(57)【要約】【課題】  比較的低品質な、比較的フレームレートの低い時系列観測画像から、画像内の移動オブジェクトの速度を推定する。【解決手段】  コンピュータにより、移動オブジェクトの速度を推定する方法であり、一定領域に存在する移動オブジェクトの数の時系列データを入力に受け付けるステップと、前記移動オブジェクトの数の時系列データを特徴量とし、前記特徴量と所定の観測モデルとに基づいて、前記移動オブジェクトの平均速度を推定するステップとを備える方法。【選択図】  図５
2015018452.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより、移動オブジェクトの速度を推定する方法であり、
一定領域に存在する移動オブジェクトの数の時系列データを入力に受け付けるステップと、
前記移動オブジェクトの数の時系列データを特徴量とし、前記特徴量と所定の観測モデルとに基づいて、前記移動オブジェクトの平均速度を推定するステップと
を備える方法。
【請求項２】
前記所定の観測モデルは、前記移動オブジェクトの数の各時刻間における分散が大きいと前記平均速度が大きく、前記分散が小さいと前記平均速度が小さくなる性質を備える請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記所定の観測モデルは、前記移動オブジェクトの数が大きいと前記平均速度が小さく、前記数が小さいと前記平均速度が大きくなる性質を備える請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記所定の観測モデルは、第一のエネルギー関数と第二のエネルギー関数とを重み付き和で合成した、Gibbs分布として構築する請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第一のエネルギー関数は、前記定点画像間の前記移動オブジェクトの数の分散が大きいと前記平均速度が大きく、前記分散が小さいと前記平均速度が小さくなる性質を備える多変量Gauss分布である請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第二のエネルギー関数は、前記移動オブジェクトの数が大きいと前記平均速度が小さく、前記数が小さいと前記平均速度が大きくなる性質を備えるPoisson分布である請求項４又は５に記載の方法。
【請求項７】
前記推定するステップと同時にまたは先立って、前記所定の観測モデルの各パラメータを学習するステップを更に備える請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記学習するステップは、変分Bayes法を用いる請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記変分Bayes法の各更新ステップに、Tayor展開を用いた近似を導入する請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記移動オブジェクトは、車両であり、
前記移動オブジェクトの数は、定点画像に含まれる一方通行の道路中の一部領域に含まれる車両の台数である請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記移動オブジェクトは、車両であり、
前記移動オブジェクトの数は、定点画像に含まれる一方通行の道路中の一部領域に含まれる車両に対応する画素数である請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
同一の車両が、前記複数の定点画像に含まれることを必要としない請求項１０又は１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記観測モデルと事前分布p(d|ρ,λ)を以下の式１により設定する請求項１０に記載の方法。
【数１】
2015018452.tif 000012
【請求項１４】
前記推定するステップと同時にまたは先立って、前記所定の観測モデルの各パラメータを学習するステップを更に備え、
前記学習するステップでは、事後分布p(ρ,λ|d)を変分Bayes法により、
式２の試験分布qを導入するステップと、
試験分布qが真の分布pを良く近似するように式３により試験分布qの各パラメータを最適化するステップと
を備える請求項１３に記載の方法。
【数２】
2015018452.tif 000013
【数３】
2015018452.tif 000014
【請求項１５】
前記試験分布qの各パラメータを最適化するステップでは、
前記変分Bayes法の更新式が式４で与えられ、
式５のTayor近似を用いて、式４のIn p (z|x)内の解析不能な項を共役な形に近似する請求項１４に記載の方法。
【数４】
2015018452.tif 000015
【数５】
2015018452.tif 000016
【請求項１６】
前記試験分布qの各パラメータを最適化するステップでは、
各試験分布qの式６で示す隣接フレーム間の台数の精度と車両台数の平均の逆数と精度を、所定の収束条件を満たすまで繰り返し計算する請求項１５に記載の方法。
【数６】
2015018452.tif 000017
【請求項１７】
前記所定の収束条件は、式７で示される請求項１６に記載の方法。
【数７】
2015018452.tif 000018
