(57)【要約】【課題】本発明の実施例はターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法及び装置を提供する。【解決手段】本発明の実施例に係るターゲットオブジェクトの動きパラメーターの予測方法は、検出データに基づきターゲットオブジェクトの第１動きパラメーターを取得するステップと、検出データに基づきターゲットオブジェクト周辺に位置する隣接領域オブジェクトを決定するステップと、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離を取得するステップと、第１動きパラメーター及びターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数を推算するステップと、を含む。【選択図】図１
2015179514.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法であって、
検出データに基づきターゲットオブジェクトの第１動きパラメーターを取得するステップと、
前記検出データに基づき前記ターゲットオブジェクトの周辺に位置する隣接領域オブジェクトを決定するステップと、
前記ターゲットオブジェクトと前記隣接領域オブジェクトとの間の距離を取得するステップと、
前記第１動きパラメーター及び前記ターゲットオブジェクトと前記隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、次の時点での前記ターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数を推算するステップと、を含むターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法。
【請求項２】
前記検出データに基づきターゲットオブジェクトの第１動きパラメーターを取得するステップは、
前記ターゲットオブジェクトを識別して前記ターゲットオブジェクトの属性を決定するステップと、
前記ターゲットオブジェクトの属性に基づき、前記ターゲットオブジェクトの固有動きパラメーターを取得するステップと、
前記ターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡に基づき、前記ターゲットオブジェクトの特徴動きパラメーターを取得するステップと、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記検出データに基づき前記ターゲットオブジェクトの隣接領域オブジェクトを決定するステップは、
前記検出データに基づき、各方向において前記ターゲットオブジェクトから最も近いオブジェクトを前記ターゲットオブジェクトの隣接領域オブジェクトとするステップを含む請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１動きパラメーター及び前記ターゲットオブジェクトと前記隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、次の時点での前記ターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数を推算するステップは、
前記特徴動きパラメーターに基づき、次の時点での前記ターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの初期確率密度関数を推算するステップと、
前記ターゲットオブジェクトと前記隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、前記初期確率密度関数を調整し、前記ターゲットオブジェクトの次の時点での第２動きパラメーターの確率密度関数を取得するステップと、を含み、
前記ターゲットオブジェクトと前記隣接領域オブジェクトとの間の距離が小さくなるほど、前記第２動きパラメーターの初期確率密度関数の調整幅が大きくなる請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記ターゲットオブジェクトの現在の動き方向を前向きとし、且つ前記ターゲットオブジェクトの現在の動き方向に垂直する方向を横向きとするステップと、
前記第１動きパラメーター及び前記ターゲットオブジェクトと前記隣接領域オブジェクトとの間の距離を前記前向きに沿う前向き成分と前記横向きに沿う横向き成分にそれぞれ分解するステップと、をさらに含み、
前記第１動きパラメーター及び前記ターゲットオブジェクトと前記隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、次の時点での前記ターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数を推算するステップは、
前記第１動きパラメーターと前記距離の前向き成分に基づき、前記第２動きパラメーターの確率密度関数の前記前向きに沿う前向き成分を推算するステップと、
前記第１動きパラメーターと前記距離の横向き成分に基づき、前記第２動きパラメーターの確率密度関数の前記横向きに沿う横向き成分を推算するステップと、を含む請求項１又は２に記載の方法。
【請求項６】
ターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する装置であって、
検出データに基づきターゲットオブジェクトの第１動きパラメーターを取得するパラメーター取得手段と、
前記検出データに基づき前記ターゲットオブジェクト周辺に位置する隣接領域オブジェクトを決定するオブジェクト決定手段と、
前記ターゲットオブジェクトと前記隣接領域オブジェクトとの間の距離を取得する距離取得手段と、
前記第１動きパラメーター及び前記ターゲットオブジェクトと前記隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、次の時点での前記ターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数を推算するパラメーター推算手段と、を含むターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する装置。
【請求項７】
前記パラメーター取得手段は、
前記ターゲットオブジェクトを識別して前記ターゲットオブジェクトの属性を決定する識別モジュールと、
前記ターゲットオブジェクトの属性に基づき、前記ターゲットオブジェクトの固有動きパラメーターを取得する固有パラメーター取得モジュールと、
前記ターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡に基づき、前記ターゲットオブジェクトの特徴動きパラメーターを取得する特徴パラメーター取得モジュールと、を含む請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記オブジェクト決定手段は、前記検出データに基づき、各方向において前記ターゲットオブジェクトから最も近いオブジェクトを前記ターゲットオブジェクトの隣接領域オブジェクトとする請求項６又は７に記載の装置。
【請求項９】
前記パラメーター推算手段は、
前記特徴動きパラメーターに基づき、次の時点での前記ターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの初期確率密度関数を推算する初期パラメーター推算モジュールと、
前記ターゲットオブジェクトと前記隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、前記初期確率密度関数を調整し、前記ターゲットオブジェクトが次の時点での第２動きパラメーターの確率密度関数を取得する調整モジュールと、を含み、
前記ターゲットオブジェクトと前記隣接領域オブジェクトとの間の距離が小さくなるほど、前記第２動きパラメーターの初期確率密度関数の調整幅が大きくなる請求項７に記載の装置。
【請求項１０】
前記ターゲットオブジェクトの現在の動き方向を前向きとし、且つ前記ターゲットオブジェクトの現在の動き方向に垂直する方向を横向きとする設定手段と、
