JP6677830B1 - 情報処理装置の制御プログラム、情報処理装置の制御方法、及び、情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】道路標識等が運転手に視認しにくい状態であることを検出可能な、情報処理装置の制御プログラム等を提供すること。【解決手段】情報処理装置の制御プログラムは、情報処理装置に、画像に含まれる１以上の物体を、第１の精度で検出する第１画像検出機能と、画像に含まれる１以上の物体を、第１の精度とは異なる第２の精度で検出する第２画像検出機能と、一の画像を取得する画像取得機能と、一の画像における、第１画像検出機能による第１検出結果と、第２画像検出機能による第２検出結果との差異を抽出する抽出機能と、抽出機能により差異が抽出された場合、当該差異に関する情報を、一の画像に関連付けて出力する出力機能と、を実現させる。【選択図】 図１

Description

本発明は、情報処理装置の制御プログラム、情報処理装置の制御方法、及び、情報処理装置に関し、特に、画像に含まれる１以上の物体を検出する画像検出において用いられる、情報処理装置の制御プログラム等に関する。

車両の安全運転を支援する技術の発展が著しい。例えば、特許文献１には、車両に搭載されたドライブレコーダやスマートフォン等で撮像された画像から、当該画像に含まれる道路標識を認識し、認識した内容を運転者に伝える技術が開示されている。

また、近年、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）や機械学習の発展により、画像認識や画像検出の精度が飛躍的に向上している。そこで、精度の高い画像検出を、特許文献１に記載の技術のような道路標識の認識に適用すれば、道路標識が見え難い状態であっても、当該道路標識を適切に認識して、運転者に伝えることが可能である。

特開２０１７−０６８３５１号公報

上述のように、最近の画像認識・画像検出の技術を利用すれば、道路標識が木葉に覆われていたり、運転手から見えにくい角度を向いていたりといった、運転手が運転時には視認できない状態でも、ドライブレコーダ等で撮像した画像から、道路標識を検出できてしまう。従って、道路標識を運転手が視認しにくい状態が放置されてしまうという問題が起こり得る。しかしながら、そのような、運転手が視認しにくい状態で道路標識を放置することは、安全面から適切ではない。

そこで、本発明は、上述のような問題を解消し、道路標識等、ユーザが適切に視認する必要があるオブジェクトが、視認しにくい状態であることを検出可能な、情報処理装置の制御プログラム等を提供する。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置の制御プログラムは、情報処理装置に、画像に含まれる１以上の物体を、第１の精度で検出する第１画像検出機能と、画像に含まれる１以上の物体を、第１の精度とは異なる第２の精度で検出する第２画像検出機能と、一の画像を取得する画像取得機能と、一の画像における、第１画像検出機能による第１検出結果と、第２画像検出機能による第２検出結果との差異を抽出する抽出機能と、抽出機能により差異が抽出された場合、当該差異に関する情報を、一の画像に関連付けて出力する出力機能と、を実現させる。

本発明の一実施形態に係る制御プログラムにおいて、第１の精度は、画像検出が所定の条件下で人間によって実行された際の人間による検出精度を示す所定の閾値よりも高く、第２の精度は、所定の閾値以下であってもよい。

本発明の一実施形態に係る制御プログラムは、情報処理装置に、一の画像の撮影場所に関する情報である場所情報を取得する場所情報取得機能をさらに実現させ、出力機能は、差異に関する情報とともに、一の画像の場所情報を出力してもよい。

本発明の一実施形態に係る制御プログラムは、情報処理装置に、抽出機能により抽出された差異と、一の画像の撮影場所との関連性を判定する判定機能と、をさらに実現させ、出力機能は、判定機能によって判定された関連性に応じて、差異に関する情報を出力してもよい。

本発明の一実施形態に係る制御プログラムにおいて、判定機能は、所定の記憶部に記憶されている、一の画像の撮影場所に関連付けられた当該撮影場所に関する少なくとも１以上の特徴に基づき、関連性を判定してもよい。

