JP7706076B2 - Teacher data creation system and teacher data creation method - Google Patents
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Description
本開示は、教師データ作成システム、及び、教師データ作成方法に関する。 This disclosure relates to a teacher data creation system and a teacher data creation method.
従来、物体の認識、及び、識別に関する技術が提案されている。特許文献1には、異種販売商品の認識を効率的に行うことが可能な情報処理装置が開示されている。 Technologies related to object recognition and identification have been proposed in the past. Patent Document 1 discloses an information processing device capable of efficiently recognizing different types of products for sale.
本開示は、機械学習モデルを構築するために用いられる教師データを作成することができる教師データ作成システム等を提供する。 The present disclosure provides a teacher data creation system and the like that can create teacher data used to build a machine learning model.
本開示の一態様に係る教師データ作成システムは、物体を識別する機械学習モデルを構築するために用いられる教師データを作成する教師データ作成システムであって、ユーザによって前記物体のラベル情報が入力される入力部と、前記物体が映る動画を撮影する撮影部と、撮影された前記動画が表示される表示部と、表示された前記動画内にガイド枠を表示することで前記物体を前記ガイド枠内に位置させることの指示を前記ユーザに対して行う制御部とを備え、前記制御部は、前記指示が行われた後に前記撮影部によって撮影された前記物体が映る静止画に、入力された前記ラベル情報を紐づけることで前記教師データを作成し、前記静止画が撮影されるごとに、前記ガイド枠の表示態様を変更する。 A teacher data creation system according to one aspect of the present disclosure is a teacher data creation system that creates teacher data used to build a machine learning model that identifies objects, and includes an input unit in which a user inputs label information for the object, a capture unit that captures a video in which the object appears, a display unit that displays the captured video, and a control unit that displays a guide frame within the displayed video to instruct the user to position the object within the guide frame, and the control unit creates the teacher data by linking the input label information to a still image in which the object appears that is captured by the capture unit after the instruction is given, and changes the display mode of the guide frame each time the still image is captured.
本開示の一態様に係る教師データ作成システム等は、機械学習モデルを構築するために用いられる教師データを作成することができる。 A teacher data creation system according to one embodiment of the present disclosure can create teacher data used to build a machine learning model.
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。 The following describes the embodiments in detail with reference to the drawings. Note that the embodiments described below are all comprehensive or specific examples. The numerical values, shapes, materials, components, component placement and connection forms, steps, and order of steps shown in the following embodiments are merely examples and are not intended to limit the present disclosure. In addition, among the components in the following embodiments, components that are not described in an independent claim are described as optional components.
なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。 Note that each figure is a schematic diagram and is not necessarily a precise illustration. In addition, in each figure, the same reference numerals are used for substantially the same configurations, and duplicate explanations may be omitted or simplified.
(実施の形態)
[構成]
まず、実施の形態に係る入出庫管理システムの構成について説明する。図1は、実施の形態に係る入出庫管理システムの機能構成を示すブロック図である。
(Embodiment)
[composition]
First, the configuration of the incoming/outgoing management system according to the embodiment will be described. Fig. 1 is a block diagram showing the functional configuration of the incoming/outgoing management system according to the embodiment.
図1に示される入出庫管理システム10は、冷蔵庫20内に収納された食品を管理するためのシステムである。入出庫管理システム10は、冷蔵庫20と、入出庫管理装置30と、サーバ装置40と、情報端末50とを備える。
The incoming/