前記第１動きパラメーター及び前記ターゲットオブジェクトと前記隣接領域オブジェクトとの間の距離を前記前向きに沿う前向き成分と前記横向きに沿う横向き成分にそれぞれ分解する分解手段と、をさらに含み、
前記パラメーター推算手段は、
前記第１動きパラメーターと前記距離の前向き成分に基づき、前記第２動きパラメーターの確率密度関数の前記前向きに沿う前向き成分を推算する前向き成分推算モジュールと、
前記第１動きパラメーターと前記距離の横向き成分に基づき、前記第２動きパラメーターの確率密度関数の前記横向きに沿う横向き成分を推算する横向き成分推算モジュールと、を含む請求項６又は７に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法及び装置に関する。より具体的に、本発明はターゲットオブジェクトの前の動きパラメーターに基づきターゲットオブジェクトの次の時点での動きパラメーターを予測する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
技術の発展につれて、車両補助運転システム及び／又は自動運転システムの応用が日に日に普及している。このような運転システムは、通常、車両に取り付けられる、例えば撮影装置、レーダー装置のような情報収集装置を備え、且つ例えば撮影装置が撮影した及び／又はレーダー装置が収集したデータを分析することによって運転者の運転に寄与する情報を提供するか、運転者の特定の操作実行に役立つ。
【０００３】
信頼できる３次元道路環境の分析は、車両の自動運転システム及び／又は補助運転システムにおいて非常に重要である。３次元道路環境の分析は主にターゲットオブジェクトの検出、ターゲットオブジェクトの動き予測、ターゲットオブジェクトの追跡等を含む。ここで、ターゲットオブジェクトの動き予測は非常に重要であり、ターゲットオブジェクトの追跡検出と車両の制御に直接の影響を及ぼす。
【０００４】
Ｋａｌｍａｎフィルタリングアルゴリズムによるターゲットオブジェクトの動き予測が提案されている。Ｋａｌｍａｎフィルタリングアルゴリズムにおいて、ターゲットオブジェクトの動きモデルと推定した誤差に基づきターゲットオブジェクトの位置を予測し、最小平均二乗誤差を有する予測結果を取得する。しかしながら、Ｋａｌｍａｎフィルタリングはシーンにおけるその他のオブジェクトがターゲットオブジェクトの動きにもたらす影響を考えていない。
【０００５】
また、都市道路環境においては、収集された画像におけるオブジェクトが比較的に集中し、且つターゲットオブジェクトの特徴が不安定であることから、誤検出又はミスマッチングを招きやすい。追跡過程における誤検出又はミスマッチングを避けるために、ターゲットオブジェクトが動いていく正確位置を予測することが求められる。しかしながら、Ｋａｌｍａｎフィルタリングアルゴリズムは、単に最大確率を有するターゲットオブジェクトの位置を予測するものであり、通常、予測した位置は、ターゲットオブジェクトの動いていく正確位置ではないため、さらに予測した位置の近傍でターゲットオブジェクトの検索、検出を行う必要があるが、該検索領域は予測されていないため、検索の難しさが増してしまう。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の実施例は、ターゲットオブジェクトの動きパラメーターをより正確に予測することができる方法及び装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一の実施例は、検出データに基づきターゲットオブジェクトの第１動きパラメーターを取得するステップと、検出データに基づきターゲットオブジェクト周辺に位置する隣接領域オブジェクトを決定するステップと、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離を取得するステップと、第１動きパラメーター及びターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数を推算するステップと、を含むターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法を提供する。
【０００８】
本発明の他の実施例は、検出データに基づきターゲットオブジェクトの第１動きパラメーターを取得するパラメーター取得手段と、検出データに基づきターゲットオブジェクト周辺に位置する隣接領域オブジェクトを決定するオブジェクト決定手段と、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離を取得する距離取得手段と、第１動きパラメーター及びターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数を推算するパラメーター推算手段と、を含むターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する装置を提供する。
【発明の効果】
【０００９】
前記本発明の実施例が提供したターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法及び装置によって、ターゲットオブジェクトの動きパラメーターの確率密度関数を取得することができるため、ターゲットオブジェクトの最大確率を有する動きパラメーターを得ることができるだけでなく、更にその他の確率でのターゲットオブジェクトの動きパラメーターの範囲を取得することもできる。また、本発明の実施例が提供したターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法及び装置はターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づきターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測するため、予測の精度を向上させ、且つ有効的にターゲット追跡検出時のミスマッチ率を減少させる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例によるターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法を説明するフローチャートである。
【図２】本発明の実施例によるターゲットオブジェクトの第１動きパラメーターを取得する方法を説明するフローチャートである。
【図３】現在の時点の速度を設定した場合の、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度の確率密度関数曲線を示す模式的な説明図である。
【図４】隣接領域距離ｄを設定した場合の、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度の確率密度関数曲線を示す模式的な説明図である。
【図５ａ】従来のアルゴリズムに基づいて得られた検索領域を示す例示説明図である。
【図５ｂ】本発明の実施例におけるアルゴリズムに基づいて得られた検索領域を示す例示説明図である。
【図６ａ】ターゲットオブジェクトの現在の動き方向を示す模式的な説明図である。
【図６ｂ】ターゲットオブジェクトの現在の動き方向に基づいて決定された座標系である。
【図６ｃ】前向きと横向きでターゲットオブジェクトと１つの隣接領域オブジェクトとの間の距離を分解することを示す例示的な説明図である。
【図７】本発明の実施例によるターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する装置を示す例示的な構造ブロック図である。
【図８】本発明の実施例によるパラメーター取得部を説明する例示的な構造ブロック図である。
【図９】本発明の実施例による動きパラメーターを予測するハードウェアシステムを示すハードウェア全体ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
当業者に本発明をよりよく理解させるために、図面に基づいて本発明の好ましい実施例を詳細に説明する。なお、本明細書と図面において、基本的には同様なステップと要素に対して同様な図面符号で表し、これらのステップと要素に対しての重複説明を省略する。