本発明の一実施形態に係る制御プログラムは、情報処理装置に、出力機能によって出力された差異に関する情報の出力が必要か否かについての選択情報をユーザから受け付ける受付機能と、差異と、選択情報とに基づき、一の画像の撮影場所に関する特徴を学習する学習機能と、をさらに実現させてもよい。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置の制御方法は、画像に含まれる１以上の物体を、第１の精度で検出する第１画像検出部と、画像に含まれる１以上の物体を、第１の精度とは異なる第２の精度で検出する第２画像検出部とを備える情報処理装置が、一の画像を取得する画像取得ステップと、一の画像における、第１画像検出部による第１検出結果と、第２画像検出部による第２検出結果との差異を抽出する抽出ステップと、抽出ステップにて差異が抽出された場合、当該差異に関する情報を出力する出力ステップと、を実行する。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、画像に含まれる１以上の物体を、第１の精度で検出する第１画像検出部と、画像に含まれる１以上の物体を、第１の精度とは異なる第２の精度で検出する第２画像検出部と、一の画像を取得する画像取得部と、一の画像における、第１画像検出部による第１検出結果と、第２画像検出部による第２検出結果との差異を抽出する抽出部と、抽出部により差異が抽出された場合、当該差異に関する情報を出力する出力部と、を備える。

本発明によれば、ユーザが適切に視認する必要のあるオブジェクトが、視認しにくい状態であることを検出可能な、情報処理装置の制御プログラム等を提供することができる。

本発明の一実施形態に係る画像検出システム構成の概略図である。 本発明の一実施形態に係るサーバ（情報処理装置）のハードウェア構成の一例である。 （ａ）、（ｂ）とも、本発明の一実施形態に係る画像検出システムの概要を説明する図である。 （ａ）、（ｂ）とも、本発明の一実施形態に係る画像検出システムによる出力結果を表示する画面例である。 本発明の一実施形態に係るサーバの制御方法のフロー図である。 （ａ）は、画像検出の対象となる画像の一例、（ｂ）は、本発明の一実施形態に係る画像検出システムで利用されるテーブルである。 本発明の一実施形態に係る画像検出システムによる出力結果を表示する画面例である。

以降、諸図面を参照しながら、本発明の一実施形態を詳細に説明する。

＜システム構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る画像検出システムの構成例を示す図である。図１に示すように、画像検出システム４００は、ネットワーク３００を介して互いに接続された、サーバ（情報処理装置）１００と、通信端末２００（２００Ａ，２００Ｂ）とを含む。

通信端末２００は、撮像部を備え、撮像した動画像や静止画をサーバ１００へ送信可能な通信端末である。撮像部としては、カメラ、ビデオ、センサ、ライダー（ＬｉＤＥＲ）等、対象物を撮像できるものであればその種類は問わない。通信端末２００の例として、図１では、スマートフォン２００Ａと、車両に搭載され、カメラ２１０Ｂの撮像する動画像を記録するドライブレコーダ２００Ｂとを示してあるが、通信端末２００はこれらに限られるものではない。また、図１において、通信端末２００を２つのみ示してあるが、これ以上でも、これ以下であってもよい。なお、これ以降、特に区別する必要がない場合、スマートフォン２００Ａ、ドライブレコーダ２００Ｂを、通信端末２００と表す。

サーバ１００は、通信端末２００が撮像した画像から、１以上の物体を検出する画像検出を実行する（詳細は後述する）。サーバ１００は、典型的にはクラウド上で実現されてもよい。

ネットワーク３００は、サーバ１００、及び、各通信端末２００を接続する役割を担う。ネットワーク３００は、これらの間でデータを送受信することができるように接続経路を提供する通信網を意味する。ネットワーク３００は、無線ネットワークや有線ネットワークを含んでよい。具体的には、ネットワーク３００は、ワイヤレスＬＡＮ（wireless LAN：ＷＬＡＮ）や広域ネットワーク（wide area network：ＷＡＮ）、ＩＳＤＮｓ（integrated service digital networks）、無線ＬＡＮｓ、ＬＴＥ（long term evolution）、ＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、第４世代（４Ｇ）、第５世代（５Ｇ）、ＣＤＭＡ（code division multiple access）等である。なお、ネットワーク３００は、これらの例に限られず、例えば、公衆交換電話網（Public Switched Telephone Network：ＰＳＴＮ）やブルートゥース（Bluetooth（登録商標））、光回線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber LINE）回線、衛星通信網等であってもよい。また、ネットワーク３００は、これらの組み合わせであってもよい。

