[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

JP6069489B2 - Object recognition apparatus, object recognition method, and program - Google Patents

Object recognition apparatus, object recognition method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP6069489B2
JP6069489B2 JP2015507899A JP2015507899A JP6069489B2 JP 6069489 B2 JP6069489 B2 JP 6069489B2 JP 2015507899 A JP2015507899 A JP 2015507899A JP 2015507899 A JP2015507899 A JP 2015507899A JP 6069489 B2 JP6069489 B2 JP 6069489B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
shape
point group
unit
point
model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2015507899A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPWO2014155715A1 (en
Inventor
佑 北野
佑 北野
宣隆 木村
宣隆 木村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Application granted granted Critical
Publication of JP6069489B2 publication Critical patent/JP6069489B2/en
Publication of JPWO2014155715A1 publication Critical patent/JPWO2014155715A1/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/64—Three-dimensional objects
    • G06V20/653—Three-dimensional objects by matching three-dimensional models, e.g. conformal mapping of Riemann surfaces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

本発明は、計測された点群のデータから、対象物体に相当する点群を自動で抽出する物体認識装置および物体認識方法に係り、特に、３次元点群のデータから対象物体を認識するのに適した装置および方法並びにプログラムに関するものである。   The present invention relates to an object recognition apparatus and object recognition method for automatically extracting a point cloud corresponding to a target object from measured point cloud data, and in particular, to recognize a target object from three-dimensional point cloud data. The present invention relates to an apparatus and method suitable for the above and a program.

インフラ設備の高経年化に伴い、安全確保や長寿命化のために、インフラ設備の定期メンテナンスを行う必要がある。近年、インフラ設備の保守業務において、損傷、劣化の状態を正確に診断するために、レーザー距離計のような距離センサを利用した３次元計測による所有設備の管理が行われている。得られた３次元形状データをコンピュータ上で確認することができ、より正確に所有設備の形状や姿勢を把握することができる。３次元形状データは、３次元座標が付加された点の集合という形で得られることが多く、一般にこれを３次元点群と呼ぶ。   Along with the aging of infrastructure facilities, it is necessary to perform regular maintenance of infrastructure facilities to ensure safety and extend the service life. In recent years, in the maintenance work of infrastructure equipment, in order to accurately diagnose the state of damage and deterioration, management of owned equipment by three-dimensional measurement using a distance sensor such as a laser distance meter has been performed. The obtained three-dimensional shape data can be confirmed on a computer, and the shape and posture of the owned equipment can be grasped more accurately. The three-dimensional shape data is often obtained in the form of a set of points to which three-dimensional coordinates are added, and this is generally called a three-dimensional point group.

しかし所有設備が広く散在するにつれ、３次元点群を所有設備ごとに目視確認するのは非常に作業量が大きい。３次元点群には所有設備以外の情報も含まれていることが多い。そのため大量の３次元点群の中から、所有する設備に相当する点群を探す必要がある。その結果、作業に要する時間や費用が大きくなるため、３次元点群から効率的に所有設備を確認するシステムが求められている。そのために、３次元点群から効率的に所有設備に相当する点群を認識し、抽出する処理が必要となる。   However, as the owned facilities are widely scattered, it is very large to visually check the 3D point cloud for each owned facility. The three-dimensional point cloud often includes information other than owned equipment. Therefore, it is necessary to search for a point cloud corresponding to the owned equipment from a large number of three-dimensional point clouds. As a result, the time and cost required for the work increase, and there is a need for a system that efficiently confirms owned equipment from a three-dimensional point cloud. Therefore, a process for efficiently recognizing and extracting the point cloud corresponding to the owned equipment from the three-dimensional point cloud is necessary.

このような所有設備の点群を効率的に抽出する方法として特許文献１、２に示すような技術が知られている。
特許文献１では、距離画像より注目点を検出し、その注目点の特徴量を用いて、予め作成され物体のモデルと入力データのマッチングを行う、物体認識方法、物体認識装置、及び自律移動ロボットが開示されている。
特許文献２では、３次元点群に対し、人手で点群を指定することにより、部材ごとに点群を区分し、効率的にＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）データを作成するＣＡＤデータ作成装置及び情報加工方法が開示されている。As a method for efficiently extracting the point cloud of such owned facilities, techniques as shown in Patent Documents 1 and 2 are known.
In Patent Document 1, an object recognition method, an object recognition apparatus, and an autonomous mobile robot that detect a point of interest from a distance image and match a model of an object created in advance with input data using a feature amount of the point of interest. Is disclosed.
In Patent Document 2, a CAD data creation device and information for efficiently creating CAD (Computer Aided Design) data by manually specifying a point cloud for a three-dimensional point cloud and classifying the point cloud for each member A processing method is disclosed.

特表２０１２−５２６３３５号公報Special table 2012-526335 gazette 特開２００３−３２３４６１号公報JP 2003-323461 A

３次元点群から対象物体に相当する点群を自動抽出するには、計測値の入力である３次元点群（計測点群）と対象物体のモデル点群とのマッチングを行うのが、一般的である。しかし計測点群中には、対象物体以外の点群も多く存在するため、計算時間が大きい、マッチングに失敗する等の問題がある。   In order to automatically extract a point cloud corresponding to a target object from a three-dimensional point cloud, it is common to perform matching between a three-dimensional point cloud (measurement point cloud) that is an input of measurement values and a model point cloud of the target object. Is. However, since there are many point groups other than the target object in the measurement point group, there are problems such as long calculation time and matching failure.

計算時間を削減するために、上記の特許文献１では、計測点群とモデル点群を距離画像に変換し、各画像の注目点を画像処理によって抽出する。そして、その注目点の周辺の画素値を用いて特徴量を算出し、画像間で特徴マッチングを行う。各点群を距離画像として扱い、また注目点とその周辺のみを用いてマッチングを行っているため、計算時間を削減することができるが、対象物体の注目点が非常に少ない場合は、特徴マッチングができないという問題があり、また点群にノイズが含まれる場合などは、間違えて注目点を検出してしまうことが多いため、マッチングに失敗するという問題がある。また距離画像を用いるため、対象物体に対し、複数の視点から取得された距離画像を用いないとオクルージョンに対応できないという問題もある。   In order to reduce the calculation time, in Patent Document 1 described above, the measurement point group and the model point group are converted into a distance image, and the attention point of each image is extracted by image processing. Then, a feature amount is calculated using pixel values around the attention point, and feature matching is performed between images. Since each point cloud is treated as a distance image and matching is performed using only the target point and its surroundings, the calculation time can be reduced, but if the target object has very few target points, feature matching There is a problem that matching cannot be performed. In addition, when the point cloud includes noise, the attention point is often detected by mistake. In addition, since the distance image is used, there is a problem that the occlusion cannot be handled unless the distance image acquired from a plurality of viewpoints is used for the target object.

上記の特許文献２では、人手で点群を指定することにより、計測点群を部材ごとに区分することができる。モデル点群を要しないという利点があるが、部材ごとの点群の指定においては各部材の構成に関する専門知識が必要であり、非常に簡単な形状の物体しか抽出することができないという問題点がある。また人手の作業を要するために、依然として作業量が多いという問題点がある。   In the above-mentioned Patent Document 2, the measurement point group can be classified for each member by manually specifying the point group. There is an advantage that a model point cloud is not required, but in specifying the point cloud for each member, expertise on the configuration of each member is required, and only a very simple shape object can be extracted. is there. In addition, since it requires manual work, there is still a problem that the amount of work is still large.

本発明の課題は、計測点群の情報から物体を認識する物体認識装置および認識方法において、計算時間を削減でき、かつ、マッチング精度の向上を図ることにある。   An object of the present invention is to reduce calculation time and improve matching accuracy in an object recognition apparatus and a recognition method for recognizing an object from measurement point cloud information.

本発明の代表的なものを示すと、次の通りである。物体認識装置は、点の集合である点群の情報を記憶する点群記憶部と、前記点群情報に関する情報の入出力を行うための入出力部と、前記点群の形状属性を推定する形状認識部と、前記点群情報における対象物体の存在を認識する物体認識部とを備え、前記点群情報は、計測値の入力である計測点群の情報と、認識すべき対象物体に対応するモデル点群の情報とを含んでおり、前記形状認識部は、前記計測点群及び前記モデル点群の各点について、該各点に対する近傍点の相対的な座標情報より決定される形状属性を推定し、前記物体認識部は、同一の前記形状属性を持つ前記計測点群と前記モデル点群の前記各形状属性のマッチング処理を行い、前記形状属性の一致度に基づき、前記計測点群中における前記モデル点群の存在情報を取得することを特徴とする。   The representative ones of the present invention are as follows. The object recognition device estimates a point cloud storage unit that stores information on a point cloud that is a set of points, an input / output unit that inputs and outputs information related to the point cloud information, and a shape attribute of the point cloud A shape recognizing unit and an object recognizing unit for recognizing the presence of the target object in the point cloud information, and the point cloud information corresponds to measurement point cloud information that is an input of measurement values and a target object to be recognized The shape recognition unit is configured to determine, for each point in the measurement point group and the model point group, a shape attribute determined from relative coordinate information of neighboring points with respect to each point. The object recognition unit performs matching processing of the shape attributes of the measurement point group having the same shape attribute and the model point group, and based on the degree of coincidence of the shape attributes, the measurement point group The existence information of the model point cloud in It is characterized in.

本発明では、同一の形状属性を持つ点群同士のみでマッチングを行うことを特徴とする。そのためモデルマッチングの際の最近傍点探索の候補を少なくすることができ、計算時間を削減できる。また基本形状属性が異なる点群同士ではマッチングを行わないため、マッチング精度の向上が実現できる。   The present invention is characterized in that matching is performed only between point groups having the same shape attribute. Therefore, the number of nearest neighbor search candidates for model matching can be reduced, and calculation time can be reduced. In addition, since matching is not performed between point groups having different basic shape attributes, matching accuracy can be improved.

本発明の第１の実施例の物体認識装置の基本構成を表すブロック図である。It is a block diagram showing the basic composition of the object recognition device of the 1st example of the present invention. 図１Ａの物体認識装置に入力される計測点群と、この物体認識装置から出力される認識点群の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the measurement point group input into the object recognition apparatus of FIG. 1A, and the recognition point group output from this object recognition apparatus. 第１の実施例の物体認識装置のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the object recognition apparatus of a 1st Example. 本発明における、点及び点群について説明する図である。It is a figure explaining the point and point group in this invention. 第１の実施例の形状認識部で行われる形状認識の処理を表す図である。It is a figure showing the process of the shape recognition performed in the shape recognition part of a 1st Example. 第１の実施例の局所領域分割部で行われる処理例の説明図である。It is explanatory drawing of the example of a process performed in the local region division part of 1st Example. 第１の実施例のモデル点群データベース（ＤＢ）のデータ構造例である。It is an example of the data structure of the model point cloud database (DB) of a 1st Example. 第１の実施例の計測点群記憶部のデータ構造例である。It is an example of a data structure of the measurement point cloud memory | storage part of a 1st Example. 第１の実施例の形状別点群情報記憶部のデータ構造例である。It is an example of the data structure of the point cloud information storage part classified by shape of 1st Example. 第１の実施例の基本形状特徴記憶部のデータ構造例である。It is an example of the data structure of the basic shape feature memory | storage part of 1st Example. 第１の実施例の局所領域点群記憶部のデータ構造例である。It is an example of a data structure of the local area | region point cloud memory | storage part of 1st Example. 第１の実施例の形状認識部と物体認識部で行われる処理例の説明図である。It is explanatory drawing of the example of a process performed by the shape recognition part and object recognition part of a 1st Example. 第１の実施例の形状別座標変換量記憶部のデータ構造例である。It is an example of the data structure of the coordinate conversion amount memory | storage part according to shape of 1st Example. 第１の実施例の物体認識部で行われる処理のフロー図である。It is a flowchart of the process performed in the object recognition part of a 1st Example. 第１の実施例の物体認識部で行われる処理例の説明図である。It is explanatory drawing of the example of a process performed in the object recognition part of a 1st Example. 第１の実施例の物体認識装置のデータ表示部を示した画面である。It is the screen which showed the data display part of the object recognition apparatus of a 1st Example. 第１の実施例の物体認識装置のデータ表示部を示した画面である。It is the screen which showed the data display part of the object recognition apparatus of a 1st Example. 第１の実施例の物体認識装置のデータ表示部を示した画面である。It is the screen which showed the data display part of the object recognition apparatus of a 1st Example. 本発明の第２の実施例の物体認識装置の基本構成を表すブロック図である。It is a block diagram showing the basic composition of the object recognition apparatus of the 2nd Example of this invention. 第２の実施例の物体認識装置で行われる処理を表すフロー図である。It is a flowchart showing the process performed with the object recognition apparatus of a 2nd Example. 本発明の第３の実施例の形状認識部の基本構成を表すブロック図である。It is a block diagram showing the basic composition of the shape recognition part of the 3rd Example of this invention. 第３の実施例の形状認識部で行われる処理を表すフロー図である。It is a flowchart showing the process performed in the shape recognition part of a 3rd Example.

本発明は、計測点群すなわち２次元点群や３次元点群から、ユーザにより指定された認識すべき対象物体に相当する認識点群を自動的に認識して抽出する物体認識装置や物体認識方法に関するものである。
本発明の概要を以下に述べる。本発明の物体認識装置は、計測点群とモデル点群を記憶する計測点群記憶部と、これらの各点群を局所領域点群に分割し、形状特徴量を計算することにより基本形状属性を付加する形状認識部と、基本形状属性別に点群を記憶する形状別点群記憶部と、基本形状属性ごとに分類された点群から座標変換量を算出し、基本形状属性別の座標変換量を統合した後に、対象物体の点群を計測点群から抽出する物体認識部と、抽出された点群をユーザインターフェースに出力する認識点群出力部と、を備える。The present invention provides an object recognition apparatus and object recognition that automatically recognize and extract a recognition point group corresponding to a target object to be recognized designated by a user from a measurement point group, that is, a two-dimensional point group or a three-dimensional point group. It is about the method.
The outline of the present invention will be described below. The object recognition apparatus according to the present invention includes a measurement point cloud storage unit that stores measurement point clouds and model point clouds, a basic shape attribute by dividing each point cloud into local region point clouds, and calculating shape feature values. A shape recognition unit that adds a point, a point cloud storage unit that stores points for each basic shape attribute, and a coordinate conversion amount based on the point group classified for each basic shape attribute. After integrating the quantities, an object recognition unit that extracts the point cloud of the target object from the measurement point cloud and a recognition point cloud output unit that outputs the extracted point cloud to the user interface are provided.

