(57)【要約】  乳幼児検出システムおよび大量通行監視システムが提供される。乳幼児検出システムは、乳幼児であるとされる、電子ゲートシステムに提示された対象者の入力画像を撮像するように構成されたカメラ（１１０）を含む。乳幼児検出システムは、電子ゲートシステムに対応した電子ゲートアプリケーションのための乳幼児検出タスクを実施するように構成された深層学習モデルを記憶するメモリ（１２２）をさらに含む。乳幼児検出システムは、入力画像に深層学習モデルを適用して、乳幼児であるとされる対象者に関係した実際の乳幼児の存在または不在の乳幼児検出結果を提供するように構成されたプロセッサ（１２１）をさらに含む。乳幼児検出タスクは、乳幼児検出タスクに対する乳幼児偽装を防ぐために、１つまたは複数の異なる物理的な偽装材料に対応した１つまたは複数の異なるディストラクターモダリティを評価するように構成されている。
2019532387.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳幼児であるとされる、電子ゲートシステムに提示された対象者の入力画像を撮像するように構成されたカメラ（１１０）と、
前記電子ゲートシステムに対応した電子ゲートアプリケーションのための乳幼児検出タスクを実行するように構成された深層学習モデルを記憶するメモリ（１２２）と、
前記入力画像に前記深層学習モデルを適用して、前記乳幼児であるとされる前記対象者に関係した実際の乳幼児の存在または不在の乳幼児検出結果を提供するように構成されたプロセッサ（１２１）と、を有し、
前記乳幼児検出タスクが、前記乳幼児検出タスクに対する乳幼児偽装を防ぐために、１つまたは複数の異なる物理的な偽装材料に対応する１つまたは複数の異なるディストラクターモダリティを評価するように構成されている、
乳幼児検出システム。
【請求項２】
前記プロセッサ（１２１）が、物体バウンディングタスクと前記乳幼児検出タスクとを一緒に最適化するマルチタスク学習処理において前記入力像に前記深層学習モデルを適用する、
請求項１に記載の乳幼児検出システム。
【請求項３】
前記深層学習エンジンは、訓練部とアーキテクチャ部とを含み、前記アーキテクチャ部は、前記深層学習モデルの少なくともいくつかの層におけるフィルタの数を減らす特異値分解処理を適用するように構成されている、
請求項１に記載の乳幼児検出システム。
【請求項４】
前記深層学習モデルの、畳み込み層を含むすべての層が、前記特異値分解処理を使用して圧縮される、
請求項３に記載の乳幼児検出システム。
【請求項５】
前記プロセッサ（１２１）は、前記乳幼児検出タスクの結果に応答して、前記乳幼児であるとされる前記対象者に関係した前記実際の乳幼児の前記存在または前記不在を示すアラームを生成するようにさらに構成されている、
請求項１に記載の乳幼児検出システム。
【請求項６】
前記プロセッサ（１２１）は、前記乳幼児検出タスクの結果に応答して、前記実際の乳幼児の前記存在の検出をログに記録して、入国者の頭数を提供するようにさらに構成されている、
請求項１に記載の乳幼児検出システム。
【請求項７】
前記プロセッサ（１２１）は、前記乳幼児検出タスクの結果に応答して、選択的に、ゲートを開いてアクセスを可能にする、または、前記ゲートを閉じてアクセスを阻止するようにさらに構成されている、
請求項１に記載の乳幼児検出システム。
【請求項８】
前記プロセッサ（１２１）は、画像のコントラストの強調、データ増強、および切り取りからなる群から選択された、前記複数の入力画像に対するデータ前処理を実行するようにさらに構成されている、
請求項１に記載の乳幼児検出システム。
【請求項９】
前記乳幼児検出タスクは、前記実際の乳幼児の足が地面から離れている位置における前記実際の乳幼児の前記存在または前記不在を検出するように構成されている、
請求項１に記載の乳幼児検出システム。
【請求項１０】
乳幼児であるとされる、大量通行環境に提示された対象者の入力画像を撮像するように構成されたカメラ（９１０）と、
前記大量通行環境のための乳幼児検出タスクを実施するように構成された深層学習モデルを記憶するメモリ（９２２）と、
前記入力画像に前記深層学習モデルを適用して、前記乳幼児であるとされる前記対象者に関係した実際の乳幼児の存在または不在の乳幼児検出結果を提供するように構成されたプロセッサ（９２１）と、を有し、前記乳幼児検出タスクが、前記乳幼児検出タスクに対する乳幼児偽装を防ぐために、１つまたは複数の異なる物理的な偽装材料に対応する１つまたは複数の異なるディストラクターモダリティを評価するように構成されている、
大量通行監視システム。
【請求項１１】
前記プロセッサ（９２１）が、物体バウンディングタスクと前記乳幼児検出タスクとを一緒に最適化するマルチタスク学習処理において前記入力画像に前記深層学習モデルを適用する、
請求項１０に記載の大量通行監視システム。
【請求項１２】
前記深層学習エンジンは、訓練部とアーキテクチャ部とを含み、前記アーキテクチャ部は、前記深層学習モデルの少なくともいくつかの層におけるフィルタの数を減らす特異値分解処理を適用するように構成されている、
請求項１０に記載の大量通行監視システム。
【請求項１３】
前記プロセッサ（２１）は、前記乳幼児検出タスクの結果に応答して、前記乳幼児であるとされる前記対象者に関係した前記実際の乳幼児の前記存在または前記不在を示すアラームを生成するようにさらに構成されている、
請求項１０に記載の大量通行監視システム。
【請求項１４】
