(57)【要約】【課題】目標物体の追尾を行う際の追尾精度の向上に寄与することのできる空港面監視装置を得る。【解決手段】３次元位置計算部４は、接地位置座標の推定結果と３次元座標における空港面の高度情報とを用いて、空港面上の目標物体の３次元座標における位置を推定する。計測誤差推定部５は、目標物体の画像座標と、画像座標に対する３次元座標の分解能を示す分解能データ１００とを用いて、目標物体の３次元座標の位置における計測誤差を計算する。結果出力部６は、目標物体の画像座標と、目標物体の３次元座標の位置と、計測誤差とを出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
空港面上の画像を取得するカメラと、
前記カメラで取得した画像から目標物体を検出し、当該目標物体の画像座標を出力する目標検出部と、
前記目標物体が空港面に接地する画像上の接地位置座標を推定する接地位置推定部と、
前記接地位置座標の推定結果と３次元座標における空港面の高度情報とを用いて、空港面上の前記目標物体の３次元座標における位置を推定する３次元位置計算部と、
前記目標物体の画像座標と、画像座標に対する３次元座標の分解能を示す分解能データとを用いて、前記目標物体の３次元座標の位置における計測誤差を計算する計測誤差推定部と、
前記目標物体の画像座標と、当該目標物体の３次元座標の位置と、前記計測誤差とを出力する結果出力部とを備えたことを特徴とする空港面監視装置。
【請求項２】
前記３次元位置計算部は、前記空港面の高度情報を一定値として、当該空港面上の前記目標物体の３次元座標における位置を推定するようにしたことを特徴とする請求項１記載の空港面監視装置。
【請求項３】
前記分解能データは、空港面上における各位置の高度を前記空港面の高度情報とし、当該高度情報を用いて算出したことを特徴とする請求項１記載の空港面監視装置。
【請求項４】
前記接地位置推定部は、目標物体の特徴量と接地位置との学習結果を示す接地位置学習データを用いて前記接地位置座標を推定することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の空港面監視装置。
【請求項５】
前記計測誤差推定部は、目標物体の時系列の３次元座標に近似する直線と、前記時系列の３次元座標との距離を計測誤差として出力することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の空港面監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、空港面の管制作業を支援する空港面監視装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、空港面の管制作業を支援する空港面監視装置として、空港面探知レーダで探知した目標物体の位置と、カメラにより探知した目標物体の位置とを用いて、位置相関及び追尾を行い、目標物体の位置情報などを出力するものがあった（例えば、特許文献１参照）。この空港面監視装置は、空港面に設置したビデオカメラの画像データと画像処理による文字認識を用いて、空港面を移動する物体の識別を行い、空港面探知レーダで探知した目標物体の位置との相関を取って出力するようにしたものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−１６０４２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術において、空港面探知レーダでは、位置の情報と共に計測誤差が出力されているが、カメラから得られる画像を用いた目標物体の検出では位置情報が出力されるのみで計測誤差は出力されない。そのため、位置相関及び追尾を行う際に計測誤差を用いた処理を行うことはできず、従って、高い追尾精度を得ることが困難であった。
