(57)【要約】車両の逆行の検出装置（１００）、検出方法及び電子機器を提供する。該装置及び方法は、車両軌跡集合を構築し、その中の車両軌跡について検出を行い、各車両軌跡の各フレーム画像において車両の逆行が検出された回数と車両の検出の総回数との比、及び車両軌跡のベクトル方向に基づいて、各車両軌跡が逆行であるか否かを判断することで、計算プロセスを簡易化することができ、高い検出精度を得ることができる。【選択図】図１
2019532431.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視映像の各フレーム画像をフレーム毎に検出する車両の逆行の検出装置であって、
現フレーム画像における走行車両を検出する第１検出手段と、
検出された現フレーム画像における走行車両に基づいて、現フレーム画像の車両軌跡集合を構築する構築手段と、
前記現フレーム画像の車両軌跡集合における逆行と判断されていない車両軌跡について検出を行い、所定条件を満たす車両軌跡を逆行の車両軌跡として決定する第２検出手段と、を含み、
前記所定条件は、
前記逆行と判断されていない車両軌跡における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と該車両の走行方向の検出の総回数との比が第１閾値よりも大きいこと、及び
前記逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になること、を含む、装置。
【請求項２】
前記所定条件は、
前記逆行と判断されていない車両軌跡における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と該車両の走行方向の検出の総回数との比が第１閾値よりも大きいこと、
前記逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になること、及び
前記逆行と判断されていない車両軌跡のベクトルの前記正常走行方向に投影した長さと前記逆行と判断されていない車両軌跡における最後の車両の高さとの比が第２閾値よりも大きいこと、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記逆行と判断されていない車両軌跡のベクトルは、該車両軌跡における最初の車両から最後の車両までの変位ベクトルである、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記第２検出手段は、前記逆行と判断されていない車両軌跡における１つの車両からその直後の１つの車両までのベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になる場合、車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数に１を加算する、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記構築手段は、
検出された現フレーム画像における走行車両が直前のフレーム画像の車両軌跡集合における何れか１つの車両軌跡にマッチした場合、該走行車両を該車両軌跡に追加する第１更新手段と、
検出された現フレーム画像における走行車両が直前のフレーム画像の車両軌跡集合における全ての車両軌跡にマッチしない場合、該走行車両に基づいて車両軌跡を新規作成する新規作成手段と、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記構築手段は、
現フレーム画像から、直前のフレーム画像の車両軌跡集合において既に構築された車両軌跡における車両が検出されていない場合、該車両の平均速度及び正常走行方向に基づいて、現フレーム画像における該車両の仮想目標を決定し、該仮想目標を該車両軌跡に追加する第２更新手段、をさらに含む、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
現フレーム画像における該車両の仮想目標のサイズは、直前のフレーム画像から検出された該車両のサイズと同一である、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
第１検出手段は、分類器を用いて現フレーム画像における走行車両を検出する、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
請求項１に記載の装置を含む、電子機器。
【請求項１０】
監視映像の各フレーム画像をフレーム毎に検出する車両の逆行の検出方法であって、
現フレーム画像における走行車両を検出するステップと、
検出された現フレーム画像における走行車両に基づいて、現フレーム画像の車両軌跡集合を構築するステップと、
前記現フレーム画像の車両軌跡集合における逆行と判断されていない車両軌跡について検出を行い、所定条件を満たす車両軌跡を逆行の車両軌跡として決定するステップと、を含み、
前記所定条件は、
前記逆行と判断されていない車両軌跡における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と該車両の走行方向の検出の総回数との比が第１閾値よりも大きいこと、及び