冷蔵庫20は、収納庫の一例であり、ユーザの自宅などに設置され、食品を冷蔵する。図2は、冷蔵庫20(及び入出庫管理装置30)の外観図である。図2に示されるように、冷蔵庫20は、本体部21と、本体部21内の第一収納室23へアクセスするためのドア22と、第一収納室23に設けられた複数の棚24と、引き出し25とを備える。ドア22が開けられれば、冷蔵庫20は、複数の棚24のそれぞれに食品を載置する(つまり、第一収納室23に食品を収納する)ことができる状態となる。また、ドア22が開けられれば、冷蔵庫20は、ドア22の内側に設けられたドアポケット22aに食品を収納することができる状態となる。また、引き出し25が開けられれば、冷蔵庫20は、引き出し25内の第二収納室26に食品を収納することができる状態となる。図2の例では、冷蔵庫20は、第一収納室23を覆うドア22を2つ備えているが、第一収納室23を覆うドア22は1つであってもよい。
入出庫管理装置30は、例えば、冷蔵庫20の上面に取り付けられ、冷蔵庫20内に収納された食品を管理するための情報処理を行う。入出庫管理装置30は、例えば、既存の冷蔵庫20に後付けされるが、冷蔵庫20に内蔵されてもよい。つまり、入出庫管理装置30は、冷蔵庫20と別体の装置であってもよいし、冷蔵庫20と一体的に製造された装置であってもよい。図1に示されるように、入出庫管理装置30は、撮影部31と、測距部32と、情報処理部33と、記憶部34と、通信部35と、報知部36とを備える。
The incoming/
撮影部31は、冷蔵庫20へ食品が出し入れされるときの様子を示す動画を、冷蔵庫20の上方から撮影する。つまり、撮影部31は、例えば、ドア22が開いた状態の冷蔵庫20を俯瞰した動画を撮影する。動画には、ドア22、ドアポケット22a、第一収納室23、棚24、引き出し25、及び、冷蔵庫20の前方の室内空間の床などが撮影対象として含まれる。撮影部31は、例えば、魚眼レンズを有するカメラによって実現されるが、通常のレンズを有するカメラによって実現されてもよい。
The
なお、撮影部31は、冷蔵庫20へ物体が出し入れされるときの様子を、あらかじめ設定された時間間隔で撮影することで複数の画像(静止画)を生成してもよく、必ずしも動画を撮影する必要はない。また、撮影部31は、入出庫管理装置30の筐体に取り付けられているが、入出庫管理装置30の筐体から離れて冷蔵庫20に取り付けられてもよい。つまり、撮影部31は、冷蔵庫20に後付けされてもよい。この場合、撮影部31は、冷蔵庫20に後付け可能な構造として、磁石、吸盤、または、クリップなどを有する。
The photographing
測距部32は、冷蔵庫20の上部において、測距部32からドア22までの距離を計測する。つまり、測距部32は、ドア22の開き具合を計測する。測距部32は、例えば、赤外線測距センサによって実現される。測距部32は、測距部32から右側のドア22までの距離、及び、測距部32から左側のドア22までの距離を個別に計測することができる。
The
なお、後述のように、測距部32は、ドア22の開閉を判定するために使用される。入出庫管理装置30は、測距部32に代えて、角度センサなどの、ドア22の開閉を判定するための他のセンサを備えてもよい。また、ドア22の開閉を判定するためのセンサは、冷蔵庫20によって備えられてもよく、この場合、入出庫管理装置30はドア22の開閉を判定するためのセンサを備えていなくてもよい。
As described below, the
情報処理部33は、冷蔵庫20内に収納された食品を管理するための情報処理を行う。情報処理部33は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサまたは専用回路によって実現されてもよい。情報処理部33は、機能的な構成要素として、判定部37、追尾部38、及び、制御部39を有する。判定部37、追尾部38、及び、制御部39の機能は、例えば、情報処理部33を構成するマイクロコンピュータ等が記憶部34に記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。判定部37、追尾部38、及び、制御部39の機能の詳細については後述される。
The
記憶部34は、情報処理部33が実行するコンピュータプログラム、上記情報処理に必要な各種情報(後述の設定情報、及び、食品管理情報など)が記憶される記憶装置である。記憶部34には、食品の種別を判定(識別)するための機械学習モデルも記憶される。記憶部34は、例えば、半導体メモリによって実現される。
The
通信部35は、入出庫管理装置30がサーバ装置40と広域通信ネットワーク60を介して通信を行うための通信回路である。通信部35は、例えば、無線通信を行う無線通信回路であるが、有線通信を行う有線通信回路であってもよい。通信部35が行う通信の通信規格については特に限定されない。
The
報知部36は、冷蔵庫20に出し入れされる食品の種別が判定不可能である場合に報知を行う。報知部36は、例えば、スピーカまたはブザーなどによって実現され、出音により報知を行うが、LED(Light Emitting Diode)などの発光素子によって実現され、発光により報知を行ってもよい。
The
サーバ装置40は、冷蔵庫20が設置された施設外に位置するコンピュータであり、具体的には、クラウドサーバである。サーバ装置40は、冷蔵庫20内に収納された食品に関する情報を提示するための情報処理を行う。また、サーバ装置40は、通知装置の一例であり、冷蔵庫20内に収納された食品に関する情報を通知するための情報処理を行う。サーバ装置40は、通信部41と、情報処理部42と、記憶部43とを備える。
The
通信部41は、サーバ装置40が入出庫管理装置30及び情報端末50と広域通信ネットワーク60を介して通信を行うための通信回路である。通信部41は、例えば、有線通信を行う有線通信回路であるが、無線通信を行う無線通信回路であってもよい。通信部41が行う通信の通信規格については特に限定されない。
The
情報処理部42は、冷蔵庫20内に収納された食品に関する情報を提示または通知するための情報処理を行う。情報処理部42は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサまたは専用回路によって実現されてもよい。情報処理部42は、機能的な構成要素として、提示部44及び通知部45を有する。提示部44及び通知部45の機能は、例えば、情報処理部42を構成するマイクロコンピュータ等が記憶部43に記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。提示部44及び通知部45の機能の詳細については後述される。
The
記憶部43は、情報処理部42が実行するコンピュータプログラム、及び、上記情報処理に必要な各種情報が記憶される記憶装置である。記憶部43は、例えば、半導体メモリによって実現される。
The
情報端末50は、ユーザが所有する情報端末である。情報端末50は、ユーザがサーバ装置40から通知を受けるためのユーザインターフェースとして使用される。また、情報端末50は、食品の種別を識別する機械学習モデルを構築するための教師データの作成(後述)の際にユーザインターフェースとして使用される。情報端末50は、例えば、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯型の情報端末であるが、パーソナルコンピュータなどの据え置き型の情報端末であってもよい。情報端末50は、入力部51と、表示部52と、通信部53と、情報処理部54と、記憶部55と、撮影部56とを備える。
The
入力部51は、ユーザの手動入力または音声入力を受け付ける。言い換えれば、入力部51には、手動または音声により情報が入力される。入力部51は、タッチパネルまたはマイクロフォンなどによって実現される。
The
表示部52は、ユーザが視認するための動画(または静止画)を表示する。表示部52は、例えば、液晶パネルまたは有機EL(Electro-Luminescence)パネルなどの表示パネルによって実現される。
The
通信部53は、情報端末50が入出庫管理装置30及び情報端末50と広域通信ネットワーク60を介して通信を行うための通信回路である。通信部53は、入出庫管理装置30と局所通信ネットワークを通じて通信を行ってもよい。通信部53は、例えば、無線通信を行う無線通信回路であるが、有線通信を行う有線通信回路であってもよい。通信部53が行う通信の通信規格については特に限定されない。
The
情報処理部54は、教師データを作成するための情報処理などを行う。情報処理部54は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサまたは専用回路によって実現されてもよい。情報処理部54の機能は、例えば、情報処理部54を構成するマイクロコンピュータ等が記憶部55に記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
The
記憶部55は、情報処理部54が実行するコンピュータプログラム、及び、上記情報処理に必要な各種情報が記憶される記憶装置である。記憶部55は、例えば、半導体メモリによって実現される。
The
撮影部56は、イメージセンサ、及び、レンズなどの光学系によって実現されるカメラである。
The photographing
[動作例1]
次に、入出庫管理システム10の動作例1として、食品の入庫または出庫の管理動作について説明する。図3は、入出庫管理システム10の動作例1のフローチャートである。
[Operation example 1]
Next, a management operation of receiving or sending food will be described as a first operation example of the receiving/
まず、判定部37は、測距部32の計測結果に基づいて、2つのドア22の少なくとも一方が開いたと判定すると(S11)、撮影部31を起動し、撮影部31による動画の撮影を開始する(S12)。図4は、撮影部31によって撮影される動画の一例を示す図である。図4に示されるように、撮影部31の撮影範囲には、本体部21(第一収納室23)と、2つのドア22の内側(ドアポケット22a)と、第一収納室23に設けられた上の棚24a及び下の棚24bとが含まれる。なお、図4には、食品の入庫判定、または、食品の出庫判定に用いられる境界線(破線)も合わせて図示されている。この境界線は、撮影部31によって撮影されるものではなく、仮想的なものである。
First, when the
次に、追尾部38は、動画に映る食品を検出し(S13)、検出した食品を追尾する(S14)。食品の検出には、R-CNN(Regions with Convolutional Neural Networks)などの既存の各種アルゴリズムが用いられる。追尾部38は、例えば、ステップS13で検出された食品(以下、追尾対象とも記載される)が映るフレーム(以下、前フレームとも記載される)の次のフレーム(現フレームとも記載される)においても食品を検出する。追尾部38は、現フレームに映る食品のうち、前フレームにおける追尾対象の位置に対して最も近い場所にある食品を追尾対象の移動先として決定する。このような処理を繰り返すことにより、追尾部38は、ステップS13において検出された食品を追尾することができる。
Next, the
なお、追尾部38は、さらに、ステップS13で検出された食品の画像特徴量を抽出し、画像特徴量を補助的な情報として用いて食品の追尾を行ってもよい。追尾部38は、例えば、現フレームにおいて検出された食品の追尾対象からの距離、及び、現フレームにおいて検出された画像特徴量の追尾対象との類似度に基づいて、追尾対象の移動先を決定してもよい。これにより、食品の追尾精度の向上を図ることができる。
The
また、このような食品の追尾の方法は一例であり、食品の追尾には、既存の他のアルゴリズムが用いられてもよい。 Furthermore, this method of tracking food is just one example, and other existing algorithms may be used to track food.
次に、判定部37は、食品の入庫判定、または、食品の出庫判定を行う(S15)。判定部37は、動画において、追尾中の食品が冷蔵庫20の内側から冷蔵庫20の外側(冷蔵庫20が設置された部屋の室内側へ移動して境界線を越えた場合に、当該食品が出庫されたと判定する。また、判定部37は、動画において、追尾の食品が冷蔵庫20の外側から冷蔵庫20の内側へ移動して境界線を越えた場合に、当該食品が入庫されたと判定する。なお、境界線は、経験的または実験的にあらかじめ定められる。
Next, the
次に、判定部37は、入庫または出庫された食品の種別を判定する(S16)。判定部37は、例えば、機械学習モデルを用いて食品の種別を判定する。食品の種別とは、例えば、飲料、野菜、食肉などであるが、これよりも細かい種別であってもよい。なお、食品の種別は、ステップS13における食品の検出時に合わせて判定されてもよく、この場合、ステップS16は省略可能である。
Next, the
次に、判定部37は、ステップS15~ステップS16の判定結果に基づいて、記憶部34に記憶された食品管理情報を更新する(S17)。図5は、食品管理情報の一例を示す図である。食品管理情報は、冷蔵庫20内に収納されている食品の内訳を示す情報である。図5に示されるように、食品管理情報は、例えば、冷蔵庫20内に収納されている食品の種別と数量とを示す情報である。判定部37は、例えば、ステップS15~ステップS16において飲料が出庫されたと判定した場合には、食品管理情報における飲料の数量を1つ減らす。また、判定部37は、ステップS15~ステップS16において野菜が入庫されたと判定した場合には、食品管理情報における野菜の数量を1つ増やす。
Next, the
その後、測距部32の計測結果に基づいて、判定部37により2つのドア22の両方が閉じたと判定されると(S18)、動作は終了となる。
Then, when the
以上説明したように、入出庫管理システム10(入出庫管理装置30)は、動画に映る食品が設定された境界線を超えるか否かに基づいて、食品の冷蔵庫20へ入出庫(食品の冷蔵庫20への入庫、または、食品の冷蔵庫20からの出庫)を判定する。 As described above, the inventory management system 10 (inventory management device 30) determines whether food is being imported into or exported from the refrigerator 20 (entering food into or exporting food from the refrigerator 20) based on whether the food shown in the video crosses a set boundary line.
なお、ステップS16において食品の種別の判定に失敗した場合、つまり、食品の種別が判定不可能である場合に、判定部37は、報知部36を用いて食品の種別が判定不可能であることを報知してもよい。例えば、報知部36がスピーカによって実現される場合、報知部36は、食品の種別が判定不可能であることを示す音声メッセージ等を出力する。報知部36が発光素子によって実現される場合、報知部36は、発光により食品の種別が判定不可能であることを報知する。
If the determination of the type of food fails in step S16, that is, if the type of food cannot be determined, the
このように、食品の種別の判定に失敗した場合にその旨が報知されれば、ユーザは、食品管理情報を手動で修正するなどの対処を行うことができる。 In this way, if a notification is given when food type determination fails, the user can take action such as manually correcting the food management information.
[動作例2]
次に、入出庫管理システム10の動作例2として、冷蔵庫20内に収納された食品の提示動作について説明する。図6は、入出庫管理システム10の動作例2のシーケンス図である。
[Operation example 2]
Next, a presentation operation of food stored in the
入出庫管理装置30の通信部35は、食品管理情報をサーバ装置40へ送信する(S21)。サーバ装置40の通信部41は、食品管理情報を受信し、提示部44は、受信された食品管理情報を記憶部43に記憶する(S22)。入出庫管理装置30の通信部35は、例えば、食品の入庫判定または出庫判定が行われるごとに食品管理情報をサーバ装置40へ送信する。あるいは、入出庫管理装置30の通信部35は、開いたドア22が閉じられるごとに食品管理情報をサーバ装置40へ送信する。これにより、最新の食品管理情報がサーバ装置40の記憶部43に記憶される。なお、食品管理情報は、所定時間に1回など定期的に入出庫管理装置30からサーバ装置40へ送信されてもよい。
The
一方、ユーザは、外出先などから情報端末50の入力部51に対して冷蔵庫20内に収納された食品(食品管理情報の内容)を確認するための所定の入力を行うと、入力部51はこのような所定の入力を受け付け(S23)、情報処理部54は、受け付けられた所定の入力に基づいて、提示要求をサーバ装置40へ送信する(S24)。提示要求の送信は、より具体的には、通信部53によって行われる。
On the other hand, when the user performs a specific input to the
サーバ装置40の通信部41は、提示要求を受信する。提示部44は、受信された提示要求に基づいて、記憶部43に記憶された食品管理情報の内容を提示するための提示情報を情報端末50へ送信する(S25)。提示情報の送信は、より具体的には、通信部41によって行われる。
The
情報端末50の通信部53は、提示情報を受信し、情報処理部54は、受信した提示情報に基づいて、食品管理情報の内容を示す表示画面を表示部52に表示する(S26)。図7は、食品管理情報の内容を示す表示画面の一例を示す図である。
The
このように、入出庫管理システム10のユーザは、外出先などから自宅の冷蔵庫20に収納された食品を確認することができる。
In this way, a user of the
[動作例3]
次に、入出庫管理システム10の動作例3として、動作例1のステップS16において食品の種別を判定する(言い換えれば、食品を識別する)機械学習モデルを構築するための教師データの作成動作について説明する。図8は、入出庫管理システム10の動作例3のシーケンス図である。なお、以下の動作例3では、冷蔵庫20の2つのドア22が開いた状態で撮影部31による動画の撮影が行われるものとする。
[Operation example 3]
Next, as an operation example 3 of the receiving/
ユーザは、情報端末50の入力部51に対してこれから撮影部31によって撮影される食品のラベル情報の入力を行い、入力部51はこのような入力を受け付ける(S31)。言い換えれば、入力部51には、ユーザによって食品のラベル情報が入力される。図9は、ラベル情報の入力画面の一例を示す図である。ラベル情報の入力は、例えば、あらかじめ準備された選択肢の中から選択する方式で行われるが、自由入力であってもよい。図9は、ラベル情報が手動入力されるときの表示画面を示しているが、ラベル情報は、ユーザが発する音声によって入力されてもよい。
The user inputs label information of the food to be photographed by the photographing
ラベル情報は、例えば、食品の種別(具体的には、飲料、野菜、または食肉など)を示す情報であるが、より具体的な食品の品名を示す情報(牛乳など)であってもよい。また、ラベル情報は、食品の種別及び品名の両方を示す情報であってもよい。 The label information is, for example, information indicating the type of food (specifically, beverage, vegetable, or meat, etc.), but may also be information indicating a more specific food name (such as milk). Furthermore, the label information may be information indicating both the type and name of the food.
次に、ユーザは、入力部51に対してこれから撮影部31によって撮影される食品のおおよその形状を示す形状情報の入力を行い、入力部51はこのような入力を受け付ける(S32)。言い換えれば、入力部51には、ユーザによって食品の形状情報が入力される。図9は、形状情報の入力画面の一例を示す図でもある。ラベル情報の入力は、例えば、あらかじめ準備された選択肢の中から選択する方式で行われ、ユーザは、食品に最も近い形状を選択する。選択肢には、四角柱、円柱、及び、球体などの各種立体形状が含まれる。図9は、形状情報が手動入力されるときの表示画面を示しているが、形状情報は、ユーザが発する音声によって入力されてもよい。
Next, the user inputs shape information indicating the approximate shape of the food to be photographed by the photographing
なお、形状情報は、後述の立体形状を表示するために入力される情報であるが、ステップS31において入力されたラベル情報に基づいて食品の立体形状を推定できるような場合も考えられる。例えば、ラベル情報において「牛乳パック」という情報が入力された場合、立体形状は四角柱、というように推定することが可能である。このような場合、制御部39は、ラベル情報に基づいて自動的に立体形状を表示してもよい。つまり、形状情報が手動入力されることは必須ではなく省略可能である。
The shape information is information that is input to display the three-dimensional shape described below, but there may be cases where the three-dimensional shape of the food can be estimated based on the label information input in step S31. For example, if the label information input is "milk carton," it is possible to estimate that the three-dimensional shape is a rectangular prism. In such a case, the
次に、情報処理部54は、撮影部31によって撮影される動画の表示要求を入出庫管理装置30へ送信する(S33)。表示要求の送信は、より具体的には、通信部53によって行われる。表示要求は、例えば、図9の表示画面の撮影開始ボタンを選択する入力を契機に送信される。表示要求には、ステップS31において入力されたラベル情報、及び、ステップS32において入力された形状情報が含まれる。
Next, the
入出庫管理装置30の通信部35は、表示要求を受信する。制御部39は、受信された表示要求に基づいて、撮影部31による撮影を開始し(S34)、撮影部31によって撮影される動画を表示するための動画情報を情報端末50へ送信する(S35)。また、制御部39は、動画情報に加えて、ガイド枠情報を送信する(S36)。ガイド枠情報は、後述のガイド枠及びガイド枠に内接する立体形状を表示するための情報である。動画情報及びガイド枠情報の送信は、より具体的には、通信部35によって行われる。なお、動画情報の送信は、以下のステップS35~ステップS40の間継続され、この間、表示部52には、撮影部31によって撮影される動画が実質的にリアルタイムに表示される。
The
情報端末50の通信部53は、動画情報及びガイド枠情報を受信する。情報処理部54は、受信された動画情報及びガイド枠情報に基づいて、表示部52に動画及びガイド枠を表示する(S37)。図10Aは、動画及びガイド枠の表示例1を示す図である。
The
ガイド枠は、食品の撮影位置をユーザに指示するための矩形の枠であり、図10Aの例では、動画内の左上部に重畳表示されている。ガイド枠は、言い換えれば、バウンディングボックスである。このように、制御部39は、表示部52に表示された動画内にガイド枠を表示する(ガイド枠情報を送信する)ことで食品をガイド枠内に位置させることの指示をユーザに対して行う。
The guide frame is a rectangular frame that instructs the user on where to photograph the food, and in the example of FIG. 10A, it is superimposed on the upper left corner of the video. In other words, the guide frame is a bounding box. In this way, the
また、ガイド枠内には、ガイド枠に内接する立体形状が表示されている。この立体形状は、表示要求に含まれる形状情報が示す立体形状(ステップS32でユーザが入力した立体形状)であり、食品を撮影する際の姿勢をユーザに指示するためのものである。立体形状は、言い換えれば、食品を撮影する際のシルエットを示すものである。 Also, within the guide frame, a three-dimensional shape inscribed in the guide frame is displayed. This three-dimensional shape is the three-dimensional shape indicated by the shape information included in the display request (the three-dimensional shape input by the user in step S32), and is intended to instruct the user on the posture to take when photographing the food. In other words, the three-dimensional shape indicates the silhouette of the food when photographing it.
