(57)【要約】  本開示は、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された人工物理タグで少なくとも１つのターゲットにタグ付けする方法に関する。該方法は、人工物理タグをターゲットに関連付けるステップを含み得る。
2018538640.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された人工物理タグで少なくとも１つのターゲットにタグ付けする方法であって、
前記人工物理タグを前記ターゲットに関連付けるステップを含む、前記方法。
【請求項２】
前記電磁スペクトルの任意の領域は、無線周波数領域ではない、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記人工物理タグによって提供された前記シグネチャは、前記ターゲットを一意に識別する、請求項１または請求項２のいずれかに記載の方法。
【請求項４】
前記人工物理タグを前記ターゲットに関連付けるステップは、
前記人工物理タグを前記ターゲットに物理的に関連付けるステップ
を含む、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記人工物理タグを前記ターゲットに関連付けるステップは、
前記ターゲットに含まれる物質によって提供される元のシグネチャを修正するステップ
を含む、請求項１〜請求項４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記人工物理タグを前記ターゲットに関連付けるステップは、
前記ターゲットに含まれる物質によって提供される元のシグネチャを使用するステップ
を含む、請求項１〜請求項５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記人工物理タグを前記ターゲットに関連付けるステップは、
前記ターゲットに人工的に関連付けられた自然シグネチャを使用するステップ
を含む、請求項１〜請求項６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記シグネチャは、スペクトルのシグネチャである、請求項１〜請求項７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記シグネチャは、前記タグの物理的特性に由来する、請求項１〜請求項８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記シグネチャは、
温度、
スペクトル特性、
放射率、
表面粗さ、
誘電率、
偏光、
位相データ、
特定の再放射されたエネルギー、
これらの少なくとも２つの組み合わせ
の前記人工物理タグの特性のうちの少なくとも１つを使用する、請求項１〜請求項９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
少なくとも１つのターゲットに関連する収集画像および／またはデータからデータを取得し、前記画像および／またはデータは、電磁スペクトルの任意の領域で収集され、前記ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含む、方法であって、
前記ターゲットに関連する前記収集画像および／またはデータを処理するステップを含む、前記方法。
【請求項１２】
前記ターゲットに関連する前記収集画像および／またはデータを受信するステップ
をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記人工物理タグに対応する仮想タグまたは前記タグの一部を生成するステップ
をさらに含む、請求項１１または請求項１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
前記ターゲットに関連する前記収集画像および／またはデータを処理するステップは、
前記収集画像および／またはデータ内の前記生成された仮想タグまたは前記タグの一部を検出するステップ
を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記生成された仮想タグを、
前記人工物理タグまたは前記タグの一部、
前記人工物理タグによって提供された前記シグネチャ、
それらの組み合わせ
のうちの少なくとも１つに関連付けるステップ
をさらに含む、請求項１３または請求項１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
前記ターゲットに関連する前記収集画像および／またはデータを処理するステップは、
前記生成された仮想タグの検出に基づいてメタデータを取得するステップ
を含む、請求項１４または請求項１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
前記取得されたメタデータを、
前記人工物理タグまたは前記タグの一部、
前記人工物理タグによって提供されたシグネチャ、
前記仮想タグ、
それらの組み合わせ
のうちの少なくとも１つに関連付けるステップ
をさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記取得されたメタデータは、
前記ターゲットの地理的な位置、
前記画像および／またはデータが収集された時間、
ターゲット記述子
のデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１６または請求項１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
前記ターゲットに関連する前記取得メタデータ、
前記生成された仮想タグ、
前記ターゲットの前記人工物理タグ、
前記人工物理タグによって提供されたシグネチャ
の取得データのうちの少なくとも１つに基づいて複数のデータのインデックスを作成するステップ
をさらに含む、請求項１６〜請求項１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
前記電磁スペクトルの任意の領域は、無線周波数領域ではない、請求項１１〜請求項１９のいずれかに記載の方法。
【請求項２１】
電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された人工物理タグで少なくとも１つのターゲットにタグ付けする、請求項１〜請求項１０のいずれかに記載の方法を実行することによって、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術の対象のシグネチャを提供するように構成された前記人工物理タグで前記ターゲットにタグ付けするステップ
をさらに含む、請求項１１〜請求項２０のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
少なくとも１つのターゲットに関連する収集画像および／またはデータからデータを取得する、請求項１１〜請求項２１のいずれかに記載の方法をコンピュータシステムに実行させるプログラム命令を含む、コンピュータプログラム。
【請求項２３】
記憶媒体上に実装される、請求項２２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２４】
キャリア信号上で搬送される、請求項２２または請求項２３のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
【請求項２５】
少なくとも１つのターゲットに関連する収集画像および／またはデータからデータを取得し、前記画像および／またはデータは、電磁スペクトルの任意の領域で収集され、前記ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含む、システムであって、
前記ターゲットに関連する前記収集画像および／またはデータを処理する手段を含む、前記システム。
【請求項２６】
少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得し、前記画像および／またはデータは、電磁スペクトルの任意の領域で収集され、前記ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含む、システムであって、
前記ターゲットに関連する前記収集画像および／またはデータを処理する
ように構成された、前記システム。
【請求項２７】
メモリおよびプロセッサを含み、前記メモリに記憶され、前記プロセッサによって実行可能な命令を実装するコンピュータシステムであって、前記命令は、少なくとも１つのターゲットに関連する収集画像および／またはデータからデータを取得する、請求項１１〜請求項２１のいずれかに記載の方法を実行する機能を含む、コンピュータシステム。
【請求項２８】
前記人工物理タグによって提供された前記シグネチャは、前記ターゲットを一意に識別する、請求項２５〜請求項２７のいずれかに記載のシステム。
【請求項２９】
前記シグネチャは、スペクトルのシグネチャである、請求項２５〜請求項２８のいずれかに記載のシステム。
【請求項３０】
前記シグネチャは、前記タグの物理的特性に由来する、請求項２５〜請求項２９のいずれかに記載のシステム。
【請求項３１】
前記シグネチャは、
温度、
スペクトル特性、
放射率、
表面粗さ、
誘電率、
偏光、
位相データ、
特定の再放射されたエネルギー、
これらの少なくとも２つの組み合わせ
の前記人工物理タグの特性のうちの少なくとも１つを使用する、請求項２５〜請求項３０のいずれかに記載のシステム。
【請求項３２】
前記システムは、
宇宙または航空宇宙装置、
衛星または衛星の集合、
ドローンまたはドローン群、
飛行機または飛行機群、
少なくとも１つの地上カメラ、
複数のデータまたはデータベース
から選択される、請求項２５〜請求項３１にいずれかに記載のシステム。
【請求項３３】
少なくとも１つのターゲットのリモートセンシング方法であって、前記ターゲットは、前記電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含んでおり、
前記方法は、
前記人工物理タグによって提供された前記ターゲットのシグネチャを識別するステップと、
電磁スペクトルの任意の領域における前記識別されたシグネチャの前記ターゲットに関連する画像および／またはデータを収集するステップと
を含む、前記方法。
【請求項３４】
前記ターゲットの前記人工物理タグにエネルギーを供給するステップ
をさらに含み、
前記ターゲットの前記シグネチャを識別するステップは、前記ターゲットの前記人工物理タグおよび前記供給されたエネルギーの両方の特性に依存する、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記電磁スペクトルの任意の領域は、無線周波数領域ではない、請求項３３または請求項３４のいずれかに記載の方法。
【請求項３６】
請求項３３〜請求項３５のいずれかに記載の少なくとも１つのターゲットのリモートセンシング方法をコンピュータシステムに実行させるプログラム命令を含む、コンピュータプログラム。
【請求項３７】
記憶媒体上に実装される、請求項３６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３８】
キャリア信号上で搬送される、請求項３６または請求項３７のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
【請求項３９】
少なくとも１つのターゲットのリモートセンシングのためのシステムであって、前記ターゲットは、前記電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含んでおり、前記システムは、
前記人工物理タグによって提供された前記ターゲットのシグネチャを識別する手段と、
電磁スペクトルの任意の領域における前記識別されたシグネチャの前記ターゲットに関連する画像および／またはデータを収集する手段と
を含む、前記システム。
【請求項４０】
少なくとも１つのターゲットのリモートセンシングのためのシステムであって、前記ターゲットは、前記電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含んでおり、前記システムは、
