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物體識別方法及識別裝置的制作方法

文檔序號:6368731閱讀:133來源:國知局
專利名稱:物體識別方法及識別裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種物體識別方法及識別裝置,特別涉及在通過魚眼鏡頭拍攝的圖像內(nèi)對所拍攝的包含人物的物體進(jìn)行識別的物體識別方法及識別裝置。
背景技術(shù)
魚眼鏡頭具有視場角寬廣的優(yōu)點(diǎn),同時也具有隨著拍攝的圖像從中心向外側(cè)而包含大的失真的缺點(diǎn)。因此,作為用于在通過魚眼鏡頭拍攝的圖像內(nèi)對所拍攝的物體進(jìn)行識別的方法,無法直接使用對沒有失真或失真少的平面圖像所使用的現(xiàn)有技術(shù)的物體識別方法。為了能夠使用對平面圖像所使用的現(xiàn)有技術(shù)的物體識別方法在通過魚眼鏡頭所 拍攝的圖像內(nèi)識別所拍攝的物體,一般已知變換為對使用魚眼鏡頭進(jìn)行攝影所得到的失真圖像的失真進(jìn)行修正后的圖像的技術(shù),謀求向系統(tǒng)等的應(yīng)用。另外,即使在對平面圖像使用的現(xiàn)有技術(shù)的物體識別中,也進(jìn)行了用于迅速并且可靠地進(jìn)行識別的設(shè)計。另外,作為與從有失真的圖像變換為沒有失真的圖像等的攝影圖像的變換方法有關(guān)的現(xiàn)有技術(shù),例如已知專利文獻(xiàn)1、2、3等中記載的技術(shù)。S卩,專利文獻(xiàn)I所記載的技術(shù)是與從有失真的圖像實(shí)時地變換為沒有失真的圖像的方法有關(guān)的技術(shù),專利文獻(xiàn)2所記載的技術(shù)能夠從使用魚眼鏡頭攝影所得到的失真圓形圖像中提取出希望的任意部分,變換為失真少的平面正則圖像。進(jìn)而,專利文獻(xiàn)3所記載的技術(shù)涉及一種攝像圖像的變換方法,其能夠使有失真的魚眼圖像的重要性高的中心部分接近透視投影,適當(dāng)?shù)厥怪車糠质д妫瑫r使其成為寬廣的視場角。使用通過魚眼鏡頭攝影所得的圖像進(jìn)行物體識別的技術(shù),如上所述,在將通過魚眼鏡頭攝影所得的圖像變換為平面圖像的基礎(chǔ)上進(jìn)行物體的識別,因此,與使用平面圖像不進(jìn)行圖像的變換地進(jìn)行物體的識別的技術(shù)相比,會消耗更多的硬件資源或軟件資源,另夕卜,在將通過魚眼鏡頭進(jìn)行攝影所得的圖像變換為平面圖像時需要不少時間。由于上述那樣的狀況,例如在需要迅速進(jìn)行物體的識別的運(yùn)轉(zhuǎn)支援等要求即時響應(yīng)性的技術(shù)領(lǐng)域中,會猶豫使用需要變換為平面圖像的魚眼圖像。已知一般以通過魚眼鏡頭攝影的大的視場角、例如180度的視場角拍攝到的魚眼圖像,通過被變換為平面圖像而成為具有無限大的大小的圖像。即,從魚眼圖像變換為平面圖像的圖像具有比原始的魚眼圖像大的大小。因此,在將魚眼圖像變換為平面圖像來利用的情況下,通常采用了以下方法,即不將進(jìn)行變換的圖像的范圍設(shè)為魚眼圖像全體,而只對一部分進(jìn)行變換。另外,在專利文獻(xiàn)2中提出了針對通過在提取出魚眼圖像的一部分后變換為平面圖像的方法無法徹底解決的失真、或可提取的位置的限制的解決方案。但是,只對魚眼圖像的一部分進(jìn)行變換的方法無法充分利用魚眼鏡頭的大視場角這樣的優(yōu)點(diǎn)。另一方面,在不從魚眼圖像變換為平面圖像而要進(jìn)行物體的識別的情況下,成為檢測對象的物體的圖像的位置越向魚眼圖像的外側(cè)偏離則具有越大的失真,因此,即使應(yīng)用了使用平面圖像的物體識別方法,也無法得到充分的檢測精度。因此,在要直接利用魚眼圖像進(jìn)行物體的識別的情況下,考慮使用具有出現(xiàn)在魚眼圖像上的失真的物體數(shù)據(jù)作為存儲在所使用的數(shù)據(jù)庫中的物體數(shù)據(jù)。但是,在該情況下必須生成涵蓋了出現(xiàn)在魚眼圖像上的所有模式的失真的數(shù)據(jù)庫,在生成數(shù)據(jù)庫時,與生成利用平面圖像的情況下的數(shù)據(jù)庫相比需要更大的勞力。另外,在上述的情況下,用于存儲具有各種模式的失真的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫所需要的硬件資源也比不考慮失真時大。進(jìn)而,在上述情況下,如果在檢測魚眼圖像上的任意某區(qū)域內(nèi)的物體的圖像時,直接利用存儲了具有所有模式的失真的圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,則由于上述數(shù)據(jù)庫是還包含具有與對象區(qū)域的失真不類似的失真的物體的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,所以仍然無法以充分的檢測精度來進(jìn)行物體的檢測。
專利文獻(xiàn)I :日本特開2004-227470號公報專利文獻(xiàn)2 :日本特開2010-62790號公報專利文獻(xiàn)3 :日本特開2010-67172號公報

發(fā)明內(nèi)容
鑒于上述那樣的現(xiàn)有技術(shù)的問題點(diǎn),本發(fā)明的目的在于提供一種物體識別方法及識別裝置,其不將魚眼圖像變換為平面圖像而能夠直接利用魚眼圖像進(jìn)行物體的識別。根據(jù)本發(fā)明,上述目的通過以下這樣的物體識別裝置中的物體識別方法來實(shí)現(xiàn),該物體識別方法直接使用通過魚眼照相機(jī)進(jìn)行攝影所得到的魚眼圖像來對包含在魚眼圖像內(nèi)的物體進(jìn)行識別,上述物體識別裝置具備物體識別部,其根據(jù)從上述魚眼照相機(jī)輸入的魚眼圖像,對包含在魚眼圖像內(nèi)的希望檢測的對象物體進(jìn)行識別;分區(qū)域數(shù)據(jù)庫,其在與所輸入的魚眼圖像的失真的方向一致地決定將上述輸入的魚眼圖像分割為多個部分的分割區(qū)域來將該輸入的魚眼圖像分割為多個分割區(qū)域,并識別與該分割后的每個分割區(qū)域?qū)?yīng)的希望檢測的對象物體時被使用,上述物體識別部使用與上述輸入的魚眼圖像的每個分割區(qū)域?qū)?yīng)的上述分區(qū)域數(shù)據(jù)庫,從所輸入的上述魚眼圖像中檢測識別出包含在該魚眼圖像內(nèi)的希望檢測的對象物體。根據(jù)本發(fā)明,不將魚眼圖像變換為平面圖像就能夠使用具有廣視場角的魚眼圖像全體來進(jìn)行物體的識別,因此能夠進(jìn)行迅速并且高精度的物體識別。


