【手続補正書】
【提出日】令和2年12月1日(2020.12.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一時的識別プロセスおよび長期的識別プロセスを備える、モーションビデオカメラによって取り込まれた場面における事象を識別するための方法であって、
前記一時的識別プロセスが、
取り込まれた画像フレームからピクセルデータを分析することによって、前記取り込まれた場面における事象を識別することと、
前記事象の識別の対象となる前記画像フレームに関係するカメラ処理データを登録することであって、前記カメラ処理データは、カメラによって取り込まれた符号化されたビデオストリームのデータレート、オートフォーカス距離、オートホワイトバランス機能の設定、オート露出設定、シャッター時間、ゲイン、電子画像安定化データ、信号対ノイズ比、取り込まれたフレームにおけるコントラスト、ネットワークに送られるデータレート、中央処理装置（ＣＰＵ）使用量、メモリ使用量、ジャイロまたは加速度計からのデータ、および前記カメラに接続されたパンチルトズーム（ＰＴＺ）ヘッドからの位置データのうちの少なくとも１つを含む、カメラ処理データを登録することと、
事象の前記識別の対象となる前記画像フレームに関係する前記登録されたカメラ処理データを、入力として使用し、前記識別された事象を、ニューラルネットワークを基にした事象識別動作から生じた事象の適正な分類として使用して、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作をトレーニングすることと
を含み、
前記長期的識別プロセスが、
ピクセルデータの分析のために使用された前記画像フレームに引き続いて取り込まれた画像フレームに関係するカメラ処理データを登録することと、
ピクセルデータの前記分析のために使用された前記画像フレームに引き続いて取り込まれた画像フレームに関係する登録されたカメラ処理データを、前記トレーニングされたニューラルネットワークを基にした事象識別動作に入力することによって、前記取り込まれた場面における事象を識別することと
を含み、
前記一時的識別プロセスが、所定の時間期間の間に実行され、前記長期的識別プロセスが、前記所定の時間期間が終了した後に実行される、
方法。
【請求項２】
前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作を前記トレーニングすることが、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作のノードに属する重みを調整することを含み、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作から生じた事象の分類が、前記取り込まれた画像フレームからのピクセルデータの前記分析によって識別された事象の分類に近くなるように、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作の前記ノードの前記重みが調整される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記重みが、前記一時的識別プロセスの間に、ネットワークを介して前記モーションビデオカメラに接続されたデバイスに記憶される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記重みが、前記ネットワークを介して前記モーションビデオカメラに転送される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記一時的識別プロセスが、要求により開始される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記要求が、ユーザによって前記モーションビデオカメラに入力された命令である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記一時的識別プロセスが、ネットワークを介して前記モーションビデオカメラに接続されたデバイスによって実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作の重みおよびコードが、前記長期的識別プロセスで、前記モーションビデオカメラにおいて実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記長期的識別プロセスにおいて、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作によって生成された信頼値が所定の閾値を下回ることに応答して、前記一時的識別プロセスを再開することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
通信ネットワークを介して通信するように構成されたモーションビデオカメラと処理デバイスとを含むシステムであって、
前記処理デバイスは一時的識別プロセスを使用するように構成されており、前記処理デバイスは、
前記処理デバイスの中央処理装置（ＣＰＵ）に動作可能に連結された前記処理デバイスのネットワークインターフェースであって、前記処理デバイスの前記ネットワークインターフェース及び前記処理デバイスの前記ＣＰＵは、取り込まれた画像フレームからピクセルデータを分析することによって、前記取り込まれた場面における事象を識別するように構成されている、ネットワークインターフェース、及び
