JP6304519B2 - 海洋環境での人検出 - Google Patents
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Claims (17)
- 少なくとも1つの船舶駆動部を有する船舶用の物体検出システムであって、
前記船舶上に位置付けられ、前記船舶上の、またはその周りの海洋環境の画像を撮像する少なくとも1つのイメージセンサーであって、少なくとも1つのイメージセンサーのうちの1つは前記船舶の後方の領域の画像を撮像するよう前記船舶上に位置付けられた可視光カメラである、少なくとも1つのイメージセンサーと、
プロセッサと、
前記プロセッサ上で実行可能である、前記画像を入力として受信する画像スキャンモジュールであって、前記船舶の後方の前記領域に位置する人と関連付けられたパターンを前記海洋環境の前記画像内で検出するよう、および、前記海洋環境の前記画像内における、1または複数の事前定義された物体の存在または不在についての検出情報を出力するようトレーニングされた人工ニューラルネットワークを有する画像スキャンモジュールと
を備え、
前記画像スキャンモジュールの前記人工ニューラルネットワークは、前記イメージセンサーにより撮像される前記画像に近似する視野角および/または視野の範囲を有する水面上の物体の画像を用いてトレーニングされる
物体検出システム。 - 少なくとも1つの船舶駆動部を有する船舶用の物体検出システムであって、
前記船舶上に位置付けられ、前記船舶上の、またはその周りの海洋環境の画像を撮像する少なくとも1つのイメージセンサーと、
プロセッサと、
前記プロセッサ上で実行可能である、前記画像を入力として受信する画像スキャンモジュールであって、1または複数の事前定義された物体と関連付けられたパターンを前記海洋環境の前記画像内で検出するよう、および、前記海洋環境の前記画像内における、前記1または複数の事前定義された物体の存在または不在についての検出情報を出力するようトレーニングされた人工ニューラルネットワークを有する画像スキャンモジュールと
を備え、
前記少なくとも1つのイメージセンサーのうちの1つは、前記船舶の舵エリアの画像を撮像するよう位置付けられた可視光カメラであり、
前記画像スキャンモジュールの前記人工ニューラルネットワークは、前記舵エリアの前記画像内における人の前記存在または不在を検出するようトレーニングされる
物体検出システム。 - 前記検出情報は、前記画像内における、前記1または複数の事前定義された物体の前記存在の確率値を示す、請求項1または2に記載の物体検出システム。
- 前記少なくとも1つのイメージセンサーのうちの他の1つは、前記船舶の舵エリアの画像を撮像するよう位置付けられた可視光カメラであり、前記画像スキャンモジュールの前記人工ニューラルネットワークは、前記舵エリアの前記画像内における人の前記存在または不在を検出するようトレーニングされる、請求項1から3のいずれか一項に記載の物体検出システム。
- 前記画像スキャンモジュールの前記人工ニューラルネットワークは、特定の舵エリアに関連するトレーニング画像を用いて前記特定の舵エリアに関してトレーニングされる、請求項2または4に記載の物体検出システム。
- 水面上の人の画像のポジティブトレーニング画像と、水面上の他の物体のネガティブトレーニング画像とを提供することにより、前記人間の前記存在を前記船舶の前記海洋環境内で検出するよう前記人工ニューラルネットワークをトレーニングする、請求項1から5のいずれか一項に記載の物体検出システム。
- 前記船舶上に位置付けられ、前記船舶上の、またはその周りの第2の海洋環境の第2の画像を撮像する第2のイメージセンサーであって、前記第2の海洋環境は、第1の前記海洋環境とは前記船舶に対して異なる位置にある、第2のイメージセンサーと、
第2のプロセッサと、
前記第2のプロセッサ上で実行可能な第2の画像スキャンモジュールであって、前記海洋環境の前記画像を入力として受信するよう、および、前記第2の画像内における、前記1または複数の事前定義された物体の前記存在または不在についての第2の検出情報を出力するようトレーニングされた第2の人工ニューラルネットワークを有する第2の画像スキャンモジュールと
