することにある。

上記問題を解決するために、本発明のある観点によれば、魚眼レンズを透過した光に基づいて撮像を行う撮像装置によって得られた過去の撮像映像に基づいて、学習により通常進行移動体ベクトルを算出する通常進行移動体ベクトル算出部と、前記撮像装置によって得られた対象移動体が映る撮像映像に基づいて対象移動体ベクトルを検出する対象移動体ベクトル検出部と、前記通常進行移動体ベクトルと前記対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超えるか否かを判定する判定部と、を備える、情報処理装置が提供される。

前記情報処理装置は、前記判定部によって前記差分が前記閾値を超えると判定された場合に、所定の表示を制御する表示制御部を備えてもよい。

前記表示制御部は、前記判定部によって前記差分が前記閾値を超えると判定された場合に、前記対象移動体が映る撮像映像から前記対象移動体の位置に応じた領域を移動体領域として切り出し、前記移動体領域を中心射影方式様の移動体領域に変換し、前記中心射影方式様の移動体領域の表示を制御してもよい。

前記情報処理装置は、前記対象移動体が映る撮像映像からユーザによる選択操作に応じた領域を選択領域として切り出し、前記選択領域を中心射影方式様の選択領域に変換し、前記中心射影方式様の選択領域の表示を制御する表示制御部を備えてもよい。

前記情報処理装置は、前記対象移動体ベクトルに基づいて前記通常進行移動体ベクトルを更新する通常進行移動体ベクトル更新部を備えてもよい。

前記撮像装置は、前記魚眼レンズの水平画角が３６０度である全方位カメラであってもよい。

また、本発明の別の観点によれば、魚眼レンズを透過した光に基づいて撮像を行う撮像装置によって得られた過去の撮像映像に基づいて、学習により通常進行移動体ベクトルを算出することと、前記撮像装置によって得られた対象移動体が映る撮像映像に基づいて対象移動体ベクトルを検出することと、前記通常進行移動体ベクトルと前記対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超えるか否かを判定することと、を含む、情報処理方法が提供される。

また、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、魚眼レンズを透過した光に基づいて撮像を行う撮像装置によって得られた過去の撮像映像に基づいて、学習により通常進行移動体ベクトルを算出する通常進行移動体ベクトル算出部と、前記撮像装置によって得られた対象移動体が映る撮像映像に基づいて対象移動体ベクトルを検出する対象移動体ベクトル検出部と、前記通常進行移動体ベクトルと前記対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超えるか否かを判定する判定部と、を備える情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。

以上説明したように本発明によれば、魚眼レンズを透過した光に基づく撮像映像に映る移動体を監視するために必要な手間を軽減することが可能となる。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置の概要を説明するための図である。 同実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。 撮像装置によって撮像される映像と中心射影方式により撮像される映像との関係を示す図である。 表示制御部によって表示制御される画面例を示す図である。 学習によって算出された通常進行移動体ベクトルの例を示す図である。 表示制御部によって新たに表示制御される画面例を示す図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

また、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。

［情報処理装置の概要］
図１は、情報処理装置の概要を説明するための図である。図１を参照しながら、情報処理装置の概要について説明する。図１に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１０と撮像装置２０とを備える。また、図１を参照すると、道路平面上に車両Ｍ−１が存在する。なお、本実施形態においては、移動体として車両を例に挙げながら説明するが、移動体は車両に限定されない。すなわち、本実施形態は、車両以外の他の移動体（例えば、電車など）にも適用され得る。

撮像装置２０は、魚眼レンズ２１０を有しており、魚眼レンズ２１０を透過した光に基づいて撮像を行う。このように、魚眼レンズ２１０を透過した光に基づいた撮像が行われる場合には、魚眼レンズ２１０の垂直画角が大きくなるほど、垂直方向に広範囲の映像が撮像される。また、魚眼レンズ２１０を透過した光に基づいた撮像が行われる場合には、魚眼レンズ２１０の水平画角が大きくなるほど、水平方向に広範囲の映像が撮像される。

ここで、魚眼レンズ２１０の水平画角は特に限定されないが、本実施形態においては、魚眼レンズ２１０の水平画角が３６０度である場合（撮像装置２０が全方位カメラである場合）について説明する。また、魚眼レンズ２１０の垂直画角は特に限定されないが、例えば、垂直画角が１８０度以上であれば、道路平面上を走行する車両Ｍ−１がより確実に撮像装置２０の撮像領域に収まる。また、図１に示した例では、撮像装置２０が下向きに設置されているが、撮像装置２０が設置される向きは特に限定されない。