圖I是說明本發(fā)明的第一基本思路的識別方法中的魚眼圖像的區(qū)域分割方法的圖。圖2是說明將魚眼圖像以其中心為基準(zhǔn)分割為8個區(qū)域的情況下的各區(qū)域中的物體的映現(xiàn)方式的不同的圖。圖3是說明本發(fā)明的第二基本思路的識別方法中的魚眼圖像的旋轉(zhuǎn)方法的圖。圖4是表示從與地面垂直的上方進(jìn)行攝影的例子和此時攝影所得的魚眼圖像的例子的圖。
圖5是表示通過使對象魚眼圖像旋轉(zhuǎn)而能夠?qū)Π隰~眼圖像中的希望檢測的物體進(jìn)行識別的圖。圖6是說明根據(jù)一個數(shù)據(jù)庫生成用的圖像生成多個數(shù)據(jù)庫生成用的圖像數(shù)據(jù)的方法的圖。圖7是說明根據(jù)某一區(qū)域的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)生成其他區(qū)域用的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)的方法的圖。圖8是說明本發(fā)明的第三基本思路的物體的識別方法的圖。圖9是表示本發(fā)明的一個實(shí)施方式的物體識別裝置的功能結(jié)構(gòu)的框圖。圖10是表示本發(fā)明的一個實(shí)施方式的物體識別裝置的硬件結(jié)構(gòu)的框圖。
圖11是表示圖10所示的物體識別裝置中的魚眼照相機(jī)的設(shè)置例子的圖。圖12是說明為了對通過魚眼照相機(jī)攝影所得的圖像內(nèi)的物體進(jìn)行識別而使用的數(shù)據(jù)庫的生成方法的圖(其一)。圖13是說明為了對通過魚眼照相機(jī)攝影所得的圖像內(nèi)的物體進(jìn)行識別而使用的數(shù)據(jù)庫的生成方法的圖(其二)。符號說明200 :魚眼物體識別裝置;210 :魚眼照相機(jī);220 :圖像輸入部;230 :圖像旋轉(zhuǎn)部;240 :存儲器;241 :分區(qū)域數(shù)據(jù)庫;250 :物體識別部;251 :物體識別算法;252 :圖像存儲用存儲器;260 :檢測坐標(biāo)變換部;270 :檢測結(jié)果輸出部
具體實(shí)施例方式下面,通過附圖詳細(xì)說明本發(fā)明的物體識別方法及識別裝置的實(shí)施方式。本發(fā)明不將魚眼圖像變換為平面圖像就能夠使用具有廣視場角的魚眼圖像的全體進(jìn)行包含人物的物體的識別。在此,首先在說明本發(fā)明的具體實(shí)施方式
之前,參照

本發(fā)明的基本思路的物體識別方法。本發(fā)明的第一基本思路的方法,為了應(yīng)對魚眼圖像的失真,與魚眼圖像的失真的方向一致地將魚眼圖像分割為多個區(qū)域,并準(zhǔn)備與所分割的魚眼圖像的每個區(qū)域?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)庫,分別使用這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行物體的檢測。圖I是說明本發(fā)明的第一基本思路的識別方法中的魚眼圖像的區(qū)域分割方法的圖。圖2是說明將魚眼圖像以其中心為基準(zhǔn)分割為8個區(qū)域的情況下的各區(qū)域中的物體的映現(xiàn)方式的不同的圖。本發(fā)明的第一基本思路的物體識別方法中的分割魚眼圖像的區(qū)域的方法,如圖I的圖1(a) 圖1(e)所表示的幾個例子那樣,以魚眼圖像的中心為基準(zhǔn),根據(jù)離開中心的距離和失真的方向確定多個分割區(qū)域,并將魚眼圖像分割為多個區(qū)域。圖1(a)所示的例子以魚眼圖像的中心為基準(zhǔn),放射狀地確定8個分割區(qū)域,將魚眼圖像分割為8個區(qū)域(A) 區(qū)域(H)。另外,圖I (b) 圖I (e)所示的例子是按照與上述一樣的思路對魚眼圖像進(jìn)行分割的例子。另外,在以后的說明中使用圖1(a)所示的分割例子繼續(xù)進(jìn)行說明,但在圖1(b) 圖1(e)所示的例子的情況下也一樣,因此省略這些分割例子中的說明。
在如圖1(a)所示將魚眼圖像以其中心為基準(zhǔn)分割為8個區(qū)域的情況下,如圖2所示那樣,在每個區(qū)域中,區(qū)域內(nèi)的物體的映現(xiàn)方式不同。在圖2中表示在所分割的區(qū)域(A)和區(qū)域(H)中所映現(xiàn)的、作為在平面圖像中具有相同形狀的物體的人物的形狀,但由于魚眼圖像失真,在每個區(qū)域中人物的形狀不同。因此,在使用存儲了檢測對象數(shù)據(jù)的I個數(shù)據(jù)庫進(jìn)行物體的檢測的情況下,例如,即使能夠檢測出在區(qū)域(H)中映現(xiàn)的人物,在區(qū)域(H)中所映現(xiàn)的人物移動到區(qū)域(A)的情況下,由于失真方式的不同,映現(xiàn)在魚眼圖像中的方式也有改變很大,有可能無法檢測出該人物。因此,在本發(fā)明的第一基本思路中,針對每個分割區(qū)域,即針對8個區(qū)域㈧ 區(qū)域(H)分別準(zhǔn)備對應(yīng)的8個數(shù)據(jù)庫,并對與每個分割區(qū)域?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行圖像比較(在圖I (a)所示的例子的情況下,進(jìn)行8次圖像比較處理)來進(jìn)行物體的檢測。由此,如果是在平面圖像中具有相同形狀的物體,則無論該物體存在于哪個區(qū)域中都能夠可靠地進(jìn)行該物體的檢測。另外,將在后面說明每個分割區(qū)域的與該區(qū)域?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)庫的生成方法。
