(57)【要約】【課題】本発明の実施例は、停車検出方法、停車検出装置及び電子機器を提供する。【解決手段】停車検出装置は、時系列的な複数のフレーム画像について、各フレーム画像における物体と所定の他のフレーム画像における物体とのペアリングを行い、物体ペアを形成する第１処理部と、物体ペアに基づいて無向グラフを生成する第２処理部であって、無向グラフはノード及びノードを接続させる辺を含み、ノードは物体ペアにおける各物体を表し、ノードの第１方向における配列順序は各フレーム画像の時間軸における配列順序に対応し、１つの辺により接続している２つのノードは１つの物体ペアを表す、第２処理部と、無向グラフから互いに異なるチェーンを抽出する第３処理部であって、各チェーンはノード及び辺により構成され、任意の２つの互いに異なるチェーンには同一のノードが存在しない、第３処理部と、抽出された互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出する第４処理部と、を含む。【選択図】図６
2020205042.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
停車検出装置であって、
時系列的な複数のフレーム画像について、各フレーム画像における物体と所定の他のフレーム画像における物体とのペアリングを行い、物体ペアを形成する第１処理部と、
前記物体ペアに基づいて無向グラフを生成する第２処理部であって、前記無向グラフはノード及びノードを接続させる辺を含み、前記ノードは物体ペアにおける各物体を表し、前記ノードの第１方向における配列順序は各フレーム画像の時間軸における配列順序に対応し、１つの辺により接続している２つのノードは１つの前記物体ペアを表す、第２処理部と、
前記無向グラフから互いに異なるチェーンを抽出する第３処理部であって、各チェーンは前記ノード及び前記辺により構成され、任意の２つの前記互いに異なるチェーンには同一のノードが存在しない、第３処理部と、
抽出された前記互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出する第４処理部と、を含む、装置。
【請求項２】
前記第１処理部は、物体ペアを形成する際に、
現在のフレーム画像における物体と、他のフレーム画像における該物体のタイプと同一のタイプを有する各物体との距離を計算し、最小距離に対応する該他のフレーム画像における前記物体と現在のフレーム画像における該物体とを物体ペアとする、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記第１処理部は、物体ペアを形成する際に、
前記最小距離が第１所定閾値以下であるか否かを判断し、
前記最小距離が前記第１所定閾値以下である場合、前記物体ペアを保留する、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記第１処理部は、物体ペアを形成する際に、
前記最小距離が前記第１所定閾値以下であるか否かを判断する前に、前記物体の中心点の該フレーム画像における位置、並びに該フレーム画像の高さ及び／又は幅に基づいて、前記最小距離を補正し、
補正後の距離を用いて、前記最小距離が前記第１所定閾値以下であるか否かを判断する、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記第１処理部は、物体ペアを形成する際に、
前記物体ペアにおける２つの前記物体の特徴の特徴空間における距離に基づいて、前記物体ペアを保留又は削除する、請求項２に記載の装置。
【請求項６】
前記第４処理部は、抽出された前記互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出する際に、
前記チェーンにおける前記ノードに対応するフレーム画像の数が第４所定閾値以上である場合、該チェーンにおける各ノードに対応する同一の車両が停止した車両であると判定する、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記第４処理部は、抽出された前記互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出する際に、
前記チェーンにおける前記ノードに対応するフレーム画像の数が第４所定閾値を超えた場合、該チェーンの両端のノードにそれぞれ対応する物体の同一のフレーム画像における距離をさらに判断し、該距離が第５所定閾値以下である場合、該チェーンにおける各ノードに対応する同一の車両が停止した車両であると判定する、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れかに記載の装置を含む、電子機器。
【請求項９】
停車検出方法であって、
時系列的な複数のフレーム画像について、各フレーム画像における物体と所定の他のフレーム画像における物体とのペアリングを行い、物体ペアを形成するステップと、
前記物体ペアに基づいて無向グラフを生成するステップであって、前記無向グラフはノード及びノードを接続させる辺を含み、前記ノードは物体ペアにおける各物体を表し、前記ノードの第１方向における配列順序は各フレーム画像の時間軸における配列順序に対応し、１つの辺により接続している２つのノードは１つの前記物体ペアを表す、ステップと、
前記無向グラフから互いに異なるチェーンを抽出するステップであって、各チェーンは前記ノード及び前記辺により構成され、任意の２つの前記互いに異なるチェーンには同一のノードが存在しない、ステップと、
抽出された前記互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出するステップと、を含む、方法。
【請求項１０】
物体ペアを形成するステップは、
現在のフレーム画像における物体と、他のフレーム画像における該物体のタイプと同一のタイプを有する各物体との距離を計算し、最小距離に対応する該他のフレーム画像における前記物体と現在のフレーム画像における該物体とを物体ペアとするステップ、を含む、請求項９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子情報の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の交通事象の検出方法では、幹線道路に検出器を設置し、磁場又は電磁波の情報に基づいて交通データを収集し、交通事象（ｔｒａｆｆｉｃ  ｅｖｅｎｔｓ）の発生を検出する。この方法は、安価で操作が便利であるが、検出率が低く、誤検出率が高く、視覚化効果が悪いという問題がある。
【０００３】
情報技術の発展に伴い、ビデオ画像に基づく交通事象の検出方法が大きく進んでいる。この方法は、道路やトンネルに設置されたカメラにより取り込まれた画像を入力とし、ビデオ画像に対して処理及び分析を行うことで、車両の自動検出及び追跡を実現し、検出及び追跡の結果に基づいて交通事象を検出する。
