(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出装置が、被監視領域内の目標物体を認識し、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出するステップと、
前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算するステップと、
推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行するステップと、を含み、
前記被監視領域内の目標物体を認識するステップは、
前記検出装置が被検出領域の画像を取得するステップと、
前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識するステップと、
前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれている場合、認識された目標オブジェクトを目標物体と特定するステップと、を含み、
前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識するステップは、
プリセットされた色区間プリセットに基づいて、前記取得した画像に対し色検出を行い、前記画像における指定された色特徴を有する初期オブジェクト領域を特定するステップと、
取得された画像を２値画像に量子化するステップと、
２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行い、初期オブジェクト領域の外形輪郭を特定するステップと、
プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行うステップと、
プリセットされたフィルタリング形状又はフィルタリングサイズ情報に基づいて、合併して得られた各領域をフィルタリングし、フィルタリングした後の領域を目標オブジェクトとするステップと、を含むことを特徴とする目標物体の検出方法。
【請求項２】
前記第１状態情報は、前記検出装置に対する前記目標物体の第１位置情報、速度情報及び移動方向情報を含み、
前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算するステップは、
前記検出装置が前記速度情報に基づいて、プリセットされた遅延時間値の後の前記目標物体の変位を算出するステップと、
前記第１位置情報、移動方向情報及び前記算出された変位に基づいて、前記目標物体が移動した後の第２位置情報を推算するステップと、
前記第２位置情報を第２状態情報と特定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行うことは、
前記２値画像におけるノイズ点をフィルタリングして除去するステップと、
ノイズ点をフィルタリングして除去した後の２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行うステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行うステップは、
特定された各外形輪郭のエッジ位置座標に基づいて、隣接する２つの外形輪郭の間の距離を算出するステップと、
隣接する２つの外形輪郭の間の色の類似度を特定するステップと、
距離値、類似度がプリセットされた合併距離及び類似度の要求を満たす隣接する２つの外形輪郭を合併させるステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行うステップは、
隣接する２つの連通領域の間の領域が、プリセットされた遮蔽物オブジェクト特徴に適合するか否かを検出するステップと、
「前記領域がプリセットされた遮蔽物オブジェクト特徴に適合する」場合、前記隣接する２つの連通領域がプリセットされた合併規則を満たし、この隣接する２つの外形輪郭を合併させるステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出するステップは、
監視された画像に基づいて、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出す
るステップと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値を算出するステップと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きい場合、再び、新たな画像に基づいて本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出し、且つ前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より小さいか否かを再び判断するステップを、前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きくない場合の移動状態情報を特定するまで繰り返し実行するステップと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きくない場合、前記移動状態情報を第１状態情報と特定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
検出装置が、被監視領域内の目標物体を認識し、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出するステップと、
前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算するステップと、
推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行するステップと、を含み、
前記被監視領域内の目標物体を認識するステップは、
前記検出装置が被検出領域の画像を取得するステップと、
前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識するステップと、
前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれている場合、認識された目標オブジェクトを目標物体と特定するステップと、を含み、
前記本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出するステップは、
監視された画像に基づいて、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出す
るステップと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値を算出するステップと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きい場合、再び、新たな画像に基づいて本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出し、且つ前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より小さいか否かを再び判断するステップを、前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きくない場合の移動状態情報を特定するまで繰り返し実行するステップと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きくない場合、前記移動状態情報を第１状態情報と特定するステップと、を含むことを特徴とする目標物体の検出方法。
【請求項８】
本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出するステップは、
現在の時刻に取得した画像から目標物体の画素座標を特定し、座標マッピング変換を行い、前記検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の初期位置情報を取得するステップと、
プリセット時間間隔後の時刻に取得した画像から目標物体の画素座標を特定し、座標マッピング変換を行い、前記検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の移動位置情報を取得するステップと、
初期位置情報、移動位置情報及びプリセット時間間隔に基づいて、前記目標物体の速度情報及び方向情報を特定するステップと、
特定された速度情報、方向情報及び前記移動位置情報を前記目標物体の移動状態情報とするステップと、を含むことを特徴とする請求項６又は請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記検出装置が、各物体の移動状態情報に基づいて、各監視しようとする物体に対し、
位置事前推測を行い、得られた位置事前推測値と画像における各監視しようとする物体の実際の位置に基づいて各物体を関連と特定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行するステップは、
