JP2020035443A - センシング装置 - Google Patents
センシング装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020035443A JP2020035443A JP2019152856A JP2019152856A JP2020035443A JP 2020035443 A JP2020035443 A JP 2020035443A JP 2019152856 A JP2019152856 A JP 2019152856A JP 2019152856 A JP2019152856 A JP 2019152856A JP 2020035443 A JP2020035443 A JP 2020035443A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sensor
- measurement
- processing
- signal
- parameter
- 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
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 471
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 393
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 86
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 103
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 78
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 77
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 65
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 13
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 22
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 22
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 18
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 11
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 9
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 8
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 6
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 description 6
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000004397 blinking Effects 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 2
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003373 anti-fouling effect Effects 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
Description
図1に示すように、第1実施形態に係るセンシング装置10Aは、車載センサ12Aとコンピュータ14と含んでいる。車載センサ12Aは、車両に搭載され、車両の周辺を検知範囲とし、設定された測定パラメータに従って検知範囲内の物理量を繰り返し測定し、各回の測定結果を測定信号として出力すると共に、測定パラメータの設定を外部から変更可能とされている。車載センサ12Aは、例えば、カメラ、ライダ(LIDAR:Light Detection and Ranging又はLaser Imaging Detection and Ranging)、ミリ波レーダ、超音波センサなどの各種センサの何れでもよい。また、カメラとしては、一般的な可視光カメラを用いてもよいし、一般的な可視光カメラ以外にも、近赤外カメラ、中赤外カメラ、遠赤外カメラ、単一フォトダイオード等をアレイ化した装置など、1次元的、2次元的な撮像が可能な装置すべてに適用可能である。
次に本発明の第2実施形態について説明する。なお、第1実施形態と同一の部分には同一の符号を付し、説明を省略する。図10に示すように、第2実施形態に係るセンシング装置10Bのコンピュータ14は、判定信号生成部26を更に備えている。判定信号生成部26は、車両の状態を表す車両信号(車両情報)が入力される。
次に本発明の第3実施形態について説明する。なお、第1実施形態及び第2実施形態と同一の部分には同一の符号を付し、説明を省略する。
次に本発明の第4実施形態について説明する。なお、第1実施形態と同一の部分には同一の符号を付し、説明を省略する。
上述した各実施形態は、測定パラメータの変更で、測定信号を学習時の測定信号に近づけて確度を向上させることができる。しかし、学習時と実運用時でセンサの仕様や性能等が、測定パラメータ変更で吸収できないほど変わってしまった場合は対応が困難である。