【０００４】
なお、上述した技術背景の説明は、本発明の技術案を明確、完全に理解させるための説明であり、当業者を理解させるために記述されているものである。これらの技術案は、単なる本発明の背景技術部分として説明されたものであり、当業者により周知されたものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
交通事故検出では、停車の検出が重要な内容の１つである。
【０００６】
本発明の発明者の発見によると、従来のビデオ画像に基づく停車検出方法をさらに改善する余地がある。例えば、停車検出の検出漏れ率をさらに低減させ、検出の速度及び検出結果の正確性をさらに向上させる余地がある。
【０００７】
本発明の実施例は、停車検出方法、停車検出装置及び電子機器を提供する。該停車検出方法では、異なる画像における同一の物体を検出して無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）において表現し、無向グラフに基づいて停車検出を行うことで、検出漏れ率を低減させ、停車検出の速度及び正確性を向上させることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の実施例の第１態様では、停車検出装置であって、時系列的な複数のフレーム画像について、各フレーム画像における物体と所定の他のフレーム画像における物体とのペアリングを行い、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成する第１処理部と、前記物体ペアに基づいて無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）を生成する第２処理部であって、前記無向グラフはノード及びノードを接続させる辺を含み、前記ノードは物体ペア（ｐａｉｒ）における各物体を表し、前記ノードの第１方向における配列順序は各フレーム画像の時間軸における配列順序に対応し、１つの辺により接続している２つのノードは１つの前記物体ペアを表す、第２処理部と、前記無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）から互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）を抽出する第３処理部であって、各チェーンは前記ノード及び前記辺により構成され、任意の２つの前記互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）には同一のノードが存在しない、第３処理部と、抽出された前記互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出する第４処理部と、を含む、装置を提供する。
【０００９】
本発明の実施例の第２態様では、停車検出方法であって、時系列的な複数のフレーム画像について、各フレーム画像における物体と所定の他のフレーム画像における物体とのペアリングを行い、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成するステップと、前記物体ペアに基づいて無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）を生成するステップであって、前記無向グラフはノード及びノードを接続させる辺を含み、前記ノードは物体ペア（ｐａｉｒ）における各物体を表し、前記ノードの第１方向における配列順序は各フレーム画像の時間軸における配列順序に対応し、１つの辺により接続している２つのノードは１つの前記物体ペアを表す、ステップと、前記無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）から互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）を抽出するステップであって、各チェーンは前記ノード及び前記辺により構成され、任意の２つの前記互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）には同一のノードが存在しない、ステップと、抽出された前記互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出するステップと、を含む、方法を提供する。
【００１０】
本発明の実施例の第３態様では、本発明の実施例の第１態様に記載の装置を含む、電子機器を提供する。
【００１１】
本発明の実施例の有利な効果として、停車検出の検出漏れ率を低減させ、検出の速度及び正確性を向上させることができる。
【００１２】
本発明の特定の実施形態は、後述の説明及び図面に示すように、詳細に開示され、本発明の原理を採用されることが可能な方式を示している。なお、本発明の実施形態は、範囲上には限定されるものではない。本発明の実施形態は、添付されている特許請求の範囲の主旨及び内容の範囲内、各種の改変、修正、及び均等的なものが含まれる。
【００１３】
ある一つの実施形態に説明及び又は示されている特徴は、同一又は類似の方式で一つ又は多くの他の実施形態に使用されてもよく、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよく、他の実施形態における特徴を代替してもよい。
【００１４】
なお、用語「含む／有する」は、本文に使用される際に、特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在を意味し、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在又は追加を排除するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
ここで含まれる図面は、本発明の実施例を理解させるためのものであり、本明細書の一部を構成し、本発明の実施例を例示するためのものであり、文言の記載と合わせて本発明の原理を説明する。なお、ここに説明される図面は、単なる本発明の実施例を説明するためのものであり、当業者にとって、これらの図面に基づいて他の図面を容易に得ることができる。
【図１】本発明の実施例１に係る停車検出方法を示す図である。
【図２】本発明の実施例１に係る時系列的な複数のフレーム画像を示す図である。
【図３】図１の方法におけるステップ１０１においてフレーム画像のペアを比較して物体ペアを取得する方法を示す図である。
【図４】本発明の実施例１に係る無向グラフを示す図である。
【図５】本発明の実施例１に係るチェーンを示す図である。
【図６】本発明の実施例２に係る停車検出装置を示す図である。
【図７】本発明の実施例２に係る停車検出装置による停車検出のプロセスを示す図である。
