JP2023516500A - 画像ベースの場所決定のためのシステム及び方法 - Google Patents

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Abstract

実施形態は、画像に基づいた場所決定のシステム及び方法に関する。実施形態は、マッチする画像を識別するために、背景マッチングモジュールを使用して、入力画像と参照背景画像のライブラリ内の画像との比較を行う。実施形態は、マッチする背景画像に関連付けられたメタデータに基づいて、入力画像に関連付けられた場所を決定する。

Description

技術分野
[0001] 実施形態は、場所決定のためのシステム及び方法に関する。実施形態は、画像ベースの場所決定のためのシステム及び方法に関する。
背景
[0002] 全地球測位システム（ＧＰＳ）技術は、ＧＰＳ受信機と通信するＧＰＳ専用衛星との通信によって、場所の決定を支援する。各ＧＰＳ衛星は、現在の時刻及びその位置に関するデータを含む電波信号を継続的に送信する。衛星が信号を送信した時と、受信機がそれを受信した時との間の時間遅延は、衛星から受信機までの距離に比例する。ＧＰＳ受信機は、複数の衛星をモニタリングし、受信機の厳密な位置、及び実際の時刻からのずれを決定するために式を解く。正確な場所情報を得るために、ＧＰＳ受信機が４つの未知数（３つの位置座標及び衛星時刻からのクロックのずれ）を計算するために、４つの衛星がＧＰＳ受信機の視野内に存在しなければならない。
[0003] ＧＰＳベースの場所推定は、ＧＰＳ受信機の位置を正確に特定するために、少なくとも４つの衛星に対して、遮るもののない見通し線を必要とする。ＧＰＳ衛星に対する不十分な接続性、又は４つ未満のＧＰＳ衛星への接続性は、ＧＰＳに基づいた場所の決定の不正確さにつながる。ＧＰＳ衛星への接続性は、地磁気嵐などの極端な大気条件によっても影響を受け得る。壁、建物、超高層ビル、及び木などの障害物は、ＧＰＳ受信機への見通し線を遮る場合があり、それによって、不正確な場所推定がもたらされる。都市の一部などの幾つかの障害が存在するエリアでは、ＧＰＳ場所情報は、信頼性を欠く、又は不正確な場合がある。
[0004] 本明細書に含まれる文献、行為、材料、デバイス、又は物品などの何れの記述も、これらの物の何れか又はすべてが、先行技術の基礎の一部を形成すること、又は本出願の各クレームの優先日前にそれが存在したため、本開示に関連した分野において共通の一般知識であったと認めるものと解釈されるものではない。
[0005] 本明細書全体を通して、「含む（comprise）」という言葉、又は「comprises」若しくは「comprising」などのバリエーションは、記述された要素、整数値、若しくはステップ、又は一群の要素、整数値、若しくはステップの包含を意味するが、その他の要素、整数値、若しくはステップ、又は一群の要素、整数値、若しくはステップの排除は意味しないことが理解されるだろう。
概要
[0006] 幾つかの実施形態は、場所決定のためのシステムであって、システムが、
少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサにアクセス可能なメモリと、を含むコンピューティングデバイスを含み、
メモリが、参照背景画像及び各参照背景画像のメタデータのライブラリを含み、メタデータが、場所情報を含み、
メモリが、
リモートコンピューティングデバイスから入力画像データを受信することであって、入力画像データが、決定されるべき場所でリモートコンピューティングデバイスによって捕捉された少なくとも１つの画像の画像データを含む、受信することと、
マッチする参照背景画像を識別するために、背景マッチングモジュールを使用して、受信した入力画像データを処理することと、
ライブラリ内のマッチする参照背景画像のメタデータに基づいて、入力画像データに対応した場所情報を決定することと、
決定された場所情報をリモートコンピューティングデバイスに送信することと、
を行うように少なくとも１つのプロセッサを構成するための、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なプログラムコードを保存する、システムに関する。
[0007] 幾つかの実施形態の背景マッチングモジュールは、背景特徴抽出器ニューラルネットワークを含み、少なくとも１つのプロセッサは、
背景特徴抽出器ニューラルネットワークを使用して、少なくとも１つの捕捉画像から背景記述子を抽出することと、
抽出された背景記述子に基づいて、背景画像のライブラリから１つ又は複数の候補マッチング画像を選択することと、
マッチする参照背景画像を選択するために、少なくとも１つの捕捉画像と候補マッチング画像との間で幾何学的マッチングを行うことと、
によって、マッチする参照背景画像を識別するようにさらに構成される。
[0008] 幾つかの実施形態における幾何学的マッチングは、少なくとも１つの捕捉画像と候補マッチング画像のそれぞれとにおいて、共通の視覚的特徴を識別することを含む。幾つかの実施形態では、幾何学的マッチングは、ランダムサンプルコンセンサスプロセスを使用して行われる。
[0009] 幾つかの実施形態では、背景特徴抽出器ニューラルネットワークは、少なくとも１つの捕捉画像内の１つ又は複数の静止した特徴に対応した背景記述子を抽出するように訓練される。
[0010] 幾つかの実施形態では、メモリは、
リモートコンピューティングデバイスから入力画像に対応したＧＰＳデータを受信することであって、ＧＰＳデータが低データ品質指標を含む、受信することと、
決定された場所情報に基づいて、ＧＰＳ訂正信号を生成することと、
ＧＰＳ訂正信号をリモートコンピューティングデバイスに送信することと、
を行うように少なくとも１つのプロセッサをさらに構成するための、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なプログラムコードを保存する。
[0011] 幾つかの実施形態では、メモリは、
リモートコンピューティングデバイスから入力画像に対応したＧＰＳデータを受信することであって、ＧＰＳデータが低データ品質指標を含む、受信することと、
ＧＰＳデータに基づいて、背景画像のライブラリから画像のサブセットを決定することと、
抽出された背景記述子に基づいて、背景画像のライブラリ由来の画像のサブセットから、１つ又は複数の候補マッチング画像を選択することと、
を行うように少なくとも１つのプロセッサをさらに構成するための、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なプログラムコードを保存する。
[0012] 幾つかの実施形態は、都市部における場所決定のためのシステムであって、システムが、
少なくとも１つのカメラであって、少なくとも１つのカメラが都市部を移動中に、少なくとも１つのカメラが都市部の画像を捕捉するように位置決めされる、少なくとも１つのカメラと、
少なくとも１つのカメラと共に移動し、及び捕捉画像を受信するために少なくとも１つのカメラと通信するコンピューティングデバイスと、
を含み、
コンピューティングデバイスが、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサにアクセス可能なメモリと、を含み、
メモリが、参照背景画像及び各参照背景画像のメタデータのライブラリを含み、メタデータが、場所情報を含み、
メモリが、
マッチする参照背景画像を識別するために、背景マッチングモジュールを使用して、捕捉画像を処理することと、
マッチする参照背景画像のメタデータに基づいて、少なくとも１つのカメラ及びコンピューティングデバイスの場所を決定することと、
を行うように少なくとも１つのプロセッサを構成するための、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なプログラムコードを保存する、システムに関する。
[0013] 幾つかの実施形態では、背景マッチングモジュールを使用して捕捉画像を処理することは、
捕捉画像から背景記述子を抽出することと、
抽出された背景記述子に基づいて、参照背景画像のライブラリから１つ又は複数の候補マッチング画像を選択することと、
マッチする参照背景画像を選択するために、捕捉画像と候補マッチング画像との間で幾何学的マッチングを行うことと、
を含む。
[0014] 幾つかの実施形態では、背景マッチングモジュールは、少なくとも１つの捕捉画像内の１つ又は複数の静止した特徴に対応した背景記述子を抽出するように構成された背景特徴抽出器ニューラルネットワークを含む。
[0015] 幾つかの実施形態では、幾何学的マッチングは、ランダムサンプルコンセンサスプロセスを使用して行われ、及び幾何学的マッチングは、少なくとも１つの捕捉画像と候補マッチング画像のそれぞれとにおいて、共通の視覚的特徴を識別することを含む。
[0016] 幾つかの実施形態では、コンピューティングデバイスは、場所をリアルタイムで決定するように構成される。
[0017] 幾つかの実施形態は、場所決定のためのコンピュータ実装方法であって、方法が、メモリと通信する少なくとも１つのプロセッサを含むコンピューティングデバイスによって行われ、方法が、
リモートコンピューティングデバイスからコンピューティングデバイスによって入力画像を受信することであって、入力画像が、決定されるべき場所に対応する、受信することと、
メモリに保存された参照背景画像のライブラリの中からマッチする参照背景画像を識別するために、コンピューティングデバイスのメモリに設けられた背景マッチングモジュールを使用して、受信した入力画像を処理することと、
マッチする参照背景画像のメタデータに基づいて、入力画像に対応した場所情報を決定することと、
決定された場所情報をリモートコンピューティングデバイスに送信することと、
を含む、方法に関する。
[0018] 幾つかの実施形態では、背景マッチングモジュールは、背景特徴抽出器ニューラルネットワークを含み、方法は、
背景特徴抽出器ニューラルネットワークを使用して、少なくとも１つの捕捉画像から背景記述子を抽出することと、
抽出された背景記述子に基づいて、背景画像のライブラリから１つ又は複数の候補マッチング画像を選択することと、
マッチする参照背景画像を選択するために、少なくとも１つの捕捉画像と候補マッチング画像との間で幾何学的マッチングを行うことと、
によって、マッチする参照背景画像を識別することをさらに含む。
[0019] 幾つかの実施形態では、幾何学的マッチングは、少なくとも１つの捕捉画像と候補マッチング画像のそれぞれとにおいて、共通の視覚的特徴を識別することを含む。
[0020] 幾つかの実施形態では、幾何学的マッチングは、ランダムサンプルコンセンサスプロセスを使用して行われる。
[0021] 幾つかの実施形態では、背景特徴抽出器ニューラルネットワークは、少なくとも１つの捕捉画像内の１つ又は複数の恒久的な静止した特徴に対応した背景記述子を抽出するように訓練される。
[0022] 幾つかの実施形態の場所決定の方法は、
