(57)【要約】【課題】形状が定まらず、特徴も明瞭でないものを識別することができるコンピュータプログラム、識別装置及び識別方法を提供する。【解決手段】コンピュータプログラムは、コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する処理と、画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する処理と、特定した複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成する処理と、生成した学習用データに基づいて、識別対象を識別するための学習モデルを学習させる処理とを実行させる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象を識別させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する処理と、
前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する処理と、
特定した複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成する処理と、
生成した学習用データに基づいて、前記識別対象を識別するための学習モデルを学習させる処理と
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項２】
コンピュータに、
前記画素ブロック毎に、該画素ブロックの画素値を入力データとし、前記画素ブロックに関連付けられたラベルを出力データとする学習用データを生成する処理を実行させる請求項１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３】
コンピュータに、
前記画素ブロック毎に、該画素ブロックの画素値を入力データとし、前記識別対象に対応しないラベルを出力データとする学習用データを生成する処理を実行させる請求項１又は請求項２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４】
コンピュータに、
植物に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する処理と、
生成した学習用データに基づいて、前記植物に含まれる識別対象を識別するための学習モデルを学習させる処理と
を実行させる請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５】
コンピュータに、
前記学習モデルを学習させた結果に基づいて、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像内の複数の画素ブロックそれぞれに対応させて前記識別対象の種類を表示する処理を実行させる請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項６】
コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象を識別させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像を取得する処理と、
前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する処理と、
特定した複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成する処理と、
生成した入力データ及び所定の学習済の学習モデルに基づいて、前記被識別体に含まれる識別対象を識別する処理と
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項７】
コンピュータに、
前記被識別体が撮像された画像内の複数の画素ブロックそれぞれに対応させて識別対象の種類を表示する処理を実行させる請求項６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項８】
被識別体に含まれる識別対象を識別する識別装置であって、
被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する取得部と、
前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する特定部と、
該特定部で特定した複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成する生成部と、
該生成部で生成した学習用データに基づいて、前記識別対象を識別するための学習モデルを学習させる処理部と
を備える識別装置。
【請求項９】
被識別体に含まれる識別対象を識別する識別装置であって、
被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像を取得する取得部と、
前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する特定部と、
該特定部で特定した複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成する生成部と、
該生成部で生成した入力データに基づいて、前記被識別体に含まれる識別対象を識別する学習済の学習モデルと
を備える識別装置。
【請求項１０】
被識別体に含まれる識別対象を識別する識別方法であって、
被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得部が取得し、
前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを特定部が複数特定し、