なお、サーバ１００及び通信端末２００は、本開示に記載される機能、及び／又は、方法を実現できる情報処理装置であればどのような情報処理装置であってもよい。例えば、これら情報処理装置の例として、スマートフォン、携帯電話（フィーチャーフォン）、コンピュータ（例えば、デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）、サーバ装置、メディアコンピュータプラットホーム（例えば、ケーブル、衛星セットトップボックス、デジタルビデオレコーダなど）、ハンドヘルドコンピュータデバイス（例えば、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、電子メールクライアントなど）、ウェアラブル端末（例えば、メガネ型デバイス、時計型デバイスなど）、他種のコンピュータ、又はコミュニケーションプラットホームを含んでよい。

＜ハードウェア構成＞
図１の説明に先立ち、図２を用いて、サーバ１００のハードウェア構成について説明する。なお、図２ではサーバ１００として示してあるが、ハードウェア構成は、通信端末２００も同様である。

サーバ１００は、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、ストレージ１０３と、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０４と、通信Ｉ／Ｆ１０５との協働により、本実施形態に記載される機能や方法を実現する。例えば、本開示の機能又は方法は、メモリ１０２に読み込まれたプログラムに含まれる命令をプロセッサ１０１が実行することによって実現される。

プロセッサ１０１は、ストレージ１０３に記憶されるプログラムに含まれるコード又は命令によって実現する機能、及び／又は、方法を実行する。プロセッサ１０１は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マイクロプロセッサ（microprocessor）、プロセッサコア（processor core）、マルチプロセッサ（multiprocessor）、ＡＳＩＣ（Application-Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等を含み、集積回路（ＩＣ（Integrated Circuit）チップ、ＬＳＩ（Large Scale Integration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって各実施形態に開示される各処理を実現してもよい。また、これらの回路は、１又は複数の集積回路により実現されてよく、各実施形態に示す複数の処理を１つの集積回路により実現されることとしてもよい。また、ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩ等と呼称されることもある。

メモリ１０２は、ストレージ１０３からロードしたプログラムを一時的に記憶し、プロセッサ１０１に対して作業領域を提供する。メモリ１０２には、プロセッサ１０１がプログラムを実行している間に生成される各種データも一時的に格納される。メモリ１０２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含む。

ストレージ１０３は、プログラムを記憶する。ストレージ１０３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等を含む。

通信Ｉ／Ｆ１０５は、ネットワークアダプタ等のハードウェアや通信用ソフトウェア、及びこれらの組み合わせとして実装され、ネットワーク３００を介して各種データの送受信を行う。当該通信は、有線、無線のいずれで実行されてもよく、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。通信Ｉ／Ｆ１０５は、ネットワーク３００を介して、他の情報処理装置である通信端末２００との通信を実行する。通信Ｉ／Ｆ１０５は、各種データをプロセッサ１０１からの指示に従って、他の情報処理装置に送信する。また、通信Ｉ／Ｆ１０５は、他の情報処理装置から送信された各種データを受信し、プロセッサ１０１に伝達する。

入出力Ｉ／Ｆ１０４は、サーバ１００に対する各種操作を入力する入力装置、及び、サーバ１００で処理された処理結果を出力する出力装置を含む。入出力Ｉ／Ｆ１０４は、入力装置と出力装置が一体化していてもよいし、入力装置と出力装置とに分離していてもよい。入力装置は、ユーザからの入力を受け付けて、当該入力に係る情報をプロセッサ１０１に伝達できる全ての種類の装置のいずれか、又は、その組み合わせにより実現される。入力装置は、例えば、タッチパネル、タッチディスプレイ、キーボード等のハードウェアキーや、マウス等のポインティングデバイス、カメラ（画像を介した操作入力）、マイク（音声による操作入力）を含む。出力装置は、プロセッサ１０１で処理された処理結果を出力する。出力装置は、例えば、タッチパネル、スピーカ等を含む。

