JP7396452B2 - 処理装置、推定装置、処理方法及び推定方法 - Google Patents
処理装置、推定装置、処理方法及び推定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7396452B2 JP7396452B2 JP2022501465A JP2022501465A JP7396452B2 JP 7396452 B2 JP7396452 B2 JP 7396452B2 JP 2022501465 A JP2022501465 A JP 2022501465A JP 2022501465 A JP2022501465 A JP 2022501465A JP 7396452 B2 JP7396452 B2 JP 7396452B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- estimation
- image
- receiving
- transmitting
- generating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 58
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 46
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 5
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 24
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 13
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 7
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 4
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
- G01V3/12—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with electromagnetic waves
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/40—Software arrangements specially adapted for pattern recognition, e.g. user interfaces or toolboxes therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/10—Image acquisition
- G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
- G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
- G06V10/143—Sensing or illuminating at different wavelengths
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/774—Generating sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Description
送信アンテナから電磁波を照射し、受信アンテナで反射波を受信する電磁波送受信手段と、
受信された前記反射波の信号に基づき、ラベル決定用画像を生成するラベル決定用画像生成手段と、
受信された前記反射波の信号の中の一部であって、前記ラベル決定用画像の生成に利用される信号よりも少ない信号に基づき、学習用画像を生成する学習用画像生成手段と、
前記ラベル決定用画像に基づきラベルを決定するラベル決定手段と、
前記学習用画像と前記ラベルとを紐付けた教師データを生成し、教師データ記憶手段に記憶させる教師データ生成手段と、
を有する処理装置が提供される。
送信アンテナから電磁波を照射し、受信アンテナで反射波を受信する電磁波送受信手段と、
受信された前記反射波の信号に基づき、ラベル決定用画像を生成するラベル決定用画像生成手段と、
受信された前記反射波の信号の中の一部であって、前記ラベル決定用画像の生成に利用される信号よりも少ない信号に基づき、学習用画像を生成する学習用画像生成手段と、
前記ラベル決定用画像に基づきラベルを決定するラベル決定手段と、
前記学習用画像と前記ラベルとを紐付けた教師データを生成し、教師データ記憶手段に記憶させる教師データ生成手段と、
前記教師データ記憶手段が記憶する前記教師データに基づく機械学習により、推定モデルを生成する推定モデル生成手段と、
を有する処理装置が生成した前記推定モデルを記憶する推定モデル記憶手段と、
推定用送信アンテナから電磁波を照射し、推定用受信アンテナで反射波を受信する推定用電磁波送受信手段と、
受信された前記反射波の信号に基づき、推定用画像を生成する推定用画像生成手段と、
