(57)【要約】【課題】記憶させるソフトウェアのデータ量の増大を抑制することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供すること。【解決手段】本開示に係る情報処理装置は、第１の処理部と、第２の処理部と、選択部とを有する。第１の処理部は、センサから入力されるデータに対して、第１の処理を実行する。第２の処理部は、第１の処理部によって第１の処理が実行されたデータに対して、第１の処理よりも処理負荷が低い異なる複数の第２の処理を実行する。選択部は、第２の処理部において実行させる第２の処理を所定の条件に応じて選択する。【選択図】図１
2020156034.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサから入力されるデータに対して、第１の処理を実行する第１の処理部と、
前記第１の処理部によって前記第１の処理が実行されたデータに対して、前記第１の処理よりも処理負荷が低い異なる複数の第２の処理を実行する第２の処理部と、
前記第２の処理部において実行させる前記第２の処理を所定の条件に応じて選択する選択部と
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記選択部は、
周囲の環境条件に応じて前記第２の処理を選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１の処理部は、
前記センサから入力されるデータの特徴量を抽出する特徴量抽出部
を有し、
前記特徴量抽出部は、
機械学習によって学習された特徴量抽出パラメータが入力される
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
異なる複数の前記特徴量抽出パラメータを記憶する特徴量抽出パラメータ記憶部
を有し、
前記特徴量抽出部は、
前記所定の条件に応じて前記特徴量抽出パラメータ記憶部から選択される前記特徴量抽出パラメータが入力される
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第２の処理部は、
前記センサの検知対象を判別する判別部
を有し、
前記判別部は、
機械学習によって学習された判別パラメータが入力される
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
異なる複数の前記判別パラメータを記憶する判別パラメータ記憶部
を有し、
前記判別部は、
前記所定の条件に応じて前記判別パラメータ記憶部から選択される前記判別パラメータが入力される
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１の処理部は、
第１のセンサからデータが入力される第１の特徴量抽出部と、
第２のセンサからデータが入力される第２の特徴量抽出部と
を有し、
前記第１の特徴量抽出部および前記第２の特徴量抽出部は、
前記第１の処理を実行したデータを前記判別部へ出力する
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記選択部は、
日中または夜間の判別に応じて前記第２の処理を選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記特徴量抽出部は、
晴天または雨天の判別に応じて前記特徴量抽出パラメータ記憶部から選択される前記特徴量抽出パラメータが入力される
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
センサから入力されるデータに対して、第１の処理を実行する第１の処理工程と、
前記第１の処理工程によって前記第１の処理が実行されたデータに対して、前記第１の処理よりも処理負荷が低い異なる複数の第２の処理を実行する第２の処理工程と、
前記第２の処理工程において実行させる前記第２の処理を所定の条件に応じて選択する選択工程と
を含む情報処理方法。
【請求項１１】
センサから入力されるデータに対して、第１の処理を実行する第１の処理手順と、
前記第１の処理手順によって前記第１の処理が実行されたデータに対して、前記第１の処理よりも処理負荷が低い異なる複数の第２の処理を実行する第２の処理手順と、
前記第２の処理手順において実行させる前記第２の処理を所定の条件に応じて選択する選択手順と
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等のプロセッサを用いて画像認識処理を行う情報処理装置がある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１９９１４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、情報処理装置によって用途が異なる複数のタスクを実行させる場合、タスク毎に異なるソフトウェアを情報処理装置に記憶させておく必要があり、タスク数の増加に伴って情報処理装置に記憶させるソフトウェアのデータ量の増大が問題となる。
【０００５】
そこで、本開示では、記憶させるソフトウェアのデータ量の増大を抑制することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示に係る情報処理装置は、第１の処理部と、第２の処理部と、選択部とを有する。第１の処理部は、センサから入力されるデータに対して、第１の処理を実行する。第２の処理部は、前記第１の処理部によって前記第１の処理が実行されたデータに対して、前記第１の処理よりも処理負荷が低い異なる複数の第２の処理を実行する。選択部は、前記第２の処理部において実行させる前記第２の処理を所定の条件に応じて選択する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本開示に係る情報処理装置の概要構成の一例を示す説明図である。
【図２】本開示に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本開示に係る第１の機械学習の説明図である。
【図４】本開示に係る情報処理装置の第１の動作例を示す説明図である。
【図５】本開示に係る情報処理装置が第１の動作例の動作を行う場合に実行する処理を示すフローチャートである。
【図６】本開示に係る第２の機械学習の説明図である。
【図７】本開示に係る第２の機械学習の説明図である。
【図８】本開示に係る情報処理装置の第２の動作例を示す説明図である。
【図９】本開示に係る情報処理装置の第２の動作例を示す説明図である。
