(57)【要約】      （修正有）【課題】高い精度で効率よく物体を検出できる。【解決手段】高周波ソナー画像を取得する高周波画像取得部３２と、高周波ソナー画像に対応する低周波ソナー画像を取得する低周波画像取得部３４と、高周波ソナー画像に含まれる抽出対象物の正解データと低周波ソナー画像に含まれる抽出対象物の正解データとを含む教師データを取得する教師データ取得部３６と、高周波画像取得部と、低周波画像取得部と、教師データ取得部と、で取得したデータに基づいて、機械学習を行い、機械学習結果と、高周波ソナー画像と、低周波ソナー画像と、に基づいて、抽出対象物を抽出する機械学習部３８と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
高周波ソナー画像を取得する高周波画像取得部と、
前記高周波ソナー画像に対応する低周波ソナー画像を取得する低周波画像取得部と、
高周波ソナー画像に含まれる抽出対象物の正解データと前記低周波ソナー画像に含まれる抽出対象物の正解データとを含む教師データを取得する教師データ取得部と、
前記高周波画像取得部と、前記低周波画像取得部と、前記教師データ取得部と、で取得したデータに基づいて、機械学習を行い、機械学習結果と、前記高周波ソナー画像と、前記低周波ソナー画像と、に基づいて、抽出対象物を抽出する機械学習部と、を有する物体検出システム。
【請求項２】
前記正解データは、抽出対象物のエコー情報と、シャドウ情報と、を含む請求項１に記載の物体検出システム。
【請求項３】
前記抽出対象物は、人工物である請求項１または請求項２に記載の物体検出システム。
【請求項４】
前記正解データは、特定人工物と、その他の人工物を含み、
前記機械学習部は、抽出対象物として、特定人工物を抽出する請求項３に記載の物体検出システム。
【請求項５】
前記高周波画像取得部は、高周波ソナー画像及び前記高周波ソナー画像の取得位置情報を取得し、
低周波画像取得部は、低周波ソナー画像及び前記低周波ソナー画像の取得位置情報を取得し、
機械学習部で抽出した抽出対象物と、各画像の位置とに基づいて、３次元画像を作成する３次元画像作成部と、を有する請求項１から４のいずれか一項に記載の物体検出システム。
【請求項６】
高周波ソナー画像を取得する高周波画像取得部と、
前記高周波ソナー画像に対応する低周波ソナー画像を取得する低周波画像取得部と、
前記高周波画像取得部で取得したデータに基づいて、抽出対象物を抽出し、前記低周波画像取得部とで取得したデータに基づいて、抽出対象物を抽出し、それぞれの抽出結果を比較して、抽出対象物が地中に埋まっているか否かを判定する演算部と、を有する物体検出システム。
【請求項７】
高周波ソナー画像を取得する高周波画像取得ステップと、
前記高周波ソナー画像に対応する低周波ソナー画像を取得する低周波画像取得ステップと、
高周波ソナー画像に含まれる抽出対象物の正解データと前記低周波ソナー画像に含まれる抽出対象物の正解データとを含む教師データを取得する教師データ取得ステップと、
前記高周波画像取得ステップと、前記低周波画像取得ステップと、前記教師データ取得ステップと、で取得したデータに基づいて、機械学習を行う機械学習ステップと、
機械学習結果と、前記高周波ソナー画像と、前記低周波ソナー画像と、に基づいて、抽出対象物を抽出する抽出ステップと、を有する物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソナー画像から検出対象物を検出する物体検出システム及び物体検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ソナーを用いて人工物等の対象物を検出する装置がある。特許文献１では、沈底物と埋設物とを同時に、かつ、効率的に探査する合成開口探査装置として、水中航走体に搭載されるとともに、第１の周波数の音波ビームを送受信して画像信号を得る第１ソナーと、水中航走体に搭載されるとともに、第１の周波数よりも低い第２周波数の音波ビームを送受信して画像信号を得る第２ソナーとを備え、第１ソナーと第２ソナーとを略同期送信させるとともに、第１ソナーのフェーズセンタおよび第２ソナーのフェーズセンタがそれぞれ等間隔になるように、第１ソナーと第２ソナーのチャネル数、物理開口長、及び送信周期並びに水中航走体の速度が調整されている合成開口探査装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１３７３０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１のように、周波数の異なる２種類のソナーで探査を行うことで、種々の対象物を探知することができる。２種類の画像から探査物を検出する際に誤検出が発生する場合もあり、オペレータが最終的な判断を行う必要がある。オペレータが判断する場合も、誤検出が多いと、判断の回数が多くなり、手間となる。そのため、より高い精度でかつ効率よく、対象物を探知することが求められている。
