JP7402121B2 - 物体検出システムおよび物体検出方法 - Google Patents
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Description
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。ただし、本発明は、実施の形態に限定されるものではない。
第2のケースでは、例えば、外光を計測可能なセンサ131が空間130に設けられている。サーバ装置110は、当該センサ131により取得された環境情報をもとに外光の影響があるか否かを示す情報(外光情報)を補助記憶装置230に記憶する。外光の影響がある場合とは、例えば、空間130に、太陽の光(例えば、西日)が差し込む場合である。サーバ装置110は、外光情報を参照して、空間130において外光の影響がある場合は、第1のセンサ131-1を選定する。サーバ装置110は、空間130において外光の影響がない場合は、第1のセンサ131-1よりも外光の影響を受けやすい第2のセンサ131-2を選定する。なお、外光情報は、管理者により補助記憶装置230に登録される態様であってもよい。
第3のケースでは、例えば、照度を計測可能なセンサ131が空間130に設けられている。サーバ装置110は、当該センサ131により取得された環境情報(照度情報)を補助記憶装置230に記憶する。サーバ装置110は、照度情報を参照し、空間130の照度が閾値以上である場合は、第1のセンサ131-1を選定する。サーバ装置110は、空間130の照度が閾値未満である場合は、照度が閾値より低くても測定可能な第2のセンサ131-2を選定する。
第4のケースでは、サーバ装置110は、既存の物体を検出するモデルにより物体検出を行い、検出した物体の密集度合い(例えば、物体の数/床面積)を算出する。サーバ装置110は、空間130における物体の密集度合いが閾値以上である場合は、第1のセンサ131-1を選定する。サーバ装置110は、空間130における物体の密集度合いが閾値未満である場合は、第1のセンサ131-1よりも物体の密集度合いの影響を受けやすい第2のセンサ131-2を選定する。なお、サーバ装置110は、空間130に設けられた加重センサで取得された情報をもとに空間130における物体の密集度合いを算出してもよい。また、サーバ装置110は、空間130に設けられたカメラで取得された画像をもとに空間130における密集度合いを算出してもよい。
本実施の形態では、TOFカメラと可視光カメラとが所定の部屋に設けられている場合に、部屋の大きさと外光の影響とに応じてセンサが選定される構成について説明する。第1の実施の形態と同じ構成については、同じ符号を用いてその説明を適宜に省略する。
本実施の形態では、可視光カメラと音センサとが所定の部屋に設けられている場合に、部屋の大きさと外光の影響とに応じてセンサが選定される構成について説明する。第1の実施の形態または第2の実施の形態と同じ構成については、同じ符号を用いてその説明を適宜に省略する。
本実施の形態では、光センサと可視光カメラとが所定の部屋に設けられている場合に、部屋の大きさと外光の影響とに応じてセンサが選定される構成について説明する。第1の実施の形態または第2の実施の形態と同じ構成については、同じ符号を用いてその説明を適宜に省略する。
本実施の形態では、TOFカメラと音センサとが所定の部屋に設けられている場合に、部屋の大きさと外光の影響とに応じてセンサが選定される構成について説明する。第1の実施の形態または第2の実施の形態と同じ構成については、同じ符号を用いてその説明を適宜に省略する。
本実施の形態では、光センサとTOFカメラとが所定の部屋に設けられている場合に、部屋の大きさと外光の影響とに応じてセンサが選定される構成について説明する。第1の実施の形態または第2の実施の形態と同じ構成については、同じ符号を用いてその説明を適宜に省略する。
本実施の形態では、光センサと音センサとが所定の部屋に設けられている場合に、部屋の大きさと外光の影響とに応じてセンサが選定される構成について説明する。第1の実施の形態または第2の実施の形態と同じ構成については、同じ符号を用いてその説明を適宜に省略する。
上述の実施の形態には、例えば、以下のような内容が含まれる。
Claims (11)
- 所定の空間に設けられている複数のセンサの少なくとも1つのセンサで取得された前記所定の空間の環境を示す環境情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された環境情報をもとに、前記複数のセンサの中から、前記所定の空間の環境における物体検出に最適なセンサを選定する選定部と、
前記選定部により選定されたセンサで取得されたデータと前記センサの物体を検出するモデルとを用いて物体検出する検出部と、
を備え、
前記所定の空間には、第1のセンサと、距離を測定可能な第2のセンサとが設けられ、
前記選定部は、前記取得部により取得された環境情報をもとに、前記空間の広さを算出し、前記空間の広さが閾値以上であると判定した場合は、前記第1のセンサを選定し、
