(57)【要約】      （修正有）【課題】衣服のスタイルの抽出に基づいて人の追跡および監視を実現する監視警報システムを提供する。【解決手段】監視警報システムは、人がいるかどうかを検出し、人が検出された時に信号を制御装置２に送信する赤外線センサ１と、制御信号により監視装置３の起動を制御する制御装置と、人が着ている衣服のスタイルを抽出し、衣服のスタイルに従って人を追跡し、人が異常な行動をしているかどうかを検出する監視装置と、人が異常な行動をしている時に警報する警報装置４と、を備える。【選択図】図１
2020021456.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人がいるかどうかを検出し、人が検出された時に信号を制御装置に送信する赤外線センサと、
制御信号により監視装置の起動を制御する制御装置と、
人が着ている衣服のスタイルを抽出し、その衣服のスタイルに従って人を追跡し、人が異常な行動をしているかどうかを検出する監視装置と、
人が異常な行動をしている時に警報する警報装置と、を備えることを特徴とする監視警報システム。
【請求項２】
前記監視装置は、
衣服の画像を収集する第１処理モジュールと、
衣服の輪郭を抽出する第２処理モジュールと、
衣服の輪郭に基づいて衣服の内部の詳細を抽出する第３処理モジュールと、
衣服の輪郭および内部の詳細に従って衣服のスタイルを取得する第４処理モジュールと、を備え、
前記第２処理モジュールは、
衣服の初期輪郭を抽出する１次処理ユニットと、
輪郭セグメントを平滑化する２次処理ユニットと、
全体輪郭を平滑化する３次処理ユニットと、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の監視警報システム。
【請求項３】
前記１次処理ユニットは、衣服の初期輪郭を抽出するために用いられ、具体的には、衣服の画像をグレー領域に変換し、
【数５】
2020021456.tif 000008
上式において、ＦＮは衣服の画像の赤成分を示し、ＡＹは衣服の画像の緑成分を示し、ＥＵは衣服の画像の青成分を示し、ＲＵは衣服の画像のグレスケール画像を示し、検出されたエッジに従って初期輪郭を抽出し、ここで、ソーベルの演算子を用いて衣服のエッジを検出する、ことを特徴とする請求項２に記載の監視警報システム。
【請求項４】
前記２次処理ユニットは、
移動平均法を用いて初期輪郭のランダムノイズを除去する１次ノイズ除去サブユニットと、
初期輪郭のテクスチャノイズを除去する２次ノイズ除去サブユニットと、
を備える、ことを特徴とする請求項３に記載の監視警報システム。
【請求項５】
前記２次ノイズ除去サブユニットは、初期輪郭のテクスチャノイズを除去するために用いられ、具体的には、
画像の初期輪郭線をＤＴとし、ＤＴを輪郭線上の全ての画素点の集合とし、ＤＴ＝｛Ｔ（ｉ）＝（ｘ（ｉ）、ｙ（ｉ））｜ｉ＝１、２、…、ｎ｝、ここで、ＤＴ（ｉ）は輪郭上のｉ番目の画素点を示し、ｘ（ｉ）、ｙ（ｉ）はｉ番目の画素点横座標と縦座標を示し、ｎは画素点の数を示し、初期輪郭線において複数の点が選択され、初期輪郭が複数の輪郭セグメントに分けられ、輪郭セグメントは下記の条件を満たし、即ち、輪郭セグメント上の任意の画素点は、横座標が唯一の縦座標に対応し、輪郭セグメントの水平投影が垂直投影よりも大きい場合、この輪郭セグメントは水平輪郭セグメントであり、そうでない場合は垂直輪郭セグメントであり、ＤＴ（ｉ）は初期輪郭曲線のある輪郭セグメントＲＸ上の任意の点であり、ＲＸ'は真実の輪郭であり、ＤＴ'（ｉ）＝（Ｘ（ｉ）、Ｙ（ｉ））は、ＲＸ'上で点ＤＴ（ｉ）が水平または垂直に対応する点であり、ＤＴ（ｉ）の輪郭誤差因子は次の通りである：
【数６】
2020021456.tif 000009
上式において、ＡＤ（ｉ）はＤＴ（ｉ）の輪郭誤差因子を示し，輪郭セグメント内の各点の輪郭誤差因子を算出し、輪郭誤差因子の閾値を設定し、輪郭セグメント内の輪郭誤差因子が輪郭誤差因子の閾値より大きい点をテクスチャノイズとして除去し、テクスチャノイズを除去した輪郭に対してフィッティング処理を行い、平滑化された輪郭セグメントを得る、ことを特徴とする請求項４に記載の監視警報システム。
【請求項６】
前記３次処理ユニットは、全体輪郭を平滑化するために用いられ、具体的には、
テクスチャノイズを除去した各輪郭セグメントに対してフィッティング処理を行い、初期輪郭全体を平滑化し、平滑化された衣服の輪郭曲線を得、
