(57)【要約】      （修正有）【課題】レーザー光や超音波を使用せず、複数位置からの撮影をせずに距離情報を取得することができる距離出力装置、距離判断情報、距離判断方法及び距離判断プログラムを提供する。【解決手段】距離出力装置は、所定の領域をカメラで撮影して取得した一次画像データと、一次画像データに含まれる物体と撮影位置との間の距離を示す距離情報とで構成される学習セットを複数学習して得られた学習結果情報と、学習結果情報に基づいて、一台の単眼カメラで撮影して取得した撮影データについて、撮影データに含まれる物体の投影態様の特徴を抽出し、学習結果情報に含まれる特徴データとの相関を算出することによって、撮影データに含まれる物体と撮影位置との間の距離を判断する距離判断手段を有し、距離判断手段によって判断した距離を出力する。【選択図】図９
2019164097.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の領域をカメラで撮影して取得した一次画像データと、前記一次画像データに含まれる物体と撮影位置との間の距離を示す距離情報とで構成される学習セットを複数学習して得られた特徴データを含む学習結果情報と、
一台の単眼カメラで撮影して取得した撮影データについて、前記撮影データに含まれる物体の投影態様の特徴を抽出し、前記学習結果情報に含まれる前記特徴データとの相関を算出することによって、前記撮影データに含まれる前記物体と撮影位置との間の距離を判断する距離判断手段と、
を有し、
前記距離判断手段によって判断した前記距離を出力する距離出力装置。
【請求項２】
前記学習結果情報は、深層学習（ディープラーニング）によって生成されたデータを含む、
請求項１に距離出力装置。
【請求項３】
前記学習セットを構成する前記一次画像データは、前記所定の領域をステレオカメラで撮影して取得した複数の画像データのうちの少なくとも一つの画像データであり、
前記距離情報は、前記ステレオカメラで撮影して取得した複数の前記画像データに基づいて算出された情報であり、
前記学習結果情報は、前記一次画像データに含まれる複数の前記物体の投影態様の特徴を示す特徴データを含む、
請求項１または請求項２のいずれかに記載の距離出力装置。
【請求項４】
前記学習結果情報は、前記一次画像データに含まれる複数の前記物体の関係についての特徴を示す特徴関係データを含み、
前記距離判断手段は、前記撮影データに含まれる複数の前記物体の関係についての特徴を抽出し、前記特徴関係データに基づいて、前記撮影データの撮影位置と前記撮影データに含まれる前記物体との距離を判断するように構成されている、
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の距離出力装置。
【請求項５】
所定の領域をカメラで撮影して取得した一次画像データと、前記一次画像データに含まれる物体と撮影位置と間の距離を示す距離情報とで構成される学習セットを複数学習して得られた学習結果情報を含む、距離判断情報。
【請求項６】
所定の領域をカメラで撮影して取得した一次画像データと、前記一次画像データに含まれる物体と撮影位置との間の距離を示す距離情報とで構成される学習セットを複数学習して得られた学習結果情報を有する距離出力装置が、
前記学習結果情報に基づいて、一台の単眼カメラで撮影して取得した撮影データについて、前記撮影データに含まれる物体の投影態様の特徴を抽出し、前記撮影データに含まれる物体と撮影位置との間の距離を判断する距離判断ステップを実行する、距離判断方法。
【請求項７】
距離出力装置を制御するコンピュータを、
所定の領域をカメラで撮影して取得した一次画像データと、前記一次画像データに含まれる物体と撮影位置との間の距離を示す距離情報とで構成される学習セットを複数学習して得られた学習結果情報記憶手段、
前記学習結果情報に基づいて、一台の単眼カメラで撮影して取得した撮影データについて、前記撮影データに含まれる物体の投影態様の特徴を抽出し、前記撮影データに含まれる物体と撮影位置との間の距離を判断する距離判断手段、
として機能させるための距離判断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、距離出力装置、距離判断情報、距離判断方法及び距離判断プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、距離の算出方法として、レーザー光や超音波の往復時間を利用するものや、複数の位置から撮影し、三角測量の原理によって距離を算出するもの（例えば、特許文献１）が利用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−０５４７１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、レーザー光や超音波を使用せず、複数位置からの撮影をせずに距離情報を取得することができれば、迅速性・簡易性が増す。
