JP6306683B2 - 動的カテゴリ物体認識のコンピュータベースの方法コンピュータベースの方法及びシステム - Google Patents
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- 少なくとも1つのターゲット物体に対応した視覚的データセットに基づいて前記ターゲット物体の物体姿勢及び位置決め情報を推定するコンピュータベースの方法であって、
データベースを使用し、少なくとも1つのパラメータをそれぞれが有する複数の物体モデルを提供するステップと、
プロセッサを使用し、前記複数の物体モデルとの比較において前記視覚的データセットを分析するステップと、
前記プロセッサを使用し、且つ、前記複数の物体モデルとの比較における前記視覚的データセットの分析に基づいて、物体フィッティングモデルを前記ターゲット物体に対応した前記分析済みの視覚的データセットの一部分上に、その周りにおいて、又はその内部においてフィッティングするステップであって、前記物体フィッティングモデルは、少なくとも1つのパラメータを有する、ステップと、
前記プロセッサを使用し、前記物体フィッティングモデルの前記少なくとも1つのパラメータを推定するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記物体フィッティングモデル及び前記物体フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータに基づいて、少なくとも1つのパラメータを有する学習された物体モデルを前記データベース内において保存するステップと、
を有する方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記プロセッサを使用し、且つ、前記複数の物体モデルに対する前記視覚的データセットの比較により、ターゲットデータを前記物体フィッティングモデルに対して形状又は構造において類似していると認識するステップを更に有し、
前記物体フィッティングモデルをフィッティングするステップは、前記認識されたターゲットデータセットに基づいている、方法。 - 請求項2に記載の方法において、
前記プロセスを使用し、前記ターゲットデータセットからクラスタをセグメント化及び抽出するステップであって、前記クラスタは、前記ターゲット物体に対応している、ステップと、
前記プロセッサを使用し、前記クラスタの複数のクラスタ部分のうちの少なくとも1つを複数の部分フィッティングモデルのうちの少なくとも1つの対応した部分フィッティングモデルに対して形状又は構造において類似していると認識するステップと、
を更に有し、
前記物体フィッティングモデルの前記少なくとも1つのパラメータを推定するステップは、前記プロセッサを使用し、前記セグメント化及び抽出されたクラスタを分析し、且つ、前記プロセッサを使用し、前記複数のクラスタ部分を分析するステップに基づいている、方法。 - 請求項2に記載の方法において、
前記プロセッサを使用し、且つ、前記複数の物体モデルに対する前記視覚的データセットの比較により、前記ターゲットデータセットの第1ターゲットデータ部分を少なくとも1つのパラメータを有する第1部分フィッティングモデルに対して形状又は構造において類似していると認識するステップと、
前記プロセッサを使用して前記第1ターゲットデータ部分を分析することにより、前記プロセッサを使用して前記第1部分フィッティングモデルの前記少なくとも1つのパラメータを推定するステップと、
を更に有する、方法。 - 請求項4に記載の方法において、
前記学習された物体モデルを保存するステップは、前記物体フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータ又は前記第1部分フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータに基づいている、方法。 - 請求項5に記載の方法において、
前記プロセッサを使用し、且つ、前記複数の物体モデルに対する前記視覚的データセットの比較により、前記ターゲットデータの第2ターゲットデータ部分を少なくとも1つのパラメータを有する第2部分フィッティングモデルに対して少なくとも形状又は構造において類似していると認識するステップと、
前記プロセッサを使用して前記第2ターゲットデータ部分を分析することにより、前記プロセッサを使用して前記第2部分フィッティングモデルの前記少なくとも1つのパラメータを推定するステップと、
を更に有する、方法。 - 請求項6に記載の方法において、
前記学習された物体モデルを保存するステップは、前記物体フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータ、前記第1部分フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータ、前記第2部分フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータ、又はこれらの組合せに基づいている、方法。 - 請求項7に記載の方法において、
前記プロセッサを使用し、前記クラスタから第1クラスタ部分をセグメント化及び抽出するステップであって、前記第1クラスタ部分は、前記第1ターゲットデータ部分に対応しており、前記第1部分フィッティングモデルの前記少なくとも1つのパラメータを推定するステップは、前記セグメント化及び抽出された第1クラスタ部分を分析するステップに基づいている、ステップと、
