JP7315089B2 - 対象領域検出装置、対象領域検出方法、及び対象領域検出プログラム - Google Patents
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Description
本実施形態は、“浮きサビ”に代表されるような、S/N比が極めて低く、形状パターンが多種多様な劣化領域を、高精度に自動検出可能な手段を提供するものである。
図6は、本実施形態の学習装置10のハードウェア構成を示すブロック図である。
上記図6は、本実施形態の対象領域検出装置50のハードウェア構成を示すブロック図である。
(1)
次に、学習装置10の作用について説明する。図11は、学習装置10による学習処理の流れを示すフローチャートである。CPU11がROM12又はストレージ14から学習プログラムを読み出して、RAM13に展開して実行することにより、学習処理が行なわれる。また、学習装置10に、構造物の表面において所定の劣化事象が生じている劣化領域を表す学習用画像と、教師ラベルとして与えられた、学習用画像における劣化領域の位置情報との組が複数入力される。
次に、本実施形態に係る対象領域検出装置50の作用について説明する。
メモリと、
前記メモリに接続された少なくとも1つのプロセッサと、
を含み、
前記プロセッサは、
特定の検出対象領域を検出する対象となる複数の対象画像を取得し、
前記取得した複数の対象画像の各々について、前記対象画像から、前記特定の検出対象領域を識別するための予め学習された識別器を用いて、前記特定の検出対象領域を表す候補領域を検出し、
前記取得した複数の対象画像のうちの一部の対象画像について、前記対象画像における探索領域の位置情報を教師ラベルとして取得し、
前記一部の対象画像と、前記取得された前記探索領域の位置情報とに基づいて、前記取得した複数の対象画像のうちの前記一部の対象画像でない対象画像の各々に対し、半教師学習処理で前記探索領域の位置情報を付与し、
前記取得した複数の対象画像の各々について、前記検出された候補領域から、前記探索領域との重なり度合が一定の閾値以上となる候補領域を出力するフィルタリング処理を行う
対象領域検出装置。
対象領域検出処理を実行するようにコンピュータによって実行可能なプログラムを記憶した非一時的記憶媒体であって、
前記対象領域検出処理は、
特定の検出対象領域を検出する対象となる複数の対象画像を取得し、
前記取得した複数の対象画像の各々について、前記対象画像から、前記特定の検出対象領域を識別するための予め学習された識別器を用いて、前記特定の検出対象領域を表す候補領域を検出し、
前記取得した複数の対象画像のうちの一部の対象画像について、前記対象画像における探索領域の位置情報を教師ラベルとして取得し、
前記一部の対象画像と、前記取得された前記探索領域の位置情報とに基づいて、前記取得した複数の対象画像のうちの前記一部の対象画像でない対象画像の各々に対し、半教師学習処理で前記探索領域の位置情報を付与し、
前記取得した複数の対象画像の各々について、前記検出された候補領域から、前記探索領域との重なり度合が一定の閾値以上となる候補領域を出力するフィルタリング処理を行う
非一時的記憶媒体。
15 入力部
16 表示部
50 対象領域検出装置
101 学習画像取得部
102 劣化ラベル取得部
103 学習前処理部
104 劣化学習部
105 劣化辞書記録部
106 劣化辞書
111 フィルタリング部
112 結果出力部
116 対象画像取得部
117 前処理部
118 候補検出部
119 劣化辞書
120 領域ラベル取得部
121 領域特定部
122 フィルタリング部
123 結果出力部
Claims (7)
- 特定の検出対象領域を検出する対象となる複数の対象画像を取得する対象画像取得部と、
前記取得した複数の対象画像の各々について、前記対象画像から、前記特定の検出対象領域を識別するための予め学習された識別器を用いて、前記特定の検出対象領域を表す候補領域を検出する候補検出部と、