前記人工物理タグによって提供された前記ターゲットのシグネチャを識別し、
電磁スペクトルの任意の領域における前記識別されたシグネチャの前記ターゲットに関連する画像および／またはデータを収集するように構成された、前記システム。
【請求項４１】
メモリおよびプロセッサを含み、前記メモリに記憶され、前記プロセッサによって実行可能な命令を実装するコンピュータシステムであって、前記命令は、請求項３３〜請求項３５にいずれかに記載の少なくとも１つのターゲットのリモートセンシング方法を実行する機能を含む、コンピュータシステム。
【請求項４２】
前記人工物理タグによって提供された前記シグネチャは、前記ターゲットを一意に識別する、請求項３９〜請求項４１のいずれかに記載のシステム。
【請求項４３】
前記シグネチャは、スペクトルのシグネチャである、請求項３９〜請求項４２のいずれかに記載のシステム。
【請求項４４】
前記シグネチャは、前記タグの物理的特性に由来する、請求項３９〜請求項４３のいずれかに記載のシステム。
【請求項４５】
前記シグネチャは、
温度、
スペクトル特性、
放射率、
表面粗さ、
誘電率、
偏光、
位相データ、
特定の再放射されたエネルギー、
これらの少なくとも２つの組み合わせ
の前記人工物理タグの特性のうちの少なくとも１つを使用する、請求項３９〜請求項４４のいずれかに記載のシステム。
【請求項４６】
前記システムは、
宇宙または航空宇宙装置、
衛星または衛星の集合、
ドローンまたはドローン群、
飛行機または飛行機群、
少なくとも１つの地上カメラ、
複数のデータまたはデータベース
から選択される画像および／またはデータ収集システムである、請求項３９〜請求項４５にいずれかに記載のシステム。
【請求項４７】
少なくとも１つのターゲットに関連する収集画像および／またはデータからデータを取得する方法であって、前記画像および／またはデータは、請求項３３〜請求項３５のいずれかに記載の少なくとも１つのターゲットのリモートセンシング方法を実行することによって収集され、前記ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含んでおり、前記方法は、
前記ターゲットに関連する前記収集画像および／またはデータを処理するステップを含む、前記方法。
【請求項４８】
前記ターゲットに関連する前記収集画像および／またはデータを受信するステップ
をさらに含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項４９】
前記人工物理タグに対応する仮想タグまたは前記タグの一部を生成するステップ
をさらに含む、請求項４７または請求項４８のいずれかに記載の方法。
【請求項５０】
前記ターゲットに関連する前記収集画像および／またはデータを処理するステップは、
前記収集画像および／またはデータ内の前記生成された仮想タグまたは前記タグの一部を検出するステップ
を含む、請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記生成された仮想タグを、
前記人工物理タグまたは前記タグの一部、
前記人工物理タグによって提供された前記シグネチャ、
それらの組み合わせ
のうちの少なくとも１つに関連付けるステップ
をさらに含む、請求項４９または請求項５０のいずれかに記載の方法。
【請求項５２】
前記ターゲットに関連する前記収集画像および／またはデータを処理するステップは、
前記生成仮想タグの検出に基づいてメタデータを取得するステップ
を含む、請求項５０または請求項５１のいずれかに記載の方法。
【請求項５３】
前記取得されたメタデータを、
前記人工物理タグまたは前記タグの一部、
前記人工物理タグによって提供されたシグネチャ、
前記仮想タグ、
それらの組み合わせ
のうちの少なくとも１つに関連付けるステップ
をさらに含む、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記取得されたメタデータは、
前記ターゲット対象物の地理的な位置、
前記画像および／またはデータが収集された時間、
ターゲット記述子
のデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項５２または請求項５３のいずれかに記載の方法。
【請求項５５】
前記ターゲットに関連する前記取得メタデータ、
前記生成された仮想タグ、
前記ターゲットの前記人工物理タグ、
前記人工物理タグによって提供されたシグネチャ
の取得データのうちの少なくとも１つのインデックスを作成するステップ
をさらに含む、請求項５２〜請求項５４のいずれかに記載の方法。
【請求項５６】
前記電磁スペクトルの任意の領域は、無線周波数領域ではない、請求項４７〜請求項５５のいずれかに記載の方法。
【請求項５７】
電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された人工物理タグで少なくとも１つのターゲットにタグ付けする、請求項１〜請求項１０のいずれかに記載の方法を実行することによって、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された前記人工物理タグで前記ターゲットにタグ付けするステップ
をさらに含む、請求項４７〜請求項５６のいずれかに記載の方法。
【請求項５８】
少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得する、請求項４７〜請求項５７のいずれかに記載の方法をコンピュータシステムに実行させるプログラム命令を含む、コンピュータプログラム。
【請求項５９】
記憶媒体上に実装される、請求項５８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項６０】
キャリア信号上で搬送される、請求項５８または請求項５９のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
【請求項６１】
少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得するシステムであって、前記画像および／またはデータは、請求項３３〜請求項３５のいずれかに記載の少なくとも１つのターゲットのリモートセンシング方法を実行することによって収集され、前記ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含んでおり、前記システムは、
前記ターゲットに関連する前記収集画像および／またはデータを処理する手段を含む、前記システム。
【請求項６２】
少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得するシステムであって、前記画像および／またはデータは、請求項３３〜請求項３５のいずれかに記載の少なくとも１つのターゲットのリモートセンシング方法を実行することによって収集され、前記ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含んでおり、前記システムは、
前記ターゲットに関連する前記収集画像および／またはデータを処理する
ように構成された、前記システム。
【請求項６３】
メモリおよびプロセッサを含み、前記メモリに記憶され、前記プロセッサによって実行可能な命令を実装するコンピュータシステムであって、前記命令は、少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得する、請求項４７〜請求項５７のいずれかに記載の方法を実行する機能を含む、コンピュータシステム。
【請求項６４】
前記人工物理タグによって提供された前記シグネチャは、前記ターゲットを一意に識別する、請求項６１〜請求項６３のいずれかに記載のシステム。
【請求項６５】
前記シグネチャは、スペクトルのシグネチャである、請求項６１〜請求項６４のいずれかに記載のシステム。
【請求項６６】
前記シグネチャは、前記タグの物理的特性に由来する、請求項６１〜請求項６５のいずれかに記載のシステム。
【請求項６７】
前記シグネチャは、
温度、
スペクトル特性、
放射率、
表面粗さ、
誘電率、
偏光、
位相データ、
特定の再放射されたエネルギー、
これらの少なくとも２つの組み合わせ
の前記人工物理タグの特性のうちの少なくとも１つを使用する、請求項６１〜請求項６６のいずれかに記載のシステム。
【請求項６８】
前記システムは、
宇宙または航空宇宙装置、
衛星または衛星の集合、
ドローンまたはドローン群、
飛行機または飛行機群、
少なくとも１つの地上カメラ、
複数のデータまたはデータベース
から選択される、請求項６１〜請求項６７にいずれかに記載のシステム。
【請求項６９】
少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得する、請求項１１〜請求項２１または請求項４７〜請求項５７のいずれかに記載の方法を実行することによって取得された少なくともデータから少なくとも１つのターゲットまたは前記ターゲットに関連するデータを発見する方法であって、
１つまたは複数のデータに基づいてクエリを受信するステップと、
少なくとも前記取得データに含まれるデータを返すステップと
を含む、前記方法。
【請求項７０】
前記クエリは、少なくとも前記取得データに含まれる１つまたは複数のデータに基づく、請求項６９に記載の方法。
【請求項７１】
前記クエリは、任意の論理結合データである、請求項６９または請求項７０のいずれかに記載の方法。
【請求項７２】
前記取得データに含まれるデータは、
前記画像および／またはデータが収集された時間、
ターゲットの位置データ、
人工物理タグによって提供された対象のシグネチャ、
仮想タグ、
メタデータ、
ターゲット記述子
のうちの少なくとも１つを含む、請求項６９〜請求項７１のいずれかに記載の方法。
【請求項７３】
前記取得データは、第１のデータリポジトリに記憶される、請求項６９〜請求項７２のいずれかに記載の方法。
【請求項７４】
前記少なくとも前記取得データは、少なくとも第２のデータレポジトリに記憶されたデータを含む、請求項６９〜請求項７３のいずれかに記載の方法。
【請求項７５】
少なくとも１つのターゲットを発見する、請求項６９〜請求項７４のいずれかに記載の方法をコンピュータシステムに実行させるプログラム命令を含む、コンピュータプログラム。
【請求項７６】
記憶媒体上に実装される、請求項７５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項７７】
キャリア信号上で搬送される、請求項７５または請求項７６のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
【請求項７８】
前記コンピュータプログラムは、検索エンジンである、請求項７５〜請求項７７のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
【請求項７９】
少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得する、請求項１１〜請求項２１または請求項４７〜請求項５７のいずれかに記載の方法を実行することによって取得された少なくともデータから少なくとも１つのターゲットを発見するシステムであって、
１つまたは複数のデータに基づいてクエリを受信する手段と、
少なくとも前記取得データに含まれるデータを返す手段と
を含む、前記システム。
【請求項８０】
少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得する、請求項１１〜請求項２１または請求項４７〜請求項５７のいずれかに記載の方法を実行することによって取得された少なくともデータから少なくとも１つのターゲットを発見するシステムであって、
１つまたは複数のデータに基づいてクエリを受信し、
少なくとも前記取得データに含まれるデータを返す
ように構成された、前記システム。
【請求項８１】