前記プロセッサ（９２１）は、前記乳幼児検出タスクの結果に応答して、前記実際の乳幼児の前記不在の検出をログに記録し、前記大量通行環境に関係したエンティティによりさらなる調査を開始するようにさらに構成されている、
請求項１０に記載の大量通行監視システム。
【請求項１５】
前記プロセッサ（９２１）は、前記乳幼児検出タスクの結果に応答して、選択的に、ゲートを開いてアクセスを可能にする、または、前記ゲートを閉じてアクセスを阻止するようにさらに構成されている、
請求項１０に記載の大量通行監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はセキュリティーに関し、より詳細には、電子ゲート（ｅゲート）環境のための乳幼児検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
乳幼児検出は、様々な用途に役立てることができるタスクである。乳幼児検出の以前の方法は、主に、足を検出することにより電子ゲート（ｅゲート）システムにおける人の存在を識別するレーザーベースのセンサーに依存している。このような方法は、例えば乳幼児などの地上に立っていない人を識別することには適用することができず、乳幼児は、多くの場合に大人によりその乳幼児の足を宙に浮かせた状態でその大人の腕で抱きかかえられているので、そのようなレーザーベースのセンサーへの妨げとなる。したがって、現在の乳幼児検出システムに対する改善が必要とされる。
【発明の概要】
【０００３】
本発明の一態様によると、乳幼児検出システムが提供される。乳幼児検出システムは、乳幼児であるとされる、電子ゲートシステムに提示された対象者の入力像を撮像するように構成されたカメラを含む。乳幼児検出システムは、電子ゲートシステムに対応した電子ゲートアプリケーションのための乳幼児検出タスクを行うように構成された深層学習モデルを記憶するメモリをさらに含む。また、乳幼児検出システムは、入力像に深層学習モデルを適用して、乳幼児であるとされる対象者に関係した、実際の乳幼児の有無の乳幼児検出結果を提供するように構成されたプロセッサを含む。乳幼児検出タスクは、１つまたは複数の異なる物理的な偽装材料に対応した１つまたは複数の異なるディストラクターモダリティを評価して、乳幼児検出タスクに対する乳幼児偽装を防ぐように構成されている。
【０００４】
本発明の別の態様によると、大量通行監視システムが提供される。大量通行監視システムは、乳幼児であるとされる、大量通行環境に提示された対象者の入力像を撮像するように構成されているカメラを含む。大量通行監視システムは、大量通行環境のための乳幼児検出タスクを行うように構成された深層学習モデルを記憶するメモリをさらに含む。また、大量通行監視システムは、入力像に深層学習モデルを適用して、乳幼児であるとされる対象者に関係した実際の乳幼児の有無の乳幼児検出結果を提供するように構成されたプロセッサを含む。乳幼児検出タスクは、１つまたは複数の異なる物理的な偽装材料に対応した１つまたは複数の異なるディストラクターモダリティを評価して、乳幼児検出タスクに対する乳幼児偽装を防ぐように構成されている。
【０００５】
これらの特徴および利点ならびに他の特徴および利点は、添付図面を参照して読まれるその例示的な実施形態の以下の詳細な説明から明らかとなる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
本開示は、以下の図を参照しながら、好ましい実施形態の以下の説明において詳細を提供する。
【０００７】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に従った、電子ゲート（ｅゲート）環境の乳幼児検出のための例示的なシステムを示す図である。
【図２】図２は、本原理の一実施形態に従った、乳幼児検出のための別の例示的なシステムを示す図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態に従った、本発明の原理が適用されてよい例示的な処理システムを示す図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態に従った、図２の乳幼児検出システムを示す図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態に従った、圧縮されたフィルタを取得する、元のフィルタに対するＴＳＶＤアルゴリズムの例示的な適用を示す図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態に従った、乳幼児検出のための例示的な方法を示す図である。
【図７】図７は、本発明の一実施形態に従った、乳幼児検出のための例示的な方法を示す図である。
【図８】図８は、本発明の一実施形態に従った、密輸検出のための例示的なシステムを示す図である。
【図９】図９は、本発明の一実施形態に従った、大量通行監視のための例示的なシステムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
好ましい実施形態の詳細な説明
本発明は、電子ゲート（ｅゲート）環境のための乳幼児検出を対象とする。
【０００９】
一実施形態において、乳幼児がカメラに見える限り、乳幼児の存在を確実に識別し得る画像ベースの乳幼児頭部検出方法が提供される。
【００１０】