前記推定用画像と、前記推定モデルとに基づき、前記推定用画像に含まれる物体を推定する推定手段と、
を有する推定装置が提供される。
コンピュータが、
送信アンテナから電磁波を照射し、受信アンテナで反射波を受信し、
受信された前記反射波の信号に基づき、ラベル決定用画像を生成し、
受信された前記反射波の信号の中の一部であって、前記ラベル決定用画像の生成に利用される信号よりも少ない信号に基づき、学習用画像を生成し、
前記ラベル決定用画像に基づきラベルを決定し、
前記学習用画像と前記ラベルとを紐付けた教師データを生成し、教師データ記憶手段に記憶させる処理方法が提供される。
コンピュータが、
送信アンテナから電磁波を照射し、受信アンテナで反射波を受信する電磁波送受信手段と、
受信された前記反射波の信号に基づき、ラベル決定用画像を生成するラベル決定用画像生成手段と、
受信された前記反射波の信号の中の一部であって、前記ラベル決定用画像の生成に利用される信号よりも少ない信号に基づき、学習用画像を生成する学習用画像生成手段と、
前記ラベル決定用画像に基づきラベルを決定するラベル決定手段と、
前記学習用画像と前記ラベルとを紐付けた教師データを生成し、教師データ記憶手段に記憶させる教師データ生成手段と、
前記教師データ記憶手段が記憶する前記教師データに基づく機械学習により、推定モデルを生成する推定モデル生成手段と、
を有する処理装置が生成した前記推定モデルを記憶しておき、
推定用送信アンテナから電磁波を照射し、推定用受信アンテナで反射波を受信し、
受信された前記反射波の信号に基づき、推定用画像を生成し、
前記推定用画像と、前記推定モデルとに基づき、前記推定用画像に含まれる物体を推定する推定方法が提供される。
「推定システムの概要」
まず、本実施形態の推定システムの概要を説明する。本実施形態の推定システムは、空港、駅等の任意の場所にいる人の所持物検査を行うための推定装置と、当該所持物検査で利用する推定モデルを機械学習で生成するための処理装置とを含む。
次に、推定装置の構成を詳細に説明する。まず、推定装置のハードウエア構成の一例を説明する。推定装置が備える各機能部は、任意のコンピュータのCPU(Central Processing Unit)、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット(あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、CD(Compact Disc)等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる)、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。
処理装置の構成を詳細に説明する。処理装置のハードウエア構成の一例は、上述した推定装置20のハードウエア構成の一例と同様である。
以上説明した推定システムは、人1の所持物を推定する処理に用いる画像の生成に利用するデータの量(推定装置20が推定処理に利用する画像の生成に利用するデータの量、教師データとする画像の生成に利用するデータの量)を、コンピュータによる十分な精度の推定結果が得られる範囲で十分に減らす。結果、コンピュータの処理負担の軽減、送受信アンテナの削減によるセンサデバイスの小型化やコスト負担の軽減、送信アンテナの削減による照射時間の短縮や動きブラーの抑制等が実現される。
本実施形態の推定システムは、電磁波送受信部11及び推定用電磁波送受信部21が同じ構成となっている。すなわち、電磁波送受信部11を構成する送信アンテナと推定用電磁波送受信部21を構成する推定用送信アンテナの数は同数であり、その配置の仕方は同じである。また、電磁波送受信部11を構成する受信アンテナと推定用電磁波送受信部21を構成する推定用受信アンテナの数は同数であり、その配置の仕方は同じである。
1. 送信アンテナから電磁波を照射し、受信アンテナで反射波を受信する電磁波送受信手段と、
受信された前記反射波の信号に基づき、ラベル決定用画像を生成するラベル決定用画像生成手段と、
受信された前記反射波の信号の中の一部であって、前記ラベル決定用画像の生成に利用される信号よりも少ない信号に基づき、学習用画像を生成する学習用画像生成手段と、
前記ラベル決定用画像に基づきラベルを決定するラベル決定手段と、
前記学習用画像と前記ラベルとを紐付けた教師データを生成し、教師データ記憶手段に記憶させる教師データ生成手段と、
を有する処理装置。
2. 前記教師データ記憶手段が記憶する前記教師データに基づく機械学習により、推定モデルを生成する推定モデル生成手段をさらに有する1に記載の処理装置。
3. 前記ラベル決定用画像生成手段は、
前記ラベル決定用画像を出力する手段と、
出力した前記ラベル決定用画像の前記ラベルのユーザ入力を受付ける手段と、
を有する1又は2に記載の処理装置。
4. 前記学習用画像生成手段は、受信された前記反射波の信号の中から、ランダムに、前記学習用画像の生成に利用する信号を選択する1から3のいずれかに記載の処理装置。
5. 前記電磁波送受信手段は、複数の前記送信アンテナから電磁波を照射し、複数の前記受信アンテナで反射波を受信し、
