(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影装置によって検出対象領域が撮影されて得られた画像データを対象データとして設定するとともに、前記対象データのうち拡大領域の画像データを部分データとして抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部によって抽出された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更するサイズ変更部と、
前記サイズ変更部によってサイズ変更された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを前記物体検出モデルに入力して、前記対象データ及び前記部分データそれぞれから対象の物体を検出する物体検出部と
を備える物体検出装置。
【請求項２】
前記物体検出装置は、さらに、
前記物体検出部によって前記対象データから検出された結果を示す第１結果データと、前記部分データから検出された第２結果データとを、同一の物体については１つの物体になるように統合した統合結果データを生成する統合部
を備える請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記物体検出装置は、さらに、
前記対象データ及び前記部分データそれぞれを学習データとして前記物体検出モデルに与えて学習させる学習部
を備える請求項１又は２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
データ抽出部が、撮影装置によって検出対象領域が撮影されて得られた画像データを対象データとして設定するとともに、前記対象データのうち拡大領域の画像データを部分データとして抽出し、
サイズ変更部が、前記対象データ及び前記部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更し、
物体検出部が、サイズ変更された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを前記物体検出モデルに入力して、前記対象データ及び前記部分データそれぞれから対象の物体を検出する物体検出方法。
【請求項５】
撮影装置によって検出対象領域が撮影されて得られた画像データを対象データとして設定するとともに、前記対象データのうち拡大領域の画像データを部分データとして抽出するデータ抽出処理と、
前記データ抽出処理によって抽出された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更するサイズ変更処理と、
前記サイズ変更処理によってサイズ変更された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを前記物体検出モデルに入力して、前記対象データ及び前記部分データそれぞれから対象の物体を検出する物体検出処理と
を行う物体検出装置としてコンピュータを機能させる物体検出プログラム。
【請求項６】
撮影装置によって得られた画像データを対象データとして設定するとともに、前記対象データのうち拡大領域の画像データを部分データとして抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部によって抽出された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更するサイズ変更部と、
前記サイズ変更部によってサイズ変更された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを学習データとして前記物体検出モデルを生成する学習部と
を備える学習装置。
【請求項７】
データ抽出部が、撮影装置によって得られた画像データを対象データとして設定するとともに、前記対象データのうち拡大領域の画像データを部分データとして抽出し、
サイズ変更部が、前記対象データ及び前記部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更し、
学習部が、サイズ変更された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを学習データとして前記物体検出モデルを生成する学習方法。
【請求項８】
撮影装置によって得られた画像データを対象データとして設定するとともに、前記対象データのうち拡大領域の画像データを部分データとして抽出するデータ抽出処理と、
前記データ抽出処理によって抽出された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更するサイズ変更処理と、
前記サイズ変更処理によってサイズ変更された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを学習データとして前記物体検出モデルを生成する学習処理と