一実施形態において、本発明は、例えば入国管理の場所で見られるような自動電子ゲート（ｅゲート）システムのためのライブストリームビデオにおいて、乳幼児の存在を自動的に識別する。ｅゲート用途において、人は、手動識別処理を必要とする乳幼児と一緒に現れてもよい。乳幼児の存在を自動的に識別することが、そのような用途において、高スループットおよび高セキュリティーを達成するために重要である。乳幼児は、様々な異なる構成および／または姿勢でビデオに現れてもよい。識別システムは、リアルタイム要求を満たすために、高頻度で実行される必要がある。
【００１１】
一実施形態において、本発明は、非常に正確な、および効果的な画像ベースの乳幼児頭部検出方法を適用することにより乳幼児検出を実施する。本方法は、１つまたは複数のカメラにより記録された画像において乳幼児の頭部を検出することにより乳幼児の存在を識別する。一実施形態において、本方法は、高信頼性のための深層ニューラルネットワークベースの検出アルゴリズムを使用できる。一実施形態において、本発明は、リアルタイムで認識結果を提供できる。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に従った、電子ゲート（ｅゲート）環境の乳幼児検出のための例示的なシステム１００を示す。
【００１３】
システム１００は、カメラシステム１１０を含む。例示かつ簡潔のために、単一のカメラシステム１１０が図１に示されているが、本発明の趣旨を保ちながら、複数のカメラシステムを使用できることが理解される。
【００１４】
図１の実施形態において、カメラシステム１１０は、搭載エンティティ１６０に搭載される。例示的に、搭載エンティティ１６０は、制御されるゲート１６１を備えたアーチ構造物１６０である。ゲート１６１は、通常閉じており、そして、施設にアクセスを試みる人１７０に関する認識結果に基づいて開くことができる。ゲート１６１を備えたアーチ構造物１６０が例示的に示されるが、本発明の趣旨を保ちながら、本明細書において提供される本発明の教示を受けた当業者により容易に理解されるように、任意の他の搭載エンティティが使用され得る。例えば、カメラシステム１１０は、建物、ポールなどに搭載され得る。前述の例は、例示にすぎない。複数の搭載エンティティが制御ハブに配置可能であり、必要に応じて特定の位置に送ることができることが理解される。
【００１５】
カメラシステム１１０は、無線カメラシステムになり得るか、または、アーチ構造物１６０（または、カメラシステム１１０が搭載されているか、またはカメラシステム１１０に近接した他の搭載エンティティ（例えば建物、ドローンなど））に含まれている１つまたは複数のアンテナを使用できる。
【００１６】
システム１００は、乳幼児検出用、例えば、ｅゲート環境用のサーバー１２０をさらに含む。サーバー１２０は、カメラシステム１１０の遠隔に、またはカメラシステム１１０の近くに配置可能である。サーバー１２０は、プロセッサ１２１、メモリ１２２、および無線送受信器１２３を含む。リムーブサーバー（ｒｅｍｏｖｅ  ｓｅｒｖｅｒ）１２０のプロセッサ１２１およびメモリ１２２は、遠隔サーバー１２０（の無線送受信器１２３）によりカメラシステム１１０から受信された画像に基づいて、乳幼児検出を行うように構成されている。そのためにも、プロセッサ１２１およびメモリ１２２は、画像ベースの乳幼児検出システムのコンポーネントを含むように構成することができる。このように、例えばベビーカー１７０内の乳幼児１７１の存在、および、例えば人１８０に抱きかかえられた乳幼児１７１（例えば、図１に示されるように足を宙に浮かせた乳幼児１７１、従来技術のアプローチの妨げとなる構成）の存在を認識できる。
【００１７】
したがって、本発明を適用できるいくつかの例示的で適切な環境は、例えば国境検問所、空港、船の港など、乳幼児検出が有用であることが認められ得る任意のｅゲート環境を含み得る。上述の環境は、例示に過ぎず、ゆえに、本発明の趣旨を維持する限り、他の環境も使用できることが理解される。
【００１８】
図２は、本原理の一実施形態に従った、乳幼児検出のための別の例示的なシステム２００を示す。システム２００は、本発明の一実施形態に従った、一実施形態のシステム１００を表すことができる。
【００１９】
システム２００は、乳幼児検出システム２２０およびコンピュータ処理システム２４０を含む。
【００２０】
コンピュータ処理システム２４０は、システム２００のうち乳幼児検出システム２２０を含んでいる他のシステムを実質的に制御する。
【００２１】
乳幼児検出システム２２０は、画像および／またはビデオから乳幼児を認識する。
【００２２】
コンピュータ処理システム２４０は、限定はされないが、例えば、（ｉ）乳幼児検出の結果を処理すること、（ｉｉ）乳幼児検出の結果に基づいて、１つまたは複数のアクションを実施することに関する機能を実施する。
【００２３】
乳幼児検出システム２２０および／またはコンピュータ処理システム２４０は、カメラを含み得る。例示として、別個のカメラ２７１が示されている。カメラ２７１は、ユーザーの画像／ビデオを撮像できる。そして、画像／ビデオは、コンピュータ処理システム２４０、および／または、コンピュータ処理システム２４０の制御下にあるシステムのうちの任意のものにより処理できる。一実施形態において、カメラ２７１は、静止画像および動画像を撮像することが可能である。一実施形態において、カメラは、可視および／または赤外スペクトルの画像を取得できる。
【００２４】
