JP2020087171A - 画像処理プログラム、画像処理方法、および画像処理装置 - Google Patents

画像処理プログラム、画像処理方法、および画像処理装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2020087171A
JP2020087171A JP2018223433A JP2018223433A JP2020087171A JP 2020087171 A JP2020087171 A JP 2020087171A JP 2018223433 A JP2018223433 A JP 2018223433A JP 2018223433 A JP2018223433 A JP 2018223433A JP 2020087171 A JP2020087171 A JP 2020087171A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
baggage
captured
package
identification information
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.)
Pending
Application number
JP2018223433A
Other languages
English (en)
Inventor
圭 渡邉
Kei Watanabe
圭 渡邉
哲二 田代
Tetsuji Tashiro
哲二 田代
博信 山崎
Hironobu Yamazaki
博信 山崎
宏宣 斉藤
Hironobu Saito
宏宣 斉藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Fujitsu Advanced Engineering Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Fujitsu Advanced Engineering Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd, Fujitsu Advanced Engineering Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2018223433A priority Critical patent/JP2020087171A/ja
Publication of JP2020087171A publication Critical patent/JP2020087171A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

【課題】一実施形態は、荷物に取り付けたタグが外れた場合にも、荷物の積み込み作業を円滑に進めることができる。【解決手段】一実施形態に係る画像処理装置は、荷物に取り付けられたタグから読取装置で読み取られた識別情報であって、荷物の持ち主に関する情報と対応付けられている識別情報と、撮影装置が撮影した荷物が写る撮影画像とを受信した場合、荷物が画角に含まれないタイミングで撮影装置が撮影した背景画像と、撮影画像とに基づいて、撮影画像から荷物が写る領域を抽出した荷物画像を生成する生成部と、荷物画像を識別情報と対応付けて記憶部に保存する保存部と、を含む。【選択図】図6