特定された複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成部が生成し、
生成された学習用データに基づいて、前記識別対象を識別するための学習モデルを処理部が学習させる識別方法。
【請求項１１】
被識別体に含まれる識別対象を識別する識別方法であって、
被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像を取得部が取得し、
前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを特定部が複数特定し、
特定された複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成部が生成し、
生成された入力データに基づいて、前記被識別体に含まれる識別対象を学習済の学習モデルが識別する識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータプログラム、識別装置及び識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、深層学習アルゴリズムがさまざまな分野で利用され、特に機械による物体認識に広く活用されている。深層学習の手法に基づく物体認識は、特徴がはっきりした物の識別において、人間の能力をしのぐようになった。
【０００３】
特許文献１には、ニューラルネットワーク等の機械学習を行って、検索対象者の顔モデルを生成して人物を認識する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−３３３７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
顔には、二つの目、一つの鼻、一つの口というように、それぞれ特徴を有する部位が、ほぼ決まった位置に存在する。このような形状が定まり、特徴がはっきりしたものについては、深層学習により精度よく認識することが可能である。しかし、従来の深層学習の手法では、形状が定まらず、特徴も明瞭でないものを識別することは困難であった。
【０００６】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、形状が定まらず、特徴も明瞭でないものを識別することができるコンピュータプログラム、識別装置及び識別方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象を識別させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する処理と、前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する処理と、特定した複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成する処理と、生成した学習用データに基づいて、前記識別対象を識別するための学習モデルを学習させる処理とを実行させる。
【０００８】
本発明の実施の形態に係る識別装置は、被識別体に含まれる識別対象を識別する識別装置であって、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する取得部と、前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する特定部と、該特定部で特定した複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成する生成部と、該生成部で生成した学習用データに基づいて、前記識別対象を識別するための学習モデルを学習させる処理部とを備える。
【０００９】
本発明の実施の形態に係る識別方法は、被識別体に含まれる識別対象を識別する識別方法であって、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得部が取得し、前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを特定部が複数特定し、特定された複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成部が生成し、生成された学習用データに基づいて、前記識別対象を識別するための学習モデルを処理部が学習させる。
【００１０】
本発明の実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象を識別させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像を取得する処理と、前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する処理と、特定した複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成する処理と、生成した入力データ及び所定の学習済の学習モデルに基づいて、前記被識別体に含まれる識別対象を識別する処理とを実行させる。
【００１１】
本発明の実施の形態に係る識別装置は、被識別体に含まれる識別対象を識別する識別装置であって、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像を取得する取得部と、前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する特定部と、該特定部で特定した複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成する生成部と、該生成部で生成した入力データに基づいて、前記被識別体に含まれる識別対象を識別する学習済の学習モデルとを備える。
【００１２】
