(57)【要約】【課題】機械学習用の学習データを効率的に作成する。【解決手段】機械学習に用いられる学習データを生成する学習データ生成装置であって、入力画像を表示部に表示させる処理部を備え、前記処理部は、ユーザからの指示を受け付けた場合には、前記表示部に表示されている前記入力画像を前記学習データとして格納部に格納する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習に用いられる学習データを生成する学習データ生成装置であって、
入力画像を表示部に表示させる処理部を備え、
前記処理部は、ユーザからの指示を受け付けた場合には、前記表示部に表示されている前記入力画像を前記学習データとして格納部に格納することを特徴とする、学習データ生成装置。
【請求項２】
操作部を備え、
前記処理部は、前記操作部が操作されたことを検出することでユーザからの指示を受け付けたとすることを特徴とする、請求項１に記載の学習データ生成装置。
【請求項３】
前記入力画像は、支障物として検出された物体が映った画像であり、
前記学習データは、前記支障物として過検知された物体の画像であることを特徴とする、請求項２に記載の学習データ生成装置。
【請求項４】
前記操作部は、前記支障物の種類の各々に対応した複数のスイッチを備え、
前記処理部は、前記複数のスイッチのうち、ユーザに操作されたスイッチに対応する前記支障物の種類と、当該スイッチが操作されたときに前記表示部に表示されている前記入力画像とを紐づけて前記学習データとして前記格納部に格納する、請求項３に記載の学習データ生成装置。
【請求項５】
前記処理部は、前記操作部が操作された場合には、前記表示部に表示されている前記入力画像から前記支障物として過検知された物体の画像のみを切り出して学習データとして前記格納部に格納することを特徴とする、請求項３又は４に記載の学習データ生成装置。
【請求項６】
車両に搭載された撮像装置からの撮像画像に基づいて支障物を検知する支障物検知装置と、請求項１から５のいずれか一項に記載の学習データ生成装置と、備えた支障物検知システムであって、
前記処理部は、前記撮像画像の中から前記支障物検知装置により支障物として検知された物体が映った画像を前記入力画像として前記表示部に表示させることを特徴とする、支障物検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習データ生成装置及び支障物検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１には、車両が地上に敷設された軌道を走行している場合において、軌道内における支障物の有無を確認して、建築限界内に支障物があった場合には車両を自動停止させる支障物検知システムが開示されている。
【０００３】
ところで、上記支障物検知システムが支障物でないものを支障物として検出してしまい（以下、「過検知」という。）、車両が自動停止されることを防止するために、車両には支障物検知を無効化するキャンセルボタンが設けられている。これにより、車両の搭乗者は、支障物検知システムの支障物検知が過検知であると判断した場合には、上記キャンセルボタンを押下することで、過検知による車両の自動停止を防止している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−８８１８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、本願の発明者らは、車両の搭乗者による過検知の判定を、ＡＩ技術を用いて自動化するという着想を得た。しかしながら、ＡＩ技術を用いて過検知判定を行うには、機械学習用の学習データが大量に必要となる。したがって、機械学習用の学習データを効率的に作成することが望まれる。なお、このような問題は過検知の判定に限られた問題ではなく、機械学習用の学習データを作成する場合に共通する問題である。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、機械学習用の学習データを効率的に作成可能な学習データ生成装置及び支障物検知システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、機械学習に用いられる学習データを生成する学習データ生成装置であって、入力画像を表示部に表示させる処理部を備え、前記処理部は、ユーザからの指示を受け付けた場合には、前記表示部に表示されている前記入力画像を前記学習データとして格納部に格納することを特徴とする、学習データ生成装置である。