【０００５】
本発明の目的は、上述した課題を解決するものであり、高い精度で効率よく物体を検出することができる物体検出システム及び物体検出方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る物体検出システムは、高周波ソナー画像を取得する高周波画像取得部と、前記高周波ソナー画像に対応する低周波ソナー画像を取得する低周波画像取得部と、高周波ソナー画像に含まれる抽出対象物の正解データと前記低周波ソナー画像に含まれる抽出対象物の正解データとを含む教師データを取得する教師データ取得部と、前記高周波画像取得部と、前記低周波画像取得部と、前記教師データ取得部と、で取得したデータに基づいて、機械学習を行い、機械学習結果と、前記高周波ソナー画像と、前記低周波ソナー画像と、に基づいて、抽出対象物を抽出する機械学習部と、を有する。
【０００７】
物体検出システムは、高周波ソナー画像と低周波ソナー画像と正解データとを教師データとして、機械学習を行い、高周波ソナー画像と対応する低周波ソナー画像とを機械学習結果を用いて解析することで、高い精度で対象物を抽出することができる。
【０００８】
前記正解データは、抽出対象物のエコー情報と、シャドウ情報と、を含むことが好ましい。ソナー画像のエコー情報とシャドウ情報とを正解データに含めることで、対象物の検出精度を高くすることができる。
【０００９】
前記抽出対象物は、人工物であることが好ましい。これにより、水中にある人工物を好適に抽出することができる。
【００１０】
前記正解データは、特定人工物と、その他の人工物を含み、前記機械学習部は、抽出対象物として、特定人工物を抽出することが好ましい。これにより、抽出の必要がある人工物と識別して抽出することができる。
【００１１】
前記高周波画像取得部は、高周波ソナー画像及び前記高周波ソナー画像の取得位置情報を取得し、低周波画像取得部は、低周波ソナー画像及び前記低周波ソナー画像の取得位置情報を取得し、機械学習部で抽出した抽出対象物と、各画像の位置とに基づいて、３次元画像を作成する３次元画像作成部と、を有する。３次元画像を作成することで、対象物の形状をより明確に検出することができ、検出精度を高くすることができる。
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る物体検出システムは、高周波ソナー画像を取得する高周波画像取得部と、前記高周波ソナー画像に対応する低周波ソナー画像を取得する低周波画像取得部と、前記高周波画像取得部で取得したデータに基づいて、抽出対象物を抽出し、前記低周波画像取得部とで取得したデータに基づいて、抽出対象物を抽出し、それぞれの抽出結果を比較して、抽出対象物が地中に埋まっているか否かを判定する演算部と、を有する。
【００１３】
物体検出システムは、高周波ソナー画像と対応する低周波ソナー画像から、それぞれ抽出対象物を抽出し、抽出結果を比較して、状態を判定することで、抽出対象物が地中に埋まっているか（埋没しているか）を好適に検出することができる。これにより、高い精度で対象物を抽出することができる。
【００１４】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る物体検出方法は、高周波ソナー画像を取得する高周波画像取得ステップと、前記高周波ソナー画像に対応する低周波ソナー画像を取得する低周波画像取得ステップと、高周波ソナー画像に含まれる抽出対象物の正解データと前記低周波ソナー画像に含まれる抽出対象物の正解データとを含む教師データを取得する教師データ取得ステップと、前記高周波画像取得ステップと、前記低周波画像取得ステップと、前記教師データ取得ステップと、で取得したデータに基づいて、機械学習を行う機械学習ステップと、機械学習結果と、前記高周波ソナー画像と、前記低周波ソナー画像と、に基づいて、抽出対象物を抽出する抽出ステップと、を有する。
【００１５】
物体検出方法は、高周波ソナー画像と低周波ソナー画像と正解データとを教師データとして、機械学習を行い、高周波ソナー画像と対応する低周波ソナー画像とを機械学習結果を用いて解析することで、高い精度で対象物を抽出することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、高い精度で効率よく物体を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本実施形態に係る物体検出システムの模式的なブロック図である。
【図２】図２は、低周波画像と高周波画像の一例を示す模式図である。
【図３】図３は、高周波画像と正解データの一例を示す模式図である。
【図４】図４は、物体検出システムの処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、物体検出システムの処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、水中航行体と検出物の相対位置の一例を示す模式図である。
【図７】図７は、物体検出システムの処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、低周波画像と高周波画像の一例を示す模式図である。
【図９】図９は、物体検出システムの処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではなく、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせて構成するものも含むものである。
【００１９】
図１は、本実施形態に係る物体検出システムの模式的なブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る物体検出システム１０は、水中航行体１２と、物体検出部１４と、端末１６と、を有する。物体検出部１４と、端末１６と、は、水中航行体１２の内部に配置されても、別体としてもよい。また、端末１６は、物体検出部１４と一体でも別体でもよい。
【００２０】
水中航行体１２は、水中を航行し、所定の周波数の振動波を出射し、受信することで、ソナー画像を取得する装置である。水中航行体１２としては、潜水艇、水中ドローン等が例示される。なお、本実施形態では、水中航行体１２としたが、少なくとも一部が水と接していればよく、船、浮体等の水上航行体としてもよい。
【００２１】
水中航行体１２は、高周波ソナー２０と、低周波ソナー２２と、位置情報取得部２４と、制御部２６と、通信部２８と、を有する。水中航行体１２は、上記構成に加え、駆動部、筐体等、種々の構造を備えている。また、水中航行体１２は、移動可能とするためにスクリュー等の駆動源を備えていることが好ましいが、駆動源を備えていなくてもよい。
【００２２】
高周波ソナー２０は、第１の周波数の音波ビームを送受信して画像信号を得る高周波合成開口ソナーである。高周波ソナー２０は、例えば、沈底物探査用のソナーであり、高周波の音波ビームを送出する第１送信部と、第１送信部から送出された音波ビームが探査対象において反射して戻ってきた音波を受信する第１受信部と、第１受信部により受信された音波信号に基づいて画像を作成する第１画像処理部と、を備える。高周波ソナー２０により送受信される音波ビームは、例えば、１００ｋＨｚから５００ｋＨｚ程度のいずれかの周波数の音波ビームである。なお、高周波ソナー２０は、信号のみを取得し、画像生成を物体検出部１４で行ってもよい。
【００２３】
低周波ソナー２２は、第１の周波数よりも低い第２周波数の音波ビームを送受信して画像信号を得る低周波合成開口ソナーである。低周波ソナー２２は、例えば、埋設物探査用のソナーであり、高周波ソナー２０よりも低周波の音波ビームを出力する第２送信部と、第２送信部から送出された音波ビームが探査対象において反射して戻ってきた音波を受信する第２受信部と、第２受信部により受信された音波信号に基づいて画像を作成する第２画像処理部と、を備える。低周波ソナー２２により送受信される音波ビームは、１０ｋＨｚから５０ｋＨｚ程度のいずれかの周波数の音波ビームである。なお、低周波ソナー２２は、信号のみを取得し、画像生成を物体検出部１４で行ってもよい。
【００２４】
位置情報取得部２４は、高周波ソナー２０、低周波ソナー２２でソナー画像を取得した位置、方向の情報を取得する。位置情報取得部２４は、基準となる位置の情報と、移動情報に基づいて、ソナー画像を取得した位置、方向の情報を特定しても、ＧＰＳのような位置情報提供システムで位置を特定しても、基準となる位置との相対位置をソナーで取得してもよい。
【００２５】
制御部２６は、各部の動作を制御する。制御部２６は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の演算装置と、演算装置の演算内容やプログラムの情報などを記憶する、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶装置とを有する。
【００２６】
通信部２８は、外部の装置と通信する機構、すなわち通信インターフェイスである。通信部２８は、有線、無線のいずれで通信を行ってもよい。通信部２８は、無線通信の場合、例えばＷｉ−Ｆｉ（登録商標）モジュールやアンテナなどを有する。
【００２７】
次に、物体検出部１４は、水中航行体１２の高周波ソナー２０、低周波ソナー２２で取得した情報に基づいて抽出対象物（対象物）を抽出する。対象物は、例えば、人工物である。物体検出部１４は、対象物として、特定の人工物と、その他の人工物を分けて検出してもよい。物体検出部１４は、通信部３０と、高周波画像取得部３２と、低周波画像取得部３４と、教師データ取得部３６と、機械学習部３８と、演算部４０と、記憶部４２と、入力部４４と、出力部４６と、を有する。
【００２８】
通信部３０と、外部の装置と通信する機構、すなわち通信インターフェイスである。通信部２８は、有線、無線のいずれで通信を行ってもよい。通信部３０は、無線通信の場合、例えばＷｉ−Ｆｉ（登録商標）モジュールやアンテナなどを有する。通信部３０は、水中航行体１２、端末１６と通信を行い、データの送受信を行う。
【００２９】
高周波画像取得部３２は、通信部３０を介して、高周波ソナー２０で取得した画像（高周波ソナー画像）を取得する。低周波画像取得部３４は、通信部３０を介して、低周波ソナー２２で取得した画像（低周波ソナー画像）を取得する。教師データ取得部３６は、機械学習部３８で学習する教師データを取得する。教師データ取得部３６は、端末１６から教師データを取得しても、演算部４０で生成した教師データを取得してもよい。教師データは、高周波ソナー画像と、同じ位置で取得した低周波ソナー画像と、ソナー画像に含まれる対象物の位置を示す正解データと、を対応つけた画像のセットを複数含む。
【００３０】
図２は、低周波画像と高周波画像の一例を示す模式図である。図３は、高周波画像と正解データの一例を示す模式図である。図２に同じ位置で取得した低周波ソナー画像１００と、高周波ソナー画像１０２とを示す。低周波ソナー画像１００は、識別可能な状態で対象物１０６が含まれる。高周波ソナー画像１０２は、識別可能な状態で対象物１０８が含まれる。高周波ソナー画像１０２は、対象物１０８で反射したエコー領域（エコー部分）１０８ａと、対象物１０８で音波の反射が生じないシャドウ領域（シャドウ部分）１０８ｂと、が含まれる。また、図３は、高周波エコー画像１２０と、高周波エコー画像１２０に基づいて作成した正解画像１３０とを示している。高周波エコー画像１２０は、自然物１２１と、対象物１２２、１２４とが含まれている。対象物１２２は、エコー領域１２２ａとシャドウ領域１２２ｂとを含む。対象物１２４は、エコー領域１２４ａとシャドウ領域１２４ｂとを含む。正解画像１３０は、対象物１３２、１３４が含まれている。対象物１３２は、エコー領域１３２ａとシャドウ領域１３２ｂとを含む。対象物１３４は、エコー領域１３４ａとシャドウ領域１３４ｂとを含む。
【００３１】
機械学習部３８は、教師データ取得部３６で取得した教師データで機械学習を行い、機械学習の結果に基づいて、高周波画像取得部３２と、低周波画像取得部３４とを介して取得した画像に基づいて、画像に含まれる対象物を抽出する。機械学習部３８は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の演算装置と、演算装置の演算内容やプログラムの情報などを記憶する、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶装置とを有する。機械学習部３８は、画像を解析し、対象物を抽出する各種ＡＩプログラムを用いることができる。
【００３２】
演算部４０は、演算装置、すなわちＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。記憶部４２は、演算部４０の演算内容やプログラムの情報などを記憶するメモリであり、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの外部記憶装置とのうち、少なくとも１つ含む。入力部４４は、ユーザの入力を受け付ける装置であり、例えばマウス、キーボード、又はタッチパネル等である。出力部４６は、制御部２６の制御結果やユーザからの入力内容などを表示する装置であり、本実施形態では、ディスプレイやタッチパネルである。
【００３３】
次に、端末１６は、物体検出部１４と通信を行い、物体検出部１４にデータを供給し、物体検出部１４からデータを取得する。例えば、端末１６は、物体検出部１４に教師データを供給することができる。また、端末１６は、物体検出部１４で生成した解析結果の情報を取得することができる。
【００３４】
次に、図４から図５を用いて、物体検出システム１０の動作を説明する。図４は、物体検出システムの処理の一例を示すフローチャートである。図４を用いて、機械学習部３８の機械学習の一例を説明する。機械学習部３８は、高周波ソナー画像と、低周波ソナー画像を取得する（ステップＳ１２）。それぞれの画像に対応する、エコー部分とシャドウ部分を示す正解画像を取得する（ステップＳ１４）。機械学習部３８は、対象画像データがあるか判定する（ステップＳ１６）。対象画像データとは、機械学習の対象となる画像データのセットである。機械学習部３８は、対象画像データがあると判定した場合（ステップＳ１６でＹｅｓ）、ステップＳ１２に戻り、画像データのセットを取得する。機械学習部３８は、対象画像データがないと判定した場合（ステップＳ１６でＮｏ）、つまり学習対象の画像データのセットの取得が完了したと判定した場合。データセットを機械学習部３８で学習する。
【００３５】
図５は、物体検出システムの処理の一例を示すフローチャートである。図５を用いて、機械学習部３８で機械学習した結果を用いて、対象物を抽出する処理の一例を説明する。物体検出部１４は、高周波ソナー画像と低周波ソナー画像を取得する（ステップＳ２０）。物体検出部１４が取得する画像は、高周波ソナー画像と、高周波ソナー画像に対応する位置の低周波ソナー画像を取得する。
【００３６】
物体検出部１４は、取得した高周波ソナー画像と低周波ソナー画像を機械学習部３８で解析する（ステップＳ２２）。物体検出部１４は、機械学習部３８で解析し、対象物を抽出した解析結果を出力する（ステップＳ２４）。
【００３７】
物体検出システム１０は、高周波ソナー画像と低周波ソナー画像と正解データとを教師データとして、機械学習を行い、高周波ソナー画像と対応する低周波ソナー画像とを機械学習結果を用いて解析することで、高い精度で対象物を抽出することができる。
【００３８】
また、物体検出システム１０は、正解データは、抽出対象物のエコー情報と、シャドウ情報と、を含むことが好ましい。ソナー画像のエコー情報とシャドウ情報とを正解データに含めることで、対象物の検出精度を高くすることができる。
【００３９】
また、物体検出システム１０は、抽出対象物を人工物とすることで、水中にある人工物を好適に抽出することができる。また、物体検出システム１０は、正解データとして抽出対象物として特定人工物とその他の人工物の情報とを含み、機械学習部３８で抽出対象物として、特定人工物を抽出することで、抽出の必要がある人工物と識別して抽出することができる。
【００４０】
図６は、水中航行体と検出物の相対位置の一例を示す模式図である。図７は、物体検出システムの処理の一例を示すフローチャートである。物体検出システム１０は、画像から抽出した対象物の情報と、各画像の位置情報に基づいて、対象物の３次元画像を取得してもよい。
【００４１】
水中航行体１２は、図６に示すように、水中航行体１２ａの位置、水中航行体１２ｂの位置、水中航行体１２ｃの位置で、対象物１６０の画像を取得する。水中航行体１２は、複数の異なる角度から対象物１６０の画像を取得する。物体検出システム１０は、複数の位置で、ソナー画像を取得することで、異なる角度から対象物１６０の画像を取得することができる。水中航行体１２は、位置情報取得部で位置情報を取得する。
【００４２】
図７を用いて、機械学習部３８で機械学習した結果を用いて、対象物を抽出し、画像の位置データに基づいて、対象物の３次元画像を作成する処理の一例を説明する。物体検出部１４は、高周波ソナー画像と低周波ソナー画像を取得する（ステップＳ４０）。物体検出部１４が取得する画像は、高周波ソナー画像と、高周波ソナー画像に対応する位置の低周波ソナー画像を取得する。
【００４３】