また、図１には、情報処理装置１０の外部に撮像装置２０が存在し、情報処理装置１０と撮像装置２０とが有線により接続され、情報処理装置１０が、撮像装置２０によって撮像された映像を受信することによって撮像映像を取得する例が示されている。しかし、撮像装置２０は、情報処理装置１０の内部に組み込まれていてもよい。また、例えば、情報処理装置１０は、撮像装置２０により記録媒体に記録された撮像映像を読み込むことにより撮像画像を取得してもよい。

［本実施形態の詳細］
まず、本実施形態の詳細について説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、制御部１１０、操作部１２０、通信部１３０、記憶部１４０および表示部１５０を備える。

操作部１２０は、操作者から入力される操作を受け付ける。また、操作部１２０は、操作者から入力される操作を制御部１１０に提供することができる。本実施形態では、操作部１２０がマウスである場合を主に想定するが（マウスを用いたクリック操作がなされる場合を主に想定するが）、操作部１２０はマウス以外の入力装置（例えば、タッチパネルなど）であってもよい。操作部１２０としてタッチパネルが用いられる場合、マウスを用いたクリック操作の代わりに、タッチパネルへのタップ操作が用いられ得る。

通信部１３０は、撮像装置２０との間で通信を行うための通信インタフェースである。記憶部１４０は、制御部１１０を動作させるためのプログラムやデータを記憶することができる。また、記憶部１４０は、制御部１１０の動作の過程で必要となる各種データを一時的に記憶することもできる。表示部１５０は、制御部１１０による制御に従って、表示画面に各種情報を表示することができる。

なお、図２に示した例では、操作部１２０、通信部１３０、記憶部１４０および表示部１５０が、情報処理装置１０の内部に設けられているが、操作部１２０、通信部１３０、記憶部１４０および表示部１５０は、情報処理装置１０の外部に備えられていてもよい。制御部１１０は、通常進行移動体ベクトル算出部１１１、対象移動体ベクトル検出部１１２、判定部１１３、通常進行移動体ベクトル更新部１１４、表示制御部１１５および操作取得部１１６を備える。以下、制御部１１０が備えるこれらの各機能部の詳細について説明する。

図３は、撮像装置２０によって撮像される映像（以下、「全方位映像」とも言う。）と中心射影方式により撮像される映像（以下、「平面映像」とも言う。）との関係を示す図である。図３に示すように、魚眼レンズの球面Ｓから魚眼レンズの内部に入射する光は、魚眼レンズの球面Ｓから全方位映像撮像面Ｔに対して射影され、全方位映像撮像面Ｔにおける射影位置ｒ（Ｘ，Ｙ）は、全方位映像Ｉｍｇ−１０の座標ＸＹに写る。全方位映像Ｉｍｇ−１０には、車両Ｍ−１および車両Ｍ−２が写っている。また、全方位映像Ｉｍｇ−１０における任意の領域は、中心射影方式様の平面画像Ｉｍｇ−２０に容易に変換され得る。

図４は、表示制御部１１５によって表示制御される画面例を示す図である。図４に示すように、表示制御部１１５は、全方位映像Ｉｍｇ−１の表示部１５０による表示を制御する。ここで、ユーザが車両Ｍ−２を詳細に監視したいと考えた場合を想定する。かかる場合、ユーザは、全方位映像Ｉｍｇ−１に写る車両Ｍ−２の位置に対する選択操作（例えば、車両Ｍ−２の位置にポインタＰｔを合わせた後のクリック操作など）を行う。

操作取得部１１６が、操作部１２０に対して入力された選択操作を取得すると、表示制御部１１５は、選択操作に応じた領域を選択領域Ｒｅ−１として切り出す。このとき、選択領域Ｒｅ−１を示す情報（例えば、図４に示すように、選択領域Ｒｅ−１を囲う枠など）が表示されてもよい。ここで、選択操作に応じた領域は限定されない。例えば、全方位映像Ｉｍｇ−１があらかじめ複数の領域に分割されている場合、複数の領域のうち選択操作がなされた位置を含む領域が選択領域Ｒｅ−１として切り出されてもよい。あるいは、選択操作がなされた位置を基準にした所定の領域（例えば、選択操作がなされた位置を中央とする所定の領域）が選択領域Ｒｅ−１として切り出されてもよい。

