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10個以上の画像は省略されています。
公開番号2024049723
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-10
出願番号2022156128
出願日2022-09-29
発明の名称推定装置、モデル生成装置、推定方法、モデル生成方法、およびプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G06T 7/60 20170101AFI20240403BHJP(計算;計数)
要約【課題】複数の物体が画像内で近接している場合であっても、高精度に画像内の物体の数を推定できる推定装置、モデル生成装置、推定方法、モデル生成方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】推定装置10は、取得部120および推定部140を備える。取得部120は、画像を取得する。推定部140は、学習済みのモデルを用い、取得した画像のうち少なくとも一部の対象領域に含まれる対象物体の数を推定する。このモデルの入力データは、画像である。このモデルの出力データは、尤度データと数データとを含む。尤度データは、画像を分割して得られる複数の部分領域のそれぞれに対象物体が一つ以上含まれる尤度を示す。数データは、複数の部分領域のうち、対象物体が一つ以上含まれると推定された部分領域について、対象物体の推定数を示す。推定部140は、尤度データと数データとを用いて、対象領域に含まれる対象物体の数を推定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
画像を取得する取得手段と、
学習済みのモデルを用い、取得した前記画像のうち少なくとも一部の対象領域に含まれる対象物体の数を推定する推定手段とを備え、
前記モデルの入力データは、前記画像であり、
前記モデルの出力データは、
前記画像を分割して得られる複数の部分領域のそれぞれに前記対象物体が一つ以上含まれる尤度を示す尤度データと、
前記複数の部分領域のうち、前記対象物体が一つ以上含まれると推定された前記部分領域について、前記対象物体の推定数を示す数データとを含み、
前記推定手段は、前記尤度データと前記数データとを用いて、前記対象領域に含まれる前記対象物体の数を推定する
推定装置。
続きを表示(約 2,300 文字)【請求項2】
請求項1に記載の推定装置において、
前記出力データは、前記数データに示された前記対象物体の推定数が、1である前記部分領域または1以上である前記部分領域についての前記対象物体の推定位置を示す位置データと、前記数データに示された前記対象物体の推定数が、1である前記部分領域または1以上である前記部分領域についての前記対象物体の推定サイズを示すサイズデータとをさらに含み、
前記推定手段は、前記位置データおよび前記サイズデータを用いて、前記対象物体の位置およびサイズを推定する
推定装置。
【請求項3】
請求項2に記載の推定装置において、
前記位置データは、前記数データに示された前記対象物体の推定数が、1である前記部分領域のみについての前記対象物体の推定位置を示し、
前記サイズデータは、前記数データに示された前記対象物体の推定数が、1である前記部分領域のみについての前記対象物体の推定サイズを示す
推定装置。
【請求項4】
請求項2に記載の推定装置において、
前記位置データは、前記数データに示された前記対象物体の推定数が、1以上である前記部分領域について、前記一つ以上の対象物体の推定平均位置を示し、
前記サイズデータは、前記数データに示された前記対象物体の推定数が、1以上である前記部分領域について、前記一つ以上の対象物体を包含する領域の推定サイズを示す
推定装置。
【請求項5】
請求項1から4のいずれか一項に記載の推定装置において、
前記出力データは、前記対象物体の種類ごとの、前記尤度データを含む
推定装置。
【請求項6】
教師画像と正解データとが関連付けられた学習データを取得する学習データ取得手段と、
前記学習データを用いた機械学習を行うことにより、モデルを生成する生成手段とを備え、
前記モデルの入力データは画像であり、
前記モデルの出力データは、
前記画像を分割して得られる複数の部分領域のそれぞれに対象物体が一つ以上含まれる尤度を示す尤度データと、
前記複数の部分領域のうち、前記対象物体が一つ以上含まれると推定された前記部分領域について、前記対象物体の推定数を示す数データとを含む
モデル生成装置。
【請求項7】
一つ以上のコンピュータが、
画像を取得し、
学習済みのモデルを用い、取得した前記画像のうち少なくとも一部の対象領域に含まれる対象物体の数を推定し、
前記モデルの入力データは、前記画像であり、
前記モデルの出力データは、
前記画像を分割して得られる複数の部分領域のそれぞれに前記対象物体が一つ以上含まれる尤度を示す尤度データと、
前記複数の部分領域のうち、前記対象物体が一つ以上含まれると推定された前記部分領域について、前記対象物体の推定数を示す数データとを含み、
前記対象領域に含まれる前記対象物体の数の推定は、前記尤度データと前記数データとを用いて行われる
推定方法。
【請求項8】
一つ以上のコンピュータが
教師画像と正解データとが関連付けられた学習データを取得し、
前記学習データを用いた機械学習を行うことにより、モデルを生成し、
前記モデルの入力データは画像であり、
前記モデルの出力データは、
前記画像を分割して得られる複数の部分領域のそれぞれに対象物体が一つ以上含まれる尤度を示す尤度データと、
前記複数の部分領域のうち、前記対象物体が一つ以上含まれると推定された前記部分領域について、前記対象物体の推定数を示す数データとを含む
モデル生成方法。
【請求項9】
コンピュータを推定装置として機能させるプログラムであって、