リモートコンピューティングデバイスから入力画像に対応したＧＰＳデータを受信することであって、ＧＰＳデータが低データ品質指標を含む、受信することと、
決定された場所情報に基づいて、ＧＰＳ訂正信号を生成することと、
ＧＰＳ訂正信号をリモートコンピューティングデバイスに送信することと、
をさらに含み、
ＧＰＳ訂正信号は、より正確なＧＰＳ場所データを決定するためにリモートコンピューティングデバイスによってアクセス可能な情報を含む。
[0023] 幾つかの実施形態では、幾つかの実施形態の場所決定の方法は、
リモートコンピューティングデバイスから入力画像に対応したＧＰＳデータを受信することであって、ＧＰＳデータが低データ品質指標を含む、受信することと、
ＧＰＳデータに基づいて、背景画像のライブラリから画像のサブセットを決定することと、
抽出された背景記述子に基づいて、背景画像のライブラリ由来の画像のサブセットから、１つ又は複数の候補マッチング画像を選択することと、
をさらに含む。
[0024] 幾つかの実施形態は、場所決定のためのコンピュータ実装方法であって、方法が、メモリと通信する少なくとも１つのプロセッサを含むコンピューティングデバイスによって行われ、方法が、
リモートコンピューティングデバイスからコンピューティングデバイスによって入力画像を受信することであって、入力画像が、決定されるべき場所に対応する、受信することと、
メモリに保存された参照背景画像のライブラリの中からマッチする参照背景画像を識別するために、コンピューティングデバイスのメモリに設けられた背景マッチングモジュールを使用して、受信した入力画像を処理することと、
マッチする参照背景画像のメタデータに基づいて、入力画像に対応した場所情報を決定することと、
決定された場所情報をリモートコンピューティングデバイスに送信することと、
を含む、方法に関する。
[0025] 幾つかの実施形態は、都市部における場所決定のためのシステムであって、システムが、
少なくとも１つのカメラであって、少なくとも１つのカメラが都市部を移動中に、少なくとも１つのカメラが都市部の画像を捕捉するように位置決めされる、少なくとも１つのカメラと、
少なくとも１つのカメラと共に移動し、及び捕捉画像を受信するために少なくとも１つのカメラと通信するコンピューティングデバイスと、
を含み、
コンピューティングデバイスが、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサにアクセス可能なメモリと、を含み、
メモリが、参照背景画像及び各参照背景画像のメタデータのライブラリを含み、メタデータが、場所情報を含み、
メモリが、
マッチする参照背景画像を識別するために、背景マッチングモジュールを使用して、捕捉画像を処理することと、
マッチする参照背景画像のメタデータに基づいて、少なくとも１つのカメラ及びコンピューティングデバイスの場所を決定することと、
を行うように少なくとも１つのプロセッサを構成するための、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なプログラムコードを保存する、システムに関する。
[0026] 幾つかの実施形態は、コンピュータによって実行されると、コンピュータに上記実施形態による場所決定の方法を行わせる命令を保存するコンピュータ可読ストレージ媒体に関する。
図面の簡単な説明
[0027]幾つかの実施形態による、場所決定のためのシステムのブロック図である。 [0028]幾つかの実施形態による、場所決定のためのプロセスのフローチャートである。 [0029]幾つかの実施形態による、コンピューティングデバイスによって実行される場所決定のためのプロセスのフローチャートである。 [0030]幾つかの実施形態による、リモートサーバによって実行される場所決定のためのプロセスのフローチャートである。 [0031]背景マッチングを示す例示的な画像ペアである。 [0032]背景マッチングを示す別の例示的な画像ペアである。 [0033]幾つかの実施形態による、例示的なコンピュータシステムである。
詳細な説明
[0034] 記載の実施形態は、画像を使用した場所決定又は推定のためのシステム及び方法に関する。建物の密度が高い都市部では、ＧＰＳ信号の接続性及び精度は、路上又は地表面上では劣っていることが多く、それによって、ＧＰＳデバイスを使用した不正確な場所決定が引き起こされる。記載の実施形態は、場所情報をリアルタイムで、又はほぼリアルタイムで決定するために、画像処理技術に依存する。記載の実施形態は、画像内の持続的な背景をマッチングさせることによって、都市部における場所を決定するために、画像処理技術に依存する。幾つかの実施形態は、都市部の画像を処理することによって決定された場所に基づいて、ＧＰＳ訂正信号も生成する。
[0035] 図１は、幾つかの実施形態によるシステム１００のブロック図である。システム１００は、ネットワーク１７０上で、リモートコンピュータシステム１８０と通信可能なコンピューティングデバイス１３０を含む。コンピューティングデバイス１３０は、少なくとも１つのカメラ１２０、ＧＰＳ受信機１２６、及びディスプレイ１２７を含む。
[0036] コンピューティングデバイス１３０は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、通信モジュール１３４、及びメモリ１３６も含む。メモリ１３６は、揮発性及び不揮発性両方のメモリを含み得る。幾つかの実施形態では、プロセッサ１３２は、機械学習プログラム又はプロセスの動作を加速させるように特別に設計されてもよい。具体的には、少なくとも１つのプロセッサ１３２は、機械学習プロセス又はプログラムの実行を加速させるためのグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）を含んでもよい。ＧＰＵは、高度並列計算動作を可能にし、したがって、リアルタイムで、又はほぼリアルタイムで結果を取得するための機械学習プロセス又はプログラムの実行により適する。幾つかの実施形態では、コンピューティングデバイスは、スマートフォン又はタブレットデバイスを含むエンドユーザハンドヘルドコンピューティングデバイスでもよい。
[0037] メモリ１３６は、参照背景画像ライブラリ１４４、背景マッチングモジュール１５２を含み得る。参照背景画像ライブラリ１４４は、参照背景画像１４６及び参照背景画像に関連付けられたメタデータ１４８を含む。背景マッチングモジュール１５２は、背景特徴抽出器モジュール１５４及び幾何学的マッチ検証モジュール１５６を含む。通信モジュール１３４は、コンピューティングデバイス１３０とネットワーク１７０との間の有線又は無線通信を容易にするために必要なハードウェア及びソフトウェアを含む。無線通信は、例えば３Ｇ、４Ｇ、又は５Ｇネットワークなどの無線テレコミュニケーションネットワークによって達成することができる。
[0038] ＧＰＳ受信機１２６は、コンピューティングデバイス１３０の場所に対応するＧＰＳデータをコンピューティングデバイス１３０が入手できるようにすることができる。ＧＰＳ受信機によって生成されたＧＰＳデータは、ＧＰＳ信号の品質表示を含む。例えば、米国海洋電子機器協会（ＮＭＥＡ：National Marine Electronics Association）０１８３規格によって規定された「＄ＧＰＧＧＡ」（全地球測位システム修正データ（Global Positioning System Fix Data））フォーマットで示されたＧＰＳデータは、ＧＰＳ修正品質指標（GPS fix quality indicator）、水平方向確度低下率指標（ＨＤＯＰ：horizontal dilution of precision）を含む。コンピューティングデバイス１３０は、ＧＰＳ受信機１２６によって生成されたＧＰＳデータを処理し、受信した１つ又は複数のＧＰＳデータ品質指標が、品質の劣ったＧＰＳ信号データ又は望ましい確度に届かないＧＰＳ信号データを示すかどうかを決定するように構成され得る。幾つかの実施形態では、望ましい確度に届かないＧＰＳ信号データは、比較のための背景画像１４６を絞り込むために、背景マッチングモジュール１５２によって使用されてもよく、背景マッチングモジュール１５２における検討する画像の数を相対的に絞り込むことによって、計算上の利点が提供される。
[0039] ネットワーク１７０は、例えば、１つ又は複数のメッセージ、パケット、信号、又はこれらのある組み合わせなどの送信、受信、転送、生成、バッファリング、保存、ルーティング、切換え、処理、又はそれらの組み合わせなどを行う１つ又は複数のノードを有する１つ又は複数のネットワークの少なくとも一部を含み得る。ネットワーク１７０は、例えば、無線ネットワーク、有線ネットワーク、インターネット、イントラネット、公衆網、パケット交換網、回線交換網、アドホックネットワーク、インフラネットワーク、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、ケーブルネットワーク、セルラーネットワーク、光ファイバネットワーク、又はこれらのある組み合わせなどの１つ又は複数を含み得る。
[0040] 画像からの背景抽出及び２つの画像の類似性の比較を行うために、様々な機械学習技術が実施形態によって用いられ得る。幾つかの実施形態では、背景マッチングモジュール１５２は、深層学習ベースのニューラルネットワークを使用して背景抽出を行い得る。幾つかの実施形態では、背景抽出のための深層学習ベースのフレームワークは、例えば、Ｒ－ＣＮＮ（regions with convolutional neural networks）、又はFast R-CNN（fast region-based convolutional network）法、又はFaster R-CNN（faster region-based convolutional network）法を含み得る。
[0041] 幾つかの実施形態によって実装されるＣＮＮは、構造及び動作が互いに異なり得る複数のニューロン層を含み得る。ＣＮＮの第１の層は、ニューロンの畳み込み層でもよい。ニューロンの畳み込み層は、入力画像のピクセル間の空間的関係を維持しながら、入力画像から特徴を抽出する機能を行う。畳み込み演算の出力は、入力画像の特徴マップを含み得る。畳み込みの演算は、フィルタ又はカーネル行列を使用して行われ、フィルタ又はカーネル行列における具体的な重みは、以下に記載されるプロセスによってＣＮＮを訓練することによって取得又は較正される。
[0042] 畳み込み層の後に、ＣＮＮは、幾つかの実施形態では、プーリング層、又は整流線形ユニット（ＲｅＬＵ：rectified linear unit）層、又はその両方を実装する。プーリング層は、最も重要な特徴情報は保持しながら、各特徴マップの次元を減少させる。ＲｅＬＵ演算は、入力画像から学習されるべき現実世界のデータのほとんどが非線形であるため、ＣＮＮにおいて非線形性を導入する。ＣＮＮは、複数の畳み込み層、ＲｅＬＵ層、及びプーリング層を含んでもよく、先行するプーリング層の出力が、後続の畳み込み層への入力として供給され得る。この多数のニューロンの層は、ＣＮＮが深層学習アルゴリズム又は技術と呼ばれる理由である。ＣＮＮの最後の１つ又は複数の層は、出力を生じさせるために畳み込み層及びプーリング層によって抽出された高位特徴を使用する従来の多層パーセプトロンニューラルネットワークでもよい。ＣＮＮの設計は、動物の視覚野におけるニューロンのパターン及び接続性に発想を得たものである。ＣＮＮ設計のこの基礎は、画像内の物体検出の機能を行うためにＣＮＮが選ばれ得る理由の１つである。