前記逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になること、を含む、方法。
【請求項１１】
前記所定条件は、
前記逆行と判断されていない車両軌跡における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と該車両の走行方向の検出の総回数との比が第１閾値よりも大きいこと、
前記逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になること、及び
前記逆行と判断されていない車両軌跡のベクトルの前記正常走行方向に投影した長さと前記逆行と判断されていない車両軌跡における最後の車両の高さとの比が第２閾値よりも大きいこと、を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記逆行と判断されていない車両軌跡のベクトルは、該車両軌跡における最初の車両から最後の車両までの変位ベクトルである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記現フレーム画像の車両軌跡集合における逆行と判断されていない車両軌跡について検出を行うステップは、
前記逆行と判断されていない車両軌跡における１つの車両からその直後の１つの車両までのベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になる場合、車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数に１を加算するステップ、を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記検出された現フレーム画像における走行車両に基づいて、現フレーム画像の車両軌跡集合を構築するステップは、
検出された現フレーム画像における走行車両が直前のフレーム画像の車両軌跡集合における何れか１つの車両軌跡にマッチした場合、該走行車両を該車両軌跡に追加するステップと、
検出された現フレーム画像における走行車両が直前のフレーム画像の車両軌跡集合における全ての車両軌跡にマッチしない場合、該走行車両に基づいて車両軌跡を新規作成するステップと、を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記検出された現フレーム画像における走行車両に基づいて、現フレーム画像の車両軌跡集合を構築するステップは、
現フレーム画像から、直前のフレーム画像の車両軌跡集合において既に構築された車両軌跡における車両が検出されていない場合、該車両の平均速度及び正常走行方向に基づいて、現フレーム画像における該車両の仮想目標を決定し、該仮想目標を該車両軌跡に追加するステップ、をさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
現フレーム画像における該車両の仮想目標のサイズは、直前のフレーム画像から検出された該車両のサイズと同一である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記現フレーム画像における走行車両を検出するステップは、
分類器を用いて現フレーム画像における走行車両を検出するステップ、を含む、請求項１０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報技術の分野に関し、特に車両の逆行の検出装置、検出方法及び電子機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
都市化の継続的な推進に伴い、映像監視が広く用いられている。インテリジェント監視システムは、従来の手動監視に比べて、例えば終日連続監視、低コスト、個人情報の保護等の多くの利点を有する。インテリジェント監視システムにより交通違反を検出し、交通管理者へ通知し、或いは運転手への警告を行うことで、交通事故を減少させ、回避することができる。
【０００３】
車両の逆行は一般的な交通違反であり、その危険性が高く、交通事故を起こしやすい。従来の車両の逆行の検出方法は、一般にガウス背景検出アルゴリズムを用いて画像における目標車両の部分を決定し、平均値シフト及びハリスコーナ（Ｈａｒｒｉｓ  Ｃｏｒｎｅｒ）特徴を用いて車両の走行方向を追跡、判断する。
【０００４】
なお、上述した背景技術の説明は、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】
上述した従来の検出方法は、計算プロセスが複雑であり、検出精度が低い。
【０００６】
