物体检测装置及其控制方法制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种物体检测装置及其控制方法。该物体检测装置防止或消除由频繁出现在背景中的物体的改变引起的检测错误。因此，该物体检测装置包括：检测单元，其通过比较来自视频输入设备的输入视频与背景模型来检测物体区域；选择单元，其选择最初包括在视频中的背景物体的区域；生成单元，其生成基于包括在所述背景物体区域中的特征的背景物体特征信息；以及确定单元，其使用所述背景物体特征信息确定从所述输入视频中检测到的所述物体区域是否是背景物体。

【技术实现步骤摘要】
物体检测装置及其控制方法
本专利技术涉及物体检测装置及其控制方法。
技术介绍
作为用于从由照相机捕获的图像中检测物体的技术，已知背景差分法。在背景差分法中，固定的照相机预先捕获移除了待检测物体的背景的图像，并将从该图像中提取的特征量存储作为背景模型。之后，计算从照相机输入的图像中提取的特征量与背景模型中的特征量的差分，并且检测不同的区域作为前景(物体)。在该情况下，例如，将检查诸如接待室中的椅子等的物体。椅子最初存在于接待室中，并且不是诸如人或由人带入的包等的待检测物体。然而，人们频繁移动椅子或改变其方向。如果发生了这种改变，则产生了与背景模型的差分，并且背景差分法将这种改变错误地检测为物体。在本说明书中，下文中将诸如椅子的最初存在于背景中的物体称为背景物体。因此，在日本专利特开第2003-346156号公报(下文中称为文献)中，在检测到背景模型的改变区域后，执行下面的处理以区别是背景物体还是新带入视场中的物体，由此防止任何检测错误。将与输入图像的改变区域相对应的区域的特征量(颜色特征和边缘特征)和与由背景模型生成的背景图像的改变区域相对应的区域的特征量进行比较，并且如果这些特征量彼此类似，则确定背景物体移动。然而，根据上述文献的技术错误地检测到如下情况：未包括在背景模型中的新特征在背景物体的运动或改变时出现。即，由于输入图像的特征不再与由背景模型生成的背景图像中包括的特征类似，因此不确定背景物体的改变。例如，当红色花瓶被放置在蓝色墙壁前面，并且椅子被放置在红色花瓶前面时，由于红色花瓶被遮挡在椅子后面，因此红色花瓶的特征未被包括在背景模型中。当此时移动椅子时，遮挡的红色花瓶出现在视频中。在靠背旋转的椅子的情况下，当靠背旋转(面外旋转)时，则未包括在背景模型中的、该椅子自身的新特征出现在视频中。以这种方式，在背景物体移动或旋转时此前不存在的新特征正常出现。即，上述文献不能够有效地抑制由背景物体的改变引起的任意检测错误。
技术实现思路
本专利技术是考虑到上述问题而做出的。然后，本说明书提供了能够防止或减少由频繁出现在背景中的物体的改变引起的检测错误的技术。为实现该目标，根据本说明书的物体检测装置例如包括如下结构。即，本说明书的第一方面提供一种物体检测装置，该物体检测装置包括：视频输入单元，其被配置为输入视频；物体区域检测单元，其被配置为通过比较输入的视频与背景模型来检测物体区域；选择单元，其被配置为选择最初包括在视频中的背景物体的区域；生成单元，其被配置为生成基于包括在所述背景物体区域中的特征的背景物体特征信息；以及确定单元，其被配置为使用所述背景物体特征信息确定从输入的视频中检测到的所述物体区域是否是背景物体。本说明书的第二方面提供一种控制物体检测装置的控制方法，该物体检测装置包括被配置为输入视频的视频输入单元，并检测所述视频中的物体，所述控制方法包括：物体区域检测步骤，通过比较来自所述视频输入单元的输入视频与背景模型来检测物体区域；选择步骤，选择最初包括在视频中的背景物体的区域；生成步骤，控制生成单元生成基于包括在所述背景物体区域中的特征的背景物体特征信息；以及确定步骤，使用所述背景物体特征信息确定从所述输入视频中检测到的所述物体区域是否是背景物体。根据本说明书，能够防止或减少由频繁出现在背景中的物体的改变引起的检查错误。通过以下参照附图对示例性实施例的描述，本专利技术的其它特征将变得清楚。附图说明图1是示出根据实施例的物体检测装置的硬件结构的框图；图2是示出根据实施例的物体检测装置的功能结构的框图；图3是示出根据实施例的登记阶段中的处理序列的流程图；图4是示出比较处理的详细处理序列的流程图；图5是示出背景模型的示例的表；图6是示出背景模型更新处理的详细处理序列的流程图；图7是示出比较结果信息的示例的表；图8是示出前景/背景确定处理的详细处理序列的流程图；图9是示出前景/背景信息的示例的表；图10是示出物体区域输出处理的详细处理序列的流程图；图11是示出物体区域信息的示例的表；图12是示出第一背景物体区域选择处理的序列的流程图；图13是用于说明第一背景物体区域选择处理的处理结果的图；图14是示出第一场景相关的背景物体区域选择规则的示例的表；图15是示出背景物体候补区域信息的示例的表；图16是示出第二特征量提取处理的序列的流程图；图17是示出场景相关的特征量类型信息的示例的表；图18是示出特征量信息的示例的表；图19是示出第一背景物体区域选择处理的序列的流程图；图20是用于说明第二背景物体区域选择处理的处理结果的图；图21是示出第二场景相关的背景物体区域选择规则的示例的表；图22是示出加权特征量信息的示例的表；图23是用于说明当物体平行移动时的物体检测结果的图；图24是示出平行移动/面外旋转确定处理的序列的流程图；图25是示出背景物体特征信息登记处理的序列的流程图；以及图26是示出根据实施例的操作阶段中的处理序列的流程图。