図16に示すように、第4実施形態に係るセンシング装置10Dのコンピュータ14は、前処理部28を更に備えている。前処理部28は、車載センサ12Aから出力された測定信号が入力される。
次に第4実施形態の作用として、図17を参照し、判定部24で実行される制御・識別処理を説明する。なお、第1実施形態と同様の処理については同一符号を付して詳細な説明を省略する。
次に本発明の第5実施形態について説明する。なお、第5実施形態と同一の部分には同一の符号を付し、説明を省略する。図18に示すように、第5実施形態に係るセンシング装置10Eのコンピュータ14の判定部24には、複数の学習用データが入力される。
次に本発明の第6実施形態について説明する。なお、第5実施形態と同一の部分には同一の符号を付し、説明を省略する。図19に示すように、第6実施形態に係るセンシング装置10Fのコンピュータ14の判定部24は、確度情報と、車載センサ12Aから出力された測定信号と、学習用データの測定信号とに基づいて、物体の識別精度が向上するように車載センサ12Aの測定パラメータを変更すると共に、確度情報と、車載センサ12Aから出力された測定信号と、学習用データの測定信号とに基づいて、物体の識別精度が向上するように前処理部28の処理パラメータを変更する。
次に本発明の第7実施形態について説明する。なお、第1実施形態と同一の部分には同一の符号を付し、説明を省略する。図21に示すように、第7実施形態に係るセンシング装置10Hのコンピュータ14の判定部24には、車載センサ12Aから出力された測定信号が入力される。
次に本発明の第8実施形態について説明する。なお、第7実施形態と同一の部分には同一の符号を付し、説明を省略する。図22に示すように、第8実施形態に係るセンシング装置10Iのコンピュータ14の判定部24には、車載センサ12Aから出力された測定信号と、複数の学習用データとが入力される。
次に本発明の第9実施形態について説明する。なお、第4実施形態と同一の部分には同一の符号を付し、説明を省略する。図23に示すように、第9実施形態に係るセンシング装置10Jのコンピュータ14は、機能的には、第1処理群30と、第2処理群40とを備えている。
次に第9実施形態の作用として、図24を参照し、判定部24A、24Bで実行される制御・識別処理を説明する。なお、第4実施形態と同様の処理については同一符号を付して詳細な説明を省略する。
次に本発明の第10実施形態について説明する。なお、第1実施形態及び第9実施形態と同一の部分には同一の符号を付し、説明を省略する。図25に示すように、第10実施形態に係るセンシング装置10Kのコンピュータ14は、機能的には、第1処理群30と、第2処理群40とを備えている。
次に第10実施形態の作用として、図26を参照し、判定部24A、24Bで実行される制御・識別処理を説明する。なお、第1実施形態及び第9実施形態と同様の処理については同一符号を付して詳細な説明を省略する。
車載センサ12Aは、カメラ、LIDAR(レーザレーダ)、ミリ波レーダ、テラヘルツレーダ、又は超音波センサなどが代表例である。
上記第4実施形態において、第2実施形態と同様に、車両信号が判定部24にも入力され、判定部24は車両信号に応じて処理パラメータの変更量を切り替えたり、変更対象の処理パラメータの種類を切り替える処理を行うようにしてもよい。
12A,12B 車載センサ
14 コンピュータ
22A,22B,22C 信号処理部
24,24A,24B 判定部
26 判定信号生成部28 前処理部
30 第1処理群
34 出力切換部
40 第2処理群
Claims (25)
- 設定された測定パラメータに従って検知範囲内の物理量を測定すると共に、前記測定パラメータが外部から変更可能なセンサと、
前記センサから出力された測定信号に対し、学習用の測定信号を用いて予め学習された結果に基づく信号処理を行うことにより、前記センサの検知範囲内に存在する物体の分類毎の確度を表す確度情報を出力する信号処理部と、
前記信号処理部から出力された前記確度情報に基づいて前記物体を識別すると共に、前記確度情報に基づいて前記測定パラメータを変更する判定部と、
を含むセンシング装置。 - 前記判定部は、前記確度情報が表す確度が予め設定された条件を満たさない場合に、次の検出の際に前記信号処理部から出力される前記確度情報が表す確度が前記条件を満たすように、前記測定パラメータを変更する請求項1記載のセンシング装置。
- 前記判定部は、前記測定パラメータを変更した場合の前記確度情報の変化方向、前記測定パラメータを変更した場合の前記センサから出力された測定信号の特徴量と設定値との大小関係、及び、前記検知範囲内の異なる物理量を測定する別のセンサの測定信号、の少なくとも1つに基づいて、前記確度情報を所定方向に変化させるための前記測定パラメータの変更方向を決定する請求項1又は請求項2記載のセンシング装置。
- 前記センサは車両の周辺を前記検知範囲とし、
前記判定部は、前記車両の状態を表す車両信号に応じて、前記確度情報に基づいて前記物体を識別する処理の条件を切り替えること、前記測定パラメータの変更量を切り替えること、及び、変更対象の前記測定パラメータの種類を切り替えること、の少なくとも1つを行う請求項1〜請求項3の何れか1項記載のセンシング装置。 - 前記センサとして第1センサ及び第2センサを含み、
前記判定部は、前記第1センサから出力された第1測定信号から得られる第1確度情報と、前記第2センサから出力された第2測定信号から得られる第2確度情報と、の差に応じて、前記第1センサ及び前記第2センサの少なくとも一方の前記測定パラメータを変更する請求項1〜請求項4の何れか1項記載のセンシング装置。 - 前記判定部は、前記センサから出力された前記測定信号に基づいて、前記確度情報を所定方向に変化させるための前記測定パラメータの変更方向、又は前記センサで行われる処理のアルゴリズムを選択するための前記測定パラメータの値を決定する請求項1又は請求項2記載のセンシング装置。