[0043] 参照背景画像ライブラリ１４４は、参照背景画像１４６及び背景画像メタデータ１４８を含む。参照背景画像１４６は、場所を決定するためにカメラ１２０によって捕捉された画像をマッチングするプロセス中に、背景マッチングモジュール１５２用の参照として機能する画像を含む。参照背景画像メタデータ１４８は、各参照背景画像に関するメタデータを含む。メタデータ１４８は、参照背景画像に関連付けられた場所情報を含み得る。幾つかの実施形態では、場所情報は、経度座標情報及び緯度座標情報、又は場所に関連付けられたアドレスを含み得る。
[0044] 背景マッチングモジュール１５２は、カメラ１２０によって捕捉された画像を参照背景画像ライブラリ１４４内の画像とマッチングさせる機能を行う。背景比較を効率的に行うために、幾つかの実施形態では、背景マッチングモジュール１５２は、大規模画像検索及び比較に適した注意深い局所的特徴記述子に基づいた、ＤＥＬＦ（Deep Local Feature）として知られる画像検索及び比較プロセスを組み込んでもよい。
[0045] 場所決定又は推定のためのシステム１００を実装する前に、都市部の様々な場所の調査が行われ得る。調査は、具体的な場所の写真を撮ること、及び写真をそれらが対応する場所にマッピングすることを含み得る。調査は、基本的に参照背景画像ライブラリ１４４の内容を拡充する。場所決定又は推定中の決定された場所の特定性に対する要求が、途切れのない都市部をカバーするのに必要とされる写真の数を決定し得る。決定された場所が、１０メートルの範囲内で許容可能に存在するとするならば、参照背景画像ライブラリ１４４を拡充するために、途切れのない都市部にわたり、１０メートルごとに写真が撮られてもよい。幾つかの実施形態では、参照背景画像を収集するための調査は、照明又は天候条件の変化にかかわらず場所の決定を可能にするために、様々な照明条件又は天候条件下で行われ得る。
[0046] 都市部の調査の完了後に、背景特徴抽出器モジュール１５４は、捕捉画像内の背景特徴又は背景特徴記述子を抽出するために捕捉画像を処理するように訓練され得る。背景記述子は、捕捉画像の背景の符号化表現である。背景記述子は、最近傍探索などの計算最適化技術を使用して様々な画像の背景の比較を可能にする。
[0047] 背景記述子は、恒久的な、又は静止した画像の領域又は部分に対応し得る。したがって、決定された背景記述子は、ある場所に対応した画像の静止部分と動的部分を区別するために使用することができる。例えば、掲示板を備えたバス停の画像内で、掲示板の画像領域は、動的と見なすことができ、背景特徴抽出器モジュール１５４は、掲示板に対応する画像の部分又は領域を無視するように訓練することができる。バス停の同じ画像内で、標識又は支柱若しくは待合所などの恒久的構造物に対応する画像の部分が、背景特徴抽出器モジュール１５４によって、この画像の背景記述子として抽出され得る。したがって、背景特徴抽出器モジュール１５４は、同じ場所に対応する他の画像との比較のための効率的な、及び信頼性のある基礎を提供する、恒久的構造物、又は静止構造物に対応する画像内の背景記述子を識別するように訓練される。
[0048] 幾つかの実施形態では、特徴抽出器モジュール１５４は、捕捉画像から背景特徴記述子を抽出するように訓練されたＣＮＮを含み得る。ＣＮＮは、捕捉画像内の特徴に関する注意指標（attention indicator）又は重みを決定するように訓練されたニューロンのさらなる層（注意決定層（attention determination layer））を含み得る。例えば、持続的な背景に対応する特徴は、高い注意重み（attention weight）を与えられ、非持続的又は一時的な背景に対応する特徴は、低い注意重みを与えられてもよい。注意決定層は、本質的に、背景特徴抽出器モジュール１５４が、捕捉画像の持続的な部分と一時的な部分を区別することを助け、参照背景画像ライブラリ１４４内の画像の背景に対する捕捉画像の背景の効率的な比較を支援する。
[0049] 幾つかの実施形態では、システム１００は、リアルタイムで、又はほぼリアルタイムで場所決定又は推定を行うことができる。都市部では、都市部全体を詳しく調査するために、多数の参照背景画像が必要となり得る。背景マッチングモジュール１５２によって組み込まれたＤＥＬＦプロセスは、捕捉画像と参照背景画像ライブラリ１４４内の画像の効率的な比較を可能にする。
[0050] 幾つかの実施形態では、背景特徴抽出器モジュール１５４は、２つ以上のマッチする背景画像を識別し得る。これは、背景の相対類似性によるものの場合がある。そのような場合、幾何学的マッチ検証モジュール１５６が、単一のマッチした画像に絞り込むことを支援し得る。幾何学的マッチ検証モジュール１５６は、単一のマッチした参照背景画像に絞り込むために、ホモグラフィテストプロセスに依存し得る。幾つかの実施形態では、幾何学的マッチ検証モジュール１５６は、単一のマッチした参照背景画像に絞り込むために、ランダムサンプルコンセンサス（ＲＡＮＳＡＣ：random sample consensus）プロセスに依存し得る。
[0051] 幾何学的マッチ検証モジュール１５６は、２つの画像を解析し、これら２つの画像内の１つ又は複数の共通の視覚的特徴を決定又は識別するためのプログラムコードを含む。例えば、幾何学的マッチ検証モジュール１５６は、２つの画像から特徴のある視覚的特徴又は形状又は曲線を抽出し得る。これら２つの画像がマッチであると見なすことができ、したがって、共通の場所に対応すると見なすことができるか否かを評価するために、各画像からの対応する特徴のある視覚的特徴又は形状又は曲線間の重複が決定されてもよい。
[0052] 幾つかの実施形態では、背景マッチングモジュール１５２は、背景マッチングを行うために画像内の局所的特徴を検出及び記述するために、ＳＩＦＴ（scale-invariant feature transform）プロセスに依存し得る。幾つかの実施形態では、背景マッチングモジュール１５２は、背景マッチングを行うために画像内の局所的特徴を検出及び記述するために、ＳＵＲＦ（speeded-up robust features）プロセスに依存し得る。
[0053] リモートコンピュータシステム１８０は、メモリ１７２と通信する少なくとも１つのプロセッサ１７４を含む。幾つかの実施形態では、場所決定又は推定を行うための画像処理動作は、コンピューティングデバイス１３０によって行われ得る。しかしながら、より広い都市部をカバーするために、より大きな参照背景画像ライブラリ１４４が必要とされる場合がある。幾つかの実施形態のコンピューティングデバイス１３０は、メモリ１３６内で限られた画像記憶容量を有する場合がある。幾つかの実施形態では、リモートサーバ１８０は、背景画像１８６及び背景画像メタデータ１８８を含む参照背景画像ライブラリ１８４を含み得る。リモートサーバシステム１８０は、例えば複数の都市などの複数の都市部にわたる画像ベースの場所決定又は推定を可能にするために、より大きな都市部又は複数の都市部をカバーする参照背景画像ライブラリ１８４を含むように拡張可能となり得るスケーラブルなメモリ１７２を有してもよい。参照背景画像ライブラリ１４４は、より大きな参照背景画像ライブラリ１８４のサブセットであってもよい。
[0054] 幾つかの実施形態では、コンピューティングデバイス１３０は、限られた計算又は処理能力を有し得る。そのような実施形態では、場所決定又は推定を行うための画像処理動作は、リモートサーバシステム１８０によって行われ得る。リモートサーバシステム１８０のメモリ１７２は、背景マッチングモジュール１６２も含む。背景マッチングモジュール１６２は、背景特徴抽出器モジュール１６４及び幾何学的マッチ検証モジュール１６６を含み得る。背景マッチングモジュール１６２は、リモートサーバ１８０上のより大きな処理能力、及びより大きな参照背景画像ライブラリ１８４へのアクセスを有することを除き、背景マッチングモジュール１５２と同一の機能を行い得る。
[0055] 幾つかの実施形態では、リモートサーバシステム１８０は、それのメモリ１７２内に設けられたＧＰＳ訂正信号生成モジュール１６７を含み得る。従来のＧＰＳ受信機によって生成される信号は、様々な形態のエラーを受けやすい。これらのエラーには、例えば、建物又は木などの恒久的構造物によるＧＰＳ信号の障害、建物によるＧＰＳ信号の反射、電波障害、太陽及び嵐によるエラーが含まれ得る。ＧＰＳ信号エラーの訂正を行うための代替手段の１つは、差分全地球測位システム（ＤＧＰＳ：Differential Global Positioning System）を使用することである。ＤＧＰＳは、ＧＰＳ衛星システムによって示される位置と、地上参照ステーション（ground-based reference station）の既知の固定位置との間の差を放送するために、固定地上参照ステーションのネットワークを使用する。ＤＧＰＳシステムから信号を受信するように構成されたＧＰＳ受信機は、計算された場所の訂正及び／又は再較正を行うために、ＤＧＰＳシステムによって送信された信号を使用する。
[0056] 幾つかの実施形態では、ＧＰＳ訂正信号生成モジュール１６７は、１つ又は複数の受信画像に基づいて決定された場所情報に基づいて、ＧＰＳ訂正信号、又は経度及び緯度座標若しくはアドレスなどの場所座標を含む場所情報を生成する。
[0057] コンピューティングデバイス１３０のメモリ１３６及びリモートサーバシステム１８０のメモリ１７２において実装される様々なモジュールには、それぞれのモジュールの計算又はデータ処理能力を実装するプログラムコードが含まれる。加えて、様々なモジュールは、それぞれのモジュールの計算又はデータ処理動作又は機能を行うための１つ又は複数のソフトウェアパッケージ、ソフトウェアライブラリ、機器構成又は構成ファイル、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）も含んでもよく、又はそれ（ら）にアクセスすることができる。幾つかの実施形態では、様々なモジュールは、プロセッサによる実行時に、コンピューティングデバイス１３０又はリモートサーバシステム１８０で実行するオペレーティングシステムによって調整された１つ又は複数のプロセスとして実行し得る。様々なモジュールの各プロセスは、様々なモジュールのデータ処理、画像処理、又は通信動作を行うために、同時に実行する１つ又は複数のスレッドを含み得る。
