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J-GLOBAL ID：202003001217774969

物体分類システム、学習システム、学習データ生成方法、学習済モデル生成方法、学習済モデル、判別装置、判別方法、およびコンピュータプログラム

Inventor：
大西 信徳

About 大西 信徳

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伊勢 武史

About 伊勢 武史

, 
藤木 庄五郎

About 藤木 庄五郎


Applicant, Patent owner：
国立大学法人京都大学

About 国立大学法人京都大学


Agent (2)： 久保 幸雄 ,  坂田 泰弘
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2018228120
Publication number (International publication number)：2020091640
Application date： Dec. 05, 2018
Publication date： Jun. 11, 2020
Summary：
【課題】森林の樹木などの物体を分類することができる環境を従来よりも低いコストで用意する。【解決手段】上空からのテスト領域80の写真またはテスト領域80の各地点の高さの分布である第一の分布と各地点の勾配の分布である第二の分布とに基づいて、テスト領域80に存在する複数の物体それぞれの輪郭を特定し、特定された輪郭ごとに、所定の複数の種類のうちの輪郭に存在する物体の種類に対応するラベルを付与し、輪郭ごとに、写真の中の各輪郭に囲まれた部分の部分画像および各輪郭に付与されたラベルを示す学習データを生成し、学習データそれぞれに示される部分画像およびラベルをそれぞれ入力および正解として用いて学習済モデルを生成する。【選択図】図1
Claim (excerpt)：
上空からの第一の領域の第一の写真および当該第一の領域の各地点の高さの分布である第一の高さ分布のうちの少なくとも1つと当該各地点の勾配の分布である第一の勾配分布とに基づいて、当該第一の領域に存在する複数の物体それぞれの第一の輪郭を特定する、第一の特定手段と、 前記第一の特定手段によって特定された前記第一の輪郭ごとに、所定の複数の種類のうちの当該第一の輪郭に存在する物体の種類に対応するラベルを付与する付与手段と、 前記第一の輪郭ごとに、前記第一の写真の中の当該第一の輪郭に囲まれた部分の部分画像および当該第一の輪郭に付与された前記ラベルを示す学習データを生成する、学習データ生成手段と、 前記学習データそれぞれに示される前記部分画像および前記ラベルをそれぞれ問題および解答として用いて学習済モデルを生成する、学習手段と、 上空からの第二の領域の第二の写真、当該第二の領域の各地点の高さの分布である第二の高さ分布、および当該各地点の勾配の分布である第二の勾配分布に基づいて、当該第二の領域に存在する複数の物体それぞれの第二の輪郭を特定する、第二の特定手段と、 前記第二の特定手段によって特定された前記第二の輪郭ごとに、前記複数の種類のうちの当該第二の輪郭に存在する物体の種類を、前記第二の写真の中の当該第二の輪郭に囲まれた部分の画像および前記学習済モデルに基づいて判別する判別手段と、 を有することを特徴とする物体分類システム。
IPC (1)：
G06T 7/00
FI (2)：
G06T7/00 640 ,  G06T7/00 350C
F-Term (6)：
5L096BA18 ,  5L096EA39 ,  5L096FA06 ,  5L096GA40 ,  5L096HA11 ,  5L096KA04
Patent cited by the Patent：
Cited by examiner (2)
Article cited by the Patent：
Cited by examiner (2)
  • ドローンを用いた生物多様性研究のためのモザイク画像作成に関する検討
  • 畳み込みニューラルネットワークの研究動向

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