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公開番号2022138090
公報種別公開特許公報(A)
公開日2022-09-22
出願番号2021093353
出願日2021-06-03
発明の名称行動推定システム
出願人株式会社アジラ
代理人個人
主分類G06T 7/20 20170101AFI20220914BHJP(計算;計数)
要約【課題】コンピュータにかかる負荷を抑制しつつ画像に映った行動体の行動を高精度かつ短時間で推定することが可能な行動推定システムを提供する。
【解決手段】行動推定システム1は、学習装置と、推定装置と、を備えている。学習装置は、学習取得部と、情報取得部と、学習側検出部と、各サンプル画像内で検出された特徴量、各サンプル画像内で検出された特徴量の検出位置及び軸情報の関連性を学習する学習部と、を備える。推定装置は、対象画像内の特徴量を検出する推定側検出部33と、上記関連性を参照して、対象画像内で検出された特徴量及び対象画像内で検出された特徴量の検出位置に対応する対象画像内における軸の位置及び形状を決定する決定部34と、決定された軸の位置及び形状に基づき、対象画像内において当該軸を有するであろう対象行動体の行動を推定する推定部35と、を備えている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
学習装置と、
推定装置と、
を備えた行動推定システムであって、
前記学習装置は、
多数のサンプル画像を取得する学習側取得部と、
各サンプル画像に映ったサンプル行動体の体の少なくとも部分的な軸の位置及び形状に関する軸情報を取得する情報取得部と、
各サンプル画像内の特徴量を検出する学習側検出部と、
各サンプル画像内で検出された特徴量と、各サンプル画像内で検出された特徴量の検出位置と、前記軸情報と、の関連性を学習する学習部と、
を備え、
前記推定装置は、
対象画像を取得する推定側取得部と、
前記対象画像内の特徴量を検出する推定側検出部と、
前記関連性を参照して、前記対象画像内で検出された特徴量及び前記対象画像内で検出された特徴量の検出位置に対応する前記対象画像内における前記軸の位置及び形状を決定する決定部と、
前記決定された軸の位置及び形状に基づき、前記対象画像内において前記軸を有するであろう対象行動体の行動を推定する推定部と、
を備えたことを特徴とする行動推定システム。
続きを表示(約 2,600 文字)【請求項2】
前記推定側取得部は、前記対象画像として複数の時系列画像を取得し、
前記推定部は、各時系列画像において決定された軸の位置及び形状に基づき前記対象行動体の重心の変位又は加速度を推定し、前記推定された重心の変位又は加速度に基づき前記対象行動体の行動を推定することを特徴とする請求項1に記載の行動推定装置。
【請求項3】
コンピュータにインストールされるプログラムであって、
多数のサンプル画像を取得するステップと、
各サンプル画像に映ったサンプル行動体の体の少なくとも部分的な軸の位置及び形状に関する軸情報を取得するステップと、
各サンプル画像内の特徴量を検出するステップと、
各サンプル画像内で検出された特徴量と、各サンプル画像内で検出された特徴量の検出位置と、前記軸情報と、の関連性を学習するステップと、
対象画像を取得するステップと、
前記対象画像内の特徴量を検出するステップと、
前記関連性を参照して、前記対象画像内で検出された特徴量及び前記対象画像内で検出された特徴量の検出位置に対応する前記対象画像内における前記軸の位置及び形状を決定するステップと、
前記決定された軸の位置及び形状に基づき、前記対象画像内において前記軸を有するであろう対象行動体の行動を推定するステップと、
を備えたことを特徴とする行動推定プログラム。
【請求項4】
前記対象画像を取得するステップでは、前記対象画像として複数の時系列画像を取得し、
前記推定するステップでは、各時系列画像において決定された軸の位置及び形状に基づき前記対象行動体の重心の変位又は加速度を推定し、前記推定された重心の変位又は加速度に基づき前記対象行動体の行動を推定することを特徴とする請求項3に記載の行動推定プログラム。
