JP7445856B2 - 物体認識装置、物体認識システムおよび物体認識方法 - Google Patents
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Description
また、本発明の物体認識装置は、物体が配置されるべき撮影部を撮影するカメラと、前記撮影部を撮影した画像に含まれる物体を、物体認識用の機械学習モデルを用いて認識するプロセッサとを備え、前記物体認識用の機械学習モデルは、無背景物体画像と物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影した学習用背景画像とを合成した画像を用いて学習処理を行うことで生成された学習済みモデルデータに基づいて構築され、前記プロセッサは、物体認識処理の結果の誤りを修正する利用者の操作を検知した回数に基づき、前記物体認識用の機械学習モデルに関する更新処理の要否を判定し、前記更新処理が必要な場合には、物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影して前記学習用背景画像を再取得する処理を前記カメラに行わせ、無背景物体画像と再取得した前記学習用背景画像とを合成した学習用物体画像を学習データとして前記学習処理を再度行わせる構成とする。
また、本発明の物体認識システムは、物体が配置されるべき撮影部と、前記撮影部を撮影するカメラとを備え、前記撮影部を撮影した画像に含まれる物体を、物体認識用の機械学習モデルを用いて認識する物体認識システムであって、前記物体認識用の機械学習モデルは、無背景物体画像と物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影した学習用背景画像とを合成した画像を用いて学習処理を行うことで生成された学習済みモデルデータに基づいて構築され、前記物体認識システムは、物体認識処理の結果の誤りを修正する利用者の操作を検知した回数に基づき、前記物体認識用の機械学習モデルに関する更新処理の要否を判定し、前記更新処理が必要な場合には、物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影して前記学習用背景画像を再取得する処理を前記カメラに行わせ、無背景物体画像と再取得した前記学習用背景画像とを合成した学習用物体画像を学習データとして前記学習処理を再度行わせる構成とする。
また、本発明の物体認識方法は、物体が配置されるべき撮影部をカメラで撮影し、撮影した画像に含まれる物体を、物体認識用の機械学習モデルを用いて認識する物体認識方法であって、前記物体認識用の機械学習モデルは、無背景物体画像と物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影した学習用背景画像とを合成した画像を用いて学習処理を行うことで生成された学習済みモデルデータに基づいて構築され、前記物体認識方法は、物体認識処理の結果の誤りを修正する利用者の操作を検知した回数に基づき、前記物体認識用の機械学習モデルに関する更新処理の要否を判定し、前記更新処理が必要な場合には、物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影して前記学習用背景画像を再取得する処理を前記カメラに行わせ、無背景物体画像と再取得した前記学習用背景画像とを合成した学習用物体画像を学習データとして前記学習処理を再度行わせる構成とする。
図1は、第1実施形態に係る商品精算システムの全体構成図である。
次に、第2実施形態について説明する。なお、ここで特に言及しない点は前記の実施形態と同様である。図6は、第2実施形態に係る商品精算システムにおける更新要否判定の概要を示す説明図である。
次に、第2実施形態の変形例について説明する。なお、ここで特に言及しない点は前記の実施形態と同様である。図7は、第2実施形態の変形例に係る商品精算システムにおける更新要否判定の概要を示す説明図である。
次に、第3実施形態について説明する。なお、ここで特に言及しない点は前記の実施形態と同様である。図8は、第3実施形態に係る商品精算システムにおける更新要否判定の概要を示す説明図である。本実施の形態では、更新処理の要否の判定に、商品精算装置1の利用者の情報も用いる。
次に、第3実施形態の変形例について説明する。なお、ここで特に言及しない点は前記の実施形態と同様である。図9は、第3実施形態の変形例に係る商品精算システムにおける更新要否判定の概要を示す説明図である。
