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公開番号2024155092
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-31
出願番号2023069517
出願日2023-04-20
発明の名称認識装置、認識処理方法、及びプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人弁理士法人大塚国際特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20241024BHJP(計算;計数)
要約【課題】適切な認識結果を選択する。
【解決手段】認識対象を認識するための、第1の時点における被写体の画像に対する複数の認識処理により、複数の認識処理にそれぞれ対応する複数の第1の認識結果を生成する。第2の時点における被写体の画像に対する認識処理により得られた第2の認識結果と、第1の認識結果のそれぞれとの間の変化に基づいて、複数の第1の認識結果の中から認識結果を選択する。選択された認識結果を出力する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
認識対象を認識するための、第１の時点における被写体の画像に対する複数の認識処理により、前記複数の認識処理にそれぞれ対応する複数の第１の認識結果を生成する、認識手段と、
第２の時点における前記被写体の画像に対する認識処理により得られた第２の認識結果と、前記第１の認識結果のそれぞれとの間の変化に基づいて、前記複数の第１の認識結果の中から認識結果を選択する選択手段と、
選択された前記認識結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする認識装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記選択手段は、前記第１の認識結果及び第２の認識結果によって表される経年変化の妥当性に基づいて、前記認識結果を選択することを特徴とする、請求項１に記載の認識装置。
【請求項３】
前記第２の時点は前記第１の時点よりも後であり、
前記選択手段は、前記第１の認識結果から前記第２の認識結果への変化を判定し、前記判定された変化と基準との間の整合性に基づいて、前記認識結果を選択することを特徴とする、請求項１に記載の認識装置。
【請求項４】
前記選択手段は、前記第１の認識結果により示される前記認識対象に関する特徴量と、前記第２の認識結果により示される前記認識対象に関する特徴量と、の間の変化を判定し、前記判定された変化と基準との間の整合性に基づいて、前記認識結果を選択することを特徴とする、請求項１に記載の認識装置。
【請求項５】
前記認識手段は、第１の時点における被写体の画像に対して、それぞれ異なる前記複数の認識処理のそれぞれを適用することにより、前記複数の第１の認識結果を生成することを特徴とする、請求項１に記載の認識装置。
【請求項６】
前記複数の認識処理は、互いに、前記認識処理に用いるモデルと、前記認識処理のパラメータと、前記認識処理の対象となる前記第１の時点における被写体の画像と、のうちのいずれかが異なることを特徴とする、請求項１に記載の認識装置。
【請求項７】
前記認識手段は、さらに、認識対象を認識するための、第３の時点における前記被写体の画像に対する複数の認識処理により、前記複数の認識処理にそれぞれ対応する複数の第３の認識結果を生成し、
前記選択手段は、さらに、前記複数の第１の認識結果の中から選択された認識結果と、前記第３の認識結果のそれぞれとの間の変化に基づいて、前記複数の第３の認識結果の中から認識結果を選択することを特徴とする、請求項１に記載の認識装置。
【請求項８】
前記選択手段は、前記第２の認識結果と前記複数の第１の認識結果の中から選択される認識結果との間の変化、及び前記複数の第１の認識結果の中から選択される認識結果と前記複数の第３の認識結果の中から選択される認識結果との間の変化、の双方に基づいて、前記複数の第１の認識結果の中から認識結果を選択することを特徴とする、請求項７に記載の認識装置。
【請求項９】
前記第２の時点は前記第１の時点よりも前であり、前記第１の時点は前記第３の時点よりも前であることを特徴とする、請求項７に記載の認識装置。
【請求項１０】
前記第１の時点における被写体の画像に対する認識処理の内容を、前記第２の認識結果を得るために前記第２の時点における前記被写体の画像に対して行われた認識処理の内容に応じて設定する設定手段をさらに備えることを特徴とする、請求項１に記載の認識装置。
（【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】
本発明は認識装置、認識処理方法、及びプログラムに関し、特に認識対象の検出結果の経年比較に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
カメラによる撮影画像を画像処理することにより認識対象を検出する技術が知られている。例えば、構造物の点検において、撮影画像から変状を検出する技術が知られている。
また、画像処理によって自動的に認識対象を認識及び検出するために、機械学習を用いる方法も知られている。具体的には、学習データセットを用いた学習により、認識対象を認識するためのモデルが生成される。そして、処理装置は、得られたモデルを用いて、撮影画像に示される認識対象を認識する。
【０００３】
また、撮影画像に基づいて、認識対象の経年変化が評価されることがある。例えば、構造物の点検においては、建造物に生じた変状の経年変化を評価することができる。例えば、特許文献１は、比較のために、建造物の特定部分について新たに得られた点検画像とともに、同じ建造物の同じ部分についての過去の点検画像を表示することを開示している。特許文献１はまた、比較を容易にするために、それぞれの点検画像に示される建造物の形状及び位置を整合させる画像処理を行うことを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－１２５３９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
撮影画像は、撮影範囲、撮影位置、天候、及び撮影機材の種類などの撮影状況によっても変化する。このため、認識対象が変化していない場合であっても、複数の撮影画像からの認識対象の検出結果、又は複数の撮影画像上に写っている認識対象の外観が、異なる可能性がある。例えば、機械学習を用いる場合、変状の検出結果は撮影画像の変化に依存する。このため、変状は経時的に拡大する傾向にあるにもかかわらず、新しい撮影画像から検出された変状が、過去の撮影画像から検出された変状よりも縮小している可能性がある。このように、異なる時点に得られた複数の撮影画像に基づいて、認識対象の変化を精度よく比較することは容易ではなかった。特許文献１に記載された点検画像の位置を整合させる技術が採用された場合も、この課題は依然として残る。
【０００６】
本発明は、適切な認識結果を選択できる技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態に係る認識装置は以下の構成を備える。すなわち、
認識対象を認識するための、第１の時点における被写体の画像に対する複数の認識処理により、前記複数の認識処理にそれぞれ対応する複数の第１の認識結果を生成する、認識手段と、
第２の時点における前記被写体の画像に対する認識処理により得られた第２の認識結果と、前記第１の認識結果のそれぞれとの間の変化に基づいて、前記複数の第１の認識結果の中から認識結果を選択する選択手段と、
選択された前記認識結果を出力する出力手段と、
を備える。
【発明の効果】
【０００８】
適切な認識結果を選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
一実施形態に係る認識装置のハードウェア構成例を示す図。
一実施形態に係る認識装置の機能構成例を示す図。
一実施形態に係る認識処理方法の処理フローの一例を示す図。
認識対象画像及び比較対象結果を指定するためのＵＩの一例を示す図。
結果管理部が管理する情報の例を示す図。
認識結果の比較に基づく評価値の算出方法の一例を示す図。
認識対象画像及び比較対象結果を指定するためのＵＩの一例を示す図。
一実施形態に係る認識処理方法の処理フローの一例を示す図。
認識結果を示す表示画面の例を示す図。
画像管理部が管理する情報の例を示す図。
認識対象画像及び比較対象結果を指定するためのＵＩの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
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。
（【００１１】以降は省略されています）

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