JP2018077786A - 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、運転制御システム、および、車両 - Google Patents
画像処理装置、画像処理方法、プログラム、運転制御システム、および、車両 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018077786A JP2018077786A JP2016220837A JP2016220837A JP2018077786A JP 2018077786 A JP2018077786 A JP 2018077786A JP 2016220837 A JP2016220837 A JP 2016220837A JP 2016220837 A JP2016220837 A JP 2016220837A JP 2018077786 A JP2018077786 A JP 2018077786A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- image processing
- cnn
- unit
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 155
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 3
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims abstract description 121
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 36
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 description 22
- 230000006870 function Effects 0.000 description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 11
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000002939 conjugate gradient method Methods 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/60—Image enhancement or restoration using machine learning, e.g. neural networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20172—Image enhancement details
- G06T2207/20182—Noise reduction or smoothing in the temporal domain; Spatio-temporal filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
【解決手段】画像処理装置は、分割部と、生成部と、画像処理部と、を備える。分割部は、第1のCNN(Convolutional Neural Networks)を用いて、入力画像を複数の領域に分割する。生成部は、複数の領域に含まれる第1の領域の画素の画素値を第1の値に変更した第1の画像を生成する。画像処理部は、第1の画像に対して第2のCNNを用いる画像処理を実行して第2の画像を生成する。
【選択図】図1
Description
そこで、第1の実施形態の画像処理装置は、入力画像を領域分割し、領域を識別する情報を入力画像に埋めこむために、領域分割結果に基づいて入力画像の1つ以上の特定の領域の値を第1の値に変換して第1の画像を生成する。このようにして領域を識別する情報を埋め込んだ第1の画像に対して、CNNを用いてノイズ低減などの画像処理を実行する。これにより、画像処理をより高精度に実行することができる。例えばノイズ低減処理を実行する場合、特定の領域のノイズをより高精度に低減することが可能となる。
第1の実施形態では、領域を分割した後の1つの画像(第1の画像)に対して、1つのCNN(第2のCNN)を用いた画像処理を実行する。このような構成では、例えば、領域ごとに異なるCNNを用いた画像処理を適用することができない。そこで第2の実施形態にかかる画像処理装置は、複数の第1の画像を生成し、複数の第1の画像それぞれに対して異なる第2のCNNを適用した結果である複数の第2の画像を統合し、第3の画像を生成する。これにより、領域ごとに異なる画像処理を実行することができる。
101 受付部
102 分割部
103、103−2 生成部
104、104−2 画像処理部
105−2 統合部
801 CPU
802 操作装置
803 表示装置
804 ROM
805 RAM
806 記憶装置
810 バス
1400 車両
1401 測定装置
1402 制御部
Claims (10)
- 入力画像を記憶する記憶部と、
第1のCNN(Convolutional Neural Networks)を用いて、入力画像を複数の領域に分割し、
前記複数の領域に含まれる第1の領域の画素の画素値を第1の値に変更した第1の画像を生成し、
前記第1の画像に対して第2のCNNを用いる画像処理を実行して第2の画像を生成する画像処理部と、
を備える画像処理装置。 - 前記入力画像は、画素が距離を示す値を有する距離画像であり、
前記第1の領域は、前記第1のCNNによりノイズが多いと推定される領域である、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記画像処理部は、複数の前記第1の画像を生成し、
複数の前記第1の画像それぞれに対して、複数の第2のCNNのうちのいずれかを用いる画像処理を実行して複数の第2の画像を生成し、
前記複数の第2の画像を統合した第3の画像を生成する、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記画像処理部は、前記複数の第2の画像の対応する画素の画素値を重み付け平均した値を、前記第3の画像の対応する画素の画素値とする、
請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記画像処理は、第2のCNNを用いて前記第1の画像のノイズを低減する処理である、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記画像処理は、第2のCNNを用いてノイズを低減するとともに、前記第1の領域の画素値を補間する処理である、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 第1のCNN(Convolutional Neural Networks)を用いて、入力画像を複数の領域に分割する分割ステップと、
前記複数の領域に含まれる第1の領域の画素の画素値を第1の値に変更した第1の画像を生成する生成ステップと、
