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公開番号2024166963
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-29
出願番号2023083412
出願日2023-05-19
発明の名称AI映像解析システム及びそれにおけるAIの精度を向上させる方法、及びプログラム
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人弁理士法人高田・高橋国際特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20241122BHJP(計算;計数)
要約【課題】AI映像解析システムにおけるAIの精度を向上させる。
【解決手段】AI映像解析システム10を構成する少なくとも一つのプロセッサは以下の処理を実行する。第1の処理は映像を解析するように訓練されたAIモデル12を取得することである。第2の処理はカメラ11で撮影されたカメラ映像データを取得することである。第3の処理はAIモデル12にカメラ映像データを解析させることである。第4の処理は人13によるカメラ映像データの解析結果を取得することである。そして、第5の処理はAIモデル12によるカメラ映像データの解析結果と人13によるカメラ映像データの解析結果との比較に基づくフィードバックをAIモデル12に与えることである。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
人工知能(AI)映像解析システムであって、
複数のインストラクションを記憶するメモリと、
前記メモリに通信可能に結合された少なくとも一つのプロセッサと、を備え、
前記複数のインストラクションは前記少なくとも一つのプロセッサに、
映像を解析するように訓練されたAIモデルを取得することと、
カメラで撮影されたカメラ映像データを取得することと、
前記AIモデルに前記カメラ映像データを解析させることと、
人による前記カメラ映像データの解析結果を取得することと、
前記AIモデルによる前記カメラ映像データの解析結果と前記人による前記カメラ映像データの解析結果との比較に基づくフィードバックを前記AIモデルに与えることと、を実行させるように構成されている
ことを特徴とするAI映像解析システム。
続きを表示(約 1,000 文字)【請求項2】
請求項1に記載のAI映像解析システムにおいて、
前記フィードバックを前記AIモデルに与えることは、前記人による解析で検知されたが前記AIモデルによる解析で検知されなかった未検知イベントと、前記人が前記未検知イベントを検知したカメラ映像データとのセットを前記AIモデルに与えることを含む
ことを特徴とするAI映像解析システム。
【請求項3】
請求項1又は2に記載のAI映像解析システムにおいて、
前記フィードバックを前記AIモデルに与えることは、前記AIモデルによる解析で検知されたが前記人による解析で検知されなかった誤検知イベントと、前記AIモデルが前記誤検知イベントを検知したカメラ映像データとのセットを前記AIモデルに与えることを含む
ことを特徴とするAI映像解析システム。
【請求項4】
AI映像解析システムにおけるAIの精度を向上させる方法であって、
映像を解析するように訓練されたAIモデルを取得することと、
カメラで撮影されたカメラ映像データを取得することと、
前記AIモデルに前記カメラ映像データを解析させることと、
人による前記カメラ映像データの解析結果を取得することと、
前記AIモデルによる前記カメラ映像データの解析結果と前記人による前記カメラ映像データの解析結果との比較に基づくフィードバックを前記AIモデルに与えることと、を含む
ことを特徴とする方法。
【請求項5】
少なくとも一つのプロセッサにより実行される複数のインストラクションを含むプログラムであって、
前記複数のインストラクションは前記少なくとも一つのプロセッサに、
映像を解析するように訓練されたAIモデルを取得することと、
カメラで撮影されたカメラ映像データを取得することと、
前記AIモデルに前記カメラ映像データを解析させることと、
人による前記カメラ映像データの解析結果を取得することと、
前記AIモデルによる前記カメラ映像データの解析結果と前記人による前記カメラ映像データの解析結果との比較に基づくフィードバックを前記AIモデルに与えることと、を実行させるように構成されている
ことを特徴とするプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本開示は、人工知能(AI)映像解析システム、AI映像解析システムにおけるAIの精度を向上させる方法、並びにAI映像解析システムのためのプログラムに関する。
続きを表示(約 2,100 文字)【背景技術】
【0002】
