JPWO2020261568A5 - - Google Patents

Description

＜＜出力画面の例＞＞
図４は、出力部１３０によって表示装置３０に出力される画面の一例を示す図である。図４に例示される画面において、出力部１３０は、特定の表示要素（矩形の枠）の表示態様によって、確信度が基準値以下の判定結果と確信度が基準値を超える他の判定結果とを互いに区別可能にしている。具体的には、出力部１３０は、基準値を超える確信度で「道路の損傷」と判定された部分に対しては実線で示される矩形の枠Ａを付与している。また、出力部１３０は、基準値以下の確信度で「道路の損傷」または「道路の損傷でない」と判定された部分には点線で示される矩形の枠Ｂを付与している。なお、出力部１３０は、基準値以上の確信度で「道路の損傷でない」と判定された部分には、矩形の枠といった特定の表示要素を付与していない。図４に例示される画面によれば、損傷判定器１２２による道路の損傷の判定結果の中で、低い確信度で判定された結果（すなわち、人の目で確認すべき判定結果）が一目で識別可能となる。また、図４に例示される画面において、出力部１３０は、道路の損傷部分か否かの判定結果とその判定結果の確信度を示す文字情報Ｃを更に出力している。損傷判定器１２２による判定結果の確信度の大きさを視認できるようにすることで、誤りの可能性の高い判定結果（すなわち、特に気を付けて確認すべき判定結果）を、表示装置３０に出力された画面を閲覧する人物が容易に把握できる。なお、出力部１３０は、図２０に例示されるように、道路の損傷の種類（ひび割れやポットホール等）を示す情報を文字情報Ｃに含めるように構成されていてもよい。図２０は、出力部１３０によって表示装置３０に出力される画面の他の一例を示す図である。

第２学習部１７０は、区分判定器１２４による判定結果に対する区分修正入力と入力画像とを用いて、区分判定器１２４の機械学習用の教師データ（第２教師データ）を生成する。例えば、第２学習部１７０は、区分修正入力の対象となった判定結果に対応する部分画像領域を抽出し、その部分画像領域と区分修正入力が示す判定結果（道路の区分の種類を示す正解ラベル）とを組み合わせて第２教師データを生成することができる。また、第２学習部１７０は、画像取得部１１０によって取得された入力画像と、区分判定器１２４による道路の区分の判定結果とを組み合わせて第２教師データを生成してもよい。この場合において、区分判定器１２４による道路の区分の判定結果は、区分修正入力の対象として区分判定結果修正部１６０により修正された判定結果と、区分修正入力の対象とならなかった判定結果とを含み得る。そして、第２学習部１７０は、生成した第２教師データを用いて区分判定器１２４の学習（再学習）を行う。

まず、表示装置３０に表示される道路の区分の判定結果の中で誤りが発見された場合、図１６に例示されるような操作によって、区分の判定結果に対する修正情報が入力される。図１６の例では、「道路」と「歩道」との区分の境界の位置を修正する操作として、（１）修正対象とする区分の判定結果（画面上に描画されたオブジェクト）を選択し、（２）ドラッグ・アンド・ドロップ操作によって選択した道路の区分の境界位置を修正する操作が実行されている。区分判定結果修正部１６０は、このような操作に応じて、図１７に示すように、「車道」の区分に関する判定結果（画像において「車道」と判定された領域）および「歩道」の区分に関する判定結果（画像において「歩道」と判定された領域）を修正する。これらの図の例に限らず、区分判定結果修正部１６０は、例えば、各区分の形状や境界線の一部を変形させる入力操作や区分の形状や境界を新たに設定し直す入力操作を可能とするユーザインタフェースを提供するように構成されていてもよい。

Claims (10)

1. 道路が写る入力画像を取得する画像取得手段と、
   機械学習によって構築された、道路の損傷部分を判定する損傷判定器を用いて、前記入力画像内の道路の損傷部分を検出する損傷検出手段と、
   前記損傷判定器による道路の損傷部分の判定結果の中で確信度が基準値以下の判定結果を、他の判定結果と区別可能な状態で表示装置に出力する出力手段と、
   を備える路面検査装置。
2. 道路が写る入力画像を取得する画像取得手段と、
   機械学習によって構築された、道路の損傷部分を判定する損傷判定器を用いて、前記入力画像内の道路の損傷部分を検出する損傷検出手段と、
   前記損傷判定器による道路の損傷部分の判定結果を、当該判定結果の確信度と併せて表示装置に出力する出力手段と、
   を備える路面検査装置。
3. 前記表示装置に出力された道路の損傷部分の判定結果に対する修正入力に基づいて、前記修正入力の対象となった判定結果を修正する損傷判定結果修正手段を更に備える、
   請求項１または２に記載の路面検査装置。
4. 前記修正入力と前記入力画像とを用いて第１教師データを生成し、前記第１教師データを用いて前記損傷判定器の学習を行う第１学習手段を更に備える、
   請求項３に記載の路面検査装置。
5. 道路について複数の区分が定義されており、
   前記損傷検出手段は、前記複数の区分それぞれについて構築された前記損傷判定器を用いて、前記複数の区分毎に道路の損傷部分を検出する、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の路面検査装置。
6. 前記損傷検出手段は、機械学習によって構築された、前記複数の区分それぞれに対応する領域を判定する区分判定器を用いて、前記入力画像において前記複数の区分それぞれに対応する領域を特定し、
   前記出力手段は、前記区分判定器による前記複数の区分の判定結果を前記表示装置に更に出力する、
   請求項５に記載の路面検査装置。
7. 前記表示装置に出力された前記複数の区分の判定結果に対する区分修正入力に基づいて、前記区分修正入力の対象となった判定結果を修正する区分判定結果修正手段を更に備える、
   請求項６に記載の路面検査装置。
8. 前記区分修正入力と前記入力画像とを用いて第２教師データを生成し、前記第２教師データを用いて前記区分判定器の学習を行う第２学習手段を更に備える、
   請求項７に記載の路面検査装置。
9. コンピュータが、
   道路が写る入力画像を取得し、
   機械学習によって構築された、道路の損傷部分を判定する損傷判定器を用いて、前記入力画像内の道路の損傷部分を検出し、
   前記損傷判定器による道路の損傷部分の判定結果の中で確信度が基準値以下の判定結果を、他の判定結果と区別可能な状態で表示装置に出力する、または、前記損傷判定器による道路の損傷部分の判定結果を当該判定結果の確信度と併せて表示装置に出力する、
   ことを含む路面検査方法。
10. コンピュータに、請求項９に記載される路面検査方法を実行させるためのプログラム。