＜機能構成＞
図１に戻り、サーバ１００、通信端末２００の機能構成について説明する。図１に示すように、サーバ１００は、通信制御部１１０、第１画像検出部１２１、第２画像検出部１２２、入出力制御部１３０、抽出部１４０、出力部１５０、判定部１６０、受付部１７０、学習部１８０、及び、記憶部１９０を備える。なお、図１に記載の各機能部が必須ではなく、これ以降に説明する各実施形態において、必須でない機能部はなくともよい。また、各機能部の機能または処理は、実現可能な範囲において、機械学習またはＡＩ（Artificial Intelligence）により実現されてもよい。

通信制御部１１０は、通信Ｉ／Ｆ１０５を介した外部装置との間の通信を制御する。すなわち、通信制御部１１０は、通信端末２００との間の通信で取得したデータを、第１画像検出部１２１、第２画像検出部１２２及び記憶部１９０へ送信したり、それら機能部からのデータを、通信端末２００へ送信したりする。従って、通信制御部１１０は、通信端末２００が撮像した一の画像を取得する画像取得部として機能する。

入出力制御部１３０は、入出力Ｉ／Ｆ１０４を介した外部装置との各種情報の伝達を制御する。例えば、入出力制御部１３０は、タッチパネル、キーボード、マイク等の図示しない入力装置からのユーザからの入力指示に応じて各機能部へ情報を伝達したり、タッチパネル、モニタ、スピーカ等の図示しない出力装置に対し、各機能部からの情報を伝達したりする。なお、通信端末２００が撮像した一の画像が、例えばユーザによって持ち運び可能なメモリ等に保存され、当該メモリを入力装置として、サーバ１００へ画像が入力される場合もある。このような場合、入出力制御部１３０は、一の画像を取得する画像取得部として機能する。

第１画像検出部１２１は、画像に含まれる１以上の物体を検出する画像検出において、第１の精度を有する。第２画像検出部１２２は、画像に含まれる１以上の物体を、第１の精度とは異なる第２の精度で検出する。なお、本実施形態における画像検出とは、画像に含まれる物体を検出し、その物体に関する情報を出力する処理を指す。物体に関する情報とは、物体のカテゴリ、名称、色、検出した物体の画像における位置（座標等）等であってよい。なお、物体に関する情報には、検出した物体の意味が含まれてもよい。例えば、物体が道路標識であった場合、当該道路標識の意味として、「駐車禁止」、「一時停止」といった内容が出力されてもよい。第１画像検出部１２１及び第２画像検出部１２２による画像検出には、既知の画像検出技術（画像認識技術）を用いることができ、詳細なアルゴリズム等の説明は省略する。

第１画像検出部１２１と第２画像検出部１２２とは、上述のように、異なる検出精度を有する。ここで、検出精度とは、同一条件で複数の画像に対して画像検出を実行した結果の正解率に応じた指標である。第１画像検出部１２１と、第２画像検出部１２２とは、検出精度が異なるものであれば、画像検出のアルゴリズムはそれぞれ異なってもよい。なお、画像検出において同一のアルゴリズムを用いる場合に、第１画像検出部１２１と第２画像検出部１２２とで異なる検出精度を実現するためには、画像検出のアルゴリズムで用いられるパラメータを、第１画像検出部１２１と第２画像検出部１２２との間で変更したり、既知の画像検出に関するアプリケーションソフトウェアにおいて、異なるバージョンを用いたりしてもよい。一般的に、旧バージョンよりも新バージョンの方が検出精度が向上する。

抽出部１４０は、一の画像における、第１画像検出部１２１による第１検出結果と、第２画像検出部１２２による第２検出結果との差異を抽出する。出力部１５０は、抽出部１４０によって差異が抽出された場合、当該差異に関する情報を、一の画像に関連付けて出力する。

