会员体验
专利管家(专利管理)
工作空间(专利管理)
风险监控(情报监控)
数据分析(专利分析)
侵权分析(诉讼无效)
联系我们
交流群
官方交流:
QQ群: 891211   
微信请扫码    >>>
现在联系顾问~
热词
    • 2. 发明专利
    • 画像解析装置
    • JP2018173799A
    • 2018-11-08
    • JP2017071179
    • 2017-03-31
    • セコム株式会社
    • 氏家 秀紀野坂 龍佑黒川 高晴永橋 知行
    • H04N7/18G06T7/60
    • 【課題】混雑が生じ得る空間が撮影された撮影画像から隠蔽状態が軽度な物体の領域を抽出して当該物体についての情報を解析できる画像解析装置を提供する。 【解決手段】画像解析装置は、密度推定器を用いて撮影画像に撮影されている物体の密度の分布を推定する密度推定手段50と、単独の物体の全体が撮影された全体画像の特徴を学習した全体識別器を用いて撮影画像に物体の全体が撮影されている度合いを表す全体撮影度の分布を推定する全体撮影度推定手段52と、軽度な隠蔽状態の物体が撮影されている軽度隠蔽領域を抽出するための抽出基準を軽度隠蔽領域の候補である候補領域ごとに当該候補領域の密度に応じて設定する抽出基準設定手段51と、撮影画像から全体撮影度が抽出基準を満たす軽度隠蔽領域を抽出する軽度隠蔽領域抽出手段53と、軽度隠蔽領域における撮影画像から単独の物体についての情報を解析する物体情報解析手段54を備える。 【選択図】図2
    • 4. 发明专利
    • 対象検出装置
    • 目标检测装置
    • JP2016033717A
    • 2016-03-10
    • JP2014155853
    • 2014-07-31
    • セコム株式会社
    • 李 叶秋氏家 秀紀小野塚 正則佐藤 昌宏村井 陽介
    • H04N5/232H04N5/225G06T7/00
    • 【課題】対象検出装置にて、様々な環境で撮影した入力画像から精度よく対象物を検出する。 【解決手段】スコア算出部32は、入力画像内の複数の位置に注目領域を設定し、当該注目領域に対象が存在する尤もらしさを表す指標値を、入力画像から得られた特徴量と識別基準とに基づいて算出する。候補領域削除部33及び領域グループ生成部34からなる候補領域抽出部は、注目領域のうち指標値が予め定められた第一閾値を超えるものを対象候補領域として抽出する。対象物領域算出部35は候補領域抽出部により抽出された対象候補領域を用いて対象領域を決定する。候補領域抽出部は、注目領域ごとの指標値のうち第一閾値を超えるもののばらつき度合いが予め定められた誤抽出推定閾値以上である場合に、第一閾値より大きな第二閾値を設定し、指標値が第二閾値以下である対象候補領域を削除する。 【選択図】図1
    • 要解决的问题:基于在各种环境中成像的输入图像在目标检测装置中精确地检测目标。解析:分数计算部分32设置输入图像中的多个位置的注意区域,并计算指示 基于从输入图像获取的特征量和识别基准,在关注区域中存在目标的可能性。 由候选区域删除部分33和区域组创建部分34形成的候选区域提取部分提取其索引值超过预定的第一阈值的关注区域作为目标候选区域。 目标区域计算部分35使用由候选区域提取部分提取的目标候选区域来确定目标区域。 当超过第一阈值的各个关注区域的索引值的变化程度等于或大于预定的错误提取估计阈值时,候选区域提取部分设定大于第一阈值的第二阈值,并且删除目标 其索引值等于或小于第二阈值的候选区域。选择图:图1
    • 6. 发明专利
    • 物体検出装置
    • JP2018165966A
    • 2018-10-25
    • JP2017063887
    • 2017-03-28
    • セコム株式会社
    • 氏家 秀紀前田 昌宏黒川 高晴
    • G06T1/00G06T7/00
    • 【課題】混雑が生じ得る空間が撮影された撮影画像であっても当該撮影画像中の個々の物体を精度良く検出する。 【解決手段】所定の物体による混雑が生じ得る空間が撮影された撮影画像から個々の物体を検出する物体検出装置であって、所定の密度ごとに当該密度にて物体が存在する空間を撮影した密度画像それぞれの画像特徴を学習した密度推定器を用いて、撮影画像に撮影された物体の密度の分布を推定する密度推定手段50と、撮影画像内に個々の物体が存在し得る候補位置を設定して当該候補位置の撮影画像に単独の物体の画像特徴が現れている度合いを表す評価値を算出し、評価値が所定値以上である候補位置を物体の位置と判定する物体位置判定手段51と、を備え、物体位置判定手段51は、候補位置における密度に応じ、単独の物体を構成する部分のうちの重視する部分を変更して評価値を算出する。 【選択図】 図2
    • 7. 发明专利
    • 物体位置推定装置
    • JP2018156236A
    • 2018-10-04
    • JP2017051077
    • 2017-03-16
    • セコム株式会社
    • 氏家 秀紀黒川 高晴前田 昌宏宗片 匠
    • G06T7/70
    • 【課題】混雑が生じ得る空間が撮影された撮影画像から個々の物体の位置を精度良く推定できる物体位置推定装置を提供する。 【解決手段】本発明にかかる物体位置推定装置は、所定の密度ごとに当該密度にて物体が存在する空間を撮影した密度画像の特徴を予め学習した密度推定器を用いて、撮影画像に撮影された物体の密度の分布を推定する密度推定手段50と、物体を模した物体モデルを記憶している物体モデル記憶手段41と、撮影画像に配置領域を設定するとともに、分布に応じた個数の物体モデルに配置領域内の位置を割り当てて複数通りの配置を設定し、複数通りの配置にて物体モデルを描画してモデル画像を生成するモデル画像生成手段51と、複数通りの配置それぞれのモデル画像と撮影画像との類似度を算出して、複数通りの配置のうちの類似度が最も高い配置を出力する最適配置推定手段52と、を備える。 【選択図】図2