【図１０】本開示に係る情報処理装置が第２の動作例の動作を行う場合に実行する処理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】
【０００８】
以下に、本開示の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の各実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
【０００９】
（１．情報処理装置の概要構成）
図１は、本開示に係る情報処理装置１の概要構成の一例を示す説明図である。以下では、情報処理装置１が車両に搭載され、カメラ１０１によって撮像される画像の画像データやミリ波レーダ１０２によって検知されるミリ波データに基づいて、画像の被写体が車両か非車両かを判別する装置である場合について説明する。なお、情報処理装置１の判別対象は、車両に限定されるものではなく、画像から判別可能な任意の物体であってもよい。
【００１０】
情報処理装置１は、ディープラーニングにより機械学習された認識器を使用して画像から被写体を認識する。ディープラーニングにより機械学習される認識器は、モデルとパラメータとで構成される。
【００１１】
ディープラーニングで使用される計算グラフ（関数）は、一般的にモデルと呼ばれ、画像データから被写体の特徴（パターン）を認識するように機械学習によって設計された人間の脳神経回路（ニューラルネットワーク）をモデルとした多階層構造となっている。
【００１２】
モデルは、各階層に配置される複数のノードの前段に接続されるノードの出力データの形式（多次元ベクトルの次元数、各次元のサイズ、全要素数）と、そのノードの後段に接続されるノードの入力データの形式とを揃えることで任意のレイヤ（階層）で分離が可能である。
【００１３】
また、パラメータは、同一構造のモデルであっても異なるパラメータを入力して使用することができる。モデルは、入力されるパラメータが異なると、認識器としての振る舞いが変わる。例えば、モデルは、入力されるパラメータが変更されることで、変更前とは異なる対象物を認識することができるようになる。かかるパラメータは、ディープラーニングによる機械学習によって獲得される。
【００１４】
また、モデルでは、入力に近いレイヤ（浅い階層のレイヤ）は、主に入力データの特徴量を抽出する。かかる入力に近いレイヤは、データの相関を判別するため積和演算を多用する。特に、入力データが画像データの場合、入力に近いレイヤは、多次元の積和演算を行うことになり、処理負荷が高い。一方、出力に近いレイヤは、認識対象の分類や回帰等のタスクに応じた処理を行うが、一般的には次元削減されたデータを用いるため、入力に近いレイヤに比べて処理負荷が低い。
【００１５】
ここで、ディープラーニングでは、学習済みの共通の特徴量抽出器と、タスク毎に学習した判別器とを組み合わせることで複数種類のタスクを処理可能とする転移学習が行われる。異なる用途において、転移学習した複数の学習済み認識器を切替えて使用する場合、それぞれの認識器に対応したソフトウェアを用意する必要があり、情報処理装置に記憶させるソフトウェアのデータ量が増大する。
【００１６】
また、情報処理装置は、演算処理の高速化のために汎用用途向けのＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）を搭載する必要がある等、コストが嵩み、組み込みでのディープラーニングを活用して性能を向上させることが困難である。
【００１７】
そこで、本開示に係る情報処理装置１は、共通の特徴量抽出器をＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）でハードウェアロジックとして実装する。そして、情報処理装置１は、タスク毎に機械学習した複数の判別器をＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＤＳＰ、およびＦＰＧＡ等によって構成し、複数の判別器をタスクに応じて選択可能とした。
【００１８】
これにより、情報処理装置１は、記憶するソフトウェアのデータ量の増大を抑制しつつ、特定用途の組み込みにおいてローコストで複数のディープラーニングによる認識器を使い分けることができるようになり、認識性能を向上させることができる。
【００１９】
図１に示すように、情報処理装置１は、入力側にカメラ１０１と、ミリ波レーダ１０２とが接続され、出力側に認識結果利用装置１０３が接続される。情報処理装置１は、カメラ１０１によって撮像される画像の画像データとミリ波レーダ１０２によって検知されるミリ波データとに基づいて、画像の被写体が車両か非車両かを判別し、車両の判別結果を認識結果利用装置１０３へ出力する。認識結果利用装置１０３は、情報処理装置１から入力される車両の判別結果を、例えば、緊急自動ブレーキシステムや自動運転システムの制御等に使用する。
【００２０】
情報処理装置１は、カメラ１０１およびミリ波レーダ１０２等のセンサから入力されるデータに対して、比較的処理負荷が高い特徴量抽出等の第１の処理を実行する第１の処理部２を備える。第１の処理部２は、例えば、処理速度が比較的速く、消費電力が比較的少ない並列処理や繰り返し演算等に適したＦＰＧＡ２０を備える。
【００２１】
かかる第１の処理部２は、特徴量抽出器モデルＡ２１や特徴量抽出器モデルＢ２２等の予め構築された特徴量抽出用の複数のモデルを備える。情報処理装置１は、特徴量抽出器モデルＡ２１に入力（以下、ロードという場合がある）する特徴量抽出器Ａ用パラメータ群７１、特徴量抽出器モデルＢ２２にロードする特徴量抽出器Ｂ用パラメータ群７２等のパラメータ群をメモリに記憶している。
【００２２】
また、情報処理装置１は、第１の処理部２によって第１の処理が実行されたデータに対して、第１の処理よりも処理負荷が低い異なる複数の第２の処理を実行する第２の処理部３を備える。第２の処理部３は、例えば、ＣＰＵ４、ＦＰＧＡ５、およびＤＳＰ６等の複数の処理装置を備える。尚、第２の処理部３は、ＣＰＵ４、ＦＰＧＡ５、およびＤＳＰ６のうちのいずれか１つにて構成されていても良い。
【００２３】
ＣＰＵ４は、所定のソフトウェアを実行することで機能する判別器Ｃ４１および判別器Ｄ４２等の複数の判別器を備える。ＦＰＧＡ５は、所定のソフトウェアを実行することで機能する判別器Ｅ５１および判別器Ｆ５２等の複数の判別器を備える。ＤＳＰ６は、所定のソフトウェアを実行することで機能する判別器Ｇ６１および判別器Ｈ６２等の複数の判別器を備える。
【００２４】