推算された第２状態情報における第２位置情報と検出装置に対する方向とに基づいて、雲台に装着された積載物が前記目標物体を狙うように、雲台の回転パラメータを調整するステップを含むことを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
被監視領域内の目標物体を認識すると共に、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出するための認識モジュールと、
前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算するための処理モジュールと、
推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行するための制御モジュールと、を含み、
前記認識モジュールは、
被検出領域の画像を取得するための取得ユニットと、
前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識する認識ユニットと、
前記認識ユニットによる認識結果が「前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれている」場合、認識された目標オブジェクトを目標物体と特定する特定ユニットと、を含み、
前記認識ユニットは、プリセットされた色区間プリセットに基づいて、前記取得した画像に対し色検出を行い、前記画像における指定された色特徴を有する初期オブジェクト領域を特定し、取得された画像を２値画像に量子化し、２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行い、初期オブジェクト領域の外形輪郭を特定し、プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行い、プリセットされたフィルタリング形状又はフィルタリングサイズ情報に基づいて、合併して得られた各領域をフィルタリングし、フィルタリングした後の領域を目標オブジェクトとするために用いられることを特徴とする検出装置。
【請求項１２】
前記第１状態情報は、本検出装置に対する前記目標物体の第１位置情報、速度情報及び移動方向情報を含み、
前記処理モジュールは、前記速度情報に基づいて、プリセットされた遅延時間値の後の前記目標物体の変位を算出し、前記第１位置情報、移動方向情報及び前記算出された変位に基づいて、前記目標物体が移動した後の第２位置情報を推算し、前記第２位置情報を第２状態情報と特定するために用いられることを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記認識ユニットは、２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行うために用いられる場合、前記２値画像におけるノイズ点をフィルタリングして除去し、ノイズ点をフィルタリングして除去した後の２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行うために用いられることを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１４】
前記認識ユニットは、プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行うために用いられる場合、特定された各外形輪郭のエッジ位置座標に基づいて、隣接する２つの外形輪郭の間の距離を算出し、隣接する２つの外形輪郭の間の色の類似度を特定し、距離値、類似度がプリセットされた合併距離及び類似度の要求を満たす隣接する２つの外形輪郭を合併させるために用いられることを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１５】
前記認識ユニットは、プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行うために用いられる場合、隣接する２つの連通領域の間の領域が、プリセットされた遮蔽物オブジェクト特徴に適合するか否かを検出し、「はい」である場合、前記隣接する２つの連通領域がプリセットされた合併規則を満たし、この隣接する２つの外形輪郭を合併させるために用いられることを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１６】
前記認識モジュールは、さらに、
監視された画像に基づいて、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出するための状態算出ユニットと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値を算出するための距離算出ユニットと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きい場合、再び、監視された新たな画像に基づいて本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出し、且つ前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より小さいか否かを再び判断するステップを、前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きくない場合の移動状態情報を特定するまで繰り返し実行するための状態処理ユニットと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きくない場合、前記移動状態情報を第１状態情報と特定するための状態特定ユニットと、を含むことを特徴とする請求項１１乃至請求項１５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１７】
被監視領域内の目標物体を認識すると共に、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出するための認識モジュールと、
前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算するための処理モジュールと、
推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行するための制御モジュールと、を含み、
前記認識モジュールは、
被検出領域の画像を取得するための取得ユニットと、
前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識する認識ユニットと、
前記認識ユニットによる認識結果が「前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれている」場合、認識された目標オブジェクトを目標物体と特定する特定ユニットと、を含み、
前記認識モジュールは、さらに、
監視された画像に基づいて、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出するための状態算出ユニットと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値を算出するための距離算出ユニットと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きい場合、再び、監視された新たな画像に基づいて本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出し、且つ前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より小さいか否かを再び判断するステップを、前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きくない場合の移動状態情報を特定するまで繰り返し実行するための状態処理ユニットと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きくない場合、前記移動状態情報を第１状態情報と特定するための状態特定ユニットと、を含むことを特徴とする検出装置。
【請求項１８】
前記状態算出ユニット又は前記状態処理ユニットは、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出するために用いられる場合、現在の時刻に取得した画像から目標物体の画素座標を特定し、座標マッピング変換を行い、前記検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の初期位置情報を得、プリセット時間間隔後の時刻に取得した画像から目標物体の画素座標を特定し、座標マッピング変換を行い、前記検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の移動位置情報を得、初期位置情報、移動位置情報及びプリセット時間間隔に基づいて、前記目標物体の速度情報及び方向情報を特定し、特定された速度情報、方向情報及び前記移動位置情報を前記目標物体の移動状態情報とするために用いられることを特徴とする請求項１６又は請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