Description

本発明は、画像処理プログラム、画像処理方法、および画像処理装置に関する。
例えば、空港などにおいて、乗客から預かった手荷物を、乗客が搭乗する航空機に積み込まれるコンテナが置かれたエリアまで搬送する手荷物取扱システムが利用されている。
手荷物取扱システムでは、例えば、手荷物の預け入れ時に、手荷物の持ち主の情報と対応付けられた識別情報が発行される。そして、例えば、識別情報をコード化したバーコードが印刷されたタグが手荷物に取り付けられる。その後、手荷物取扱システムは、手荷物に取り付けられたタグから識別情報をコンベア沿いに設置されたバーコードリーダで読み取る。そして、手荷物取扱システムは、読み取った識別情報を基にコンベアを制御して手荷物を仕分けし、最終的に手荷物の持ち主が搭乗する航空機に積み込まれるコンテナまで搬送する。
また、画像データを加工したり、画像データの解析結果を利用したりする様々な技術が知られている。
特開2009−152748号公報 特開2008−28716号公報 特開2012−11987号公報
上述のように、手荷物は手荷物取扱システムにより高い精度で仕分けされ、コンテナに積み込まれている。しかしながら、例えば、上述の手荷物などの荷物をコンベアで搬送している間に、荷物に取り付けたタグが外れてしまうことがある。この場合、例えば、タグの識別情報を用いて、荷物の持ち主の情報を特定できなくなるため、荷物の積み込み作業が滞ってしまうことがある。
1つの側面では、本発明は、荷物に取り付けたタグが外れた場合にも、荷物の積み込み作業を円滑に進めることのできる技術を提供することを目的とする。
本発明の一つの態様の画像処理プログラムは、荷物に取り付けられたタグから読取装置で読み取られた識別情報であって、荷物の持ち主に関する情報と対応付けられている識別情報と、撮影装置が撮影した荷物が写る撮影画像とを受信した場合、荷物が画角に含まれないタイミングで撮影装置が撮影した背景画像と、撮影画像とに基づいて、撮影画像から荷物が写る領域を抽出した荷物画像を生成し、荷物画像を識別情報と対応付けて記憶部に保存する、処理を、画像処理装置に実行させる。
荷物に取り付けたタグが外れた場合にも、荷物の積み込み作業を円滑に進めることができる。
実施形態に係る手荷物取扱システムのシステム構成を例示する図である。 実施形態に係る手荷物取扱システムによる手荷物の取り扱いの流れを説明する図である。 実施形態に係る画像処理装置のブロック構成を例示する図である。 実施形態に係る手荷物管理情報を例示する図である。 実施形態に係る手荷物画像の生成処理の動作フローを例示する図である。 手荷物画像の生成について例を説明する図である。 実施形態に係る手荷物画像の生成の流れを例示する図である。 実施形態に係る画像検索処理の動作フローを例示する図である。 例示的な画像検索の検索結果を示す図である。 第1の変形例に係る手荷物画像からの複数の手荷物画像の生成を例示する図である。 第1の変形例に係る手荷物画像の生成処理の動作フローを例示する図である。 撮影装置で手荷物を撮影した画像の背景と別のタイミングで撮影した画像の背景とが異なる場合を例示する図である。 例示的な背景画像管理情報を示す図である。 第2の変形例に係る手荷物画像の生成処理の動作フローを例示する図である。 実施形態に係る画像処理装置を実現するためのコンピュータのハードウェア構成を例示する図である。 実施形態に係る端末を実現するためのコンピュータのハードウェア構成を例示する図である。
以下、図面を参照しながら、本発明のいくつかの実施形態について詳細に説明する。なお、複数の図面において対応する要素には同一の符号を付すことがある。
上述のように、空港では、例えば、乗客は、航空機内へ持ち込む手荷物以外の手荷物を、搭乗前に航空会社のチェックインカウンタに預ける。預け入れの際に、手荷物には手荷物を識別するための識別情報が割り当てられ、識別情報をコード化したバーコードを含むタグが取り付けられて、手荷物はベルトコンベアなどのコンベア上を搬送される。識別情報は、例えば、手荷物の持ち主に関する情報(以下、手荷物情報と呼ぶことがある)と対応付けられている。手荷物情報は、例えば、手荷物の持ち主の氏名、持ち主の性別、持ち主が乗る航空機の航空会社、および航空機の便名などの情報を含んでよい。
また、コンベア沿いにはバーコードリーダを備える読取装置が設置されている。そして、読取装置でタグのバーコードが読み取られ、読み取られた識別情報に従って、手荷物は最終的に持ち主が搭乗する航空機の荷物室に積み込むコンテナのあるメイクエリアまでベルトコンベアにより仕分け搬送される。
しかしながら、手荷物の搬送中に、手荷物に取り付けたタグが外れてしまうことがある。例えば、タグは、粘着性のシール等で手荷物に貼りつけられることがあるが、タグの粘着面が露出していると、粘着面が壁などにくっついてしまい、手荷物がコンベアを運ばれる力で引っ張られてタグが切れてしまうことがある。このようにタグが手荷物から外れてしまうと、タグに記載される識別情報から、手荷物情報を取得することができなくなるため、手荷物をどこに搬送すべきか等を特定することが難しくなる。この様な場合、一例では、コンベア上を撮影するビデオカメラの映像を巻き戻して、タグが外れてしまった手荷物がどこから流れてきたかを特定することで航空会社や便を特定して、持ち主を探す作業などが行われている。これらの作業には、例えば、30分や1時間などの長い時間がかかることがある。その結果、手荷物の積み込みが航空機の出発時刻に間に合わず、出発が遅れてしまったり、渡航先での顧客の手荷物の受け取りが遅れてしまったりなど、顧客の満足度の低下を招くことがある。また、そうした顧客に、補償や追加のサービスを提供することがあり、コストの増加を招いている。
また一方で、近年、訪日外国人が増加しており、空港で提供するサービスの益々の効率化および改善も求められている。
そのため、手荷物に取り付けたタグが外れてしまったことに起因して、手荷物の積み込み作業が遅延してしまうのを抑制することのできる技術の提供が望まれている。
以下で述べる実施形態では、手荷物取扱システムは、コンベア上を搬送される手荷物を撮影した手荷物が写る画像と、手荷物が画角に含まれないタイミングで撮影した背景画像とに基づいて、手荷物が写るが画像領域を抽出する。そして、手荷物取扱システムは、抽出した手荷物の写る画像領域の画像(以下、手荷物画像または荷物画像と呼ぶことがある)と、コンベア沿いに設置された読取装置で読み取られた手荷物の識別情報とを対応付けて記憶装置に保存する。それにより、手荷物取扱システムでは、画像検索により識別情報の特定が可能になる。
例えば、メイクエリアでコンテナへの手荷物の積み込みを担当する作業員が、タグが外れた手荷物を発見したとする。この場合に、作業員は、手荷物の画像を撮影し、撮影した画像で記憶装置に保存された手荷物画像を対象に画像検索を行うことで、検索にヒットした手荷物画像から手荷物の識別情報を取得することができる。そのため、例えば、コンベア上を撮影するビデオカメラなどの映像を巻き戻して、手荷物の持ち主の特定を行う場合と比較して、画像検索により短い時間で手荷物の持ち主と対応する手荷物情報を取得することができる。その結果、手荷物からタグが外れてしまったことに起因して、手荷物の積み込み作業が遅延してしまうのを抑制することができる。以下、実施形態を更に詳細に説明する。
図1は、実施形態に係る手荷物取扱システム100のシステム構成を例示する図である。手荷物取扱システム100は、例えば、BHS(Baggage Handling System)であってよい。手荷物取扱システム100は、例えば、コンベア101、コンベア制御装置102、読取装置103、コントローラ104、管理サーバ105、画像処理装置106、および端末107を含む。
コンベア制御装置102、コントローラ104、管理サーバ105、画像処理装置106、および端末107は、例えば、ネットワーク150を介して互いに接続されていてよい。ネットワーク150は、例えば、LAN(Local Area Network)であってよく、有線ネットワーク、および無線ネットワークを含んでよい。
コンベア101は、例えば、ベルトコンベアであってよい。コンベア101は、例えば、通信機能を備えるコンベア制御装置102と接続されていてよく、コンベア制御装置102を介してネットワーク150に接続し、管理サーバ105からの制御を受けて手荷物を仕分け搬送する。
