(57)【要約】【課題】本発明は、各種物体の種別を判別でき、応用範囲の広い画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法を提供すること。【解決手段】本発明に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法は、物体の画像情報を得る第１のステップ２１と、前記物体の画像情報から画像に関する所定の特徴パラメータを抽出する第２のステップ２２と、前記第２のステップ２２で求めた画像に関する所定の特徴パラメータをＲＢＦネットワークに取込み、当該ＲＢＦネットワークによって各物体種別に属する確率を演算し当該演算結果が所定のクラスに属する確率から各種物体の種別を判別できる第３のステップ２３とからなる。【選択図】        図４
2005031789.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の画像情報から物体種別を判別できる物体種別判別方法であって、
物体の画像情報を得る第１のステップと、
前記物体の画像情報から画像に関する所定の特徴パラメータを抽出する第２のステップと、
前記第２のステップで求めた画像に関する所定の特徴パラメータをＲＢＦネットワークに取込み、当該ＲＢＦネットワークによって各物体種別に属する確率を演算し当該演算結果が所定のクラスに属する確率から各種物体の種別を判別できる第３のステップと、を備えたことを特徴とする画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法。
【請求項２】
前記第２のステップは、前記物体の画像情報に対して遺伝的配列に基づいて当該画像情報を領域分割して画像データとし、当該画像データに対して遺伝的処理を繰り返しながら最も適応度の高い遺伝子配列を探査的に求めて分割画像データを得るとともに、当該分割画像データの領域毎に判別分析して二値化することにより物体二値化画像データを抽出する遺伝子処理ステップと、
前記遺伝子処理ステップで抽出した物体二値化画像データに対して物体画像に対する基準線を求める基準線算出処理ステップと、
前記物体二値化画像データ内の構造物を前記基準線を基に所定を強調して強調画像データを得る強調処理ステップと、
前記物体の画像情報や前記強調処理ステップで求めた前記強調画像データを基に画像に関する特徴パラメータを算出する特徴パラメータ処理ステップと
を備えたことを特徴とする請求項１記載の画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法。
【請求項３】
前記第１のステップは、物体を撮像手段によって撮像することにより物体の画像情報を得ることを特徴とする請求項１記載の画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法。
【請求項４】
前記第３のステップは、前記物体の画像情報から得た画像に関する特徴パラメータ及び当該画像に関する特徴パラメータの学習データの差と、許容範囲を決定するパラメータとを基に、入力された画像に関する特徴パラメータが所定のクラスに属する確率を演算するＲＦＢネットワークを用い、当該ＲＦＢネットワークに当該画像に関する特徴パラメータを入力し、前記ＲＦＢネットワークによって前記確率を演算して物体の種別を判別する請求項１記載の画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法。
【請求項５】
物体の画像情報から物体種別を判別できる物体種別判別システムであって、
物体の画像情報を得る撮像手段と、
前記撮像手段からの物体の画像情報から画像に関する所定の特徴パラメータを抽出する特徴部抽出手段と、
前記特徴部抽出手段で求めた画像に関する所定の特徴パラメータをＲＢＦネットワークに取込み、当該ＲＢＦネットワークによって各物体種別に属する確率を演算し当該演算結果が所定のクラスに属する確率から各種物体の種別を判別できる物体種別判別手段と、を備えたことを特徴とする画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム。
【請求項６】
前記特徴部抽出手段は、前記物体の画像情報に対して遺伝的配列に基づいて当該画像情報を領域分割して画像データとし、当該画像データに対して遺伝的処理を繰り返しながら最も適応度の高い遺伝子配列を探査的に求めて分割画像データを得るとともに、当該分割画像データの領域毎に判別分析して二値化することにより物体二値化画像データを抽出する遺伝子処理手段と、
前記遺伝子処理手段で抽出した物体二値化画像データに対して物体画像に対する基準線を求める基準線算出処理手段と、
前記物体二値化画像データ内の構造物を前記基準線を基に所定を強調して強調画像データを得る強調処理手段と、
前記物体の画像情報や前記強調処理手段で求めた前記強調画像データを基に画像に関する特徴パラメータを算出する特徴パラメータ処理手段とを備えたことを特徴とする請求項５記載の画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム。
【請求項７】
前記物体種別判別手段は、前記物体の画像情報から得た画像に関する特徴パラメータ及び当該画像に関する特徴パラメータの学習データの差と、許容範囲を決定するパラメータとを基に、入力された画像に関する特徴パラメータが所定のクラスに属する確率を演算するＲＦＢネットワークからなり、当該ＲＦＢネットワークに当該画像に関する特徴パラメータを入力し、前記ＲＦＢネットワークによって前記確率を演算して物体の種別を判別する請求項５記載の画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、物体の画像情報から各種物体の種別や形状を判別できるところの画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法及びそのシステムに関するものである。
【０００２】
【従来技術】
一般に、電子カメラやＴＶカメラなどの撮像装置で撮像した物体の画像情報から当該物体の形状や種別が判別できれば、各種の技術分野に応用することができることは容易に考えられる。
例えば船舶の安全運行を支援する衝突回避システムの場合には、相手船の進路や運動性能を知ることの他に、上述したような相手船の形状や種別が判別ができるようにしてやれば、さらに有効に衝突回避をすることができる。
このようなシステム構成の衝突回避システムは、今日のように、船舶交通量の増加して船舶間の衝突事故の危険性が増大している状況には、極めて有効なシステムといえる。
ところで、本発明者らは、自船の進路や運動性能と相手船の進路や運動性能とを基にした船舶の衝突回避システムとして、遺伝的アルゴリズムによる船舶の衝突回避システムを提案した（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
この従来の遺伝的アルゴリズムによる船舶の衝突回避システムは、移動物体の移動経路の評価となる適合度Ａは、安全性Ｓ、目的経路からのずれＤ、経済性Ｅ、即死決定遺伝子Ｂにより、Ａ＝Ｂ×（Ｓ＋Ｄ＋Ｅ）で表し、かつ、安全性Ｓの数値は相対的に移動する移動物体間の間隔の狭まりに対して対数関数的に小さくなるとしたものである。
【特許文献１】特開２００２−２２２５００号公報。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の遺伝的アルゴリズムによる船舶の衝突回避システムは、自船の進路や運動性能と相手船の進路や運動性能とを基に衝突の可能性を求めるものであって、安全運行を支援する重要な要素である船種を判別するものではなかった。