各物体の移動状態情報に基づいて、各監視しようとする物体に対し、位置事前推測を行い、得られた位置事前推測値と画像における各監視しようとする物体の実際の位置に基づいて各物体を関連・区別するための区別モジュールをさらに含むことを特徴とする請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記制御モジュールは、推算された第２状態情報における第２位置情報と検出装置に対する方向に基づいて、雲台に装着された積載物が前記目標物体を狙うように、雲台の回転パラメータを調整するために用いられることを特徴とする請求項１１乃至請求項１９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２１】
画像収集装置とプロセッサとを含み、
前記画像収集装置は、被検出領域の画像を撮影するために用いられ、
前記プロセッサは、前記画像収集装置により撮影された画像に基づいて、被監視領域内の目標物体を認識すると共に、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出し、前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算し、推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行するために用いられ、
前記被監視領域内の目標物体を認識することは、
被検出領域の画像を取得し、
前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識し、
前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれている場合、認識された目標オブジェクトを目標物体と特定し、
前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識することは、
プリセットされた色区間プリセットに基づいて、前記取得した画像に対し色検出を行い、前記画像における指定された色特徴を有する初期オブジェクト領域を特定し、
取得された画像を２値画像に量子化し、
２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行い、初期オブジェクト領域の外形輪郭を特定し、
プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行い、
プリセットされたフィルタリング形状又はフィルタリングサイズ情報に基づいて、合併して得られた各領域をフィルタリングし、フィルタリングした後の領域を目標オブジェクトとすることを特徴とするロボット。
【請求項２２】
画像収集装置とプロセッサとを含み、
前記画像収集装置は、被検出領域の画像を撮影するために用いられ、
前記プロセッサは、前記画像収集装置により撮影された画像に基づいて、被監視領域内の目標物体を認識すると共に、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出し、前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算し、推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行するために用いられ、
前記被監視領域内の目標物体を認識することは、
被検出領域の画像を取得し、
前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識し、
前記画像に指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれている場合、認識された目標オブジェクトを目標物体と特定し、
前記本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出することは、
監視された画像に基づいて、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出し、
前記目標物体から本検出装置までの距離値を算出し、
前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きい場合、再び、新たな画像に基づいて本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出し、且つ前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より小さいか否かを再び判断することを、前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きくない場合の移動状態情報を特定するまで繰り返し実行し、
前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より大きくない場合、前記移動状態情報を第１状態情報と特定することを特徴とするロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ制御技術分野に関し、特に目標物体の検出方法、検出装置及びロボットに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在まで、従来の目標の監視、認識及びトラッキングは、一般的にビデオ画像のトラッキングにより実現され、ビデオ画像の目標トラッキング技術を基にビジュアル、パターン認識及び人工知能等の分野の技術が融合している。この技術の主な応用は、車両のトラッキング・認識、セキュリティ監視、及び人工知能ロボットを含む。
【０００３】
従来技術において、ビデオ画像のトラッキングを基に、基本的に、画像からある目標物体を比較的に正確に特定することができる。しかし、ある場合に、ビデオ画像から目標物体を特定するのみでは、インテリジェント化の需要を満たすことができず、例えば人工知能ロボット分野、特に知能ロボット競技分野では、従来の目標トラッキング技術を更に改善する必要がある。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の実施例は、ユーザの、物体トラッキングと移動状態の事前推測についての自動化、インテリジェント化の需要を満たすことができる、目標物体の検出方法、検出装置及びロボットを提供している。
本発明の実施例は目標物体の検出方法を提供しており、該検出方法は、
検出装置が、被監視領域内の目標物体を認識すると共に、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出することと、
前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算することと、
推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行することと、を含む。
【０００５】
それにおいて、選択的に、前記第１状態情報は、本検出装置に対する前記目標物体の第１位置情報、速度情報及び移動方向情報を含み、
前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算することは、
前記検出装置が前記速度情報に基づいて、プリセットされた遅延時間値の後の前記目標物体の変位を算出することと、
前記第１位置情報、移動方向情報及び前記算出された変位に基づいて、前記目標物体が移動した後の第２位置情報を推算することと、
前記第２位置情報を第２状態情報と特定することと、を含む。
【０００６】
それにおいて、選択的に、前記被監視領域内の目標物体を認識することは、
前記検出装置が被検出領域の画像を取得することと、
前記画像には指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識することと、
含まれている場合、認識された目標オブジェクトを目標物体と特定することと、を含む。
それにおいて、選択的に、前記画像には指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識することは、
【０００７】
プリセットされた色区間プリセットに基づいて、前記取得した画像に対し色検出を行い、前記画像における指定された色特徴を有する初期オブジェクト領域を特定することと、
取得された画像を２値画像に量子化することと、
２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行い、初期オブジェクト領域の外形輪郭を特定することと、
プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行うことと、
プリセットされたフィルタリング形状又はフィルタリングサイズ情報に基づいて、合併して得られた各領域をフィルタリングし、フィルタリングした後の領域を目標オブジェクトとすることと、を含む。
【０００８】
それにおいて、選択的に、前記２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行うことは、