本発明の実施の形態に係る識別方法は、被識別体に含まれる識別対象を識別する識別方法であって、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像を取得部が取得し、前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを特定部が複数特定し、特定された複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成部が生成し、生成された入力データに基づいて、前記被識別体に含まれる識別対象を学習済の学習モデルが識別する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、被識別体に含まれ、形状が定まらず、特徴も明瞭でない識別対象を識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施の形態の識別装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】学習モデルの構成の一例を示す模式図である。
【図３】学習用の画像の一例を示す説明図である。
【図４】切り出し画像の一例を示す説明図である。
【図５】学習用データの構成の一例を示す説明図である。
【図６】学習処理部による学習の一例を示す説明図である。
【図７】学習済の学習モデルの検証用の画像の一例を示す説明図である。
【図８】学習済の学習モデルによる識別結果の一例を示す模式図である。
【図９】航空写真の一例を示す説明図である。
【図１０】学習済の学習モデルによる識別結果の一例を示す説明図である。
【図１１】処理部の学習モードでの処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】処理部の識別モードでの処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本実施の形態の識別装置５０の構成の一例を示すブロック図である。識別装置５０は、画像取得部５１、メモリ５２、処理部５３、出力部５４、及び表示部５５を備える。処理部５３は、画素ブロック特定部５３１、学習処理部５３２、学習データ生成部５３３、学習モデル５３４、及び入力データ生成部５３５を備える。識別装置５０には、表示装置６０を接続することができる。以下では、学習モデル５３４を学習させるモードを学習モードといい、学習済の学習モデル５３４で識別対象を識別させるモードを識別モードという。
【００１６】
画像取得部５１は、学習モデル５３４を学習させるための画像、及び学習済の学習モデル５３４で識別対象を識別させるための画像を取得する。画像取得部５１は、取得した画像をメモリ５２に記憶する。画像は、被識別体（例えば、植物など）の画像である。画像には、識別対象（例えば、種類の異なる植物など）が混然一体に撮像された画像とすることができる。識別対象が混然一体とは、被識別体が写った一枚の画像の中に識別対象が混在し、識別対象の形状をはっきり定義することが困難であって不定形な識別対象を含む。画像の解像度は、例えば、４６０８×３４５６ピクセルとすることができるが、これに限定されない。
【００１７】
画素ブロック特定部５３１は、学習モード及び識別モードにおいて、メモリ５２から画像を読み出し、読み出した画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する。すなわち、一枚の画像を小さな領域に分割し、分割した画像を切り出す。画素ブロック、すなわち切り出し画像の解像度は、例えば、５６×５６ピクセルとすることができるが、これに限定されない。
【００１８】
画素ブロック特定部５３１は、学習モードにおいて、一枚の画像を小さな領域に分割する際に、分割する領域を重複させながら切り出すことができる。重複度合いは、例えば、２０％、５０％、９０％など適宜設定すればよい。重複度合いを増やすことにより、一枚の画像から生成する切り出し画像の数を増やすことができ、一枚の画像から抽出することができる学習用のデータ量を増加することができる。例えば、一枚の画像から、約１０００枚、１万枚、５万枚などの切り出し画像を生成することができる。
【００１９】
学習データ生成部５３３は、画素ブロック特定部５３１が特定した複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成する。ラベルは、識別対象の種類を区別するためのものであればよい。
【００２０】
具体的には、学習データ生成部５３３は、画素ブロック毎に、画素ブロックの画素値を入力データとし、画素ブロックに関連付けられたラベルを出力データとする学習用データを生成する。これにより、学習モデル５３４に対して、形状が定まらず、特徴も明瞭でない識別対象を識別するための学習用データを与えることができる。
【００２１】
学習データ生成部５３３は、画素ブロック毎に、画素ブロックの画素値を入力データとし、識別対象に対応しないラベルを出力データとする学習用データを生成することができる。これにより、学習モデル５３４に対して、識別対象ではないことを識別するための学習用データを与えることができる。
【００２２】
学習処理部５３２は、学習データ生成部５３３が生成した学習用データに基づいて、学習モデル５３４を学習させる。これにより、様々な識別対象が混在する画像を学習済の学習モデル５３４に与えると、画像の様々な部分に存在する識別対象の種類を識別することができる。これにより、被識別体に含まれ、形状が定まらず、特徴も明瞭でない識別対象を識別することができる。
【００２３】
図２は学習モデル５３４の構成の一例を示す模式図である。学習モデル５３４は、深層学習（ディープラーニング）を含むニューラルネットワークモデルであり、入力層、出力層及び複数の中間層から構成されている。なお、図２では、便宜上、２つ中間層を図示しているが、中間層の層数は２つに限定されず、３つ以上であってもよい。
【００２４】