本発明は、上述した課題を解消し、各種物体の種別を判別できるようにし、応用範囲の広い画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法及びそのシステムを提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法は、物体の画像情報から物体種別を判別できる物体種別判別方法であって、物体の画像情報を得る第１のステップと、前記物体の画像情報から画像に関する所定の特徴パラメータを抽出する第２のステップと、前記第２のステップで求めた画像に関する所定の特徴パラメータをＲＢＦネットワークに取込み、当該ＲＢＦネットワークによって各物体種別に属する確率を演算し当該演算結果が所定のクラスに属する確率から各種物体の種別を判別できる第３のステップと、を備えたことを特徴とする。
請求項２記載の発明では、請求項１記載の画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法において、前記第２のステップは、前記物体の画像情報に対して遺伝的配列に基づいて当該画像情報を領域分割して画像データとし、当該画像データに対して遺伝的処理を繰り返しながら最も適応度の高い遺伝子配列を探査的に求めて分割画像データを得るとともに、当該分割画像データの領域毎に判別分析して二値化することにより物体二値化画像データを抽出する遺伝子処理ステップと、前記遺伝子処理ステップで抽出した物体二値化画像データに対して物体画像に対する基準線を求める基準線算出処理ステップと、前記物体二値化画像データ内の構造物を前記基準線を基に所定を強調して強調画像データを得る強調処理ステップと、前記物体の画像情報や前記強調処理ステップで求めた前記強調画像データを基に画像に関する特徴パラメータを算出する特徴パラメータ処理ステップとを備えたことを特徴とする。
請求項３記載の発明では、請求項１記載の画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法において、前記第１のステップは、物体を撮像手段によって撮像することにより物体の画像情報を得ることを特徴とする。
請求項４記載の発明では、請求項１記載の画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法において、前記第３のステップは、前記物体の画像情報から得た画像に関する特徴パラメータ及び当該画像に関する特徴パラメータの学習データの差と、許容範囲を決定するパラメータとを基に、入力された画像に関する特徴パラメータが所定のクラスに属する確率を演算するＲＦＢネットワークを用い、当該ＲＦＢネットワークに当該画像に関する特徴パラメータを入力し、前記ＲＦＢネットワークによって前記確率を演算して物体の種別を判別する。
上記目的を達成するために、請求項５記載の発明に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムは、物体の画像情報から物体種別を判別できる物体種別判別システムであって、物体の画像情報を得る撮像手段と、前記撮像手段からの物体の画像情報から画像に関する所定の特徴パラメータを抽出する特徴部抽出手段と、前記特徴部抽出手段で求めた画像に関する所定の特徴パラメータをＲＢＦネットワークに取込み、当該ＲＢＦネットワークによって各物体種別に属する確率を演算し当該演算結果が所定のクラスに属する確率から各種物体の種別を判別できる物体種別判別手段と、を備えたことを特徴とする。
請求項６記載の発明では、請求項５記載の画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、前記特徴部抽出手段は、前記物体の画像情報に対して遺伝的配列に基づいて当該画像情報を領域分割して画像データとし、当該画像データに対して遺伝的処理を繰り返しながら最も適応度の高い遺伝子配列を探査的に求めて分割画像データを得るとともに、当該分割画像データの領域毎に判別分析して二値化することにより物体二値化画像データを抽出する遺伝子処理手段と、前記遺伝子処理手段で抽出した物体二値化画像データに対して物体画像に対する基準線を求める基準線算出処理手段と、前記物体二値化画像データ内の構造物を前記基準線を基に所定を強調して強調画像データを得る強調処理手段と、前記物体の画像情報や前記強調処理手段で求めた前記強調画像データを基に画像に関する特徴パラメータを算出する特徴パラメータ処理手段とを備えたことを特徴とする。
請求項７記載の発明では、請求項５記載の画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、前記物体種別判別手段は、前記物体の画像情報から得た画像に関する特徴パラメータ及び当該画像に関する特徴パラメータの学習データの差と、許容範囲を決定するパラメータとを基に、入力された画像に関する特徴パラメータが所定のクラスに属する確率を演算するＲＦＢネットワークからなり、当該ＲＦＢネットワークに当該画像に関する特徴パラメータを入力し、前記ＲＦＢネットワークによって前記確率を演算して物体の種別を判別する。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
図１ないし図２２は本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法及び画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムを説明するための図である。これらの図において、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法は、船舶の衝突回避システムに応用することができ、以下では、船舶の衝突回避システムに応用すした例について説明することにする。
【０００７】
本発明では、物体の種別（船種）を判別するために、判別対象となる物体（この実施の形態では船舶）のアスペクト毎の物体像（船舶像）が必要となる。ここで、アスペクトとは、自分（自船）から見た相手の物体（船）の方位と相手の物体（船）の進路とのなす角のことをいう。しかしながら、全ての物体について（船舶）についてあらゆるアスペクトの物体像（船舶像）を得ることは難しい。
【０００８】
そこで、本実施の形態では、所定の物体像で代用する。本実施の形態では、所定の物体像として、衝突事故の約６９％を占める船種の中で標準的な船型を持つ船舶（「コンテナ船」、「タンカー」、「ばら積み船」、「漁船」、「自動車運搬船」）についてコンピュータグラフィックにより船舶モデルを作成し、これらの船舶像からアスペクト１０［度］毎の特徴パラメータの算出を行い、ついで、この算出した特徴パラメータの中でアスペクトの影響を受けずに船種を良好に分類できるものを選択するために、アスペクト１０［度］毎にＲＢＦネットーワクによる分析を行い、物体の種別（船種）の決定を行うようにしたものである。以下、具体的に説明する。
【０００９】
図１は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムを示すブロック図である。この図１において、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム１は、大別すると、コンピュータ装置３と、入力装置としてのキーボード５及びマウス７と、出力装置としてのディスプレイ９及びプリンタ１１と、撮像手段として赤外線デジタルカメラ１３とから構成されている。前記コンピュータ装置３には、キーボード５と、マウス７と、ディスプレイ９と、プリンタ１１と、赤外線デジタルカメラ１３とが接続されている。
【００１０】
なお、前記赤外線デジタルカメラ１３は、常時、コンピュータ装置３に接続されているのではなくて、処理しようとする画像をコンピュータ装置３内に取り込むときに例えばＵＳＢ接続にてコンピュータ装置３に接続するようにしたものである。  また、前記実施の形態においては、撮像手段として赤外線デジタルカメラ１３を使用しているが、これは夜間などでも撮像できることから採用しただけであり、昼間時に撮影した画像情報のみを利用するだけでよい場合には、通常のデジタルカメラを使用してもよいことはいうまでもない。