【請求項１８】
コンピュータにより、移動オブジェクトの速度を推定させるコンピュータ・プログラムであり、
実行されることにより、前記コンピュータに請求項１乃至１７のいずれかに記載の方法を実行させるコンピュータ・プログラム。
【請求項１９】
移動オブジェクトの速度を推定するコンピュータであり、
移動オブジェクトの数の時系列データを入力に受け付ける手段と、
前記移動オブジェクトの数の時系列データを特徴量とし、前記特徴量と所定の観測モデルとに基づいて、前記移動オブジェクトの平均速度を推定する手段と
を備えるコンピュータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理技術に関係し、より詳しくは、比較的低品質な時系列観測画像から、画像内の移動オブジェクトの速度を推定する技術に係る。
【背景技術】
【０００２】
例えば、道路の建設など、社会インフラの構築には事前に交通データ等を入手、分析し、そのインフラ構築前に綿密な計画を立てることが好ましい。一方、新興国に代表されるような今後大規模な社会インフラの構築が行われであろう国や地域ほど、GPSやセンサー等の正確な交通データを取得する手段に乏しい現実がある。他方、簡易なウェブ・カメラであれば、多くの地域に設置され手軽に用いることができ、これにより、本来多くの交通情報データを入手できる可能性がある。しかし、ウェブカメラによる画像は一般に解像度が低く、位置ずれ等の問題もある。
【０００３】
従来から、車両の速度等の交通データを取得する技術が様々提案されている。例えば、フレーム間における車両の移動距離を利用する手法や、フレーム内の画素の動きの多数決を利用する手法や、オブジェクト認識により車両をトラッキングする手法や、道路内における、複数箇所での台数の累積計測結果を利用するcumulative vehicle count curveと呼ばれる手法などが存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２３６９９２号公報
【特許文献２】特開平０８−２７９０９３号公報
【特許文献３】特開２００２−０８３３９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、これらの従来技術には、更なる改善の余地がある。例えば、一部の従来技術では、複数フレームにわたって同一車両が検出可能であるという仮定に基づいているが、これは必ずしも容易ではない。とりわけ、フレームレートの低いWeb camera等において同一車両が時系列の複数フレームに写ることを期待することは困難である。また、画像は、カメラアングル、撮影条件の変化の影響を受け、これらに対して、ノイズへの対処や幾何学的な調整が必要になる。さらに、道路の一定領域に複数のWeb cameraを設置すること、Web camera以外の車両センサを設置することが現実的でない場合もある。
【０００６】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、比較的低品質な、比較的フレームレートの低い時系列観測画像から、画像内の移動オブジェクトの速度を推定する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
すなわち本発明は、コンピュータにより、移動オブジェクトの速度を推定する方法であり、一定領域に存在する移動オブジェクトの数の時系列データを入力に受け付けるステップと、前記移動オブジェクトの数の時系列データを特徴量とし、前記特徴量と所定の観測モデルとに基づいて、前記移動オブジェクトの平均速度を推定するステップとを備える方法である。ここで、前記所定の観測モデルは、前記移動オブジェクトの数の各時刻間における分散が大きいと前記平均速度が大きく、前記分散が小さいと前記平均速度が小さくなる性質を備えることができる。また、前記所定の観測モデルは、前記移動オブジェクトの数が大きいと前記平均速度が小さく、前記数が小さいと前記平均速度が大きくなる性質を備えることもできる。
【０００８】
また前記所定の観測モデルは、第一のエネルギー関数と第二のエネルギー関数とを重み付き和で合成した、Gibbs分布として構築することができる。ここで、前記第一のエネルギー関数は、前記定点画像間の前記移動オブジェクトの数の分散が大きいと前記平均速度が大きく、前記分散が小さいと前記平均速度が小さくなる性質を備える多変量Gauss分布を採用することができる。また、前記第二のエネルギー関数は、前記移動オブジェクトの数が大きいと前記平均速度が小さく、前記数が小さいと前記平均速度が大きくなる性質を備えるPoisson分布を採用することができる。
【０００９】
また前記推定するステップと同時にまたは先立って、前記所定の観測モデルの各パラメータを学習するステップを更に備えることもできる。ここで、前記学習するステップは、変分Bayes法を用いることができる。さらに、前記変分Bayes法の各更新ステップに、Tayor展開を用いた近似を導入することもできる。
【００１０】
また前記移動オブジェクトは、車両であり、前記移動オブジェクトの数は、定点画像に含まれる一方通行の道路中の一部領域に含まれる車両の台数とすることができる。さらに、前記移動オブジェクトは、車両であり、前記移動オブジェクトの数は、前記各定点画像に含まれる一方通行の道路中の一部領域に含まれる車両に対応する画素数とすることもできる。なお、同一の車両が、前記複数の定点画像に含まれることを必要としない。
