特許ウォッチ

公開番号2025031033
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-07
出願番号2023136976
出願日2023-08-25
発明の名称データ処理アルゴリズム評価装置
出願人三菱重工機械システム株式会社,国立大学法人東京大学
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G08G 1/00 20060101AFI20250228BHJP(信号)
要約【課題】車両の状況を判断するデータ処理アルゴリズムの性能を適切に評価する。
【解決手段】車両から検出した複数の電波測距データを記憶するデータ記憶部と、データ記憶部に記憶される複数の電波測距データのうち対象データに対する外乱を示す外乱情報が入力された場合、対象データを取得して理解し、外乱が対象データに反映された状態となるように理解に基づいて対象データを加工して合成データを生成するデータ生成部と、生成された合成データに基づいて、車両の状況を判断するデータ処理アルゴリズムの性能を評価するデータ処理部とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
車両から検出した電波測距データを記憶するデータ記憶部と、
前記データ記憶部に記憶される前記電波測距データのうち対象データに対する外乱を示す外乱情報が入力された場合、前記対象データを取得して理解し、前記外乱が前記対象データに反映された状態となるように前記理解に基づいて前記対象データを加工して合成データを生成するデータ生成部と、
生成された前記合成データに基づいて、前記車両の状況を判断するデータ処理アルゴリズムの性能を評価するデータ処理部と
を備えるデータ処理アルゴリズム評価装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記データ生成部は、前記対象データの検出位置から前記対象データを構成する対象物の空間的配置を抽出し、抽出結果に基づいて前記合成データを生成する
請求項１に記載のデータ処理アルゴリズム評価装置。
【請求項３】
前記電波測距データは、前記車両から出射されて前記対象物で反射される電波が到来する方位角及び前記対象物までの距離について２次元状に配列されたデータを含む
請求項２に記載のデータ処理アルゴリズム評価装置。
【請求項４】
前記電波測距データは、前記対象物で反射される前記電波の反射断面積を示す反射断面積データと、前記車両と前記対象物との相対速度を示す速度データとを含む
請求項３に記載のデータ処理アルゴリズム評価装置。
【請求項５】
前記外乱を含まない前記電波測距データである基準データと、前記外乱を含む前記電波測距データである外乱データとを学習データとして記憶する学習データ記憶部と、
前記データ生成部が前記対象データ及び前記外乱情報に基づいて前記合成データを生成する処理と同一の処理により前記基準データ及び前記外乱情報に基づいて学習用合成データを生成し、生成した前記学習用合成データと前記外乱データとの間の正解率が高くなるように敵対的生成ネットワーク又はサイクル敵対的生成ネットワークを用いて学習するデータ学習部と
を更に備え、
前記データ生成部は、前記データ学習部の学習結果に基づいて前記対象データを理解して前記合成データを生成する
請求項３に記載のデータ処理アルゴリズム評価装置。
【請求項６】
前記学習データ記憶部は、同一種類で程度が異なる前記外乱を含む複数の前記外乱データを記憶し、
前記データ学習部は、程度が異なる前記外乱を含む複数の前記外乱データに基づいて学習を行い、
前記データ生成部は、前記外乱の程度を含む前記外乱情報が入力された場合、前記データ学習部の学習結果に基づいて前記対象データを理解し、前記外乱情報に対応する程度の前記外乱が前記対象データに反映されるように前記合成データを生成する
請求項５に記載のデータ処理アルゴリズム評価装置。
【請求項７】
前記学習データ記憶部は、異なる属性を含む複数の前記電波測距データを、当該属性を示すラベル情報と対応付けて記憶し、
前記データ学習部は、生成した前記学習用合成データと前記外乱データとの間で前記属性に関する正解率が高くなるように前記サイクル敵対的生成ネットワークを用いて学習し、
前記データ生成部は、前記対象データ及び前記外乱情報が入力された場合、前記対象データの前記属性を示すラベル情報を抽出し、前記データ学習部の学習結果に基づいて前記対象データを理解して前記属性を反映させた前記合成データを生成する
請求項５又は請求項６に記載のデータ処理アルゴリズム評価装置。
【請求項８】
前記データ学習部は、前記電波測距データを構成する前記データのうち実測値が設定されない前記データについては、所定の非検出値を設定する
請求項５又は請求項６に記載のデータ処理アルゴリズム評価装置。
【請求項９】
前記データ学習部は、前記電波測距データにおいて前記データに設定される前記実測値のうち最小となる前記実測値よりも小さい値を前記非検出値とする
請求項８に記載のデータ処理アルゴリズム評価装置。
【請求項１０】
前記データ生成部は、前記電波測距データを構成する前記データのうち実測値が設定されない前記データについては、所定の非検出値を設定する
請求項３に記載のデータ処理アルゴリズム評価装置。
（【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】
本開示は、データ処理アルゴリズム評価装置に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
自動運転等の運転を支援する機能を備える車両が開発されている。このような運転支援機能を備える車両には、車載カメラ等で車両の周囲環境を撮影し、撮影した撮影画像に基づいて車両の状況を判断するための画像処理アルゴリズムが搭載されている。
【０００３】
画像処理アルゴリズムは、適切な運転支援機能を実現するため、各種の性能評価が行われている。例えば、車両から撮影した実写画像にコンピュータグラフィックで作成した天候外乱の画像を重畳した合成画像を用いて画像処理を行うことにより、画像処理アルゴリズムの性能を評価する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１０－０３３３２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術において、生成される天候外乱等の画像は、実写画像に映る対象物等の状況を反映して生成されたものではない。このため、上記の合成画像を用いて画像処理アルゴリズムを評価した場合、適切な評価が得られない可能性がある。また、上記のような画像とは異なる情報に基づいて車両の状況を判断することが提案されており、この場合に情報処理アルゴリズムの性能を適切に評価することが求められる。
【０００６】
本開示は、上記に鑑みてなされたものであり、車両の状況を判断するデータ処理アルゴリズムの性能を適切に評価することが可能なデータ処理アルゴリズム評価装置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】
本開示に係るデータ処理アルゴリズム評価装置は、車両から検出した複数の電波測距データを記憶するデータ記憶部と、前記データ記憶部に記憶される複数の前記電波測距データのうち対象データに対する外乱を示す外乱情報が入力された場合、前記対象データを取得して理解し、前記外乱が前記対象データに反映された状態となるように前記理解に基づいて前記対象データを加工して合成データを生成するデータ生成部と、生成された前記合成データに基づいて、前記車両の状況を判断するデータ処理アルゴリズムの性能を評価するデータ処理部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によれば、車両の状況を判断するデータ処理アルゴリズムの性能を適切に評価することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、第１実施形態に係るデータ処理アルゴリズム評価装置の一例を示す機能ブロック図である。
図２は、電波測距データの一例を示す図である。
図３は、データ生成部における処理の一例を示す図である。
図４は、データを生成する処理の流れを示すフローチャートである。
図５は、第２実施形態に係るデータ処理アルゴリズム評価装置の一例を示す機能ブロック図である。
図６は、データ学習部の一例を示す概念図である。
図７は、データ学習部の他の例を示す概念図である。
図８は、データ学習部の処理の一例を模式的に示す図である。
図９は、データ学習部の処理の一例を模式的に示す図である。
図１０は、データを生成する処理の流れを示すフローチャートである。
図１１は、第３実施形態に係るデータ学習部の一例を示す概念図である。
図１２は、データを生成する処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本開示に係るデータ処理アルゴリズム評価装置の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許