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公開番号2025113032
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-01
出願番号2024007646
出願日2024-01-22
発明の名称運転支援システム、画像認識装置、画像認識プログラム、更新情報提供方法、更新情報提供プログラム、更新データ提供方法及び車両
出願人株式会社デンソーテン
代理人弁理士法人秀和特許事務所
主分類H04N 7/08 20060101AFI20250725BHJP(電気通信技術)
要約【課題】地域に応じた学習済モデルを効率的に実現するための技術を提供する。
【解決手段】運転支援システムは、車両とサーバ装置と放送装置とを含む。サーバ装置は、放送波の放送エリアに対応した対象画像収集エリアから収集した画像データを入力データとし、画像データに正解データを付加した学習データを生成し、生成した学習データを用いて学習モデルを学習して学習済モデルを生成し、生成した学習済モデルに基づきモデル更新用の更新データを生成し、生成した更新データを出力する。放送装置は、更新データを、放送エリアが規定されたデジタル放送の放送波に重畳して送信する。車両は、物体検出を行うための学習済モデルを有する画像認識装置と、画像認識装置による物体検出情報に基づき運転支援を行う運転支援装置とを備える。画像認識装置は、受信したデジタル放送の放送波から更新データを抽出し、抽出した更新データに基づき学習済モデルを更新する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
車両と、サーバ装置と、放送装置とを含む運転支援システムであって、
前記サーバ装置は、
放送波の放送エリアに対応した対象画像収集エリアから収集した画像データを入力データとし、前記画像データに正解データを付加した学習データを生成し、
生成した前記学習データを用いて学習モデルを学習して学習済モデルを生成し、
生成した学習済モデルに基づきモデル更新用の更新データを生成し、
生成した前記更新データを出力し、
前記放送装置は、
前記更新データを取得し、
取得した前記更新データを、放送エリアが規定されたデジタル放送の放送波に重畳して送信し、
前記車両は、
物体検出を行うための学習済モデルを有する画像認識装置と、
前記画像認識装置による物体検出情報に基づき運転支援を行う運転支援装置と、
を備え
前記画像認識装置は、
受信した前記デジタル放送の放送波から、前記画像認識装置が有する学習済モデルの更新データを抽出し、
抽出した前記更新データに基づき前記画像認識装置が有する学習済モデルを更新する、
運転支援システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
物体検出を行うための学習済モデルを有し、車両に搭載される画像認識装置であって、
放送エリアが規定されたデジタル放送の放送波から、前記学習済モデルの更新データを抽出し、
抽出した前記更新データに基づき前記学習済モデルを更新する
画像認識装置。
【請求項３】
前記更新データには、更新の適用条件を示す適用条件データが含まれ、
前記車両における環境が前記適用条件を満たす前記更新データに基づき前記学習済モデルを更新する
請求項２に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記適用条件は適用エリアであり、
前記車両の位置が含まれる前記適用エリアに対する前記更新データに基づき前記学習済モデルを更新する
請求項３に記載の画像認識装置。
【請求項５】
前記放送波から、ネットワークを介して前記更新データを取得できる格納場所を示す格納場所情報を抽出し、
前記格納場所情報に基づき、前記ネットワークを介して、前記格納場所から前記更新データを取得し、
前記格納場所から取得した前記更新データに基づき前記学習済モデルを更新する
請求項２から４の何れか一項に記載の画像認識装置。
【請求項６】
前記車両の種別に応じて前記格納場所から前記更新データを取得するか否か判断する
請求項５に記載の画像認識装置。
【請求項７】
物体検出を行うための学習済モデルを有し、車両に搭載されるコンピュータにより実行される画像認識プログラムであって、前記コンピュータに、
放送エリアが規定されたデジタル放送の放送波から、前記学習済モデルの更新データを抽出させ、
抽出した前記更新データに基づき前記学習済モデルを更新させる
画像認識プログラム。
【請求項８】
放送波の放送エリアに対応した対象画像収集エリアから収集した画像データを入力データとし、前記画像データに付加した正解データとする学習データを生成し、
生成した前記学習データを用いて学習モデルを学習して学習済モデルを生成し、
生成した学習済モデルに基づきモデル更新用の更新データを生成し、
生成した前記更新データを放送データに含めて送信する
更新情報提供方法。
【請求項９】
コンピュータに、