メモリおよびプロセッサを含み、前記メモリに記憶され、前記プロセッサによって実行可能な命令を実装するコンピュータシステムであって、前記命令は、少なくとも１つのターゲットを発見する、請求項６９〜請求項７４のいずれかに記載の方法を実行する機能を含む、コンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、リモートセンシング画像データ解析に関し、より詳細には、少なくとも１つのターゲットに人工物理タグでタグ付けする方法、および少なくとも１つのターゲットに関連する収集画像および／またはデータからデータを取得するための、少なくとも１つのターゲットのリモートセンシングを行うための、また少なくとも１つのターゲットまたはターゲットに関連するデータを発見するための方法、システム、およびコンピュータプログラムに関する。
【０００２】
本願は、２０１５年１０月１９日に出願された欧州特許出願公開第１５３８２５１３．８号の利益を主張するものである。
【背景技術】
【０００３】
リモートセンシング画像解析には、画像収集後の対象物のタグ付けが含まれることが多い。衛星画像のタグ付けは、有意義な情報を抽出することにより画像データベースのさらに大きな利益を得る助けとなる。この情報は、商業および取引に有用な他の空間的および非空間的情報に関連し得る。
【０００４】
画像データの前記タグ付けプロセスは、必要とされる精度に応じて、自動化された画像処理によって、または手動で行われ得る。人間参加型（ｈｕｍａｎ−ｉｎ−ｔｈｅ−ｌｏｏｐ）処理はデータの精度を向上させるが、どちらの場合もプロセスのタスクには時間がかかり、データの精度には限界がある。
【０００５】
一方、ＧＩＳ検索および環境的用途のために、自然界の物質のスペクトル特性の使用が知られている。
【０００６】
最後に、ＲＦＩＤ技術は、スペクトルのシグネチャに基づいてターゲットの対象物を追跡し得る。前記ＲＦＩＤソリューションは、能動的な電力供給システムにおいても重要な距離制限を有し、タグ（ほとんどの場合、回路）についての電子的要件を有し、全ての場合においてアンテナを必要とするか、またはアンテナとしてターゲットを使用する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
（対応する記載なし）
【課題を解決するための手段】
【０００８】
第１の態様では、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象（重要な対象）のシグネチャ（特性）を提供するように構成された人工物理タグで少なくとも１つのターゲットにタグ付けする方法が開示される。該方法は、人工物理タグをターゲットに関連付けるステップを含み得る。
【０００９】
このように、ターゲットにタグ付けされた人工物理タグは、詳細なまたは完全な画像認識および解析の必要なしに、自動または半自動プロセスによって容易に認識され得るシグネチャを提供し得る。基本的に、人工物理タグは、自然界の物質のスペクトル特性とは異なる電磁スペクトルの任意の領域のシグネチャを提供するように人工的に適合される。
【００１０】
本開示では、「イメージング」という用語は、能動的かつ受動的技術の中で特に、スペクトル（マルチスペクトル、ハイパースペクトル、ウルトラスペクトル）、合成開口レーダー（ＳＡＲ）、ラマン、およびライダーを含むリモートセンシングイメージング技術を指す。
【００１１】
いくつかの実施例では、人工物理タグによって提供されたシグネチャは、ターゲットを一意に識別し得る。上述したように、ターゲットは、自然界の他のシグネチャとは異なるシグネチャを提供するために人工的に操作された、または人工的に作成された物理タグでタグ付けされ得る。
【００１２】
さらに、人工物理タグをターゲットに関連付けるステップは、
・人工物理タグをターゲットに物理的に関連付けるステップ、および／または
・ターゲットに含まれる物質によって提供される元のシグネチャを変更するステップ、および／または
・ターゲットに含まれる物質によって提供される元のシグネチャを使用するステップ、および／または
・人工的にターゲットに関連付けられた自然シグネチャを使用するステップ
を含む。
【００１３】
このように、例えば、人工物理タグは、ターゲット（すなわち、特定のコーティングまたはステッカー）上にあり得、ターゲットの物質または物質自体に埋め込まれ得る。
【００１４】
したがって、タグは、例えば、特定の波長の特定のスペクトルのシグネチャを有するように、電磁スペクトルの任意の領域（例えば、赤外線波長範囲）の特性を有する不可視塗料であり得る。タグ付け物質は、例えば、近赤外（ＮＩＲ）放射選択コーティング（すなわち、８７０ｎｍ）で構成され得、光の可視スペクトルにおいて不可視である。
【００１５】
一方、ターゲットは、例えば、ターゲットの製造者を識別する証印を有する１つのバッチ、および、例えば、個々の製造単位を識別する証印を有する別のバッチからの微粒子のような、２つ以上の異なるコード化タガントでタグ付けされ得る。
【００１６】
他の実施例には、種のタグ付けによる、すなわち専売種の株の遺伝子操作による作物のモニタリングが含まれる。シグネチャは遺伝子操作によって人工的に作られる。
【００１７】
シグネチャは自然界に存在しない自然シグネチャの組み合わせによって作成され得、またはシグネチャは特殊な形状または幾何学的構造であり得る。
【００１８】
さらに、人工物理タグは意図的にターゲットに関連付けられない場合があるが、その元の特性を本発明に使用することができる。
【００１９】
いずれにしても、シグネチャは、例えば、媒体、印加電圧、または他の影響因子の特性に応じて経時変化し得る。
【００２０】
人工物理タグは、情報がターゲットに存在しない場合に、すなわち、ターゲットに存在しないことで、情報を提供し得る。
【００２１】
いくつかの例では、シグネチャは、波長の関数として太陽光反射領域内のスペクトルのシグネチャであり得る。他のスペクトル領域では、対象（関心対象）のシグネチャは、温度および放射率（すなわちＴＩＲ）、表面粗さおよび誘電率（すなわちレーダおよびマイクロ波）、偏光、位相データもしくは特定の再放射エネルギー（すなわち、ＬＩＤＡＲ、ラマン、蛍光ライダー、ＳＡＲなど）、または前記開示されている特性の２つ以上の組み合わせのような人工物理タグの特性を使用し得る。
【００２２】
基本的に、シグネチャは、電磁放射線、より具体的には、放射、反射、散乱、および／または吸収された電磁放射線の特定の組み合せであり得る。
【００２３】
いくつかの例によれば、シグネチャは、タグの物理的特性に由来する場合もあれば、ターゲットの物理的特性に由来しない場合もある。このように、シグネチャは、例えば、ＲＦＩＤ技術において見られるようなターゲットに関連する情報またはデータではなく、タグの特性（波長、粗さ、温度など）に基づいて情報またはデータを提供し得る。
【００２４】
別の態様によれば、少なくとも１つのターゲットに関連する収集画像および／またはデータからデータを取得する方法が開示される。画像および／またはデータは、電磁スペクトルの任意の領域において収集され得る。ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象（関心事）のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含み得る。該方法は、ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを処理するステップを含み得る。
【００２５】
このシナリオでは、画像および／またはデータの収集は周期的な形でプログラムされ、一定の再訪時間で地球の特定の領域を走査し得る。画像および／またはデータが収集されると、画像および／またはデータは、ターゲットに関連するデータを取得するために処理され得る。前記取得データは、例えば、ターゲットまたはターゲットに関連するデータを発見するために、検索エンジンによって検索可能なデータ群の一部であり得る。
【００２６】
このシナリオでは、収集画像および／またはデータを処理するステップは、画像および／またはデータの収集と同じ場所で実行され得る。例えば、画像および／またはデータ収集システムが衛星である場合、収集画像および／またはデータを処理するステップは、同じ衛星において実行され得る。
【００２７】
この点において、画像および／またはデータの収集は、ＲＦＩＤ技術は通常は電磁場で実行され、画像処理は通常は伝搬信号上で実行されるので、２００メートルより長い距離で重要な制約を有するＲＦＩＤ技術とは対照的に、数百メートルの範囲で距離制限なく行われ得ることに留意されたい。
【００２８】
一方、収集画像および／またはデータは、画像またはデータ、あるいはその両方の組み合わせとして処理され得る。リモートセンシングデータを図形でまたはデジタル的に表現して表示する２つの方法があり、いずれの方法も同じ情報を伝達するので互換性がある。
【００２９】
いくつかの例では、該方法は、ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを受信するステップをさらに含み得る。このシナリオでは、収集画像および／またはデータの受信が実行されるので、受信された収集画像および／またはデータの処理は、画像および／またはデータの収集とは異なる場所で行われ得る。したがって、例えば、画像および／またはデータ収集システムが衛星である場合、収集画像および／またはデータの処理は、地上局で実行され得る。
【００３０】
別のシナリオでは、収集画像および／またはデータの受信は、画像および／またはデータが収集されたときに、処理のために、例えば、リアルタイムで送信されるように、ストリーミングまたは同様の形で行われ得る。
【００３１】
さらに、該方法は、人工物理タグに対応する仮想タグまたは前記タグの一部を生成するステップとを含み得る。このように、後述されるように、物理タグは、データベースにおいてターゲットが検索可能であるように仮想化され得、物理的対象物の最適な検索、ひいては物理的ターゲットシグネチャ検索エンジンの作成を可能にする。
【００３２】
ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを処理するステップは、収集画像および／またはデータ内の生成された仮想タグまたは前記タグの一部を検出するステップを含み得る。
【００３３】
処理に関して、関連するサンプルと見なされる最小数のピクセル、すなわち、例えば、有効タグと見なされる対象のシグネチャを示す最小数の２つの連続するピクセルを含む、適切な画像および／またはデータの処理ステップの前の収集ステップに何らかの前処理が追加され得る。
【００３４】
いくつかの例では、該方法はさらに、
●生成された仮想タグを以下の少なくとも１つに関連付けるステップを含み得る。
・人工物理タグまたは前記タグの一部、
・人工物理タグによって提供されたシグネチャ、
・それらの組み合わせ。
【００３５】
いくつかの実施例によれば、ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを処理するステップは、上記で開示されている生成仮想タグの検出に基づいてメタデータを取得するステップを含み得る。
【００３６】
次いで、仮想タグ（または物理タグもしくは物理タグの一部）は、ターゲットの地理的な位置、画像および／またはデータが収集された時間データ、およびターゲット記述子（例えば、名前、所有者など）のような取得メタデータに関連付けられ得る。より具体的には、この関連付けは、物理タグ、その対象のシグネチャ、仮想タグ、またはそれらの組み合わせを使用して行われ得る。
【００３７】
タグ仮想化およびメタデータとのリンクは、例えば、画像および／またはデータ処理の間または画像および／またはデータ収集の間に、方法の異なるステップまたはいくつかのステップで行われ得る。
【００３８】
いくつかの実施例では、該方法はさらに、
●以下の取得データの少なくとも１つに基づいて、複数のデータのインデックスを作成するステップを含み得る。
・ターゲットに関連する取得メタデータ、
・生成された仮想タグ、
・ターゲットの人工物理タグ、
・人工物理タグによって提供されたシグネチャ。
【００３９】
したがって、仮想タグが収集画像および／またはデータ内で識別されると、インデックス作成技術の使用、および結果として、検索可能なデータ群の作成が可能になる。
【００４０】
いくつかの実施例によれば、該方法は、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された人工物理タグで少なくとも１つのターゲットにタグ付けする方法である上述の方法を実行することによって、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された人工物理タグでターゲットにタグ付けするステップを含み得る。
【００４１】
別の態様では、コンピュータプログラムが開示される。コンピュータプログラム製品は、上記に開示されているいくつかの実施例に従う少なくとも１つのターゲットに関連する収集画像および／またはデータからデータを取得する方法をコンピュータシステムに実行させるプログラム命令を含み得る。前記コンピュータシステムは、画像および／またはデータ収集システム（例えば、衛星または衛星の集合）の一部、もしくは画像および／またはデータ収集システム自体であり得、もしくは画像および／またはデータ収集システムとは異なる場所に配置されたシステムであり得る。
【００４２】
コンピュータプログラム製品は、記憶媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢドライブ、コンピュータメモリ、または読み取り専用メモリ）上で具現化され得、またはキャリア信号（例えば、電気的または光学的なキャリア信号）で搬送され得る。
【００４３】
別の態様では、少なくとも１つのターゲットに関連する収集画像および／またはデータからデータを取得するためのシステムが開示される。画像および／またはデータは、電磁スペクトルの任意の領域において収集され得る。ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含み得る。システムは、ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを処理するための手段を含み得る。
【００４４】
基本的に、このシステムは、電子的／コンピューティング手段を介して上述の方法を再現することができる必要がある。前記電子的／コンピューティング手段は、交換可能に使用され得る、すなわち、記載されている手段の一部は電子的手段であり、他の部分はコンピューティング手段であり得、または記載されている全ての手段が電子的手段であり得、もしくは記載されている全ての手段がコンピューティング手段であり得る。
【００４５】
別の態様によれば、少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得するためのシステムが開示される。画像および／またはデータは、電磁スペクトルの任意の領域において収集され得る。ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含み得る。システムは、ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを処理するように構成され得る。
【００４６】
別の態様では、コンピュータシステムが開示される。コンピュータシステムは、メモリおよびプロセッサを含み、メモリに記憶され、プロセッサによって実行可能な命令を実装することができ、命令は、本明細書に開示されているいくつかの実施例に従う少なくとも１つのターゲットに関連する収集画像および／またはデータからデータを取得する方法を実行する機能を含む。したがって、前記コンピュータシステムは、プロセッサによって実行される命令によって上述の方法を再現することができる必要がある。
【００４７】
いくつかの実施例では、人工物理タグによって提供されたシグネチャは、ターゲットを一意に識別し得る。さらに、シグネチャは、スペクトルのシグネチャであり得、および／または人工物理タグの以下の特性のうちの少なくとも１つを使用し得る。
・温度、
・放射率、
・表面粗さ、
・誘電率、
・偏光、
・位相データ、
・特定の再放射エネルギー、
・前記特性の少なくとも２つの組み合わせ。
【００４８】
いくつかの実施例によれば、シグネチャは、タグの物理的特性に由来し得る。
いくつかの実施例では、システムは以下から選択され得る。
・宇宙または航空宇宙装置、
・衛星または衛星の集合、
・ドローンまたはドローン群、
・飛行機または飛行機群、
・少なくとも１つの地上カメラ、
・複数のデータまたはデータベース。
【００４９】
さらに別の態様によれば、少なくとも１つのターゲットのリモートセンシングの方法が開示される。前記ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含み得る。該方法は、
・人工物理タグによって提供されたターゲットのシグネチャを識別するステップと、
・電磁スペクトルの任意の領域における識別されたシグネチャのターゲットに関連する画像および／またはデータを収集するステップと
を含み得る。
【００５０】
画像および／またはデータ収集は、必要とされる時間・空間分解能に応じて、異なる方法で実行され得る。このシナリオでは、画像および／またはデータの収集は、時間範囲および対象のポリゴン（ＰＯＩ）のような空間領域を含む、特定の目的のためにアドホックにプログラムされ得る。前記目的は、例えば、ターゲットの位置を特定することであり得る。いずれにしても、所望のターゲットのシグネチャが識別されると、ターゲットに関連する画像および／またはデータが収集され得る。
【００５１】
いくつかの実施例では、該方法は、ターゲットの人工物理タグにエネルギーを供給するステップを含み、ターゲットのシグネチャを識別するステップは、ターゲットの人工物理タグおよび提供されるエネルギーの両方の特性に依存し得る。
【００５２】
別の態様では、コンピュータプログラムが開示される。コンピュータプログラム製品は、上述したいくつかの実施例に従う少なくとも１つのターゲットのリモートセンシングの方法をコンピュータシステムに実行させるプログラム命令を含み得る。前記コンピュータシステムは、画像および／またはデータ収集システム（例えば、衛星または衛星の集合）の一部、もしくは画像および／またはデータ収集システム自体であり得る。
【００５３】
コンピュータプログラム製品は、記憶媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢドライブ、コンピュータメモリ、または読み取り専用メモリ）上で実装され得、またはキャリア信号（例えば、電気的または光学的なキャリア信号）で搬送され得る。
【００５４】
別の態様では、少なくとも１つのターゲットのリモートセンシングのためのシステムが開示される。前記ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含み得る。該システムは、
・人工物理タグによって提供されたターゲットのシグネチャを識別するための手段と、
・電磁スペクトルの任意の領域における識別されたシグネチャのターゲットに関連する画像および／またはデータを収集する手段と
を含み得る。
【００５５】
基本的に、このシステムは、電子的／コンピューティング手段を介して上述の方法を再現することができる必要がある。前記電子的／コンピューティング手段は、交換可能に使用され得る、すなわち、記載されている手段の一部は電子的手段であり、他の部分はコンピューティング手段であり得、または記載されている全ての手段が電子的手段であり得、もしくは記載されている全ての手段がコンピューティング手段であり得る。
【００５６】
別の態様によれば、少なくとも１つのターゲットのリモートセンシングのためのシステムが開示される。前記ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含み得る。該システムは、
・人工物理タグによって提供されたターゲットのシグネチャを識別し、
・電磁スペクトルの任意の領域における識別されたシグネチャのターゲットに関連する画像および／またはデータを収集する
ように構成され得る。
【００５７】
別の態様では、コンピュータシステムが開示される。コンピュータシステムは、メモリおよびプロセッサを含み、メモリに記憶され、プロセッサによって実行可能な命令を実装することができ、命令は、本明細書に開示されているいくつかの実施例に従う少なくとも１つのターゲットのリモートセンシング方法を実行する機能を含む。したがって、前記コンピュータシステムは、プロセッサによって実行される命令によって上述の方法を再現することができる必要がある。
【００５８】
いくつかの実施例では、人工物理タグによって提供されたシグネチャは、一意にターゲットを識別し得る。さらに、シグネチャは、スペクトルのシグネチャであり得、および／または人工物理タグの以下の特性のうちの少なくとも１つを使用し得る。
・温度、
・放射率、
・表面粗さ、
・誘電率、
・偏光、
・位相データ、
・特定の再放射エネルギー、
・前記特性の少なくとも２つの組み合わせ。
【００５９】
いくつかの実施例によれば、シグネチャは、タグの物理的特性に由来し得る。
いくつかの実施例では、システムは、以下から選択される画像および／またはデータ収集システムであり得る。
・宇宙または航空宇宙装置、
・衛星または衛星の集合、
・ドローンまたはドローン群、
・飛行機または飛行機群、
・少なくとも１つの地上カメラ、
・複数のデータまたはデータベース。
【００６０】
このように、ターゲットに関連する画像および／またはデータを収集するステップは、開示されている画像および／またはデータ収集システムのいずれかによって実行され得る。一方、画像および／またはデータの収集は、データ、リポジトリ、データベースなどの群から画像および／またはデータを収集することによって実行され得る。
【００６１】
さらに別の態様によれば、少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得する方法が開示される。画像および／またはデータは、上述したように少なくとも１つのターゲットのリモートセンシングの方法を実行することによって収集され得る。ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含み得る。該方法は、ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを処理するステップを含み得る。
【００６２】
このシナリオでは、画像および／またはデータの収集は、時間範囲および対象のポリゴン（ＰＯＩ）のような空間領域を含む、特定の目的のためにアドホックにプログラムされ得る。前記目的は、例えば、ターゲットの位置を特定することであり得る。いずれにしても、所望のターゲットのシグネチャが識別されると、ターゲットに関連する画像および／またはデータが収集され得る。画像および／またはデータが収集されると、画像および／またはデータは、ターゲットに関連するデータを取得するために処理され得る。前記取得データは、例えば、ターゲットまたはターゲットに関連するデータを発見するために、検索エンジンによって検索可能なデータ群の一部であり得る。
【００６３】
このシナリオでは、収集画像および／またはデータを処理するステップは、画像および／またはデータの収集と同じ場所で実行され得る。例えば、画像および／またはデータ収集システムが衛星である場合、収集画像および／またはデータを処理するステップは、同じ衛星において実行され得る。
【００６４】
この点において、画像および／またはデータの収集は、ＲＦＩＤ技術は通常は電磁場で実行され、画像処理は通常は伝搬信号上で実行されるので、２００メートルより長い距離で重要な制約を有するＲＦＩＤ技術とは対照的に、数百メートルの範囲で距離制限なく行われ得ることに留意されたい。
【００６５】
一方、収集画像および／またはデータは、画像またはデータ、あるいはその両方の組み合わせとして処理され得る。リモートセンシングデータを図形でまたはデジタル的に表現して表示する２つの方法があり、いずれの方法も同じ情報を伝達するので互換性がある。
【００６６】
