System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 估计装置、估计装置的驱动方法及程序制造方法及图纸_技高网

估计装置、估计装置的驱动方法及程序制造方法及图纸

技术编号:41298570 阅读:4 留言:0更新日期:2024-05-13 14:46
估计装置具备:存储器,存储有进行了被摄体跟踪用的机器学习的第1模型及第2模型;及处理器,从摄像元件接收摄像信号。处理器构成为执行如下处理:确定处理,确定跟踪对象的跟踪被摄体;第1制作处理,根据摄像信号,制作包括跟踪被摄体的第1模型用的第1参考图像及包括跟踪被摄体的第2模型用的第2参考图像;选择处理,根据要因信息,选择第1模型及第2模型中的一者作为选择模型;输入处理,将摄像信号所表示的摄像图像输入到选择模型中;及估计处理,使用选择模型、以及第1参考图像及第2参考图像中的选择模型用的参考图像,从摄像图像中估计跟踪被摄体的位置。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术的技术涉及一种估计装置、估计装置的驱动方法及程序


技术介绍

1、在日本特开2020-038410号公报中,公开了一种固体成像装置,其具备:dnn处理部,根据dnn(deep neural network:深度神经网络)模型对输入图像执行dnn;及dnn控制部,根据dnn的执行结果的评价信息来接受生成的控制信息,根据控制信息来变更dnn模型。

2、在日本特开2019-118097号公报中,公开了一种摄像装置,其包括:选择工序,进行从学习了用于记录由摄像元件生成的图像的基准的多个学习模型中,选择任一个学习模型的处理;判定工序,使用所选择的学习模型,进行由摄像元件生成的图像是否满足基准的判定处理;及记录工序,在判定处理中,判定由摄像元件生成的图像满足基准的情况下,使由摄像元件生成的图像记录于存储器中。选择任一个学习模型的处理根据基于用户的摄影指示、基于用户的图像的评价结果、由摄像元件生成图像时的环境及对由多个学习模型的摄像元件生成的图像的评分中的至少任一个进行。


技术实现思路

1、专利技术要解决的技术课题

2、本专利技术的技术所涉及的一个实施方式提供一种能够兼顾被摄体跟踪的精度及实时性的估计装置、估计装置的驱动方法及程序。

3、用于解决技术课题的手段

4、为了达成上述目的,本专利技术的估计装置具备:存储器,存储有进行了被摄体跟踪用的机器学习的第1模型及第2模型;及处理器,从摄像元件接收摄像信号,处理器构成为执行如下处理:确定处理,确定跟踪对象的跟踪被摄体;第1制作处理,根据摄像信号,制作包括跟踪被摄体的第1模型用的第1参考图像及包括跟踪被摄体的第2模型用的第2参考图像;选择处理,根据要因信息,选择第1模型及第2模型中的一者作为选择模型;输入处理,将摄像信号所表示的摄像图像输入到选择模型中;及估计处理,使用选择模型、以及第1参考图像及第2参考图像中的选择模型用的参考图像,从摄像图像中估计跟踪被摄体的位置。

5、优选为,与第1模型相比,第2模型的层数多或层的尺寸大。

6、优选为,第2参考图像的分辨率比第1参考图像高。

7、优选为,要因信息为跟踪被摄体的种类、跟踪被摄体的移动速度或跟踪被摄体的形态的变化程度。

8、优选为,要因信息为输入于选择模型的摄像图像的帧速率的值。

9、优选为,处理器构成为,能够代替第1制作处理而执行制作第1参考图像且不制作第2参考图像的第2制作处理,根据帧速率的值,选择第1制作处理或第2制作处理。

10、优选为,处理器构成为,在选择处理中选择模型从第1模型及第2模型的一者切换到另一者的情况下,执行更新第1参考图像及第2参考图像的第1更新处理。

11、优选为,处理器构成为,根据跟踪被摄体的摄像图像的视角内的大小的变化,执行更新第1参考图像及第2参考图像的第2更新处理。

12、优选为,处理器构成为,根据具有摄像元件的摄像装置的摄像倍率的变化,执行第2更新处理。

13、本专利技术的估计装置的驱动方法为具备存储有进行了被摄体跟踪用的机器学习的第1模型及第2模型的存储器的估计装置的驱动方法,所述估计装置的驱动方法包括:接受工序,从摄像元件接受摄像信号;确定工序,确定跟踪对象的跟踪被摄体;第1制作工序,根据摄像信号制作包括跟踪被摄体的第1模型用的第1参考图像及包括跟踪被摄体的第2模型用的第2参考图像;选择工序,根据要因信息,选择第1模型及第2模型中的一者作为选择模型;输入工序,将摄像信号所表示的摄像图像输入到选择模型中;及估计工序,使用选择模型、以及第1参考图像及第2参考图像中的选择模型用的参考图像,从摄像图像中估计跟踪被摄体的位置。

14、本专利技术的程序为使具备存储器的估计装置工作的程序,所述存储器存储有进行了被摄体跟踪用的机器学习的第1模型及第2模型,所述程序使估计装置执行如下处理:接受处理,从摄像元件接受摄像信号;确定处理,确定跟踪对象的跟踪被摄体;第1制作处理,根据摄像信号,制作包括跟踪被摄体的第1模型用的第1参考图像及包括跟踪被摄体的第2模型用的第2参考图像;选择处理,根据要因信息,选择第1模型及第2模型中的一者作为选择模型;输入处理,将摄像信号所表示的摄像图像输入到选择模型中;及估计处理,使用选择模型、以及第1参考图像及第2参考图像中的选择模型用的参考图像,从摄像图像中估计跟踪被摄体的位置。

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【技术保护点】

1.一种估计装置,其具备:

2.根据权利要求1所述的估计装置,其中,

3.根据权利要求2所述的估计装置,其中,

4.根据权利要求3所述的估计装置,其中,

5.根据权利要求3所述的估计装置,其中,

6.根据权利要求5所述的估计装置,其中,

7.根据权利要求1至6中任一项所述的估计装置,其中,

8.根据权利要求1至7中任一项所述的估计装置,其中,

9.根据权利要求8所述的估计装置,其中,

10.一种估计装置的驱动方法,所述估计装置具备存储有进行了被摄体跟踪用的机器学习的第1模型及第2模型的存储器,所述估计装置的驱动方法包括:

11.一种程序,其使具备存储器的估计装置工作,所述存储器存储有进行了被摄体跟踪用的机器学习的第1模型及第2模型,所述程序使所述估计装置执行如下处理:

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种估计装置,其具备:

2.根据权利要求1所述的估计装置,其中,

3.根据权利要求2所述的估计装置,其中,

4.根据权利要求3所述的估计装置,其中,

5.根据权利要求3所述的估计装置,其中,

6.根据权利要求5所述的估计装置,其中,

7.根据权利要求1至6中任一项所述的估计装置,其中,

8.根据权利要求1至7...

【专利技术属性】
技术研发人员:小宫优马
申请(专利权)人:富士胶片株式会社
类型:发明
国别省市:

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