【手続補正書】
【提出日】令和1年12月26日(2019.12.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータビジョンシステムにおけるストラクチャフロムモーション処理のための方法であって、
単眼カメラにより捕捉された複数の連続フレームにおける点の推定される２次元（２Ｄ）位置の複数のトラックを受け取ることと、
３次元（３Ｄ）点のクラウドを生成することであって、前記複数のトラックの各トラックに対して、
前記トラックにおける前記２Ｄ位置に基づいて３Ｄ点の推定される位置を三角測量することと、
前記３Ｄ点の対角（ｓｕｂｔｅｎｄｅｄ  ａｎｇｌｅ）のサイズと前記３Ｄ点の投影誤差とが、前記３Ｄ点が包含のために充分にロバストであることを示すときに、前記クラウドにおいて前記３Ｄ点を含むことであって、前記３Ｄ点が充分にロバストであるか否かを判定するために前記対角のサイズと前記投影誤差とが漸進的に小さいそれぞれの閾値の複数の対の１つ又は複数に対してテストされ、一対の閾値が角度サイズ閾値と投影誤差閾値とで構成される、前記クラウドにおいて前記３Ｄ点を含むことと、
によって、前記３Ｄ点のクラウドを生成することと、
を含む、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記閾値の複数の対の初期閾値対が、ベース角度サイズ閾値とベース投影誤差閾値とを含み、対応する所定の漸進的に大きいスケールファクタを前記ベース角度サイズ閾値と前記ベース投影誤差閾値とに適用することによって、前記漸進的に小さいそれぞれの閾値の他の対における閾値が決定される、方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、
前記漸進的に小さいそれぞれの閾値の対が、漸進的に小さいそれぞれの閾値の５対であり、前記漸進的に大きいスケールファクタが、２、４、８及び１６である、方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、
Ｎ個の連続フレームのスライディングウィンドウにおける２つの直近フレームが、前記複数のトラックにおける前記２Ｄ位置を推定するための点対応に用いられ、各トラックが最大Ｎ個の２Ｄ位置を含み、
前記複数の連続フレームにおけるフレームの数がＮであり、Ｎ＞２である、方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、
Ｎ＝６である、方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、
３Ｄ点の最終クラウドを生成するために前記クラウドを３Ｄ点の前のクラウドとマージすることであって、前記前のクラウドにおける各３Ｄ点に対して、前記最終クラウドにおいて前記３Ｄ点を含むべきか否かを判定することが、
前記３Ｄ点に対応する次の直近フレームにおける第２の２Ｄ点に対応する直近フレームにおける第１の２Ｄ点を位置特定することを試みるために、前記複数の連続フレームにおける直近フレームと前記複数のフレームにおける次の直近フレームとの間の点対応を実施することと、
前記第１の２Ｄ点が位置特定される場合に、前記第１の２Ｄ点に対するエピポーラ線と前記第２の２Ｄ点に対するエピポーラ線とを演算することと、
前記第１の２Ｄ点及び前記第２の２Ｄ点のそれぞれのエピポーラ線までの前記最終クラウドベースのユークリッド距離における前記３Ｄ点を含むことと、
を含む、前記マージすることを更に含む、方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、
前記点が特徴点である、方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法であって、
前記コンピュータビジョンシステムが、オートモーティブセーフティーシステムの一部である、方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、