読取装置103は、例えば、バーコードリーダ131、および撮影装置132を備える。読取装置103のバーコードリーダ131は、例えば、コンベア101上を搬送される手荷物に付加されたタグ260のバーコードから識別情報を読み取る。また、読取装置103の撮影装置132は、例えば、コンベア101上を搬送される手荷物を撮影する。読取装置103は、例えば、通信機能を備えるコントローラ104と接続し、コントローラ104を介して管理サーバ105に識別情報を送信する。また、読取装置103は、例えば、バーコードリーダ131で読み取った識別情報と、撮影装置132で撮影した手荷物の撮影画像とをコントローラ104を介して画像処理装置106に送信する。
管理サーバ105は、例えば、読取装置103のバーコードリーダ131で読み取られた識別情報に基づいて、コンベア101による手荷物の仕分け搬送を制御する。
画像処理装置106は、例えば、読取装置103の撮影装置132で撮影されたコンベア101上を搬送される手荷物の撮影画像を解析し、手荷物の写る領域を抽出した手荷物画像を生成する。そして、画像処理装置106は、手荷物画像を、手荷物画像に写る手荷物の識別情報と対応付けて記憶する。
端末107は、例えば、タブレット端末、スマートフォンなどの通信機能を備える端末である。また、端末107は、例えば、カメラなどの撮影装置171を備える。
なお、図1に示す手荷物取扱システム100は例示であり、実施形態はこれに限定されるものではなく、手荷物取扱システム100は、その他の構成であってもよい。例えば、手荷物取扱システム100は、後述するチェックインカウンタに設置された端末などの更なる構成を含んでもよい。
続いて、実施形態に係る手荷物取扱システム100による手荷物の取り扱いの流れを説明する。図2は、実施形態に係る手荷物取扱システム100による手荷物の取り扱いの流れを説明する図である。図2には、例えば、コンベア101、読取装置103、管理サーバ105、画像処理装置106、チェックインカウンタ201、手荷物検査装置202、コンテナ270、メイクエリア290が示されている。
ここで、乗客は、例えば、チェックインカウンタ201にて手荷物250を預ける(図2の(1))。チェックインカウンタ201に設置された端末は、例えば、預けられた手荷物250の持ち主に関する手荷物情報と対応付けて識別情報を発行し、その識別情報をコードするバーコードを印刷したタグ260を発券する。発券されたタグ260は、預けられた手荷物250に取り付けられる(図2の(2))。
続いて、手荷物250は、手荷物検査装置202へとコンベア101上を運ばれ、手荷物検査装置202は、手荷物250に手荷物検査を実行し、検査内容を管理サーバ105に送信する(図2の(3))。手荷物検査の検査員は、例えば、管理サーバ105で受信した手荷物検査装置202の検査内容に基づいて手荷物を検査する。
続いて、手荷物250はコンベア101を更に運ばれ、読取装置103を通過する。読取装置103においてバーコードリーダ131は、例えば、コンベア101上を流れてきた手荷物250に付されたタグ260から識別情報を読み取る。また、読取装置103の撮影装置132は、例えば、コンベア101上を流れてきた手荷物250を撮影する。なお、読取装置103の撮影装置132は、所定の画角でコンベア101上を撮影するように設置されていてよい。続いて、読取装置103は、例えば、バーコードリーダ131で読み取った識別情報を、コントローラ104を介して管理サーバ105に送信する(図2の(4))。
管理サーバ105は、例えば、識別情報と対応する手荷物250の手荷物情報に基づいてコンベア制御装置102を制御し(図2の(5))、積み込み先のコンテナ270のあるメイクエリア290までコンベア101で手荷物250を仕分け搬送する。それにより、手荷物250は、持ち主が搭乗する便に積載されるコンテナ270への手荷物250の積み込み作業が行われるメイクエリア290に運ばれる(図2の(6))。メイクエリア290では、作業員は、例えば、端末107を用いて手荷物250に取り付けられたタグ260から識別情報を読み取る。そして、作業員は、例えば、端末107で識別情報を用いて手荷物250と対応する手荷物情報を確認し、持ち主が搭乗する航空機のコンテナ270に手荷物250を積み込む。
また、例えば、手荷物検査装置202において、手荷物250から不審物が発見された場合には、手荷物250は回避検査室までコンベア101で運ばれて、更なる検査を受ける(図2の(7))。この様に、手荷物取扱システム100では、タグ260に印刷されたバーコードなどの識別情報により手荷物250の個体管理が行われ、大量の手荷物250が高い精度で仕分けされ航空機に積み込まれている。
また、実施形態では読取装置103は、例えば、撮影装置132で撮影した手荷物250が写る撮影画像とバーコードリーダ131で読み取った識別情報とを対応付けて画像処理装置106に送信してよい(図2の(8))。画像処理装置106は、例えば、撮影装置132で撮影された手荷物250が写る撮影画像から、手荷物の写る領域を抽出した手荷物画像を生成する。そして、画像処理装置106は、生成した手荷物画像を、読取装置103から受信した識別情報と対応付けて記憶装置に保存する。そのため、手荷物250からタグ260が外れてしまった場合にも、手荷物250の画像を撮影し、撮影した画像を検索キーとして、記憶装置に保存した手荷物画像を画像検索することで、手荷物画像と対応付けられている識別情報を取得することが可能になる。
例えば、メイクエリア290でコンテナ270への手荷物の積み込みを担当する作業員が、タグ260が外れてしまった手荷物250を発見したとする。この場合、タグ260から識別情報を取得することができない。ここで、作業員は、例えば、タグ260の外れた手荷物250の画像を端末107の撮影装置171で撮影して、得られた画像をキーとして画像処理装置106に画像検索を依頼する(図2の(9))。
画像処理装置106は、記憶装置に記憶している手荷物画像と、検索キーとして受信した手荷物250の画像とを比較し、類似度を評価する。そして、画像処理装置106は、所定の条件を満たす類似度で類似している手荷物画像を、その手荷物画像と対応付けられる識別情報とともに端末107に返す。なお、所定の条件としては、例えば、類似度が上位の所定の数に入ることであってよい。作業員は、端末107で受信した手荷物画像および識別情報から、タグ260が外れてしまった手荷物250の識別情報を特定することができる。そして、手荷物250の識別情報が分かれば、作業員は、端末107を操作して識別情報と対応する手荷物情報について管理サーバ105に問い合わせを行うことで、手荷物250を積み込むべきコンテナ270などの情報を取得することができる。
以上で述べた実施形態に係る手荷物取扱システム100による手荷物の取り扱いの流れに関し、画像処理装置106が実行する処理の更なる詳細の例を以下に述べる。
図3は、実施形態に係る画像処理装置106のブロック構成を例示する図である。画像処理装置106は、例えば、制御部301、記憶部302、および通信部303を含む。制御部301は、例えば、生成部311、および保存部312などとして動作してよい。記憶部302は、例えば、上述の手荷物画像と識別情報とを対応付けて記憶していてよい。通信部303は、制御部301の指示に従ってネットワーク150に接続し、コントローラ104を介して読取装置103と通信する。これらの各部の詳細および記憶部302に格納されている情報の詳細については後述する。
図4は、実施形態に係る手荷物管理情報400を例示する図である。手荷物管理情報400のエントリには、例えば、航空会社、便、ゲート、識別情報を含む手荷物情報が登録されている。航空会社は、例えば、エントリと対応する手荷物250を運び込む航空便の航空会社を示す情報である。便は、例えば、エントリと対応する手荷物250を運び込む航空便を示す情報である。ゲートは、例えば、エントリと対応する手荷物250を運び込む航空便が停留するゲートを示す情報である。識別情報は、例えば、エントリと対応する手荷物250に対して発行された識別情報である。なお、識別情報は、例えば、エントリと対応する手荷物250がチェックインカウンタ201に預け入れられる際に発行されてよく、手荷物250には識別情報を含むタグ260が取り付けられてよい。図4の例では、手荷物管理情報400のエントリは、航空会社、便、ゲート、識別情報を含むが、実施形態はこれに限定されるものではなく、手荷物管理情報400のエントリは、例えば、手荷物の持ち主の氏名、持ち主の性別などのその他の情報を含んでもよい。
図5は、実施形態に係る手荷物画像の生成処理の動作フローを例示する図である。画像処理装置106の制御部301は、例えば、手荷物画像の生成処理の実行指示が入力されると、図5の動作フローを開始してよい。
