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公開番号2024082924
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-20
出願番号2022197142
出願日2022-12-09
発明の名称物体検出装置
出願人株式会社豊田自動織機
代理人個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20240613BHJP(計算;計数)
要約【課題】物体の検出精度を向上できる物体検出装置を提供する。
【解決手段】物体検出装置は、比較用画像に対して出力された対象物体の領域を示すバウンディングボックスを記憶する。物体検出装置は、検出対象画像を取得する。物体検出装置は、検出対象画像に対して対象物体の領域の候補を示す矩形枠を複数付与する。物体検出装置は、比較用画像に対して出力されたバウンディングボックスと検出対象画像に対して付与された矩形枠との類似度の指標である類似度スコアを算出する。物体検出装置は、複数の矩形枠のうち、類似度スコアが所定の条件を満たしている矩形枠の信頼度スコアを増加させる加算処理を行う。物体検出装置は、加算処理後に、複数の矩形枠のうち、信頼度スコアが所定の信頼度閾値未満である矩形枠を削除する削除処理を行う。物体検出装置は、削除処理後に残った矩形枠を比較用画像に対するバウンディングボックスとして出力する。
【選択図】図9
特許請求の範囲【請求項1】
カメラによって撮像された画像から対象物体の領域を検出する物体検出処理を行う物体検出装置であって、
前記画像である比較用画像に対して出力された前記対象物体の領域を示すバウンディングボックスを記憶する記憶部と、
前記比較用画像よりも後の時刻に撮像された前記画像である検出対象画像を取得する取得部と、
前記検出対象画像に対して前記対象物体の領域の候補を示す矩形枠を複数付与する付与部と、
前記比較用画像に対して出力された前記バウンディングボックスと前記検出対象画像に対して付与された前記矩形枠との類似度の指標である類似度スコアを算出する算出処理を行う算出部と、
複数の前記矩形枠のうち、前記類似度スコアが所定の条件を満たしている前記矩形枠の信頼度スコアを増加させる加算処理を行う加算部と、
前記加算処理後に、複数の前記矩形枠のうち、前記信頼度スコアが所定の信頼度閾値未満である前記矩形枠を削除する削除処理を行う削除部と、
前記削除処理後に残った前記矩形枠を前記比較用画像に対する前記バウンディングボックスとして出力する出力部と、
を備えることを特徴とする物体検出装置。
続きを表示(約 1,300 文字)【請求項2】
前記算出部は、
前記比較用画像に対して出力された前記バウンディングボックスの位置と前記検出対象画像に対して付与された前記矩形枠の位置との類似度の指標である位置スコア、
前記比較用画像に対して出力された前記バウンディングボックスのアスペクト比と前記検出対象画像に対して付与された前記矩形枠のアスペクト比との類似度の指標であるアスペクト比スコア、
及び前記比較用画像に対して出力された前記バウンディングボックスの面積と前記検出対象画像に対して付与された前記矩形枠の面積との類似度の指標である面積スコア
の少なくとも1つを用いて前記類似度スコアを算出する請求項1に記載の物体検出装置。
【請求項3】
前記算出部は、前記位置スコア、前記アスペクト比スコア、及び前記面積スコアの積を前記類似度スコアとする請求項2に記載の物体検出装置。
【請求項4】
前記物体検出装置は、車両に搭載されるとともに、前記車両の動作を検出する動作検出部を備え、
前記算出部は、前記動作検出部によって検出された前記車両の動作に基づいて、前記位置スコア、前記アスペクト比スコア、及び前記面積スコアの重要度を調整する請求項3に記載の物体検出装置。
【請求項5】
前記付与部によって付与された前記複数の矩形枠について、互いに重複している2つの前記矩形枠の積集合の領域を当該2つの前記矩形枠の和集合の領域で除算することで重複割合を算出し、前記重複割合が重複割合閾値を超えている場合には、互いに重複している2つの前記矩形枠のうち前記信頼度スコアが低い方の前記矩形枠を削除するNMS処理を行うNMS処理部を備え、
前記算出部は、前記算出処理として、前記比較用画像に対して出力された前記バウンディングボックスと前記NMS処理後の前記矩形枠との前記類似度スコアを算出する請求項1に記載の物体検出装置。
【請求項6】
前記物体検出装置は、前記比較用画像に対して出力された前記バウンディングボックスを利用して前記検出対象画像から前記対象物体の領域を検出する高精度検出処理を繰り返し行い、
前記記憶部は、前記比較用画像に対して出力された前記バウンディングボックスの元となる前記矩形枠が、前記加算処理前の前記信頼度スコアが前記信頼度閾値未満である低信頼度矩形枠であるか、前記加算処理前の前記信頼度スコアが前記信頼度閾値以上である高信頼度矩形枠であるかを記憶しており、
前記類似度スコアが前記所定の条件を満たしている前記矩形枠が前記低信頼度矩形枠であり、かつ当該矩形枠との前記類似度スコアの算出に用いられた前記バウンディングボックスの元となる前記矩形枠が前記低信頼度矩形枠である場合を低信頼度連鎖としたとき、
前記加算部は、
複数回の前記物体検出処理に亘って前記低信頼度連鎖が連続する回数をカウントし、
カウントした前記回数に応じて前記加算処理における前記信頼度スコアの増加量を減少させる請求項1に記載の物体検出装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明は、物体検出装置に関する。
続きを表示(約 2,700 文字)【背景技術】
【0002】