【００１２】
図１は本発明の実施例によるターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法を説明するフローチャートである。以下で、図１を参照して本発明の実施例によるターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法を説明する。図１に示すように、ステップＳ１０１において、検出データに基づきターゲットオブジェクトの第１動きパラメーターを取得する。予め取り付けられたカメラ、レーダー等の装置によって検出することができ、且つ検出データを取得する。また、本発明の１例においては、第１動きパラメーターはターゲットオブジェクトの属性により決定された固有動きパラメーターとターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡により決定された特徴動きパラメーターを含んでもよい。
【００１３】
以下、図２に基づいて本発明の実施例によるステップＳ１０１においてターゲットオブジェクトの第１動きパラメーターを取得する方法を説明する。図２は本発明の実施例によるターゲットオブジェクトの第１動きパラメーターを取得する方法を説明するフローチャートである。図２に示すように、ステップＳ２０１において、ターゲットオブジェクトを識別してターゲットオブジェクトの属性を決定する。本発明の一例においては、ターゲットオブジェクトの属性はターゲットオブジェクトのタイプであってもよい。例えば、ターゲットオブジェクトが小型乗用車、大型トラック、自動二輪車、自転車、歩行者か、それとも障害物等かを判定するように、ターゲットオブジェクトを識別することができる。各種の従来の技術によってターゲットオブジェクトのタイプを決定することができる。例えば、ステップＳ２０１において、サポートベクターマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ
ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ)に基づきターゲットオブジェクトが属するタイプを識別することができる。
【００１４】
ステップＳ２０２において、ターゲットオブジェクトの属性に基づき、ターゲットオブジェクトの固有動きパラメーターを取得する。固有動きパラメーターは属性によって決定されたターゲットオブジェクトの動き能力を指してもよい。例えば、固有動きパラメーターは加速及び／又はブレーキ時に該属性を有するオブジェクトが達することができる最大加速度、最大速度等を含んでもよい。本発明の一例においては、ステップＳ２０２においてターゲットオブジェクトの属性に基づき、ローカルで予め記憶されたデータベースから該属性を有するオブジェクトの固有動きパラメーターを取得する。代わりとして、ステップＳ２０２においてネットワークと接続し、ターゲットオブジェクトの属性に基づき、遠隔データベースから該属性を有するオブジェクトの固有動きパラメーターを取得することができる。
【００１５】
次に、ステップＳ２０３において、ターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡に基づき、ターゲットオブジェクトの特徴動きパラメーターを取得する。特徴動きパラメーターはターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡に基づき決定されたターゲットオブジェクトの動き状態を表すことができる。例えば、特徴動きパラメーターはターゲットオブジェクトの現在の速度、加速度、現在のフレームにおける変位等を含んでもよい。具体的に、本発明の１例においては、以下に示すような式(１)における二次加速度動きモデルをもとに、ターゲットの履歴移動軌跡に基づきターゲットの現在の動き速度及び加速度を計算する。
【数１】
2015179514.tif 000003
【００１６】
ここで、ｄｔは現在のフレームが検出したターゲットオブジェクトの変位であり、ｖｔ、ａｔはそれぞれ推定待ちの現在のフレームのターゲットオブジェクトの速度と加速度であり、ｔは２つのフレームの間の時間間隔である。ｄｔ-１は前のフレームが検出したターゲットオブジェクトの変位であり、ｖｔ-１は前のフレームが推定したターゲットオブジェクトの速度である。計算過程は反復して行い、各フレームにおいてパラメーターの解を求めることができる。
【００１７】
また、本発明の１例においては、特徴動きパラメーターは更にターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡に基づいて決定されたターゲットオブジェクトの動き能力を表すことができ、且つ特徴動きパラメーターに基づき固有動きパラメーターを修正することができる。例えば、ステップＳ２０１において、ターゲットオブジェクトが自転車であることを識別し、且つステップＳ２０２において一般的な自転車の最大速度が２０ｋｍ／ｈであることを取得し、ターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡に基づきターゲットオブジェクトの比較的長い時間帯における最大速度が２５ｋｍ／ｈに達することを発見し、この場合に、固有動きパラメーターにおける最大速度を２５ｋｍ／ｈに修正することができる。
【００１８】
図１に戻り、ステップＳ１０２において、検出データに基づきターゲットオブジェクトの周辺に位置する隣接領域オブジェクトを決定する。言い換えると、隣接領域オブジェクトは検出したデータに基づいて決定された各方向においてターゲットオブジェクトに隣接するオブジェクトであってもよい。本発明の１例においては、ターゲットオブジェクトの隣接領域の範囲を予め設定し、例えば、隣接領域オブジェクトとターゲットオブジェクトの間の最大距離を予め設定し、且つ隣接領域範囲内に位置するオブジェクトをターゲットオブジェクトの隣接領域オブジェクトとする。また、通常、各方向においてターゲットオブジェクトから最も近いオブジェクトのターゲットオブジェクトへの影響が最も著しく、該最も近いオブジェクトの後に位置するオブジェクトのターゲットオブジェクトへの影響が非常に小さいため、本発明の他の１例においては、検出したデータに基づき、各方向においてターゲットオブジェクトから最も近いオブジェクトのみをターゲットオブジェクトの隣接領域オブジェクトとするが、該方向においてターゲットオブジェクトから最も近いオブジェクトの後に位置する物体は考慮しない。したがって、動きパラメーターの予測に必要な計算の簡略化が可能になる。
【００１９】
ステップＳ１０３において、ターゲットオブジェクトと各隣接領域オブジェクトとの間の距離を取得する。次に、ステップＳ１０４において、第１動きパラメーター及びターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数を推算する。本発明の１例において、第２動きパラメーターは第１動きパラメーター及びターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づいて決定されたターゲットオブジェクトが出現しようとする動き状態を表すことができる。例えば、ステップＳ１０１で取得した第１動きパラメーターは固有動きパラメーターと特徴動きパラメーターを含む場合に、ステップＳ１０４において、まず特徴動きパラメーターに基づき、次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの初期確率密度関数を推算することができる。次に、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、初期確率密度関数を調整する。具体的に、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離が小さくなるほど、第２動きパラメーターの初期確率密度関数の調整幅が大きくなり、それに対してターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離が大きくなるほど、第２動きパラメーターの初期確率密度関数の調整幅が小さくなる。最後に、調整後の初期確率密度関数を次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数とする。また、固有動きパラメーターは推算時に第２動きパラメーターの取る値範囲を決定することに用いられる。
