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公开(公告)号：CN116368534A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202280006870.2
申请日：2022-08-02
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 泽田友哉
IPC: G06V10/762
Abstract: 推理装置(3)构成为具备：图像信号取得部(11)，在图像的域与学习用图像不同的情况及辨识任务与事先学习的任务不同的情况中的1个以上不同的情况下取得表示作为映现有探测对象物体的图像的推理对象图像的图像信号；和特征量抽出部(12)，将由图像信号取得部(11)取得的图像信号提供给学习用图像的学习完毕的学习模型(1a)，从学习模型(1a)取得作为在映现于推理对象图像的探测对象物体的多个特征量分别被模糊化后结合多个特征量而成的特征量的推理时特征量。另外，推理装置(3)具备物体辨识部(15)，该物体辨识部根据作为映现于变换用图像的探测对象物体的登记完毕的特征量的代表特征量和由特征量抽出部(12)取得的推理时特征量，辨识映现于推理对象图像的探测对象物体，所述变换用图像是图像的域及辨识任务分别与推理对象图像相同的对象。
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公开(公告)号：CN115176277A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202080097652.5
申请日：2020-03-04
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G06T7/00
Abstract: 标注装置(100)具有：图像信号取得部(21)，其取得表示摄像机(2)的拍摄图像的图像信号；图像识别部(22)，其是基于机器学习的已学习的图像识别部(22)，图像识别部(22)执行针对拍摄图像的图像识别；以及学习用数据集生成部(23)，其通过根据图像识别的结果，针对拍摄图像中包含的各个物体执行标注，生成包含与各个物体对应的图像数据和与各个物体对应的标注数据的学习用数据集。
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公开(公告)号：CN109690615A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201680089086.7
申请日：2016-09-15
Applicant: 三菱电机株式会社
CPC classification number: G06K9/4676 , G06K9/00805 , G06K9/4609 , G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/20 , G06T7/215
Abstract: 图像特征映射图生成部(3)根据从由照相机(109)连续拍摄的多个图像中提取出的特征量，生成图像上的物体似然的估计分布即图像特征映射图。物体检测部(4)根据由图像特征映射图生成部(3)生成的图像特征映射图检测物体。
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公开(公告)号：CN119895451A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202380017012.2
申请日：2023-08-23
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 泽田友哉
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/1053 , G06Q50/10
Abstract: 本公开的一个方式是一种人才评级系统，具备：对象者终端装置；评价对象者的外部装置；以及人才评级装置，经由通信网络连接有对象者终端装置以及所述外部装置，人才评级装置具备：运算部，输入从对象者终端装置取得的对象者的人才信息以及从外部装置取得的对象者的评价结果，根据人才信息以及评价结果输出对象者的特征信息；以及评级决定部，根据从运算部输出的特征信息决定对象者的评级。
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公开(公告)号：CN117099127A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202180096136.5
申请日：2021-03-29
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 泽田友哉
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明技术的学习装置(1)具有能进行机器学习的耦合数理模型(140)，根据训练用的原始域的数据集进行目标域的数据集的学习，其中，所述耦合数理模型(140)的前级部根据输入的图像数据生成多个低级特征图，针对所述图像数据中的所述原始域和所述目标域，比较属于相同种类的学习对象的数据集的所述低级特征图，计算域共享特征量，针对所述域共享特征量中的{1}颜色、{2}亮度、{3}低频分量和{4}高频分量各自的空间，计算域缓和学习信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116686001A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202080108058.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G06T7/00
Abstract: 物体检测装置(200)具备：图像数据取得部(21)，取得表示由摄像机(1)摄像得到的摄像图像的图像数据；第1特征量抽出部(22)，使用图像数据生成第1特征映射图(FM1)；第2特征量抽出部(23)，使用图像数据生成第2特征映射图(FM2)，并且针对该第2特征映射图(FM2)进行使用了第1特征映射图(FM1)的加法或乘法而进行针对该第2特征映射图(FM2)的加权，从而生成第3特征映射图(FM3)；和物体检测部(24)，使用第3特征映射图(FM3)检测摄像图像中的物体，第1特征映射图(FM1)中的第1特征量使用与物体相似性对应的中级别特征，第2特征映射图(FM2)中的第2特征量使用高级别特征。
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公开(公告)号：CN116569187A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202180022559.2
申请日：2021-12-03
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 泽田友哉
IPC: G06N20/00
Abstract: 一种生成已学习模型的已学习模型生成系统，具备：推测部，进行针对学习数据的推测；损失梯度计算部，关于推测部的推测结果，计算损失的梯度；以及优化器部，根据损失的梯度，计算构成已学习模型的多个参数，在优化器部中，作为计算在计算多个参数时的学习率的式子，使用包括第1因数的式子，在学习停滞时通过使该第1因数的绝对值大于1而得到增大所述学习率的效果，并且该第1因数使得epoch数越增加则在所述学习停滞时增大所述学习率的效果变得越大。由此能够从学习停滞的状态脱离。
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公开(公告)号：CN119895457A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202380017059.9
申请日：2023-08-23
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 泽田友哉
IPC: G06Q50/10
Abstract: 本公开的一个方式是人才投标支援系统，该人才投标支援系统具备对象者终端装置、派遣目的地终端装置以及经由通信网络而与对象者终端装置、派遣目的地终端装置连接的人才投标装置，人才投标装置具备：发放部，向派遣目的地经营者发放投标积分；信息提供部，将从对象者终端装置获取的人才信息发送到派遣目的地终端装置；投标受理部，从派遣目的地终端装置受理包含对象者信息和投标积分数信息的投标请求；以及派遣目的地决定部，基于投标请求决定对象者的派遣目的地。
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公开(公告)号：CN116368535A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202280006871.7
申请日：2022-08-02
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 泽田友哉
IPC: G06V10/762
Abstract: 将推理装置(4)构成为具备：图像信号获取部(11)，获取表示推理对象图像的图像信号，该推理对象图像是在图像的域不同于学习用图像的情况和识别任务不同于事先学习的任务的情况中的一个以上不同的情况下映现出探测对象物体的图像；以及特征量提取部(12)，将由图像信号获取部(11)获取的图像信号提供给学习用图像的学习已完毕的第一学习模型(1a)，从第一学习模型(1a)获取推理时特征量，该推理时特征量是在使推理对象图像中映现出的探测对象物体的多个特征量分别被模糊化之后将多个特征量结合而成、且在探测对象物体的三维位置的推理中使用的特征量。另外，推理装置(4)具备：三维位置估计部(15)，基于代表特征量和由特征量提取部(12)获取的推理时特征量，估计推理对象图像中映现出的探测对象物体的三维位置，所述代表特征量是作为图像的域及识别任务分别与推理对象图像相同的对象的变换用图像中映现出的探测对象物体的已登记的特征量；以及变化分析部(16)，基于三维位置估计部(15)对三维位置的估计结果，对推理对象图像中映现出的探测对象物体的三维位置的时间变化进行分析。
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公开(公告)号：CN108369739B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201580085019.3
申请日：2015-12-02
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G06T7/269
Abstract: 具有：光流计算部(2)，其计算由影像摄像部(1)在不同时刻拍摄到的影像之间的光流；评价值计算部(4)，其将由影像摄像部(1)拍摄到的影像分割成多个区域，按照该分割后的每个区域，使用针对属于该分割区域的多个像素的光流，计算评价值，该评价值表示该分割区域是表现检测对象物体的一部分或全部的物体区域的可能性的尺度；以及区域确定部(5)，其对由评价值计算部(4)计算出的各分割区域的评价值和阈值进行比较，由此，确定检测对象物体所在的影像内的区域。
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