本発明の実施例は、車両軌跡集合を構築し、その中の車両軌跡について検出を行い、各車両軌跡の各フレーム画像において車両の逆行が検出された回数と車両の検出の総回数との比、及び車両軌跡のベクトル方向に基づいて、各車両軌跡が逆行であるか否かを判断することで、計算プロセスを簡易化することができ、高い検出精度を得ることができる車両の逆行の検出装置、検出方法及び電子機器を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施例の第１態様では、監視映像の各フレーム画像をフレーム毎に検出する車両の逆行の検出装置であって、現フレーム画像における走行車両を検出する第１検出手段と、検出された現フレーム画像における走行車両に基づいて、現フレーム画像の車両軌跡集合を構築する構築手段と、前記現フレーム画像の車両軌跡集合における逆行と判断されていない車両軌跡について検出を行い、所定条件を満たす車両軌跡を逆行の車両軌跡として決定する第２検出手段と、を含み、前記所定条件は、前記逆行と判断されていない車両軌跡における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と該車両の走行方向の検出の総回数との比が第１閾値よりも大きいこと、及び前記逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になること、を含む、装置を提供する。
【０００８】
本発明の実施例の第２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。
【０００９】
本発明の実施例の第３態様では、監視映像の各フレーム画像をフレーム毎に検出する車両の逆行の検出方法であって、現フレーム画像における走行車両を検出するステップと、検出された現フレーム画像における走行車両に基づいて、現フレーム画像の車両軌跡集合を構築するステップと、前記現フレーム画像の車両軌跡集合における逆行と判断されていない車両軌跡について検出を行い、所定条件を満たす車両軌跡を逆行の車両軌跡として決定するステップと、を含み、前記所定条件は、前記逆行と判断されていない車両軌跡における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と該車両の走行方向の検出の総回数との比が第１閾値よりも大きいこと、及び前記逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になること、を含む、方法を提供する。
【００１０】
本発明の実施例の効果としては、車両軌跡集合を構築し、その中の車両軌跡について検出を行い、各車両軌跡の各フレーム画像において車両の逆行が検出された回数と車両の検出の総回数との比、及び車両軌跡のベクトル方向に基づいて、各車両軌跡が逆行であるか否かを判断することで、計算プロセスを簡易化することができ、高い検出精度を得ることができる。
【００１１】
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。
【００１２】
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。
【００１３】
なお、用語「包括／含む」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】
【００１４】
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の車両の逆行の検出装置を示す図である。
【図２】本発明の実施例１の構築部１０２を示す図である。
【図３】本発明の実施例１の車両軌跡を示す図である。
【図４】本発明の実施例２の電子機器を示す図である。
【図５】本発明の実施例２の電子機器のシステム構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施例３の車両の逆行の検出方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
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理解できるものである。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。
【００１６】
＜実施例１＞
本発明の実施例は、監視映像の各フレーム画像をフレーム毎に検出する車両の逆行の検出装置を提供する。図１は本発明の実施例１の車両の逆行の検出装置を示す図である。図１に示すように、車両の逆行の検出装置１００は、第１検出部１０１、構築部１０２及び第２検出部１０３を含む。
【００１７】
第１検出部１０１は、現フレーム画像における走行車両を検出する。
【００１８】
構築部１０２は、検出された現フレーム画像における走行車両に基づいて、現フレーム画像の車両軌跡集合を構築する。
【００１９】
第２検出部１０３は、現フレーム画像の車両軌跡集合における逆行と判断されていない車両軌跡について検出を行い、所定条件を満たす車両軌跡を逆行の車両軌跡として決定する。ここで、該所定条件は、逆行と判断されていない車両軌跡における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と該車両の走行方向の検出の総回数との比が第１閾値よりも大きいこと、及び逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になることを含む。
【００２０】
本実施例によれば、車両軌跡集合を構築し、その中の車両軌跡について検出を行い、各車両軌跡の各フレーム画像において車両の逆行が検出された回数と車両の検出の総回数との比、及び車両軌跡のベクトル方向に基づいて、各車両軌跡が逆行であるか否かを判断することで、計算プロセスを簡易化することができ、高い検出精度を得ることができる。
【００２１】
