特許7595438IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

メニュー推定装置および方法、ボリューム推定装置および方法、プログラム

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

上述した物体認識システムなどのように画像を入力情報とし、当該画像内に含まれる物体を推定する技術において、画像中の食品メニューを推定することが行われている。しかし、メニューの推定精度が低い場合、入力画像内のどこに着目して推定したかが不明であった。また、従来の技術では、画像内に事前に物体の大きさが分かる箸やスプーンなどの参照物と比較することで食品の大きさ（ボリューム）を推定する技術も考えられるが、参照物が存在しない場合には推定精度が低下する可能性がある。また、入力画像が食品をどのような角度で撮像したかという環境の違いによってはメニューの特定やボリュームの推定精度が低下する場合もある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

（１）本発明の一態様は、画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得した画像を学習データとして入力とし、前記画像取得部により取得した画像に含まれる食品のメニューに関する情報を出力するようにメニュー推定モデルを学習させ、および当該メニューのボリュームに関する情報を出力するようにボリューム推定モデルを学習させる学習部と、前記ボリュームに関する情報は、前記画像取得部により取得した画像を撮像・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の一態様によれば、メニューの推定精度を高くすることができる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 実施形態のメニュー推定システムの機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【図2】 実施形態におけるメニュー推定モデルの学習処理の一例を示すブロック図である。
【図3】 実施形態におけるメニュー推定モデルの推定処理の一例を示すブロック図である。
【図4】 実施形態におけるボリューム推定モデルの学習処理の一例を示すブロック図である。
【図5】 実施形態におけるボリューム推定モデルの推定処理の一例を示すブロック図である。
【図6】 実施形態においてユーザに提示する情報の一例を示す図である。
【図7】 実施形態における特徴マップを示す図である。
【図8】 食品を上方から撮像した画像および領域を示す図である。
【図9】 食品を側方から撮像した画像および領域を示す画像である。
【図10】 実施形態における栄養素推定部の一例を示すブロック図である。
【図11】 実施形態におけるデータ生成処理の一例を説明する図である。
【図12】 実施形態におけるデータ生成処理の他の一例を説明する図である。
【図13】 実施形態における推定結果の一例を示す図である。
【図14】 実施形態の学習データ生成部における動作を示す図である。
【図15】 実施形態における学習用画像の生成処理の一例を示す図である。
【図16】 実施形態における学習用画像の生成処理の他の一例を示す図である。
【図17】 実施形態における学習用画像の生成処理の他の一例を示す図である。
【図18】 実施形態における学習用画像の生成処理の他の一例を示す図である。
【図19】 学習用画像の集合を調整する具体的な一例を示す図である。
【図20】 学習用画像の集合を調整する具体的な一例を示す図である。
【図21】 実施形態における推定モデルの評価を示すブロック図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１ メニュー推定システム １００ ユーザ端末装置 ２００ 画像蓄積部 ２０６ ログデータ蓄積部 ２０８ 検知結果蓄積部 ２１０ 学習データ生成部 ３００ モデル学習部 ３１０ 学習処理部 ４００ 推定部 ４１０ メニュー推定部 ４１２ メニュー推定モデル ４２０ ボリューム推定部 ４２２ ボリューム推定モデル ５００ 中間出力部（第１の出力部） ５１０ メニュー情報 ５２０ ボリューム情報 ６００ 補正部 ６１０ メニュー補正部 ６２０ ボリューム補正部 ７００ 出力部（第２の出力部） ７１０ メニュー情報 ７２０ ボリューム情報 ８００ 栄養素推定部 ９００ 評価部

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