特許7889351IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

環境認識装置

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

しかしながら、セグメンテーションモデル等の人工知能の手法を用いた移動体の判断の従来技術では、画素ごとに判断しなければならず処理負荷が高くなるため、装置に多くのハードウェアリソースが必要となる。また、特許文献１の技術では、予め多数の移動体のテンプレートを準備しておく必要があり、記憶容量が過大となる。また、この特許文献１の技術では、テンプレートマッチングの手法を用いているため、テンプレートのない移動体については検出が困難となり、検出精度が低下する可能性がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

実施形態の環境認識装置は、撮像部によって撮像された画像を入力し、入力された画像の特徴点と、前記特徴点の特徴量と、を出力する学習済みモデルで構成される特徴点検出部と、前記特徴点検出部から出力される前記特徴量を解析し、前記特徴量の解析結果に基づいて、前記画像における特徴点を、移動体の特徴点からなる移動体領域と、非移動体の特徴点からなる非移動体領域とに分類する解析部と、前記非移動体領域の特徴点ごと・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

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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】 図１は、本実施形態にかかる車両の車室の一部が透視された状態の一例が示された斜視図である。
【図2】 図２は、本実施形態にかかる車両の一例の平面図である。
【図3】 図３は、本実施形態にかかる車両の構成の一例を示すブロック図である。
【図4】 図４は、本実施形態にかかる車両が有するＥＣＵの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図5】 図５は、本実施形態において入力されるフレームの一例を示す図である。
【図6】 図６は、本実施形態において入力されるフレームの一部を拡大した図である。
【図7】 図７は、本実施形態にかかる解析部によりフレームの特徴点を分類した結果の一例を示す模式図である。
【図8】 図８は、本実施形態にかかる環境認識処理の手順の一例を示すフローチャートである。

代表図 図1本件の代表的な図

１５ 撮像部 １４ ＥＣＵ １００ 環境認識装置 １０１ 環境地図生成部 １０２ 自己位置推定部 １０３ 特徴点検出部 １０４ 解析部 １０５ 画像取得部 １１０ 環境認識部 ２００ 車両制御装置 ２１０ 走行制御部 ２３０ 環境地図 ８０１ 雲領域 ８０２ 移動物体領域 ８０３ 非移動体領域

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