本実施例では、該監視映像は従来方法により取得されてもよい。例えば、監視が必要な領域の上方に設置されたカメラにより取得されてもよい。
【００２２】
本実施例では、該監視映像の各フレーム画像は、一定の期間の監視映像における連続的な複数のフレーム画像を含んでもよく、各フレーム画像をフレーム毎に検出してもよい。
【００２３】
本実施例では、第１検出部１０１は、分類器を用いて現フレーム画像における走行車両を検出してもよい。このように分類器を用いて走行車両を検出することで、ガウス背景検出アルゴリズムを用いる従来の車両の逆行の検出方法に比べて、分類器を用いることにより車両の検出率を効果的に向上させることができ、車両の検出漏れを防止することができる。
【００２４】
本実施例では、分類器は、既存のタイプの分類器、例えばサポートベクトルマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）分類器、ベイジアン分類器などであってもよい。
【００２５】
本実施例では、現フレーム画像全体を検出してもよいし、現フレーム画像における所定の領域を検出してもよく、例えば画像における関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）のみを検出してもよい。
【００２６】
例えば、現フレーム画像に１つの方向の車線のみが含まれる場合、画像全体を検出してもよく、現フレーム画像に２つの方向又は複数の方向の車線が含まれる場合、１つの方向の車線が所在する領域をＲＯＩ領域として検出してもよい。
【００２７】
本実施例では、構築部１０２は、検出された現フレーム画像における走行車両に基づいて、現フレーム画像の車両軌跡集合を構築する。以下は、本実施例の構築部１０２の構成及び車両軌跡集合の構築方法を例示的に説明する。
【００２８】
図２は本発明の実施例１の構築部１０２を示す図である。図２に示すように、構築部１０２は、第１更新部２０１、新規作成部２０２及び第２更新部２０３を含む。
【００２９】
第１更新部２０１は、検出された現フレーム画像における走行車両が直前のフレーム画像の車両軌跡集合における何れか１つの車両軌跡にマッチした場合、該走行車両を該車両軌跡に追加する。
【００３０】
新規作成部２０２は、検出された現フレーム画像における走行車両が直前のフレーム画像の車両軌跡集合における全ての車両軌跡にマッチしない場合、該走行車両に基づいて車両軌跡を新規作成する。
【００３１】
第２更新部２０３は、現フレーム画像から、直前のフレーム画像の車両軌跡集合において既に構築された車両軌跡における車両が検出されていない場合、該車両の平均速度及び正常走行方向に基づいて、現フレーム画像における該車両の仮想目標を決定し、該仮想目標を該車両軌跡に追加する。
【００３２】
本実施例では、判断部（図示せず）をさらに含んでもよい。該判断部は、検出された現フレーム画像における走行車両が直前のフレーム画像の車両軌跡集合における何れか１つの車両軌跡にマッチするか否かを判断し、例えば、検出された走行車両が車両軌跡の現フレーム画像における予測位置にマッチするか否かを判断してもよい。ここで、従来方法を用いて該予測位置を取得してもよい。
【００３３】
本実施例では、第２更新部２０３は、現フレーム画像から、直前のフレーム画像の車両軌跡集合において既に構築された車両軌跡における車両が検出されていない場合、該車両の平均速度及び正常走行方向に基づいて、現フレーム画像における該車両の仮想目標を決定し、該仮想目標を該車両軌跡に追加する。これによって、フレームから追跡すべき車両が検出されていない場合、該車両の仮想目標を決定して車両軌跡の最後に追加することで、該車両軌跡の連続性を確保することができ、車両追跡のロバスト性を効果的に向上させることができる。
【００３４】
本実施例では、例えば該車両の平均速度に各フレーム間の時間間隔を乗算して、該車両の平均変位を取得し、直前のフレームにおいて検出された該車両が正常走行方向に沿って平均変位だけ走行して到達した位置は該仮想目標の位置である。
【００３５】
本実施例では、該車両の平均速度は、該車両軌跡に基づいて車両の各フレーム間で移行する平均速度を算出することで取得されてもよく、画像における１つの車線の正常走行方向が既知であるため、該車両の正常走行方向は車線の正常走行方向と一致する。
【００３６】
本実施例では、現フレーム画像における該車両の仮想目標のサイズが直前のフレーム画像から検出された該車両のサイズと同一であるように設定してもよい。
【００３７】
本実施例では、構築部１０２が現フレーム画像の車両軌跡集合を構築した後に、第２検出部１０３は、現フレーム画像の車両軌跡集合における逆行と判断されていない車両軌跡について検出を行い、所定条件を満たす車両軌跡を逆行の車両軌跡として決定する。
【００３８】
本実施例では、該所定条件は、逆行と判断されていない車両軌跡における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と該車両の走行方向の検出の総回数との比が第１閾値よりも大きいこと、及び逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になることを含む。
【００３９】