をさらに備える、請求項1から6のいずれか一項に記載の物体検出システム。 - 前記少なくとも1つのイメージセンサーのうちの他の1つは、前記船舶上の第1のロケーションに位置付けられた第1の可視光カメラであり、前記第2のイメージセンサーは、前記船舶上の第2のロケーションに位置付けられた第2の可視光カメラであり、前記画像スキャンモジュールの前記人工ニューラルネットワークは、前記第1の可視光カメラの視野角および/または視野に近似する、水中の前記1または複数の事前定義された物体のトレーニング画像を用いてトレーニングされ、前記第2の画像スキャンモジュールの前記第2の人工ニューラルネットワークは、前記第2の可視光カメラの視野角および/または視野に近似する、水中の物体の画像を用いてトレーニングされる、請求項7に記載の物体検出システム。
- 前記画像スキャンモジュールおよび前記第2の画像スキャンモジュールから前記検出情報を受信する、および、前記検出情報に基づき前記船舶駆動部に対する制御命令を生成する伝動機構制御ユニットをさらに備える、請求項7または8に記載の物体検出システム。
- 前記少なくとも1つのイメージセンサーのうちの他の1つは、前記船舶の前の領域の画像を撮像するよう前記船舶上に位置付けられた可視光カメラであり、前記画像スキャンモジュールは、前記船舶の前記前の領域に位置する、事前定義されたサイズ範囲の人と、事前定義された海洋動物と、流芥物体とのうち少なくとも1つの前記存在についての前記検出情報を出力する、請求項1から9のいずれか一項に記載の物体検出システム。
- 船舶の海洋環境内における1または複数の物体の存在を検出する方法であって、
事前定義された物体と関連付けられたパターンを海洋環境の画像内で検出するよう人工ニューラルネットワークをトレーニングする工程と、
前記船舶上に位置付けられた少なくとも1つのイメージセンサーにより画像を記録する工程と、
前記人工ニューラルネットワークへの入力として前記画像を提供する工程と、
前記画像内における前記物体の存在または不在についての検出情報を出力する工程と
を備え、
前記トレーニングする工程は、前記事前定義された物体を含む前記海洋環境のポジティブトレーニング画像と、前記事前定義された物体を含まない、前記海洋環境のネガティブトレーニング画像とを提供することにより、前記事前定義された物体の前記存在を前記船舶の前記海洋環境内で検出するよう前記人工ニューラルネットワークをトレーニングする工程を有する
方法。 - 前記イメージセンサーは、前記船舶の舵エリアの画像を撮像するよう位置付けられ、前記トレーニングする工程は、人を含む、前記舵エリアのポジティブトレーニング画像と、人を含まない、前記舵エリアのネガティブトレーニング画像とを提供することにより、人の前記存在を前記舵エリア内で検出するよう前記人工ニューラルネットワークをトレーニングする工程を含む、請求項11に記載の方法。
- 前記イメージセンサーは、前記船舶の後方の領域または前記船舶の前の領域の画像を撮像するよう位置付けられ、前記トレーニングする工程は、人を含む、前記領域のポジティブトレーニング画像と、人を含まない、前記領域のネガティブトレーニング画像とを提供することにより、それぞれの前記領域内における人の前記存在を検出するよう前記人工ニューラルネットワークをトレーニングする工程を含む、請求項11または12に記載の方法。
- 前記ポジティブトレーニング画像および前記ネガティブトレーニング画像は、前記船舶上に位置付けられた前記イメージセンサーの視野角および/または視野に近似する、請求項11から13のいずれか一項に記載の方法。
- 前記検出情報は、前記事前定義された物体の前記存在の確率を含む、請求項11から14のいずれか一項に記載の方法。
- CANバスを介して伝動機構制御ユニットへ前記検出情報を送信する工程と、
前記検出情報に基づき前記伝動機構制御ユニットにより少なくとも1つの船舶駆動部を制御する工程と
をさらに備える、請求項11から15のいずれか一項に記載の方法。 - 前記検出情報に基づき前記船舶上で警告を発する工程をさらに備える、請求項11から16のいずれか一項に記載の方法。
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