【図８】本発明の実施例３に係る電子機器の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の上記及びその他の特徴は、図面及び下記の説明により明確になる。明細書及び図面では、本発明の特定の実施形態、即ち本発明の原則に従う一部の実施形態を表すものを公開している。なお、本発明は説明される実施形態に限定されず、本発明は、特許請求の範囲内の全ての修正、変更されたもの、及び均等なものを含む。
【００１７】
本発明の実施例では、用語「第１」、「第２」は異なる要素を名称で区分するためのものであり、これらの要素の空間的配列又は時間的順序などを意味するものではなく、これらの要素はこれらの用語に限定されない。用語「及び／又は」は列挙された用語の１つ又は複数のうち何れか及びその組み合わせを含む。用語「包括」、「含む」、「有する」は説明された特徴、要素、素子又は部材の存在を意味するが、他の１つ又は複数の特徴、要素、素子又は部材の存在又は追加を排除するものではない。
【００１８】
本発明の実施例では、単数形の「一」、「該」等は複数形を含み、「一種」又は「一類」を意味し、「１つ」に限定するものではない。また、用語「前記」は、文脈上明確に指示されない限り、単数形及び複数形両方を含む。また、文脈上明確に指示されない限り、用語「応じて」は「少なくとも部分的に応じて」を意味し、用語「に基づいて」は「少なくとも部分的に基づいて」を意味する。
【００１９】
＜実施例１＞
本発明の実施例１は停車検出方法を提供する。図１は本発明の実施例１に係る停車検出方法を示す図であり、図１に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００２０】
ステップ１０１：時系列的な複数のフレーム画像について、各フレーム画像における物体と所定の他のフレーム画像における物体とのペアリングを行い、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成する。
【００２１】
ステップ１０２：物体ペアに基づいて無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）を生成する。ここで、該無向グラフはノード及びノードを接続させる辺を含み、該ノードは物体ペア（ｐａｉｒ）における各物体を表し、該ノードの第１方向における配列順序は各フレーム画像の時間軸における配列順序に対応し、１つの辺により接続している２つのノードは１つの該物体ペアを表す。
【００２２】
ステップ１０３：該無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）から互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）を抽出する。ここで、各チェーンは該ノード及び該辺により構成され、任意の２つの該互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）には同一のノードが存在しない。
【００２３】
ステップ１０４：抽出された該互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出する。
【００２４】
本発明の実施例１によれば、該停車検出方法では、異なる画像における同一の物体を検出して無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）において表現する。無向グラフにより複数のフレーム画像における物体ペアの関係を明確に表現できるため、無向グラフに基づいて停車検出を行うことで、検出漏れを低減させ、停車検出の速度及び効率を向上させることができる。
【００２５】
ステップ１０１において、時系列的な複数のフレーム画像を処理して、物体ペアを形成してもよい。該時系列的な複数のフレーム画像は、時系列的な連続的な画像であってもよいし、時系列的な連続的なフレーム画像から抽出された複数のフレーム画像であってもよい。
【００２６】
該複数のフレーム画像では、各フレーム画像について、該フレーム画像における物体（ｏｂｊｅｃｔ）のタイプ（ｔｙｐｅ）及び物体の境界枠（ｂｏｕｎｄｉｎｇ  ｂｏｘ）のマークを付けてもよい。物体のタイプ及び境界枠は、深層学習（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）に基づく分類器を用いて画像を検出することで取得されてもよく、分類の具体的な方法は関連技術を参照してもよい。また、該複数のフレーム画像及び各フレーム画像における物体のタイプ及び境界枠の情報は予め記憶されてもよい。
【００２７】
少なくとも１つの態様では、物体は例えば車両であってもよく、物体のタイプは、例えばセダン型の乗用車、ワゴン型の乗用車、トラック、バスなどであってもよい。以下は、物体が車両であることを一例にして、停車検出方法を説明する。また、物体が他の対象である場合、本発明の停車検出方法は同様に該他の対象の停止状態の検出に適用する。例えば、物体が人である場合、本発明の停車検出方法は、人の混雑などの状況を判断するために、人の停止状態の検出に適用されてもよい。
【００２８】
図２は本発明の実施例１に係る時系列的な複数のフレーム画像を示す図である。図２は８個のフレーム画像を示し、各フレーム画像のインデックスはＩ０、Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４、Ｉ５、Ｉ６、Ｉ７であり、Ｉ０からＩ７までの順序は、対応する時間の古い順又は新しい順である。
【００２９】
図２に示すように、各フレーム画像では、検出された物体のマークは０、１、２、…などである。例えば、画像Ｉ０について、３つの物体があり、それぞれ０、１、２のマークが付けられている。
【００３０】
ステップ１０１において、各フレーム画像について、該フレーム画像と、該フレーム画像との時間的な差が所定数のフレーム以内の画像とをそれぞれ比較し、各比較では、比較される２つのフレーム画像における物体ペアを検出してもよい。ここで、該所定数はｍで表されてもよく、ｍは２以上の自然数である。
【００３１】
例えば、ｍが２であり、図２に示す画像Ｉ０、Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３を一例にすると、ステップ１０１において、Ｉ０について、Ｉ０とＩ１との差が１フレームであり、Ｉ０とＩ２との差が２フレームであるため、Ｉ０とＩ１とを比較して物体ペアを取得し、Ｉ０とＩ２とを比較して物体ペアを取得する。同様に、Ｉ１について、Ｉ１とＩ２とを比較して物体ペアを取得し、Ｉ１とＩ３とを比較して物体ペアを取得する。Ｉ２について、Ｉ２とＩ３とを比較して物体ペアを取得する。また、図２のＩ３〜Ｉ６について、同様な方法を採用して比較のためのフレーム画像のペアを決定してもよい。
【００３２】
また、図２では、物体の矢印は該物体の移動方向を示している。
【００３３】
図３はステップ１０１においてフレーム画像のペアを比較して物体ペアを取得する方法を示す図である。図３に示すように、ステップ１０１は以下のステップを含んでもよい。