表示制御部１１５は、選択領域Ｒｅ−１として切り出すと、選択領域Ｒｅ−１を中心射影方式様の選択領域（平面映像Ｉｍｇ−２）に変換し、中心射影方式様の選択領域（平面映像Ｉｍｇ−２）の表示部１５０による表示を制御する。このように、全方位映像Ｉｍｇ−１と平面映像Ｉｍｇ−２との双方が表示されることによって、ユーザは、全方位映像Ｉｍｇ−１によって全体的な監視を行い、歪みのより小さい平面映像Ｉｍｇ−２によって全方位映像Ｉｍｇ−１の一部の詳細な監視を行うことが可能である。

ここで、情報処理装置１０は、全方位映像Ｉｍｇ−１に写る車両（例えば、車両Ｍ−１および車両Ｍ−２など）に異常が起きた場合、その異常を検出することが可能である。このとき、上記したように、あらかじめ通常進行移動体ベクトルを設定する作業はユーザにとって煩雑である。また、道路工事が行われた場合などには、一度設定した通常進行移動体ベクトルの修正作業が必要となり、この修正作業もユーザにとって煩雑である。

特に、魚眼レンズ２１０を透過した光に基づいて撮像装置２０によって撮像される場合には、撮像された映像（全方位映像Ｉｍｇ−１）に歪みが生じるため、あらかじめ通常進行移動体ベクトルを設定する作業がさらに煩雑になる。そこで、本実施形態においては、魚眼レンズ２１０を透過した光に基づいて撮像がなされる場合には、その全方位映像Ｉｍｇ−１に映る車両を監視するために必要な手間を軽減する技術を提案する。

まず、通常進行移動体ベクトル算出部１１１は、撮像装置２０によって得られた過去の全方位映像に基づいて、学習により通常進行移動体ベクトルを算出する。図５は、学習によって算出された通常進行移動体ベクトルの例を示す図である。図５の全方位映像Ｉｍｇ−１１に示すように、通常進行移動体ベクトル算出部１１１は、過去の全方位映像に基づいて、学習により複数の通常進行移動体ベクトル（例えば、通常進行移動体ベクトルＶｎ−１、Ｖｎ−２など）を算出することが可能である。

なお、図５には、簡便さのために、算出される通常進行移動体ベクトルの密度が小さめに示されているが、算出される通常進行移動体ベクトルの密度は特に限定されない。例えば、通常進行移動体ベクトル算出部１１１は、画素ごとに通常進行移動体ベクトルを算出することも可能である。

また、学習に利用される全方位映像には制限を設けてもよい。例えば、異常が生じた車両が写っている全方位映像は、学習対象から除外されるとよい。このとき、異常が生じた車両が写っている全方位映像は、どのように学習対象から除外されてもよい。例えば、異常が生じた車両が写っている全方位映像が検出された場合に、通常進行移動体ベクトル算出部１１１は、初めから学習し直してもよいし、異常が生じた車両が写っている全方位映像だけを除外してもよい。

また、通常進行移動体ベクトルの学習手法も特に限定されない。例えば、通常進行移動体ベクトル算出部１１１は、全方位映像の道路領域全体で移動ベクトルを算出し、算出した移動ベクトルを積算することによって道路領域全体（特に、車両が走行する道路領域）における通常進行移動体ベクトルを算出してもよい。あるいは、通常進行移動体ベクトル算出部１１１は、全方位映像から車両領域を検出し、検出した車両領域の移動ベクトルを積算することによって通常進行移動体ベクトルを算出してもよい。

このように、通常進行移動体ベクトル算出部１１１による移動ベクトルの積算は、所定の領域全体（例えば、道路領域、車両領域など）に対して行われるのがよい。そうすれば、移動ベクトルが領域の中で一定になっていなくても、領域全体に対する移動ベクトルの積算によって、領域内において平均化された通常進行移動体ベクトルが算出されることになる。

