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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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