一种程序生成装置、对象物感测系统、锚设定方法以及记录有锚设定程序的计算机可读记录介质。目的是能抑制处理量，并高精度地感测对象物。包括：教师数据，该教师数据包括包含对象物的区域信息的多个图像数据；设定部，该设定部设定作为框的信息的锚，该框的信息确定从图像中检测对象物的有无的每个小区的区域；及学习部，该学习部基于设定部的信息，对教师数据进行机械学习，生成从图像中提取对象物的学习完成程序，设定部获取教师数据的对象区域和锚的长宽比的信息，一边使锚的尺寸变化，一边计算各长宽比下的锚与对象区域的一致度，计算作为一致度在阈值以上的比例的对象区域的采用率，基于计算出的结果，确定在学习完成程序中使用的锚的尺寸。中使用的锚的尺寸。中使用的锚的尺寸。
【技术实现步骤摘要】
程序生成装置、对象物感测系统、锚设定方法以及记录有锚设定程序的计算机可读记录介质
[0001]本公开涉及程序生成装置、对象物感测系统、锚设定方法以及记录有锚设定程序的计算机可读记录介质。
技术介绍
[0002]作为从获取的图像中检测物体的系统，存在使用通过许多的图像深层学习(机械学习)的学习完成程序来检测物体的系统。在一般的使用了深层学习的物体检测中，首先针对成为输入的图像进行使用特定的滤波系数的卷积处理，提取特征量。接着，在卷积处理的过程中得到的分辨率不同的特征量空间中，配置被称为锚的矩形区域(Bounding Box：边界框)，按每个锚根据区域内的特征量计算表示对象物相似度的得分。使用计算出的得分，对得分为阈值以上的锚进行回归处理，由此进行尺寸调整，并作为检测结果输出。
[0003]现有技术文献
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：日本特开2018
‑
22484号公报
[0006]专利文献2：日本专利第5172749号公报
技术实现思路
[0007]专利技术要解决的问题
[0008]在深层学习中设定多个种类的锚的形状，使用不同的形状的锚来进行对象物的检测，由此，能够提高对象物的检测的精度。然而，锚的数量变多时，运算处理的处理量也增加。因此，根据处理能力和到求出运算结果的时间的长度，能够使用的锚的数量是有限的。由此，要求在抑制设定的锚的数量的增加的同时提高对象物的检测的精度。
[0009]为了解决上述问题，本公开的至少一个实施方式的目的在于提供一种能够适当地设定锚的形状而以高精度感测对象物的程序生成装置、对象物感测系统、锚设定方法以及记录有锚设定程序的计算机可读记录介质。
[0010]技术方案
[0011]本公开提供一种程序生成装置，生成检测图像中是否包含对象物的对象物感测程序，其中，
[0012]所述程序生成装置包括：教师数据，包括包含对象物的区域信息的多个图像数据；设定部，设定作为框的信息的锚，该框的信息确定从图像中检测对象物的有无的每个小区的区域；以及学习部，基于设定部的信息，对教师数据进行机械学习，生成从图像中提取对象物的学习完成程序，
[0013]所述设定部获取所述教师数据的对象区域和锚的长宽比的信息，一边使锚的尺寸变化，一边计算各长宽比下的锚与对象区域的一致度，计算作为一致度在阈值以上的比例的所述对象区域的采用率，基于计算出的结果，确定在学习完成程序中使用的锚的尺寸。
[0014]此外，本公开提供一种对象物感测系统，具备：上述所记载的程序生成装置；和
[0015]对象物感测装置，包括执行在所述程序生成装置中生成的学习完成程序的运算部、获取图像的摄像机部以及向操作人员进行通知的通知部，
[0016]所述运算部通过所述学习完成程序解析由所述摄像机部获取到的图像，在感测到在所述图像中包含对象物的情况下，从所述通知部进行通知。
[0017]此外，本公开提供一种锚设定方法，设定在检测图像中是否包含对象物的对象物感测程序中使用的锚，所述锚设定方法包含以下步骤：获取包括包含对象物的区域信息的多个图像数据的教师数据；获取作为框的信息的锚信息，该框的信息确定从图像中检测对象物的有无的每个小区的区域；获取所述教师数据的对象区域和锚的长宽比的信息，一边使锚的尺寸变化，一边计算在各长宽比下的锚与对象区域的一致度，计算作为一致度在阈值以上的比例的所述对象区域的采用率；以及基于计算出的结果，确定在学习完成程序中使用的锚的尺寸。
[0018]此外，本公开提供一种锚设定程序，所述锚设定程序执行设定在检测图像中是否包含对象物的对象物感测程序中使用的锚的处理，所述锚设定程序执行以下步骤：获取包括包含对象物的区域信息的多个图像数据的教师数据；获取作为框的信息的锚信息，该框的信息确定从图像中检测对象物的有无的每个小区的区域；获取所述教师数据的对象区域和锚的长宽比的信息，一边使锚的尺寸变化，一边计算在各长宽比下的锚与对象区域的一致度，计算作为一致度在阈值以上的比例的所述对象区域的采用率；以及基于计算出的结果，确定在学习完成程序中使用的锚的尺寸。