S501において制御部301は、読取装置103から手荷物250を撮影した撮影画像と、その手荷物250に取り付けられたタグ260から読み取った識別情報との組を受信したか否かを判定する。読取装置103から撮影画像と識別情報の組を受信していない場合(S501がNO)、フローはS501の処理を繰り返す。一方、読取装置103から撮影画像と識別情報の組を受信している場合(S501がYES)、フローはS502に進む。
S502において制御部301は、受信した撮影画像と、記憶部302に記憶されている背景画像とに基づいて、撮影画像から手荷物250が写る領域を抽出した手荷物画像を生成する。なお、背景画像は、例えば、撮影装置132で、手荷物250が画角に含まれないタイミングに背景となるコンベア101を撮影した画像であってよく、画像処理装置106の記憶部302に予め記憶されていてよい。
図6は、S502で実行される手荷物画像の生成について例を説明する図である。図6には、背景となるコンベア101を撮影した背景画像601と、手荷物250が写る撮影画像602と、手荷物画像603とが示されている。制御部301は、読取装置103から受信した撮影画像602と、記憶部302から読み出した背景画像601とに基づいて、撮影画像602から背景となるコンベア101が写る領域を取り除き、手荷物250が写る領域を抽出した手荷物画像603を生成する。このように抽出した手荷物画像603は、画像内の大部分の画素が手荷物250を示す情報となるため、画像検索の精度を高めることが可能である。以下、手荷物画像603の生成の更なる詳細について例示する。
図7は、実施形態に係る手荷物画像の生成の流れを例示する図である。図7の(1)において画像処理装置106の制御部301は、読取装置103の撮影装置132で撮影された手荷物250が写る撮影画像を記憶部302から読み出す。(2)において制御部301は、記憶部302から背景画像を読み出し、背景画像と、手荷物250が写る撮影画像との明るさの差分画像を得る。なお、図7の(2)から(7)は、明るさの白黒画像で示されており、黒色は暗く、白色は明るいことを表している。
(3)において制御部301は、得られた差分画像から小さい白色領域などのノイズを除去し、その後、白色領域の輪郭を太線化する。(4)において制御部301は、(1)に示す手荷物250が写る撮影画像からエッジを抽出したエッジ画像を生成し、エッジ画像と(3)で得られた画像とで白色画素の重なる領域を抽出する。
(5)において制御部301は、(4)で得られた画像から小さい白色領域などのノイズを除去し、その後、白色領域の輪郭を太線化する。(6)において制御部301は、(5)で得られた画像から白色領域で囲まれた黒色の小領域を除去する。(7)において制御部301は、(6)で得られた画像を180度回転させて回転前の画像に重畳する。(8)において制御部301は、(7)で得られた画像に矩形フィッティングを行い、手荷物領域を切り出して、手荷物画像として保存する。フィッティングでは、制御部301は、例えば、白色領域の外形を取り囲む最小の矩形領域を、手荷物画像として切り出してよい。
例えば、以上のようにして、画像処理装置106の制御部301は、撮影装置132で撮影された手荷物250の写る撮影画像から、手荷物画像を生成することができる。
なお、図7で述べた手荷物画像の取得は例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、別の実施形態では、制御部301は、手荷物250の領域が特定された撮影画像と、背景画像とを教師データとして用いて機械学習の手法により、手荷物250の写る領域を認識する学習器を作成し、作成された学習器により手荷物画像を生成してもよい。
続いて、図5のS503において制御部301は、S502で生成した手荷物画像と、S501で受信した識別情報とを対応付けて記憶部302に記憶し、フローはS501に戻る。一例では、制御部301は、手荷物画像を保存する際のファイル名を識別情報とすることで、手荷物画像と識別情報を対応付けて記憶部302に保存してよい。別な実施形態では、制御部301は、データベースに手荷物画像と識別情報とを対応付けたエントリを登録することで、手荷物画像と識別情報とを対応付けて管理してもよい。
続いて、実施形態に係る手荷物画像の画像検索処理を説明する。手荷物画像の画像検索処理は、例えば、タグ260の外れてしまった手荷物250が見つかった際に、その手荷物250の識別情報を特定するために実行されてよい。
図8は、実施形態に係る画像検索処理の動作フローを例示する図である。画像処理装置106の制御部301は、例えば、手荷物画像の画像検索処理の実行指示が入力されると、図8の動作フローを開始してよい。
S801において制御部301は、端末107から検索依頼を受け付ける。例えば、メイクエリア290でコンテナ270への手荷物250の積み込みを担当する作業員が、タグ260が外れてしまった手荷物250を発見したとする。この場合、作業員は、端末107を用いてタグ260が外れてしまった手荷物250の画像を撮影し、撮影した画像を含む検索依頼を端末107から画像処理装置106に送信してよい。S801において制御部301が端末107から検索依頼を受信していない場合(S801がNO)、フローはS801の処理を繰り返す。一方、S801において制御部301が端末107から検索依頼を受信した場合(S801がYES)、フローはS802に進む。
S802において制御部301は、検索依頼からタグ260が外れてしまった手荷物250を写した画像を取得し、取得した画像を検索キーとして記憶部302に記憶されている複数の手荷物画像を画像検索する。なお、記憶部302に記憶されている複数の手荷物画像は、それぞれが、例えば、S503で記憶部302に記憶された手荷物画像であってよく、識別情報と対応付けられている。また、画像検索は、例えば、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded-Up Robust Features)、BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)、BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)、KAZE特徴量、AKAZE(Accelerated-KAZE)特徴量などの局所特徴量ベースの画像比較を用いて実行することができる。
図9は、例示的な画像検索の検索結果を示す図である。図9では、タグ260の外れてしまった手荷物250を写した画像を検索キーとして画像検索が実行されており、検索結果として、手荷物画像が、識別情報および手荷物画像と検索キーの画像との類似度を示すスコアとともに示されている。
S803において制御部301は、所定の条件を満たす類似度で類似している手荷物画像と、その手荷物画像の識別情報とを検索結果として端末107に返し、フローはS801に戻る。例えば、制御部301は、局所特徴量ベースの類似評価においてスコアが高く、類似していると判定された上位の所定の数の手荷物画像を、その識別情報とともに、検索結果として端末107に返してよい。そのため、作業者は、端末107で受信した手荷物画像の中から、タグ260の外れた手荷物250と一致する手荷物画像を容易に見つけることができ、その手荷物画像と対応付けられた識別情報を取得することができる。そして、作業者は、例えば、手荷物画像と対応付けられた識別情報を端末107から管理サーバ105に通知することで、管理サーバ105から識別情報と対応付けられた手荷物管理情報400のエントリの情報を取得することができる。そのため、作業者は、例えば、タグ260が外れてしまった手荷物250を積み込むべきコンテナ270を迅速に特定することができる。
(第1の変形例)
続いて、上述の実施形態の第1の変形例を説明する。例えば、手荷物画像に対して画像検索を実行する場合、検索キーとして用いる画像と、手荷物画像とで、画像に写る手荷物250の向きがおおよそ揃っていた方が類似度の評価精度が向上する。そのため、第1の変形例では制御部301は、手荷物画像から複数の手荷物画像を生成する。
図10は、第1の変形例に係る手荷物画像からの複数の手荷物画像の生成を例示する図である。図10の例では、制御部301は、手荷物画像1001を、90度ずつ回転して、3つの手荷物画像1002を生成している。なお、実施形態に係る手荷物画像からの複数の手荷物画像の生成はこれに限定されるものではない。例えば、別の実施形態では、制御部301は、一周するまで、30度ずつ回転して複数の手荷物画像を生成するなど、その他の角度で手荷物画像を回転して複数の手荷物画像を生成してもよい。或いは、更に別の実施形態では、制御部301は、例えば、手荷物画像の縮尺を変更して、または、向きと縮尺の両方を変更して複数の手荷物画像を生成してもよい。