以下では、３次元点群を例に挙げて説明する。まず、入力である３次元点群（計測点群）と対象物体のモデル点群の各点に対し、基本形状属性を付加する。そして計測点群とモデル点群の中で一致する基本形状属性を持つ点群同士のマッチングにより、基本形状属性別に座標変換量を得る。最後に得られた座標変換量を統合することにより、計測点群中のモデル点群の存在情報を取得する。ここでいう点群の形状属性とは、点とその点の近傍に存在する点群の座標値等の相対的な関係から決定される属性情報のことを指す。例えば平面、曲面、線等のような属性を形状属性と定義してもよい。また点群の座標値だけでなく、その他の属性として点の色情報やアルファ値等の情報を用いて形状属性を定義してもよい。例えば、赤い平面、青い平面といった属性を形状属性として定義してもよい。また存在情報とは、計測点群中でモデル点群がどのような姿勢で存在しているかという情報でもよいし、または計測点群中でモデル点群に対応する点群でもよい。
以下、本発明の実施例を、図面を参照して詳細に説明する。Hereinafter, description will be made by taking a three-dimensional point group as an example. First, a basic shape attribute is added to each point of the input three-dimensional point group (measurement point group) and the model point group of the target object. A coordinate conversion amount is obtained for each basic shape attribute by matching point groups having the same basic shape attribute in the measurement point group and the model point group. The presence information of the model point cloud in the measurement point cloud is acquired by integrating the obtained coordinate transformation amounts. The shape attribute of a point group here refers to attribute information determined from a relative relationship such as a coordinate value of a point and a point group existing in the vicinity of the point. For example, an attribute such as a plane, a curved surface, or a line may be defined as a shape attribute. In addition to the coordinate values of the point group, the shape attribute may be defined using information such as point color information and alpha value as other attributes. For example, attributes such as a red plane and a blue plane may be defined as shape attributes. In addition, the presence information may be information on the posture of the model point group in the measurement point group, or may be a point group corresponding to the model point group in the measurement point group.
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

本発明の実施例１を、図１Ａ乃至図１３Ｃを参照しながら説明する。
図１Ａは、本実施例の物体認識装置の基本構成を表すブロック図である。物体認識装置１０は、計測点群入力部１００と、計測点群記憶部１０１と、形状認識部１０２と、モデル点群データベース（ＤＢ）１０３と、形状別点群記憶部１０４と、物体認識部１０５と、認識点群出力部１０６と、入出力ＩＦ部１０７と、モデル選択部１０８とを備えている。入出力ＩＦ部１０７は、ユーザインターフェースとしての表示部１０７０を有する。
図１Ｂは、物体認識装置１０に入力される計測点群３０と、物体認識装置１０から出力される認識点群５０の一例を示す図である。物体認識装置１０は、図１Ｂに示したような計測点群３０を受け取った後、物体認識処理を行って、認識点群５０を提供する。この例では、計測点群３０の中の電柱が認識点群５０として出力されている。A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1A to 13C.
FIG. 1A is a block diagram showing the basic configuration of the object recognition apparatus of the present embodiment. The object recognition apparatus 10 includes a measurement point cloud input unit 100, a measurement point cloud storage unit 101, a shape recognition unit 102, a model point cloud database (DB) 103, a point cloud storage unit 104 according to shape, and an object recognition unit. 105, a recognition point group output unit 106, an input / output IF unit 107, and a model selection unit 108. The input / output IF unit 107 includes a display unit 1070 as a user interface.
FIG. 1B is a diagram illustrating an example of a measurement point group 30 input to the object recognition apparatus 10 and a recognition point group 50 output from the object recognition apparatus 10. After receiving the measurement point group 30 as shown in FIG. 1B, the object recognition apparatus 10 performs an object recognition process and provides the recognition point group 50. In this example, the utility pole in the measurement point group 30 is output as the recognition point group 50.

なお、本実施例では、物体認識装置１０を単一の装置として示しているが、この物体認識装置と同じ機能を、１つ若しくは複数のサーバと端末とがネットワークを介して相互に接続された物体認識システムによって実現しても良い。本発明の物体認識装置は、このような物体認識システムも含むものとする。   In the present embodiment, the object recognition device 10 is shown as a single device, but the same function as this object recognition device is connected to one or more servers and terminals via a network. It may be realized by an object recognition system. The object recognition apparatus of the present invention includes such an object recognition system.

計測点群入力部１００は、ユーザによって入出力ＩＦ部７から入力された計測点群３０を受け取り、計測点群記憶部１０１に前記データを格納する。計測点群記憶部１０１は、計測点群情報１０１１を備える。具体的には、計測点群入力部１００より受け取った計測点群３０のデータを記憶する。データ構造については後述する。   The measurement point group input unit 100 receives the measurement point group 30 input from the input / output IF unit 7 by the user, and stores the data in the measurement point group storage unit 101. The measurement point group storage unit 101 includes measurement point group information 1011. Specifically, the data of the measurement point group 30 received from the measurement point group input unit 100 is stored. The data structure will be described later.

形状認識部１０２は、計測点群記憶部１０１から計測点群情報１０１１を、モデル選択部１０８から認識すべき対象物体のモデルに関する情報を、モデル点群ＤＢ１０３から対象物体のモデルに対応するモデル点群の情報を、各々受け取り、計測点群情報１０１１に対して得られる形状別点群情報である計測点群情報１０４１と、モデル点群に対して得られる形状別点群情報であるモデル点群情報１０４２とを生成し、形状別点群記憶部１０４に提供する。形状別点群記憶部１０４に格納されるこれらのデータのデータ構造については後述する。物体認識部１０５は、形状別点群記憶部１０４から、計測点群情報１０４１と、モデル点群情報１０４２と、を受け取り、計測点群３０から認識すべき対象物体に対応する計測点群５０を抽出して認識点群出力部１０６へ提供する。   The shape recognizing unit 102 receives the measurement point group information 1011 from the measurement point group storage unit 101, information about the model of the target object to be recognized from the model selection unit 108, and model points corresponding to the model of the target object from the model point group DB 103. Each piece of group information is received and measurement point cloud information 1041 which is point cloud information by shape obtained for the measurement point cloud information 1011 and model point cloud which is point cloud information by shape obtained for the model point cloud Information 1042 is generated and provided to the shape-specific point cloud storage unit 104. The data structure of these data stored in the shape-specific point cloud storage unit 104 will be described later. The object recognition unit 105 receives the measurement point group information 1041 and the model point group information 1042 from the shape-specific point group storage unit 104, and sets the measurement point group 50 corresponding to the target object to be recognized from the measurement point group 30. Extracted and provided to the recognition point cloud output unit 106.

なお、認識すべき対象物体のモデルは、ユーザが入出力ＩＦ部１０７からモデル選択部１０８に所定の情報を入力して指定する。あるいはまた、物体認識装置が特定の対象物体のモデルのみを抽出するように予め設定しておいても良い。後者の場合、物体認識装置は入力された計測点群の中から特定の物体、例えば車のみ、を認識する機能を有する。   Note that the model of the target object to be recognized is designated by the user by inputting predetermined information from the input / output IF unit 107 to the model selection unit 108. Alternatively, the object recognition device may be set in advance so as to extract only a model of a specific target object. In the latter case, the object recognition device has a function of recognizing only a specific object, for example, a car, from the input measurement point group.

前記機能を実現するために、形状認識部１０２は、局所領域分割部１０２１と、形状特徴量算出部１０２２と、基本形状特徴ＤＢ１０２３と、形状分類部１０２４と、局所領域点群記憶部１０２５と、を備える。局所領域点群記憶部１０２５は、計測点群情報１０２５１とモデル点群情報１０２５２とを備える。上記各部が実行する処理、各部間で転送されるデータ、各部内に格納されるデータについては後述する。   In order to realize the function, the shape recognition unit 102 includes a local region dividing unit 1021, a shape feature amount calculation unit 1022, a basic shape feature DB 1023, a shape classification unit 1024, a local region point group storage unit 1025, Is provided. The local area point cloud storage unit 1025 includes measurement point cloud information 10251 and model point cloud information 10252. The processing executed by each unit, data transferred between the units, and data stored in each unit will be described later.

モデル点群ＤＢ１０３は、複数の対象物体のモデル点群の情報を格納し、ユーザによって指定された認識すべき対象物体のモデル点群を形状認識部１０２に提供する。前記モデル点群ＤＢ１０３に格納されるデータのデータ構造については後述する。   The model point group DB 103 stores model point group information of a plurality of target objects, and provides the shape recognition unit 102 with model point groups of target objects to be recognized designated by the user. The data structure of data stored in the model point group DB 103 will be described later.

形状別点群記憶部１０４は、計測点群情報１０４１と、モデル点群情報１０４２と、を備える。具体的には形状認識部１０２より、計測点群情報１０１１を形状別に分割したデータと、モデル点群を形状別に分割したデータを受け取り、計測点群情報１０４１、モデル点群情報１０４２として格納する。そして計測点群情報１０４１と、モデル点群情報１０４２を物体認識部へ提供する。前記形状別点群記憶部１０４に格納されるデータのデータ構造については後述する。   The shape-specific point cloud storage unit 104 includes measurement point cloud information 1041 and model point cloud information 1042. Specifically, data obtained by dividing the measurement point group information 1011 by shape and data obtained by dividing the model point group by shape are received from the shape recognition unit 102 and stored as measurement point group information 1041 and model point group information 1042. Then, the measurement point group information 1041 and the model point group information 1042 are provided to the object recognition unit. The data structure of data stored in the shape-specific point cloud storage unit 104 will be described later.

物体認識部１０５は、前記機能を実現するために、座標変換量算出部１０５１と、形状統合部１０５２と、認識点群抽出部１０５３と、形状別座標変換情報記憶部１０５４と、を備える。形状別座標変換情報記憶部１０５４は、各形状ごとに算出された座標変換量である座標変換情報１０５４１を備える。上記各部が実行する処理、各部間で転送されるデータ、各部内で格納される格納されるデータについては後述する。   The object recognition unit 105 includes a coordinate conversion amount calculation unit 1051, a shape integration unit 1052, a recognition point group extraction unit 1053, and a coordinate conversion information storage unit 1054 for each shape in order to realize the above function. The shape-specific coordinate conversion information storage unit 1054 includes coordinate conversion information 10541 that is a coordinate conversion amount calculated for each shape. The processing executed by each unit, data transferred between each unit, and stored data stored in each unit will be described later.

認識点群出力部１０６は、物体認識部１０５より計測点群５０を受け取り、入出力ＩＦ部１０７を介してユーザに前記計測点群５０を表示する機能を持つ。計測点群５０を表示する際、計測点群３０の中で、ユーザによって指定された認識すべき対象物体として抽出された点群のみを表示してもよいし、対象物体として抽出された点群とそれ以外の点群のそれぞれの色を変更して表示してもよい。   The recognition point group output unit 106 has a function of receiving the measurement point group 50 from the object recognition unit 105 and displaying the measurement point group 50 to the user via the input / output IF unit 107. When displaying the measurement point group 50, only the point group extracted as the target object to be recognized designated by the user may be displayed in the measurement point group 30, or the point group extracted as the target object And the color of each of the other point groups may be changed and displayed.

図２Ａは、物体認識装置１０のハードウェア構成である。物体認識装置１０は、操作部１１０１、表示部１１０２と、プロセッサ１１０３と、メインメモリ１１０４と、記憶装置１１０５と、を備える計算機である。
プロセッサ１１０３は、メインメモリ１１０４に格納されたプログラムを実行する。
メインメモリ１１０４は、例えば半導体メモリであり、プロセッサ１１０３によって実行されるプログラム及びプロセッサ１１０３によって参照されるデータを格納する。具体的には、記憶装置１１０５に格納されたプログラム及びデータの少なくとも一部が、必要に応じてメインメモリ１１０４にコピーされる。FIG. 2A is a hardware configuration of the object recognition apparatus 10. The object recognition device 10 is a computer that includes an operation unit 1101, a display unit 1102, a processor 1103, a main memory 1104, and a storage device 1105.
The processor 1103 executes a program stored in the main memory 1104.
The main memory 1104 is a semiconductor memory, for example, and stores a program executed by the processor 1103 and data referred to by the processor 1103. Specifically, at least a part of the program and data stored in the storage device 1105 is copied to the main memory 1104 as necessary.

プロセッサ１１０３は、各機能部のプログラムに従って動作することによって、所定の機能を実現する機能部として動作する。例えば、物体認識プログラムに従って動作することで、プロセッサ１１０３は物体認識部１０５として機能する。他のプログラムについても同様である。物体認識装置１０は、これらの機能部を含む装置である。   The processor 1103 operates as a functional unit that realizes a predetermined function by operating according to a program of each functional unit. For example, the processor 1103 functions as the object recognition unit 105 by operating according to the object recognition program. The same applies to other programs. The object recognition device 10 is a device including these functional units.

操作部１１０１は、ユーザからの入力操作を受ける。操作部は、例えばキーボードまたはマウス等を含んでもよい。   The operation unit 1101 receives an input operation from the user. The operation unit may include, for example, a keyboard or a mouse.

表示部１１０２は、図１Ａの物体認識装置の表示部１０７０に相当するものであり、ユーザへ情報を出力する。表示部１１０２は、例えば液晶ディスプレイのような画像表示装置であってもよい。   The display unit 1102 corresponds to the display unit 1070 of the object recognition apparatus in FIG. 1A and outputs information to the user. The display unit 1102 may be an image display device such as a liquid crystal display.

記憶装置１１０５は、例えばハードディスク装置（ＨＤＤ）又はフラッシュメモリのような不揮発性の記憶装置である。本実施例の記憶装置１１０５は、少なくとも形状認識部１０２、物体認識部１０５が格納される。なお、各ＤＢや記憶部も、記憶装置１１０５に格納されてもよい。   The storage device 1105 is a nonvolatile storage device such as a hard disk device (HDD) or a flash memory. The storage device 1105 of this embodiment stores at least the shape recognition unit 102 and the object recognition unit 105. Each DB and storage unit may also be stored in the storage device 1105.

また物体認識装置１０の各機能を実現するプログラム、ＤＢ等の情報は、記憶装置１１０５や不揮発性半導体メモリ、ハードディスク装置、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。   Information such as programs and DBs for realizing each function of the object recognition apparatus 10 includes a storage device 1105, a nonvolatile semiconductor memory, a hard disk device, a storage device such as an SSD (Solid State Drive), an IC card, an SD card, It can be stored in a computer-readable non-transitory data storage medium such as a DVD.

図２Ｂで、本発明における、点及び点群について、簡単に説明する。
１つの画像は、例えば約８００万、あるいは約８０００万の画素（点、ピクセル）で構成されている。これら各画素をここでは、点ｐ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１），ｐ２（ｘ２，ｙ２，ｚ２），−，ｐｉ（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ），〜として表す。点の集合が点群である。本発明においては、各点ｐｉに対し、基本形状属性を付加する。なお、ある点ｐｉに対して所定の範囲を、点の近傍と定義する。例えば、三次元データの場合、点ｐｉから半径１０ｃｍの球面内を、点の近傍とする。二次元データの場合は、例えば、点ｐｉから所定の半径の円内を、点の近傍とする。点群の形状属性とは、点とその点の近傍に存在する点群の座標値等の相対的な関係から決定される属性情報のことを指す。例えば平面、曲面、線等のような属性を形状属性と定義してもよい。また点群の座標値だけでなく、その他の属性として、点の色情報やアルファ値等の情報を用いて形状属性を定義してもよい。なお、本発明における形状属性の分類は、平面、曲面、線、その他の４つの分類に限定されるものではない。With reference to FIG. 2B, points and point groups in the present invention will be briefly described.
One image is composed of, for example, about 8 million or about 80 million pixels (points, pixels). These pixels are represented here as points p1 (x1, y1, z1), p2 (x2, y2, z2),-, pi (xi, yi, zi),. A set of points is a point cloud. In the present invention, a basic shape attribute is added to each point pi. A predetermined range for a certain point pi is defined as the vicinity of the point. For example, in the case of three-dimensional data, a spherical surface having a radius of 10 cm from the point pi is set as the vicinity of the point. In the case of two-dimensional data, for example, a circle with a predetermined radius from the point pi is set as the vicinity of the point. The point group shape attribute refers to attribute information determined from a relative relationship such as a point and a coordinate value of the point group existing in the vicinity of the point. For example, an attribute such as a plane, a curved surface, or a line may be defined as a shape attribute. In addition to the coordinate values of the point group, shape attributes may be defined using information such as point color information and alpha values as other attributes. Note that the classification of shape attributes in the present invention is not limited to the four classifications such as plane, curved surface, line, and the like.

また、点の局所領域とは、ある点に空間的に連続する十分に小さいと見なせる領域のことを指し、局所領域内に含まれる点群を局所領域点群と呼ぶ。例えば、各軸の座標値を量子化することによって生成したボクセルを局所領域としても良いし、計測点群に対し、再帰的に空間分割を行っていき、数回行った後に止めて、得られた領域を局所領域としても良い。   A local region of points refers to a region that can be considered to be sufficiently small and spatially continuous to a certain point, and a point group included in the local region is referred to as a local region point group. For example, a voxel generated by quantizing the coordinate value of each axis may be used as a local region, or it may be obtained by recursively dividing a measurement point group and performing it several times and then stopping it. The region may be a local region.

図３は、形状認識部１０２で行われる処理を説明したブロック図である。以下、形状認識部１０２で行われる処理（ステップ２１〜ステップ２４）について説明する。   FIG. 3 is a block diagram illustrating processing performed by the shape recognition unit 102. Hereinafter, processing (steps 21 to 24) performed by the shape recognition unit 102 will be described.