前記第３処理モジュールは、衣服の輪郭に基づいて衣服の内部の詳細を抽出するために用いられ、具体的には、
垂直軸により衣服を左右の両部分に分け、衣服を対称処理し、さらにエッジ検出によって衣服の内部の詳細を得る、ことを特徴とする請求項５に記載の監視警報システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は監視技術の分野に関し、具体的には、監視警報システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
社会の進展に伴い、監視装置はいたるところで見られるようになったが、既存の監視システムは常に２４時間の作動を必要とし、監視システムの寿命を縮めるによる多くの資源を無駄遣になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】中国特許出願公開第102831750号明細書
【発明の概要】
【０００４】
上記の問題に対して、本発明は監視警報システムを提供することを旨とする
本発明の目的は、以下の技術的解決手段によって達成される。即ち、
【０００５】
人がいるかどうかを検出し、人が検出された時に信号を制御装置に送信する赤外線センサと、制御信号により監視装置の起動を制御する制御装置と、人が着ている衣服のスタイルを抽出し、その衣服のスタイルに従って人を追跡し、人が異常な行動をしているかどうかを検出する監視装置と、人が異常な行動をしている時に警報する警報装置と、を備えた監視警報システム。
【発明の効果】
【０００６】
本発明は、監視警報システムを提供し、衣服のスタイルの抽出に基づいて人の追跡および監視を実現するという有益な効果を有する。
【０００７】
任意選択により、前記監視装置は、衣服の画像を収集する第１処理モジュールと、衣服の輪郭を抽出する第２処理モジュールと、衣服の輪郭に基づいて衣服の内部の詳細を抽出する第３処理モジュールと、衣服の輪郭および内部の詳細に従って衣服のスタイルを取得する第４処理モジュールと、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図面を用いて本発明について説明するが、図面における実施例は本発明を制限するものではなく、当業者であれば、創造的労働を要することなく、これらの図面に基づく他の図面を得ることができる。
【０００９】
【図１】本発明の構造概略図である。
【００１０】
参照番号：
【００１１】
赤外線センサ１、制御装置２、監視装置３、警報装置４。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下の実施例に合わせて本発明をさらに説明する。
【００１３】
図１を参照し、本実施例に係る監視警報システムであって、人がいるかどうかを検出し、人が検出された時に信号を制御装置２に送信する赤外線センサ１と、制御信号により監視装置３の起動を制御する制御装置２と、人が着ている衣服のスタイルを抽出し、衣服のスタイルに従って人を追跡し、人が異常な行動をしているかどうかを検出する監視装置３、人が異常な行動をしている時に警報する警報装置４と、を備える。
【００１４】
本実施例は、監視警報システムを提供し、衣服のスタイルの抽出に基づいて人の追跡および監視を実現する。
【００１５】
好ましくは、前記監視装置３は、衣服の画像を収集する第１処理モジュールと、衣服の輪郭を抽出する第２処理モジュールと、衣服の輪郭に基づいて衣服の内部の詳細を抽出する第３処理モジュールと、衣服の輪郭および内部の詳細に従って衣服のスタイルを取得する第４処理モジュールと、を備える。
【００１６】
衣服のスタイルの抽出は、コンピュータビジョンとグラフィックの分野で広く応用されており、コンピュータ支援設計システムを介して、ファッションデザイナーはデザイン案における様々な色、テクスチャおよびパターンを簡単に変更できる。衣服のスタイルの抽出は、着装者の識別や検索などの分野にも適用される。コンピュータビジョンと画像解析アルゴリズムを用いて、抽出された衣服のスタイルについて後続処理を行うことは、ファッションデザインと衣類の電子商取引に対して重要な実用的意義と幅広い発展の見通しがある。本実施例に係る監視装置は、衣服の輪郭および細部に基づいて衣服のスタイルを正確に抽出することができる。
【００１７】