通常進行移動体ベクトル算出部１１１による学習が終わり、撮像装置２０によって新たに全方位映像が得られると、対象移動体ベクトル検出部１１２は、撮像装置２０によって得られた全方位映像に基づいて対象移動体ベクトルを検出する。ここで、対象移動体ベクトルの検出手法は、特に限定されない。例えば、対象移動体ベクトル検出部１１２は、背景差分法によって全方位映像から車両領域を検出し、検出した車両領域の各画素のオプティカルフローによって（あるいは、テンプレートマッチングによって）対象移動体ベクトルを検出する。このとき、対象移動体ベクトル検出部１１２は、対象移動体ベクトルの方向に対する平均化などの補正処理によって、画素ごとの対象移動体ベクトルの方向のばらつきを低減してもよい。

続いて、判定部１１３は、通常進行移動体ベクトルと対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超えるか否かを判定する。当該差分が閾値を超える場合には、車両に異常が生じていると判定される。このとき、閾値は、対象移動体の種類ごとにユーザによって設定されてもよいし、あらかじめ決められていてもよい。通常進行移動体ベクトルと対象移動体ベクトルとの差分には、通常進行移動体ベクトルと対象移動体ベクトルとにおける方向の差分および大きさの差分のいずれか一方だけが含まれてもよいし、双方が含まれてもよい。

また、全方位映像は連続的に撮像されているため、判定部１１３は、通常進行移動体ベクトルと対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超えるか否かを判定するのに追加して、時間的な条件が満たされているか否かを判定してもよい。例えば、判定部１１３は、Ｎ台の車両についての当該差分が続けて（Ｎは２以上の任意の自然数）、閾値を超えたか否かを判定してもよい。

車両に生じる異常としては、「逆走」、「停止」、「低速」、「避走（物体を避けて走行すること）」などが挙げられる。「逆走」は、通常進行移動体ベクトルと対象移動体ベクトルとが逆向きである場合に検出され得る。「停止」は、対象移動体ベクトルが「０」である場合に検出され得る。「低速」は、通常進行移動体ベクトルの大きさより、対象移動体ベクトルの大きさが所定量を超えて小さい場合に検出され得る。「避走」は、通常進行移動体ベクトルと対象移動体ベクトルとにおいて方向が所定角度を超えて異なる場合に検出され得る。しかし、車両に生じる異常は、これらに限定されない。

具体的な例として、図５には、車両Ｍ−１の対象移動体ベクトルＶｔ−１が示されている。この例では、判定部１１３は、車両Ｍ−１の対象移動体ベクトルＶｔ−１との間で始点同士が一致する通常進行移動体ベクトルＶｎ−１を取得し、対象移動体ベクトルＶｔ−１と通常進行移動体ベクトルＶｎ−１との差分が閾値を超えると判定する（対象移動体ベクトルＶｔ−１と通常進行移動体ベクトルＶｎ−１とが逆向きであると判定する）。

また、図５には、車両Ｍ−２の対象移動体ベクトルＶｔ−２が示されている。この例では、判定部１１３は、車両Ｍ−２の対象移動体ベクトルＶｔ−２との間で始点同士が一致する通常進行移動体ベクトルＶｎ−２を取得し、対象移動体ベクトルＶｔ−２と通常進行移動体ベクトルＶｎ−２との差分が閾値を超えていないと判定する（対象移動体ベクトルＶｔ−１と通常進行移動体ベクトルＶｎ−１とが同じ向きであると判定する）。

判定部１１３による判定が終わると、通常進行移動体ベクトル更新部１１４は、対象移動体ベクトルに基づいて通常進行移動体ベクトルを更新する。具体的には、対象移動体ベクトルＶｔ−１を通常進行移動体ベクトルＶｎ−１に積算し、対象移動体ベクトルＶｔ−２を通常進行移動体ベクトルＶｎ−２に積算する。そうすれば、異常な車両が一台だけであれば、その車両だけが異常であると判定され、同じように移動する異常な車両が続いた場合には、通常進行移動体ベクトルがそれらの異常な車両のベクトルに近づいていくため、道路を走行する車両の状況の変化に自動的に追従することが可能となる。

このとき、通常進行移動体ベクトル更新部１１４は、対象移動体ベクトルＶｔ−１に重みを付け、重みを付けた対象移動体ベクトルＶｔ−１を通常進行移動体ベクトルＶｎ−１に積算してもよい（対象移動体ベクトルＶｔ−２に重みを付け、重みを付けた対象移動体ベクトルＶｔ−２を通常進行移動体ベクトルＶｎ−２に積算してもよい）。