【００２０】
以下で、ステップＳ１０４において次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数を推算する１つの例を説明する。本例において、固定動きパラメーターはターゲットオブジェクトの属性を有する物体が加速とブレーキ時に達成できる最大加速度であり、特徴動きパラメーターはターゲットオブジェクト速度と加速度の履歴データであり、且つ第２動きパラメーターは次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度である。当業者が理解できるように、固定動きパラメーター、特徴動きパラメーター及び第２動きパラメーターの具体的な形式がこれに制限されない。代替例において、例えば、固定動きパラメーターはターゲットオブジェクトの属性を有する物体が達成できる最大速度等のパラメーターを含んでもよい。また、特徴動きパラメーターは更にターゲットオブジェクトが現在のフレームに移動する距離等のパラメーターを含んでもよい。
【００２１】
以上のように、ステップＳ１０４において、まず特徴動きパラメーターに基づき、次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの初期確率密度関数を推算することができる。本例において、決定されたターゲットオブジェクトの現在の時点での速度と加速度に基づき加速度の初期確率密度関数を推算することができる。具体的に、ガウス分布モデルに基づき、下記の式(２)によって現在の時点の速度Ｖｔを設定した場合の、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度ａｔ+１の確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ｖｔ)を作成することができる。
【数２】
2015179514.tif 000004
ここで、μ(ａ,ｖ)は加速度期待値であり、速度ｖｔを設定した条件で、最大確率を有する加速度を表す。σ(ａ,ｖ)は以上の式(２)に用いられる推定した分散である。ターゲットオブジェクトの加速度と速度の履歴データに基づき、例えば期待値最大化(Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ  Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ)等のアルゴリズムによって加速度期待値μ(ａ,ｖ)と推定した分散σ(ａ,ｖ)を計算することができる。図３は式(２)によって得られた、現在の時点の速度ｖｔを設定した場合の、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度ａｔ+１の確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ｖｔ)曲線を示す模式的な説明図である。
【００２２】
また、更にガウス分布モデルに基づき、下記の式(３)によって現在の時点の速度ａｔを設定した場合の、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度ａｔ+１の確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ａｔ)を作成することができる。
【数３】
2015179514.tif 000005
【００２３】
ここで、μａは加速度期待平均値であり、加速度ａｔを設定した条件で、最大確率を有する加速度を表す。σａは以上の式(３)に用いられる分散である。μ(ａ,ｖ)とσ(ａ,ｖ)と同様に、ターゲットオブジェクトの加速度と速度の履歴データに基づき例えば期待値最大化(ＥｘｐｅｃｔａｔｉｏｎＭａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ)等のアルゴリズムによって加速度期待平均値μａと分散σａを計算することができる。
【００２４】
確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ｖｔ)と確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ａｔ)に基づき初期確率密度関数を取得することができる。本発明の１例においては、混合ガウス分布モデルによって確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ｖｔ)と確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ａｔ)に基づき初期確率密度関数を作成することができる。
【００２５】
また、本例において、更にＬｏｇｉｓｔｉｃ分布モデルに基づき、以下の式（４）によって隣接領域距離ｄを設定した場合の、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度ａｔ+１の確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ｄ)を作成することができ、距離ｄが次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度ａｔ+１に与える影響を決定する。
【数４】
2015179514.tif 000006
【００２６】
ここで、ｄはターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離であり、ｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄは予め設定された距離閾値である。
【００２７】
次に、以上のように、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、初期確率密度関数を調整する。本例において、以下の式(５)によって確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ｖｔ)と確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ａｔ)に基づき作成した初期確率密度関数と確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ｄ)を結合し、それにより、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき調整した、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度の確率密度関数Ｐ(ａｔ+１)を取得する。
【数５】
2015179514.tif 000007
【００２８】
ここで、
【数６】
2015179514.tif 000008
は混合ガウス分布モデルによって作成した初期確率密度関数であり、αは混合ガウス分布モデルの加重係数であり、ｋは正規化係数である。ｂｍａｘはブレーキ時ターゲットオブジェクトが達成できる最大加速度であり、ａｍａｘは加速する時ターゲットオブジェクトが達成できる最大加速度である。図４は式（４）によって得られた、隣接領域距離ｄを設定した場合の、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度ａｔ+１の確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ｄ)曲線を示す模式的な説明図である。図４に示すように、距離ｄが大きい時、Ｐ(ａｔ+１|ｄ)の値が１に近づき、式（５）のように、Ｐ(ａｔ+１|ｄ)と初期確率密度関数が結合する時、Ｐ(ａｔ+１|ｄ)の初期確率密度関数の調整幅が小さく、つまり、隣接領域オブジェクトが測定待ちのターゲットに与える影響が小さい。一方、距離ｄが距離閾値ｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄに近づき又は距離閾値ｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄより小さい時、Ｐ(ａｔ+１|ｄ)の値が小さくなり、式(５)のように、Ｐ(ａｔ+１|ｄ)と初期確率密度関数が結合する時、Ｐ(ａｔ+１|ｄ)の初期確率密度関数の調整幅が大きく、つまり、隣接領域オブジェクトが測定待ちのターゲットに与える影響が大きい。
