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公开(公告)号：JP2021096879A
公开(公告)日：2021-06-24
申请号：JP2021050998
申请日：2021-03-25
Applicant: トヨタ自動車株式会社
Abstract: 【課題】演算スピードを確保しつつ、主要因としての未確定変数群を特定し易い変数群演算装置を提供すること。 【解決手段】本発明に係るデータ構造は、未確定変数群及び辞書データ群の加算合成値と観測データ群との差分値と、前記未確定変数群の正則化項と、を含むデータ構造であって、前記差分値と、前記差分値及び前記正則化項を含むデータ値と、を同時に最小化する前記未確定変数群を演算する変数群演算装置が、前記正則化項を、前記未確定変数群を用いたL1ノルムと、軟化関数と、の畳み込み値とする手順と、前記畳み込み値とされた前記正則化項を用いて、前記演算を行う手順と、を実行するために用いられる。 【選択図】図3
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公开(公告)号：JP2020004260A
公开(公告)日：2020-01-09
申请号：JP2018125200
申请日：2018-06-29
Applicant: 国立大学法人名古屋大学 , トヨタ自動車株式会社
Abstract: 【課題】物体の最適な観測位置を推定できること。 【解決手段】観測位置推定装置は、第1観測位置において物体の画像を取得する画像取得手段と、取得された物体の画像から物体の画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、抽出された物体の特徴量に基づいて物体の推定姿勢と推定姿勢の尤度との関係を示す第1尤度マップを算出する姿勢推定手段と、推定された姿勢のときの、真の第1観測位置と第1観測位置の尤度との関係を示す第2尤度マップを記憶する第2記憶手段と、物体を第1観測位置及び第2観測位置で観測したときの、物体の姿勢と姿勢の尤度との関係を示す第3尤度マップを記憶する第3記憶手段と、第1尤度マップと第2尤度マップと第3尤度マップとを乗算し積分した結果をパラメータとした評価関数の値が最大又は最小となるように、第2観測位置を推定する位置推定手段と、を備える。 【選択図】図1
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公开(公告)号：JP6565951B2
公开(公告)日：2019-08-28
申请号：JP2017022107
申请日：2017-02-09
Applicant: トヨタ自動車株式会社
Inventor： 小堀 訓成
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公开(公告)号：JP6540577B2
公开(公告)日：2019-07-10
申请号：JP2016071416
申请日：2016-03-31
Applicant: トヨタ自動車株式会社
IPC: G06T7/70
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公开(公告)号：JP2017049815A
公开(公告)日：2017-03-09
申请号：JP2015172651
申请日：2015-09-02
Applicant: トヨタ自動車株式会社
IPC: G06T7/00
Abstract: 【課題】認識精度を良好に維持しつつ、高速な物体認識が可能となること。 【解決手段】複数の物体の画像の特徴量テンプレートをバイナリ化し、その特徴量テンプレートに基づいて、評価関数の評価値が最小となるように、該特徴量テンプレートにおけるビット位置を算出し、そのビット位置における特徴量テンプレートの値に基づいて木構造のハッシュテーブルのハッシュ値を算出し、特徴量テンプレートのハッシュ値に基づいて、特徴量テンプレートをハッシュテーブルに分配し、認識対象物の画像の特徴量テンプレートをバイナリ化し、その特徴量テンプレートのビット位置の値に基づいて、認識対象物の特徴量テンプレートのハッシュ値を算出し、算出したハッシュ値に対応するハッシュテーブルを選択し、該選択したハッシュテーブルに属する特徴量テンプレートと、認識対象物の特徴量テンプレートとのマッチングを行う。 【選択図】図2
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：JP2017211807A
公开(公告)日：2017-11-30
申请号：JP2016104124
申请日：2016-05-25
Applicant: トヨタ自動車株式会社
CPC classification number: G06K9/6202 , G06K9/00201 , G06K9/6215 , G06K9/6276 , G06T7/248 , G06T7/74
Abstract: 【課題】物体の未検出を抑制し認識精度を向上させること。 【解決手段】物体認識装置は、認識対象物の画像情報を取得する画像情報取得手段と、認識対象物の候補である物体候補と、該物体候補に対して検出可能な検出器とを対応付けた検出プロファイル情報と、物体候補に対応付けられた該物体候補のモデル画像情報と、を記憶する記憶手段と、検出プロファイル情報に設定された複数の検出器を有し、画像情報取得手段により取得された画像情報より、該検出器を用いて前記認識対象物を検出する物体検出手段と、を備える。物体検出手段の検出器の夫々は、検出プロファイル情報において該検出器に対応付けられた物体候補のモデル画像情報と、画像情報取得手段により取得された認識対象物の画像情報と、を比較して、物体候補を検出し、該検出した物体候補を認識対象物として、出力する。 【選択図】図1
