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公開番号2024175358
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-18
出願番号2023093083
出願日2023-06-06
発明の名称物体検出装置、物体検出システム、物体検出方法およびプログラム
出願人日本無線株式会社
代理人個人
主分類G06V 10/70 20220101AFI20241211BHJP(計算;計数)
要約【課題】例えば機械学習がされていない物体のような、識別不可能な物体を検出することを可能とする。
【解決手段】物体検出システム100の物体検出装置1は、その機能として、受け付けた画像である画像データから、画像内に撮影された物体を検出し、検出した検出結果を符号で示す検出信号を出力する検出部52と、検出した物体のうち、識別可能な物体を判定し、検出信号に対して判定結果を反映させる判定部53と、検出信号の符号を反転させた反転信号を出力する出力部54と、を備える。判定部53は、識別可能な物体であること、または識別不可能な物体であることを判定する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
画像内に撮影された物体を検出し、検出結果を符号で示す検出信号を出力する検出部と、
検出された前記物体のうち、識別可能な物体を判定し、前記検出信号に対して判定結果を反映させる判定部と、
前記判定結果が反映された前記検出信号の符号を反転させた反転信号を出力する出力部と、を備え、
前記判定部は、検出された前記物体が、前記識別可能な物体であること、または識別不可能な物体であることを判定する、
ことを特徴とする物体検出装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記判定部は、前記識別可能な物体として記憶されている情報に基づき、前記物体が前記識別可能な物体であること、または識別不可能な物体であることを判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記識別可能な物体を学習した機械学習モデルに基づき、前記識別可能な物体であること、または識別不可能な物体であることを判定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記物体が前記識別可能な物体である確からしさを示す尤度を算出し、前記尤度が所定の閾値以上であるときに前記物体が前記識別可能な物体であると判定する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記識別可能な物体を検出し、前記識別不可能な物体を検出しない物体検出アルゴリズムにより実行される、
ことを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記検出部は、前記識別可能な物体を遮るように前記識別不可能な物体が配置された画像から、前記物体を検出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記検出部は、複数の前記物体が撮影された画像から、前記物体の数量を検出し、
前記判定部は、検出された前記物体及び前記物体の数量から、前記識別可能な物体の数量を判定し、
前記識別可能な物体の数量が所定の数量以下である場合、報知情報を出力する報知出力部をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項８】
請求項１に記載の物体検出装置と、
前記識別可能な物体、または前記識別不可能な物体を撮影する撮影部と、を備える、
ことを特徴とする物体検出システム。
【請求項９】
プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータにより実行されるための物体検出方法であって、
前記プロセッサが、
画像内に撮影された物体を検出し、検出結果を符号で示す検出信号を出力する検出ステップと、
検出された前記物体のうち、識別可能な物体を判定し、前記検出信号に対して判定結果を反映させる判定ステップと、
前記判定結果が反映された前記検出信号の符号を反転させた反転信号を出力する出力ステップと、を実行し、
前記判定ステップにおいて、検出された前記物体が、前記識別可能な物体であること、または識別不可能な物体であることを判定する、
ことを特徴とする物体検出方法。
【請求項１０】
プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記プロセッサに、
画像内に撮影された物体を検出し、検出結果を符号で示す検出信号を出力する検出ステップと、
検出された前記物体のうち、識別可能な物体を判定し、前記検出信号に対して判定結果を反映させる判定ステップと、
前記判定結果が反映された前記検出信号の符号を反転させた反転信号を出力する出力ステップと、を実行させ、
前記判定ステップにおいて、検出された前記物体が、前記識別可能な物体であること、または識別不可能な物体であることを判定する、
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】
この発明は、識別不可能な物体を検出する技術に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、カメラ等によって撮影された画像から、画像内に撮影された所定の物体を検出する技術が知られている。このとき、所定の物体を検出するため、パターン認識技術や機械学習技術を用いた物体検出モデルにより、所定の物体の形状を撮影画像から学習することで実現していることも知られている。
【０００３】
物体検出モデルを学習させるためには、所定の物体が撮影された画像を教師データとして大量に用意する必要があるが、教師データを大量に用意するのは容易ではない。そのため、複数のニューラルネットワークを用いて、撮影画像から物体の位置、属性をそれぞれ識別する物体検出装置が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２０－０４６７０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、このような物体検出を行うためにはコンピュータによる大量の処理が必要であり、そのためには高スペックなコンピュータが必要となる。このような高スペックなコンピュータは高額であるため、コストが掛かっていた。また、例えば、多品種小ロット生産の工場、様々な梱包の物品が出入りする受入検査場では、いつも同じ対象物の物体検出をするとは限らない。このような現場では、物体検出モデルの学習の手間は、自動で物体検出を行える、という効果に見合わない、という課題があった。
【０００６】
そこでこの発明は、例えば機械学習がされていない物体のような、識別不可能な物体を検出することが可能な、物体検出装置、物体検出システム、物体検出方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の課題を解決するために、この発明に係る物体検出装置は、画像内に撮影された物体を検出し、検出結果を符号で示す検出信号を出力する検出部と、検出された前記物体のうち、識別可能な物体を判定し、前記検出信号に対して判定結果を反映させる判定部と、前記判定結果が反映された前記検出信号の符号を反転させた反転信号を出力する出力部と、を備え、前記判定部は、検出された前記物体が、前記識別可能な物体であること、または識別不可能な物体であることを判定する、ことを特徴とする。
【０００８】
この発明に係る物体検出装置は、前記判定部が、前記識別可能な物体として記憶されている情報に基づき、前記物体が前記識別可能な物体であること、または識別不可能な物体であることを判定する、ようにしてもよい。
【０００９】
この発明に係る物体検出装置は、前記判定部が、前記識別可能な物体を学習した機械学習モデルに基づき、前記識別可能な物体であること、または識別不可能な物体であることを判定する、ようにしてもよい。
【００１０】
この発明に係る物体検出装置は、前記判定部が、前記物体が前記識別可能な物体である確からしさを示す尤度を算出し、前記尤度が所定の閾値以上であるときに前記物体が前記識別可能な物体であると判定する、ようにしてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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