前記２値画像におけるノイズ点をフィルタリングして除去することと、
ノイズ点をフィルタリングして除去した後の２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行うことと、を含む。
【０００９】
それにおいて、選択的に、前記プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行うことは、
特定された各外形輪郭のエッジ位置座標に基づいて、隣接する２つの外形輪郭の間の距離を算出することと、
隣接する２つの外形輪郭の間の色の類似度を特定することと、
距離値、類似度がプリセットされた合併距離及び類似度の要求を満たす隣接する２つの外形輪郭を合併させることと、を含む。
それにおいて、選択的に、前記プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行うことは、
隣接する２つの連通領域の間の領域が、プリセットされた遮蔽物オブジェクト特徴に適合するか否かを検出することと、
「はい」である場合、前記隣接する２つの連通領域がプリセットされた合併規則を満たし、この隣接する２つの外形輪郭を合併させることと、を含む。
【００１０】
それにおいて、選択的に、前記本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出することは、
監視された画像に基づいて、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出することと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値を算出することと、を含む。
【００１１】
さらに、プリセットされた距離閾値より大きい場合、再び、監視された新たな画像に基づいて本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出し、且つ前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より小さいか否かを再び判断するステップを、プリセットされた距離閾値より大きくない場合の移動状態情報を特定するまで繰り返し実行することと、
プリセットされた距離閾値より大きくない場合、前記移動状態情報を第１状態情報と特定することと、を含む。
【００１２】
それにおいて、選択的に、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出することは、
現在の時刻に取得した画像から目標物体の画素座標を特定し、座標マッピング変換を行い、前記検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の初期位置情報を得ることと、
プリセット時間間隔後の時刻に取得した画像から目標物体の画素座標を特定し、座標マッピング変換を行い、前記検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の移動位置情報を得ることと、
初期位置情報、移動位置情報及びプリセット時間間隔に基づいて、前記目標物体の速度情報及び方向情報を特定することと、
特定された速度情報、方向情報及び前記移動位置情報を前記目標物体の移動状態情報とすることと、を含む。
【００１３】
それにおいて、選択的に、前記方法は、
前記検出装置が、各物体の移動状態情報に基づいて、各監視しようとする物体に対し、位置事前推測を行い、得られた位置事前推測値と画像における各監視しようとする物体の実際の位置に基づいて各物体を関連・区別することをさらに含む。
【００１４】
それにおいて、選択的に、前記推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行することは、
推算された第２状態情報における第２位置情報と検出装置に対する方向に基づいて、雲台に装着された積載物が前記目標物体を狙うように、雲台の回転パラメータを調整することを含む。
【００１５】
相応的に、本発明の実施例は、検出装置をさらに提供しており、該検出装置は、
被監視領域内の目標物体を認識すると共に、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出するための認識モジュールと、
前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算するための処理モジュールと、
推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行するための制御モジュールと、を含む。
【００１６】
それにおいて、選択的に、前記第１状態情報は、本検出装置に対する前記目標物体の第１位置情報、速度情報及び移動方向情報を含み、
前記処理モジュールは、具体的に、前記速度情報に基づいて、プリセットされた遅延時間値の後の前記目標物体の変位を算出し、前記第１位置情報、移動方向情報及び前記算出された変位に基づいて、前記目標物体が移動した後の第２位置情報を推算し、前記第２位置情報を第２状態情報と特定するために用いられる。
【００１７】
それにおいて、選択的に、前記認識モジュールは、
被検出領域の画像を取得するための取得ユニットと、
前記画像には指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識するための認識ユニットと、
前記認識ユニットの認識結果が「含まれている」場合、認識された目標オブジェクトを目標物体と特定するための特定ユニットと、を含む。
【００１８】
それにおいて、選択的に、前記認識ユニットは、具体的に、プリセットされた色区間プリセットに基づいて、前記取得した画像に対し色検出を行い、前記画像における指定された色特徴を有する初期オブジェクト領域を特定し、取得された画像を２値画像に量子化し、２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行い、初期オブジェクト領域の外形輪郭を特定し、プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行い、プリセットされたフィルタリング形状又はフィルタリングサイズ情報に基づいて、合併して得られた各領域をフィルタリングし、フィルタリングした後の領域を目標オブジェクトとするために用いられる。
【００１９】
それにおいて、選択的に、前記認識ユニットは、２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行うために用いられる場合、具体的に、前記２値画像におけるノイズ点をフィルタリングして除去し、ノイズ点をフィルタリングして除去した後の２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行うために用いられる。
【００２０】
それにおいて、選択的に、前記認識ユニットは、プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行うために用いられる場合、具体的に、特定された各外形輪郭のエッジ位置座標に基づいて、隣接する２つの外形輪郭の間の距離を算出し、隣接する２つの外形輪郭の間の色の類似度を特定し、距離値、類似度がプリセットされた合併距離及び類似度の要求を満たす隣接する２つの外形輪郭を合併させるために用いられる。
【００２１】
それにおいて、選択的に、前記認識ユニットは、プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行うために用いられる場合、具体的に、隣接する２つの連通領域の間の領域が、プリセットされた遮蔽物オブジェクト特徴に適合するか否かを検出し、「はい」である場合、前記隣接する２つの連通領域がプリセットされた合併規則を満たし、この隣接する２つの外形輪郭を合併させるために用いられる。
【００２２】
それにおいて、選択的に、前記認識モジュールは、さらに、
監視された画像に基づいて、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出するための状態算出ユニットと、
前記目標物体から本検出装置までの距離値を算出するための距離算出ユニットと、を含む。
【００２３】
さらに、プリセットされた距離閾値より大きい場合、再び、監視された新たな画像に基づいて本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出し、且つ前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より小さいか否かを再び判断するステップを、プリセットされた距離閾値より大きくない場合の移動状態情報を特定するまで繰り返し実行するための状態処理ユニットと、
プリセットされた距離閾値より大きくない場合、前記移動状態情報を第１状態情報と特定するための状態特定ユニットと、を含む。
【００２４】
それにおいて、選択的に、前記状態算出ユニット又は前記状態処理ユニットは、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出するために用いられる場合、具体的に、現在の時刻に取得した画像から目標物体の画素座標を特定し、座標マッピング変換を行い、前記検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の初期位置情報を得、プリセット時間間隔後の時刻に取得した画像から目標物体の画素座標を特定し、座標マッピング変換を行い、前記検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の移動位置情報を得、初期位置情報、移動位置情報及びプリセット時間間隔に基づいて、前記目標物体の速度情報及び方向情報を特定し、特定された速度情報、方向情報及び前記移動位置情報を前記目標物体の移動状態情報とするために用いられる。
【００２５】
それにおいて、選択的に、前記装置は、さらに、各物体の移動状態情報に基づいて、各監視しようとする物体に対し、位置事前推測を行い、得られた位置事前推測値と画像における各監視しようとする物体の実際の位置に基づいて各物体を関連・区別するための区別モジュールを含む。
【００２６】
それにおいて、選択的に、前記制御モジュールは、具体的に、推算された第２状態情報における第２位置情報と検出装置に対する方向に基づいて、雲台に装着された積載物が前記目標物体を狙うように、雲台の回転パラメータを調整するために用いられる。
【００２７】
相応的に、本発明の実施例は、ロボットをさらに提供しており、該ロボットは、
画像収集装置とプロセッサとを含み、
前記画像収集装置は、被検出領域の画像を撮影するために用いられ、
前記プロセッサは、前記画像収集装置により撮影された画像に基づいて、被監視領域内の目標物体を認識すると共に、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出し、前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算し、推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行するために用いられる。
【００２８】
本発明の実施例は、目標物体の認識及び移動位置等の状態の事前推測を実現でき、目標物体のトラッキング及び状態の事前推測を手早く、正確に完成でき、新たな機能を追加しており、ユーザの、物体トラッキングと移動状態の事前推測についての自動化、インテリジェント化の需要を満たしている。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】図１は、本発明の実施例における１種の目標物体の検出方法のフロー模式図である。
【図２】図２は、本発明の実施例における別種の目標物体の検出方法のフロー模式図である。
【図３】図３は、本発明の実施例における特定の色特徴を有する目標オブジェクトを認識する方法のフロー模式図である。
【図４】図４は、本発明の実施例の移動状態算出方法のフロー模式図である。
【図５】図５は、目標物体の状態推定模式図である。
【図６】図６は、本発明の実施例における１種の検出装置の構成模式図である。
【図７】図７は、図６における認識モジュールのうちの１種の構成模式図である。
【図８】図８は、本発明の実施例における１種のロボットの構成模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下では、本発明の実施例における図面を組み合わせて、本発明の実施例における技術案を明瞭、完全に説明するが、説明する実施例は明らかに、本発明の一部の実施例に過ぎず、全ての実施例ではない。本発明における実施例に基づいて当業者が創造性のある労働をせずに得られる全ての他の実施例は、何れも本発明が保護する範囲に属する。
【００３１】
本発明の実施例は、目標物体の現在の移動状態に基づいて、該目標物体の次の時刻（ある時間間隔後の時刻）の移動状態を事前推測し、目標物体トラッキング、事前判断機能を実現することができる。具体的に、画像における画素座標を実際の位置座標に変換してから、時間間隔、該時間間隔の実際の位置座標の変位に基づいて、運動速度及び方向を算出し、位置、運動速度及び方向を含む移動状態を特定することができる。
【００３２】
具体的には、本発明の実施例における１種の目標物体の検出方法のフロー模式図である図１を参照し、本発明の実施例の前記方法は物体トラッキング装置に用いられ、検出装置、例えば競技ロボット等の装置により実現することができ、具体的に、前記方法は以下のことを含む。
Ｓ１０１：検出装置が、被監視領域内の目標物体を認識すると共に、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出する。
【００３３】
カメラ等のモジュールを呼び出して被監視領域の画像を撮影し、プリセットされた目標物体の色及び／又は輪郭形状、サイズ等に基づいて、現在の時刻で、該領域に目標物体が含まれているか否かを認識することができる。含まれている場合、第１状態情報の算出を行い、含まれていない場合、カメラの角度を引き続き変換するか或いは検出装置を移動し、画像を撮影して目標物体を探す。該カメラは、キャリブレーションされたカメラである。
【００３４】
目標物体を監視した後に、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出することができ、前記第１状態情報は、具体的に、本検出装置に対する該目標物体の位置、移動速度、方向等の情報を含んでもよい。具体的に、同様に、撮影した目標物体を含む画像に基づいて算出することができる。
【００３５】
具体的に実施する際に、検出装置に対する該目標物体の位置の算出は、以下のようであってもよい。即ち、画像における前記目標物体が存在する領域の画素位置座標を特定し、検出装置を中心とする座標系に画素座標をマッピングして、検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の位置座標を得、該位置座標は本検出装置に対する前記目標物体の位置情報であり、なお、前記画素位置座標及び検出装置に対する位置座標は、前記目標物体の幾何中心点の位置座標のみであってもよく、また検出装置を中心とする座標系は、前記検出装置のカメラの中心点を座標系の原点とするものであってもよい。
【００３６】
相対的位置が得られた後に、次の時刻（例えば、１秒後の時刻）の前記目標物体の新たな相対的位置を算出でき、この新たな相対的位置及び前の時刻の相対的位置に基づいて、目標物体の変位及び相対的移動方向を得ることができ、変位及び時間間隔に基づいて今回の移動速度を算出できる。
Ｓ１０２：前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算する。
【００３７】
具体的に、推算された第２状態情報は、主に本検出装置に対する前記目標物体の位置及び方向を含む。前記プリセットされた遅延時間は、プリセットされた時間間隔であってもよく、例えば、ロボット競技について、このプリセットされた遅延時間は、前記Ｓ１０２における推算時間、雲台等の方向調整のための装置の調整時間、並びに競技砲弾の装填及び／又は発射時間に基づいて総合的に判断されるものであり、それにおいて、前記推算時間と、調整時間と、装填及び／又は発射時間とは、大量の実際の時間算出訓練によって学習した時間値である。
Ｓ１０３：推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行する。
【００３８】
前記第２状態情報が得られた後に、実際の応用必要に応じて、前記目標物体に対する処理操作を実行することができる。例えば、競技ロボットにおいて、第２状態情報における相対的方向情報に基づいて、前記第２状態情報における位置に向いて狙うように雲台等の装置の方向角度を調整し、且つ前記目標物体を攻撃するように競技砲弾を発射することができる。
【００３９】
本発明の実施例は、目標物体の認識及び移動位置等の状態の事前推測を実現でき、目標物体のトラッキング及び状態の事前推測を手早く、正確に完成でき、新たな機能を追加しており、ユーザの、物体トラッキングと移動状態の事前推測についての自動化、インテリジェント化の需要を満たしている。
【００４０】
また、本発明の実施例における別種の目標物体の検出方法のフロー模式図である図２を参照し、本発明の実施例の前記方法は物体トラッキング装置に用いられ、検出装置、例えば競技ロボット等の装置により実現することができ、具体的に、前記方法は以下のことを含む。
Ｓ２０１：前記検出装置が被検出領域の画像を取得する。
具体的には、本検出装置に配置されているカメラを呼び出すことにより、現在の環境での画像を撮影して取得する。
Ｓ２０２：前記画像には指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識する。
【００４１】
色認識策略に基づいて、画像に対し分析認識を行うことで、画像における目標オブジェクトを簡単に、手早く認識することができる。目標物体の画像データを予め大量収集し、訓練を行って該目標物体の存在可能な色区間を得、後続ではこの色区間を閾値として前記Ｓ２０１にて取得された画像に対し色検出を行い、疑似的な目標物体の領域を探し、即ち指定された色特徴を有する目標区域を探すことができる。
【００４２】
前記Ｓ２０２において、前記Ｓ２０１にて取得された画像の分析認識は、図３に対応する実施例における説明を参考にすることができる。疑似的な目標物体の領域を見つけた場合、後述のＳ２０３を実行し、そうでなければ、対応する画像から疑似的な目標物体の領域を見つけるまでＳ２０１とＳ２０２を改めて実行する。
Ｓ２０３：含まれている場合、認識された目標オブジェクトを目標物体と特定する。
Ｓ２０４：本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出する。
【００４３】
具体的に、前記第１状態情報は、本検出装置に対する前記目標物体の第１位置情報、速度情報及び移動方向情報を含む。それにおける位置情報は、画像画素座標から検出装置のカメラを中心する実際の座標へのマッピング変換によって得ることができ、また速度と移動方向は、一定の時間間隔の位置差に基づいて算出することができる。
【００４４】
画像における目標物体の実際の位置の取得について、具体的には以下のようであってもよい。まず、上述で言及した、カメラをキャリブレーションすることは、実際の空間において検出装置（カメラ）に対する、画像における１つの点の位置を特定するように、画像座標系と実際の空間座標系との間の変換関係を付けることをいう。具体的なキャリブレーション方法は、ある特定の場面に１つの独特なキャリブレーションマークを置いて、そのカメラに対する位置を測定し、大量の画像データを収集することにより、２つの座標系の間の変換関係を算出する。座標系の間の変換関係が特定された後、画像座標によって目標物体の実際の空間座標を特定できる。
【００４５】
次に、キャリブレーションした後、画像座標系における１つの点について、算出された変換関係（回転と平行移動等）に基づいて、実際の空間における位置を算出できる。なお、一眼カメラでは画像座標におけるある点の、実際の空間における位置を正確に再現することができないが、本発明の実施例において、単一カメラを使用する時に、具体的にはその高さ情報を無視することができるため、相対的に正確な変換関係を得ることができる。
【００４６】
それにおいて、前記第１状態情報を算出することについて、図４に対応する実施例における移動状態情報の取得についての説明を参考にすることができる。
Ｓ２０５：前記速度情報に基づいて、プリセットされた遅延時間値の後の前記目標物体の変位を算出する。
Ｓ２０６：前記第１位置情報、移動方向情報及び前記算出された変位に基づいて、前記目標物体が移動した後の第２位置情報を推算する。
Ｓ２０７：前記第２位置情報を第２状態情報と特定する。
【００４７】
速度と時間との積により変位が得られ、また積と運動方向を組み合わせてこの遅延時間値後に、本検出装置のカメラを中心する座標系における前記目標物体の正確な位置を総合的に特定することができる。
【００４８】
前記Ｓ２０５を実行する前に、まず前記目標物体から本検出装置までの距離を判断してもよく、この距離値は同様に本検出装置のカメラを中心する座標系により算出することができる。本検出装置に近い（一定の距離閾値内）場合、前記Ｓ２０５を実行し、さもなければ、前記Ｓ２０１乃至Ｓ２０４を継続して実行する。
Ｓ２０８：推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行する。
【００４９】
ここで、本発明の実施例において、前記Ｓ２０８は具体的に、推算された第２状態情報における第２位置情報と検出装置に対する方向に基づいて、雲台に装着された積載物が前記目標物体を狙うように、雲台の回転パラメータを調整することを含んでもよい。
【００５０】
具体的に、本発明の実施例における特定の色特徴を有する目標オブジェクトを認識する方法のフロー模式図である図３を参照し、前記方法は上述のＳ２０２に対応し、具体的には以下のことを含む。
【００５１】
Ｓ３０１：プリセットされた色区間プリセットに基づいて、前記取得した画像に対し色検出を行い、前記画像における指定された色特徴を有する初期オブジェクト領域を特定する。
Ｓ３０２：取得された画像を２値画像に量子化する。
【００５２】
目標物体の画像データを大量収集し、訓練を行って該目標物体の色区間を得、前記Ｓ３０１にてこの色区間で取得された画像に対し色検出を行い、この画像における疑似的な目標物体の領域を探し、２値画像に量子化することができる。
Ｓ３０３：２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行い、初期オブジェクト領域の外形輪郭を特定する。
【００５３】
具体的に、前記２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行うことは、前記２値画像におけるノイズ点をフィルタリングして除去することと、ノイズ点をフィルタリングして除去した後の２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行うことと、を含む。
【００５４】
得られた２値画像に対しオープニング演算処理を行い、色検出の結果におけるノイズ点をフィルタリングして除去することができる。具体的に、本システムは、色認識の方法により目標物体を検出するが、環境には目標物体と色が一致するか或いは類似する他の物体が存在する、或いは光照射の原因で画像に対応する色領域を生じる可能性があり、色情報に基づいてフィルタリングする際に、目標ではない色領域を保留する可能性があるので、フィルタリングして除去する必要がある。ノイズのフィルタリングして除去する過程において、実際のデータを分析することにより、ノイズ領域の大きさや形状等が目標車両と大きな相違があることに気づくことができるので、大きさ制限と形状制限（アスペクト比、周長と面積の比等）により、ノイズ点をフィルタリングして除去することができる。
Ｓ３０４：プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行う。
【００５５】
それにおいて、前記Ｓ３０４は具体的に、特定された各外形輪郭のエッジ位置座標に基づいて、隣接する２つの外形輪郭の間の距離を算出することと、隣接する２つの外形輪郭の間の色の類似度を特定することと、距離値、類似度がプリセットされた合併距離及び類似度の要求を満たす隣接する２つの外形輪郭を合併させることと、を含んでもよい。
【００５６】
画像の疑似的な領域に対し、連通領域の検出を行い、各疑似的な領域の外部輪郭を算出し、矩形で近似的に表示することができる。連通領域の間の距離及び色類似性に基づいて、距離が接近し且つ類似性が高い連通領域を合併する。
【００５７】
或いは、前記Ｓ３０４は具体的に、隣接する２つの連通領域の間の領域が、プリセットされた遮蔽物オブジェクト特徴に適合するか否かを検出することと、「はい」である場合、前記隣接する２つの連通領域がプリセットされた合併規則を満たし、この隣接する２つの外形輪郭を合併させることと、を含んでもよい。
【００５８】
Ｓ３０５：プリセットされたフィルタリング形状又はフィルタリングサイズ情報に基づいて、合併して得られた各領域をフィルタリングし、フィルタリングした後の領域を目標オブジェクトとする。
【００５９】
外形輪郭の合併操作を行った後に得られた外形は、環境における柱等の物体に過ぎない可能性があり、これらの物体をフィルタリングする必要がある。具体的に、予め大量の目標物体の画像を訓練して目標物体の形状（例えば、長さ・幅・高さの比）及び／又はサイズ情報（面積）を得、これに基づいて、適合しない領域をフィルタリングすることができる。
【００６０】
上述のＳ３０１乃至Ｓ３０５のステップを経て、基本的に、画像における目標物体についての図形オブジェクトを特定でき、更に該目標物体のトラッキング及び位置、速度及び移動方向に対する検出を実行する。
さらに、本発明の実施例の移動状態算出方法のフロー模式図である図４を参照し、本発明の実施例の前記方法は具体的に以下のことを含む。
Ｓ４０１：監視された画像に基づいて、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出する。
Ｓ４０２：前記目標物体から本検出装置までの距離値を算出する。
【００６１】
Ｓ４０３：プリセットされた距離閾値より大きい場合、再び、新たな画像に基づいて本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出し、且つ前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より小さいか否かを再び判断するステップを、プリセットされた距離閾値より大きくない場合の移動状態情報を特定するまで繰り返し実行する。それにおいて、毎度距離を判断した後に得られた新たな画像は、一定の時間間隔を経てから実行することができる。
Ｓ４０４：プリセットされた距離閾値より大きくない場合、前記移動状態情報を第１状態情報と特定する。
【００６２】
前記目標物体が本検出装置から遠い場合、対応する処理操作を実行することができず、例えば競技ロボットにおいて狙って攻撃することができない可能性がある。従って、後続で第２状態情報を特定するように、距離が近い場合こそ、対応する移動状態情報を第１状態情報と特定する必要がある。また、目標物体（又は本検出装置）が移動する過程において、前記Ｓ４０３が持続的に監視した移動状態情報は、目標物体から本検出装置までの距離がプリセットされた距離閾値より大きくなくなるまで、ずっと更新する必要がある。
