[發明專利]附著物檢測方法及裝置和系統、附著物學習方法及裝置、程序在審
| 申請號： | 201810714547.6 | 申請日： | 2018-07-03 |
| 公開（公告）號： | CN109241818A | 公開（公告）日： | 2019-01-18 |
| 發明（設計）人： | 谷川徹;莊田幸惠;芋本征矢 | 申請（專利權）人： | 松下電器（美國）知識產權公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市中咨律師事務所 11247 | 代理人： | 徐健;段承恩 |
| 地址： | 美國加利*** | 國省代碼： | 美國;US |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 附著物 拍攝圖像 透光體 檢測 對象附著物 拍攝元件 附著 檢測系統 檢測裝置 拍攝對象 學習裝置 拍攝 隔開 圖像 輸出 學習 計算機 | ||
1.一種附著物檢測方法，通過至少一個計算機來檢測在隔開拍攝元件和拍攝對象的透光體附著的對象附著物，包括：
取得通過所述拍攝元件經由所述透光體拍攝而生成的拍攝圖像；
取得通過將所述拍攝圖像作為輸入數據輸入到識別模型而輸出的表示所述拍攝圖像中有無附著物的信息，由此檢測所述拍攝圖像中有無所述對象附著物，所述識別模型用于識別經由透光體拍攝到的圖像中有無附著于所述透光體的附著物。
2.根據權利要求1所述的附著物檢測方法，
所述識別模型是通過使用訓練數據學習所述拍攝圖像中有無附著于所述透光體的附著物而構建的模型，所述訓練數據是對所述拍攝圖像賦予了注釋而得到的數據，所述注釋是表示有無附著于所述透光體的該附著物的信息。
3.根據權利要求2所述的附著物檢測方法，
所述訓練數據是賦予了還包含(a)該拍攝圖像中的該附著物的坐標和(b)表示該附著物的類別的類別信息的所述注釋而得到的所述訓練數據，
所述識別模型是通過使用所述訓練數據還學習所述拍攝圖像中的該附著物的類別信息而構建的模型，
在檢測所述對象附著物時，取得通過將所述拍攝圖像作為輸入數據輸入到所述識別模型而輸出的、所述拍攝圖像中的附著物的類別信息，從而還檢測所述拍攝圖像中的所述對象附著物的類別。
4.根據權利要求1～3中任一項所述的附著物檢測方法，
在檢測所述對象附著物時，取得通過將所述拍攝圖像輸入到所述識別模型而輸出的、所述拍攝圖像中的附著物的尺寸，從而檢測所述拍攝圖像中的所述對象附著物的尺寸。
5.根據權利要求2所述的附著物檢測方法，
所述拍攝元件搭載于對象車輛，
所述透光體是作為兩個透光體的具備所述拍攝元件的攝像頭的鏡頭以及所述對象車輛的前玻璃，
在取得所述訓練數據時，
取得賦予了還包含(c)表示所述鏡頭和所述前玻璃中的附著有該附著物的一方的確定信息的所述注釋而得到的所述訓練數據，
所述識別模型是通過使用所述訓練數據還學習所述圖像中的該附著物的確定信息而構建的模型，
在檢測所述對象附著物時，取得通過將所述拍攝圖像作為輸入數據輸入到所述識別模型而輸出的、所述拍攝圖像中的附著物的確定信息，從而檢測所述拍攝圖像中的所述對象附著物附著于所述鏡頭和所述前玻璃中的哪一方。
6.根據權利要求3所述的附著物檢測方法，
所述注釋所包含的所述類別信息是表示水滴、雪粒、冰、塵埃、泥、蟲以及糞便的某一方的信息。
7.根據權利要求1～3中任一項所述的附著物檢測方法，
所述拍攝元件搭載于對象車輛，
所述附著物檢測方法還包括：基于檢測到的所述對象附著物的類別，控制向所述對象車輛的駕駛員的通知。
8.根據權利要求1～3中任一項所述的附著物檢測方法，
所述拍攝元件搭載于對象車輛，
所述附著物檢測方法還包括：基于檢測到的所述對象附著物的類別，切換是通過自動駕駛來控制所述對象車輛、還是通過手動駕駛來控制所述對象車輛。
9.根據權利要求1～3中任一項所述的附著物檢測方法，
所述拍攝元件搭載于對象車輛，
所述附著物檢測方法還包括：基于檢測到的所述對象附著物的類別，控制所述對象車輛的刮水器的驅動。
10.根據權利要求1～3中任一項所述的附著物檢測方法，
所述識別模型包括雨天用識別模型，所述雨天用識別模型用于識別在雨天時拍攝到的所述拍攝圖像中的該附著物和表示該附著物的類別的類別信息，
在作為所述對象附著物而檢測到水滴之后，使用所述雨天用識別模型作為所述識別模型來進行所述對象附著物的檢測。
11.根據權利要求1～3中任一項所述的附著物檢測方法，
所述識別模型是神經網絡模型。
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