前記学習用画像生成手段は、受信された前記反射波の信号の中から、選択した前記送信アンテナから照射された前記電磁波に基づく前記反射波の信号、及び、選択した前記受信アンテナで受信した前記反射波の信号の少なくとも一方を除いた信号を、前記学習用画像の生成に利用する信号として選択する1から3のいずれかに記載の処理装置。
6. 前記電磁波送受信手段は、周波数を変えながら、前記送信アンテナから前記電磁波を照射し、
前記学習用画像生成手段は、受信された前記反射波の信号の中から、選択した周波数の信号を除いた信号を、前記学習用画像の生成に利用する信号として選択する1から3および5のいずれかに記載の処理装置。
7. 送信アンテナから電磁波を照射し、受信アンテナで反射波を受信する電磁波送受信手段と、
受信された前記反射波の信号に基づき、ラベル決定用画像を生成するラベル決定用画像生成手段と、
受信された前記反射波の信号の中の一部であって、前記ラベル決定用画像の生成に利用される信号よりも少ない信号に基づき、学習用画像を生成する学習用画像生成手段と、
前記ラベル決定用画像に基づきラベルを決定するラベル決定手段と、
前記学習用画像と前記ラベルとを紐付けた教師データを生成し、教師データ記憶手段に記憶させる教師データ生成手段と、
前記教師データ記憶手段が記憶する前記教師データに基づく機械学習により、推定モデルを生成する推定モデル生成手段と、
を有する処理装置が生成した前記推定モデルを記憶する推定モデル記憶手段と、
推定用送信アンテナから電磁波を照射し、推定用受信アンテナで反射波を受信する推定用電磁波送受信手段と、
受信された前記反射波の信号に基づき、推定用画像を生成する推定用画像生成手段と、
前記推定用画像と、前記推定モデルとに基づき、前記推定用画像に含まれる物体を推定する推定手段と、
を有する推定装置。
8. 前記電磁波送受信手段は、複数の前記送信アンテナから電磁波を照射し、複数の前記受信アンテナで反射波を受信し、
前記推定用電磁波送受信手段は、複数の前記推定用送信アンテナから電磁波を照射し、複数の前記推定用受信アンテナで反射波を受信し、
前記電磁波送受信手段と前記推定用電磁波送受信手段とは、同じ構成となっており、
複数の前記推定用送信アンテナの照射順番及び照射時間を、複数の前記送信アンテナの照射順番及び照射時間と同じにするパラメータ設定手段をさらに有する7に記載の推定装置。
9. 前記推定用画像生成手段は、前記推定用電磁波送受信手段で受信された前記反射波の信号の中の一部の信号に基づき、前記推定用画像を生成する8に記載の推定装置。
10. 前記推定用画像生成手段は、前記推定用電磁波送受信手段で受信された前記反射波の信号の中から、ランダムに、前記推定用画像の生成に利用する信号を選択する9に記載の推定装置。
11. 前記推定用画像生成手段は、前記推定用電磁波送受信手段で受信された前記反射波の信号の中から、選択した前記推定用送信アンテナから照射された前記電磁波に基づく前記反射波の信号、及び、選択した前記推定用受信アンテナで受信した前記反射波の信号の少なくとも一方を除いた信号を、前記推定用画像の生成に利用する信号として選択する9に記載の推定装置。
12. 前記推定用電磁波送受信手段は、周波数を変えながら、前記推定用送信アンテナから前記電磁波を照射し、
前記推定用画像生成手段は、前記推定用電磁波送受信手段で受信された前記反射波の信号の中から、選択した周波数の信号を除いた信号を、前記推定用画像の生成に利用する信号として選択する9または11に記載の推定装置。
13. 前記電磁波送受信手段は、複数の前記送信アンテナから電磁波を照射し、複数の前記受信アンテナで反射波を受信し、
前記推定用電磁波送受信手段は、複数の前記推定用送信アンテナから電磁波を照射し、複数の前記推定用受信アンテナで反射波を受信し、
電磁波を照射する前記推定用送信アンテナの数は、電磁波を照射する前記送信アンテナの数より少なく、
反射波を受信する前記推定用受信アンテナの数は、反射波を受信する前記受信アンテナの数より少ない7に記載の推定装置。
14. 複数の前記推定用送信アンテナの中の左右方向の両端に位置する前記推定用送信アンテナ間の距離と、複数の前記送信アンテナの中の左右方向の両端に位置する前記送信アンテナ間の距離は、同一である13に記載の推定装置。
15. 複数の前記推定用受信アンテナの中の左右方向の両端に位置する前記推定用受信アンテナ間の距離と、複数の前記受信アンテナの中の左右方向の両端に位置する前記受信アンテナ間の距離は、同一である13又は14に記載の推定装置。
16. コンピュータが、
送信アンテナから電磁波を照射し、受信アンテナで反射波を受信し、
受信された前記反射波の信号に基づき、ラベル決定用画像を生成し、
受信された前記反射波の信号の中の一部であって、前記ラベル決定用画像の生成に利用される信号よりも少ない信号に基づき、学習用画像を生成し、
前記ラベル決定用画像に基づきラベルを決定し、
前記学習用画像と前記ラベルとを紐付けた教師データを生成し、教師データ記憶手段に記憶させる処理方法。
17. コンピュータが、
送信アンテナから電磁波を照射し、受信アンテナで反射波を受信する電磁波送受信手段と、
