JP2022514757A - 部分的視覚情報に基づく対象物寸法付けのためのシステムと方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2018年12月20日に米国特許商標庁において出願された米国仮特許出願第62/783141号の利益を主張するものであり、その開示全体は、ここにおいて参照により組み込まれる。
Claims (21)
- ぴったり取り囲むバウンディングボックスを推定するための方法であって、
コンピューティングシステムにより、1つ又は複数の対象物を含むシーンの視覚情報を取り込むための1台以上の深度カメラを備えている走査システムを制御することと、
前記コンピューティングシステムにより、前記視覚情報に基づいて、前記シーンの前記1つ又は複数の対象物を検出することと、
前記コンピューティングシステムにより、前記1つ又は複数の対象物に対応する、前記1つ又は複数の対象物の対応する1つの部分的三次元モデルを備えている、1つ又は複数の三次元モデルを生成するために、前記シーンのフレームから前記1つ又は複数の対象物のそれぞれを単一化することと、
前記コンピューティングシステムにより、前記部分的三次元モデルに基づいて、前記1つ又は複数の対象物の前記対応する1つのより完全な三次元モデルを外挿することと、
前記コンピューティングシステムにより、前記より完全な三次元モデルに基づいて、前記1つ又は複数の対象物の前記対応する1つのぴったり取り囲むバウンディングボックスを推定することを備える方法。 - 前記走査システムは更に、前記1台以上の深度カメラとは別個の1台以上のカラーカメラを備えていることを備える請求項1の方法。
- 前記1台以上の深度カメラは、
飛行時間型深度カメラと、
構造化光深度カメラと、
少なくとも2台のカラーカメラを備えているステレオ深度カメラ、
少なくとも2台のカラーカメラとカラープロジェクタを備えているステレオ深度カメラ、
少なくとも2台の赤外線カメラを備えているステレオ深度カメラ、または
カラーカメラ、複数の赤外線カメラ、および前記複数の赤外線カメラにより検出可能な波長区間における光を出射するように構成されている赤外線プロジェクタを備えているステレオ深度カメラを備える請求項1の方法。 - 前記シーンにおける前記1つ又は複数の対象物を前記検出することは、前記視覚情報において、背景および基平面を示すものから前記1つ又は複数の対象物を切り離すことを備える請求項1の方法。
- 生成された三次元モデルを備えている前記より完全な三次元モデルを前記外挿することは、入力された部分的三次元モデルに基づいて、前記生成された三次元モデルを予測するように訓練されている生成モデルに、前記部分的三次元モデルを供給することを備える請求項1の方法。
- 前記生成モデルは、条件付き敵対的生成ネットワークを備える請求項5の方法。
- 前記より完全な三次元モデルを前記外挿することは、前記部分的三次元モデルと一致するモデルを、三次元モデルの一覧表から検索し、前記部分的三次元モデルと一致する前記モデルを、前記より完全な三次元モデルとして出力することを備える請求項1の方法。
- 前記一覧表の前記三次元モデルのそれぞれは、特徴空間における対応する記述子と関連付けられており、
前記三次元モデルの一覧表を前記検索することは、
前記部分的三次元モデルを、畳み込みニューラルネットワークを備えている特徴記述子に供給することにより、前記部分的三次元モデルの記述子を抽出することと、
前記部分的三次元モデルの前記記述子と、前記一覧表の前記三次元モデルの前記記述子との間の最も高い類似性に従って、前記部分的三次元モデルと一致する前記モデルを識別することを備える請求項7の方法。 - 前記部分的三次元モデルの前記記述子を前記抽出することは、
前記三次元モデルの周りのバウンディングボックスを定義することと、
複数のボクセルを計算するために前記部分的三次元モデルをボクセル化することと、
前記ボクセルを前記畳み込みニューラルネットワークに供給することを備える請求項8の方法。 - 前記部分的三次元モデルの前記記述子を前記抽出することは、
前記部分的三次元モデルの複数の二次元ビューをレンダリングすることと、
前記複数の二次元ビューを第1段階畳み込みニューラルネットワークに供給することにより、前記部分的三次元モデルの前記二次元ビューから特徴ベクトルを抽出することと、