- 前記判定部は、前記センサから出力された前記測定信号と前記学習用の測定信号とを比較して、前記確度情報を所定方向に変化させるための前記測定パラメータの変更方向、又は前記センサで行われる処理のアルゴリズムを選択するための前記測定パラメータの値を決定する請求項1又は請求項2記載のセンシング装置。
- 所定の条件を満たすまで、前記信号処理部及び前記判定部の各々による処理を繰り返し、前記所定の条件を満たしたときに、前記測定信号を出力する請求項1〜請求項7の何れか1項記載のセンシング装置。
- 前記信号処理部は、
前記センサから出力された測定信号に対し、学習用の測定信号を用いて予め学習された結果に基づく第1信号処理を行うことにより、前記センサの検知範囲内に存在する物体の分類毎の確度を表す確度情報を出力する第1信号処理部と、
前記センサから出力された測定信号に対し、学習用の測定信号を用いて予め学習された結果に基づく第2信号処理を行うことにより、前記センサの検知範囲内に存在する物体の分類毎の確度を表す確度情報を出力する第2信号処理部と、
を含み、
前記判定部は、
前記第1信号処理部から出力された前記確度情報に基づいて前記測定パラメータを変更する第1判定部と、
前記第2信号処理部から出力された前記確度情報に基づいて前記物体を識別する第2判定部と、を含む請求項1〜請求項7の何れか1項記載のセンシング装置。 - 前記第1信号処理は、前記第2信号処理より処理速度が速い処理である請求項9記載のセンシング装置。
- 前記判定部は、前記センサから出力された前記測定信号に基づいて、前記測定パラメータの変更量を切り替えること、及び、変更対象の前記測定パラメータの種類を切り替えること、の少なくとも1つを行う請求項1〜請求項10の何れか1項記載のセンシング装置。
- 前記判定部は、前記センサから出力された前記測定信号と前記学習用の測定信号とを比較して、前記測定パラメータの変更量を切り替えること、及び、変更対象の前記測定パラメータの種類を切り替えること、の少なくとも1つを行う請求項1〜請求項10の何れか1項記載のセンシング装置。
- 検知範囲内の物理量を測定するセンサと、
設定された処理パラメータに従って、前記センサから出力された測定信号に対して前処理を行うと共に、前記処理パラメータが変更可能な前処理部と、
前記前処理が行われた測定信号に対し、学習用の測定信号を用いて予め学習された結果に基づく信号処理を行うことにより、前記センサの検知範囲内に存在する物体の分類毎の確度を表す確度情報を出力する信号処理部と、
前記信号処理部から出力された前記確度情報に基づいて前記物体を識別すると共に、前記確度情報に基づいて前記処理パラメータを変更する判定部と、
を含むセンシング装置。 - 前記判定部は、前記確度情報が表す確度が予め設定された条件を満たさない場合に、次の検出の際に前記信号処理部から出力される前記確度情報が表す確度が前記条件を満たすように、前記処理パラメータを変更する請求項13記載のセンシング装置。
- 前記判定部は、前記処理パラメータを変更した場合の前記確度情報の変化方向、前記処理パラメータを変更した場合の前記前処理が行われた測定信号の特徴量と設定値との大小関係、及び、前記検知範囲内の異なる物理量を測定する別のセンサの測定信号、の少なくとも1つに基づいて、前記確度情報を所定方向に変化させるための前記処理パラメータの変更方向を決定する請求項13又は請求項14記載のセンシング装置。
- 前記センサは車両の周辺を前記検知範囲とし、
前記判定部は、前記車両の状態を表す車両信号に応じて、前記確度情報に基づいて前記物体を識別する処理の条件を切り替えること、前記処理パラメータの変更量を切り替えること、及び、変更対象の前記処理パラメータの種類を切り替えること、の少なくとも1つを行う請求項13〜請求項15の何れか1項記載のセンシング装置。 - 前記センサとして第1センサ及び第2センサを含み、
前記判定部は、前記第1センサから出力された第1測定信号から得られる第1確度情報と、前記第2センサから出力された第2測定信号から得られる第2確度情報と、の差に応じて、前記第1センサ及び前記第2センサの少なくとも一方の前記処理パラメータを変更する請求項13〜請求項16の何れか1項記載のセンシング装置。 - 前記判定部は、前記センサから出力された前記測定信号及び前記前処理が行われた測定信号の少なくとも一方に基づいて、前記確度情報を所定方向に変化させるための前記処理パラメータの変更方向、又は前記前処理のアルゴリズムを選択するための前記処理パラメータの値を決定する請求項13又は請求項14記載のセンシング装置。
- 前記判定部は、前記センサから出力された前記測定信号及び前記前処理が行われた測定信号の少なくとも一方と前記学習用の測定信号とを比較して、前記確度情報を所定方向に変化させるための前記処理パラメータの変更方向、又は前記前処理のアルゴリズムを選択するための前記処理パラメータの値を決定する請求項13又は請求項14記載のセンシング装置。
- 所定の条件を満たすまで、前記前処理部、前記信号処理部、及び前記判定部の各々による処理を繰り返し、前記所定の条件を満たしたときに、前記前処理が行われた測定信号を出力する請求項13〜請求項19の何れか1項記載のセンシング装置。
- 前記信号処理部は、
前記前処理が行われた測定信号に対し、学習用の測定信号を用いて予め学習された結果に基づく第1信号処理を行うことにより、前記センサの検知範囲内に存在する物体の分類毎の確度を表す確度情報を出力する第1信号処理部と、