前記第1の画像に対して第2のCNNを用いる画像処理を実行して第2の画像を生成する画像処理ステップと、
を含む画像処理方法。 - コンピュータを、
第1のCNN(Convolutional Neural Networks)を用いて、入力画像を複数の領域に分割する分割部と、
前記複数の領域に含まれる第1の領域の画素の画素値を第1の値に変更した第1の画像を生成する生成部と、
前記第1の画像に対して第2のCNNを用いる画像処理を実行して第2の画像を生成する画像処理部と、
として機能させるためのプログラム。 - 第1のCNN(Convolutional Neural Networks)を用いて、入力画像を複数の領域に分割する分割部と、
前記複数の領域に含まれる第1の領域の画素の画素値を第1の値とした第1の画像を生成する生成部と、
前記第1の画像に対して第2のCNNを用いる画像処理を実行して第2の画像を生成する画像処理部と、
前記第2の画像に基づいて車両の運転を制御する制御部と、
を備える運転制御システム。 - 車両であって、
第1のCNN(Convolutional Neural Networks)を用いて、入力画像を複数の領域に分割する分割部と、
前記複数の領域に含まれる第1の領域の画素の画素値を第1の値とした第1の画像を生成する生成部と、
前記第1の画像に対して第2のCNNを用いる画像処理を実行して第2の画像を生成する画像処理部と、
前記第2の画像に基づいて前記車両の運転を制御する制御部と、
を備える車両。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016220837A JP6581068B2 (ja) | 2016-11-11 | 2016-11-11 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、運転制御システム、および、車両 |
US15/677,344 US10255663B2 (en) | 2016-11-11 | 2017-08-15 | Image processing device, image processing method, computer program product |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016220837A JP6581068B2 (ja) | 2016-11-11 | 2016-11-11 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、運転制御システム、および、車両 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018077786A true JP2018077786A (ja) | 2018-05-17 |
JP6581068B2 JP6581068B2 (ja) | 2019-09-25 |
Family
ID=62108594
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016220837A Active JP6581068B2 (ja) | 2016-11-11 | 2016-11-11 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、運転制御システム、および、車両 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10255663B2 (ja) |
JP (1) | JP6581068B2 (ja) |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019211391A (ja) * | 2018-06-07 | 2019-12-12 | 株式会社東芝 | 距離計測装置、音声処理装置、振動計測装置、産業用コンピュータ断層撮影装置、および距離計測方法 |
WO2020049828A1 (ja) * | 2018-09-06 | 2020-03-12 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
JP2020039851A (ja) * | 2018-09-06 | 2020-03-19 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
WO2020075531A1 (ja) * | 2018-10-10 | 2020-04-16 | 株式会社島津製作所 | 画像作成装置、画像作成方法および学習済みモデルの作成方法 |
WO2020105225A1 (ja) * | 2018-11-22 | 2020-05-28 | コニカミノルタ株式会社 | 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 |
JP2020144488A (ja) * | 2019-03-05 | 2020-09-10 | キヤノン株式会社 | 画像処理方法、画像処理装置、プログラム、画像処理システム、および、学習済みモデルの製造方法 |
JP2021069602A (ja) * | 2019-10-30 | 2021-05-06 | 有限会社 ティ・アール・コーポレーション | デザイン方法、眉デザインサーバ及びデザイン支援プログラム |
CN113168670A (zh) * | 2018-11-07 | 2021-07-23 | 光谱Optix有限公司 | 使用神经网络的亮点去除 |
JP2021176101A (ja) * | 2019-03-01 | 2021-11-04 | 株式会社トプコン | 低コヒーレンス干渉法のための画質改善方法及びシステム |
JP2021179926A (ja) * | 2020-05-15 | 2021-11-18 | ソフトバンク株式会社 | 学習プログラム、学習装置および学習方法 |
JP2022507144A (ja) * | 2018-11-27 | 2022-01-18 | レイセオン カンパニー | 人工画像生成用コンピュータアーキテクチャ |
JP2022058663A (ja) * | 2018-09-14 | 2022-04-12 | 株式会社東芝 | 信号処理装置、距離計測装置、および距離計測方法 |
WO2022270058A1 (ja) * | 2021-06-24 | 2022-12-29 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
US11922601B2 (en) | 2018-10-10 | 2024-03-05 | Canon Kabushiki Kaisha | Medical image processing apparatus, medical image processing method and computer-readable medium |
US12025748B2 (en) | 2018-09-14 | 2024-07-02 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Signal processing apparatus, distance measuring apparatus, and distance measuring method |