これらの判別器Ｃ４１、判別器Ｄ４２、判別器Ｅ５１、判別器Ｆ５２、判別器Ｇ６１、および判別器Ｈ６２は、それぞれ処理内容が異なる第２の処理を実行する。さらに、情報処理装置１は、第２の処理部３において実行させる第２の処理を所定の条件に応じて選択する後述の選択部１２（図２参照）を備える。
【００２５】
かかる情報処理装置１によれば、例えば、判別器Ｃ４１および判別器Ｄ４２で特徴量抽出器モデルＡ２１を共用し、特徴量抽出器モデルＡ２１接続する判別器を切替えることで、判別器Ｃ４１の判別結果および判別器Ｄ４２の判別結果を出力することができる。
【００２６】
したがって、情報処理装置１は、例えば、判別器Ｃ４１および判別器Ｄ４２用に、それぞれ特徴量抽出器モデルのソフトウェアを記憶する場合に比べて、記憶するソフトウェアのデータ量を低減することができる。
【００２７】
（２．情報処理装置の構成の一例）
次に、図２を参照し、情報処理装置１の構成の一例について説明する。図２は、本開示に係る情報処理装置１の構成の一例を示すブロック図である。なお、ここでは、図２に示す構成要素のうち、図１に示す構成要素と同一の構成要素については、同一の符号を付することにより、重複する説明を省略する。
【００２８】
図２に示すように、情報処理装置１は、例えば、カメラ１０１やミリ波レーダ１０２等の複数のセンサ、認識結果利用装置１０３、雨滴センサ１０４、および時計１０５と接続される。
【００２９】
カメラ１０１は、例えば、情報処理装置１が搭載される車両の周囲を撮像し、撮像画像の画像データを情報処理装置１へ出力する。ミリ波レーダ１０２は、車両の周囲へ送信したミリ波（電波）の物標による反射波を受信し、受信した反射波に応じたミリ波データを情報処理装置１へ出力する。尚、情報処理装置１に接続されるセンサは、カメラ１０１とミリ波レーダ１０２の他に、ＬＩＤＡＲ(Light  Detection  and  Ranging)や超音波センサ等の種々のセンサを適用可能である。
【００３０】
認識結果利用装置１０３は、前述したように、情報処理装置１による車両の判別結果を車両の制御に使用する装置である。雨滴センサ１０４は、車両に当たる雨滴の有無を検知し、検知結果を示す情報を情報処理装置１へ出力する。時計１０５は、現在時刻を示す情報を情報処理装置１へ出力する。
【００３１】
情報処理装置１は、第１の処理部２と、第２の処理部３と、メモリ８１，８２と、切替部１１とを備える。メモリ８１に記憶される複数のパラメータは、第１の処理部２のＦＰＧＡ２０にロードされるパラメータである。メモリ８２に記憶される複数のパラメータ及びモデルは、第２の処理部３のＣＰＵ４、ＦＰＧＡ５、およびＤＳＰ６へロードされるパラメータ及び/またはモデルである。具体的には、ＣＰＵ４およびＤＳＰ６へは、メモリ８２に記憶される複数のパラメータ及びモデルがロードされる。ＦＰＧＡ５へは、メモリ８２に記憶される複数のパラメータのみがロードされる。
【００３２】
これらの各パラメータは、事前に行われるディープランニングによる機械学習によって決定される。かかるパラメータの機械学習の一例については、図３、図６、および図７を参照して後述する。
【００３３】
第１の処理部２のＦＰＧＡ２０には、メモリ８１からパラメータがロードされる。これにより、ＦＰＧＡ２０は、例えば、カメラ１０１から入力される画像データの特徴量を抽出する後述の画像特徴量抽出器２１ａや、ミリ波レーダ１０２から入力されるミリ波データの特徴量を抽出する晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａ、雨天ミリ波特徴量抽出器２２ｂとして機能する（図８、図９参照）。かかる第１の処理部２の動作例については、図４、図８、図９を参照して後述する。
【００３４】
ＣＰＵ４は、選択部１２と、実行部４０とを備える。選択部１２は、雨滴センサ１０４および時計１０５から入力される車両の環境情報に応じて、ＦＰＧＡ２０にメモリ８１からロードさせるパラメータを選択する。
【００３５】
また、選択部１２は、雨滴センサ１０４および時計１０５から入力される車両の環境情報に応じて、実行部４０、第２の処理部３のＦＰＧＡ５、およびＤＳＰ６にメモリ８２からロードさせるパラメータ及び/またはモデルを選択する。選択部１２は、物理的に接続関係を切り替えるハードウェアによって構成されても良いし、プログラム処理にて接続関係を切り替えるソフトウェアによって構成されても良い。
【００３６】
実行部４０は、メモリ８２からロードするパラメータ及びモデルに応じて、例えば、前述した判別器Ｃ４１や判別器Ｄ４２等として機能する。また、第２の処理部３のＦＰＧＡ５は、メモリ８２からロードするパラメータに応じて、例えば、前述した判別器Ｅ５１や判別器Ｆ５２等として機能する。
【００３７】
また、ＤＳＰ６は、メモリ８２からロードするパラメータ及びモデルに応じて、例えば、前述した判別器Ｇ６１や判別器Ｈ６２等として機能する。また、選択部１２は、第１の処理部２のＦＰＧＡ２０と接続させる第２の処理部３内の処理装置を切替部１１によって切替えさせる処理も行う。かかる第２の処理部３の動作例については、図４、図８、図９を参照して後述する。
【００３８】
（３．第１の機械学習）
次に、図３を参照し、情報処理装置１が行う第１の機械学習の一例について説明する。図３は、本開示に係る第１の機械学習の説明図である。カメラ１０１によって撮像される画像から被写体が車両か非車両かを判別する場合、日中に撮像された画像と、夜間に撮像された画像とでは、輝度や被写体の見え方等、画像の特徴量が大きく異なる。
【００３９】
このため、情報処理装置１は、日中に撮像された画像から車両か非車両かを判別する場合と、夜間に撮像された画像から車両か非車両かを判別する場合とで、異なる画像認識処理が必要となる。
【００４０】
しかし、情報処理装置１は、日中に撮像された画像から車両か非車両かを判別するためのソフトウェアと、夜間に撮像された画像から車両か非車両かを判別するためのソフトウェアとを記憶すると、記憶するデータ量が増大する。そこで、情報処理装置１は、昼夜において入力画像の被写体が車両か否かを判別する２クラス分類タスクを行うために、以下に説明する第１の機械学習を事前に行う。
【００４１】
図３に示すように、第１の機械学習では、まず、物体の１０００クラス分類モデルとして一般的な学習済みのＶＧＧ１６モデルを用意する（ステップＳ１）。ＶＧＧ１６モデルは、画像データから画像の特徴量を抽出する前段の画像特徴量抽出レイヤと、画像特徴量抽出レイヤによって抽出された特徴量から被写体を１０００クラスに分類する後段の１０００クラス分類レイヤとを含む。