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公开(公告)号：JP2016130895A
公开(公告)日：2016-07-21
申请号：JP2015004234
申请日：2015-01-13
Applicant: トヨタ自動車株式会社
Inventor： 小堀 訓成
Abstract: 【課題】マーカにコード情報が重畳されている場合でも、マーカと識別して高精度に認識できるコード情報を生成すること。 【解決手段】コード情報生成装置は、マーカの特徴を示すM個のN(N>M>2)次元の特徴信号を取得する特徴取得手段と、特徴取得手段により取得された特徴信号を用いて、行列W(N*M)をICAにより学習させる学習手段と、学習手段により学習された行列WのN*(N−M)の成分を作成し、該行列WをN*Nの疑似直交行列とし、該行列Wを直交拡散符号PN−Codeを用いて分解するために、行列Wbを設定し、該行列Wbを式(W=Wb*PNcode)で表し、該式の両辺に直交拡散符号の転置行列を乗算することで、行列Wbを算出し、該算出した行列Wbの転置行列の逆行列に直交拡散符号の各PN符号を夫々乗算することで、コード情報を算出するコード情報算出手段と、を備える。 【選択図】図3
Abstract translation: 要解决的问题：即使当代码信息重叠在标记上时，也可以利用与标记识别的代码信息高度准确地识别代码信息。解码：代码信息创建装置包括：特征获取装置，其获取M个 的指示标记的N（N> M> 2）维特征信号; 学习装置，其使用由特征获取装置获取的特征信号，使ICA学习矩阵W（N * M）; 以及代码信息计算装置，其创建由学习装置学习的矩阵W的N *（NM）分量，使矩阵W成为N * N伪正交矩阵，设置矩阵Wb以通过使用 正交扩散码PN码表示具有表达式（W = Wb * PNcode）的矩阵Wb，将表达式的任一侧乘以正交扩散码的转置矩阵以计算矩阵Wb，并且将 通过正交扩散码的每个PN码分别计算矩阵Wb的转置矩阵以计算代码信息。图3
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公开(公告)号：JP2016110216A
公开(公告)日：2016-06-20
申请号：JP2014244313
申请日：2014-12-02
Applicant: トヨタ自動車株式会社
Inventor： 小堀 訓成
CPC classification number: G06K19/06056 , G06K19/06037 , G06K19/06103 , G06K19/0614 , G06K19/06168 , G06K7/12
Abstract: 【課題】マーカのコード情報を高精度に認識すること。 【解決手段】マーカ認識装置は、複数の領域に画成されたマーカに重畳するためのNビット(Nは2以上の自然数)のコード情報を取得するコード取得手段と、コード取得手段により取得されたコード情報の各ビットの値に対してM系列の行列を夫々乗算する乗算手段と、乗算手段により乗算された乗算結果を加算して、マーカの各領域に対して配色を行うための色情報を算出する色情報算出手段と、色情報算出手段により算出された色情報に基づいて、マーカの各領域に対して配色を行う配色手段と、を備える。 【選択図】図1
Abstract translation: 要解决的问题：高度准确地识别标记上的代码信息。解决方案：标记识别装置包括：代码获取装置，其获取关于N位的代码信息（N是2或更大的自然数），用于将划分的标记 多个区域; 乘法意味着相对于由代码获取装置获取的代码信息的每个比特的值分别乘以M系列矩阵; 颜色信息计算装置，将乘以乘法的相乘结果相加，并计算用于对标记的每个区域执行颜色组合的颜色信息; 以及颜色组合装置，其基于由颜色信息计算装置计算的颜色信息，对标记的每个区域执行颜色组合。图1
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公开(公告)号：JP2018128904A
公开(公告)日：2018-08-16
申请号：JP2017022107
申请日：2017-02-09
Applicant: トヨタ自動車株式会社
Inventor： 小堀 訓成
CPC classification number: G06K9/4652 , G06K9/00664 , G06K9/4604 , G06K9/6224 , G06T7/136 , G06T11/60 , G06T2207/10024 , H04N1/60 , H04N1/6016
Abstract: 【課題】対象物によっては、撮像した画像の中で背景と区別することが難しい場合がある。 【解決手段】取得したカラー画像データのカラー画像から対象物の画像領域を抽出する画像領域抽出方法であって、カラー画像データの各ピクセルのRGB値をHSV値に変換する第1変換ステップと、各ピクセルの変換されたS値とV値の少なくともいずれかに対して2値化する閾値処理を施してHS’V’値に変換する第2変換ステップと、各ピクセルが、R値G値B値のいずれかとH値S’値V’値のいずれかを予め定められた一対一の組み合わせによりそれぞれ加算したX値Y値Z値を有する合成画像データを生成する画像生成ステップと、合成画像データを用いて画像領域を抽出する抽出ステップとを有する画像領域抽出方法を提供する。 【選択図】図8
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