放送波の放送エリアに対応した対象画像収集エリアから収集した画像データを入力データとし、前記画像データに付加した正解データとする学習データを生成させ、
生成した前記学習データを用いて学習モデルを学習して学習済モデルを生成させ、
生成した学習済モデルに基づきモデル更新用の更新データであって、放送データに含めて送信させるための更新データを生成させる
ための更新情報提供プログラム。
【請求項１０】
物体検出を行うための学習済モデルを有する画像認識装置に対して、前記学習済モデルの更新データを提供する方法であって、
放送エリアが規定されたデジタル放送の放送波に前記更新データを重畳して、当該更新データを提供する更新データ提供方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、運転支援システム、画像認識装置、画像認識プログラム、更新情報提供方法、更新情報提供プログラム、更新データ提供方法及び車両に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、汎用ＡＩモデルをカメラ毎に調整することで、そのカメラでの映像解析に適した専用ＡＩモデルを生成する監視システムが提案されていた（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開第２０２２／０５９１２２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
いわゆるＡＩ（Artificial Intelligence）を用いた物体検出手法は、学習データと異
なる環境で取得したデータに対する検出精度が低下することがある。これは、データの特徴の分布が、学習データセットと運用時に入力されるデータとで異なる場合に起こりやすい。例えば、ＤＮＮ（Deep Neural Network）を用いた物体検出タスクでは、撮影機材の
差異や撮影地点のシーン(照度や色合い等)によっても検出精度が低下する。
【０００５】
車載の画像認識装置の場合、車両周辺（道路周辺）の画像を学習する必要がある。車両周辺画像には地域特性があり、例えば豪雪地帯の冬季における車両周辺画像は、南国地域の車両周辺画像とは特徴が異なる。しかしながら、使用頻度の低いモデルを含め様々な地域に応じたモデルを予め画像認識装置に記憶させるためには記憶容量を確保する必要があり、無駄が多く合理的でなかった。
【０００６】
本技術は、地域に応じた学習済モデルを効率的に実現するための技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示に係る運転支援システムは、次の通りである。
車両と、サーバ装置と、放送装置とを含む運転支援システムであって、
前記サーバ装置は、
放送波の放送エリアに対応した対象画像収集エリアから収集した画像データを入力データとし、前記画像データに正解データを付加した学習データを生成し、
生成した前記学習データを用いて学習モデルを学習して学習済モデルを生成し、
生成した学習済モデルに基づきモデル更新用の更新データを生成し、
生成した前記更新データを出力し、
前記放送装置は、
前記更新データを取得し、
取得した前記更新データを、放送エリアが規定されたデジタル放送の放送波に重畳して送信し、
前記車両は、
物体検出を行うための学習済モデルを有する画像認識装置と、
前記画像認識装置による物体検出情報に基づき運転支援を行う運転支援装置と、
を備え
前記画像認識装置は、
受信した前記デジタル放送の放送波から、前記画像認識装置が有する学習済モデルの更新データを抽出し、
抽出した前記更新データに基づき前記画像認識装置が有する学習済モデルを更新する、
運転支援システム。
【発明の効果】
【０００８】
本技術によれば、地域に応じた学習済モデルを効率的に実現するための技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、運転支援システムの概要を説明するための図である。
図２は、サーバ及び車両の機能ブロック図である。
図３は、送信所の一例を示す機能ブロック図である。
図４は、機械学習の概要を説明するための図である。
図５は、サーバが行う学習処理の一例を示す処理フロー図である。
図６は、車両が行う更新処理の一例を示す処理フロー図である。
図７は、連合学習を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜実施形態＞
以下、図面を参照しつつ実施形態について説明する。図１は、運転支援システムの概要を説明するための図である。システム１は、機械学習を行うと共に学習済モデルの更新データを作成するサーバ２と、学習済モデルの更新データを含む放送波を送信する送信所３（３Ａ、３Ｂ）と、撮像装置、画像認識装置及び運転支援装置を搭載する車両４（４Ａ～４Ｆ）とを含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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