JP7420441B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
図1は、本実施形態による情報処理装置の概略構成例を示す図である。図1のように、情報処理装置1は、撮影部2と、画像処理部4と、提示部5を備える。
なお、提示部5は、例えば透過型の液晶画像表示装置、透過型のEL(Electro Luminescence)画像表示装置等であってもよい。または、提示部5は、光スキャナーであってもよい。この場合、は、眼鏡のレンズ部に埋め込まれているホログラフィック光学素子をスキャンし、光線を利用者の網膜上に投影するようにしてもよい。なお、提示部5は、上記のような投影部等と、眼鏡型のレンズ部に相当する表示部とを備える。また、後述するように、提示部5は、眼鏡型の情報処理装置1において、例えば、左側に第1の提示部5を備え、右側に第2の提示部5を備える。
図2は、本実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図2のように、情報処理装置1Aは、例えば、撮影部2Aと、位置認識部3と、画像処理部4Aと、提示部5と、電源部8を備える。なお、図2に示した構成は一例であり、これに限らない。
画像処理部4Aは、データ保管部41と、画像変換部42を備える。
画像変換部42は、例えば夜間に赤外線を用いて撮影される夜間画像データから、昼間と同等の画像データに例えば学習済みモデル43を用いて変換する。
次に、情報処理装置1Aの外形例と各部が設置される位置例を説明する。図3は、本実施形態に係る情報処理装置の外形例と各部が設置される位置例を示す図である。また、図3は、情報処理装置1Aを前から見た状態の画像である。
次に、情報処理装置1Aの利用者に視覚される画像例を説明する。情報処理装置1Aは、例えば図3に示したように眼鏡型であり、図4のように利用者が例えば夜間に歩行やランニングを行っているとする。図4は、情報処理装置の利用シーンの例を示す図である。
このため、本実施形態では、画像g40のように昼間の明るい画像をそのまま使用する箇所と学習済みモデルを用いて昼間の明るい配色に色変換する箇所を判定し色変換後、双方を合成することで昼間の明るい画像を構築して提示する。
まず、画像処理部4Aが行う処理の概要を説明する。
第1撮影部21は、昼間の明るい視界の環境下で、利用者が夜間歩行する歩行路の視界画像を、赤外線を使用せずに事前撮影する。データ保管部41は、撮影された昼間画像データを保存する。なお、昼間画像データは、動画、静止画、連続する静止画のいずれかである。また、昼間画像データには、図6のように、撮影された橋余の位置情報が関連付けられている。なお、位置情報は、例えば位置認識部3が備えるGPS受信装置の受信情報に基づいて取得する。図6は、本実施形態に係る昼間画像データの一例を示す図である。なお、データ保管部41は、撮影された時刻を示す情報も関連付けて保管するようにしてもよい。
画像処理部4Aは、撮影された夜間画像データに対して学習済みのモデルを用いて、物体検出する。画像処理部4Aは、学習済みのモデルを用いて統計的に検出した昼間の明るい配色に色変換する箇所を判定し色変換する。画像処理部4Aは、例えば、自動車や歩行者、ペットなどの移動体、静止体であっても昼画像と夜画像で位置の異なるもの、背景等に分類して、昼間の明るい画像をそのまま使用する箇所と、色変換した画像とを合成することで、夜間でも昼間の明るい画像を構築する。
図9は、本実施形態に係る撮影、画像処理、画像構築等の処理例を示すフローチャートである。
情報処理装置は、第1実施形態の処理に加えて、以下のような機能を備えていてもよい。
I.利用者の目線(視線)を撮影
情報処理装置は、利用者の目線を認識するための第2撮影部22(第2の撮影部、図10)を、片目もしくは両目に対応するように備えるようにしてもよい。これにより、本実施形態によれば、画像の認識や補正等の計算処理量を削減できる。
情報処理装置は、例えば、他の歩利用者が利用する情報処理装置が撮影した昼間画像データ、外部装置に保管されている昼間画像データ、屋外に既設されている監視カメラが撮影した画像、車両に取り付けられているカメラが撮影した画像、地図検索アプリケーション等の衛星画像を例えば上位サーバ側で収集し、個々の利用者のGPS受信装置等による位置認識部3の位置情報を基に利用者以外の歩行路の昼間画像データを、通信部7(図10)を介して収集するようにしてもよい。これにより、本実施形態によれば、昼間画像データを収集していない歩行路であっても、夜間歩行やランニング中に画像を提供できる。
通信部7を介して上位サーバ、クラウド、携帯端末、パーソナルコンピュータ等で負荷分散処理し、例えば画像処理等の処理を行わせるようにしてもよい。これにより、本実施形態によれば、情報処理装置を小型化でき、計算量を削減できる。この場合、例えば通信部7が、夜間画像データを外部装置(上位サーバ、クラウド、携帯端末、パーソナルコンピュータ等)へ送信する。そして、外部装置は、画像処理部4Bが行う処理の少なくとも一部を行い、処理した画像を情報処理装置1Bへ送信するようにしてもよい。