【０００５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、目標物体の追尾を行う際の追尾精度の向上に寄与することのできる空港面監視装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る空港面監視装置は、空港面上の画像を取得するカメラと、カメラで取得した画像から目標物体を検出し、目標物体の画像座標を出力する目標検出部と、目標物体が空港面に接地する画像上の接地位置座標を推定する接地位置推定部と、接地位置座標の推定結果と３次元座標における空港面の高度情報とを用いて、空港面上の目標物体の３次元座標における位置を推定する３次元位置計算部と、目標物体の画像座標と、画像座標に対する３次元座標の分解能を示す分解能データとを用いて、目標物体の３次元座標の位置における計測誤差を計算する計測誤差推定部と、目標物体の画像座標と、目標物体の３次元座標の位置と、計測誤差とを出力する結果出力部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明の空港面監視装置は、空港面上の目標物体の３次元座標における位置を推定する３次元位置計算部と、目標物体の画像座標と分解能データとを用いて、目標物体の３次元座標の位置における計測誤差を計算する計測誤差推定部とを備えたので、目標物体の追尾を行う際の追尾精度の向上に寄与することのできる空港面監視装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１による空港面監視装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による空港面監視装置を適用する空港面とＥＮＵ座標との関係を示す説明図である。
【図３】図３Ａ及び図３Ｂは、この発明の実施の形態１による空港面監視装置の分解能データ算出の説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１による空港面監視装置の分解能データ算出を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態１による空港面監視装置のＮフレームの目標物体検出を示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態２による空港面監視装置を示す構成図である。
【図７】この発明の実施の形態３による空港面監視装置を示す構成図である。
【図８】この発明の実施の形態３による空港面監視装置のＮフレームの目標物体接地位置の推定結果を示す説明図である。
【図９】この発明の実施の形態４による空港面監視装置を示す構成図である。
【図１０】この発明の実施の形態４による空港面監視装置の計測誤差の推定動作を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による空港面監視装置を示す構成図である。
図１に示す空港面監視装置は、カメラ１、目標検出部２、接地位置推定部３、３次元位置計算部４、計測誤差推定部５、結果出力部６、分解能算出部７を備える。カメラ１は、空港内に一つまたは複数設けられ、滑走路や誘導路といった目標物体の移動路を撮影し、空港面上の画像を取得する装置である。目標検出部２は、カメラ１によって取得された画像から航空機や車両といった目標物体を検出し、この目標物体の画像座標を出力する処理部である。接地位置推定部３は、目標検出部２で得られた画像座標を元に、目標物体と空港面とが接地している画像座標を推定する処理部である。３次元位置計算部４は、接地位置推定部３から得られた目標物体と空港面とが接地している画像座標から３次元位置を示す３次元座標を計算する処理部である。計測誤差推定部５は、画像座標に対する３次元座標の分解能を示す分解能データ１００と、目標検出部２で検出した目標物体の画像座標とを用いて、３次元位置計算部４から出力された目標物体の３次元座標の計測誤差を計算する処理部である。結果出力部６は、目標物体の画像座標と、目標物体の３次元座標と、位置計測誤差とを空港面監視装置の監視結果として出力する処理部である。分解能算出部７は、３次元座標のキャリブレーション結果に基づいて分解能データ１００を算出する処理部である。
【００１０】
次に、実施の形態１の空港面監視装置の動作について説明する。
カメラ１によって撮影された画像は目標検出部２に転送される。目標検出部２では、時系列に与えられる画像から目標となる航空機や車両といった目標物体を検出する。検出には、背景差分を用いた手法や予め航空機から特徴量を抽出し、機械学習により得られた学習データを用いて検出する手法などを用いることができる。検出された目標物体は、矩形として表現され、接地位置推定部３と計測誤差推定部５に転送される。矩形は、左上の画像座標と幅と高さを用いてＲ＝（ｕ，ｖ，ｗ，ｈ）で表現する。接地位置推定部３では、目標検出部２で検出された目標物体に対して、空港面と接地している位置を推定する。実施の形態１では、検出矩形の中央下端（ｕ＋ｗ／２，ｖ＋ｈ）を接地位置Ｌとする。この接地位置Ｌを３次元位置計算部４に転送する。
