【手続補正書】
【提出日】平成28年3月10日(2016.3.10)
【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】
デジタル画像から駐車場占有状態を測定する方法であって、
複数の駐車スペースを有する駐車場のレイアウトを取得するステップと、
少なくとも１つの駐車スペースの少なくとも１つの視角についての駐車スペース容積、および、観測されるピクセルが前記駐車スペース容積に属する確率を推定するステップと、
少なくとも１つのデジタルカメラから前記駐車場の１つまたは複数の画像フレームを取得するステップと、
ピクセルが車両に属する可能性を測定するために、前記取得された１つまたは複数の画像フレームに対して少なくとも１つの車両検出器を使用してピクセル分類を実行するステップと、
各駐車スペースの対象領域内の車両ピクセルの確率の加重和に基づいて前記少なくとも１つの駐車スペースが車両によって占有されている確率を計算するステップであって、前記対象領域は、所与の駐車スペースに駐車されている車両に属する可能性があり得るピクセルであり、前記加重和が、位置が各駐車スペースの対象領域の中心に近づくにつれてピクセルに対してより大きな重みが与えられ、特定のピクセルの中央からの距離が大きくなるにしたがって前記特定のピクセルの重みが小さくなる重み関数を含む、ステップと、
計算された前記少なくとも１つの駐車スペースが車両によって占有されている確率と所定のしきい値との比較によって駐車場の空きを測定するステップとを含む、方法。
【請求項２】
回転不変量局所二値パターン（ＬＢＰ）を入力特徴として使用するサポート・ベクタ・マシン（ＳＶＭ）分類器およびＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器のうちの少なくとも１つを使用して前記ピクセル分類ステップを実行するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器のソフト出力および前記ＳＶＭ分類器のハード出力を使用する、ピクセルｘが車両である確率に関するモデルを使用するステップをさらに含み、前記モデルは、
【数１】
2013206462.tif 000001
を備え、ここで、
【数２】
2013206462.tif 000002
は前記ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器によって与えられる車両に対応するピクセルのソフト確率であり、
【数３】
2013206462.tif 000003
は入力としてＬＢＰ値を用いる前記ＳＶＭ分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器のハード出力および前記ＳＶＭ分類器のハード出力を使用する、ピクセルｘが車両である確率に関するモデルを使用するステップをさらに含み、前記モデルは、
【数４】
2013206462.tif 000004
または
【数５】
2013206462.tif 000005
のうちの一方を含み、ここで、
【数６】
2013206462.tif 000006
は前記ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類であり、
【数７】
2013206462.tif 000007
はＬＢＰを入力として用いる前記ＳＶＭ分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類である、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
回転不変量局所二値パターン（ＬＢＰ）を入力特徴として使用するサポート・ベクタ・マシン（ＳＶＭ）分類器、ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器、勾配方向ヒストグラム（ＨＯＧ）分類器、回転不変量特徴変換（ＲＩＦＴ）分類器、一般化ＲＩＦＴ（Ｇ−ＲＩＦＴ）分類器、加速ロバスト特徴（ＳＵＲＦ）分類器、勾配位置および方向ヒストグラム（ＧＬＯＨ）分類器、ＳＩＦＴ（スケール不変特徴変換）分類器、および／またはハリスコーナー分類器のうちの少なくとも１つを使用して前記ピクセル分類ステップを実行するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記所定のしきい値が０．５である請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記所定のしきい値は、前記駐車場に入る車両および前記駐車場を出る車両の総数、ならびに、空き駐車区画の総数のうちの少なくとも１つを含む追加の情報に基づいて調整される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記駐車場レイアウトを取得するステップは、前記駐車場が少なくとも部分的に空であるか、または、ユーザインタフェースを介してユーザから入力データが受信される場合に、前記駐車場の画像から１つまたは複数の駐車スペースを画定する１つまたは複数のマーカまたは線を自動的に検出するステップをさらに含み、前記入力データは、前記駐車場の１つまたは複数の画像上のマーカまたは線を含み、前記マーカまたは線の交差点は駐車スペースの１つまたは複数の角を画定する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記画像内の少なくとも１つの駐車スペースに関連付けられる前記容積を推定するステップは、前記少なくとも１つの駐車スペースのマーカラインを使用すること、および、４つの基本の辺を平均した長さのおよそ半分として高さを推定することによって、前記少なくとも１つの駐車スペースを平行六面体に近似するステップと、前記少なくとも１つの駐車スペースに関する三次元の対象領域の投影をもたらす幾何演算によって所与のカメラアングルから見た前記平行六面体のマスクを取得するステップと、前記領域内の各ピクセルに対して、前記ピクセルの前記少なくとも１つの駐車スペースに所属している確率を割り当てるステップとをさらに含み、前記関数は、前記対象領域の中心からの距離、および、隣接する駐車スペースと重なっている可能性のある複数の領域の関数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