前記事象の識別の対象となる前記画像フレームに関係するカメラ処理データを登録するように構成された前記処理デバイスの前記ＣＰＵであって、前記カメラ処理データは、カメラによって取り込まれた符号化されたビデオストリームのデータレート、オートフォーカス距離、オートホワイトバランス機能の設定、オート露出設定、シャッター時間、ゲイン、電子画像安定化データ、信号対ノイズ比、取り込まれたフレームにおけるコントラスト、ネットワークに送られるデータレート、中央処理装置（ＣＰＵ）使用量、メモリ使用量、ジャイロまたは加速度計からのデータ、および前記カメラに接続されたパンチルトズーム（ＰＴＺ）ヘッドからの位置データのうちの少なくとも１つを含む、前記ＣＰＵ、及び
事象の前記識別の対象となる前記画像フレームに関係する前記登録されたカメラ処理データを、入力として使用し、前記識別された事象を、ニューラルネットワークを基にした事象識別動作から生じた事象の適正な分類として使用して、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作をトレーニングするように構成された、前記ＣＰＵ
を備え、
前記モーションビデオカメラは長期的識別プロセスを使用するように構成されており、前記モーションビデオカメラは、
ピクセルデータの分析のために使用された前記画像フレームに引き続いて取り込まれた画像フレームに関係するカメラ処理データを登録するように構成された、前記モーションビデオカメラのＣＰＵ、及び
前記モーションビデオカメラの前記ＣＰＵに動作可能に連結された前記モーションビデオカメラのネットワークインターフェースであって、前記モーションビデオカメラの前記ネットワークインターフェース及び前記モーションビデオカメラの前記ＣＰＵは、ピクセルデータの前記分析のために使用された前記画像フレームに引き続いて取り込まれた画像フレームに関係する登録されたカメラ処理データを、前記トレーニングされたニューラルネットワークを基にした事象識別動作に入力することによって、前記取り込まれた場面における事象を識別するように構成されている、ネットワークインターフェース
を備え、
前記一時的識別プロセスが、所定の時間期間の間に実行され、前記長期的識別プロセスが、前記所定の時間期間が終了した後に実行される、システム。
【請求項１１】
前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作をトレーニングすることが、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作のノードに属する重みを調整することを含み、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作から生じた事象の分類が、前記取り込まれた画像フレームからのピクセルデータの前記分析によって識別された事象の分類に近くなるように、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作の前記ノードの前記重みが調整される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記一時的識別プロセスが、要求により開始される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記要求が、ユーザによって前記モーションビデオカメラに入力された命令である、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記長期的識別プロセスにおいて、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作によって生成された信頼値が所定の閾値を下回ることに応答して、前記一時的識別プロセスを再開するように構成された前記処理デバイスをさらに備える、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１５】
モーションビデオカメラであって、
前記モーションビデオカメラは一時的識別プロセスを使用するように構成されており、前記モーションビデオカメラは、
中央処理装置（ＣＰＵ）に動作可能に連結されたネットワークインターフェースであって、前記ネットワークインターフェース及び前記ＣＰＵは、取り込まれた画像フレームからピクセルデータを分析することによって、前記取り込まれた場面における事象を識別するように構成されている、ネットワークインターフェース、
前記事象の識別の対象となる前記画像フレームに関係するカメラ処理データを登録するように構成された前記ＣＰＵであって、前記カメラ処理データは、カメラによって取り込まれた符号化されたビデオストリームのデータレート、オートフォーカス距離、オートホワイトバランス機能の設定、オート露出設定、シャッター時間、ゲイン、電子画像安定化データ、信号対ノイズ比、取り込まれたフレームにおけるコントラスト、ネットワークに送られるデータレート、中央処理装置（ＣＰＵ）使用量、メモリ使用量、ジャイロまたは加速度計からのデータ、および前記カメラに接続されたパンチルトズーム（ＰＴＺ）ヘッドからの位置データのうちの少なくとも１つを含む、前記ＣＰＵ、及び
事象の前記識別の対象となる前記画像フレームに関係する前記登録されたカメラ処理データを、入力として使用し、前記識別された事象を、ニューラルネットワークを基にした事象識別動作から生じた事象の適正な分類として使用して、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作をトレーニングするように構成された、前記ＣＰＵ
を備え、
前記モーションビデオカメラは長期的識別プロセスを使用するように構成されており、前記モーションビデオカメラはさらに、
ピクセルデータの分析のために使用された前記画像フレームに引き続いて取り込まれた画像フレームに関係するカメラ処理データを登録するように構成された、前記ＣＰＵ、及び