【００２９】
式(５)に示すような確率密度関数Ｐ(ａｔ+１)に基づき、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度確率密度図（ＡＰＤＭ)を構築し、且つ設定した確率で、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度の範囲を予測することができる。
【００３０】
以上は、第２動きパラメーターが次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度であることを例とし説明したが、本発明において、第２動きパラメーターの具体的な形式が次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度に制限されない。本発明の他の例においては、更に取得した加速度の確率密度関数Ｐ(ａｔ+１)をもとに、ターゲットオブジェクトの次の時点での速度を予測することができる。且つ更に、推定した加速度及び速度範囲に基づき、ターゲットオブジェクトの次のフレームにおける変位範囲を予測することができ、それによりターゲットオブジェクトの次のフレームにおける検索領域を決定する。
【００３１】
図５ａは従来のアルゴリズムに基づいて得られた検索領域を示す例示説明図である。図５ａに示すような例示態様において、従来のアルゴリズムに基づき次のフレームにおけるターゲットオブジェクト検索領域５１０を取得する。図５ｂは本発明の実施例におけるアルゴリズムに基づいて得られた検索領域を示す例示説明図である。図５ｂに示すような例示態様において、本発明の実施例におけるアルゴリズムに基づき、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度の確率Ｐ(ａｔ+１)=９５％を設定した条件で、加速度範囲を予測し、さらに予測した加速度範囲に基づき次のフレームにおけるターゲットオブジェクト検索領域５２０を推算する。図５ａと図５ｂに示すような例において、ターゲットオブジェクトは車両Ａである。図５ａと図５ｂを比較して、本発明の実施例が提供した方法に基づいて予測したターゲットオブジェクト検索領域がより正確で、有効的に隣接する歩行者、車両等の干渉を減少させ、同時に処理時間を減少させることを明らかに見出すことができる。
【００３２】
なお、本例においてガウス分布モデル、混合ガウス分布モデル及びＬｏｇｉｓｔｉｃ分布モデルを例として説明したが、当業者が理解できるように、更に他の類似特性を有する数学モデルを採用してもよい。例えば、指数減衰関数モデルによって隣接領域距離ｄを設定した場合の次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度ａｔ+１の確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ｄ)を作成することができる。
【００３３】
また、本発明による実施例において、第１動きパラメーター及び隣接領域オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離がいずれもベクトルであり、好ましくは、第１動きパラメーター及び隣接領域オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を分解し、それにより計算を便利にし、計算量を減少する。具体的に、本発明の１例においては、図１中に示すような方法は更にターゲットオブジェクトの現在の動き方向を前向きとし、ターゲットオブジェクトの現在の動き方向に垂直する方向を横向きとし、且つ第１動きパラメーター及びターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離を前向きに沿う前向き成分と横向きに沿う横向き成分にそれぞれ分解する。
【００３４】
図６ａはターゲットオブジェクトＢの現在の動き方向を示す模式的な説明図である。図６ａに示すように、ベクトル
2015179514.tif 000009
はターゲットオブジェクトＢの現在の動き速度である。図６ｂはターゲットオブジェクトＢの現在の動き方向に基づいて決定された座標系である。図６ｂに示すように、原点ｏがターゲットオブジェクトＢの幾何中心であり、ｐ軸はターゲットオブジェクトＢの速度方向、即ち、前向きを表し、ｓ軸はターゲットオブジェクトＢの速度方向に垂直する方向、即ち、横向きを表す。例えばターゲットオブジェクトＢの現在の速度、加速度のような第１動きパラメーターをｐ軸に沿う前向き成分とｓ軸に沿う横向き成分に分解することができる。また、ターゲットオブジェクトと各隣接領域オブジェクトとの間の距離に対して類似の分解を行うことができる。図６ｃは前向きと横向きでターゲットオブジェクトと１つの隣接領域オブジェクトとの間の距離を分解することを示す例示的な説明図である。図６ｃに示すように、ターゲットオブジェクトＢと隣接領域オブジェクトＣとの間の距離ｄ１はｐ軸に沿う前向き成分ｄ１ｐｒｉｎｃｉｐｌｅとｓ軸に沿う横向き成分ｄ１ｓｉｄｅを分解することができる。
【００３５】
したがって、ステップＳ１０４においてそれぞれ第１動きパラメーターと距離の前向き成分に基づき、第２動きパラメーターの確率密度関数の前向きに沿う前向き成分を推算し、且つ第１動きパラメーターと距離の横向き成分に基づき、第２動きパラメーターの確率密度関数の横向きに沿う横向き成分を推算することができる。それぞれ推算した第２動きパラメーターの確率密度関数の前向き成分と横向き成分を出力することができる。代わりとして、まず推算した第２動きパラメーターの確率密度関数の前向き成分と横向き成分を結合してベクトル形式での第２動きパラメーターの確率密度関数を取得し、次に結合後の第２動きパラメーターの確率密度関数を出力する。
【００３６】
以下、図７に基づいて本発明の実施例によるターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する装置を説明する。図７は本発明の実施例によるターゲットオブジェクト動きパラメーター予測装置７００を示す例示的な構造ブロック図である。図７中に示すように、本実施例のターゲットオブジェクト動きパラメーター予測装置７００は、パラメーター取得部７１０、オブジェクト決定部７２０、距離取得部７３０及びパラメーター推算部７４０を備える。ターゲットオブジェクト動きパラメーター予測装置７００の各部はそれぞれ前記図１におけるターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法の各ステップ／機能を実行することができる。したがって、以下ではターゲットオブジェクト動きパラメーター予測装置７００の主な部材のみに対して説明し、以上の図１を結合して説明した詳細内容は省略する。
【００３７】
パラメーター取得部７１０は検出データに基づきターゲットオブジェクトの第１動きパラメーターを取得することができる。予め取り付けられたカメラ、レーダー装置によって検出データを取得することができる。また、例えば、第１動きパラメーターはターゲットオブジェクトの属性によって決定された固有動きパラメーターとターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡によって決定された特徴動きパラメーターを備えてもよい。
【００３８】
図８は本発明の実施例によるパラメーター取得部７１０を示す例示的な構造ブロック図である。図８に示すように、パラメーター取得部７１０は識別モジュール８１０、固有パラメーター取得モジュール８２０及び特徴パラメーター取得モジュール８３０を備えてもよい。パラメーター取得部７１０の各モジュールはそれぞれ前記図２におけるターゲットオブジェクトの第１動きパラメーターを取得する方法の各ステップ／機能を実行することができる。したがって、以下ではパラメーター取得部７１０の主な部材のみに対して説明し、以上の図２を結合して説明した詳細内容は省略する。