前記前処理が行われた測定信号に対し、学習用の測定信号を用いて予め学習された結果に基づく第2信号処理を行うことにより、前記センサの検知範囲内に存在する物体の分類毎の確度を表す確度情報を出力する第2信号処理部と、
を含み、
前記判定部は、
前記第1信号処理部から出力された前記確度情報に基づいて前記処理パラメータを変更する第1判定部と、
前記第2信号処理部から出力された前記確度情報に基づいて前記物体を識別する第2判定部と、を含む請求項13〜請求項19の何れか1項記載のセンシング装置。 - 前記第1信号処理は、前記第2信号処理より処理速度が速い処理である請求項21記載のセンシング装置。
- 前記判定部は、前記センサから出力された前記測定信号及び前記前処理が行われた測定信号の少なくとも一方に基づいて、前記処理パラメータの変更量を切り替えること、及び、変更対象の前記処理パラメータの種類を切り替えること、の少なくとも1つを行う請求項13〜請求項22の何れか1項記載のセンシング装置。
- 前記判定部は、前記センサから出力された前記測定信号及び前記前処理が行われた測定信号の少なくとも一方と前記学習用の測定信号とを比較して、前記処理パラメータの変更量を切り替えること、及び、変更対象の前記処理パラメータの種類を切り替えること、の少なくとも1つを行う請求項13〜請求項22の何れか1項記載のセンシング装置。
- 前記信号処理部は、前記学習用の測定信号及び前記学習用の測定信号の検知範囲内に存在する物体の分類を含む学習用データから予め学習された学習済モデルに基づいて前記信号処理を行う多層ニューラルネットワークを含む請求項1〜請求項24の何れか1項記載のセンシング装置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018157008 | 2018-08-24 | ||
JP2018157008 | 2018-08-24 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020035443A true JP2020035443A (ja) | 2020-03-05 |
JP7351139B2 JP7351139B2 (ja) | 2023-09-27 |
Family
ID=69668408
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019152856A Active JP7351139B2 (ja) | 2018-08-24 | 2019-08-23 | センシング装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7351139B2 (ja) |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100787933B1 (ko) * | 2006-04-12 | 2007-12-24 | 김혜중 | 훌라후프 |
WO2020179605A1 (ja) * | 2019-03-01 | 2020-09-10 | 株式会社日立製作所 | 学習装置および学習方法 |
JP2021196939A (ja) * | 2020-06-16 | 2021-12-27 | トヨタ自動車株式会社 | 車載センサシステム |
WO2022065504A1 (ja) * | 2020-09-28 | 2022-03-31 | LeapMind株式会社 | 認識処理実行プログラム及び認識処理実行装置 |
JP2022088588A (ja) * | 2021-06-09 | 2022-06-14 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド | 画像画質補強方法、装置、機器および媒体 |
JP7154459B1 (ja) * | 2021-12-14 | 2022-10-17 | 三菱電機株式会社 | センサシステム |
US11582414B2 (en) | 2020-09-24 | 2023-02-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Signal processing apparatus, photoelectric conversion apparatus, photoelectric conversion system, control method of signal processing apparatus, and non-transitory computer-readable storage medium |
WO2023100774A1 (ja) * | 2021-11-30 | 2023-06-08 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 訓練方法、訓練システム及び訓練プログラム |
WO2023106252A1 (ja) * | 2021-12-09 | 2023-06-15 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 情報処理方法、情報処理システム、情報処理プログラム及び情報処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体 |
WO2023145599A1 (ja) * | 2022-01-25 | 2023-08-03 | 株式会社Preferred Networks | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及びロボット制御システム |
JP7484065B1 (ja) | 2022-12-20 | 2024-05-16 | ワイセイテック カンパニー リミテッド | 知能型製造設備の制御装置及びその制御方法 |
