JP7207561B2 - 大きさ推定装置、大きさ推定方法および大きさ推定プログラム - Google Patents
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Description
水中を撮影する画像内において一方向を向く第1水中生物体の特徴を学習する学習モデルを基に、外部より取得する画像に含まれる一方向を向く第2水中生物体の前記一方向側の一つの端部を示す第1特徴点および他の端部を示す第2特徴点を推定する推定部と、
第1特徴点および第2特徴点を含む情報を基に、第2水中生物体の大きさを示す情報を算出する算出部
とを備える。
上記に記載の大きさ推定装置と、
水中において第1水中生物体を含む画像および第2水中生物体を含む画像を撮影し、大きさ推定装置に送信する一つ以上のカメラ
を備える。
水中を撮影する画像内において一方向を向く第1水中生物体の特徴を学習する学習モデルを基に、外部より取得する画像に含まれる一方向を向く第2水中生物体の前記一方向側の一つの端部を示す第1特徴点および他の端部を示す第2特徴点を推定し、
前記第1特徴点および前記第2特徴点を含む情報を基に、前記第2水中生物体の大きさを示す情報を算出する。
水中を撮影する画像内において一方向を向く第1水中生物体の特徴を学習する学習モデルを基に、外部より取得する画像に含まれる一方向を向く第2水中生物体の前記一方向側の一つの端部を示す第1特徴点および他の端部を示す第2特徴点を推定し、
前記第1特徴点および前記第2特徴点を含む情報を基に、前記第2水中生物体の大きさを示す情報を算出する
ことをコンピュータに実現させる。
(大きさ推定システム)
以下、本開示の第1の実施形態による大きさ推定システム100について図面を参照して説明する。
大きさ推定装置1は、魚の画像を基に学習モデルを生成する処理と、生成された学習モデルを用いて魚の大きさを推定する処理とを実行する。図3は大きさ推定装置1の機能ブロックの一例を示す図である。大きさ推定装置1は、記憶部10、画像取得部11、特徴指定受付部12、学習部13、学習モデル取得部14、特徴点推定部15、同一個体特定部16、データ破棄部17、大きさ算出部18および出力部19を備える。
大きさ推定システム100における大きさ推定装置1の動作について説明する。大きさ推定装置1の動作は、「1.学習用画像の加工処理」、「2.学習用画像を用いた学習処理」、「3.学習されたモデルを用いた大きさ推定処理」の3つに分けられる。以下、これら3つの動作について説明する。
大きさ推定装置1における学習用画像の加工処理について図5のフローチャートを参照して説明する。
大きさ推定装置1による学習用画像を用いた学習処理について図7のフローチャートを参照して説明する。以下の説明においては、オペレータが必要とする全ての画像について上記の加工処理が終了した後に、学習処理が行われるものとして説明する。尚、以下においては左向き魚体のデータセットを用いて学習することを前提に説明する。
大きさ推定装置1による学習されたモデルを用いた大きさ推定処理について図8のフローチャートを参照して説明する。
第2学習モデルを生成する際に、魚体の片方(例えば左向き)のみを学習してもよい。この場合、学習処理において、右向き魚の第1矩形範囲A1は、水平方向に左右反転させていて左向きにして正解データとしてもよいし、廃棄しても良い。さらに推定処理において、右向き魚の第1矩形範囲A1は、水平方向に左右反転させて左向きにした後に左用の推定処理を行ってもよいし、廃棄しても良い。
本実施形態によれば、魚体の大きさを高い精度で推定することができる。その理由は、学習部13が、同一向きに揃えられた魚体の画像(正解データ)のみを用いて学習モデルを学習させ、特徴点推定部15が当該学習モデルを用いて魚体の特徴点を推定し、大きさ算出部18が当該特徴点を基に魚体の大きさを算出するからである。
本開示の第2の実施形態における大きさ推定装置5は、図12に示すように、推定部51(図3の特徴点推定部15に対応)および算出部52(図3の大きさ算出部18に対応)を備える。大きさ推定装置5は第1の実施形態における大きさ推定装置1の最少構成例である。
上述した本発明の各実施形態において、図3、12等に示す大きさ推定装置における各構成要素の一部又は全部は、例えば図13に示すような情報処理装置500とプログラムとの任意の組み合わせを用いて実現することも可能である。情報処理装置500は、一例として、以下のような構成を含む。
・ROM502
・RAM503
・プログラム504および他のデータを格納する記憶装置505
・記録媒体506の読み書きを行うドライブ装置507
・通信ネットワーク509と接続する通信インターフェース508
・データの入出力を行う入出力インターフェース510
