ドキュメンテーション

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放置されたオブジェクトの検出

この例では、鉄道の駅にあるオブジェクトを追跡し、そのどれが静止したままかを判別する方法を説明します。公共の場に放置されたオブジェクトは安全を脅かす可能性があるため、警備当局の懸念対象となります。この例で使用するようなアルゴリズムを使って、関心領域となりそうな部分に注意を向けることで、ライブの監視ビデオを見ている警備員を支援することができます。

この例では、ブロブ解析および MATLAB® Function ブロックを使用してカスタムの追跡アルゴリズムを設計する方法を説明します。ここでは以下の手順を使用してこのアルゴリズムを実装します。1) 関心領域 (ROI) を抽出し、放置されたオブジェクトが含まれている可能性が低いビデオ領域を排除します。2) 背景差分を使用してビデオのセグメンテーションを実行します。3) Blob Analysis ブロックを使用してオブジェクトの統計量を計算します。4) オブジェクトをその領域と重心の統計量に基づいて追跡します。5) 結果を可視化します。

「放置されたオブジェクトの検出」の例はこちらで見ることができます

モデル例

次の図は、「放置されたオブジェクトの検出」のモデル例を示しています。

Store Background サブシステム

この例では、ビデオの最初のフレームを背景として使用します。精度を高めるため、強度と色の両方の情報を使用して背景差分の演算を行います。この演算の処理中、Cb と Cr のカラー チャネルは複素数配列に保存されます。

専門的な監視システムを設計する場合には、さらに高度なセグメンテーション アルゴリズムを実装しなければなりません。

Detect サブシステム

Detect サブシステムにはメイン アルゴリズムが含まれています。このサブシステム内で、Luminance Segmentation サブシステムと Color Segmentation サブシステムがそれぞれ強度データと色のデータを用いて背景差分を実行します。この例ではバイナリ OR 演算子を使用して、この 2 つのセグメンテーションの結果を組み合わせます。Blob Analysis ブロックは、シーンに存在するオブジェクトの統計量を計算します。

下に示す Abandoned Object Tracker サブシステムは、オブジェクトの統計量を使用して、どのオブジェクトが静止しているかを判定します。このサブシステムの内容を表示するには、サブシステムを右クリックして [マスク内を表示] を選択します。追跡アルゴリズムの詳細を表示するには、Abandoned Object Tracker ブロックをダブルクリックします。このブロック内の MATLAB® コードは、Computer Vision Toolbox™ の機能を拡張するカスタム コードの実装方法の一例です。

放置されたオブジェクトの検出の結果

[All Objects] ウィンドウには関心領域 (ROI) が黄色いボックスでマークされ、検出されたオブジェクトはすべて緑のボックスでマークされます。

[Threshold] ウィンドウには、ROI における背景差分の結果が表示されます。

[Abandoned Objects] ウィンドウには、放置されたオブジェクトが赤いボックスで強調表示されます。