また、赤外線デジタルカメラ１３で取り込んだ船舶画像は、後述の２値化処理の後、特徴パラメータの算出を行ってＲＢＦネットワークにより船種判定を行うものである。
【００１１】
図２は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムの一部を構成するコンピュータ装置を説明するためのブロック図である。
前記コンピュータ装置３は、各種画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理やその他の処理や制御を実行する制御処理部３１と、オペレーティングシステムや画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラムやその他必要なデータを記憶する主メモリ３２と、オペレーティングシステムや当該画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラムや船舶画像データベースやその他必要なデータやデータベースを格納しておくハードディスク装置３３と、入力用インターフェース（Ｉ／Ｆ）３４と、表示用Ｉ／Ｆ３５と、プリンタＩ／Ｆ３６と、ＵＳＢボード３７と、これらを接続するバスライン３８とから構成されている。
【００１２】
また、前記制御処理部３１は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３１ａと、イニシャル時に所定の処理を前記ＣＰＵ３１ａに実行させるプログラムが記憶されたＲＯＭ３１ｂと、前記ＣＰＵ３１ａが演算処理を実行する際に、必要なデータを一時格納するＲＡＭ３１ｃとから構成されており、これらはバスライン３８で接続されている。
【００１３】
また、入力用Ｉ／Ｆ３４にはキーボード５及びマウス７が接続されており、これにより、当該コンピュータ装置３の制御処理部３１に各種データや指令を与えられるようになっている。前記表示用Ｉ／Ｆ３５にはディスプレイ９が接続されており、これにより、当該コンピュータ装置３における制御処理部３１で処理した結果をディスプレイ９に表示させることができるようになっている。プリンタＩ／Ｆ３６にはプリンタ１１が接続されており、これにより、当該コンピュータ装置３の制御処理部３１で処理した結果のうち、印刷するデータをプリンタ１１に与えて印刷できるようになっている。ＵＳＢボード３７には赤外線デジタルカメラ１３が着脱可能に接続されており、前記赤外線デジタルカメラ１３で撮り溜めた画像データを必要に応じて当該コンピュータ装置３の制御処理部３１の制御の下に当該コンピュータ装置３のハードディスク装置３３の所定のエリアに格納できるようになっている。
【００１４】
図３は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおけるハードディスク装置に格納されているプログラムやデータを説明するための図である。この図３において、前記ハードディスク装置３３には、オペレーティングシステムのＯＳ格納領域１０と、画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法を実現する画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラムのＡＰ格納領域１２と、データベース領域１４，１６とが設けられている。
【００１５】
なお、当該コンピュータ装置３の電源が投入されて動作を開始すると、制御処理部３１のＣＰＵ３１ａがＲＯＭ３１ｂのイニシャルプログラムにより動作し、ハードディスク装置３３のＯＳ格納領域１０に格納されているオペレーティングシステムを主メモリ３２の所定の記憶領域に記憶させ、ついで、この主メモリ３２の所定の記憶領域上のオペレーティングシステムを制御処理部３１のＣＰＵ３１ａが処理することにより、オペレーティングシステムが動作する。また、このオペレーティングシステムが動作すると、予め当該オペレーティングシステムに登録されているところの画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラムは起動可能な状態とされる。
【００１６】
また、画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラムに対してマウス７などで起動をかけることにより、コンピュータ装置３における制御処理部３１のＣＰＵ３１ａがハードディスク装置３３のＡＰ格納領域１２に格納されている画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラムを主メモリ３２の所定の記憶領域に記憶させて、次に、この主メモリ３２の所定の記憶領域に記憶されている画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラムを制御処理部３１のＣＰＵ３１ａが処理することにより、画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム１が実現される。
【００１７】
このような構成等をした画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム１の動作について説明する。まず、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法を実現するアプリケーションプログラムについて図４を参照して説明する。
図４は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおける画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラムの構成例を示す図である。
【００１８】
この図４において、画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラム２０は、物体の画像情報を得る第１のステップ２１と、前記第１のステップ２１で得た物体の画像情報から画像に関する所定の特徴パラメータを抽出する第２のステップ２２と、前記第２のステップ２２で求めた画像に関する所定の特徴パラメータをＲＢＦネットワークに取込み、当該ＲＢＦネットワークによって各物体種別に属する確率を演算し当該演算結果が所定のクラスに属する確率から各種物体の種別を判別する第３のステップ２３とからなる。
【００１９】
ここで、前記第２のステップ２２は、前記物体の画像情報に対して遺伝的配列に基づいて当該画像情報を領域分割して画像データとし、当該画像データに対して遺伝的処理を繰り返しながら最も適応度の高い遺伝子配列を探査的に求めて分割画像データを得るとともに、当該分割画像データの領域毎に判別分析して二値化することにより物体二値化画像データを抽出する遺伝子処理ステップ２２１と、前記遺伝子処理ステップ２２１で抽出した物体二値化画像データに対して物体画像に対する基準線を求める基準線算出処理ステップ２２２と、前記物体二値化画像データ内の構造物を前記基準線を基に所定を強調して強調画像データを得る構造物強調処理ステップ２２３と、前記第１のステップ２１で求めた物体の画像情報や前記構造物強調処理ステップで求めた前記強調画像データを基に画像に関する特徴パラメータを算出する特徴パラメータ処理ステップ２２４とから構成されている。
【００２０】
また、前記第３のステップ２３は、前記物体の画像情報から得た画像に関する特徴パラメータ及び当該画像に関する特徴パラメータの学習データの差と、許容範囲を決定するパラメータとを基に、入力された画像に関する特徴パラメータが所定のクラスに属する確率を演算するＲＦＢネットワークを用い、当該ＲＦＢネットワークに当該画像に関する特徴パラメータを入力し、前記ＲＦＢネットワークによって前記確率を演算して物体の種別を判別するようしたものである。