【００３４】
ステップ３０１：現在のフレーム画像における物体（Ａ）と、他のフレーム画像における該物体のタイプと同一のタイプを有する各物体（Ｂ）との距離を計算し、最小距離に対応する該他のフレーム画像における該物体と現在のフレーム画像における該物体とをペアリングし、物体ペアとする。
【００３５】
例えば、現在のフレームは画像Ｉ０であってもよく、画像Ｉ０と比較される該他のフレーム画像は画像Ｉ１であってもよい。画像Ｉ０にはＭ個の物体があり、ｉ番目の物体のタイプはＴｉで表されてもよく、その境界枠Ａｉは［ｘｉ，ｙｉ，ｗｉ，ｈｉ］で表されてもよい。ここで、（ｘｉ，ｙｉ）は境界枠Ａｉの中心点の画像の幅方向及び高さ方向における座標を表し、（ｗｉ，ｈｉ）は境界枠Ａｉの幅及び高さを表し、ｉは自然数であり、１≦ｉ≦Ｍとなる。
【００３６】
画像Ｉ１では、タイプがＴｉの物体が例えばＮｉ個あり、該Ｎｉ個の物体のうち、ｊ番目の物体の境界枠Ｂｊは［ｘｊ，ｙｊ，ｗｊ，ｈｊ］で表されてもよい。ここで、（ｘｊ，ｙｊ）は境界枠Ｂｊの中心点の画像の幅方向及び高さ方向における座標を表し、（ｗｊ，ｈｊ）は境界枠Ｂｊの幅及び高さを表し、ｊは自然数であり、１≦ｊ≦Ｎｉとなる。
【００３７】
画像Ｉ０におけるｉ番目の物体と画像Ｉ１におけるＮｉ個の物体のうちの各物体とのユークリッド距離（Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）は、ベクトルｄｉ＝［ｄｉ１，ｄｉ２，…，ｄｉｊ，…，ｄｉＮｉ］で表される。ここで、ｄｉｊは、画像Ｉ０におけるｉ番目の物体と画像Ｉ１におけるＮｉ個の物体のうちのｊ番目の物体とのユークリッド距離（Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）を表す。
【００３８】
ステップ３０１において、画像Ｉ０におけるｉ番目の物体について、ベクトルｄｉにおける各ユークリッド距離の最小値を見つけ、例えば該最小値はｄｉｊｍｉｎである。該最小値は、画像Ｉ１におけるＮｉ個の物体のうちのｊｍｉｎ番目の物体と画像Ｉ０におけるｉ番目の物体との距離である。従って、画像Ｉ１におけるＮｉ個の物体のうちのｊｍｉｎ番目の物体と画像Ｉ０におけるｉ番目の物体とを物体ペアＰｉｊとする。
【００３９】
少なくとも１つの態様では、図３に示すように、ステップ１０１は以下のステップをさらに含んでもよい。
【００４０】
ステップ３０２：ステップ３０１において算出された各物体ペアの最小距離が第１所定閾値（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｔｈｒｅｓｈ）以下であるか否かを判断し、最小距離が第１所定閾値以下である場合、該物体ペアを保留する。
【００４１】
また、ステップ３０２において、ステップ３０１において算出された物体ペアの最小距離が該第１所定閾値（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｔｈｒｅｓｈ）よりも大きい場合、該物体ペアを削除する。
【００４２】
例えば、ステップ３０１では、画像Ｉ０におけるｉ番目の物体と画像Ｉ１におけるＮｉ個の物体のうちのｊｍｉｎ番目の物体との距離ｄｉｊｍｉｎは、ベクトルｄｉにおけるユークリッド距離の最小値である。ステップ３０２において、ｄｉｊｍｉｎ≦ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｔｈｒｅｓｈと判断された場合、物体ペアＰｉｊを保留する。また、ステップ３０２において、ｄｉｊｍｉｎ＞ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｔｈｒｅｓｈと判断された場合、物体ペアＰｉｊを削除する。
【００４３】
少なくとも１つの態様では、図３に示すように、ステップ１０１は以下のステップをさらに含んでもよい。
【００４４】
ステップ３０３：ステップ３０２の前に、物体の中心点の該フレーム画像における位置、並びに該フレーム画像の高さ及び／又は幅に基づいて、最小距離を補正する。
【００４５】
例えば、本発明のステップ３０３において、ステップ３０１により決定された物体ペアＰｉｊにおける２つの物体（即ち、画像Ｉ０におけるｉ番目の物体、画像Ｉ１におけるｊ番目の物体）について、物体の境界枠の中心点の高さ方向及び／又は幅方向における座標とフレーム画像の高さ及び／又は幅との比を計算し、例えば、境界枠Ａｉの中心点の高さ方向における座標ｙｉ及び／又は幅方向における座標ｘｉとフレーム画像Ｉ０の高さ及び／又は幅との比Ｐｔ１を計算し、境界枠Ｂｊの中心点の高さ方向における座標ｙｊ及び／又は幅方向における座標ｘｊとフレーム画像Ｉ１の高さ及び／又は幅との比Ｐｔ２を計算し、算出された比Ｐｔ１、Ｐｔ２に基づいて該物体ペアの最小距離ｄｉｊｍｉｎを補正する。例えば、算出された比Ｐｔ１、Ｐｔ２に対して重み付け加算を行い、重み付け合計の比を取得する。該重み付け合計の比が大きいほど、該最小距離の乗算係数が大きくなる。また、該重み付け合計の比が所定閾値よりも大きい場合、該係数は１よりも大きい値であってもよい。
【００４６】
フレーム画像がカメラにより撮影される場合、遠近法の現象により、物体とカメラとの距離及び／又はカメラの視野角などの要因により、フレーム画像における物体の位置と実際の位置との間にはずれが生じるため、物体ペアの距離の計算に誤差が発生してしまう。従って、ステップ３０３の補正により、遠近法の現象による距離計算の誤差を解消し、検出の正確性を向上させ、物体ペアの誤検出を回避することができる。
【００４７】
少なくとも１つの態様では、ステップ３０３において最小距離を補正した後に、ステップ３０２において、補正後の最小距離が第１所定閾値以下であるか否かを判断する。
【００４８】
少なくとも１つの態様では、図３に示すように、ステップ１０１は以下のステップをさらに含んでもよい。
【００４９】
ステップ３０４：物体ペアにおける２つの物体の特徴の特徴空間における距離に基づいて、物体ペアを保留又は削除する。
【００５０】
例えば、ステップ３０４において、ステップ３０１により決定された物体ペアＰｉｊにおける２つの物体（即ち、画像Ｉ０におけるｉ番目の物体、画像Ｉ１におけるｊ番目の物体）について、画像Ｉ０におけるｉ番目の物体の特徴Ｆｅ１を抽出し、画像Ｉ１におけるｊ番目の物体の特徴Ｆｅ２を抽出し、特徴Ｆｅ１とＦｅ２との特徴空間における距離を比較する。該距離が所定の距離閾値以下である場合、該物体ペアを保留し、該距離が該所定の距離閾値よりも大きい場合、該物体ペアを削除する。
【００５１】
