[发明专利]物体数量推定装置、物体数量推定方法以及存储介质在审
申请号: | 202010122252.7 | 申请日: | 2020-02-27 |
公开(公告)号: | CN112446275A | 公开(公告)日: | 2021-03-05 |
发明(设计)人: | 山地雄土;柴田智行 | 申请(专利权)人: | 株式会社东芝 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人: | 于丽 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 物体 数量 推定 装置 方法 以及 存储 介质 | ||
1.一种物体数量推定装置,具备:
获取部,获取图像;
设定部,根据所述图像设定作为所述图像中的物体数量推定单位的局部区域尺寸;以及
推定部,按照设定的所述局部区域尺寸的每个局部区域推定所述图像中包含的物体数量。
2.根据权利要求1所述的物体数量推定装置,其中,
所述推定部使用用于通过重复对于所述图像的卷积运算来导出所述图像中的所述局部区域尺寸的区域的物体数量的推定结果的学习模型、所述图像以及设定的所述局部区域尺寸,推定所述图像中包含的物体数量。
3.根据权利要求2所述的物体数量推定装置,其中,
所述推定部将基准学习模型重构为所述学习模型,使用重构的所述学习模型和所述图像,推定所述图像中包含的物体数量,其中所述基准学习模型用于通过重复对于所述图像的卷积运算来从所述图像导出互不相同的多个所述局部区域尺寸的局部区域各自的所述推定结果,所述学习模型用于导出设定的所述局部区域尺寸的局部区域的所述推定结果。
4.根据权利要求3所述的物体数量推定装置,其中,
具备学习部,所述学习部使用表示教师图像与物体数量的对应的教师数据,学习用于从所述教师图像导出所述推定结果的所述基准学习模型,其中所述教师图像包括物体的位置信息以及表示物体的存在概率分布的分布信息,所述物体数量为从将所述教师图像缩小为互不相同的多个所述局部区域尺寸的各个局部区域尺寸而得到的各个缩小图像推定出的物体数量,
所述推定部将所述基准学习模型重构为所述学习模型,使用重构的所述学习模型和所述图像推定所述图像中包含的物体数量,其中所述学习模型用于导出从设定的所述局部区域尺寸的所述缩小图像推定出的所述推定结果。
5.根据权利要求2~权利要求4中的任意一项所述的物体数量推定装置,具备:
输出控制部,输出包括按照尺寸互不相同的多个所述局部区域尺寸的每个局部区域推定所述图像中包含的物体数量而得到的所述推定结果的列表的输出图像;以及
受理部,受理用户对所述输出图像中包含的所述推定结果的选择,
其中,所述设定部设定与受理到的所述推定结果对应的所述局部区域尺寸。
6.根据权利要求2~权利要求5中的任意一项所述的物体数量推定装置,其中,
所述设定部设定与按照尺寸互不相同的多个所述局部区域尺寸的每个局部区域推定所述图像中包含的物体数量而得到的所述推定结果中的、最接近所述图像中包含的预先获取的正确的物体数量的所述推定结果对应的所述局部区域尺寸。
7.根据权利要求2~权利要求6中的任意一项所述的物体数量推定装置,其中,
所述设定部设定尺寸互不相同的多个所述局部区域尺寸,
所述推定部将按照设定的多个所述局部区域尺寸的每个区域推定所述图像中包含的物体数量而得到的结果的加权和推定为所述推定结果。
8.根据权利要求1~权利要求7中的任意一项所述的物体数量推定装置,其中,
所述设定部对所述图像内的互不相同的区域设定互不相同的所述局部区域尺寸,
所述推定部按照所述图像中的每个所述区域,推定对所述区域设定的所述局部区域尺寸的每个局部区域的物体数量。
9.一种物体数量推定方法,为由计算机执行的物体数量推定方法,该物体数量推定方法包括:
获取图像的步骤,
根据所述图像设定作为所述图像中的物体数量推定单位的局部区域尺寸的步骤;以及
按照设定的所述局部区域尺寸的每个局部区域推定所述图像中包含的物体数量的步骤。
10.一种存储有物体数量推定程序的存储介质,该物体数量推定程序用于使计算机执行以下步骤:
获取图像的步骤;
根据所述图像设定作为所述图像中的物体数量推定单位的局部区域尺寸的步骤;以及
按照设定的所述局部区域尺寸的每个局部区域推定所述图像中包含的物体数量的步骤。
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