【００４２】
続いて、ＶＧＧ１６モデルを画像特徴量抽出レイヤ（学習済みＶＧＧ１６モデルの一部）と、１０００クラス分類レイヤとに分離する。そして、画像特徴量抽出レイヤに被写体を車両か非車両かの２クラスに分類（判別）する車両判別レイヤを接続するレイヤ入れ替えを行う（ステップＳ２）。その後、画像特徴量抽出レイヤに車両判別レイヤが接続された学習モデルに、日中画像データと夜間画像データとを入力して学習モデルに機械学習を行わせる（ステップＳ３）。
【００４３】
このとき、ＶＧＧ１６の画像特徴量抽出レイヤには、予め画像から一般的な物体を認識するのに適した特徴量を抽出するように機械学習された画像特徴量抽出パラメータが入力されている。このため、第１の機械学習では、画像特徴量抽出レイヤの画像特徴量抽出パラメータを固定とし、車両判別レイヤのパラメータを再学習させる。
【００４４】
ここで学習モデルに入力される日中画像データには、日中に撮像された車両が写っている多数の画像データと、日中に撮像された車両が写っていない多数の画像データとが含まれている。また、夜間画像データには、夜間に撮像された車両が写っている多数の画像データと、夜間に撮像された車両が写っていない多数の画像データとが含まれている。
【００４５】
かかる日中画像データと夜間画像データとを学習モデルに入力すると、車両判別レイヤ用のパラメータとして、日中に車両を精度よく判別するのに適した日中向きパラメータと、夜間に車両を精度よく判別するのに適した夜間向きパラメータとが得られる（ステップＳ４）。
【００４６】
これにより、車両判別レイヤに比べて処理負荷が高い画像特徴量抽出レイヤをＦＰＧＡ２０に実装して画像特徴量抽出パラメータをロードすることで、例えば、特徴量抽出器モデルＡ２１を画像特徴量抽出器２１ａとして機能させることができる（ステップＳ５）。
【００４７】
また、車両判別レイヤをＣＰＵ４に実装して日中向きパラメータをロードすることで、判別器Ｃ４１を日中車両判別器４１ａとし、夜間向きパラメータをロードすることで、判別器Ｄ４２を夜間車両判別器４２ａとして機能させることができる（ステップＳ５）。
【００４８】
このように、情報処理装置１では、画像特徴量抽出レイヤおよび画像特徴量抽出パラメータを昼夜共用とすることにより、記憶するソフトウェアのデータ量の増大を抑制することができる。また、情報処理装置１は、昼夜で日中向きパラメータと、夜間向きパラメータとを使い分けることにより、昼夜を問わず画像の被写体が車両か非車両かを高精度に判別することができる。
【００４９】
（４．情報処理装置の第１の動作例）
次に、図４を参照し、情報処理装置１が行う第１の動作例について説明する。図４は、本開示に係る情報処理装置１の第１の動作例を示す説明図である。
【００５０】
図４に示すように、情報処理装置１は、例えば、カメラ１０１によって撮像された画像の被写体が車両か非車両かを判別する場合、特徴量抽出器Ａ用パラメータ群７１からＦＰＧＡ２０の特徴量抽出器モデルＡ２１に画像特徴量抽出パラメータをロードする。これにより、情報処理装置１は、特徴量抽出器モデルＡ２１を画像特徴量抽出器２１ａとして機能させることができる。
【００５１】
その後、情報処理装置１は、例えば、時計１０５から入力される情報に基づいて、現在が日中か夜間かを判別する。そして、情報処理装置１は、日中と判別した場合、画像特徴量抽出器２１ａの出力と、ＣＰＵ４の日中車両判別器４１ａの入力とを接続する。
【００５２】
具体的には、情報処理装置１は、前述した日中向きパラメータをＣＰＵ４にロードして、ＣＰＵ４を日中車両判別器４１ａとして機能させた状態で、ＦＰＧＡ２０とＣＰＵ４とを接続する。これにより、情報処理装置１では、ソフトウェア上で画像特徴量抽出器２１ａの出力と、ＣＰＵ４の日中車両判別器４１ａの入力とが接続されることになる。
【００５３】
その後、情報処理装置１は、カメラ１０１から取得する画像データを画像特徴量抽出器２１ａに入力し、日中車両判別器４１ａから車両の判別結果を認識結果利用装置１０３へ出力する。
【００５４】
また、情報処理装置１は、時計１０５から入力される情報に基づいて、現在が夜間であると判別した場合、画像特徴量抽出器２１ａの出力を、ＣＰＵ４の夜間車両判別器４２ａの入力に繋ぎ変える。具体的には、情報処理装置１は、前述した夜間向きパラメータをＣＰＵ４にロードして、ＣＰＵ４を夜間車両判別器４２ａとして機能させた状態で、ＦＰＧＡ２０とＣＰＵ４とを接続する。
【００５５】
これにより、情報処理装置１では、ソフトウェア上で画像特徴量抽出器２１ａの出力が、ＣＰＵ４の夜間車両判別器４２ａの入力に繋ぎ変えられることになる。その後、情報処理装置１は、カメラ１０１から取得する画像データを画像特徴量抽出器２１ａに入力し、夜間車両判別器４２ａから車両の判別結果を認識結果利用装置１０３へ出力する。認識結果利用装置１０３は、情報処理装置１から入力される車両の判別結果を、例えば、緊急自動ブレーキシステムや自動運転システムの制御等に使用する。
【００５６】
尚、本実施例では、現在が日中か夜間かを判別するために時計１０５を用いたが、日中か夜間かを判別する手段としては時計に限定されず、例えば車両周囲の環境光の照度を測定する照度センサ等が用いられても良いし、カメラ１０１から取得された画像データに基づく判別手段が用いられても良い。
【００５７】
（５．情報処理装置が第１の動作例の動作を行う場合に実行する処理）
次に、図５を参照し、情報処理装置１が第１の動作例の動作を行う場合に実行する処理の一例について説明する。図５は、本開示に係る情報処理装置１が第１の動作例の動作を行う場合に実行する処理を示すフローチャートである。
【００５８】
図５に示すように、情報処理装置１は、第１の動作例の動作を行う場合、まず、特徴量抽出器モデルＡ２１に、画像特徴量抽出パラメータをロードする（ステップＳ１０１）。これにより、特徴量抽出器モデルＡ２１が画像特徴量抽出器２１ａとして機能するようになる。その後、情報処理装置１は、時間帯を判別する（ステップＳ１０２）。
【００５９】
続いて、情報処理装置１は、判別した時間帯が日中か否かを判定する（ステップＳ１０３）。そして、情報処理装置１は、日中であると判定した場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、画像特徴量抽出器２１ａの出力を日中車両判別器４１ａの入力に接続し（ステップＳ１０４）、処理をステップＳ１０６へ移す。
【００６０】
また、情報処理装置１は、日中でなく夜間であると判定した場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、画像特徴量抽出器２１ａの出力を夜間車両判別器４２ａの入力に接続し（ステップＳ１０５）、処理をステップＳ１０６へ移す。
【００６１】
ステップＳ１０６において、情報処理装置１は、カメラ画像データを画像特徴量抽出器２１ａに入力する。その後、情報処理装置１は、車両の判別結果を認識結果利用装置１０３へ出力し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。以後、情報処理装置１は、電源がＯＦＦにされるまで、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０７の処理を繰り返し実行する。
【００６２】
（６．第２の機械学習）
次に、図６および図７を参照し、情報処理装置１が行う第２の機械学習の一例について説明する。図６および図７は、本開示に係る第２の機械学習の説明図である。情報処理装置１は、カメラ１０１とミリ波レーダ１０２とのセンサフュージョンによる車両認識を行ことで、カメラ１０１のみによる車両認識よりも高精度に車両認識を行うことができる。
【００６３】
ただし、ミリ波レーダ１０２は、雨天時に周囲へ照射する電波が晴天時に比べて減衰する。このため、情報処理装置１は、ミリ波レーダ１０２から入力されるミリ波データから被写体が車両か非車両かを判別する場合、晴天時に入力されるミリ波データと、雨天時に入力されるミリ波データとでは、受信強度等、ミリ波データの特徴量が大きく異なる。
【００６４】
このため、情報処理装置１は、晴天時に入力されるミリ波データから車両か非車両かを判別する場合と、雨天時に入力されるミリ波データから車両か非車両かを判別する場合とで、異なる認識処理が必要となる。
【００６５】
しかし、情報処理装置１は、晴天時に入力されるミリ波データから車両か非車両かを判別するためのソフトウェアと、雨天時に入力されるミリ波データから車両か非車両かを判別するためのソフトウェアとを記憶すると、記憶するデータ量が増大する。
【００６６】
そこで、情報処理装置１は、晴天時および雨天時において入力画像の被写体が車両か否かを画像データおよびミリ波データに基づいて判別する２クラス分類タスクを行うために、以下に説明する第２の機械学習を事前に行う。
【００６７】
図６に示すように、第２の機械学習では、まず、物体の１０００クラス分類モデルとして一般的な学習済みのＶＧＧ１６モデルを用意する（ステップＳ１１）。ＶＧＧ１６モデルは、画像データから画像の特徴量を抽出する前段の画像特徴量抽出レイヤと、画像特徴量抽出レイヤによって抽出された特徴量から被写体を１０００クラスに分類する後段の１０００クラス分類レイヤとを含む。
【００６８】
続いて、ＶＧＧ１６モデルを画像特徴量抽出レイヤ（学習済みＶＧＧ１６モデルの一部）と、１０００クラス分類レイヤとに分離する。そして、画像特徴量抽出レイヤに被写体を車両か非車両かの２クラスに分類（判別）する車両判別レイヤを接続するレイヤ入れ替えを行う（ステップＳ１２）。
【００６９】
さらに、ミリ波特徴量抽出レイヤを用意し、ミリ波特徴量抽出レイヤの出力を車両判別レイヤの入力に接続する（ステップＳ１２）。その後、画像特徴量抽出レイヤの学習モデルに、晴天画像データと雨天画像データとを入力し、ミリ波特徴量抽出レイヤの学習モデルに晴天ミリ波データと雨天ミリ波データとを入力して学習モデルに機械学習を行わせる（ステップＳ１３）。
【００７０】
このとき、ＶＧＧ１６の画像特徴量抽出レイヤには、予め画像から一般的な物体を認識するのに適した特徴量を抽出するように機械学習された画像特徴量抽出パラメータが入力されている。このため、第２の機械学習では、画像特徴量抽出レイヤのパラメータを固定とし、車両判別レイヤのパラメータと、ミリ波特徴量抽出レイヤのパラメータとを再学習させる。
【００７１】
ここで学習モデルに入力される晴天画像データには、晴天時に撮像された車両が写っている多数の画像データと、晴天時に撮像された車両が写っていない多数の画像データとが含まれている。また、雨天時画像データには、雨天時に撮像された車両が写っている多数の画像データと、雨天時に撮像された車両が写っていない多数の画像データとが含まれている。
【００７２】
また、晴天ミリ波データには、晴天時に車両がある場所でミリ波レーダ１０２によって検知された多数のミリ波データと、晴天時に車両がない場所でミリ波レーダ１０２によって検知された多数のミリ波データとが含まれている。
【００７３】
また、雨天ミリ波データには、雨天時に車両がある場所でミリ波レーダ１０２によって検知された多数のミリ波データと、雨天時に車両がない場所でミリ波レーダ１０２によって検知された多数のミリ波データとが含まれている。
【００７４】
かかる晴天ミリ波データをミリ波特徴量抽出レイヤの学習モデルに入力すると、ミリ波特徴量抽出レイヤ用のパラメータとして、晴天時のミリ波データの特徴量を精度よく抽出するのに適した晴天ミリ波特徴量抽出パラメータが得られる（ステップＳ１４）。
【００７５】
また、雨天ミリ波データをミリ波特徴量抽出レイヤの学習モデルに入力すると、ミリ波特徴量抽出レイヤ用のパラメータとして、雨天時のミリ波データの特徴量を精度よく抽出するのに適した雨天ミリ波特徴量抽出パラメータが得られる（ステップＳ１４）。
【００７６】
また、晴天画像データを画像特徴量抽出レイヤの学習モデルに入力し、ミリ波特徴量レイヤの学習モデルに晴天ミリ波データを入力すると、車両判別レイヤ用のパラメータとして、晴天時に車両を精度よく判別するのに適した晴天向きパラメータが得られる（ステップＳ１４）。
【００７７】
また、雨天画像データを画像特徴量抽出レイヤの学習モデルに入力し、ミリ波特徴量レイヤの学習モデルに雨天ミリ波データを入力すると、車両判別レイヤ用のパラメータとして、雨天時に車両を精度よく判別するのに適した雨天向きパラメータが得られる（ステップＳ１４）。
【００７８】
これにより、車両判別レイヤに比べて処理負荷が高い画像特徴量抽出レイヤをＦＰＧＡ２０に実装して画像特徴量抽出パラメータをロードすることで、例えば、特徴量抽出器モデルＡ２１を画像特徴量抽出器２１ａとして機能させることができる（ステップＳ１５）。
【００７９】
また、処理負荷が高いミリ波特徴量抽出レイヤをＦＰＧＡ２０に実装して晴天ミリ波特徴量抽出パラメータをロードすることで、例えば、特徴量抽出器モデルＢ２２を晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａとして機能させることができる（ステップＳ１５）。
【００８０】