を行う学習装置としてコンピュータを機能させる学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、物体検出モデルを用いて画像データから対象の物体を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディープラーニング等を用いて生成された物体検出モデルに対して、撮影装置で得られた画像データを入力して、画像データに含まれる対象の物体を検出することが行われている（特許文献１参照）。物体検出モデルでは、予め定められたサイズに画像データを縮小した上で、物体の検出を行う場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１９−００３３９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、画像データの奥の方に映った物体は、画像データを縮小した場合には小さくなりすぎてしまい、物体検出モデルによる検出が困難になってしまう。
この発明は、小さく映った物体についても物体検出モデルにより検出可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明に係る物体検出装置は、
撮影装置によって撮影領域が撮影されて得られた画像データのうち検出対象領域を含む領域の画像データを対象データとして抽出するとともに、前記対象データのうち拡大領域の画像データを部分データとして抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部によって抽出された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更するサイズ変更部と、
前記サイズ変更部によってサイズ変更された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを前記物体検出モデルに入力して、前記対象データ及び前記部分データそれぞれから対象の物体を検出する物体検出部と
を備える。
【０００６】
前記物体検出装置は、さらに、
前記物体検出部によって前記対象データから検出された結果を示す第１結果データと、前記部分データから検出された第２結果データとを、同一の物体については１つの物体になるように統合した統合結果データを生成する統合部
を備える。
【０００７】
前記物体検出装置は、さらに、
前記対象データ及び前記部分データそれぞれを学習データとして前記物体検出モデルに与えて学習させる学習部
を備える。
【０００８】
この発明に係る物体検出方法は、
データ抽出部が、撮影装置によって撮影領域が撮影されて得られた画像データのうち検出対象領域を含む領域の画像データを対象データとして抽出するとともに、前記対象データのうち拡大領域の画像データを部分データとして抽出し、
サイズ変更部が、前記対象データ及び前記部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更し、
物体検出部が、サイズ変更された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを前記物体検出モデルに入力して、前記対象データ及び前記部分データそれぞれから対象の物体を検出する。
【０００９】
この発明に係る物体検出プログラムは、
撮影装置によって撮影領域が撮影されて得られた画像データのうち検出対象領域を含む領域の画像データを対象データとして抽出するとともに、前記対象データのうち拡大領域の画像データを部分データとして抽出するデータ抽出処理と、
前記データ抽出処理によって抽出された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更するサイズ変更処理と、
前記サイズ変更処理によってサイズ変更された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを前記物体検出モデルに入力して、前記対象データ及び前記部分データそれぞれから対象の物体を検出する物体検出処理と
を行う物体検出装置としてコンピュータを機能させる。
【００１０】
この発明に係る学習装置は、
撮影装置によって得られた画像データのうち検出対象領域を含む領域の画像データを対象データとして抽出するとともに、前記対象データのうち拡大領域の画像データを部分データとして抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部によって抽出された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更するサイズ変更部と、
前記サイズ変更部によってサイズ変更された前記対象データ及び前記部分データそれぞれを学習データとして前記物体検出モデルを生成する学習部と
を備える。
【００１１】
この発明に係る物体検出装置は、
撮影装置によって撮影領域が撮影されて得られた画像データから、前記画像データにおける位置に応じたサイズの拡大領域の画像データを部分データとして複数抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部によって抽出された複数の部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更するサイズ変更部と、
前記サイズ変更部によってサイズ変更された前記複数の部分データそれぞれを前記物体検出モデルに入力して、前記対象データ及び前記部分データそれぞれから対象の物体を検出する物体検出部と
を備える。
【００１２】
前記物体検出装置は、さらに、
前記物体検出部によって前記複数の部分データそれぞれから検出された結果データを、同一の物体については１つの物体になるように統合した統合結果データを生成する統合部
を備える。
【００１３】
前記物体検出装置は、さらに、
前記複数の部分データそれぞれを学習データとして前記物体検出モデルに与えて学習させる学習部
を備える。