好ましくは、前記第２処理モジュールは、衣服の初期輪郭を抽出する１次処理ユニットと、輪郭セグメントを平滑化する２次処理ユニットと、全体的輪郭を平滑化する３次処理ユニットと、を備える。
【００１８】
本実施例に係る第２処理モジュールは、初期輪郭を抽出して初期輪郭を平滑化することによって、衣服の輪郭を正確に抽出することができる。
【００１９】
好ましくは、前記１次処理ユニットは、衣服の初期輪郭を抽出するために用いられ、具体的には、衣服の画像をグレー領域に変換する。
【数１】
2020021456.tif 000003
【００２０】
上式において、ＦＮは衣服画像の赤成分を示し、ＡＹは衣服の画像の緑成分を示し、ＥＵは衣服の画像の青成分を示し、ＲＵは衣服の画像のグレスケール画像を示す。検出されたエッジに従って初期輪郭を抽出し、ここで、ソーベルの演算子を用いて衣服のエッジを検出する。
【００２１】
本実施例に係る１次処理ユニットは、簡単な方法で衣服の画像をグレー領域に変換し、巧みな設計によって変換中の四捨五入を保証すると共に、計算効率を高め、衣服の輪郭を迅速に抽出するのに役立つ。
【００２２】
好ましくは、前記２次処理ユニットは、移動平均法を用いて初期輪郭のランダムノイズを除去する１次ノイズ除去サブユニットと、初期輪郭のテクスチャノイズを除去する２次ノイズ除去サブユニットと、を備える。
【００２３】
前記２次ノイズ除去サブユニットは、初期輪郭のテクスチャノイズを除去するために用いられ、具体的には、
【００２４】
画像の初期輪郭線をＤＴとし、ＤＴを輪郭線上の全ての画素点の集合とし、ＤＴ＝｛ＤＴ（ｉ）＝（ｘ（ｉ）、ｙ（ｉ））｜ｉ＝１、２、…、ｎ｝、ここで、ＤＴ（ｉ）は輪郭上のｉ番目の画素点を示し、ｘ（ｉ）、ｙ（ｉ）はｉ番目の画素点の横座標と縦座標を示し、ｎは画素点の数を示す。初期輪郭線において複数の点が選択され、初期輪郭が複数の輪郭セグメントに分割され、輪郭セグメントは下記の条件を満たす。即ち、輪郭セグメント上の任意の画素点は、横座標が唯一の縦座標に対応し、輪郭セグメントの水平投影が垂直投影よりも大きい場合、この輪郭セグメントは水平輪郭セグメントであり、そうでない場合は垂直輪郭セグメントである。ＤＴ（ｉ）は初期輪郭曲線のある輪郭セグメントＲＸ上の任意の点であり、ＲＸ'は真実の輪郭であり、ＤＴ'（ｉ）＝（Ｘ（ｉ）、Ｙ（ｉ））は、ＲＸ'上で点ＤＴ（ｉ）が水平または垂直に対応する点であり、ＤＴ（ｉ）の輪郭誤差因子は次の通りである。
【数２】
2020021456.tif 000004
【００２５】
上式において、ＡＤ（ｉ）はＤＴ（ｉ）の輪郭誤差因子を示し，輪郭セグメント内の各点の輪郭誤差因子を算出し、輪郭誤差因子の閾値を設定し、輪郭セグメント内の輪郭誤差因子が輪郭誤差因子の閾値より大きい点をテクスチャノイズとして除去し、テクスチャノイズを除去した輪郭に対してフィッティング処理を行い、平滑化された輪郭セグメントを得る。
【００２６】
前記３次処理ユニットは、全体輪郭を平滑化するために用いられ、具体的には、
【００２７】
テクスチャノイズを除去した各輪郭セグメントに対してフィッティング処理を行い、初期輪郭全体を平滑化し、平滑化された衣服の輪郭曲線を得る。
【００２８】
本実施例に係る２次処理ユニットは、ランダムノイズおよびテクスチャノイズの除去を実現し、しかも輪郭セグメントおよび全体輪郭のノイズ除去処理を実現し、具体的には、輪郭セグメントを水平輪郭セグメントと垂直輪郭セグメントに分け、輪郭点の輪郭誤差因子をそれぞれ算出することで、輪郭セグメントの平滑化を実現し、各輪郭セグメントを平滑化することで、初期輪郭全体の平滑化を実現する。
【００２９】
好ましくは、前記第３処理モジュールは衣服の輪郭に基づいて衣服の内部の詳細を抽出するために用いられ、具体的には、垂直軸により衣服を左右の両部分に分け、衣服を対称処理し、さらにエッジ検出によって衣服の内部の詳細を得る。
【００３０】
衣服のスタイルの大部分は垂直軸に関して対称であり、本実施例は、対称点を決定することによって位置ずれを回避し、計算の作業負荷を低下することができる。
【００３１】
好ましくは、前記第１処理モジュールは、異なるカメラを用いて衣服の画像を収集する収集モジュールと、異なるカメラの画像を融合する前処理モジュールと、を備える。
【００３２】
（１）双直交ウェーブレット変換を利用することによって、融合する必要がある２つのソース画像に対してウェーブレット分解をそれぞれ実行し、分解された画像のウェーブレット係数を決定する。
【００３３】
