JP2022049261A - 情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本実施形態の画像認識システムは、撮像した画像に対して画像認識を行い、認識結果を出力するシステムである。画像認識システムの用途の一例としては、撮像範囲内に監視対象物があるか否か等を自動的に判定する自動監視システムが挙げられる。画像認識システムは、典型的には、動画像又は連続画像に基づいて繰り返し認識処理を行うことによりリアルタイムでの画像認識を実現するものであり得る。
本実施形態の画像認識システムは、学習処理において、1つの学習用画像に対して、レンズの領域に応じて複数の異なる変換を行う点が第1実施形態と相違する。すなわち、本実施形態では、互いに異なる歪特性を有する変換後の学習用画像が複数生成される。以下では、第1実施形態との相違点について説明するものとし、第1実施形態と共通する部分についての説明は省略又は簡略化する。
本実施形態の画像認識システムは、学習処理において、レンズ領域に応じた複数の異なる変換により得られた画像を用いて複数の学習モデルを生成する点が第2実施形態と相違する。以下では、第2実施形態との相違点について説明するものとし、第2実施形態と共通する部分についての説明は省略又は簡略化する。
本発明の第4実施形態による画像認識システム及び移動体について、図11を用いて説明する。図11(a)及び図11(b)は、本実施形態による画像認識システム600及び移動体の構成を示す図である。
本発明は、上述の実施形態に限らず種々の変形が可能である。例えば、いずれかの実施形態の一部の構成を他の実施形態に追加した例や、他の実施形態の一部の構成と置換した例も、本発明の実施形態である。
20 情報処理装置
211 学習用画像記憶部
212 第1歪情報記憶部
213 第2歪情報記憶部
214 変換パラメータ算出部
215 画像変換部
216 学習モデル生成部
Claims (12)
- 第1光学特性を有する光学系を備えた第1撮像装置により取得された第1画像に対して画像認識を行うための学習モデルを生成する情報処理装置であって、
学習用の第2画像を変換して前記第1光学特性に基づく歪特性を有する第3画像を生成する変換部と、
前記第3画像に基づいて前記学習モデルを生成する生成部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記第2画像は、前記第1光学特性とは異なる第2光学特性を有する光学系を備えた第2撮像装置により取得された画像である
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記変換部は、前記第2光学特性に更に基づいて前記第2画像の歪特性を変換する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記変換部は、互いに異なる歪特性を有する複数の前記第3画像を生成する
ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記複数の前記第3画像のそれぞれは、前記第1画像の中の位置に応じた歪特性を有する
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、前記複数の第3画像に基づいて、前記第1画像の中の位置に応じた複数の前記学習モデルを生成する
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記第1撮像装置の光学系は、魚眼レンズを含む
ことを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項の記載の情報処理装置。 - 前記変換部において行われる変換処理は、前記第2画像の射影方式を変換する幾何学変換を含む
請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理装置により生成された前記学習モデルを有する画像認識装置と、
前記第1撮像装置と、
を有することを特徴とする画像認識システム。 - 移動体であって、
請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理装置により生成された前記学習モデルを有する画像認識部と、
前記画像認識部による画像認識の結果に基づいて前記移動体を制御する制御手段と、
を有することを特徴とする移動体。 - 第1光学特性を有する光学系を備えた第1撮像装置により取得された第1画像に対して画像認識を行うための学習モデルを生成する情報処理方法であって、
学習用の第2画像を変換して前記第1光学特性に基づく歪特性を有する第3画像を生成するステップと、
前記第3画像に基づいて前記学習モデルを生成するステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータに、請求項11に記載の情報処理方法を実行させるためのプログラム。
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