前記プロセッサを使用し、前記クラスタから第2クラスタ部分をセグメント化及び抽出するステップであって、前記第2クラスタ部分は、前記第2ターゲットデータ部分に対応しており、前記第2部分フィッティングモデルの前記少なくとも1つのパラメータを推定するステップは、前記セグメント化及び抽出された第2クラスタ部分を分析するステップに基づいている、ステップと、
を更に有する、方法。 - 請求項8に記載の方法において、
前記プロセッサを使用し、前記第1部分フィッティングモデルの位置決めと前記第2部分フィッティングモデルの位置決めの間の第1関係を判定するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記第1クラスタ部分の位置決めと前記第2クラスタ部分の位置決めの間の第2関係を判定するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記第2関係を前記第1関係と比較するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記第1関係に対する前記比較された第2関係に基づいて、前記第1部分フィッティングモデルの前記位置決めと前記第2部分フィッティングモデルの前記位置決めを推定又は変更するステップと、
を更に有する、方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記プロセッサを使用し、前記保存されている複数の物体モデル及び前記学習された物体モデルとの比較において新しく遭遇した物体に対応したデータを分析するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記新しく遭遇したオブジェクに対応した前記データの一部分を前記学習された物体モデルに対して形状又は構造において類似していると認識するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記学習された物体モデルを前記クラスタ上に、その周りおいて、又はその内部において、フィッティングするステップと、
前記プロセッサを使用し、前記学習された物体モデルをフィッティングするステップに基づいて、前記学習された物体モデルの前記少なくとも1つのパラメータを推定するステップと、
を更に有する、方法。 - 請求項10に記載の方法において、
前記物体フィッティング学習済みモデルの前記少なくとも1つのパラメータを推定するステップは、前記新たに遭遇した物体に対応した前記データの前記部分用の緊密なフィットを判定するべく、前記物体フィッティング学習済みモデルの前記少なくとも1つのパラメータを変更するステップに基づいている、方法。 - 請求項10に記載の方法において、
前記プロセッサ及び前記プロセッサに結合された通信ユニットを使用し、前記新たに遭遇した物体に関する応答の導出に関する問合せに対応した出力データを出力するステップを更に有する、方法。 - 第1視覚的データ及び第2視覚的データを含む視覚的データセットに基づいてターゲット物体の姿勢及び位置決め情報を推定するコンピュータベースの方法であって、
データベースを使用し、少なくとも1つのパラメータをそれぞれが有する複数の物体モデルを提供するステップと、
プロセッサを使用し、少なくとも1つのターゲット物体に対応した前記視覚的データを受け取るか又は検出するステップと、
前記プロセッサを使用することにより、且つ、前記複数の物体モデルに対する前記第1視覚的データの比較により、前記第1視覚的データの第1エンクロージャに隣接した、その周りの、又はその内部における第1ターゲットデータを第1物体モデルに対して形状又は構造において類似していると認識するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記第1エンクロージャに基づいて前記ターゲット物体に対応した前記第2視覚的データ内のクラスタをセグメント化及び抽出するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記保存されている複数の物体モデルとの比較において前記クラスタを分析するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記分析されたクラスタ上に、その周りにおいて、又はその内部において、前記学習された物体モデルをフィッティングするステップと、
前記プロセッサを使用し、前記物体フィッティングモデルの前記少なくとも1つのパラメータを推定するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記物体フィッティングモデル及び前記物体フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータに基づいて、学習された物体モデルを前記データベース内において保存するステップと、
を有する方法。 - 請求項13に記載の方法において、
前記プロセッサを使用し、且つ、前記複数の物体モデルに対する前記第1視覚的データの比較により、第2エンクロージャに隣接した、その周りの、又はその内部の前記第1ターゲットデータの第1ターゲットデータ部分を少なくとも1つのパラメータを有する第1部分フィッティングモデルに対して形状又は構造において類似していると認識するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記第2エンクロージャに基づいて前記クラスタの第1クラスタ部分をセグメント化及び抽出するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記保存されている複数の物体モデルとの比較において前記第1クラスタ部分を分析するステップと、