少なくとも１つの態様では、ステップ３０４において抽出された特徴Ｆｅ１及びＦｅ２は、ＯＲＢ（Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｆａｓｔ  ａｎｄ  Ｒｏｔａｔｅｄ  ＢＲＩＥＦ）アルゴリズムにより抽出された特徴及び／又はハッシュ法（ｈａｓｈｉｎｇ）アルゴリズムにより抽出された特徴であってもよい。例えば、ステップ３０４において、ＯＲＢアルゴリズムにより画像Ｉ０におけるｉ番目の物体の特徴Ｆｅ１１を抽出し、ＯＲＢアルゴリズムにより画像Ｉ１におけるｊ番目の物体の特徴Ｆｅ２１を抽出し、特徴Ｆｅ１１とＦｅ２１との特徴空間における第１距離を計算する。該第１距離が所定の第１距離閾値以下である場合、該物体ペアを保留してもよい。該第１距離が該所定の第１距離閾値よりも大きい場合、ハッシュ法（ｈａｓｈｉｎｇ）アルゴリズムにより画像Ｉ０におけるｉ番目の物体の特徴Ｆｅ１２を抽出し、ハッシュ法（ｈａｓｈｉｎｇ）アルゴリズムにより画像Ｉ１におけるｊ番目の物体の特徴Ｆｅ２２を抽出し、特徴Ｆｅ１２とＦｅ２２との特徴空間における第２距離を計算する。該第２距離が所定の第２距離閾値以下である場合、該物体ペアを保留し、該第２距離が該所定の第２距離閾値よりも大きい場合、該物体ペアを削除してもよい。
【００５２】
ＯＲＢアルゴリズムによる特徴抽出及び／又はハッシュ法（ｈａｓｈｉｎｇ）アルゴリズムによる特徴抽出の具体的なアルゴリズムは、関連技術を参照してもよい。
【００５３】
ステップ１０１により、所定数のフレーム画像について物体ペアの検出を行い、該所定数のフレーム画像は例えば図２に示す８個のフレーム画像である。
【００５４】
ステップ１０２において、ステップ１０１の物体ペアの検出結果に基づいて、無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）を生成してもよい。
【００５５】
図４は本発明の実施例１に係る無向グラフを示す図である。図４に示すように、無向グラフ４００はノード４０１及びノードを接続させる辺４０２を含み、ノード４０１は物体ペア（ｐａｉｒ）における各物体を表し、ノード４０１の第１方向Ｄ１における配列順序は各フレーム画像Ｉ０〜Ｉ７の時間軸における配列順序に対応する。図４において、１つの辺４０２により接続している２つのノード４０１は１つの物体ペアを表す。例えば、ステップ１０１により検出された物体ペアＰｉｊについて、画像Ｉ０におけるｉ番目の物体に対応するノード４０１と画像Ｉ１におけるｊ番目の物体に対応するノード４０１とは、辺４０２により接続してもよい。
【００５６】
また、図４に示すように、無向グラフ４００では、各フレーム画像における複数の物体に対応する複数のノード４０１は、第２方向Ｄ２において該フレーム画像に対応するように配列してもよい。例えば、図４では、フレーム画像Ｉ２における物体０、１、２、３にそれぞれ対応するノード４０１は、フレーム画像のインデックスＩ２の下方に配列してもよい。
【００５７】
ステップ１０３において、無向グラフ４００から少なくとも２つのチェーンを抽出してもよく、各チェーンは互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）である。
【００５８】
図５は本発明の実施例１に係るチェーンを示す図である。図５に示すように、図４の無向グラフから４本の互いに異なるチェーン、即ち５０１、５０２、５０３及び５０４を抽出し、図５では実線及び異なる破線でそれぞれ表される。各チェーンはノード４０１及び辺４０２により構成され、任意の２つの互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）には同一のノード４０１が存在しない。
【００５９】
ステップ１０３において、無向グラフの連結成分解析の結果に基づいて、無向グラフ４００から複数の該互いに異なるチェーンを抽出してもよく、具体的な抽出方法は関連技術を参照してもよい。
【００６０】
ステップ１０３により抽出されたチェーンでは、同一のチェーンにおける各ノードは同一の物体を表す。
【００６１】
ステップ１０４において、ステップ１０３において抽出されたチェーンに基づいて停車を検出してもよい。停車の検出とは、車両がある位置に停止の状態を維持していると検出し、且つ該停止の状態を維持する時間が所定時間を超えていることを意味する。
【００６２】
ステップ１０４の１つの態様では、チェーンにおけるノードに対応するフレーム画像の数が第４所定閾値以上である場合、該チェーンにおける各ノードに対応する同一の車両が停止した車両であると判定する。
【００６３】
例えば、第４所定閾値は４であり、チェーン５０１における各ノードはフレーム画像Ｉ０、Ｉ１、Ｉ２に位置するため、チェーン５０１に対応するフレーム画像の数は３であり、第４所定閾値である４よりも小さい。このため、チェーン５０１における各ノードに対応する車両は停止していない。一方、チェーン５０２に対応するフレーム画像はＩ２〜Ｉ７であり、対応するフレーム画像の数は６であり、第４所定閾値である４よりも大きい。このため、チェーン５０２における各ノードに対応する車両は停止している。同様に、チェーン５０３、５０４に対応するフレーム画像はＩ０〜Ｉ７であるため、チェーン５０３、５０４における各ノードに対応する車両は停止している。
【００６４】
ステップ１０４のもう１つの態様では、チェーンにおけるノードに対応するフレーム画像の数が第４所定閾値を超えた場合、該チェーンの両端のノードにそれぞれ対応する物体の同一のフレーム画像における距離をさらに判断し、該距離が第５所定閾値以下である場合、該チェーンにおける各ノードに対応する同一の車両が停止した車両であると判定する。これによって、誤検出をさらに低減させることができる。
【００６５】
例えば、第４所定閾値は４であり、チェーン５０２、５０３、５０４にそれぞれ対応するフレーム画像の数は何れも第４所定閾値である４よりも大きい。このため、各チェーン５０２、５０３、５０４の両端のノードにそれぞれ対応する物体の同一のフレーム画像における距離をさらに判断する。例えば、チェーン５０２の左端のノードはフレーム画像Ｉ２の物体３に対応し、チェーン５０２の右端のノードはフレーム画像Ｉ７の物体２に対応し、この２つの物体の同一のフレーム画像における距離を計算する。ここで、該距離の計算方法としては、フレーム画像Ｉ２の物体３の境界枠の中心点座標（ｘ３，ｙ３）とフレーム画像Ｉ７の物体２の境界枠の中心点座標（ｘ２，ｙ２）との距離ｄ２３を計算してもよい。距離ｄ２３が第５所定閾値以下である場合、チェーン５０２におけるノードに対応する同一の車両が停止状態にあると判定し、そうでない場合、チェーン５０２におけるノードに対応する同一の車両がゆっくり移動し、非停止状態にあると判定する。チェーン５０３、５０４についてチェーン５０２と同様な判定を行ってもよく、ここでその説明を省略する。
【００６６】
本発明の実施例１によれば、該停車検出方法では、異なる画像における同一の物体を検出して無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）において表現する。無向グラフにより複数のフレーム画像における物体ペアの関係を明確に表現できるため、無向グラフに基づいて停車検出を行うことで、検出漏れを低減させ、停車検出の速度及び効率を向上させることができる。
【００６７】
＜実施例２＞
本発明の実施例２は停車検出装置を提供し、該停車検出装置は実施例１の停車検出方法に対応する。
【００６８】
図６は本発明の実施例２に係る停車検出装置６００を示す図である。図６に示すように、該停車検出装置６００は、第１処理部６０１、第２処理部６０２、第３処理部６０３及び第４処理部６０４を含む。
【００６９】
第１処理部６０１は、時系列的な複数のフレーム画像について、各フレーム画像における物体と所定の他のフレーム画像における物体とのペアリングを行い、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成する。第２処理部６０２は、該物体ペアに基づいて無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）を生成する。ここで、該無向グラフはノード及びノードを接続させる辺を含み、該ノードは物体ペア（ｐａｉｒ）における各物体を表し、該ノードの第１方向における配列順序は各フレーム画像の時間軸における配列順序に対応し、１つの辺により接続している２つのノードは１つの該物体ペアを表す。第３処理部６０３は、該無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）から互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）を抽出する。ここで、各チェーンは該ノード及び該辺により構成され、任意の２つの該互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）には同一のノードが存在しない。第４処理部６０４は、抽出された該互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出する。
【００７０】
少なくとも１つの態様では、第１処理部６０１は、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成する際に、現在のフレーム画像における物体と、他のフレーム画像における該物体のタイプと同一のタイプを有する各物体との距離を計算し、最小距離に対応する該他のフレーム画像における該物体と現在のフレーム画像における該物体とを物体ペアとする（ステップ３０１）。
【００７１】
少なくとも１つの態様では、第１処理部６０１は、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成する際に、該最小距離が第１所定閾値以下であるか否かを判断し、該最小距離が該第１所定閾値以下である場合、該物体ペアを保留する（ステップ３０２）。
【００７２】
また、該最小距離が該第１所定閾値よりも大きい場合、該物体ペアを削除する。
【００７３】
少なくとも１つの態様では、第１処理部６０１は、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成する際に、該最小距離が該第１所定閾値以下であるか否かを判断する前に、該物体の中心点の該フレーム画像における位置、並びに該フレーム画像の高さ及び／又は幅に基づいて、該最小距離を補正する（ステップ３０３）。
【００７４】
ここで、ステップ３０２において、補正後の最小距離が該第１所定閾値以下であるか否かを判断してもよい。
【００７５】
少なくとも１つの態様では、第１処理部６０１は、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成する際に、該物体ペアにおける２つの該物体の特徴の特徴空間における距離に基づいて、該物体ペアを保留又は削除する（ステップ３０４）。
【００７６】
少なくとも１つの態様では、第４処理部６０４は、抽出された該互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出する際に、該チェーンにおける該ノードに対応するフレーム画像の数が第４所定閾値以上である場合、該チェーンにおける各ノードに対応する同一の車両が停止した車両であると判定する。
【００７７】
少なくとも１つの態様では、第４処理部６０４は、抽出された該互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出する際に、該チェーンにおける該ノードに対応するフレーム画像の数が第４所定閾値を超えた場合、該チェーンの両端のノードにそれぞれ対応する物体の同一のフレーム画像における距離をさらに判断し、該距離が第５所定閾値以下である場合、該チェーンにおける各ノードに対応する同一の車両が停止した車両であると判定してもよい。
【００７８】
停車検出装置６００の各部の説明は、実施例１における停車検出方法の各ステップの説明を参照してもよい。
【００７９】
図７は本発明の実施例２に係る停車検出装置による停車検出のプロセスを示す図である。該プロセスは以下のステップを含む。
【００８０】
ステップ７０１：停車検出装置６００は、記憶装置７０２から時系列的な複数のフレーム画像、並びに各フレーム画像における物体のタイプ及び境界枠の情報を読み取る。
【００８１】
ステップ７０３：停車検出装置６００は、複数のフレーム画像から、比較のための２つのフレーム画像を選択する。
【００８２】
ステップ７０４：停車検出装置６００は、現在のフレーム画像におけるｉ番目の物体と、比較のための他のフレーム画像における同一のタイプを有する各物体との距離のうちの最小距離を計算する。現在のフレーム画像における全ての物体について、該最小距離の計算を行う。
【００８３】
ステップ７０５：停車検出装置６００は、ステップ７０４において算出された最小距離と第１所定閾値（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｔｈｒｅｓｈ）とを比較し、最小距離が第１所定閾値（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｔｈｒｅｓｈ）以下である場合、該最小距離に対応する物体ペアを保留し、最小距離が第１所定閾値（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｔｈｒｅｓｈ）よりも大きい場合、該最小距離に対応する物体ペアを削除する。
【００８４】
ステップ７０６：停車検出装置６００は、ステップ７０５において保留された物体ペアについて、各物体ペアにおける２つの物体の特徴の特徴空間における距離をそれぞれ計算し、算出された距離に基づいて物体ペアを保留又は削除する。
【００８５】
ステップ７０７：停車検出装置６００は、ステップ７０６において保留された物体ペアに基づいて無向グラフを生成する。
【００８６】
ステップ７０８：停車検出装置６００は、無向グラフから互いに異なるチェーンを抽出する。
【００８７】
ステップ７０９：停車検出装置６００は、無向グラフから抽出されたチェーンに基づいて、停止した車両を検出する。
【００８８】
ステップ７１０：停車検出装置６００は、停車検出の結果を出力する。
【００８９】
本発明の実施例２によれば、該停車検出装置では、異なる画像における同一の物体を検出して無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）において表現する。無向グラフにより複数のフレーム画像における物体ペアの関係を明確に表現できるため、無向グラフに基づいて停車検出を行うことで、検出漏れを低減させ、停車検出の速度及び効率を向上させることができる。
【００９０】
＜実施例３＞
本発明の実施例３は、実施例２に記載の停車検出装置を含む電子機器を提供する。
【００９１】
図８は本発明の実施例３に係る電子機器の構成を示す図である。図８に示すように、電子機器８００は、中央処理装置（ＣＰＵ）８０１及び記憶装置８０２を含んでもよく、記憶装置８０２は中央処理装置８０１に接続される。記憶装置８０２は、各種のデータ及び情報処理のプログラムを記憶してもよく、中央処理装置８０１の制御により該プログラムを実行する。
【００９２】
１つの態様では、停車検出装置６００の機能は中央処理装置８０１に統合されてもよい。
【００９３】
ここで、中央処理装置８０１は、実施例１に記載された停車検出方法を実行するように構成されてもよい。
【００９４】
もう１つの態様では、停車検出装置６００は中央処理装置８０１とそれぞれ配置されてもよく、例えば、停車検出装置６００は中央処理装置８０１に接続されたチップであり、中央処理装置８０１の制御により停車検出装置６００の機能を実現するように構成されてもよい。
【００９５】
また、図８に示すように、電子機器８００は、入力出力部８０３及び表示部８０４などをさらに含んでもよい。ここで、上記各部の機能は従来技術と類似し、ここでその説明を省略する。なお、電子機器８００は、図８に示す全ての構成部を含まなくてもよい。また、電子機器８００は、図８に示していない構成部を含んでもよく、従来技術を参考してもよい。
【００９６】
本発明の実施例は、停車検出装置又は電子機器においてプログラムを実行する際に、該停車検出装置又は電子機器に実施例１に記載の停車検出方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムを提供する。
【００９７】
本発明の実施例は、コンピュータに、停車検出装置又は電子機器に実施例１に記載の停車検出方法を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。
【００９８】
本発明の実施例を参照しながら説明した方法／装置は、ハードウェア、プロセッサにより実行されるソフトウェアモジュール、又は両者の組み合わせで実施されてもよい。例えば、図６に示す機能的ブロック図における１つ若しくは複数、又は機能的ブロック図の１つ若しくは複数の組み合わせは、コンピュータプログラムフローの各ソフトウェアモジュールに対応してもよいし、各ハードウェアモジュールに対応してもよい。これらのソフトウェアモジュールは、実施例１における各ステップにそれぞれ対応してもよい。これらのハードウェアモジュールは、例えばフィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を用いてこれらのソフトウェアモジュールをハードウェア化して実現されてもよい。
【００９９】
ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、モバイルハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ又は当業者にとって既知の任意の他の形の記憶媒体に位置してもよい。プロセッサが記憶媒体から情報を読み取ったり、記憶媒体に情報を書き込むように該記憶媒体をプロセッサに接続してもよいし、記憶媒体がプロセッサの構成部であってもよい。プロセッサ及び記憶媒体はＡＳＩＣに位置する。該ソフトウェアモジュールは移動端末のメモリに記憶されてもよいし、移動端末に挿入されたメモリカードに記憶されてもよい。例えば、電子機器（例えば移動端末）が比較的に大きい容量のＭＥＧＡ−ＳＩＭカード又は大容量のフラッシュメモリ装置を用いる場合、該ソフトウェアモジュールは該ＭＥＧＡ−ＳＩＭカード又は大容量のフラッシュメモリ装置に記憶されてもよい。
【０１００】
図６に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、本発明に記載されている機能を実行するための汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲートまたはトランジスタ論理装置、ディスクリートハードウェアコンポーネント、またはそれらの任意の適切な組み合わせで実現されてもよい。図６に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、例えば、コンピューティング機器の組み合わせ、例えばＤＳＰとマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサの組み合わせ、ＤＳＰ通信と組み合わせた１つ又は複数のマイクロプロセッサ又は他の任意の構成で実現されてもよい。
【０１０１】
以上、具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び変更を行ってもよく、これらの変形及び変更も本発明の範囲に属する。
【０１０２】
また、上述の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
停車検出装置であって、
時系列的な複数のフレーム画像について、各フレーム画像における物体と所定の他のフレーム画像における物体とのペアリングを行い、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成する第１処理部と、
前記物体ペアに基づいて無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）を生成する第２処理部であって、前記無向グラフはノード及びノードを接続させる辺を含み、前記ノードは物体ペア（ｐａｉｒ）における各物体を表し、前記ノードの第１方向における配列順序は各フレーム画像の時間軸における配列順序に対応し、１つの辺により接続している２つのノードは１つの前記物体ペアを表す、第２処理部と、
前記無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）から互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）を抽出する第３処理部であって、各チェーンは前記ノード及び前記辺により構成され、任意の２つの前記互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）には同一のノードが存在しない、第３処理部と、
抽出された前記互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出する第４処理部と、を含む、装置。
（付記２）
前記第１処理部は、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成する際に、
現在のフレーム画像における物体と、他のフレーム画像における該物体のタイプと同一のタイプを有する各物体との距離を計算し、最小距離に対応する該他のフレーム画像における前記物体と現在のフレーム画像における該物体とを物体ペアとする、付記１に記載の装置。
（付記３）
前記第１処理部は、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成する際に、
前記最小距離が第１所定閾値以下であるか否かを判断し、
前記最小距離が前記第１所定閾値以下である場合、前記物体ペアを保留する、付記２に記載の装置。
（付記４）
前記第１処理部は、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成する際に、
前記最小距離が前記第１所定閾値以下であるか否かを判断する前に、前記物体の中心点の該フレーム画像における位置、並びに該フレーム画像の高さ及び／又は幅に基づいて、前記最小距離を補正し、
補正後の距離を用いて、前記最小距離が前記第１所定閾値以下であるか否かを判断する、付記３に記載の装置。
（付記５）
前記第１処理部は、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成する際に、
前記物体ペアにおける２つの前記物体の特徴の特徴空間における距離に基づいて、前記物体ペアを保留又は削除する、付記２に記載の装置。
（付記６）
前記第４処理部は、抽出された前記互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出する際に、
前記チェーンにおける前記ノードに対応するフレーム画像の数が第４所定閾値以上である場合、該チェーンにおける各ノードに対応する同一の車両が停止した車両であると判定する、付記１に記載の装置。
（付記７）
前記第４処理部は、抽出された前記互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出する際に、
前記チェーンにおける前記ノードに対応するフレーム画像の数が第４所定閾値を超えた場合、該チェーンの両端のノードにそれぞれ対応する物体の同一のフレーム画像における距離をさらに判断し、該距離が第５所定閾値以下である場合、該チェーンにおける各ノードに対応する同一の車両が停止した車両であると判定する、付記１に記載の装置。
（付記８）
付記１乃至７の何れかに記載の装置を含む、電子機器。
（付記９）
停車検出方法であって、
時系列的な複数のフレーム画像について、各フレーム画像における物体と所定の他のフレーム画像における物体とのペアリングを行い、物体ペア（ｐａｉｒ）を形成するステップと、
前記物体ペアに基づいて無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）を生成するステップであって、前記無向グラフはノード及びノードを接続させる辺を含み、前記ノードは物体ペア（ｐａｉｒ）における各物体を表し、前記ノードの第１方向における配列順序は各フレーム画像の時間軸における配列順序に対応し、１つの辺により接続している２つのノードは１つの前記物体ペアを表す、ステップと、
前記無向グラフ（ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｇｒａｐｈ）から互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）を抽出するステップであって、各チェーンは前記ノード及び前記辺により構成され、任意の２つの前記互いに異なるチェーン（ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｃｈａｉｎ）には同一のノードが存在しない、ステップと、
抽出された前記互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出するステップと、を含む、方法。
（付記１０）
物体ペア（ｐａｉｒ）を形成するステップは、
現在のフレーム画像における物体と、他のフレーム画像における該物体のタイプと同一のタイプを有する各物体との距離を計算し、最小距離に対応する該他のフレーム画像における前記物体と現在のフレーム画像における該物体とを物体ペアとするステップ、を含む、付記９に記載の方法。
（付記１１）
物体ペア（ｐａｉｒ）を形成するステップは、
前記最小距離が第１所定閾値以下であるか否かを判断するステップと、
前記最小距離が前記第１所定閾値以下である場合、前記物体ペアを保留するステップと、をさらに含む、付記１０に記載の方法。
（付記１２）
物体ペア（ｐａｉｒ）を形成するステップは、
前記最小距離が前記第１所定閾値以下であるか否かを判断する前に、前記物体の中心点の該フレーム画像における位置、並びに該フレーム画像の高さ及び／又は幅に基づいて、前記最小距離を補正するステップ、をさらに含み、
補正後の距離を用いて、前記最小距離が前記第１所定閾値以下であるか否かを判断する、付記１１に記載の方法。
（付記１３）
物体ペア（ｐａｉｒ）を形成するステップは、
前記物体ペアにおける２つの前記物体の特徴の特徴空間における距離に基づいて、前記物体ペアを保留又は削除するステップ、をさらに含む、付記１０に記載の方法。
（付記１４）
抽出された前記互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出するステップは、
前記チェーンにおける前記ノードに対応するフレーム画像の数が第４所定閾値以上である場合、該チェーンにおける各ノードに対応する同一の車両が停止した車両であると判定するステップ、を含む、付記９に記載の方法。
（付記１５）
抽出された前記互いに異なるチェーンに基づいて、停止した車両を検出するステップは、
前記チェーンにおける前記ノードに対応するフレーム画像の数が第４所定閾値を超えた場合、該チェーンの両端のノードにそれぞれ対応する物体の同一のフレーム画像における距離をさらに判断し、該距離が第５所定閾値以下である場合、該チェーンにおける各ノードに対応する同一の車両が停止した車両であると判定するステップ、を含む、付記９に記載の方法。
【図１】
2020205042.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2020205042.tif 000009
【図８】
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