【請求項5】
多数のサンプル画像を取得するステップと、
各サンプル画像に映ったサンプル行動体の体の少なくとも部分的な軸の位置及び形状に関する軸情報を取得するステップと、
各サンプル画像内の特徴量を検出するステップと、
各サンプル画像内で検出された特徴量と、各サンプル画像内で検出された特徴量の検出位置と、前記軸情報と、の関連性を学習するステップと、
対象画像を取得するステップと、
前記対象画像内の特徴量を検出するステップと、
前記関連性を参照して、前記対象画像内で検出された特徴量及び前記対象画像内で検出された特徴量の検出位置に対応する前記対象画像内における前記軸の位置及び形状を決定するステップと、
前記決定された軸の位置及び形状に基づき、前記対象画像内において前記軸を有するであろう対象行動体の行動を推定するステップと、
を備えたことを特徴とする行動推定方法。
【請求項6】
前記対象画像を取得するステップでは、前記対象画像として複数の時系列画像を取得し、
前記推定するステップでは、各時系列画像において決定された軸の位置及び形状に基づき前記対象行動体の重心の変位又は加速度を推定し、前記推定された重心の変位又は加速度に基づき前記対象行動体の行動を推定することを特徴とする請求項5に記載の行動推定方法。
【請求項7】
多数のサンプル画像を取得する学習側取得部と、各サンプル画像に映ったサンプル行動体の体の少なくとも部分的な軸の位置及び形状に関する軸情報を取得する情報取得部と、各サンプル画像内の特徴量を検出する学習側検出部と、各サンプル画像内で検出された特徴量と、各サンプル画像内で検出された特徴量の検出位置と、前記軸情報と、の関連性を学習する学習部と、を有する学習装置との間で通信可能な推定装置であって、
対象画像を取得する推定側取得部と、
前記対象画像内の特徴量を検出する推定側検出部と、
前記関連性を参照して、前記対象画像内で検出された特徴量及び前記対象画像内で検出された特徴量の検出位置に対応する前記対象画像内における前記軸の位置及び形状を決定する決定部と、
前記決定された軸の位置及び形状に基づき、前記対象画像内において前記軸を有するであろう対象行動体の行動を推定する推定部と、
を備えたことを特徴とする行動推定装置。
【請求項8】
前記推定側取得部は、前記対象画像として複数の時系列画像を取得し、
前記推定部は、各時系列画像において決定された軸の位置及び形状に基づき前記対象行動体の重心の変位又は加速度を推定し、前記推定された重心の変位又は加速度に基づき前記対象行動体の行動を推定することを特徴とする請求項7に記載の行動推定装置。
【請求項9】
多数のサンプル画像を取得する学習側取得部と、各サンプル画像に映ったサンプル行動体の体の少なくとも部分的な軸の位置及び形状に関する軸情報を取得する情報取得部と、各サンプル画像内の特徴量を検出する学習側検出部と、各サンプル画像内で検出された特徴量と、各サンプル画像内で検出された特徴量の検出位置と、前記軸情報と、の関連性を学習する学習部と、を有する学習装置との間で通信可能なコンピュータにインストールされるプログラムであって、
対象画像を取得するステップと、
前記対象画像内の特徴量を検出するステップと、
前記関連性を参照して、前記対象画像内で検出された特徴量及び前記対象画像内で検出された特徴量の検出位置に対応する前記対象画像内における前記軸の位置及び形状を決定するステップと、
前記決定された軸の位置及び形状に基づき、前記対象画像内において前記軸を有するであろう対象行動体の行動を推定するステップと、
を備えたことを特徴とする行動推定プログラム。
【請求項10】
前記対象画像を取得するステップでは、前記対象画像として複数の時系列画像を取得し、
前記推定するステップでは、各時系列画像において決定された軸の位置及び形状に基づき前記対象行動体の重心の変位又は加速度を推定し、前記推定された重心の変位又は加速度に基づき前記対象行動体の行動を推定することを特徴とする請求項9に記載の行動推定プログラム。
(【請求項11】以降は省略されています)

