JPH0776787B2 - 移動物体の位置検出装置 - Google Patents
移動物体の位置検出装置Info
- Publication number
- JPH0776787B2 JPH0776787B2 JP1653086A JP1653086A JPH0776787B2 JP H0776787 B2 JPH0776787 B2 JP H0776787B2 JP 1653086 A JP1653086 A JP 1653086A JP 1653086 A JP1653086 A JP 1653086A JP H0776787 B2 JPH0776787 B2 JP H0776787B2
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- color
- moving object
- correlation
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- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、無人または有人の移動車輌等の走行位置をテ
レビカメラなどの撮像装置を用いて自動的に検出してそ
の運行状態を管理する移動物体の位置検出装置に関する
ものである。
レビカメラなどの撮像装置を用いて自動的に検出してそ
の運行状態を管理する移動物体の位置検出装置に関する
ものである。
［従来の技術］ 従来、無人走行車輌または有人送行車輌等をテレビジョ
ンカメラで追跡し、その位置を画像処理によって検出
し、目標とする車輌の運行状況を管理するようにしたシ
ステムがある。
ンカメラで追跡し、その位置を画像処理によって検出
し、目標とする車輌の運行状況を管理するようにしたシ
ステムがある。
すなわち、目標とする車輌のサンプル画像を予め収集し
てメモリに記憶させておき、テレビカメラで撮像した車
輌の画像との相関関係を演算し、その演算結果が最大値
となる位置を目標とする車輌の現在位置として検出し、
この位置情報に基づいて車輌の運行状況を管理するもの
である。
てメモリに記憶させておき、テレビカメラで撮像した車
輌の画像との相関関係を演算し、その演算結果が最大値
となる位置を目標とする車輌の現在位置として検出し、
この位置情報に基づいて車輌の運行状況を管理するもの
である。
［発明が解決しようとする問題点］ ところが、従来装置においては白／黒のテレビカメラを
用い、白／黒の濃淡のみの画像信号の相関演算を行って
いるため、目標とする車輌の背景または隣接位置に車輌
に類似した濃淡を有する物体が存在する場合には、この
物体を目標として誤認したり、また車輌に泥などが付着
して背景と同じような濃淡になった場合には目標を見失
うなどの誤動作が起こるという問題があった。
用い、白／黒の濃淡のみの画像信号の相関演算を行って
いるため、目標とする車輌の背景または隣接位置に車輌
に類似した濃淡を有する物体が存在する場合には、この
物体を目標として誤認したり、また車輌に泥などが付着
して背景と同じような濃淡になった場合には目標を見失
うなどの誤動作が起こるという問題があった。
本発明の目的は、目標とする移動物体とその背景や隣接
物体とを明確に区別し、目標とする移動物体の位置を正
確に検出することができる移動物体の位置検出装置を提
供することにある。
物体とを明確に区別し、目標とする移動物体の位置を正
確に検出することができる移動物体の位置検出装置を提
供することにある。
［問題点を解決するための手段］ 本発明は、撮像装置をカラー撮像装置で構成したうえ、
移動物体のサンプル画像を赤，緑，青の各色別に記憶す
るサンプル画像メモリと、このサンプル画像メモリに記
憶されたサンプル画像と前記撮像装置で撮像した移動物
体の画像との相関演算を各色別に行う相関演算手段と、
各色別相関演算結果に対し色別の重み付け係数を乗算す
る乗算手段と、各色別の乗算結果を加算する加算手段
と、加算結果と一致検出用の閾値とを比較し、加算結果
が大となる点を撮像装置で撮像した移動物体の現在位置
として検出する比較手段とを設けたものである。
移動物体のサンプル画像を赤，緑，青の各色別に記憶す
るサンプル画像メモリと、このサンプル画像メモリに記
憶されたサンプル画像と前記撮像装置で撮像した移動物
体の画像との相関演算を各色別に行う相関演算手段と、
各色別相関演算結果に対し色別の重み付け係数を乗算す
る乗算手段と、各色別の乗算結果を加算する加算手段