接著,說明本發(fā)明的第二基本思路的物體的識別方法。本發(fā)明的第二基本思路的方法是使以天空方向或與地面垂直的方向進(jìn)行攝影所得到的魚眼圖像旋轉(zhuǎn)來進(jìn)行物體的識別的方法。一般,魚眼圖像具有失真的方向和強(qiáng)度根據(jù)映現(xiàn)物體的圖像的位置而不同這樣的性質(zhì)。相對于從魚眼鏡頭的外周方向進(jìn)入的光所形成的圖像的中心,越是位于外側(cè)的物體的圖像,該失真的強(qiáng)度越大。現(xiàn)在,如果試著比較某兩個物體的圖像,則如果是從圖像中心離開相同程度的物體的圖像,則失真的差異并不限于其方向。另外,在以天空方向進(jìn)行攝影時或在與地面垂直的方向上進(jìn)行攝影時的任意情況下,失真的方向都與以圖像中心為中心的圓的切線方向接近,因此,在要使用數(shù)據(jù)庫進(jìn)行物體的檢測來進(jìn)行物體的識別的情況下,通過以魚眼圖像的中心為基準(zhǔn)點(diǎn)使圖像旋轉(zhuǎn),在圖像旋轉(zhuǎn)了某旋轉(zhuǎn)角度時,能夠檢測出物體而進(jìn)行物體的識別,所述數(shù)據(jù)庫包含根據(jù)與檢測對象的物體同樣從中心離開相同程度、并且具有類似形狀的物體而生成的數(shù)據(jù)。因此,通過使用包含檢測對象物體的圖像的魚眼圖像的多個旋轉(zhuǎn)圖像,不需要生成涵蓋魚眼圖像上的所有模式的失真的數(shù)據(jù)庫,就能夠進(jìn)行物體的識別。另外,在實(shí)際應(yīng)用使用魚眼圖像的物體識別方法的系統(tǒng)時,認(rèn)為不使用涵蓋了所有模式的失真的數(shù)據(jù)庫,而使用由具有若干失真的數(shù)據(jù)所構(gòu)成的數(shù)據(jù)庫是現(xiàn)實(shí)的。另外,通過使用使魚眼圖像旋轉(zhuǎn)來進(jìn)行物體識別的本發(fā)明的第二基本思路的物體識別方法,與使用涵蓋了所有模式的失真的數(shù)據(jù)庫的方法相比,能夠容易地實(shí)現(xiàn)識別精度的提高。圖3是說明本發(fā)明的第二基本思路的識別方法中的魚眼圖像的旋轉(zhuǎn)方法的圖。圖4是表示從與地面垂直的上方進(jìn)行攝影的例子和此時攝影所得的魚眼圖像的例子的圖。圖5是表示通過使對象魚眼圖像旋轉(zhuǎn)而能夠?qū)Π隰~眼圖像中的希望檢測的物體進(jìn)行識別的圖。在圖3中,將使圖3(a)所不的對角魚眼圖像旋轉(zhuǎn)后的例子表不為圖3(b) 圖3(d),另外,將使圖3(e)所示的圓周魚眼圖像旋轉(zhuǎn)后的例子表示為圖3(f) 圖3(h)。進(jìn)行物體識別處理的圖像區(qū)域具有橫長的形狀,因此,在圖3(a)所示那樣的橫長的對角魚眼圖像的情況下,如果直接使其旋轉(zhuǎn),則描繪了圖像的左右側(cè)的一部分圖像會從處理區(qū)域中脫離。因此,在使橫長的對角魚眼圖像旋轉(zhuǎn)的情況下,在對可處理的圖像區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展后進(jìn)行旋轉(zhuǎn),使得不會使圖像的一部分由于旋轉(zhuǎn)而消失。即,如圖3(b)所示那樣,使可處理的圖像區(qū)域擴(kuò)展到用灰色表示的區(qū)域,在該區(qū)域內(nèi)使攝影所得的魚眼圖像旋轉(zhuǎn)。由此,如圖3 (c)、圖3 (d)所示,無論使圖3 (a)所示的對角魚眼圖像如何旋轉(zhuǎn),都能夠防止圖像的一部分從可處理的區(qū)域中脫離。另外,在圖3(e)所示那樣的圓周魚眼圖像的情況下,描繪了圖像的部分不會由于旋轉(zhuǎn)而從可處理的區(qū)域中脫離,因此能夠如圖3(f) 圖3(h)所示那樣直接進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。在圖4(a)中表示了從與地面垂直的上方進(jìn)行攝影的例子,此處所示的例子例如表示出從設(shè)置于房間的天花板的照相機(jī)對位于地面的多個人物A、B等進(jìn)行攝影的狀態(tài)。在這樣的狀態(tài)下攝影所得的圓周魚眼圖像,例如為圖4(b)所示那樣。在該圖4(b)所示的例子中,攝影所得的圓周魚眼圖像面與地面(房間的地面)平行,在以圓周魚眼圖像的中心O為中心,使圖像如圖4(c)所示那樣逆時針方向旋轉(zhuǎn)的情況下,各人物的失真方式由離開中心的距離決定,即使旋轉(zhuǎn),該失真方式也不變化。因此,即使使圖像旋轉(zhuǎn)也能夠進(jìn)行物體的識別。 接著,參照圖5說明通過使魚眼圖像旋轉(zhuǎn)能夠?qū)Π谠擊~眼圖像中的希望檢測的物體進(jìn)行識別的情況。圖5所示的例子將從地表向天空方向進(jìn)行攝影所得的圖5(a)所示那樣的圓周魚眼圖像作為對象魚眼圖像,對包含在該魚眼圖像中的希望檢測的物體進(jìn)行識別。另外,假設(shè)作為希望檢測的物體的圖像數(shù)據(jù),將圖5(b) 圖5(d)所示那樣的圖像的圖像數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫中。另外,在圖5中表示出能夠通過旋轉(zhuǎn)進(jìn)行物體的識別,在此并沒有使用第一思路中的分區(qū)域數(shù)據(jù)庫。在從圖5(a)所示那樣的魚眼圖像中對包含在該圖像內(nèi)的具有圖5(b) 圖5(d)所示那樣的圖像數(shù)據(jù)的物體進(jìn)行識別的情況下,一邊使圖5(a)所示那樣的魚眼圖像按照逆時針方向旋轉(zhuǎn),一邊對該魚眼圖像與具有圖5(b) 圖5(d)所示那樣的圖像的圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比較對照來進(jìn)行物體的識別。即,使圖5(a)所示那樣的魚眼圖像如圖5(e) 圖5(h)所示那樣逆時針地逐漸旋轉(zhuǎn),對旋轉(zhuǎn)后的圖像與具有圖5(b) 圖5(d)所示那樣的圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比較對照。然后,在對沒有旋轉(zhuǎn)的圖5(e)所示的圖像和圖5(b) 圖5(d)所示的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行比較對照的情況下,無法從圖5(e)所示的圖像中找到與圖5(b) 圖5(d)所示的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)一致(位置、方向都一致)的物體的圖像,因此如圖5 (i)所示那樣,設(shè)為未檢測到。另外,在對使圖5(e)所示的圖像按照逆時針方向旋轉(zhuǎn)后的圖5(f)所示的圖像和圖5(b) 圖5(d)所示的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行比較對照的情況下,也與上述的情況相同地?zé)o法從圖5(f)所示的圖像中找到與圖5(b) 圖5(d)所示的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)一致(位置、方向都一致)的物體的圖像,因此如圖5(j)所示那樣,設(shè)為未檢測到。