JP7279721B2 - 物体認識装置、物体認識方法および物体認識プログラム - Google Patents
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Description
図1は、本発明による物体認識装置の第一の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の物体認識装置100は、シーン判定部10と、学習モデル選択部20と、撮像装置30と、物体認識部40と、記憶部90とを備えている。
次に、本発明による物体認識装置の第二の実施形態を説明する。第二の実施形態では、撮影される画像に影響及ぼす外因を考慮して、学習モデルを選択する方法を説明する。具体的には、第二の実施形態では、画像を撮像する際の周囲の明るさを検出して、学習モデルを選択する方法を説明する。
次に、本発明による物体認識装置の第三の実施形態を説明する。第三の実施形態でも、撮影される画像に影響及ぼす外因を考慮して、学習モデルを選択する方法を説明する。第三の実施形態では、画像を撮像する際の降雨の状況を検出して、学習モデルを選択する方法を説明する。
次に、本発明による物体認識装置の第四の実施形態を説明する。第四の実施形態では、物体の認識結果に基づいて、認識に用いる学習モデルを変更する方法を説明する。図12は、本発明による物体認識装置の第四の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の物体認識装置400は、シーン判定部11と、学習モデル選択部23と、撮像装置30と、物体認識部40と、物体認識結果評価部70と、認識結果判定部75と、記憶部90とを備えている。
次に、本発明による物体認識装置の第五の実施形態を説明する。車両が走行することにより、物体認識を行うシーンは、随時変化する。物体認識を行うシーンは、車両の走行速度に応じて変化すると考えられるため、車両の走行速度を考慮に入れた物体認識を行うことが必要である。そこで、第五の実施形態では、車両の走行速度に応じて学習モデルの適切性を判断する方法を説明する。
20,21,22,23 学習モデル選択部
30 撮像装置
40 物体認識部
50 外因検出部
51 照度センサ
52 前照灯状態検出部
53 雨滴感知センサ
54 ワイパー動作検出部
60 外因判定部
61,62 明暗判定部
63,64 雨滴判定部
70,71 物体認識結果評価部
75 認識結果判定部
90 記憶部
100,200,210,300,310,400,500 物体認識装置
Claims (11)
- 車両運転中に得られる情報に基づいて、当該車両のシーンを判定するシーン判定部と、
判定されたシーンに応じて、2以上の学習モデルから物体認識に用いる学習モデルを選択する学習モデル選択部と、
選択された学習モデルを用いて、前記車両運転中に撮影される画像中の物体を認識する物体認識部と、
選択された学習モデルによる物体認識結果と、車両運転中に検出される物体の有無を表わす情報である物体有無情報とを照合し、選択された学習モデルによる物体認識結果を評価する物体認識結果評価部と、
前記物体認識結果の評価を判定する認識結果判定部とを備え、
前記シーン判定部は、シーンごとの確からしさを判別する判別モデルを用いて、車両のシーンごとの確からしさであるスコアを判定し、
前記学習モデル選択部は、前記スコアが最も高いシーンに応じた学習モデルを選択し、
前記物体認識部は、選択された学習モデルを用いて物体を認識し、
前記物体認識結果評価部は、前記物体有無情報に対する物体認識結果の正解度合いを評価し、
前記認識結果判定部は、前記正解度合いが予め定めた閾値未満か否かを判定し、
前記学習モデル選択部は、前記正解度合いが閾値未満の場合、現在のシーンに次いで前記スコアの高いシーンに対応する学習モデルを選択する
ことを特徴とする物体認識装置。 - 撮影される画像に影響を及ぼす外因を検出する外因検出部と、
検出された内容に応じて、外因の程度を判定する外因判定部とを備え、
学習モデル選択部は、判定されたシーンおよび前記外因の判定結果に応じて学習モデルを選択する
請求項1記載の物体認識装置。 - 外因検出部は、撮影される画像に影響を及ぼす明るさを検出し、
外因判定部は、検出された明るさに基づいて明暗判定を行い、
学習モデル選択部は、判定されたシーンおよび前記明暗判定の結果に応じて学習モデルを選択する
請求項2記載の物体認識装置。 - 外因検出部は、撮影される画像に影響を及ぼす降雨を検出し、
外因判定部は、検出された降雨に基づいて雨滴判定を行い、
学習モデル選択部は、判定されたシーンおよび前記雨滴判定の結果に応じて学習モデルを選択する
請求項2記載の物体認識装置。 - 外因検出部は、フロントガラスの雨滴量を検出する雨滴感知センサを含み、
外因判定部は、前記雨滴感知センサによって検出された雨滴量に基づいて、雨滴判定を行う雨滴判定部を含み、
学習モデル選択部は、判定されたシーンおよび前記雨滴判定の結果に応じて、学習モデルを選択する
請求項2から請求項4のうちのいずれか1項に記載の物体認識装置。 - 外因検出部は、ワイパーの稼働状態を検出するワイパー動作検出部を含み、
外因判定部は、検出されたワイパーの稼働状態に基づいて雨滴判定を行う雨滴判定部を含み、
学習モデル選択部は、判定されたシーンおよび前記雨滴判定の結果に応じて、学習モデルを選択する
請求項2から請求項4のうちのいずれか1項に記載の物体認識装置。 - 物体認識結果評価部は、車両の速度を取得し、取得した車両の速度に応じて、物体認識の評価範囲を変更する
請求項1から請求項6のうちのいずれか1項に記載の物体認識装置。 - 物体認識結果評価部は、車両の速度が高速になるほど、物体認識の評価範囲を狭くし、車両の速度が低速になるほど、物体認識の評価範囲を広くする
請求項7記載の物体認識装置。 - 物体認識結果評価部は、物体有無情報から特定される検出結果の中に物体認識による正解が含まれている確率である適合率を、評価対象とする物体認識の件数である平均化要素数の数だけ算出し、算出された適合率の平均である平均適合率を算出し、
認識結果判定部は、算出された前記平均適合率が予め定めた閾値未満か否か判定する
請求項1から請求項8のうちのいずれか1項に記載の物体認識装置。 - コンピュータが、車両運転中に得られる情報に基づいて、シーンごとの確からしさを判別する判別モデルを用いて、当該車両のシーンごとの確からしさであるスコアを判定し、
前記コンピュータが、判定されたシーンの前記スコアに応じて、2以上の学習モデルから物体認識に用いる学習モデルとして、前記スコアが最も高いシーンに応じた学習モデルを選択し、
前記コンピュータが、選択された学習モデルを用いて、前記車両運転中に撮影される画像中の物体を認識し、
前記コンピュータが、選択された学習モデルによる物体認識結果と、車両運転中に検出される物体の有無を表わす情報である物体有無情報とを照合し、当該物体有無情報に対する物体認識結果の正解度合いを評価し、
前記コンピュータが、前記正解度合いが予め定めた閾値未満か否かを判定し、
前記コンピュータが、前記正解度合いが閾値未満の場合、現在のシーンに次いで前記スコアの高いシーンに対応する学習モデルを選択する
ことを特徴とする物体認識方法。 - コンピュータに、
車両運転中に得られる情報に基づいて、当該車両のシーンを判定するシーン判定処理、
判定されたシーンに応じて、2以上の学習モデルから物体認識に用いる学習モデルを選択する学習モデル選択処理、
選択された学習モデルを用いて、前記車両運転中に撮影される画像中の物体を認識する物体認識処理、
選択された学習モデルによる物体認識結果と、車両運転中に検出される物体の有無を表わす情報である物体有無情報とを照合し、選択された学習モデルによる物体認識結果を評価する物体認識結果評価処理、および、
前記物体認識結果の評価を判定する認識結果判定処理を実行させ、
前記シーン判定処理で、シーンごとの確からしさを判別する判別モデルを用いて、車両のシーンごとの確からしさであるスコアを判定させ、
前記学習モデル選択処理で、前記スコアが最も高いシーンに応じた学習モデルを選択させ、
前記物体認識処理で、選択された学習モデルを用いて物体を認識させ、
前記物体認識結果評価処理で、前記物体有無情報に対する物体認識結果の正解度合いを評価させ、
前記認識結果判定処理で、前記正解度合いが予め定めた閾値未満か否かを判定させ、
前記学習モデル選択処理で、前記正解度合いが閾値未満の場合、現在のシーンに次いで前記スコアの高いシーンに対応する学習モデルを選択させる
ための物体認識プログラム。
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