JP2020184320A5 - 誤り検出及び訂正のためのシステム、ストレージメディア及び方法 - Google Patents

Description

[33]上述の実施形態は、本発明の説明例として理解されるべきである。本発明のさらなる実施形態が考えられる。任意の一実施形態に関連して記述されている任意の特徴は、単独で、又は記述されているその他の特徴と組み合わせて使用されることが可能であり、実施形態のうちのその他の任意のもの、又は実施形態のうちのその他の任意のものの任意の組合せの１つ又は複数の特徴と組み合わせて使用されることも可能であるということを理解されたい。さらに、上述されていない均等形態及び変更形態が、添付の特許請求の範囲において定義されている本発明の範囲から逸脱することなく採用されることも可能である。
［発明の項目］
［項目１］
一時的な誤りを検出及び訂正するための方法であって、
カメラシステムから画像データを取得するステップと、
第１の画像信号プロセッサ及び第２の画像信号プロセッサにより画像データを処理して、第１の出力データ及び第２の出力データを作成するステップ
と、
少なくとも前記第１の出力データ及び第２の出力データに基づいて少なくとも１つの統計モデルを生成するステップと、
前記第１の出力データに誤りが存在しているかどうかを前記統計モデルに基づいて識別するステップと、
画像データの部分に関する訂正値を生成するステップであって、前記訂正値が、前記統計モデルに基づく予想値である、ステップと、
前記訂正値を使用して、更新された出力データを生成するステップと、
前記更新された出力データを出力デバイスへ出力するステップと、
を含む方法。
［項目２］
前記少なくとも１つの統計モデルを生成するステップが、前記カメラシステムによって取得された前の画像データ、及び少なくとも１つの現実世界の基準画像にさらに基づく、項目１に記載の方法。
［項目３］
前記画像データを処理する前記ステップが、前記カメラシステムによって取得された前記画像データの一部分を処理することを含む、項目１又は２に記載の方法。
［項目４］
前記訂正値を生成するステップが、少なくとも１つの機械学習アルゴリズムを前記出力に適用して、前記少なくとも１つの統計モデルを使用して前記誤りに関する予想値を生成することを含む、項目１～３のいずれか一項に記載の方法。
［項目５］
更新された出力データを生成する前記ステップが、前記訂正値を前記第１の出力データと組み合わせることを含む、項目１～４のいずれか一項に記載の方法。
［項目６］
更新された出力データを生成する前記ステップが、前記第１の出力データにおける前記誤りに対応する前記第２の出力データの一部分を前記訂正値と比較することと、前記部分が前記訂正値に実質的に対応する場合には、前記更新された出力データを、前記第２の出力データであるように設定することとを含む、項目１～５のいずれか一項に記載の方法。
［項目７］
システム環境に関連している画像データを取得するためのカメラシステムと、
それぞれが、前記カメラシステムから受信された前記画像データを処理して第１の出力及び第２の出力を生成するための少なくとも２つの画像信号プロセッサと、
前記第１の出力における１つ又は複数の誤りを検出し、更新された出力データを生成するための誤り検出及び訂正モジュールであって、前記更新された出力データが、訂正された誤りを含み、前記訂正された誤りが、前記第１の出力及び第２の出力に基づいて少なくとも統計モデルを使用して生成される、誤り検出及び訂正モジュールと、
前記更新された出力データを前記誤り検出及び訂正モジュールから受信するための出力デバイスと、
を備えるセーフティクリティカルシステム。
［項目８］
前記誤り検出及び訂正モジュールが、
前記第１の出力及び第２の出力に基づいて少なくとも１つの統計モデルを生成するための統計モデルユニットと、
第１の出力に誤りがあるかどうかを特定するための誤り特定ユニットと、
更新された出力データを生成するための出力生成ユニットであって、前記更新された出力データが、前記統計モデルによって生成された予想値を含む、出力生成ユニットと、
を備える、項目７に記載のセーフティクリティカルシステム。
［項目９］
前記誤り検出及び訂正モジュールが、前記予想値を前記第１の出力データと組み合わせるための組合せユニットをさらに備える、項目８に記載のセーフティクリティカルシステム。
［項目１０］
前記誤り検出及び訂正モジュールが、比較ユニットをさらに備え、前記比較ユニットが、前記予想値を前記第１の出力データにおける前記誤りに対応する前記第２の出力の一部分と比較して、前記第２の出力データの前記部分が前記予想値と実質的に同様である場合には、前記第２の出力データを出力するためのものである、項目８又は９に記載のセーフティクリティカルシステム。
［項目１１］
前記出力デバイスが、前記誤り検出及び訂正モジュールの前記出力を処理するためのプロセッサである、項目７～１０のいずれか一項に記載のセーフティクリティカルシステム。
［項目１２］
前記誤り検出及び訂正モジュールが、少なくとも１つの機械学習プロセッサを備える、項目７～１１のいずれか一項に記載のセーフティクリティカルシステム。
［項目１３］
格納されているコンピュータ可読命令のセットを備える持続性コンピュータ可読ストレージメディアであって、前記命令が、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、セーフティクリティカルシステムにおけるエラーを前記プロセッサに検出及び訂正させ、前記命令が、
カメラシステムから画像データを取得することと、
第１の画像信号プロセッサ及び第２の画像信号プロセッサにより画像データを処理して、第１の出力データ及び第２の出力データを作成することと、
少なくとも前記第１の出力データ及び第２の出力データに基づいて少なくとも１つの統計モデルを生成することと、
前記第１の出力データに誤りが存在しているかどうかを前記統計モデルに基づいて特定することと、
画像データの部分に関する訂正値を生成することであって、前記訂正値が、前記統計モデルに基づく予想値である、生成することと、
前記訂正値を使用して、更新された出力データを生成することと、
前記更新された出力データを出力デバイスへ出力することと、
を含む、持続性コンピュータ可読ストレージメディア。
［項目１４］
少なくとも１つのカメラシステムと、
項目１～６のいずれか一項に記載の方法に着手するように構成されているプロセッサと、
を備える自律車両。