【００２１】
このような画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラム２０がコンピュータ装置３の制御処理部３１で処理されることにより、前記コンピュータ装置３の制御処理部３１には、物体の画像情報を得る撮像手段と、前記撮像手段からの物体の画像情報から画像に関する所定の特徴パラメータを抽出する特徴部抽出手段と、前記特徴部抽出手段で求めた画像に関する所定の特徴パラメータをＲＢＦネットワークに取込み、当該ＲＢＦネットワークによって各物体種別に属する確率を演算し当該演算結果が所定のクラスに属する確率から各種物体の種別を判別できる物体種別判別手段とを備えたことを特徴とする画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム１が実現されている。
【００２２】
ここで、画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム１における前記特徴部抽出手段は、前記物体の画像情報に対して遺伝的配列に基づいて当該画像情報を領域分割して画像データとし、当該画像データに対して遺伝的処理を繰り返しながら最も適応度の高い遺伝子配列を探査的に求めて分割画像データを得るとともに、当該分割画像データの領域毎に判別分析して二値化することにより物体二値化画像データを抽出する遺伝子処理手段と、前記遺伝子処理手段で抽出した物体二値化画像データに対して物体画像に対する基準線を求める基準線算出処理手段と、前記物体二値化画像データ内の構造物を前記基準線を基に所定を強調して強調画像データを得る強調処理手段と、前記物体の画像情報や前記強調処理手段で求めた前記強調画像データを基に画像に関する特徴パラメータを算出する特徴パラメータ処理手段とを備えている。
【００２３】
さらに、前記制御処理部３１で実現されている前記物体種別判別手段は、前記物体の画像情報から得た画像に関する特徴パラメータ及び当該画像に関する特徴パラメータの学習データの差と、許容範囲を決定するパラメータとを基に、入力された画像に関する特徴パラメータが所定のクラスに属する確率を演算するＲＦＢネットワークからなり、当該ＲＦＢネットワークに当該画像に関する特徴パラメータを入力し、前記ＲＦＢネットワークによって前記確率を演算して物体の種別を判別するようしたものである。
【００２４】
次に、前記画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム１の具体的な動作を、図１ないし図３を基に、図４ないし図２２を参照しながら説明する。
ここで、図５は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおけるコンピュータ装置で処理する遺伝子処理ステップの具体的な処理フローチャートである。
【００２５】
図６は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおけるコンピュータ装置で処理する遺伝子処理ステップで適応度が変化してゆく様子を示す特性図であって、横軸に世代を、縦軸に適応度を、それぞれとったものである。
図７は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、赤外線デジタルカメラからコンピュータ装置に取り込んだ自動車運搬船の画像データの例を示す図である。この図７において、船舶と赤外線デジタルカメラ１３との距離は２００４［ｍ］で、画角が８．２×６．２［度］で、検知素子がＳＯＩダイオードである。なお、図７では、実線で自動車運搬船の船影を記載してあるが、具体的な写真画像では不鮮明に表示されている。
【００２６】
図８は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、赤外線デジタルカメラからコンピュータ装置に取り込んだタンカーの画像データの例を示す図である。この図８において、船舶と赤外線デジタルカメラ１３との距離は４５２．２［ｍ］で、画角が２６×２０［度］で、検知素子がＳＯＩダイオードである。なお、図８では、実線でタンカーの船影を記載してあるが、具体的な写真画像では不鮮明に表示されている。
【００２７】
図９は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムで処理される遺伝子処理ステップにおいて船舶画像データを横方向の遺伝子配列と縦方向に遺伝子配列に区分けした図であって、図９（ａ）は画像データに対する遺伝子配列を、図９（ｂ）は横方向の遺伝子配列と縦方向の遺伝子配列とつなげた状態を、それぞれ示したものである。
【００２８】
図１０は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、遺伝子処理ステップにおける最大適応度を算出した遺伝子配列に基づく分割領域をコンテナ船の赤外画像データに適用し、かつ遺伝子処理した後の結果の抽出画像データを示す図であって、図１０（ａ）はコンテナ船の赤外画像データに対して遺伝子配列を適応した状態の写真像を、図１０（ａ’）はコンテナ船の赤外画像データに対して遺伝子配列を適応した写真像について点線で表示した画像を、図１０（ｂ）は遺伝子処理をした結果の抽出画像データを、それぞれ示したものである。なお、図１０（ａ’）では、コンテナの船影を点線で示してあるが、実際の写真では図１０（ａ）に示すように不鮮明に表示されている。
【００２９】
図１１は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、遺伝子処理ステップにおける最大適応度を算出した遺伝子配列に基づく分割領域をタンカーの赤外画像データに適用し、かつ遺伝子処理した後の結果の抽出画像データを示す図であって、図１１（ａ）はタンカーの赤外画像データに対して遺伝子配列を適応した状態の写真像を、図１１（ａ’）はタンカーの赤外画像データに対して遺伝子配列を適応した状態の写真像について点線で示した画像を、図１１（ｂ）は遺伝子処理をした結果の抽出画像データを、それぞれ示したものである。なお、図１１（ａ’）では、タンカーの船影を点線で示してあるが、実際の写真では図１１（ａ）に示すように不鮮明に表示されている。
【００３０】
図１２は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、赤外線画像データを遺伝子処理ステップで処理した結果の画像データを示す図であり、図１２（ａ）はコンテナ船の赤外線画像データの写真像を、図１２（ａ’）はコンテナ船の赤外線画像データの写真像を点線で示した像として示した図を、図１２（ｂ）は処理後のコンテナ船の画像データを、それぞれ示すものである。なお、図１２（ａ’）では、コンテナ船の船影を点線で示してあるが、実際の写真では図１２（ａ）に示すように不鮮明に表示されている。
【００３１】
図１３は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、赤外線画像データを遺伝子処理ステップで処理した結果の画像データを示す図であり、図１３（ａ）はタンカーの赤外線画像データを、図１３（ａ’）はタンカーの赤外線画像データについて点線で示した図を、図１３（ｂ）は処理後のタンカーの画像データを、それぞれ示すものである。なお、図１３（ａ’）ではタンカーの船影を点線で示してあるが、実際の写真では図１３（ａ）に示すように不鮮明に表示されている。
【００３２】
図１４は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、基準線算出処理ステップにおける基準線について説明するための図である。