ピクセルデータの前記分析のために使用された前記画像フレームに引き続いて取り込まれた画像フレームに関係する登録されたカメラ処理データを、前記トレーニングされたニューラルネットワークを基にした事象識別動作に入力することによって、前記取り込まれた場面における事象を識別するように構成された、前記ネットワークインターフェース及び前記ＣＰＵ、
を備え、
前記一時的識別プロセスが、所定の時間期間の間に実行され、前記長期的識別プロセスが、前記所定の時間期間が終了した後に実行される、モーションビデオカメラ。
【請求項１６】
前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作をトレーニングすることが、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作のノードに属する重みを調整することを含み、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作から生じた事象の分類が、前記取り込まれた画像フレームからのピクセルデータの前記分析によって識別された事象の分類に近くなるように、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作の前記ノードの前記重みが調整される、請求項１５に記載のモーションビデオカメラ。
【請求項１７】
前記一時的識別プロセスが、要求により開始される、請求項１５に記載のモーションビデオカメラ。
【請求項１８】
前記要求が、ユーザによって前記モーションビデオカメラに入力された命令である、請求項１７に記載のモーションビデオカメラ。
【請求項１９】
さらに、前記長期的識別プロセスにおいて、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作によって生成された信頼値が所定の閾値を下回ることに応答して、前記一時的識別プロセスを再開するように構成されている、請求項１５に記載のモーションビデオカメラ。
【請求項２０】
処理デバイスであって、
前記処理デバイスは一時的識別プロセスを使用するように構成されており、前記処理デバイスは、
中央処理装置（ＣＰＵ）に動作可能に連結されたネットワークインターフェースであって、前記ネットワークインターフェース及び前記ＣＰＵは、取り込まれた画像フレームからピクセルデータを分析することによって、前記取り込まれた場面における事象を識別するように構成されている、ネットワークインターフェース、
前記事象の識別の対象となる前記画像フレームに関係するカメラ処理データを登録するように構成された前記ＣＰＵであって、前記カメラ処理データは、カメラによって取り込まれた符号化されたビデオストリームのデータレート、オートフォーカス距離、オートホワイトバランス機能の設定、オート露出設定、シャッター時間、ゲイン、電子画像安定化データ、信号対ノイズ比、取り込まれたフレームにおけるコントラスト、ネットワークに送られるデータレート、中央処理装置（ＣＰＵ）使用量、メモリ使用量、ジャイロまたは加速度計からのデータ、および前記カメラに接続されたパンチルトズーム（ＰＴＺ）ヘッドからの位置データのうちの少なくとも１つを含む、前記ＣＰＵ、及び
事象の前記識別の対象となる前記画像フレームに関係する前記登録されたカメラ処理データを、入力として使用し、前記識別された事象を、ニューラルネットワークを基にした事象識別動作から生じた事象の適正な分類として使用して、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作をトレーニングするように構成された、前記ＣＰＵ
を備え、
前記処理デバイスは長期的識別プロセスを使用するように構成されており、前記処理デバイスはさらに、
ピクセルデータの分析のために使用された前記画像フレームに引き続いて取り込まれた画像フレームに関係するカメラ処理データを登録するように構成された、前記ＣＰＵ、及び
ピクセルデータの前記分析のために使用された前記画像フレームに引き続いて取り込まれた画像フレームに関係する登録されたカメラ処理データを、前記トレーニングされたニューラルネットワークを基にした事象識別動作に入力することによって、前記取り込まれた場面における事象を識別するように構成された、前記ネットワークインターフェース及び前記ＣＰＵ、
を備え、
前記一時的識別プロセスが、所定の時間期間の間に実行され、前記長期的識別プロセスが、前記所定の時間期間が終了した後に実行される、処理デバイス。
【請求項２１】
前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作をトレーニングすることが、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作のノードに属する重みを調整することを含み、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作から生じた事象の分類が、前記取り込まれた画像フレームからのピクセルデータの前記分析によって識別された事象の分類に近くなるように、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作の前記ノードの前記重みが調整される、請求項２０に記載の処理デバイス。
【請求項２２】
前記一時的識別プロセスが、要求により開始される、請求項２０に記載の処理デバイス。
【請求項２３】
前記要求が、ユーザによって前記モーションビデオカメラに入力された命令である、請求項２２に記載の処理デバイス。
【請求項２４】
さらに、前記長期的識別プロセスにおいて、前記ニューラルネットワークを基にした事象識別動作によって生成された信頼値が所定の閾値を下回ることに応答して、前記一時的識別プロセスを再開するように構成されている、請求項２０に記載の処理デバイス。