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公開番号2025049760
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-04
出願番号2023158142
出願日2023-09-22
発明の名称認識処理装置および認識処理方法
出願人株式会社JVCケンウッド
代理人個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250327BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像認識処理において対象物をより適切に検出する。
【解決手段】認識処理装置10は、撮像映像を取得する映像取得部12と、対象物の全体画像を機械学習した第1検出モデルを用いて、撮像映像の外縁から離れて位置する対象物を検出し、対象物の部分画像を機械学習した第2検出モデルを用いて、撮像映像の外縁に位置する対象物を検出する対象物検出部14と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
撮像映像を取得する映像取得部と、
対象物の全体画像を機械学習した第１検出モデルを用いて、前記撮像映像の外縁から離れて位置する対象物を検出し、対象物の部分画像を機械学習した第２検出モデルを用いて、前記撮像映像の外縁に位置する対象物を検出する対象物検出部と、
を備える認識処理装置。
続きを表示（約 720 文字）【請求項２】
前記対象物検出部は、
前記撮像映像の外縁の内側において、前記外縁に重ならない範囲に含まれる対象物を前記第１検出モデルを用いて検出し、
前記撮像映像の外縁の内側を含み、前記外縁に重なる範囲に含まれる対象物を前記第２検出モデルを用いて検出する、
請求項１に記載の認識処理装置。
【請求項３】
前記対象物検出部は、
対象物の右部分画像を機械学習した検出モデルを用いて、前記撮像映像の左縁に重なる範囲に含まれる対象物を検出し、
対象物の左部分画像を機械学習した検出モデルを用いて、前記撮像映像の右縁に重なる範囲に含まれる対象物を検出し、
対象物の下部分画像を機械学習した検出モデルを用いて、前記撮像映像の上縁に重なる範囲に含まれる対象物を検出し、または、
対象物の上部分画像を機械学習した検出モデルを用いて、前記撮像映像の下縁に重なる範囲に含まれる対象物を検出する、
請求項１または２に記載の認識処理装置。
【請求項４】
前記第２検出モデルを用いて対象物を検出した検出領域の下端位置を用いて、前記対象物の距離情報を算出する距離算出部をさらに備える、
請求項１または２に記載の認識処理装置。
【請求項５】
撮像映像を取得するステップと、
対象物の全体画像を機械学習した第１検出モデルを用いて、前記撮像映像の外縁から離れて位置する対象物を検出し、対象物の部分画像を機械学習した第２検出モデルを用いて、前記撮像映像の外縁に位置する対象物を検出するステップと、
を認識処理装置が実行する認識処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、認識処理装置および認識処理方法に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
車両の周囲を撮像した画像から歩行者などの対象物をパターンマッチング等の画像認識処理を用いて検出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】
【０００３】
特開２０２２－１３９３７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
カメラで撮像される映像の外縁付近に対象物が位置する場合、対象物の全体像が映像に含まれないために、対象物を適切に検出できない場合があった。
【０００５】
本発明は、上述の事情に鑑みてなされたものであり、画像認識処理において対象物をより適切に検出する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のある態様の認識処理装置は、撮像映像を取得する映像取得部と、対象物の全体画像を機械学習した第１検出モデルを用いて、撮像映像の外縁から離れて位置する対象物を検出し、対象物の部分画像を機械学習した第２検出モデルを用いて、撮像映像の外縁に位置する対象物を検出する対象物検出部と、を備える。
【０００７】
本発明の別の態様は、認識処理方法であり、撮像映像を取得するステップと、対象物の全体画像を機械学習した第１検出モデルを用いて、撮像映像の外縁から離れて位置する対象物を検出し、対象物の部分画像を機械学習した第２検出モデルを用いて、撮像映像の外縁に位置する対象物を検出するステップと、を認識処理装置が実行する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明のある態様によれば、画像認識処理において対象物をより適切に検出する技術を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
第１実施形態に係る認識処理装置の機能構成を模式的に示すブロック図である。
対象物を含む撮像映像の一例を模式的に示す図である。
撮像映像に対して設定される検出領域の一例を模式的に示す図である。
図４（ａ）～（ｅ）は、検出モデルの機械学習に用いる入力画像の一例を模式的に示す図である。
第１実施形態に係る認識処理方法の流れの一例を示すフローチャートである。
図５のステップＳ１６の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
第２実施形態に係る認識処理装置の機能構成を模式的に示すブロック図である。
図８（ａ）～（ｃ）は、撮像映像を構成する複数フレームにわたって追跡される対象物の一例を模式的に示す図である。
第２実施形態に係る認識処理方法の流れの一例を示すフローチャートである。
第３実施形態に係る認識処理装置の機能構成を模式的に示すブロック図である。
図１１（ａ），（ｂ）は、撮像映像の下縁に位置する対象物の検出方法の一例を模式的に示す図である。
第３実施形態に係る認識処理方法の流れの一例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、本発明の実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。かかる実施の形態に示す具体的な数値等は、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、図面において、本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
（【００１１】以降は省略されています）

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