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公開番号2025140162
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-29
出願番号2024039361
出願日2024-03-13
発明の名称システム
出願人いすゞ自動車株式会社
代理人弁理士法人鷲田国際特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250919BHJP(計算;計数)
要約【課題】異常検知に加え、異常事象の把握を迅速に行うことが可能となるシステムを提供する。
【解決手段】システムは、画像として捉えられた事象が異常であるか否かを判定する訓練がされた異常検知モデルと、入力された入力画像における事象が異常であると異常判定された場合、入力画像の各画素が異常判定に与える寄与度に基づいて、入力画像から重要部情報を抽出する重要度抽出部と、抽出された重要部情報に基づいて、異常判定された事象をキャプションとして生成する画像キャプション生成モデルと、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
画像として捉えられた事象が異常であるか否かを判定する訓練がされた異常検知モデルと、
入力された入力画像における前記事象が異常であると異常判定された場合、前記入力画像の各画素が前記異常判定に与える寄与度に基づいて、前記入力画像から重要部情報を抽出する重要度抽出部と、
抽出された前記重要部情報に基づいて、前記異常判定された前記事象をキャプションとして生成する画像キャプション生成モデルと、
を備える、
システム。
続きを表示（約 390 文字）【請求項２】
前記重要部情報に基づいて前記入力画像を前処理する前処理部をさらに備え、
前記画像キャプション生成モデルは、前処理された前記入力画像に基づいて、前記キャプションを生成する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記重要部情報に基づいて、文章作成の対象となる前記入力画像を特定する文章作成処理部をさらに備え、
前記画像キャプション生成モデルは、特定された前記入力画像に基づいて、前記キャプションを生成する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記入力画像は、前記事象を捉えた複数のフレームが時間方向に並べられた時系列データを有し、
前記重要度抽出部は、さらに、前記複数のフレームのそれぞれに対して重要部情報の抽出と、時間方向の重み付けを行う、
請求項１に記載のシステム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、システムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、画像データをキャプション生成モデルに入力し、前記画像についてのキャプションを出力する方法が知られている。
【０００３】
また、正常な学習データのみを用いて機械学習モデルを作成し、学習した正常データとの特徴差から異常を検知する異常検知方法が知られている。
【０００４】
また、特許文献１には、観測対象エリアを撮像したフレーム画像が入力される画像入力部と、観測対象エリアを撮像したフレーム画像を含む学習データを用いた機械学習によって構築された検知モデルによって、画像入力部に入力されたフレーム画像に撮像されているオブジェクトを検知する検知部と、検知部により検知されたオブジェクトに基づいて、観測対象エリア内で異常事象が発生しているかどうかを判定する判定部と、判定部が前記観測対象エリア内で異常事象が発生していると判定した場合、その旨を出力する出力部と、を備えた異常検知装置が開示されている。
【０００５】
また、特許文献２には、撮像装置により撮像された、搬送経路上で搬送される部品における所定の対象物に対する撮像画像を取得する取得部と、取得部により取得された前記撮像画像における対象物の画像部分を、複数の画像に分割する分割部と、分割部により分割された複数の画像に対する異常判定処理を実行して、異常の有無を示す判定結果を得る判定部と、判定部による判定結果を、撮像画像に重畳させて表示装置に表示させる表示制御部と、を備えた異常検知装置が開示されている。
【０００６】
また、特許文献３には、互いに競合する生成ネットワークと識別ネットワークとからなり、生成ネットワークにスキップ接続モデルを配置した敵対的生成ネットワークにより、正例となる学習用画像を用いた機械学習である正常学習を実行することによって、正例となる学習用画像である正常画像をモデル化した正常モデルを生成する正常学習工程と、判定対象画像を正常モデルへ入力することによって取得される正常モデルの出力値に基づいて判定対象画像の異常度を算出する評価工程と、異常度に基づいて判定対象画像が異常であるか否かを判定する判定工程と、を含むことを特徴とする異常検知方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特開２０２３－５０４５６号公報
特開２０２３－３５６２０号公報
特開２０２２－３７６２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、特許文献1～３に記載された異常検知装置や異常検知方法は、オブジェクトや、撮影画像や、判定対象画像のそれぞれに基づいて、異常検知する装置や方法であるが、特許文献１に記載されたオブジェクト、特許文献２に記載された撮影画像、および、特許文献３に記載された判定対象画像のそれぞれのデータ量が大きくなるに応じて、前記判定対象画像を画像キャプション生成モデルに入力した際に、異常事象の把握につながる的確なキャプションを得ることが困難となる。
本開示の目的は、異常検知に加え、異常事象の把握を迅速に行うことが可能となるシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の目的を達成するため、本開示におけるシステムは、
画像として捉えられた事象が異常であるか否かを判定する訓練がされた異常検知モデルと、
入力された入力画像における前記事象が異常であると異常判定された場合、前記入力画像の各画素が前記異常判定に与える寄与度に基づいて、前記入力画像から重要部情報を抽出する重要度抽出部と、
抽出された前記重要部情報に基づいて、前記異常判定された前記事象をキャプションとして生成する画像キャプション生成モデルと、
を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、異常検知に加え、異常事象の把握を迅速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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