また、ミリ波特徴量抽出レイヤをＦＰＧＡ２０に実装して雨天ミリ波特徴量抽出パラメータをロードすることで、例えば、特徴量抽出器モデルＢ２２を雨天ミリ波特徴量抽出器２２ｂとして機能させることができる（ステップＳ１５）。
【００８１】
また、車両判別レイヤをＣＰＵ４に実装して晴天向きパラメータをロードすることで、判別器Ｃ４１を晴天車両判別器４１ｂとし、雨天向きパラメータをロードすることで、判別器Ｄ４２を雨天車両判別器４２ｂとして機能させることができる（ステップＳ１５）。
【００８２】
そして、情報処理装置１は、晴天の場合には、画像特徴量抽出器２１ａおよび晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａの出力と、晴天車両判別器４１ｂの入力とを接続する。また、情報処理装置１は、雨天の場合には、画像特徴量抽出器２１ａおよび雨天ミリ波特徴量抽出器２２ｂの出力と、雨天車両判別器４２ｂの入力とを接続する。
【００８３】
このように、情報処理装置１では、画像特徴量抽出レイヤおよび画像特徴量抽出パラメータを晴天時および雨天時共用とすることにより、記憶するソフトウェアのデータ量の増大を抑制することができる。
【００８４】
また、情報処理装置１は、晴天時と雨天時とで、晴天向きパラメータ、晴天ミリ波特徴量抽出パラメータ、雨天向きパラメータ、および雨天ミリ波特徴量抽出パラメータを使い分けることにより、晴天雨天を問わず高精度に車両の有無を判別することができる。
【００８５】
（７．情報処理装置の第２の動作例）
次に、図８および図９を参照し、情報処理装置１が行う第２の動作例について説明する。図８および図９は、本開示に係る情報処理装置１の第２の動作例を示す説明図である。
【００８６】
情報処理装置１は、例えば、カメラ１０１によって撮像された画像の被写体が車両か非車両かを画像データおよびミリ波データに基づいて判別する場合、まず、雨滴センサ１０４から入力される情報に基づいて、現在が晴天か雨天かを判別する。
【００８７】
尚、現在が晴天か雨天かを判別する手段としては、雨滴センサ１０４に限定されず、ワイパーの稼働状況の判定手段や、カメラ１０１から取得された画像データに基づく判別手段が用いられても良い。
【００８８】
そして、情報処理装置１は、晴天と判別した場合、図８に示すように、特徴量抽出器Ａ用パラメータ群７１からＦＰＧＡ２０の特徴量抽出器モデルＡ２１に画像特徴量抽出パラメータをロードする。これにより、情報処理装置１は、特徴量抽出器モデルＡ２１を画像特徴量抽出器２１ａとして機能させることができる。
【００８９】
また、情報処理装置１は、特徴量抽出器Ｂ用パラメータ群７２からＦＰＧＡ２０の特徴量抽出器モデルＢ２２に晴天ミリ波特徴量抽出パラメータをロードする。これにより、情報処理装置１は、特徴量抽出器モデルＢ２２を晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａとして機能させることができる。そして、情報処理装置１は、画像特徴量抽出器２１ａの出力と、晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａの出力と、ＣＰＵ４の晴天車両判別器４１ｂの入力とを接続する。
【００９０】
具体的には、情報処理装置１は、前述した晴天向きパラメータをＣＰＵ４にロードして、ＣＰＵ４を晴天車両判別器４１ｂとして機能させた状態で、ＦＰＧＡ２０とＣＰＵ４とを接続する。これにより、情報処理装置１では、ソフトウェア上で画像特徴量抽出器２１ａの出力と、晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａの出力と、ＣＰＵ４の晴天車両判別器４１ｂの入力とが接続されることになる。
【００９１】
その後、情報処理装置１は、カメラ１０１から取得する画像データを画像特徴量抽出器２１ａに入力し、ミリ波レーダ１０２から取得するミリ波データを晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａへ入力し、晴天車両判別器４１ｂから車両の判別結果を認識結果利用装置１０３へ出力する。
【００９２】
また、情報処理装置１は、雨滴センサ１０４から入力される情報に基づいて、現在が雨天であると判別した場合、図９に示すように、特徴量抽出器Ｂ用パラメータ群７２からＦＰＧＡ２０の特徴量抽出器モデルＢ２２に雨天ミリ波特徴量抽出パラメータをロードする。これにより、情報処理装置１は、特徴量抽出器モデルＢ２２を雨天ミリ波特徴量抽出器２２ｂとして機能させることができる。そして、情報処理装置１は、画像特徴量抽出器２１ａの出力と、雨天ミリ波特徴量抽出器２２ｂの出力と、ＣＰＵ４の雨天車両判別器４２ｂの入力とを接続する。
【００９３】
具体的には、情報処理装置１は、前述した雨天向きパラメータをＣＰＵ４にロードして、ＣＰＵ４を雨天車両判別器４２ｂとして機能させた状態で、ＦＰＧＡ２０とＣＰＵ４とを接続する。これにより、情報処理装置１では、ソフトウェア上で画像特徴量抽出器２１ａの出力と、雨天ミリ波特徴量抽出器２２ｂの出力と、ＣＰＵ４の雨天車両判別器４２ｂの入力とが接続されることになる。
【００９４】
その後、情報処理装置１は、カメラ１０１から取得する画像データを画像特徴量抽出器２１ａに入力し、ミリ波レーダ１０２から取得するミリ波データを雨天ミリ波特徴量抽出器２２ｂに入力し、雨天車両判別器４２ｂから車両の判別結果を認識結果利用装置１０３へ出力する。認識結果利用装置１０３は、情報処理装置１から入力される車両の判別結果を、例えば、緊急自動ブレーキシステムや自動運転システムの制御に使用する。
【００９５】
（８．情報処理装置が第２の動作例の動作を行う場合に実行する処理）
次に、図１０を参照し、情報処理装置１が第２の動作例の動作を行う場合に実行する処理の一例について説明する。図１０は、本開示に係る情報処理装置１が第２の動作例の動作を行う場合に実行する処理を示すフローチャートである。
【００９６】
図１０に示すように、情報処理装置１は、第２の動作例の動作を行う場合、まず、特徴量抽出器モデルＡ２１に画像特徴量抽出パラメータをロードする（ステップＳ２０１）。これにより、特徴量抽出器モデルＡ２１が画像特徴量抽出器２１ａとして機能するようになる。その後、情報処理装置１は、天候を判別する（ステップＳ２０２）。
【００９７】
続いて、情報処理装置１は、判別した天候が晴天か否かを判定する（ステップＳ２０３）。そして、情報処理装置１は、晴天であると判定した場合（ステップＳ２０３，Ｙｅｓ）、特徴量抽出器モデルＢ２２に晴天ミリ波特徴量抽出パラメータをロードする（ステップＳ２０４）。これにより、特徴量抽出器モデルＢ２２が晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａとして機能するようになる。
【００９８】
続いて、情報処理装置１は、画像特徴量抽出器２１ａの出力と、晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａの出力とを晴天車両判別器４１ｂの入力に接続する（ステップＳ２０５）。そして、情報処理装置１は、カメラ画像データを画像特徴量抽出器２１ａに入力し、ミリ波データを晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａに入力し（ステップＳ２０６）、処理をステップＳ２１０へ移す。
【００９９】
また、情報処理装置１は、晴天でなく雨天であると判定した場合（ステップＳ２０３，Ｎｏ）、特徴量抽出器モデルＢ２２に雨天ミリ波特徴量抽出パラメータをロードする（ステップＳ２０７）。これにより、特徴量抽出器モデルＢ２２が雨天ミリ波特徴量抽出器２２ｂとして機能するようになる。
【０１００】
続いて、情報処理装置１は、画像特徴量抽出器２１ａの出力と、雨天ミリ波特徴量抽出器２２ｂの出力とを雨天車両判別器４２ｂの入力に接続する（ステップＳ２０８）。そして、情報処理装置１は、カメラ画像データを画像特徴量抽出器２１ａに入力し、ミリ波データを雨天ミリ波特徴量抽出器２２ｂに入力し（ステップＳ２０９）、処理をステップＳ２１０へ移す。
【０１０１】
ステップＳ２１０において、情報処理装置１は、車両の判別結果を認識結果利用装置１０３へ出力し、処理を終了する。以後、情報処理装置１は、電源がＯＦＦにされるまで、ステップＳ２０２〜ステップＳ２１０の処理を繰り返し実行する。
【０１０２】
（９．効果）
情報処理装置１は、第１の処理部２と、第２の処理部３と、選択部１２とを有する。第１の処理部２は、センサ（カメラ１０１，ミリ波レーダ１０２）から入力されるデータに対して、第１の処理を実行する。第２の処理部３は、第１の処理部２によって第１の処理が実行されたデータに対して、第１の処理よりも処理負荷が低い異なる複数の第２の処理を実行する。選択部１２は、第２の処理部３において実行させる第２の処理を所定の条件に応じて選択する。これにより、情報処理装置１は、記憶させるソフトウェアのデータ量の増大を抑制することができる。
【０１０３】
また、選択部１２は、周囲の環境条件に応じて第２の処理を選択する。これにより、情報処理装置１は、例えば、日中、夜間、晴天、および雨天等の周囲の環境条件に応じた最適な第２の処理を行うことができる。
【０１０４】
また、第１の処理部２は、センサ（カメラ１０１，ミリ波レーダ１０２）から入力されるデータの特徴量を抽出する特徴量抽出部（画像特徴量抽出器２１ａ，晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａ）を有する。特徴量抽出部（画像特徴量抽出器２１ａ，晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａ）は、機械学習によって学習された特徴量抽出パラメータが入力される。これにより、特徴量抽出器（画像特徴量抽出器２１ａ，晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａ）は、センサ（カメラ１０１，ミリ波レーダ１０２）から入力されるデータから、タスクに応じた適切な特徴量を抽出することができる。
【０１０５】
また、情報処理装置１は、異なる複数の特徴量抽出パラメータを記憶する特徴量抽出パラメータ記憶部（メモリ８１）を有する。特徴量抽出部（画像特徴量抽出器２１ａ，晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａ）は、所定の条件に応じて特徴量抽出パラメータ記憶部（メモリ８１）から選択される特徴量抽出パラメータが入力される。これにより、特徴量検出部は、入力されるパラメータが変更されるだけで種々のデータの特徴量を抽出することができる。
【０１０６】
また、第２の処理部３は、センサの検知対象を判別する判別部（日中車両判別器４１ａ，夜間車両判別器４２ａ，晴天車両判別器４１ｂ，雨天車両判別器４２ｂ）を有する。判別部は、機械学習によって学習された判別パラメータが入力される。これにより、第２の処理部３は、検知対象を正確に判別することができる。
【０１０７】
また、情報処理装置１は、異なる複数の判別パラメータを記憶する判別パラメータ記憶部（メモリ８２）を有する。判別部は、所定の条件に応じて判別パラメータ記憶部から選択される判別パラメータが入力される。これにより、判別部は、入力されるパラメータが変更されるだけで種々の検知対象を判別することができる。
【０１０８】
また、第１の処理部２は、第１のセンサ（カメラ１０１）からデータが入力される第１の特徴量抽出部（画像特徴量抽出器２１ａ）と、第２のセンサ（ミリ波レーダ１０２）からデータが入力される第２の特徴量抽出部（晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａ）とを有する。第１の特徴量抽出部および第２の特徴量抽出部は、第１の処理を実行したデータを判別部へ出力する。これにより、情報処理装置１は、センサフュージョンによって、より正確に検知対象を判別することができる。
【０１０９】
また、選択部１２は、日中または夜間の判別に応じて第２の処理を選択する。これにより、情報処理装置１は、日中および夜間に応じた最適な第２の処理を行うことができる。
【０１１０】
また特徴量抽出部（晴天ミリ波特徴量抽出器２２ａ，雨天ミリ波特徴量抽出器２２ｂ）は、晴天または雨天の判別に応じて特徴量抽出パラメータ記憶部から選択される特徴量抽出パラメータ（晴天ミリ波特徴量抽出パラメータ，雨天ミリ波特徴量抽出パラメータ）が入力される。これにより、特徴量抽出部は、入力されるデータから、晴天時および雨天時に応じた適切な特徴量を抽出することができる。
【０１１１】
また、コンピュータが実行する情報処理方法は、第１の処理工程と、第２の処理工程と、選択工程とを含む。第１の処理工程は、センサから入力されるデータに対して、第１の処理を実行する。第２の処理工程は、第１の処理工程によって第１の処理が実行されたデータに対して、第１の処理よりも処理負荷が低い異なる複数の第２の処理を実行する。選択工程は、第２の処理工程において実行させる第２の処理を所定の条件に応じて選択する。これにより、コンピュータに記憶させるソフトウェアのデータ量の増大を抑制することができる。
【０１１２】
また、情報処理プログラムは、第１の処理手順と、第２の処理手順と、選択手順とをコンピュータに実行させる。第１の処理手順は、センサから入力されるデータに対して、第１の処理を実行する。第２の処理手順は、第１の処理手順によって第１の処理が実行されたデータに対して、第１の処理よりも処理負荷が低い異なる複数の第２の処理を実行する。選択手順は、第２の処理手順において実行させる第２の処理を所定の条件に応じて選択する。これにより、情報処理プログラムは、コンピュータに記憶させるソフトウェアのデータ量の増大を抑制することができる。
【０１１３】
なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、また他の効果があってもよい。
【０１１４】
また、本開示においては、日中と夜間との判別に基づく認識器の切り替えと、晴天と雨天との判別に基づく認識器の切り替えについて詳述したが、これに限定されるものではない。例えば、トンネル内部にいるかどうかの判別に基づく認識器の切り替えや、市街地と非市街地との判別に基づく認識器の切り替え、高速道路と一般道との判別に基づく認識器の切り替え等、種々の環境状況に対応できるように複数の認識器を切り替えることが可能である。なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
センサから入力されるデータに対して、第１の処理を実行する第１の処理部と、
前記第１の処理部によって前記第１の処理が実行されたデータに対して、前記第１の処理よりも処理負荷が低い異なる複数の第２の処理を実行する第２の処理部と、
前記第２の処理部において実行させる前記第２の処理を所定の条件に応じて選択する選択部と
を有する情報処理装置。
（２）
前記選択部は、
周囲の環境条件に応じて前記第２の処理を選択する
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記第１の処理部は、
前記センサから入力されるデータの特徴量を抽出する特徴量抽出部
を有し、
前記特徴量抽出部は、
機械学習によって学習された特徴量抽出パラメータが入力される
前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
異なる複数の前記特徴量抽出パラメータを記憶する特徴量抽出パラメータ記憶部
を有し、
前記特徴量抽出部は、
前記所定の条件に応じて前記特徴量抽出パラメータ記憶部から選択される前記特徴量抽出パラメータが入力される
前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記第２の処理部は、
前記センサの検知対象を判別する判別部
を有し、
前記判別部は、
機械学習によって学習された判別パラメータが入力される
前記（３）または（４）に記載の情報処理装置。
（６）
異なる複数の前記判別パラメータを記憶する判別パラメータ記憶部
を有し、
前記判別部は、
前記所定の条件に応じて前記判別パラメータ記憶部から選択される前記判別パラメータが入力される
前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記第１の処理部は、
第１のセンサからデータが入力される第１の特徴量抽出部と、
第２のセンサからデータが入力される第２の特徴量抽出部と
を有し、
前記第１の特徴量抽出部および前記第２の特徴量抽出部は、
前記第１の処理を実行したデータを前記判別部へ出力する
前記（５）または（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記選択部は、
日中または夜間の判別に応じて前記第２の処理を選択する
前記（１）〜（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記特徴量抽出部は、
晴天または雨天の判別に応じて前記特徴量抽出パラメータ記憶部から選択される前記特徴量抽出パラメータが入力される
前記（４）に記載の情報処理装置。
（１０）
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
センサから入力されるデータに対して、第１の処理を実行する第１の処理工程と、
前記第１の処理工程によって前記第１の処理が実行されたデータに対して、前記第１の処理よりも処理負荷が低い異なる複数の第２の処理を実行する第２の処理工程と、
前記第２の処理工程において実行させる前記第２の処理を所定の条件に応じて選択する選択工程と
を含む情報処理方法。
（１１）
センサから入力されるデータに対して、第１の処理を実行する第１の処理手順と、
前記第１の処理手順によって前記第１の処理が実行されたデータに対して、前記第１の処理よりも処理負荷が低い異なる複数の第２の処理を実行する第２の処理手順と、
前記第２の処理手順において実行させる前記第２の処理を所定の条件に応じて選択する選択手順と
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【符号の説明】
【０１１５】
１  情報処理装置
１１  切替部
１２  選択部
２  第１の処理部
２０  ＦＰＧＡ
２１  特徴量抽出器モデルＡ
２１ａ  画像特徴量抽出器
２２  特徴量抽出器モデルＢ
２２ａ  晴天ミリ波特徴量抽出器
２２ｂ  雨天ミリ波特徴量抽出器
３  第２の処理部
４  ＣＰＵ
４０  実行部
４１  判別器Ｃ
４１ａ  日中車両判別器
４１ｂ  晴天車両判別器
４２  判別器Ｄ
４２ａ  夜間車両判別器
４２ｂ  雨天車両判別器
５  ＦＰＧＡ
５１  判別器Ｅ
５２  判別器Ｆ
６  ＤＳＰ
６１  判別器Ｇ
６２  判別器Ｈ
７１  特徴量抽出器Ａ用パラメータ群
７２  特徴量抽出器Ｂ用パラメータ群
８１，８２  メモリ
１０１  カメラ
１０２  ミリ波レーダ
１０３  認識結果利用装置
１０４  雨滴センサ
１０５  時計
【図１】
2020156034.tif 000003
【図２】
2020156034.tif 000004
【図３】
2020156034.tif 000005
【図４】
2020156034.tif 000006
【図５】
2020156034.tif 000007
【図６】
2020156034.tif 000008
【図７】
2020156034.tif 000009
【図８】
2020156034.tif 000010
【図９】
2020156034.tif 000011
【図１０】
2020156034.tif 000012