Claims (14)

1. 一時的な誤りを検出及び訂正するために少なくとも１つのプロセッサによって実行される方法であって、
   カメラシステムから画像データを取得するステップと、
   第１の画像信号プロセッサ及び第２の画像信号プロセッサにより画像データを処理して、第１の出力データ及び第２の出力データを作成するステップ
   と、
   少なくとも前記第１の出力データ及び第２の出力データに基づいて少なくとも１つの統計モデルを生成するステップと、
   前記第１の出力データに誤りが存在しているかどうかを前記統計モデルに基づいて識別するステップと、
   画像データの部分に関する訂正値を生成するステップであって、前記訂正値が、前記統計モデルに基づく予想値である、ステップと、
   前記訂正値を使用して、更新された出力データを生成するステップと、
   前記更新された出力データを出力デバイスへ出力するステップと、
   を含む方法。
2. 前記少なくとも１つの統計モデルを生成するステップが、前記カメラシステムによって取得された前の画像データ、及び少なくとも１つの現実世界の基準画像にさらに基づく、請求項１に記載の方法。
3. 前記画像データを処理する前記ステップが、前記カメラシステムによって取得された前記画像データの一部分を処理することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記訂正値を生成するステップが、少なくとも１つの機械学習アルゴリズムを前記出力データに適用して、前記少なくとも１つの統計モデルを使用して前記誤りに関する予想値を生成することを含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
5. 更新された出力データを生成する前記ステップが、前記訂正値を前記第１の出力データと組み合わせることを含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
6. 更新された出力データを生成する前記ステップが、前記第１の出力データにおける前記誤りに対応する前記第２の出力データの一部分を前記訂正値と比較することと、前記部分が前記訂正値に実質的に対応する場合には、前記更新された出力データを、前記第２の出力データであるように設定することとを含む、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。
7. システム環境に関連している画像データを取得するためのカメラシステムと、
   それぞれが、前記カメラシステムから受信された前記画像データを処理して第１の出力データ及び第２の出力データを生成するための少なくとも２つの画像信号プロセッサと、
   前記第１の出力データにおける１つ又は複数の誤りを検出し、更新された出力データを生成するための誤り検出及び訂正モジュールであって、前記更新された出力データが、訂正された誤りを含み、前記訂正された誤りが、前記第１の出力データ及び第２の出力データに基づいて少なくとも統計モデルを使用して生成される、誤り検出及び訂正モジュールと、
   前記更新された出力データを前記誤り検出及び訂正モジュールから受信するための出力デバイスと、
   を備えるセーフティクリティカルシステム。
8. 前記誤り検出及び訂正モジュールが、
   前記第１の出力データ及び第２の出力データに基づいて少なくとも１つの統計モデルを生成するための統計モデルユニットと、
   第１の出力データに誤りがあるかどうかを特定するための誤り特定ユニットと、
   更新された出力データを生成するための出力生成ユニットであって、前記更新された出力データが、前記統計モデルによって生成された予想値を含む、出力生成ユニットと、
   を備える、請求項７に記載のセーフティクリティカルシステム。
9. 前記誤り検出及び訂正モジュールが、前記予想値を前記第１の出力データと組み合わせるための組合せユニットをさらに備える、請求項８に記載のセーフティクリティカルシステム。
10. 前記誤り検出及び訂正モジュールが、比較ユニットをさらに備え、前記比較ユニットが、前記予想値を前記第１の出力データにおける前記誤りに対応する前記第２の出力データの一部分と比較して、前記第２の出力データの前記部分が前記予想値と実質的に同様である場合には、前記第２の出力データを出力するためのものである、請求項８又は９に記載のセーフティクリティカルシステム。
11. 前記出力デバイスが、前記誤り検出及び訂正モジュールの前記出力データを処理するためのプロセッサである、請求項７～１０のいずれか一項に記載のセーフティクリティカルシステム。
12. 前記誤り検出及び訂正モジュールが、少なくとも１つの機械学習プロセッサを備える、請求項７～１１のいずれか一項に記載のセーフティクリティカルシステム。
13. 格納されているコンピュータ可読命令のセットを備える持続性コンピュータ可読ストレージメディアであって、前記命令が、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、セーフティクリティカルシステムにおけるエラーを前記プロセッサに検出及び訂正させ、前記命令が、
    カメラシステムから画像データを取得することと、
    第１の画像信号プロセッサ及び第２の画像信号プロセッサにより画像データを処理して、第１の出力データ及び第２の出力データを作成することと、
    少なくとも前記第１の出力データ及び第２の出力データに基づいて少なくとも１つの統計モデルを生成することと、
    前記第１の出力データに誤りが存在しているかどうかを前記統計モデルに基づいて特定することと、
    画像データの部分に関する訂正値を生成することであって、前記訂正値が、前記統計モデルに基づく予想値である、生成することと、
    前記訂正値を使用して、更新された出力データを生成することと、
    前記更新された出力データを出力デバイスへ出力することと、
    を含む、持続性コンピュータ可読ストレージメディア。
14. 少なくとも１つのカメラシステムと、
    請求項１～６のいずれか一項に記載の方法に着手するように構成されているプロセッサと、
    を備える自律車両。