Families Citing this family (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11132529B2 (en) * | 2016-11-16 | 2021-09-28 | Ventana Medical Systems, Inc. | Convolutional neural networks for locating objects of interest in images of biological samples |
US10552944B2 (en) * | 2017-10-13 | 2020-02-04 | Adobe Inc. | Image upscaling with controllable noise reduction using a neural network |
KR102606200B1 (ko) * | 2018-03-06 | 2023-11-24 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 그 제어 방법 |
CN109190752B (zh) * | 2018-07-27 | 2021-07-23 | 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 | 基于深度学习的全局特征和局部特征的图像语义分割方法 |
KR102631031B1 (ko) * | 2018-07-27 | 2024-01-29 | 삼성전자주식회사 | 반도체 장치의 불량 검출 방법 |
US11182877B2 (en) | 2018-08-07 | 2021-11-23 | BlinkAI Technologies, Inc. | Techniques for controlled generation of training data for machine learning enabled image enhancement |
RU2709661C1 (ru) * | 2018-09-19 | 2019-12-19 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби Продакшн" | Обучение нейронных сетей для обработки изображений с помощью синтетических фотореалистичных содержащих знаки изображений |
US10915990B2 (en) * | 2018-10-18 | 2021-02-09 | General Electric Company | Systems and methods for denoising medical images with deep learning network |
JP7287828B2 (ja) | 2019-04-26 | 2023-06-06 | 株式会社日立製作所 | 患者位置決めシステム、方法およびプログラム |
JP7353803B2 (ja) * | 2019-06-03 | 2023-10-02 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
JP7398480B2 (ja) * | 2020-01-09 | 2023-12-14 | 株式会社日立ハイテク | 画像を生成するシステム、及び非一時的コンピュータ可読媒体 |
CN115335852A (zh) * | 2020-03-31 | 2022-11-11 | 华为技术有限公司 | 一种基于神经网络的图像处理方法及装置 |
US11501478B2 (en) * | 2020-08-17 | 2022-11-15 | Faro Technologies, Inc. | System and method of automatic room segmentation for two-dimensional laser floorplans |
US20220201295A1 (en) * | 2020-12-21 | 2022-06-23 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method, apparatus and storage medium for image encoding/decoding using prediction |
CN112927164B (zh) * | 2021-03-22 | 2023-04-07 | 重庆邮电大学 | 一种基于深度卷积神经网络的无参考低照度图像增强方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100183217A1 (en) * | 2007-04-24 | 2010-07-22 | Seung H Sebastian | Method and apparatus for image processing |
JP2016110232A (ja) * | 2014-12-02 | 2016-06-20 | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 | 対象認識装置、対象認識方法、およびプログラム |
US20160174902A1 (en) * | 2013-10-17 | 2016-06-23 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and System for Anatomical Object Detection Using Marginal Space Deep Neural Networks |
JP2016157434A (ja) * | 2015-02-23 | 2016-09-01 | 三菱電機株式会社 | ストリートビューの画像をラベル付けする方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9373160B2 (en) * | 2013-12-18 | 2016-06-21 | New York University | System, method and computer-accessible medium for restoring an image taken through a window |
US9767385B2 (en) * | 2014-08-12 | 2017-09-19 | Siemens Healthcare Gmbh | Multi-layer aggregation for object detection |
US10859395B2 (en) * | 2016-12-30 | 2020-12-08 | DeepMap Inc. | Lane line creation for high definition maps for autonomous vehicles |