と、加算結果と一致検出用の閾値とを比較し、加算結果
が大となる点を撮像装置で撮像した移動物体の現在位置
として検出する比較手段とを設けたものである。
［作用］ 移動物体に関する画像は色別に抽出され、サンプル画像
メモリに予め記憶されたサンプル画像と色別にその相関
演算が行なわれる。さらに色別の相関演算結果に対して
色別の重み付けが行なわれた後、加算され、その加算値
と閾値とが比較され、加算値＞閾値となる位置でとらえ
た画像が目標とする移動物体として識別され、当該物体
の位置が検出される。
メモリに予め記憶されたサンプル画像と色別にその相関
演算が行なわれる。さらに色別の相関演算結果に対して
色別の重み付けが行なわれた後、加算され、その加算値
と閾値とが比較され、加算値＞閾値となる位置でとらえ
た画像が目標とする移動物体として識別され、当該物体
の位置が検出される。
従って、目標とする移動物体と類似の濃淡の物体や背景
があったとしても、その色の濃淡によって区別される。
さらに、色が類似していたとしても色別の重み付け係数
によって明瞭に識別される。
があったとしても、その色の濃淡によって区別される。
さらに、色が類似していたとしても色別の重み付け係数
によって明瞭に識別される。
［実施例］ 以下、本発明を添付図面を参照して詳細に説明する。
まず、相関法を用いた移動体の追跡方法について説明す
る。
る。
この追跡方法は、時間的に連続した画像ではコマ間の相
関が高いことを利用するもので、一画面中の移動体若し
くはその一部の画像を含む画像（部分画像）を参照画像
とし、その部分画像と同一の位置で時間のずれた外の部
分画像との相関を求めることにより、両画像のずれ量を
算出することにより行うものである。
関が高いことを利用するもので、一画面中の移動体若し
くはその一部の画像を含む画像（部分画像）を参照画像
とし、その部分画像と同一の位置で時間のずれた外の部
分画像との相関を求めることにより、両画像のずれ量を
算出することにより行うものである。
すなわち、時刻t0における部分画像をf0（x,y）とし、
Δｔ時間後の時刻t1（＝t0＋Δｔ）における部分画像を
f1（x,y）とすると、もし、移動体が動かない場合は、 f0（x,y）＝f1（x,y） ……（１） となり、f0とf1の相互相関はf0の自己相関と同じ結果が
得られる。すなわち、 Rf0f0（a,b）＝∫∫Sf0（ｘ＋a,y＋ｂ）f0（x,y）dxdy
……（２） となる。ここで、ｓは部分画像の定義域である。この場
合、Rf0f0の最大値は、ａ＝ｂ＝０の位置にあり、その
値は、 Max［Rf0f0（a,b）］＝Rf0f0（0,0） ……（３） となる。
Δｔ時間後の時刻t1（＝t0＋Δｔ）における部分画像を
f1（x,y）とすると、もし、移動体が動かない場合は、 f0（x,y）＝f1（x,y） ……（１） となり、f0とf1の相互相関はf0の自己相関と同じ結果が
得られる。すなわち、 Rf0f0（a,b）＝∫∫Sf0（ｘ＋a,y＋ｂ）f0（x,y）dxdy
……（２） となる。ここで、ｓは部分画像の定義域である。この場
合、Rf0f0の最大値は、ａ＝ｂ＝０の位置にあり、その
値は、 Max［Rf0f0（a,b）］＝Rf0f0（0,0） ……（３） となる。
さて、第２図に示すように部分画像f0（x,y）およびf1
（x,y）の領域をそれぞれ実線Ａおよび破線Ｂで示す
と、f1（x,y）は、f0（x,y）が（α，β）だけ位置ずれ
した部分f0（ｘ−α,y−β）とそれ以外の部分ｎ（x,
y）に分けることができる。すなわち、 f1（x,y）＝f0（ｘ−α,y−β）＋ｎ（x,y）……（４） で表せる。したがって、f0（x,y）とf1（x,y）の相互相
関をとると、 Rf0f1（a,b）＝∫∫Sf0（ｘ＋a,y＋ｂ）f1（x,y）dxdy ＝∫∫Sf0（ｘ＋a,y＋ｂ）f0（ｘ−α,y−β）dxdy ＋∫∫Sf0（ｘ＋a,y＋ｂ）ｎ（x,y）dxdy ＝Rf0f0（ａ−α,b−β）＋Rf0n（a,b） ……（５） となる。f0（x,y）とf1（x,y）の時間のずれΔｔが十分
小さいと仮定すると、上記第（５）式において、Rf0nは
Rf0f0に比べて大きな値にならないのでRf0f1（a,b）が
最大値となる位置は、Rf0f1（ａ−α,b−β）が最大値
となる位置、すなわち ａ＝α,b＝β ……（６） である。上述した式からも明らかなように、f0（x,y）
とf1（x,y）の部分画像のずれた量だけ、相関が最大と
