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公開番号2025002191
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-09
出願番号2023102185
出願日2023-06-22
発明の名称設置異常検出方法、設置異常検出プログラム、及び設置異常検出装置
出願人株式会社デンソーテン
代理人弁理士法人佐野特許事務所
主分類G06T 7/70 20170101AFI20241226BHJP(計算;計数)
要約【課題】ジャイロセンサ等のデバイスを必要とすることなくカメラの位置ずれを検出することができる技術を提供する。
【解決手段】例示的な設置異常検出方法は、カメラの位置ずれを検出する設置異常検出方法であって、前記カメラで撮影された画像に含まれる物体画像における第1特定箇所と第2特定箇所の位置関係を示す位置関係指標値を算出し、算出した前記位置関係指標値と、前記物体画像の物体に対して設定された前記第1特定箇所と前記第2特定箇所に対する標準指標値とを比較し、前記位置関係指標値と前記標準指標値との比較結果に基づき、前記カメラの位置ずれを検出する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
カメラの位置ずれを検出する設置異常検出方法であって、
前記カメラで撮影された画像に含まれる物体画像における第１特定箇所と第２特定箇所の位置関係を示す位置関係指標値を算出し、
算出した前記位置関係指標値と、前記物体画像の物体に対して設定された前記第１特定箇所と前記第２特定箇所に対する標準指標値とを比較し、
前記位置関係指標値と前記標準指標値との比較結果に基づき、前記カメラの位置ずれを検出する、設置異常検出方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記物体の前記画像上の位置に応じた補正係数を用いて前記位置関係指標値を算出する、請求項１に記載の設置異常検出方法。
【請求項３】
前記標準指標値は、物体の物体種別に特有の値であり、
前記カメラで撮影された複数の画像における、同じ物体種別の物体に対して前記位置関係指標値を算出し、
算出した複数の前記位置関係指標値に対して平均処理を行って平均化指標値を算出し、
算出した平均化指標値を前記位置関係指標値と見なして、前記標準指標値との比較を行う、請求項１に記載の設置異常検出方法。
【請求項４】
前記第１特定箇所は人の全身の中心位置であり、前記第２特定箇所は人の頭部の中心位置である、請求項１に記載の設置異常検出方法。
【請求項５】
前記第１特定箇所は前記物体画像における物体全体のバウンディングボックスの位置を示す全体バウンディングボックス座標であり、
前記第２特定箇所は前記物体画像における物体特定部位のバウンディングボックスの位置を示す特定部位バウンディングボックス座標であり、
前記位置関係指標値は、前記全体バウンディングボックス座標と前記特定部位バウンディングボックス座標との間の距離である、請求項１に記載の設置異常検出方法。
【請求項６】
同一物体に含まれる第１特定箇所と第２特定箇所の前記画像上の位置関係を示す前記位置関係指標値の算出は、
前記物体画像における物体全体のバウンディングボックスの大きさと、前記物体画像における物体特定部位のバウンディングボックスの大きさとにより算出する、請求項１～４のいずれか一項に記載の設置異常検出方法。
【請求項７】
コンピュータにより実行され、カメラで撮影された画像に含まれる物体画像における第１特定箇所と第２特定箇所の位置関係を示す位置関係指標値を算出し、
算出した前記位置関係指標値と、前記物体画像の物体に対して設定された前記第１特定箇所と前記第２特定箇所に対する標準指標値とを比較し、
前記位置関係指標値と前記標準指標値との比較結果に基づき、前記カメラの位置ずれを検出する、設置異常検出プログラム。
【請求項８】
カメラで撮影された画像に含まれる物体画像における第１特定箇所と第２特定箇所の位置関係を示す位置関係指標値を算出し、
算出した前記位置関係指標値と、前記物体画像の物体に対して設定された前記第１特定箇所と前記第２特定箇所に対する標準指標値とを比較し、
前記位置関係指標値と前記標準指標値との比較結果に基づき、前記カメラの位置ずれを検出する、設置異常検出装置。
【請求項９】
前記カメラの位置ずれを検出すると、前記カメラの位置ずれを検出したことを周囲に報知する、請求項８に記載の設置異常検出装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラの位置ずれを検出する技術に関する。
続きを表示（約 1,100 文字）【背景技術】
【０００２】
Deep Neural Network（ＤＮＮ）等を用いた物体検出手法では、一般的に、学習データと異なる環境（ドメイン）で取得した検出データに対して検出精度が低下する問題がある。この検出精度低下は、環境の相違によってデータ分布が異なることに起因している。
【０００３】
例えば、固定されたカメラで撮影された画像を用いた物体検出モデルでは、カメラの設置状況が学習データと検出データとで異なる場合に、検出精度が低下する問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２０－４６９２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１で提案されている技術では、カメラの設置状況に応じて物体検出モデルを更新することができる。
【０００６】
しかし、カメラの設置状況の変化すなわちカメラの位置ずれを検出するためにジャイロセンサ等のデバイスをカメラに設けると、カメラのコストアップにつながる。
【０００７】
本発明は、上記の点に鑑み、ジャイロセンサ等のデバイスを必要とすることなくカメラの位置ずれを検出することができる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
例示的な本発明の設置異常検出方法は、カメラの位置ずれを検出する設置異常検出方法であって、前記カメラで撮影された画像に含まれる物体画像における第１特定箇所と第２特定箇所の位置関係を示す位置関係指標値を算出し、算出した前記位置関係指標値と、前記物体画像の物体に対して設定された前記第１特定箇所と前記第２特定箇所に対する標準指標値とを比較し、前記位置関係指標値と前記標準指標値との比較結果に基づき、前記カメラの位置ずれを検出する。
【発明の効果】
【０００９】
例示的な本発明によれば、ジャイロセンサ等のデバイスを必要とすることなくカメラの位置ずれを検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
物体検出システムの概要を示す図
カメラずれ検出装置の構成を示すブロック図
撮影状態と撮影画像との関係を示す図
カメラで撮影された画像を模式的に示す図
係数テーブルの一例を模式的に示す図
カメラずれ検出方法の一例を示すフローチャート
物体検出結果を含む画像を模式的に示す図
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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