JP2009211294A - ニューラルネットワーク装置及びそれを用いたロボットカメラ制御装置並びにニューラルネットワークプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ロボットカメラ制御装置1は、被写体を撮影するセンサカメラ10と、被写体の位置を検出する被写体検出装置20と、被写体を撮影するカメラを有するロボットカメラ30と、ロボットカメラ30を操作するロボカメ操作器40と、ニューラルネットワーク装置100の学習及びロボットカメラ30の撮影動作を制御する学習制御装置50とを備え、学習制御装置50は、現在時刻以前のデータを入力する際のステップ間隔値及びステップ数を設定する入力層最適化手段120を備える。
【選択図】図2
Description
図2において、熟練したカメラマンがロボカメ操作器40を操作すると、ロボカメ操作器40は、操作制御信号データをロボットカメラ30に出力する。ロボットカメラ30は、操作制御信号データに基づいて被写体を撮影し、撮影動作状態データをデータ取得部51に単位時間毎に出力する。並行して、被写体検出装置20は、センサカメラ10が撮影した被写体画像に基づいて被写体の位置を検出し、被写体位置データをデータ取得部51に単位時間毎に出力する。
図4は、最適モデルを生成する動作を示すフローチャートである。
次に、ロボットカメラ30を自動制御する動作を図2に基づいて説明する。
10 センサカメラ
20 被写体検出装置
30 ロボットカメラ
40 ロボカメ操作器
50 学習制御装置(ロボットカメラ制御装置、学習装置)
51 データ取得部
52 データ記憶部
53 計算パラメータ入力部(探索領域設定手段)
53a ステップ間隔値入力部
53b ステップ数入力部
53c パラメータ入力部
100 ニューラルネットワーク装置
101 学習用データ指定部
102 テスト用データ指定部
103 最適モデルデータ指定部
104 入力変数チェックボックス
105 出力変数チェックボックス
106 探索領域指定部
106a 最大過去ステップ値の入力部
106b 間隔値指定ボックス(第2の探索間隔設定部)
106c ステップ間隔値の入力部
106d 間隔値指定ボックス(第1の探索間隔設定部)
110 ニューラルネットワーク
120 入力層最適化手段(データ入力手段、入力層最適化部、最適ステップ情報探索手段)
121 データ入力部(データ選択部)
122 ステップ情報設定部(ステップ間隔値設定部、ステップ数設定部)
130 学習評価部(学習状態評価手段)
Claims (5)
- ニューラルネットワークと、予め定められた単位時間毎に取得されたデータを前記ニューラルネットワークに入力するデータ入力手段とを備え、
前記データ入力手段は、現在時刻以前のデータを前記ニューラルネットワークに段階的に入力する際の間隔を示すステップ間隔値を設定するステップ間隔値設定部と、前記間隔の数を示すステップ数を設定するステップ数設定部と、前記ステップ間隔値及び前記ステップ数に基づいて前記ニューラルネットワークに入力する現在時刻以前のデータを選択するデータ選択部とを備えたことを特徴とするニューラルネットワーク装置。 - 前記ニューラルネットワークに入力した前記現在時刻以前のデータに対する前記ニューラルネットワークの出力信号データから前記ニューラルネットワークの学習状態を評価する学習状態評価手段と、
前記ニューラルネットワークの学習状態が予め定められた学習状態となる最適ステップ間隔値及び最適ステップ数を前記ステップ間隔値と前記ステップ数との組み合わせから探索するための探索領域を設定する探索領域設定手段と、
前記最適ステップ間隔値及び前記最適ステップ数を前記探索領域から探索する最適ステップ情報探索手段とを備えたことを特徴とする請求項1に記載のニューラルネットワーク装置。 - 前記探索領域設定手段は、前記ステップ間隔値に基づいて前記最適ステップ間隔値を探索するためのステップ間隔値探索領域を分割して第1の探索間隔を設定する第1の探索間隔設定部と、前記ステップ数に基づいて前記最適ステップ数を探索するためのステップ数探索領域を分割して第2の探索間隔を設定する第2の探索間隔設定部とを備えたことを特徴とする請求項2に記載のニューラルネットワーク装置。
- 請求項1乃至3のいずれか1項に記載のニューラルネットワーク装置と、予め定められた被写体の位置を検出して被写体位置データを出力する被写体検出装置と、前記被写体を撮影するカメラ装置及び雲台装置を搭載したロボットカメラと、前記ロボットカメラの撮影動作を制御するための撮影動作制御信号データを出力するロボットカメラ制御装置と、前記被写体位置データと前記被写体位置データに対応する前記撮影動作制御信号データとを含む学習用データに基づいて前記ニューラルネットワークを学習させる学習装置とを備え、
前記学習装置は、前記ニューラルネットワークを学習させる学習時において、前記ステップ間隔値及び前記ステップ数に基づき、前記学習用データを前記データ入力手段に段階的に入力して前記ニューラルネットワーク装置の学習状態が予め定められた学習状態となる最適ステップ間隔値及び最適ステップ数を求めるものであり、
ロボットカメラ制御装置は、前記ニューラルネットワークが学習した後の自動制御時において、前記学習装置が前記学習時に求めた前記最適ステップ間隔値及び前記最適ステップ数に基づき、前記被写体検出装置からの前記被写体位置データを前記データ入力手段に入力し、前記ニューラルネットワークの出力信号データを前記撮影動作制御信号データとして前記ロボットカメラに出力して前記ロボットカメラの撮影動作を制御するものであることを特徴とするロボットカメラ制御装置。 - コンピュータを、ニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークに現在時刻以前のデータを段階的に入力する際の間隔を示すステップ間隔値を設定するステップ間隔値設定部と、前記間隔の数を示すステップ数を設定するステップ数設定部と、前記ステップ間隔値及び前記ステップ数に基づいて前記ニューラルネットワークに入力する現在時刻以前のデータを選択するデータ選択部として機能させることを特徴とするニューラルネットワークプログラム。
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