乳幼児検出システム２２０および／またはコンピュータ処理システム２４０は、ディスプレイを含むことができる。例示として、別個のディスプレイ２７２が示されている。ディスプレイ２７２は、ユーザーまたは他の人（例えば、セキュリティー担当者）に乳幼児検出（生物像）情報を示すことができる。
【００２５】
乳幼児検出システム２２０および／またはコンピュータ処理システム２４０は、スピーカーを含むことができる。例示として、別個のスピーカー２７３が示されている。スピーカー２７３は、ユーザーに対する（例えば、顔の位置などについて）聴覚的な助言を提供することができ、および／または、誰かがシステムに偽装しようと試みている局所的警報を、その人に対する注意を引くために提供することができる。
【００２６】
一実施形態において、システム２００の１つまたは複数の要素が、クラウドベースの構成を使用してクラウド内で実装される。
【００２７】
図２に示した実施形態において、システム２００の要素は、バス／ネットワーク２０１により相互接続される。しかし、他の実施形態において、他の種類の接続も使用できる。また、一実施形態において、システム２００の要素の少なくとも１つがプロセッサベースである。
【００２８】
さらに、１つまたは複数の要素が別個の要素として示されても良いが、他の実施形態において、これらの要素は１つの要素として組み合わせることができる。例えば、カメラ２１１は乳幼児検出システム２２０および演算処理システム２４０から独立したエンティティとして示されているが、他の実施形態において、乳幼児検出システム２３０および／または演算処理システム２４０がカメラを含むことができ、別個のカメラの必要性を除去できる。また、例えば、乳幼児検出システム２２０およびコンピュータ処理システム２４０が別個のエンティティとして示されているが、他の実施形態において、乳幼児検出システム２２０がコンピュータ処理システム２４０に含まれ得る。１つまたは複数の要素が別の要素の一部であってもよいが、他の実施形態において、１つまたは複数の要素が独立した要素として実装されてもよいという、逆も適用可能である。
【００２９】
また、図２の１つまたは複数の要素は、例えば分散構成に含まれているクラウド構成で実装することができる。
【００３０】
さらに、図２における１つまたは複数の要素は、限定されないが、デジタル信号処理（ＤＳＰ）回路、プログラム可能プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ）などを含む様々なデバイスにより実装されてもよい。
【００３１】
システム２００の要素のこれらの変形例および他の変形例は、本原理の趣旨を維持する限り、本明細書において提供される本原理の教示を受けた当業者により容易に決定できる。
【００３２】
図３は、本発明の一実施形態に従った、本発明の原理が適用されてよい例示的な処理システム３００を示す。処理システム３００は、例えば、図１に示すサーバー１２０、または、図２に示すシステム全体２００もしくはコンピュータ処理システム２４０を実装するために使用できる。
【００３３】
処理システム３００は、システムバス３０２を介して他のコンポーネントに動作可能に結合されている少なくとも１つのプロセッサ（ＣＰＵ）３０４を含む。キャッシュ３０６、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）３０８、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ３２０、サウンドアダプタ３３０、ネットワークアダプタ３４０、ユーザーインターフェースアダプタ３５０、およびディスプレイアダプタ３６０は、システムバス３０２に動作可能に結合されている。
【００３４】
第１の記憶デバイス３２２と第２の記憶デバイス３２４とは、Ｉ／Ｏアダプタ３２０によりシステムバス３０２に動作可能に結合されている。記憶デバイス３２２および３２４は、ディスク記憶デバイス（例えば、磁気または光ディスク記憶デバイス）、ソリッドステート磁気デバイスなどのうちの任意のものであり得る。記憶デバイス３２２および３２４は、同じ種類の記憶デバイスまたは異なる種類の記憶デバイスであり得る。
【００３５】
スピーカー３３２は、サウンドアダプタ３３０によりシステムバス３０２に動作可能に結合されている。送受信器３４２は、ネットワークアダプタ３４０によりシステムバス３０２に動作可能に結合されている。ディスプレイデバイス３６２は、ディスプレイアダプタ３６０によりシステムバス３０２に動作可能に結合されている。
【００３６】
第１のユーザー入力デバイス３５２、第２のユーザー入力デバイス３５４、および第３のユーザー入力デバイス３５６は、ユーザーインターフェースアダプタ３５０によりシステムバス３０２に動作可能に結合されている。ユーザー入力デバイス３５２、３５４、および３５６は、キーボード、マウス、キーパッド、画像取り込みデバイス、動き検出デバイス、マイクロホン、これらデバイスの少なくとも２つの機能を組み込んだデバイスなどのうちの任意のものであり得る。もちろん、本発明の趣旨を維持する限り、他の種類の入力デバイスも使用できる。ユーザー入力デバイス３５２、３５４、および３５６は、同じ種類のユーザー入力デバイスまたは異なる種類のユーザー入力デバイスであり得る。ユーザー入力デバイス３５２、３５４、および３５６は、システム３００に、およびシステム３００から、情報を入力および出力するために使用される。
【００３７】
もちろん、処理システム３００は、当業者により容易に考えられるような他の要素（図示せず）をさらに含まれてもよいことに加えて、特定の要素を除外しても良い。例えば、当業者により容易に理解されるように、様々な他の入力デバイスおよび／または出力デバイスが、処理システム３００の特定の実施形態様に応じて、処理システム３００に含まれ得る。例えば、様々な種類の無線および／または有線入力および／または出力デバイスが使用され得る。さらに、当業者により容易に理解されるように、追加的なプロセッサ、制御装置、メモリなども様々な構成で使用され得る。処理システム３００のこれらの変形例および他の変形例が、本明細書において提供される本発明の教示を受けた当業者により容易に考えられる。
【００３８】
図４は、本発明の一実施形態に従った、図２の乳幼児検出システム２２０を示す。
【００３９】
乳幼児検出システム２２０は、データコレクタ４０１、データコレクタ４０２、深層学習エンジン４１０、およびｅゲート用途関係データ４２０を含む。
【００４０】
データコレクタ４０１は、顔認識システムに対する入力として使用される乳幼児人形（本明細書において「乳幼児人形データ」として交換的に参照される）４０１Ａに関しての収集のためのものである。
【００４１】
データコレクタ４０２は、実際の乳幼児（本明細書において「実乳幼児データ」として交換的に参照される）に関するデータ４０２Ａを収集する。
【００４２】
データコレクタ４０１に関し、乳幼児人形が乳幼児検出に対する偽装材料として使用され得るという認識のもとに、乳幼児人形に関してたデータが収集される。一実施形態において、様々な用途／シナリオにおいて一般的に使用される非常に多様なデータサンプルが収集される。一実施形態において、収集されたデータは、好ましくは異なる視覚特性（解剖学的特徴、衣服などの違い）をもつ、および異なる抱きかかえ方を使用して抱かれた複数の乳幼児人形を使用することにより提供される。例えば、一実施形態において、収集されたデータは、様々な訓練データを収集するために、異なる国籍、異なる衣服、および異なる姿勢の乳幼児人形に関係する。
【００４３】
さらに、データコレクタ４０１に関し、乳幼児検出タスクに対する乳幼児偽装を防ぐために、データ収集が、異なる物理的な偽装材料に対応した異なるディストラクターモダリティのために実施することができる。
【００４４】
データコレクタ４０２に関し、様々な用途／シナリオにおいて一般的に使用される、非常に多様なデータサンプルが収集される。一実施形態において、収集されたデータは、好ましくは異なる視覚特性（解剖学的特徴、国籍、衣服などの違い）をもつ複数の実際の乳幼児により提供される。例えば、一実施形態において、収集されたデータは、様々な訓練データを収集するための、異なる国籍、異なる衣服、および異なる姿勢の乳幼児に関係する。データは、例えば、乳幼児人形頭部への過剰適合を避けるためにインターネットから取得することができる。対応するバウンディングボックスは、手動で、または自動で取得することができる。
【００４５】
一実施形態において、データコレクタ４０１および４０２により収集されたデータは、写真／画像の形態をとる。もちろん、本発明の趣旨を維持する限り、他の形態を使用することもできる。さらに、本発明の趣旨を維持する限り、本明細書において提供される本発明の教示を受けた当業者により容易に理解されるように、他の種類の乳幼児偽装材料を使用することができる。
【００４６】
深層学習エンジン４１０は、訓練部４１０Ａおよびアーキテクチャ部４１０Ｂを含む。深層学習エンジン４１０は、乳幼児検出のための深層学習を実施する。
【００４７】
深層学習エンジン４１０の訓練部４１０Ａに関し、一実施形態において、訓練は、事前訓練済みモデル（例えばＡｌｅｘＮｅｔのＩｍａｇｅｎｅｔ事前訓練済みモデル）に加えて微調整することにより達成される。一実施形態において、物体バウンディングタスク（例えば概括的な物体ボックス割り当てタスク）と、（乳幼児頭部および他の種類の頭部に対する）特定の物体検出モデルタスクとを一緒に最適化するマルチタスク学習処理が使用される。物体バウンディングタスクは、画像内の関心のある可能性のある物体にバウンディングボックスを割り当てることを伴う。このような関心のある物体は、本明細書において開示される乳幼児検出に従って乳幼児であり得る。したがって、物体バウンディングタスクは、概して頭部検出のために、または特に乳幼児頭部検出（したがって、成人頭部に対して予期される寸法より小さな寸法に関係する）のために最適化することができる。特定の物体検出モデルタスクは、深層学習モデルを使用して物体バウンディング処理により識別された関心のある物体に関係した乳幼児の存在または不在を検出する。
【００４８】
もちろん、本発明の趣旨を維持する限り、他の訓練アプローチを使用することもできる。
【００４９】
深層学習エンジン４１０のアーキテクチャ部４１０Ｂに関し、一実施形態において、深層学習物体検出方法のすべての層におけるフィルタの数を減らす特異値分解（ＳＶＤ）アルゴリズム（例えば、打ち切りＳＶＤ（ＴＳＶＤ）アルゴリズム）を採用することにより、妥協のない正確さで高効率が達成される。例えば、元のフィルタは、すべての層におけるはるかに少ない演算（より少ない乗算）をもたらす２つの圧縮されたフィルタに分解することができる。図５は、本発明の一実施形態に従った、圧縮されたフィルタ５１１および５１２を取得するための、元のフィルタ５１０に対するＴＳＶＤアルゴリズム５２０の例示的な適用を示す。
【００５０】