【００１１】
３次元位置計算部４では、接地位置推定部３で推定した接地位置Ｌを用いて、ＥＮＵ（Ｅａｓｔ，Ｎｏｒｔｈ，Ｕｐ）座標を推定する。ＥＮＵ座標系は図２に示すように、空港の管制塔２０１の位置など任意の箇所に原点を設定し、東向きをＸ軸方向、北向きをＹ軸方向、空方向をＺ軸方向として定義する（図中、ＥＮＵ座標系２０２参照）。ＥＮＵ座標は、カメラの内部パラメータ、カメラの回転行列、平行移動ベクトルを用いて変換される。
３次元位置計算部４では、まず画像座標からカメラ座標への変換を行う。
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【００１２】
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例えば、Ｚ＝０のときのＸ、Ｙは、定数ｋを以下の式（４）（５）で求めることで、算出できる。
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以上により、ＥＮＵ座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を算出できる。
【００１３】
分解能算出部７では、図３に示すように、ピクセルが持つＥＮＵ座標における分解能を分解能データ１００として算出する。図３Ａは、カメラ３０１と、画像座標系３０２と、ＥＮＵ座標系３０３を示している。また、図３Ｂは画像座標系３０２における破線枠内の拡大図である。ピクセルの分解能は、画像座標系３０２において、注目ピクセル３０４がｕまたはｖ方向に１ピクセルずれた際の、ＥＮＵ座標系３０３のずれる前の位置とずれた後の位置のユークリッド距離を算出することで得られる。１ピクセルのずれの方向は、ＥＮＵ座標系３０３におけるＸ方向とＹ方向の軸に沿って計算するため、ＥＮＵ座標系３０３における軸方向の移動を画像座標系３０２に反映してから算出する。図４に処理の流れを示す。ここで、図３中のＳＴ１〜ＳＴ９で示す点は、図４のステップＳＴ１〜ステップＳＴ９の処理に対応した位置を示している。
【００１４】
分解能算出部７は、先ず、注目ピクセル３０４の画像座標（ｕ，ｖ）を選択する（ステップＳＴ１）。次に、分解能算出部７は、画像座標（ｕ，ｖ）に対応したＥＮＵ座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を算出する（ステップＳＴ２）。なお、この処理は３次元位置計算部４が行ってもよい。次いで、分解能算出部７は、式（６）に示すように、注目ピクセル３０４の画像座標（ｕ，ｖ）のＥＮＵ座標系３０３において、Ｙ軸方向にα移動した点を算出する（ステップＳＴ３）。
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さらに、分解能算出部７は、式（７）に示すように、このＥＮＵ座標系３０３の位置を画像座標系３０２の位置に変換する（ステップＳＴ４）。
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【００１５】
図３Ｂに示すように、画像座標系３０２におけるＥＮＵ座標系３０３のＹ軸方向の移動方向は、
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として表され（ステップＳＴ５）、Ｙ軸方向への１ピクセル当たりの変化は、
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次に、分解能算出部７は、画像座標系３０２の位置（ｕ，ｖ）と位置（ｕ→ｙ，ｖ→ｙ）とを、それぞれＥＮＵ座標系３０３の位置（Ｘ’，Ｙ’，Ｚ’）に変換し（ステップＳＴ８）、式（１１）に示すように、そのユークリッド距離を求める（ステップＳＴ９）ことでＹ軸のプラス方向へのピクセルの分解能を算出する。
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【００１６】
分解能算出部７は、ステップＳＴ９においてユークリッド距離を求めた後、次の画像座標（ｕ，ｖ）を選択し（ステップＳＴ１０）、ステップＳＴ２に戻る。分解能算出部７は、ステップＳＴ２からの処理を繰り返してＹ軸方向の分解能を算出する。