入力層、出力層及び中間層には、１つ又は複数のノード（ニューロン）が存在し、各層のノードは、前後の層に存在するノードと一方向に所望の重みで結合されている。入力層のノードの数と同数の成分を有するベクトルが、学習モデル５３４の入力データとして与えられる。入力データは、切り出し画像の各画素値とすることができる。出力データは、切り出し画像のラベルとすることができる。
【００２５】
入力層の各ノードに与えられたデータは、最初の中間層に入力して与えられると、重みおよび活性化関数を用いて中間層の出力が算出され、算出された値が次の中間層に与えられ、以下同様にして出力層の出力が求められるまで次々と後の層（下層）に伝達される。なお、ノードを結合する重みのすべては、学習アルゴリズムによって計算される。
【００２６】
学習モデル５３４及び学習処理部５３２は、例えば、ＣＰＵ（例えば、複数のプロセッサコアを実装したマルチ・プロセッサなど）、ＧＰＵ（Graphics Processing Units）、ＤＳＰ（Digital Signal Processors）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Arrays）などのハードウェアを組み合わせることによって構成することができる。また、量子プロセッサを組み合わせることもできる。学習モデル５３４は、ニューラルネットワークモデルに限定されるものではなく、他の機械学習モデルでもよい。
【００２７】
次に、学習モードの詳細について説明する。以下では、被識別体として植物を例とし、種類の異なる識別対象として、コケを例として説明する。本明細書で植物の意義は、一つの花、あるいは一つの葉の如く、形状や種類が定義されず、不定形の植物に係る識別対象が混在していることを表す。
【００２８】
図３は学習用の画像の一例を示す説明図である。図３に示す画像は、庭園の草が生えている地面を撮像したものであり、画像中には、ハイゴケが写っている。画像の解像度は、４６０８×３４５６ピクセルである。同様に、スギゴケ、チョウチンゴケが写っている画像を学習用の画像として用意する。
【００２９】
図４は切り出し画像の一例を示す説明図である。図４では、便宜上、切り出し画像を１２枚図示しているが、図３に示すような１枚の画像から所要枚数の切り出し画像を作り出すことができる。
【００３０】
図５は学習用データの構成の一例を示す説明図である。切り出し画像のサンプルＮｏ．を、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５、Ｘ６、…とする。サンプルＮｏ．Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５、Ｘ６、…の切り出し画像は、それぞれスギゴケ、チョウチンゴケ、ハイゴケ、チョウチンゴケ、コケ以外、スギゴケ、…の画像であるので、サンプルＮｏ．Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５、Ｘ６、…の切り出し画像の教師ラベルは、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｂ、Ｓ、Ａ、…としている。
【００３１】
サンプルＮｏ．Ｘ１の切り出し画像の各画素値を、ｘ１１、ｘ１２、…、ｘ１Ｎとする。サンプルＮｏ．Ｘ２の切り出し画像の各画素値を、ｘ２１、ｘ２２、…、ｘ２Ｎとする。サンプルＮｏ．Ｘ３の切り出し画像の各画素値を、ｘ３１、ｘ３２、…、ｘ３Ｎとする。サンプルＮｏ．Ｘ４の切り出し画像の各画素値を、ｘ４１、ｘ４２、…、ｘ４Ｎとする。サンプルＮｏ．Ｘ５の切り出し画像の各画素値を、ｘ５１、ｘ５２、…、ｘ５Ｎとする。サンプルＮｏ．Ｘ６の切り出し画像の各画素値を、ｘ６１、ｘ６２、…、ｘ６Ｎとする。他のサンプルの切り出し画像の各画素値も同様である。
【００３２】
図６は学習処理部５３２による学習の一例を示す説明図である。学習処理部５３２は、学習データ生成部５３３が生成した学習データに基づいて学習モデル５３４を学習させる。具体的には、学習処理部５３２は、サンプルＮｏ．Ｘ１の学習用入力データ（ｘ１１、ｘ１２、…、ｘ１Ｎ）を、入力層のそれぞれの入力ノードに入力し、出力層の出力ノードの出力値ｙ１が１（教師ラベルＡ）に近づくように学習を行う。ここで、出力値ｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４は、それぞれ教師ラベルＡ、Ｂ、Ｃ、Ｓに対応しているとする。
【００３３】
また、図示していないが、学習処理部５３２は、サンプルＮｏ．Ｘ２の学習用入力データ（ｘ２１、ｘ２２、…、ｘ２Ｎ）を、入力層のそれぞれの入力ノードに入力し、出力層の出力ノードの出力値ｙ２が１（教師ラベルＢ）に近づくように学習を行う。他のサンプルについても同様である。
【００３４】
図７は学習済の学習モデル５３４の検証用の画像の一例を示す説明図である。図７に示す画像は、複数種類のコケ及びコケ以外の植物が混然一体となって写っている。すなわち、図７に示す画像は、人物の顔の画像や、形状のはっきりした物体の画像ではなく、識別対象が混然一体に撮像された植物の画像である。ここで、植物には、一つの花、あるいは一つの葉のように形状をある程度定義することができるものは除外される。植物は、様々な種の植物に係る識別対象が混在するようなものである。識別対象は、植物に含まれ、形状を定義することが困難な植物の種が含まれる。図７の例では、コケが識別対象となる。
【００３５】
画素ブロック特定部５３１は、図７に示す画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する。画素ブロック（切り出し画像）の解像度は、例えば、５６×５６ピクセルとすることができるが、これに限定されない。
【００３６】
入力データ生成部５３５は、切り出し画像それぞれの各画素の画素値に基づいて入力データを生成する。入力データの構成は、図５で例示した学習用入力データと同様である。
