[發明專利]圖像識別裝置

在審

• 申請號: 202010514662.6
• 申請日: 2020-06-08
• 公開（公告）號: CN112084833A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 小池伸
• 申請（專利權）人: 豐田自動車株式會社
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06T7/246
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 黃隸凡

1.圖像識別裝置，其配置為通過對時間序列幀圖像進行圖像處理來提取所述幀圖像中的目標，并輸出與所述目標有關的目標信息，所述幀圖像是通過從移動物體拍攝環境而獲得的，其特征在于，所述圖像識別裝置包括：

目標識別部，其配置為對所述幀圖像中的每一幀圖像中的所述目標執行位置檢測和識別；以及

優先提取部，其配置為相較于不具有環境變化特征的第二目標，優先提取具有所述環境變化特征的第一目標，所述環境變化特征是關于當從所述移動物體拍攝所述環境時展現出的所述目標的位置變化的特征，所述位置變化是在所述時間序列幀圖像當中共同識別出的所述目標的位置變化。

2.根據權利要求1所述的圖像識別裝置，其特征在于，所述環境變化特征除了包括所述目標的所述位置變化的特征以外，還包括所述目標的大小變化的特征。

3.根據權利要求1或2所述的圖像識別裝置，其特征在于，所述環境變化特征包括：對于在運動矢量的消失點附近的位置處識別出的目標，所述幀圖像之間的位置變化小于或等于預定量的特征。

4.根據權利要求1或2所述的圖像識別裝置，其特征在于，所述環境變化特征包括：共同識別出的所述目標沿著直線移動的特征。

5.根據權利要求4所述的圖像識別裝置，其特征在于，所述環境變化特征包括：在所述幀圖像當中共同識別出的所述目標沿著連接任意幀圖像中的所述目標與運動矢量的消失點的直線移動的特征。

6.根據權利要求4或5所述的圖像識別裝置，其特征在于，所述環境變化特征包括：共同識別出的所述目標的移動間隔變化具有預定的規律性的特征。

7.根據權利要求4至6中任一項所述的圖像識別裝置，其特征在于，所述環境變化特征包括：共同識別出的所述目標的大小變化具有預定的規律性的特征。

8.根據權利要求1至7中任一項所述的圖像識別裝置，其特征在于：

所述優先提取部包括神經網絡，所述神經網絡配置為通過使用關于所述時間序列幀圖像的信息來識別所述目標；并且

所述神經網絡配置為通過深度學習來學習，以使得相較于不具有所述環境變化特征的所述第二目標，優先提取具有所述環境變化特征的所述第一目標。

9.根據權利要求8所述的圖像識別裝置，其特征在于，當所述神經網絡通過所述深度學習來學習時，將要從損失函數輸出以用于更新所述神經網絡中的突觸權重的誤差調整為：相較于在不具有所述環境變化特征的所述第二目標中，所述誤差在具有所述環境變化特征的所述第一目標中較小。

10.根據權利要求1至9中任一項所述的圖像識別裝置，其特征在于，還包括幀選擇部，所述幀選擇部配置為輸入通過從所述移動物體拍攝所述環境而獲得的所述時間序列幀圖像，并將從輸入的所述幀圖像中以預定的采樣間隔提取的幀圖像設定為所述圖像處理的目標，所述幀選擇部配置為調整所述采樣間隔以使得所述采樣間隔隨著所述移動物體的移動速度減小而增大。

11.根據權利要求1所述的圖像識別裝置，其特征在于，所述移動物體為車輛。

12.圖像識別裝置，其特征在于，包括：

目標識別部，其配置為對通過從移動物體拍攝環境而獲得的時間序列幀圖像中的每一幀圖像中的目標執行位置檢測和識別；以及

優先提取部，其配置為：

通過對所述幀圖像進行圖像處理來提取所述幀圖像中的所述目標，所述優先提取部配置為相較于第二目標，優先提取具有環境變化特征的第一目標，所述環境變化特征是關于當從所述移動物體拍攝所述環境時，由所述目標識別部識別出的所述目標被估計為所述時間序列幀圖像當中的共同目標所需的所述目標的位置變化的特征，以及

輸出與所述目標有關的目標信息。

13.根據權利要求12所述的圖像識別裝置，其特征在于，所述移動物體為車輛。