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1. WO2020105225 - 機械学習方法、学習済みモデル、制御プログラム、および物体検知システム

公開番号 WO/2020/105225
公開日 28.05.2020
国際出願番号 PCT/JP2019/030323
国際出願日 01.08.2019
IPC
G06T 7/00 2017.01
G物理学
06計算;計数
Tイメージデータ処理または発生一般
7イメージ分析
G01S 17/89 2006.01
G物理学
01測定;試験
S無線による方位測定;無線による航行;電波の使用による距離または速度の決定;電波の反射または再輻射を用いる位置測定または存在探知;その他の波を用いる類似の装置
17電波以外の電磁波の反射または再放射を使用する方式,例.ライダー方式
88特定の応用に特に適合したライダー方式
89マッピングまたはイメージング用のもの
G08G 1/16 2006.01
G物理学
08信号
G交通制御システム
1道路上の車両に対する交通制御システム
16衝突防止システム
CPC
G01S 17/89
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
17Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
88Lidar systems specially adapted for specific applications
89for mapping or imaging
G06T 7/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
G08G 1/16
GPHYSICS
08SIGNALLING
GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
1Traffic control systems for road vehicles
16Anti-collision systems
出願人
  • コニカミノルタ株式会社 KONICA MINOLTA, INC. [JP]/[JP]
発明者
  • 吉澤 将則 YOSHIZAWA, Masanori
代理人
  • 八田国際特許業務法人 HATTA & ASSOCIATES
優先権情報
2018-21951822.11.2018JP
公開言語 (言語コード) 日本語 (JA)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) MACHINE LEARNING METHOD, TRAINED MODEL, CONTROL PROGRAM, AND OBJECT DETECTION SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE, MODÈLE ENTRAÎNÉ, PROGRAMME DE COMMANDE ET SYSTÈME DE DÉTECTION D'OBJET
(JA) 機械学習方法、学習済みモデル、制御プログラム、および物体検知システム
要約
(EN)
[Problem] To provide a machine learning method, a trained model, a control program, and an object detection system with which objects are detected at a high level of precision. [Solution] In the present invention, processed distance images are input, each image having undergone processing for changing, to an abnormal value, a distance value of at least a portion of pixels included in a detection target area of an original distance image composed of multiple pixels that indicate the distance to an object, and a trained model is constructed by carrying out supervised learning of output in the form of labels that have been applied to detection target areas, and original distance images. Also, the present invention provides a control program for object detection and an object detection system in which the trained model is used.
(FR)
La présente invention ‌a‌ ‌pour‌ ‌objet‌ de‌ fournir un procédé d'apprentissage automatique, un modèle entraîné, un programme de commande et un système de détection d'objet avec lesquels des objets sont détectés à un niveau élevé de précision. À cet effet, dans la présente invention, des images de distance traitées sont entrées, chaque image ayant subi un traitement pour changer, à une valeur anormale, une valeur de distance d'au moins une partie de pixels inclus dans une zone cible de détection d'une image de distance d'origine composée de multiples pixels qui indiquent la distance à un objet, et un modèle entraîné est construit en effectuant un apprentissage supervisé de sortie sous la forme d'étiquettes qui ont été appliquées à des zones cibles de détection et à des images de distance d'origine. La présente invention concerne également un programme de commande pour la détection d'objet et un système de détection d'objet dans lequel le modèle entraîné est utilisé.
(JA)
【課題】物体の検知を高精度で行う機械学習方法、学習済みモデル、制御プログラム、および物体検知システムを提供する。 【解決手段】対象物までの距離値を示す複数の画素で構成された原距離画像の検出対象部分に含まれる少なくとも一部の画素の距離値を異常値に変更する加工が行われた加工距離画像を入力とし、出力を検出対象部分に付与したラベルと、原距離画像として教師あり学習を行うことにより、学習済みモデルを構築する。そして学習済みモデルを用いた物体検知用の制御プログラム、および物体検知システムとする。
国際事務局に記録されている最新の書誌情報