なる位置がずれて現れる。換言すれば、相関が最大とな
る位置に目標とする部分画像が移動したことになる。
（x,y）の領域をそれぞれ実線Ａおよび破線Ｂで示す
と、f1（x,y）は、f0（x,y）が（α，β）だけ位置ずれ
した部分f0（ｘ−α,y−β）とそれ以外の部分ｎ（x,
y）に分けることができる。すなわち、 f1（x,y）＝f0（ｘ−α,y−β）＋ｎ（x,y）……（４） で表せる。したがって、f0（x,y）とf1（x,y）の相互相
関をとると、 Rf0f1（a,b）＝∫∫Sf0（ｘ＋a,y＋ｂ）f1（x,y）dxdy ＝∫∫Sf0（ｘ＋a,y＋ｂ）f0（ｘ−α,y−β）dxdy ＋∫∫Sf0（ｘ＋a,y＋ｂ）ｎ（x,y）dxdy ＝Rf0f0（ａ−α,b−β）＋Rf0n（a,b） ……（５） となる。f0（x,y）とf1（x,y）の時間のずれΔｔが十分
小さいと仮定すると、上記第（５）式において、Rf0nは
Rf0f0に比べて大きな値にならないのでRf0f1（a,b）が
最大値となる位置は、Rf0f1（ａ−α,b−β）が最大値
となる位置、すなわち ａ＝α,b＝β ……（６） である。上述した式からも明らかなように、f0（x,y）
とf1（x,y）の部分画像のずれた量だけ、相関が最大と
なる位置がずれて現れる。換言すれば、相関が最大とな
る位置に目標とする部分画像が移動したことになる。
本発明はこのような原理に基づいて移動物体の位置を検
出するもので、第１図に全体構成のブロック図を示して
いる。
出するもので、第１図に全体構成のブロック図を示して
いる。
第１図において、１は移動物体の画像を収集するカラー
テレビであり、このテレビカメラ１で収集されたカラー
画像の信号は色分離器２においてR,G,Bの各色別の画像
信号に分離され、同期分離器３で分離された同期信号と
共に色別のAD変換器4,5,6に入力される。そして、これ
らのAD変換器4,5,6でディジタル画像信号に変換された
後、色別の画像メモリ7,8,9にそれぞれ記憶される。
テレビであり、このテレビカメラ１で収集されたカラー
画像の信号は色分離器２においてR,G,Bの各色別の画像
信号に分離され、同期分離器３で分離された同期信号と
共に色別のAD変換器4,5,6に入力される。そして、これ
らのAD変換器4,5,6でディジタル画像信号に変換された
後、色別の画像メモリ7,8,9にそれぞれ記憶される。
この場合、相関演算窓指示器10により相関演算を行う画
像領域が指示され、この指示された領域内のディジタル
画像信号のみが各画像メモリ7,8,9により各相関演算器1
4,15,16に出力される。
像領域が指示され、この指示された領域内のディジタル
画像信号のみが各画像メモリ7,8,9により各相関演算器1
4,15,16に出力される。
一方、色別のサンプル画像メモリ11,12,13には目標とす
る移動物体に関するサンプル画像信号が予め色別に抽出
されて記憶されている。
る移動物体に関するサンプル画像信号が予め色別に抽出
されて記憶されている。
このサンプル画像メモリ11,12,13にそれぞれ記憶された
サンプル画像信号は、色別に設けられた相関演算器14,1
5,16のうちそれぞれ対応する色の相関演算器に入力さ
れ、画像メモリ7,8,9に記憶された同一色のディジタル
画像信号のうち相関窓指示器10により指示された領域内
のディジタル画像信号と相互相関が演算される。そし
て、その色別の相関演算結果は、乗算器17,18,19に入力
され、判別分析器23から与えられる色別の重み付け係数
aR,aG,aBと乗算されることにより重み付けがなされ、こ
の後、加算器20によって加算される。
サンプル画像信号は、色別に設けられた相関演算器14,1
5,16のうちそれぞれ対応する色の相関演算器に入力さ
れ、画像メモリ7,8,9に記憶された同一色のディジタル
画像信号のうち相関窓指示器10により指示された領域内
のディジタル画像信号と相互相関が演算される。そし
て、その色別の相関演算結果は、乗算器17,18,19に入力
され、判別分析器23から与えられる色別の重み付け係数
aR,aG,aBと乗算されることにより重み付けがなされ、こ
の後、加算器20によって加算される。
これにより、テレビカメラ１で収集した移動物体の画像
とサンプル画像との総合的な相関演算結果Ｚが得られる
が、この相関演算結果Ｚは比較器21に入力され、ここで
判別分析器23から与えられる閾値Ｄと比較され、Ｚ＞Ｄ
の関係であればこの時テレビカメラ１で収集した画像が
目標とする移動物体と一致するものに判別され、その判