前記第2のセンサは、前記第1のセンサよりも外光の影響を受けやすいセンサであり、
前記選定部は、前記所定の空間において外光の影響があるか否かを示す外光情報に基づいて外光の影響があるか否かを判定し、前記空間の広さが前記閾値未満であると判定し、かつ、外光の影響があると判定した場合、前記第1のセンサを選定し、前記空間の広さが前記閾値未満であると判定し、かつ、外光の影響がないと判定した場合、前記第2のセンサを選定する、
物体検出システム。 - 前記所定の空間では、第1のセンサと、距離を測定可能な第2のセンサとを備える飛行体が飛行し、
前記選定部は、前記取得部により取得された環境情報をもとに、前記飛行体の高さを算出し、前記飛行体の高さが閾値以上であると判定した場合は、前記第1のセンサを選定する、
請求項1に記載の物体検出システム。 - 前記所定の空間には、可視光カメラとTOFカメラとが設けられ、
前記取得部は、前記可視光カメラまたは前記TOFカメラから前記所定の空間を示す画像情報を取得し、
前記選定部は、前記取得部により取得された画像情報をもとに、前記空間の広さを算出し、前記空間の広さが閾値以上であると判定した場合は、前記可視光カメラを選定する、
請求項1に記載の物体検出システム。 - 前記所定の空間には、音センサと可視光カメラとが設けられ、
前記取得部は、前記可視光カメラから前記所定の空間を示す画像情報を取得し、
前記選定部は、前記取得部により取得された画像情報をもとに、前記空間の広さを算出し、前記空間の広さが閾値以上であると判定した場合は、前記音センサを選定する、
請求項1に記載の物体検出システム。 - 前記所定の空間には、可視光カメラと光センサとが設けられ、
前記取得部は、前記可視光カメラから前記所定の空間を示す画像情報を取得し、
前記選定部は、前記取得部により取得された画像情報をもとに、前記空間の広さを算出し、前記空間の広さが閾値以上であると判定した場合は、前記可視光カメラを選定する、
請求項1に記載の物体検出システム。 - 前記所定の空間には、音センサとTOFカメラとが設けられ、
前記取得部は、前記TOFカメラから前記所定の空間を示す画像情報を取得し、
前記選定部は、前記取得部により取得された画像情報をもとに、前記空間の広さを算出し、前記空間の広さが閾値以上であると判定した場合は、前記音センサを選定する、
請求項1に記載の物体検出システム。 - 前記所定の空間には、TOFカメラと光センサとが設けられ、
前記取得部は、前記TOFカメラから前記所定の空間を示す画像情報を取得し、
前記選定部は、前記取得部により取得された画像情報をもとに、前記空間の広さを算出し、前記空間の広さが閾値以上であると判定した場合は、前記TOFカメラを選定する、
請求項1に記載の物体検出システム。 - 前記所定の空間には、音センサと光センサとが設けられ、
前記取得部は、前記音センサから前記所定の空間を示す音情報を取得し、
前記選定部は、前記取得部により取得された音情報をもとに、前記空間の広さを算出し、前記空間の広さが閾値以上であると判定した場合は、前記音センサを選定する、
請求項1に記載の物体検出システム。 - 前記複数のセンサの各々に対応した物体を検出するモデルを記憶する記憶装置を備え、
前記検出部は、前記記憶装置に記憶されている物体を検出するモデルから、前記選定部により選定されたセンサの物体を検出するモデルを特定し、前記センサで取得されたデータと前記物体を検出するモデルとを用いて物体検出する、
請求項1に記載の物体検出システム。 - 前記選定部により選定されたセンサの学習データを用いて、深層学習により物体を検出するモデルを生成する生成部を備え、
前記検出部は、前記選定部により選定されたセンサで取得されたデータと、前記生成部により生成された物体を検出するモデルとを用いて物体検出する、
請求項1に記載の物体検出システム。 - 取得部が、所定の空間に設けられている複数のセンサの少なくとも1つのセンサで取得された前記所定の空間の環境を示す環境情報を取得することと、
選定部が、前記取得部により取得された環境情報をもとに、前記複数のセンサの中から、前記所定の空間の環境における物体検出に最適なセンサを選定することと、
検出部が、前記選定部により選定されたセンサで取得されたデータと前記センサの物体を検出するモデルとを用いて物体検出することと、
を含み、
前記所定の空間には、第1のセンサと、距離を測定可能な第2のセンサとが設けられ、
前記選定部は、前記取得部により取得された環境情報をもとに、前記空間の広さを算出し、前記空間の広さが閾値以上であると判定した場合は、前記第1のセンサを選定し、
前記第2のセンサは、前記第1のセンサよりも外光の影響を受けやすいセンサであり、
前記選定部は、前記所定の空間において外光の影響があるか否かを示す外光情報に基づいて外光の影響があるか否かを判定し、前記空間の広さが前記閾値未満であると判定し、かつ、外光の影響があると判定した場合、前記第1のセンサを選定し、前記空間の広さが前記閾値未満であると判定し、かつ、外光の影響がないと判定した場合、前記第2のセンサを選定する、
物体検出方法。
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