【０００８】
本発明の一態様は、上述の学習データ生成装置であって、操作部を備え、前記処理部は、前記操作部が操作されたことを検出することでユーザからの指示を受け付けたとする。
【０００９】
本発明の一態様は、上述の学習データ生成装置であって、前記入力画像は、支障物として検出された物体が映った画像であり、前記学習データは、前記支障物として過検知された物体の画像である。
【００１０】
本発明の一態様は、上述の学習データ生成装置であって、前記操作部は、前記支障物の種類の各々に対応した複数のスイッチを備え、前記処理部は、前記複数のスイッチのうち、ユーザに操作されたスイッチに対応する前記支障物の種類と、当該スイッチが操作されたときに前記表示部に表示されている前記入力画像とを紐づけて前記学習データとして前記格納部に格納する。
【００１１】
本発明の一態様は、上述の学習データ生成装置であって、前記処理部は、前記操作部が操作された場合には、前記表示部に表示されている前記入力画像から前記支障物として過検知された物体の画像のみを切り出して学習データとして前記格納部に格納する。
【００１２】
本発明の一態様は、車両に搭載された撮像装置からの撮像画像に基づいて支障物を検知する支障物検知装置と、上述の学習データ生成装置であって、学習データ生成装置と、備えた支障物検知システムであって、前記処理部は、前記撮像画像の中から前記支障物検知装置により支障物として検知された物体が映った画像を前記入力画像として前記表示部に表示させることを特徴とする、支障物検知システムである。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように、本発明によれば、機械学習用の学習データを効率的に作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態に係る学習データ生成装置を備えた支障物検知システム１の概略構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る格納部７に格納されるマスク情報の一例をテーブル形式で示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る支障物候補画像の生成方法を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る学習データ生成方法の動作を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の一実施形態に係る学習データ生成装置及び支障物検知システムを、図面を用いて説明する。
【００１６】
図１は、本発明の一実施形態に係る学習データ生成装置を備えた支障物検知システム１の概略構成の一例を示す図である。
【００１７】
本発明の一実施形態に係る支障物検知システム１は、走行中の車両から撮像された撮像画像に基づいて支障物を検知する支障物検知処理と、上記撮像画像から学習データを生成する学習データ生成処理とを実行するシステムである。例えば、支障物検知システム１における支障物検知処理は、ある車両（以下、「点検車両」という。）を路面上に敷設された軌道に沿って走行させつつ、その点検車両に搭載された撮像装置から撮像された画像から、その軌道内の支障物を検知する処理である。なお、軌道内の支障物は、例えば、落下物や倒木等である。
【００１８】
なお、支障物検知処理は、軌道走行用車両の運行に先立って行われるのが望ましい。このため、支障物検知システム１は、例えば、軌道走行用車両の運行が終了してから、次の運行が開始されるまでの間（例えば、深夜）に稼働される。つまり、支障物検知処理は、例えば深夜に点検車両を走行させることによって行われる。
【００１９】
以下に、本発明の一実施形態に係る支障物検知システム１の構成について、説明する。
【００２０】
図１に示すように、支障物検知システム１は、撮像装置２、支障物検知装置３、及び学習データ生成装置４を備える。