【００１４】
この発明に係る物体検出方法は、
データ抽出部が、撮影装置によって撮影領域が撮影されて得られた画像データから、前記画像データにおける位置に応じたサイズの拡大領域の画像データを部分データとして複数抽出し、
サイズ変更部が、抽出された複数の部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更し、
物体検出部が、サイズ変更された前記複数の部分データそれぞれを前記物体検出モデルに入力して、前記対象データ及び前記部分データそれぞれから対象の物体を検出する。
【００１５】
この発明に係る物体検出プログラムは、
撮影装置によって撮影領域が撮影されて得られた画像データから、前記画像データにおける位置に応じたサイズの拡大領域の画像データを部分データとして複数抽出するデータ抽出処理と、
前記データ抽出処理によって抽出された複数の部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更するサイズ変更処理と、
前記サイズ変更処理によってサイズ変更された前記複数の部分データそれぞれを前記物体検出モデルに入力して、前記対象データ及び前記部分データそれぞれから対象の物体を検出する物体検出処理と
を行う物体検出装置としてコンピュータを機能させる。
【００１６】
この発明に係る学習装置は、
撮影装置によって撮影領域が撮影されて得られた画像データから、前記画像データにおける位置に応じたサイズの拡大領域の画像データを部分データとして複数抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部によって抽出された複数の部分データそれぞれを画像データから物体を検出するモデルである物体検出モデルによって要求される要求サイズにサイズ変更するサイズ変更部と、
前記サイズ変更部によってサイズ変更された前記複数の部分データそれぞれを学習データとして前記物体検出モデルを生成する学習部と
を備える。
【発明の効果】
【００１７】
この発明では、対象データだけでなく部分データも物体検出モデルに入力して対象の物体を検出する。これにより、画像データの奥の方に映った物体のように、小さく映った物体についても物体検出モデルにより検出可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施の形態１に係る物体検出装置１０の構成図。
【図２】実施の形態１に係る物体検出装置１０の動作を示すフローチャート。
【図３】実施の形態１に係る検出対象領域３３及び拡大領域３４を示す図。
【図４】実施の形態１に係る対象データ３５及び部分データ３６を示す図。
【図５】実施の形態１に係るサイズ変更処理の説明図。
【図６】変形例１に係る物体検出装置１０の構成図。
【図７】実施の形態２に係る拡大領域３４を示す図。
【図８】実施の形態３に係る物体検出装置１０の構成図。
【図９】実施の形態３に係る物体検出装置１０の動作を示すフローチャート。
【図１０】変形例５に係る学習装置５０の構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る物体検出装置１０の構成を説明する。
物体検出装置１０は、コンピュータである。
物体検出装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【００２０】
プロセッサ１１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ１１は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
【００２１】
メモリ１２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２は、具体例としては、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
【００２２】
ストレージ１３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３は、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）である。また、ストレージ１３は、ＳＤ（登録商標，Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ，登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）といった可搬記録媒体であってもよい。
【００２３】
通信インタフェース１４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標，Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）のポートである。
【００２４】
物体検出装置１０は、通信インタフェース１４を介して、監視カメラといった撮影装置４１と接続されている。
【００２５】
物体検出装置１０は、機能構成要素として、設定読込部２１と、画像取得部２２と、データ抽出部２３と、サイズ変更部２４と、物体検出部２５と、統合部２６とを備える。物体検出装置１０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ１３には、物体検出装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、物体検出装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。