JP7515379B2 (ja) | 2020-11-24 | 2024-07-12 | 三菱電機株式会社 | 物体検出装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008312036A (ja) * | 2007-06-15 | 2008-12-25 | Toyota Central R&D Labs Inc | 顔検出装置、方法及びプログラム |
JP2016072964A (ja) * | 2014-09-30 | 2016-05-09 | キヤノン株式会社 | 被写体再識別のためのシステム及び方法 |
WO2017073344A1 (ja) * | 2015-10-27 | 2017-05-04 | 富士フイルム株式会社 | 撮像システム、並びにオブジェクト検出装置及びその作動方法 |
KR20180082793A (ko) * | 2017-01-11 | 2018-07-19 | 주식회사 만도 | 차량용 카메라 조절 장치 및 방법 |
-
2019
- 2019-08-23 JP JP2019152856A patent/JP7351139B2/ja active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008312036A (ja) * | 2007-06-15 | 2008-12-25 | Toyota Central R&D Labs Inc | 顔検出装置、方法及びプログラム |
JP2016072964A (ja) * | 2014-09-30 | 2016-05-09 | キヤノン株式会社 | 被写体再識別のためのシステム及び方法 |
WO2017073344A1 (ja) * | 2015-10-27 | 2017-05-04 | 富士フイルム株式会社 | 撮像システム、並びにオブジェクト検出装置及びその作動方法 |
KR20180082793A (ko) * | 2017-01-11 | 2018-07-19 | 주식회사 만도 | 차량용 카메라 조절 장치 및 방법 |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100787933B1 (ko) * | 2006-04-12 | 2007-12-24 | 김혜중 | 훌라후프 |
WO2020179605A1 (ja) * | 2019-03-01 | 2020-09-10 | 株式会社日立製作所 | 学習装置および学習方法 |
JP2021196939A (ja) * | 2020-06-16 | 2021-12-27 | トヨタ自動車株式会社 | 車載センサシステム |
JP7413935B2 (ja) | 2020-06-16 | 2024-01-16 | トヨタ自動車株式会社 | 車載センサシステム |
US11582414B2 (en) | 2020-09-24 | 2023-02-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Signal processing apparatus, photoelectric conversion apparatus, photoelectric conversion system, control method of signal processing apparatus, and non-transitory computer-readable storage medium |
WO2022065504A1 (ja) * | 2020-09-28 | 2022-03-31 | LeapMind株式会社 | 認識処理実行プログラム及び認識処理実行装置 |
JP7515379B2 (ja) | 2020-11-24 | 2024-07-12 | 三菱電機株式会社 | 物体検出装置 |
JP7389840B2 (ja) | 2021-06-09 | 2023-11-30 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド | 画像画質補強方法、装置、機器および媒体 |
JP2022088588A (ja) * | 2021-06-09 | 2022-06-14 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド | 画像画質補強方法、装置、機器および媒体 |
WO2023100774A1 (ja) * | 2021-11-30 | 2023-06-08 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 訓練方法、訓練システム及び訓練プログラム |
WO2023106252A1 (ja) * | 2021-12-09 | 2023-06-15 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 情報処理方法、情報処理システム、情報処理プログラム及び情報処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体 |
JP7154459B1 (ja) * | 2021-12-14 | 2022-10-17 | 三菱電機株式会社 | センサシステム |
WO2023112108A1 (ja) * | 2021-12-14 | 2023-06-22 | 三菱電機株式会社 | センサシステム |
WO2023145599A1 (ja) * | 2022-01-25 | 2023-08-03 | 株式会社Preferred Networks | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及びロボット制御システム |
JP7484065B1 (ja) | 2022-12-20 | 2024-05-16 | ワイセイテック カンパニー リミテッド | 知能型製造設備の制御装置及びその制御方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7351139B2 (ja) | 2023-09-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7351139B2 (ja) | センシング装置 | |
JP6682833B2 (ja) | 物体認識アルゴリズムの機械学習のためのデータベース構築システム | |
US11453335B2 (en) | Intelligent ultrasonic system and rear collision warning apparatus for vehicle | |
US9840256B1 (en) | Predictive sensor array configuration system for an autonomous vehicle | |
US20190204834A1 (en) | Method and apparatus for object detection using convolutional neural network systems | |
US9841763B1 (en) | Predictive sensor array configuration system for an autonomous vehicle | |
JP6176028B2 (ja) | 車両制御システム、画像センサ | |
US9384401B2 (en) | Method for fog detection | |
US9418287B2 (en) | Object detection apparatus | |
JP2015143979A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、画像処理システム | |
JP2014215877A (ja) | 物体検出装置 | |
US11436839B2 (en) | Systems and methods of detecting moving obstacles | |
WO2020031970A1 (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
US11852749B2 (en) | Method and apparatus for object detection using a beam steering radar and a decision network | |
CN114868148A (zh) | 信息处理装置、信息处理系统、信息处理程序及信息处理方法 | |
US11269059B2 (en) | Locating and/or classifying objects based on radar data, with improved reliability at different distances | |
Mori et al. | Recognition of foggy conditions by in-vehicle camera and millimeter wave radar | |
US20230245414A1 (en) | Vehicle control system using a scanning system | |
JP6847709B2 (ja) | カメラ装置、検出装置、検出システムおよび移動体 | |
US11858518B2 (en) | Radar device for vehicle and method of controlling radar for vehicle | |
WO2021186960A1 (ja) | 認識処理システム、認識処理装置及び認識処理方法 | |
WO2021059967A1 (ja) | 物体認識装置及び物体認識プログラム | |
US11924527B2 (en) | Optical sensor activation and fusion | |
EP4390836A1 (en) | Image enhancement targeted at addressing degradations caused by environmental conditions | |
JP2014135613A (ja) | カメラ露出設定装置及びカメラ露出設定プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220323 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230323 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230404 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230601 |
|
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: 20230815 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230828 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7351139 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |