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公開番号2025015110
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-30
出願番号2023118264
出願日2023-07-20
発明の名称情報処理方法、プログラム及び情報処理装置
出願人株式会社KDDIテクノロジー
代理人弁理士法人創光国際特許事務所,個人,個人,個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250123BHJP(計算;計数)
要約【課題】判定対象の特徴の検出精度を向上させる。
【解決手段】コンピュータが実行する、所定の特徴を検出する対象の構造物である対象構造物と、背景と、を含む画像データである判定画像データを取得する取得ステップと、判定画像データに含まれる対象構造物以外の被写体である背景を分離した画像データであって、対象構造物を含む画像データである分離画像データを生成する分離ステップと、対象構造物を含む画像データを入力データとしたときに当該入力データに含まれる所定の特徴を検出するように学習された学習済モデルに分離画像データを入力することで判定画像データに含まれる所定の特徴が検出される領域を出力する出力ステップと、を有する情報処理方法である。
【選択図】図2

特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータが実行する、
所定の特徴を検出する対象の構造物である対象構造物と、背景と、を含む画像データである判定画像データを取得する取得ステップと、
前記判定画像データに含まれる前記対象構造物以外の被写体である背景を分離した画像データであって、前記対象構造物を含む画像データである分離画像データを生成する分離ステップと、
前記対象構造物を含む画像データを入力データとしたときに当該入力データに含まれる前記所定の特徴を検出するように学習された学習済モデルに前記分離画像データを入力することで前記判定画像データに含まれる前記所定の特徴が検出される領域を出力する出力ステップと、
を有する情報処理方法。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記分離画像データを分割する分割ステップをさらに有し、
前記出力ステップにおいては、前記分割ステップにおいて分割された前記分離画像データを、前記学習済モデルに入力することで前記判定画像データに含まれる前記所定の特徴が検出される領域を出力する、
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記分離画像データを分割し、分割された画像データを所定の画素数にリサイズした複数の分割画像データを生成する分割ステップをさらに有し、、
前記出力ステップにおいては、前記分割画像データを前記学習済モデルに入力することで前記判定画像データに含まれる前記所定の特徴が検出される領域を出力する、
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記分割ステップにおいて画像データを分割する際の基準の選択を受付ける受付ステップをさらに有し、
前記分割ステップは、前記分離画像データを、前記受付ステップにおいて受付けた基準に基づいて分割する、
請求項２又は３に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記学習済モデルは、前記所定の特徴が検出されうる構造物と、背景と、を含む画像データと、該構造物における前記所定の特徴の領域と、を教師データとして学習したことを特徴とする、
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記学習済モデルは、前記画像データから前記画像データに含まれる構造物以外の被写体である背景を分離した画像データと、該構造物における前記所定の特徴の領域と、をさらに、教師データとして学習したことを特徴とする、
請求項５に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記学習済モデルは、さらに、前記所定の特徴が検出されうる構造物と、背景と、を含む画像データを分割した画像データと、該画像データに含まれる構造物における前記所定の特徴の領域と、を教師データとして学習していることを特徴とする、
請求項５に記載の情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
所定の特徴を検出する対象の構造物である対象構造物と、背景と、を含む画像データである判定画像データを取得する取得ステップと、
前記判定画像データに含まれる前記対象構造物以外の被写体である背景を分離した画像データであって、前記対象構造物を含む画像データである分離画像データを生成する分離ステップと、
前記対象構造物を含む画像データを入力データとしたときに当該入力データに含まれる前記所定の特徴を検出するように学習された学習済モデルに前記分離画像データを入力することで前記判定画像データに含まれる前記所定の特徴が検出される領域を出力する出力ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項９】
所定の特徴を検出する対象の構造物である対象構造物を含む画像データを入力データとしたときに当該入力データに含まれる前記所定の特徴を検出するように学習された学習済モデルを記憶する記憶部と、
対象構造物と、背景と、を含む画像データである判定画像データを取得する取得部と、
前記判定画像データに含まれる前記対象構造物以外の被写体である背景を分離した画像データであって、前記対象構造物を含む画像データである分離画像データを生成する背景分離部と、
前記分離画像データを前記学習済モデルに入力することで前記判定画像データに含まれる前記所定の特徴が検出される領域を出力する出力部と、
を有する情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理方法、プログラム及び情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,100 文字）【背景技術】
【０００２】
設備に生じたサビを撮影した画像により、設備の劣化状態を診断する装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１２－１８９５２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来技術においては、設備に生じたサビの誤検出が生じうるという問題が生じていた。
【０００５】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、判定対象の特徴の検出精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様の情報処理方法においては、コンピュータが実行する、所定の特徴を検出する対象の構造物である対象構造物と、背景と、を含む画像データである判定画像データを取得する取得ステップと、前記判定画像データに含まれる前記対象構造物以外の被写体である背景を分離した画像データであって、前記対象構造物を含む画像データである分離画像データを生成する分離ステップと、前記対象構造物を含む画像データを入力データとしたときに当該入力データに含まれる前記所定の特徴を検出するように学習された学習済モデルに前記分離画像データを入力することで前記判定画像データに含まれる前記所定の特徴が検出される領域を出力する出力ステップと、を有する。
【０００７】
前記分離画像データを分割する分割ステップをさらに有し、前記出力ステップにおいては、前記分割ステップにおいて分割された前記分離画像データを、前記学習済モデルに入力することで前記判定画像データに含まれる前記所定の特徴が検出される領域を出力してもよい。
【０００８】
前記分離画像データを分割し、分割された画像データを所定の画素数にリサイズした複数の分割画像データを生成する分割ステップをさらに有し、前記出力ステップにおいては、前記分割画像データを前記学習済モデルに入力することで前記判定画像データに含まれる前記所定の特徴が検出される領域を出力してもよい。
【０００９】
前記分割ステップにおいて画像データを分割する際の基準の選択を受付ける受付ステップをさらに有し、前記分割ステップは、前記分離画像データを、前記受付ステップにおいて受付けた基準に基づいて分割してもよい。
【００１０】
前記学習済モデルは、前記所定の特徴が検出されうる構造物と、背景と、を含む画像データと、該構造物における前記所定の特徴の領域と、を教師データとして学習したことを特徴としてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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