【００２６】
ストレージ１３には、物体検出モデル３１と、設定データ３２とが記憶される。
【００２７】
図１では、プロセッサ１１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ１１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ１１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
【００２８】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図２から図５を参照して、実施の形態１に係る物体検出装置１０の動作を説明する。
実施の形態１に係る物体検出装置１０の動作手順は、実施の形態１に係る物体検出方法に相当する。また、実施の形態１に係る物体検出装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る物体検出プログラムに相当する。
【００２９】
（図２のステップＳ１１：設定読込処理）
設定読込部２１は、検出対象領域３３及び拡大領域３４を示す設定データ３２をストレージ１３から読み込む。
検出対象領域３３は、撮影装置４１によって撮影される撮影領域のうち対象の物体を検出する領域である。
拡大領域３４は、検出対象領域３３のうち小さく映った物体を検出する領域である。実施の形態１では、図３に示すように、拡大領域３４は、画像データの奥の方の領域である。つまり、実施の形態１では、拡大領域３４は、検出対象領域３３における撮影装置４１の撮影領域のうち奥行方向の距離が基準距離以上の領域を含む領域である。なお、奥行方向の手前側の領域であっても小さな物体を対象の物体として扱う領域については、拡大領域３４として設定される可能性もある。また、検出対象領域３３のうち拡大領域３４を複数設定してもよい。
【００３０】
実施の形態１では、検出対象領域３３及び拡大領域３４を示す設定データ３２は、物体検出装置１０の管理者等によって事前に設定され、ストレージ１３に記憶されるものとした。しかし、ステップＳ１１の処理において、設定読込部２１が検出対象領域３３及び拡大領域３４を管理者等に指定させてもよい。つまり、例えば、設定読込部２１は、撮影領域を表示して、撮影領域のうちどの領域を検出対象領域３３とし、どの領域を拡大領域３４とするかを指定させ、その指定に基づき、設定データ３２を生成する機能を有してもよい。また設定データ３２を撮影装置４１ごとに、又は、撮影装置４１をグルーピングしたグループごとに、ストレージ１３に記憶するように構成してもよい。その場合、ステップＳ１１では、画像データを取得する撮影装置４１に対応した設定データ３２が読み込まれる。
【００３１】
（図２のステップＳ１２：画像取得処理）
画像取得部２２は、通信インタフェース１４を介して、撮影装置４１によって撮影領域が撮影されて得られた最新のフレームの画像データを取得する。
【００３２】
（図２のステップＳ１３：データ抽出処理）
データ抽出部２３は、ステップＳ１２で取得された画像データのうち、ステップＳ１１で読み込まれた設定データ３２が示す検出対象領域３３を含む領域の画像データを対象データ３５として抽出する。実施の形態１では、データ抽出部２３は、ステップＳ１２で取得された画像データをそのまま対象データ３５に設定する。また、データ抽出部２３は、対象データのうち、ステップＳ１１で読み込まれた設定データ３２が示す拡大領域３４の画像データを部分データ３６として抽出する。
具体例としては、ステップＳ１２で図４に示す画像データが取得された場合には、データ抽出部２３は、図４に示す画像データをそのまま対象データ３５に設定し、図４に示す画像データのうち拡大領域３４部分の画像データを部分データ３６として抽出する。
【００３３】
（図２のステップＳ１４：サイズ変更処理）
サイズ変更部２４は、抽出された対象データ３５及び部分データ３６それぞれを物体検出モデル３１によって要求される要求サイズにサイズ変更する。物体検出モデル３１は、ディープラーニングといった手法によって生成されたモデルであり、画像データから対象の物体を検出するモデルである。
具体例としては、図５に示すように、対象データ３５が横１９２０ピクセル×縦１２００ピクセルの画像データであり、部分データ３６が横３２０ピクセル×縦２４０ピクセルの画像データであったとする。また、要求サイズが横５１２ピクセル×縦５１２ピクセルであったとする。この場合には、サイズ変更部２４は、対象データ３５を縮小して、横５１２ピクセル×縦５１２ピクセルの画像データに変換する。また、サイズ変更部２４は、部分データ３６を拡大して、横５１２ピクセル×縦５１２ピクセルの画像データに変換する。
なお、対象データ３５については、原則として縮小されることを想定する。つまり、要求サイズは、対象データ３５のサイズよりも小さいことを想定する。しかし、部分データ３６については、拡大領域３４の大きさによって拡大される場合と縮小される場合とがある。但し、部分データ３６は、対象データ３５の一部の画像データであるため、縮小される場合であっても対象データ３５ほどの倍率で縮小されることはない。
【００３４】
（図２のステップＳ１５：物体検出処理）
