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公開番号2022141376
公報種別公開特許公報(A)
公開日2022-09-29
出願番号2021041642
出願日2021-03-15
発明の名称位置推定装置
出願人キヤノン株式会社
代理人特許業務法人大塚国際特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20220921BHJP(計算;計数)
要約【課題】対象物を見付け出すのに有利な技術を提供する。
【解決手段】画像取得部と、前記画像取得部によって得られた画像から物体を識別する物体識別部と、前記物体識別部によって識別された物体の位置情報を取得する位置取得部と、ユーザによって指定された対象物が配されている位置を判定する判定部と、を含む位置推定装置であって、前記判定部は、前記対象物を含む複数の物体のそれぞれの位置の相関関係を機械学習した学習済みモデルを用いて、前記複数の物体のうち前記物体識別部によって識別され、前記位置取得部によって位置情報が取得された識別物体と、前記対象物と、の位置の相関度合いを示す相関度スコアを取得する相関度取得部と、前記相関度スコアに基づいて前記対象物が配されている位置を推定する位置推定部と、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
画像取得部と、前記画像取得部によって得られた画像から物体を識別する物体識別部と、前記物体識別部によって識別された物体の位置情報を取得する位置取得部と、ユーザによって指定された対象物が配されている位置を判定する判定部と、を含む位置推定装置であって、
前記判定部は、
前記対象物を含む複数の物体のそれぞれの位置の相関関係を機械学習した学習済みモデルを用いて、前記複数の物体のうち前記物体識別部によって識別され、前記位置取得部によって位置情報が取得された識別物体と、前記対象物と、の位置の相関度合いを示す相関度スコアを取得する相関度取得部と、
前記相関度スコアに基づいて前記対象物が配されている位置を推定する位置推定部と、
を含むことを特徴とする位置推定装置。
続きを表示(約 1,100 文字)【請求項2】
前記相関度取得部は、前記学習済みモデルにおける前記識別物体と前記対象物との距離をパラメータとして前記相関度スコアを取得することを特徴とする請求項1に記載の位置推定装置。
【請求項3】
前記相関度取得部は、前記学習済みモデルにおける前記対象物の過去の正解位置、前記対象物を探索した時刻、前記識別物体のそれぞれの配置をさらにパラメータとして前記相関度スコアを取得することを特徴とする請求項2に記載の位置推定装置。
【請求項4】
前記判定部は、前記物体識別部が前記画像から前記対象物を識別できない場合に、前記位置推定部によって推定された位置を前記対象物の位置であると判定することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の位置推定装置。
【請求項5】
前記判定部は、前記物体識別部が前記画像から前記対象物を識別できた場合に、前記位置取得部によって取得された前記対象物の位置情報に基づいて前記対象物の位置を判定することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の位置推定装置。
【請求項6】
前記判定部は、前記物体識別部が前記画像から前記対象物を識別できた場合に、前記位置推定部によって推定された前記対象物の位置と、前記位置取得部によって取得された前記対象物の位置情報と、に基づいて、前記学習済みモデルを更新することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の位置推定装置。
【請求項7】
ユーザが前記対象物の正解位置を入力する入力部をさらに含み、
前記判定部は、前記位置推定部が推定した位置と前記正解位置とに基づいて、前記学習済みモデルを更新することを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の位置推定装置。
【請求項8】
前記判定部は、前記物体識別部が前記画像から前記対象物を識別できた場合に、前記位置取得部によって取得された前記対象物の位置情報に基づいた前記対象物の位置と、前記位置推定部によって推定された前記対象物の位置と、の差が所定の範囲であるか否かを判定し、判定した結果を通知するための移動判定部をさらに含むことを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の位置推定装置。
【請求項9】
前記移動判定部は、前記相関度スコアに基づいて前記差が所定の範囲であるか否かを判定することを特徴とする請求項8に記載の位置推定装置。
【請求項10】
前記移動判定部は、前記差が所定の範囲を超える場合に通知を行うことを特徴とする請求項8または9に記載の位置推定装置。
(【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、位置推定装置に関する。
続きを表示(約 1,600 文字)【背景技術】
【0002】
特許文献1には、車載カメラによって撮像された画像に基づいて、画像に含まれる車室内の乗員の特定部位の位置を推定するとともに、車室内の装備と乗員の特定部位との位置関係を推定する推定装置が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
特開2018-131110号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
日常生活などにおいて、ユーザが物を置いた場所を忘れてしまう場合がありうる。ユーザによって指定された対象物を撮像された画像から見付け出し、ユーザに報知にすることで、ユーザが物を探す手間を抑制する推定装置が実現できる。しかしながら、対象物が似た色の物体と重なっている場合や、他の物の陰に隠れている場合など、対象物の認識が難しく、対象物を認識できない可能性がある。
【0005】
本発明は、対象物を見付け出すのに有利な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記課題に鑑みて、本発明の実施形態に係る位置推定装置は、画像取得部と、前記画像取得部によって得られた画像から物体を識別する物体識別部と、前記物体識別部によって識別された物体の位置情報を取得する位置取得部と、ユーザによって指定された対象物が配されている位置を判定する判定部と、を含む位置推定装置であって、前記判定部は、前記対象物を含む複数の物体のそれぞれの位置の相関関係を機械学習した学習済みモデルを用いて、前記複数の物体のうち前記物体識別部によって識別され、前記位置取得部によって位置情報が取得された識別物体と、前記対象物と、の位置の相関度合いを示す相関度スコアを取得する相関度取得部と、前記相関度スコアに基づいて前記対象物が配されている位置を推定する位置推定部と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、対象物を見付け出すのに有利な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
本実施形態の位置推定装置の構成例を示すブロック図。
図1の位置推定装置を用いる室内の例を示す図。
図1の位置推定装置の機械学習モデルの例を示す図。
図1の位置推定装置の相関度スコアのデータ例を示す図。
図1の位置推定装置の処理フローの例を示す図。
図1の位置推定装置の処理フローの例を示す図。
図1の位置推定装置の処理フローの例を示す図。
図1の位置推定装置の変形例を示すブロック図。
図8の位置推定装置の処理フローの例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
【0010】
図1~図9を参照して、本開示の実施形態による位置推定装置について説明する。図1は、本実施形態の位置推定装置100の構成例を示すブロック図である。位置推定装置100は、詳細は後述するが、画像取得部101、画像取得部101によって得られた画像から物体を識別する物体識別部103、物体識別部103によって識別された物体の位置情報を取得する位置取得部107、ユーザによって指定された対象物が配されている位置を判定する判定部150を含む。
(【0011】以降は省略されています)

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