図11は、第1の変形例に係る手荷物画像の生成処理の動作フローを例示する図である。画像処理装置106の制御部301は、例えば、手荷物画像の生成処理の実行指示が入力されると、図11の動作フローを開始してよい。
続くS1101およびS1102の処理は、S501およびS502の処理と対応していてよく、制御部301は、例えば、S1101およびS1102の処理においてS501およびS502と同様の処理を実行してよい。
S1103において制御部301は、生成した手荷物画像から複数の手荷物画像を生成する。制御部301は、例えば、図10で述べたように、手荷物画像の向きを変更して複数の手荷物画像を生成してよい。
S1104において制御部301は、S1102で生成した手荷物画像および手荷物画像から生成した複数の手荷物画像のそれぞれを、S1101で受信した識別情報と対応付けて記憶部302に保存し、フローはS1101へと戻る。一例では、制御部301は、手荷物画像および複数の手荷物画像のそれぞれを保存する際のファイル名を、識別情報を含む名称とすることで、手荷物画像および複数の手荷物画像を識別情報と対応付けて記憶部302に保存してよい。
以上で述べた様に、図11の動作フローによれば、制御部301は、手荷物画像から複数の手荷物画像を生成し、複数の手荷物画像を識別情報と対応付けて記憶部302に記憶する。そのため、例えば、上述の図8の動作フローで画像検索が実行された場合に、検索キーとして用いる画像と写っている手荷物250の向きが近い手荷物画像が、記憶部302に記憶されている手荷物画像のうちから見つかる可能性を高めることができる。その結果、画像検索の精度を高めることができる。
(第2の変形例)
例えば、図6を参照して述べた様に、実施形態では制御部301は、撮影装置132で撮影した手荷物250が写る撮影画像と、手荷物250が画角に入らないタイミングでコンベア101を撮影して得た背景画像とに基づいて、手荷物画像を生成する。
しかしながら、例えば、手荷物250の外面に露出している金属などでコンベア101の表面にキズがついたり、タグ260などのシールがコンベア101に貼りついてしまったりすることがある。例えば、この様な場合に、撮影画像おいて手荷物250が写る領域以外の背景領域と、背景画像に写る背景とが異なってしまうことがある。
図12は、撮影装置171で撮影した画像の背景が、別のタイミングで撮影した画像の背景と大きく異なってしまう場合を例示する図である。図12(a)では、撮影画像1201においてコンベア101にタグ260が貼りついており、タグ260が写り込んでしまっている。そして、この撮影画像1201と、コンベア101に貼りついたタグ260が写っていない背景画像1202とで差分をとったとする。この場合、手荷物250の写る領域に加えてタグ260が写る領域でも差分が大きく出てしまい、手荷物250が写る領域の画定において邪魔になることがある。
そのため、変形例では、図12(b)に示す様に、画像処理装置106は、画角に手荷物250が含まれない様々なタイミングでコンベア101を撮影した複数の背景画像1202を記憶部302に記憶している。そして、制御部301は、例えば、読取装置103から撮影装置132で撮影された撮影画像1201を受信した際に、受信した撮影画像1201の背景に応じて、複数の背景画像1202のうちから背景画像を選択する。一例では、制御部301は、受信した撮影画像1201と、複数の背景画像1202のそれぞれとの明るさの差分をとった差分画像を生成し、差分の合計が最も小さい差分画像が得られた背景画像を選択して、以降の処理で用いる。図12(b)に示す例では、複数の背景画像1202のうちから、タグ260が写る背景画像1202が選択されている。
以上で例示したように、様々なタイミングで複数の背景画像を撮影し、記憶部302に記憶しておくことで、手荷物画像の生成における手荷物250が写る領域の抽出精度を向上させることができる。なお、実施形態は、以上の例に限定されるものではない。例えば、様々な撮影条件で撮影された複数の背景画像を記憶部302に格納しておくこともできる。
一例として、撮影の際の光の条件が異なる複数の背景画像を記憶部302に格納しておくことができる。光の条件は、例えば、撮影装置132が自然光が入射する建物に設置されている場合、時刻、天気、および、季節に応じた自然光の入射角などに応じて異なる。そのため、記憶部302には、時刻、天気、および、季節に応じた複数の背景画像が格納されていてもよい。
図13は、例示的な背景画像管理情報1300を示す図である。背景画像管理情報1300には、例えば、日付、天気、時刻、および背景画像が対応付けられたエントリが登録されている。日付は、例えば、エントリと対応する背景画像が撮影された日付である。天気は、例えば、エントリと対応する背景画像が撮影されたときの天気である。時刻は、例えば、エントリと対応する背景画像が撮影された時刻である。背景画像は、例えば、エントリの日付、天気、および時刻に示される撮影条件で撮影された背景画像である。そして、一実施形態では、制御部301は、手荷物画像を生成する場合に、手荷物250が写る撮影画像が撮影された季節、天気、および時刻と近い季節、天気、および時刻に撮影された背景画像を背景画像管理情報1300から取得してよい。一例では、制御部301は、撮影画像が撮影日の月および日と、所定の日にち以内で近い月および日に撮影されており、撮影時刻が所定の時間以内で近しく、かつ、同様の天気で撮影された背景画像を背景画像管理情報1300から取得して用いてよい。以下、第2の変形例に係る手荷物画像の生成処理の動作フローを説明する。
図14は、第2の変形例に係る手荷物画像の生成処理の動作フローを例示する図である。画像処理装置106の制御部301は、例えば、手荷物画像の生成処理の実行指示が入力されると、図14の動作フローを開始してよい。
S1401において制御部301は、読取装置103から手荷物250を撮影した撮影画像と、その手荷物250に取り付けられたタグ260から読み取った識別情報との組を受信したか否かを判定する。読取装置103から撮影画像と識別情報の組を受信していない場合(S1401がNO)、フローはS1401の処理を繰り返す。一方、読取装置103から撮影画像と識別情報の組を受信している場合(S1401がYES)、フローはS1402に進む。
S1402において制御部301は、記憶部302に記憶されている複数の背景画像を読み出す。例えば、制御部301は、図12で示したように、異なる背景が写る複数の背景画像を読み出してよい。また、例えば、別の実施形態では制御部301は、S1401で受信した撮影画像の季節、天気、および時刻と近い季節、天気、および時刻に撮影された背景画像を背景画像管理情報1300から読み出してもよい。
S1403において制御部301は、複数の背景画像のうちから、手荷物画像の生成に用いる背景画像を選択する。例えば、制御部301は、受信した撮影画像と、複数の背景画像のそれぞれとで各画素の明るさの差分をとり、差分の合計が小さい背景画像を選択して、以降の処理で用いてよい。
続くS1404およびS1405の処理は、例えば、S502およびS503の処理と対応していてよく、制御部301は、S1404およびS1405においてS502およびS503と同様の処理を実行してよい。
以上の図14の動作フローによれば、受信した撮影画像に応じて適切な背景画像が選択されるため、撮影画像からの手荷物画像の生成の際の手荷物250が写る領域の切り出し精度を向上させることができる。
なお、第1の変形例および第2の変形例で記憶部302に記憶される手荷物画像と、識別情報と組に対しても、図8で述べた画像検索処理を実行することが可能である。
以上において、実施形態を例示したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の動作フローは例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。可能な場合には、動作フローは、処理の順番を変更して実行されてもよく、別に更なる処理を含んでもよく、または、一部の処理が省略されてもよい。例えば、図14の動作フローにおいて、S1405の処理の代わりに、図11で述べたS1103およびS1104の処理を実行し、手荷物画像から複数の手荷物画像を生成して、識別情報と対応付けて記憶してもよい。