【００３７】
学習済の学習モデル５３４は、入力データ生成部５３５が生成した入力データに基づいて識別結果を出力する。
【００３８】
出力部５４は、学習済の学習モデル５３４からの識別結果を不図示の装置などに出力することができる。
【００３９】
表示部５５は、学習済の学習モデル５３４からの識別結果に基づいて表示用データ
を生成し、生成した表示用データを表示装置６０に出力することができる。
【００４０】
具体的には、表示部５５は、学習済の学習モデル５３４からの識別結果に基づいて、被識別体であって、識別対象が混然一体に撮像された画像内の複数の画素ブロックそれぞれに対応させて識別対象の種類を表示する。例えば、識別対象の種類に応じて、表示態様を変えることができ、あるいは、識別対象の位置が分かるように表示することができる。これにより、一枚の画像内に混在する識別対象の種類を識別可能に表示することができる。
【００４１】
図８は学習済の学習モデル５３４による識別結果の一例を示す模式図である。符号Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｓは、図５の例と同様に、スギゴケ、チョウチンゴケ、ハイゴケ、コケ以外を表す識別子である。識別子は、符号に限定されるものではなく、色又は模様が異なる図形などでもよい。便宜上、図中の一部のみ符号を図示しているが、符号による識別は画像全体で行われる。検証結果（識別精度）は、スギゴケで９９％、チョウチンゴケで９５％、ハイゴケで７４％である。ハイゴケの精度が他のゴケに比べて低いのは、成長の形態が明確でないためであると考えられる。
【００４２】
上述の例では、コケを識別するものであったが、本実施の形態の識別装置５０は、他の識別対象の識別にも適用することができる。例えば、航空画像で上空から撮影された木や植物をより正確に識別することができる。また、荒野や農場、森林などの広大な管理区域での個体数調査にも適用することができる。
【００４３】
次に、航空写真を用いた竹林面積の推定に適用する場合について説明する。
【００４４】
学習モデル５３４の学習モードでは、竹の写った画像、及び竹以外（例えば、市街地、農地、森林など）の画像から、２８×２８ピクセルの切り出し画像を生成して、学習モデル５３４を学習させる。
【００４５】
次に、竹林を竹林以外から識別したい画像を用意する。図９は航空写真の一例を示す説明図である。図９では、竹林が存在しているのは分かるが、目視では竹林と竹林以外とを明確に区別することができない。
【００４６】
画像取得部５１は、図９に示す画像を取得する。画素ブロック特定部５３１は、図９に示す画像から所定の画素数で構成される画素ブロック（切り出し画像）を複数特定する。画素ブロック（切り出し画像）の解像度は、例えば、２８×２８ピクセルとすることができる。入力データ生成部５３５は、切り出し画像それぞれの各画素の画素値に基づいて入力データを生成する。学習済の学習モデル５３４は、入力データ生成部５３５が生成した入力データに基づいて識別結果を出力する。
【００４７】
図１０は学習済の学習モデル５３４による識別結果の一例を示す説明図である。図１０は、図９の航空写真に識別結果を重畳させて表示したものである。図中、濃度の高い（暗い）四角形は竹林であると識別した箇所を示し、濃度の低い（明るい）四角形は竹林以外であると識別した箇所を示す。このように、本実施の形態の識別装置５０によれば、竹林が混然一体となった航空写真から竹林と竹林以外とを識別することができる。
【００４８】
図１１は処理部５３の学習モードでの処理手順の一例を示すフローチャートである。処理部５３は、学習用の画像を取得し（Ｓ１１）、取得した画像から複数の画素ブロックを特定する（Ｓ１２）。処理部５３は、特定した画素ブロックの各画素の画素値を入力データとし、当該画素ブロックのラベルを出力データとする学習データを生成する（Ｓ１３）。
【００４９】
処理部５３は、学習データに基づいて学習モデルを学習させる（Ｓ１４）。処理部５３は、処理を終了するか否かを判定する（Ｓ１５）。処理を終了するか否かは、例えば、検証用の画像を用いて識別結果の精度が所要の精度に到達したか否かにより判定することができる。処理を終了しない場合（Ｓ１５でＮＯ）、処理部５３は、ステップＳ１３以降の処理を繰り返す。処理を終了する場合（Ｓ１５でＹＥＳ）、処理部５３は、処理を終了する。
【００５０】
図１２は処理部５３の識別モードでの処理手順の一例を示すフローチャートである。処理部５３は、識別用の画像を取得し（Ｓ２１）、取得した画像から複数の画素ブロックを特定する（Ｓ２２）。処理部５３は、特定した画素ブロックの各画素の画素値に基づいて入力データを生成する（Ｓ２３）。
【００５１】
処理部５３は、生成した入力データを学習済の学習モデル５３４に入力し（Ｓ２４）、識別結果を出力し（Ｓ２５）、処理を終了する。
【００５２】
本実施の形態の処理部５３及び表示部５５は、ＣＰＵ（プロセッサ）、ＧＰＵ、ＲＡＭ（メモリ）などを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図１１及び図１２に示すような、各処理の手順を定めたコンピュータプログラムをコンピュータに備えられたＲＡＭ（メモリ）にロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵ（プロセッサ）で実行することにより、コンピュータ上で処理部５３及び表示部５５を実現することができる。
【００５３】
なお、図示していないが、記録媒体Ｍに記録されたコンピュータプログラムは、持ち運びが自由なメディアに記録されたものに限定されるものではなく、インターネット又は他の通信回線を通じて伝送されるコンピュータプログラムも含めることができる。また、コンピュータには、複数のプロセッサを搭載した１台のコンピュータ、あるいは、通信ネットワークを介して接続された複数台のコンピュータで構成されるコンピュータシステムも含まれる。