（２）低周波数係数の設定比率に従って分解された画像のウェーブレット係数を選択し、融合画像のウェーブレット低周波係数行列を構成する。
【００３４】
（３）高周波係数に対してテクスチャ均一性測定を用いて特定領域における異なる高周波数係数と低周波数係数のエッジ特性を分析し、画像領域のテクスチャ均一性測定を算出し、均一性測定の結果に従って融合画像の高周波ウェーブレット係数行列を決定し、前記画像領域のテクスチャ均一性測定の計算式は次のように定義される。
【数３】
2020021456.tif 000005
【００３５】
式において、ＵＨ（ｘ）は画像領域ｘのテクスチャ均一性測定値を示し、 ＵＨｌは画像領域ｘの各高周波成分画像の水平方向でのテクスチャ均一性測定値を示し、ＵＨＣは画像領域ｘの各高周波成分画像の垂直方向でのテクスチャ均一性測定値を示し、ＵＨｄは画像領域ｘの各高周波成分画像の対角線方向でのテクスチャ均一性測定値を示す。
【００３６】
均一性測定の結果に従って融合画像の高周波ウェーブレット係数行列を決定し、具体的には、画像領域内の６０％以上の画素値が大きなテクスチャ均一性測定値を有する場合、この画像領域をエッジ領域とし、対応するエッジテクスチャ均一性測定の最も大きな高周波画像ウェーブレット係数を選択して前記融合画像の高周波ウェーブレット係数行列を構成する。
【００３７】
画像領域における６０％以上の画素値が小さなテクスチャ均一性測定値を有する場合、この画像領域を平滑領域とし、下式に従って前記融合画像の高周波ウェーブレット係数行列を決定する。
【数４】
2020021456.tif 000006
【００３８】
式において、ＧＲは融合画像の高周波ウェーブレット係数行列を示し、ＧＡ、λＡはそれぞれ一つのソース画像のウェーブレット係数、このウェーブレット係数が融合画像ウェーブレット係数で占める割合を示し、ＧＢ、λＢはそれぞれ別のソース画像のウェーブレット係数、このウェーブレット係数が融合画像ウェーブレット係数で占める割合を示し、ここで、λＡ＋λＢ＝１。
【００３９】
（４）前記融合画像のウェーブレット低周波係数行列および前記融合画像の高周波ウェーブレット係数行列に対して、離散双直交ウェーブレット逆変換を行い、最後に融合画像を取得する。
【００４０】
本実施例は、衣服の画像の取得品質を向上させ、その後の処理に基礎を固める。
【００４１】
本発明に係る監視警報システムを用いて監視し、実験用に監視領域１、監視領域２、監視領域３、監視領域４、監視領域５の５つの監視領域を選択し、監視コストと警報精度に対して集計を行い、既存の監視警報システムと比較して、有益な効果は以下の通りである。
【表１】
2020021456.tif 000007
【００４２】
以上の実施方式の説明により、当業者は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、コード、またはそれらの任意の適切な組み合わせによって、ここで記載された実施例を実現できることを理解すべきである。ハードウェアの場合、プロセッサは、１つ又は１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、ここで説明された機能を実現するために設計された他の電子ユニット、またはそれらの組み合わせによって実現される。ソフトウェアの場合、実施例のプロセスの一部または全部は、関連するハードウェアを命令するコンピュータプログラムによって実現される。実現する場合、上記のプログラムは、コンピュータ可読媒体に格納されてもよく、コンピュータ可読媒体上の１つ又は１つ以上の命令またはコードとして送信されてもよい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体と、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を容易にする任意の媒体を含む通信媒体と、を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスすることができる任意の利用可能な媒体であってよい。コンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶媒体または他の磁気記憶装置、或いは命令やデータ構造の形を有する期待のプログラムコードを携帯または格納するために使用され、またコンピュータによってアクセスできるその他の媒体を含んでよいが、これらに限定されない。
【００４３】