さらに深層学習エンジン４１０のアーキテクチャ部４１０Ｂに関し、一実施形態において、畳み込み層を含んでいるニューラルネットワークモデルのすべての層が圧縮される。一実施形態において、ＡｌｅｘＮｅｔベースのスケール依存プーリング（ＳＤＰ）ディテクターを、基本モデルアーキテクチャとして使用することができる。ＡｌｅｘＮｅｔは、視覚認識のためのＣＵＤＡ（登録商標）に実装されたグラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）において実行される畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の名前である。一実施形態において、ＡｌｅｘＮｅｔ畳み込みニューラルネットワークは、５つの畳み込み層および３つの全結合層を含む。もちろん、本発明の趣旨を維持する限り、他の数の畳み込み層および／または全結合層を使用することもできる。さらに、本発明の趣旨を維持する限り、本明細書において提供される本発明の教示を受けて、他のディテクターおよびアーキテクチャも使用することができる。
【００５１】
図６〜図７は、本発明の一実施形態に従った、乳幼児検出のための例示的な方法６００を示す。ステップ６０５〜６１５が方法６００の訓練段階６００Ａに対応すると考えられるのに対して、ステップ６２０〜６２５は方法６００の認識段階６００Ｂに対応すると考えられ、ステップ６３０は、認識後段階６００Ｃに対応すると考えられる。
【００５２】
ステップ６０５で、乳幼児検出システムの偽装のために使用される様々な偽装材料の画像と実際の乳幼児の画像とを提供する。
【００５３】
ステップ６１０で、画像のデータ前処理を実施する。前処理は、画像のコントラストの強調、正規化、切り取り、データ増強などを含み得る。
【００５４】
ステップ６１５で、画像を使用して画像ベースのニューラルネットワークを訓練して、深層学習モデルを形成する。好ましくは、画像ベースのニューラルネットワークは、ステップ８１０により前処理された画像を使用して訓練される。一実施形態において、前処理されていない入力画像を使用することができ、または、実施態様に応じて、前処理されていない画像と前処理された画像の両方を使用することができる。本発明の趣旨を維持する限り、本明細書において提供される本発明の教示を受けた当業者により容易に理解されるように、一実施形態において、画像ベースの深層学習モデルは、既に形成されたニューラルネットワークに基づいて訓練されるか、または、このステップにおいて最初から生成され得る。当業者に明らかなように、既存の（物体検出ベースの）ニューラルネットワークが始点として使用された場合に効率が高められ、次に、そのようなニューラルネットワークは、本発明に従って乳幼児検出を実施するように最適化できる。
【００５５】
ステップ６２０で、認識すべき乳幼児の入力画像を受信する。
【００５６】
ステップ６２５で、深層学習モデルを使用して入力画像に乳幼児検出処理を実施する。一実施形態において、ステップ６２５の乳幼児検出処理は、例えば、物体バウンディングタスクと特定の物体検出タスク（乳幼児の頭部）とを含むタスクペアを伴う、マルチタスク動作を実施することを含み得る。物体バウンディングタスクは、物体を識別するために、および、識別された物体の周囲にバウンディングボックスまたは他のバウンディング指定体（以下、単に「指定体」）を配置するために使用することができ、そして、特定の物体検出タスクは、第２の（特定の物体検出）タスクに関する画像全体を処理する必要性をなくすために、ボックス／指定体内の物体に適用することができる。ステップ６２５は、特定の用途のために実施され得る。例示的な適用として、次の用途、すなわち、乳幼児検出、密輸検出、大量通行監視などが挙げられるが、これらに限定されない。
【００５７】
ステップ６３０で、乳幼児検出処理の結果に基づいて、１つ以上のアクションを実施する。例えば、１つ以上のアクションは、次のこと、すなわち、乳幼児検出、密輸検出、大量通行監視などのうちの１つまたは複数を対象にし得る。
【００５８】
一実施形態において、ステップ６３０は、ステップ６３０Ａ〜６３０Ｃのうちの１つまたは複数を含み得る。
【００５９】
ステップ６３０Ａで、乳幼児検出に対応して（例えばｅゲート用途に関して）、これらに限定されないが、次のこと、すなわち、１つまたは複数の目的（例えば、入国管理、頭数、（例えば重さによる、または人数による）定員などが挙げられるが、これらに限定されない）により乳幼児の検出をログに記録すること、乳幼児の検出を表すローカルアラーム又はリモートアラームを生成すること、ゲートを開いてアクセスを可能にする、または、ゲートを閉じてアクセスを阻止することなどのうちの１つまたは複数を含み得る１つまたは複数のアクションを実施する。
【００６０】
ステップ６３０Ｂで、密輸検出に対応して、これらに限定されないが、次のこと、すなわち、密輸の可能性のあるアイテム（例えば乳幼児、禁制品（薬剤など）など）の検出をログに記録すること、密輸の可能性のあるアイテムの検出を表すローカルアラーム又はリモートアラームを生成すること、ゲートを開いてアクセスを可能にする、または、ゲートを閉じてアクセスを阻止すること（および、場合によっては関係当局が介入し得るまで密輸者を拘束すること）などのうちの１つまたは複数を含み得る１つまたは複数のアクションを実施する。
【００６１】
