物体分類システム、学習システム、学習データ生成方法、学習済モデル生成方法、学習済モデル、判別装置、判別方法、およびコンピュータプログラム

開放特許情報番号
L2021001056
開放特許情報登録日
2021/8/17
最新更新日
2021/8/17

基本情報

出願番号 特願2018-228120
出願日 2018/12/5
出願人 国立大学法人京都大学
公開番号 特開2020-091640
公開日 2020/6/11
発明の名称 物体分類システム、学習システム、学習データ生成方法、学習済モデル生成方法、学習済モデル、判別装置、判別方法、およびコンピュータプログラム
技術分野 情報・通信
機能 機械・部品の製造
適用製品 森林の樹木などの物体を分類する技術
目的 従来よりも低いコストで森林の樹木を分類できるようにする。
効果 従来よりも低いコストで森林の樹木などの物体を分類することができる。
技術概要
上空からの第一の領域の第一の写真および第一の領域の各地点の高さの分布である第一の勾配分布とに基づいて、第一の領域に存在する複数の物体それぞれの第一の輪郭を特定する、第一の特定手段と、
第一の特定手段によって特定された第一の輪郭ごとに、所定の複数の種類のうちの第一の輪郭に存在する物体の種類に対応するラベルを付与する付与手段と、
第一の輪郭ごとに、第一の写真の中の第一の輪郭に囲まれた部分の部分画像および第一の輪郭に付与されたラベルを示す学習データを生成する、学習データ生成手段と、
学習データそれぞれに示される部分画像およびラベルをそれぞれ問題および解答として用いて学習済モデルを生成する、学習手段と、
上空からの第二の領域の第二の写真、第二の高さ分布、第二の勾配分布に基づいて、第二の領域に存在する複数の物体それぞれの第二の輪郭を特定する、第二の特定手段と、
第二の特定手段によって特定された第二の輪郭ごとに、複数の種類のうちの第二の輪郭に存在する物体の種類を、第二の写真の中の第二の輪郭に囲まれた部分の画像および学習済モデルに基づいて判別する判別手段と、
を有することを特徴とする物体分類システム。
実施実績 【無】   
許諾実績 【無】   
特許権譲渡 【否】
特許権実施許諾 【可】

アピール情報

アピール内容 京都大学「産学連携情報プラットフォーム(フィロ)」をご紹介します。
産学連携の新たな取り組みなど、有益な情報を発信しています。

https://philo.saci.kyoto-u.ac.jp/

登録者情報

その他の情報

関連特許
国内 【有】
国外 【無】   
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