具体实施方式以下将参照附图详细描述根据本专利技术的实施例。图1是示出根据本实施例的用于执行物体检测的图像处理装置(下文称为物体检测装置)的硬件结构的框图。本实施例的物体检测装置具有下面的结构。CPU101根据存储在ROM102和RAM103中的程序来执行指令。ROM102是非易失性存储器，并且存储本专利技术的程序以及其他种类的控制所需的程序及数据。RAM103是易失性存储器，并且存储诸如帧图像数据以及模式识别结果的临时数据。辅助存储设备104是诸如硬盘驱动器或闪存等的可重写辅助存储设备，并且存储操作系统(OS)、图像信息、物体检测程序、各种设置内容等。这些信息被传送到RAM103，作为CPU101的程序而被执行，并且用作数据。图像输入设备105包括数字视频照相机、网络照相机、红外线照相机等，并且将由摄像单元捕获的视频作为数字图像数据输出。输入设备106包括键盘、鼠标等，并且允许用户进行输入。显示设备107包括阴极射线管(cathoderaytube，CRT)显示器、液晶显示器等，并且向用户显示处理结果等。网络I/F108包括用于建立与诸如因特网或内联网的网络的连接的调制解调器以及LAN。总线109连接这些组件以使它们相互交换数据。本实施例的装置被实现为在OS上运行的应用。图2是示出本实施例的物体检测装置的功能结构的框图。当CPU101执行程序时实现下述的处理单元，但是这些处理单元的一些或所有这些处理单元可以被实现为硬件。附图标记201表示包括图像输入设备105并输入视频的视频输入单元。附图标记202表示从视频提取构建背景模型(稍后描述)所需的特征量的第一特征量提取单元。附图标记203表示比较从背景模式存储单元204(稍后描述)读出的背景模型与输入视频的比较单元。附图标记204表示包括RAM103或辅助存储设备104并存储背景模型(稍后描述)的背景模型存储单元，该背景模型使用图像特征量来表现视频中各位置的状态。附图标记205表示基于比较单元203的输出来更新存储在背景模型存储单元204中的背景模型的背景模型更新单元。附图标记206表示基于比较单元203的输出来确定输入视频中的各位置对应于前景还是背景的前景/背景确定单元。附图标记207表示基于前景/背景确定单元206的输出来本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种物体检测装置，该物体检测装置包括：视频输入单元，其被配置为输入视频；物体区域检测单元，其被配置为通过比较输入的视频与背景模型来检测物体区域；选择单元，其被配置为选择最初包括在视频中的背景物体的区域；生成单元，其被配置为生成基于包括在背景物体区域中的特征的背景物体特征信息；以及确定单元，其被配置为使用所述背景物体特征信息确定从输入的视频中检测到的所述物体区域是否是背景物体。

【技术特征摘要】
2012.08.22 JP 2012-1835961.一种物体检测装置，该物体检测装置包括：视频输入单元，其被配置为输入视频的帧；物体区域检测单元，其被配置为通过比较输入的帧的特征量与背景模型中由背景信息表现的所述帧中的至少一个背景的特征量，来检测至少一个物体区域；选择单元，其被配置为通过使用背景物体要满足的至少一个第一条件，从所检测到的至少一个物体区域中选择包括最初包括在所述背景中的背景物体的背景物体区域；识别单元，其被配置为通过使用不包括所述背景物体的区域要满足的至少一个第二条件，在与所述背景物体相对应的部分和所述背景物体区域中除了所述背景物体之外的部分之间进行识别；生成单元，其被配置为基于所述背景物体区域的特征量以及所述识别单元的识别结果，生成表现所述背景物体的特征量的背景物体特征信息；以及添加单元，其被配置为将所述背景物体特征信息添加到所述背景模型，从而使所述物体区域检测单元对来自随后的帧的物体区域不检测背景物体。2.根据权利要求1所述的物体检测装置，其中，所述背景物体特征信息是基于从所述背景物体区域提取的特征量的统计量。3.根据权利要求2所述的物体检测装置，其中，所述特征量是根据要适用的场景的特征量。4.根据权利要求1所述的物体检测装置，其中，所述第一条件中的一个是基于从所述物体区域出现在视频中开始的持续时间。5.根据权利要求1所述的物体检测装置，所述物体检测装置还包括被配置为从所述背景物体区域检测运动物体的运动物体检测单元，其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：东条洋，
申请(专利权)人：佳能株式会社，
类型：发明
国别省市：