-
2016
- 2016-11-11 JP JP2016220837A patent/JP6581068B2/ja active Active
-
2017
- 2017-08-15 US US15/677,344 patent/US10255663B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100183217A1 (en) * | 2007-04-24 | 2010-07-22 | Seung H Sebastian | Method and apparatus for image processing |
US20160174902A1 (en) * | 2013-10-17 | 2016-06-23 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and System for Anatomical Object Detection Using Marginal Space Deep Neural Networks |
JP2016110232A (ja) * | 2014-12-02 | 2016-06-20 | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 | 対象認識装置、対象認識方法、およびプログラム |
JP2016157434A (ja) * | 2015-02-23 | 2016-09-01 | 三菱電機株式会社 | ストリートビューの画像をラベル付けする方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
下田 和、柳井 啓司: ""CNNを用いた弱教師学習による画像領域分割"", 情報処理学会 研究報告, vol. Vol.2015-CVIM-198, No.28, JPN6019028200, 7 September 2015 (2015-09-07), JP, pages 1 - 6, ISSN: 0004081787 * |
Cited By (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019211391A (ja) * | 2018-06-07 | 2019-12-12 | 株式会社東芝 | 距離計測装置、音声処理装置、振動計測装置、産業用コンピュータ断層撮影装置、および距離計測方法 |
US11315220B2 (en) | 2018-06-07 | 2022-04-26 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Distance measuring apparatus, vibration measuring apparatus, and industrial computed tomography apparatus |
JP7068054B2 (ja) | 2018-06-07 | 2022-05-16 | 株式会社東芝 | 距離計測装置、および距離計測方法 |
WO2020049828A1 (ja) * | 2018-09-06 | 2020-03-12 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
JP2020039851A (ja) * | 2018-09-06 | 2020-03-19 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
JP7305401B2 (ja) | 2018-09-06 | 2023-07-10 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及びプログラム |
JP7419413B2 (ja) | 2018-09-14 | 2024-01-22 | 株式会社東芝 | 信号処理装置、距離計測装置、および距離計測方法 |
JP2022058663A (ja) * | 2018-09-14 | 2022-04-12 | 株式会社東芝 | 信号処理装置、距離計測装置、および距離計測方法 |
US12025748B2 (en) | 2018-09-14 | 2024-07-02 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Signal processing apparatus, distance measuring apparatus, and distance measuring method |
JPWO2020075531A1 (ja) * | 2018-10-10 | 2021-09-02 | 株式会社島津製作所 | 画像作成装置、画像作成方法および学習済みモデルの作成方法 |
US11922601B2 (en) | 2018-10-10 | 2024-03-05 | Canon Kabushiki Kaisha | Medical image processing apparatus, medical image processing method and computer-readable medium |
WO2020075531A1 (ja) * | 2018-10-10 | 2020-04-16 | 株式会社島津製作所 | 画像作成装置、画像作成方法および学習済みモデルの作成方法 |
JP7052880B2 (ja) | 2018-10-10 | 2022-04-12 | 株式会社島津製作所 | 画像作成装置、画像作成方法および学習済みモデルの作成方法 |
CN113168670A (zh) * | 2018-11-07 | 2021-07-23 | 光谱Optix有限公司 | 使用神经网络的亮点去除 |
WO2020105225A1 (ja) * | 2018-11-22 | 2020-05-28 | コニカミノルタ株式会社 | 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 |
JPWO2020105225A1 (ja) * | 2018-11-22 | 2021-10-14 | コニカミノルタ株式会社 | 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 |
JP7214863B2 (ja) | 2018-11-27 | 2023-01-30 | レイセオン カンパニー | 人工画像生成用コンピュータアーキテクチャ |
JP2022507144A (ja) * | 2018-11-27 | 2022-01-18 | レイセオン カンパニー | 人工画像生成用コンピュータアーキテクチャ |
JP2021176102A (ja) * | 2019-03-01 | 2021-11-04 | 株式会社トプコン | 低コヒーレンス干渉法のための画質改善方法及びシステム |
JP2021176101A (ja) * | 2019-03-01 | 2021-11-04 | 株式会社トプコン | 低コヒーレンス干渉法のための画質改善方法及びシステム |