【０００５】
本発明はかかる問題の解決を試みたものであり、レーザー光や超音波を使用せず、複数位置からの撮影をせずに、距離情報を取得することができる距離出力装置、距離判断情報、距離判断方法及び距離判断プログラム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】
【０００６】
第一の発明は、所定の領域をカメラで撮影して取得した一次画像データと、前記一次画像データに含まれる物体と撮影位置との間の距離を示す距離情報とで構成される学習セットを複数学習して得られた特徴データを含む学習結果情報と、一台の単眼カメラで撮影して取得した撮影データについて、前記撮影データに含まれる物体の投影態様の特徴を抽出し、前記学習結果情報に含まれる前記特徴データとの相関を算出することによって、前記撮影データに含まれる前記物体と撮影位置との間の距離を判断する距離判断手段と、を有し、前記距離判断手段によって判断した前記距離を出力する距離出力装置である。
【０００７】
一般的に、視野に映る物体の距離は、その物体が具体的に何であるか（例えば、電柱、家屋、道路）に関わらず、全体的な見え方によって判断することができる。例えば、直線状の道路は、遠方ほど幅が狭く視野に映る。そして、道路の幅が狭い部分の傍らに巨大な建造物が位置している場合、視野に映る大きさは大きくても、遠方に位置すると判断することができる。この点、第一の発明の構成によれば、学習結果情報は、一次画像データと距離情報とで構成される学習セットを複数学習して得られた情報であり、特徴データは、距離に対応する物体の特徴を示す。そして、距離判断手段は、撮影データに含まれる（具体的な）物体の特徴を抽出するのではなく、「投影態様」の特徴を抽出する。ここで、「投影態様」は、物体が画像中に映っている態様を意味する。このため、撮影データに含まれる（具体的な）物体が、学習セットに含まれていた（具体的な）物体であるか否かとは関係なく、距離判断手段は、撮影データ中の物体の投影態様の特徴を学習結果情報に含まれる特徴データを参照することで、撮影データ中の物体の撮影位置からの距離を判断することができる。これにより、レーザー光や超音波を使用せず、さらに、複数位置からの撮影をせずに、距離情報を取得することができる。
【０００８】
第二の発明は、第一の発明の構成において、前記学習結果情報は、深層学習（ディープラーニング）によって生成されたデータを含む、距離出力装置である。
【０００９】
第三の発明は、第一の発明乃至第二の発明のいずれかの構成において、前記学習セットを構成する前記一次画像データは、前記所定の領域をステレオカメラで撮影して取得した複数の画像データのうちの少なくとも一つの画像データであり、  前記距離情報は、前記ステレオカメラで撮影して取得した複数の前記画像データに基づいて算出された情報であり、前記学習結果情報は、前記一次画像データに含まれる複数の前記物体の投影態様の特徴を示す特徴データを含む、距離出力装置である。
【００１０】
第四の発明は、第一の発明乃至第三の発明のいずれかの構成において、前記学習結果情報は、前記一次画像データに含まれる複数の前記物体の関係についての特徴を示す特徴関係データを含み、前記距離判断手段は、前記撮影データに含まれる複数の前記物体の関係についての特徴を抽出し、前記特徴関係データに基づいて、前記撮影データの撮影位置と前記撮影データに含まれる前記物体との距離を判断するように構成されている、距離出力装置である。
【００１１】
第五の発明は、所定の領域をカメラで撮影して取得した一次画像データと、前記一次画像データに含まれる物体と撮影位置と間の距離を示す距離情報とで構成される学習セットを複数学習して得られた学習結果情報を含む、距離判断情報である。
【００１２】
第六の発明は、所定の領域をカメラで撮影して取得した一次画像データと、前記一次画像データに含まれる物体と撮影位置との間の距離を示す距離情報とで構成される学習セットを複数学習して得られた学習結果情報を有する距離出力装置が、前記学習結果情報に基づいて、一台の単眼カメラで撮影して取得した撮影データについて、前記撮影データに含まれる物体の投影態様の特徴を抽出し、前記撮影データに含まれる物体と撮影位置との間の距離を判断する距離判断ステップを実行する、距離判断方法である。