・各構成要素を接続するバス511
本願の各実施形態における大きさ推定装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム504をCPU501が取得して実行することで実現される。大きさ推定装置の各構成要素の機能を実現するプログラム504は、例えば、予め記憶装置505やRAM503に格納されており、必要に応じてCPU501が読み出す。なお、プログラム504は、通信ネットワーク509を介してCPU501に供給されてもよいし、予め記録媒体506に格納されており、ドライブ装置507が当該プログラムを読み出してCPU501に供給してもよい。
2 ステレオカメラ
3 端末
4 生簀
5 大きさ推定装置
10 記憶部
11 画像取得部
12 特徴指定受付部
13 学習部
14 学習モデル取得部
15 特徴点推定部
16 同一個体特定部
17 データ破棄部
18 算出部
19 出力部
51 推定部
52 算出部
100 大きさ推定システム
104 データベース
105 通信モジュール
500 情報処理装置
504 プログラム
505 記憶装置
506 記録媒体
507 ドライブ装置
508 通信インターフェース
509 通信ネットワーク
510 入出力インターフェース
511 バス
Claims (10)
- 水中を撮影する画像内において一方向を向く第1水中生物体の特徴を学習する学習モデルを基に、外部より取得する画像に含まれる前記一方向を向く第2水中生物体の前記一方向側の一つの端部を示す第1特徴点および他の端部を示す第2特徴点を推定する推定手段と、
前記第1特徴点および前記第2特徴点を含む情報を基に、前記第2水中生物体の大きさを示す情報を算出する算出手段
を備える大きさ推定装置。 - 前記推定手段は、前記外部より取得する画像に含まれる前記第2水中生物体が前記一方向を向いてない場合、前記第2水中生物体の向きを前記一方向に変換する
請求項1に記載の大きさ推定装置。 - 前記一方向を向く前記第1水中生物体を複数含む画像を用いて、前記第1水中生物体の長手方向における前記一方向側の一つの端部を示す第1特徴点および他の端部を示す第2特徴点含む特徴点を学習する前記学習モデルを生成する学習手段
を更に備える請求項1又は請求項2に記載の大きさ推定装置。 - 前記学習手段は、前記学習モデルとして、前記第1水中生物体を囲む範囲および前記第1水中生物体の向きを推定するための第1学習モデルと、前記第1水中生物体の前記第1特徴点および前記第2特徴点を少なくとも推定するための第2学習モデルとを学習する請求項3に記載の大きさ推定装置。
- 前記学習手段は、複数の前記第1水中生物体の向きにばらつきがある場合、前記一方向のうちの所定の方向を向くように前記第1水中生物体の向きを補正する
請求項3又は請求項4に記載の大きさ推定装置。 - 前記第2水中生物体の向きは、前記第2水中生物体の前記第1特徴点の座標値および前記第2特徴点の座標値を基に算出される
請求項1乃至請求項5のいずれかに記載の大きさ推定装置。 - 前記推定手段は、前記第2水中生物体の長手方向における前記第1特徴点および前記第2特徴点と、前記第2水中生物体の前記長手方向に対する短手方向における一つの端部を示す第3特徴点および他の端部を示す第4特徴点とを推定し、
前記第1特徴点、前記第2特徴点、前記第3特徴点および前記第4特徴点を用いて前記第2水中生物体の大きさを示す情報を算出する算出手段
を更に備える請求項1乃至請求項6のいずれかに記載の大きさ推定装置。 - 請求項1乃至7のいずれかに記載の大きさ推定装置と、
水中において前記第1水中生物体を含む画像および前記第2水中生物体を含む画像を撮影し、前記大きさ推定装置に対して送信する一つ以上のカメラ
とを備える大きさ推定システム。 - 水中を撮影する画像内において一方向を向く 第1水中生物体 の特徴を学習する学習モデルを基に、外部より取得する画像に含まれる前記一方向を向く第2水中生物体の前記一方向側の一つの端部を示す第1特徴点および他の端部を示す第2特徴点を推定し、
前記第1特徴点および前記第2特徴点を含む情報を基に、前記第2水中生物体の大きさを示す情報を算出する
ことを備える大きさ推定方法。 - 水中を撮影する画像内において一方向を向く第1水中生物体の特徴を学習する学習モデルを基に、外部より取得する画像に含まれる前記一方向を向く第2水中生物体の前記一方向側の一つの端部を示す第1特徴点および他の端部を示す第2特徴点を推定し、
前記第1特徴点および前記第2特徴点を含む情報を基に、前記第2水中生物体の大きさを示す情報を算出する
ことをコンピュータに実現させるための大きさ推定プログラム。
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