【手続補正書】
【提出日】令和3年4月30日(2021.4.30)
【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】
構造物を撮影することによって得た入力画像から抽出された局所特徴に基づき検出された線成分の分岐を判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果に基づいて、前記構造物に生じたひび割れである変状部の範囲を特定する特定手段と、
前記変状部の範囲の特定結果に基づいて前記入力画像から前記変状部の部分画像に関する特徴を抽出する抽出手段と、
前記変状部の部分画像に関する特徴を用いて、前記変状部の属性を判定する属性判定手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、前記変状部の部分画像に関する特徴として前記変状部の部分画像から特徴を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記変状部の部分画像に関する特徴として前記変状部の部分画像からヒストグラム特徴を抽出することを特徴とする、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記属性判定手段は、多クラス識別を用いて、前記変状部の属性が複数のクラスのいずれに属するかを判定することを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記複数のクラスは、前記変状部が誤特定されていることを示すクラスを含むことを特徴とする、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記属性判定手段は、学習された識別器を用いて前記変状部の属性を判定することを特徴とする、請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記特定手段は、前記入力画像が入力されたＣＮＮ(Convolutional Neural Network)の中間層からの出力を用いて得られた前記入力画像の各画素の第１の特徴に従って、前記変状部を特定し、
前記抽出手段は、前記ＣＮＮの中間層からの出力を用いて得られた前記変状部の部分画像の各画素の第２の特徴に従って、前記変状部の部分画像の特徴を算出する
ことを特徴とする、請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
入力画像が入力されたＣＮＮ(Convolutional Neural Network)の中間層からの出力を用いて得られた前記入力画像の各画素の第１の特徴に従って、前記入力画像における被写体の変状部を特定する特定手段と、
前記変状部の特定結果に基づいて、前記ＣＮＮの中間層からの出力を用いて得られた前記変状部の部分画像の各画素の第２の特徴に従って、前記変状部の前記部分画像に関する特徴を抽出する抽出手段と、
前記変状部の部分画像に関する特徴を用いて、前記変状部の属性を判定する属性判定手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
前記抽出手段は、特定された前記変状部の大きさに応じて選択された方法に従って前記変状部の部分画像から特徴を抽出することを特徴とする、請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記特定手段は、前記変状部の位置を特定し、
前記情報処理装置は、前記変状部の位置に従って前記入力画像から抽出される前記変状部の部分画像の領域を設定する設定手段をさらに備えることを特徴とする、請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記設定手段は、１つの変状部に対して、前記部分画像の領域を複数設定し、
前記属性判定手段は、複数設定された前記部分画像の領域のそれぞれを用いて、前記変状部の属性を複数回判定することを特徴とする、請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記特定手段は、前記入力画像に写っている複数の変状部を個別に特定し、
前記属性判定手段は、前記複数の変状部のそれぞれについて前記属性を判定することを特徴とする、請求項１から１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記被写体は構造物であり、前記変状部は前記構造物に生じたひび割れであることを特徴とする、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記特定手段は、
前記入力画像の各位置から抽出された局所特徴を用いてひび割れ領域を特定し、
前記ひび割れ領域を細線化することにより前記ひび割れの位置を示す線を導出し、
前記線の方向変化に応じて前記線を分割することにより、個別のひび割れの位置を示す線を導出する
ことにより、前記入力画像に含まれる複数のひび割れを個別に特定することを特徴とする、請求項１から６および１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
入力画像の各位置から抽出された局所特徴を用いてひび割れ領域を検出する手段と、
前記ひび割れ領域を細線化することにより前記ひび割れの位置を示す線を導出する手段と、
前記線の方向変化に応じて前記線を分割することにより、個別のひび割れの位置を示す線を導出することにより、前記入力画像に含まれる複数のひび割れを個別に変状部として特定する特定手段と、
前記変状部の特定結果に基づいて前記入力画像から前記変状部の部分画像に関する特徴を抽出する抽出手段と、
前記変状部の部分画像に関する特徴を用いて、前記変状部の属性を判定する属性判定手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１６】
前記変状部の位置を表示装置に表示させる表示手段をさらに備えることを特徴とする、請求項１から１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記表示手段は、前記変状部の位置とともに当該変状部の属性を前記表示装置に表示させることを特徴とする、請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記属性の信頼度を算出する算出手段をさらに備え、
前記表示手段は、前記変状部の属性とともに当該属性の信頼度を前記表示装置に表示させることを特徴とする、請求項１７に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記表示手段は、前記変状部の属性の信頼度に基づいて、前記変状部の表示態様を変化させることを特徴とする、請求項１８に記載の情報処理装置。
【請求項２０】
前記属性判定手段は、前記属性として、前記変状部の幅、前記変状部の危険度又は前記変状部の発生の原因を判定することを特徴とする、請求項１から１９のいずれか1項に記載の情報処理装置。
【請求項２１】
入力画像中の変状部の位置と前記変状部の属性情報とを取得する取得手段と、
前記変状部の位置と抽出パラメータとに従って規定された範囲から、前記変状部を含む前記入力画像の部分画像を抽出する抽出手段と、
抽出された前記部分画像に関する特徴を入力とした時に前記変状部の属性情報を返すように識別器の学習を行う学習手段と、
前記学習により得られた前記識別器の構成を示す情報と、前記抽出パラメータと、を関連付ける関連付け手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２２】
情報処理装置が行う情報処理方法であって、
構造物を撮影することによって得た入力画像から抽出された局所特徴に基づき検出された線成分の分岐を判定し、
前記判定の結果に基づいて、前記構造物に生じたひび割れである変状部の範囲を特定し、
前記変状部の範囲の特定結果に基づいて前記入力画像から前記変状部の部分画像に関する特徴を抽出し、
前記変状部の部分画像に関する特徴を用いて、前記変状部の属性を判定する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２３】
情報処理装置が行う情報処理方法であって、
入力画像が入力されたＣＮＮ(Convolutional Neural Network)の中間層からの出力を用いて得られた前記入力画像の各画素の第１の特徴に従って、前記入力画像における被写体の変状部を特定し、
前記変状部の特定結果に基づいて、前記ＣＮＮの中間層からの出力を用いて得られた前記変状部の部分画像の各画素の第２の特徴に従って、前記変状部の前記部分画像に関する特徴を抽出し、
前記変状部の部分画像に関する特徴を用いて、前記変状部の属性を判定する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２４】
情報処理装置が行う情報処理方法であって、
入力画像の各位置から抽出された局所特徴を用いてひび割れ領域を検出し、
前記ひび割れ領域を細線化することにより前記ひび割れの位置を示す線を導出し、
前記線の方向変化に応じて前記線を分割することにより、個別のひび割れの位置を示す線を導出することにより、前記入力画像に含まれる複数のひび割れを個別に変状部として特定し、
前記変状部の特定結果に基づいて前記入力画像から前記変状部の部分画像に関する特徴を抽出し、
前記変状部の部分画像に関する特徴を用いて、前記変状部の属性を判定する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２５】
コンピュータを、請求項１乃至２１の何れか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の情報処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
構造物を撮影することによって得た入力画像から抽出された局所特徴に基づき検出された線成分の分岐を判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果に基づいて、前記構造物に生じたひび割れである変状部の範囲を特定する特定手段と、
前記変状部の範囲の特定結果に基づいて前記入力画像から前記変状部の部分画像に関する特徴を抽出する抽出手段と、
前記変状部の部分画像に関する特徴を用いて、前記変状部の属性を判定する属性判定手段と、
を備えることを特徴とする。