別出力によって座標出力スイッチ22が閉じられ相関演算
窓指示器10が相関演算開始時に指示した画像領域の、全
画像領域上の２次元座標を示す位置情報（x,y）が外部
に出力される。
とサンプル画像との総合的な相関演算結果Ｚが得られる
が、この相関演算結果Ｚは比較器21に入力され、ここで
判別分析器23から与えられる閾値Ｄと比較され、Ｚ＞Ｄ
の関係であればこの時テレビカメラ１で収集した画像が
目標とする移動物体と一致するものに判別され、その判
別出力によって座標出力スイッチ22が閉じられ相関演算
窓指示器10が相関演算開始時に指示した画像領域の、全
画像領域上の２次元座標を示す位置情報（x,y）が外部
に出力される。
ところで、各色別に与えられる重み付け係数aR,aG,aB
は、正誤入力器24から管理者等が判定入力した正誤値を
基にして、判別分析器23が統計的なデータ処理結果を行
って位置検出の対象となる移動物体に対応した最適な値
として予め設定されるとともに、判別分析器23は、実際
の位置検出時における位置検出に資する閾値Ｄを予め決
定している。
は、正誤入力器24から管理者等が判定入力した正誤値を
基にして、判別分析器23が統計的なデータ処理結果を行
って位置検出の対象となる移動物体に対応した最適な値
として予め設定されるとともに、判別分析器23は、実際
の位置検出時における位置検出に資する閾値Ｄを予め決
定している。
すなわち、重み付け係数を加味していない色別の相関値
fR,fG,fBを複数組用意して判別分析器23を与えておき、
さらにこの複数組の相関値fR,fG,fBに対しこれが目標位
置の相関値であればＡ＝０、目標位置の相関値でなけれ
ばＡ＝１の正誤値Ａを正誤入力器24から判別分析器23に
与える。
fR,fG,fBを複数組用意して判別分析器23を与えておき、
さらにこの複数組の相関値fR,fG,fBに対しこれが目標位
置の相関値であればＡ＝０、目標位置の相関値でなけれ
ばＡ＝１の正誤値Ａを正誤入力器24から判別分析器23に
与える。
そこで、各色の重み付け係数をaR,aG,aBとすると、各組
の相関値fR,fG,fBの総合的な相関値Ｚを Ｚ＝aR・fR＋aG・fG＋aB・fB によってＡ＝０とＡ＝１の場合のそれぞれについて求め
るが、この際に各組の相関値Ｚが第３図に示すように重
なり合わないように、あるいは重なりが極力小さくなる
ように計数aR,aG,aBを設定する。これは、 Ｇ＝（Z0−Z1）／ΣΣ（Zij−Zi）２を最大にするaR〜a
Bを求めることによって決定することができる。但し、Z
0,Z1はＡ＝0,A＝１の場合の相関値、ｉはＡ＝0,A＝１の
いずれの組に関する相関値であるかを示す符号、ｊはｉ
＝０のときＡ＝０となる相関値またはｉ＝１のときＡ＝
１となる相関値の組数を示す符号である。
の相関値fR,fG,fBの総合的な相関値Ｚを Ｚ＝aR・fR＋aG・fG＋aB・fB によってＡ＝０とＡ＝１の場合のそれぞれについて求め
るが、この際に各組の相関値Ｚが第３図に示すように重
なり合わないように、あるいは重なりが極力小さくなる
ように計数aR,aG,aBを設定する。これは、 Ｇ＝（Z0−Z1）／ΣΣ（Zij−Zi）２を最大にするaR〜a
Bを求めることによって決定することができる。但し、Z
0,Z1はＡ＝0,A＝１の場合の相関値、ｉはＡ＝0,A＝１の
いずれの組に関する相関値であるかを示す符号、ｊはｉ
＝０のときＡ＝０となる相関値またはｉ＝１のときＡ＝
１となる相関値の組数を示す符号である。
次に決定された係数aR〜aBを用いて相関値Ｚを計算する
が、このときに計算した結果が実際に求めようとする物
体の位置に対応するものかどうかを判定する閾値Ｄを決
定する。
が、このときに計算した結果が実際に求めようとする物
体の位置に対応するものかどうかを判定する閾値Ｄを決
定する。
Ｄ＝Z0−(Z0−Z1)・(VZ0)1/2／｛(VZ0)1/2＋(VZ1)1/2｝ 但し、VZ0,VZ1は相関値Z0,Z1の分散である。両方の分散
が等しい時、 Ｄ＝（Z0＋Z1）/2 となる。
が等しい時、 Ｄ＝（Z0＋Z1）/2 となる。
本実施例出は判別分析器23の中に色別の相関値fR〜fB及
び正誤データＡを取込み上記に示したような統計的処理
により重み付け計数aR〜aB及び閾値Ｄを決定し、位置計
測装置の内部処理に使用できるようにしている。
び正誤データＡを取込み上記に示したような統計的処理
により重み付け計数aR〜aB及び閾値Ｄを決定し、位置計