【００２１】
撮像装置２は、点検車両に搭載されている。例えば、撮像装置２は、その点検車両の進行方向前方を撮像し、その撮像した撮像画像を支障物検知装置３に出力する。例えば、撮像装置２は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device；電荷結合素子）等の半導体素子を用いたＣＣＤイメージセンサーや、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor；相補性金属酸化膜半導体）等を用いたＭＯＳ型イメージセンサー等の固体撮像素子が適用される。
【００２２】
支障物検知装置３は、車両に搭載された撮像装置２で撮像された画像に基づいて支障物を検知する。
【００２３】
学習データ生成装置４は、機械学習に用いられる学習データを生成する装置であって、支障物検知装置３で支障物が検知された画像に基づいて学習データを生成する。
【００２４】
以下に、本発明の一実施形態に係る支障物検知装置３の構成について、説明する。
【００２５】
本発明の一実施形態に係る支障物検知装置３は、物体検出部５、マスク処理部６、格納部７、及び支障物判定部８を備える。
【００２６】
物体検出部５は、撮像装置２で撮像された撮像画像に対して公知の画像処理を行い、当該撮像画像に映っている物体を検出する物体検出処理を実行する。なお、上記画像処理とは、物体検出処理に必要な画像処理であれば、特定に限定されないが、例えば、ＤｏＧ(Difference of Gaussian)フィルタや２値化処理等を用いたエッジ検出処理、オープニング処理、ラベリング処理等がある。例えば、物体検出部５は、特開２０１６−８８１８３号公報に記載の処理（軌道検出処理及び物体検出処理）を用いて、撮像画像に映っている物体を検出することも可能である。
【００２７】
また、物体検出部５は、検出した物体を特定し得る情報（以下、「特定情報」という。）を取得して、その特定情報と物体検出処理により検出した物体とを関連付ける。
【００２８】
例えば、特定情報とは、撮影画像上の物体の位置情報や、物体が映っている撮像画像が得られたときの点検車両の軌道上の位置情報（以下、「軌道位置情報」という。）、撮影画像上の物体の大きさ（例えば、横幅や高さ）や形状等の当該物体の特徴を示す情報（以下、「特徴情報」という。）等である。
【００２９】
例えば、物体検出部５は、撮影画像上の物体の位置情報や特徴情報を取得する。この位置情報や特徴情報は、上記物体検出処理で求めることが可能である。また、物体検出部５は、点検車両に設けられた自己位置取得部から点検車両の軌道位置情報を取得する。例えば、この自己位置取得部は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いることで、点検車両の位置情報をグローバル座標で取得することができる。また、点検車両が鉄道のレールを走行する場合には、物体検出部５は、地上子からの地上子信号や点検車両の車輪の回転を検出するエンコーダ等により軌道位置情報を求めることができる。
【００３０】
マスク処理部６は、物体検出部５で検出される物体のうち、予め設定された所定の条件に該当する物体を支障物として検出しないようにするマスク処理を実行する。例えば、マスク処理部６は、撮像画像中の特定の領域（以下、「マスク領域」）内に存在する物体を支障物検知の対象（以下、「支障物検知対象」という。）から除外する。
【００３１】
具体的には、マスク処理部６は、格納部７に予め格納されているマスクテーブルからマスク領域に関する情報（以下、「マスク情報」という。）を取得する。そして、マスク処理部６は、その取得したマスク情報から一以上のマスク領域を撮像画像上に設定し、その設定したマスク領域に物体が存在する場合には、その物体を支障物検知対象から除外する。
【００３２】
格納部７には、マスク情報が格納される。
図２は、格納部７に格納されるマスク情報の一例をテーブル形式で示す図である。格納部７には、マスク領域毎のマスク情報が格納されるマスクテーブルが設けられている。
【００３３】
マスクテーブルには、マスク領域の識別情報（以下、「マスク領域識別情報」という。）、軌道位置、基準座標、横幅、高さの各情報が対応付けられて格納される。