上記したように、通常進行移動体ベクトルと対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超える場合には、車両に異常が生じていると判定される。かかる場合、所定の動作が実行されてよい。例えば、表示制御部１１５は、通常進行移動体ベクトルと対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超える場合、表示部１５０による所定の表示を制御してよい。図６は、表示制御部１１５によって新たに表示制御される画面例を示す図である。

図６に示すように、表示制御部１１５は、全方位映像Ｉｍｇ−１の表示部１５０による表示を制御する。ここで、上記したように、判定部１１３によって、通常進行移動体ベクトルＶｎ−１と車両Ｍ−１の対象移動体ベクトルＶｔ−１との差分が閾値を超えると判定された場合を想定する。かかる場合、表示制御部１１５は、全方位映像Ｉｍｇ−１から車両Ｍ−１の位置に応じた領域を移動体領域Ｒｅ−２として切り出す。このとき、移動体領域Ｒｅ−２を示す情報（例えば、図６に示すように、移動体領域Ｒｅ−２を囲う枠など）が表示されてもよい。

ここで、車両Ｍ−１の位置に応じた領域は限定されない。例えば、全方位映像Ｉｍｇ−１があらかじめ複数の領域に分割されている場合、複数の領域のうち車両Ｍ−１の位置を含む領域が移動体領域Ｒｅ−２として切り出されてもよい。あるいは、車両Ｍ−１の位置を基準にした所定の領域（例えば、車両Ｍ−１の位置を中央とする所定の領域）が移動体領域Ｒｅ−２として切り出されてもよい。

表示制御部１１５は、移動体領域Ｒｅ−２として切り出すと、移動体領域Ｒｅ−２を中心射影方式様の移動体領域（平面映像Ｉｍｇ−２）に変換し、中心射影方式様の移動体領域（平面映像Ｉｍｇ−２）の表示部１５０による表示を制御する。このように、全方位映像Ｉｍｇ−１と異常な車両Ｍ−１が写る平面映像Ｉｍｇ−２との双方が表示されることによって、ユーザは、全方位映像Ｉｍｇ−１によって全体的な監視を行い、歪みのより小さい平面映像Ｉｍｇ−２によって異常な車両Ｍ−１の詳細な監視を行うことが可能である。

なお、表示制御部１１５は、中心射影方式様の移動体領域（平面映像Ｉｍｇ−２）の表示部１５０による表示を制御するとともに、中心射影方式様の移動体領域に異常な車両Ｍ−１が写る旨の表示を制御してもよい。例えば、図６に示すように、表示制御部１１５は、中心射影方式様の移動体領域（平面映像Ｉｍｇ−２）における異常な車両Ｍ−１が写る領域にマークＦｒを表示させてもよいし、単に異常な車両が検出された旨の警告メッセージを表示させてもよい。

［本実施形態の効果］
以上に説明したように、本実施形態によれば、通常進行移動体ベクトル算出部１１１と、対象移動体ベクトル検出部１１２と、判定部１１３とを備える、情報処理装置１０が提供される。ここで、通常進行移動体ベクトル算出部１１１は、魚眼レンズ２１０を透過した光に基づいて撮像を行う撮像装置２０によって得られた過去の撮像映像に基づいて、学習により通常進行移動体ベクトルを算出する。また、対象移動体ベクトル検出部１１２は、撮像装置２０によって得られた対象移動体が映る撮像映像に基づいて対象移動体ベクトルを検出する。判定部１１３は、通常進行移動体ベクトルと対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超えるか否かを判定する。

かかる構成によれば、具体的には、通常進行移動体ベクトルが学習によって設定される。また、一度設定された通常進行移動体ベクトルの修正も学習によって行われる。したがって、魚眼レンズ２１０を透過した光に基づく撮像映像に映る移動体を監視するために必要な手間を軽減することが可能となる。

なお、全方位映像のように歪んだ映像に基づいて車両の追跡処理によって車両異常を検出する場合、歪んだ映像から直接車両を追跡するのは困難であるため、歪みを補正した平面映像に対して車両異常を検出するのが一般的である。このとき、全方位映像を複数の平面映像に変換する処理が必要になるため、処理コストが増大し得る。一方、本実施形態によれば、全方位映像のように歪んだ映像から車両の追跡処理によらずに車両異常を検出するため、車両異常を検出するために全方位映像を平面映像に変換する必要はなくなり、処理コストが低減される。