サーバ１００の他の機能部の説明に先立ち、通信端末２００の機能構成について説明する。図１に示すように、通信端末２００は、通信制御部２１０、撮像制御部２２０、位置情報取得部２３０、及び、記憶部２４０を備える。なお、各機能部の機能または処理は、実現可能な範囲において、機械学習またはＡＩにより実現されてもよい。

通信制御部２１０は、ネットワーク３００を介した、通信端末２００と外部装置（例えば、サーバ１００）との間の各種情報の送受信を実行させる。撮像制御部２２０は、通信端末２００のユーザからの指示に応じて、撮像部による撮像を制御する。位置情報取得部２３０は、通信端末２００の現在位置の位置情報を測定する機能を備える。位置情報取得部２３０は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いて、通信端末２００の現在位置の位置情報として、該通信端末２００の緯度および経度を測定する。なお、位置情報の計測は、ＧＰＳに限られず、公衆のＷｉ−Ｆｉ等の無線ＬＡＮ、ＩＭＥＳ（Indoor MEssaging System）やＲＦＩＤ（Radio Frequency Identifier）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）等の通信方式を用いて、通信端末２００の位置情報を測定してもよい。また、ＬＴＥやＣＤＭＡ等の移動体通信システムを用いて、通信端末２００の位置情報を測定してもよい。記憶部２４０は、ストレージ等に、通信端末２００が動作するうえで必要とする各種プログラムや各種データを記憶する機能を有する。

＜画像検出処理＞
上述の、本発明の一実施形態による画像検出処理について、図３を用いて説明する。画像１０は、通信端末２００が撮像した画像である。画像１０には、木１１、道路標識１２が含まれるが、道路標識１２の一部が木１１によって覆われている。画像１０は、サーバ１００において、第１画像検出部１２１と第２画像検出部１２２とにそれぞれ送信される。そして、第１画像検出部１２１による画像検出の結果、テーブルＴＢ１１に示す第１検出結果が得られたとする。同様に、第２画像検出部１２２による画像検出の結果、テーブルＴＢ１２に示す第２検出結果が得られたとする。

図３の例において、検出結果は、画像１０に含まれる物体の情報が、タグとしてテキスト情報で出力されている。ここで、第１検出結果と第２検出結果とでは、第１検出結果には「駐車禁止」、「４０」というタグがあるのに対し、第２検出結果には検出されていない。なお、第２検出結果では、「０」というタグが出力されており、道路標識１２の「４０」という数字の検出が不可能であったことが分かる。

抽出部１４０は、第１検出結果と第２検出結果との差異を抽出する。図３の例では、「駐車禁止」、「４０」が第１検出結果に含まれ、第２検出結果には含まれないこと、「０」が第２検出結果に含まれ、第１検出結果には含まれないことが、差異として抽出される。

記憶部１９０は、抽出部１４０によって抽出された差異に関する情報を、画像１０に関連付けて記憶する。例えば、図３（ｂ）に示すように、画像１０の画像ＩＤ（image_10）に対し、検出差（「駐車禁止」「４０」）を関連付けて、検出結果テーブルＴＢ１３として記憶されてもよい。さらに、記憶部１９０には、画像１０の撮影場所に関する情報である場所情報が記憶されてもよい。図３（ｂ）の例では、場所情報として、位置情報が検出結果テーブルＴＢ１３に記憶されている。なお、場所情報は、通信端末２００による画像１０の撮像時に、位置情報取得部２３０によって取得することができる。また、場所情報は、サーバ１００による例えばウェブサイトのクロール等によって、画像１０の撮影場所を特定してもよい。

出力部１５０は、抽出部１４０によって抽出された差異に関する情報を、画像１０に関連付けて出力する。図４（ａ）、（ｂ）に、出力部１５０による出力結果が表示された通信端末２００Ａの表示画面例を示す。すなわち、出力部１５０は、差異に関する情報を、通信端末２００の所定の表示部に表示させるための情報を出力する。なお、出力部１５０による出力結果は、通信端末２００Ａに出力される態様に限られるものではなく、例えば、サーバ１００に接続された他のモニタに出力されてもよいし、画像１０を撮像した通信端末２００Ａとは別の、情報処理装置（例えば、道路標識１２の管理者の端末等）において出力されてもよい。ここでは、通信端末２００Ａの場合を一例に説明する。なお、出力結果は、画像に限られるものではなく、テキスト情報であってもよいし、音声情報であってもよい。