測装置の内部処理に使用できるようにしている。
［発明の効果］ 以上の説明から明らかなように本発明によれば、カラー
の撮像装置を用い、さらに色別の重み付け係数を設定し
てサンプル画像と実際に撮像した画像との相関値を演算
しているため、目標とする移動物体をその隣接物体や背
景等に影響を受けることなく明瞭に識別し、その位置を
検出することができる。
の撮像装置を用い、さらに色別の重み付け係数を設定し
てサンプル画像と実際に撮像した画像との相関値を演算
しているため、目標とする移動物体をその隣接物体や背
景等に影響を受けることなく明瞭に識別し、その位置を
検出することができる。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図は
本発明の原理を説明するための説明図、第３図は重み付
け係数の決定方法を説明するための説明図である。 １……テレビカメラ、７〜９……画像メモリ、11〜13…
…サンプル画像メモリ、14〜16……相関演算器、17〜19
……乗算器、20……加算器、21……比較器。
本発明の原理を説明するための説明図、第３図は重み付
け係数の決定方法を説明するための説明図である。 １……テレビカメラ、７〜９……画像メモリ、11〜13…
…サンプル画像メモリ、14〜16……相関演算器、17〜19
……乗算器、20……加算器、21……比較器。
Claims (1)
- 【請求項１】予め収集記憶した移動物体のサンプル画像
と撮像した移動物体の画像との相関演算を行い、その演
算結果が最大値を示す点を撮像した全画像領域上におけ
る移動物体の位置として検出する移動物体の位置検出装
置において、 前記撮像装置をカラー撮像装置で構成したうえ、移動物
体のサンプル画像を赤，緑，青の各色別に記憶するサン
プル画像メモリと、このサンプル画像メモリに記憶され
たサンプル画像と前記撮像装置で撮像した移動物体の画
像との相関演算を各色別に行う相関演算手段と、 各色別の相関演算結果に対し色別の重み付け係数を乗算
する乗算手段と、 各色別の乗算結果を加算する加算手段と、 加算結果と一致検出用の閾値とを比較し、加算結果が大
となる点を撮像装置で撮像した全画像領域における移動
物体の現在位置として検出する検出手段と を備えた移動物体の位置検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1653086A JPH0776787B2 (ja) | 1986-01-28 | 1986-01-28 | 移動物体の位置検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1653086A JPH0776787B2 (ja) | 1986-01-28 | 1986-01-28 | 移動物体の位置検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62174673A JPS62174673A (ja) | 1987-07-31 |
| JPH0776787B2 true JPH0776787B2 (ja) | 1995-08-16 |
Family
ID=11918823
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1653086A Expired - Lifetime JPH0776787B2 (ja) | 1986-01-28 | 1986-01-28 | 移動物体の位置検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0776787B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5535314A (en) * | 1991-11-04 | 1996-07-09 | Hughes Aircraft Company | Video image processor and method for detecting vehicles |
-
1986
- 1986-01-28 JP JP1653086A patent/JPH0776787B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS62174673A (ja) | 1987-07-31 |
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