［変形例の説明］
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上記においては、中心射影方式様の選択領域（図３における平面映像Ｉｍｇ−２）が一つだけ表示される例を説明した。しかし、中心射影方式様の選択領域は、複数表示されてもよい。このとき、例えば、通常進行移動体ベクトルと対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超える領域が検出された場合、複数の中心射影方式様の選択領域のいずれかが、中心射影方式様の移動体領域に切り替えられてよい。そして、中心射影方式様の移動体領域に所定の表示（例えば、点滅表示など）が付されてもよい。

また、上記では、魚眼レンズが用いられる例を説明した。魚眼レンズを用いた場合には、上記したように、球面から平面に射影されて撮像が行われる一方、通常レンズを用いた場合には、平面から平面に射影されて撮像が行われる点で大きく異なる。通常レンズを用いる撮像方式は、中心射影方式と称され、中心射影方式によって撮像された結果には歪みがないのが特徴である。一方、魚眼レンズを用いた撮像方式は、中心射影方式以外の射影方式に相当し、具体的には、当距離射影方式、当立体角射影方式、正射影方式などに相当する。

また、例えば、情報処理装置１０の制御部１１０を構成する各ブロックは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成され、記憶部１４０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭに展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。このとき、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記録媒体も提供され得る。あるいは、制御部１１０を構成する各ブロックは、専用のハードウェアにより構成されていてもよいし、複数のハードウェアの組み合わせにより構成されてもよい。

１ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
２０ 撮像装置
２１０ 魚眼レンズ
１１０ 制御部
１１１ 通常進行移動体ベクトル算出部
１１２ 対象移動体ベクトル検出部
１１３ 判定部
１１４ 通常進行移動体ベクトル更新部
１１５ 表示制御部
１１６ 操作取得部
１２０ 操作部
１３０ 通信部
１４０ 記憶部
１５０ 表示部

Claims (8)

1. 魚眼レンズを透過した光に基づいて撮像を行う撮像装置によって得られた過去の撮像映像に基づいて、学習により通常進行移動体ベクトルを算出する通常進行移動体ベクトル算出部と、
   前記撮像装置によって得られた対象移動体が映る撮像映像に基づいて対象移動体ベクトルを検出する対象移動体ベクトル検出部と、
   前記通常進行移動体ベクトルと前記対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超えるか否かを判定する判定部と、
   を備える、情報処理装置。
2. 前記情報処理装置は、
   前記判定部によって前記差分が前記閾値を超えると判定された場合に、所定の表示を制御する表示制御部を備える、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記表示制御部は、前記判定部によって前記差分が前記閾値を超えると判定された場合に、前記対象移動体が映る撮像映像から前記対象移動体の位置に応じた領域を移動体領域として切り出し、前記移動体領域を中心射影方式様の移動体領域に変換し、前記中心射影方式様の移動体領域の表示を制御する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記情報処理装置は、
   前記対象移動体が映る撮像映像からユーザによる選択操作に応じた領域を選択領域として切り出し、前記選択領域を中心射影方式様の選択領域に変換し、前記中心射影方式様の選択領域の表示を制御する表示制御部を備える、
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記情報処理装置は、
   前記対象移動体ベクトルに基づいて前記通常進行移動体ベクトルを更新する通常進行移動体ベクトル更新部を備える、
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記撮像装置は、前記魚眼レンズの水平画角が３６０度である全方位カメラである、
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 魚眼レンズを透過した光に基づいて撮像を行う撮像装置によって得られた過去の撮像映像に基づいて、学習により通常進行移動体ベクトルを算出することと、
   前記撮像装置によって得られた対象移動体が映る撮像映像に基づいて対象移動体ベクトルを検出することと、
   前記通常進行移動体ベクトルと前記対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超えるか否かを判定することと、
   を含む、情報処理方法。
8. コンピュータを、
   魚眼レンズを透過した光に基づいて撮像を行う撮像装置によって得られた過去の撮像映像に基づいて、学習により通常進行移動体ベクトルを算出する通常進行移動体ベクトル算出部と、
   前記撮像装置によって得られた対象移動体が映る撮像映像に基づいて対象移動体ベクトルを検出する対象移動体ベクトル検出部と、
   前記通常進行移動体ベクトルと前記対象移動体ベクトルとの差分が閾値を超えるか否かを判定する判定部と、
   を備える情報処理装置として機能させるためのプログラム。

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