【００５４】
本実施の形態によれば、従来の深層学習アルゴリズムでは認知することができないもの、例えば、草などの形状が定まっていないもの、あるいは特徴を定義しにくいもの等であっても精度良く識別することが可能となる。また、コケや草などは生育条件によっても大きさ、形状が様々であり、従来の深層学習アルゴリズムでは識別をさらに困難にしている。しかし、本実施の形態によれば、本来的に混然一体となった識別対象を識別することができるので、生育条件によって、大きさ、形状が変わっても、識別することが可能となる。
【００５５】
本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象を識別させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する処理と、前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する処理と、特定した複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成する処理と、生成した学習用データに基づいて、前記識別対象を識別するための学習モデルを学習させる処理とを実行させる。
【００５６】
本実施の形態に係る識別装置は、被識別体に含まれる識別対象を識別する識別装置であって、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する取得部と、前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する特定部と、該特定部で特定した複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成する生成部と、該生成部で生成した学習用データに基づいて、前記識別対象を識別するための学習モデルを学習させる処理部とを備える。
【００５７】
本実施の形態に係る識別方法は、被識別体に含まれる識別対象を識別する識別方法であって、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得部が取得し、前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを特定部が複数特定し、特定された複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成部が生成し、生成された学習用データに基づいて、前記識別対象を識別するための学習モデルを処理部が学習させる。
【００５８】
コンピュータプログラムは、被識別体の画像であって、識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する。識別対象が混然一体とは、被識別体の画像の中に識別対象が混在し、識別対象の形状をはっきり定義することが困難であって不定形な対象を含む。画像は一枚あればよい。画像の解像度は、例えば、４６０８×３４５６ピクセルとすることができるが、これに限定されない。
【００５９】
コンピュータプログラムは、画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する。すなわち、一枚の画像を小さな領域に分割し、分割した画像を切り出す。画素ブロック、すなわち切り出し画像の解像度は、例えば、５６×５６ピクセルとすることができるが、これに限定されない。また、一枚の画像を小さな領域に分割する際に、分割する領域を重複させながら切り出すことができる。重複度合いは、例えば、２０％、５０％、９０％など適宜設定すればよい。重複度合いを増やすことにより、一枚の画像から生成する切り出し画像の数を増やすことができ、一枚の画像から抽出することができる学習用のデータ量を増加することができる。
【００６０】
コンピュータプログラムは、特定した複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成する。ラベルは、例えば、識別対象の種類を区別することができるものであればよい。
【００６１】
コンピュータプログラムは、生成した学習用データに基づいて、識別対象を識別するための学習モデルを学習させる。これにより、様々な識別対象が混在する画像を学習済の学習モデルに与えると、画像の様々な部分に存在する識別対象の種類を識別することができる。これにより、被識別体に含まれ、形状が定まらず、特徴も明瞭でない識別対象を識別することができる。
【００６２】
本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記画素ブロック毎に、該画素ブロックの画素値を入力データとし、前記画素ブロックに関連付けられたラベルを出力データとする学習用データを生成する処理を実行させる。
【００６３】
コンピュータプログラムは、画素ブロック毎に、画素ブロックの画素値を入力データとし、画素ブロックに関連付けられたラベルを出力データとする学習用データを生成する。これにより、学習モデルに対して、形状が定まらず、特徴も明瞭でない識別対象を識別するための学習用データを与えることができる。
【００６４】
本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記画素ブロック毎に、該画素ブロックの画素値を入力データとし、前記識別対象に対応しないラベルを出力データとする学習用データを生成する処理を実行させる。
【００６５】
コンピュータプログラムは、画素ブロック毎に、画素ブロックの画素値を入力データとし、識別対象に対応しないラベルを出力データとする学習用データを生成する。これにより、学習モデルに対して、識別対象ではないことを識別するための学習用データを与えることができる。
【００６６】