【００３４】
マスク領域識別情報は、複数のマスク領域のそれぞれを識別する情報である。
軌道位置とは、軌道上における点検車両の位置を示す。例えば、軌道が鉄道のレールである場合には、軌道位置はキロ程である。なお、軌道位置は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いること得られる、点検車両の位置情報であってもよい。
【００３５】
基準座標は、撮像画像上にマスク領域を設定するための基準となる座標であって、ユーザが任意に設定可能である。
【００３６】
横幅は、撮像画像上におけるマスク領域の横幅を示す情報である。また、高さは、撮像画像の２次元上におけるマスク領域の高さを示す情報である。
【００３７】
支障物判定部８は、物体検出部５で検出された物体のうち、マスク処理部６により支障物検知対象から除外されなかった物体を支障物として判定する。
【００３８】
以下に、本発明の一実施形態に係る学習データ生成装置４の構成について、説明する。
【００３９】
学習データ生成装置４は、処理部９、表示部１０、操作部１１、及び格納部１２を備える。なお、操作部１１は、学習データ生成装置４に含まれなくてもよい。
【００４０】
処理部９は、撮像画像のうち、支障物判定部８により支障物と判定された物体が映った所定範囲の画像（以下、「支障物候補画像」という。）を抽出するとともに、その抽出した支障物候補画像と当該物体の特定情報とを関連付ける。そして、処理部９は、支障物候補画像を表示部１０に表示させる。なお、支障物判定部８から取得した支障物候補画像は、本発明の「入力画像」の一例である。
【００４１】
例えば、図３に示すように、物体検出部５が撮像装置２で撮像された撮像画像Ｇに対して物体検出処理を行い、撮像画像Ｇに映っている物体Ｂ１〜Ｂ３を検出し、マスク処理部６が撮像画像Ｇに対してマスク処理を行ってマスク領域Ｍ１，Ｍ２を設定したとする。この場合において、物体Ｂ１及び物体Ｂ２は、マスク領域Ｍ１，Ｍ２に含まれているため、支障物検知対象から除外される。すなわち、支障物判定部８は、物体検出部５で検出された物体Ｂ１〜Ｂ３のうち、マスク処理部６により支障物検知対象から除外されなかった物体Ｂ３を支障物として判定する。
したがって、処理部９は、撮像画像Ｇのうち、支障物判定部８により支障物と判定された物体Ｂ３を切り出すことで物体Ｂ３の支障物候補画像Ｃを取得する。そして、処理部９は、支障物候補画像Ｃと物体Ｂ３の特定情報とを関連付けるとともに、支障物候補画像Ｃを表示部１０に表示させる。
【００４２】
なお、処理部９は、所定の時間間隔で連続して取得される複数の撮像画像にわたって支障物と判定された物体に対して公知のトラッキング技術を利用して追跡処理を行い、同一の物体が写っている領域同士を対応付けることで支障物候補画像を追跡してもよい。
【００４３】
さらに、処理部９は、ユーザからの指示を受け付ける。具体的には、処理部９は、操作部１１と有線又は無線で接続されており、操作部１１から操作信号を取得した場合には、ユーザからの指示を受け付けたと判定する。このユーザからの指示とは、表示部１０に表示されている物体を支障物として検知しないこと、すなわち過検知として判定することを指示するものである。したがって、処理部９は、操作部１１から操作信号を取得した場合には、表示部１０に表示されている物体が支障物ではない、すなわち過検知が発生したと判定して、その旨を支障物判定部８に通知する。これにより、支障物検知装置３は、表示部１０に表示されている物体（例えば、トラッキング中の物体）が支障物ではないと判定して、当該物体が支障物であるとの判定をキャンセルする。
【００４４】
また、処理部９は、操作部１１から操作信号を取得した場合には、表示部１０に表示されている支障物候補画像に、その支障物候補画像の特定情報を付加し、当該支障物候補画像を学習データとして格納部１２に格納する。すなわち、処理部９は、過検知が発生したと判定した場合には、その過検知された物体が映っている、特定情報が付加された支障物候補画像を学習データとして格納部１２に格納する。したがって、格納部１２には、支障物検知装置３にて過検知された物体の画像（支障物候補画像）が学習データとして格納されることになる。