[0058] 図２は、幾つかの実施形態による、場所決定又は推定のためのプロセス２００のフローチャートである。プロセス２００は、コンピューティングデバイス１３０が、送信された画像データに対応する場所データを受信するために、画像データをリモートサーバシステム１８０に送信することを含む。図２の場所決定又は推定プロセスの動作の前提条件として、関連の都市部の様々な場所の調査が行われ、参照背景画像ライブラリ１４４及び／又は１８４が、例えば場所データを含む関連の画像メタデータと共に拡充される。場所データは、幾つかの実施形態では、経度及び緯度座標情報などの場所を定義する具体的な座標情報を含み得る。幾つかの実施形態では、場所データは、所在地住所などのアドレスを含み得る。場所データは、有用な情報をコンピューティングデバイス１３０に提供するために十分な粒度で場所を定義する。場所データの粒度又は精度は、少なくとも４つのＧＰＳ衛星からの信号をコンピューティングデバイス１３０が利用できず、結果的に、厳密でないＧＰＳベースの場所決定がもたらされる状況におけるＧＰＳベースの場所データの粒度よりも厳密となり得る。背景マッチングモジュール１５２又は１６２は、モニタリングされている関連の都市部から取得された画像データに関して訓練される。
[0059] ２１０では、カメラ１２０が、都市部の少なくとも１つの画像を捕捉し、処理のために画像をプロセッサ１３２が利用できるようにする。コンピューティングデバイス１３０がスマートフォン又はタブレットデバイスである実施形態では、カメラ１２０は、スマートフォン又はタブレットデバイスに内蔵された（組み込まれた）カメラでもよい。カメラ１２０は、看板又は他の静止した背景構造物などの持続的な、又は静止した背景特徴を備えた都市部に向けられ得る。
[0060] 幾つかの実施形態では、ステップ２１０は、ＧＰＳ受信機１２６が、コンピューティングデバイス１３０の不正確な、又は厳密でないＧＰＳベースの場所を決定したことに応答して、行われてもよい。幾つかの実施形態では、コンピューティングデバイス１３０は、コンピューティングデバイス１３０の付近の画像の捕捉を開始するようにプロンプトをディスプレイ１２７上でユーザに対して生成し得る。プロンプトを生成する際に、コンピューティングデバイス１３０は、コンピューティングデバイス１３０のネイティブカメラアプリケーションを起動して、ユーザにカメラ１２０のライブの視野を見せ、画像捕捉をトリガするための入力をユーザが提供することを可能にすることもできる。幾つかの実施形態では、コンピューティングデバイス１３０は、コンピューティングデバイス１３０の向き（例えば、垂直）（ひいては、カメラ１２０の視野の向き）を決定するための１つ又は複数の加速度計又は他の向き検出器を含んでもよい。コンピューティングデバイス１３０及びカメラ１２０の視野の向きが都市部の路上又は街頭風景に向けられているとの決定に基づいて、コンピューティングデバイス１３０は、ステップ２１０において、自動的に画像の捕捉を開始し得る。例えば、コンピューティングデバイス１３０の場所を決定するために使用することができる、場所をはっきりと区別するような特徴を捕捉するのに適した前向き方向にカメラ１２０を向けるために、コンピューティングデバイス１３０の向きが垂直であることが推測され得る。
[0061] 幾つかの実施形態では、プロセス２００は、コンピューティングデバイス１３０が、背景特徴を抽出するために、背景特徴抽出器モジュール１５４を用いて、ステップ２１０で捕捉された画像を処理する任意選択のステップ２２０を含む。抽出された背景特徴は、例えば、行列又はベクターデータ構造で表されてもよい。ステップ２２０（もし行われた場合）は、リモートサーバシステム１８０に送信されることが必要なデータ量を減少させる。送信されるデータ量の減少は、プロセス２００の速度及びコンピューティングデバイス１３０によって使用されるネットワーク帯域幅の量を向上させることができる。他の実施形態では、変換符号化、フラクタル圧縮、ランレングス方式の符号化、又はエントロピー符号化などの代替データ圧縮技術が使用されてもよい。
[0062] ステップ２３０では、コンピューティングデバイス１３０は、ステップ２２０で抽出された背景特徴、又はステップ２１０で捕捉された少なくとも１つの画像の圧縮画像データ若しくは画像データをリモートサーバシステム１８０に送信する。リモートサーバ１８０は、ステップ２１０で捕捉された画像に関連付けられた場所情報を取得するために、受信した画像データを処理し、参照背景画像ライブラリ１８４に対する背景比較を行う。図４は、場所情報を取得するためにリモートサーバ１８０によって行われるステップの詳細なステップを示す。幾つかの実施形態では、コンピューティングデバイス１３０は、ＧＰＳ受信機１２６から取得された不正確な、又は厳密でないＧＰＳベースの場所データもリモートサーバ１８０に送信し得る。不正確な、又は厳密でないＧＰＳベースの場所データは、リモートサーバ１８０が参照背景画像ライブラリ１８４内で探索を狭めること又は精密化することを支援することができ、それによって、場所決定のプロセスがより効率的及びより高速になる。
[0063] ステップ２４０では、コンピューティングデバイス１３０が、ステップ２１０で捕捉された画像に関連付けられた場所情報を受信する。ステップ２５０では、受信された場所情報が、コンピューティングデバイスのディスプレイ１２７上に示され得る。幾つかの実施形態では、場所決定又は推定プロセス２００は、コンピューティングデバイス上のAndroid（商標）又はiPhone（商標）場所決定アプリケーション１５７によって行われてもよい。したがって、場所決定アプリケーション１５７は、リモートサーバシステム１８０から受信した場所データをディスプレイ１２７上に示し得る。
[0064] 図３は、幾つかの実施形態による、場所決定のためのプロセス３００のフローチャートである。プロセス３００は、リモートサーバシステム１８０と通信することなく、コンピューティングデバイスによって行われる。
[0065] 任意選択のステップ３１０では、プロセッサ１３２が、ＧＰＳ受信機１２６から場所データを受信し、受信したＧＰＳデータの品質を評価する。受信したＧＰＳデータの品質が特定の閾値を下回った場合、画像ベースの場所決定又は推定プロセス３００の残りの部分は、より正確な場所情報を取得するために行われ得る。ステップ３１１では、都市部の画像が、コンピューティングデバイス１３０によって捕捉される。幾つかの実施形態では、場所決定アプリケーション１５７は、都市部の画像を捕捉することをユーザに求め得る。都市部の少なくとも１つの画像が捕捉されると、ステップ３１２において、プロセッサ１３２は、背景特徴抽出器モジュール１５４を使用して、画像に関連付けられた背景記述子を決定するために、捕捉画像を処理する。背景記述子は、本質的に、捕捉画像内に存在する背景を一意的に識別する、捕捉画像の持続的な示差的側面である。幾つかの実施形態では、背景記述子は、分類損失を用いて訓練された畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の特徴抽出層を使用することによって構築された全層畳み込みネットワーク（ＦＣＮ：fully convolutional network）を適用することによって抽出され得る。背景特徴抽出器モジュール１５４は、背景記述子の適合率を明示的に測定するための注意パラメータを有する分類子を含んでもよく、それは、持続的な背景特徴と一時的な背景特徴を区別するために訓練され得る。持続的な背景特徴は、例えば、背景内の建物の特徴的な部分、又は恒久的な灯柱若しくはボラードを含み得る。一時的な背景特徴は、例えば、変更される可能性がある掲示板又は広告板を含み得る。ステップ３１２の出力として、捕捉画像に関する背景記述子又は特徴のセットが取得される。これらの背景記述子又は特徴は、例えば、ベクター又は行列データ構造の形式で表されてもよい。ステップ３１２の結果として、（高解像度画像でもよい）捕捉画像が、関連した背景記述子又は特徴の圧縮された（compressed）、又は簡潔な（succinct）ベクター又は行列に変換され得る。
[0066] ３１４では、参照背景画像のライブラリ１４４から１つ又は複数の候補マッチング画像を選択するために、探索が行われる。幾つかの実施形態では、探索は、ＫＤ木及び積量子化（ＰＱ：product quantisation）の組み合わせによって実装された最近傍探索でもよい。探索は、参照背景画像のライブラリ１４４内の画像の所定の背景記述子又は特徴を使用して行われる。３１４の出力は、捕捉画像の有力なマッチである候補参照背景画像のセットである。候補マッチング画像内の点に対応する捕捉画像の点は、重要点と呼ばれることがある。捕捉画像と参照背景画像ライブラリ１４４内の画像との間で識別された重要点の数は、これら２つの画像における背景の類似性を決定する際の因子と見なされ得る。
[0067] 幾つかの実施形態では、３１４で行われた探索は、ステップ３１０で受信した厳密でない場所データに基づいて、さらに精密化され、又はさらに狭められ得る。ステップ３１０で取得した厳密でない場所データは、ステップ３１０でＧＰＳ受信機１２６から受信したデータに基づいて、厳密でない場所又は厳密でない場所範囲の一部の可能性がある参照背景画像ライブラリ１４４内の画像のサブセットをフィルタにかける、又は選択するために使用され得る。
[0068] 参照背景画像ライブラリ１４４及び１８４内の画像の数は、かなり大きくなり得るため（例えば、１０，０００～１００万個の画像）、従来の画像比較技術の使用は、３１１で捕捉された画像を参照背景画像ライブラリ１４４又は１８４内の各画像と比較するための実質的に正確な、又は実質的に計算効率の良い手法を提供しない場合がある。捕捉された内の関連した背景記述子又は特徴の簡潔なベクター又は行列として表される、ステップ３１２で決定された背景記述子は、参照背景画像ライブラリ１４４又は１８４内の画像と比較するための計算効率の良い基礎を提供する。ステップ３１２で識別された背景記述子は、参照背景画像ライブラリ１４４又は１８４内の画像との比較に無関係の捕捉画像内の特徴を無視し、又は除外し、又はそれらの優先度を下げながら、持続的な、又は静止した背景特徴に関連した特徴のサブセットの効果的な符号化を提供する。参照背景画像ライブラリ１４４又は１８４内の画像との比較に無関係の捕捉画像内の特徴は、例えば、人、掲示板、又は動的看板に関連した画像部分又は特徴を含み得る。
[0069] ３１６では、捕捉画像と候補参照背景画像との間で幾何学的マッチング又は照合が行われる。幾何学的照合は、２つの画像が共通の背景を共有するかどうかを評価するための２つの画像間のより詳細な比較を含む。ステップ３１４で取得される候補参照背景画像の数の減少により、幾何学的マッチングステップは、参照背景画像ライブラリ１４４全体にわたり幾何学的マッチングを行うことと比較して、それほど計算負荷が高くない。幾つかの実施形態では、幾何学的照合は、ランダムサンプルコンセンサス（ＲＡＮＳＡＣ）を使用して行われ得る。３１６の結果は、捕捉画像のマッチとしての単一の候補参照画像の確認となり得る。