図４（ａ）の例では、抽出部１４０によって差異が抽出された画像の撮影場所を示すマーク２２が、地図２１上に出力されている。従って、画像の撮像された場所を、ユーザに迅速に把握させることができる。出力部１５０は、ユーザがマーク２２を選択すると、図４（ｂ）に示すように、マーク２２で撮像された画像２３と、抽出された差異に関する情報２４（図の例では、「駐車禁止」、「４０」）が表示される。

図５のフローチャートを用いて、本発明の一実施形態によるサーバ１００の制御方法について説明する。なお、図５のフローチャートは、１の画像に対する処理を示すものである。まず、サーバ１００は、入出力制御部１３０または通信制御部１１０から、画像を取得する（ステップＳ１１）。そして、第１画像検出部１２１及び第２画像検出部１２２によって、１の画像に対する画像検出が実行される（ステップＳ１２）。抽出部１４０は、第１画像検出部１２１による第１検出結果と、第２画像検出部１２２による第２検出結果との間に差異が検出されるかを判定する（ステップＳ１３）。検出差がある場合（ステップＳ１３でＹＥＳ）、出力部１５０は、検出差に関する情報を出力する（ステップＳ１４）。検出差がない場合（ステップＳ１３でＮＯ）、処理を終了する。

上述のように、本発明の一実施形態によれば、検出精度の異なる２つの画像検出部によって同一の画像について画像検出した結果、検出結果に差異があった場合に、差異に関する情報が出力される。検出精度の異なる画像検出において検出結果に差異があることは、その画像に、差異を発生させる状態が含まれることを意味する。従って、例えば道路標識が視認できないなど、安全面に問題がある場所を検出することが可能となる。

なお、第１の精度は、画像検出が所定の条件下で人間によって実行された際の人間による検出精度を示す所定の閾値よりも高く、第２の精度は、所定の閾値以下であってよい。人間による検出精度は、第１の精度や第２の精度を求めるのと同じ条件下で、一人以上のユーザによって予め画像検出を行うことで設定することができる。例えば、「１の画像に写っている物体を、２秒以内に抽出する」という条件で、複数の画像について画像検出を行い、抽出できた物体の数、エラー率等から、人間による検出精度を設定してもよい。

本発明の一実施形態によれば、第１の精度は人間の検出精度よりも高く、第２の精度は人間の検出精度よりも低く設定される。従って、第１画像検出部１２１によって検出され、第２画像検出部１２２によって検出されなかった物体は、ユーザによって検出されない可能性が高い物体となる。すなわち、本発明の一実施形態によれば、ユーザが視認しにくい状態にあるものを検出することができ、例えば、画像１０のような道路標識の画像に本発明を適用した場合、ユーザが確実に視認すべき物体が視認しにくい状態にあることを検出することが可能となる。

なお、本発明の一実施形態によれば、サーバ１００は、抽出部１４０により抽出された差異と、一の画像の撮影場所との関連性を判定する判定部１６０をさらに備える。出力部１５０は、判定部１６０によって判定された関連性に応じて、差異に関する情報を出力してもよい。抽出された差異と一の画像の撮影場所との関連性とは、抽出された差異の、撮影場所に対する重要性を示す指標であって、例えば、撮影場所に関連付けられた特徴を示す情報をいう。図６を用いて、本実施形態について説明する。