【００３９】
識別モジュール８１０はターゲットオブジェクトを識別することができ、それによりターゲットオブジェクトの属性を決定する。本発明の１例においては、ターゲットオブジェクトの属性はターゲットオブジェクトのタイプであってもよい。例えば、ターゲットオブジェクトを識別することができ、それによりターゲットオブジェクトが小型乗用車、大型トラック、自動二輪車、自転車、歩行者であるか、それとも障害物等であるかを決定する。各種従来の技術によってターゲットオブジェクトのタイプを決定することができる。例えば、識別モジュール８１０はサポートベクターマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ
ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ)によってターゲットオブジェクトが属するタイプを識別することができる。
【００４０】
固有パラメーター取得モジュール８２０はターゲットオブジェクトの属性に基づき、ターゲットオブジェクトの固有動きパラメーターを取得することができる。固有動きパラメーターは属性によって決定されたターゲットオブジェクトの動き能力を指してもよい。例えば、固有動きパラメーターは加速及び／又はブレーキ時該属性を有するオブジェクトが達成できる最大加速度、最大速度等を含んでもよい。本発明の１例においては、固有パラメーター取得モジュール８２０はターゲットオブジェクトの属性に基づき、ローカルで予め記憶されたデータベースから該属性を有するオブジェクトの固有動きパラメーターを取得することができる。代わりとして、固有パラメーター取得モジュール８２０もネットワークに接続し、ターゲットオブジェクトの属性に基づき、遠隔データベースから該属性を有するオブジェクトの固有動きパラメーターを取得する。
【００４１】
次に、特徴パラメーター取得モジュール８３０はターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡に基づき、ターゲットオブジェクトの特徴動きパラメーターを取得することができる。特徴動きパラメーターはターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡に基づき決定されたターゲットオブジェクトの動き状態を表すことができる。例えば、特徴動きパラメーターはターゲットオブジェクトの現在の速度、加速度、現在のフレームにおける変位等を含んでもよい。以上のように、本発明の１例においては、式(１)における二次加速度動きモデルをもとに、ターゲットの履歴移動軌跡に基づきターゲットの現在の動き速度及び加速度を計算することができる。
【００４２】
また、本発明の１例においては、特徴動きパラメーターは更にターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡に基づき決定されたターゲットオブジェクトの動き能力を表すことができ、且つ特徴動きパラメーターに基づき固有動きパラメーターを修正することができる。例えば、識別モジュール８１０はターゲットオブジェクトが自転車であることを識別し、且つ固有パラメーター取得モジュール８２０は一般的な自転車の最大速度が２０ｋｍ／ｈであることを取得し、特徴パラメーター取得モジュール８３０はターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡に基づきターゲットオブジェクトの比較的長い時間帯における最大速度が２５ｋｍ／ｈに達することを発見し、この場合に、固有パラメーター取得モジュール８２０は固有動きパラメーターにおける最大速度を２５ｋｍ／ｈに修正することができる。
【００４３】
図７に戻り、オブジェクト決定部７２０は検出データに基づきターゲットオブジェクト周辺に位置する隣接領域オブジェクトを決定することができる。言い換えると、隣接領域オブジェクトは検出データに基づき決定された各方向においてターゲットオブジェクトに隣接するオブジェクトであってもよい。本発明の１例においては、ターゲットオブジェクトの隣接領域の範囲を予め設定することができ、例えば、隣接領域オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の最大距離を予め設定し、且つオブジェクト決定部７２０は隣接領域範囲内に位置するオブジェクトをターゲットオブジェクトの隣接領域オブジェクトとする。また、通常各方向にターゲットオブジェクトから最も近いオブジェクトのターゲットオブジェクトへの影響が最も著しく、該最近オブジェクトの後に位置するオブジェクトのターゲットオブジェクトへの影響が小さいため、本発明の他の例においては、オブジェクト決定部７２０は検出したデータに基づき各方向にターゲットオブジェクトから最も近いオブジェクトのみをターゲットオブジェクトの隣接領域オブジェクトとし、該方向においてターゲットオブジェクトから最も近いオブジェクトの後に位置する物体は考慮しない。したがって動きパラメーターの予測に必要な計算を簡略化することができる。
【００４４】
距離取得部７３０はターゲットオブジェクトと各隣接領域オブジェクトとの間の距離を取得することができる。次に、パラメーター推算部７４０は第１動きパラメーター及びターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数を推算することができる。例えば、パラメーター推算部７４０は初期パラメーター推算モジュールと調整モジュールを含んでもよい。パラメーター取得部７１０が取得した第１動きパラメーターは固有動きパラメーターと特徴動きパラメーターを含む場合に、初期パラメーター推算モジュールはまず特徴動きパラメーターに基づき、次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの初期確率密度関数を推算することができる。次に、調整モジュールはターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき、初期確率密度関数を調整することができる。具体的に、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離が小さくなるほど、調整モジュールの第２動きパラメーターの初期確率密度関数の調整幅が大きくなり、これに対し、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離が大きくなるほど、調整モジュールの第２動きパラメーターの初期確率密度関数の調整幅が小さくなる。最後に、調整後の初期確率密度関数を次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数とする。また、パラメーター推算部７４０は固有動きパラメーターを使用することができ、それにより推算時に第２動きパラメーターの値の範囲を決定する。
【００４５】
以下、本発明において次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの確率密度関数を推算する一つの例を説明する。本例において、固定動きパラメーターはターゲットオブジェクトの属性を有する物体が加速とブレーキ時に達成できる最大加速度であり、特徴動きパラメーターはターゲットオブジェクト速度と加速度の履歴データであり、且つ第２動きパラメーターは次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度である。当業者が理解できるように、固定動きパラメーター、特徴動きパラメーター及び第２動きパラメーターの具体的な形式がこれに制限されない。代替例において、例えば、固定動きパラメーターはターゲットオブジェクトの属性を有する物体が達成できる最大速度を含んでもよい。また、特徴動きパラメーターは更にターゲットオブジェクトが現在のフレームに移動する距離を含んでもよい。また、第２動きパラメーターは更に次の時点でのターゲットオブジェクトの速度及びターゲットオブジェクトが次のフレームに移動する距離等を含んでもよい。