デジタル画像から駐車場占有状態を測定するためのシステムであって、前記システムは、
デジタル画像およびデジタル画像処理に関係するデータを記憶するデータベースであって、前記データは１つまたは複数の駐車場レイアウトを含む、データベースと、
プロセッサと、システムメモリと、前記システムメモリを前記プロセッサに結合するシステムバスと、を含む画像処理ユニットと、を備え、
前記画像処理ユニットは、
複数の駐車スペースを有する駐車場のレイアウトを取得するステップと、
少なくとも１つの駐車スペースの少なくとも１つの視角についての駐車スペース容積、および、観測されるピクセルが前記駐車スペース容積に属する確率を推定するステップと、
少なくとも１つのデジタルカメラから前記駐車場の１つまたは複数の画像フレームを取得するステップと、
ピクセルが車両に属する可能性を測定するために、前記取得された１つまたは複数の画像フレームに対して少なくとも１つの車両検出器を使用してピクセル分類を実行するステップと、
各駐車スペースの対象領域内の車両ピクセルの確率の加重和に基づいて前記少なくとも１つの駐車スペースが車両によって占有されている確率を計算するステップであって、前記対象領域は、所与の駐車スペースに駐車されている車両に属する可能性があり得るピクセルであり、前記加重和が、位置が各駐車スペースの対象領域の中心に近づくにつれてピクセルに対してより大きな重みが与えられ、特定のピクセルの中央からの距離が大きくなるにしたがって前記特定のピクセルの重みが小さくなる重み関数を含む、ステップと、
計算された前記少なくとも１つの駐車スペースが車両によって占有されている確率と所定のしきい値との比較によって駐車場の空きを測定するステップと、を実行するように動作可能である、システム。
【請求項１１】
前記画像処理ユニットは、回転不変量局所二値パターン（ＬＢＰ）を入力特徴として使用するサポート・ベクタ・マシン（ＳＶＭ）分類器およびＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器のうちの少なくとも１つを使用して前記ピクセル分類を実行するステップを実行するようにさらに動作可能である、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記画像処理ユニットは、前記ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器のソフト出力および前記ＳＶＭ分類器のハード出力を使用する、ピクセルｘが車両である確率に関するモデルを使用するようにさらに動作可能であり、前記モデルは、
【数８】
2013206462.tif 000008
を備え、ここで、
【数９】
2013206462.tif 000009
は前記ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器によって与えられる車両に対応するピクセルのソフト確率であり、
【数１０】
2013206462.tif 000010
は入力としてＬＢＰ値を用いる前記ＳＶＭ分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類である、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記画像処理ユニットは、前記ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器のハード出力および前記ＳＶＭ分類器のハード出力を使用する、ピクセルｘが車両である確率に関するモデルを使用するように動作可能であり、前記モデルは、
【数１１】
2013206462.tif 000011
または
【数１２】
2013206462.tif 000012
のうちの一方を含み、ここで、
【数１３】
2013206462.tif 000013
は前記ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類であり、
【数１４】
2013206462.tif 000014
はＬＢＰを入力として用いる前記ＳＶＭ分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類である、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記所定のしきい値が０．５である請求項１０に記載のシステム。
【請求項１５】
前記画像処理ユニットが、前記所定のしきい値を、前記駐車場に入る車両および前記駐車場を出る車両の総数、ならびに、空き駐車区画の総数のうちの少なくとも１つを含む追加の情報に基づいて調整するようにさらに動作可能である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
前記画像処理ユニットが、前記駐車場が少なくとも部分的に空であるか、または、ユーザインタフェースを介してユーザから入力データが受信される場合に、前記駐車場の画像から１つまたは複数の駐車スペースを画定する１つまたは複数のマーカまたは線を自動的に検出することによって前記駐車場レイアウトを取得するようさらに動作可能であり、前記入力データは、前記駐車場の１つまたは複数の画像上のマーカまたは線を含み、前記マーカまたは線の交差点は駐車スペースの１つまたは複数の角を画定する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１７】