本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、植物に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する処理と、生成した学習用データに基づいて、前記植物に含まれる識別対象を識別するための学習モデルを学習させる処理とを実行させる。
【００６７】
コンピュータプログラムは、植物の画像であって、識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する。ここで、植物には、一つの花、あるいは一つの葉のように形状をある程度定義することができるものは除外される。例えば、植物とは、様々な種が混在するようなものである。識別対象は、植物に含まれる、形状を定義することが困難な植物の種などを含む。
【００６８】
コンピュータプログラムは、生成した学習用データに基づいて、植物に含まれる識別対象を識別するための学習モデルを学習させる。これにより、植物が撮像された一枚の画像を学習済の学習モデルに与えると、画像の様々な部分に存在する植物の種類を識別することができる。これにより、形状が定まらず、特徴も明瞭でない植物の種類を識別することができる。
【００６９】
本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記学習モデルを学習させた結果に基づいて、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像内の複数の画素ブロックそれぞれに対応させて前記識別対象の種類を表示する処理を実行させる。
【００７０】
コンピュータプログラムは、学習モデルを学習させた結果に基づいて、被識別体であって、識別対象が混然一体に撮像された画像内の複数の画素ブロックそれぞれに対応させて識別対象の種類を表示する。例えば、識別対象の種類に応じて、表示態様を変えることができ、あるいは、識別対象の位置が分かるように表示することができる。これにより、一枚の画像内に混在する識別対象の種類を識別可能に表示することができる。
【００７１】
本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象を識別させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像を取得する処理と、前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する処理と、特定した複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成する処理と、生成した入力データ及び所定の学習済の学習モデルに基づいて、前記被識別体に含まれる識別対象を識別する処理とを実行させる。
【００７２】
本実施の形態に係る識別装置は、被識別体に含まれる識別対象を識別する識別装置であって、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像を取得する取得部と、前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する特定部と、該特定部で特定した複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成する生成部と、該生成部で生成した入力データに基づいて、前記被識別体に含まれる識別対象を識別する学習済の学習モデルとを備える。
【００７３】
本実施の形態に係る識別方法は、被識別体に含まれる識別対象を識別する識別方法であって、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像を取得部が取得し、前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを特定部が複数特定し、特定された複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成部が生成し、生成された入力データに基づいて、前記被識別体に含まれる識別対象を学習済の学習モデルが識別する。
【００７４】
コンピュータプログラムは、被識別体であって、識別対象が混然一体に撮像された画像を取得する。画像は、識別対象を識別しようとする画像である。
【００７５】
コンピュータプログラムは、画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定し、特定した複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成する。コンピュータプログラムは、生成した入力データを学習済の学習モデルに与えて、被識別体に含まれる識別対象を識別する。これにより、被識別体に含まれ、形状が定まらず、特徴も明瞭でない識別対象を識別することができる。
【００７６】
本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記被識別体が撮像された画像内の複数の画素ブロックそれぞれに対応させて識別対象の種類を表示する処理を実行させる。
【００７７】
コンピュータプログラムは、被識別体が撮像された画像内の複数の画素ブロックそれぞれに対応させて識別対象の種類を表示する。これにより、一枚の画像内に混在する識別対象の種類を識別可能に表示することができる。
【符号の説明】
【００７８】
５０  識別装置
５１  画像取得部
５２  メモリ
５３  処理部
５３１  画素ブロック特定部
５３２  学習処理部
５３３  学習データ生成部
５３４  学習モデル
５３５  入力データ生成部
５４  出力部
５５  表示部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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