[0019]有益效果
[0020]通过设为上述构成，能够适当地设定锚的形状，起到能够以高精度感测对象物的效果。
附图说明
[0021]图1是表示对象物感测系统的一个例子的框图。
[0022]图2是用于对对象物感测系统的图像处理的一个例子进行说明的说明图。
[0023]图3是用于对图像处理的一个例子进行说明的说明图。
[0024]图4是用于对图像处理的一个例子进行说明的说明图。
[0025]图5是用于对图像处理的一个例子进行说明的说明图。
[0026]图6是用于对锚进行说明的说明图。
[0027]图7是用于对锚进行说明的说明图。
[0028]图8是表示锚设定部的处理的一个例子的流程图。
[0029]图9是用于对锚设定部的处理的一个例子进行说明的说明图。
[0030]图10是用于对锚设定部的处理的一个例子进行说明的说明图。
[0031]图11是表示锚的尺寸与采用率的关系的一个例子的曲线图。
[0032]图12是表示针对各个锚的尺寸的感测率与误感测率的关系的一个例子的曲线图。
[0033]图13是表示学习部的动作的一个例子的流程图。
[0034]图14是表示对象物感测装置的动作的一个例子的流程图。
[0035]图15是表示锚设定部的处理的其他的例子的流程图。
[0036]图16是用于对锚设定部的处理的其他的例子进行说明的说明图。
[0037]图17是表示锚设定部的处理的其他的例子的流程图。
[0038]图18是用于对锚设定部的处理的其他的例子进行说明的说明图。
具体实施方式
[0039]以下，基于附图对本公开的实施方式进行详细说明。需要说明的是，本专利技术并不受本实施方式的限定。此外，在下述实施方式的构成要素中，包含本领域技术人员能够置换且容易置换的要素、或者实质上相同的要素。而且，以下记载的构成要素可以适当地进行组合，此外，在存在多个实施方式的情况下，也可以组合各实施方式。
[0040]<对象物感测系统>
[0041]图1是表示对象物感测系统的一个例子的框图。本实施方式的对象物感测系统100包括程序生成装置10以及对象物感测装置102。对象物感测系统100在程序生成装置10中，使用机械学习例如深层学习生成能够执行从图像中进行对象物的感测的图像判定处理的学习完成程序，在对象物感测装置102中，执行学习完成程序来进行对象物的感测。对象物感测装置102例如设置在车辆、飞行体等移动体、建筑物。
[0042]程序生成装置10包括输入部12、输出部14、运算部16以及存储部18。输入部12包括键盘和鼠标、触摸面板或收集来自操作人员的语音的麦克风等输入装置，将与操作人本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种程序生成装置，所述程序生成装置生成检测图像中是否包含对象物的对象物感测程序，其中，所述程序生成装置包括：教师数据，所述教师数据包括包含对象物的区域信息的多个图像数据；设定部，所述设定部设定作为框的信息的锚，该框的信息确定从图像中检测对象物的有无的每个小区的区域；和学习部，所述学习部基于设定部的信息，对教师数据进行机械学习，生成从图像中提取对象物的学习完成程序，所述设定部获取所述教师数据的对象区域和锚的长宽比的信息，一边使锚的尺寸变化，一边计算各长宽比下的锚与对象区域的一致度，计算作为一致度在阈值以上的比例的所述对象区域的采用率，基于计算出的结果，确定在学习完成程序中使用的锚的尺寸。2.根据权利要求1所述的程序生成装置，其中，所述设定部将阈值设为多个一致度的值来计算各自的采用率，基于计算出的结果来确定多个锚的尺寸。3.根据权利要求1或2所述的程序生成装置，其中，所述设定部基于阈值，将采用率最高的锚的尺寸设为所确定的锚的尺寸。4.根据权利要求1至3中任一项所述的程序生成装置，其中，所述设定部计算所述教师数据的对象区域的长宽比，基于对象区域的长宽比的分布，确定所述锚的长宽比。5.根据权利要求1至4中任一项所述的程序生成装置，其中，所述设定部针对教师数据，基于所确定的锚的尺寸，对设定的各个长宽比计算检测率，基于计算出的结果，确定在学习完成程序中使用的锚的长宽比的组合。6.根据权利要求5所述的程序生成装置，其中，所述设定部将计算了检测率的长宽比的锚中一部分的锚设为在学习完成程序中使用的锚。7.一种对象物感测...
【专利技术属性】
技术研发人员：饭尾聪，杉本喜一，中尾健太，
申请(专利权)人：三菱重工业株式会社，
类型：发明
国别省市：
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