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公開番号2025086468
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-09
出願番号2023200462
出願日2023-11-28
発明の名称情報処理装置、方法、及びプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06F 16/909 20190101AFI20250602BHJP(計算;計数)
要約【課題】現実空間の検索を手間なく実施することである。
【解決手段】現実空間を計測した計測情報に基づいて生成した、物体の物体種別及び配置関係を含む物体配置情報を取得する物体配置情報取得手段と、ユーザからの問い合わせ情報を入力する問い合わせ情報入力手段と、前記物体配置情報及び前記問い合わせ情報を入力し、複数の物体の位置関係を表す物体配置特性を保持する物体配置特性データベースを用いて、前記問い合わせ情報に対する回答を予測する予測手段と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
現実空間を計測した計測情報に基づいて生成した、物体の物体種別及び配置関係を含む物体配置情報を取得する物体配置情報取得手段と、
ユーザからの問い合わせ情報を入力する問い合わせ情報入力手段と、
前記物体配置情報及び前記問い合わせ情報を入力し、複数の物体の位置関係を表す物体配置特性を保持する物体配置特性データベースを用いて、前記問い合わせ情報に対する回答を予測する予測手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記物体配置情報取得手段が取得する前記物体配置情報は第一の物体配置情報であり、
前記問い合わせ情報に含まれる物体の配置関係は第二の物体配置情報であり、
前記予測手段は、前記物体配置特性データベースを用いて、前記第一の物体配置情報及び前記第二の物体配置情報に基づき前記問い合わせ情報に対する回答を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記予測手段は、前記第一の物体配置情報と前記第二の物体配置情報の類似度に関する回答を予測する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置
【請求項４】
前記予測手段は、前記物体配置特性データベースを用いて、前記第二の物体配置情報には含まれない、前記問い合わせ情報と関連する第三の物体配置情報を生成し、前記第一の物体配置情報、前記第二の物体配置情報及び前記第三の物体配置情報の類似度に基づき前記問い合わせ情報に対する回答を予測する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置
【請求項５】
前記第一の物体配置情報は、さらに物体の時系列の位置関係情報からなる第一の時系列情報を含み、
前記予測手段は、前記物体配置特性データベースを用いて、前記問い合わせ情報に含まれる物体の時系列の位置関係情報からなる第二の時系列情報を、前記第二の物体配置情報と関連づけて生成し、前記第一の物体配置情報及び第二の物体配置情報の類似度と、前記第一および第二の時系列情報の類似度に基づいて、前記問い合わせ情報に対する回答を予測する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置
【請求項６】
前記問い合わせ情報を複数保持する問い合わせ情報保持手段をさらに備え、
前記第二の物体配置情報は、前記問い合わせ情報保持手段が保持する複数の問い合わせ情報に含まれる物体の配置関係である
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記予測手段は、前記物体配置特性データベースを用いて前記問い合わせ情報に含まれない不足情報を抽出し、前記不足情報を補足する前記問い合わせ情報を要求する回答を予測する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記予測手段は、前記問い合わせ情報に対する回答の信頼度を回答に関連付けて生成し、前記信頼度が所定値より低い場合には、前記問い合わせ情報に含まれない前記不足情報を補うように前記第二の物体配置情報を補足する前記問い合わせ情報を要求する回答を予測する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
センサが計測した計測情報を保持する計測情報保持手段と、
前記計測情報に基づき、前記物体配置情報を文章として生成する物体配置情報生成手段と、
前記物体配置情報生成手段が生成した前記物体配置情報を保持する物体配置情報保持手段と、
をさらに備え、
前記物体配置情報取得手段は、前記物体配置情報保持手段が保持する前記物体配置情報を
取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記物体配置情報は、現実空間を計測した計測情報に基づいて生成した、物体の物体種別及び配置関係を文章で表した文章情報である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
（【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】
本発明は、情報処理装置、方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