図６（ａ）は、画像１０と同じ場所を撮像した画像３０を示す図である。画像１０と異なり、画像３０には、人物３１が木１１の後方に写っている。ここで、第１画像検出部１２１と第２画像検出部１２２とによる画像検出の結果、人物３１が、差異として抽出される可能性もあるが、人物３１は、ユーザが確実に視認すべき物体には値せず、敢えて出力する必要のない情報であるといえる。このような場合、判定部１６０は、画像３０の撮影場所と、抽出部１４０により抽出された差異との関連性がないと判定する。なお、判定部１６０による判定は、例えば、記憶部１９０に記憶されている、一の画像の撮影場所に関連付けられた当該撮影場所に関する少なくとも１以上の特徴に基づき行うことができる。図６（ｂ）に、記憶部１９０に記憶されている特徴の例を示す。図６（ｂ）に示すように、撮影場所のカテゴリに対し、複数のキーワードが関連付けられて記憶されている。図の例では、カテゴリ「道路」に対し、「標識」、「信号」、「道路上の物体」、「路上駐車」、「ひび」といったキーワードが特徴として関連付けられている。判定部１６０は、画像検出の結果から、画像のカテゴリを設定し、抽出部１４０により抽出された差異が、当該カテゴリに関連付けられている場合に、関連性があると判定する。

このような構成によれば、不要な差異についての情報が出力されないようにすることが可能となる。

なお、本発明の一実施形態によれば、サーバ１００は、さらに、出力部１５０によって出力された差異に関する情報の出力が必要か否かについての選択情報をユーザから受け付ける受付部１７０を備えてもよい。また、出力された差異と、ユーザによる選択情報とに基づき、一の画像の撮影場所に関する特徴を学習する学習部１８０を備えてもよい。図７を用いて、本実施形態について説明する。

図７は、画像３０の、第１画像検出部１２１及び第２画像検出部１２２による検出差が出力された通信端末２００Ａの画面例である。図７の例では、差異に関する情報として、「道路標識」、「４０」の他、「人」というキーワードが出力されている。ユーザは、図７の出力結果に対し、ＯＫボタン３４又は選択ボタン３３のいずれかを選択することができる。選択ボタン３３が選択された場合、不要なキーワードを選択する画面に遷移し、ユーザは、「人」というキーワードが不要であることを入力することができる。学習部１８０は、画像３０に対し「人」というキーワードが不要であることを学習し、例えば図６（ｂ）に示す撮影場所に関する特徴のテーブルを更新することができる。

このような構成によれば、一の画像に対して出力すべき差異が適切に学習され、より使い勝手の良い画像検出システムを提供することが可能となる。

本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部やステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。また、上記実施の形態に示す構成を適宜組み合わせることとしてもよい。例えば、サーバ１００が備えるとして説明した各構成部は、複数のサーバによって分散されて実現されてもよい。また、各構成部は、ＡＰＩ（Application Programming Interface：アプリケーションプログラミングインターフェース）によって提供されてもよい。

また、上述では、道路標識の例について説明した。しかしながら本発明は、道路標識の例に限らず、ユーザが適切に視認すべき物体や情報が、視認不可である状態となっていることを検出する全てのものに適用可能である。例えば、自動車のダッシュボードの配置など、機器のユーザインタフェースの設計時にも、本発明を適用することができる。

本開示の各実施形態のプログラムは、情報処理装置に読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供されてもよい。記憶媒体は、「一時的でない有形の媒体」に、プログラムを記憶可能である。プログラムは、例えば、ソフトウェアプログラムや情報処理装置プログラムを含む。

記憶媒体は適切な場合、１つ又は複数の半導体ベースの、又は他の集積回路（ＩＣ）（例えば、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）等）、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、フロッピィ・ディスケット、フロッピィ・ディスク・ドライブ（ＦＤＤ）、磁気テープ、固体ドライブ（ＳＳＤ）、ＲＡＭドライブ、セキュア・デジタル・カードもしくはドライブ、任意の他の適切な記憶媒体、又はこれらの２つ以上の適切な組合せを含むことができる。記憶媒体は、適切な場合、揮発性、不揮発性、又は揮発性と不揮発性の組合せでよい。

また、本開示のプログラムは、当該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して、サーバ１００に提供されてもよい。

また、本開示の各実施形態は、プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

なお、本開示のプログラムは、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ等のスクリプト言語、Ｃ言語、Ｇｏ言語、Ｓｗｉｆｔ，Ｋｏｌｔｉｎ、Ｊａｖａ（登録商標）等を用いて実装される。