特許文献1には、カメラによって撮像された画像から対象物体の領域を検出する物体検出処理を行う物体検出装置が開示されている。物体検出装置は、例えば、次のように物体検出処理を行う。物体検出装置は、画像に対して対象物体の領域の候補を示す矩形枠を複数付与する。各矩形枠には、矩形枠内の物体が対象物体であることの信頼度の指標である信頼度スコアが紐付けられている。物体検出装置は、複数の矩形枠のうち、信頼度スコアが信頼度閾値未満の矩形枠を削除する削除処理を行う。物体検出装置は、削除処理後に複数の矩形枠が残っている場合、NMS処理を行う。NMS処理は、互いに重複する2つの矩形枠の重複割合が閾値を超えた場合、信頼度スコアの低い方の矩形枠を削除する処理である。重複割合は、互いに重複している2つの矩形枠の積集合の領域を当該2つの矩形枠の和集合の領域で除算することで算出される。そして、物体検出装置は、NMS処理後に残った矩形枠を対象物体の領域を示すバウンディングボックスとして出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
特開2021-163127号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上記物体検出処理では、矩形枠内の物体が対象物体であるにも関わらず、当該矩形枠の信頼度スコアが信頼度閾値未満になることがある。この場合、当該矩形枠は、削除処理によって削除されるため、バウンディングボックスとして出力されない。すなわち、当該矩形枠内の対象物体は未検出となる。
【課題を解決するための手段】
【0005】
上記問題点を解決するための物体検出装置は、カメラによって撮像された画像から対象物体の領域を検出する物体検出処理を行う物体検出装置であって、前記画像である比較用画像に対して出力された前記対象物体の領域を示すバウンディングボックスを記憶する記憶部と、前記比較用画像よりも後の時刻に撮像された前記画像である検出対象画像を取得する取得部と、前記検出対象画像に対して前記対象物体の領域の候補を示す矩形枠を複数付与する付与部と、前記比較用画像に対して出力された前記バウンディングボックスと前記検出対象画像に対して付与された前記矩形枠との類似度の指標である類似度スコアを算出する算出処理を行う算出部と、複数の前記矩形枠のうち、前記類似度スコアが所定の条件を満たしている前記矩形枠の信頼度スコアを増加させる加算処理を行う加算部と、前記加算処理後に、複数の前記矩形枠のうち、前記信頼度スコアが所定の信頼度閾値未満である前記矩形枠を削除する削除処理を行う削除部と、前記削除処理後に残った前記矩形枠を前記比較用画像に対する前記バウンディングボックスとして出力する出力部と、を備えることを要旨とする。
【0006】
検出対象画像における対象物体の写りが比較用画像における対象物体の写りと類似しているとき、検出対象画像に対して付与された複数の矩形枠のうち、対象物体の領域を示す矩形枠は、比較用画像に対して出力されたバウンディングボックスと類似している。このため、算出部は、バウンディングボックスと矩形枠との類似度スコアを算出する。加算部は、複数の矩形枠のうち、類似度スコアが所定の条件を満たしている矩形枠の信頼度スコアを増加させることによって、バウンディングボックスと類似している矩形枠の信頼度スコアを増加させる。その後、削除部は、複数の矩形枠のうち、信頼度スコアが信頼度閾値未満である矩形枠を削除する。これにより、従来の物体検出処理では、対象物体の領域を示す矩形枠であるにも関わらず、信頼度スコアが信頼度閾値未満であることによって削除されていた矩形枠を残すことができる。このように、検出対象画像から対象物体の領域を検出する際に前回の物体検出処理の検出結果を利用することによって、対象物体の検出精度を向上できる。
【0007】
上記物体検出装置において、前記算出部は、前記比較用画像に対して出力された前記バウンディングボックスの位置と前記検出対象画像に対して付与された前記矩形枠の位置との類似度の指標である位置スコア、前記比較用画像に対して出力された前記バウンディングボックスのアスペクト比と前記検出対象画像に対して付与された前記矩形枠のアスペクト比との類似度の指標であるアスペクト比スコア、及び前記比較用画像に対して出力された前記バウンディングボックスの面積と前記検出対象画像に対して付与された前記矩形枠の面積との類似度の指標である面積スコアの少なくとも1つを用いて前記類似度スコアを算出してもよい。
【0008】
検出対象画像における対象物体の写りが比較用画像における対象物体の写りと類似している場合として、例えば、次の3つの場合が考えられる。1つ目は、比較用画像における対象物体の位置と検出対象画像における対象物体の位置とが類似している場合である。この場合、比較用画像におけるバウンディングボックスの位置と検出対象画像における対象物体の領域を示す矩形枠の位置とは類似している。2つ目は、比較用画像における対象物体の形状と検出対象画像における対象物体の形状とが類似している場合である。この場合、バウンディングボックスのアスペクト比と対象物体の領域を示す矩形枠のアスペクト比とは類似している。3つ目は、比較用画像における対象物体の大きさと検出対象画像における対象物体の大きさとが類似している場合である。この場合、バウンディングボックスの面積と対象物体の領域を示す矩形枠の面積とは類似している。
【0009】
以上のことから、算出部は、位置スコア、アスペクト比スコア、及び面積スコアの少なくとも1つを用いて類似度スコアを算出する。これにより、検出対象画像に対して付与された複数の矩形枠から、位置、アスペクト比、及び面積の少なくとも1つがバウンディングボックスと類似している矩形枠を特定しやすくなる。
【0010】
上記物体検出装置において、前記算出部は、前記位置スコア、前記アスペクト比スコア、及び前記面積スコアの積を前記類似度スコアとしてもよい。
上記構成によれば、検出対象画像に対して付与された複数の矩形枠から、位置、アスペクト比、及び面積の全てがバウンディングボックスと類似している矩形枠を特定しやすくなる。すなわち、バウンディングボックスにより類似している矩形枠を特定しやすくなる。
(【0011】以降は省略されています)

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