JP7515189B2 - 深層人工ニューラルネットワークを用いたタイヤトレッド面摩耗判断システム及び方法 - Google Patents
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Images
Landscapes
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Description
2 摩耗限界線
4 単一画像
10 ユーザ端末
30 サーバ
100 画像撮影部
200 画像受信部
300 画像分割部
301 Activation Map
303 Tread Probability Mask
305 Mutiplied Activation Map
310 確率抽出モジュール
330 確率乗算モジュール
400 出力部
500 ディスプレイ部
600 学習部
700 情報記憶部
Claims (6)
- 深層ニューラルネットワークを用いたタイヤトレッド面摩耗判断システムであって,
タイヤトレッド面の画像を受信する画像受信部と,
前記画像受信部が受信した画像からタイヤ部分と背景部分が分割された画像を生成する画像分割部と,
学習された深層人工ニューラルネットワークを用いて,前記画像分割部が生成した画像上のタイヤトレッド面の摩耗度を普通,交換,又は危険のいずれかとして出力する出力部と,を含み,
前記画像分割部は,前記画像受信部が受信した画像の各ピクセルがタイヤに該当する確率を抽出する確率抽出モジュールを含み,前記確率抽出モジュールが抽出した確率が一定の基準値以上となる場合,該当ピクセルをタイヤの一部としてみなし,トレッドプロバビリティマスク(Tread Probability Mask)を抽出すると共に,前記画像受信部が受信した画像からCNNベースの深層人工ニューラルネットワークで生成されるモデルであるアクティベーションマップ(Activation Map)に前記トレッドプロバビリティマスク(Tread Probability Mask)を乗じてタイヤ部分と背景部分を分割したマルティプライドアクティベーションマップ(Multiplied Activation Map)を生成する確率乗算モジュールを含み,前記確率乗算モジュールは前記マルティプライドアクティベーションマップ(Multiplied Activation Map)を前記出力部に入力することを特徴とするタイヤトレッド面摩耗判断システム。 - トレッド面の状態に基づくタイヤ摩耗度に応じて普通,交換,又は危険のいずれかとしてラベル付けされた画像で深層人工ニューラルネットワークを学習させる学習部をさらに含む請求項1記載のタイヤトレッド面摩耗判断システム。
- 前記学習部は,
単一画像で深層人工ニューラルネットワークを学習し,
前記出力部は,
単一画像でタイヤトレッド面の摩耗度を出力して,
演算量を最小化することを特徴とする請求項2記載のタイヤトレッド面摩耗判断システム。 - タイヤトレッド面の画像を撮影して前記画像受信部に伝送する画像撮影部をさらに含むことを特徴とする請求項1記載のタイヤトレッド面摩耗判断システム。
- 前記出力部の出力値を表示するディスプレイ部をさらに含むことを特徴とする請求項1記載のタイヤトレッド面摩耗判断システム。
- 深層ニューラルネットワークを用いたタイヤトレッド面摩耗判断方法であって,
タイヤトレッド面の画像を受信する画像受信段階と,
前記画像受信段階で受信した画像からタイヤ部分と背景部分を分割する画像分割段階と,
トレッド面の状態に基づくタイヤの摩耗度に応じて普通,交換,又は危険のいずれかとしてラベル付けされた画像で深層人工ニューラルネットワークを学習させる学習段階と,
学習された深層人工ニューラルネットワークを用いて,前記画像分割段階で生成した画像上のタイヤトレッド面の摩耗度を出力部より普通,交換,又は危険のいずれかとして出力する出力段階と,を含み,
前記画像分割段階は,前記画像受信段階で画像受信部が受信した画像の各ピクセルがタイヤに該当する確率を抽出する確率抽出段階を含み,前記確率抽出段階で抽出した確率が一定の基準値以上となる場合,該当ピクセルをタイヤの一部としてみなし,トレッドプロバビリティマスク(Tread Probability Mask)を抽出すると共に,前記画像受信部が受信した画像からCNNベースの深層人工ニューラルネットワークで生成されるモデルであるアクティベーションマップ(Activation Map)に前記トレッドプロバビリティマスク(Tread Probability Mask)を乗じてタイヤ部分と背景部分を分割したマルティプライドアクティベーションマップ(Multiplied Activation Map)を生成して,前記マルティプライドアクティベーションマップ(Multiplied Activation Map)を前記出力部に入力する確率乗算段階とを含むことを特徴とするタイヤトレッド面摩耗判断方法。
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