３Ｄ点の最終クラウドを生成するために前記クラウドを３Ｄ点の前のクラウドとマージすることであって、前記前のクラウドにおける各３Ｄ点に対して、前記最終クラウドにおいて前記３Ｄ点を含むべきか否かを判定することが、
前記３Ｄ点に対応する次の直近フレームにおける第２の２Ｄ点に対応する直近フレームにおける第１の２Ｄ点を位置特定することを試みるために、前記複数の連続フレームにおける直近フレームと前記複数のフレームにおける次の直近フレームとの間の点対応を実施することと、
前記第１の２Ｄ点が位置特定される場合に、前記第１の２Ｄ点に対するエピポーラ線と前記第２の２Ｄ点に対するエピポーラ線とを演算することと、
前記第１の２Ｄ点及び前記第２の２Ｄ点のそれぞれのエピポーラ線までの前記最終クラウドベースのユークリッド距離における前記３Ｄ点を含まないことと、
を含む、前記マージすることを更に含む、方法。
【請求項１０】
コンピュータビジョンシステムにおけるストラクチャフロムモーション処理のための方法であって、
単眼カメラにより捕捉された複数の連続フレームに基づいて３次元（３Ｄ）点のクラウドを生成することと、
３Ｄ点の最終クラウドを生成するために前記クラウドを３Ｄ点の前のクラウドとマージすることであって、前記前のクラウドにおける各３Ｄ点に対して、前記最終クラウドにおいて前記３Ｄ点を含むべきかを判定することが、
前記３Ｄ点に対応する次の直近フレームにおける第２の２Ｄ点に対応する直近フレームにおける第１の２Ｄ点を位置特定することを試みるために、前記複数の連続フレームにおける直近フレームと前記複数のフレームにおける次の直近フレームとの間の点対応を実施することと、
前記第１の２Ｄ点が位置特定される場合に、前記第１の２Ｄ点に対するエピポーラ線と前記第２の２Ｄ点に対するエピポーラ線とを演算することと、
前記第１の２Ｄ点と前記第２の２Ｄ点とのそれぞれのエピポーラ線までの前記最終クラウドベースのユークリッド距離における前記３Ｄ点を含むことと、
を含む、前記マージすることと、
を含む、方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法であって、
前記３Ｄ点のクラウドを生成することが、
前記複数の連続フレームにおける点の推定される２Ｄ位置の複数のトラックを受け取ることと、
前記複数のトラックの各トラックに対応する３Ｄ点を推定することにより前記３Ｄ点のクラウドを演算することと、
を含み、
Ｎ個の連続フレームのスライディングウィンドウにおける２つの直近フレームが、前記トラックにおける前記２Ｄ位置を推定するための点対応に用いられ、各トラックが最大Ｎ個の２Ｄ位置を含み、前記複数のフレームにおけるフレームの数がＮであり、Ｎ＞２である、方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法であって、
Ｎ＝６である、方法。
【請求項１３】
請求項１０に記載の方法であって、
前記３Ｄ点のクラウドを生成することが、
前記複数の連続フレームにおける点の推定される２次元（２Ｄ）位置の複数のトラックを受け取ることと、
３次元（３Ｄ）点のクラウドを生成することであって、前記複数のトラックの各トラックに対して、
前記トラックにおける前記２Ｄ位置に基づいて３次元（３Ｄ）点の推定される位置を三角測量することと、
前記３Ｄ点の対角のサイズと前記３Ｄ点の投影誤差とが、前記３Ｄ点が包含のために充分にロバストであることを示すときに、前記クラウドにおいて前記３Ｄ点を含むことであって、前記３Ｄ点が充分にロバストであるか否かを判定するために前記対角のサイズと前記投影誤差とが漸進的に小さいそれぞれの閾値の複数の対の１つ又は複数に対してテストされ、一対の閾値が角度サイズ閾値と投影誤差閾値とで構成される、前記クラウドにおいて前記３Ｄ点を含むことと、
によって、前記３Ｄ点のクラウドを生成すること、
を含む、方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、
前記閾値の複数の対の初期閾値の対が、ベース角度サイズ閾値とベース投影誤差閾値とを含み、対応する所定の漸進的に大きいスケールファクタを前記ベース角度サイズ閾値と前記ベース投影誤差閾値とに適用することによって、前記漸進的に小さいそれぞれの閾値の他の対における閾値が決定される、方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、
前記漸進的に小さいそれぞれの閾値の対が、漸進的に小さいそれぞれの閾値の５対であり、前記漸進的に大きいスケールファクタが、２、４、８及び１６である、方法。
【請求項１６】
コンピュータビジョンシステムにおけるストラクチャフロムモーション処理のための方法であって、
単眼カメラにより捕捉されたＮ個の連続フレームにおける点の推定される２次元（２Ｄ）位置の複数のトラックを受け取ることと、
前記複数のトラックの各トラックに対応する３Ｄ点を推定することによって３次元（３Ｄ）点クラウドを演算することであって、Ｎ個の連続フレームのスライディングウィンドウにおける２つの直近フレームが、前記トラックにおける前記２Ｄ位置を推定するための点対応に用いられ、各トラックが最大Ｎ個の２Ｄ位置を含み、Ｎ＞２である、前記演算することと、
最終３Ｄ点クラウドを生成するために前記３Ｄ点クラウドを前の３Ｄ点クラウドとマージすることであって、前記前のクラウドにおける各３Ｄ点に対して、前記最終３Ｄ点クラウドにおいて前記３Ｄ点を含むべきかを判定することが、
前記３Ｄ点に対応する次の直近フレームにおける第２の２Ｄ点に対応する直近フレームにおける第１の２Ｄ点を位置特定することを試みるために、前記複数の連続フレームにおける直近フレームと前記複数のフレームにおける次の直近フレームとの間の点対応を実施することと、
前記第１の２Ｄ点が位置特定される場合に、前記第１の２Ｄ点に対するエピポーラ線と前記第２の２Ｄ点に対するエピポーラ線とを演算することと、
前記第１の２Ｄ点と前記第２の２Ｄ点とのそれぞれのエピポーラ線までの前記最終クラウドベースのユークリッド距離における前記３Ｄ点を含む又は含まないことと、
を含む、前記マージすることと、
を含む、方法。
【請求項１７】
コンピュータビジョンシステムにおけるストラクチャフロムモーション処理のための方法であって、
単眼カメラにより捕捉されたＮ個の連続フレームにおける点の推定される２次元（２Ｄ）位置の複数のトラックを受け取ることと、
前記複数のトラックの各トラックに対応する３Ｄ点を推定することによって３次元（３Ｄ）点クラウドを演算することであって、Ｎ個の連続フレームのスライディングウィンドウにおける２つの直近フレームが、前記トラックにおける前記２Ｄ位置を推定するための点対応に用いられ、各トラックが最大Ｎ個の２Ｄ位置を含み、Ｎ＞２であり、
前記複数のトラックの各トラックに対して、
前記トラックにおける前記２Ｄ位置に基づいて３次元（３Ｄ）点の推定される位置を三角測量することと、
前記３Ｄ点の対角のサイズと前記３Ｄ点の投影誤差とが、前記３Ｄ点が包含のために充分にロバストであることを示すときに、前記３Ｄ点クラウドにおいて前記３Ｄ点を含むことであって、前記３Ｄ点が充分にロバストであるか否かを判定するために前記対角のサイズと前記投影誤差とが漸進的に小さいそれぞれの閾値の複数の対の１つ又は複数に対してテストされ、一対の閾値が角度サイズ閾値と投影誤差閾値とで構成される、前記３Ｄ点クラウドにおいて前記３Ｄ点を含むことと、
によって、前記３Ｄ点クラウドを生成することを含む、前記３Ｄ点クラウドを演算することと、
を含む、方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、
前記閾値の複数の対の初期閾値対が、ベース角度サイズ閾値とベース投影誤差閾値とを含み、対応する所定の漸進的に大きいスケールファクタを前記ベース角度サイズ閾値と前記ベース投影誤差閾値とに適用することによって、前記漸進的に小さいそれぞれの閾値の他の対の閾値が決定される、方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の方法であって、
前記漸進的に小さいそれぞれの閾値の対が、漸進的に小さいそれぞれの閾値の５対であり、前記漸進的に大きいスケールファクタが、２、４、８及び１６である、方法。