図１５は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、基準線算出処理ステップの動作を説明するための説明図であって、図１５（ａ）は実際の写真像の画像データを、図１５（ａ’）は実際の写真像を点線で示した図を、それぞれ示している。
【００３３】
図１６は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、前記遺伝子処理ステップで得た画像データを、強調処理ステップによって強調処理した場合の画像データを示す図であって、図１６（ａ）は前記遺伝子処理ステップで得たコンテナ船の画像データを、図１６（ｂ）は物強調処理ステップで強調処理後のコンテナ船の画像データを、それぞれ示したものである。
【００３４】
図１７は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、前記遺伝子処理ステップで得た画像データを、強調処理ステップによって強調処理した場合の画像データを示す図であって、図１７（ａ）は前記遺伝子処理ステップで得た自動車運搬船の画像データを、図１７（ｂ）は物強調処理ステップで強調処理後の自動車運搬船の画像データを、それぞれ示したものである。
【００３５】
図１８は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、前記遺伝子処理ステップで得た画像データを、物強調処理ステップによって強調処理した場合の画像データを示す図であって、図１８（ａ）は前記遺伝子処理ステップで得たばら積み船の画像データを、図１８（ｂ）は強調処理ステップで強調処理後のばら積み船の画像データを、それぞれ示したものである。
【００３６】
図１９は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、前記遺伝子処理ステップで得た画像データを、構造物強調処理ステップによって強調した場合の画像データを示す図であって、図１９（ａ）は前記遺伝子処理ステップで得たタンカーの画像データを、図１９（ｂ）は強調処理ステップで強調処理後のタンカーの画像データを、それぞれ示したものである。
【００３７】
図２０は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、５種類の船舶を第１主成分と第２主成分にプロットした図であって、横軸に第１主成分が、縦軸に第２主成分がとられている。また、この図２０では、○印が自動車運搬船を、△印がタンカーを、□印がコンテナ船を、×印がばら積み船を、□を二つ重ね合わせた形状が漁船を、それぞれ表している。
【００３８】
図２１は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、２種類の船舶を第１主成分と第２主成分にプロットした図であって、横軸に第１主成分が、縦軸に第２主成分がとられている。また、この図２１では、△印がタンカーを、□印が漁船を、それぞれ表している。
図２２は、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて使用するＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ  Ｂａｓｉｓ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ネットワークを示す説明図である。
【００３９】
次に、具体的動作について説明する。まず、タンカー、コンテナ船、漁船、自動車運搬線などの画像データを撮り溜めた前記赤外線デジタルカメラ１３を前記コンピュータ装置３のＵＳＢボード３７に接続する。
ついで、前記画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラムを実行している前記コンピュータ装置３の制御処理部３１に対して例えばマウス７から画像取り入れ指令を与える。これにより、前記制御処理部３１では第１のステップ２１が実行されて、前記赤外線デジタルカメラ１３内の船舶画像データをコンピュータ装置３のハードディスク装置３３のデータベース領域１４に格納する。
【００４０】
ここで、赤外線デジタルカメラ１３からコンピュータ装置３のハードディスク装置３３に格納される画像データは、例えば図７に示す自動車運搬船の画像データ３００や、例えば図８に示すタンカーの画像データ３１０である。
ついで、前記コンピュータ装置３の制御処理部３１に対してマウス７などを使用して次の段階に処理を移すよう指令する。これにより、前記コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａは、第２のステップ２２を実行する。
【００４１】
まず、前記コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａは、図４に示す第２のステップ２２の詳細を処理してゆくことになる。ここで、第２のステップ２２は、既に説明したように、遺伝子処理ステップ２２１と、基準線算出処理ステップ２２２と、強調処理ステップ２２３と、特徴パラメータ処理ステップ２２４とからなる。
【００４２】
第２のステップ２２の処理がコンピュータ装置３の制御処理部３１によって開始されると、まず、遺伝子処理ステップ２２１が制御処理部３１によって実行される。遺伝子処理ステップ２２１では、例えば図９（ａ）に示すように、画像データ３２０に対して遺伝的配列に基づいて画像データを横方向の遺伝子配列「００・・・００１００・・・００１００・・・０１０・・００」とし、縦方向の遺伝子配列「０１０・・・０１０・・・０１０」とする領域分割をし、これを図９（ｂ）に示すような遺伝子配列「００・・・００１００・・・００１００・・・０１０・・００」「０１０・・・０１０・・・０１０」につなげ、当該領域分割した画像データ（「００・・・００１００・・・００１００・・・０１０・・００」「０１０・・・０１０・・・０１０」）に対して遺伝的処理を繰り返しながら最も適応度の高い遺伝子配列を探査的に求め、求めた分割画像データの領域毎に判別分析して二値化して船舶画像データを抽出することになる。
【００４３】
この一連の遺伝的処理を行うと、図１０（ａ）及び図１０（ａ’）の自動車運搬船の画像データ３３０ａは図１０（ｂ）に示す自動車運搬船の画像データ３３０ｂに抽出され、図１１（ａ）及び図１１（ａ’）のタンカーの画像データ３４０ａは図１１（ｂ）に示すタイカーの画像データ３４０ｂに抽出され、図１２（ａ）及び図１２（ａ’）に示す自動車運搬船の画像データ３５０ａは図１２（ｂ）に示す自動車運搬船の画像データ３５０ｂに抽出され、図１３（ａ）及び図１３（ａ’）の画像データ３６０ａは図１３（ｂ）に示す画像データ３６０ｂに抽出される。この処理の具体的な処理ステップについて、図５を参照して説明する。
【００４４】
すなわち、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａによって画像取得処理ステップ２２の遺伝子処理ステップ２２１が実行されると、図５のフローチャートが実行される。まず、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａは、ハードディスク装置３３のデータベース領域１４の所定のエリアから、例えば図１２（ａ）及び図１２（ａ’）に示す自動車運搬船の画像データ３５０ａを取込み、当該画像データ３５０ａの初期遺伝子の生成を行う（ステップ（Ｓ）２２１）。
【００４５】