いくつかの例では、該方法は、ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを受信するステップをさらに含み得る。このシナリオでは、収集画像および／またはデータの受信が実行されるので、受信された収集画像および／またはデータの処理は、画像および／またはデータの収集とは異なる場所で行われ得る。したがって、例えば、画像および／またはデータ収集システムが衛星である場合、収集画像および／またはデータの処理は、地上局で実行され得る。
【００６７】
別のシナリオでは、収集画像および／またはデータの受信は、画像および／またはデータが収集されたときに、処理のために、例えば、リアルタイムで送信されるように、ストリーミングまたは同様の形で行われ得る。
【００６８】
さらに、該方法は、人工物理タグに対応する仮想タグまたは前記タグの一部を生成するステップとを含み得る。このように、後述されるように、物理タグは、データベースにおいてターゲットが検索可能であるように仮想化され得、物理的対象物の最適な検索、ひいては物理的ターゲットシグネチャ検索エンジンの作成を可能にする。
【００６９】
ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを処理するステップは、収集画像および／またはデータ内の生成された仮想タグまたは前記タグの一部を検出するステップを含み得る。
【００７０】
処理に関して、関連するサンプルと見なされる最小数のピクセル、すなわち、例えば、有効タグと見なされる対象のシグネチャを示す最小数の２つの連続するピクセルを含む、適切な画像および／またはデータの処理ステップの前の収集ステップに何らかの前処理が追加され得る。
【００７１】
いくつかの実施例では、該方法はさらに、
●生成された仮想タグを以下の少なくとも１つに関連付けるステップを含み得る。
・人工物理タグまたは前記タグの一部、
・人工物理タグによって提供されたシグネチャ、
・それらの組み合わせ。
【００７２】
いくつかの実施例によれば、ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを処理するステップは、上述のように、生成された仮想タグの検出に基づいてメタデータを取得するステップを含み得る。
【００７３】
次いで、仮想タグもしくは仮想タグの一部（または物理タグもしくは物理タグの一部）は、ターゲットの地理的な位置、画像および／またはデータが取得された時間データ、およびターゲット記述子（例えば、名前、所有者など）のような取得されたメタデータに関連付けられ得る。より具体的には、この関連付けは、物理タグ、その対象のシグネチャ、仮想タグ、またはそれらの組み合わせを使用して行われ得る。
【００７４】
タグ仮想化およびメタデータとのリンクは、例えば、画像および／またはデータ処理の間または画像および／またはデータ収集の間に、方法の異なるステップまたはいくつかのステップで行われ得る。
【００７５】
いくつかの実施例では、該方法はさらに、
●以下の取得データの少なくとも１つに基づいて、複数のデータのインデックスを作成するステップを含み得る。
・ターゲットに関連する取得メタデータ、
・生成された仮想タグ、
・ターゲットの人工物理タグ、
・人工物理タグによって提供されたシグネチャ。
したがって、仮想タグが収集画像および／またはデータ内で識別されると、インデックス作成技術の使用、および結果として、検索可能なデータ群の作成が可能になる。
【００７６】
いくつかの実施例によれば、該方法は、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された人工物理タグで少なくとも１つのターゲットにタグ付けする方法である上述の方法を実行することによって、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された人工物理タグでターゲットにタグ付けするステップを含み得る。
【００７７】
別の態様では、コンピュータプログラムが開示される。前記コンピュータプログラムは、コンピュータシステムに、上述したように少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得する方法を実行させるプログラム命令を含むことができる。
【００７８】
コンピュータプログラム製品は、記憶媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢドライブ、コンピュータメモリ、または読み取り専用メモリ）上で実装され得、またはキャリア信号（例えば、電気的または光学的なキャリア信号）で搬送され得る。
【００７９】
さらに別の態様によれば、少なくとも１つのターゲットに関する画像および／またはデータからデータを取得するためのシステムが開示される。画像および／またはデータは、上述したように少なくとも１つのターゲットのリモートセンシングの方法を実行することによって収集され得る。ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含み得る。システムは、ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを処理するための手段を含み得る。
【００８０】
基本的に、このシステムは、電子的／コンピューティング手段を介して上述の方法を再現することができる必要がある。前記電子的／コンピューティング手段は、交換可能に使用され得る、すなわち、記載されている手段の一部は電子的手段であり、他の部分はコンピューティング手段であり得、または記載されている全ての手段が電子的手段であり得、もしくは記載されている全ての手段がコンピューティング手段であり得る。
【００８１】
別の態様では、少なくとも１つのターゲットに関する画像および／またはデータからデータを取得するためのシステムが開示される。画像および／またはデータは、上述したように少なくとも１つのターゲットのリモートセンシングの方法を実行することによって収集され得る。ターゲットは、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグを含み得る。システムは、ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを処理するように構成され得る。
【００８２】
別の態様では、コンピュータシステムが開示される。コンピュータシステムは、メモリおよびプロセッサを含み、メモリに記憶され、プロセッサによって実行可能な命令を実装することができ、命令は、本明細書に開示されているいくつかの実施例に従う少なくとも１つのターゲットに関連する収集画像および／またはデータからデータを取得する方法を実行する機能を含む。したがって、前記コンピュータシステムは、プロセッサによって実行される命令によって上述の方法を再現することができる必要がある。
【００８３】
いくつかの実施例では、人工物理タグによって提供されたシグネチャは、ターゲットを一意に識別し得る。さらに、シグネチャは、スペクトルのシグネチャであり得、および／または人工物理タグの以下の特性のうちの少なくとも１つを使用し得る。
・温度、
・放射率、
・表面粗さ、
・誘電率、
・偏光、
・位相データ、
・特定の再放射エネルギー、
・前記特性の少なくとも２つの組み合わせ。
【００８４】
いくつかの実施例によれば、シグネチャは、タグの物理的特性に由来し得る。
いくつかの実施例では、システムは、以下から選択されるシステムであり得る。
・宇宙または航空宇宙装置、
・衛星または衛星の集合、
・ドローンまたはドローン群、
・飛行機または飛行機群、
・少なくとも１つの地上カメラ、
・複数のデータまたはデータベース。
【００８５】
別の態様では、上述したように少なくとも１つのターゲットに関する画像および／またはデータからデータを取得する方法を実行することによって得られた少なくともデータから、少なくとも１つのターゲットまたはターゲットに関連するデータを発見する方法が開示される。該方法は、
・１つまたは複数のデータが前記ターゲットに関連するか否かに基づいてクエリを受信するステップと、
・少なくとも取得したデータに含まれるデータを返すステップと
を含み得る。
このように、該方法は、例えば、任意の論理結合データ内の１つまたは複数のデータに対してクエリが行われた場合、クエリ内のデータとは異なる以下のデータの少なくとも１つを返し得る。
・画像および／またはデータが収集された時間、
・ターゲットの位置データ、
・人工物理タグによって提供された対象のシグネチャ、
・仮想タグ、
・メタデータ、
・ターゲット記述子。
【００８６】
一方、リアルタイムで検索を実行することができる、すなわちクエリが行われた場合に、リアルタイムでターゲットを発見する、またはターゲットに関連するデータを取得することができる。
【００８７】
例えば、車が盗まれたとの理由で、ユーザが自分の車（予め人工物理タグでタグ付けされている）の場所を探したい、または探すことを望む場合に、ユーザは自分の車をリアルタイムで発見するために、自分の車に関連するデータの照会を提案することができる。
【００８８】
クエリは、取得されたデータ（例えば、前記データはデータリポジトリ（データ保存場所）に記憶され得る）からのデータおよび／またはリポジトリまたはデータベースのような他のソース（例えば、別のデータリポジトリ（データ保存場所））からのデータを含み得る。同様に、返されたデータは、取得されたデータからのデータおよび／または他のソースからのデータを含み得る。いずれの場合も、クエリ内のデータまたはクエリを考慮して返されたデータは、ターゲットに関連し得る。
【００８９】
この時点では、取得されたデータは、ターゲットに関連する他のデータと共にリポジトリに記憶され得ることを強調することが重要である。
【００９０】
結果は、データ、結果リスト、または視覚的表示のような異なるフォーマットで提示され得る。
【００９１】
別の態様では、コンピュータプログラムが開示される。コンピュータプログラムは、上述した少なくとも１つのターゲットを発見する方法をコンピュータシステムに実行させるプログラム命令を含み得る。
【００９２】
コンピュータプログラム製品は、記憶媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢドライブ、コンピュータメモリ、または読み取り専用メモリ）上で実装され得、またはキャリア信号（例えば、電気的または光学的なキャリア信号）で搬送され得る。
コンピュータプログラムは検索エンジンであり得ることに留意されたい。
【００９３】
別の態様によれば、上述したように少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得する方法を実行することによって取得された少なくともデータから少なくとも１つのターゲットを発見するシステムが開示される。該システムは、
・１つまたは複数のデータが前記ターゲットに関連するか否かに基づいてクエリを受信する手段と、
・少なくとも取得データに含まれるデータを返す手段と
を含み得る。
【００９４】
基本的に、このシステムは、電子的／コンピューティング手段を介して上述の方法を再現することができる必要がある。前記電子的／コンピューティング手段は、交換可能に使用され得る、すなわち、記載されている手段の一部は電子的手段であり、他の部分はコンピューティング手段であり得、または記載されている全ての手段が電子的手段であり得、もしくは記載されている全ての手段がコンピューティング手段であり得る。
【００９５】
さらに別の態様によれば、上述したように少なくとも１つのターゲットに関連する画像および／またはデータからデータを取得する方法を実行することによって得られた少なくともデータから少なくとも１つのターゲットを発見するシステムが開示される。該システムは、
・１つまたは複数のデータがターゲットに関連するか否かに基づいてクエリを受信し、
・少なくとも取得データに含まれるデータを返す
ように構成され得る。
【００９６】
別の態様では、コンピュータシステムが開示される。コンピュータシステムは、メモリおよびプロセッサを含み、メモリに記憶され、プロセッサによって実行可能な命令を実装することができ、命令は、上述したように少なくとも１つのターゲットを発見する方法を実行する機能を含む。
【００９７】
本発明の実施形態のさらなる目的、利点、および特徴は、本明細書を検証したときに当業者に明らかになるであろう、または本発明の実施によって理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
本開示の非限定的な実施例について、添付の図面を参照しながら以下に説明する。
【図１】いくつかの実施例に従う本発明の動作の概略図である。
【図２】人工物理タグおよびターゲットを示した収集画像および／またはデータの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００９９】
リモートセンシングは、地球上の地物および／またはターゲットに関する画像および／またはデータを実際にそれらに接触せずに収集するプロセスとして理解され得る。
【０１００】
したがって、リモートセンシングのために、検知されるターゲット（例えば、人または人のグループ、物など）を定義することが可能である。各ターゲットは、画像データ解釈のために対象のシグネチャ（特徴）を提供するように構成された少なくとも１つの人工物理タグ（人工の物理的なタグ）でタグ付けされ得る。
【０１０１】
いくつかの実施例では、人工物理タグは、ターゲットに含まれる任意の要素であり得る。この場合、ターゲットのタグ付けは必要でない場合もある。例えば、対象物は、決定された特性を有する塗料または任意の物質でコーティングされ得、塗料または任意の物質は人工物理タグとしての使用が可能である、すなわち、塗料または物質の元の特性を人工物理タグとして使用することが可能である。
【０１０２】
一方、人工物理タグは、ターゲット自体の上にあり得（例えば、特定のコーティングまたはステッカー）、ターゲットの一部を形成する物質または物質自体に埋め込まれ得る。
【０１０３】
人工物理タグ（人工の物理的なタグ）は、ターゲットに物理的に割り当てられた特殊な形状または幾何学的構造であり得る。さらに、前記タグは、遺伝子操作または他の人工的手段によって、または自然界に存在しない自然シグネチャ（特性のシグネチャ）の組み合わせとして人工的に作成され得る。
【０１０４】
いくつかの実施例では、ターゲットは、例えば、製造者を識別する証印を有する１つのバッチ、または、例えば、個々の製造単位を識別する証印を有する別のバッチからの微粒子またはナノ粒子のような２つ以上の異なるコード化タガントでタグ付けされ得る。代替例は、種のタグ付けによる、すなわち専売種または株の遺伝子操作による作物のモニタリングを含み得る。
【０１０５】
さらに、人工物理タグ（人工の物理的なタグ）は、情報がターゲットに存在しない場合に、すなわち、ターゲットに存在しないことで、情報またはデータを提供し得る。
【０１０６】
このように、電磁スペクトルの任意の領域におけるイメージング技術のために対象のシグネチャを提供するように構成された人工物理タグでターゲットにタグ付けする方法の実行が必要とされ得る。前記方法は、人工物理タグをターゲットに関連付けるステップを含み得る。
【０１０７】
人工物理タグは、異なる方法でターゲットに関連付けられ得る。例えば、
・人工物理タグをターゲットに物理的に関連付けるステップ、および／または
・ターゲットに含まれる物質によって提供される元のシグネチャ（初めから備わっているシグネチャ）を変更するステップ、および／または
・ターゲットに含まれる物質によって提供される元のシグネチャ（初期のシグネチャ）を使用するステップ、および／または
・人工的にターゲットに関連付けられた自然シグネチャを使用するステップ
を含む。
【０１０８】
この点において、「イメージング」という用語は、能動的かつ受動的技術の中で特に、スペクトル（マルチスペクトル、ハイパースペクトル、ウルトラスペクトル）、合成開口レーダー（ＳＡＲ）およびライダーを含む、リモートセンシングイメージング技術を指すことを強調することが重要である。
【０１０９】
人工物理タグによって提供されるシグネチャ（特徴的な性質）は、放射、反射、散乱、および／または吸収された電磁放射の特定の組み合わせである、ターゲットを一意に識別し得る電磁放射であり得る。太陽光反射領域内の対象のシグネチャは、波長の関数としてのスペクトルのシグネチャ（分光的特徴）であり得る。他のスペクトル領域では、対象のシグネチャは、温度（または一般にスペクトル特性）ならびに放射率（すなわち、ＴＩＲ−熱赤外線リモートセンシング）、表面粗さならびに誘電率（すなわち、レーダーならびにマイクロ波）、偏光、位相データもしくは特定の再放射エネルギー（すなわち、ＬＡＤＡＲ−レーザ検出および測距、ラマン、蛍光ＬＩＤＡＲー光検出および測距もしくはレーザ画像検出および測距、ＳＡＲ−合成開口レーダーなど）、またはこれらの組み合わせのような特性を使用し得る。
【０１１０】
シグネチャは、媒体の特性、印加電圧、または他の影響因子の特性に応じて経時変化し得る。
【０１１１】
さらに、シグネチャは、詳細なまたは完全な画像認識および解析の必要なしに、自動または半自動プロセスによって容易に認識され得る。
【０１１２】
いくつかの実施例によれば、ターゲットは、例えば、「カリフォルニア州」のような領域または対象のポリゴン（ＰＯＩ）にわたって分布する保有車両によって形成され得る。上述したように、ターゲット（すなわち、保有車両）は、対象のシグネチャ（人工物理タグ）でタグ付けされ得る。前記実施例では、人工物理タグは、特定の波長の特定のスペクトルのシグネチャを有するように、赤外線波長範囲の特性を有する不可視塗料のようなマーキング塗料であり得る。したがって、タグ付け物質（すなわち、マーキング塗料）は、例えば、近赤外（ＮＩＲ）放射選択コーティング（すなわち、８７０ｎｍ）で構成され得、光の可視スペクトルにおいて不可視である。
【０１１３】
図１から分かるように、ターゲットに人工物理タグがタグ付けされると、ターゲットに関連する画像および／またはデータを収集するためのターゲットのリモートセンシング方法が必要となり得る。
【０１１４】
画像および／またはデータ収集は、必要とされる時間・空間分解能に応じて、異なる方法で実行され得る。例えば、収集は、時間範囲およびＰＯＩ（対象のポリゴン）のような空間的領域を含む特定の目的のためにアドホックにプログラムされ得る。あるいは、画像および／またはデータの収集は、周期的な形でプログラムされ、特定の再訪時間で地球表面の特定の領域を走査し得る。別の画像および／またはデータの収集構成は、異なるセンサおよびデータベースからのストリーミングデータを使用して、リアルタイムの画像および／またはデータを取得し得る。
【０１１５】
そのスペクトル／放射量的分解能の観点から、収集ステップは、（特定の目的および波長帯域のためにアドホックな）カスタム帯域フィルタを用いた収集または所定のマルチバンド収集と同様に分類され得る。
【０１１６】
基本的には、該方法は、
・人工物理タグによって提供されたターゲットのシグネチャを識別するステップと、
・電磁スペクトルの任意の領域における識別されたシグネチャのターゲットに関連する画像および／またはデータを収集するステップと
を含み得る。
【０１１７】
収集は、特定の目的のためにアドホックにプログラムされ得る。この実施例に戻ると、収集は、ＰＯＩ（地球表面全体であり得る）内の保有車両を検出または識別するためにプログラムされ得る。このように、画像および／またはデータ収集システム１０（図１に示されているように）は、保有車両のうちの少なくとも１つの自動車を識別するときに、キューブサットコンステレーション（すなわち、実施例の画像および／またはデータ収集システム１０）は、ＮＩＲのタグ付けの波長に敏感な対応センサを介して、前記少なくとも識別された車両に関連する画像および／またはデータを収集する。
【０１１８】
したがって、開示されている方法は、基本的に、アドホックなプログラミングまたはストリーミングプログラミングにおいて必要とされ得る。周期的な形のプログラミングについては後述する。
【０１１９】
いくつかの実施例では、画像および／またはデータ収集システム１０は、例えば、衛星もしくは衛星の集合、および／またはドローンもしくはドローン群、飛行機もしくは飛行機群、地上カメラもしくは複数のカメラ、複数のデータもしくはデータベースなどのような他のリモートセンシングシステムなどを含み得る。最後のケースでは、画像および／またはデータの収集は、複数のデータまたはリポジトリ（例えば、データベース）からの画像および／またはデータの取得を実行し得る。
【０１２０】
本開示における「システム」、「コンピューティングシステム」、または「コンピュータシステム」という用語は、１つまたは複数の相互接続されたコンピュータのシステムを指す。システムに接続された各々のコンピュータは、独立して動作し得るが、システムに接続されているか否かに関係なく、他のコンピュータや周辺機器と通信する機能を有する。
【０１２１】
基本的には、この実施例で使用される画像および／またはデータ収集システム１０は、ＲＦＩＤは通常は電磁場上で行われ、画像処理は通常は伝搬信号上で行われるので、２００メートルより長い距離で重要な制約を有するＲＦＩＤのような距離制限付きの他の既知のシステムとは対照的に、数百メートルの範囲で距離制限なしにターゲットから直接画像および／またはデータを取得することができる。
【０１２２】
より具体的には、ターゲットの人工物理タグによって放射または提供される電磁放射線（すなわち、シグネチャ）は、画像および／またはデータ収集システム１０に含まれる少なくとも１つのリモートセンシング装置（図示せず）によって検出または受信され得る。
【０１２３】
画像および／またはデータ収集システム１０に含まれる、または関連付けられたリモートセンシング装置は、イベントが発生しているときに大量のデータを収集するのに使用される。インフラ基盤は様々であり、リモートセンシング装置によって収集されたデータをデータウェアハウスまたはインターネットのような他のデータソース内のデータと統合するためのミドルウェア層を含むことが可能であり得る。地理情報だけでなく他の場所からのマッピングデータベースやセンサのような外部ソースの使用が拡大される。
【０１２４】
いくつかの実施例によれば、リモートセンシング装置（または画像および／またはデータ収集システム１０自体）は、ターゲットの人工物理タグが供給されたエネルギーを受けてシグネチャ（特徴）を放射するように、タグにエネルギーを照射または供給するエネルギー源（例えば、電磁放射線源）を含み得る。基本的に、入射放射線（すなわち、エネルギー源によって生成されたエネルギー）とターゲットの人工物理タグとの相互作用は、人工物理タグと放射線の両方の特性に応じて誘導される。
【０１２５】
エネルギーが人工物理タグによって散乱、反射、および／または吸収されたときに、もしくは人工物理タグから放射されたときに、リモートセンシング装置はシグネチャの電磁放射線（すなわち、エネルギー）を収集して記録し得る、すなわち、ターゲットからの画像および／またはデータが収集され得る。
【０１２６】
収集は、リモートセンシング装置のタイプに応じて、イメージ（画像）のフォーマットで、および／またはデジタルフォーマット（データ）の数値の配列として記録され得る、すなわち、記録された画像および／またはデータを図形でまたはデジタル的に表現して表示する２つの異なる方法がある。さらに、画像および／またはデータは、両方の組み合わせとして処理され得る。
【０１２７】
この点において、「画像」という用語は、カラー写真や白黒写真、赤外線写真やビデオ、レーダースクリーンや合成開口レーダーフォーマット、超音波などを含み得ることを強調することが重要である。つまり、２Ｄおよび／または３Ｄフォーマットで投影された、またはそうでない、任意の種類のセンサ関連データである。
【０１２８】
このように、先の実施例に戻ると、ターゲット（すなわち、そのシグネチャ）の識別は、例えば、保有車両の所有者（例えば、「ＧＭ」）によって実行され得る。タグ付けは、「２０１５年式」（ＭＹ２０１５）と呼ばれる製造バッチである特定のモデルの「ＧＭ」製造の全ての車両にマーキング塗料を塗布することによって行われる。この実施例では、可能であれば、ターゲットは、フード、例えば、ルーフまたはトランクの蓋のような上を向いた表面にタグ付けされ得る。
【０１２９】
人工物理タグとしてマーキング塗料が塗布された保有車両の車両は、例えば、センサが以下の特徴を有するＮＩＲのタグ付けの波長に敏感であり得るキューブサットコンステレーションによって検出され得る。
・１メートル未満の空間分解能
・１０ｎｍのスペクトル分解能
【０１３０】
収集画像および／またはデータ２０の一例は、図２に示されている。前記図において、画像および／またはデータ収集システム１０は、ターゲットの２つの対象物２２、２４（例えば、物または人）であって、それぞれ識別される人工物理タグ２１、２３を含む各々の対象物２２、２４を識別している。
【０１３１】
開示されているリモートセンシング方法を実行するように構成された画像および／またはデータ収集システム１０（または画像および／またはデータ収集システムに含まれるか、または関連付けられたサブシステム）は、コンピューティング手段、電子的手段、またはその組み合わせによって実現され得る（すなわち、前記電子的／コンピューティング手段は、交換可能に使用され得る、つまり、手段の一部は電子的手段であり、他の部分はコンピューティング手段であり得る、または全ての手段が電子的手段であり得る、または全ての手段がコンピューティング手段であり得る）。
【０１３２】
コンピューティング手段のみを含むシステムの一例は、メモリおよびプロセッサを含み得るコンピュータシステムであり得、メモリは、一連のコンピュータプログラム命令を記憶するように適合され、プロセッサは、システムにプログラムされている様々なイベントおよび動作を生成するためにメモリに記憶されているこれらの命令を実行するように適合される。
【０１３３】
前記コンピュータプログラム命令（コンピュータプログラムになる）は、前記システムに該方法を実行させ得る。コンピュータプログラム命令（すなわち、コンピュータプログラム）は、記憶媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢドライブ、コンピュータメモリ、または読み取り専用メモリ）上で具体化され得る、またはキャリア信号（例えば、電気的または光学的なキャリア信号）で搬送され得る。
【０１３４】
コンピュータプログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、部分的にコンパイルされた形式のようなコード中間ソースおよびオブジェクトコードの形式、または方法の実施において使用に適した任意の他の形式であり得る。キャリアは、コンピュータプログラムを搬送することができる任意のエンティティまたはデバイスであり得る。
【０１３５】
例えば、キャリアは、ＣＤ−ＲＯＭまたは半導体ＲＯＭのようなＲＯＭのような記憶媒体、またはハードディスクのような磁気記録媒体を含み得る。さらに、キャリアは、電気信号もしくは光信号のような伝送可能なキャリアであり得、電気ケーブルもしくは光ケーブルを介して、または無線もしくは他の手段によって伝達され得る。
【０１３６】
コンピュータプログラムがケーブルまたは他のデバイスもしくは手段によって直接伝達され得る信号で実装される場合、キャリアは、そのようなケーブルまたは他のデバイスもしくは手段によって構成され得る。
【０１３７】
あるいは、キャリアは、コンピュータプログラムが組み込まれた集積回路であり得、集積回路は、関連方法を実行するように、または関連方法の実行において使用されるように適合される。
【０１３８】
電子的手段のみを含むシステム（すなわち、純粋に電子的な構成）の例は、ＣＰＬＤ（コンプレックスプログラマブルロジックデバイス）、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）のようなプログラム可能な電子デバイスであり得る。
【０１３９】
システムが電子的手段とコンピューティング手段との組み合わせである場合、コンピューティング手段はコンピュータプログラム命令のセットであり得、電子的手段は上述の方法の対応するステップ（単数または複数）を実施することができる任意の電子回路であり得る。
【０１４０】
画像および／またはデータが収集されると、前記収集画像および／またはデータは、処理され得る（処理の目的は、ターゲットに関連するデータを取得することである）。この場合、２つのシナリオが可能である。
【０１４１】
この点において、画像および／またはデータ収集は、必要とされる時間的・空間的分解能に応じて、異なる方法で実行され得ることを覚えておかなければならない。例えば、収集は、時間範囲およびＰＯＩ（対象のポリゴン）のような空間的領域を含む特定の目的のためにアドホックにプログラムされ得る。あるいは、画像および／またはデータの収集は、周期的な形でプログラムされ、特定の再訪時間で地球表面の特定の領域を走査し得る。別の画像データ収集構成は、異なるセンサおよびデータベースからのストリーミングデータを使用して、リアルタイムの画像および／またはデータを取得することができる。いずれの場合も、ターゲットに関連する画像および／またはデータが収集されると、前記収集画像および／またはデータの処理は、使用される収集プログラミングに関係なく同じであり得る。
【０１４２】
第１のシナリオでは、前記収集画像および／またはデータは、画像および／またはデータ収集システム１０（例えば、キューブサットコンステレーション）で、その中に含まれる処理システム１１によって処理され得る。
【０１４３】
第２のシナリオでは、収集画像および／またはデータは、処理システム１１を含む遠隔地（例えば、地上局）で処理され得る。
【０１４４】
前記第２のシナリオでは、周期的収集またはストリーミング収集において、全ての収集画像またはデータを処理システム１１に送信する必要がない場合がある。したがって、上述の実施例に戻ると、タグ付け物質（すなわち、マーキング塗料）は、例えば、近赤外（ＮＩＲ）放射選択コーティング（すなわち、８７０ｎｍ）で構成されるため、画像および／またはデータを処理するステップを実行するのに、前記波長に関連する画像またはデータのみが必要であり得る。このように、前記波長に関連する画像またはデータのみを使用することは、おそらく、全ての収集画像および／またはデータを取得するよりも、収集および処理のリソースを最適化するであろう。
【０１４５】
さらに、第２のシナリオでは、画像および／またはデータ収集システム１０と処理システム１１との間の情報交換は、通信ネットワーク１２（例えば、インターネットのようなグローバル通信ネットワーク）を介して実行され得る。画像および／またはデータ収集システムと処理システムとの間の前記通信は、例えば、収集システム１０と処理システム１１との間に確立された暗号鍵および／またはＳＳＬトンネルによって保護され得る。
【０１４６】
第１のシナリオでは、処理システム１１による、収集画像および／またはデータからデータを取得する方法の実行が必要である。基本的に、該方法は、ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを処理するステップを含み得る。
【０１４７】
処理に関して、関連するサンプルと見なされる最小数のピクセル、すなわち、例えば、有効タグと見なされる対象のシグネチャを示す最小数の２つの連続するピクセルを含む、適切なデータの処理ステップの前の収集段階に何らかの前処理が追加され得る。収集段階と組み合わされる、またはデータ処理ステップの前に組み合わされる画像認識の必要条件は、同様に適用され得る、すなわち、特定の形状またはジオメトリのみをキャプチャすることができる。
【０１４８】
該方法は、人工物理タグに対応する仮想タグまたは前記タグの一部を生成するステップを含み得る。コンピューティング科学において見られるような「仮想化」（つまり、仮想タグを生成すること）という用語は、対象のターゲットの対象物に付けられた人工物理タグとは反対の意味のような（現実というよりむしろ）仮想バージョンのタグを作成する動作を指す。仮想タグは、インデックス作成可能性および検索可能性としての利点を提供する。このように、人工物理タグは、ターゲットがデータベース内で検索可能であるように仮想化されることで、物理的対象物の最適な検索と物理的ターゲットシグネチャ検索エンジンの作成を可能にし得る。
【０１４９】
タグの仮想化は、データ処理中（例えば、収集の周期的なプログラミングまたはストリーミングプログラミングにおいて）またはデータ収集中（例えば、画像および／またはデータ収集のアドホックプログラミングまたはストリーミングプログラミングにおいて）に、異なるまたは複数のステップで行われ得る。
【０１５０】
いずれの場合も、仮想タグが生成されると、該方法は、生成された仮想タグを人工物理タグまたは人工物理タグの一部、タグによって提供されたシグネチャ、またはその両方の組み合わせに関連付けるステップを含み得る。
【０１５１】
収集画像および／またはデータを処理するステップは、収集画像および／またはデータ内の仮想タグもしくは仮想タグの一部（または人工物理タグもしくは人工物理タグの一部またはシグネチャを検出し、その後、それらを対応する仮想タグに関連付ける）を検出するステップを含み得る。上述したように、収集画像および／またはデータの処理は、画像またはデータまたはその両方の組み合わせにおいて実行され得る。
【０１５２】
タグまたはタグの一部が識別されると、タグに関連するメタデータ、例えば、ターゲットの位置（例えば、地理的な位置）、画像および／またはデータが収集された時間、ターゲット記述子、ＰＯＩなどを取得することが可能になる。この場合、前記取得されたメタデータは、例えば、仮想タグ、人工物理タグ、人工物理タグによって提供されたシグネチャ、またはそれらの組み合わせに関連し得る。
【０１５３】
メタデータという用語は、関連情報の発見を容易にするデータを指す。メタデータは、関連する基準、リソースの識別、類似リソースの集約、異種リソースの区別、および／または位置データの提供によって、リソースの発見を可能にする。
【０１５４】
開示されているデータ取得方法を実行するように構成された処理システム１１（すなわち、画像および／またはデータ収集システム１０に含まれるか、または関連付けられたサブシステム）は、コンピューティング手段、電子的手段、またはその組み合わせによって実現され得る（すなわち、前記電子的／コンピューティング手段は、交換可能に使用され得る、つまり、手段の一部は電子的手段であり、他の部分はコンピューティング手段であり得る、または全ての手段が電子的手段であり得る、または全ての手段がコンピューティング手段であり得る）。
【０１５５】
コンピューティング手段のみを含む処理システムの一例は、メモリおよびプロセッサを含み得るコンピュータシステムであり得、メモリは、一連のコンピュータプログラム命令を記憶するように適合され、プロセッサは、システムにプログラムされている様々なイベントおよび動作を生成するためにメモリに記憶されているこれらの命令を実行するように適合される。
【０１５６】
前記コンピュータプログラム命令（コンピュータプログラムになる）は、前記システムに該方法を実行させ得る。コンピュータプログラム命令（すなわち、コンピュータプログラム）は、記憶媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢドライブ、コンピュータメモリ、または読み取り専用メモリ）上で具体化され得る、またはキャリア信号（例えば、電気的または光学的なキャリア信号）で搬送され得る。
【０１５７】
コンピュータプログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、部分的にコンパイルされた形式のようなコード中間ソースおよびオブジェクトコードの形式、または方法の実施において使用に適した任意の他の形式であり得る。キャリアは、コンピュータプログラムを搬送することができる任意のエンティティまたはデバイスであり得る。
【０１５８】
例えば、キャリアは、ＣＤ−ＲＯＭまたは半導体ＲＯＭのようなＲＯＭのような記憶媒体、またはハードディスクのような磁気記録媒体を含み得る。さらに、キャリアは、電気信号もしくは光信号のような伝送可能なキャリアであり得、電気ケーブルもしくは光ケーブルを介して、または無線もしくは他の手段によって伝達され得る。
【０１５９】
コンピュータプログラムがケーブルまたは他のデバイスもしくは手段によって直接伝達され得る信号で実装される場合、キャリアは、そのようなケーブルまたは他のデバイスもしくは手段によって構成され得る。
【０１６０】
