【手続補正書】
【提出日】令和2年11月25日(2020.11.25)
【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】
実行されると、１つまたは複数のプロセッサに、空撮画像から物体を検出するための動作を実行させる命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、
前記動作は、
一定の領域の数値表層モデル（ＤＳＭ）画像を得ることと、
１つまたは複数の標的物体のＤＳＭ画像を得ることと、
前記領域および前記１つまたは複数の標的物体の前記ＤＳＭ画像に基づいて、前記領域内の前記標的物体を検出することと、
を含み、
前記領域の前記ＤＳＭ画像を得ることは、
無人航空機、ドローン、航空機、ヘリコプタ、バルーン、または衛星によって前記領域の前記ＤＳＭ画像を得ることと、
前記無人航空機、前記ドローン、前記航空機、前記ヘリコプタ、前記バルーン、または前記衛星から前記領域の前記ＤＳＭ画像を受信すること、
前記領域の前記ＤＳＭ画像上の１つまたは複数の標的部分領域を特定することと、
前記１つまたは複数の標的部分領域のコントラストを強調することと、
を含む、
非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２】
前記標的物体を検出することは、前記領域の強調された前記ＤＳＭ画像および前記１つまたは複数の標的物体の前記ＤＳＭ画像に基づいて、前記標的物体を検出することを含む、
請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項３】
前記動作は、前記検出された標的物体の１つまたは複数の位置を取得することをさらに含む、
請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項４】
前記動作は、前記検出された標的物体の数を計算することをさらに含む、
請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項５】
前記動作は、前記１つまたは複数の検出された標的物体において１つまたは複数の領域航空画像を取得することと、分類器を得ることと、前記分類器によって前記１つまたは複数の領域航空画像を分類することと、その分類の結果に基づいて、前記１つまたは複数の領域航空画像の中の前記標的物体を認識することとを含む、
請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項６】
前記１つまたは複数の領域航空画像は、第１の色空間において取得され、第２の色空間に変換される、
請求項５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項７】
前記１つまたは複数の領域航空画像を取得することは、
第１の色空間において前記１つまたは複数の領域航空画像を取得することと、
前記第１の色空間における前記１つまたは複数の領域航空画像を第２の色空間における１つまたは複数の領域航空画像に変換することとを含む、
請求項５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項８】
前記第１の色空間および前記第２の色空間は、ＲＧＢ、グレースケール、ＨＳＩ、Ｌ＊ａ＊ｂ、マルチスペクトル空間、またはそれらの任意の組み合わせを含む、
請求項７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項９】
前記分類器は、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）分類器、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）分類器、決定木分類器、ベイズ分類器、またはそれらの任意の組み合わせを含む、
請求項５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
空撮画像から物体を検出するための方法であって、
前記方法を実施する命令を実行する１つもしくは複数の集積回路、１つもしくは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ、１つもしくは複数のプロセッサもしくはコントローラ、またはそれらの任意の組み合わせによって実施され、
前記方法は、
一定の領域の数値表層モデル（ＤＳＭ）画像を得ることと、
１つまたは複数の標的物体のＤＳＭ画像を得ることと、
前記領域および前記１つまたは複数の標的物体の前記ＤＳＭ画像に基づいて、前記領域内の前記標的物体を検出することと、
を含み、
前記領域の前記ＤＳＭ画像を得ることは、
無人航空機、ドローン、航空機、ヘリコプタ、バルーン、または衛星によって前記領域の前記ＤＳＭ画像を得ることと、
前記無人航空機、前記ドローン、前記航空機、前記ヘリコプタ、前記バルーン、または前記衛星から前記領域の前記ＤＳＭ画像を受信すること、
前記領域の前記ＤＳＭ画像上の１つまたは複数の標的部分領域を特定することと、
前記１つまたは複数の標的部分領域のコントラストを強調することと、
を含む、
方法。
【請求項１１】
前記標的物体を検出することは、前記領域の強調された前記ＤＳＭ画像および前記１つまたは複数の標的物体の前記ＤＳＭ画像に基づいて、前記標的物体を検出することを含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記検出された標的物体の１つまたは複数の位置を取得することをさらに含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記検出された標的物体の数を計算することをさらに含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記１つまたは複数の検出された標的物体において１つまたは複数の領域航空画像を取得することと、分類器を得ることと、前記分類器によって前記１つまたは複数の領域航空画像を分類することと、その分類の結果に基づいて、前記１つまたは複数の領域航空画像の中の前記標的物体を認識することとを含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記１つまたは複数の領域航空画像は、第１の色空間において取得され、第２の色空間に変換される、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記１つまたは複数の領域航空画像を取得することは、
第１の色空間において前記１つまたは複数の領域航空画像を取得することと、
前記第１の色空間における前記１つまたは複数の領域航空画像を第２の色空間における１つまたは複数の領域航空画像に変換することとを含む、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記第１の色空間および前記第２の色空間は、ＲＧＢ、グレースケール、ＨＳＩ、Ｌ＊ａ＊ｂ、マルチスペクトル空間、またはそれらの任意の組み合わせを含む、
請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記分類器は、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）分類器、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）分類器、決定木分類器、ベイズ分類器、またはそれらの任意の組み合わせを含む、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
空撮画像から物体を検出するためのシステムであって、
一定の領域のＤＳＭ画像を得る航空画像ユニットと、
１つまたは複数の標的物体のＤＳＭ画像を得る標的画像ユニットと、
前記領域および前記１つまたは複数の標的物体の前記ＤＳＭ画像に基づいて、前記領域内の前記標的物体を検出する検出ユニットとを備え、
前記領域の前記ＤＳＭ画像を得ることは、
前記領域の前記ＤＳＭ画像上の１つまたは複数の標的部分領域を特定することと、
前記１つまたは複数の標的部分領域のコントラストを強調することと、
を含み、
前記標的物体を検出することは、
前記領域の強調された前記ＤＳＭ画像および前記１つまたは複数の標的物体の前記ＤＳＭ画像に基づいて、前記標的物体を検出することを含む、
システム。
【請求項２０】
前記１つまたは複数の検出された標的物体において１つまたは複数の領域航空画像を取得する領域航空画像取得ユニットと、
分類器を得ること、前記分類器によって前記１つまたは複数の領域航空画像を分類すること、および、その分類の結果に基づいて、前記１つまたは複数の領域航空画像の中の前記標的物体を認識することを行う分類認識ユニットとをさらに備える、
請求項１９に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４７】
いくつかの実施形態では、ステップ２６０は、ステップ２２０における領域の強調されたＤＳＭの画像と、標的物体のＤＳＭ画像とに基づいて、領域内の標的物体を検出することを含むことができる。例えば、ステップ２６０の標的物体を検出することは、図４の油ヤシの木の１つまたは２つのＤＳＭ画像と、その標的部分領域がステップ２２０において識別されており、コントラストを強調されている場合がある、領域のコントラスト強調ＤＳＭ画像に基づいて、領域内の油ヤシの木を検出することを含むことができる。