具体的には、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａにより実行されている遺伝子処理ステップ２２１は、図１２（ａ）に示すように画像データ３５０ａを例えば図９あるいは図１０（ａ）及び図１０（ａ’）に示すように領域分割して横方向の遺伝子と縦方向の遺伝子とを求め、これを図９（ｂ）に示すようにつなげた初期遺伝子の生成（この実施の形態では個体数５０個）を実行する（Ｓ２２１）。もちろん、図１１（ａ）及び図１１（ａ’）に示すように領域分割して横方向の遺伝子と縦方向の遺伝子とを求め、これを図９（ｂ）に示すようにつなげた初期遺伝子の生成を実行してもよい（Ｓ２２１１）。
次に、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａで実行されている遺伝子処理ステップ２２１は、生成された当該初期遺伝子について数式１を適用して適用度を算出する（Ｓ２２１２）。
【００４６】
【数１】
2005031789.tif 000003
【００４７】
なお、数式１では、分子の「画像データの一次微分（ｐｒｅｗｉｔｔオペレータ）」は輪郭の強さと方向を表すため、船舶の画像データ中の船舶の輪郭を中心に強調させるためのものである。また、分母の「画像データの二次微分（ｌａｐｌａｃｉｓｎオペレータ）は、輪郭の強さのみを表すため、船舶の画像データ中の船舶の輪郭以外に背景や船舶像の中の点状のノイズ成分も同時に強調するためのものである。
【００４８】
ついで、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａで実行されている遺伝子処理ステップ２２１は、選択、淘汰（この実施の形態では、上位５０％存続：個体数２５個）の遺伝的処理を実行する（Ｓ２２１３）。
次に、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａで実行されている遺伝子処理ステップ２２１は、交差（この実施の形態では、二点交差法：個体数５０個）といった遺伝的処理を実行する（Ｓ２２１４）。
さらに、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａで実行されている遺伝子処理ステップ２２１は、突然変異（この実施の形態では、確立０．１［％］といった遺伝的処理を実行する（Ｓ２２１５）。
【００４９】
また、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａで実行されている遺伝子処理ステップ２２１は、前述した遺伝的処理を施した後のデータを基に、再び数式１による適応度を求める（Ｓ２２１６）。
また、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａで実行されている遺伝子処理ステップ２２１は、適応度が所定の世代（この実施の形態では、例えば１０世代（図６参照））に渡って一定値に達していなければ（Ｓ２２１７；ＮＯ、）、ステップ２２１３に戻って再び上記ステップ２２１３、２２１４、２２１５、２２１６を繰り返し処理する。
【００５０】
なお、上記処理ステップの処理がされることにより、この実施の形態では、図６に示すように、実線は個体数３０個の場合の１０世代の適応度の変化を示し、点線は個体数５０個の場合の１０世代の適応度の変化を示し、一点鎖線は個体数７０個の場合の１０世代の適応度の変化を示している。
一方、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａで実行されている遺伝子処理ステップ２２１は、選択、淘汰、交差、突然変異といった遺伝的処理を行い（Ｓ２２１３〜２２１５）、再び数式１による適応度を求める操作を行い（Ｓ２２１６）、図６に示すように、適応度が所定の世代（この実施の形態では、例えば１０世代）に渡って一定値に達したときに（Ｓ２２１７；ＹＥＳ）、最も適応度の高い遺伝子配列が得られたことになる。
【００５１】
前記コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａで実行されている遺伝子処理ステップ２２１は、前記ステップにおいて得られた最大適応度による遺伝子配列に基づく二値化をする（Ｓ２２１８）。上述したようにコンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａで実行されている遺伝子処理ステップ２２１により処理された結果、前述したように例えば図１２（ｂ）に示すように自動車運搬船が鮮明に表示できるし、同様に、例えば図１３（ｂ）に示すようにタンカーが鮮明に表示できるようになる。
【００５２】
このような遺伝子処理ステップ２２１が終了すると、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａは、基準線算出処理ステップ２２２に移行する。前記制御処理部３１は、基準線算出処理ステップ２２２に処理を開始すると、例えば図１４に示すタンカーの画像データに対して、例えば図１５に示す処理を実行して、前記遺伝子処理ステップ２２１で抽出した船舶画像データに対して上甲板線を求める処理を行う。
【００５３】
すなわち、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａで処理される基準線算出処理ステップ２２２では、図１４に示すタンカーの画像データ３７０における上甲板線（基準線）ＳＬを求めることになる。この上甲板線の検出を行う理由は、船体と上部構造物を分離するために必要だからである。
このＣＰＵ３１ａで処理されている基準線算出処理ステップ２２２では、通常、船舶像を水平方向に投射した投射の最大値を示す位置を上甲板線（基準線）ＳＬとする処理をおこなう。
【００５４】
しかし、上甲板線ＳＬが、前述した位置よりも下に存在する船種に対しては、前記基準線算出処理ステップ２２２は、図５（ａ）及び図５（ａ’）に示すように、水平方向に投射した射影の最大値を示す位置ＭＰから喫水位置ＷＰの範囲で、ｐｒｅｗｉｔｔオペレータによりエッジを検出し（図１５（ａ）及び図１５（ａ’）のＳ２６１）、これによりエッジ画像３８０ｂを得て、その得たエッジ画像３８０ｂに対して細線化処理を施し（図１５（ａ）及び図１５（ａ’）のＳ２６２）、これにより細線化画像３８０ｃを得て、さらに、前記細線化画像３８０ｃに対してＨｏｕｈ変換を施すことにより求めた画像３８０ｄに示す直線部分を上甲板線ＳＬとした（図１５（ａ）及び図１５（ａ’）のＳ２６３）。
【００５５】
このように前記基準線算出処理ステップ２２２において求めた上甲板線（基準線）ＳＬを基に、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａによって実行されている強調処理ステップ２２３は、上甲板線上の構造物を強調する。この基準線算出処理ステップ２２２によって処理された結果、図１６（ａ）に示すコンテナ船の画像データ３８０ａについては、図１６（ｂ）に示すようにコンテナ船に引かれた上甲板線（基準線）ＳＬ線の上側が強調された画像データ３８０ｂになる。
【００５６】
同様に、図１７（ａ）に示す自動車運搬船の画像データ３９０ａについては、図１７（ｂ）に示すように自動車運搬船に引かれた上甲板線（基準線）ＳＬ線の上側が強調された画像データ３９０ｂになる。同様に、図１８（ａ）に示すばら積み船の画像データ４００ａについては、図１８（ｂ）に示すようにばら積み船に引かれた上甲板線（基準線）ＳＬ線の上側が強調された画像データ４００ｂになる。同様に、図１９（ａ）に示すタンカーの画像データ４１０ａについては、図１９（ｂ）に示すようにタンカーに引かれた上甲板線（基準線）ＳＬ線の上側が強調された画像データ４１０ｂになる。
【００５７】
ついで、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａは、次のステップである特徴パラメータ処理ステップ２２４の処理に移行する。制御処理部３１のＣＰＵ３１ａで処理されている特徴パラメータ処理ステップ２２４は、前記船舶全体画像データと、前記強調処理ステップ２２３で求めた上部構造物の画像データとを基に、船舶全体と上部構造物の面積比Ｒ、円形度Ｃ及び図形重心の高さＨなどの特徴パラメータを求める。