受信された前記反射波の信号に基づき、ラベル決定用画像を生成するラベル決定用画像生成手段と、
受信された前記反射波の信号の中の一部であって、前記ラベル決定用画像の生成に利用される信号よりも少ない信号に基づき、学習用画像を生成する学習用画像生成手段と、
前記ラベル決定用画像に基づきラベルを決定するラベル決定手段と、
前記学習用画像と前記ラベルとを紐付けた教師データを生成し、教師データ記憶手段に記憶させる教師データ生成手段と、
前記教師データ記憶手段が記憶する前記教師データに基づく機械学習により、推定モデルを生成する推定モデル生成手段と、
を有する処理装置が生成した前記推定モデルを記憶しておき、
推定用送信アンテナから電磁波を照射し、推定用受信アンテナで反射波を受信し、
受信された前記反射波の信号に基づき、推定用画像を生成し、
前記推定用画像と、前記推定モデルとに基づき、前記推定用画像に含まれる物体を推定する推定方法。
Claims (10)
- 送信アンテナから電磁波を照射し、受信アンテナで反射波を受信する電磁波送受信手段と、
受信された前記反射波の信号に基づき、ラベル決定用画像を生成するラベル決定用画像生成手段と、
受信された前記反射波の信号の中の一部であって、前記ラベル決定用画像の生成に利用される信号よりも少ない信号に基づき、学習用画像を生成する学習用画像生成手段と、
前記ラベル決定用画像に基づきラベルを決定するラベル決定手段と、
前記学習用画像と前記ラベルとを紐付けた教師データを生成し、教師データ記憶手段に記憶させる教師データ生成手段と、
を有する処理装置。 - 前記学習用画像生成手段は、受信された前記反射波の信号の中から、ランダムに、前記学習用画像の生成に利用する信号を選択する請求項1に記載の処理装置。
- 前記電磁波送受信手段は、複数の前記送信アンテナから電磁波を照射し、複数の前記受信アンテナで反射波を受信し、
前記学習用画像生成手段は、受信された前記反射波の信号の中から、選択した前記送信アンテナから照射された前記電磁波に基づく前記反射波の信号、及び、選択した前記受信アンテナで受信した前記反射波の信号の少なくとも一方を除いた信号を、前記学習用画像の生成に利用する信号として選択する請求項1に記載の処理装置。 - 前記電磁波送受信手段は、周波数を変えながら、前記送信アンテナから前記電磁波を照射し、
前記学習用画像生成手段は、受信された前記反射波の信号の中から、選択した周波数の信号を除いた信号を、前記学習用画像の生成に利用する信号として選択する請求項1又は3に記載の処理装置。 - 送信アンテナから電磁波を照射し、受信アンテナで反射波を受信する電磁波送受信手段と、
受信された前記反射波の信号に基づき、ラベル決定用画像を生成するラベル決定用画像生成手段と、
受信された前記反射波の信号の中の一部であって、前記ラベル決定用画像の生成に利用される信号よりも少ない信号に基づき、学習用画像を生成する学習用画像生成手段と、
前記ラベル決定用画像に基づきラベルを決定するラベル決定手段と、
前記学習用画像と前記ラベルとを紐付けた教師データを生成し、教師データ記憶手段に記憶させる教師データ生成手段と、
前記教師データ記憶手段が記憶する前記教師データに基づく機械学習により、推定モデルを生成する推定モデル生成手段と、
を有する処理装置が生成した前記推定モデルを記憶する推定モデル記憶手段と、
推定用送信アンテナから電磁波を照射し、推定用受信アンテナで反射波を受信する推定用電磁波送受信手段と、
受信された前記反射波の信号に基づき、推定用画像を生成する推定用画像生成手段と、
前記推定用画像と、前記推定モデルとに基づき、前記推定用画像に含まれる物体を推定する推定手段と、
を有する推定装置。 - 前記電磁波送受信手段は、複数の前記送信アンテナから電磁波を照射し、複数の前記受信アンテナで反射波を受信し、
前記推定用電磁波送受信手段は、複数の前記推定用送信アンテナから電磁波を照射し、複数の前記推定用受信アンテナで反射波を受信し、
前記電磁波送受信手段と前記推定用電磁波送受信手段とは、同じ構成となっており、
複数の前記推定用送信アンテナの照射順番及び照射時間を、複数の前記送信アンテナの照射順番及び照射時間と同じにするパラメータ設定手段をさらに有する請求項5に記載の推定装置。 - 前記推定用画像生成手段は、前記推定用電磁波送受信手段で受信された前記反射波の信号の中の一部の信号に基づき、前記推定用画像を生成する請求項6に記載の推定装置。
- 前記電磁波送受信手段は、複数の前記送信アンテナから電磁波を照射し、複数の前記受信アンテナで反射波を受信し、
前記推定用電磁波送受信手段は、複数の前記推定用送信アンテナから電磁波を照射し、複数の前記推定用受信アンテナで反射波を受信し、
電磁波を照射する前記推定用送信アンテナの数は、電磁波を照射する前記送信アンテナの数より少なく、
反射波を受信する前記推定用受信アンテナの数は、反射波を受信する前記受信アンテナの数より少ない請求項5に記載の推定装置。 - コンピュータが、
送信アンテナから電磁波を照射し、受信アンテナで反射波を受信し、
受信された前記反射波の信号に基づき、ラベル決定用画像を生成し、