【００４５】
表示部１０は、処理部９から出力された支障物候補画像を表示画面に表示する。例えば、表示部１０は、パーソナルコンピュータ用のモニタである。ただし、表示部１０は、画像を表示可能であればよく、携帯電話機などの携帯機器の表示デバイスであってもよいし、ヘッドマウントディスプレイであってもよい。
【００４６】
操作部１１は、過検知が発生した場合にユーザにより操作される。操作部１１は、ユーザにより操作された場合には、操作信号を処理部９に出力する。これにより、ユーザは、支障物検知装置３で検出された支障物が過検知であると判断した場合には、操作部１１を操作することで、その支障物の検出をキャンセルさせることができる。
なお、操作部１１は、ユーザにより操作可能であれば特に限定されないが、例えば、スイッチ、ボタン、タッチパネル、やポインティングデバイス等である。
【００４７】
格納部１２には、処理部９から送信された、特定情報が付加された支障物候補画像が学習データとして格納される、例えば、データベースである。格納部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やメモリ等で構成される。
【００４８】
学習装置１００は、格納部１２に格納された支障物候補画像を用いて機械学習（例えば、ディープラーニングやサポートベクターマシン）を行って、過検知されやすい物体の特徴を抽出して、この特徴に基づいて格納部７に格納されているマスクテーブルを作成、更新、又は拡張する。例えば、学習装置１００は、機械学習を行うことにより、過検知されやすい物体の位置情報や形状、大きさ等の特徴を抽出して、この特徴をマスク情報としてマスクテーブルに追加する。これにより、支障物検知システム１における過検知を抑制することができる。なお、学習装置１００は、ＣＰＵ又はＭＰＵなどのマイクロプロセッサ、ＭＣＵなどのマイクロコントローラなどにより構成されてよい。
【００４９】
以下に、本発明の一実施形態に係る支障物検知システム１の学習データの生成方法について、図４を用いて説明する。図４は、本発明の一実施形態に係る学習データ生成方法の動作を説明する図である。
【００５０】
撮像装置２が搭載された点検車両が軌道上の走行を開始すると、点検車両の進行方向前方を撮像装置２で撮像する処理が開始される（ステップＳ１０１）。支障物検知装置３は、撮像装置２で撮像した撮像画像を所定時間ごとに取得して、その撮像画像ごとに支障物の検知処理を行う（ステップＳ１０２）。具体的には、支障物検知装置３は、物体検出処理により撮像画像上の物体を検出するとともに、その物体の特定情報を取得する。次に、支障物検知装置３は、マスク処理を行うことで明らかに支障物ではない物体を支障物検知対象から除外する。そして、支障物検知装置３は、マスク処理により除外されなかった物体を支障物として判定する。
【００５１】
学習データ生成装置４の処理部９は、撮像画像から支障物検知装置３で支障物と判定された物体の画像を切り出して、その切り出した画像を支障物候補画像として表示部１０に表示させる（ステップＳ１０３）。
【００５２】
ここで、点検車両の搭乗員は、表示部１０に表示される画像を確認しながら、過検知が発生したか否かを判断している。すなわち、搭乗員は、表示部１０に表示される物体が支障物か否かを判断して、その物体が支障物でないと判断した場合には、過検知が発生したと判断して操作部１１を操作する。
【００５３】
例えば、この点検車両が鉄道のレール上の支障物を検出する車両であると仮定する。この場合において、支障物検知装置３で支障物と判定された物体として、表示部１０に地上子が表示されたとする。ただし、地上子は、鉄道のレール内に必ず設置されるものであって、支障物ではない。したがって、表示部１０に地上子が表示された場合には、搭乗員は、過検知が発生したと判断して操作部１１を操作することになる。
【００５４】
処理部９は、支障物検知装置３で支障物と判定された物体が映っている画像（支障物候補画像）が表示部１０に表示されている間において、所定期間の間、操作部１１が操作されたか否かを判定し（ステップＳ１０４）、操作部１１から操作信号を取得した場合には、操作部１１が操作されたと判定する。一方、処理部９は、所定期間の間、操作部１１から操作信号を取得しない場合には、操作部１１が操作されなかったと判定して、ステップＳ１０３の処理に戻る。