【００５８】
上記強調処理ステップ２２３で算出する特徴パラメータとは、船舶全体と上部構造物の面積比Ｒ、円形度Ｃ、図形重心の高さＨなどである。
まず、特徴パラメータの一つである船舶全体と上部構造物の面積比Ｒは、
Ｒ＝Ｓｕ／Ｓａ        …［２］
Ｓｕ：上部構造物の面積
Ｓａ：船舶全体の面積
で与えられる。
また、特徴パラメータの他の一つである円形度Ｃは、
Ｃ＝４πＳｃ／Ｌ２       …［３］
Ｓｃ：重み付け後の船舶像の面積
Ｌ：重み付け後の船舶像の輪郭長
で与えられる。
【００５９】
また、特徴パラメータのさらに他の一つである図形重心の高さＨは、
Ｈ＝（２ＲＹ／Ｗ）ｔａｎ（φ／２）                      …［４］
Ｒ：相手船までの距離
Ｙ：重み付け後の垂直方向の図形重心
Ｗ：画像の垂直方向の全画素数
φ：カメラの角度
で与えられる。
【００６０】
また、特徴パラメータのさらに他の一つである水平方向の図形重心Ｄは、
Ｄ＝Ｘ／Ｙ
Ｘ：重み付け後の水平方向の図形重心
Ｙ：船舶の水平方向の画素数
で与えられる。
このようにして特徴パラメータ処理ステップ２２４で求めた特徴パラメータを用い、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａにおいて第３のステップ２３を処理することにより、次のようにして物体（船舶）の種別や形状を判定する。
【００６１】
前記コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａにおいて処理されてる第３のステップ２３は、図２２に示すＲＢＦ（ＲａｄｉａｌＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎ）ネットワーク５０を使用し、前記船舶全体画像データと前記強調処理ステップ２２３で求めた上部構造物の画像データとを基に、船舶全体と上部構造物の面積比Ｒ、円形度Ｃ及び図形重心の高さＨの特徴パラメータを入力要素とし、当該入力要素をＲＢＦネットワークに取込み、当該ＲＢＦネットワーク５０によって各物体種別に属する確率を演算し当該演算結果が所定のクラスに属する確率から各種物体の種別（船舶の種別）を分類している。
【００６２】
なお、ＲＢＦネットワーク５０は、通常、上述した属性から各種物体の種別（船舶の種別）を判別することができるが、例えば図２０に示すようにコンテナ船と、漁船とが同一特徴範囲に分類されたときには、さらに、別の入力要素を基にして確率を計算することにより、図２１に示すように、タンカーと、漁船とを分類することができる。
【００６３】
このような処理ステップを説明するために、ＲＢＦネットワーク５０は、図２２に示すように、第１分類５２において所定の特徴パラメータ（Ｒ、Ｃ、Ｈ）を用いて物体の種別（船種）を分類し、第１分類５２で同一範疇に分類されたもの（タンカー、漁船）を、さらに別な特徴パラメータ（Ｈ、Ｄ）を用いて第２分類５４で同一分類る分類されたものをさらに他の物体（船種（タンカーと、漁船とに分類）として分類している。
しかし、上記ＲＢＦネットワーク５０は、当該ネットワーク５０による確率計算で物体の形状が判別できるときには、この第１分類５２と、第２の分類５４とは必須の要件ではない。
【００６４】
なお、上述した船舶全体と上部構造物の面積比Ｒと、円形度Ｃと、図形重心の高さＨを特徴パラメータを第１主成分と第２主成分に分けて５種類の船舶をプロットしたものが主成分得点の散布図（図２０）である。この図２０からもわかるようにタンカーと漁船は、得点分布の一部が重複していることがわかる。
そこで、第一段階での船種の判別では両者を同一カテゴリーとして扱うことにして処理を進めることとして説明をしてゆく。
【００６５】
次に、この同一カテゴリー内の分類を行うために、図形の重心の高さＨと水平方向の図形重心Ｄの２つの特徴パラメータを用いて主成分分析を行った結果が図２１に示す散布図である。この図２１の散布図からもわかるようにタンカーと漁船が明らかに分類されていることがわかる。
この遺伝的アルゴリズムによる船種判別システム１では、コンピュータ装置３で実行されている第３のステップ２３においてＲＢＦネットワーク５０を用い、ＲＢＦネットワーク５０による確率計算によって、物体の種別（船種）の判別を行っている。
【００６６】
なお、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム１では、ＲＢＦネットワーク５０は、前述した主成分分析の結果を基に作成し、図２２に示すように、第一分類５２において船舶全体と上部構造物の面積比Ｒ、円形度Ｃ、図形重心の高さＨの３つの特徴パラメータを入力要素として、「自動車運搬船」、「コンテナ船」、「バラ積み船」の他、「タンカー」と「漁船」を同一カテゴリーとして判別をおこない、第二分類５４において図形重心の高さＨと水平方向の図形重心Ｄの特徴パラメータを入力要素として「タンカー」と「漁船」の判別を行う二段階構成としてある。また、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムでは、学習はアスペクト１０度ごとの船舶モデルの船舶像から算出した特徴パラメータを用いて行っている。
【００６７】
さらに、本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム１では、船舶判別は上述した数式２〜数式５に示すように、相手船までの距離、アスペクトなど、それぞれ条件の異なる船舶の赤外画像を用いて行っている。
このように画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム１において、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａが画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラム２０を処理した結果、表１のようなデータが得られた。
【００６８】
【表１】
2005031789.tif 000004
【００６９】
この表１に示すように、自動車運搬船については試験画像数１１枚に対して１００［％］の判別率であり、コンテナ船については試験画像４枚に対して７５［％］の判別率であり、ばら積み船については試験画像数６枚に対して１００［％］の判別率であり、タンカーについては試験画像１３枚に対して１００［％］の判別率であり、漁船については試験画像５枚に対して８０［％］の判別率であった。
【００７０】
なお、画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システム１において、コンピュータ装置３の制御処理部３１のＣＰＵ３１ａで処理した結果は、ハードディスク装置３３のデータベース領域１６に格納しておく。
本発明に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法及びそのシステム１では、ほぼ全ての船種において、良好な結果を得ることができた。また、誤判別を生じた船舶について検討した結果、船舶の判別精度は２値化の処理結果に大きく依存することがわかった。
【００７１】
以上説明したように本発明に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法及びそのシステム１は、ＲＢＦネットワーク５０を用いた物体種別（船種）判別により、ほぼ全ての物体の種別（船種）において、良好な結果を得ることができ、かつ運動性能の収集もできる。このような物体の種別を判別することが可能であれば、例えば船舶の安全運行を支援する重要な要素である船種を確実に判別することができるという利点がある。