本実施例では、逆行と判断されていない車両軌跡のベクトルは、該車両軌跡における最初の車両から最後の車両までの変位ベクトルである。ここで、最初の車両は、最初に検出された該車両であり、最後の車両は、最後に検出された該車両である。
【００４０】
本実施例では、第２検出部１０３は、逆行と判断されていない車両軌跡における１つの車両からその直後の１つの車両までのベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になる場合、車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数に１を加算する。
【００４１】
例えば、１つの車両からその直後の１つの車両までのベクトル方向と正常走行方向との夾角が９０度以下である場合、該ベクトル方向が正常走行方向と同一であると判断し、該夾角が９０度よりも大きい場合、該ベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になると判断する。本実施例では、同一の方法を用いて、逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になるか否かを判断してもよいが、ここでその説明を省略する。
【００４２】
本実施例では、該第１閾値は実際の要求に応じて設定されてもよく、例えば、該第１閾値は０．３〜０．８の間の値である。
【００４３】
以下は、本実施例の該所定条件を満たすか否かを判断する方法の一例を具体的に説明する。
【００４４】
図３は本発明の実施例１の車両軌跡を示す図である。図３に示すように、車両軌跡３０１は、現フレーム画像の車両軌跡集合における逆行と判断されていない車両軌跡であり、該車両軌跡３０１の先頭の目標車両３０２−１は、現フレーム及び前の全てのフレーム画像において最初に検出された該車両であり、これと同様に、目標車両３０２−２〜３０２−７は、それぞれ２回目〜７回目に検出された同一の車両であり、方向Ｄは正常走行方向であり、該車両軌跡３０１のベクトルは図３におけるベクトルＡであり、即ち、最初の車両から最後の（最後に検出された）車両までの変位ベクトルであり、１つの車両からその直後の１つの車両までのベクトルは、例えば図３におけるベクトルＢであり、即ち目標車両３０２−１から目標車両３０２−２までのベクトルである。
【００４５】
図３に示すように、ベクトルＡの方向は正常走行方向Ｄとは逆方向になり、１つの車両からその直後の１つの車両までのベクトル方向が正常走行方向Ｄとは逆方向になるベクトルは、目標車両３０２−１から目標車両３０２−２までのベクトル、目標車両３０２−２から目標車両３０２−３までのベクトル、目標車両３０２−４から目標車両３０２−５までのベクトル、及び目標車両３０２−６から目標車両３０２−７までのベクトルという合計４つのベクトルを含む。１つの車両からその直後の１つの車両までのベクトル方向が正常走行方向Ｄと同一のベクトルは、目標車両３０２−３から目標車両３０２−４までのベクトル、及び目標車両３０２−５から目標車両３０２−６までのベクトルという合計２つのベクトルを含む。従って、該車両軌跡３０１における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数は４回であり、該車両の走行方向の検出の総回数は４＋２＝６回であるため、該車両軌跡３０１における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と、該車両の走行方向の検出の総回数との比は、４／６＝０．６７である。例えば、第１閾値を０．６とした場合、該比が第１閾値よりも大きく、且つベクトルＡの方向が正常走行方向Ｄとは逆方向になるため、該車両軌跡３０１は該所定条件を満たし、逆行の車両軌跡と判断される。
【００４６】
本実施例では、該所定条件は、逆行と判断されていない車両軌跡のベクトルの該正常走行方向に投影した長さと、逆行と判断されていない車両軌跡における最後の車両の高さとの比が第２閾値よりも大きいこと、をさらに含んでもよい。即ち、該所定条件は、逆行と判断されていない車両軌跡における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と該車両の走行方向の検出の総回数との比が第１閾値よりも大きいこと、逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になること、及び逆行と判断されていない車両軌跡のベクトルの該正常走行方向に投影した長さと前記逆行と判断されていない車両軌跡における最後の車両の高さとの比が第２閾値よりも大きいこと、を含む。
【００４７】
これによって、長さの比の条件を設定することで、検出の精度をさらに向上させることができる。
【００４８】
本実施例では、該第２閾値は実際の要求に応じて設定されてもよく、例えば、該第２閾値は１．８〜２．８の間の値である。
【００４９】
例えば、図３では、ベクトルＡの方向Ｄに投影した長さ、即ち垂直方向に投影した長さと、車両軌跡３０１における最後の車両３０２−７の高さとの比を算出し、該比が第２閾値よりも大きいか否かを判断する。
【００５０】