国際公開第2019/151411号には、画像データを用いた深層学習処理の結果に対応する学習パターンデータを生成する場合に、画像データに対応する外部データを外部から取得することが開示されている。外部データが学習パターンデータを用いた出力情報の生成に関わる人の活動に含まれる人の視認行動に対応した視認データを含む場合は、人の専門性により対応した学習パターンデータを生成することができる。
【0003】
ところで、今日、映像解析システムにAIを活用することが検討されている。検討されている従来の映像解析システムでは、学習用映像データを事前に収集し、人の目でチェック及びタグづけしてAIを学習させることが行われている。しかし、この方法では学習されるAIの精度に課題がある。これは上記公報に記載の方法にも共通の課題であって、さらなるAIの精度の向上が求められている。
【0004】
なお、本開示に関連する技術分野の技術水準を示す文献としては、国際公開第2019/151411号の他にも特開2010-518416号公報及び国際公開第2022/059123号を例示することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
国際公開第2019/151411号
特開2010-518416号公報
国際公開第2022/059123号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
本開示は、上記の課題に鑑みてなされたものである。本開示の1つの目的は、AI映像解析システムにおけるAIの精度を向上させることにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示は上記目的を達成するためのAI映像解析システムを提供する。本開示のAI映像解析システムは複数のインストラクションを記憶するメモリと、メモリに通信可能に結合された少なくとも一つのプロセッサとを備える。複数のインストラクションは少なくとも一つのプロセッサに少なくとも以下の五つの処理を実行させるように構成されている。第一の処理は映像データを解析するように訓練されたAIモデルを取得することである。第二の処理はカメラで撮影されたカメラ映像データを取得することである。第三の処理はAIモデルにカメラ映像データを解析させることである。第四の処理は人によるカメラ映像データの解析結果を取得することである。そして、第五の処理はAIモデルによるカメラ映像データの解析結果と人によるカメラ映像データの解析結果との比較に基づくフィードバックをAIモデルに与えることである。なお、フィードバックをAIモデルに与えることは、人による解析で検知されたがAIモデルによる解析で検知されなかった未検知イベントと、人が未検知イベントを検知したカメラ映像データとのセットをAIモデルに与えることを含んでもよい。また、フィードバックをAIモデルに与えることは、AIモデルによる解析で検知されたが人による解析で検知されなかった誤検知イベントと、AIモデルが誤検知イベントを検知したカメラ映像データとのセットをAIモデルに与えることを含んでもよい。
【0008】
本開示は上記目的を達成するための方法を提供する。本開示の方法はAI映像解析システムにおけるAIの精度を向上させる方法であって、少なくも以下の五つのステップを含む。第一のステップは映像データを解析するように訓練されたAIモデルを取得するステップである。第二のステップはカメラで撮影されたカメラ映像データを取得するステップである。第三のステップはAIモデルにカメラ映像データを解析させるステップである。第四のステップは人によるカメラ映像データの解析結果を取得するステップである。そして、第五のステップはAIモデルによるカメラ映像データの解析結果と人によるカメラ映像データの解析結果との比較に基づくフィードバックをAIモデルに与えるステップである。
【0009】
本開示は上記目的を達成するためのプログラムを提供する。本開示のプログラムは少なくとも一つのプロセッサにより実行される複数のインストラクションを含むプログラムである。それら複数のインストラクションは少なくとも一つのプロセッサに少なくとも前述の五つの処理を実行させるように構成されている。なお、本開示のプログラムはコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。
【発明の効果】
【0010】
本開示の技術によれば、AIモデルによるカメラ映像データの解析結果と人によるカメラ映像データの解析結果との比較がAIモデルにフィードバックされるデータパイプラインが構築されるので、AIモデルの効率的な学習が可能となり、AIの精度の向上に寄与する。
【図面の簡単な説明】
(【0011】以降は省略されています)

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