物体検出部２５は、ステップＳ１４でサイズ変更された対象データ３５及び部分データ３６それぞれを物体検出モデル３１に入力して、対象データ３５及び部分データ３６それぞれから対象の物体を検出する。そして、物体検出部２５は、対象データ３５から検出された結果を第１結果データ３７とし、部分データ３６から検出された結果を第２結果データ３８とする。
具体例としては、物体検出部２５は、図５に示すように横５１２ピクセル×縦５１２ピクセルの画像データに変換された対象データ３５及び部分データ３６それぞれを物体検出モデル３１に入力する。すると、対象データ３５からは物体Ｘが検出される。また、部分データ３６からは物体Ｙが検出される。なお、対象データ３５にも物体Ｙは含まれている。しかし、対象データ３５では物体Ｙは非常に小さいため、対象データ３５から物体Ｙは検出されない可能性がある。
【００３５】
（図２のステップＳ１６：統合処理）
統合部２６は、対象データ３５から抽出された結果を示す第１結果データ３７と、部分データ３６から抽出された第２結果データ３８とを統合した統合結果データを生成する。
この際、第１結果データ３７及び第２結果データ３８に同一の物体が含まれている可能性がある。具体例としては、図５に示す対象データ３５からも物体Ｙが検出された場合には、対象データ３５及び部分データ３６から同一の物体Ｙが検出されることになる。そこで、統合部２６は、同一の物体については１つの物体になるように、第１結果データ３７と第２結果データ３８とを統合する。つまり、統合部２６は、対象データ３５及び部分データ３６から同一の物体Ｙが検出された場合であっても、統合結果データには物体Ｙが１つだけ含まれるように、第１結果データ３７と第２結果データ３８とを統合する。
例えば、統合部２６は、ＮＭＳ（Ｎｏｎ  Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ）といった手法を用いて、第１結果データ３７と第２結果データ３８とを統合する。
【００３６】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係る物体検出装置１０は、対象データ３５だけでなく部分データ３６も要求サイズにサイズ変更した上で、物体検出モデル３１に入力して対象の物体を検出する。これにより、画像データの奥の方に映った物体のように、小さく映った物体についても物体検出モデル３１により検出可能になる。
【００３７】
つまり、図５の対象データ３５には物体Ｘ及び物体Ｙが含まれている。しかし、物体検出モデル３１に入力される場合には、対象データ３５が要求サイズにサイズ変更されてしまい、物体Ｙは非常に小さくなってしまう。そのため、対象データ３５からは、本来検出されるべき物体Ｙは検出されなくなってしまう。
しかし、対象データ３５とは別に部分データ３６についても要求サイズにサイズ変更された上で、物体検出モデル３１に入力される。部分データ３６は、対象データ３５の一部の画像データである。したがって、サイズ変更された後の部分データ３６に含まれる物体Ｙは、サイズ変更された後の対象データ３５に含まれる物体Ｙに比べ大きい。そのため、部分データ３６からは物体Ｙが検出しやすくなる。
【００３８】
また、実施の形態１に係る物体検出装置１０は、同一の物体については１つの物体になるように、第１結果データ３７と第２結果データ３８とを統合して統合結果データを生成する。これにより、１つの物体が対象データ３５あるいは部分データ３６の一方から検出された場合、対象データ３５および部分データ３６の双方から検出された場合のどちらの場合も、１つの物体が検出された統合結果データを得ることができる。
【００３９】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
撮影装置４１と物体を検知したい領域との距離又は角度等により、拡大領域３４は画像データの奥の方の領域に限定されずに、中央付近の領域とする場合が考えられる。また撮影装置４１の撮影領域によっては、拡大領域３４を複数設定する場合もある。
つまり小さく映った物体を検出する領域として、拡大領域３４は画像データ上の任意の領域を範囲として、任意の数の設定を行うことができる。それらの個別の条件を撮影装置４１ごとの設定データ３２に設定することにより、撮影装置４１ごとに部分データ３６の抽出が可能となる。
【００４０】
＜変形例２＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例２として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例２について、実施の形態１と異なる点を説明する。
【００４１】
図６を参照して、変形例２に係る物体検出装置１０の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、物体検出装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、電子回路１５を備える。電子回路１５は、各機能構成要素と、メモリ１２と、ストレージ１３との機能とを実現する専用の回路である。
【００４２】
電子回路１５としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）が想定される。
各機能構成要素を１つの電子回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５に分散させて実現してもよい。
【００４３】
＜変形例３＞
変形例３として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