眼鏡型の情報処理装置において、左右の智(ヨロイ)等にタッチセンサ、または、利用者の曲がる方向の音声の認識機能、もしくは第1撮影部21に対して利用者が手または指で曲がる方向を指さす画像を認識するジェスチャー認識機能のうちのいずれかを備える方向検出部9(図10)を備えていてもよい。これにより、本実施形態によれば、利用者が道を曲がる場合に事前に曲がる方向を認識でき、認識した結果に応じて、曲がる方向の画像に追従させることができる。
利用者の目の高さや、傾き角度をセンサで把握する距離傾斜検出部10(図10)を備えていてもよい。これにより、本実施形態によれば、この情報を基に提示させる画像を補正し、実際の目視での視界に近づけることができる。
画像処理時間を考慮し、提供する画像を補正する。これにより、本実施形態によれば、利用者に、よりリアルタイムの視覚画像を提供できる。
ここで、情報処理装置が、上述した機能のうち、第2撮影部、通信部、方向検出部、距離傾斜検出部を備える構成例を説明する。
図10は、本実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図10のように、情報処理装置1Bは、例えば、撮影部2Bと、位置認識部3と、画像処理部4Bと、提示部5と、センサ6と、通信部7と、電源部8と、方向検出部9と、距離傾斜検出部10を備える。なお、図10に示した構成は一例であり、これに限らない。
画像処理部4Bは、データ保管部41と、画像変換部42と、移動状態認識部44と、画像補正部45と、視線検出部46を備える。
センサ6は、第1センサ61と、第2センサ62を備える。
第2センサ62は、例えば加速度センサである。
次に、情報処理装置1Bの外形例と各部が設置される位置例を説明する。図11は、本実施形態に係る情報処理装置の外形例と各部が設置される位置例を示す図である。また、図3は、情報処理装置1Bを前から見た状態の画像である。
次に、利用者にとってリアルタイムの視覚画像とするための画像処理方法を説明する。図12は、本実施形態に係る利用者にとってリアルタイムの視覚画像とするための画像処理方法を説明するための図である。図12において、横軸は時刻である。
時刻T0のとき、第1撮影部21は、赤外線を用いて撮影した夜間画像データg211を収集する。
このため、本実施形態では、利用者が進んだ距離に適応して画像サイズを変更し(g213)、さらに進んだ距離分の手前部分の画像を削除するトリミング補正を行う。
時刻T3は、時刻T0で撮影された画像に対して明るさや色を変換し、さらに大きさを補正した画像を提示するタイミングである。本実施形態では、時刻T3の位置を「特定位置」といい、特定位置で提示する画像を「特定位置画像」g214という。なお、時刻T3は、時刻T2の完了後の時刻に設定される。
なお、図12のように、情報処理装置1Bは、色や明るさが変換された夜間画像データを拡大変換し、さらに移動ポイント手前部の画像をトリミングする。
次に、リアルタイムの視覚画像とするための画像処理手順例を説明する。図13は、本実施形態に係るリアルタイムの視覚画像とするための画像処理手順のフローチャートである。
また、第2実施形態によれば、夜間収集画像を昼間時と同等の配色画像に変換する処理負荷が大きいことに伴う表示の遅れ課題について、画像収集した位置と画像表示する前方方向への位置のずれ量を事前把握し、位置ずれ量に合わせた画像を構築し、当該位置にて表示する機能を有する。
また、第2実施形態によれば、事前収集の昼間時画像について、通信部7を持ち上位サーバから、他の歩行者による収集画像や、監視カメラの収集画像や、車載カメラの収集画像や、衛星カメラの収集画像を活用することが可能となる。
また、第2実施形態によれば、通信部7を備えることで、処理負荷の大きな処理を、スマートフォンや上位サーバやクラウドに負荷分散すること負荷軽減することが可能となる。
また、上記プログラムは、前述した各処理部の機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
(付記1)
利用者が移動を行う歩行路が所定照度未満の場合、赤外線を用いて前記利用者の進行方向の画像を撮影する撮影部と、
前記赤外線を用いて撮影された夜間画像データと教師データを用いて学習済みのモデルを用いて、前記夜間画像データの色と明るさを変換して提示部に提示させる画像処理部と、
を備える情報処理装置。
(付記2)
前記利用者の現在位置を認識する位置認識部、を備え、
前記撮影部は、前記利用者が移動を行う歩行路が所定照度以上の際、赤外線を用いずに前記利用者が移動を行う歩行路において昼間画像データの撮影を行い、
前記昼間画像データには、撮影された位置情報が含まれ、
前記夜間画像データには、撮影された位置情報が含まれ、
前記画像処理部が、前記学習済みモデルと前記昼間画像データを用いて、前記夜間画像データの色と明るさを変換して前記提示部に提示させる、
付記1に記載の情報処理装置。
(付記3)
前記画像処理部は、
前記利用者の移動方向かつ利用者の移動速度と処理時間と補正時間を用いて、前記夜間画像データを撮影した位置から一定時間後の特定位置を算出し、