前記記述子を生成するために前記特徴ベクトルを組み合わせることを備える請求項8の方法。 - 前記特徴ベクトルは、最大プーリングを使用して組み合わされる請求項10の方法。
- 前記完全三次元モデルを前記外挿することは、
一致分類を計算するために前記部分的三次元モデルを分類することと、
前記一致分類に対するより完全な三次元モデルを生成するための1つ又は複数の発見的方法ルールをロードすることと、
前記1つ又は複数の発見的方法ルールに従って、前記部分的三次元モデルから前記より完全な三次元モデルを生成することを備える請求項1の方法。 - 前記1つ又は複数の発見的方法ルールは、前記一致分類に基づく前記より完全な三次元モデルの1つ又は複数の仮定された対称軸、または、前記一致分類に基づく前記より完全な三次元モデルの標準全体形状を備える請求項12の方法。
- 前記1つ又は複数の対象物は複数の対象物を備えており、
前記1つ又は複数の対象物のそれぞれを、前記シーンの前記フレームから前記単一化することは、外観に基づくセグメンテーションを前記視覚情報に適用することにより前記複数の対象物を単一化することを備える請求項1の方法。 - 前記1つ又は複数の対象物は複数の対象物を備えており、
前記1つ又は複数の対象物のそれぞれを、前記シーンの前記フレームから前記単一化することは、セマンティックセグメンテーションを前記視覚情報に適用することにより前記複数の対象物を単一化することを備える請求項1の方法。 - セマンティックセグメンテーションを前記適用することは、セグメンテーションマップを計算するために、前記視覚情報を、訓練された完全畳み込みニューラルネットワークに供給することを備えており、
各部分的三次元モデルは、前記セグメンテーションマップの1つのセグメントに対応していることを特徴とする請求項15の方法。 - 前記ぴったり取り囲むバウンディングボックスを、アイテム記述子と関連付けることを更に備える請求項1の方法。
- ぴったり取り囲むバウンディングボックスを推定するためのシステムであって、
1台以上の深度カメラを備えている走査システムと、
前記走査システムを制御するように構成されているプロセッサと、
命令を格納しているメモリを備えており、前記命令は、前記プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、
1つ又は複数の対象物を含むシーンの視覚情報を取り込むように前記1台以上の深度カメラを制御させ、
前記視覚情報に基づいて、前記シーンの前記1つ又は複数の対象物を検出させ、
前記1つ又は複数の対象物に対応する、前記1つ又は複数の対象物の対応する1つの部分的三次元モデルを備えている、1つ又は複数の三次元モデルを生成するために、前記シーンの前記フレームから前記1つ又は複数の対象物のそれぞれを単一化させ、
前記部分的三次元モデルに基づいて、前記1つ又は複数の対象物の前記対応する1つのより完全な三次元モデルを外挿させ、
前記より完全な三次元モデルに基づいて、前記1つ又は複数の対象物の前記対応する1つのぴったり取り囲むバウンディングボックスを推定させるシステム。 - 生成された三次元モデルを備えている前記より完全な三次元モデルを外挿させる前記命令は、前記プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、入力された部分的三次元モデルに基づいて、前記生成された三次元モデルを予測するように訓練されている生成モデルに、前記部分的三次元モデルを供給させる命令を備える請求項18のシステム。
- 前記生成モデルは、条件付き敵対的生成ネットワークを備える請求項19のシステム。
- 前記より完全な三次元モデルを外挿させる前記命令は、前記プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、前記部分的三次元モデルと一致するモデルを、三次元モデルの一覧表から検索させ、前記部分的三次元モデルと一致する前記モデルを、前記より完全な三次元モデルとして出力させる命令を備える請求項18のシステム。
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