【００１３】
第七の発明は、距離出力装置を制御するコンピュータを、所定の領域をカメラで撮影して取得した一次画像データと、前記一次画像データに含まれる物体と撮影位置との間の距離を示す距離情報とで構成される学習セットを複数学習して得られた学習結果情報記憶手段、前記学習結果情報に基づいて、一台の単眼カメラで撮影して取得した撮影データについて、前記撮影データに含まれる物体の投影態様の特徴を抽出し、前記撮影データに含まれる物体と撮影位置との間の距離を判断する距離判断手段、として機能させるための距離判断プログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、レーザー光や超音波を使用せず、複数位置からの撮影をせずに距離情報を取得することができる距離出力装置、距離判断情報、距離判断方法及び距離判断プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る距離出力装置の動作例を示す概略図である。
【図２】無人飛行体の構成を示す概略斜視図である。
【図３】無人飛行体が撮影した画像を示す概略図である。
【図４】無人飛行体が画像中の物体の距離を判断し、生成した深度マップを示す概略図である。
【図５】無人飛行体の機能ブロックを示す概略図である。
【図６】ステレオカメラで撮影した画像等を示す概略図である。
【図７】学習セットを示す概略図である。
【図８】学習工程を示す概略フローチャートである。
【図９】距離判断工程を示す概略フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以下の説明においては、同様の構成には同じ符号を付し、その説明を省略又は簡略する。なお、当業者が適宜実施できる構成については説明を省略し、本発明の基本的な構成についてのみ説明する。
【００１７】
図１に示すように、無人飛行体１（以下、「無人機１」という。）は、４つのプロペラ（図２参照）の回転によって推力を発生させて、飛行する。無人機１は、測定対象領域の上空を飛行しつつ、画角θ１の視野範囲において、地表（構造物を含む）を撮影する。無人機１は、無人飛行体の一例であり、距離出力装置の一例でもある。
【００１８】
図２に示すように、無人機１は、筐体２を有する。筐体２には、無人機１の各部を制御するコンピュータ、自律飛行装置、無線通信装置、航法衛星からの測位用電波を利用した測位装置、慣性センサー、気圧センサー、バッテリー等が配置されている。また、筐体２には、固定装置１２を介して、カメラ１４が配置されている。固定装置１２は、カメラ１４による撮影画像のぶれを最小化し、かつ、カメラ１４の光軸を任意の方向に制御することができる３軸の固定装置（いわゆる、ジンバル）である。
【００１９】
筐体２には、丸棒状のアーム４が接続されている。各アーム４にはモーター６が接続されており、各モーター６はプロペラ８が接続されている。
【００２０】
アーム４には保護枠１０が接続され、プロペラ８が外部の物体に直接接触することを防止している。アーム４及び保護枠１０は、例えば、炭素繊維強化プラスチックで形成されており、強度を保ちつつ、軽量に構成されている。
【００２１】
無人機１は、一台の単眼カメラ１４で所定の領域を撮影し、撮影データ（図３参照）を取得する。撮影データは、空間Ｓ１、電柱２００Ａ〜２００Ｅ、家屋２０２Ａ及び２０２Ｂ、及び道路２０４というように、複数の物体を含む。無人機１は、撮影データに含まれる複数の物体の関係に基づいて、撮影位置と各物体との間の距離を判断することができるように構成されている。
【００２２】
ここで、人間が物体との距離を判断する方法について言及する。人間は、図１の光景全体を見て、道路２０４が遠方に向かうに連れて幅が狭くなることを認識し、道路２０４の幅が狭い部分に近接する家屋２０２Ｄや電柱２００Ｈは、道路２０４の幅が広い部分に近接する家屋２０２Ａや電柱２００Ａよりも遠方に位置すると判断する。すなわち、人間は、家屋２０２Ｄが家屋２０２Ａよりも小さく見えるということだけではなく、視野に映る光景を全体的に観察し、光景に含まれる他の物体（空間も物体の一つとする）との関係を踏まえて、現在位置と特定の物体との間の距離を判断する。
【００２３】