前記取得した複数の対象画像のうちの一部の対象画像について、前記対象画像における探索領域の位置情報を教師ラベルとして取得する領域ラベル取得部と、
前記一部の対象画像と、前記領域ラベル取得部によって前記一部の対象画像について前記教師ラベルとして取得された前記探索領域の位置情報とを用いた半教師学習処理によって、前記取得した複数の対象画像のうちの前記一部の対象画像でない対象画像の各々に対し、探索領域の位置情報を特定する領域特定部と、
前記取得した複数の対象画像の各々について、前記候補検出部で検出された候補領域から、前記探索領域との重なり度合が一定の閾値以上となる候補領域を出力するフィルタリング処理を行うフィルタリング部と、
を含む対象領域検出装置。 - 画像値を特定の範囲の画素値に変換する変換関数を用いて、前記対象画像の各画素の画素値を変換する前処理部を更に含み、
前記候補検出部は、前記前処理部によって変換された、前記複数の対象画像の各々について、前記対象画像から、前記識別器を用いて、前記候補領域を検出する請求項1記載の対象領域検出装置。 - 前記前処理部は、各々前記特定の範囲が異なる複数種類の前記変換関数の各々について、前記変換関数を用いて、前記対象画像の各画素の画素値を変換し、
前記候補検出部は、前記前処理部によって複数種類の前記変換関数の各々を用いて変換された前記対象画像の各々から、前記識別器を用いて、前記候補領域を検出し、前記検出された前記候補領域を統合する請求項2記載の対象領域検出装置。 - 前記識別器は、前記特定の検出対象領域を含む学習用画像と、教師ラベルとして与えられた、前記学習用画像における前記特定の検出対象領域の位置情報とに基づいて予め学習されたものである請求項1~請求項3の何れか1項記載の対象領域検出装置。
- 前記特定の検出対象領域は、構造物の表面における所定の劣化事象を表す劣化領域である請求項1~請求項4の何れか1項記載の対象領域検出装置。
- 対象画像取得部が、特定の検出対象領域を検出する対象となる複数の対象画像を取得し、
候補検出部が、前記取得した複数の対象画像の各々について、前記対象画像から、前記特定の検出対象領域を識別するための予め学習された識別器を用いて、前記特定の検出対象領域を表す候補領域を検出し、
領域ラベル取得部が、前記取得した複数の対象画像のうちの一部の対象画像について、前記対象画像における探索領域の位置情報を教師ラベルとして取得し、
領域特定部が、前記一部の対象画像と、前記領域ラベル取得部によって前記一部の対象画像について前記教師ラベルとして取得された前記探索領域の位置情報とを用いた半教師学習処理によって、前記取得した複数の対象画像のうちの前記一部の対象画像でない対象画像の各々に対し、探索領域の位置情報を特定し、
フィルタリング部が、前記取得した複数の対象画像の各々について、前記候補検出部で検出された候補領域から、前記探索領域との重なり度合が一定の閾値以上となる候補領域を出力するフィルタリング処理を行う
対象領域検出方法。 - 特定の検出対象領域を検出する対象となる複数の対象画像を取得し、
前記取得した複数の対象画像の各々について、前記対象画像から、前記特定の検出対象領域を識別するための予め学習された識別器を用いて、前記特定の検出対象領域を表す候補領域を検出し、
前記取得した複数の対象画像のうちの一部の対象画像について、前記対象画像における探索領域の位置情報を教師ラベルとして取得し、
前記一部の対象画像と、前記一部の対象画像について前記教師ラベルとして取得された前記探索領域の位置情報とを用いた半教師学習処理によって、前記取得した複数の対象画像のうちの前記一部の対象画像でない対象画像の各々に対し、探索領域の位置情報を特定し、
前記取得した複数の対象画像の各々について、前記検出された候補領域から、前記探索領域との重なり度合が一定の閾値以上となる候補領域を出力するフィルタリング処理を行う
ことをコンピュータに実行させるための対象領域検出プログラム。
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