最近では、カメラやＬｉＤＡＲといったセンサで計測した画像情報や三次元形状情報から、画像認識や三次元形状認識により、画像情報や三次元形状情報に含まれる物体の種別や位置といった物体特性を機械が認識することができるようになっている。さらに、画像情報や三次元形状情報に何が含まれているかという現実空間の検索が実施できるようになりつつある。
【０００３】
特許文献１では、画像から認識した人物の所定の動作を識別し、不審者を検知している。また特許文献２では、画像から識別した人物の関節位置を認識して、作業状況を認識している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第７１１１４２２号公報
特開２０２３－４１９６９号公報
【非特許文献】
【０００５】
Ｊｏｈｎｓｏｎｅｔａｌ. “ＤｅｎｓｅＣａｐ：ＦｕｌｌｙＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒＤｅｎｓｅＣａｐｔｉｏｎｉｎｇ”，ＣＶＰＲ２０１６
Ａｓｈｉｓｈｅｔａｌ.， “ＡｔｔｅｎｔｉｏｎｉｓＡｌｌｙｏｕＮｅｅｄ”，ＮｅｕｒａｌＩＰＳ２０１７
Ｊａｃｏｂｅｔａｌ．， “ＢＥＲＴ：Ｐｒｅ－ｔｒａｉｎｉｎｇｏｆＤｅｅｐＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓｆｏｒＬａｎｇｕａｇｅＵｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ，ａｒＸｉｖ２０１８
ＹｏｎｇｈｕｉＷｕｅｔａｌ．， “Ｇｏｏｇｌｅ’ｓＮｅｕｒａｌＭａｃｈｉｎｅＴｒａｎｓｌａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ：ＢｒｉｄｇｉｎｇｔｈｅＧａｐｂｅｔｗｅｅｎＨｕｍａｎａｎｄＭａｃｈｉｎｅＴｒａｎｓｌａｔｉｏ”，ａｒＸｉｖ：１６０９．０８１４４ｖ２
Ｔａｔｅｎｏｅｔａｌ．， “ＣＮＮ－ＳＬＡＭ：Ｒｅａｌ－ｔｉｍｅｄｅｎｓｅｍｏｎｏｃｕｌａｒＳＬＡＭｗｉｔｈｌｅａｒｎｅｄｄｅｐｔｈｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ”，ＣＶＰＲ２０１９
ＨｅｎｇＷａｎｇｅｔａｌ．， “Ｓｐａｔｉａｌｉｔｙ－ｇｕｉｄｅｄＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｆｏｒ３ＤＤｅｎｓｅＣａｐｔｉｏｎｉｎｇｏｎＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄｓ”，ＩＪＣＡＩ２０２２
ＣｈａｒｌｅｓＲ．Ｑｉｅｔａｌ．， “ＰｏｉｎｔＮｅｔ：ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇｏｎＰｏｉｎｔＳｅｔｓｆｏｒ３ＤＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ”，ＣＶＰＲ２０１７
Ｓｈｕｑｕａｎｅｔａｌ．， “３ＤＱｕｅｓｔｉｏｎＡｎｓｗｅｒｉｎｇ”，ＣＶＰＲ２０２１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら従来の技術では、現実空間を検索するタスク毎に、データ収集、パラメータや条件の調整、及び認識した結果に対するシステムの応答動作の設定といった作業が煩雑であるという問題があった。
【０００７】
本発明は以上を鑑みて、現実空間の検索を手間なく実施することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一実施形態の情報処理装置は、現実空間を計測した計測情報に基づいて生成した、物体の物体種別及び配置関係を含む物体配置情報を取得する物体配置情報取得手段と、ユーザからの問い合わせ情報を入力する問い合わせ情報入力手段と、前記物体配置情報及び前記問い合わせ情報を入力し、複数の物体の位置関係を表す物体配置特性を保持する物体配置特性データベースを用いて、前記問い合わせ情報に対する回答を予測する予測手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、現実空間の検索を手間なく実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本発明の実施形態１に係る監視システムの使用場面と動作の概念を説明する図である。
本発明の実施形態１に係る情報処理装置１の機能モジュール構成を示す図である。
情報処理装置１のハードウェア構成を示す図である。
情報処理装置１の動作を説明するフローチャートである。
予測処理であるステップＳ１０４の処理の詳細を説明するフローチャートである。
物体配置特性データベース１０３を利用して、予測部１０４が物体の配置関係を解釈し、回答を予測するステップＳ１００５の処理事例を示した図である。
物体配置特性データベース１０３を利用して、予測部１０４が物体の配置関係を解釈し、回答を予測するステップＳ１００５の処理事例を示した図である。
物体配置特性データベース１０３を利用して、予測部１０４が物体の配置関係を解釈し、回答を予測するステップＳ１００５の処理事例を示した図である。
本発明の実施形態３に係る情報処理装置２を含む、現実空間の検索システムを示す図である。
本発明の実施形態３に係る情報処理装置２の動作を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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