ここで、支障物検知システム１は、操作部１１が所定期間の間操作されかった場合には、軌道内に支障物があるとして点検車両を自動停止してもよい。ただし、支障物検知システム１は、操作部１１が所定期間の間に操作された場合には過検知が発生したとして点検車両の自動停止をキャンセルしてもよい。
【００５５】
処理部９は、操作部１１が操作されたと判定した場合には、表示部１０に表示されている物体の画像（支障物候補画像）に、当該物体の特定情報を付加する。そして、処理部９は、特定情報を付加した支障物候補画像を学習データとして格納部１２に格納する（ステップＳ１０５）。例えば、処理部９は、特定情報を付加した支障物候補画像を、支障物の過検知を識別するための学習データとして格納部１２に格納する。
【００５６】
支障物検知装置３は、車両の走行が終了したか否かを判定して（ステップＳ１０６）、車両の走行が終了したと判定した場合には、支障物の検知処理を終了することで（ステップＳ１０７）、学習データの生成が終了する。一方、支障物検知装置３は、車両の走行が継続していると判定した場合には、ステップＳ１０３の処理に戻る。
【００５７】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【００５８】
（変形例１）上記実施形態の支障物検知システム１は、ミリ波レーダやレーザレーダなどを更に設け、このミリ波レーダやレーザレーダによる検出結果と撮像装置２の撮像画像とを用いて物体検出処理を行ってもよい。
【００５９】
（変形例２）上記実施形態では、操作部１１が学習データ生成装置４の構成に含まれている場合について説明したが、本発明はこれに限定されず、操作部１１が学習データ生成装置４の構成に含まれなくてもよい。
【００６０】
（変形例３）上記実施形態では、支障物検知装置３及び学習データ生成装置４が別体の装置として説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、支障物検知装置３及び学習データ生成装置４が一体として構成されてもよい。すなわち、支障物検知システム１は、撮像装置２、処理装置（例えば、ＣＰＵ又はＭＰＵなどのマイクロプロセッサ、ＭＣＵなどのマイクロコントローラなどにより構成される）及び操作部１１を備えてもよい。そして、上記処理装置は、物体検出部５、マスク処理部６、格納部７、支障物判定部８、処理部９、表示部１０、及び格納部１２を備えてもよい。
【００６１】
（変形例４）上記実施形態では、処理部９は、撮像画像から支障物検知装置３で支障物と判定された物体の画像を切り出して、その切り出した画像を支障物候補画像として表示部１０に表示させたが、本発明はこれに限定されない。すなわち、処理部９は、支障物検知装置３で支障物と判定された物体が映っている画像を表示部１０に表示すればよく、その表示態様には特に限定されない。例えば、処理部９は、撮像画像を表示部１０に表示するとともに、その撮像画像上において支障物検知装置３で支障物と判定された物体を所定の枠（例えば、バウンディングボックス）で囲うことで、支障物と判定された物体を表示部１０に表示してもよい。
この場合には、処理部９は、操作部１１から操作信号を取得した場合には、表示部１０に表示されている画像のうち、所定の枠で囲った物体（すなわち、過検知された物体）のみを切り出し、その切り出した画像を支障物候補画像とする。そして、処理部９は、所定の枠で囲っていた物体の特定情報を支障物候補画像に付加して学習データとして格納部１２に格納してもよい。
【００６２】
（変形例５）上記実施形態では、学習装置１００は、格納部１２に格納された支障物候補画像を用いて機械学習を行うことでマスクテーブルを作成、更新、又は拡張したが、本発明はこれに限定されない。例えば、学習装置１００は、格納部１２に格納された支障物候補画像を用いて機械学習を行うことで、物体検出部５で検出され、マスク処理部６でマスク処理部６により支障物検知対象から除外されなかった物体が支障物か否かを判定する学習モデル（過検知を識別する学習モデル）を生成してもよい。そして、支障物判定部８は、この学習モデルを用いて支障物判定を行ってもよい。
【００６３】