【００１１】
本発明コンピュータ・プログラム、コンピュータ・システムとして把握した場合にも、上述した本発明を方法として把握した場合と実質的に同一の技術的特徴を備える事ができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、比較的低品質な、比較的フレームレートの低い時系列観測画像から、画像内の移動オブジェクトの速度を推定する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態を例示する概念図である。
【図２】コンピュータのハードウェア構成を説明するブロック図
【図３】コンピュータの機能を説明するブロック図
【図４】このコンピュータが実行する処理を説明する概念図
【図５】車両台数の時系列ベクトルの生成を説明する概念図
【図６】推定モデルの分散を説明する概念図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
実施形態
以下、本発明を実施するための最良の形態を図面に基づいて詳細に説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。また、本発明は多くの異なる態様で実施することが可能であり、実施の形態の記載内容に限定して解釈されるべきものではない。また、実施の形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須とは限らないことに留意されたい。実施の形態の説明の全体を通じて（特段の断りのない限り）同じ要素には同じ番号を付している。
【００１５】
図１は、本発明の実施形態を例示する概念図である。例示されているシステムは、パーソナル・コンピュータ１と、インタネット２と、中継器３と、ウェブ・カメラ４から構成されている。ここで、カメラ４は、ビルの屋上に固定的に設置され、比較的低いフレームレート（例えば、数秒間隔や数分間隔）で周辺の道路をカラー静止画撮影している（定点撮影）。また、カメラ４は、周辺の道路を走る車両の速度を観測するために、改めて導入した専用のものである必要はなく、既存の汎用ウェブ・カメラで足り、その性能も比較的低品質のもの（例えば、数百万画素程度）でよい。また、カメラ４とコンピュータ１との間は、中継器３やインタネット２を含む有線・無線の通信ネットワークで接続されており、撮影された画像は、通信ネットワークを介してカメラ４からコンピュータ１へ送信される。また、カメラ４が自律的に撮影するものでもよいし、例えば、通信ネットワークを介して受信するコンピュータ１からの撮影指示に応答して、他律的に撮影するものでもよい。なお、ここでは、カメラ４とコンピュータ１との関係は、一対一で対応付けられているが、これに限らず、複数のカメラ４が単一のコンピュータ１と対応付けられてもよいし、単一のカメラ４が複数のコンピュータ１と対応付けられてもよいし、複数のカメラ４が複数のコンピュータ１と対応付けられてもよい。
【００１６】
図２は、パーソナル・コンピュータ１のハードウェア構成を説明するブロック図である。コンピュータ１のハードウェア構成は、（低速及び高速の）バス１０、バス１０に接続されるＣＰＵ（演算制御装置）１１、ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ：記憶装置）１２、ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ：記憶装置）１３、ＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ：記憶装置）１４、通信インタフェース１５、入出力インタフェース１６を備えている。さらに、入出力インタフェース１６に接続されるマウス１７、フラット・パネル・ディスプレイ（表示装置）１８、キーボード１９等を備えている。なお、コンピュータ１は一般的なパーソナル・コンピュータ・アーキテクチャを採用するものとして説明したが、例えば、より高いデータ処理能力や可用性を求めて、ＣＰＵ１１やＨＤＤ１４等を多重化することができる。また、デスクトップ型の他、様々なタイプのコンピュータ・システムを採用することができる。
【００１７】
このコンピュータ１のソフトウェア構成は、基本的な機能を提供するオペレーティング・システム（ＯＳ）と、OSの機能を利用するアプリケーション・ソフトウェアと、入出力装置のドライバ・ソフトウェアとを備えている。これらの各ソフトウェアは、各種データと共にRAM１２上にロードされ、CPU１１等により実行され、コンピュータ１は全体として、図３に示す機能モジュールとして機能し、図４に示す処理フローを実行する。
【００１８】
図３は、実施例に係るコンピュータ１の機能モジュールを説明するブロック図である。コンピュータ１は、時系列データ生成モジュール１０１、学習モジュール１０２、推定モジュール１０３としての機能を備える。
【００１９】
図４は、コンピュータ１の処理を説明する概念図である。コンピュータ１は、車両台数の時系列ベクトルを生成し（ステップS１０１）、観測モデルのパラメータを学習し（ステップS１０２）、車両の平均速度を推定する（ステップS１０３）。以下、これらの処理について、図面を参照し、より詳細に説明する。
【００２０】