また、上述の実施形態では、タグ260には識別情報がコード化されたバーコードが印刷される例を述べているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、別の実施形態では、2次元コードとして識別情報がコード化されてもよい。或いは、タグ260は、RFID(radio frequency identifier)タグであってよく、読取装置103は、RFIDリーダを含み、近距離無線通信で識別情報を読み取ってもよい。
また、上述の実施形態では読取装置103が、手荷物250の撮影画像と識別情報とを取得し、画像処理装置106に通知する例を述べているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、チェックインカウンタ201での手荷物250の預け入れ時に、チェックインカウンタに設置された端末が、手荷物250を撮影し、撮影した撮影画像と、手荷物250に対して発行した識別情報とを対応付けて画像処理装置106に通知してもよい。
また、上述の実施形態では、手荷物を例に説明を行っているが、実施形態はこれに限定されるものではなく、実施形態はその他の荷物に適用されてもよい。例えば、上述の実施形態に係る荷物の管理は、運送業者の配送センターなどの物流センターにおける荷物の仕分けなどにおいて利用されてもよい。
なお、上述の実施形態において、例えば、S502、S1102、およびS1404の処理では、画像処理装置106の制御部301は、生成部311として動作する。また、例えば、S503、S1104、およびS1405の処理では、画像処理装置106の制御部301は、保存部312として動作する。
図15は、実施形態に係る画像処理装置106を実現するためのコンピュータ1500のハードウェア構成を例示する図である。図15の画像処理装置106を実現するためのハードウェア構成は、例えば、プロセッサ1501、メモリ1502、記憶装置1503、可搬型記憶媒体インタフェース1504、通信インタフェース1506、および入出力インタフェース1507を備える。なお、プロセッサ1501、メモリ1502、記憶装置1503、可搬型記憶媒体インタフェース1504、通信インタフェース1506、入出力インタフェース1507は、例えば、バス1508を介して互いに接続されている。
プロセッサ1501は、例えば、シングルプロセッサであっても、マルチプロセッサやマルチコアであってもよい。プロセッサ1501は、メモリ1502を利用して例えば上述の図5、図8、図11、または図14の動作フローの手順を記述したプログラムを実行することにより、上述した制御部301の一部または全部の機能を提供する。例えば、プロセッサ1501は、プログラムを実行することで、上述の生成部311、および保存部312として動作してよい。
メモリ1502は、例えば半導体メモリであり、RAM領域およびROM領域を含んでいてよい。記憶装置1503は、例えばハードディスク、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、または外部記憶装置である。なお、RAMは、Random Access Memoryの略称である。また、ROMは、Read Only Memoryの略称である。
可搬型記憶媒体インタフェース1504は、プロセッサ1501の指示に従って可搬型記憶媒体1505にアクセスする。可搬型記憶媒体1505は、例えば、半導体デバイス(USBメモリ等)、磁気的作用により情報が入出力される媒体(磁気ディスク等)、光学的作用により情報が入出力される媒体(CD−ROM、DVD等)などにより実現される。なお、USBは、Universal Serial Busの略称である。CDは、Compact Discの略称である。DVDは、Digital Versatile Diskの略称である。
画像処理装置106の記憶装置1503は、例えば、手荷物画像と識別情報とを対応付けて記憶していてよい。なお、メモリ1502、記憶装置1503、可搬型記憶媒体1505、およびこれらの組み合わせは、上述の記憶部302の例である。
通信インタフェース1506は、プロセッサ1501の指示に従ってネットワークを介してデータを送受信する。なお、通信インタフェース1506は、上述の通信部303の一例である。入出力インタフェース1507は、例えば、入力装置および出力装置との間のインタフェースであってよい。入力装置は、例えばユーザからの指示を受け付けるキーボードやマウスなどのデバイスである。出力装置は、例えばディスプレーなどの表示装置、およびプリンタなどの印刷装置である。
図16は、実施形態に係る端末107を実現するためのコンピュータ1600のハードウェア構成を例示する図である。なお、端末107は、例えば、タブレット端末、スマートフォン、および携帯電話機などであってよい。図16の端末107を実現するためのハードウェア構成は、例えば、プロセッサ1601、メモリ1602、通信装置1603、入力装置1604、表示装置1605、および撮影装置171を備える。なお、メモリ1602、通信装置1603、入力装置1604、表示装置1605、および撮影装置171は、例えば、バスなどの信号線1610を介してプロセッサ1601に接続されていてよい。
プロセッサ1601は、メモリ1602を利用して例えば上述の端末107が実行する処理の手順を記述したプログラムを実行することにより、端末107が有する機能の一部または全部の機能を提供する。
メモリ1602は、例えば半導体メモリであり、RAM領域およびROM領域を含んでいてよい。通信装置1603は、例えば、プロセッサ1601の指示に従ってネットワークを介して管理サーバ105および画像処理装置106とデータを送受信する。入力装置1604は、例えば、静電式タッチパネルおよび感圧式タッチパネルなどであってよい。表示装置1605は、例えば、ディスプレーであってよい。ユーザは例えば表示装置1605の表示画面に沿って配設されたタッチパネルなどの入力装置1604を介して入力を行ってよい。
撮影装置171は、例えば、カメラであり、手荷物250の画像を撮影するために用いられてよい。
なお、実施形態に係る各プログラムは、例えば、記憶部302、およびメモリ1602に予め記憶されていてよい。または、実施形態に係る各プログラムは、例えば、プログラムサーバなどのサーバからネットワークを介して提供されてもよい。
また、図15および図16を参照して述べた画像処理装置106および端末107を実現するためのハードウェア構成は、例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の画像処理装置106および端末107の一部または全部の機能がFPGAおよびSoCなどによるハードウェアとして実装されてもよい。なお、FPGAは、Field Programmable Gate Arrayの略称である。SoCは、System-on-a-chipの略称である。
以上において、いくつかの実施形態が説明される。しかしながら、実施形態は上記の実施形態に限定されるものではなく、上述の実施形態の各種変形形態および代替形態を包含するものとして理解されるべきである。例えば、各種実施形態は、その趣旨および範囲を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できることが理解されよう。また、前述した実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより、種々の実施形態が実施され得ることが理解されよう。更には、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してまたは置換して、或いは実施形態に示される構成要素にいくつかの構成要素を追加して種々の実施形態が実施され得ることが当業者には理解されよう。
100 手荷物取扱システム
101 コンベア
102 コンベア制御装置
103 読取装置
104 コントローラ
105 管理サーバ
106 画像処理装置
107 端末
131 バーコードリーダ
132 撮影装置
150 ネットワーク
171 撮影装置
201 チェックインカウンタ
202 手荷物検査装置
250 手荷物
260 タグ
270 コンテナ
290 メイクエリア
301 制御部
302 記憶部
303 通信部
311 生成部
312 保存部
1500 コンピュータ
1501 プロセッサ
1502 メモリ
1503 記憶装置
1504 可搬型記憶媒体インタフェース
1505 可搬型記憶媒体
1506 通信インタフェース
1507 入出力インタフェース
1508 バス
1600 コンピュータ
1601 プロセッサ
1602 メモリ
1603 通信装置
1604 入力装置
1605 表示装置
1610 信号線