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明は、コンピュータにかかる負荷を抑制しつつ画像に映った行動体の行動を高精度かつ短時間で推定することが可能な行動推定システムに関する。
続きを表示(約 1,700 文字)【背景技術】
【0002】
従来より、行動体の複数の関節の座標及び深度の複数の時系列画像における変位に基づき、行動体の行動を推定する行動推定装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
特許第6525179号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上記技術では、検出する関節の数が多いほど行動を高精度に推定することが可能となるが、検出する関節の数が多いほど、コンピュータにかかる負荷も増大してしまう。
【0005】
そこで、本発明は、コンピュータにかかる負荷を抑制しつつ画像に映った行動体の行動を高精度かつ短時間で推定することが可能な行動推定システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明は、学習装置と、推定装置と、を備えた行動推定システムであって、前記学習装置は、多数のサンプル画像を取得する学習側取得部と、各サンプル画像に映ったサンプル行動体の体の少なくとも部分的な軸の位置及び形状に関する軸情報を取得する情報取得部と、各サンプル画像内の特徴量を検出する学習側検出部と、各サンプル画像内で検出された特徴量と、各サンプル画像内で検出された特徴量の検出位置と、前記軸情報と、の関連性を学習する学習部と、を備え、前記推定装置は、対象画像を取得する推定側取得部と、前記対象画像内の特徴量を検出する推定側検出部と、前記関連性を参照して、前記対象画像内で検出された特徴量及び前記対象画像内で検出された特徴量の検出位置に対応する前記対象画像内における前記軸の位置及び形状を決定する決定部と、前記決定された軸の位置及び形状に基づき、前記対象画像内において前記軸を有するであろう対象行動体の行動を推定する推定部と、を備えたことを特徴とする行動推定システムを提供している。
【0007】
このような構成によれば、行動体の体の軸の位置及び形状を考慮することで、行動体の次の姿勢を予測しやすくなり、高精度かつ短時間で行動体の行動を推定することが可能となる。また、学習装置及び推定装置のいずれにおいても、「行動体が存在しているか」を判断する(サンプル行動体及び対象行動体の部位等を識別する)必要がないため、コンピュータにかかる負荷を大幅に低減させることが可能となる。
【0008】
また、前記推定側取得部は、前記対象画像として複数の時系列画像を取得し、前記推定部は、各時系列画像において決定された軸の位置及び形状に基づき前記対象行動体の重心の変位又は加速度を推定し、前記推定された重心の変位又は加速度に基づき前記対象行動体の行動を推定することが好ましい。
【0009】
このような構成によれば、決定された軸の位置及び形状に基づき行動体の重心の変位や加速度を推定することで、より高精度かつ短時間で行動体の行動を推定(予測)することが可能となる。
【0010】
また、本発明の別の観点によれば、多数のサンプル画像を取得するステップと、各サンプル画像に映ったサンプル行動体の体の少なくとも部分的な軸の位置及び形状に関する軸情報を取得するステップと、各サンプル画像内の特徴量を検出するステップと、各サンプル画像内で検出された特徴量と、各サンプル画像内で検出された特徴量の検出位置と、前記軸情報と、の関連性を学習するステップと、対象画像を取得するステップと、前記対象画像内の特徴量を検出するステップと、前記関連性を参照して、前記対象画像内で検出された特徴量及び前記対象画像内で検出された特徴量の検出位置に対応する前記対象画像内における前記軸の位置及び形状を決定するステップと、前記決定された軸の位置及び形状に基づき、前記対象画像内において前記軸を有するであろう対象行動体の行動を推定するステップと、を備えたことを特徴とする行動推定プログラム又は行動推定方法を提供している。
(【0011】以降は省略されています)

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