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公開番号2025127839
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-02
出願番号2024024772
出願日2024-02-21
発明の名称建物検出システム、建物検出方法及び制御プログラム
出願人株式会社パスコ
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250826BHJP(計算;計数)
要約【課題】建物をより高精度に検出することが可能な建物検出システム、建物検出方法及び制御プログラムを提供する。
【解決手段】建物検出システムは、建物が撮影された入力画像を取得する取得手段と、入力画像を建物の形状特徴を少なくとも含む幾何特徴に基づいて分類された複数のグループのそれぞれに対応する複数の建物検出器に入力して、複数の建物検出器のそれぞれから出力された出力データを統合する統合手段と、統合された出力データに関する情報を出力する出力手段と、を有し、複数の建物検出器のそれぞれは、対応する幾何特徴を有する建物が含まれる学習用画像と当該建物に対応する正解データとを用いて学習された学習済みモデルである。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
建物が撮影された入力画像を取得する取得手段と、
前記入力画像を建物の形状特徴を少なくとも含む幾何特徴に基づいて分類された複数のグループのそれぞれに対応する複数の建物検出器に入力して、前記複数の建物検出器のそれぞれから出力された出力データを統合する統合手段と、
前記統合された出力データに関する情報を出力する出力手段と、を有し、
前記複数の建物検出器のそれぞれは、対応する幾何特徴を有する建物が含まれる学習用画像と当該建物に対応する正解データとを用いて学習された学習済みモデルである、
ことを特徴とする建物検出システム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記幾何特徴は、建物の複数種類の形状特徴、又は、建物の形状特徴及び面積を含む、請求項１に記載の建物検出システム。
【請求項３】
前記形状特徴は、建物のアスペクト比、へこみ度合い、又は、円形度合いである、請求項１または２に記載の建物検出システム。
【請求項４】
前記複数の建物検出器のそれぞれは、対応する幾何特徴を有する建物が含まれる学習用画像が入力されたときに出力される学習用出力データと、当該学習用画像内で当該幾何特徴を有する建物の領域を示す正解データとの誤差が最小化されるように学習された学習済みモデルである、請求項１または２に記載の建物検出システム。
【請求項５】
建物の前記幾何特徴に基づいて、前記複数のグループを分類する分類手段と、
前記複数の建物検出器を、対応する幾何特徴を有する建物が含まれる学習用画像が入力されたときに出力される学習用出力データと当該形状特徴を有する建物の領域を示す正解データとの誤差が最小化されるように学習させる学習手段と、をさらに有する、請求項１または２に記載の建物検出システム。
【請求項６】
建物が撮影された入力画像を取得し、
前記入力画像を建物の形状特徴を少なくとも含む幾何特徴に基づいて分類された複数のグループのそれぞれに対応する複数の建物検出器に入力して、前記複数の建物検出器のそれぞれから出力された出力データを統合し、
前記統合された出力データに関する情報を出力する、ことを含み、
前記複数の建物検出器のそれぞれは、対応する幾何特徴を有する建物が含まれる学習用画像と当該建物に対応する正解データとを用いて学習された学習済みモデルである、
ことを特徴とする建物検出方法。
【請求項７】
建物検出装置の制御プログラムであって、
建物が撮影された入力画像を取得し、
前記入力画像を建物の形状特徴を少なくとも含む幾何特徴に基づいて分類された複数のグループのそれぞれに対応する複数の建物検出器に入力して、前記複数の建物検出器のそれぞれから出力された出力データを統合し、
前記統合された出力データに関する情報を出力する、ことを前記建物検出装置に実行させ、
前記複数の建物検出器のそれぞれは、対応する幾何特徴を有する建物が含まれる学習用画像と当該建物に対応する正解データとを用いて学習された学習済みモデルである、
ことを特徴とする制御プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、建物検出システム、建物検出方法及び制御プログラムに関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、建物異動の判読、地図の作成及び都市モデルの作成等のために、航空写真又は衛星画像のように上空から撮像された画像から建物を検出する技術が研究されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、複数の面積の範囲のそれぞれについての建物検出器が、処理対象データからの建物領域の検出に用いられる建物抽出システムが開示されている。即ち、特許文献１に記載の建築物抽出システムにおいては、学習用画像中の建物が面積で分類され、分類された建物のグループ毎に建物検出器が学習されることによって建物の面積の特性に合わせた建物検出器が用意される。そして、処理対象データである画像を複数グループの建物検出器に入力して得られる出力が統合されることによって建物領域が検出されていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－１７５１３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、建物には小さくて細長いものもあれば大きくて細長いものもあるため、面積のみで分類した建物のグループには特性のばらつきが生じ得る。そのため、従来技術には建物をより高精度に検出するために改善する余地があった。
【０００６】
本発明は、建物をより高精度に検出することが可能な建物検出システム、建物検出方法及び制御プログラム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】
本発明に係る建物検出システムは、建物が撮影された入力画像を取得する取得手段と、入力画像を建物の形状特徴を少なくとも含む幾何特徴に基づいて分類された複数のグループのそれぞれに対応する複数の建物検出器に入力して、複数の建物検出器のそれぞれから出力された出力データを統合する統合手段と、統合された出力データに関する情報を出力する出力手段と、を有し、複数の建物検出器のそれぞれは、対応する幾何特徴を有する建物が含まれる学習用画像とその建物に対応する正解データとを用いて学習された学習済みモデルである。
【０００８】
また、本発明に係る建物検出システムにおいて、幾何特徴は、建物の複数種類の形状特徴、又は、建物の形状特徴及び面積を含むことが好ましい。
【０００９】
また、本発明に係る建物検出システムにおいて、形状特徴は、建物のアスペクト比、へこみ度合い、又は、円形度合いであることが好ましい。
【００１０】
また、本発明に係る建物検出システムにおいて、複数の建物検出器のそれぞれは、対応する幾何特徴を有する建物が含まれる学習用画像が入力されたときに出力される学習用出力データと、その学習用画像内でその幾何特徴を有する建物の領域を示す正解データとの誤差が最小化されるように学習された学習済みモデルであることが好ましい。
（【００１１】以降は省略されています）

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