【００４４】
プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と電子回路１５とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。
【００４５】
実施の形態２．
実施の形態２は、部分データ３６のみを物体検出モデル３１に入力する点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
【００４６】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図２及び図７を参照して、実施の形態２に係る物体検出装置１０の動作を説明する。
実施の形態２に係る物体検出装置１０の動作手順は、実施の形態２に係る物体検出方法に相当する。また、実施の形態２に係る物体検出装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態２に係る物体検出プログラムに相当する。
【００４７】
ステップＳ１２の処理は、実施の形態１と同じである。
【００４８】
（図２のステップＳ１１：設定読込処理）
設定読込部２１は、実施の形態１と同様に、検出対象領域３３及び拡大領域３４を示す設定データ３２をストレージ１３から読み込む。
実施の形態２では、図７に示すように、検出対象領域３３を概ね覆うように複数の拡大領域３４が設定されている。各拡大領域３４は、撮影装置４１によって得られる画像データの位置に応じたサイズの領域が設定される。つまり、拡大領域３４は、対象の物体が小さい位置ほど、小さい領域が設定される。例えば、拡大領域３４は、画像データの奥の方の領域ほど小さいサイズの領域が設定され、画像データの手前の方の領域ほど大きいサイズの領域が設定される。
【００４９】
（図２のステップＳ１３：データ抽出処理）
データ抽出部２３は、ステップＳ１２で取得された画像データのうち、ステップＳ１１で読み込まれた設定データ３２が示す複数の拡大領域３４それぞれの画像データを部分データ３６として抽出する。
【００５０】
（図２のステップＳ１４：サイズ変更処理）
サイズ変更部２４は、抽出された複数の部分データ３６それぞれを物体検出モデル３１によって要求される要求サイズにサイズ変更する。
【００５１】
（図２のステップＳ１５：物体検出処理）
物体検出部２５は、ステップＳ１４でサイズ変更された複数の部分データ３６それぞれを物体検出モデル３１に入力して、複数の部分データ３６それぞれから対象の物体を検出する。そして、物体検出部２５は、複数の部分データ３６それぞれから検出された結果を第２結果データ３８とする。
【００５２】
（図２のステップＳ１６：統合処理）
統合部２６は、複数の部分データ３６それぞれから抽出された第２結果データ３８を統合した統合結果データを生成する。この際、複数の第２結果データ３８に同一の物体が含まれている可能性がある。そこで、統合部２６は、同一の物体については１つの物体になるように、複数の第２結果データ３８を統合する。
【００５３】
＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態２に係る物体検出装置１０は、画像データにおける位置に応じたサイズの複数の拡大領域３４を設定し、各拡大領域３４の部分データ３６を入力として対象の物体を検出する。これにより、画像データにおける位置に応じた適切なサイズの画像データから物体検出モデル３１により検出が行われることになる。その結果、検出精度が高くなる可能性がある。
なお図７を用いて説明した拡大領域３４は、検出対象領域３３を概ね覆うように複数設定されているが、必ずしも拡大領域３４で検出対象領域３３を覆う必要はない。撮影装置４１の撮影領域に応じて、検出対象領域３３上に重点的に検出すべき領域や物体がある場合、逆に検出対象領域３３上に検出不要とする領域がある場合、撮影装置４１毎に検出対象領域３３の一部に複数の拡大領域３４を設定するように、設定データ３２を設定してもよい。
【００５４】
実施の形態３．
実施の形態３は、物体検出モデル３１を生成する点が実施の形態１，２と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
実施の形態３では、実施の形態１に対応した物体検出モデル３１を生成する場合について説明する。
【００５５】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図８を参照して、実施の形態３に係る物体検出装置１０の構成を説明する。
物体検出装置１０は、機能構成要素として、学習部２７を備える点が実施の形態１と異なる。学習部２７は、他の機能構成要素と同様に、ソフトウェア又はハードウェアによって実現される。
【００５６】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図９を参照して、実施の形態３に係る物体検出装置１０の動作を説明する。
実施の形態３に係る物体検出装置１０の動作手順は、実施の形態３に係る物体検出方法に相当する。また、実施の形態３に係る物体検出装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態３に係る物体検出プログラムに相当する。
【００５７】
ステップＳ２１からステップＳ２４の処理は、実施の形態１における図２のステップＳ１１からステップＳ１４の処理と同じである。
【００５８】
（図９のステップＳ２５：学習処理）