図５は、車両台数の時系列ベクトルの生成（ステップS１０１）を説明するものである。まず、複数の定点時系列画像データが時系列データ生成モジュール１０１へ入力される。ここで、各画像は、カメラ４で広範囲に撮影された領域の一部、道路領域のみが入力される。この領域は、上り車線のみ、下り車線のみのように、道路領域内の車両が一定方向に走行する部分が抽出される。なお、本実施形態では、カメラ４は固定されていることを前提としているため、上記道路部分は固定的な座標で特定することができる。もっとも、カメラ４の位置ずれ等を考慮して、上記道路部分をよりフレキシブルな座標で特定することもできる。ここでは、車両の進行方向長さがLの領域を抽出することにする。
【００２１】
次に、生成モジュール１０１は、各画像データに付与されている撮影時刻データを参照して、一定間隔（例えば、数秒間隔）の複数の画像データを選択する。次に、生成モジュール１０１は、選択された各画像データ中に、何台の車両が含まれているかを算出する。車両台数の算出は、任意の既存手法を採用することができる。例えば、回帰を用いた方法、テンプレートマッチングを用いた方法、車両識別器を用いた方法等が挙げられる。より具体的には、回帰を用いる場合、車両領域画素数等に一定の係数をかけて台数を推定する（台数＝係数×画素数）。また、テンプレートマッチングを用いる場合、車両の事例画像を予め用意して、画像内からそれと一致する部分を探し、一致した数を数えることで台数を推定することができる。さらに、車両識別器を用いる場合には、学習によりある画像領域が車両であるかないかを識別する判別器を作り、それによって車両と判定された数を数えることができる。これらのいずれかの手法を用いて、ここでは、時刻t-2における上記道路部分には0台の車両が存在し（車両が存在せず）、一定時間後の時刻t-1における上記道路には一台の車両が存在し、同じく一定時間後の時刻tにおける上記道路には二台の車両が存在したとする。この場合、生成モジュール１０１が生成する車両台数の時系列ベクトルdは、その成分に(0,1,2)を含む。
【００２２】
なお、本実施形態では車両台数の値として離散的な値を採用したが、連続的な値を採用することもできる。また、本実施形態では、車両台数そのものを採用したが、これに代わって、車両部分に対応する画素数等の車両台数と線形の関係にある他のものを採用することもできる。また、それらの組み合わせを採用することもできる。このように、車両台数(または同様の特徴を有するもの)の時系列を特徴量に用いることで、フレームレート（定点画像の撮影間隔）に対して頑健に車両速度の推定を行うことができる。つまり、一定の時間窓内の複数枚のフレームから、台数の平均や分散などが推定可能であり、それらの時間情報を含んだ量から以下で述べるとおり、速度推定を行うことができる。
【００２３】
学習モジュール１０２は、まず、車両台数時系列の性質を表現する観測モデルを、速度を用いたGibbs分布によって構築する。ここでは、以下の２つのエネルギー関数を重み付き和で混合し、 Gibbs分布とする。
【００２４】
第一のエネルギー関数として、車両台数の時系列フレーム間の分散を速度によって表した多変量Gauss分布型のエネルギー関数を導入する。図６及び数１は、モデルの定式化を説明するものである。基本的に、距離が離れるにつれて分散は増えるというシンプルな関係を表すモデルによって定式化する。そして、距離が０の時、分散は０である。また、速度v×時間t＝距離Δlという関係を用いると、時間間隔は既知のため、分散は単純に速度のみに依存する形に定式化することができる。
【００２５】
【数１】
2015018452.tif 000003
【００２６】
第二のエネルギー関数として、車両台数と車両速度の関係を表せるような正則化を行うPoisson分布型のエネルギー関数を導入する。つまり、直感的には車両台数が多いと、車両速度は低くなり、車両台数が少ないと、車両速度は速くなると考えられるが、上述の第一のエネルギー関数の相互作用のみの記述の場合、車両台数が多い場合は、分散も大きくなってしまう。そこで、本実施形態では、Poisson分布型のエネルギー関数によって正則化を行うこととした。また、共役解析のためPoissonモデルをGauss近似する。
【００２７】
次に、学習モジュール１０２は、近似付き変分Bayes法を用いたパラメータ推定を行う。ここで、変分Bayes法を用いてフルBayesな枠組みの推定を近似的に行うことで一度の学習で全変数の推定を効率的に行うことが可能になる。また、本実施形態では、変分Bayes法でも対処不能な複雑な分布のため、更にTaylor展開を用いた近似を変分Bayes法の各更新ステップに導入する。以下、具体的な数式を参照し、さらに詳細に説明する。
【００２８】
学習モジュール１０２が、設定する観測モデルと事前分布は、数２の通りである。
【００２９】
【数２】
2015018452.tif 000004
【００３０】
ここで、学習モジュール１０２は、変分Bayes法を用いることで、事後分布p(ρ,λ|d)を(近似的に）高速に求めることができる。つまり、数３に示すように、各変数間が独立の因子化仮定を置くことで、扱い易い試験分布を導入する。そして、数４に示すように、基準にはKL情報量を用い、試験分布qが真の分布pを良く近似するようにqを最適化する。一般的な形の更新式は、数５に示す、自己無撞着方程式となり、これを繰り返し計算を用いて解く。本実施形態の場合の更新式は、数６に示す。