進(jìn)而,在對使圖5(f)所示的圖像按照逆時針方向旋轉(zhuǎn)后的圖5(g)所示的圖像和圖5(b) 圖5(d)所示的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行比較對照的情況下,能夠從圖5(g)所示的圖像中找到與圖5(b)所示的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)一致(位置、方向都一致)的物體的圖像,如圖5(k)所示那樣,設(shè)為檢測到。另外,進(jìn)而在對使圖5(g)所示的圖像按照逆時針方向旋轉(zhuǎn)后的圖5(h)所示的圖像和圖5(b) 圖5(d)所示的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行比較對照的情況下,與上述的情況同樣能夠從圖5(h)所示的圖像中找到與圖5(c)所示的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)一致(位置、方向都一致)的物體的圖像,如圖5(1)所示那樣,設(shè)為檢測到。如上所述,本發(fā)明的第二基本思路的識別方法,在對象魚眼圖像中使用了具有圖5(b) 圖5(d)所示那樣的圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫的情況下,無法檢測到物體,但在使對象魚眼圖像旋轉(zhuǎn)某角度后的圖像的情況下能夠檢測到。因此,在檢測到物體時,能夠根據(jù)其檢測結(jié)果和此時的對象魚眼圖像的旋轉(zhuǎn)角度,求出對象魚眼圖像中的檢測到的物體的位置。在此,說明用于第一基本思路的方法的每個分割區(qū)域的與該區(qū)域?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)庫的生成方法。根據(jù)第二基本思路的根據(jù)、即“在試著對兩個物體的圖像進(jìn)行比較時,如果是從圖像中心離開相同程度的物體的圖像,則失真的差異只限于其方向”,可以說通過對生成數(shù)據(jù)庫用的圖像施加旋轉(zhuǎn),能夠生成多個數(shù)據(jù)庫用圖像。圖6說明了只利用第二基本思路的根據(jù)而生成數(shù)據(jù)庫的方法,圖7說明了用于第一基本思路的方法的分區(qū)域數(shù)據(jù)庫的生成方法。以下詳細(xì)進(jìn)行說明。圖6是說明根據(jù)一個數(shù)據(jù)庫生成用的圖像生成多個數(shù)據(jù)庫生成用的圖像數(shù)據(jù)的 方法的圖。在圖6中,說明在對從地面向與天空方向垂直的方向攝影所得的魚眼圖像進(jìn)行物體的識別時使用的數(shù)據(jù)庫的生成。該情況下的數(shù)據(jù)庫的生成,如已經(jīng)說明的那樣,能夠通過根據(jù)與魚眼圖像上的位置和失真方向相關(guān)的性質(zhì),將使存儲在數(shù)據(jù)庫中的圖像數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)圖像旋轉(zhuǎn)后的圖像與基礎(chǔ)圖像數(shù)據(jù)相加來進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的生成。通過使用這種方法,能夠削減數(shù)據(jù)庫中使用的圖像數(shù)據(jù)的收集勞動。在圖6所示的例子中,根據(jù)一個數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)庫生成用的多個數(shù)據(jù),通過對根據(jù)魚眼圖像生成的數(shù)據(jù)庫用的數(shù)據(jù)施加90度的旋轉(zhuǎn),來進(jìn)一步生成在數(shù)據(jù)庫中使用的數(shù)據(jù)。在圖6中,圖6(a)表示出數(shù)據(jù)庫生成用的對天空方向進(jìn)行攝影所得的魚眼圖像的例子。在生成數(shù)據(jù)庫時,首先提取出圖6(a)所示的魚眼圖像的用虛線圍住的3個圖像作為檢測對象物體的圖像,將這些物體的圖像的圖像數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)圖像數(shù)據(jù),如圖6(b) 圖6(d)所示那樣生成數(shù)據(jù)庫。接著,使圖6(b) 圖6(d)所示的魚眼圖像數(shù)據(jù)每次旋轉(zhuǎn)90度,根據(jù)圖6(b)所示的圖像數(shù)據(jù)生成圖6(e) 圖6(g)所示那樣的圖像數(shù)據(jù),通過將作為基礎(chǔ)的圖6(b)所示的圖像數(shù)據(jù)與這些圖像數(shù)據(jù)相加,生成數(shù)據(jù)庫用的數(shù)據(jù),另外,根據(jù)圖6(c)所示的圖像數(shù)據(jù)生成圖6(h) 圖6(j)所示那樣的圖像數(shù)據(jù),通過將作為基礎(chǔ)的圖6(c)所示的圖像數(shù)據(jù)與這些圖像數(shù)據(jù)相加,生成一個數(shù)據(jù)庫,進(jìn)而根據(jù)圖6(d)所示的圖像數(shù)據(jù)生成圖6(k) 圖6(m)所示那樣的圖像數(shù)據(jù),通過將作為基礎(chǔ)的圖6(d)所示的圖像數(shù)據(jù)與這些圖像數(shù)據(jù)相加,生成一個數(shù)據(jù)庫。圖7是說明根據(jù)某一區(qū)域的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)生成其他區(qū)域用的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)的方法的圖。此處說明的例子是根據(jù)某區(qū)域用的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)通過旋轉(zhuǎn)而生成其他區(qū)域用的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)的情況的例子。假設(shè)使用圖7(a)、圖7(b)所示那樣的魚眼圖像作為數(shù)據(jù)庫生成用的魚眼圖像。另夕卜,假設(shè)在該情況下如圖7(c)所示那樣進(jìn)行圖像的分割。另外,假設(shè)在生成數(shù)據(jù)庫時,首先根據(jù)圖7(a)、圖7(b)所示的魚眼圖像,生成圖7(d)、圖7(e)所示那樣的圖像數(shù)據(jù)來作為分割區(qū)域(C)用的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù),并且將這些圖像數(shù)據(jù)作為用于生成其他分割區(qū)域用的數(shù)據(jù)庫所使用的圖像數(shù)據(jù)的作為基礎(chǔ)的圖像數(shù)據(jù)來使用。