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公開番号2025097561
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-01
出願番号2023213804
出願日2023-12-19
発明の名称機械学習装置および推論装置
出願人株式会社JVCケンウッド
代理人個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250624BHJP(計算;計数)
要約【課題】撮像された画像からより正確な動きベクトルを推論できる技術を提供する。
【解決手段】第1取得部52は、無偏光画像センサで撮像された被写体の2フレームの無偏光画像を取得する。第2取得部54は、偏光画像センサで撮像された被写体の2フレームの偏光画像に基づいて導出された3次元の学習用動きベクトルを取得する。学習部58は、取得された2フレームの無偏光画像を入力とし、取得された学習用動きベクトルを正解として、モデル56を機械学習する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
無偏光画像センサで撮像された被写体の２フレームの無偏光画像を取得する第１取得部と、
偏光画像センサで撮像された前記被写体の２フレームの偏光画像に基づいて導出された３次元の学習用動きベクトルを取得する第２取得部と、
取得された前記２フレームの無偏光画像を入力とし、取得された前記学習用動きベクトルを正解として、モデルを機械学習する学習部と、
を備える機械学習装置。
続きを表示（約 680 文字）【請求項２】
前記無偏光画像と前記偏光画像は、同一光軸で撮像されている、
請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項３】
前記２フレームの無偏光画像から導出された動きベクトルは、動きベクトルの異常に関する所定条件を満たし、
前記２フレームの偏光画像は、前記２フレームの無偏光画像と同等のタイミングで撮像されている、
請求項１または２に記載の機械学習装置。
【請求項４】
前記偏光画像センサは、１フレームの偏光画像として、偏光方向の異なる複数の偏光撮像画像を撮像し、
１フレームの偏光画像ごとに、前記偏光画像の前記複数の偏光撮像画像の画素ごとに輝度値が平均された平均偏光画像が生成され、前記偏光画像の前記複数の偏光撮像画像に基づいて直線偏光度画像が生成され、前記平均偏光画像と前記直線偏光度画像とが合成された合成偏光画像が生成され、
前記学習用動きベクトルは、２フレームの合成偏光画像に基づいて導出されている、
請求項１または２に記載の機械学習装置。
【請求項５】
無偏光画像センサで撮像された２フレームの無偏光画像を取得する取得部と、
学習済みモデルを用いて、取得された前記２フレームの無偏光画像に基づいて３次元の動きベクトルを推論する推論部と、
を備え、
前記学習済みモデルは、被写体の２フレームの学習用無偏光画像と、前記被写体の２フレームの偏光画像に基づいて導出された３次元の学習用動きベクトルと、に基づいて機械学習されている、推論装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習装置および推論装置に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、カメラで撮影された画像を用いた各種技術の開発が行われている。特許文献１は、ＲＧＢカメラとＴｏＦ（Time of Flight）センサを備える人検出システムを開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－７６９４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ロボットなどの移動体の自動走行技術に用いられるＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）が知られている。ＳＬＡＭ技術の一つとして、ビジュアルＳＬＡＭ（以下、ＶＳＬＡＭと呼ぶ）という技術がある。ＶＳＬＡＭでは、ＲＧＢセンサまたはモノクロセンサで撮像した２フレームの画像間の動きベクトルを定期的に取得し、その動きベクトルをもとに定期的に自己位置を推定するとともにマップを作成する。ＶＳＬＡＭは、比較的低コストのＲＧＢセンサまたはモノクロセンサを用いて実現できるため、製品コストを抑制しやすい。
【０００５】
しかし、一般的にＶＳＬＡＭでは、撮像された被写体の大部分が壁であり、その壁の特徴点が少ない場合などには、誤った動きベクトルを取得しやすく、自己位置を見失うロストが発生しやすくなる。
【０００６】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、撮像された画像からより正確な動きベクトルを推論できる技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の機械学習装置は、無偏光画像センサで撮像された被写体の２フレームの無偏光画像を取得する第１取得部と、偏光画像センサで撮像された被写体の２フレームの偏光画像に基づいて導出された３次元の学習用動きベクトルを取得する第２取得部と、取得された２フレームの無偏光画像を入力とし、取得された学習用動きベクトルを正解として、モデルを機械学習する学習部と、を備える。
【０００８】
本発明の別の態様は、推論装置である。この装置は、無偏光画像センサで撮像された２フレームの無偏光画像を取得する取得部と、学習済みモデルを用いて、取得された２フレームの無偏光画像に基づいて３次元の動きベクトルを推論する推論部と、を備える。学習済みモデルは、被写体の２フレームの学習用無偏光画像と、被写体の２フレームの偏光画像に基づいて導出された３次元の学習用動きベクトルと、に基づいて機械学習されている。
【０００９】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、撮像された画像からより正確な動きベクトルを推論できる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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