前記画像処理ユニットが、前記駐車スペースのマーカラインを使用すること、および、４つの基本の辺を平均した長さのおよそ半分として高さを推定することによって、前記少なくとも１つの駐車スペースを平行六面体に近似するステップと、前記少なくとも１つの駐車スペースに関する三次元の対象領域の投影をもたらす幾何演算によって所与のカメラアングルから見た前記平行六面体のマスクを取得するステップと、前記領域内の各ピクセルに対して、前記ピクセルの前記少なくとも１つの駐車スペースに所属している確率を割り当てるステップとによって前記画像内の少なくとも１つの駐車スペースに関連付けられる前記容積を推定するようさらに動作可能であり、前記関数は、前記対象領域の中心からの距離、および、隣接する駐車スペースと重なっている可能性のある複数の領域の関数である、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１８】
デジタル画像から駐車場占有状態を測定する方法であって、
複数の駐車スペースを有する駐車場のレイアウトを取得するステップと、
少なくとも１つの駐車スペースの少なくとも１つの視角についての駐車スペース容積、および、観測されるピクセルが前記駐車スペース容積に属する確率を推定するステップと、
少なくとも１つのデジタルカメラから前記駐車場の１つまたは複数の画像フレームを取得するステップと、
ピクセルが車両に属する可能性を測定するために、前記取得された１つまたは複数の画像フレームに対して少なくとも１つの車両検出器を使用してピクセル分類を実行するステップであって、前記ピクセル分類が、回転不変量局所二値パターン（ＬＢＰ）を入力特徴として使用するサポート・ベクタ・マシン（ＳＶＭ）分類器およびＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器のうちの少なくとも１つを使用して実行される、ステップと、
空間的に変化する所属確率密度関数および対象領域内の車両ピクセルの可能性に基づいて、前記少なくとも１つの駐車スペースが車両によって占有されている確率を計算するステップと、
第１のモデルおよび第２のモデルの一方を用いてピクセルｘが車両である確率を測定するステップであって、前記第１のモデルは前記ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器のソフト出力および前記ＳＶＭ分類器のハード出力を使用し、前記第２のモデルは、前記ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器のハード出力および前記ＳＶＭ分類器のハード出力を使用し、前記第１のモデルは、
【数１５】
2013206462.tif 000015
を備え、ここで、
【数１６】
2013206462.tif 000016
は前記ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器によって与えられる車両に対応するピクセルのソフト確率であり、
【数１７】
2013206462.tif 000017
は入力としてＬＢＰ値を用いる前記ＳＶＭ分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類であり、前記第２のモデルは、
【数１８】
2013206462.tif 000018
または
【数１９】
2013206462.tif 000019
のうちの一方を含み、ここで、
【数２０】
2013206462.tif 000020
は前記ＴｅｘｔｏｎＢｏｏｓｔ分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類であり、
【数２１】
2013206462.tif 000021
はＬＢＰを入力として用いる前記ＳＶＭ分類器によって与えられる、車両に対応するピクセルのハード分類である、ステップと、
計算された前記少なくとも１つの駐車スペースが車両によって占有されている確率と所定のしきい値との比較によって駐車場の空きを測定するステップと、を含む方法。
【請求項１９】
前記所定のしきい値が０．５である請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記駐車場に入る車両および前記駐車場を出る車両の総数、ならびに、空き駐車区画の総数のうちの少なくとも１つを含む追加の情報に基づいて前記所定のしきい値を調整するステップをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記駐車場レイアウトを取得するステップは、前記駐車場が少なくとも部分的に空であるか、または、ユーザインタフェースを介してユーザから入力データが受信される場合に、前記駐車場の画像から１つまたは複数の駐車スペースを画定する１つまたは複数のマーカまたは線を自動的に検出するステップをさらに含み、前記入力データは、前記駐車場の１つまたは複数の画像上のマーカまたは線を含み、前記マーカまたは線の交差点は駐車スペースの１つまたは複数の角を画定する、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記画像内の少なくとも１つの駐車スペースに関連付けられる前記容積を推定するステップは、前記少なくとも１つの駐車スペースのマーカラインを使用すること、および、４つの基本の辺を平均した長さのおよそ半分として高さを推定することによって、前記少なくとも１つの駐車スペースを平行六面体に近似するステップと、前記少なくとも１つの駐車スペースに関する三次元の対象領域の投影をもたらす幾何演算によって所与のカメラアングルから見た前記平行六面体のマスクを取得するステップと、前記領域内の各ピクセルに対して、前記ピクセルの前記少なくとも１つの駐車スペースに所属している確率を割り当てるステップとをさらに含み、前記関数は、前記対象領域の中心からの距離、および、隣接する駐車スペースと重なっている可能性のある複数の領域の関数である、請求項１８に記載の方法。