【００４６】
以上のように、初期パラメーター推算モジュールはまず特徴動きパラメーターに基づき、次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの初期確率密度関数を推算することができる。本例において、決定したターゲットオブジェクトの現在の時点での速度と加速度に基づき加速度の初期確率密度関数を推算することができる。初期パラメーター推算モジュールは混合ガウス分布モデルを利用して、前記式(２)と式(３)に基づき次の時点でのターゲットオブジェクトの第２動きパラメーターの初期確率密度関数を推算することができる。
【００４７】
また、調整モジュールは前記式(４)に基づき隣接領域距離ｄを設定した場合の次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度ａｔ+１の確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ｄ)を作成し、且つ前記式(５)に基づき初期確率密度関数と確率密度関数Ｐ(ａｔ+１|ｄ)を結合し、それにより、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離に基づき調整した、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度の確率密度関数を取得する。したがって、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離が大きくなると、初期確率密度関数の調整幅が小さくなる。一方、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離が距離閾値ｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄに近く又は距離閾値ｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄより小さいと、Ｐ(ａｔ+１|ｄ)の値が小さくなり、初期確率密度関数の調整幅が大きくなる。
【００４８】
パラメーター推算部７４０は式(５)に示すような確率密度関数Ｐ(ａｔ+１) に基づき、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度確率密度図を構築することができ、且つ設定した確率で、次の時点でのターゲットオブジェクトの加速度の範囲を予測することができる。また、本発明の他の例においては、パラメーター推算部７４０は更に取得した加速度の確率密度関数Ｐ(ａｔ+１)に基づき、ターゲットオブジェクトの次の時点での速度を予測することができる。且つ更に、推定した加速度及び速度範囲に基づき、ターゲットオブジェクトの次のフレームにおける変位範囲を予測することができ、それにより、ターゲットオブジェクトの次のフレームにおける検索領域を決定する。
【００４９】
また、本発明による実施例において、第１動きパラメーター及び隣接領域オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離はいずれもベクトルであり、好ましくは、計算の便宜を図るために、第１動きパラメーター及び隣接領域オブジェクトとターゲットオブジェクトとの間の距離を分解することができ、具体的に、図７に示すような装置７００は更に設定部と分解部を備えてもよい。設定部はターゲットオブジェクトの現在の動き方向を前向きとし、ターゲットオブジェクトの現在の動き方向に垂直する方向を横向きとすることができる。また、分解部は第１動きパラメーター及びターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離をそれぞれ前向きに沿う前向き成分と横向きに沿う横向き成分に分解することができる。
【００５０】
それに応じて、パラメーター推算部は前向き成分推算モジュールと横向き成分推算モジュールを備えてもよい。具体的に、前向き成分推算モジュールはそれぞれ第１動きパラメーターと距離の前向き成分に基づき、第２動きパラメーターの確率密度関数の前向きに沿う前向き成分を推算することができる。また、横向き成分推算モジュールは第１動きパラメーターと距離の横向き成分に基づき、第２動きパラメーターの確率密度関数の横向きに沿う横向き成分を推算することができる。それぞれ推算した第２動きパラメーターの確率密度関数の前向き成分と横向き成分を出力することができる。代わりとして、まず推算した第２動きパラメーターの確率密度関数の前向き成分と横向き成分を結合してベクトル形式での第２動きパラメーターの確率密度関数を取得し、次に結合後の第２動きパラメーターの確率密度関数を出力することができる。
【００５１】
本発明における以上の実施例によるターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法及び装置によって、ターゲットオブジェクトの動きパラメーターの確率密度関数を取得することができるため、ターゲッオブジェクトの最大確率を有する動きパラメーターを得ることができるだけでなく、更に他の確率でのターゲットオブジェクトの動きパラメーターの範囲を取得することができ、また、ターゲットオブジェクトと隣接領域オブジェクトとの間の距離を考えてターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測することによって、予測の精度を向上させ、且つ有効的にターゲット追跡検出時のミスマッチ率を減少させる。
【００５２】
また、本発明の他の例においては、本発明は更に動きパラメーターを予測するハードウェアシステムによって実施してもよい。図９は本発明の実施例による動きパラメーター予測システム９００を示すハードウェア全体ブロック図である。図９に示すように、動きパラメーター予測システム９００は、外部から関連画像又は情報、例えばカメラ及び／又はレーダー装置が検出したデータ、記憶装置に記憶された情報等を入力するための入力装置９１０、前記した本発明の実施例によるターゲットオブジェクトの動きパラメーターを予測する方法を実施することに用いられ、例えばコンピュータの中央プロセッサ又は他の処理能力を有するチップなどを含んでもよく、また、更にインターネットのようなネットワーク（図示せず）に接続され、処理過程の必要に応じて遠隔装置から情報を取得し、又は推算した結果を転送することなどができる処理装置９２０、及び外部へ前記動きパラメーター予測過程の実施で得られた結果を出力するための出力装置９３０を備える。また、選択肢として、動きパラメーター予測システム９００は更に、揮発性または不揮発性の方式で例えば前記固有動きパラメーターのような情報、及びターゲットオブジェクトの履歴移動軌跡等の特徴動きパラメーターを記憶するための記憶装置９４０を備えてもよい。また、更に予測した第２動きパラメーターを記憶することもできる。例えば、記憶装置９４０はランダムアクセス記憶装置(ＲＡＭ)、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ)、ハードディスク、又は半導体記憶装置等の各種の揮発性又は不揮発性メモリを含む。
【００５３】
当業者は、本発明がシステム、装置、方法又はコンピュータプログラム製品として実現可能であることがわかる。したがって、本発明は、具体的に、完全なハードウェアであってもよく、完全なソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）であってもよく、更に、ハードウェアとソフトウェアの組み合せの形態によって実現されることができ、本文において一般的に「部材」、「モジュール」、「装置」又は「システム」と呼ばれる。また、ある実施例において、本発明は更に、１つ又は複数のコンピュータ読み取り可能な媒体におけるコンピュータプログラム製品の形態によって実現されることができ、該コンピュータ読み取り可能な媒体にコンピュータ読み取り可能なプログラムコードを含む。
【００５４】