ステップ２１では、形状認識部１０２が、計測点群情報１０１１、もしくはモデル点群ＤＢ１０３から対象物体のモデル点群や計測点群を受信した後、まず局所領域分割部１０２１によって受信したこれらの点群を局所領域ごとの点群に分割し、形状特徴量算出部１０２２へ提供する。すなわち、局所領域分割部１０２１では、三次元データに関して、点群情報を容積が一定値以下となる空間的に連続する局所領域ごとに分割する。二次元の点群データに関しては、点群情報を面積が一定値以下となる面内で連続する局所領域ごとに分割する。このステップ２１についての詳細な処理については、後述する。   In step 21, after the shape recognition unit 102 receives the measurement point cloud information 1011 or the model point cloud or measurement point cloud of the target object from the model point cloud DB 103, these point clouds received by the local region segmentation unit 1021 first. Is divided into point groups for each local region and provided to the shape feature quantity calculation unit 1022. That is, the local region dividing unit 1021 divides the point group information for each spatially continuous local region whose volume is equal to or less than a certain value with respect to the three-dimensional data. For two-dimensional point cloud data, the point cloud information is divided for each local region that is continuous in a plane whose area is a certain value or less. Detailed processing for step 21 will be described later.

ステップ２２では、形状特徴量算出部１０２２は、分割された局所領域の点群を受信した後、各局所領域内の点群に関し、特徴量を算出し、局所領域点群記憶部１０２５へ格納する。前記ステップ２２で算出される特徴量とは、複数の点の座標値、色情報、もしくはその両方より演算されるスカラー量、もしくはベクトル量である。例えば、複数の３次元座標に対し主成分分析を適用することによって得られる分散共分散行列でも良いし、Ｓｐｉｎ Ｉｍａｇｅ等の特徴量を用いてもよい。   In step 22, after receiving the point group of the divided local region, the shape feature amount calculating unit 1022 calculates a feature amount regarding the point group in each local region and stores it in the local region point group storage unit 1025. . The feature amount calculated in step 22 is a scalar amount or vector amount calculated from the coordinate values of a plurality of points, color information, or both. For example, a variance-covariance matrix obtained by applying principal component analysis to a plurality of three-dimensional coordinates may be used, or feature quantities such as Spin Image may be used.

ステップ２３では、形状分類部１０２４は、基本形状特徴ＤＢ１０２３から提供された基本形状特徴量を用いることにより、局所領域点群記憶部１０２５に格納された各局所領域の点群を、形状ごとに分類する。前記ステップ２３で行われる形状分類は、基本形状特徴ＤＢ１０２３から提供された基本形状特徴量を学習データとし、局所領域点群記憶部１０２５から提供された局所領域点群の特徴量を分類する教師付き分類である。例えば、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）やＧＭＭ（Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｍｏｄｅｌ）などのアルゴリズムを適用することにより、前記の教師付き分類を実現することができる。なおこの教師付き分類を行う際、前記のＳＶＭやＧＭＭ等では、学習データの存在する形状属性ごとにしか分類することができないが、Ｏｎｅ ｃｌａｓｓ ＳＶＭを用いたり、ＧＭＭにおける正規分布の信頼区間の判定を用いることにより、学習データの存在しないその他クラスに分類することができる。   In step 23, the shape classification unit 1024 uses the basic shape feature amount provided from the basic shape feature DB 1023 to classify the point group of each local region stored in the local region point group storage unit 1025 for each shape. To do. The shape classification performed in step 23 is supervised by classifying the feature values of the local area point group provided from the local area point cloud storage unit 1025 using the basic shape feature quantity provided from the basic shape feature DB 1023 as learning data. Classification. For example, the supervised classification can be realized by applying an algorithm such as SVM (Support Vector Machine) or GMM (Gaussian Mixture Model). When performing this supervised classification, the above SVM, GMM, etc. can classify only for each shape attribute in which learning data exists. However, one class SVM is used, or the confidence interval of the normal distribution in GMM is determined. By using, it is possible to classify into other classes in which no learning data exists.

なお形状ごとの分類を行う際に、各形状に関して同時に分類する必要はなく、分類しやすい形状から分類していってもよい。この場合、形状Ａか形状Ａ以外かに分類し、形状Ａ以外の局所領域点群を形状Ｂか形状Ｂ以外に分類し、ということを繰り返して分類する。例えば、形状属性が、線、平面、曲面、その他という属性だった際、線→平面→曲面→その他の順に形状分類してもよい。また形状別に分類を行う際に、誤分類が生じることも多々ある。例えば、形状Ａに分類された点群を見た時に、本来ならば形状Ａに分類されるべき点が存在していなかったり（ｆａｌｓｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ）、形状Ｂ等の他の形状の点が存在する場合（ｆａｌｓｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ）がある。このｆａｌｓｅ ｎｅｇａｔｉｖｅとｆａｌｓｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅの割合は最終的なマッチング精度に影響を及ぼすこともある。例えば分類を行う際に、分類器に閾値処理を入れて、ｆａｌｓｅ ｎｅｇａｔｉｖｅとｆａｌｓｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅの割合を調整できるようにしてもよい。   When performing classification for each shape, it is not necessary to classify each shape at the same time, and the shapes may be classified from shapes that are easy to classify. In this case, it is classified into shape A or other than shape A, and local region point groups other than shape A are classified into shapes B or other than shape B, and the classification is repeated. For example, when the shape attribute is an attribute such as line, plane, curved surface, or the like, the shape may be classified in the order of line → plane → curved surface → other. In addition, misclassification often occurs when performing classification by shape. For example, when a point group classified as shape A is viewed, there are no points that should be classified as shape A (false negative), or there are points of other shapes such as shape B. (False positive). The ratio of false negative and false positive may affect the final matching accuracy. For example, when performing classification, a threshold process may be added to the classifier so that the ratio between false negative and false positive can be adjusted.

ステップ２４では、形状分類部１０２４は、分類された対象物体の点群を形状ごとに統合し、形状別点群を作成し、形状別点群記憶部１０４へ格納する。   In step 24, the shape classification unit 1024 integrates the classified target object point groups for each shape, creates a shape-specific point group, and stores the shape-specific point group storage unit 104.

図４は、局所領域分割部１０２１にて行われる処理（ステップ２１）の例である。局所領域分割部１０２１では、計測点群３０から、局所領域３１の領域内に含まれる局所領域点群３２を抽出する。但し、得られた局所領域点群は一定数以上の点を含む必要がある。もし局所領域点群３２に含まれる点数が一定数未満となる場合、その局所領域点群は無視するか、空間的に隣接するいずれかの局所領域点群に統合する等の処理を行う必要がある。この点群を局所領域ごとに分割する処理を行った後、点群に対して各局所領域のＩＤを割り当て、局所領域点群記憶部１０２５に格納する。   FIG. 4 is an example of the process (step 21) performed in the local area dividing unit 1021. The local region dividing unit 1021 extracts a local region point group 32 included in the region of the local region 31 from the measurement point group 30. However, the obtained local region point group needs to include a certain number of points or more. If the number of points included in the local region point group 32 is less than a certain number, it is necessary to perform processing such as ignoring the local region point group or integrating it into any spatially adjacent local region point group. is there. After performing processing for dividing the point group for each local region, an ID of each local region is assigned to the point group and stored in the local region point group storage unit 1025.

図５Ａは、モデル点群ＤＢ１０３の説明図である。
モデル点群ＤＢ１０３には、ユーザが管理すべき対象物体のモデル点群の情報８１、８２が格納されている。３次元点群から対象物体の点群を抽出する際に、ユーザが抽出したい対象物体を前記モデル点群ＤＢ１０３から選択し、その選択された対象物体のモデル点群が形状認識部１０２に提供される。FIG. 5A is an explanatory diagram of the model point group DB 103.
The model point cloud DB 103 stores model point cloud information 81 and 82 of the target object to be managed by the user. When extracting a point cloud of the target object from the three-dimensional point cloud, the user selects a target object to be extracted from the model point cloud DB 103, and the model point cloud of the selected target object is provided to the shape recognition unit 102. The

モデル名８１は、ユーザが管理している対象物体の名前、例えば電柱１、電柱２、等である。点群８２は、モデル名８１、例えば電柱１に対応する実際のモデル点群の座標情報である。この際、モデルの各点に対して、座標情報だけでなく、色情報やアルファ値等を含んでいてもよい。   The model name 81 is the name of the target object managed by the user, for example, the utility pole 1, the utility pole 2, and the like. The point group 82 is coordinate information of an actual model point group corresponding to the model name 81, for example, the utility pole 1. At this time, each point of the model may include not only the coordinate information but also color information, an alpha value, and the like.

図５Ｂは、計測点群記憶部１０１の説明図である。
計測点群記憶部１０１は、ユーザが入力した計測点群３０（３次元点群）に関する情報８３、８４を格納する。格納されている３次元点群の情報は、計測データである３次元点群から対象物体の認識点群を抽出する際に、形状認識部１０２に提供される。
ＩＤ８３は、３次元点群を構成する各点のＩＤである。FIG. 5B is an explanatory diagram of the measurement point cloud storage unit 101.
The measurement point group storage unit 101 stores information 83 and 84 regarding the measurement point group 30 (three-dimensional point group) input by the user. The stored three-dimensional point group information is provided to the shape recognition unit 102 when the recognition point group of the target object is extracted from the three-dimensional point group that is measurement data.
ID 83 is an ID of each point constituting the three-dimensional point group.

点情報８４は、ＩＤ８３に対応する点の座標情報である。この際、各点に対して、座標情報だけでなく、色情報やアルファ値等を含んでいてもよい。   The point information 84 is coordinate information of a point corresponding to the ID 83. At this time, each point may include not only the coordinate information but also color information, an alpha value, and the like.

図６は、形状別点群情報記憶部１０４の説明図である。前記形状別点群情報記憶部１０４は、形状認識部１０２により形状ごとに分割された計測点群やモデル点群の情報を格納し、物体認識部１０５に格納した情報８５、８６を提供する。なお図６では、一つのテーブルのみ表記しているが、実際には計測点群用とモデル点群用の二つのテーブルを設計する必要がある。
形状ＩＤ８５は、形状認識部１０２が点群を形状ごとに分類する際の、各形状属性に関するＩＤである。点群８６は、点群内で、形状認識部１０２が対応する形状ＩＤ８５の属性が割り当てられた点群の座標情報である。座標情報だけでなく、色情報やアルファ値等を含んでいてもよい。FIG. 6 is an explanatory diagram of the shape-specific point group information storage unit 104. The shape-specific point group information storage unit 104 stores information on measurement point groups and model point groups divided for each shape by the shape recognition unit 102 and provides information 85 and 86 stored in the object recognition unit 105. Although only one table is shown in FIG. 6, it is actually necessary to design two tables for the measurement point group and the model point group.
The shape ID 85 is an ID related to each shape attribute when the shape recognition unit 102 classifies the point group for each shape. The point group 86 is coordinate information of a point group to which the attribute of the shape ID 85 corresponding to the shape recognition unit 102 is assigned in the point group. Not only the coordinate information but also color information, alpha value, etc. may be included.

図７は、基本形状特徴ＤＢ１０２３の説明図である。基本形状特徴ＤＢ１０２３は、形状分類部１０２４に各形状の特徴量を提供することにより、形状分類部１０２４は局所領域点群を形状ごとに分類することができるようになる。基本形状特徴ＤＢ１０２３は、形状情報８７〜８９を格納する。形状ＩＤ８７は、形状認識部１０２が点群を形状ごとに分類する際の、各形状属性に関するＩＤである。形状属性８８は、対応する形状ＩＤ８７の属性名である。特徴量８９は、各形状属性を持つ点群情報を演算することによって得られる特徴量の集合である。例えば、点群が持つ座標情報や色情報、アルファ値等、あるいはそれらの組み合わせた値に対し、主成分分析を適用した際の分散共分散行列でも良いし、Ｓｐｉｎ Ｉｍａｇｅ等の特徴量でも良い。但し、特徴量８９は、形状特徴量算出部１０２２にて算出される特徴量と同一種類の特徴量である必要がある。   FIG. 7 is an explanatory diagram of the basic shape feature DB 1023. The basic shape feature DB 1023 provides the shape classification unit 1024 with the feature amount of each shape, so that the shape classification unit 1024 can classify the local area point group for each shape. The basic shape feature DB 1023 stores shape information 87-89. The shape ID 87 is an ID related to each shape attribute when the shape recognition unit 102 classifies the point group for each shape. The shape attribute 88 is an attribute name of the corresponding shape ID 87. The feature value 89 is a set of feature values obtained by calculating point cloud information having each shape attribute. For example, it may be a variance-covariance matrix when principal component analysis is applied to coordinate information, color information, alpha value, or the like, or a combination thereof, possessed by a point group, or may be a feature quantity such as Spin Image. However, the feature value 89 needs to be the same type of feature value as the feature value calculated by the shape feature value calculation unit 1022.

図８は、局所領域点群記憶部１０２５の説明図である。局所領域点群記憶部１０２５は、局所領域分割部１０２１によって局所領域ごとに分割された点群と、形状特徴量算出部１０２２が各局所領域点群に対して算出した特徴量を格納し、形状分類部１０２４に格納データを提供する。局所領域点群記憶部１０２５は、局所領域点群に関する情報９０〜９２を格納する。なお図８では、一つのテーブルのみ記述しているが、局所領域点群は、計測点群とモデル点群の両方について提供されるものなので、実際には二つのテーブルを設計する必要がある。   FIG. 8 is an explanatory diagram of the local area point cloud storage unit 1025. The local region point group storage unit 1025 stores the point group divided for each local region by the local region dividing unit 1021 and the feature amount calculated by the shape feature amount calculating unit 1022 for each local region point group. The stored data is provided to the classification unit 1024. The local area point cloud storage unit 1025 stores information 90 to 92 regarding the local area point cloud. Although only one table is described in FIG. 8, since the local area point cloud is provided for both the measurement point cloud and the model point cloud, it is actually necessary to design two tables.

局所領域ＩＤ９０は、分割された局所領域点群ごとに割り当てられるＩＤである。点群９１は、対応する局所領域ＩＤ９０の点の座標情報の集合である。この際、座標情報だけでなく、色情報、アルファ値等の情報も含んでいてもよい。局所特徴量９２は、対応する点群９１を形状特徴量算出部１０２２が処理することによって、提供される特徴量である。例えば、点群が持つ座標情報や色情報、アルファ値等、あるいはそれらの組み合わせた値に対し、主成分分析を適用した際の分散共分散行列でも良いし、Ｓｐｉｎ Ｉｍａｇｅ等の特徴量でも良い。   The local area ID 90 is an ID assigned to each divided local area point group. The point group 91 is a set of coordinate information of points of the corresponding local area ID 90. At this time, not only the coordinate information but also information such as color information and alpha value may be included. The local feature amount 92 is a feature amount provided when the shape feature amount calculation unit 1022 processes the corresponding point group 91. For example, it may be a variance-covariance matrix when principal component analysis is applied to coordinate information, color information, alpha value, or the like, or a combination thereof, possessed by a point group, or may be a feature quantity such as Spin Image.

図９は、形状認識部１０２と物体認識部１０５で行われる処理の説明図である。
形状認識部１０２では、計測点群３０とモデル点群４０を形状ごとに分割する。計測点群３０を形状Ａ‘と分類された点群を形状別点群３０１として出力し、同様に形状Ｂ‘〜Ｄ‘と分類された点群を形状別点群３０２、３０３、３０４として出力する。またモデル点群４０に対しても、形状Ｂ、Ｃとして分類された形状別点群４０１、４０２を出力する。なおこの例は、形状Ａ、Ａ‘が平面、形状Ｂ、Ｂ‘が曲面、形状Ｃ、Ｃ’が線、形状Ｄ、Ｄ‘がその他、という形状属性を持つ場合である。また形状別点群３０１〜３０４は計測点群３０を分割することにより生成されているため、全て同じ座標系によって表現されており、形状別点群４０１、４０２もモデル点群４０と同じ座標系によって表現されている。FIG. 9 is an explanatory diagram of processing performed by the shape recognition unit 102 and the object recognition unit 105.
The shape recognition unit 102 divides the measurement point group 30 and the model point group 40 for each shape. The measurement point group 30 is output as a point group classified by shape A ′ as a point group 301 classified by shape, and the point group classified similarly as shapes B ′ to D ′ is output as point groups classified by shape 302, 303, and 304. To do. Also for the model point group 40, shape-specific point groups 401 and 402 classified as shapes B and C are output. In this example, shapes A and A ′ have a plane attribute, shapes B and B ′ have a curved surface, shapes C and C ′ have a line, and shapes D and D ′ have other shape attributes. Further, since the shape-specific point groups 301 to 304 are generated by dividing the measurement point group 30, they are all represented by the same coordinate system, and the shape-specific point groups 401 and 402 are also the same coordinate system as the model point group 40. It is expressed by.

物体認識部１０５では、同じ形状の点群同士、例えば形状ＢとＢ‘の点群同士、形状ＣとＣ’の点群同士、を比較することにより、計測点群から対象物体の点群を抽出する。物体認識部１０５に備えられている座標変換量算出部１０５１が、同じ形状の点群同士を比較する処理を行う。   The object recognition unit 105 compares the point groups of the same shape, for example, the point groups of the shapes B and B ′, and the point groups of the shapes C and C ′, thereby obtaining the point group of the target object from the measurement point group. Extract. A coordinate conversion amount calculation unit 1051 provided in the object recognition unit 105 performs a process of comparing point groups having the same shape.

図１０は、物体認識部１０５の形状別座標変換量記憶部１０５４の説明図である。形状別座標変換量記憶部１０５４には、計測点群の形状別点群とモデル点群の形状別点群を用いることにより座標変換量算出部１０５１から算出された情報９３〜９９が格納されている。   FIG. 10 is an explanatory diagram of the coordinate conversion amount storage unit 1054 for each shape of the object recognition unit 105. The shape-specific coordinate conversion amount storage unit 1054 stores information 93 to 99 calculated from the coordinate conversion amount calculation unit 1051 by using the shape-specific point group of the measurement point group and the model point group. Yes.

形状ＩＤ９３は、形状認識部１０２が点群を形状ごとに分類した際の、各形状属性に関するＩＤである。変換量ＩＤ９４は、各形状ごとに複数候補の座標変換量を算出した際に、形状別にそれぞれの座標変換量に割り当てられるＩＤである。回転量９５は、座標変換量算出部１０５１によって提供された、対応する形状ＩＤ９３、変換量ＩＤ９４の回転行列である。並進量９６は、座標変換量算出部１０５１によって提供された、対応する形状ＩＤ９３、変換量９４の並進ベクトルである。入力点数９７は、対応する形状ＩＤ９３に分類された形状別点群の計測点群情報１０４１の点数である。モデル点数９８は、対応する形状ＩＤ９３に分類された形状別点群のモデル点群情報１０４２の点数である。   The shape ID 93 is an ID related to each shape attribute when the shape recognition unit 102 classifies the point cloud for each shape. The conversion amount ID 94 is an ID assigned to each coordinate conversion amount for each shape when a plurality of candidate coordinate conversion amounts are calculated for each shape. The rotation amount 95 is a rotation matrix of the corresponding shape ID 93 and conversion amount ID 94 provided by the coordinate conversion amount calculation unit 1051. The translation amount 96 is a translation vector of the corresponding shape ID 93 and conversion amount 94 provided by the coordinate conversion amount calculation unit 1051. The input point number 97 is the number of points in the measurement point group information 1041 of the shape-specific point group classified into the corresponding shape ID 93. The model score 98 is the score of the model point group information 1042 of the shape-specific point group classified into the corresponding shape ID 93.

評価値９９は、対応する回転量９５と並進量９６を用いた時の、対応する形状ＩＤ９３に分類された形状別点群の計測点群情報１０４１とモデル点群情報１０４２のマッチングの評価値である。前記評価値は、マッチングの誤差と正の相関を持つパラメータである。例えば、形状ＩＤ９３に対応するモデル点群情報１０４２を回転量９５と並進量９６を用いて座標変換を行い、前記座標変換されたモデル点群情報１０４２の各点に対し、形状ＩＤ９３に対応する計測点群情報１０４１の最近傍点を探索し、前記モデル点群情報１０４２の各点と前記計測点群情報１０４１の距離の二乗の総和をとったパラメータを前記評価値９９としてもよい。   The evaluation value 99 is an evaluation value of matching between the measurement point group information 1041 of the shape-specific point group classified into the corresponding shape ID 93 and the model point group information 1042 when the corresponding rotation amount 95 and translation amount 96 are used. is there. The evaluation value is a parameter having a positive correlation with a matching error. For example, the coordinate conversion is performed on the model point group information 1042 corresponding to the shape ID 93 using the rotation amount 95 and the translation amount 96, and the measurement corresponding to the shape ID 93 is performed on each point of the model point group information 1042 after the coordinate conversion. The nearest neighbor point of the point group information 1041 is searched, and a parameter obtained by summing the square of the distance between each point of the model point group information 1042 and the measurement point group information 1041 may be used as the evaluation value 99.

図９に戻って、モデル点群４０には形状Ａ、Ｄとなる点群は存在しないため、物体認識部１０５では、形状Ｂ‘の形状別点群３０２に関しては形状別点群４０１の形状Ｂとのマッチングを行い、形状Ｃ’の形状別点群３０３に関しては形状別点群４０２の形状Ｃとのマッチングを行う。例えばＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）やＮＤＴ（Ｎｏｒｍａｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）などのアルゴリズムを適用することにより、マッチングを実現することができる。例えばＩＣＰを用いる場合、形状別点群３０２の座標系における座標値を式（１）、形状別点群４０１の座標系における座標値を式（２）とすると、式（３）となるような、回転量９５であるＲＲと並進量９６であるｔＲを求めることにより、マッチングを行うことができる。Returning to FIG. 9, since there is no point group having the shapes A and D in the model point group 40, the object recognition unit 105 determines the shape B of the shape-specific point group 401 for the shape-specific point group 302 of the shape B ′. The shape-specific point group 303 of the shape C ′ is matched with the shape C of the shape-specific point group 402. For example, matching can be realized by applying an algorithm such as ICP (Iterative Closest Point) or NDT (Normal Distribution Transform). For example, in the case of using ICP, if the coordinate value in the coordinate system of the shape-specific point group 302 is expressed by equation (1) and the coordinate value in the coordinate system of the shape-specific point group 401 is expressed by equation (2), equation (3) is obtained. Matching can be performed by obtaining R R which is the rotation amount 95 and t R which is the translation amount 96.

Figure 0006069489
Figure 0006069489

Figure 0006069489
Figure 0006069489

Figure 0006069489
但し、ＲＲは３×３の行列であり、回転行列と呼ばれる。またｔＲは、３次元ベクトルであり、並進ベクトルと呼ばれる。前記回転量９５と並進量９６を合わせて、座標変換量と呼ぶ。物体認識部１０５の座標変換量算出部１０５１は座標変換量を算出した後、形状別座標変換情報記憶部１０５４に座標変換量を格納する。ＩＣＰやＮＤＴを用いて座標変換量を算出する際、局所解が複数算出されることもある。その場合、座標変換量が複数の解候補を持つため、全ての候補を形状別座標変換情報記憶部１０５４に格納する。また座標変換量を格納する際に、そのマッチング時の評価値と、形状別点群３０２、４０１の点数等の情報を格納してもよい。この後、形状統合部１０５２と認識点群抽出部１０５３の処理を行うことにより、計測点群から対象物体の点群を抽出することができる。各部の処理については、後述する。
Figure 0006069489
 However, R R is a matrix of 3 × 3, called rotation matrix. T R is a three-dimensional vector and is called a translation vector. The rotation amount 95 and the translation amount 96 are collectively referred to as a coordinate conversion amount. The coordinate conversion amount calculation unit 1051 of the object recognition unit 105 calculates the coordinate conversion amount, and then stores the coordinate conversion amount in the coordinate conversion information storage unit 1054 for each shape. When calculating the coordinate transformation amount using ICP or NDT, a plurality of local solutions may be calculated. In this case, since the coordinate conversion amount has a plurality of solution candidates, all the candidates are stored in the coordinate conversion information storage unit 1054 for each shape. Further, when storing the coordinate conversion amount, information such as the evaluation value at the time of matching and the number of points of the shape-specific point groups 302 and 401 may be stored. Thereafter, by performing the processing of the shape integration unit 1052 and the recognition point group extraction unit 1053, the point group of the target object can be extracted from the measurement point group. The processing of each unit will be described later.

図１１は、物体認識部１０５で行われる処理のフローを示すブロック図である。以下物体認識部１０５にて行われる処理（ステップ５０〜ステップ５８）について詳細に説明する。ステップ５０では、認識すべきモデル点群の形状の数（Ｎ）を取得し、この数（Ｎ）だけ以下に述べる処理を行う。
ステップ５１では、形状別点群記憶部１０４に格納された計測点群とモデル点群の形状別点群を参照し、モデル点群が持つ形状属性の中で、計測点群には存在しない形状属性が存在するかどうかを判定する。上記判定でＹｅｓの場合はステップ５２に進み、Ｎｏの場合はステップ５３に進む。換言すると、テップ５１では、形状の分類において誤分類が生じているか（判定でＹｅｓ）、否かを判定するものである。FIG. 11 is a block diagram illustrating a flow of processing performed by the object recognition unit 105. Hereinafter, the processing (step 50 to step 58) performed by the object recognition unit 105 will be described in detail. In step 50, the number (N) of shapes of the model point group to be recognized is acquired, and the processing described below is performed by this number (N).
In step 51, the shape point cloud stored in the shape point cloud storage unit 104 and the shape point cloud of the model point cloud are referred to, and among the shape attributes of the model point cloud, shapes that do not exist in the measurement point cloud Determine if the attribute exists. If the determination is Yes, the process proceeds to step 52. If the determination is No, the process proceeds to step 53. In other words, in Step 51, it is determined whether or not a misclassification has occurred in the shape classification (Yes in determination).

ステップ５２では、計測点群には存在しない形状属性を持つ、モデル点群の形状別点群の点数を参照し、その点数が一定の閾値以上かどうかを判定する。上記判定でＹｅｓの場合は抽出失敗となり、物体認識部１０５で行われる処理が終了する。Ｎｏの場合はステップ５３に進む。ステップ５２により、計測点群中に抽出したい対象物体が存在するかどうかを判定することができる。すなわち、点数が一定の閾値以上の場合（判定でＹｅｓ）には、誤分類の可能性が殆ど無いので、抽出したい対象物体が存在しないと判定される。換言すると、抽出したい対象物体が存在する場合、及び、誤分類が生じている場合には、ステップ５３に進む。   In step 52, the number of points in the shape point group of the model point group having a shape attribute that does not exist in the measurement point group is referred to, and it is determined whether the number of points is equal to or greater than a certain threshold value. If the determination is Yes, the extraction fails, and the processing performed by the object recognition unit 105 ends. If no, the process proceeds to step 53. In step 52, it is possible to determine whether or not the target object to be extracted exists in the measurement point group. That is, when the score is equal to or greater than a certain threshold value (Yes in determination), it is determined that there is no target object to be extracted because there is almost no possibility of misclassification. In other words, if there is a target object to be extracted and if misclassification has occurred, the process proceeds to step 53.

ステップ５３では、座標変換量算出部１０５１が、計測点群とモデル点群に関する形状別点群を、形状別点群記憶部１０４より受信した後、形状別に計測点群とモデル点群を比較することにより、形状ごとに複数候補の座標変換量を算出し、形状別座標変換情報記憶部１０５４に格納する。但し、計測点群の形状別点群の点数が０となり、モデル点群の形状別点群の点数が１以上となるような形状属性が存在する時は、その形状属性の座標変換量は算出せず、今後無視して処理を続けるものとする。   In step 53, the coordinate conversion amount calculation unit 1051 receives the shape-specific point group related to the measurement point group and the model point group from the shape-specific point group storage unit 104, and then compares the measurement point group and the model point group for each shape. Thus, a plurality of candidate coordinate conversion amounts are calculated for each shape, and stored in the coordinate conversion information storage unit 1054 for each shape. However, when there is a shape attribute such that the number of points of the point group by shape of the measurement point group is 0 and the number of points of the point group by shape of the model point group is 1 or more, the coordinate conversion amount of the shape attribute is calculated. I will ignore it and continue processing in the future.

ステップ５４では、形状統合部１０５２が、形状別座標変換情報記憶部１０５４に格納された複数の座標変換量から、形状間で座標変換量の組み合わせを作成する。この際、全通りの組み合わせを作成してもよいし、形状間で座標変換量の差に正の相関を持つパラメータを算出し、前記パラメータが一定の閾値以下となるように、座標変換量の組み合わせを作成してもよい。例えば、並進量９６の差の絶対値が一定の閾値以下となる組み合わせを作成してもよいし、前記の条件に加え、回転量９５から算出されたオイラー角、もしくはＲｏｌｌ、Ｐｉｔｃｈ、Ｙａｗの各角度のそれぞれの差が一定の閾値以下となる組み合わせを作成してもよい。回転量９５からＲｏｌｌ、Ｐｉｔｃｈ、Ｙａｗの各角度を算出する場合、回転行列Ｒは例えば、（式４）と表してもよいため、ここからα、β、γに関する連立方程式を立てることができ、これを解くことによってＲｏｌｌ、Ｐｉｔｃｈ、Ｙａｗの角度に相当する値を求めることができる。オイラー角に関しても同様である。   In step 54, the shape integration unit 1052 creates a combination of coordinate conversion amounts between shapes from the plurality of coordinate conversion amounts stored in the coordinate conversion information storage unit 1054 for each shape. At this time, all combinations may be created, or a parameter having a positive correlation with a difference in coordinate conversion amount between shapes is calculated, and the coordinate conversion amount is set so that the parameter is equal to or less than a certain threshold. Combinations may be created. For example, a combination in which the absolute value of the difference in the translation amount 96 is equal to or less than a certain threshold value may be created. In addition to the above conditions, Euler angles calculated from the rotation amount 95 or each of Roll, Pitch, and Yaw You may create the combination from which each difference of an angle becomes below a fixed threshold value. When calculating each angle of Roll, Pitch, and Yaw from the rotation amount 95, the rotation matrix R may be expressed, for example, as (Equation 4), and from this, simultaneous equations relating to α, β, and γ can be established. By solving this, a value corresponding to the angle of Roll, Pitch, and Yaw can be obtained. The same applies to Euler angles.

Figure 0006069489
ステップ５５では、ステップ５４で得られた座標変換量の組み合わせについて、評価値９９を算出する。この評価値は、全ての組み合わせについて、各座標変換量でマッチングした際の評価値９９と正の相関を持つパラメータを用いて算出される。また評価値９９は、入力点数９７、モデル点数９８、回転量９５、並進量９６、計測点群情報１０４１、モデル点群情報１０４２等から算出されてもよい。
Figure 0006069489
 In step 55, an evaluation value 99 is calculated for the combination of coordinate transformation amounts obtained in step 54. This evaluation value is calculated using parameters having a positive correlation with the evaluation value 99 when matching is performed with each coordinate conversion amount for all combinations. The evaluation value 99 may be calculated from 97 input points, 98 model points, 95 rotations, 96 translations, measurement point group information 1041, model point group information 1042, and the like.

ステップ５６では、ステップ５４で得られた座標変換量の組み合わせが妥当であるかどうかを、ステップ５５で得られた評価値９９が閾値以下かどうかで判定する。上記判定でＹｅｓの場合はステップ５７へ進み、Ｎｏの場合は抽出失敗として物体認識部１０５の処理を終了する。   In step 56, it is determined whether or not the combination of coordinate transformation amounts obtained in step 54 is valid, based on whether or not the evaluation value 99 obtained in step 55 is equal to or less than a threshold value. If the determination is Yes, the process proceeds to step 57. If the determination is No, the process of the object recognition unit 105 is terminated as an extraction failure.

ステップ５７では、最終的な座標変換量を決定する。前記ステップ５３で評価値９９が閾値以下となった座標変換量の各組み合わせに対し、座標変換量を決定する。この座標変換量は対応する座標変換量の組み合わせに対し、一つ決定される値であり、回転量９５、並進量９６を用いて決定される。回転量９５、並進量９６に加え、入力点数９７、モデル点数９８、評価値９９等を用いて決定してもよい。例えば、各形状ごとに存在する回転量９５の平均値と並進量９６の平均値を決定値としてもよいし、モデル点数９８が最も多い時の回転量９５、並進量９６を決定値としてもよい。   In step 57, the final coordinate conversion amount is determined. In step 53, a coordinate conversion amount is determined for each combination of coordinate conversion amounts whose evaluation value 99 is equal to or less than a threshold value. This coordinate conversion amount is a value determined for a corresponding combination of coordinate conversion amounts, and is determined using a rotation amount 95 and a translation amount 96. In addition to the rotation amount 95 and the translation amount 96, the number of input points 97, the number of model points 98, the evaluation value 99, and the like may be used. For example, the average value of the rotation amount 95 and the average value of the translation amount 96 existing for each shape may be set as the determination values, or the rotation amount 95 and the translation amount 96 when the number of model points 98 is the largest may be set as the determination values. .

ステップ５８では、計測点群から対象物体に相当すると判定された点群を抽出する。これはステップ５７で決定された座標変換量を用いて、モデル点群の座標変換を行い、変換されたモデル点群の各点から一定距離内に存在する計測点群の点を対象物体に相当すると判定してもよい。モデル点群の各点から一定距離内に存在する計測点群の点が存在しない場合は、抽出失敗として判定する。   In step 58, a point group determined to correspond to the target object is extracted from the measurement point group. This is the coordinate transformation of the model point group using the coordinate transformation amount determined in step 57, and the points of the measurement point group existing within a certain distance from each point of the transformed model point group are equivalent to the target object. Then, it may be determined. If there is no point in the measurement point group that exists within a certain distance from each point in the model point group, it is determined as an extraction failure.

図１２は、前記座標変換量算出部１０５１にて行われるステップ５１の処理の説明図であり、形状Ｂとして分類された計測点群４０の形状別点群と、同じ形状Ｂ‘として分類されたモデル点群３０の２つの形状別点群３０２−１、３０２−２とのマッチングを行う。   FIG. 12 is an explanatory diagram of the processing of step 51 performed by the coordinate conversion amount calculation unit 1051, and is classified as the same shape B ′ as the shape-specific point group of the measurement point group 40 classified as the shape B. Matching with the two point groups 302-1 and 302-2 according to the shape of the model point group 30 is performed.

マッチングは例えばＩＣＰ等によって実現される。その際に、回転量ＲＲや並進量ｔＲ等を用いることにより形状別点群４０を座標変換し、座標変換された形状別点群４０の各点に対し、計測点群３０の形状別点群との最近傍距離を求め、その二乗和を評価値９９とし、評価値が一定の閾値以下となるような座標変換量を求めることにより、マッチングを実現する。ＩＣＰ等は初期値依存性の高いアルゴリズムであるため、様々な初期値を与え、複数回ＩＣＰを適用してもよい。形状別点群４０が形状別点群３０２−１の位置に収束するような座標変換量と、形状別点群４０が形状別点群３０２−２の位置に収束するような座標変換量を算出することができるが、その際の評価値が一定の閾値以下であるものを形状別座標変換情報記憶部１０５４に格納する。格納データは、評価値９９と座標変換量と計測点群とモデル点群から抽出された形状別点群の点数等である。The matching is realized by, for example, ICP. At that time, the rotation amount R to R and translation amount t shape by point group 40 by using the R or the like coordinate transformation, for each point of coordinate transformation shape by point group 40, the measurement point group 30 shapes by Matching is realized by obtaining the nearest neighbor distance from the point group, setting the sum of squares as an evaluation value 99, and obtaining a coordinate transformation amount such that the evaluation value is not more than a certain threshold value. Since ICP or the like is an algorithm with high initial value dependency, various initial values may be given and ICP may be applied multiple times. A coordinate conversion amount that causes the shape-specific point group 40 to converge to the position of the shape-specific point group 302-1 and a coordinate conversion amount that causes the shape-specific point group 40 to converge to the position of the shape-specific point group 302-2 are calculated. The evaluation value at that time is equal to or smaller than a certain threshold value, and is stored in the coordinate conversion information storage unit 1054 for each shape. The stored data includes the evaluation value 99, the coordinate conversion amount, the number of points of the shape-specific point group extracted from the measurement point group and the model point group.

ＩＣＰ等において、通常は評価値が最小となる場合、モデル点群が実際の対象物体の位置に収束していることが多いが、物体認識部１０５で前記処理を行う前に、形状認識部１０２にて行う形状分類処理にて、誤分類が生じてしまう可能性もあるため、点群にノイズや欠損値等が含まれる場合がある。そのため、必ずしも評価値が最小となる座標変換量が最適な結果になるとは限らないため、複数候補の座標変換量を算出する。これにより、マッチングに失敗する可能性が低くなるという効果がある。   In ICP or the like, usually, when the evaluation value is minimum, the model point cloud often converges to the actual target object position. However, before the object recognition unit 105 performs the above processing, the shape recognition unit 102 Since there is a possibility that misclassification may occur in the shape classification process performed in step 1, the point cloud may include noise, missing values, or the like. For this reason, the coordinate conversion amount that minimizes the evaluation value does not necessarily result in an optimum result, and therefore the coordinate conversion amounts of a plurality of candidates are calculated. This has the effect of reducing the possibility of matching failure.

図１３Ａ〜図１３Ｃは、物体認識装置１０の表示部１０７０を示した画面イメージである。ボタン７０１は形状分類、ボタン７０２は形状表示切替、ボタン７０３は形状統合、ボタン７０４はモデルマッチング、ボタン７０５はモデル選択、の各入力操作を行う機能を有する。ユーザがボタン７０１〜７０５を選択することにより、各処理を行うことが可能である。この際、ボタンはタッチパネルのようにユーザが画面に触れるだけで選択することができてもよいし、マウスのカーソルやキーボード入力等によってボタンを選択することができてもよい。   13A to 13C are screen images showing the display unit 1070 of the object recognition apparatus 10. The button 701 has a function for performing input operations of shape classification, a button 702 for shape display switching, a button 703 for shape integration, a button 704 for model matching, and a button 705 for model selection. Each process can be performed by the user selecting buttons 701 to 705. At this time, the button may be selected by simply touching the screen like a touch panel, or may be selected by a mouse cursor, keyboard input, or the like.

図１３Ａの画面１０７０−１は、ユーザが入力した計測点群３０を描画した画面である。ユーザがモデル選択ボタン７０５を選択することにより、図５Ａのデータベースに保持されたモデル点群が表示され、ユーザにより認識すべき形状のモデル点群が選択される。形状分類ボタン７０１を選択することにより、計測点群とモデル点群に対し、形状認識部１０２の処理が実行される。形状表示切替ボタン７０２を選択することにより、形状属性ごとに形状別点群３０２等を図１３Ｂの画面１０７０−２のように表示することができる。この表示は形状認識部１０２の処理が終了している時のみ実行される。モデルマッチングボタン７０４を選択することにより、物体認識部１０５の座標変換量算出部１０５１の処理が実行される。形状統合ボタン７０３を選択することにより、物体認識部１０５の形状統合部１０５２と認識点群抽出部１０５３の処理が実行され、認識点群出力部１０６により計測点群から対象物体に相当する点群を抽出した画面１０７０−３が表示される。但し、前記処理は座標変換量算出部１０５１の処理が終了している時のみ実行される。   A screen 1070-1 in FIG. 13A is a screen on which the measurement point group 30 input by the user is drawn. When the user selects the model selection button 705, the model point group held in the database of FIG. 5A is displayed, and the model point group having a shape to be recognized by the user is selected. By selecting the shape classification button 701, the processing of the shape recognition unit 102 is executed for the measurement point group and the model point group. By selecting the shape display switching button 702, the shape-specific point group 302 and the like can be displayed for each shape attribute as shown in a screen 1070-2 in FIG. 13B. This display is executed only when the processing of the shape recognition unit 102 is finished. By selecting the model matching button 704, the process of the coordinate conversion amount calculation unit 1051 of the object recognition unit 105 is executed. By selecting the shape integration button 703, the processing of the shape integration unit 1052 and the recognition point group extraction unit 1053 of the object recognition unit 105 is executed, and the point group corresponding to the target object from the measurement point group by the recognition point group output unit 106. A screen 1070-3 from which is extracted is displayed. However, the processing is executed only when the processing of the coordinate conversion amount calculation unit 1051 is finished.

図１３Ｂの画面１０７０−２は、形状認識部１０２によって形状別点群３０２を生成し、その中でも形状Ｂ‘に相当する形状別点群を描画した画面である。テキストボックス７１１に現在表示している形状Ｂ‘が記述されている。形状表示切替ボタン７０２を選択することにより、表示する形状が変わり、同時にテキストボックス７１１の内容も変化する。この際、表示点群３０２は当該形状の点群とそれ以外の点群の色を変化させて表示してもよいし、当該形状の点群のみを表示してもよい。なお座標変換量算出部１０５１の処理が終わっている場合は、算出された座標変換量を用いて変換されたモデル点群の形状別点群を重畳表示してもよい。各形状属性において複数候補の座標変換量が存在する場合は、それぞれの評価値によって色を変化させて、重畳表示させてもよい。   A screen 1070-2 in FIG. 13B is a screen on which the shape recognition unit 102 generates the shape-specific point group 302, and among them, the shape-specific point group corresponding to the shape B ′ is drawn. The text box 711 describes the shape B ′ currently displayed. By selecting the shape display switching button 702, the shape to be displayed is changed, and at the same time, the contents of the text box 711 are also changed. At this time, the display point group 302 may be displayed by changing the color of the point group of the shape and the other point groups, or may display only the point group of the shape. When the process of the coordinate conversion amount calculation unit 1051 is finished, the shape-specific point group of the model point group converted using the calculated coordinate conversion amount may be superimposed and displayed. When there are a plurality of candidate coordinate conversion amounts for each shape attribute, the colors may be changed according to the respective evaluation values and displayed in a superimposed manner.

図１３Ｃの画面１０７０−３は、計測点群３０からユーザにより指定された対象物体に相当する認識点群５０を実際に抽出した画面であり、物体認識部１０５の処理が終了した後に表示される。   A screen 1070-3 in FIG. 13C is a screen obtained by actually extracting the recognition point group 50 corresponding to the target object designated by the user from the measurement point group 30, and is displayed after the processing of the object recognition unit 105 is completed. .

なお表示部１１０２を通して、３次元点群からの対象物体の点群抽出処理に失敗した際に、ユーザがその結果を修正することができてもよい。例えば画面１０７０−２で計測点群の形状別点群に対し、モデル点群の形状別点群を重畳表示し、モデル点群の形状別点群をマウスのカーソルやキーボード等で選択することにより、形状統合処理に用いる座標変換量を選択することができてもよい。   Note that when the point cloud extraction processing of the target object from the three-dimensional point cloud fails through the display unit 1102, the user may be able to correct the result. For example, by displaying the point group by shape of the model point group superimposed on the point group by shape of the measurement point group on the screen 1070-2, and selecting the point group by shape of the model point group with a mouse cursor or a keyboard The coordinate conversion amount used for the shape integration process may be selected.

本実施例によれば、計測点群と対象物体のモデル点群の各点に対し、形状属性を付加し、その属性ごとに各点群を分解する。そして一致する形状属性の点群同士をマッチングすることにより、計算時間の削減と、マッチング精度の向上を実現することができる。   According to the present embodiment, a shape attribute is added to each point of the measurement point group and the model point group of the target object, and each point group is decomposed for each attribute. Then, by matching point groups having matching shape attributes, it is possible to reduce calculation time and improve matching accuracy.

以下、本発明の第２の実施例について、図１４乃至図１５を参照しながら説明する。
図１４は、本発明の第２の実施例における物体認識装置１００の基本構成を表すブロック図である。物体認識装置１００は、計測点群入力部１０７と、計測点群記憶部１０１と、形状認識部１０２と、形状別点群記憶部１０４と、物体認識部１０５と、認識点群出力部１０６と、入出力ＩＦ部１０７と、モデル生成部１３０７とを備えている。計測点群入力部１００と、形状別点群記憶部１０４と、認識点群出力部１０６と、入出力ＩＦ部１０７は、それぞれ第１の実施例の各部と同一である。具体的には、図３〜図１３（Ａ〜Ｃ）は第２の実施例でも適用される。以下、第２の実施例について、第１の実施例と異なる点のみ説明する。Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
FIG. 14 is a block diagram showing the basic configuration of the object recognition apparatus 100 in the second embodiment of the present invention. The object recognition apparatus 100 includes a measurement point group input unit 107, a measurement point group storage unit 101, a shape recognition unit 102, a shape-specific point group storage unit 104, an object recognition unit 105, and a recognition point group output unit 106. The input / output IF unit 107 and the model generation unit 1307 are provided. The measurement point group input unit 100, the shape-specific point group storage unit 104, the recognition point group output unit 106, and the input / output IF unit 107 are the same as the respective units of the first embodiment. Specifically, FIGS. 3 to 13 (A to C) are also applied to the second embodiment. Hereinafter, the second embodiment will be described only with respect to differences from the first embodiment.

第２の実施例において、モデル生成部１３０７は、対象物体の形を表す方程式等からモデル点群を生成する。物体認識部１０５はモデル判定部１３０５５を備える。モデル判定部１３０５５は、モデル生成部１３０７が生成した対象物体のモデル点群が適切かどうかを判定する。例えば、電柱の規格には様々な種類のものがあるため、計測点群から電柱に相当する点群を抽出する場合、各規格の電柱モデル点群を用いる必要がある。どの規格の電柱モデル点群が計測点群に含まれているかは分からないことも多い。各規格の電柱モデル点群を用いた場合、モデル判定部１３０５５は、どの規格の電柱モデル点群が最適かを判断するため、精度が向上するという効果がある。   In the second embodiment, the model generation unit 1307 generates a model point group from an equation representing the shape of the target object. The object recognition unit 105 includes a model determination unit 13055. The model determination unit 13055 determines whether the model point group of the target object generated by the model generation unit 1307 is appropriate. For example, since there are various types of standards for power poles, when extracting a point cloud corresponding to a power pole from a measurement point cloud, it is necessary to use a pole model point cloud of each standard. It is often not known which standard pole model point cloud is included in the measurement point cloud. When the utility pole model point group of each standard is used, the model determination unit 13055 determines which standard of the utility pole model point group is optimal, so that the accuracy is improved.

第２の実施例において、計測点群記憶部１０１、モデル生成部１３０７、形状認識部１０２、形状認識部１０２は、先述の通り第１の実施例と同一であるが、モデル点群はモデル生成部１３０７において方程式等を用いて生成するため、事前に形状情報が判明している場合が多い。例えば、電柱モデルの場合、柱の側面部分は全て曲面となる。そのため、モデル点群に関しては、形状認識部１０２の処理を行わずに、形状別点群記憶部１０４にそれらのデータを格納してもよい。   In the second embodiment, the measurement point group storage unit 101, the model generation unit 1307, the shape recognition unit 102, and the shape recognition unit 102 are the same as those in the first embodiment as described above, but the model point group is model generated. In many cases, the shape information is known in advance because the part 1307 is generated using an equation or the like. For example, in the case of a utility pole model, the side portions of the pole are all curved surfaces. Therefore, the model point cloud may be stored in the shape-specific point cloud storage unit 104 without performing the process of the shape recognition unit 102.

計測点群記憶部１３０１は、計測点群情報１３０１１と、モデル点群情報１３０１２を備える。計測点群記憶部１３０１は、計測点群入力部１３００から計測点群１３１を、モデル生成部１３０７からモデル点群を受け取り、格納する。また計測点群１３１とモデル点群を形状認識部１３０２に提供する。計測点群情報１３０１１は、第１の実施例の計測点群情報１０１１と同一である。モデル点群情報１３０１２はモデル点群の情報を格納する。データ構造は第１の実施例と同一である。   The measurement point group storage unit 1301 includes measurement point group information 13011 and model point group information 13012. The measurement point group storage unit 1301 receives and stores the measurement point group 131 from the measurement point group input unit 1300 and the model point group from the model generation unit 1307. Further, the measurement point group 131 and the model point group are provided to the shape recognition unit 1302. The measurement point group information 13011 is the same as the measurement point group information 1011 of the first embodiment. Model point cloud information 13012 stores model point cloud information. The data structure is the same as in the first embodiment.

物体認識部１０５は、座標変換量算出部１３０５１と、形状統合部１３０５２と、認識点群抽出部１３０５３と、形状別座標変換１３０５４と、モデル判定部１３０５５と、を備える。座標変換量算出部１３０５１と、形状統合部１３０５２と、認識点群抽出部１３０５３と、形状別座標変換情報記憶部１３０５４は、それぞれ第１の実施例の座標変換量算出部１０５１と、形状統合部１０５２と、認識点群抽出部１０５３と、形状別座標変換情報記憶部１０５４と同一である。   The object recognition unit 105 includes a coordinate conversion amount calculation unit 13051, a shape integration unit 13052, a recognition point group extraction unit 13053, a coordinate conversion by shape 13054, and a model determination unit 13055. A coordinate conversion amount calculation unit 13051, a shape integration unit 13052, a recognition point group extraction unit 13053, and a coordinate conversion information storage unit by shape 13054 are respectively a coordinate conversion amount calculation unit 1051 and a shape integration unit of the first embodiment. 1052, the recognition point group extraction unit 1053, and the coordinate conversion information storage unit 1054 for each shape are the same.

モデル生成部１３０７は、ユーザより指定された対象物体の形を表す方程式等からモデル点群を生成する。具体的な処理内容については、後述する。   The model generation unit 1307 generates a model point group from an equation representing the shape of the target object designated by the user. Specific processing contents will be described later.

図１５は、物体認識部１０５で行われる処理のブロック図である。以下物体認識部１０５にて行われる処理（ステップ１４１〜ステップ１４８）について説明する。   FIG. 15 is a block diagram of processing performed by the object recognition unit 105. Hereinafter, processing (steps 141 to 148) performed by the object recognition unit 105 will be described.

ステップ１４１では、モデル生成部１３０７がユーザより指定された対象物体の形を表す方程式等からモデル点群を生成し、点群情報記憶部１３０１に格納する。例えば、対象物体が電柱であるため、円柱モデル点群を生成する場合、（式５）の３つの方程式のいずれかを満たす点を、複数個生成することにより、円柱モデル点群を生成することができる。   In step 141, the model generation unit 1307 generates a model point group from an equation representing the shape of the target object designated by the user, and stores it in the point group information storage unit 1301. For example, when a cylindrical model point cloud is generated because the target object is a utility pole, a cylindrical model point cloud is generated by generating a plurality of points satisfying any of the three equations of (Expression 5). Can do.

Figure 0006069489
ここで、ｒ，Ｈはそれぞれ円柱の半径と高さである。この時、方程式は１つもしくは複数のパラメータを持っており、モデルを生成する際にパラメータを設定できるようにしておいてもよい。このパラメータをモデルパラメータと呼ぶ。ステップ１４１では、方程式を満たす点が、できる限り空間的に一様に分布するように点を生成しなくてはいけない。なお単位体積当たりに含まれる点の数は、計測点群の単位体積当たりに含まれる点の数より少なくてもよいし、同程度でもよい。
Figure 0006069489
 Here, r and H are the radius and height of the cylinder, respectively. At this time, the equation has one or more parameters, and the parameters may be set when the model is generated. This parameter is called a model parameter. In step 141, the points must be generated so that the points satisfying the equation are distributed as spatially as possible. Note that the number of points included per unit volume may be less than or equal to the number of points included per unit volume of the measurement point group.

ステップ１４２は、第１の実施例のステップ２１〜２４と同一である。ステップ１４２の後、ステップ１４３に進む。ステップ１４３は、第１の実施例のステップ５１〜５３と同一である。ステップ５１〜５３の過程にて抽出失敗として判定された場合は、ステップ１４６に進む。それ以外の場合は、ステップ１４４に進む。ステップ１４４は、第１の実施例のステップ５４〜５７と同一である。ステップ５４〜５７の過程にて抽出失敗として判定された場合は、ステップ１４６に進む。それ以外の場合は、ステップ１４５に進む。   Step 142 is the same as steps 21 to 24 in the first embodiment. After step 142, the process proceeds to step 143. Step 143 is the same as Steps 51 to 53 of the first embodiment. If it is determined that the extraction has failed in the process of steps 51 to 53, the process proceeds to step 146. Otherwise, go to step 144. Step 144 is the same as steps 54 to 57 of the first embodiment. If it is determined that the extraction has failed in the process of steps 54 to 57, the process proceeds to step 146. Otherwise, go to step 145.

ステップ１４５では、ステップ１４４にて算出された座標変換量を用いて評価値を算出し、閾値以上かどうかを判定する。この時算出する評価値は、座標変換量を用いてモデル点群に対し座標変換と行った点群と計測点群の一致度に正の相関を持つ。また前記評価値はモデルパラメータを用いて演算されてもよい。前記判定がＹｅｓの時はステップ１４７へ進み、Ｎｏの時はステップ１４６へ進む。この判定はモデル生成部１３０７で生成されたモデル点群が適切だったかどうかを判定していることに相当する。   In step 145, an evaluation value is calculated using the coordinate conversion amount calculated in step 144, and it is determined whether or not it is equal to or greater than a threshold value. The evaluation value calculated at this time has a positive correlation with the degree of coincidence between the point group obtained by performing coordinate conversion on the model point group using the coordinate conversion amount and the measurement point group. The evaluation value may be calculated using model parameters. When the determination is Yes, the process proceeds to Step 147. When the determination is No, the process proceeds to Step 146. This determination corresponds to determining whether the model point group generated by the model generation unit 1307 is appropriate.

ステップ１４６では、物体認識部１０５の処理が始まってから、ステップ１４６の処理を何回行ったかを参照し、ステップ１４６の処理回数が閾値以上かどうかを判定する。前記判定がＹｅｓであれば、抽出失敗として処理を終了し、Ｎｏであれば、ステップ１４６へ進む。   In step 146, reference is made to how many times the processing of step 146 has been performed after the processing of the object recognition unit 105 has started, and it is determined whether or not the processing count of step 146 is equal to or greater than a threshold value. If the determination is Yes, the process ends as an extraction failure, and if No, the process proceeds to step 146.

ステップ１４７では、モデル生成部１３０７でモデル点群を生成する時の方程式等のモデルパラメータを変更する処理を行う。例えばステップ１４１の説明で記述の方程式を用いる場合であれば、の値を変更すればよい。またどのような値に変更するかはユーザが操作部１１０１を操作することにより、値を決めてもよい。ステップ１４７を行った後に、ステップ１４１へ進む。ステップ１４８は、第１の実施例のステップ５８と同一である。   In step 147, the model generation unit 1307 performs a process of changing model parameters such as equations when generating the model point group. For example, if the equation described in the description of step 141 is used, the value may be changed. The value to be changed may be determined by the user operating the operation unit 1101. After performing step 147, the process proceeds to step 141. Step 148 is the same as step 58 of the first embodiment.

第１の実施例では、ユーザがモデル点群ＤＢ１０３より対象物体のモデルを選択することにより、モデル点群を取得している。そのため、例えば対象物体が電柱である場合を考えると、様々な高さの電柱モデル点群をモデル点群ＤＢ１０３に格納しておく必要がある。これに対し、第２の実施例では、対象物体の形を表す方程式等からモデル点群を生成する。そのため、電柱の形が円錐台であると仮定すると、上底と下底と高さのパラメータを持つだけで、電柱モデル点群を生成することができる。これにより、モデル点群ＤＢ１０３を用意する必要がないという効果がある。   In the first embodiment, the model point cloud is acquired by the user selecting a model of the target object from the model point cloud DB 103. Therefore, for example, when considering the case where the target object is a utility pole, it is necessary to store utility pole model point groups of various heights in the model point cloud DB 103. On the other hand, in the second embodiment, a model point group is generated from an equation representing the shape of the target object. Therefore, assuming that the shape of the utility pole is a truncated cone, the utility pole model point group can be generated only by having the parameters of the upper base, the lower base and the height. Thereby, there is an effect that it is not necessary to prepare the model point cloud DB 103.

以下、本発明の第３の実施例について図１６乃至図１７を参照しながら説明する。
第３の実施例は、形状認識部１０２以外は全て第１の実施例と同一である。具体的には、図４〜１３は第３の実施例でも適用される。なお第２の実施例と第３の実施例を組み合わせてもよい。以下、第３の実施例について、第１の実施例と異なる点のみ説明する。Hereinafter, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
The third embodiment is the same as the first embodiment except for the shape recognition unit 102. Specifically, FIGS. 4 to 13 are also applied to the third embodiment. The second embodiment and the third embodiment may be combined. Hereinafter, the third embodiment will be described only with respect to differences from the first embodiment.

図１６は、本発明の第３の実施例における物体認識装置１０の基本構成を表すブロック図である。物体認識装置１０は、計測点群入力部１００と、計測点群記憶部１０１と、形状認識部１０２と、モデル点群ＤＢ１０３と、形状別点群記憶部１０４と、物体認識部１０５と、認識点群出力部１０６と、を備える。計測点群入力部１００と、計測点群記憶部１０１と、モデル点群ＤＢ１０３と、形状別点群記憶部１０４と、物体認識部１０５と、認識点群出力部１０６は、それぞれ第１の実施例の各部と同一である。   FIG. 16 is a block diagram showing the basic configuration of the object recognition apparatus 10 in the third embodiment of the present invention. The object recognition apparatus 10 includes a measurement point group input unit 100, a measurement point group storage unit 101, a shape recognition unit 102, a model point group DB 103, a shape-specific point group storage unit 104, an object recognition unit 105, and a recognition unit. A point cloud output unit 106. The measurement point group input unit 100, the measurement point group storage unit 101, the model point group DB 103, the shape-specific point group storage unit 104, the object recognition unit 105, and the recognition point group output unit 106 are each in the first implementation. The same as each part of the example.

形状認識部１０２は、局所領域分割部１６０２１と、形状特徴量算出部１６０２２と、モデル点群分類部１６０２３と、形状分類部１６０２４と、局所領域点群記憶部１６０２５と、を備える。局所領域分割部１６０２１と、形状特徴量算出部１６０２２と、局所領域点群記憶部１６０２５は第１の実施例の各部と同一である。なお形状認識部１６０２で行われる処理については、後述する。   The shape recognition unit 102 includes a local region dividing unit 16021, a shape feature amount calculating unit 16022, a model point group classification unit 16023, a shape classification unit 16024, and a local region point group storage unit 16025. The local region dividing unit 16021, the shape feature amount calculating unit 16022, and the local region point group storage unit 16025 are the same as the respective units of the first embodiment. The processing performed by the shape recognition unit 1602 will be described later.

図１７は、形状認識部１０２で行われる処理のブロック図である。以下形状認識部１０２にて行われる処理（ステップ１７１〜ステップ１７５）について説明する。   FIG. 17 is a block diagram of processing performed by the shape recognition unit 102. Hereinafter, processing (steps 171 to 175) performed by the shape recognition unit 102 will be described.

ステップ１７１、１７２は、それぞれ第１の実施例のステップ２１、２２と同一である。ステップ１７１の後にステップ１７２の処理を行い、その後ステップ１７３へ進む。   Steps 171 and 172 are the same as steps 21 and 22 of the first embodiment, respectively. After step 171, the process of step 172 is performed, and then the process proceeds to step 173.

ステップ１７３では、モデル点群分類部１６０２３が、モデル点群から算出された局所領域点群の特徴量に対して、教師なし分類を適用し、形状属性を付加する。教師なし分類は、ＧＭＭ（Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｍｏｄｅｌ）やｋ−ｍｅａｎｓ法等を適用することにより、実現できる。この際、形状属性数は、ノンパラメトリックベイズの枠組みや赤池情報量基準等を用いて推定してもよいし、適当な値にしてもよい。ステップ１７３の処理を行った後、ステップ１７４へ進む。   In step 173, the model point group classification unit 16023 applies unsupervised classification to the feature amount of the local region point group calculated from the model point group, and adds a shape attribute. Unsupervised classification can be realized by applying GMM (Gaussian Mixture Model), k-means method, or the like. At this time, the number of shape attributes may be estimated using a non-parametric Bayes framework, Akaike information amount standard, or the like, or may be an appropriate value. After performing the process of step 173, the process proceeds to step 174.

ステップ１７４では、形状分類部１６０２４が、ステップ１７３にて学習したパラメータを用い、教師付き分類を行う。教師付き分類には、教師なし分類で用いた分類器と同様の分類器を用いてもよいし、新しい分類器を用いてもよい。但しこの時、教師なし分類で得られた形状属性とそれ以外の形状属性にも分類するようにする。例えば、教師なし分類で形状Ａ、Ｂ、Ｃが得られた場合、教師付き分類では、形状Ａ、Ｂ、Ｃとその他という４種類の形状属性に分類する。   In step 174, the shape classification unit 16024 performs supervised classification using the parameters learned in step 173. For the supervised classification, a classifier similar to the classifier used in the unsupervised classification may be used, or a new classifier may be used. However, at this time, the shape attribute obtained by unsupervised classification and other shape attributes are classified. For example, when the shapes A, B, and C are obtained by the unsupervised classification, the supervised classification is classified into four types of shape attributes such as the shapes A, B, and C and others.

ステップ１７５では、形状分類部１６０２４は、分類された点群を形状ごとに統合し、形状別点群を作成し、形状別点群記憶部１０４へ格納する。   In step 175, the shape classification unit 16024 integrates the classified point groups for each shape, creates a shape-specific point group, and stores it in the shape-specific point group storage unit 104.

第１の実施例では、形状分類部１０２４は、基本形状特徴ＤＢ１０２３の格納データを学習データとして、計測点群とモデル点群の局所領域点群を分類している。これに対し、第３の実施例では、モデル点群の局所領域点群に対し、教師なし分類を行い、その結果を学習データとして、計測点群の局所領域点群を分類する。これにより、基本形状特徴ＤＢ１０２３を備える必要がないという効果がある。   In the first embodiment, the shape classification unit 1024 classifies the local area point group of the measurement point group and the model point group using the stored data of the basic shape feature DB 1023 as learning data. In contrast, in the third embodiment, unsupervised classification is performed on the local area point group of the model point group, and the local area point group of the measurement point group is classified using the result as learning data. Thereby, there is an effect that it is not necessary to provide the basic shape feature DB 1023.

１０ 物体認識装置
１１ 計測点群
１２ 認識点群
１００ 計測点群入力部
１０１ 計測点群記憶部
１０２ 形状認識部
１０２１ 局所領域分割部
１０２２ 形状特徴量算出部
１０２３ 基本形状特徴ＤＢ
１０２４ 形状分類部
１０２５ 局所領域点群記憶部
１０３ モデル点群ＤＢ
１０４ 形状別点群記憶部
１０５ 物体認識部
１０５１ 座標変換量算出部
１０５２ 形状統合部
１０５３ 認識点群抽出部
１０５４ 形状別座標変換情報記憶部
１０６ 認識点群出力部
１０７ 入出力ＩＦ部
１０８ モデル選択部
１１０１ 操作部
１１０２ 表示部
１１０３ プロセッサ
１１０４ メインメモリ
１１０５ 記憶装置
１０７０ 表示部
１３０７ モデル生成部
１３０５５ モデル判定部
１６０２３ モデル点群分類部。DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Object recognition apparatus 11 Measurement point group 12 Recognition point group 100 Measurement point group input part 101 Measurement point group memory | storage part 102 Shape recognition part 1021 Local area | region division part 1022 Shape feature-value calculation part 1023 Basic shape feature DB
1024 shape classification unit 1025 local region point cloud storage unit 103 model point cloud DB
104 shape-specific point cloud storage unit 105 object recognition unit 1051 coordinate conversion amount calculation unit 1052 shape integration unit 1053 recognition point group extraction unit 1054 shape-specific coordinate conversion information storage unit 106 recognition point group output unit 107 input / output IF unit 108 model selection unit 1101 Operation unit 1102 Display unit 1103 Processor 1104 Main memory 1105 Storage device 1070 Display unit 1307 Model generation unit 13055 Model determination unit 16023 Model point group classification unit

Claims (15)

点の集合である点群の情報を、計測値の入力である計測点群の情報と、認識すべき対象物体に対応するモデル点群の情報とを点群情報として記憶する点群記憶部と、
前記計測点群及び前記モデル点群に関する情報の入出力を行うための入出力部と、
前記点群の形状属性を推定する形状認識部と、
前記計測点群及び前記モデル点群を前記形状属性別に記憶する形状別点群記憶部と、
前記点群情報における対象物体の存在を認識する物体認識部とを備え、
前記形状認識部は、
前記各点群を局所領域点群に分割し形状特徴量を計算することにより形状属性を付加する機能と、
前記計測点群及び前記モデル点群の各点について、該各点に対する近傍点の相対的な座標情報より決定される前記形状属性を推定する機能とを有し、
前記物体認識部は、
前記形状属性ごとに分類された計測点群及び前記モデル点群から座標変換量を算出し、前記形状属性別の前記座標変換量を統合した後に、対象物体の点群を前記計測点群から抽出する機能と、
前記計測点群と前記モデル点群の中で一致する前記形状属性を持つ前記各点群同士のマッチング処理により、前記形状属性別に前記座標変換量を算出し、該座標変換量を統合することにより、前記計測点群中における前記認識すべき対象物体に対応する前記モデル点群の存在情報を取得する機能とを有する
ことを特徴とする物体認識装置。 A point cloud storage unit that stores information on a point cloud that is a set of points, information on a measurement point cloud that is an input of a measurement value, and information on a model point cloud corresponding to a target object to be recognized, as point cloud information ; ,
An input / output unit for inputting / outputting information on the measurement point group and the model point group ;
A shape recognition unit for estimating a shape attribute of the point cloud;
A point cloud storage unit by shape for storing the measurement point cloud and the model point cloud by the shape attribute ;
An object recognition unit that recognizes the presence of a target object in the point cloud information,
The shape recognition unit
A function of adding shape attributes by dividing each point group into local region point groups and calculating shape feature amounts;
Wherein for each point of the measurement point group and the model point cloud, possess a function of estimating the shape attributes determined from the relative coordinate information of the neighboring points for each of said points,
The object recognition unit
After calculating the coordinate conversion amount from the measurement point group classified for each shape attribute and the model point group, and integrating the coordinate conversion amount for each shape attribute, extract the point group of the target object from the measurement point group Function to
By calculating the coordinate conversion amount for each shape attribute by the matching process between the point groups having the shape attribute that matches the measurement point group and the model point group, and integrating the coordinate conversion amount An object recognition apparatus comprising: a function of acquiring presence information of the model point group corresponding to the target object to be recognized in the measurement point group. 請求項１において、
前記形状認識部は、
前記点群情報を面積若しくは容積が一定値以下となる連続する局所領域ごとに分割する局所領域分割部と、
前記局所領域に存在する前記局所領域点群から、前記近傍点の相対的な座標情報より算出される前記形状特徴量を推定する形状特徴量算出部と、
前記局所領域分割部と前記形状特徴量算出部から取得したデータを格納する局所領域点群記憶部と、
前記形状属性と前記形状特徴量のデータを格納する基本形状特徴データベースと、
前記局所領域点群記憶部と前記基本形状特徴データベースに格納された前記データを用いて前記点群情報の各点ごとの形状属性を推定する形状分類部とを備える
ことを特徴とする物体認識装置。 In claim 1,
The shape recognition unit
A local region dividing unit that divides the point cloud information for each continuous local region whose area or volume is a certain value or less;
From the local region point group present in the local region, the shape feature value calculating section for estimating the shape feature quantity calculated from the relative coordinate information of the neighboring point,
A local region point cloud storage unit for storing data acquired from the local region dividing unit and the shape feature value calculating unit;
A basic shape feature database storing data of the shape attribute and the shape feature amount;
An object recognition apparatus comprising: the local region point cloud storage unit; and a shape classification unit that estimates a shape attribute for each point of the point cloud information using the data stored in the basic shape feature database. . 請求項１において、
前記物体認識部は、
同一の形状属性を持つ前記モデル点群から前記計測点群への、１つ以上の形状属性別座標変換量を算出する座標変換量算出部と、
前記形状属性別座標変換量を統合し前記モデル点群から前記計測点群への統合座標変換量を算出する形状統合部と、
前記統合座標変換量を用いて前記計測点群から前記対象物体に相当する認識点群を抽出する認識点群抽出部とを備える
ことを特徴とする物体認識装置。 In claim 1,
The object recognition unit
A coordinate conversion amount calculation unit for calculating one or more shape attribute-specific coordinate conversion amounts from the model point group having the same shape attribute to the measurement point group;
A shape integration unit that integrates the coordinate conversion amount for each shape attribute and calculates an integrated coordinate conversion amount from the model point group to the measurement point group; and
An object recognition apparatus comprising: a recognition point group extraction unit that extracts a recognition point group corresponding to the target object from the measurement point group using the integrated coordinate transformation amount. 請求項３において、
前記形状統合部は、
前記形状属性別座標変換量の各組み合わせに対してそれぞれ算出される評価値が最小となる組み合わせを統合し、前記モデル点群から前記計測点群への前記統合座標変換量を算出し、
前記評価値は、
前記形状属性別座標変換量の差に正の相関を持ち、
前記統合座標変換量は、
前記形状属性別座標変換量、形状属性別の計測点群、モデル点群が持つ点の数のうちの少なくとも一つを含むパラメータより算出される
ことを特徴とする物体認識装置。 In claim 3,
The shape integration unit is
The evaluation value calculated respectively for each combination of the shape attribute-coordinate conversion amount is integrated combination which minimizes, calculates the combined coordinate conversion amount to the measurement point cloud from the model point cloud,
The evaluation value is
It has a positive correlation with the difference in coordinate transformation amount by shape attribute,
The integrated coordinate transformation amount is
An object recognition apparatus characterized by being calculated from a parameter including at least one of the coordinate transformation amount by shape attribute, the measurement point group by shape attribute, and the number of points of the model point group. 請求項３において、
前記物体認識装置は、
前記形状属性と前記形状特徴量のデータを格納する基本形状特徴データベースと、
前記点群情報を面積若しくは容積が一定値以下となる連続する局所領域ごとに分割する局所領域分割部と、
前記局所領域に存在する前記局所領域点群から、前記近傍点の相対的な座標情報より算出される前記形状特徴量を推定する形状特徴量算出部と、
前記局所領域分割部と前記形状特徴量算出部から取得したデータを格納する局所領域点群記憶部と、
前記認識すべき対象物体のモデル選択に関する情報を受け付けるモデル選択部を備えており、
前記形状認識部は、前記局所領域点群記憶部と前記基本形状特徴データベースに格納された前記データを用いて前記点群情報の各点ごとの形状属性を推定する形状分類部を備え、
前記入出力部は、前記形状分類部、前記形状統合部、前記マッチング処理、前記モデル選択、の何れかの入力操作を行う機能を有する表示部を備えている
ことを特徴とする物体認識装置。 In claim 3,
The object recognition device includes:
A basic shape feature database storing data of the shape attribute and the shape feature amount;
A local region dividing unit that divides the point cloud information for each continuous local region whose area or volume is a certain value or less;
A shape feature amount calculating unit that estimates the shape feature amount calculated from relative coordinate information of the neighboring points from the local region point group existing in the local region ;
A local region point cloud storage unit for storing data acquired from the local region dividing unit and the shape feature value calculating unit;
A model selection unit for receiving information on model selection of the target object to be recognized;
The shape recognition unit includes a shape classification unit that estimates a shape attribute for each point of the point group information using the data stored in the local region point cloud storage unit and the basic shape feature database,
The input / output unit includes a display unit having a function of performing an input operation of any one of the shape classification unit, the shape integration unit, the matching process, and the model selection. 請求項３において、
前記物体認識装置は、
前記対象物体の表面形状を表す方程式より前記モデル点群を生成し、前記点群記憶部へ前記モデル点群を格納するモデル生成部を備え、
前記物体認識部は、
前記統合座標変換量を用いて座標変換を行った前記モデル点群と前記計測点群の一致度に正の相関を持つパラメータを算出し、前記モデル点群が最適かどうかを判定するモデル判定部とを備える
ことを特徴とする物体認識装置。 In claim 3,
The object recognition device includes:
Wherein generating the model point cloud from equation representing the surface shape of a target object, comprising a model generation unit for storing the model point cloud to the point group storage unit,
The object recognition unit
A model determination unit that calculates a parameter having a positive correlation with the degree of coincidence between the model point group and the measurement point group that has undergone coordinate conversion using the integrated coordinate conversion amount, and determines whether the model point group is optimal An object recognition apparatus comprising: 請求項１において、
前記形状認識部は、
前記点群情報を面積若しくは容積が一定値以下となる連続する局所領域ごとに分割する局所領域分割部と、
前記局所領域に存在する点群から近傍点の相対的な座標情報より算出される形状特徴量を推定する形状特徴量算出部と、
前記局所領域分割部と前記形状特徴量算出部から取得したデータを格納する局所領域点群記憶部と、
前記局所領域点群記憶部に格納された前記モデル点群の局所領域点群を前記形状属性ごとに分類するモデル点群分類部と、
前記モデル点群分類部から取得した前記形状属性と前記モデル点群の形状特徴量を用いて前記計測点群の局所領域点群を前記形状属性ごとに分類する形状分類部とを備える
ことを特徴とする物体認識装置。 In claim 1,
The shape recognition unit
A local region dividing unit that divides the point cloud information for each continuous local region whose area or volume is a certain value or less;
A shape feature amount calculating unit for estimating a shape feature amount calculated from relative coordinate information of neighboring points from a point group existing in the local region;
A local region point cloud storage unit for storing data acquired from the local region dividing unit and the shape feature value calculating unit;
A model point group classification unit that classifies the local region point group of the model point group stored in the local region point group storage unit for each of the shape attributes;
A shape classifying unit that classifies the local region point group of the measurement point group for each shape attribute using the shape attribute acquired from the model point group classifying unit and the shape feature quantity of the model point group; An object recognition device. 請求項７において、
前記形状属性は、平面、線、曲面、その他の４つの属性を含み、
前記形状分類部は、
前記線、前記平面、前記曲面、前記その他の順番に前記形状属性を推定する
ことを特徴とする物体認識装置。 In claim 7 ,
The shape attributes include four attributes such as plane, line, curved surface, and others.
The shape classification unit
The object recognition apparatus characterized by estimating the shape attribute in the order of the line, the plane, the curved surface, and the other. 請求項１において、
前記形状認識部は、
前記点群情報を容積が一定値以下となる空間的に連続する局所領域ごとに分割する局所領域分割部と、
前記局所領域に存在する前記点群から近傍点の相対的な座標情報より算出される形状特徴量を推定する形状特徴量算出部と、
前記局所領域分割部と前記形状特徴量算出部から取得したデータを格納する局所領域点群記憶部と、
前記形状属性と形状特徴量のデータを格納する基本形状特徴データベースと、
前記局所領域点群記憶部と基本形状特徴データベースに格納されたデータを用い前記点群情報の各点ごとの前記形状属性を推定する形状分類部とを備え、
前記物体認識部は、
同一の形状属性を持つ前記モデル点群から前記計測点群への、１つ以上の形状属性別座標変換量を算出する座標変換量算出部と、
前記形状属性別座標変換量を統合し前記モデル点群から前記計測点群への統合座標変換量を算出する形状統合部と、
前記統合座標変換量を用いて前記計測点群から前記対象物体に相当する認識点群を抽出する認識点群抽出部とを備える
ことを特徴とする物体認識装置。 In claim 1,
The shape recognition unit
A local region dividing unit that divides the point cloud information into spatially continuous local regions whose volume is a certain value or less;
A shape feature amount calculating unit that estimates a shape feature amount calculated from relative coordinate information of neighboring points from the point group existing in the local region;
A local region point cloud storage unit for storing data acquired from the local region dividing unit and the shape feature value calculating unit;
A basic shape feature database storing data of the shape attribute and shape feature amount;
And a shape classification part for estimating the shape attributes of each point of the point group information using the data stored in the local region point group storage unit and the basic shape feature database,
The object recognition unit
A coordinate conversion amount calculation unit for calculating one or more shape attribute-specific coordinate conversion amounts from the model point group having the same shape attribute to the measurement point group;
A shape integration unit that integrates the coordinate conversion amount for each shape attribute and calculates an integrated coordinate conversion amount from the model point group to the measurement point group; and
An object recognition apparatus comprising: a recognition point group extraction unit that extracts a recognition point group corresponding to the target object from the measurement point group using the integrated coordinate transformation amount. 請求項９において、
前記形状統合部は、
前記形状属性別座標変換量の各組み合わせに対してそれぞれ算出される評価値が最小となる組み合わせを統合し、前記モデル点群から前記計測点群への前記統合座標変換量を算出し、
前記評価値は、
前記形状属性別座標変換量の差に正の相関を持ち、
前記統合座標変換量は、
前記形状属性別座標変換量、形状属性別の前記計測点群、前記モデル点群が持つ点の数のうちの少なくとも一つを含むパラメータより算出されること
を特徴とする物体認識装置。 In claim 9,
The shape integration unit is
The evaluation value calculated respectively for each combination of the shape attribute-coordinate conversion amount is integrated combination which minimizes, calculates the combined coordinate conversion amount to the measurement point cloud from the model point cloud,
The evaluation value is
It has a positive correlation with the difference in coordinate transformation amount by shape attribute,
The integrated coordinate transformation amount is
An object recognition apparatus characterized by being calculated from a parameter including at least one of the coordinate conversion amount by shape attribute, the measurement point group by shape attribute, and the number of points of the model point group. 請求項１において、
前記物体認識部は、
同一の形状属性を持つ前記モデル点群から前記計測点群への、１つ以上の形状属性別座標変換量を算出する座標変換量算出部と、
前記形状属性別座標変換量を統合し前記モデル点群から前記計測点群への統合座標変換量を算出する形状統合部と、
前記統合座標変換量を用いて前記計測点群から前記対象物体に相当する認識点群を抽出する認識点群抽出部とを備え、
前記形状認識部は、
前記点群情報を容積が一定値以下となる空間的に連続する局所領域ごとに分割する局所領域分割部と、
前記局所領域に存在する点群から近傍点の相対的な座標情報より算出される形状特徴量を推定する形状特徴量算出部と、
前記局所領域分割部と前記形状特徴量算出部から取得したデータを格納する局所領域点群記憶部と、
前記局所領域点群記憶部に格納された前記モデル点群の局所領域点群を前記形状属性ごとに分類するモデル点群分類部と、
前記モデル点群分類部から取得した前記形状属性と前記モデル点群の形状特徴量を用いて前記計測点群の局所領域点群を前記形状属性ごとに分類する形状分類部とを備える
ことを特徴とする物体認識装置。 In claim 1,
The object recognition unit
A coordinate conversion amount calculation unit for calculating one or more shape attribute-specific coordinate conversion amounts from the model point group having the same shape attribute to the measurement point group;
A shape integration unit that integrates the coordinate conversion amount for each shape attribute and calculates an integrated coordinate conversion amount from the model point group to the measurement point group; and
A recognition point cloud extraction unit that extracts a recognition point cloud corresponding to the target object from the measurement point cloud using the integrated coordinate transformation amount;
The shape recognition unit
A local region division unit that divides each local region of the point group information volume spatially consecutive equal to or less than a predetermined value,
A shape feature amount calculating unit for estimating a shape feature amount calculated from relative coordinate information of neighboring points from a point group existing in the local region;
A local region point cloud storage unit for storing data acquired from the local region dividing unit and the shape feature value calculating unit;
A model point group classification unit that classifies the local region point group of the model point group stored in the local region point group storage unit for each of the shape attributes;
A shape classifying unit that classifies the local region point group of the measurement point group for each shape attribute using the shape attribute acquired from the model point group classifying unit and the shape feature quantity of the model point group; An object recognition device. 物体を認識させるためにコンピュータを、
点の集合である点群の情報を、計測値の入力である計測点群の情報と、認識すべき対象物体に対応するモデル点群の情報とを点群情報として記憶する点群記憶部点の集合である点群の情報を点群情報として記憶する点群記憶手段、
前記計測点群及び前記モデル点群に関する情報の入出力を行うための入出力手段、
前記点群の形状属性を推定する形状認識手段、
前記計測点群及び前記モデル点群を前記形状属性別に記憶する形状別点群記憶手段、及び、
前記点群情報における対象物体の存在を認識する物体認識手段として機能させ、
前記点群の形状属性は、前記点の各々と該各点の近傍に存在する前記点群の座標値等の相対的な関係から決定される属性情報であり、
前記形状認識手段は、
前記各点群を局所領域点群に分割し形状特徴量を計算することにより前記形状属性を付加し、前記計測点群及び前記モデル点群の各点について、該各点に対する近傍点の相対的な座標情報より決定される前記形状属性を推定し、
前記物体認識手段は、
前記形状属性ごとに分類された計測点群及び前記モデル点群から座標変換量を算出し、前記形状属性別の前記座標変換量を統合した後に、対象物体の点群を前記計測点群から抽出し、前記計測点群と前記モデル点群の中で一致する前記形状属性を持つ前記各点群同士のマッチング処理により、前記形状属性別に前記座標変換量を算出し、該座標変換量を統合することにより、前記計測点群中における前記認識すべき対象物体に対応する前記モデル点群の存在情報を取得する
ことを特徴とする物体認識プログラム。 Computer to recognize objects,
Point cloud storage point that stores point cloud information, which is a set of points, as point cloud information, measurement point cloud information that is input of measurement values, and model point cloud information corresponding to the target object to be recognized Point cloud storage means for storing point cloud information as a set of point cloud information ,
Input / output means for inputting / outputting information on the measurement point group and the model point group ;
Shape recognition means for estimating the shape attribute of the point cloud;
Shape point cloud storage means for storing the measurement point cloud and the model point cloud for each shape attribute, and
Function as object recognition means for recognizing the presence of the target object in the point cloud information ,
The shape attribute of the point group is attribute information determined from a relative relationship such as a coordinate value of the point group existing in the vicinity of each point and the point,
The shape recognition means includes
The shape attribute is added by dividing each point group into local region point groups and calculating shape feature quantities, and for each point of the measurement point group and the model point group, relative points of neighboring points with respect to the respective points the shape attribute estimating determined from such coordinate information,
The object recognition means includes
After calculating the coordinate conversion amount from the measurement point group classified for each shape attribute and the model point group, and integrating the coordinate conversion amount for each shape attribute, extract the point group of the target object from the measurement point group Then, the coordinate conversion amount is calculated for each shape attribute by the matching process between the point groups having the shape attribute that matches the measurement point group and the model point group , and the coordinate conversion amount is integrated. Thereby , the presence information of the model point group corresponding to the target object to be recognized in the measurement point group is acquired. 請求項１２において、
前記コンピュータを、
前記点群情報を面積若しくは容積が一定値以下となる連続する局所領域ごとに分割する局所領域分割手段、
前記局所領域に存在する前記点群から、前記近傍点の相対的な座標情報より算出される前記形状特徴量を推定する形状特徴量算出手段、
前記形状属性と前記形状特徴量のデータを格納する基本形状特徴記憶手段、
前記局所領域分割手段と前記形状特徴量算出手段から取得したデータを格納する局所領域点群記憶手段、及び
前記局所領域点群記憶手段と前記基本形状特徴記憶手段に格納された前記データを用いて前記点群情報の各点ごとの形状属性を推定する形状分類手段として機能させる
ことを特徴とする物体認識プログラム。 In claim 12,
The computer,
A local region dividing means for dividing the point cloud information into continuous local regions whose area or volume is a certain value or less,
The local from the point cloud which exists in the region, the shape feature value calculating means for estimating the shape feature quantity calculated from the relative coordinate information of the neighboring point,
Basic shape feature storage means for storing data of the shape attribute and the shape feature amount;
Using local area point cloud storage means for storing data acquired from the local area dividing means and the shape feature quantity calculation means, and using the data stored in the local area point cloud storage means and the basic shape feature storage means An object recognition program that functions as shape classification means for estimating a shape attribute for each point of the point group information. 物体認識装置による物体認識方法であって、
前記物体認識装置は、
点の集合である点群の情報を、計測値の入力である計測点群の情報と、認識すべき対象物体に対応するモデル点群の情報とを点群情報として記憶する点群記憶部点の集合である点群の情報を点群情報として記憶する点群記憶部と、
前記計測点群及び前記モデル点群に関する情報の入出力を行うための入出力部と、
前記点群の形状属性を推定する形状認識部と、
前記計測点群及び前記モデル点群を前記形状属性別に記憶する形状別点群記憶部と、
前記点群情報における対象物体の存在を認識する物体認識部とを備え、
前記点群の形状属性は、前記点の各々と該各点の近傍に存在する前記点群の座標値等の相対的な関係から決定される属性情報であり、
前記形状認識部において、
前記各点群を局所領域点群に分割し形状特徴量を計算することにより前記形状属性を付加し、前記計測点群及び前記モデル点群の各点について、該各点に対する近傍点の相対的な座標情報より決定される前記形状属性を推定し、
前記物体認識部において、
前記形状属性ごとに分類された計測点群及び前記モデル点群から座標変換量を算出し、前記形状属性別の前記座標変換量を統合した後に、対象物体の点群を前記計測点群から抽出し、前記計測点群と前記モデル点群の中で一致する前記形状属性を持つ前記各点群同士のマッチング処理により、前記形状属性別に前記座標変換量を算出し、該座標変換量を統合することにより、前記計測点群中における前記認識すべき対象物体に対応する前記モデル点群の存在情報を取得する
ことを特徴とする物体認識方法。 An object recognition method by an object recognition device,
The object recognition device includes:
Point cloud storage point that stores point cloud information, which is a set of points, as point cloud information, measurement point cloud information that is input of measurement values, and model point cloud information corresponding to the target object to be recognized A point cloud storage unit that stores point cloud information as a set of point clouds ,
An input / output unit for inputting / outputting information on the measurement point group and the model point group ;
A shape recognition unit for estimating a shape attribute of the point cloud;
A point cloud storage unit by shape for storing the measurement point cloud and the model point cloud by the shape attribute;
Bei example and recognizing object recognition unit of the presence of the object in the point group information,
The shape attribute of the point group is attribute information determined from a relative relationship such as a coordinate value of the point group existing in the vicinity of each of the points and the point,
In the shape recognition unit,
The shape attribute is added by dividing each point group into local region point groups and calculating shape feature quantities, and for each point of the measurement point group and the model point group, relative points of neighboring points with respect to the respective points the shape attribute estimating determined from such coordinate information,
In the object recognition unit,
After calculating the coordinate conversion amount from the measurement point group classified for each shape attribute and the model point group, and integrating the coordinate conversion amount for each shape attribute, extract the point group of the target object from the measurement point group Then, the coordinate conversion amount is calculated for each shape attribute by the matching process between the point groups having the shape attribute that matches the measurement point group and the model point group , and the coordinate conversion amount is integrated. Thus , the existence information of the model point group corresponding to the target object to be recognized in the measurement point group is acquired. 請求項１４において、
前記物体認識装置は、前記認識すべき対象物体のモデル選択に関する情報を受け付けるモデル選択部を備えており、
前記形状属性は、平面、線、曲面、その他の４つの属性を含み、
前記形状認識部において、
前記点群情報を容積が一定値以下となる空間的に連続する局所領域ごとに分割し、
前記局所領域に存在する前記点群から近傍点の相対的な座標情報より算出される形状特徴量を推定し、
前記局所領域の前記形状属性と前記形状特徴量を用いて前記点群情報の各点ごとの形状属性を推定し、
前記物体認識部において、
同一の前記形状属性を持つ前記モデル点群から前記計測点群への、１つ以上の形状属性別座標変換量を算出し、
前記形状属性別座標変換量を統合し前記モデル点群から前記計測点群への統合座標変換量を算出し、
前記統合座標変換量を用いて前記計測点群から前記対象物体に相当する認識点群を抽出する
ことを特徴とする物体認識方法。 In claim 14,
The object recognition device includes a model selection unit that receives information related to model selection of the target object to be recognized,
The shape attributes include four attributes such as plane, line, curved surface, and others.
In the shape recognition unit,
The point cloud information is divided into spatially continuous local regions whose volume is a certain value or less,
Estimating the shape feature amount calculated from the relative coordinate information of neighboring points from the point group existing in the local region,
Estimating the shape attribute for each point of the point cloud information using the shape attribute and the shape feature amount of the local region,
In the object recognition unit,
From the model point cloud with the same of the shape attributes to the measurement point group, calculates one or more shape demographic coordinate conversion amount,
By integrating the coordinate transformation amount by shape attribute and calculating the integrated coordinate transformation amount from the model point group to the measurement point group,
A recognition point group corresponding to the target object is extracted from the measurement point group using the integrated coordinate transformation amount.
JP2015507899A 2013-03-29 2013-03-29 Object recognition apparatus, object recognition method, and program Active JP6069489B2 (en)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2013/059666 WO2014155715A1 (en) 2013-03-29 2013-03-29 Object recognition device, object recognition method, and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP6069489B2 true JP6069489B2 (en) 2017-02-01
JPWO2014155715A1 JPWO2014155715A1 (en) 2017-02-16

Family

ID=51622762

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015507899A Active JP6069489B2 (en) 2013-03-29 2013-03-29 Object recognition apparatus, object recognition method, and program

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP6069489B2 (en)
WO (1) WO2014155715A1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180374235A1 (en) * 2017-06-27 2018-12-27 Toyota Research Institute, Inc. Extending object detection and identification capability for an object sensor device

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6590653B2 (en) * 2014-11-19 2019-10-16 首都高技術株式会社 Point cloud data utilization system
FR3030847B1 (en) * 2014-12-19 2017-12-22 Thales Sa METHOD OF DISCRIMINATION AND IDENTIFICATION BY 3D IMAGING OBJECTS OF A SCENE
CN107408204B (en) * 2015-01-06 2021-03-09 脸谱科技有限责任公司 Method and system for providing depth map using patterned light
CN105678753B (en) * 2015-12-31 2019-07-02 百度在线网络技术（北京）有限公司 A kind of method for segmenting objects and device
WO2017217191A1 (en) * 2016-06-14 2017-12-21 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ Three-dimensional data coding method, three-dimensional data decoding method, three-dimensional data coding device, and three-dimensional data decoding device
KR102272801B1 (en) * 2016-11-29 2021-07-02 블랙모어 센서스 앤드 애널리틱스, 엘엘씨 Method and system for classification of objects in point cloud data sets
JP6673504B2 (en) 2017-01-16 2020-03-25 富士通株式会社 Information processing device, database generation device, method, program, and storage medium
WO2019229912A1 (en) * 2018-05-30 2019-12-05 株式会社ニコン Information processing device, information processing method, information processing program, and microscope
JP7424573B2 (en) * 2019-06-04 2024-01-30 成典 田中 3D model generation device based on 3D point cloud data
JP2021099689A (en) * 2019-12-23 2021-07-01 ソニーグループ株式会社 Information processor, information processing method, and program
JP7407648B2 (en) * 2020-04-15 2024-01-04 株式会社日立製作所 Object recognition device and object recognition method
US11906294B2 (en) * 2020-07-28 2024-02-20 Ricoh Company, Ltd. Alignment apparatus, alignment system, alignment method, and recording medium
JP7541866B2 (en) 2020-08-07 2024-08-29 国際航業株式会社 Feature estimation device and feature estimation method
JP2022157660A (en) 2021-03-31 2022-10-14 株式会社トプコン Point cloud information processing device, point cloud information processing method, and point cloud information processing program
WO2024180591A1 (en) * 2023-02-27 2024-09-06 日本電信電話株式会社 Device and method for reducing data volume of three-dimensional data
CN117593367B (en) * 2023-10-24 2024-07-19 北京城建集团有限责任公司 Electrical equipment support positioning system

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004259114A (en) * 2003-02-27 2004-09-16 Seiko Epson Corp Object identification method, object identification device, and object identification program
JP2008014691A (en) * 2006-07-04 2008-01-24 Japan Aerospace Exploration Agency Stereo image measuring method and instrument for executing the same

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004259114A (en) * 2003-02-27 2004-09-16 Seiko Epson Corp Object identification method, object identification device, and object identification program
JP2008014691A (en) * 2006-07-04 2008-01-24 Japan Aerospace Exploration Agency Stereo image measuring method and instrument for executing the same

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JPN6013022661; 関 俊明: '３次元道路データからの道路地物の認識' 電子情報通信学会技術研究報告 第１１２巻 第３１８号, 20121119, ｐｐ．５７-６２, 一般社団法人電子情報通信学会 *
JPN6013022663; 萩原 一郎: 'リバースエンジニアリングの現状と課題' シミュレーション 第３１巻 第３号, 20120915, ｐｐ．４３-４９, 小宮山印刷工業株式会社 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180374235A1 (en) * 2017-06-27 2018-12-27 Toyota Research Institute, Inc. Extending object detection and identification capability for an object sensor device
US10600199B2 (en) * 2017-06-27 2020-03-24 Toyota Research Institute, Inc. Extending object detection and identification capability for an object sensor device

Also Published As

Publication number Publication date
WO2014155715A1 (en) 2014-10-02
JPWO2014155715A1 (en) 2017-02-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6069489B2 (en) Object recognition apparatus, object recognition method, and program
JP7376233B2 (en) Semantic segmentation of 2D floor plans using pixel-wise classifiers
Xu et al. Reconstruction of scaffolds from a photogrammetric point cloud of construction sites using a novel 3D local feature descriptor
Liu et al. Strokeaggregator: Consolidating raw sketches into artist-intended curve drawings
Ochmann et al. Automatic generation of structural building descriptions from 3D point cloud scans
US10410354B1 (en) Method and apparatus for multi-model primitive fitting based on deep geometric boundary and instance aware segmentation
CN104123529B (en) human hand detection method and system
EP2980755B1 (en) Method for partitioning area, and inspection device
WO2017199141A1 (en) Point cloud matching method
US11468609B2 (en) Methods and apparatus for generating point cloud histograms
JP2018055199A (en) Image processing program, image processing device, and image processing method
JP2013206458A (en) Object classification based on external appearance and context in image
JP2015184054A (en) Identification device, method, and program
US9250802B2 (en) Shaping device
JP2013015891A (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
Bagchi et al. Reg3DFacePtCd: registration of 3D point clouds using a common set of landmarks for alignment of human face images
JP6544482B2 (en) Object recognition apparatus, object recognition method and storage medium
Gehre et al. Feature Curve Co‐Completion in Noisy Data
Kordelas et al. Viewpoint independent object recognition in cluttered scenes exploiting ray-triangle intersection and SIFT algorithms
JP5845139B2 (en) Graphic detection processing apparatus, graphic detection processing method, and graphic detection processing program
KR20130081126A (en) Method for hand-gesture recognition and apparatus thereof
Chen et al. Automated equipment recognition and classification from scattered point clouds for construction management applications
US20220254173A1 (en) Mesh structure equipment detection apparatus, mesh structure equipment detection method and program
CN112596603A (en) Gesture control method, device, equipment and storage medium for nuclear power station control system
Zhao et al. Octree segmentation based calling gesture recognition for elderly care robot

Legal Events

Date Code Title Description
TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20161220

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20161226

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6069489

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250