受信された前記反射波の信号の中の一部であって、前記ラベル決定用画像の生成に利用される信号よりも少ない信号に基づき、学習用画像を生成し、
前記ラベル決定用画像に基づきラベルを決定し、
前記学習用画像と前記ラベルとを紐付けた教師データを生成し、教師データ記憶手段に記憶させる処理方法。 - コンピュータが、
送信アンテナから電磁波を照射し、受信アンテナで反射波を受信する電磁波送受信手段と、
受信された前記反射波の信号に基づき、ラベル決定用画像を生成するラベル決定用画像生成手段と、
受信された前記反射波の信号の中の一部であって、前記ラベル決定用画像の生成に利用される信号よりも少ない信号に基づき、学習用画像を生成する学習用画像生成手段と、
前記ラベル決定用画像に基づきラベルを決定するラベル決定手段と、
前記学習用画像と前記ラベルとを紐付けた教師データを生成し、教師データ記憶手段に記憶させる教師データ生成手段と、
前記教師データ記憶手段が記憶する前記教師データに基づく機械学習により、推定モデルを生成する推定モデル生成手段と、
を有する処理装置が生成した前記推定モデルを記憶しておき、
推定用送信アンテナから電磁波を照射し、推定用受信アンテナで反射波を受信し、
受信された前記反射波の信号に基づき、推定用画像を生成し、
前記推定用画像と、前記推定モデルとに基づき、前記推定用画像に含まれる物体を推定する推定方法。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2020/006445 WO2021166104A1 (ja) | 2020-02-19 | 2020-02-19 | 処理装置、推定装置、処理方法及び推定方法 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2021166104A1 JPWO2021166104A1 (ja) | 2021-08-26 |
JPWO2021166104A5 JPWO2021166104A5 (ja) | 2022-10-06 |
JP7396452B2 true JP7396452B2 (ja) | 2023-12-12 |
Family
ID=77390768
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022501465A Active JP7396452B2 (ja) | 2020-02-19 | 2020-02-19 | 処理装置、推定装置、処理方法及び推定方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230057701A1 (ja) |
JP (1) | JP7396452B2 (ja) |
WO (1) | WO2021166104A1 (ja) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010125916A1 (ja) | 2009-04-28 | 2010-11-04 | Necソフト株式会社 | 年齢推定装置、年齢推定方法及びプログラム |
WO2019229910A1 (ja) | 2018-05-30 | 2019-12-05 | 株式会社ウフル | 顔認証を用いた入国審査システム、入国審査方法、プログラム、および認証装置 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4496954B2 (ja) * | 2004-12-24 | 2010-07-07 | 日本電気株式会社 | 干渉型レーダー |
JP7001069B2 (ja) * | 2017-02-10 | 2022-01-19 | 日本電気株式会社 | 推論用知識生成装置、推論用知識生成方法、及びプログラム |
JP6750600B2 (ja) * | 2017-12-06 | 2020-09-02 | 株式会社豊田中央研究所 | 学習装置、電磁波反射特性推定装置、学習プログラム、および電磁波反射特性推定プログラム |
US11391819B2 (en) * | 2018-07-18 | 2022-07-19 | Qualcomm Incorporate | Object verification using radar images |
US20200167689A1 (en) * | 2018-11-28 | 2020-05-28 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for providing data-driven selection of machine learning training observations |
WO2020208684A1 (ja) * | 2019-04-08 | 2020-10-15 | 三菱電機株式会社 | 反射点推定装置及び反射点推定方法 |
-
2020
- 2020-02-19 JP JP2022501465A patent/JP7396452B2/ja active Active
- 2020-02-19 WO PCT/JP2020/006445 patent/WO2021166104A1/ja active Application Filing
- 2020-02-19 US US17/797,488 patent/US20230057701A1/en active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010125916A1 (ja) | 2009-04-28 | 2010-11-04 | Necソフト株式会社 | 年齢推定装置、年齢推定方法及びプログラム |
WO2019229910A1 (ja) | 2018-05-30 | 2019-12-05 | 株式会社ウフル | 顔認証を用いた入国審査システム、入国審査方法、プログラム、および認証装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20230057701A1 (en) | 2023-02-23 |
WO2021166104A1 (ja) | 2021-08-26 |
JPWO2021166104A1 (ja) | 2021-08-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5085319B2 (ja) | 複数の情報源を有する監視ポータル | |
CN103885088B (zh) | 用于操作手持筛选设备的方法及手持筛选设备 | |
WO2015067208A1 (zh) | 检查方法和设备 | |
US20090174554A1 (en) | Method and system for screening luggage items, cargo containers or persons | |
US20050231421A1 (en) | Enhanced surveilled subject imaging | |
CN108303747A (zh) | 检查设备和检测枪支的方法 | |
JP2007532907A (ja) | 強化された監視被写体撮像 | |
CN103885089B (zh) | 用于生成图像的方法及手提式筛分装置 | |
CN106529527A (zh) | 物体检测方法和装置、数据处理装置和电子设备 | |
US7961134B2 (en) | Metric and self-calibration for an automatic, surveillance-based change detection system operating on noisy imagery | |
US9223018B2 (en) | Method for displaying an active radar image and handheld screening device | |
JP7396452B2 (ja) | 処理装置、推定装置、処理方法及び推定方法 | |
JP7388532B2 (ja) | 処理システム、処理方法及びプログラム | |
CN110045349B (zh) | 一种鉴定方法、装置、设备及存储介质 | |
US20100013920A1 (en) | Surveillance imaging with upsampling | |
WO2024128093A1 (ja) | 対象物検出装置、対象物検出方法、及び記録媒体 | |
JP2018155658A (ja) | 物体検出装置、物体検出方法、および物体検出プログラム | |
JP7351346B2 (ja) | 対象物検出装置、対象物検出方法、及びプログラム | |
JP6908177B2 (ja) | 物体検出装置、物体検出システム、物体検出方法及びプログラム | |
CN114286947A (zh) | 适合于工厂自动化的基于学习的透视传感 | |
JP5371237B2 (ja) | レーダ画像処理装置 | |
JP7351345B2 (ja) | 画像生成装置、画像生成方法、及びプログラム | |
JP2024029155A (ja) | 移動体検出装置 | |
JP2024522367A (ja) | 教師データ生成装置、教師データ生成方法、およびプログラム | |
Eidels et al. | Measuring single-item identification efficiencies for letters and 3-D objects |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220810 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220810 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20231031 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231113 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7396452 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |