(57)【要約】【課題】三次元形状をなす対象物の性能を精度良く推定することのできる性能推定装置を提供する。【解決手段】性能推定装置は、フードの正面視断面を示す画像と同フードの側面視断面を示す画像とが記憶される入力部２１を有する。性能推定装置は、フードの正面視断面を示す画像と同フードの側面視断面を示す画像と歩行者保護性能に係る情報とが組み合わされてなる教師データによって学習されたＣＮＮ３０を記憶する記憶部を有する。性能推定装置は、入力部２１に記憶された二枚の画像を入力データとして、記憶部に記憶された学習済みのＣＮＮ３０から、車両の歩行者保護性能に係る情報を取得する出力層３８Ａ〜３８Ｄを有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
三次元形状をなす対象物の性能を推定する性能推定装置において、
同一の前記対象物についての見る角度の異なる複数の画像を記憶する入力部と、
同一の前記対象物についての見る角度の異なる複数の画像と同対象物の性能に係る情報とが組み合わされてなる教師データによって学習された畳み込みニューラルネットワークを記憶する記憶部と、
前記入力部に記憶された前記複数の画像を入力データとして、前記記憶部に記憶された学習済みの畳み込みニューラルネットワークから、前記対象物の性能に係る情報を取得する出力部と、
を有することを特徴とする性能推定装置。
【請求項２】
前記教師データは、前記複数の画像と前記性能に係る情報とが対をなす態様で関連付けられたデータセットを複数有している
請求項１に記載の性能推定装置。
【請求項３】
前記複数の画像は、前記対象物の異方向における断面を示す画像である
請求項１または２に記載の性能推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の性能を推定する性能推定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、畳み込みニューラルネットワークを用いて、対象物の分類や検査などを実行することが提案されている（例えば特許文献１）。特許文献１に記載の装置では、対象物を撮影した画像を入力データとして、教師データによって学習済みの畳み込みニューラルネットワークから、対象物の性能（具体的には、欠陥）に係る情報が取得される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−５６３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
畳み込みニューラルネットワークを用いて対象物の性能を推定する場合に、対象物が三次元形状をなすもの（例えば車両の外板）であると、次のような不都合が生じてしまう。畳み込みニューラルネットワークの入力データとして単に対象物の画像を用意しても、その画像は二次元データであることから、同画像をもとに対象物の外形を把握することができるものの、同対象物の奥行き方向における凹凸形状を把握することができない。そのため、対象物の性能の推定にかかる精度が低くなってしまう。
【０００５】
本発明は、そうした実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、三次元形状をなす対象物の性能を精度良く推定することのできる性能推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための性能推定装置は、三次元形状をなす対象物の性能を推定する性能推定装置において、同一の前記対象物についての見る角度の異なる複数の画像を記憶する入力部と、同一の前記対象物についての見る角度の異なる複数の画像と同対象物の性能に係る情報とが組み合わされてなる教師データによって学習された畳み込みニューラルネットワークを記憶する記憶部と、前記入力部に記憶された前記複数の画像を入力データとして、前記記憶部に記憶された学習済みの畳み込みニューラルネットワークから、前記対象物の性能に係る情報を取得する出力部と、を有する。
【０００７】
異方向から見た複数の画像を有する場合には、一方向から見た一枚の画像のみを有する場合と比較して、三次元形状の対象物の形状を精度良く予測することが可能になる。上記構成によれば、そうした異方向から見た複数の画像を畳み込みニューラルネットワークの入力データとして用いることができる。そのため、三次元形状をなす対象物の性能を精度良く推定することができる。
【０００８】
上記性能推定装置において、前記教師データは、前記複数の画像と前記性能に係る情報とが対をなす態様で関連付けられたデータセットを複数有している。
上記構成によれば、各データセットについて「複数の画像」を入力データとするとともに「対象物の性能に係る情報」を出力データとして畳み込みニューラルネットワークを学習させることにより、多入力の畳み込みニューラルネットワークを構築することができる。
【０００９】
上記性能推定装置において、前記複数の画像は、前記対象物の異方向における断面を示す画像である。
異方向の断面を示す複数の画像を有する場合には、一方向の断面を示す一枚の画像のみを有する場合と比較して、三次元形状の対象物の形状を精度良く把握することが可能になる。上記構成によれば、そうした異方向の断面を示す複数の画像が畳み込みニューラルネットワークの入力データとして用いられるため、それら画像をもとに三次元形状の対象物の性能を精度良く推定することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、三次元形状をなす対象物の性能を精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態の性能推定装置のハードウェア構成を示すブロック図。
【図２】性能推定装置の学習器の構造を示す略図。
【図３】推定対象車両のフードの平面図。
【図４】教師データのファイル名の一例を示す略図。
【図５】学習処理の実行手順を示すフローチャート。
【図６】推定処理の実行手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、性能推定装置の一実施形態について説明する。
本実施形態の性能推定装置は、車両のフードの断面形状を示す画像を入力データとして、学習済みの畳み込みニューラルネットワークから、車両のフードによる歩行者保護性能を推定する装置である。具体的には、性能推定装置により、車両の歩行者保護性能（詳しくは、頭部保護性能）に係る情報としての以下の（値Ａ）〜（値Ｄ）が求められる。なお本実施形態では、車両のフードが三次元形状をなす対象物に相当し、歩行者保護性能が同フードの性能に相当する。
【００１３】
［値Ａ］頭部傷害基準値（以下、ＨＩＣ）。
［値Ｂ］歩行者保護試験用の頭部インパクタの車両フードへの侵入量に相当する値（以下、インパクタ侵入量）。
【００１４】
［値Ｃ］車両フードへの衝突初期（１ミリ秒）における頭部インパクタの平均加速度に相当する値（以下、１ミリ秒Ｇ）。
［値Ｄ］車両フードへの衝突初期（２ミリ秒）における頭部インパクタの平均加速度に相当する値（以下、２ミリ秒Ｇ）。
【００１５】
以下、本実施形態の性能推定装置のハードウェア構成について説明する。
図１に示すように、性能推定装置１０は、制御部１１、記憶部１２、入力装置１３および出力装置１４が電気的に接続されたコンピュータである。
【００１６】
制御部１１は、ハードウェアプロセッサであるＣＰＵ１５や、ＲＡＭ１６、ＲＯＭ１７等を有している。この制御部１１は、各種のプログラムやデータに基づいて各種の演算処理を実行するように構成されている。
【００１７】
記憶部１２は、ハードディスクドライブやソリッドステートドライブなどによって構成されている。この記憶部１２は、制御部１１によって実行される実行プログラム１８や、学習器の機械学習に利用される教師データ１９、機械学習の実行を通じて作成された学習データ２０、歩行者保護性能の推定対象のフードの画像を記憶する入力部２１、歩行者保護性能を推定した結果を示す推定結果データ２２等を記憶する。
【００１８】
実行プログラム１８は、性能推定装置１０に学習処理を実行させるとともに同学習処理の実行結果を示すデータである学習データ２０を生成させるためのプログラムであり、且つ、性能推定装置１０に推定処理を実行させるとともに同推定処理の実行結果を示す推定結果データ２２を生成させるためのプログラムである。教師データ１９は、歩行者保護性能を推定する能力を獲得するように、学習処理を通じて学習器の機械学習を行うためのデータである。なお、学習処理、推定処理、および教師データ１９の詳細については後に詳述する。
【００１９】
入力装置１３は、マウスやキーボードなどの入力を行うための装置である。また、出力装置１４は、ディスプレイやスピーカなどの出力を行うための装置である。これら入力装置１３および出力装置１４によって性能推定装置１０は操作される。
【００２０】
図２に示すように、性能推定装置１０は、歩行者保護性能を推定するための機械学習を行った学習済みの学習器として、畳み込みニューラルネットワーク（以下、ＣＮＮ３０）を利用する。
【００２１】
記憶部１２の入力部２１は、画像データを格納する第１入力フォルダ２１Ａおよび第２入力フォルダ２１Ｂを有している。第１入力フォルダ２１Ａには車両のフード外面の正面視断面を示す画像が保存される。第２入力フォルダ２１Ｂには車両のフード外面の側面視断面を示す画像が保存される。本実施形態では、図３に断面線の一部を破線で示すように、フード２５の正面視断面を示す画像を形成する箇所として、車両の前後方向（図３のＬ方向）において並ぶ複数箇所（例えば４０００箇所）が定められている。また、フード２５の側面視断面を示す画像を形成する箇所としては、車幅方向（図３のＷ方向）において並ぶ複数箇所（４０００箇所）が定められている。そうした第１入力フォルダ２１Ａ（図２）および第２入力フォルダ２１Ｂに保存される画像をもとに、制御部１１は実行プログラム１８を通じて歩行者保護性能の推定のための処理（学習処理や推定処理）を実行する。なお本実施形態では、正面視断面を示す画像および側面視断面を示す画像が、同一のフードについての見る角度の異なる複数の画像に相当し、同一のフードの異方向における断面を示す画像に相当する。
【００２２】
性能推定装置１０は、画像データを数値化する数値化部３１Ａ，３１Ｂを２つ有している。第１数値化部３１Ａは第１入力フォルダ２１Ａに保存された画像データを数値化し、第２数値化部３１Ｂは第２入力フォルダ２１Ｂに保存される画像データを数値化する。これら数値化部３１Ａ，３１Ｂでは、画像データが二次元配列の値に変換される。
【００２３】
ＣＮＮ３０は、第１入力層３２Ａおよび第２入力層３２Ｂを有している。これら第１入力層３２Ａおよび第２入力層３２Ｂは画像データを数値化した値が入力される層である。第１入力層３２Ａには第１数値化部３１Ａによって数値化された二次元配列の値が入力され、第２入力層３２Ｂには第２数値化部３１Ｂによって数値化された二次元配列の値が入力される。
【００２４】
ＣＮＮ３０は第１中間層３３Ａおよび第２中間層３３Ｂを有している。第１中間層３３Ａおよび第２中間層３３Ｂはそれぞれ、入力されるデータに対して畳み込み処理を行う畳み込み層３４と、畳み込み層３４から出力されたデータに対してプーリング処理を行うプーリング層３５とを有している。第１中間層３３Ａおよび第２中間層３３Ｂはそれぞれ、畳み込み層３４およびプーリング層３５が交互に複数回（例えば３回）並ぶ構造になっている。
【００２５】
ＣＮＮ３０は結合層３６を有している。結合層３６は、第１中間層３３Ａから出力され
る値と第２中間層３３Ｂから出力される値とを結合する。
ＣＮＮ３０は４つの全結合層３７Ａ，３７Ｂ，３７Ｃ，３７Ｄを有している。これら全結合層３７Ａ〜３７Ｄはいずれも、第１中間層３３Ａおよび第２中間層３３Ｂを通じて特徴部分が取り出されたデータを一つのノードに結合するとともに、活性化関数によって変換した値（特徴変数）を出力する。本実施形態では、第１全結合層３７Ａは「ＨＩＣ」に対応する値を出力する層であり、第２全結合層３７Ｂは「インパクタ侵入量」に対応する値を出力する層であり、第３全結合層３７Ｃは「１ミリ秒Ｇ」に対応する値を出力する層であり、第４全結合層３７Ｄは「２ミリ秒Ｇ」に対応する値を出力する層である。
【００２６】
ＣＮＮ３０は４つの出力層３８Ａ，３８Ｂ，３８Ｃ，３８Ｄを有している。これら出力層３８Ａ〜３８ＤはＣＮＮ３０の最も出力側に配置される層である。本実施形態では、第１出力層３８Ａは第１全結合層３７Ａから出力された値をもとに「ＨＩＣ」を算出して出力する層であり、第２出力層３８Ｂは第２全結合層３７Ｂから出力された値をもとに「インパクタ侵入量」を算出して出力する層である。また、第３出力層３８Ｃは第３全結合層３７Ｃから出力された値をもとに「１ミリ秒Ｇ」を算出して出力する層であり、第４出力層３８Ｄは第４全結合層３７Ｄから出力された値をもとに「２ミリ秒Ｇ」を算出して出力する層である。なお本実施形態では、これら出力層３８Ａ〜３８Ｄが出力部に相当する。
【００２７】
以下、前記学習処理の実行手順について説明する。
学習処理の実行に際して制御部１１は、記憶部１２に記憶されている実行プログラム１８をＲＡＭ１６に展開する。そして、制御部１１は、実行プログラム１８（詳しくは、学習処理）をＣＰＵ１５により実行して、ＣＮＮ３０の機械学習を実行する。
【００２８】
また学習処理を実行する際には、記憶部１２の第１入力フォルダ２１Ａおよび第２入力フォルダ２１Ｂに画像（詳しくは、教師データ１９）が記憶される。この画像をもとにＣＮＮ３０の機械学習が実行される。
【００２９】
教師データ１９は、開発済みの車両の歩行者保護性能を実際に測定した結果をもとに作成される。教師データ１９としては、フード外面の正面視断面を示す画像と、同フード外面の側面視断面を示す画像と、歩行者保護性能の各値（ＨＩＣ、インパクタ侵入量、１ミリ秒Ｇ、２ミリ秒Ｇ）とを組み合わせたデータが多数用意されている。
【００３０】
教師データ１９は、各入力フォルダ２１Ａ，２１Ｂに保存される画像のファイル名によって、正面視断面を示す画像と側面視断面を示す画像と歩行者保護性能の各値とが関連付けられたデータセットになっている。具体的には、第１入力フォルダ２１Ａおよび第２入力フォルダ２１Ｂに記憶される多数の画像のうち、組み合わせ対象となる一対の画像には同一のファイル名が付与されている。また、このファイル名には、それら画像を組み合わせた場合における歩行者保護性能の各値についての情報が含まれている。学習処理の実行に際して、入力フォルダ２１Ａ，２１Ｂから同一のファイル名の画像を各別に抽出することにより、正面視断面を示す画像と側面視断面を示す画像と歩行者保護性能の各値とがセットになったデータを得ることができる。
【００３１】
そうしたファイル名の一例を図４に示す。図４に示す例では、ファイル名の「Ｌ１０００」が正面視断面のＬ方向位置を示しており、同ファイル名の「Ｗ２００」が側面視断面のＷ方向位置を示している。具体的には、ファイル名の「Ｌ１０００Ｗ２００」は、正面視断面のうちの車両前側から１０００番目の断面と、側面視断面のうちの車両左側から２００番目の断面とを組み合わせたデータであることを示している。また、上記ファイル名の「ＨＩＣ５００」は正面視断面と側面視断面との交点（打点座標）におけるＨＩＣが「５００」であることを示しており、同ファイル名の「ＳＴ９０」は上記打点座標におけるインパクタ侵入量が「９０」であることを示している。さらに、上記ファイル名の「１Ｇ
２０」は上記打点座標における１ミリ秒Ｇが「２０」であることを示しており、同ファイル名の「２Ｇ１０」は上記打点座標における２ミリ秒Ｇが「１０」であることを示している。本実施形態では、教師データ１９として、上記打点座標毎に、多数組（例えば数千組）のデータが用意されている。
【００３２】
図５に示すように、本実施形態の性能推定装置１０では、学習処理の実行に合わせて、教師データ１９におけるフードの正面視断面を示す画像が第１入力フォルダ２１Ａに記憶されるとともに、同フードの側面視断面を示す画像が第２入力フォルダ２１Ｂに記憶される（ステップＳ１１）。
【００３３】
そして、学習処理では、各入力フォルダ２１Ａ，２１Ｂに記憶された画像をもとに、学習器としてのＣＮＮ３０の機械学習が実行される（ステップＳ１２）。詳しくは、各入力フォルダ２１Ａ，２１Ｂに記憶された画像のファイル名をもとに、正面視断面を示す画像と側面視断面を示す画像とが対をなす画像データが一組抽出される。そして、それら画像をＣＮＮ３０の入力データとした場合に、同画像のファイル名に含まれる歩行者保護性能の各値がＣＮＮ３０の出力値として得られるように、ＣＮＮ３０が構築される。本実施形態の学習処理では、こうしたＣＮＮ３０の機械学習が、正面視断面を示す画像と側面視断面を示す画像とが対をなす画像データの組毎に実行される態様で、繰り返し実行される。そして、このとき構築したＣＮＮ３０の構成（例えば、各層におけるニューロンの個数、ニューロン同士の結合関係、各ニューロンの伝達関数）や、各ニューロン間の結合の重み、並びに各ニューロンの閾値を示す情報が学習データ２０として記憶部１２に格納される。本実施形態では、こうした一連の処理が自動的に実行されるように、実行プログラム１８が構築されて記憶部１２に記憶されている。
【００３４】
以下、前記推定処理の実行手順について説明する。
推定処理の実行に際して制御部１１は、記憶部１２に記憶されている実行プログラム１８をＲＡＭ１６に展開する。なお、学習済みのＣＮＮ３０の構成や、各ニューロン間の結合の重み、並びに各ニューロンの閾値を示す情報は、記憶部１２に記憶されている学習データ２０に含まれている。本実施形態では、実行プログラム１８を展開する際に、そうした学習データ２０が参照されて、歩行者保護性能を推定する推定処理に用いる学習済みのＣＮＮ３０の設定が行われる。
【００３５】
図６に示すように、本実施形態の性能推定装置１０では、推定処理の実行に合わせて、入力装置１３の操作を通じて推定対象車両のフード２５の正面視断面を示す画像が第１入力フォルダ２１Ａに記憶されるとともに、同フード２５の側面視断面を示す画像が第２入力フォルダ２１Ｂに記憶される（ステップＳ２１）。
【００３６】
なお本実施形態では、推定対象車両の開発工程において意匠形状（デザイン）が決定されると、その意匠形状をもとにフード２５（詳しくは、その外面）の側面視断面を示す画像と正面視断面を示す画像とが形成される。そして、推定処理の実行に合わせて、それら画像が第１入力フォルダ２１Ａおよび第２入力フォルダ２１Ｂに保存される。
【００３７】
こうした推定用の画像としては、フード２５の正面視断面を示す画像と同フード２５の側面視断面を示す画像とを組み合わせた一対の画像データが前記打点座標毎に１組ずつ用意される。推定用の画像データは、各入力フォルダ２１Ａ，２１Ｂに保存される画像に付与されたファイル名によって、正面視断面を示す画像と側面視断面を示す画像とが関連付けられたデータセットになっている。具体的には、第１入力フォルダ２１Ａおよび第２入力フォルダ２１Ｂに記憶される多数の画像データのうち、組み合わせ対象となる一対の画像データには同一のファイル名（例えば、Ｌ１０００Ｗ２００．ｊｐｅｇ）が付与されている。そのため、推定処理の実行に際して、各入力フォルダ２１Ａ，２１Ｂから同一のフ
ァイル名の画像を抽出することにより、正面視断面を示す画像と側面視断面を示す画像とがセットになったデータを得ることができる。なお、例示したファイル名（Ｌ１０００Ｗ２００．ｊｐｅｇ）における「Ｌ１０００」は正面視断面のＬ方向位置を示しており、同ファイル名の「Ｗ２００」は側面視断面のＷ方向位置を示している。そのため、このファイル名は、正面視断面のうちの車両前側から１０００番目の断面と、側面視断面のうちの車両右側から２００番目の断面とを組み合わせたデータであることを示している。
【００３８】
本実施形態の推定処理では、一対の画像データをもとに、学習済みのＣＮＮ３０を利用して、正面視断面と側面視断面との交点（打点座標）における歩行者保護性能についての各出力値（ＨＩＣ、インパクタ侵入量、１ミリ秒Ｇ、２ミリ秒Ｇ）が求められる（ステップＳ２２）。本実施形態では、こうした歩行者保護性能についての各出力値の算出が、正面視断面を示す画像と側面視断面を示す画像とが対をなすデータセット毎に実行される態様で、繰り返し実行される。本実施形態では、こうした一連の処理が自動的に実行されるように実行プログラム１８が構築されて記憶部１２に記憶されている。
【００３９】
そして、全てのデータセットについての歩行者保護性能の出力値の算出が完了すると、それら出力値が出力される（ステップＳ２３）。具体的には、各衝撃打点と歩行者保護性能についての各出力値との関係を示すデータ（例えば、ＣＳＶデータ）が作成されるとともに、同データが推定結果データ２２として記憶部１２に記憶される。また、衝撃打点と歩行者保護性能についての各出力値との関係を示す表が作成されて、出力装置１４（詳しくはディスプレイ）に表示される。
【００４０】
本実施形態によれば、以下に記載する作用効果が得られる。
（１）ＣＮＮ３０の入力データや教師データ１９を構成する画像データとして、見る角度の異なる二種類の画像、詳しくはフードの正面視断面を示す画像と側面視断面を示す画像とが用意される。ここで、三次元形状のフードの形状を予測する際には、その予測に用いる画像として一方向の断面を示す一枚の画像のみが用意される場合と比較して、異方向の断面を示す二枚の画像が用意される場合のほうが、同フードの形状を精度良く予測することが可能である。本実施形態によれば、そうした異方向の断面を示す二枚の画像をＣＮＮ３０の入力データや教師データ１９として用いることができる。そのため、三次元形状のフード２５の形状を正確に把握して考慮しつつ、同フード２５による歩行者保護性能を精度良く推定することができる。
【００４１】
（２）教師データ１９は、フードの断面を示す二枚の画像と同フードによる歩行者保護性能の各値とが対をなす態様で関連付けられたデータセットを複数有している。これにより、各データセットについて「フードの断面を示す二枚の画像」を入力データとするとともに「フードによる歩行者保護性能の各値」を出力データとしてＣＮＮ３０を学習させることにより、多入力のＣＮＮ３０を構築することができる。
【００４２】
なお、上記実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。
・ＣＮＮ３０の構成は任意に変更することができる。例えば各中間層３３Ａ，３３Ｂにおいて畳み込み層３４およびプーリング層３５が交互に並ぶ回数を変更したり、ドロップアウト層を追加したりしてもよい。
【００４３】
・性能推定装置１０による推定対象項目を、ＨＩＣ、インパクタ侵入量、１ミリ秒Ｇ、および２ミリ秒Ｇのいずれか１つにしたり、いずれか２つにしたり、いずれか３つにしたりしてもよい。また、ＨＩＣ、インパクタ侵入量、１ミリ秒Ｇ、および２ミリ秒Ｇ以外の値を、性能推定装置１０の推定対象項目にすることもできる。
【００４４】
・歩行者保護性能の推定結果を出力する態様は、推定結果を示すデータを記憶部１２に
記憶したり同データを出力装置１４に表示させたりすることに限らず、任意に変更することができる。
【００４５】
・ＣＮＮ３０の入力データや教師データ１９を構成する画像データに、フードの厚さを示す情報やフードの材質を示す情報を付与するようにしてもよい。例えばフードの厚さを示す情報は同フードの断面を示す線の太さを変えることによって付与することができ、フードの材質を示す情報は同フードの断面を示す線の表示色を変えることによって付与することができる。上記構成によれば、フードの厚さや材質を把握したうえで歩行者保護性能の各値の算出を行うことができるため、それら値をより精度良く算出することができる。
【００４６】
・教師データ１９を、フードの正面視断面を示す画像と、同フードの側面視断面を示す画像と、歩行者保護性能の各値を示す数値データファイルとを組み合わせたデータにしてもよい。要は、フードの正面視断面を示す画像と同フードの側面視断面を示す画像と歩行者保護性能の各値とが関連付けられたデータセットであれば、教師データ１９として用いることができる。
【００４７】
・ＣＮＮ３０の入力データおよび教師データ１９を構成する画像データとしては、フードの正面視断面を示す画像や側面視断面を示す画像に限らず、任意の断面線に沿ったフードの断面を示す画像を用いることができる。また、ＣＮＮ３０の入力データおよび教師データ１９を構成する画像データとして、フードの断面を示す画像に限らず、フードの外面形状を示す画像を用いることなども可能である。
【００４８】
・ＣＮＮ３０の入力データおよび教師データ１９を構成する画像データとして、三枚以上の画像を用いるようにしてもよい。この場合には、それら画像データに各別に対応する態様で、画像データを保存する入力フォルダや、同画像データを数値化する数値化部、ＣＮＮの入力層および中間層を設定するようにすればよい。例えば、Ｌ方向位置の異なる複数枚の正面視断面を示す画像とＷ方向位置の異なる複数枚の側面視断面を示す画像とを、ＣＮＮ３０の入力データおよび教師データ１９を構成する画像データとして用いることができる。こうした構成によれば、フードにおける打点座標周辺の形状を考慮したうえで、フードによる歩行者保護性能を推定することができる。その他、ＣＮＮ３０の入力データおよび教師データ１９を構成する画像データとして、フードの正面視断面を示す画像と、側面視断面を示す画像と、それら正面視断面および側面視断面以外の断面を示す画像とを用いることなども可能である。
【００４９】
・歩行者保護性能の推定に用いるＣＮＮを車種毎に設定するようにしてもよい。同一の車種であれば、車両がモデルチェンジしたところで、フードの基本構造は大きくは変わらない。そのため、上記実施形態の性能推定装置のように、フードの外面の断面形状を示す画像を入力データとして学習済みのＣＮＮ３０から歩行者保護性能の各値を求めることにより、それら値を精度良く求めることができる。上記構成によれば、車種毎に設定されるＣＮＮを利用して、フードによる歩行者保護性能を精度よく推定することができる。
【００５０】
・上記実施形態にかかる性能推定装置は、車両のフードによる歩行者の頭部保護性能を推定する装置に限らず、車両のバンパーによる歩行者の脚部保護性能を推定する装置にも適用することができる。この場合には、バンパーの意匠形状を示す画像を入力データとして、学習済みのＣＮＮから、脚部保護性能を推定するようにすればよい。上記実施形態にかかる性能推定装置は、車両を構成する構成部材についての見る角度の異なる複数の画像をもとに同構成部材の性能を推定する装置であれば、適用可能である。また、そうした車両を構成する構成部材の性能を推定する装置に限らず、三次元形状をなす対象物についての見る角度の異なる複数の画像をもとに同対象物の性能を推定する装置であれば、上記実施形態にかかる性能推定装置は適用することができる。
【符号の説明】
【００５１】
１０…性能推定装置、１１…制御部、１２…記憶部、１３…入力装置、１４…出力装置、１５…ＣＰＵ、１６…ＲＡＭ、１７…ＲＯＭ、１８…実行プログラム、１９…教師データ、２０…学習データ、２１…入力部、２１Ａ…第１入力フォルダ、２１Ｂ…第２入力フォルダ、２２…推定結果データ、２５…フード、３０…畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、３１Ａ…第１数値化部、３１Ｂ…第２数値化部、３２Ａ…第１入力層、３２Ｂ…第２入力層、３３Ａ…第１中間層、３３Ｂ…第２中間層、３４…畳み込み層、３５…プーリング層、３６…結合層、３７Ａ…第１全結合層、３７Ｂ…第２全結合層、３７Ｃ…第３全結合層、３７Ｄ…第４全結合層、３８Ａ…第１出力層、３８Ｂ…第２出力層、３８Ｃ…第３出力層、３８Ｄ…第４出力層。
【図１】
2020166512.tif 000003
【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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