さらに、分解能算出部７は、式（６）においてＹ−αとした際のユークリッド距離を求めることによりＹ軸のマイナス方向へのピクセルの分解能を算出し、その平均を算出してＹ軸方向の分解能とする。
Ｘ軸方向に１ピクセル移動した座標も同様に算出できる。以上の計算により求めた分解能は、Ｑ（ｕ，ｖ，ｏｆｆｓｅｔ＝（Ｘ，Ｙ））として表現し、画像座標（ｕ，ｖ）において、（ＸまたはＹ）軸方向のピクセルずれがあった際の値となる。この値をキャリブレーション結果における分解能データ１００として保存する。
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【００１７】
計測誤差推定部５では、分解能データ１００と、目標検出部２からの時系列の検出矩形の情報を用いて、推定したＥＮＵ座標の誤差を推定する。図５は、目標検出部２からの時系列の検出矩形を示す説明図である。まず、図示のように、Ｎフレームの目標物体の検出矩形Ｒｉ（ｉ＝０，…Ｎ−１）とし、幅、高さの標準偏差（Ｓｗ，Ｓｈ）を算出する。なお、図５において、検出矩形５１は、時刻ｔ−３の検出枠、検出矩形５２は、時刻ｔ−２の検出枠、検出矩形５３は時刻ｔ−１の検出枠、検出矩形５４は時刻ｔの検出枠を示し、集合５５は４フレームの検出枠の集合を示している。
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次に、計測誤差推定部５は、Ｘ軸方向とＹ軸方向の計測誤差を算出する。現フレームの接地位置Ｌにおける分解能Ｑを抽出し、Ｘ、Ｙ軸方向へのベクトルと式（１２）、（１３）で算出した標準偏差を掛け合わせることにより計測誤差ＳＸ、ＳＹとする。
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計測誤差推定部５は、結果出力部６に、検出矩形の情報とＥＮＵ座標と計測誤差ＳＸ、ＳＹを転送する。結果出力部６では、目標物体の画像座標とＥＮＵ座標と計測誤差ＳＸ、ＳＹとを空港面監視装置の監視結果として出力する。
【００１８】
以上説明したように、実施の形態１の空港面監視装置によれば、空港面上の画像を取得するカメラと、カメラで取得した画像から目標物体を検出し、目標物体の画像座標を出力する目標検出部と、目標物体が空港面に接地する画像上の接地位置座標を推定する接地位置推定部と、接地位置座標の推定結果と３次元座標における空港面の高度情報とを用いて、空港面上の目標物体の３次元座標における位置を推定する３次元位置計算部と、目標物体の画像座標と、画像座標に対する３次元座標の分解能を示す分解能データとを用いて、目標物体の３次元座標の位置における計測誤差を計算する計測誤差推定部と、目標物体の画像座標と、目標物体の３次元座標の位置と、計測誤差とを出力する結果出力部とを備えたので、目標物体の追尾を行う際の追尾精度の向上に寄与することのできる空港面監視装置を得ることができる。
【００１９】
また、実施の形態１の空港面監視装置によれば、３次元位置計算部は、空港面の高度情報を一定値として、空港面上の目標物体の３次元座標における位置を推定するようにしたので、演算処理の高速化を図ることができる。
【００２０】
実施の形態２．
実施の形態２は、空港面の高度情報を用いて分解能を算出するようにしたものである。すなわち、実施の形態１では、分解能算出部７が空港面の高度を一定値として３次元座標の分解能を算出していたが、実施の形態２では、空港面の実際の高度情報を用いて分解能を算出する。
【００２１】
図６は、実施の形態２の空港面監視装置を示す構成図である。
図６に示す空港面監視装置は、カメラ１、目標検出部２、接地位置推定部３、３次元位置計算部４、計測誤差推定部５、結果出力部６、分解能算出部７ａを備える。ここで、実施の形態１の空港面監視装置と異なるのは、３次元位置計算部４が、空港面の高度を示す高度情報データ１０１を用いて３次元座標を算出するよう構成されている点と、分解能算出部７ａが、高度情報データ１０１を用いて分解能データ１００ａを算出する点である。ここで高度情報データ１０１とは、空港面上における各位置の高度の情報すなわちＺ方向の値を示すデータである。他の構成については図１に示した構成と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。
【００２２】
次に、実施の形態２の空港面監視装置の動作について説明する。なお、実施の形態１の動作と同様である点についてはその説明を省略し、実施の形態１とは異なる動作について説明する。