当該推定装置は、
画像を取得する取得手段と、
学習済みのモデルを用い、取得した前記画像のうち少なくとも一部の対象領域に含まれる対象物体の数を推定する推定手段とを備え、
前記モデルの入力データは、前記画像であり、
前記モデルの出力データは、
前記画像を分割して得られる複数の部分領域のそれぞれに前記対象物体が一つ以上含まれる尤度を示す尤度データと、
前記複数の部分領域のうち、前記対象物体が一つ以上含まれると推定された前記部分領域について、前記対象物体の数を示す数データとを含み、
前記推定手段は、前記尤度データと前記数データとを用いて、前記対象領域に含まれる前記対象物体の数を推定する
プログラム。
【請求項10】
コンピュータをモデル生成装置として機能させるプログラムであって、
当該モデル生成装置は、
教師画像と正解データとが関連付けられた学習データを取得する学習データ取得手段と、
前記学習データを用いた機械学習を行うことにより、モデルを生成する生成手段とを備え、
前記モデルの入力データは画像であり、
前記モデルの出力データは、
前記画像を分割して得られる複数の部分領域のそれぞれに対象物体が一つ以上含まれる尤度を示す尤度データと、
前記複数の部分領域のうち、前記対象物体が一つ以上含まれると推定された前記部分領域について、前記対象物体の推定数を示す数データとを含む
プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明は、推定装置、モデル生成装置、推定方法、モデル生成方法、およびプログラムに関する。
続きを表示(約 1,900 文字)【背景技術】
【0002】
画像中の物体の数を、画像解析や学習済みモデル等を用いて推定する技術がある。
【0003】
非特許文献1には、画像を入力とするニューラルネットワークが開示されている。非特許文献1のニューラルネットワークは、画像を複数の領域に分割したマップであって、物体の位置を尤度として示すマップと、物体の位置の修正量を示したマップと、物体のサイズを示したマップとを出力する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0004】
Xingyi Zhou他、"Objects as Points"、2019年4月25日、arXiv:1904.07850v2
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかし、上述した非特許文献1の技術においては、出力されるマップによって、一つの領域に対して一つの物体の情報しか示す事ができない。そのため、複数の物体が画像内で近接している場合等、一つの領域内に複数の物体が位置する場合に、物体の数を正しく推定できないという問題点があった。
【0006】
本発明の目的の一例は、上述した課題を鑑み、複数の物体が画像内で近接している場合であっても、高精度に画像内の物体の数を推定できる推定装置、モデル生成装置、推定方法、モデル生成方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明の一態様によれば、
画像を取得する取得手段と、
学習済みのモデルを用い、取得した前記画像のうち少なくとも一部の対象領域に含まれる対象物体の数を推定する推定手段とを備え、
前記モデルの入力データは、前記画像であり、
前記モデルの出力データは、
前記画像を分割して得られる複数の部分領域のそれぞれに前記対象物体が一つ以上含まれる尤度を示す尤度データと、
前記複数の部分領域のうち、前記対象物体が一つ以上含まれると推定された前記部分領域について、前記対象物体の推定数を示す数データとを含み、
前記推定手段は、前記尤度データと前記数データとを用いて、前記対象領域に含まれる前記対象物体の数を推定する
推定装置が提供される。
【0008】
本発明の一態様によれば、
教師画像と正解データとが関連付けられた学習データを取得する学習データ取得手段と、
前記学習データを用いた機械学習を行うことにより、モデルを生成する生成手段とを備え、
前記モデルの入力データは画像であり、
前記モデルの出力データは、
前記画像を分割して得られる複数の部分領域のそれぞれに対象物体が一つ以上含まれる尤度を示す尤度データと、
前記複数の部分領域のうち、前記対象物体が一つ以上含まれると推定された前記部分領域について、前記対象物体の推定数を示す数データとを含む
モデル生成装置が提供される。
【0009】
本発明の一態様によれば、
一つ以上のコンピュータが、
画像を取得し、
学習済みのモデルを用い、取得した前記画像のうち少なくとも一部の対象領域に含まれる対象物体の数を推定し、
前記モデルの入力データは、前記画像であり、
前記モデルの出力データは、
前記画像を分割して得られる複数の部分領域のそれぞれに前記対象物体が一つ以上含まれる尤度を示す尤度データと、
前記複数の部分領域のうち、前記対象物体が一つ以上含まれると推定された前記部分領域について、前記対象物体の推定数を示す数データとを含み、
前記対象領域に含まれる前記対象物体の数の推定は、前記尤度データと前記数データとを用いて行われる
推定方法が提供される。
【0010】
本発明の一態様によれば、
一つ以上のコンピュータが
教師画像と正解データとが関連付けられた学習データを取得し、
前記学習データを用いた機械学習を行うことにより、モデルを生成し、
前記モデルの入力データは画像であり、
前記モデルの出力データは、
前記画像を分割して得られる複数の部分領域のそれぞれに対象物体が一つ以上含まれる尤度を示す尤度データと、
前記複数の部分領域のうち、前記対象物体が一つ以上含まれると推定された前記部分領域について、前記対象物体の推定数を示す数データとを含む
モデル生成方法が提供される。
(【0011】以降は省略されています)

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