立体形状は、最もシンプルには枠線のみであるが、食品の3Dモデル、イラスト、または、写真などであってもよい。なお、立体形状として3Dモデル、イラスト、または、写真などが表示される場合は、ユーザが立体形状に食品を重ねやすいように、立体形状は、半透明で表示されてもよいし、点滅表示されてもよい。 At its simplest, the three-dimensional shape is just a frame line, but it may also be a 3D model, illustration, or photograph of the food. When a 3D model, illustration, or photograph is displayed as the three-dimensional shape, the three-dimensional shape may be displayed semi-transparently or flashing to make it easier for the user to overlay the food on the three-dimensional shape.
このように、制御部39は、入力された形状情報に基づいてガイド枠内に立体形状を表示する(ガイド枠情報を送信する)ことで、食品の撮影姿勢の指示をユーザに対して行う。制御部39は、食品のロゴマーク等を撮影部31に向けてください、というような指示をさらに行ってもよい。
In this way, the
ユーザは、図10のような表示画面が表示された表示部52を見ながら実際の空間において食品を動かし、食品がガイド枠に内接するように位置し、かつ、立体形状が示す姿勢に近い姿勢になったと判断した場合に、撮影を指示する入力を行う。入力部51はこのような入力を受け付ける(S38)。情報処理部54は、撮影を指示する入力が受け付けられたことを契機に撮影トリガ情報を入出庫管理装置30へ送信する(S39)。撮影トリガ情報の送信は、より具体的には、通信部53によって行われる。
The user moves the food in the actual space while looking at the
入出庫管理装置30の通信部35は、撮影トリガ情報を受信する。制御部39は、受信された撮影トリガ情報に基づいて、撮影トリガ情報が受信されたタイミングにおいて撮影部31に静止画を撮影させ、撮影した静止画をステップS31において入力されたラベル情報と紐づけることによって教師データとして記憶部34に記憶する(S40)。つまり、制御部39は、ガイド枠の表示後(食品をガイド枠内に位置させることの指示が行われた後)に、撮影部31によって撮影された食品が映る静止画に、ステップS31において入力されたラベル情報を紐づけることで教師データを作成し、作成した教師データを記憶部34に記憶する。なお、教師データには、ガイド枠の位置(ガイド枠の中心位置の座標)を示す情報(つまり、静止画内で食品が映っていると考えられる場所の位置情報)が含まれてもよい。
The
ステップS36~ステップS40の処理は、記憶部34に記憶される教師データ(静止画)の数が所定数に達するまで、または、ユーザが教師データの作成の終了を意図する入力を行うまで繰り返される。このとき、表示部52に表示されるガイド枠の表示態様は、ステップS36においてガイド枠情報が送受信されるごとに変更(更新)される。図10B~図10Fは、動画及びガイド枠の表示例2~表示例6を示す図である。
The processing of steps S36 to S40 is repeated until the number of teacher data (still images) stored in the
ガイド枠の表示態様は、例えば、図10A~図10Fの順に変更される。図10A~図10Fに示されるように、ガイド枠は、ガイド枠情報が送信されるごとに、表示位置、形状、大きさ、及び、形状のアスペクト比が変更される。言い換えれば、ガイド枠の表示位置、形状、大きさ、及び、形状のアスペクト比は、静止画が撮影されるごと(教師データが作成されるごと)に変更される。なお、ガイド枠は、ガイド枠情報が送信されるごとに、表示位置、形状、大きさ、形状のアスペクト比の少なくとも1つが変更されればよく、表示位置、形状、大きさ、及び、形状のアスペクト比の全てが変更されることは必須ではない。 The display mode of the guide frame is changed, for example, in the order of Figures 10A to 10F. As shown in Figures 10A to 10F, the display position, shape, size, and aspect ratio of the shape of the guide frame are changed each time guide frame information is transmitted. In other words, the display position, shape, size, and aspect ratio of the shape of the guide frame are changed each time a still image is captured (each time teacher data is created). Note that it is sufficient for at least one of the display position, shape, size, and aspect ratio of the shape of the guide frame to be changed each time guide frame information is transmitted, and it is not necessary that all of the display position, shape, size, and aspect ratio of the shape be changed.
ここで、ガイド枠の大きさについて補足すると、ガイド枠の大きさは、撮影部31から食品までの距離(上下方向の距離)に相当し、ガイド枠が小さいほど、食品を撮影部31から遠くに位置させることをユーザに指示することとなる。ガイド枠の表示位置の変更は、食品の背景画像を変更するという意味がある。
To elaborate on the size of the guide frame, the size of the guide frame corresponds to the distance (vertical distance) from the photographing
教師データの作成、及び、記憶が完了すると、制御部39は、記憶部34に記憶された学習データを機械学習モデルに学習させることにより、機械学習モデル(食品の識別アルゴリズム)を更新する(S41)。
When the creation and storage of the training data is completed, the
以上説明したように、入出庫管理システム10は、学習データ作成機能を有し、学習データ作成システムとしても機能する。入出庫管理システム10は、表示部52に表示された動画内にガイド枠を表示することで食品をガイド枠内に位置させることの指示をユーザに対して行い、当該指示が行われた後に撮影部31によって撮影された物体が映る静止画に、入力されたラベル情報を紐づけることで教師データを作成し、静止画が撮影されるごとに、ガイド枠の表示態様を変更する。
As described above, the
このような入出庫管理システム10は、食品をかざす位置、及び、食品の姿勢をユーザに指示することで、静止画内において食品の位置及び食品の姿勢が適度にばらついた高品質な教師データを作成することができる。また、入出庫管理システム10によれば、機械学習モデルについての知見に乏しいユーザであっても、回転盤、及び、三脚などの特殊な器具を使用せずに教師データ(静止画)を撮影することができる。
Such an
なお、ガイド枠を動画内のどこにどのような順序で変更するかについては特に限定されない。ガイド枠を動画内のどこにどのような順序で表示するかについては、あらかじめ定められていてもよいし、乱数等によってランダムに決定されてもよい。立体形状をガイド枠内でどのような向き(姿勢)で表示するかについても同様である。 There is no particular limitation on where in the video the guide frame is changed and in what order. Where in the video the guide frame is displayed and in what order may be determined in advance, or may be determined randomly using random numbers, etc. The same applies to the orientation (posture) in which the three-dimensional shape is displayed within the guide frame.
また、ステップS39においては、トリガ情報は、ユーザの撮影を指示する入力に応じて送信されたが、ユーザによって撮影を指示する入力が行われることは必須ではない。例えば、情報処理部54は、画像処理によってガイド枠内に食品の外形が内接したことを検出し、このような検出を契機にトリガ情報を送信してもよい。つまり、静止画の撮影は、ユーザの入力を要件とせずに自動的に行われてもよい。
In addition, in step S39, the trigger information was transmitted in response to the user's input instructing the capture of a still image, but it is not essential that the user input the image capture instruction. For example, the
[変形例]
上記実施の形態の動作例1においては、食品の検出(ステップS13)から食品管理情報の更新(ステップS17)までの処理は、入出庫管理装置30によって行われたが、これらの処理の一部または全部は、サーバ装置40によって行われてもよい。例えば、ステップS16の食品の種別の判定は、サーバ装置40によって行われてもよい。この場合、食品の種別を判定するための機械学習モデルは、サーバ装置40の記憶部43に記憶され、動作例3で入出庫管理装置30によって作成された教師データは、入出庫管理装置30からサーバ装置40へ送信される。
[Modification]
In the above-described operation example 1 of the embodiment, the processes from the detection of the food (step S13) to the update of the food management information (step S17) were performed by the
この場合、サーバ装置40は、入出庫管理装置30を含む複数の入出庫管理装置から教師データを集め、多数の教師データを機械学習モデルに学習させることができる。
In this case, the
また、上記実施の形態の動作例3においては、ユーザインターフェースとして情報端末50が用いられたが、情報端末50に代えて冷蔵庫20がユーザインターフェースとして用いられてもよい。つまり、冷蔵庫20は、ユーザによってラベル情報及び形状情報が入力される入力部と、撮影部31によって撮影された前記動画が表示される表示部とを備えてもよい。また、入力部51及び表示部52の一方が情報端末50によって備えられ、入力部51及び表示部52の他方に相当する構成要素が冷蔵庫20によって備えられてもよい。つまり、入力部51及び表示部52の両方が情報端末50によって備えられることは必須ではなく、入力部51及び表示部52の少なくとも一方が、情報端末50によって備えられればよい。
In addition, in the operation example 3 of the above embodiment, the
また、上記実施の形態において、冷蔵庫20は、一般家庭用の冷蔵庫であってもよいし、コンビニエンスストアなどの小売店で用いられる商品展示用の冷蔵庫であってもよいし、その他の業務用の冷蔵庫であってもよい。
In addition, in the above embodiment, the
また、冷蔵庫20内に単一種別の食品が収納されるような場合には、食品の種別の判定は行われなくてもよい。
In addition, if a single type of food is stored in the
また、冷蔵庫20は、収納庫の一例であり、本開示は、冷蔵機能を有しない他の収納庫としても実現できる。また、収納庫に収納される物品(言い換えれば、物体)は、食品に限定されず、その他の物品であってもよい。冷蔵庫20に食品以外の物品が収納されるような場合も考えられる。
Furthermore,
また、教師データ作成システムは、冷蔵庫20へ入出庫される食品の識別を行う機械学習モデルだけでなく、他の識別を行う機械学習モデル用の教師データを作成してもよい。例えば、教師データ作成システムは、入出庫管理装置30の撮影部31に代えて情報端末50が備える撮影部56を用いて動画または静止画の撮影を行う、情報端末50に相当する単一の装置として実現されてもよい。この場合、情報端末50の情報処理部54は、制御部39に相当する機能的な構成要素として制御部57(図1で破線によって図示)を備える。
The teacher data creation system may create teacher data for machine learning models that perform other classifications, in addition to machine learning models that identify foods entering and leaving the
このような情報端末50は、物体を識別する機械学習モデルを構築するために用いられる教師データを作成する教師データ作成システムとして機能する。情報端末50は、ユーザによって物体のラベル情報が入力される入力部51と、物体が映る動画を撮影する撮影部56と、撮影された動画が表示される表示部52と、表示された動画内にガイド枠を表示することで物体をガイド枠内に位置させることの指示をユーザに対して行う制御部57とを備える。制御部57は、指示が行われた後に撮影部56によって撮影された物体が映る静止画に、入力されたラベル情報を紐づけることで教師データを作成し、静止画が撮影されるごとに、ガイド枠の表示態様を変更する。このような情報端末50には、スマートフォン、タブレット端末、及び、パーソナルコンピュータに加えて、デジタルカメラなどが含まれる。
Such an
このような情報端末50は、冷蔵庫20へ入出庫される食品の識別を行う機械学習モデルだけでなく、他の識別を行う機械学習モデル用の教師データを作成することができる。
Such an
[効果等]
以上説明したように、入出庫管理システム10は、物体を識別する機械学習モデルを構築するために用いられる教師データを作成する教師データ作成システムとして機能する。入出庫管理システム10は、ユーザによって物体のラベル情報が入力される入力部51と、物体が映る動画を撮影する撮影部31と、撮影された動画が表示される表示部52と、表示された動画内にガイド枠を表示することで物体をガイド枠内に位置させることの指示をユーザに対して行う制御部39とを備える。制御部39は、指示が行われた後に撮影部31によって撮影された物体が映る静止画に、入力されたラベル情報を紐づけることで教師データを作成し、静止画が撮影されるごとに、ガイド枠の表示態様を変更する。
[Effects, etc.]
As described above, the incoming/
このような入出庫管理システム10は、物体の撮影位置の指示を行うことで、機械学習モデルを構築するために用いられる教師データを作成することができる。
Such an
また、例えば、入力部51には、さらに、物体の形状情報が入力され、制御部39は、入力された形状情報に基づいてガイド枠内に立体形状を表示することで、物体の撮影姿勢の指示をユーザに対して行う。
For example, shape information of the object is also input to the
このような入出庫管理システム10は、物体の撮影姿勢の指示を行うことで、機械学習モデルを構築するために用いられる教師データを作成することができる。
Such an
また、例えば、制御部39は、立体形状として、枠線、物品の3Dモデル、イラスト、または、写真を表示する。
For example, the
このような入出庫管理システム10は、枠線、物品の3Dモデル、イラスト、または、写真によって、物体の撮影姿勢の指示を行うことができる。
Such an
また、例えば、制御部39は、静止画が撮影されるごとに、ガイド枠の表示位置を変更する。
Also, for example, the
このような入出庫管理システム10は、ガイド枠の表示位置を変更することで、機械学習モデルを構築するために用いられる教師データを作成することができる。
Such an
また、例えば、制御部39は、静止画が撮影されるごとに、ガイド枠の表示位置と、ガイド枠の形状及び大きさの少なくとも一方とを変更する。
For example, the
このような入出庫管理システム10は、ガイド枠の表示位置と、ガイド枠の形状及び大きさの少なくとも一方とを変更することで、機械学習モデルを構築するために用いられる教師データを作成することができる。
Such an
また、例えば、入力部51には、ラベル情報がユーザが発する音声によって入力される。
Also, for example, label information is input to the
このような入出庫管理システム10は、ユーザが発する音声に基づいて、ラベル情報の入力を受け付けることができる。
Such an
また、例えば、入力部51及び表示部52の少なくとも一方は、情報端末50によって備えられる。制御部39は、情報端末50と通信する装置によって備えられる。
For example, at least one of the
このような入出庫管理システム10は、情報端末50をユーザインターフェースとして、教師データを作成することができる。
Such an
また、物体を識別する機械学習モデルを構築するために用いられる教師データを作成する教師データ作成方法は、入出庫管理システム10などのコンピュータによって実行される。教師データ作成方法は、物体のラベル情報の入力をユーザから受け付ける受付ステップS31と、物体が映る動画を撮影する撮影ステップS34と、撮影された動画が表示される表示ステップS37と、表示された動画内にガイド枠を表示することで物体をガイド枠内に位置させることの指示をユーザに対して行う制御ステップS37と、指示が行われた後に撮影された物体が映る静止画に、入力されたラベル情報を紐づけることで教師データを作成する作成ステップS40と、静止画が撮影されるごとに、ガイド枠の表示態様を変更する変更ステップS36とを含む。
A teacher data creation method for creating teacher data used to build a machine learning model for identifying an object is executed by a computer such as the
このような教師データ作成方法は、物体の撮影位置の指示を行うことで、機械学習モデルを構築するために用いられる教師データを作成することができる。 This method of creating training data can create training data used to build a machine learning model by specifying the shooting position of an object.
(その他の実施の形態)
以上、実施の形態について説明したが、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。
Other Embodiments
Although the embodiments have been described above, the present disclosure is not limited to the above-described embodiments.
例えば、上記実施の形態では、ガイド枠は矩形であったが、ガイド枠は、円形など矩形以外の形状であってもよい。 For example, in the above embodiment, the guide frame is rectangular, but the guide frame may be a shape other than rectangular, such as circular.
また、上記実施の形態では、入出庫管理システム(言い換えれば、教師データ作成システム。以下同様。)は、複数の装置によって実現された。この場合、入出庫管理システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。 In addition, in the above embodiment, the inventory management system (in other words, the teacher data creation system; the same applies below) is realized by multiple devices. In this case, the components of the inventory management system may be allocated in any way to the multiple devices.
また、入出庫管理システムは、単一の装置によって実現されてもよい。例えば、入出庫管理システムは、上記実施の形態の入出庫管理装置に相当する単一の装置として実現されてもよいし、サーバ装置に相当する単一の装置として実現されてもよいし、情報端末に相当する単一の装置として実現されてもよい。 The inventory management system may also be realized by a single device. For example, the inventory management system may be realized as a single device corresponding to the inventory management device of the above embodiment, or as a single device corresponding to a server device, or as a single device corresponding to an information terminal.
また、上記実施の形態における装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間の通信においては、図示されない中継装置が介在してもよい。また、上記実施の形態で説明された情報の伝達経路は、シーケンス図に示される伝達経路に限定されない。 Furthermore, the communication method between the devices in the above embodiment is not particularly limited. A relay device (not shown) may be involved in the communication between the devices. Furthermore, the information transmission path described in the above embodiment is not limited to the transmission path shown in the sequence diagram.
また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。 In addition, in the above embodiment, the processing performed by a specific processing unit may be executed by another processing unit. Also, the order of multiple processes may be changed, and multiple processes may be executed in parallel.
また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、CPUまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。 In addition, in the above embodiment, each component may be realized by executing a software program suitable for each component. Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or semiconductor memory.
また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路(または集積回路)でもよい。これらの回路は、全体として1つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。 Furthermore, each component may be realized by hardware. For example, each component may be a circuit (or an integrated circuit). These circuits may form a single circuit as a whole, or each may be a separate circuit. Furthermore, each of these circuits may be a general-purpose circuit, or a dedicated circuit.
また、本開示の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なCD-ROMなどの記録媒体で実現されてもよい。また、本開示の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。 In addition, the general or specific aspects of the present disclosure may be realized in a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, or a recording medium such as a computer-readable CD-ROM. In addition, the general or specific aspects of the present disclosure may be realized in any combination of a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, and a recording medium.
例えば、本開示は、コンピュータによって実行される教師データの作成方法として実現されてもよいし、教師データの作成方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。本開示は、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。 For example, the present disclosure may be realized as a method for creating teacher data executed by a computer, or as a program for causing a computer to execute the method for creating teacher data. The present disclosure may be realized as a computer-readable non-transitory recording medium on which such a program is recorded.
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。 In addition, this disclosure also includes forms obtained by applying various modifications to each embodiment that a person skilled in the art may conceive, or forms realized by arbitrarily combining the components and functions of each embodiment within the scope of the spirit of this disclosure.
10 入出庫管理システム
20 冷蔵庫(収納庫)
21 本体部
22 ドア
22a ドアポケット
23 第一収納室
24、24a、24b 棚
26 第二収納室
30 入出庫管理装置
31、56 撮影部
32 測距部
33、42、54 情報処理部
34、43、55 記憶部
35、41、53 通信部
36 報知部
37 判定部
38 追尾部
39 制御部
40 サーバ装置
44 提示部
45 通知部
50 情報端末
51 入力部
52 表示部
57 制御部
60 広域通信ネットワーク
10.
21
Claims (8)
ユーザによって前記物体のラベル情報が入力される入力部と、
前記物体が映る動画を撮影する撮影部と、
撮影された前記動画が表示される表示部と、
表示された前記動画内にガイド枠を表示することで前記物体を前記ガイド枠内に位置させることの指示を前記ユーザに対して行う制御部とを備え、
前記制御部は、
前記指示が行われた後に前記撮影部によって撮影された前記物体が映る静止画に、入力された前記ラベル情報を紐づけることで前記教師データを作成し、
前記静止画が撮影されるごとに、前記ガイド枠の表示態様を変更する
教師データ作成システム。 A training data creation system for creating training data used to build a machine learning model for identifying an object, comprising:
an input unit to which label information of the object is input by a user;
An imaging unit that captures a video showing the object;
A display unit on which the captured video is displayed;
a control unit that displays a guide frame within the displayed moving image to instruct the user to position the object within the guide frame,
The control unit is
creating the teacher data by linking the input label information to a still image showing the object captured by the image capturing unit after the instruction is given;
A teacher data creation system which changes a display mode of the guide frame each time the still image is captured.
前記制御部は、入力された形状情報に基づいて前記ガイド枠内に立体形状を表示することで、前記物体の撮影姿勢の指示を前記ユーザに対して行う
請求項1に記載の教師データ作成システム。 The input unit further receives shape information of the object,
The teaching data creation system according to claim 1 , wherein the control unit instructs the user on the shooting posture of the object by displaying a three-dimensional shape within the guide frame based on input shape information.
請求項2に記載の教師データ作成システム。 The teaching data creation system according to claim 2 , wherein the control unit displays a frame line, a 3D model of an object, an illustration, or a photograph as the three-dimensional shape.
請求項1~3のいずれか1項に記載の教師データ作成システム。 The teacher data creation system according to claim 1 , wherein the control unit changes a display position of the guide frame each time the still image is captured.
請求項4に記載の教師データ作成システム。 The teacher data creation system according to claim 4 , wherein the control unit changes at least one of the display position of the guide frame and the shape, size, and aspect ratio of the shape of the guide frame each time the still image is captured.
請求項1~5のいずれか1項に記載の教師データ作成システム。 The teacher data creation system according to claim 1 , wherein the label information is input to the input unit by a voice uttered by the user.
前記制御部は、前記情報端末と通信する装置によって備えられる
請求項1~6のいずれか1項に記載の教師データ作成システム。 At least one of the input unit and the display unit is provided by an information terminal,
The teacher data creation system according to any one of claims 1 to 6, wherein the control unit is provided by a device that communicates with the information terminal.
前記物体のラベル情報の入力をユーザから受け付ける受付ステップと、
前記物体が映る動画を撮影する撮影ステップと、
撮影された前記動画が表示される表示ステップと、
表示された前記動画内にガイド枠を表示することで前記物体を前記ガイド枠内に位置させることの指示を前記ユーザに対して行う制御ステップと、
前記指示が行われた後に撮影された前記物体が映る静止画に、入力された前記ラベル情報を紐づけることで前記教師データを作成する作成ステップと、
前記静止画が撮影されるごとに、前記ガイド枠の表示態様を変更する変更ステップとを含む
教師データ作成方法。 A teacher data creation method executed by a teacher data creation system to create teacher data used to build a machine learning model for identifying an object, comprising:
a receiving step of receiving an input of label information of the object from a user;
A photographing step of photographing a video showing the object;
a display step in which the captured video is displayed;
a control step of displaying a guide frame within the displayed moving image to instruct the user to position the object within the guide frame;
a creating step of creating the teacher data by linking the input label information to a still image showing the object that is captured after the instruction is given;
and a changing step of changing a display mode of the guide frame each time the still image is captured.
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