物体検出部１４は、取得した高周波ソナー画像と低周波ソナー画像を機械学習部３８で解析する（ステップＳ４２）。物体検出部１４は、機械学習部３８で解析し、対象物を抽出した解析結果を出力する（ステップＳ４２）。物体検出部１４は、画像の解析結果と、
画像を取得した位置情報に基づいて、３次元画像を作成する（ステップＳ４６）。
【００４４】
このように、物体検出システム１０は、高周波ソナー画像及び前記高周波ソナー画像の取得位置情報を取得し、低周波ソナー画像及び前記低周波ソナー画像の取得位置情報を取得し、機械学習部３８で抽出した抽出対象物と、各画像の位置とに基づいて、３次元画像を作成することで、対象物の形状をより明確に検出することができ、検出精度を高くすることができる。
【００４５】
上記実施形態の物体検出システム１０は、機械学習部３８を用いて、機械学習を行ったが、機械学習部を用いずに予め設定された条件に基づいて、対象物を抽出してもよい。図８は、低周波画像と高周波画像の一例を示す模式図である。対象物が海底に埋没している場合、図８に示すように、低周波ソナー２２で取得した低周波画像１５０では、対象物１６０に対応する形状が識別可能であるが、高周波ソナー２０で取得した高周波画像１５２では対応する領域１６２で、対象物が識別できない。物体検出システム１０は、高周波ソナー画像（高周波画像）と低周波ソナー画像（低周波画像）を比較することで、対象物が埋没しているか否かを判定しつつ、対象物を抽出することができる。
【００４６】
図９は、物体検出システムの処理の一例を示すフローチャートである。物体検出部１４は、高周波ソナー画像と低周波ソナー画像と位置情報を取得する（ステップＳ５０）。物体検出部１４は、それぞれの画像からエコー部分とシャドウ部分を抽出する（ステップＳ５２）。物体検出部１４は、演算部４０で画像処理を行い、対象物の情報を抽出する。物体検出部１４は、高周波ソナー画像の抽出結果と、低周波ソナー画像の抽出結果を比較する。（ステップＳ５４）。物体検出部１４は、抽出結果の情報を比較する。例えば、高周波ソナー画像の抽出結果と、低周波ソナー画像の抽出結果との一致度が高い場合、対象物が露出していると判定し、低周波ソナー画像の抽出結果で抽出され、高周波ソナー画像の抽出結果で抽出されていない対象物である場合、対象物が埋没していると判定する。物体検出部１４は、比較結果に基づいて、抽出対象の情報と、埋没しているか否かの情報を出力する（ステップＳ５６）。
【００４７】
物体検出システム１０は、高周波ソナー画像と対応する低周波ソナー画像から、それぞれ抽出対象物を抽出し、抽出結果を比較して、状態を判定することで、抽出対象物が地中に埋まっているか（埋没しているか）を好適に検出することができる。つまり、高周波ソナー画像と低周波ソナーな画像の性能を好適に利用することができ、埋没している抽出対象物と、露出している抽出対象物を好適に識別することができる。これにより、高い精度で対象物を抽出することができる。また、本実施形態では、機械学習部３８を用いずに判定をしたが、正解データに対象物が埋没しているか否かの情報を含めた教師データを作成し、学習を行うことで、機械学習で、対象物が埋没しているかを判定することもできる。
【００４８】
以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態の内容により実施形態が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
【符号の説明】
【００４９】
１０  物体検出システム
１２  水中航行体
１４  物体検出部
１６  端末
２０  高周波ソナー
２２  低周波ソナー
２４  位置情報取得部
２６  制御部
２８、３０  通信部
３２  高周波画像取得部
３４  低周波画像取得部
３６  教師データ取得部
３８  機械学習部
４０  演算部
４２  記憶部
４４  入力部
４６  出力部
１００  低周波ソナー画像
１０２  高周波ソナー画像
１０６、１０８，１２２、１２４、１３２、１３４、１６０  対象物
１０８ａ、１２２ａ、１２４ａ、１３２ａ、１３４ａ  エコー領域
１０８ｂ、１２２ｂ、１２４ｂ、１３２ｂ、１３４ｂ  シャドウ領域
１２０  高周波エコー画像
１２１  自然物
１３０  正解画像
１５０  低周波画像
１５２  高周波画像
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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