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公開番号2025092253
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-19
出願番号2023208017
出願日2023-12-08
発明の名称情報処理方法及び情報処理装置
出願人株式会社ブリヂストン,株式会社ネクスコ・エンジニアリング北海道,国立大学法人北海道大学
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06V 10/25 20220101AFI20250612BHJP(計算;計数)
要約【課題】撮像画像における識別精度を向上する情報処理方法及び情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置1が実行する情報処理方法であって、情報処理装置1は制御部11と通信部12と記憶部13とを含み、通信部12を介してネットワークと通信可能であり、撮像画像を取得することと、勾配荷重クラス活性化マッピングによって、識別対象の識別に有効な領域を撮像画像から取得することと、物体検出アルゴリズムによって、識別対象とは異なる物体又は空間の存在情報を撮像画像から取得することと、取得された領域と存在情報とから、撮像画像において解析窓を設定することと、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記情報処理装置は制御部と通信部と記憶部とを含み、前記通信部を介してネットワークと通信可能であり、
撮像画像を取得することと、
勾配荷重クラス活性化マッピングによって、識別対象の識別に有効な領域を前記撮像画像から取得することと、
物体検出アルゴリズムによって、前記識別対象とは異なる物体又は空間の存在情報を前記撮像画像から取得することと、
前記取得された領域と前記存在情報とから、前記撮像画像において解析窓を設定することと、
を含む情報処理方法。
続きを表示（約 840 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理方法において、
前記識別対象は路面を含む、情報処理方法。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理方法において、
前記取得された領域内で、前記存在情報が示す物体又は空間を除外した領域に、前記解析窓を設定することを含む、情報処理方法。
【請求項４】
請求項１に記載の情報処理方法において、
第１の時間帯に撮像された撮像画像における識別対象の識別に用いられる第１の識別器を前記記憶部に記憶することと、
第２の時間帯に撮像された撮像画像における識別対象の識別に用いられる第２の識別器を前記記憶部に記憶することと、
前記撮像画像に前記第１の識別器と前記第２の識別器とを適用することと、
前記第１の識別器と前記第２の識別器とのそれぞれから、前記撮像画像における識別対象の状態を示す１以上の数の識別ラベルと、識別ラベルごとの確信度とを取得することと、
前記識別ラベルと前記確信度とを特徴ベクトルとして設定し、前記特徴ベクトルの傾向を統合識別器において学習することと、
前記統合識別器から、撮像画像における識別対象の状態を示す最終的な識別ラベルを取得することと、
を含む、情報処理方法。
【請求項５】
制御部と通信部と記憶部とを含み、前記通信部を介してネットワークと通信可能な情報処理装置であって、
前記制御部は、
撮像画像を取得することと、
勾配荷重クラス活性化マッピングによって、識別対象の識別に有効な領域を前記撮像画像から取得することと、
物体検出アルゴリズムによって、前記識別対象とは異なる物体又は空間の存在情報を前記撮像画像から取得することと、
前記取得された領域と前記存在情報とから、前記撮像画像において解析窓を設定することと、
を含む動作を実行する、情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理方法及び情報処理装置に関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、固定の解析窓から得られるデータをMobile Netsへの入力とする技術が知られている（例えば非特許文献１及び２）。具体的には、実験時に設定するパラメータとしては、横700ピクセル、縦280ピクセルである解析窓が設定される。このとき、解析窓の左上座標のX座標は500、Y座標は700である。なお、車載カメラで撮影されている元の画像のピクセル数は、1920×1080である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
石附将武, 高橋翔, 萩原亨, 石井啓太, 岩▲崎▼悠志, 森徹平, 花塚泰史, “複数の車載センサーデータを統合した冬期の路面状態のLate Fusionによる推定モデル”, AI・データサイエンス論文集, 2022年, 3巻, J2号, pp.642-649
Tomoyuki Takase, Sho Takahashi, Toru Hagiwara, Tomonori Ohiro, Yuji Iwasaki, Teppei Mori, Yasushi Hanatsuka, “An Estimation Method of Road Surface Condition on Winter Expressway via Mobile Nets Using In-Vehicle Camera Images,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE2021), 2021
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
車載カメラで撮像された画像をリアルタイムで解析することを想定した場合、識別精度の向上の観点からは、先行車両等が含まれる領域をリアルタイムで避けながら路面状態の判定を行うことが好ましい。しかしこのことは上記背景技術の方法では考慮されておらず、改善の余地がある。
【０００５】
かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、撮像画像における識別精度を向上することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
〔１〕本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記情報処理装置は制御部と通信部と記憶部とを含み、前記通信部を介してネットワークと通信可能であり、
撮像画像を取得することと、
勾配荷重クラス活性化マッピングによって、識別対象の識別に有効な領域を前記撮像画像から取得することと、
物体検出アルゴリズムによって、前記識別対象とは異なる物体又は空間の存在情報を前記撮像画像から取得することと、
前記取得された領域と前記存在情報とから、前記撮像画像において解析窓を設定することと、
を含む。
この構成により、撮像画像における識別精度を向上することができる。
【０００７】
〔２〕本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、
上記〔１〕に記載の情報処理方法において、
前記識別対象は路面を含むことが好ましい。
この構成により、路面の識別精度を一層向上することができる。
【０００８】
〔３〕本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、
上記〔１〕又は〔２〕に記載の情報処理方法において、
前記取得された領域内で、前記存在情報が示す物体又は空間を除外した領域に、前記解析窓を設定することを含む。
この構成により、識別精度を一層向上することができる。
【０００９】
〔４〕本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、
上記〔１〕乃至〔３〕の何れか一項に記載の情報処理方法において、
第１の時間帯に撮像された撮像画像における識別対象の識別に用いられる第１の識別器を前記記憶部に記憶することと、
第２の時間帯に撮像された撮像画像における識別対象の識別に用いられる第２の識別器を前記記憶部に記憶することと、
前記撮像画像に前記第１の識別器と前記第２の識別器とを適用することと、
前記第１の識別器と前記第２の識別器とのそれぞれから、前記撮像画像における識別対象の状態を示す１以上の数の識別ラベルと、識別ラベルごとの確信度とを取得することと、
前記識別ラベルと前記確信度とを特徴ベクトルとして設定し、前記特徴ベクトルの傾向を統合識別器において学習することと、
前記統合識別器から、撮像画像における識別対象の状態を示す最終的な識別ラベルを取得することと、
を含む。
この構成により、撮像画像に対して頑健且つ安定な識別を実行することができる。
【００１０】
〔５〕本開示の一実施形態に係る情報処理装置は、
制御部と通信部と記憶部とを含み、前記通信部を介してネットワークと通信可能な情報処理装置であって、
前記制御部は、
撮像画像を取得することと、
勾配荷重クラス活性化マッピングによって、識別対象の識別に有効な領域を前記撮像画像から取得することと、
物体検出アルゴリズムによって、前記識別対象とは異なる物体又は空間の存在情報を前記撮像画像から取得することと、
前記取得された領域と前記存在情報とから、前記撮像画像において解析窓を設定することと、
を含む動作を実行する。
この構成により、撮像画像における識別精度を向上することができる。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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