マシンビジョン分類及び追跡用の方法及び装置

発明者： , , ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：石田敬 (外3名)
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願平7-516212
公開番号（公開出願番号）：特表平9-506454
出願日： 1994年11月23日
公開日（公表日）： 1997年06月24日
要約：

【要約】3次元空間内の物体を分類し且つ追跡する方法及び分類が記載される。マシンビジョンシステムはビデオカメラ(2)で画像を道路景色(6)から得て、画像内のエッジ要素の強度を分析することにより画像を処理する。ピクセル強度がベクトルにより特徴付けされた後にシステムはファジィ集合理論を各ピクセルの位置及び角度に適用する。ニューロネットワークはファジィ集合オペレータにより形成されるデータを解読し且つ道路景色(6)内の物体を分類する。システムは道路景色内の物体、例えば自動車を追跡する追跡モジュール(22)を具備するために潜在的な追跡領域を予測し且つ目標追跡領域からのエッジ要素が源領域からのエッジ要素にうまくマッチするかに基づいて、エッジ要素が移動した程度により重み付けられるように、各潜在的な追跡領域に対してマッチスコアを計算する。

請求項（抜粋）：

a)3次元空間から画像を取得する画像取得手段; b)前記画像を受信し且つ処理するために、前記画像取得手段に電気的に接続される処理手段であり、前記画像処理手段は: i)前記画像の各ピクセルの垂直及び水平エッジ要素強度成分の大きさを決定し; ii)前記画像内お各前記ピクセルに対して全エッジ要素強度及び角度の大きさを用いて第1のベクトルを計算し; iii)興味ある領域の前記第1のベクトルにファジィ集合理論を適用して興味ある各前記領域の特徴を表す第2のベクトルを形成し; iv)ニューロネットワークで興味ある各前記領域の前記第2のベクトルを解読し、これにより前記ニューロネットワークは前記第2のベクトルに基づいて物体の分類を決定し; v)前記物体の前記分類を示す信号を発生するステップを実行するようにプログラーム化され: c)前記画像処理手段に電気的に接続されるインタフェース手段を具備するマシンビジョンシステム。

IPC (6件)：

G06T 7/00 , G06T 1/00 , G06T 9/20 , G08G 1/015 , G08G 1/04 , H04N 7/18

FI (6件)：

G06F 15/70 465 A , G08G 1/015 A , G08G 1/04 D , H04N 7/18 K , G06F 15/70 335 Z , G06F 15/62 380

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