本実施例によれば、車両軌跡集合を構築し、その中の車両軌跡について検出を行い、各車両軌跡の各フレーム画像において車両の逆行が検出された回数と車両の検出の総回数との比、及び車両軌跡のベクトル方向に基づいて、各車両軌跡が逆行であるか否かを判断することで、計算プロセスを簡易化することができ、高い検出精度を得ることができる。
【００５１】
＜実施例２＞
本発明の実施例は電子機器をさらに提供し、図４は本発明の実施例２の電子機器を示す図である。図４に示すように、電子機器４００は車両の逆行の検出装置４０１を含み、車両の逆行の検出装置４０１の構成及び機能は実施例１に記載されたものと同じであり、ここでその説明を省略する。
【００５２】
図５は本発明の実施例２の電子機器のシステム構成を示すブロック図である。図５に示すように、電子機器５００は、中央処理装置５０１及び記憶装置５０２を含んでもよく、記憶装置５０２は中央処理装置５０１に接続される。該図は単なる例示的なものであり、電気通信機能又は他の機能を実現するように、他の種類の構成を用いて、該構成を補充又は代替してもよい。
【００５３】
図５に示すように、電子機器５００は、入力出力部５０３、ディスプレイ５０４及び電源５０５をさらに含んでもよい。
【００５４】
１つの態様では、実施例１の車両の逆行の検出装置の機能は中央処理装置５０１に統合されてもよい。ここで、中央処理装置５０１は、現フレーム画像における走行車両を検出し、検出された現フレーム画像における走行車両に基づいて、現フレーム画像の車両軌跡集合を構築し、現フレーム画像の車両軌跡集合における逆行と判断されていない車両軌跡について検出を行い、所定条件を満たす車両軌跡を逆行の車両軌跡として決定するように構成されてもよく、該所定条件は、逆行と判断されていない車両軌跡における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と該車両の走行方向の検出の総回数との比が第１閾値よりも大きいこと、及び逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になることを含む。
【００５５】
例えば、該所定条件は、逆行と判断されていない車両軌跡における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と該車両の走行方向の検出の総回数との比が第１閾値よりも大きいこと、逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になること、及び逆行と判断されていない車両軌跡のベクトルの正常走行方向に投影した長さと逆行と判断されていない車両軌跡における最後の車両の高さとの比が第２閾値よりも大きいことを含む。
【００５６】
例えば、逆行と判断されていない車両軌跡のベクトルは、該車両軌跡における最初の車両から最後の車両までの変位ベクトルである。
【００５７】
例えば、現フレーム画像の車両軌跡集合における逆行と判断されていない車両軌跡について検出を行うステップは、逆行と判断されていない車両軌跡における１つの車両からその直後の１つの車両までのベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になる場合、車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数に１を加算するステップ、を含む。
【００５８】
例えば、検出された現フレーム画像における走行車両に基づいて、現フレーム画像の車両軌跡集合を構築するステップは、検出された現フレーム画像における走行車両が直前のフレーム画像の車両軌跡集合における何れか１つの車両軌跡にマッチした場合、該走行車両を該車両軌跡に追加するステップと、検出された現フレーム画像における走行車両が直前のフレーム画像の車両軌跡集合における全ての車両軌跡にマッチしない場合、該走行車両に基づいて車両軌跡を新規作成するステップと、を含む。
【００５９】
例えば、検出された現フレーム画像における走行車両に基づいて、現フレーム画像の車両軌跡集合を構築するステップは、現フレーム画像から、直前のフレーム画像の車両軌跡集合において既に構築された車両軌跡における車両が検出されていない場合、該車両の平均速度及び正常走行方向に基づいて、現フレーム画像における該車両の仮想目標を決定し、該仮想目標を該車両軌跡に追加するステップ、をさらに含む。
【００６０】
例えば、現フレーム画像における該車両の仮想目標のサイズは、直前のフレーム画像から検出された該車両のサイズと同一である。
【００６１】
例えば、現フレーム画像における走行車両を検出するステップは、分類器を用いて現フレーム画像における走行車両を検出するステップ、を含む。
【００６２】
もう１つの態様では、実施例１の車両の逆行の検出装置は中央処理装置５０１とそれぞれ配置されてもよく、例えば、車両の逆行の検出装置は中央処理装置５０１に接続されたチップであり、中央処理装置５０１の制御により車両の逆行の検出装置の機能を実現するように構成されてもよい。
【００６３】
本実施例における電子機器５００は、図５に示されている全ての構成部を含まなくてもよい。
【００６４】
図５に示すように、中央処理装置５０１は、コントローラ又は操作制御部とも称され、マイクロプロセッサ又は他の処理装置及び／又は論理装置を含んでもよく、中央処理装置５０１は入力を受け付け、電子機器５００の各部の操作を制御する。