接著,使圖7(d)、圖7(e)所示的分割區(qū)域(C)用的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)按照逆時針方向旋轉(zhuǎn)90度,生成圖7(f)、圖7(g)所示那樣的圖像數(shù)據(jù),將這些圖像數(shù)據(jù)作為分割區(qū)域(E)用的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)。另外,使圖7(f)、圖7(g)所示的分割區(qū)域(E)用的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)按照逆時針方向旋轉(zhuǎn)90度,生成圖7(h)、圖7(i)所示那樣的圖像數(shù)據(jù),將這些圖像數(shù)據(jù)作為分割區(qū)域(G)用的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)。進(jìn)而,使圖7(h)、圖7(i)所示的分割區(qū)域(G)用的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)按照逆時針方向旋轉(zhuǎn)90度,生成圖7(j)、圖7(k)所示那樣的圖像數(shù)據(jù),將這些圖像數(shù)據(jù)作為分割區(qū)域(A)用的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)。另外,也能夠與上述一樣地生成分割區(qū)域⑶、(F)、⑶、⑶、⑴用的數(shù)據(jù)庫所使用的圖像數(shù)據(jù)。通過這樣生成圖像數(shù)據(jù),能夠謀求區(qū)域間的識別精度的均等化。接著,說明本發(fā)明的第三基本思路的物體識別方法。本發(fā)明的第三基本思路的方法是同時使用以上說明的本發(fā)明的第一和第二基本思路的物體識別方法的方法。根據(jù)同時使用了本發(fā)明的第一和第二基本思路的物體識別方法的本發(fā)明的第三基本思路的物體識別方法,能夠降低對象魚眼圖像的必要旋轉(zhuǎn)次數(shù),能夠縮短物體檢測所需要的時間,同時還 能夠解決區(qū)域分割時的物體識別中有可能無法檢測到位于區(qū)域邊界附近的物體的問題。圖8是說明本發(fā)明的第三基本思路的物體識別方法的圖,接著,對其進(jìn)行說明。在圖8中,圖8(a)表示出與將參照圖I在前面說明了的魚眼圖像分割為8個區(qū)域來進(jìn)行物體識別的方法中的圖1(a)所示一樣的對象魚眼圖像,假設(shè)希望檢測的對象物體即人物存在于區(qū)域(B)與區(qū)域(C)的邊界位置處而被攝影。另外,準(zhǔn)備具有與對象物體即人物位于區(qū)域(C)的中央、區(qū)域(B)與區(qū)域(C)的邊界、區(qū)域(C)與區(qū)域(D)的邊界的情況對應(yīng)的圖8(b) 圖8(d)所示的希望檢測的物體的圖像的圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,來作為與用于物體檢測的分割區(qū)域(C)對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。另外,與上述的本發(fā)明的第一基本思路的物體識別方法的情況一樣地,針對8個分割區(qū)域的每個分割區(qū)域準(zhǔn)備具有各個失真方式的數(shù)據(jù)庫。在使用了前面說明了的分區(qū)域數(shù)據(jù)庫生成方法時,認(rèn)為每個分割區(qū)域的數(shù)據(jù)庫的差異只是失真的方向,因此,在圖1(a)的分割方法的情況下,在本發(fā)明的第三基本思路的物體識別方法中,使全部區(qū)域的對象魚眼圖像旋轉(zhuǎn)的角度的合計,由于360 + 8 = 45,因此只要進(jìn)行直到作為區(qū)域間角度的45度的旋轉(zhuǎn)就足夠。這是因?yàn)樵诖嬖谝?5度的旋轉(zhuǎn)角度能夠在圖8 (C)的中央部檢測到的對象的情況下,在進(jìn)行合計直到360度的旋轉(zhuǎn)的情況下,在旋轉(zhuǎn)了 60度的圖8(D)的中央部、旋轉(zhuǎn)了 105度的圖8(E)的中央部、旋轉(zhuǎn)了 150度的圖8(F)的中央部、旋轉(zhuǎn)了 195度的圖8(G)的中央部、旋轉(zhuǎn)了 240度的圖8(H)的中央部、旋轉(zhuǎn)了 285度的圖8(A)的中央部分、旋轉(zhuǎn)了330度的圖8(B)的中央部,會進(jìn)行8次重復(fù)的檢測。在從圖8(a)所示那樣的魚眼圖像中對包含在該圖像的分割區(qū)域(C)內(nèi)的具有圖8(b) 圖8(d)所示那樣的圖像數(shù)據(jù)的物體進(jìn)行識別的情況下,一邊使圖8(a)所示那樣的魚眼圖像每次少量旋轉(zhuǎn),一邊對該魚眼圖像與具有圖8(b) 圖8(d)所示那樣的圖像的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比較對照,進(jìn)行物體的識別。在該情況下,如上述那樣,圖像的旋轉(zhuǎn)可以是直到區(qū)域間角度即45度的旋轉(zhuǎn)。另外,對象魚眼圖像的旋轉(zhuǎn)只使圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn),區(qū)域并不旋轉(zhuǎn)。另外,在對沒有旋轉(zhuǎn)的圖8(e)所示的圖像和圖8(b) 圖8(d)所示的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行比較對照的情況下,無法從圖8(e)所示的圖像中找到與圖8(b) 圖8(d)所示的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)一致(位置、方向都一致)的物體的圖像,因此如圖8(g)所示那樣設(shè)為未檢測到。另外,在希望檢測的對象物體即人物存在于區(qū)域(B)和區(qū)域(C)的邊界的位置處而被攝影的情況下,即使使用與區(qū)域(B)和區(qū)域(C)的各個區(qū)域?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)庫,無法檢測到對象物體的可能性也很高。但是,如果使圖8(e)所示的圖像按照逆時針方向每次少量旋轉(zhuǎn),則如圖8(f)所示那樣,對象物體的圖像位于分割區(qū)域的大致中央,在與圖8(b) 圖8(d)所示的數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行比較對照的情況下,如圖8(h)所示那樣能夠檢測到。以上,作為數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù),具有圖8(b) 圖8(d)所示的3個圖像數(shù)據(jù),但如果在分割區(qū)域(C)中準(zhǔn)備更細(xì)的旋轉(zhuǎn)位置處的圖像數(shù)據(jù)來生成數(shù)據(jù)庫,則能夠更高精度地進(jìn)行物體識別。圖9是表示本發(fā)明的一個實(shí)施方式的物體識別裝置的功能結(jié)構(gòu)的框圖。此處的本發(fā)明的實(shí)施方式說明將使用魚眼鏡頭攝影所得的圓周魚眼圖像分割為8個區(qū)域,按照上述第一基本思路和第三基本思路進(jìn)行物體識別的情況。 圖9所示的本發(fā)明的實(shí)施方式的物體識別裝置具備存儲器,存儲有進(jìn)行旋轉(zhuǎn)處理后的多個對象魚眼圖像110 ;物體識別部130 ;分區(qū)域數(shù)據(jù)庫140,與對象魚眼圖像的分割區(qū)域(A) (H)分別對應(yīng);檢測坐標(biāo)逆變換部150,將識別出的物體的識別坐標(biāo)變換為原始的對象魚眼圖像100的坐標(biāo)。在上述那樣構(gòu)成的本發(fā)明的實(shí)施方式的物體識別裝置中,首先生成使成為物體識別對象的魚眼圖像100旋轉(zhuǎn)后的多個圖像。另外,在此以圖像中心為基準(zhǔn)將對象圖像的區(qū)域分割數(shù)分為8個分割區(qū)域。將該方法在圖9中表示為適應(yīng)于圖像的區(qū)域分割方法120。在圖9中,通過使用15度的旋轉(zhuǎn)角度,由于45 + 15 = 3,因此旋轉(zhuǎn)后的對象魚眼圖像110成為3個圖像,但也可以按照比15度小的角度使魚眼圖像100旋轉(zhuǎn),生成多個圖像而保存在存儲器內(nèi)。另外,在此應(yīng)該注意的是旋轉(zhuǎn)后的多個魚眼圖像110只有圖像進(jìn)行了旋轉(zhuǎn),分割區(qū)域的位置并不旋轉(zhuǎn)。在使用上述的本發(fā)明的實(shí)施方式的物體識別裝置,按照上述第一基本思路進(jìn)行物體識別的情況下,物體識別部130針對存儲在存儲器內(nèi)的多個進(jìn)行物體識別的各個對象魚眼圖像,對各個魚眼圖像的每個分割區(qū)域(A) (H)使用對應(yīng)的分割區(qū)域用的分區(qū)域數(shù)據(jù)庫140,對包含在該數(shù)據(jù)庫中的希望檢測的物體的圖像數(shù)據(jù)與對象魚眼圖像的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,進(jìn)行物體的檢測識別。然后,檢測坐標(biāo)逆變換部,將檢測出物體數(shù)據(jù)存在于旋轉(zhuǎn)后的哪個魚眼圖像的哪個坐標(biāo)位置的信息,變換為物體存在于對象魚眼圖像100中的坐標(biāo)位置而輸出。另外,在使用上述的本發(fā)明的實(shí)施方式的物體識別裝置,按照上述第一基本思路進(jìn)行物體識別的情況下的最簡單結(jié)構(gòu)的情況下,直接將對象魚眼圖像100作為對象魚眼圖像110存儲在存儲器中,只針對該一個魚眼圖像110,由物體識別部130與上述一樣地使用與該魚眼圖像的每個分割區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域用的分區(qū)域數(shù)據(jù)庫140進(jìn)行物體檢測即可。另外,在使用上述的本發(fā)明的實(shí)施方式的物體識別裝置,按照上述的第三基本思路進(jìn)行物體識別的情況下,生成按照比45度小的角度使對象魚眼圖像在45度的范圍內(nèi)旋轉(zhuǎn)后的多個進(jìn)行了旋轉(zhuǎn)處理的對象魚眼圖像110并存儲在存儲器中,針對這些多個對象魚眼圖像110的每一個,由物體識別部130與上述一樣地,使用與該魚眼圖像的每個分割區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域用的分區(qū)域數(shù)據(jù)庫140進(jìn)行物體檢測即可。例如,如果針對所述對象魚眼圖像,將比45度小的角度設(shè)為15度,則按照每次15度使對象魚眼圖像100旋轉(zhuǎn),由于45 + 15 = 3,因此生成O度旋轉(zhuǎn)圖像、15度旋轉(zhuǎn)圖像、30度旋轉(zhuǎn)圖像的3個進(jìn)行了旋轉(zhuǎn)處理的對象魚眼圖像110并存儲在存儲器中,針對3個對象魚眼圖像110的每一個,由物體識別部130與上述一樣地使用與該魚眼圖像的每個分割區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域用的分區(qū)域數(shù)據(jù)庫140進(jìn)行物體檢測即可。另外,以上將對象魚眼圖像的旋轉(zhuǎn)角度設(shè)為每次15度,但該旋轉(zhuǎn)角度也可以根據(jù)用途來決定。另外,檢測坐標(biāo)逆變換部,通過對在15度旋轉(zhuǎn)圖像、30度旋轉(zhuǎn)圖像中檢測出的物體坐標(biāo)進(jìn)行15度逆旋轉(zhuǎn)、30度逆旋轉(zhuǎn),求出位于對象魚眼圖像100上的哪里,由此輸出魚眼圖像100中的識別出的物體的坐標(biāo)位置。圖10是表示本發(fā)明的一個實(shí)施方式的物體識別裝置的硬件結(jié)構(gòu)的框圖。
本發(fā)明的實(shí)施方式的物體識別裝置由以下部分構(gòu)成作為拍攝魚眼圖像的輸入裝置的魚眼照相機(jī)210 ;魚眼物體識別裝置200,其對包含在通過魚眼照相機(jī)210所拍攝的魚眼圖像中的希望檢測的對象物體進(jìn)行檢測識別。另外,魚眼物體識別裝置200具備作為取得魚眼圖像的接口的圖像輸入部;圖像旋轉(zhuǎn)部230,對由圖像輸入部220取得的圖像施加旋轉(zhuǎn);數(shù)據(jù)庫存儲用存儲器240 ;存儲在數(shù)據(jù)庫存儲用存儲器240中的分區(qū)域數(shù)據(jù)庫241 ;物體識別部250,其對包含在魚眼圖像內(nèi)的希望檢測的對象物體進(jìn)行檢測識別;檢測坐標(biāo)變換部260,其將由物體識別部250得到的檢測坐標(biāo)變換為旋轉(zhuǎn)前的坐標(biāo);檢測結(jié)果輸出部270,其輸出檢測結(jié)果。另外,物體識別部250由以下部分構(gòu)成物體識別算法部251,其進(jìn)行物體的識別;圖像存儲用存儲器252,其存儲來自圖像輸入部220的沒有旋轉(zhuǎn)的圖像和來自圖像旋轉(zhuǎn)部230的旋轉(zhuǎn)后的圖像。在上述那樣構(gòu)成的本發(fā)明的實(shí)施方式的物體識別裝置中,由魚眼照相機(jī)210攝影所得到的魚眼圖像的數(shù)據(jù)輸入到魚眼物體識別裝置200而被圖像輸入部220取得,經(jīng)由圖像輸入部220被輸入到圖像旋轉(zhuǎn)部230。輸入到圖像旋轉(zhuǎn)部230的魚眼圖像數(shù)據(jù)通過圖像旋轉(zhuǎn)部230被旋轉(zhuǎn),生成多個旋轉(zhuǎn)后圖像數(shù)據(jù),這些圖像數(shù)據(jù)和來自圖像輸入部的沒有旋轉(zhuǎn)的魚眼圖像數(shù)據(jù)被存儲在物體識別部250內(nèi)的圖像存儲用存儲器252中。然后,物體識別部250內(nèi)的物體識別算法部251針對存儲在圖像存儲用存儲器252中的沒有旋轉(zhuǎn)的圖像數(shù)據(jù)和旋轉(zhuǎn)后的多個圖像數(shù)據(jù),分別使用存儲在存儲器240中的分區(qū)域數(shù)據(jù)庫241,進(jìn)行物體識別的處理。物體識別算法部251的物體檢測結(jié)果被輸入到檢測坐標(biāo)變換部260。然后,檢測坐標(biāo)變換部260在將輸入的檢測結(jié)果的物體的檢測坐標(biāo)變換為旋轉(zhuǎn)前的坐標(biāo)后,將其結(jié)果經(jīng)由輸出結(jié)果輸出部270輸出到魚眼物體識別裝置200的外部。圖11是表示圖10所示的物體識別裝置中的魚眼照相機(jī)210的設(shè)置例子的圖。圖10所示的物體識別裝置中的魚眼照相機(jī)210的設(shè)置位置并沒有特別限制,但在圖11所示的例子中,魚眼照相機(jī)210被設(shè)置在房間的天花板上,鏡頭朝向與地面垂直的方向。另外,在房間的地面上作為物體識別對象的物體存在2個人物。圖11所示的物體識別裝置,從由如上述那樣設(shè)置的魚眼照相機(jī)210所攝影的魚眼圖像中識別2個人物的存在。圖12、圖13是說明為了對通過魚眼照相機(jī)攝影所得的圖像內(nèi)的物體進(jìn)行識別而使用的數(shù)據(jù)庫的生成方法的圖。圖12、圖13是說明數(shù)據(jù)庫的生成方法的一連串的圖,因此以下連續(xù)對它們進(jìn)行說明。另外,在此說明的例子是以下的例子,即從與圖1(a)所示并說明的相同的圖像的中心向外周方向?qū)⑹褂脠A周魚眼鏡頭攝影的圖像分割為8個區(qū)域,生成與每個區(qū)域?qū)?yīng)的分區(qū)域數(shù)據(jù)庫。首先,準(zhǔn)備多個包含有希望通過物體識別而檢測出的物體即對象物體的圖12(a)所示那樣的魚眼圖像300,作為生成數(shù)據(jù)庫用的魚眼圖像。接著,對為了生成數(shù)據(jù)庫而準(zhǔn)備了多個的魚眼圖像300的I個、即圖12(c)所示那樣的魚眼圖像施加旋轉(zhuǎn),使得在圖12(b)所示的分割區(qū)域(A) (H)的某一個區(qū)域的中央映現(xiàn)包含在該魚眼圖像內(nèi)的對象物體。接著,使圖12 (C)所示的魚眼圖像旋轉(zhuǎn),生成圖12 (d)、圖12 (e)所示那樣的魚眼圖像330、340。通過使包含在圖12(c)所示的魚眼圖像中的希望能夠檢測出的對象物體321、322作為對象物體331、341而位于分割區(qū)域(C)、(F)的中央的方式,進(jìn)行該魚眼圖像330、340的生成。然后,如圖13(g)所示那樣,提取出在圖13(f)所示的魚眼圖像330的分割區(qū)域
(C)的中央映現(xiàn)出的對象物體331來作為對象物體的圖像350。該對象物體的圖像350進(jìn) 行O度旋轉(zhuǎn)、90度旋轉(zhuǎn)、180度旋轉(zhuǎn)、270度旋轉(zhuǎn),如圖13(h)所示那樣成為對象物體的圖像351 354,這些對象物體的圖像351 354作為對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫用的圖像,成為圖像數(shù)據(jù)被用作數(shù)據(jù)庫用的數(shù)據(jù)。進(jìn)而,使圖13(f)所示的魚眼圖像330旋轉(zhuǎn)45度,生成圖13⑴所示那樣的魚眼圖像360。在該魚眼圖像360內(nèi),魚眼圖像330內(nèi)的對象物體331移動到分割區(qū)域(D)的中央而映現(xiàn)。另外,也可以將根據(jù)圖12(c)所示的魚眼圖像320生成圖12(d)所示的魚眼圖像330時的旋轉(zhuǎn)角度加上45度,來生成魚眼圖像360。然后,如圖13(j)所示那樣,提取出在圖13⑴所示的魚眼圖像360的分割區(qū)域
(D)的中央映現(xiàn)的對象物體361來作為對象物體的圖像370。該對象物體的圖像370進(jìn)行O度旋轉(zhuǎn)、90度旋轉(zhuǎn)、180度旋轉(zhuǎn)、270度旋轉(zhuǎn),如圖13 (k)所示那樣,成為對象物體的圖像371 374,這些對象物體的圖像371 374作為對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫用的圖像,成為圖像數(shù)據(jù)而被用作數(shù)據(jù)庫用的數(shù)據(jù)。根據(jù)上述那樣的數(shù)據(jù)庫的生成方法,能夠根據(jù)魚眼圖像上的I個數(shù)據(jù)庫用數(shù)據(jù)生成多個數(shù)據(jù),能夠削減生成數(shù)據(jù)庫所需要的作為基礎(chǔ)的魚眼圖像的個數(shù)。上述的數(shù)據(jù)庫的生成方法,說明了生成分區(qū)域數(shù)據(jù)庫用的數(shù)據(jù),但在不生成分區(qū)域數(shù)據(jù)庫而希望只生成單一數(shù)據(jù)庫用的數(shù)據(jù)的情況下,也可以不根據(jù)包含對象物體的魚眼圖像生成圖12(c)所示的魚眼圖像320,而從圖12(a)所示的魚眼圖像300中提取出對象物體,與希望生成的個數(shù)對應(yīng)地施加旋轉(zhuǎn)來生成數(shù)據(jù)。以上,說明了本發(fā)明的實(shí)施方式,但本發(fā)明并不限于上述的本發(fā)明的實(shí)施方式,能夠在不脫離本發(fā)明的宗旨的范圍內(nèi)對使用的魚眼鏡頭、物體識別算法、區(qū)域分割方法、數(shù)據(jù)庫用數(shù)據(jù)的提取方法、旋轉(zhuǎn)角度和旋轉(zhuǎn)次數(shù)的至少一個加以變更來變形。
權(quán)利要求
1.一種物體識別方法,是直接使用通過魚眼照相機(jī)進(jìn)行攝影所得到的魚眼圖像來對包含在魚眼圖像內(nèi)的物體進(jìn)行識別的物體識別裝置中的物體識別方法,其特征在于, 上述物體識別裝置具備 物體識別部,其根據(jù)從上述魚眼照相機(jī)輸入的魚眼圖像,對包含在魚眼圖像內(nèi)的希望檢測的對象物體進(jìn)行識別;以及 分區(qū)域數(shù)據(jù)庫,其在與所輸入的魚眼圖像的失真的方向一致地決定將上述輸入的魚眼圖像分割為多個部分的分割區(qū)域來將該輸入的魚眼圖像分割為多個分割區(qū)域,并識別與該分割后的每個分割區(qū)域?qū)?yīng)的希望檢測的對象物體時被使用, 上述物體識別部使用與上述輸入的魚眼圖像的每個分割區(qū)域?qū)?yīng)的上述分區(qū)域數(shù)據(jù)庫,從所輸入的上述魚眼圖像中檢測識別出包含在該魚眼圖像內(nèi)的希望檢測的對象物體。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的物體識別方法,其特征在于, 上述物體識別裝置還具備使上述輸入的魚眼圖像旋轉(zhuǎn)的圖像旋轉(zhuǎn)部, 上述圖像旋轉(zhuǎn)部生成將上述輸入的魚眼圖像每次旋轉(zhuǎn)預(yù)定角度后的多個魚眼圖像,上述物體識別部針對上述輸入的沒有旋轉(zhuǎn)的魚眼圖像和上述旋轉(zhuǎn)后的多個魚眼圖像的各個魚眼圖像,對每個所述分割區(qū)域進(jìn)行希望檢測的對象物體的檢測識別。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的物體識別方法,其特征在于, 上述物體識別裝置還具備檢測坐標(biāo)變換部, 上述檢測坐標(biāo)變換部,根據(jù)從上述沒有旋轉(zhuǎn)的魚眼圖像和上述旋轉(zhuǎn)后的多個魚眼圖像的哪個魚眼圖像中檢測出由上述物體識別部檢測識別出的對象物體,將作為檢測結(jié)果的物體的檢測坐標(biāo)變換為旋轉(zhuǎn)前的魚眼圖像的坐標(biāo)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1、2或3所述的物體識別方法,其特征在于, 通過使拍攝到希望檢測的對象物體的用于生成數(shù)據(jù)庫的魚眼圖像旋轉(zhuǎn)并提取出希望檢測的對象物體的數(shù)據(jù),來生成上述分區(qū)域數(shù)據(jù)庫。
5.一種物體識別裝置,直接使用通過魚眼照相機(jī)進(jìn)行攝影所得到的魚眼圖像來對包含在魚眼圖像內(nèi)的物體進(jìn)行識別,其特征在于,包括 物體識別部,其根據(jù)從上述魚眼照相機(jī)輸入的魚眼圖像,對包含在魚眼圖像內(nèi)的希望檢測的對象物體進(jìn)行識別;以及 分區(qū)域數(shù)據(jù)庫,其在與所輸入的魚眼圖像的失真的方向一致地決定將上述輸入的魚眼圖像分割為多個部分的分割區(qū)域來將該輸入的魚眼圖像分割為多個分割區(qū)域,并識別與該分割后的每個分割區(qū)域?qū)?yīng)的希望檢測的對象物體時被使用, 上述物體識別部,使用與上述輸入的魚眼圖像的每個分割區(qū)域?qū)?yīng)的上述分區(qū)域數(shù)據(jù)庫,從所輸入的上述魚眼圖像中檢測識別出包含在該魚眼圖像內(nèi)的希望檢測的對象物體。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的物體識別裝置,其特征在于, 還具備使上述輸入的魚眼圖像旋轉(zhuǎn)的圖像旋轉(zhuǎn)部, 上述圖像旋轉(zhuǎn)部生成使上述輸入的魚眼圖像每次旋轉(zhuǎn)預(yù)定角度后的多個魚眼圖像, 上述物體識別部,針對上述輸入的沒有旋轉(zhuǎn)的魚眼圖像和上述旋轉(zhuǎn)后的多個魚眼圖像的各個魚眼圖像,對每個分割區(qū)域進(jìn)行希望檢測的對象物體的檢測識別。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的物體識別裝置,其特征在于, 還具備檢測坐標(biāo)變換部,上述檢測坐標(biāo)變換部,根據(jù)從上述沒有旋轉(zhuǎn)的魚眼圖像和上述旋轉(zhuǎn)后的多個魚眼圖像的哪個魚眼圖像中檢測出由上述物體識別部檢測識別出的對象物體,將作為檢測結(jié)果的物體的檢測坐標(biāo)變換為旋轉(zhuǎn)前的魚眼圖像的坐標(biāo)。
8.根據(jù)權(quán)利要求5、6或7所述的物體識別裝置,其特征在于, 通過使拍攝到希望檢測的對象物體的用于生成數(shù)據(jù)庫的魚眼圖像旋轉(zhuǎn)并提取出希望檢測的對象物體的數(shù)據(jù),來生成上述分區(qū)域數(shù)據(jù)庫。
全文摘要
本發(fā)明提供物體識別方法及識別裝置,其不對魚眼圖像進(jìn)行投影變換或基于修正運(yùn)算的圖像變換,就能夠直接使用魚眼圖像的失真圖像進(jìn)行物體的識別。與進(jìn)行物體的識別的對象魚眼圖像(110)的失真方向一致地分割區(qū)域(120),物體識別部(130)使用對每個區(qū)域分別準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)庫(140)進(jìn)行物體識別。另外,針對對對象魚眼圖像(100)實(shí)施了旋轉(zhuǎn)處理后的多個對象魚眼圖像也進(jìn)行同樣的處理,檢測坐標(biāo)變換部(150)通過逆旋轉(zhuǎn)將所得到的物體位置恢復(fù)為原始的位置,將所得到的結(jié)果作為檢測結(jié)果而輸出。由此,能夠提高物體識別的檢測精度,削減數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)量。另外,在生成用于對魚眼圖像進(jìn)行物體識別的數(shù)據(jù)庫時,使用使生成數(shù)據(jù)庫所需要的物體圖像旋轉(zhuǎn)后的圖像。
文檔編號G06K9/00GK102831386SQ201210126760
公開日2012年12月19日 申請日期2012年4月26日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月26日
發(fā)明者北口貴浩, 鈴木邦彥, 上島利明 申請人:日立信息通訊工程有限公司
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