上述した各実施形態では、店舗に設置された商品精算装置1が商品認識処理を行うようにしたが、商品精算装置1とネットワーク接続されたサーバ装置が商品認識処理を行うようにしてもよい。この場合、商品精算装置1は、商品撮影画像をサーバ装置に送信し、サーバ装置は、商品精算装置1から受信した商品撮影画像を商品認識用の機械学習モデルに入力して、商品認識結果(商品識別情報)を取得し、その商品認識結果を商品精算装置1に送信する。また、商品の撮影状況は商品精算装置1に応じて異なるため、サーバ装置に、商品精算装置1ごとに最適化された商品認識用の機械学習モデルを構築し、商品精算装置1は、商品撮影画像と共に商品精算装置1の識別情報(装置ID等)をサーバ装置に送信して、サーバ装置は、商品精算装置1の識別情報に基づいて、商品精算装置1に応じた商品認識用の機械学習モデルを選択して商品認識を行うようにするとよい。
2 商品撮影装置(物体認識装置)
3 商品学習用サーバ装置(学習装置)
4 顔認証用サーバ装置
5 監視サーバ装置
11 商品認識用カメラ
12 顔認証用カメラ
13 撮影台
17 プロセッサ
21 カメラ
22 撮影台
34 プロセッサ
51 防犯カメラ
61 RFIDタグ
62 タグリーダ
Claims (12)
- 物体が配置されるべき撮影部を撮影するカメラと、
前記撮影部を撮影した画像に含まれる物体を、物体認識用の機械学習モデルを用いて認識するプロセッサとを備え、
前記物体認識用の機械学習モデルは、無背景物体画像と物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影した学習用背景画像とを合成した画像を用いて学習処理を行うことで生成された学習済みモデルデータに基づいて構築され、
前記プロセッサは、
自装置の利用者に関する検知結果と、前記撮影部に配置された物体に関する検知結果とが整合しない状態を検知した回数に基づき、前記物体認識用の機械学習モデルに関する更新処理の要否を判定し、
前記更新処理が必要な場合には、物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影して前記学習用背景画像を再取得する処理を前記カメラに行わせ、
無背景物体画像と再取得した前記学習用背景画像とを合成した学習用物体画像を学習データとして前記学習処理を再度行わせることを特徴とする物体認識装置。 - 前記プロセッサは、
自装置の利用者に関する検知結果と、前記撮影部に配置された物体に関する検知結果とが整合しない状態を検知した頻度または検知した回数の累計に基づき、前記更新処理が必要と判定することを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。 - 前記プロセッサは、前記利用者が検知されておらず、かつ、前記物体が認識されている場合に、前記利用者に関する検知結果と前記物体に関する検知結果とが整合しないと判定することを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。
- 前記プロセッサは、前記利用者が検知されており、かつ、前記物体が認識されていない場合に、前記利用者に関する検知結果と前記物体に関する検知結果とが整合しないと判定することを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。
- 物体が配置されるべき撮影部を撮影するカメラと、
前記撮影部を撮影した画像に含まれる物体を、物体認識用の機械学習モデルを用いて認識するプロセッサとを備え、
前記物体認識用の機械学習モデルは、無背景物体画像と物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影した学習用背景画像とを合成した画像を用いて学習処理を行うことで生成された学習済みモデルデータに基づいて構築され、
前記プロセッサは、
物体認識処理の結果の誤りを修正する利用者の操作を検知した回数に基づき、前記物体認識用の機械学習モデルに関する更新処理の要否を判定し、
前記更新処理が必要な場合には、物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影して前記学習用背景画像を再取得する処理を前記カメラに行わせ、
無背景物体画像と再取得した前記学習用背景画像とを合成した学習用物体画像を学習データとして前記学習処理を再度行わせることを特徴とする物体認識装置。 - 前記プロセッサは、
物体認識処理の結果の誤りを修正する利用者の操作を検知した頻度または検知した回数の累計に基づき、前記更新処理が必要と判定することを特徴とする請求項5に記載の物体認識装置。 - 前記学習済みモデルデータは、前記無背景物体画像を保持する学習装置において生成され、
前記物体認識装置は、更に、
前記学習用背景画像を前記学習装置に送信すると共に、前記学習済みモデルデータを前記学習装置から受信する通信部を備え、
前記プロセッサは、前記更新処理が必要な場合には、前記学習用背景画像を前記通信部から送信して前記学習装置に前記学習処理を再度行わせることを特徴とする請求項1または請求項5に記載の物体認識装置。 - 前記物体認識装置は、前記撮影部に配置された物体の精算を行うための精算装置であることを特徴とする請求項1または請求項5に記載の物体認識装置。
- 物体が配置されるべき撮影部と、
前記撮影部を撮影するカメラとを備え、
前記撮影部を撮影した画像に含まれる物体を、物体認識用の機械学習モデルを用いて認識する物体認識システムであって、
前記物体認識用の機械学習モデルは、無背景物体画像と物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影した学習用背景画像とを合成した画像を用いて学習処理を行うことで生成された学習済みモデルデータに基づいて構築され、
前記物体認識システムは、
前記物体認識システムの利用者に関する検知結果と、前記撮影部に配置された物体に関する検知結果とが整合しない状態を検知した回数に基づき、前記物体認識用の機械学習モデルに関する更新処理の要否を判定し、
前記更新処理が必要な場合には、物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影して前記学習用背景画像を再取得する処理を前記カメラに行わせ、
無背景物体画像と再取得した前記学習用背景画像とを合成した学習用物体画像を学習データとして前記学習処理を再度行わせることを特徴とする物体認識システム。 - 物体が配置されるべき撮影部と、
前記撮影部を撮影するカメラとを備え、
前記撮影部を撮影した画像に含まれる物体を、物体認識用の機械学習モデルを用いて認識する物体認識システムであって、
前記物体認識用の機械学習モデルは、無背景物体画像と物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影した学習用背景画像とを合成した画像を用いて学習処理を行うことで生成された学習済みモデルデータに基づいて構築され、
前記物体認識システムは、
物体認識処理の結果の誤りを修正する利用者の操作を検知した回数に基づき、前記物体認識用の機械学習モデルに関する更新処理の要否を判定し、
前記更新処理が必要な場合には、物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影して前記学習用背景画像を再取得する処理を前記カメラに行わせ、
無背景物体画像と再取得した前記学習用背景画像とを合成した学習用物体画像を学習データとして前記学習処理を再度行わせることを特徴とする物体認識システム。 - 物体が配置されるべき撮影部をカメラで撮影し、
撮影した画像に含まれる物体を、物体認識用の機械学習モデルを用いて認識する物体認識方法であって、
前記物体認識用の機械学習モデルは、無背景物体画像と物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影した学習用背景画像とを合成した画像を用いて学習処理を行うことで生成された学習済みモデルデータに基づいて構築され、
前記物体認識方法は、
前記物体認識方法の利用者に関する検知結果と、前記撮影部に配置された物体に関する検知結果とが整合しない状態を検知した回数に基づき、前記物体認識用の機械学習モデルに関する更新処理の要否を判定し、
前記更新処理が必要な場合には、物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影して前記学習用背景画像を再取得する処理を前記カメラに行わせ、
無背景物体画像と再取得した前記学習用背景画像とを合成した学習用物体画像を学習データとして前記学習処理を再度行わせることを特徴とする物体認識方法。 - 物体が配置されるべき撮影部をカメラで撮影し、
撮影した画像に含まれる物体を、物体認識用の機械学習モデルを用いて認識する物体認識方法であって、
前記物体認識用の機械学習モデルは、無背景物体画像と物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影した学習用背景画像とを合成した画像を用いて学習処理を行うことで生成された学習済みモデルデータに基づいて構築され、
前記物体認識方法は、
物体認識処理の結果の誤りを修正する利用者の操作を検知した回数に基づき、前記物体認識用の機械学習モデルに関する更新処理の要否を判定し、
前記更新処理が必要な場合には、物体が配置されていない状態の前記撮影部を撮影して前記学習用背景画像を再取得する処理を前記カメラに行わせ、
無背景物体画像と再取得した前記学習用背景画像とを合成した学習用物体画像を学習データとして前記学習処理を再度行わせることを特徴とする物体認識方法。
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