前記色と明るさが変換された前記夜間画像データを、前記特定位置での提示に合わせてサイズを変更する、
付記1または付記2に記載の情報処理装置。
(付記4)
前記撮影部は、前記利用者の視線を撮影する第2の撮影部を備え、
前記第2の撮影部によって撮影された画像に基づいて前記利用者の視線情報を検出する視線検出部、を備え、
前記画像処理部は、前記検出された前記利用者の視線に基づいて、前記利用者の目線の方向に合わせて画像の精細度を調節する、
付記1から付記3のうちのいずれか1つに記載の情報処理装置。
(付記5)
前記利用者が進行方向に対して曲がる際の指示を検出する方向検出部、を備え、
前記画像処理部は、前記利用者が道を曲がった後の方向の前記明るさと色を変更した画像を事前に準備する、
付記1から付記4のうちのいずれか1つに記載の情報処理装置。
(付記6)
外部装置と情報の送受信を行う通信部、と備え、
前記通信部は、前記夜間画像データを前記外部装置へ送信し、
前記外部装置は、前記画像処理部が行う処理の少なくとも一部を行い、処理した画像を前記情報処理装置へ送信する、
付記1から付記5のうちのいずれか1つに記載の情報処理装置。
(付記7)
前記提示部の地面から高さ及び傾斜を計測する距離傾斜検出部、を備え、
前記画像処理部は、前記距離傾斜検出部が検出した結果に基づいて、前記提示部に提示させる画像を補正する、
付記1から付記6のうちのいずれか1つに記載の情報処理装置。
(付記8)
外部装置と情報の送受信を行う通信部、と備え、
前記通信部は、前記昼間画像データを前記外部装置から取得する、
付記2に記載の情報処理装置。
(付記9)
前記情報処理装置は、第1の提示部と第2の提示部とを備え、
前記画像処理部は、前記夜間画像データの明るさと色を補正した画像を、前記第1の提示部と前記第2の提示部のうちの片方に提示させる、
付記1から付記8のうちのいずれか1つに記載の情報処理装置。
(付記10)
情報処理装置が、
利用者が移動を行う歩行路が所定照度未満の場合、赤外線を用いて前記利用者の進行方向の画像を撮影し
前記赤外線を用いて撮影された夜間画像データと教師データを用いて学習済みのモデルを用いて、前記夜間画像データの色と明るさを変換して提示部に提示する、
情報処理方法。
(付記11)
情報処理装置のコンピュータに、
利用者が移動を行う歩行路が所定照度未満の場合、赤外線を用いて前記利用者の進行方向の画像を撮影させ、
前記赤外線を用いて撮影された夜間画像データと教師データを用いて学習済みのモデルを用いて、前記夜間画像データの色と明るさを変換して提示部に提示させる、
プログラム。
2,2A…撮影部、
3…位置認識部、
4,4A,4B…画像処理部、
5…提示部、
6…センサ、
7…通信部、
8…電源部、
9…方向検出部、
10…距離傾斜検出部、
21…第1撮影部、
22…第2撮影部、
41…データ保管部、
42…画像変換部、
43…モデル、
44…移動状態認識部、
45…画像補正部、
46…視線検出部、
61…第1センサ、
62…第2センサ
Claims (10)
- 利用者が移動を行う歩行路が所定照度未満の場合、赤外線を用いて前記利用者の進行方向の画像を撮影する撮影部と、
前記赤外線を用いて撮影された夜間画像データと教師データを用いて学習済みのモデルを用いて、前記夜間画像データの色と明るさを変換して提示部に提示させる画像処理部と、
前記利用者の現在位置を認識する位置認識部と、
を備え、
前記撮影部は、前記利用者が移動を行う歩行路が所定照度以上の際、赤外線を用いずに前記利用者が移動を行う歩行路において昼間画像データの撮影を行い、
前記昼間画像データには、撮影された位置情報が含まれ、
前記画像処理部が、前記学習済みモデルと前記昼間画像データを用いて、前記夜間画像データの色と明るさを変換して前記提示部に提示させる、
情報処理装置。 - 利用者が移動を行う歩行路が所定照度未満の場合、赤外線を用いて前記利用者の進行方向の画像を撮影する撮影部と、
前記赤外線を用いて撮影された夜間画像データと教師データを用いて学習済みのモデルを用いて、前記夜間画像データの色と明るさを変換して提示部に提示させる画像処理部と、
前記画像処理部は、
前記利用者の移動方向かつ利用者の移動速度と処理時間と補正時間を用いて、前記夜間画像データを撮影した位置から一定時間後の特定位置を算出し、
前記色と明るさが変換された前記夜間画像データを、前記特定位置での提示に合わせてサイズを変更する、
情報処理装置。 - 前記撮影部は、前記利用者の視線を撮影する第2の撮影部を備え、
前記第2の撮影部によって撮影された画像に基づいて前記利用者の視線情報を検出する視線検出部、を備え、
前記画像処理部は、前記検出された前記利用者の視線に基づいて、前記利用者の目線の方向に合わせて画像の精細度を調節する、
請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記利用者が進行方向に対して曲がる際の指示を検出する方向検出部、を備え、
前記画像処理部は、前記利用者が道を曲がった後の方向の昼間画像を事前に準備する、