Claims (6)

  1. 荷物に取り付けられたタグから読取装置で読み取られた識別情報であって、前記荷物の持ち主に関する情報と対応付けられている前記識別情報と、撮影装置が撮影した前記荷物が写る撮影画像とを受信した場合、前記荷物が画角に含まれないタイミングで前記撮影装置が撮影した背景画像と、前記撮影画像とに基づいて、前記撮影画像から前記荷物が写る領域を抽出した荷物画像を生成し、
    前記荷物画像を前記識別情報と対応付けて記憶部に保存する、
    処理を、画像処理装置に実行させる画像処理プログラム。
  2. 前記荷物画像を回転することで第2の荷物画像を生成し、
    前記第2の荷物画像を前記識別情報と対応付けて前記記憶部に保存する、
    処理を、更に前記画像処理装置に実行させる、請求項1に記載の画像処理プログラム。
  3. 前記荷物が画角に含まれないタイミングで前記撮影装置が撮影した複数の背景画像のうちで、前記撮影画像との明るさの差分が最も小さくなる背景画像を選択する、
    処理を、更に前記画像処理装置に実行させる、請求項1または2に記載の画像処理プログラム。
  4. 前記記憶部は、前記荷物画像を含む複数の荷物画像を記憶しており、
    検索依頼を受信した場合に、前記検索依頼に含まれる荷物が写る画像と所定の条件を満たす類似度で類似している荷物画像を、前記複数の荷物画像のうちから特定する、
    処理を、更に前記画像処理装置に実行させる、請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理プログラム。
  5. 荷物に取り付けられたタグから読取装置で読み取られた識別情報であって、前記荷物の持ち主に関する情報と対応付けられている前記識別情報と、撮影装置が撮影した前記荷物が写る撮影画像とを受信した場合、前記荷物が画角に含まれないタイミングで前記撮影装置が撮影した背景画像と、前記撮影画像とに基づいて、前記撮影画像から前記荷物が写る領域を抽出した荷物画像を生成し、
    前記荷物画像を前記識別情報と対応付けて記憶部に保存する、
    ことを含む、画像処理装置が実行する画像処理方法。
  6. 荷物に取り付けられたタグから読取装置で読み取られた識別情報であって、前記荷物の持ち主に関する情報と対応付けられている前記識別情報と、撮影装置が撮影した前記荷物が写る撮影画像とを受信した場合、前記荷物が画角に含まれないタイミングで前記撮影装置が撮影した背景画像と、前記撮影画像とに基づいて、前記撮影画像から前記荷物が写る領域を抽出した荷物画像を生成する生成部と、
    前記荷物画像を前記識別情報と対応付けて記憶部に保存する保存部と、
    を含む、画像処理装置。
JP2018223433A 2018-11-29 2018-11-29 画像処理プログラム、画像処理方法、および画像処理装置 Pending JP2020087171A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018223433A JP2020087171A (ja) 2018-11-29 2018-11-29 画像処理プログラム、画像処理方法、および画像処理装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018223433A JP2020087171A (ja) 2018-11-29 2018-11-29 画像処理プログラム、画像処理方法、および画像処理装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2020087171A true JP2020087171A (ja) 2020-06-04

