Remy Froissart, CNRS

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(Image: [[https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/gpstrackingdeviceforkidssafety-160915105053-thumbnail.jpg|https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/gpstrackingdeviceforkidssafety-160915105053-thumbnail.jpg]])本発明は、 順次取得した撮影画像に基づいて移動物体を追跡する移動物体追跡技術に関する。 The current invention pertains to a transferring object monitoring method for  [[https://chessdatabase.science/wiki/GPS_Tracking_Device|iTagPro smart device]] tracking a transferring object primarily based on sequentially acquired captured pictures. 特許文献１では、移動物体の交差や動きの急変などが生じても追跡精度を確保できるよう、交差があっても正しく追跡できる可能性の高い低レート候補位置算出部１１（長間隔候補位置推定手段）と、動きの急変があっても正しく追跡できる可能性の高い高レート候補位置算出部１２（短間隔候補位置推定手段）とを用い、両算出部１１，１２が算出した候補位置を統合して移動物体の位置を算出していた。



ここで、交差があっても長間隔候補位置推定手段が正しく追跡できるのは、長間隔候補位置推定手段が処理する時間間隔では交差する移動物体間で隠蔽が生じる画像が少なくなり、算出される候補位置で隠蔽が生じる可能性が低くなるためである。 特に、合成尤度分布を参照して各移動物体の位置を計算する物体抽出部（物体位置決定手段）１４が周囲にて抽出した移動物体の数が多い移動物体の候補位置ほど（すなわち追跡している移動物体の混雑度が高い候補位置ほど）、動きの急変が起きにくく交差が発生しやすいため、短間隔候補位置推定手段が算出した候補位置を小さく重みづけて（換言すると長間隔候補位置推定手段が算出した候補位置を重視して）統合を行っていた。



In particular, the candidate place of a shifting object from which the number of transferring objects extracted in the surrounding area by the thing extraction unit (object place dedication means) 14 that calculates the place of every transferring object with reference to the composite likelihood distribution is giant (i.e., the candidate place of the transferring object is The candidate positions calculated by the short-interval candidate position estimating means are given smaller weights (in different words, the candidate positions calculated by the quick-interval candidate position estimation means are The combination was carried out with emphasis on the candidate positions calculated by the estimation means. しかしながら、従来技術にて想定していた混雑度が高い状態は移動物体間の隠蔽が短時間だけ生じる状態であり、この想定以上に混雑度が高くなると追跡精度が低下する問題があった。 However, the state of excessive congestion assumed in the prior artwork is a state through which concealment between transferring objects occurs just for a short time period, and  [[https://www.mech.sharif.ir/homepage?p_p_id=com_liferay_portal_search_web_portlet_SearchPortlet&p_p_lifecycle=0&p_p_state=maximized&p_p_mode=view&_com_liferay_portal_search_web_portlet_SearchPortlet_mvcPath=%2Fsearch.jsp&_com_liferay_portal_search_web_portlet_SearchPortlet_redirect=https://imoodle.win/wiki/User:EmeliaHussey5|iTagPro smart device]] there's an issue in that monitoring accuracy decreases when the degree of congestion becomes greater than expected.



例えば、イベント会場の入り口付近では、そこを俯瞰撮影して得られる画像において専ら観客の頭と肩付近しか撮影されないというほどの混雑が生じる。 このような状態では、頭と肩付近の特徴量で対応づけを行わねばならず、且つ、長い時間間隔をあけると対応づく可能性のある移動物体が増加してしまう。 そのため、長間隔候補位置推定手段が算出する候補位置よりもむしろ短間隔候補位置推定手段が算出する候補位置の方が正しく追跡できる可能性が高くなる。 よって、従来技術が想定していた以上に混雑度が高くなると長間隔候補位置推定手段が算出した候補位置を重視していると追跡精度が低下してしまう。 For instance, the realm close to the entrance of an occasion venue is so crowded that solely the head and shoulders of the audience are photographed in an image obtained by taking a chicken's-eye view of the realm.
Remy Froissart, CNRS

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