【００７２】
以上説明したように本発明では、画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法及びそのシステム１の好適な実施の形態として、物体として船舶を例に挙げて説明したが、この物体としては船舶に限定されるものではなく、本発明に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法及びそのシステムによれば、自動車、戦車、人、その他、あらゆる物体の種別や形状を判別することがかものであることはいうまでもない。
また、本発明に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法及びそのシステムでは、物体の画像として赤外線画像を使用したが、これに限定されることなく、物体を通常の昼光色で撮像した画像であっても、その他の光による物体を撮像手段によって撮像した画像であってもよい。
【００７３】
【発明の効果】
以上説明したように本発明に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法及びそのシステムによれば、遺伝的アルゴリズムにより物体像を抽出し、その抽出した物体像を所定の基準線を基に構造物の強調をし、その強調した画像から特徴パラメータを求め、その特徴パラメータをＲＢＦネットワークに入力して物体の種別や形状の判別を行うことができる。
また、本発明に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別方法及びそのシステムでは、物体の種別を判別した結果をいろいろな技術分野（例えば、衝突回避システムなど）に応用することができるという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムを示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムの一部を構成するコンピュータ装置を説明するためのブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおけるハードディスク装置に格納されているプログラムやデータを説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムによる画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別処理プログラムの構成例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおけるコンピュータ装置で処理する遺伝子処理ステップの具体的な処理フローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおけるコンピュータ装置で処理する遺伝子処理ステップで適応度が変化してゆく様子を示す特性図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、赤外線デジタルカメラからコンピュータ装置に取り込んだ自動車運搬船の画像データの例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、赤外線デジタルカメラからコンピュータ装置に取り込んだタンカーの画像データの例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、船舶画像データを横方向の遺伝子配列と縦方向に遺伝子配列に区分けした図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、遺伝子処理ステップにおける最大適応度を算出した遺伝子配列に基づく分割領域をコンテナ船の赤外画像データに適用し、かつ遺伝子処理した後の結果の抽出画像データを示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、遺伝子処理ステップにおける最大適応度を算出した遺伝子配列に基づく分割領域をタンカーの赤外画像データに適用し、かつ遺伝子処理した後の結果の抽出画像データを示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、赤外線画像データを遺伝子処理ステップで処理した結果の画像データを示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、赤外線画像データを遺伝子処理ステップで処理した結果の画像データを示す図である。
【図１４】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、基準線算出処理ステップにおける基準線について説明するための図である。
【図１５】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、基準線算出処理ステップの動作を説明するための説明図である。
【図１６】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、前記遺伝子処理ステップで得た画像データを、構造物強調処理ステップによって強調した場合の画像データを示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、前記遺伝子処理ステップで得た画像データを、構造物強調処理ステップによって強調した場合の画像データを示す図である。
【図１８】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、前記遺伝子処理ステップで得た画像データを、構造物強調処理ステップによって強調した場合の画像データを示す図である。
【図１９】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、前記遺伝子処理ステップで得た画像データを、構造物強調処理ステップによって強調した場合の画像データを示す図である。
【図２０】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、５種類の船舶を第１主成分と第２主成分にプロットした図である。
【図２１】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて、２種類の船舶を第１主成分と第２主成分にプロットした図である。
【図２２】本発明の実施の形態に係る画像情報を利用したＲＢＦネットワークによる物体種別形状判別システムにおいて使用するＲＢＦ（ＲａｄｉａｌＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎ）ネットワークを示す説明図である。
【符号の説明】
１  遺伝的アルゴリズムによる船種判別システム
３  コンピュータ装置
５  キーボード（入力装置）
７  マウス（入力装置）
９  ディスプレイ（出力装置）
１０  ＯＳ格納領域
１１  プリンタ（出力装置）
１２  ＡＰ格納領域
１３  赤外線デジタルカメラ（撮像手段）
１４，１６  データベース領域
２２  画像取得処理ステップ
２４  船舶画像データ抽出処理ステップ
２６  基準線算出処理ステップ
２８  構造物強調処理ステップ
３０  船種判別処理ステップ
３１  制御処理部
３１ａ  ＣＰＵ
３１ｂ  ＲＯＭ
３１ｃ  ＲＡＭ
３２  主メモリ
３３  ハードディスク装置
３４  入力用Ｉ／Ｆ
３５  表示用Ｉ／Ｆ
３６  プリンタＩ／Ｆ
３７  ＵＳＢボード
３８  バスライン
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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