１つ又は複数のコンピュータ読み取り可能な媒体の任意の組み合せを採用することができる。コンピュータ読み取り可能な媒体はコンピュータ読み取り可能な信号媒体又はコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であってもよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は例えば電気、磁気、光、電磁、赤外線、又は半導体のシステム、装置又はデバイス、又は任意の以上の組み合せであってもよいが、これらに制限されない。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体の更なる具体的な例（非網羅的なリスト)は、１つ又は複数のワイヤを有する電気的な接続、ポータブルコンピュータフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、ランダムアクセス記憶装置（ＲＡＭ)、読み出し専用メモリ(ＲＯＭ)、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ(ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ)、光ファイバ、ポータブルコンパクトフロッピーディスク読み出し専用メモリ(ＣＤ-ＲＯＭ)、光記憶装置ウェア、磁気記憶装置ウェア、又は上記の任意の適切な組み合わせを含む。本稿において、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体はいずれかのプロクラムを含み又は記憶する有形媒体であってもよく、該プログラムは指令実行システム、装置又はデバイスに使用され又はそれと結合して使用されることができる。
【００５５】
コンピュータ読み取り可能な信号媒体はベースバンドにおいて伝播するデータ又は搬送波の一部として伝播するデータ信号を含んでもよく、その中にコンピュータ読み取り可能なプログラムコードを載せる。このように伝播するデータ信号は複数種の形式を採用することができ、電磁信号、光信号又は上の任意の適切な組み合せを含むが、これらに制限されない。コンピュータ読み取り可能な信号媒体は更にコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を除いたいずれかのコンピュータ読み取り可能な媒体であってもよく、該コンピュータ読み取り可能な媒体は指令実行システム、装置又はデバイスに使用され又はそれと結合して使用されるためのプログラムを送信、伝播又は伝送することができる。
【００５６】
コンピュータ読み取り可能な媒体に含まれたプログラムコードはいずれかの適当な媒体によって伝送されることができ、ワイヤレス、ワイヤ、光ファイバ、ＲＦなど、又は上記のいずれかの適切な組み合せを含むが、これらに制限されない。
【００５７】
１種又は複数種のプログラミング言語又はその組み合せによって本発明の操作を実行するためのコンピュータプログラムコードを作成することができ、前記プログラミング言語はオブジェクト指向プログラミング言語−例えばＪａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ++を含み、更に通常の手続き型プログラミング言語−例えば「Ｃ」言語又は類似のプログラミング言語を含んでもよい。プログラムコードは完全にユーザーコンピュータにおいて実行し、または部分的にユーザーコンピュータにおいて実行し、または１つの独立なパッケージソフトウェアとして実行し、または一部がユーザーコンピュータにおいて一部が遠隔コンピュータにおいて実行し、または完全に遠隔コンピュータかサーバにおいて実行することができる。遠隔コンピュータにかかわる態様において、遠隔コンピュータはいずれかの種類のネットワーク（ローカルエリアネットワーク(ＬＡＮ)又は広域エリアネットワーク(ＷＡＮ)を含む）によってユーザーコンピュータに接続され、又は、外部コンピュータ（例えばインターネットサービスプロバイダを利用してインターネットによって接続される）に接続されることができる。
【００５８】
以上、本発明の実施例の方法、装置（システム）及びコンピュータプログラム製品のフローチャート及び／又はブロック図を参照して本発明を説明した。フローチャート及び／又はブロック図の各ブロック及びフローチャート及び／又はブロック図における各ブロック組み合せは、コンピュータプログラム指令によって実現されることができることを理解すべきである。これらのコンピュータプログラム指令は汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供されることができ、それにより１種の機器を生産し、これらのコンピュータプログラム指令はコンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置によって実行され、フローチャート及び／又はブロック図におけるブロックに規定する機能／操作を実現する装置を生み出す。
【００５９】
これらのコンピュータプログラム指令をコンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置を特定方式で稼動させることができるコンピュータ読み取り可能な媒体に記憶してもよく、このように、コンピュータ読み取り可能な媒体に記憶される指令はフローチャート及び／又はブロック図におけるブロックに規定する機能／操作を実現する指令手段(ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｍｅａｎｓ)を含む製造品（ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ）を生み出す。
【００６０】
コンピュータプログラム指令をコンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は他の装置にロードすることもでき、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置又は他の装置に一連の操作ステップを実行させ、コンピュータによる実現過程を生じさせ、それによりコンピュータ又は他のプログラマブル装置において実行される指令は、フローチャート及び／又はブロック図におけるブロックに規定する機能／操作を実現する過程を提供することができる。
【００６１】
図面におけるフローチャートとブロック図は本発明の複数実施例によるシステム、方法及びコンピュータプログラム製品の実現可能な体系構造、機能及び操作を示す。この点から、フローチャート又はブロック図における各ブロックは１つのモジュール、プログラムセグメント又はコードの一部を代表することができ、前記モジュール、ブロック又はコードの一部は１つ又は複数の規定するロジック機能を実現するための実行可能な指示を含む。なお、ブロック図及び／又はフローチャートにおける各ブロック、及びブロック図及び／又はフローチャートにおけるブロックの組み合せは、規定する機能又は操作を実行する専用のハードウェアに基づくシステムによって実現されることができ、又は専用ハードウェアとコンピュータ指令の組み合せによって実現されることができる。
【００６２】
以上は本発明の各実施例を説明したが、前記説明は例示であり、網羅するものではなく、且つ開示した各実施例に制限されない。説明した各実施例の範囲と精神を逸脱しない場合に、当業者は、数多くの修正と変更を行うことができる。本文に用いられた用語の選択は、各実施例の原理、実際の応用又は市場における技術の改良を最もよく解釈し、又は他の当業者に本文が開示した各実施例を理解させることを目的とする。
【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６ａ】
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【図６ｂ】
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【図６ｃ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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