無人機１は、上述した人間の判断方法と同様に、撮影データを全体的に分析し、撮影データに含まれる複数の物体（空間も物体の一つとする）の関係を踏まえて、撮影位置（単眼カメラ１４の位置）と特定の物体との間の距離を判断するように構成されている。無人機１は、この距離を判断すると、例えば、図４に示す深度マップ（Ｄｅｐｔｈ  Ｍａｐ）を生成する。深度マップは、例えば、距離が色の濃度で示されており、近傍ほど色が薄く、遠方ほど色が濃い。図４においては、便宜上、色の濃度をパターンで示しており、例えば、電柱２００Ａ〜電柱２００Ｅについては、電柱２００Ａが最も撮影位置との距離が最も短く、電柱２００Ｅが撮影位置との距離が最も長い。
【００２４】
一般的に、深度マップは、ステレオカメラによって撮影した視差のある画像に基づいて、三角測量の原理で撮影位置と物との距離を算出して生成される。これに対して本実施形態においては、後述の学習結果データに基づいて、撮影位置と撮影データに含まれる物体との距離を判断し、深度マップを生成する。
【００２５】
図５は、無人機１の機能構成を示す図である。無人機１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１００、記憶部１０２、無線通信部１０４、衛星測位部１０６、慣性センサー部１０８、駆動制御部１１０、画像処理部１１２、及び、電源部１２０を有する。
【００２６】
無人機１は、無線通信部１０４によって、基地局１５０と通信可能になっている。無人機１は、無線通信部１０４によって、基地局１５０から、発進や移動等の指示を受信する。
【００２７】
無人機１は、衛星測位部１０６及び慣性センサー部１０８によって、現在位置を測位する。無人機１は、衛星測位部１０６によって、基本的に、４つ以上の航法衛星からの電波を受信して無人機１の位置を計測する。航法衛星は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）衛星や準天頂衛星である。
【００２８】
無人機１は、慣性センサー部１０８によって、無人機１自体の位置を測定し、姿勢を検出することができる。慣性センサー部１０８は、加速度センサー及びジャイロセンサーによって、出発点からの無人機１の移動を積算して、無人機１の位置を計測する。衛星測位部１０６及び慣性センサー部１０８は、測位手段の一例である。
【００２９】
無人機１は、駆動制御部１１０によって、各モーター６の回転を制御し、上下水平移動や空中停止、傾きなどの姿勢を制御するようになっている。
【００３０】
無人機１は、画像処理部１１２によって、カメラ１４によって撮影した画像を処理する。
【００３１】
電源部１２０は、例えば、交換可能な可充電電池であり、無人機１の各部に電力を供給するようになっている。
【００３２】
記憶部１０２には、自律移動及びプロペラ８の回転に必要な各種データ及びプログラムのほか、学習結果データ、画像取得プログラム、及び、距離判断プログラムが格納されている。学習結果データは学習結果情報の一例である。ＣＰＵ１００と画像取得プログラムは画像取得手段の一例である。ＣＰＵ１００と距離判断プログラムは距離判断手段の一例である。
【００３３】
学習結果データは、予め生成する。すなわち、学習結果データは、無人機１が生成する必要はなく、外部のコンピュータが生成する。外部のコンピュータは、例えば、基地局１５０である。本実施形態においては、基地局１５０が学習セットを機械学習し、学習結果データを生成するものとする。
【００３４】
学習結果データは、学習セットを多数学習して生成される。学習セットは、所定の領域をカメラで撮影して取得した一次画像データと、その一次画像データに含まれる物体と撮影位置と間の距離を示す距離情報とで構成される。図６（ａ）に示す画像データＰＨＬ及びＰＨＲは、一次画像データの一例である。
【００３５】
図６（ａ）に示す画像データＰＨＬ及びＰＨＲは、同一の領域をステレオカメラで同時に撮影して取得した画像データである。ステレオカメラは、異なる位置（水平方向に乖離した位置）に配置された２台のカメラで構成され、同一領域について、視差がある画像を撮影することができる。画像データＰＨＬとＰＨＲには、それぞれ、電柱３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃ、及び、雲２５０が写っている。上述のように、視差のある画像に基づいて、三角測量の原理で撮影位置と物との距離が算出され、深度マップ（Ｄｅｐｔｈ  ｍａｐ）が生成される。深度マップとは、一次画像データに基づいて、３次元ソフトウェアなどを使用して、画像を持つ奥行きを白色と黒色で表現したものである。すなわち、深度マップは、距離を示す情報である。深度マップの生成方法は周知であるから、説明を省略する。図６（ｂ）に示すように、深度マップＤＭにおいて、例えば、カメラの位置に近い電柱３００Ａは白、電柱３００Ａよりも遠い電柱３００Ｂは黒色の度合いが強く、さらに遠い電柱３００Ｃはさらに黒色の度合いが強く、さらに遠い雲２５０はさらに黒色の度合いが強い。
【００３６】
学習セットは、上述の画像データＰＨＬとＰＨＲのうち少なくとも一つと、それらに含まれる各物体と撮影位置との間の距離を示す距離情報（深度マップＤＭ）とで構成される。例えば、図７に示すように、学習セットは、画像データＰＨＬと深度マップの組である。
【００３７】
基地局１５０は、図７（ａ）乃至（ｄ）に示すように、多数の学習セットを機械学習する。これにより、基地局１５０は、距離に対応する物体（複数の物体の関係を含む）の投影態様の特徴を示す特徴データを生成し、多数の特徴データで構成される学習結果データを生成することができる。ここで、特徴データは、具体的な物体（例えば、電柱、家屋、道路）についての特徴ではなく、それらが抽象化された「投影態様」の特徴を示すデータである。すなわち、基地局１５０は、いわゆる「一般物体認識」という物のカテゴリー分類を行うのではなく、距離に応じた投影態様の特徴を学習する。特徴データには特徴関係データを含む。特徴関係データは、複数の物体の投影態様の関係の特徴を示すデータであり、例えば、次第に幅が狭くなるような物体（例えば、道路）の投影態様と、その各部分の傍らに位置する物体（例えば、家屋）の投影態様との関係の特徴を示すデータである。
【００３８】
基地局１５０が実施する機械学習の方式は、例えば、深層学習（ディープラーニング）を採用する。深層学習とは、多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習であり、画像認識の分野が有力な活用分野の一つである。ニューラルネットワークは、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｌｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。畳み込みニューラルネットワークは、入力層（ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）、畳み込み層（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  ｌａｙｅｒ）、プーリング層（ｐｏｏｌｉｎｇ  ｌａｙｅｒ）、全結合層（ｆｕｌｌｙ  ｃｏｎｎｅｔｃｅｄ  ｌａｙｅｒ）、出力層（ｏｕｔｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）から構成され、畳み込み層とプーリング層は複数回繰り返して深い層を形成し、その後の全結合層も複数層続く。ディープラーニングによって、大量のデータに基づいて、自動的にどのような情報に着目すればよいのかを決定し、特徴データを獲得することができる。
【００３９】
本実施形態においては、一次画像データ中の物体の投影態様と、撮影位置と各物体との間の距離を学習することによって、特定の距離における物体の投影態様の特徴（法則性）を示す特徴データを獲得することができる。すなわち、学習結果データは、物体の見え方（特徴）によって距離を判断するための基礎となる情報である。
【００４０】
以下、図８を参照して、学習結果データの生成方法の概略を説明する。学習セットがコンピュータのモデルに入力されると（図８のステップＳＴ１）、ディープラーニングのアルゴリズムによって学習が実施される（ステップＳＴ２）。学習の結果、モデルの内部構造が変化する。具体的には、モデルの重みの値が変化する。学習の結果、学習結果データが生成される（ステップＳＴ３）。
【００４１】
基地局１５０は、上記のようにして学習結果データを生成する。無人機１は、上記のようにして生成された学習結果データを基地局１５０から受信し、記憶部１０２に記憶している。以下に説明するように、無人機１は、学習結果データに基づいて、カメラ１４で撮影して得た撮影データ中の物体の距離を判断し、深度マップを生成するように構成されている。
【００４２】
無人機１は、画像取得プログラムによって、空中の特定の位置において、所定の領域をカメラ１４によって撮影して撮影データを取得するように構成されている。
【００４３】
無人機１は、距離判断プログラムによって、カメラ１４によって取得した撮影データ中の物体とカメラ１４との間の距離を判断する。このとき、学習結果データを参照する。ここで、カメラ１４によって取得する撮影データは、視差のある複数の画像データではなく、二次元画像データである。
【００４４】