請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。 - 外部装置と情報の送受信を行う通信部、と備え、
前記通信部は、前記夜間画像データを前記外部装置へ送信し、
前記外部装置は、前記画像処理部が行う処理の少なくとも一部を行い、処理した画像を前記情報処理装置へ送信する、
請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記提示部の地面から高さ及び傾斜を計測する距離傾斜検出部、を備え、
前記画像処理部は、前記距離傾斜検出部が検出した結果に基づいて、前記提示部に提示させる画像を補正する、
請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。 - 外部装置と情報の送受信を行う通信部、と備え、
前記通信部は、前記昼間画像データを前記外部装置から取得する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が、
利用者が移動を行う歩行路が所定照度未満の場合、赤外線を用いて前記利用者の進行方向の画像を撮影し、
前記赤外線を用いて撮影された夜間画像データと教師データを用いて学習済みのモデルを用いて、前記夜間画像データの色と明るさを変換して提示部に提示し、
前記利用者の現在位置を認識し、
前記利用者が移動を行う歩行路が所定照度以上の際、赤外線を用いずに前記利用者が移動を行う歩行路において昼間画像データの撮影を行い、
前記昼間画像データには、撮影された位置情報が含まれ、
前記学習済みモデルと前記昼間画像データを用いて、前記夜間画像データの色と明るさを変換して前記提示部に提示させる、
情報処理方法。 - 情報処理装置が、
利用者が移動を行う歩行路が所定照度未満の場合、赤外線を用いて前記利用者の進行方向の画像を撮影し、
前記赤外線を用いて撮影された夜間画像データと教師データを用いて学習済みのモデルを用いて、前記夜間画像データの色と明るさを変換して提示部に提示し、
前記利用者の移動方向かつ利用者の移動速度と処理時間と補正時間を用いて、前記夜間画像データを撮影した位置から一定時間後の特定位置を算出し、
前記色と明るさが変換された前記夜間画像データを、前記特定位置での提示に合わせてサイズを変更する、
情報処理方法。 - 情報処理装置のコンピュータに、
利用者が移動を行う歩行路が所定照度未満の場合、赤外線を用いて前記利用者の進行方向の画像を撮影させ、
前記赤外線を用いて撮影された夜間画像データと教師データを用いて学習済みのモデルを用いて、前記夜間画像データの色と明るさを変換して提示部に提示させ、
前記利用者の現在位置を認識させ、
前記利用者が移動を行う歩行路が所定照度以上の際、赤外線を用いずに前記利用者が移動を行う歩行路において昼間画像データの撮影を行わせ、
前記昼間画像データには、撮影された位置情報が含まれ、
前記学習済みモデルと前記昼間画像データを用いて、前記夜間画像データの色と明るさを変換して前記提示部に提示させる、
プログラム。
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JP2018055196A (ja) | 2016-09-26 | 2018-04-05 | キヤノン株式会社 | 複合現実感提示システム及び情報処理装置及びそれらの制御方法 |
US20200167972A1 (en) | 2017-05-24 | 2020-05-28 | HELLA GmbH & Co. KGaA | Method and system for automatically colorizing night-vision images |
WO2022044369A1 (ja) | 2020-08-26 | 2022-03-03 | 株式会社Jvcケンウッド | 機械学習装置及び画像処理装置 |
-
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016199731A1 (ja) | 2015-06-10 | 2016-12-15 | 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント | ヘッドマウントディスプレイ、表示制御方法及びプログラム |
JP2018055196A (ja) | 2016-09-26 | 2018-04-05 | キヤノン株式会社 | 複合現実感提示システム及び情報処理装置及びそれらの制御方法 |
US20200167972A1 (en) | 2017-05-24 | 2020-05-28 | HELLA GmbH & Co. KGaA | Method and system for automatically colorizing night-vision images |
WO2022044369A1 (ja) | 2020-08-26 | 2022-03-03 | 株式会社Jvcケンウッド | 機械学習装置及び画像処理装置 |
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