なお、上述した実施例は本発明の技術的解決手段を説明するためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。好ましい実施例を参照しながら本発明を詳細に説明したが、当業者であれば、本発明の要旨および範囲から逸脱することなく、本発明の技術的解決手段を変更し、または等価置換ができることを理解すべきである。
【図１】
2020021456.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】令和1年10月2日(2019.10.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人がいるかどうかを検出し、人が検出された時に信号を制御装置に送信する赤外線センサと、
制御信号により監視装置の起動を制御する制御装置と、
人が着ている衣服のスタイルを抽出し、その衣服のスタイルに従って人を追跡し、人が異常な行動をしているかどうかを検出する監視装置と、
人が異常な行動をしている時に警報する警報装置と、を備え、
前記監視装置は、
衣服の画像を収集する第１処理モジュールと、
衣服の輪郭を抽出する第２処理モジュールと、
衣服の輪郭に基づいて衣服の内部の詳細を抽出する第３処理モジュールと、
衣服の輪郭および内部の詳細に従って衣服のスタイルを取得する第４処理モジュールと、を備え、
前記第２処理モジュールは、
衣服の初期輪郭を抽出する１次処理ユニットと、
輪郭セグメントを平滑化する２次処理ユニットと、
全体輪郭を平滑化する３次処理ユニットと、
を備え、
前記１次処理ユニットは、衣服の初期輪郭を抽出するために用いられ、具体的には、衣服の画像をグレー領域に変換し、
【数５】
2020021456.tif 000011
上式において、ＦＮは衣服の画像の赤成分を示し、ＡＹは衣服の画像の緑成分を示し、ＥＵは衣服の画像の青成分を示し、ＲＵは衣服の画像のグレスケール画像を示し、検出されたエッジに従って初期輪郭を抽出し、ここで、ソーベルの演算子を用いて衣服のエッジを検出し、
前記２次処理ユニットは、
移動平均法を用いて初期輪郭のランダムノイズを除去する１次ノイズ除去サブユニットと、
初期輪郭のテクスチャノイズを除去する２次ノイズ除去サブユニットと、
を備える監視警報システム。
【請求項２】
前記２次ノイズ除去サブユニットは、初期輪郭のテクスチャノイズを除去するために用いられ、具体的には、
画像の初期輪郭線をＤＴとし、ＤＴを輪郭線上の全ての画素点の集合とし、ＤＴ＝｛Ｔ（ｉ）＝（ｘ（ｉ）、ｙ（ｉ））｜ｉ＝１、２、…、ｎ｝、ここで、ＤＴ（ｉ）は輪郭上のｉ番目の画素点を示し、ｘ（ｉ）、ｙ（ｉ）はｉ番目の画素点横座標と縦座標を示し、ｎは画素点の数を示し、初期輪郭線において複数の点が選択され、初期輪郭が複数の輪郭セグメントに分けられ、輪郭セグメントは下記の条件を満たし、即ち、輪郭セグメント上の任意の画素点は、横座標が唯一の縦座標に対応し、輪郭セグメントの水平投影が垂直投影よりも大きい場合、この輪郭セグメントは水平輪郭セグメントであり、そうでない場合は垂直輪郭セグメントであり、ＤＴ（ｉ）は初期輪郭曲線のある輪郭セグメントＲＸ上の任意の点であり、ＲＸ'は真実の輪郭であり、ＤＴ'（ｉ）＝（Ｘ（ｉ）、Ｙ（ｉ））は、ＲＸ'上で点ＤＴ（ｉ）が水平または垂直に対応する点であり、ＤＴ（ｉ）の輪郭誤差因子は次の通りである：
【数６】
2020021456.tif 000012
上式において、ＡＤ（ｉ）はＤＴ（ｉ）の輪郭誤差因子を示し，輪郭セグメント内の各点の輪郭誤差因子を算出し、輪郭誤差因子の閾値を設定し、輪郭セグメント内の輪郭誤差因子が輪郭誤差因子の閾値より大きい点をテクスチャノイズとして除去し、テクスチャノイズを除去した輪郭に対してフィッティング処理を行い、平滑化された輪郭セグメントを得る、ことを特徴とする請求項１に記載の監視警報システム。
【請求項３】
前記３次処理ユニットは、全体輪郭を平滑化するために用いられ、具体的には、
テクスチャノイズを除去した各輪郭セグメントに対してフィッティング処理を行い、初期輪郭全体を平滑化し、平滑化された衣服の輪郭曲線を得、
前記第３処理モジュールは、衣服の輪郭に基づいて衣服の内部の詳細を抽出するために用いられ、具体的には、
垂直軸により衣服を左右の両部分に分け、衣服を対称処理し、さらにエッジ検出によって衣服の内部の詳細を得る、ことを特徴とする請求項２に記載の監視警報システム