[0070] 幾何学的マッチ検証の一部として、捕捉画像と、各候補参照背景画像との間で、マッチする関心対象点の数が識別され得る。捕捉画像内の各関心対象点は、画像内の静止した、又は恒久的な背景に対応し得る。２つの画像間のマッチする関心対象点の数は、２つの画像がマッチする度合いを数値化するための測定基準として使用され得る。例えば、３０個のマッチする関心対象点を有する画像Ａ及びＢは、１０個のマッチする関心対象点を有する画像Ａ及びＣよりも、より良いマッチとなり得る。最多数のマッチする関心対象点を有する候補参照背景画像が、捕捉画像に最も近いマッチと見なされ得る。最小数のマッチする点の関心対象点マッチ閾値（point of interest match threshold）を使用することによって、最低限の幾何学的マッチングを確立することができる。候補参照背景画像が、関心対象点マッチ閾値を超えるマッチする関心対象点を含まない場合、捕捉画像は、マッチしないと見なすことができる。幾つかの実施形態では、関心対象点マッチ閾値は、例えば、５個の点、１０個の点、１５個の点、２０個の点、又は２５個の点であり得る。図５は、２つの画像間のマッチする関心対象点の一例を示す。
[0071] ３１８では、マッチした参照背景画像に関連付けられた場所メタデータを問い合わせることによって、ステップ３１１で捕捉された画像に対応した場所が決定され得る。ステップ３２０では、取得された場所情報が、コンピューティングデバイス１３０のディスプレイ１２７上に示され得る。
[0072] 図３の場所決定のプロセス３００は、コンピューティングデバイス１３０に保存された参照背景画像ライブラリ１４４に基づく。幾つかの実施形態では、コンピューティングデバイス１３０は、メモリ１３６内に限られた容量を有する場合があり、メモリ１３６の内の限られた容量を最大限に活用するためには、コンピューティングデバイスは、ＧＰＳ受信機１２６から取得された場所情報に基づいて、都市部に関連付けられた背景画像１４６及び背景画像メタデータ１４８を先回りして、又はユーザの命令時にダウンロードし得る。コンピューティングデバイス１３０が、ある都市部から別の都市部に移動し得るため、コンピューティングデバイス１３０は、すぐ近くの都市部に関連付けられた背景画像１４６及び背景画像メタデータ１４８を取得するために、参照背景画像ライブラリ１４４を更新することができる。
[0073] 図４は、幾つかの実施形態による、場所決定のためのプロセス４００のフローチャートである。プロセス４００は、コンピューティングデバイス１３０と通信して動作するリモートサーバシステム１８０によって行われる。プロセス４００は、コンピューティングデバイス１３０によって行われる場所決定又は推定のプロセス２００に応答して、リモートサーバシステム１８０によって行われる相手側プロセスである。プロセス４００は、リモートサーバシステム１８０のメモリ１７２の参照背景画像ライブラリ１８４に依存する。リモートサーバシステム１８０のメモリ１７２は、スケーラブルであり、参照背景画像ライブラリ１８４は、多数の都市部を関連付ける背景画像１８６及び背景画像メタデータ１８８を含むことができ、それによって、多数の都市部においてコンピューティングデバイス１３０による場所決定又は推定の能力が提供される。
[0074] ステップ４１０では、リモートサーバシステム１８０は、図２のステップ２１０でコンピューティングデバイス１３０によって捕捉された少なくとも１つに対応した画像データを受信する。画像データは、例えば、ステップ２２０で抽出された背景特徴、又は画像データ全体、又は圧縮画像データの形式でもよい。ステップ４１０で画像データ全体又は圧縮画像データが受信される実施形態では、ステップ４１２において、背景特徴抽出器モジュール１６４を使用して、画像に関連付けられた背景記述子を決定するために受信した画像データを処理するプロセッサ１７４によって、画像データが処理され得る。背景記述子は、本質的に、捕捉画像内に存在する背景を一意的に識別する、捕捉画像の持続的な示差的側面である。幾つかの実施形態では、背景記述子は、分類損失を用いて訓練された畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の特徴抽出層を使用することによって構築された全層畳み込みネットワーク（ＦＣＮ）を適用することによって抽出され得る。背景特徴抽出器モジュール１６４は、背景記述子の適合率を明示的に測定するための注意パラメータを有する分類子を含んでもよく、それは、持続的な背景特徴と一時的な背景特徴を区別するために訓練され得る。持続的な背景特徴は、例えば、背景内の建物の特徴的な部分、又は恒久的な灯柱若しくはボラードを含み得る。一時的な背景特徴は、例えば、変更される可能性がある掲示板又は広告板を含み得る。ステップ４１２の出力として、捕捉画像に関する背景記述子又は特徴のセットが取得される。これらの背景記述子又は特徴は、ベクター又は行列データ構造の形式で表されてもよい。ステップ４１２の結果として、受信された画像データが、関連した背景記述子又は特徴の圧縮された、又は簡潔なベクター又は行列に変換され得る。幾つかの実施形態では、リモートサーバシステム１８０は、コンピューティングデバイス１３０から、コンピューティングデバイス１３０の厳密でない、現在のものではない、若しくは不正確な場所情報（例えば、厳密でない、若しくは不正確なＧＰＳ場所）、又はコンピューティングデバイス１３０の最後の既知の厳密な、若しくは正確な場所に対応した場所情報も受信し得る。
[0075] ４１４では、参照背景画像のライブラリ１８４から１つ又は複数の候補マッチング画像を選択するために、探索が行われる。リモートサーバシステム１８０が、コンピューティングデバイス１３０から厳密でない、現在のものではない、又は不正確な場所データを受信する実施形態では、厳密でない、又は不正確な場所データは、厳密でない、又は不正確な場所データに関連付けられたエリアの範囲又は外挿範囲に対応した、参照背景画像のライブラリ１８６からの画像のサブセットをフィルタにかける、又は選択するために使用され得る。参照背景画像のライブラリ１８４からの画像のサブセットの選択は、探索されるべき画像の数を減ずることによって、場所決定プロセスの全体的な効率を向上させることができる。幾つかの実施形態では、探索は、ＫＤ木及び積量子化（ＰＱ）の組み合わせによって実装された最近傍探索でもよい。探索は、参照背景画像のライブラリ１８４内の画像の所定の背景記述子又は特徴を使用して行われる。４１４の出力は、捕捉画像の有力なマッチである候補参照背景画像のセットである。候補マッチング画像内の点に対応する捕捉画像の点は、重要点と呼ばれることがある。捕捉画像と参照背景画像ライブラリ１８４内の画像との間で識別された重要点の数は、これら２つの画像における背景の類似性を決定する際の因子と見なされ得る。
[0076] ４１６では、捕捉画像と候補参照背景画像との間で幾何学的マッチング又は照合が行われる。幾何学的照合は、２つの画像が共通の背景を共有するかどうかを評価するための２つの画像間のより詳細な比較を含む。ステップ４１４で取得する候補参照背景画像の数の減少により、幾何学的マッチングステップは、参照背景画像ライブラリ１８４全体にわたり幾何学的マッチングを行うことと比較して、それほど計算負荷が高くない。幾つかの実施形態では、幾何学的照合は、ランダムサンプルコンセンサス（ＲＡＮＳＡＣ）を使用して行われ得る。４１６の結果は、捕捉画像のマッチとしての単一の候補参照画像の確認となり得る。幾何学的マッチ検証の一部として、捕捉画像と、各候補参照背景画像との間で、マッチする関心対象点の数が識別され得る。捕捉画像内の各関心対象点は、画像内の静止した、又は恒久的な背景に対応し得る。２つの画像間のマッチする関心対象点の数は、２つの画像がマッチする度合いを数値化するための測定基準として使用され得る。例えば、３０個のマッチする関心対象点を有する画像Ａ及びＢは、１０個のマッチする関心対象点を有する画像Ａ及びＣよりも、より良いマッチとなり得る。最多数のマッチする関心対象点を有する候補参照背景画像が、捕捉画像に最も近いマッチと見なされ得る。最小数のマッチする点の関心対象点マッチ閾値を使用することによって、最低限の幾何学的マッチングを確立することができる。候補参照背景画像が、関心対象点マッチ閾値を超えるマッチする関心対象点を含まない場合、捕捉画像は、マッチしないと見なすことができる。幾つかの実施形態では、関心対象点マッチ閾値は、例えば、５個の点、１０個の点、１５個の点、２０個の点、又は２５個の点であり得る。
[0077] ４１８では、リモートサーバシステム１８０が、ステップ４１０で受信された画像データに対応した場所データを取得するために、単一のマッチした背景画像の場所メタデータを問い合わせる。場所メタデータは、例えば、アドレス、又は経度及び緯度座標などの場所情報を含み得る。
[0078] 幾つかの実施形態では、プロセス４００は、ステップ４１８で取得された場所メタデータに基づいて、ＧＰＳ訂正信号生成モジュール１６７によってＧＰＳ訂正信号を生成する任意選択のステップ４１９を含んでもよい。生成されたＧＰＳ訂正信号は、コンピューティングデバイス１３０が、より正確な場所データを取得するために、それのＧＰＳ受信機１２６を用いて生成された信号と結合させることを可能にするデータを含み得る。生成されたＧＰＳ訂正信号は、コンピューティングデバイス１３０がそれのＧＰＳ受信機１２６によって受信された信号を訂正するためのオフセット情報として機能し得る。４２０では、リモートサーバシステム１８０は、ステップ４１８で取得された場所メタデータ、及び任意選択的にステップ４１９で生成されたＧＰＳ訂正信号をコンピューティングデバイス１３０に送信する。
[0079] 図５は、背景マッチングモジュール１５２又は背景マッチングモジュール１６２によって行われる背景マッチングのプロセスにおけるある段階を示す例示的画像５００である。画像５００は、２つの部分、すなわち画像５１０及び画像５２０を含む。画像５１０は、参照背景画像ライブラリ１４４又は１８４に保存された参照背景画像である。画像５２０は、コンピューティングデバイス１３０のカメラ１２０を使用した都市部の捕捉画像である。不明瞭にされていない、画像５２０内の持続的な背景の様々な部分が、画像５１０との比較のための基礎を提供し、参照画像５１０に関連付けられた場所メタデータに基づいた場所の決定を可能にする。画像５１０内の特徴５１２（駐車道路標識の一部）は、捕捉画像５２０内の同一の特徴５２２に対応する。画像５１０内の特徴５１４（背景の建物の一部）は、捕捉画像５２０内の同一の特徴５２４に対応する。画像５１０内の特徴５１８（沿道の縁石の一部）は、捕捉画像５２０内の同一の特徴５２８に対応する。
[0080] 図６は、背景マッチングモジュール１５２によって行われる背景マッチングのプロセスにおけるある段階を示す例示的な画像ペア６００である。画像６００は、２つの部分、すなわち第１の画像６３０及び第２の画像６４０を含む。画像６４０は、参照背景画像ライブラリ１４４に保存された参照背景画像である。画像６３０は、ある都市部の駐車監視の過程でカメラ１２０によって捕捉された画像である。画像６４０内の背景の様々な部分は、画像６３０との比較のための基礎を提供し、参照画像６４０に関連付けられた場所メタデータに基づいた駐車場所の決定を可能にする。各捕捉画像６３０は、様々な動的画像特徴が経時的に変化するとしても、実質的に同じ場所で撮影された参照画像６４０内にも存在する様々な静的画像特徴を有すると考えられる。例えば、画像６４０内の特徴６１２（灯柱の一部）は、捕捉画像６３０内の同一の特徴６０２に対応する。画像６４０内の特徴６１４（郵便ポストの脚部の一部）は、捕捉画像２１３０内の同一の特徴６０４に対応する。画像６４０内の特徴６１６（建物のファサードの一部）は、捕捉画像６３０内の同一のファサード特徴６０６に対応する。画像６４０内の特徴６１８（凹凸模様の格子（textured grate）又は歩道の一部）は、捕捉画像６３０内の同一の格子又は歩道の特徴６０８に対応する。画像６４０内の特徴６２０（看板の非動的／静的部分）は、捕捉画像６３０内の同一の特徴６１０に対応する。
[0081] 実験中に、実施形態の性能をベンチマークテストにかけるために、実施形態の精度を評価した。精度は、例えば０．５ｍ～２ｍの誤差を使用して、ステップ２４０でコンピューティングデバイス１３０によって受信された場所データ、又はステップ３１８で決定された場所データの精度に基づいて測定した。幾つかの実施形態に関して、決定された場所の精度は、およそ９５％以上であった。９５％以上の精度性能は、昼間及び夜間両方の条件で、並びに冬及び夏を含む１年の異なる季節にわたり取得された。
[0082] 背景マッチングモジュール１５２、背景マッチングモジュール１６２を含む、コンピューティングデバイス１３０及びリモートサーバシステム１８０の様々なモデル及びモジュールは、プログラムコード、ライブラリ、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）、メタデータ、コンフィギュレーションデータ、従属性、フレームワーク、及び様々なモジュール若しくはモデルの機能性を実装するための他の必要なコードコンポーネント若しくはハードウェアコンポーネントでもよく、又はそれらを含んでもよい。様々な機械学習モデル又はコンポーネントは、例えば、教師あり、教師なし、半教師あり、又は強化学習ベースの方法論を含む、代替の機械学習方法論を組み込んでもよい。様々な機械学習モデル又はコンポーネントは、例えば、OpenCV、TensorFlow、PyTorch、Caffe、EmuCV、VXL、GDAL、MIScnn、Marvin、及びKorniaを含む機械学習フレームワークから１つ又は複数のコンポーネントを組み込んでもよい。
[0083] 図７は、幾つかの実施形態による、例示的なコンピュータシステム７００を示す。特定の実施形態では、１つ又は複数のコンピュータシステム７００が、本明細書に記載又は図示した１つ又は複数の方法の１つ又は複数のステップを行う。特定の実施形態では、１つ又は複数のコンピュータシステム７００が、本明細書に記載又は図示した機能性を提供する。特定の実施形態では、１つ又は複数のコンピュータシステム７００上で走るソフトウェアが、本明細書に記載若しくは図示した１つ若しくは複数の方法の１つ若しくは複数のステップを行い、又は本明細書に記載若しくは図示した機能性を提供する。特定の実施形態は、１つ又は複数のコンピュータシステム７００の１つ又は複数の部分を含む。本明細書では、コンピュータシステムへの言及は、コンピューティングデバイスを包含する場合があり、適切な場合には、逆もまた同様である。また、コンピュータシステムへの言及は、適切な場合には、１つ又は複数のコンピュータシステムを包含する場合がある。コンピューティングデバイス１３０は、コンピュータシステム７００の一例である。リモートサーバシステム１８０は、コンピュータシステム７００の別の例である。
[0084] 本開示は、任意の適切な数のコンピュータシステム７００を企図する。本開示は、コンピュータシステム７００が任意の適切な物理的形態を取ることを企図する。限定としてではなく例として、コンピュータシステム７００は、埋込式コンピュータシステム、システムオンチップ（ＳＯＣ）、シングルボードコンピュータシステム（ＳＢＣ）（例えば、コンピュータオンモジュール（ＣＯＭ）又はシステムオンモジュール（ＳＯＭ）など）、特殊用途コンピューティングデバイス、デスクトップコンピュータシステム、ラップトップ若しくはノートブック型コンピュータシステム、携帯電話、サーバ、タブレットコンピュータシステム、又はこれらの２つ以上の組み合わせでもよい。必要に応じて、コンピュータシステム７００は、１つ若しくは複数のコンピュータシステム７００を含んでもよく、単体でもよく、若しくは分散されてもよく、複数の場所に及んでもよく、複数の機械に及んでもよく、複数のデータセンターに及んでもよく、又はコンピューティングクラウド（これは、１つ若しくは複数のネットワーク内に１つ若しくは複数のクラウドコンピューティングコンポーネントを含み得る）内に部分的に、若しくは全体的に存在してもよい。必要に応じて、１つ又は複数のコンピュータシステム７００は、実質的な空間的又は時間的制限なしに、本明細書に記載又は図示した１つ又は複数の方法の１つ又は複数のステップを行い得る。限定ではなく例として、１つ又は複数のコンピュータシステム７００は、リアルタイムで、又はバッチモードで、本明細書に記載又は図示した１つ又は複数の方法の１つ又は複数のステップを行い得る。１つ又は複数のコンピュータシステム７００は、必要に応じて、異なる時点で、又は異なる場所で、本明細書に記載又は図示した１つ又は複数の方法の１つ又は複数のステップを行い得る。
[0085] 特定の実施形態では、コンピュータシステム７００は、少なくとも１つのプロセッサ７０２、メモリ７０４、ストレージ７０６、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース７０８、通信インタフェース７１０、及びバス７１２を含む。本開示は、特定の配置にある特定の数の特定のコンポーネントを有する特定のコンピュータシステムを記載及び図示しているが、本開示は、任意の適切な配置にある任意の適切な数の任意の適切なコンポーネントを有する任意の適切なコンピュータシステムを企図する。
[0086] 特定の実施形態では、プロセッサ７０２は、コンピュータプログラムを構成する命令などの命令を実行するためのハードウェアを含む。限定ではなく例として、命令を実行するために、プロセッサ７０２は、内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ７０４、又はストレージ７０６から命令を検索し（又はフェッチし）、それらを復号及び実行し、その後、１つ又は複数の結果を内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ７０４、又はストレージ７０６に書き込むことができる。特定の実施形態では、プロセッサ７０２は、データ、命令、又はアドレスのための１つ又は複数の内部キャッシュを含み得る。本開示は、必要に応じて、プロセッサ７０２が、任意の適切な数の任意の適切な内部キャッシュを含むことを企図する。限定ではなく例として、プロセッサ７０２は、１つ又は複数の命令キャッシュ、１つ又は複数のデータキャッシュ、及び１つ又は複数のＴＬＢ（translation lookaside buffer）を含み得る。命令キャッシュ内の命令は、メモリ７０４又はストレージ７０６内の命令のコピーの場合があり、命令キャッシュは、プロセッサ７０２によるこれらの命令の検索を加速させることができる。データキャッシュ内のデータは、プロセッサ７０２で作用するように実行される命令、プロセッサ７０２で実行される後続の命令によるアクセスのため、又はメモリ７０４若しくはストレージ７０６に書き込むための、プロセッサ７０２で実行された前の命令の結果、又は他の適切なデータ用のメモリ７０４又はストレージ７０６内のデータのコピーの場合がある。データキャッシュは、プロセッサ７０２による読取り動作及び書込み動作を加速させることができる。ＴＬＢは、プロセッサ７０２の仮想アドレス変換を加速させることができる。特定の実施形態では、プロセッサ７０２は、データ、命令、又はアドレス用の１つ又は複数の内部レジスタを含み得る。本開示は、必要に応じて、プロセッサ７０２が、任意の適切な数の任意の適切な内部レジスタを含むことを企図する。必要に応じて、プロセッサ７０２は、１つ若しくは複数の演算論理装置（ＡＬＵ）を含んでもよく、マルチコアプロセッサでもよく、又は１つ若しくは複数のプロセッサ７０２を含んでもよい。本開示は、特定のプロセッサを記載及び図示しているが、本開示は、任意の適切なプロセッサを企図する。
[0087] 特定の実施形態では、メモリ７０４は、プロセッサ７０２が実行する命令、又はプロセッサ７０２が操作するデータを保存するためのメインメモリを含む。限定ではなく例として、コンピュータシステム７００は、ストレージ７０６又は別のソース（例えば、別のコンピュータシステム７００など）からメモリ７０４へと命令をロードし得る。次に、プロセッサ７０２は、メモリ７０４から内部レジスタ又は内部キャッシュへと命令をロードし得る。命令を実行するために、プロセッサ７０２は、内部レジスタ又は内部キャッシュから命令を検索し、それらを復号し得る。命令の実行中、又は命令の実行後に、プロセッサ７０２は、１つ又は複数の結果（中間又は最終結果でもよい）を内部レジスタ又は内部キャッシュに書き込み得る。次に、プロセッサ７０２は、これらの結果の１つ又は複数をメモリ７０４に書き込み得る。特定の実施形態では、プロセッサ７０２は、１つ又は複数の内部レジスタ又は内部キャッシュ内の、又は（ストレージ７０６又は他の場所とは対照的に）メモリ７０４内の命令のみを実行し、１つ又は複数の内部レジスタ又は内部キャッシュ内の、又は（ストレージ７０６又は他の場所とは対照的に）メモリ７０４内のデータのみを操作する。１つ又は複数のメモリバス（各メモリバスは、アドレスバス及びデータバスを含み得る）は、プロセッサ７０２をメモリ７０４に結合させ得る。バス７１２は、以下に記載する通り、１つ又は複数のメモリバスを含み得る。特定の実施形態では、１つ又は複数のメモリ管理ユニット（ＭＭＵ）が、プロセッサ７０２とメモリ７０４との間に存在し、プロセッサ７０２によって要求されたメモリ７０４へのアクセスを容易にする。特定の実施形態では、メモリ７０４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含む。このＲＡＭは、必要に応じて、揮発性メモリでもよい。必要に応じて、このＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）又はスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）でもよい。また、必要に応じて、このＲＡＭは、シングルポート又はマルチポートＲＡＭでもよい。本開示は、任意の適切なＲＡＭを企図する。メモリ７０４は、必要に応じて、１つ又は複数のメモリ７０４を含んでもよい。本開示は、特定のメモリを記載及び図示しているが、本開示は、任意の適切なメモリを企図する。
[0088] 特定の実施形態では、ストレージ７０６は、データ又は命令用のマスストレージを含む。限定ではなく例として、ストレージ７０６は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ドライブ、又はこれらの２つ以上の組み合わせを含み得る。ストレージ７０６は、必要に応じて、リムーバブル又は非リムーバブル（若しくは固定）媒体を含み得る。ストレージ７０６は、必要に応じて、コンピュータシステム７００の内部又は外部に存在してもよい。特定の実施形態では、ストレージ７０６は、不揮発性の固体メモリである。特定の実施形態では、ストレージ７０６は、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）を含む。必要に応じて、このＲＯＭは、マスクプログラムＲＯＭ、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、電気的書き換え可能ＲＯＭ（ＥＡＲＯＭ）、又はフラッシュメモリ、又はこれらの２つ以上の組み合わせを含む。本開示は、マスストレージ７０６が、任意の適切な物理的形態を取ることを意図する。ストレージ７０６は、必要に応じて、プロセッサ７０２とストレージ７０６との間の通信を容易にする１つ又は複数のストレージ制御ユニットを含み得る。必要に応じて、ストレージ７０６は、１つ又は複数のストレージ７０６を含み得る。本開示は、特定のストレージを記載及び図示しているが、本開示は、任意の適切なストレージを企図する。
[0089] 特定の実施形態では、Ｉ／Ｏインタフェース７０８は、コンピュータシステム７００と１つ又は複数のＩ／Ｏデバイスとの間の通信用の１つ又は複数のインタフェースを提供する、ハードウェア、ソフトウェア、又はその両方を含む。コンピュータシステム７００は、必要に応じて、これらのＩ／Ｏデバイスの１つ又は複数を含み得る。これらのＩ／Ｏデバイスの１つ又は複数は、人とコンピュータシステム７００との間の通信を可能にし得る。限定ではなく例として、Ｉ／Ｏデバイスは、キーボード、キーパッド、マイクロホン、モニタ、マウス、プリンタ、スキャナ、スピーカ、スチールカメラ、スタイラス、タブレット、タッチスクリーン、トラックボール、ビデオカメラ、別の適切なＩ／Ｏデバイス、又はこれらの２つ以上の組み合わせを含み得る。Ｉ／Ｏデバイスは、１つ又は複数のセンサを含み得る。本開示は、任意の適切なＩ／Ｏデバイス、及びそれらのＩ／Ｏデバイスのための任意の適切なＩ／Ｏインタフェース７０８を企図する。必要に応じて、Ｉ／Ｏインタフェース７０８は、プロセッサ７０２がこれらのＩ／Ｏデバイスの１つ又は複数を駆動することを可能にする１つ又は複数のデバイス又はソフトウェアドライバを含み得る。Ｉ／Ｏインタフェース７０８は、必要に応じて、１つ又は複数のＩ／Ｏインタフェース７０８を含み得る。本開示は、特定のＩ／Ｏインタフェースを記載及び図示しているが、本開示は、任意の適切なＩ／Ｏインタフェースを企図する。
[0090] 特定の実施形態では、通信インタフェース７１０は、コンピュータシステム７００と、１つ若しくは複数の他のコンピュータシステム７００又は１つ若しくは複数のネットワークとの間の通信（例えば、パケットベースの通信など）のための１つ又は複数のインタフェースを提供する、ハードウェア、ソフトウェア、又はその両方を含む。限定ではなく例として、通信インタフェース７１０は、WI-FI又はセルラーネットワークなどの無線ネットワークと通信するための無線アダプタと通信するためのネットワークインタフェースコントローラ（ＮＩＣ）又はネットワークアダプタを含み得る。本開示は、任意の適切なネットワーク、及びそのネットワークのための任意の適切な通信インタフェース７１０を企図する。限定ではなく例として、コンピュータシステム７００は、アドホックネットワーク、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、又はインターネットの１つ若しくは複数の部分、又はこれらの２つ以上の組み合わせと通信し得る。これらのネットワークの１つ又は複数のネットワークの１つ又は複数の部分は、有線又は無線でもよい。例として、コンピュータシステム７００は、無線携帯電話ネットワーク（例えば、ＧＳＭ（Global System for Mobile Communications）ネットワーク、又は３Ｇ、４Ｇ、若しくは５Ｇセルラーネットワークなど）、又は他の適切な無線ネットワーク、又はこれらの２つ以上の組み合わせと通信し得る。コンピュータシステム７００は、必要に応じて、これらのネットワークの何れかのための任意の適切な通信インタフェース７１０を含み得る。通信インタフェース７１０は、必要に応じて、１つ又は複数の通信インタフェース７１０を含んでもよい。本開示は、特定の通信インタフェースを記載及び図示しているが、本開示は、任意の適切な通信インタフェースを企図する。
[0091] 特定の実施形態では、バス７１２は、コンピュータシステム７００のコンポーネントを互いに結合させる、ハードウェア、ソフトウェア、又はその両方を含む。限定ではなく例として、バス７１２は、ＡＧＰ（Accelerated Graphics Port）若しくは他のグラフィックバス、ＥＩＳＡ（Enhanced Industry Standard Architecture）バス、フロントサイドバス（ＦＳＢ）、HYPERTRANSPORT（ＨＴ）相互接続、ＩＳＡ（Industry Standard Architecture）バス、INFINIBAND相互接続、ＬＰＣ（low-pin-count）バス、メモリバス、ＭＣＡ（Micro Channel Architecture）バス、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）バス、ＰＣＩｅ（PCI-Express）バス、ＳＡＴＡ（serial advanced technology attachment）バス、ＶＬＢ（Video Electronics Standards Association local bus）、又は別の適切なバス、又はこれらの２つ以上の組み合わせを含み得る。バス７１２は、必要に応じて、１つ又は複数のバス７１２を含んでもよい。本開示は、特定のバスを記載及び図示しているが、本開示は、任意の適切なバス又は相互接続を企図する。
[0092] 本明細書では、１つ又は複数のコンピュータ可読非一時的ストレージ媒体は、必要に応じて、１つ又は複数の半導体ベース若しくは他の集積回路（ＩＣ）（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、若しくは特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）など）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ハイブリッドハードドライブ（ＨＨＤ）、光ディスク、光ディスクドライブ（ＯＤＤ）、光磁気ディスク、光磁気ドライブ（ＦＤＤ）、固体ドライブ（ＳＳＤ）、ＲＡＭドライブ、又はその他の適切なコンピュータ可読非一時的ストレージ媒体、又はこれらの２つ以上の任意の適切な組み合わせを含み得る。コンピュータ可読非一時的ストレージ媒体は、必要に応じて、揮発性、不揮発性、又は揮発性及び不揮発性の組み合わせでもよい。
[0093] 本開示の範囲は、当業者が理解するであろう、本明細書に記載又は図示した例示的実施形態に対するすべての変更、置換、バリエーション、改変、及び修正を包含する。本開示の範囲は、本明細書に記載又は例示した例示的実施形態に限定されない。また、本開示は、特定のコンポーネント、要素、特徴、機能、動作、又はステップを含むものとして本明細書の各実施形態を記載及び図示しているが、これらの実施形態の何れも、当業者が理解するであろう、本明細書のどこかに記載又は図示したコンポーネント、要素、特徴、機能、動作、又はステップの何れかの任意の組み合わせ又は並べ替えを含み得る。さらに、添付の特許請求の範囲において、特定の機能を行うように適応した、特定の機能を行うように配置された、特定の機能を行うことが可能な、特定の機能を行うように構成された、特定の機能を行うことを可能にされた、特定の機能を行うように動作可能な、又は特定の機能を行うように機能する装置、又はシステム、又は装置若しくはシステムのコンポーネントへの言及は、その装置、システム、又はコンポーネントが、そのように適応し、配置され、可能であり、構成され、可能にされ、動作可能であり、又は機能する限り、その装置、システム、コンポーネント（それ又はその特定の機能が起動されるかどうか、オンにされるかどうか、又はアンロックされるかどうかに関わりなく）を包含する。加えて、本開示は、特定の利点を提供するものとして特定の実施形態を記載又は図示しているが、特定の実施形態は、これらの利点を全く提供しなくてもよいし、これらの利点の一部又はすべてを提供してもよい。
[0094] 本開示の広い一般的範囲から逸脱することなく、上記の実施形態に対して多数のバリエーション及び／又は変更形態を作ることができることを当業者は理解するだろう。したがって、本実施形態は、あらゆる面で、制限的なものではなく、理解を助けるものと見なされるものである。

Claims (22)

  1. 場所決定のためのシステムであって、前記システムが、
    少なくとも１つのプロセッサと、前記少なくとも１つのプロセッサにアクセス可能なメモリと、を含むコンピューティングデバイスを含み、
    前記メモリが、参照背景画像及び各参照背景画像のメタデータのライブラリを含み、前記メタデータが、場所情報を含み、
    前記メモリが、
    リモートコンピューティングデバイスから入力画像データを受信することであって、前記入力画像データが、決定されるべき場所で前記リモートコンピューティングデバイスによって捕捉された少なくとも１つの画像の画像データを含む、受信することと、
    マッチする参照背景画像を識別するために、背景マッチングモジュールを使用して、前記受信した入力画像データを処理することと、
    前記ライブラリ内の前記マッチする参照背景画像の前記メタデータに基づいて、前記入力画像データに対応した場所情報を決定することと、
    前記決定された場所情報を前記リモートコンピューティングデバイスに送信することと、
    を行うように前記少なくとも１つのプロセッサを構成するための、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なプログラムコードを保存する、システム。
  2. 前記背景マッチングモジュールが、背景特徴抽出器ニューラルネットワークを含み、前記少なくとも１つのプロセッサが、
    前記背景特徴抽出器ニューラルネットワークを使用して、前記少なくとも１つの捕捉画像から背景記述子を抽出することと、
    前記抽出された背景記述子に基づいて、前記背景画像のライブラリから１つ又は複数の候補マッチング画像を選択することと、