ステップ６３０Ｃで、大量通行監視に対応して、これらに限定されないが、次のこと、すなわち、危険な可能性のあるアイテムまたは禁止されたアイテムの検出をログに記録すること、危険な可能性のあるアイテムまたは禁止されたアイテムの検出を表すローカルアラーム又はリモートアラームを生成すること、ゲートを開いてアクセスを可能にする、または、ゲートを閉じてアクセスを阻止すること（および、場合によっては関係当局が介入し得るまで関与した個人を拘束すること）などのうちの１つまたは複数を含み得る１つまたは複数のアクションを実施する。
【００６２】
当業者に明らかなように、行われるアクションは、本発明が適用される用途の種類に依存する。
【００６３】
図８は、本発明の一実施形態に従った、密輸検出のための例示的なシステム８００を示す。
【００６４】
システム８００は、カメラシステム８１０を含む。例示かつ簡潔のために、単一のカメラシステム８１０が図８に示されるが、本発明の趣旨を維持する限り、複数のカメラシステムを使用できることが理解される。
【００６５】
図８に示す実施形態において、カメラシステム８１０は、搭載エンティティ８６０に搭載されている。例示として、搭載エンティティ８６０は、ポール８８０である。例示として、ポール８６０が示されるが、本発明の趣旨を維持する限り、本明細書において提供される本発明の教示を受けた当業者により容易に理解されるように、任意の他の搭載エンティティを使用できる。例えば、カメラシステム８１０は、建物などに搭載することができる。前述の例は、例示にすぎない。複数の搭載エンティティが制御ハブに配置可能であり、必要に応じて特定の位置に送ることが可能であることが理解される。
【００６６】
カメラシステム８１０は、無線カメラシステムであり得るか、または、ポール８６０（または、カメラシステム８１０が搭載されているか、またはカメラシステム８１０に近接した、他の搭載エンティティ（例えば、建物、ドローンなど））に含まれている１つまたは複数のアンテナを使用し得る。
【００６７】
システム８００は、「偽の」乳幼児を使用した密輸に関係した密輸検出のためのサーバー８２０をさらに含む。サーバー８２０は、カメラシステム８１０の遠隔に、またはカメラシステム８１０の近くに配置可能である。サーバー８２０は、プロセッサ８２１、メモリ８２２、および無線送受信器８２３を含む。リムーブサーバー８２０のプロセッサ８２１およびメモリ８２２は、遠隔サーバー８２０（の無線送受信器８２３）によりカメラシステム８１０から受信した画像に基づいて、密輸検出を実施するように構成されている。そのために、プロセッサ８２１およびメモリ８２２は、画像ベースの乳幼児検出システムのコンポーネントを含むように構成され得る。このように、人８７０に抱きかかえられた乳幼児８７１の存在、および、密輸目的で乳幼児として提示された非乳幼児の存在を認識できる。
【００６８】
したがって、本発明が適用され得るいくつかの例示的で適切な環境は、例えば国境検問所、輸送ハブ、空港、船の港など密輸検出が有用であることが認められ得る任意の環境を含み得る。上述の環境が例示にすぎないこと、およびその結果として、本発明の趣旨を維持する限り、他の環境も使用できることが理解される。
【００６９】
図９は、本発明の一実施形態に従った、大量通行監視のための例示的なシステム９００を示す。
【００７０】
システム９００は、カメラシステム９１０を含む。例示かつ簡潔のために、単一のカメラシステム９１０が図９に示されるが、本発明の趣旨を維持する限り、複数のカメラシステムが使用できることが理解される。
【００７１】
図９に示す実施形態において、カメラシステム９１０は、搭載エンティティ９６０に搭載されている。例示的に、搭載エンティティ９６０は、ポール９８０である。例示として、ポール９６０が示されるが、本発明の趣旨を維持する限り、本明細書において提供される本発明の教示を受けた当業者により容易に理解されるように、任意の他の搭載エンティティが使用できる。例えば、カメラシステム９１０は、建物などに搭載され得る。前述の例は、例示にすぎない。複数の搭載エンティティが制御ハブに配置可能であり、必要に応じて特定の位置に送ることができることが理解される。
【００７２】
カメラシステム９１０は、無線カメラシステムであり得る、または、ポール９６０（または、カメラシステム９１０が搭載されているか、またはカメラシステム９１０に近接した他の搭載エンティティ（例えば建物、ドローンなど））に含まれている１つまたは複数のアンテナを使用できる。
【００７３】
システム９００は、（これに限定されないが、危険な、または禁止された物体（爆発物、薬剤など）を身に付けた人などの、危険状態を潜在的に表し得る）「偽の」乳幼児の存在を検出することを含む大量観察検出のためのサーバー９２０をさらに含む。サーバー９２０は、カメラシステム９１０の遠隔に、またはカメラシステム９１０の近くに配置可能である。サーバー９２０は、プロセッサ９２１、メモリ９２２、および無線送受信器９２３を含む。リムーブサーバー９２０のプロセッサ９２１およびメモリ９２２は、遠隔サーバー９２０（の無線送受信器９２３）によりカメラシステム９１０から受信した画像に基づいて、大量通行監視を実施するように構成されている。そのために、プロセッサ９２１およびメモリ９２２は、画像ベースの乳幼児検出システムのコンポーネントを含むように構成され得る。このように、人９７０に抱きかかえられた乳幼児９７１の存在、および、望ましくない、および／または場合によっては危険な目的のために乳幼児として提示された非乳幼児の存在が認識され得る。
【００７４】