無人機１は、上述の学習結果データを参照して、カメラ１４で取得した撮影データに含まれる物体とカメラ１４との間の距離を判断する。具体的には、無人機１は、撮影データに含まれる物体（複数の物体の関係を含む）の投影態様の特徴を抽出し、学習結果データに含まれる特徴データと対比することで、カメラ１４で取得した撮影データに含まれる物体とカメラ１４との距離を判断する。無人機１は、物体の具体的なカテゴリー（例えば、電柱、家屋、道路）の判断はせず、投影態様の特徴を抽出する。
【００４５】
ところで、学習結果データを構成する特徴データは、距離に対応する物体の投影態様の特徴を示すデータであり、「電柱」、「家屋」、「道路」という具体的な物についてのデータではない。「電柱」は円柱状の物体、「家屋」は略直方体の物体、「道路」は地面に配置された連続的な長い物体という態様において画像データに投影される。学習結果データを生成するための学習セットは多数であるから、様々な形状の物体が含まれ、投影態様も様々である。一方、無人機１は、撮影データに含まれる物体の投影態様の特徴を抽出し、学習結果データに含まれる特徴データと対比し、相関性を判断する。すなわち、学習結果データに含まれる特徴データは、投影態様という抽象化された物の特徴を示すデータであり、撮影データから抽出されるものも、投影態様という抽象化された物の特徴を示すデータである。このため、無人機１は、撮影データに含まれる物体が、学習セットで学習した物体と同一のものではなく、未知のものであっても、相関性を判断し、距離を判断することができる。この点に関し、本願出願人は、建物の内部を撮影して得た画像データを使用して生成した学習セットを学習して得た学習結果データを使用して、屋外を撮影して得た撮影データ中の物体の距離を判断できることを確認している。
【００４６】
無人機１は、カメラ１４で取得した撮影データについて、例えば、各物体（複数の物体の関係を含む）の投影態様の輪郭や個々の構成の方向といった特徴を多数抽出する。そして、無人機１は、抽出した特徴を学習結果データに含まれる特徴データと対比して、相関性（相関度）を判断する。相関度が高いほど、取得した撮影データ中の物体の投影態様が特定の距離に対応する可能性が高い。例えば、相関度が０の場合には、撮影データ中の物体の投影態様が特定の距離に対応する可能性（以下、「カテゴリー共通確率」と呼ぶ。）は０として、相関度が最大値を示すときに、カテゴリー共通確率が１００％であると定義する。無人機１は、カテゴリー共通確率が所定の基準値である、例えば、９５％以上であるときに、取得した撮影データ中の物体の投影態様が、特定の距離に対応すると判断する。
【００４７】
無人機１は、撮影データ中の各物体について、上述の距離判断を実施し、深度マップ（図４参照）を生成し、出力して飛行に使用する。なお、深度マップを作成する必要がない場合には、撮影データ中の各物体について判断した距離を出力して利用するようにしてもよい。
【００４８】
以下、無人機１の動作を、図９のフローチャートを参照して説明する。無人機１は、撮影開始位置へ移動し（図９のステップＳＴ１０１）、１台の単眼カメラ１４で撮影対象領域（所定の領域）を撮影する（ステップＳＴ１０２）。続いて、無人機１は、学習結果データを参照し（ステップＳＴ１０３）、深度マップを生成し（ステップＳＴ１０４）、深度マップに示される距離に基づいて飛行する（ステップＳＴ１０５）。
【００４９】
なお、本実施形態とは異なり、無人機１は、撮影対象領域を撮影し、撮影データを取得する機能のみを有し、撮影データ中の物体と撮影位置との間の距離は、無人機１とは別のコンピュータが判断するように構成してもよい。別のコンピュータは、例えば、基地局１５０である。この場合、基地局１５０が距離判断手段の一例でもある。また、本発明において、無人機１は必須の構成ではなく、撮影データの撮影は、必ずしも、無人機１による空中撮影による必要はない。
【００５０】
なお、本発明は上述の各実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５１】
１  無人飛行体（無人機）
２  筐体
６  モーター
８  プロペラ
１４  カメラ
１５０  基地局  
【図１】
2019164097.tif 000003
【図２】
2019164097.tif 000004
【図３】
2019164097.tif 000005
【図４】
2019164097.tif 000006
【図５】
2019164097.tif 000007
【図６】
2019164097.tif 000008
【図７】
2019164097.tif 000009
【図８】
2019164097.tif 000010
【図９】
2019164097.tif 000011