（変形例６）上記実施形態の操作部１１は、支障物の種類の各々に対応した複数のスイッチを備えてもよい。そして、処理部９は、その複数のスイッチのうち、ユーザに操作されたスイッチに対応する支障物の種類と、当該スイッチが操作されたときに表示部１０に表示されている入力画像とを紐づけて学習データとして格納部１２に格納してもよい。
例えば、鉄道のレール内の支障物を検出する場合には、例えば、レール、地上子、ライト等の過検知されやすい物体のそれぞれに対応したスイッチを設ける。そして、例えば、ユーザが地上子に対応するスイッチを操作した場合には、表示部１０に表示されている支障物候補画像に地上子という情報を紐づけて、学習データとして格納部１２に格納する。これにより、機械学習に必要なラベル付けの手間を低減することができる。
【００６４】
（変形例７）上記実施形態に係る学習データは、正解付きデータであってもよいし、正解付きデータでなくもてもよい。すなわち、上記学習装置１００で行われる機械学習は、教師あり学習であってもよいし、教師なし学習であってもよいし、強化学習であってもよい。さらに、本実施形態に係る機械学習は、深層学習を含み得るものである。
【００６５】
（変形例８）上記実施形態に係る支障物検知システムにおいて、支障物検知装置３及び学習データ生成装置４は、車両に搭載されていなくてもよく、例えば、撮像装置２と無線通信を行って撮像装置２から撮像画像を取得できる場所であれば設置場所は特に限定されない。さらに、学習データ生成装置４のみ車両外に設置されていてもよい。
【００６６】
（変形例９）上記実施形態では、処理部９は、操作部１１からの操作信号を取得することで、ユーザからの指示を受け付けたが、本発明はこれに限定されない。例えば、処理部９は、ユーザからの音声入力を検知することで、ユーザからの指示を受け付けたとしてもよい。また、処理部９は、ユーザの音声を公知の音声認識技術を用いて解釈して、表示部１０に表示されている物体が支障物であるか否かを識別してもよい。
【００６７】
（変形例１０）上記実施形態では、処理部９は、支障物候補画像に特定情報を付加して格納部１２に格納したが、本発明はこれに限定されない。すなわち、処理部９は、支障物候補画像を格納部１２に学習データとして格納すればよく、特定情報の付加は必ずしも必須ではない。
【００６８】
以上、説明したように、本実施形態に係る学習データ生成装置４は、入力画像を表示部１０に表示させる処理部９を備える。そして、この処理部９は、ユーザからの指示を受け付けた場合には、表示部１０に表示されている入力画像を学習データとして格納部１２に格納する。この際、学習データとして格納部１２に格納される入力画像は、入力画像の一部でもよいし、入力画像の全体であってもよい。
【００６９】
このような構成によれば、学習データを効率的に作成可能である。
【００７０】
また、学習データ生成装置４は、操作部１１を備えてもよい。そして、処理部９は、操作部１１が操作されたことを検出することでユーザからの指示を受け付けたと判定してもよい。
【００７１】
このような構成によれば、学習データを操作部１１に操作によって自動収集することができ、学習データの作成工数の低減が図れる。
【００７２】
また、入力画像は、支障物として検出された物体が映った画像であり、学習データは、支障物として過検知された物体の画像であってもよい。
【００７３】
このような構成によれば、軌道上の支障物の有無を点検しながら、学習データを操作部１１に操作によって自動収集することができ、学習データの作成工数の低減が図れる。さらに、支障物として過検知されやすい物体を機械学習することが可能となり、支障物検知の精度を向上させることが可能となる。
【符号の説明】
【００７４】
１  支障物検知システム
２  撮像装置
３  支障物検知装置
４  学習データ生成装置
５  物体検出部
６  マスク処理部
７，１２  格納部
８  支障物判定部
９  処理部
１０  表示部
１１  操作部
【図１】
2020035199.tif 000003
【図２】
2020035199.tif 000004
【図３】
2020035199.tif 000005
【図４】
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