【００６５】
記憶装置５０２は、例えばバッファ、フラッシュメモリ、ハードディスク、移動可能な媒体、発揮性メモリ、不発揮性メモリ、又は他の適切な装置の１つ又は複数であってもよい。また、中央処理装置５０１は、記憶装置５０２に記憶されたプログラムを実行し、情報の記憶又は処理などを実現してもよい。他の部材は従来技術に類似するため、ここでその説明が省略される。電子機器５００の各部は、本発明の範囲から逸脱することなく、特定のハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はその組み合わせによって実現されてもよい。
【００６６】
本実施例によれば、車両軌跡集合を構築し、その中の車両軌跡について検出を行い、各車両軌跡の各フレーム画像において車両の逆行が検出された回数と車両の検出の総回数との比、及び車両軌跡のベクトル方向に基づいて、各車両軌跡が逆行であるか否かを判断することで、計算プロセスを簡易化することができ、高い検出精度を得ることができる。
【００６７】
＜実施例３＞
本発明の実施例は、実施例１の車両の逆行の検出装置に対応する、監視映像の各フレーム画像をフレーム毎に検出する車両の逆行の検出方法をさらに提供する。図６は本発明の実施例３の車両の逆行の検出方法を示す図である。図６に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００６８】
ステップ６０１：現フレーム画像における走行車両を検出する。
【００６９】
ステップ６０２：検出された現フレーム画像における走行車両に基づいて、現フレーム画像の車両軌跡集合を構築する。
【００７０】
ステップ６０３：現フレーム画像の車両軌跡集合における逆行と判断されていない車両軌跡について検出を行い、所定条件を満たす車両軌跡を逆行の車両軌跡として決定する。ここで、該所定条件は、逆行と判断されていない車両軌跡における、現フレーム画像及び前の全てのフレーム画像において車両の走行方向が正常走行方向とは逆方向になると検出された回数と該車両の走行方向の検出の総回数との比が第１閾値よりも大きいこと、及び逆行と判断されていない車両軌跡のベクトル方向が正常走行方向とは逆方向になることを含む。
【００７１】
本実施例では、ステップ６０１〜６０３における各ステップの具体的な実現方法は実施例１に記載されたものと同じであり、ここでその説明を省略する。
【００７２】
本実施例によれば、車両軌跡集合を構築し、その中の車両軌跡について検出を行い、各車両軌跡の各フレーム画像において車両の逆行が検出された回数と車両の検出の総回数との比、及び車両軌跡のベクトル方向に基づいて、各車両軌跡が逆行であるか否かを判断することで、計算プロセスを簡易化することができ、高い検出精度を得ることができる。
【００７３】
本発明の実施例は、車両の逆行の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、コンピュータに、該車両の逆行の検出装置又は電子機器において上記実施例３に記載の車両の逆行の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さらに提供する。
【００７４】
本発明の実施例は、コンピュータに、車両の逆行の検出装置又は電子機器において上記実施例３に記載の車両の逆行の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。
【００７５】
本発明の実施例を参照しながら説明した車両の逆行の検出装置において実行されている車両の逆行の検出方法は、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１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、図６に示す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。
【００７６】
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、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。
【００７７】
図１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、本願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１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。
【００７８】
以上は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。
【図１】
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【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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【国際調査報告】
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