    前記マッチする参照背景画像を選択するために、前記少なくとも１つの捕捉画像と前記候補マッチング画像との間で幾何学的マッチングを行うことと、
    によって、前記マッチする参照背景画像を識別するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記幾何学的マッチングが、前記少なくとも１つの捕捉画像と前記候補マッチング画像のそれぞれとにおいて、共通の視覚的特徴を識別することを含む、請求項２に記載のシステム。
  4. 前記幾何学的マッチングが、ランダムサンプルコンセンサスプロセスを使用して行われる、請求項２又は３に記載のシステム。
  5. 前記背景特徴抽出器ニューラルネットワークが、前記少なくとも１つの捕捉画像内の１つ又は複数の静止した特徴に対応した背景記述子を抽出するように訓練される、請求項２～４の何れか一項に記載のシステム。
  6. 前記メモリが、
    前記リモートコンピューティングデバイスから前記入力画像に対応したＧＰＳデータを受信することであって、前記ＧＰＳデータが低データ品質指標を含む、受信することと、
    前記決定された場所情報に基づいて、ＧＰＳ訂正信号を生成することと、
    前記ＧＰＳ訂正信号を前記リモートコンピューティングデバイスに送信することと、
    を行うように前記少なくとも１つのプロセッサをさらに構成するための、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なプログラムコードを保存する、請求項１～５の何れか一項に記載のシステム。
  7. 前記メモリが、
    前記リモートコンピューティングデバイスから前記入力画像に対応したＧＰＳデータを受信することであって、前記ＧＰＳデータが低データ品質指標を含む、受信することと、
    前記ＧＰＳデータに基づいて、前記背景画像のライブラリから画像のサブセットを決定することと、
    前記抽出された背景記述子に基づいて、前記背景画像のライブラリ由来の前記画像のサブセットから、前記１つ又は複数の候補マッチング画像を選択することと、
    を行うように前記少なくとも１つのプロセッサをさらに構成するための、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なプログラムコードを保存する、請求項１～５の何れか一項に記載のシステム。
  8. 都市部における場所決定のためのシステムであって、前記システムが、
    少なくとも１つのカメラであって、前記少なくとも１つのカメラが前記都市部を移動中に、前記少なくとも１つのカメラが前記都市部の画像を捕捉するように位置決めされる、少なくとも１つのカメラと、
    前記少なくとも１つのカメラと共に移動し、及び前記捕捉画像を受信するために前記少なくとも１つのカメラと通信するコンピューティングデバイスと、
    を含み、
    前記コンピューティングデバイスが、少なくとも１つのプロセッサと、前記少なくとも１つのプロセッサにアクセス可能なメモリと、を含み、
    前記メモリが、参照背景画像及び各参照背景画像のメタデータのライブラリを含み、前記メタデータが、場所情報を含み、
    前記メモリが、
    マッチする参照背景画像を識別するために、背景マッチングモジュールを使用して、捕捉画像を処理することと、
    前記マッチする参照背景画像の前記メタデータに基づいて、前記少なくとも１つのカメラ及び前記コンピューティングデバイスの場所を決定することと、
    を行うように前記少なくとも１つのプロセッサを構成するための、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なプログラムコードを保存する、システム。
  9. 前記背景マッチングモジュールを使用して前記捕捉画像を処理することが、
    前記捕捉画像から背景記述子を抽出することと、
    前記抽出された背景記述子に基づいて、前記参照背景画像のライブラリから１つ又は複数の候補マッチング画像を選択することと、
    前記マッチする参照背景画像を選択するために、前記捕捉画像と、前記候補マッチング画像との間で幾何学的マッチングを行うことと、
    を含む、請求項８に記載のシステム。
  10. 前記背景マッチングモジュールが、前記少なくとも１つの捕捉画像内の１つ又は複数の静止した特徴に対応した背景記述子を抽出するように構成された背景特徴抽出器ニューラルネットワークを含む、請求項９に記載のシステム。
  11. 前記幾何学的マッチングが、ランダムサンプルコンセンサスプロセスを使用して行われ、及び
    前記幾何学的マッチングが、前記少なくとも１つの捕捉画像と前記候補マッチング画像のそれぞれとにおいて、共通の視覚的特徴を識別することを含む、請求項９又は１０に記載のシステム。
  12. 前記コンピューティングデバイスが、前記場所をリアルタイムで決定するように構成される、請求項８～１１の何れか一項に記載のシステム。
  13. 場所決定のためのコンピュータ実装方法であって、前記方法が、メモリと通信する少なくとも１つのプロセッサを含むコンピューティングデバイスによって行われ、前記方法が、
    リモートコンピューティングデバイスから前記コンピューティングデバイスによって入力画像を受信することであって、前記入力画像が、決定されるべき場所に対応する、受信することと、
    前記メモリに保存された参照背景画像のライブラリの中からマッチする参照背景画像を識別するために、前記コンピューティングデバイスの前記メモリに設けられた背景マッチングモジュールを使用して、前記受信した入力画像を処理することと、
    前記マッチする参照背景画像の前記メタデータに基づいて、前記入力画像に対応した場所情報を決定することと、
    前記決定された場所情報を前記リモートコンピューティングデバイスに送信することと、
    を含む、方法。
  14. 前記背景マッチングモジュールが、背景特徴抽出器ニューラルネットワークを含み、前記方法が、
    前記背景特徴抽出器ニューラルネットワークを使用して、前記少なくとも１つの捕捉画像から背景記述子を抽出することと、
    前記抽出された背景記述子に基づいて、前記背景画像のライブラリから１つ又は複数の候補マッチング画像を選択することと、
    前記マッチする参照背景画像を選択するために、前記少なくとも１つの捕捉画像と、前記候補マッチング画像との間で幾何学的マッチングを行うことと、
    によって、前記マッチする参照背景画像を識別することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記幾何学的マッチングが、前記少なくとも１つの捕捉画像と前記候補マッチング画像のそれぞれとにおいて、共通の視覚的特徴を識別することを含む、請求項１４に記載の方法。
  16. 前記幾何学的マッチングが、ランダムサンプルコンセンサスプロセスを使用して行われる、請求項１４又は１５に記載の方法。
  17. 前記背景特徴抽出器ニューラルネットワークが、前記少なくとも１つの捕捉画像内の１つ又は複数の恒久的な静止した特徴に対応した背景記述子を抽出するように訓練される、請求項１３～１６の何れか一項に記載の方法。
  18. 前記方法が、
    前記リモートコンピューティングデバイスから前記入力画像に対応したＧＰＳデータを受信することであって、前記ＧＰＳデータが低データ品質指標を含む、受信することと、
    前記決定された場所情報に基づいて、ＧＰＳ訂正信号を生成することと、
    前記ＧＰＳ訂正信号を前記リモートコンピューティングデバイスに送信することと、
    をさらに含み、
    前記ＧＰＳ訂正信号が、より正確なＧＰＳ場所データを決定するために前記リモートコンピューティングデバイスによってアクセス可能な情報を含む、請求項１３～１７の何れか一項に記載の方法。
  19. 前記方法が、
    前記リモートコンピューティングデバイスから前記入力画像に対応したＧＰＳデータを受信することであって、前記ＧＰＳデータが低データ品質指標を含む、受信することと、
    前記ＧＰＳデータに基づいて、前記背景画像のライブラリから画像のサブセットを決定することと、
    前記抽出された背景記述子に基づいて、前記背景画像のライブラリ由来の前記画像のサブセットから、前記１つ又は複数の候補マッチング画像を選択することと、
    をさらに含む、請求項１３～１７の何れか一項に記載の方法。
  20. 場所決定のためのコンピュータ実装方法であって、前記方法が、メモリと通信する少なくとも１つのプロセッサを含むコンピューティングデバイスによって行われ、前記方法が、
    リモートコンピューティングデバイスから前記コンピューティングデバイスによって入力画像を受信することであって、前記入力画像が、決定されるべき場所に対応する、受信することと、
    前記メモリに保存された参照背景画像のライブラリの中からマッチする参照背景画像を識別するために、前記コンピューティングデバイスの前記メモリに設けられた背景マッチングモジュールを使用して、前記受信した入力画像を処理することと、
    前記マッチする参照背景画像の前記メタデータに基づいて、前記入力画像に対応した場所情報を決定することと、
    前記決定された場所情報を前記リモートコンピューティングデバイスに送信することと、
    を含む、方法。
  21. 都市部における場所決定のためのシステムであって、前記システムが、
    少なくとも１つのカメラであって、前記少なくとも１つのカメラが前記都市部を移動中に、前記少なくとも１つのカメラが前記都市部の画像を捕捉するように位置決めされる、少なくとも１つのカメラと、
    前記少なくとも１つのカメラと共に移動し、及び前記捕捉画像を受信するために前記少なくとも１つのカメラと通信するコンピューティングデバイスと、
    を含み、
    前記コンピューティングデバイスが、少なくとも１つのプロセッサと、前記少なくとも１つのプロセッサにアクセス可能なメモリと、を含み、
    前記メモリが、参照背景画像及び各参照背景画像のメタデータのライブラリを含み、前記メタデータが、場所情報を含み、
    前記メモリが、
    マッチする参照背景画像を識別するために、背景マッチングモジュールを使用して、捕捉画像を処理することと、
    前記マッチする参照背景画像の前記メタデータに基づいて、前記少なくとも１つのカメラ及び前記コンピューティングデバイスの場所を決定することと、
    を行うように前記少なくとも１つのプロセッサを構成するための、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なプログラムコードを保存する、システム。
  22. コンピュータによって実行されると、前記コンピュータに請求項１３～２１の何れか一項に記載の方法を行わせる命令を保存するコンピュータ可読ストレージ媒体。
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