４００ 画像検出システム
３００ ネットワーク
１００ サーバ（情報処理装置）
２００ 通信端末
２００Ａ スマートフォン
２１０Ｂ カメラ
２００Ｂ ドライブレコーダ
１０１ プロセッサ
１０２ メモリ
１０３ ストレージ
１１０ 通信制御部
１２１ 第１画像検出部
１２２ 第２画像検出部
１３０ 入出力制御部
１４０ 抽出部
１５０ 出力部
１６０ 判定部
１７０ 受付部
１８０ 学習部
１９０ 記憶部
２１０ 通信制御部
２２０ 撮像制御部
２３０ 位置情報取得部
２４０ 記憶部
１０ 画像
１１ 木
１２ 道路標識
２１ 地図
２２ マーク
２３ 画像
２４ 情報
３０ 画像
３１ 人物
３３ 選択ボタン
３４ ボタン

Claims (8)

1. 情報処理装置に、
   画像に含まれる１以上の物体を、第１の精度で検出する第１画像検出機能と、
   画像に含まれる１以上の物体を、前記第１の精度とは異なる第２の精度で検出する第２画像検出機能と、
   一の画像を取得する画像取得機能と、
   前記一の画像における、前記第１画像検出機能による第１検出結果と、前記第２画像検出機能による第２検出結果との差異を抽出する抽出機能と、
   前記抽出機能により前記差異が抽出された場合、当該差異に関する情報を、前記一の画像に関連付けて出力する出力機能と、
   を実現させる情報処理装置の制御プログラム。
2. 前記第１の精度は、前記画像検出が所定の条件下で人間によって実行された際の前記人間による検出精度を示す所定の閾値よりも高く、前記第２の精度は、前記所定の閾値以下である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置の制御プログラム。
3. 前記情報処理装置に、
   前記一の画像の撮影場所に関する情報である場所情報を取得する場所情報取得機能をさらに実現させ、
   前記出力機能は、前記差異に関する情報とともに、前記一の画像の前記場所情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置の制御プログラム。
4. 前記情報処理装置に、
   前記抽出機能により抽出された前記差異と、前記一の画像の前記撮影場所との関連性を判定する判定機能と、
   をさらに実現させ、
   前記出力機能は、前記判定機能によって判定された前記関連性に応じて、前記差異に関する情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置の制御プログラム。
5. 前記判定機能は、所定の記憶部に記憶されている、前記一の画像の撮影場所に関連付けられた当該撮影場所に関する少なくとも１以上の特徴に基づき、前記関連性を判定する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置の制御プログラム。
6. 前記情報処理装置に、
   前記出力機能によって出力された前記差異に関する情報の出力が必要か否かについての選択情報をユーザから受け付ける受付機能と、
   前記差異と、前記選択情報とに基づき、前記一の画像の撮影場所に関する特徴を学習する学習機能と、
   をさらに実現させる、
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置の制御プログラム。
7. 画像に含まれる１以上の物体を、第１の精度で検出する第１画像検出部と、画像に含まれる１以上の物体を、前記第１の精度とは異なる第２の精度で検出する第２画像検出部とを備える情報処理装置が、
   一の画像を取得する画像取得ステップと、
   前記一の画像における、前記第１画像検出部による第１検出結果と、前記第２画像検出部による第２検出結果との差異を抽出する抽出ステップと、
   前記抽出ステップにて前記差異が抽出された場合、当該差異に関する情報を出力する出力ステップと、
   を実行する情報処理装置の制御方法。
8. 画像に含まれる１以上の物体を、第１の精度で検出する第１画像検出部と、
   画像に含まれる１以上の物体を、前記第１の精度とは異なる第２の精度で検出する第２画像検出部と、
   一の画像を取得する画像取得部と、
   前記一の画像における、前記第１画像検出部による第１検出結果と、前記第２画像検出部による第２検出結果との差異を抽出する抽出部と、
   前記抽出部により前記差異が抽出された場合、当該差異に関する情報を出力する出力部と、
   を備える情報処理装置。

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