あるいは、キャリアは、コンピュータプログラムが組み込まれた集積回路であり得、集積回路は、関連方法を実行するように、または関連方法の実行において使用されるように適合される。
【０１６１】
電子的手段のみを含むシステム（すなわち、純粋に電子的な構成）の例は、ＣＰＬＤ（コンプレックスプログラマブルロジックデバイス）、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）のようなプログラム可能な電子デバイスであり得る。
【０１６２】
システムが電子的手段とコンピューティング手段との組み合わせである場合、コンピューティング手段はコンピュータプログラム命令のセットであり得、電子的手段は上述の方法の対応するステップ（単数または複数）を実施することができる任意の電子回路であり得る。
【０１６３】
第２のシナリオ（すなわち、収集画像および／またはデータが、画像またはデータ収集システム１０に対して遠隔に位置する処理システム１１で処理される）では、データを取得する方法は、第１のシナリオについて説明したものと同じであるが、その前に、収集画像および／またはデータを処理システム１１によって受信するステップを含む。収集画像および／またはデータが受信されると、収集画像および／またはデータは、第１のシナリオについて上述したように処理され得る。
【０１６４】
さらに、処理システム１１は、ターゲットに関連する収集画像および／またはデータを受信する手段を含むように構成され得る、またはその手段を備え得る。上述したように、前記手段は、電子的手段および／またはコンピューティング手段であり得る。
【０１６５】
収集画像および／またはデータからデータを取得する方法が実行されると、複数のデータ（例えば、メタデータ、シグネチャ、仮想タグ、人工物理タグなど）のインデックスが作成され得る。インデックス作成技術は、検索可能なデータ群の作成を含み得る。
【０１６６】
データ処理は、典型的には、データを操作して他のデータと統合し、最適な方法で解析できるようにデータを編成する。データ処理ステップの後、編成されたデータ群が取得され、所望のタグまたは対象のシグネチャを用いてデータをフィルタリングする。
【０１６７】
その結果、得られたデータは、検索エンジンが、例えば、週単位およびタグ単位で結果をフィルタリングして保有車両分布の空間表現を取得できるようにするデータベース、または所望の時間および空間座標に対する保有車両の座標を含むデータセットに統合され得る。
【０１６８】
データベースシステム１３は、１つまたは複数のデータベース（リポジトリ）に、検索可能なデータ群および／またはターゲットに関連する他のデータを記憶し、検索エンジンを実行し得る。したがって、検索可能なデータ群は、システムの１つのコンピュータ内のデータベースに記憶され得、または検索可能なデータ群の異なる部分は、システムの異なるコンピュータ内のデータベースに記憶され得る。さらに、データベースシステム１３は、ターゲットに関連する他のデータを記憶し得、ターゲットに関連する前記他のデータを記憶する他の外部デバイスおよびコンピュータと通信し得る。
【０１６９】
データベースシステム１３と外部デバイスおよび／またはコンピュータとの間の情報交換は、通信ネットワーク（図示せず）、例えば、インターネットのようなグローバル通信ネットワークを介して実行され得る。データベースシステムと外部デバイスおよび／またはコンピュータとの間の前記通信は、例えば、データベースシステムと外部デバイスおよび／またはコンピュータとの間に確立された暗号鍵および／またはＳＳＬトンネルによって保護され得る。
【０１７０】
あるいは、データベースシステム１３のコンピュータは、検索エンジンのみを実行し、取得されたデータまたはターゲットに関連する他のデータは、システムの他のコンピュータまたは外部デバイスもしくはコンピュータに記憶される。最後のケースでは、データベースシステム１３は、上述したように外部デバイスまたはコンピュータと通信し得る。
【０１７１】
第１のシナリオでは、データベースシステム１３は、処理システム１１自体であり得る。
【０１７２】
第２のシナリオでは、データベースシステム１３は、処理システム１１から遠隔に配置され得、データベースシステム１３と処理システム１１との間の情報交換（すなわち、少なくとも取得データから生成された検索可能なデータ群）は、通信ネットワーク１４（例えば、インターネットのようなグローバル通信ネットワーク）を介して実行され得る。前記通信は、例えば、データベースシステム１３と処理システム１１との間に確立された暗号鍵および／またはＳＳＬトンネルによって保護され得る。
【０１７３】
いずれのシナリオにおいても、ユーザがコンピューティングシステム１５からターゲットまたはターゲットに関連するデータを発見するためのクエリを生成すると、データベースシステム１３は通信ネットワーク１６（例えば、インターネットのようなグローバル通信ネットワーク）を介してクエリを受信し得る。前記通信は、例えば、コンピューティングシステム１５とデータベースシステム１３との間に確立された暗号鍵および／またはＳＳＬトンネルによって保護され得る。
【０１７４】
コンピューティングシステムは、例えば、スマートフォン、タブレット、ＰＤＡ、ラップトップ、デスクトップコンピュータなどであり得る。
【０１７５】
このように、データベースシステム１３は、ターゲットまたはターゲットに関連するデータを発見する方法を実行する。前記方法は、
・クエリを受信するステップと、
・ターゲットに関連するデータを返すステップと
を含み得る。
【０１７６】
クエリは、１つまたは複数のデータが取得データから得られた検索可能なデータ群のデータであるか否かに関係なく、前記データがターゲットに関連するか否かに基づいて生成され得る。
【０１７７】
一方、返されるデータは、検索可能なデータ群に含まれるデータおよび／またはターゲットに関連する他のデータであり得る。
【０１７８】
例えば、クエリ内のデータまたはクエリから返されるデータは、以下であり得る。
・画像またはデータが収集された時間、
・ターゲットの位置データ、
・人工物理タグによって提供された対象のシグネチャ、
・仮想タグ、
・メタデータ、
・ターゲット記述子。
【０１７９】
実施例に戻ると、保有車両の所有者が記述子「ＧＭ  ＭＹ２０１５」およびＰＯＩ「カリフォルニア州」またはＰＯＩ「ワシントン州」および「２０１５年の第３週」を含むクエリをデータベースシステム１３に送信すると、特定の時間枠（例えば、２０１５年の第３週）およびＰＯＩ（実施例によれば、カリフォルニア州）における車両の位置データを含むデータセットが所有者に送信され得る。このデータセットは、２０１５年の第３週においてＭＹ２０１５のカリフォルニア州における地理的ＧＭ車両分布を示す。
【０１８０】
同様の検索は、時間内の地理的な位置座標に調整された２つ以上のタグの関連検索を含むタグ上で実行され得、例えば、異なるタグを有する２つの保有車両の２つの要素は共に、時間フレーム内の特定のＰＯＩ内にある。
コンテナ、ボート、飛行機のような他の資産についても同様の分布データが取得され得る。
【０１８１】
他のデータとの相関は、ソーシャルメディアデータまたはインターネットデータベースを統合する記述子による検索においても同様に行われ得る。
開示されているターゲットまたはターゲットに関連するデータを発見する方法を実行するように構成されたデータベースシステム１３は、コンピューティング手段、電子的手段、またはその組み合わせによって実現され得る（すなわち、前記電子的／コンピューティング手段は、交換可能に使用され得る、つまり、手段の一部は電子的手段であり、他の部分はコンピューティング手段であり得る、または全ての手段が電子的手段であり得る、または全ての手段がコンピューティング手段であり得る）。
【０１８２】
コンピューティング手段のみを含むデータベースシステムの一例は、メモリおよびプロセッサを含み得るコンピュータシステムであり得、メモリは、一連のコンピュータプログラム命令を記憶するように適合され、プロセッサは、システムにプログラムされている様々なイベントおよび動作を生成するためにメモリに記憶されているこれらの命令を実行するように適合される。
【０１８３】
前記コンピュータプログラム命令（コンピュータプログラムになる）は、前記システムに該方法を実行させ得る。コンピュータプログラム命令（すなわち、コンピュータプログラム）は、記憶媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢドライブ、コンピュータメモリ、または読み取り専用メモリ）上で具体化され得る、またはキャリア信号（例えば、電気的または光学的なキャリア信号）で搬送され得る。
【０１８４】
コンピュータプログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、部分的にコンパイルされた形式のようなコード中間ソースおよびオブジェクトコードの形式、または方法の実施において使用に適した任意の他の形式であり得る。キャリアは、コンピュータプログラムを搬送することができる任意のエンティティまたはデバイスであり得る。
【０１８５】
例えば、キャリアは、ＣＤ−ＲＯＭまたは半導体ＲＯＭのようなＲＯＭのような記憶媒体、またはハードディスクのような磁気記録媒体を含み得る。さらに、キャリアは、電気信号もしくは光信号のような伝送可能なキャリアであり得、電気ケーブルもしくは光ケーブルを介して、または無線もしくは他の手段によって伝達され得る。
【０１８６】
コンピュータプログラムがケーブルまたは他のデバイスもしくは手段によって直接伝達され得る信号で実装される場合、キャリアは、そのようなケーブルまたは他のデバイスもしくは手段によって構成され得る。
【０１８７】
あるいは、キャリアは、コンピュータプログラムが組み込まれた集積回路であり得、集積回路は、関連方法を実行するように、または関連方法の実行において使用されるように適合される。
【０１８８】
基本的には、コンピュータプログラムは、ターゲットまたはターゲットに関連するデータを発見するための検索エンジンであり得る。
【０１８９】
電子的手段のみを含むデータベースシステム１３（すなわち、純粋に電子的な構成）の例は、ＣＰＬＤ（コンプレックスプログラマブルロジックデバイス）、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）のようなプログラム可能な電子デバイスであり得る。
【０１９０】
システムが電子的手段とコンピューティング手段との組み合わせである場合、コンピューティング手段はコンピュータプログラム命令のセットであり得、電子的手段は上述の方法の対応するステップ（単数または複数）を実施することができる任意の電子回路であり得る。
【０１９１】
本発明のいくつかの特定の実施形態および実施例のみが本明細書に開示されているが、本発明の他の代替形態および／または使用、ならびに本発明の自明な修正形態および均等物が可能であることは、当業者によって理解されるであろう。さらに、本発明は、記載されている特定の実施形態の全ての可能な組み合わせを包含する。したがって、本発明の範囲は、特定の実施形態によって制限されるべきではなく、以下の特許請求の範囲を公正に読むことによってのみ決定されるべきである。
【０１９２】
このように、他の実施例は、アーバンファーニチャまたはインフラの存在を制御するためのタグ付け技術および検出技術の使用、インフラまたは測地点の移動の監視、汚染物質、規制物質または流出の追跡、汚染の警告、製品バッチのリコール、および作物中の化学物質のレベル、スイミングプール内の塩化物、またはタグ付けされた作物または動物の分布の監視のような他の用途を含む。
【０１９３】
さらに、図面を参照しながら説明されている実施例は、コンピュータ装置／システムおよびコンピュータ装置／システムで実行されるプロセスを含むが、本発明はさらに、該システムを実現するのに適したコンピュータプログラム、特に、キャリア上またはキャリア内のコンピュータプログラムにまで及ぶ。
【図１】
2018538640.tif 000003
【図２】
2018538640.tif 000004
【国際調査報告】
2018538640.tif 000005
2018538640.tif 000006