実施の形態２の３次元位置計算部４では、接地位置推定部３で推定した接地位置Ｌを用いてＥＮＵ座標を推定するのは実施の形態１と同様であるが、ＥＮＵ座標を推定するのに高度情報データ１０１を用いる。この高度情報データ１０１を用いることにより、実施の形態１における式（４）（５）が、以下の式（１６）（１７）となり、高度情報を加味したＥＮＵ座標を推定することが可能となる。
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【００２３】
また、分解能算出部７ａでは、高度情報データ１０１を用いて分解能データ１００ａを算出する。基本的な動作は、実施の形態１における図３及び図４を用いた動作と同様であるが、Ｚ軸方向の分解能を含めて算出するのが異なる点である。
【００２４】
以上説明したように、実施の形態２の空港面監視装置によれば、分解能データは、空港面上における各位置の高度を空港面の高度情報とし、この高度情報を用いて算出するようにしたので、分解能の算出精度が向上し、３次元座標の計測誤差の算出精度を向上させることができる。
【００２５】
実施の形態３．
実施の形態３は、接地位置推定部が目標物体の特徴量と接地位置との学習結果を示す接地位置学習データを用いて接地位置座標を推定するようにしたものである。
図７は、実施の形態３の空港面監視装置を示す構成図である。
図７に示す空港面監視装置は、カメラ１、目標検出部２、接地位置推定部３ａ、３次元位置計算部４、計測誤差推定部５、結果出力部６、分解能算出部７ａを備える。ここで、実施の形態２の空港面監視装置と異なるのは、接地位置推定部３ａが、目標物体の特徴量と接地位置との学習結果を示す接地位置学習データ１０２を用いて接地位置座標を推定するよう構成されている点である。その他の構成については、図６に示した実施の形態２の構成と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。
【００２６】
接地位置学習データ１０２の生成方法としては、例えば、非特許文献Ｈｏｕｇｈ  Ｆｏｒｅｓｔｓ（Ｊ．Ｇａｌｌ，ａｎｄ  Ｖ．Ｌｅｍｐｉｔｓｋｙ，“Ｃｌａｓｓ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｈｏｕｇｈ  ｆｏｒｅｓｔｓ  ｆｏｒ  ｏｂｊｅｃｔ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”，ＣＶＰＲ２００９．）に示されているように、対象物を指定した矩形領域からさらに細かいＮｘＮのパッチを抽出し、そのパッチと接地位置へのベクトルの関係を求めておく方法がある。そして、接地位置推定部３ａでは、接地位置を推定する際に、目標検出部２で得られた矩形内からパッチを抽出し、Ｈｏｕｇｈ  Ｆｏｒｅｓｔｓを用いることで、パッチごとに接地位置へのベクトルが算出できる。すべてのパッチの接地位置への投票で最大となる箇所を接地位置［ｐ，ｑ］Ｔとする。
【００２７】
計測誤差推定部５では、分解能データ１００ａと、目標検出部２からの時系列の検出矩形の情報を用いて、３次元位置計算部４で推定したＥＮＵ座標の誤差を推定する。ここで、実施の形態１の計測誤差推定部５では検出枠の幅と高さの標準偏差を用いていたが、実施の形態３の計測誤差推定部５では、図８に示すように、接地位置（ｐｉ，ｑｉ）と検出枠の座標（ｕｉ，ｖｉ）を用いて、式（１８）（１９）に示すように、検出枠の左上座標を基準とした座標値の標準偏差（Ｓｐ，Ｓｑ）を算出する。なお、図８において、検出矩形５１〜検出矩形５４は図５と同様の検出枠を示し、推定接地位置８１〜８４は、それぞれ時刻ｔ−３の推定接地位置、時刻ｔ−２の推定接地位置、時刻ｔ−１の推定接地位置、時刻ｔの推定接地位置を示している。また集合８５は、４フレームの検出枠左上を基準とした接地位置の集合を示している。ここで、集合８５に示される丸印からの矢印は、それぞれ推定接地位置８１〜８４におけるｕ座標方向へのベクトルとｖ座標方向へのベクトルを示している。
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【００２８】
計測誤差推定部５では、次に、実施の形態１と同様に式（１４）（１５）を用いて、計測誤差を算出する。但し、式（１４）（１５）中のＳｗ，Ｓｈを上記のＳｐ，Ｓｑとして計測誤差ＳＸ，ＳＹを求める。それ以降の動作については実施の形態１，２と同様であるためここでの説明は省略する。
【００２９】
なお、上記例では、接地位置推定部３ａが接地位置学習データ１０２を用いて接地位置を推定する構成を実施の形態２に適用した例を説明したが、実施の形態１の構成に対して適用してもよい。
【００３０】
以上説明したように、実施の形態３の空港面監視装置によれば、接地位置推定部は、目標物体の特徴量と接地位置との学習結果を示す接地位置学習データを用いて接地位置座標を推定するようにしたので、３次元位置を算出する際に使用する接地位置の推定精度を向上させることができ、その結果、３次元位置と計測誤差の算出精度を向上させることができる。
【００３１】
実施の形態４．
実施の形態４は、計測誤差推定部が３次元座標を用いて計測誤差を推定するようにしたものである。
図９は、実施の形態４の空港面監視装置を示す構成図である。
図９に示す空港面監視装置は、カメラ１、目標検出部２、接地位置推定部３、３次元位置計算部４、計測誤差推定部５ａ、結果出力部６、分解能算出部７を備える。ここで、実施の形態１の空港面監視装置と異なるのは、計測誤差推定部５ａが、目標物体の時系列の３次元座標に近似する直線と、時系列の３次元座標との距離を計測誤差として出力するよう構成されている点である。その他の構成については、図１に示した実施の形態１の構成と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。
【００３２】
次に、実施の形態４の動作として、計測誤差推定部５ａによる計測誤差の推定処理について説明する。
計測誤差は図１０に示すように複数フレームのＥＮＵ座標を用いて、直線を当てはめ、その直線からのずれを計測誤差として用いる。図１０において、位置１１〜１４は、それぞれ時刻ｔ−３のＥＮＵ座標、時刻ｔ−２のＥＮＵ座標、時刻ｔ−１のＥＮＵ座標、時刻ｔのＥＮＵ座標を示している。また、直線１５は、これら位置１１〜１４に当てはめた直線を示している。
時系列の３次元座標をＮフレームのＥＮＵ座標（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）（ｉ＝０，…Ｎ−１）とすると、直線１５は最小２乗法により求められる。ただし、空港面上を目標物体が走行していると仮定するため、Ｚは一定値であるとし、（Ｘ，Ｙ）座標の２次元で直線を考える。直線の式は、
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であり、係数ａ，ｂは以下の式（２１）（２２）で得られる。
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【００３３】
次に、計測誤差推定部５ａは、この直線に対して各ＥＮＵ座標の誤差を算出する。各誤差を（ＥＸｉ，ＥＹｉ）とすると、
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となる。従って、計測誤差は以下の式（２４）（２５）で求められる。
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【００３４】
その他の動作については、実施の形態１と同様であるため、ここでの説明は省略する。
なお、上記例では、計測誤差推定部５ａの構成を実施の形態１に適用した場合を説明したが、実施の形態２または実施の形態３の構成に対して適用してもよい。
【００３５】
以上説明したように、実施の形態４の空港面監視装置によれば、計測誤差推定部は、目標物体の時系列の３次元座標に近似する直線と、時系列の３次元座標との距離を計測誤差として出力するようにしたので、計測誤差をＥＮＵ座標系で直接求めることが可能となり、目的物体の３次元座標の算出精度を向上させることができる。
【００３６】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【００３７】
１  カメラ、２  目標検出部、３，３ａ  接地位置推定部、４  ３次元位置計算部、５，５ａ  計測誤差推定部、６  結果出力部、７，７ａ  分解能算出部、１００，１００ａ  分解能データ、１０１  高度情報データ、１０２  接地位置学習データ。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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