したがって、本発明が適用され得るいくつかの例示的で適切な環境は、例えば国境検問所、地下鉄、輸送ハブ、空港、船の港など大量通行監視が有用であることが認められ得る任意の環境を含み得る。上述の環境が例示にすぎないこと、およびその結果として、本発明の趣旨を維持する限り、他の環境も使用可能であることが理解される。
【００７５】
ここで、本発明の１つまたは複数の実施形態に従った、本発明の多くの付随する利点のうちのいくつかを記載する。
【００７６】
本発明は、追加的な手続なしに、または、例えば例として、従来技術のアプローチに従って、乳幼児が地面に立って自力で歩かなければならないといった制約を伴わずに、ｅゲートシステムに当然に適用可能である。
【００７７】
本発明は、例えばシングルコアプロセッサおよび１つまたは２つのカメラといった、最小のハードウェア要求でシステムに適用できる。
【００７８】
本発明は、非常に高い精度を達成でき、誤警報を無視でき、ゆえに、以前の方法より質が高い。
【００７９】
本発明は、高速であり、シングルコアｉ５  ＣＰＵにおいて約０．３秒でその出力を生成する。
【００８０】
本明細書において説明した実施形態は、全体的にハードウェアであってもよく、全体的にソフトウェアであってもよく、またはハードウェアとソフトウェアの両方の要素を含んでいてもよい。好ましい実施形態において、本発明は、限定されないが、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含むソフトウェアで実現される。
【００８１】
実施形態は、コンピュータまたは任意の命令実行システムによる使用のための、または、コンピュータまたは任意の命令実行システムに関連した使用のためのプログラムコードを提供するコンピュータ可用またはコンピュータ可読媒体からアクセス可能なコンピュータプログラム製品を含んでいてもよい。コンピュータ可用またはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによる使用のための、または命令実行システム、装置、またはデバイスに関連した使用のための、プログラムを記憶、通信、伝搬、または伝送する任意の装置を含んでいてもよい。媒体は、磁気、光学、電子、電磁、赤外線、もしくは半導体システム（または、装置もしくはデバイス）または伝搬媒体であり得る。媒体は、例えば、半導体またはソリッドステートメモリ、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、硬質磁気ディスク、および光ディスクなどのコンピュータ可読記憶媒体を含んでいてもよい。
【００８２】
各コンピュータプログラムは、本明細書において説明する手順を実施するために記憶媒体またはデバイスがコンピュータにより読み取られたときに、コンピュータの動作を構成および制御するための、汎用または専用プログラム可能コンピュータにより可読な機械可読記憶媒体またはデバイス（例えば、プログラムメモリまたは磁気ディスク）に有形に記憶されてもよい。また、本発明のシステムは、コンピュータプログラムで構成されるコンピュータ可読記憶媒体において具現化されると考えられてもよく、そのように構成されている記憶媒体は、本明細書において説明する機能を実施するように特定のおよび既定の手法でコンピュータを動作させる。
【００８３】
プログラムコードを記憶および／または実行するのに適したデータ処理システムは、システムバスを通してメモリ素子に直接的または間接的に結合された少なくとも１つのプロセッサを含んでいてもよい。メモリ素子は、プログラムコードの実際の実行中に使用されるローカルメモリ、バルク記憶装置、および実行中にバルク記憶装置からコードが入手される回数を減らすための少なくともいくつかのプログラムコードの一時的な記憶装置を提供するキャッシュメモリを含み得る。入力／出力またはＩ／Ｏデバイス（限定はされないが、キーボード、ディスプレイ、ポインティングデバイスなどを含んでいる）は、直接的に、または介在するＩ／Ｏ制御装置を通してシステムに結合されていてもよい。
【００８４】
データ処理システムが介在するプライベートまたはパブリックネットワークを通して他のデータ処理システムまたは遠隔の印刷機もしくは記憶デバイスに結合されることを可能にするように、ネットワークアダプタがシステムにも結合されていてもよい。モデム、ケーブルモデム、およびＥｔｈｅｒｎｅｔカードが、現在利用可能な種類のネットワークアダプタの一例である。
【００８５】
前述の事項は、すべての点において説明のためのものであり、例示的であるが、限定するものではないと理解され、本明細書において開示される本発明の範囲は、発明を実施するための形態により特定されるのではなく、むしろ、特許法により認められる最大限の広さに従って解釈されるように特許請求の範囲により特定される。本明細書において示される、および説明する実施形態が本発明の原理の例示にすぎないことと、当業者が本発明の範囲と趣旨とから逸脱することなく様々な変更を実施してもよいこととが理解される。当業者は、本発明の範囲と趣旨とから逸脱することなく様々な他の特徴の組み合わせを実施し得る。したがって、特許法により要求される詳細および特徴点とともに、本発明の態様について説明してきたが、請求項に記載されて特許証により保護されることが所望されるものは、付属の特許請求の範囲に記載される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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