JP2021527256A - ビジョンシステムで画像内のパターンを検出及び分類するためのシステム及び方法 - Google Patents
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Abstract
【選択図】図1
Description
Claims (22)
- 画像内のパターンを検出するためのシステムであって、
関心のあるパターンを含む1以上のトレーニング画像に関連する1以上のテンプレートに基づいてトレーニングされたパターン検出ツールと、
1以上のトレーニング画像でトレーニングされたニューラルネット分類器と、
実行時に、下記(a)又は(b)すなわち
(a)トレーニングされた前記ニューラルネット分類器が、実行時画像に基づく1以上のテンプレートを前記パターン検出ツールに提供し、トレーニングされた前記パターン検出ツールが、前記実行時画像と組み合わされた1以上の前記テンプレート画像に基づいてパターンマッチングを実行する:あるいは
(b)トレーニングされた前記パターン検出ツールが、前記実行時画像から検出されたパターンをトレーニングされた前記ニューラルネット分類器に提供し、トレーニングされた前記ニューラルネット分類器が、検出された前記パターンと前記実行時画像に基づいてパターンマッチングを実行する:テンプレートマッチングプロセスと、
を備える上記システム。 - 前記パターン検出ツールが複数の前記テンプレートを使用してトレーニングされるように適合されている、請求項1記載のシステム。
- 前記パターン検出ツールが単一の前記テンプレートを用いてトレーニングされる、請求項1記載のシステム。
- 前記ニューラルネットが畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を含む、請求項1記載のシステム。
- 画像内のパターンを検出するためのシステムであって、
画像内に1以上の候補形状を特定するようにトレーニングされ、実行時動作中に前記画像内に1以上の前記形状が存在する確率を識別するように構成されたニューラルネットワークを有し、それにより前記ニューラルネットワークは、(a)確率しきい値を超える1以上の前記候補形状の特徴を有する重み付きマスクを生成するか、又は(b)確率しきい値を超える1以上の前記候補形状の特徴の存在を前記ニューラルネットワークが識別する前記画像内で、1以上の前記候補形状のモデルの前記特徴が置換された再構成画像を生成する、
上記システム。 - (a)前記重み付きマスク又は(b)前記再構成画像、の中に1以上の前記候補形状を検出するために、1以上の前記候補形状に対応する1以上のモデルを使用してトレーニングされたパターン検出ツールをさらに有する、請求項5記載のシステム。
- 前記ニューラルネットワークが、各ピクセルが1以上の前記形状の識別に関係するスコアを有している前記重み付きマスクを定義する、請求項6記載のシステム。
- 前記再構成画像がバイナリ画像として定義される、請求項5記載のシステム。
- 前記ニューラルネットワークが1以上の前記候補形状のタイプの存在に関するデータを前記パターン検出ツールに提供し、前記パターン検出ツールは前記タイプを特定することに関連するプロセスに制限する、請求項6記載のシステム。
- 前記ニューラルネットワークが畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を含む、請求項5記載のシステム。
- 画像内のパターンを検出するためのシステムであって、
画像内に1以上の候補形状を特定するようにトレーニングされ、実行時動作中に前記画像内に1以上の前記形状が存在する確率を識別するように構成されたニューラルネットワークを有し、それにより前記ニューラルネットワークは、(a)確率しきい値を超える1以上の前記候補形状の特徴を有する重み付きマスクを生成し、かつ、(b)前記確率しきい値を超える1以上の前記候補形状の特徴の存在を前記ニューラルネットワークが識別する前記画像内で、1以上の前記候補形状のモデルの前記特徴が置換された再構成画像を生成する、
上記システム。 - (a)前記重み付きマスク及び(b)再構成画像、の中に1以上の前記候補形状を検出するために、1以上の前記候補形状に対応する1以上のモデルを使用してトレーニングされたパターン検出ツールをさらに有する、請求項11記載のシステム。
- 画像内のパターンを検出するための方法であって、
ニューラルネットワークを用いて、画像内に1以上の候補形状を見出して実行時動作中に前記画像内に1以上の前記形状が存在する確率を識別すること、並びに
(a)確率しきい値を超える1以上の前記候補形状の特徴を有する重み付きマスクを生成すること、又は(b)確率しきい値を超える1以上の前記候補形状の特徴の存在を前記ニューラルネットワークが識別する前記画像内で、1以上の前記候補形状のモデルの前記特徴が置換された再構成画像を生成すること、
を有する上記方法。 - 1以上の前記候補形状に対応する1以上のモデルを使用してトレーニングされたパターン検出ツールを用いて、(a)重み付きマスク又は(b)再構成画像、の中に1以上の前記候補形状を検出することをさらに有する、請求項13記載の方法。
- 前記ニューラルネットワークを用いて、各ピクセルが1以上の前記形状の識別に関係するスコアを有するように前記重み付きマスクを定義することをさらに有する、請求項14記載の方法。
- 前記再構成画像をバイナリ画像として定義することをさらに有する、請求項13記載の方法。
- さらに、1以上の前記候補形状のタイプの存在に関して前記ニューラルネットワークからデータを前記パターン検出ツールに提供すること、並びに、前記パターンを検出する当該方法を前記タイプの特定に関連することに制限すること、を有する、請求項16記載の方法。
- 前記ニューラルネットワークが畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を含む、請求項13記載の方法。
- 画像内のパターンを検出するためのシステムであって、
画像内に1以上の候補形状を特定するようにトレーニングされ、実行時動作中に前記画像内に1以上の前記形状が存在する確率を識別するように構成されたニューラルネットワークを有し、それによりそれにより前記ニューラルネットワークは、確率しきい値を超える1以上の前記候補形状の特徴を有する重み付きマスクを生成する、
上記システム。 - 前記重み付けマスク内に1以上の前記候補形状を検出するために、1以上の前記候補形状に対応する1以上のモデルを使用してトレーニングされたパターン検出ツールをさらに有する、請求項19記載のシステム。
- 画像内のパターンを検出するためのシステムであって、
画像内に1以上の候補形状を特定するようにトレーニングされ、実行時動作中に前記画像内に1以上の前記形状が存在する確率を識別するように構成されたニューラルネットワークと、それにより確率しきい値を超える1以上の前記候補形状の特徴の存在を前記ニューラルネットワークが識別する前記画像内で、1以上の候補形状のモデルの特徴が置換された再構成画像と、
を有する上記システム。 - 前記再構成画像がバイナリ画像を定義する、請求項21記載のシステム。
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