前記プロセッサを使用し、第1部分フィッティングモデルを前記分析されたクラスタ上に、その周りにおいて、又はその内部においてフィッティングするステップであって、前記第1部分フィッティングモデルは、少なくとも1つのパラメータを有する、ステップと、
を更に有する、方法。 - 請求項14に記載の方法において、
前記学習された物体モデルを保存するステップは、前記物体フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータ又は前記第1部分フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータに基づいている、方法。 - 請求項15に記載の方法において、
前記プロセッサを使用し、且つ、前記複数の物体モデルに対する前記第1視覚的データの比較により、第3エンクロージャに隣接した、その周りの、又はその内部の前記第1ターゲットデータの第2ターゲットデータ部分を少なくとも1つのパラメータを有する第2部分フィッティングモデルに対して形状又は構造において類似していると認識するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記第3エンクロージャに基づいて、前記クラスタの第2クラスタ部分をセグメント化及び抽出するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記保存されている複数の物体モデルとの比較において前記第2クラスタ部分を分析するステップと、
前記プロセッサを使用し、第2部分フィッティングモデルを前記分析された第2クラスタ部分上に、その周りにおいて、又はその内部においてフィッティングするステップであって、前記第2部分フィッティングモデルは、少なくとも1つのパラメータを有する、ステップと、
を更に有する、方法。 - 請求項16に記載の方法において、
前記学習された物体モデルを保存するステップは、前記物体フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータ、前記第1部分フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータ、前記第2部分フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータ、又はこれらの組合せに基づいている、方法。 - 少なくとも1つのターゲット物体に対応した視覚的データセットに基づいて物体の姿勢及び位置決め情報を推定するコンピュータベースの方法であって、
データベースを使用し、少なくとも1つのパラメータをそれぞれが有する複数の物体モデルを提供するステップと、
プロセッサを使用し、且つ、前記複数の物体モデルに対する前記視覚的データセットの比較により、第1エンクロージャに隣接した、その周りの、或いは、その内部のターゲットデータセットを少なくとも1つのパラメータを有する前記複数の物体モデルの第1物体モデルに対して形状又は構造において類似していると認識するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記保存されている複数の物体モデルとの比較において前記認識されたターゲットデータセットを分析するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記保存されている複数の物体モデルとの比較において、前記分析された視覚的データセットに基づいて、前記複数の物体モデルの前記少なくとも1つのパラメータを推定するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記物体フィッティングモデル及び前記物体フィッティングモデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータに基づいて、学習された物体モデルを前記データベース内において保存するステップと、
を有する方法。 - 請求項18に記載の方法において、
前記プロセッサを使用し、前記ターゲット物体に対応した前記ターゲットデータセットの第1エンクロージャに隣接した、その周りの、又はその内部のクラスタをセグメント化及び抽出するステップと、
前記プロセッサを使用し、前記保存されている複数の物体モデルとの比較において前記クラスタを分析するステップと、
を更に有し、
前記複数の物体モデルの前記少なくとも1つのパラメータを推定するステップは、前記分析されたクラスタに基づいている、方法。 - 請求項19に記載の方法において、
前記プロセッサを使用し、且つ、前記複数の物体モデルの前記推定された少なくとも1つのパラメータに基づいて、物体フィッティングモデルを前記分析されたクラスタ上に、その周りにおいて、又はその内部においてフィッティングするステップであって、前記物体フィッティングモデルは、少なくとも1つのパラメータを有し、前記保存された学習済みの物体モデルは、前記物体フィッティングモデルに基づいている、ステップと、
前記プロセッサを使用し、前記複数の保存されている物体モデル及び前記学習された物体モデルを使用して新たに遭遇した物体を分析するステップと、
を更に有する、方法。
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