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公開番号2025117107
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-12
出願番号2024011794
出願日2024-01-30
発明の名称情報処理装置、及び情報処理方法
出願人ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類H04N 23/60 20230101AFI20250804BHJP(電気通信技術)
要約【課題】撮像画像に対して複数のAI処理を行うことで、所望の認識結果をより高い信頼度で取得する。
【解決手段】撮像画像に対して行われるAI処理のモデルを、前記撮像画像に含まれる認識対象の領域を検出する第1のAIモデルから、前記撮像画像から検出された前記領域の前記認識対象を認識する第2のAIモデルに切り替えるように指示するモデル切替部と、異なる撮像条件にて撮像された複数の撮像画像から前記第2のAIモデルにてそれぞれ認識された前記認識対象の複数の認識結果に基づいて、出力される認識結果を決定する結果決定部と、を備える、情報処理装置。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
撮像画像に対して行われるＡＩ処理のモデルを、前記撮像画像に含まれる認識対象の領域を検出する第１のＡＩモデルから、前記撮像画像から検出された前記領域の前記認識対象を認識する第２のＡＩモデルに切り替えるように指示するモデル切替部と、
異なる撮像条件にて撮像された複数の撮像画像から前記第２のＡＩモデルにてそれぞれ認識された前記認識対象の複数の認識結果に基づいて、出力される認識結果を決定する結果決定部と、
を備える、情報処理装置。
続きを表示（約 930 文字）【請求項２】
前記第１のＡＩモデルには、前記撮像画像から解像度を低下させた画像が入力される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第２のＡＩモデルには、前記複数の撮像画像から前記第１のＡＩモデルにて検出された前記領域をそれぞれ切り出した画像が入力される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１のＡＩモデルによる前記領域の時系列の検出結果に基づいて、前記認識対象が静止しているか否かを判定する静止判定部をさらに備え、
前記認識対象が静止していると判定された場合、前記第２のＡＩモデルによる前記認識対象の認識が行われる、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記結果決定部は、前記複数の認識結果に含まれる要素ごとの多数決結果に基づいて、出力される前記認識結果を決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第２のＡＩモデルは、前記認識対象の認識結果と、前記認識結果の信頼度とを出力し、
前記結果決定部は、前記複数の認識結果の各々の前記信頼度に基づいて、出力される前記認識結果を決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記結果決定部は、１の撮像画像から前記第２のＡＩモデルにて認識された前記認識結果の前記信頼度が閾値以上である場合、該認識結果を出力される前記認識結果として決定する、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記認識結果の前記信頼度が閾値未満である場合、前記結果決定部は、異なる撮像条件にて撮像された複数の撮像画像から前記第２のＡＩモデルにてそれぞれ認識された前記認識対象の複数の認識結果に基づいて、出力される認識結果を決定する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記撮像条件は、撮像時の露出条件である、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第１のＡＩモデル、及び前記第２のＡＩモデルは、それぞれ機械学習によって生成される、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】
本開示は、情報処理装置、及び情報処理方法に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、複数の画素が二次元配列された撮像部が設けられた基板と、撮像部にて撮像された画像を信号処理する信号処理部が設けられた基板とを貼り合わせた積層型の撮像装置が知られている。
【０００３】
一方で、撮像装置のユースケースとして、撮像装置で撮像された画像を使用する場合だけではなく、撮像された画像から得られる情報（いわゆるメタデータ）を使用する場合が増加している。
【０００４】
例えば、下記の特許文献１には、画像を撮像する撮像部が設けられた第１の基板と、撮像部が出力する撮像画像に対して認識処理を行う認識処理部が設けられた第２の基板とを互いに接合した撮像装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特許第６６３３２１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１に開示された撮像装置では、撮像画像に対して認識処理部で単一の認識処理のみが行われるため、メタデータの種類によっては、認識精度が高いメタデータを取得することが困難となることがあり得る。例えば、画像に認識対象以外の要素が多く含まれる場合、認識対象以外の要素に影響されることで、認識対象を認識すること自体が困難となることがあり得る。また、認識対象の画像の解像度が低い場合、認識対象の認識精度が低下しやすくなる。
【０００７】
上記事情に鑑みれば、撮像画像に対して複数のＡＩ処理を行うことで、より高い認識精度を有する認識結果を取得することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示によれば、撮像画像に対して行われるＡＩ処理のモデルを、前記撮像画像に含まれる認識対象の領域を検出する第１のＡＩモデルから、前記撮像画像から検出された前記領域の前記認識対象を認識する第２のＡＩモデルに切り替えるように指示するモデル切替部と、異なる撮像条件にて撮像された複数の撮像画像から前記第２のＡＩモデルにてそれぞれ認識された前記認識対象の複数の認識結果に基づいて、出力される認識結果を決定する結果決定部と、を備える、情報処理装置が提供される。
【０００９】
また、本開示によれば、撮像画像に含まれる認識対象の領域を第１のＡＩモデルにて検出した結果を取得することと、前記撮像画像に対して行われるＡＩ処理のモデルを、前記第１のＡＩモデルから、前記撮像画像から検出された前記領域の前記認識対象を認識する第２のＡＩモデルに切り替えるように指示することと、異なる撮像条件にて撮像された複数の撮像画像から前記第２のＡＩモデルにてそれぞれ認識された前記認識対象の複数の認識結果を取得することと、前記複数の認識結果に基づいて、出力される認識結果を決定することと、を含む、コンピュータによる情報処理方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本技術が実装されるディジタルカメラを説明する説明図である。
本技術が適用されるディジタルカメラの構成例を示すブロック図である。
本開示の一実施形態に係る撮像装置の構成例を示すブロック図である。
撮像装置の外観の構成例を示す斜視図である。
情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
撮像装置及び情報処理装置における処理の流れを示すフローチャート図である。
複数の認識結果から出力される認識結果を決定する方法の一例を示す説明図である。
複数の認識結果から出力される認識結果を決定する方法の他の例を示す説明図である。
撮像ブロック、ＤＳＰ、及び情報処理装置の間のデータの受け渡しを示すシークエンス図である。
ディジタルカメラの変形例に係る処理の流れを示すフローチャート図である。
ディジタルカメラによる応用例の処理の流れを示すフローチャート図である。
【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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