【００６３】
それにおいて、本検出装置を前記目標物体にできる限り早く接近させるために、検出された前記目標物体の移動状態情報（位置、方向等）に基づいて、制御信号を生成して本端の動力アセンブリを制御し、本検出装置を前記目標物体に移動させることができる。
それにおいて、上述の本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出するステップは、具体的に、
【００６４】
現在の時刻に取得した画像から目標物体の画素座標を特定し、座標マッピング変換を行い、前記検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の初期位置情報を得ることと、
【００６５】
プリセット時間間隔後の時刻に取得した画像から目標物体の画素座標を特定し、座標マッピング変換を行い、前記検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の移動位置情報を得ることと、
初期位置情報、移動位置情報及びプリセット時間間隔に基づいて、前記目標物体の速度情報及び方向情報を特定することと、
特定された速度情報、方向情報及び前記移動位置情報を前記目標物体の移動状態情報とすることと、を含んでもよい。
【００６６】
それにおいて、前記検出装置が、各物体の移動状態情報に基づいて、各監視しようとする物体に対し、位置事前推測を行い、得られた位置事前推測値と画像における各監視しようとする物体の実際の位置に基づいて各物体を関連することにより特定する。つまり、検出装置は、前の時刻の目標物体的移動状態（位置、速度、方向）に基づいて、現在の時刻の目標物体の移動状態（新たな位置、速度、方向）を推定し、次に位置と色情報に基づいて、現在の時刻の目標物体の推定状態と検出結果とを関連付けて、対応する目標物体について新たな移動状態を更新することができる。
【００６７】
具体的には、図５の模式図を例として説明する。本監視装置が装着された物体Ａについて、視野範囲内の目標物体Ｂと目標物体Ｃを監視することができる。Ｔ１時刻に、目標物体Ｂと目標物体Ｃは本監視装置から遠いため、まだ発射条件を満たさず、この時に前の時刻の情報に基づいて、ＢとＣの位置Ｐ、速度Ｖ及び方位Ｏを算出できる。Ｔ２時刻に、検出手段により当該時刻のＢとＣの位置の測定値及び前後時刻の時間差を特定し、Ｔ１時刻のＢとＣの状態及び時間差に基づいて、Ｔ２時刻のＰ、Ｖ及びＯを推定し、且つ測定値と推定値との間の位置関係に基づいて関連付け、１つ１つ対応する関係を特定することができる。Ｔ２時刻に、目標ＢとＡの距離は既に発射条件を満たしたため、この時刻のＢの状態（位置と速度等）に基づいて、Ｔ３（遅延時間）時刻におけるＢの状態推定値を予想し、（Ｐｂ'、Ｏｂ'）を得、Ｐｂ'を第２状態とし、該座標Ｐｂ'（ｘ、ｙ）に基づいて、慣性計測装置を用いて、カルマンフィルタによってピッチ角を推定し、位置ループと速度ループの制御を実現し、ヨー軸としては高安定性、高精度の単軸ジャイロスコープモジュールを用い、位置ループと速度ループの制御を実現し、同時に車台の従動を実現する。最終的にＰｂ'（ｘ、ｙ）に対する狙いを完成する。
【００６８】
なお、図５を例として、上述の方法の実施例に言及されている、事前推測値と実際の位置に基づいて関連・区別することとは、以下のことをいう。Ｔ１時刻に、Ｃの状態が（Ｐｃ１、Ｖｃ１，Ｏｃ１）であり、事前推測した後に（Ｐｃ'）を得ることができるが、Ｔ２時刻の画像において、検出された（Ｐｃ'）に最も近い物体を含む位置が（Ｐｃ２）であるので、Ｔ２時刻に（Ｐｃ２）における物体がＣであることを関連特定することができるため、Ｔ２時刻に、Ｃの状態は、Ｐｃ１とＰｃ２との差、Ｔ２とＴ１との差に基づいて、対応する速度と移動方向を得ることができる。同一の原理により、Ｔ２時刻の物体Ｂの位置、速度及び移動方向を得ることができる。物体Ｂと物体Ｃとの区別特定及び正確な状態更新を完成する。
【００６９】
それにおいて、上述方法の実施例に関わる位置、速度及び方向は、前記検出装置に対する目標物体の相対的変数であってよく、それに関わる時間間隔も、精度の需要に応じて小さい時間間隔であってもよい。
【００７０】
本発明の実施例は、画像から目標物体を比較的に正確に認識するとともに、移動状態及び事前推測移動状態の算出を効率的に行うことができ、目標物体のトラッキング及び状態の事前推測を手早く、正確に完成でき、新たな機能を追加しており、ユーザの、物体トラッキングと移動状態の事前推測についての自動化、インテリジェント化の需要を満たしている。
以下では、本発明の実施例の検出装置及びロボットについて、詳細に説明する。
【００７１】
本発明の実施例における１種の検出装置の構成模式図である図６を参照し、本発明の実施例の前記装置は、競技ロボット等の物体に設けられ、具体的に、前記装置は、
被監視領域内の目標物体を認識すると共に、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出するための認識モジュール１と、
前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算するための処理モジュール２と、
推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行するための制御モジュール３と、を含む。
【００７２】
前記認識モジュール１は具体的に、カメラ等のモジュールを呼び出して被監視領域の画像を撮影し、プリセットされた目標物体の色及び／又は輪郭形状、サイズ等に基づいて、現在の時刻で、該領域に目標物体が含まれているか否かを認識することができる。含まれている場合、第１状態情報の算出を行い、含まれていない場合、カメラの角度を引き続き変換するか或いは検出装置を移動し、画像を撮影して目標物体を探す。該カメラは、キャリブレーションされたカメラである。
【００７３】
目標物体を監視した後に、前記認識モジュール１は本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出することができ、前記第１状態情報は、具体的に、本検出装置に対する前記目標物体の位置、移動速度、方向等の情報を含んでもよい。具体的に、同様に、撮影した目標物体を含む画像に基づいて算出することができる。
【００７４】
具体的に、前記処理モジュール２により推算された第２状態情報は、主に本検出装置に対する前記目標物体の位置及び方向を含む。前記プリセットされた遅延時間は、プリセットされた時間間隔であってもよく、例えば、ロボット競技について、このプリセットされた遅延時間は、前記認識モジュール１における推算時間、雲台等の方向調整のための装置の調整時間、並びに競技砲弾及び装填及び／又は発射時間に基づいて総合的に判断されるものであり、それにおいて、前記推算時間と、調整時間と、装填及び／又は発射時間とは、大量の実際の時間算出訓練によって学習した時間値である。
【００７５】
前記第２状態情報が得られた後に、前記制御モジュール３は、実際の応用必要に応じて、前記目標物体に対する処理操作を実行することができる。例えば、競技ロボットにおいて、第２状態情報における相対的方向情報に基づいて、前記第２状態情報における位置に向いて狙うように雲台等の装置の方向角度を調整し、且つ前記目標物体を攻撃するように競技砲弾を発射することができる。
【００７６】
具体的に、選択的に、前記第１状態情報は、本検出装置に対する前記目標物体の第１位置情報、速度情報及び移動方向情報を含み、
前記処理モジュール２は、具体的に、前記速度情報に基づいて、プリセットされた遅延時間値の後の前記目標物体の変位を算出し、前記第１位置情報、移動方向情報及び前記算出された変位に基づいて、前記目標物体が移動した後の第２位置情報を推算し、前記第２位置情報を第２状態情報と特定するために用いられる。
【００７７】
具体的に、選択的に、図７を参照し、前記認識モジュール１は、
被検出領域の画像を取得するための取得ユニット１１と、
前記画像には指定された色特徴を有する目標オブジェクトが含まれているか否かを分析認識するための認識ユニット１２と、
前記認識ユニットの認識結果が「含まれている」である場合、認識された目標オブジェクトを目標物体と特定するための特定ユニット１３と、を含んでもよい。
【００７８】
具体的に、選択的に、前記認識ユニット１２は、具体的に、プリセットされた色区間プリセットに基づいて、前記取得した画像に対し色検出を行い、前記画像における指定された色特徴を有する初期オブジェクト領域を特定し、取得された画像を２値画像に量子化し、２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行い、初期オブジェクト領域の外形輪郭を特定し、プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行い、プリセットされたフィルタリング形状又はフィルタリングサイズ情報に基づいて、合併して得られた各領域をフィルタリングし、フィルタリングした後の領域を目標オブジェクトとするために用いられる。
【００７９】