【００３１】
【数３】
2015018452.tif 000005
【００３２】
【数４】
2015018452.tif 000006
【００３３】
【数５】
2015018452.tif 000007
【００３４】
【数６】
2015018452.tif 000008
【００３５】
更に学習モジュール１０２は、Taylor展開を用いた近似を変分Bayes法の各更新ステップに導入する。すなわち、数７に示すように、Taylor近似を用いてInp(z|x)内の解析不能な項を共役な形に近似する。すると、更新式の各試験分布は全て共役な形、つまり解析計算可能な形になるため、学習モジュール１０２は、数８に示す各試験分布のパラメータのみを、数９に示す収束条件が満たされるまで繰り返し計算することで足る。そして、収束した時のqをpの近似解とする。
【００３６】
【数７】
2015018452.tif 000009
【００３７】
【数８】
2015018452.tif 000010
【００３８】
【数９】
2015018452.tif 000011
【００３９】
次いで、推定モジュール１０３は、車両の平均速度vの推定を行う。具体的には、v=c/ρとして演算することができる。ここで、ρは、事後平均<ρ>p(ρ|d)を用いて推定し、cは任意の定数（例えば、１）である。なお、推定された車両の平均速度の値はディスプレイ１８に表示することができる。
【００４０】
本発明は、全体がハードウェアの実施形態、全体がソフトウェアの実施形態、またはハードウェアおよびソフトウェア両方のエレメントを包含する実施形態の形を取ることができる。ある好適な実施形態において、本発明は、以下に限らないが、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード、構文解析ピココードなどを含めた、ソフトウェアに実装される。
【００４１】
さらに、本発明は、コンピュータまたは任意の命令実行システムによってまたはこれに関連させて使用するプログラム・コードを備えるコンピュータ・プログラム、コンピュータ可読媒体の形態を採ることもできる。本説明目的の上で、コンピュータ可読媒体は、任意の命令実行システム、装置、またはデバイスによってまたはこれに関連させて使用するためのプログラムを、収容、格納、通信、伝搬、または伝送できる任意の装置であり得る。具体的には、前述の構文解析制御モジュールは、この意味で命令実行システム、または「コンピュータ」を構成する。
【００４２】
媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外的、または半導体のシステム（もしくは装置もしくはデバイス）または伝搬媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体の例には、半導体または固体メモリ、磁気テープ、着脱可能コンピュータ・ディスケット、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、剛体磁気ディスク、および光ディスクが含まれる。光ディスクの現時点での例には、コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ  ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、コンパクト・ディスク読み取り／書き込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ  ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ）メモリ、およびＤＶＤが含まれる。
【００４３】
プログラム・コードを格納もしくは実行またはその両方を行うのに適したデータ処理システムは、システム・バスを介して直接的または間接的にメモリ・エレメントに連結された少なくとも一つのプロセッサを含み得る。このメモリ・エレメントには、プログラム・コードの実際の実行の過程で使われるローカル・メモリ、バルク記憶装置、および、実行中にバルク記憶装置から読み出さねばならない回数を低減するために、少なくとも一部のプログラム・コードに一時的保管を提供するキャッシュ・メモリを含めることができる。
【符号の説明】
【００４４】
１…パーソナル・コンピュータ、
１１…ＣＰＵ（演算制御装置）
１２…ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ：記憶装置）
１３…ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ：記憶装置）
１４…ＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ：記憶装置）
１５…通信インタフェース
１６…入出力インタフェース
１７…マウス
１８…フラット・パネル・ディスプレイ（表示装置）
１０１…時系列生成モジュール
１０２…学習モジュール
１０３…推定モジュール
【図１】
2015018452.tif 000019
【図２】
2015018452.tif 000020
【図３】
2015018452.tif 000021
【図４】
2015018452.tif 000022
【図５】
2015018452.tif 000023
【図６】
2015018452.tif 000024