Family

ID=70908402

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018223433A Pending JP2020087171A (ja) 2018-11-29 2018-11-29 画像処理プログラム、画像処理方法、および画像処理装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2020087171A (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022172671A1 (ja) * 2021-02-11 2022-08-18 株式会社デンソーウェーブ 手荷物捜索方法および手荷物情報管理システム

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008097465A (ja) * 2006-10-13 2008-04-24 Canon Inc 画像検索装置及びその制御方法、プログラム、記憶媒体
JP2008171147A (ja) * 2007-01-10 2008-07-24 Toyota Motor Corp 物体認識装置及び物体認識方法
JP2009242038A (ja) * 2008-03-31 2009-10-22 Toshiba Tec Corp 携帯型手荷物管理装置
JP2013067499A (ja) * 2011-09-23 2013-04-18 Nec Corp 検品装置、検品システム、検品方法及びプログラム
JP2013203493A (ja) * 2012-03-27 2013-10-07 Denso Wave Inc 空港利用システム
JP2013257681A (ja) * 2012-06-12 2013-12-26 Total Operating Product Co Ltd 引越荷物管理システム及び引越荷物管理方法
JP2017162103A (ja) * 2016-03-08 2017-09-14 株式会社東芝 点検作業支援システム、点検作業支援方法、点検作業支援プログラム
JP2018005409A (ja) * 2016-06-29 2018-01-11 スカイマーク株式会社 情報処理端末
JP2018078540A (ja) * 2016-11-02 2018-05-17 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

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008097465A (ja) * 2006-10-13 2008-04-24 Canon Inc 画像検索装置及びその制御方法、プログラム、記憶媒体
JP2008171147A (ja) * 2007-01-10 2008-07-24 Toyota Motor Corp 物体認識装置及び物体認識方法
JP2009242038A (ja) * 2008-03-31 2009-10-22 Toshiba Tec Corp 携帯型手荷物管理装置
JP2013067499A (ja) * 2011-09-23 2013-04-18 Nec Corp 検品装置、検品システム、検品方法及びプログラム
JP2013203493A (ja) * 2012-03-27 2013-10-07 Denso Wave Inc 空港利用システム
JP2013257681A (ja) * 2012-06-12 2013-12-26 Total Operating Product Co Ltd 引越荷物管理システム及び引越荷物管理方法
JP2017162103A (ja) * 2016-03-08 2017-09-14 株式会社東芝 点検作業支援システム、点検作業支援方法、点検作業支援プログラム
JP2018005409A (ja) * 2016-06-29 2018-01-11 スカイマーク株式会社 情報処理端末
JP2018078540A (ja) * 2016-11-02 2018-05-17 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

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022172671A1 (ja) * 2021-02-11 2022-08-18 株式会社デンソーウェーブ 手荷物捜索方法および手荷物情報管理システム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yousif et al. Animal Scanner: Software for classifying humans, animals, and empty frames in camera trap images
US20170004384A1 (en) Image based baggage tracking system
US20160188938A1 (en) Image identification marker and method
Li et al. An anti-fraud system for car insurance claim based on visual evidence
CN106663196A (zh) 视频中的计算机显著人物识别
CN112633297B (zh) 目标对象的识别方法、装置、存储介质以及电子装置
CN113963147B (zh) 一种基于语义分割的关键信息提取方法及系统
CN110929626A (zh) 确定库存货物件数的方法、仓库盘点方法、装置及设备
JP2013109773A (ja) 特徴マッチング方法及び商品認識システム
US11574492B2 (en) Efficient location and identification of documents in images
EP3113091A1 (en) Image based baggage tracking system
CN113221918A (zh) 目标检测方法、目标检测模型的训练方法及装置
Tu et al. Detection of damaged rooftop areas from high-resolution aerial images based on visual bag-of-words model
KR20210099152A (ko) 문서 관리를 위한 방법 및 장치
JP2020087171A (ja) 画像処理プログラム、画像処理方法、および画像処理装置
KR102158967B1 (ko) 영상 분석 장치, 영상 분석 방법 및 기록 매체
JP7095574B2 (ja) 画像処理プログラム、画像処理方法、および画像処理装置
Jain et al. Number plate detection using drone surveillance
CN115170471A (zh) 基于图像识别模型的部件识别方法及装置
Al-Shaibani et al. Airplane type identification based on mask RCNN; an approach to reduce airport traffic congestion
Fernandes et al. A robust automatic license plate recognition system for embedded devices
US20200357210A1 (en) Entry-exit management system, entry-exit management method and recording medium
Zang et al. Learning-based roof style classification in 2D satellite images
US20230290138A1 (en) Analytic pipeline for object identification and disambiguation
Liang et al. Automated filtering of façade defect images using a similarity method for enhanced inspection documentation

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210730

RD03 Notification of appointment of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423

Effective date: 20210730

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20210730

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20210826

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220524

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220525

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220615

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221101

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221129

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230328

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230418

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20230808