学習部２７は、ステップＳ２３でサイズ変更された対象データ３５及び部分データ３６それぞれを学習データとして与えることにより、ディープラーニングといった処理により物体検出モデル３１を生成する。ここで、対象データ３５及び部分データ３６は、図２で説明した処理における対象データ３５及び部分データ３６と同じ領域の画像データである。
なお、対象データ３５及び部分データ３６それぞれについて、含まれる対象の物体が人手等で特定され教師付きの学習データが生成されてもよい。そして、学習部２７は、教師付きの学習データを与えて学習させてもよい。
【００５９】
＊＊＊実施の形態３の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態３に係る物体検出装置１０は、対象データ３５だけでなく部分データ３６も学習データとして与えることにより、物体検出モデル３１を生成する。部分データ３６は、サイズの拡大に伴い、対象データ３５と比較すると、一部又は全体の画像が不鮮明になる可能性がある。拡大に伴い、不鮮明な部分を含む画像データが学習データとして与えられていない場合には、不鮮明な部分を含む画像データからの検出精度が低くなってしまう場合がある。
そのため、対象データ３５だけを学習データとして与え物体検出モデル３１を生成すると、部分データ３６から物体を検出する処理の精度が低くなる可能性がある。しかし、実施の形態３に係る物体検出装置１０は、部分データ３６も学習データとして与えることにより、部分データ３６から物体を検出する処理の精度を高くすることができる。
【００６０】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例４＞
実施の形態３では、実施の形態１に対応した物体検出モデル３１を生成する場合について説明した。実施の形態２に対応した物体検出モデル３１を生成することも可能である。
この場合には、ステップＳ２１からステップＳ２４の処理は、実施の形態２における図２のステップＳ１１からステップＳ１４の処理と同じである。図９のステップＳ２５では、学習部２７は、ステップＳ２３でサイズ変更された複数の部分データ３６それぞれを学習データとして与えることにより、ディープラーニングといった処理により物体検出モデル３１を生成する。これにより、実施の形態３と同様の効果を奏する。
【００６１】
＜変形例５＞
実施の形態３及び変形例４では、物体検出装置１０が物体検出モデル３１を生成した。しかし、物体検出装置１０とは別の学習装置５０が物体検出モデル３１を生成してもよい。
図１０に示すように、学習装置５０は、コンピュータである。学習装置５０は、プロセッサ５１と、メモリ５２と、ストレージ５３と、通信インタフェース５４とのハードウェアを備える。プロセッサ５１とメモリ５２とストレージ５３と通信インタフェース５４とは、物体検出装置１０のプロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と通信インタフェース１４と同じである。
学習装置５０は、機能構成要素として、設定読込部６１と、画像取得部６２と、データ抽出部６３と、サイズ変更部６４と、学習部６５とを備える。学習装置５０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。設定読込部６１と画像取得部６２とデータ抽出部６３とサイズ変更部６４と学習部６５とは、物体検出装置１０の設定読込部２１と画像取得部２２とデータ抽出部２３とサイズ変更部２４と学習部２７と同じである。
【００６２】
なお、各実施の形態における物体検出装置１０は、無人搬送車（ＡＧＶ，Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｇｕｉｄｅｄ  ｖｅｈｉｃｌｅ）に適用するようにしてもよい。誘導方式として画像認識方式を採用する無人搬送車においては、床や天井に描かれた記号を読み取り、それによって自車の位置を把握するようにしている。本発明における物体検出装置を無人搬送車に適用することで、小さく映ったマークについても検出できるようになるため、より高精度な移動が可能な無人搬送車を提供することができる。
【００６３】
以上、この発明の実施の形態及び変形例について説明した。これらの実施の形態及び変形例のうち、いくつかを組み合わせて実施してもよい。また、いずれか１つ又はいくつかを部分的に実施してもよい。なお、この発明は、以上の実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１０  物体検出装置、１１  プロセッサ、１２  メモリ、１３  ストレージ、１４  通信インタフェース、１５  電子回路、２１  設定読込部、２２  画像取得部、２３  データ抽出部、２４  サイズ変更部、２５  物体検出部、２６  統合部、２７  学習部、３１  物体検出モデル、３２  設定データ、３３  検出対象領域、３４  拡大領域、３５  対象データ、３６  部分データ、３７  第１結果データ、３８  第２結果データ、４１  撮影装置、５０  学習装置、５１  プロセッサ、５２  メモリ、５３  ストレージ、５４  通信インタフェース、６１  設定読込部、６２  画像取得部、６３  データ抽出部、６４  サイズ変更部、６５  学習部。
【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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