具体的に、選択的に、前記認識ユニット１２は、２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行うために用いられる場合、具体的に、前記２値画像におけるノイズ点をフィルタリングして除去し、ノイズ点をフィルタリングして除去した後の２値画像における前記初期オブジェクト領域に対応する領域に対し連通領域検出を行うために用いられる。
【００８０】
具体的に、選択的に、前記認識ユニット１２は、プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行うために用いられる場合、具体的に、特定された各外形輪郭のエッジ位置座標に基づいて、隣接する２つの外形輪郭の間の距離を算出し、隣接する２つの外形輪郭の間の色の類似度を特定し、距離値、類似度がプリセットされた合併距離及び類似度の要求を満たす隣接する２つの外形輪郭を合併させるために用いられる。
【００８１】
具体的に、選択的に、前記認識ユニット１２は、プリセットされた合併規則に基づいて、特定された各外形輪郭に対し合併操作を行うために用いられる場合、具体的に、隣接する２つの連通領域の間の領域が、プリセットされた遮蔽物オブジェクト特徴に適合するか否かを検出し、「はい」である場合、前記隣接する２つの連通領域がプリセットされた合併規則を満たし、この隣接する２つの外形輪郭を合併させるために用いられる。
【００８２】
具体的に、選択的に、図７を参照し、前記認識モジュール１は、さらに、
監視された画像に基づいて、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出するための状態算出ユニット１４と、
前記目標物体から本検出装置までの距離値を算出するための距離算出ユニット１５と、
プリセットされた距離閾値より大きい場合、再び、監視された新たな画像に基づいて本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出し、且つ前記目標物体から本検出装置までの距離値がプリセットされた距離閾値より小さいか否かを再び判断するステップを、プリセットされた距離閾値より大きくない場合の移動状態情報を特定するまで繰り返し実行するための状態処理ユニット１６と、
プリセットされた距離閾値より大きくない場合、前記移動状態情報を第１状態情報と特定するための状態特定ユニット１７と、を含んでもよい。
【００８３】
具体的に、選択的に、前記状態算出ユニット１４又は前記状態処理ユニット１６は、本検出装置に対する前記目標物体の移動状態情報を算出するために用いられる場合、具体的に、現在の時刻に取得した画像から目標物体の画素座標を特定し、座標マッピング変換を行い、前記検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の初期位置情報を得、プリセット時間間隔後の時刻に取得した画像から目標物体の画素座標を特定し、座標マッピング変換を行い、前記検出装置を中心とする座標系における前記目標物体の移動位置情報を得、初期位置情報、移動位置情報及びプリセット時間間隔に基づいて、前記目標物体の速度情報及び方向情報を特定し、特定された速度情報、方向情報及び前記移動位置情報を前記目標物体の移動状態情報とするために用いられる。
【００８４】
具体的に、選択的に、前記検出装置は、
各物体の移動状態情報に基づいて、各監視しようとする物体に対し、位置事前推測を行い、得られた位置事前推測値と画像における各監視しようとする物体の実際の位置に基づいて各物体を関連・区別するための区別モジュールをさらに含んでもよい。
【００８５】
具体的に、選択的に、前記制御モジュール３は、具体的に、推算された第２状態情報における第２位置情報と検出装置に対する方向に基づいて、雲台に装着された積載物が前記目標物体を狙うように、雲台の回転パラメータを調整するために用いられる。
【００８６】
なお、本発明の実施例の前記監視における各モジュール及びユニットの具体的な実現は、図１乃至図５に対応する実施例における関連ステップの記載を参考にすることができる。
【００８７】
本発明の実施例は、目標物体の認識及び移動位置等の状態の事前推測を実現でき、目標物体のトラッキング及び状態の事前推測を手早く、正確に完成でき、新たな機能を追加しており、ユーザの、物体トラッキングと移動状態の事前推測についての自動化、インテリジェント化の需要を満たしている。
【００８８】
さらに、本発明の実施例における１種のロボットの構成模式図である図８に示すように、本発明の実施例に記載のロボットは、ロボット外殻、動力システム、各種のセンサ、コントローラ等の従来の機器構造を含み、本発明の実施例において、前記ロボットは、さらに、画像収集装置１００とプロセッサ２００とを含み、
前記画像収集装置１００は、被検出領域の画像を撮影するために用いられ、
前記プロセッサ２００は、前記画像収集装置１００により撮影された画像に基づいて、被監視領域内の目標物体を認識すると共に、本検出装置に対する前記目標物体の第１状態情報を算出し、前記第１状態情報に基づいて、前記目標物体がプリセットされた遅延時間値を経た後の第２状態情報を推算し、推算された第２状態情報に基づいて、前記目標物体に対する処理操作を実行するために用いられる。
【００８９】
前記ロボットは雲台装置を更に含み、該雲台装置は具体的に、２軸雲台又は多軸雲台であってもよく、角度、向きを調整する方式により、前記目標物体に対する競技攻撃等の処理操作を実現することができる。
【００９０】
さらに、前記プロセッサ２００が具体的に実現する際に、対応するアプリケーションを呼び出して図１乃至図４に対応する実施例における各ステップを実行することができる。
【００９１】
本発明の実施例は、目標物体の認識及び移動位置等の状態の事前推測を実現でき、目標物体のトラッキング及び状態の事前推測を手早く、正確に完成でき、新たな機能を追加しており、ユーザの、物体トラッキングと移動状態の事前推測についての自動化、インテリジェント化の需要を満たしている。
【００９２】
本発明に提供された幾つかの実施例において、開示された関連装置及び方法は、他の方式によっても実現することができると理解されるはずである。例えば、以上で説明した装置実施例は模式的なものに過ぎず、例えば、前記モジュール又はユニットの区画は、論理機能の区画に過ぎず、実際に実現する際には別の区画方式があってもよく、例えば、複数のユニット又はアセンブリを、組み合わせたり、別のシステムに集積してもよく、又は一部の特徴を無視したり、実行しなくてもよい。また、示したか或いは検討した互いの接続又は直接的な接続又は通信接続は、若干のインターフェースを介して実現してもよく、装置又はユニットの間接的な接続又は通信接続は、電気的、機械的或いは他の形式であってもよい。
【００９３】
前記分離部材として説明されたユニットは、物理的に分割したものであってもなくてもよく、ユニットとして示される部材は、物理ユニットであってもなくてもよく、即ち１つの場所に位置してもよく、複数のネットワークユニットに分布してもよい。実際の必要に応じてそのうちの一部又は全てのユニットを選択して本実施例方案の目的を実現することができる。
【００９４】
また、本発明の各実施例における各機能ユニットは、１つの処理ユニットに集積してもよく、各ユニットが独立に物理的に存在してもよく、２つ以上のユニットを１つのユニットに集積してもよい。上述の集積したユニットは、ハードウェアの形式により実現してもよく、ソフトウェア機能ユニットの形式により実現してもよい。
【００９５】
前記集積したユニットを、ソフトウェア機能ユニットの形式により実現し且つ独立した製品として販売又は使用する場合、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶することができる。このような理解に基づき、本発明の技術案は、本質的に、言い換えるなら、従来技術に貢献する部分或は該技術案の全て又は一部は、ソフトウェア製品の形式で体現することができ、該コンピュータソフトウェア製品は、１つの記憶媒体に記憶されており、コンピュータプロセッサ（processor）に本発明の各実施例に記載の方法の全て又は一部のステップを実行させるための若干の指令を含む。また、前述した記憶媒体は、ＵＳＢメモリ、ポータブルハードディスク、リードオンリーメモリ（ROM, Read-Only Memory）、ランダムアクセスメモリ（RAM, Random Access Memory）、磁気ディスク又は光ディスク等の各種のプログラムコードを記憶可能な媒体を含む。
【００９６】
以上で説明したのは、本発明の実施例に過ぎず、それにより本発明の特許範囲が制限されるわけではなく、本発明の明細書及び図面の内容を利用してなした等価構成又は等価フロー変換、或いは他の関連の技術分野に直接又は間接的に用いるものであれば、何れも同一の理由により本発明の特許保護範囲内に含まれる。
【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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【図７】
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【図８】
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