JP7154353B2 (ja) | 2019-03-01 | 2022-10-17 | 株式会社トプコン | 低コヒーレンス干渉法のための画質改善方法及びシステム |
JP7222038B2 (ja) | 2019-03-01 | 2023-02-14 | 株式会社トプコン | 低コヒーレンス干渉法のための画質改善方法及びシステム |
JP2020144488A (ja) * | 2019-03-05 | 2020-09-10 | キヤノン株式会社 | 画像処理方法、画像処理装置、プログラム、画像処理システム、および、学習済みモデルの製造方法 |
JP2021069602A (ja) * | 2019-10-30 | 2021-05-06 | 有限会社 ティ・アール・コーポレーション | デザイン方法、眉デザインサーバ及びデザイン支援プログラム |
JP7175476B2 (ja) | 2019-10-30 | 2022-11-21 | 有限会社 ティ・アール・コーポレーション | デザイン方法、眉デザインサーバ及びデザイン支援プログラム |
JP7228542B2 (ja) | 2020-05-15 | 2023-02-24 | ソフトバンク株式会社 | 学習プログラム、学習装置および学習方法 |
JP2021179926A (ja) * | 2020-05-15 | 2021-11-18 | ソフトバンク株式会社 | 学習プログラム、学習装置および学習方法 |
WO2022270058A1 (ja) * | 2021-06-24 | 2022-12-29 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20180137605A1 (en) | 2018-05-17 |
JP6581068B2 (ja) | 2019-09-25 |
US10255663B2 (en) | 2019-04-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6581068B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、運転制御システム、および、車両 | |
US11527105B2 (en) | System and method for scalable cloud-robotics based face recognition and face analysis | |
US9213910B2 (en) | Reinforcement learning approach to character level segmentation of license plate images | |
US20150279021A1 (en) | Video object tracking in traffic monitoring | |
US10916019B2 (en) | Moving object detection in image frames based on optical flow maps | |
CN113168670A (zh) | 使用神经网络的亮点去除 | |
KR20170056860A (ko) | 이미지 생성 방법 및 장치 | |
CN111753764A (zh) | 一种边缘端基于姿态估计的手势识别方法 | |
US11087137B2 (en) | Methods and systems for identification and augmentation of video content | |
JP6773707B2 (ja) | 信号処理装置、信号処理方法およびプログラム | |
CN111126108A (zh) | 图像检测模型的训练和图像检测方法及装置 | |
WO2015057263A1 (en) | Dynamic hand gesture recognition with selective enabling based on detected hand velocity | |
JP2018205800A (ja) | 画像解析装置、ニューラルネットワーク装置、学習装置、画像解析方法およびプログラム | |
US10409393B2 (en) | Image processing method capable of detecting noise and related navigation device | |
US20230237777A1 (en) | Information processing apparatus, learning apparatus, image recognition apparatus, information processing method, learning method, image recognition method, and non-transitory-computer-readable storage medium | |
US20200334529A1 (en) | Learning device, learning method, computer program product, and recognition device | |
JP2019220014A (ja) | 画像解析装置、画像解析方法及びプログラム | |
CN111435457B (zh) | 对传感器获取的采集进行分类的方法 | |
CN109934185B (zh) | 数据处理方法及装置、介质和计算设备 | |
CN109598206B (zh) | 动态手势识别方法及装置 | |
CN116147898A (zh) | 一种汽车前照灯发光强度的检测方法及装置 | |
US20220318954A1 (en) | Real time machine learning-based privacy filter for removing reflective features from images and video | |
CN113807407A (zh) | 目标检测模型训练方法、模型性能检测方法及装置 | |
CN113095347A (zh) | 基于深度学习的标记识别方法和训练方法及其系统和电子设备 | |
US20240119601A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and computer readable recording medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180912 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190718 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190730 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190829 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6581068 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |