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公开(公告)号：JPWO2016186160A1
公开(公告)日：2018-03-15
申请号：JP2017519393
申请日：2016-05-19
Applicant: コニカミノルタ株式会社
Inventor： 堀田 伸一
Abstract: 同一の動作に対する報知と記録とのそれぞれを用途に合わせて実現できる画像処理システムを提供する。監視対象の人物における特定の動作を検出する画像処理システム(300)は、人物の動作を示す動作データを取得するための取得部(52)と、動作データを用いて、人物の動きの度合いを示す評価値を算出するための算出部(112)と、評価値が第1判定条件を満たした場合に、動作データを記録するための記録部(120)と、評価値が第1判定条件とは異なる第2判定条件を満たした場合に、特定の動作を検出したことを報知するための報知部(122)とを備える。
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公开(公告)号：JP2018039394A
公开(公告)日：2018-03-15
申请号：JP2016175244
申请日：2016-09-08
Applicant: 株式会社JVCケンウッド
CPC classification number: H04N5/2628 , B60R1/00 , B60R2300/306 , B60R2300/8066 , G06T7/20 , G06T7/70 , G06T2207/30196 , H04N5/23293 , H04N7/183
Abstract: 【課題】運転者が必要とする適切な情報を表示すること。 【解決手段】車両の後方を撮影する後方カメラ2からの撮影映像データを取得する映像取得部31と、車両の運転者前方に設置されたリヤビューモニタ3に対する、車両の運転者が視野範囲を変えようとする動作の頻度を検出する頻度検出部32と、映像取得部31が取得した撮影映像データに対して、頻度検出部32が検出した頻度が高いほど広い範囲を切出して表示映像データを生成する表示映像データ生成部33と、表示映像データ生成部33が生成した表示映像データを、車両の運転者前方に設置されたリヤビューモニタ3に表示させる表示制御部34とを備える。 【選択図】図2
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公开(公告)号：JP2018036444A
公开(公告)日：2018-03-08
申请号：JP2016168692
申请日：2016-08-31
Applicant: アイシン精機株式会社
Inventor： 伊藤 広太
CPC classification number: G06T11/60 , B60R1/00 , B60R2300/30 , B60R2300/305 , G06T7/20 , G06T7/292 , G06T7/70 , G06T2207/10016 , G06T2207/30241 , G06T2207/30261 , H04N7/183
Abstract: 【課題】車両周辺の表示画像において、動く物体に対する表示情報の追従性を向上させることを課題とする。 【解決手段】実施形態の表示制御装置において、画像取得部は、車両の周辺を撮像する撮像部から出力された時系列に複数の撮像画像データを取得する。物体検出部は、前記複数の撮像画像データの各々について物体を検出する。移動算出部は、前記物体の移動方向と移動速度を算出する。表示情報決定部は、前記移動方向と前記移動速度に基づいて、前記複数の撮像画像データの後に前記撮像部から出力される第2の撮像画像データの表示領域における前記物体に対応する表示情報の位置を決定する。表示制御部は、表示部に、前記第2の撮像画像データを表示するとともに、その表示領域上に、前記決定した位置に基づいて前記表示情報を重畳表示する。 【選択図】図10
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公开(公告)号：JPWO2016178327A1
公开(公告)日：2018-02-22
申请号：JP2017516560
申请日：2016-01-21
Applicant: ソニー株式会社
Inventor： 宮島 靖
Abstract: 【課題】人と人または物間におけるポジティブなインタラクションを感性値として生成することが可能な情報処理システム、通信デバイス、制御方法、および記憶媒体を提供する。【解決手段】第1のオブジェクトが第2のオブジェクトに表出したポジティブなインタラクションに関連する情報と、当該第2のオブジェクトが当該第1のオブジェクトに表出したポジティブなインタラクションに関連する情報を受信する通信部と、前記受信したポジティブなインタラクションに関連する情報の少なくとも一部に基づいて、前記第1のオブジェクトの感性値を生成する制御部と、を備える、情報処理システム。【選択図】図1
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公开(公告)号：JP6271741B2
公开(公告)日：2018-01-31
申请号：JP2016541344
申请日：2014-12-19
Applicant: クゥアルコム・インコーポレイテッド , QUALCOMM INCORPORATED
Inventor： ガオ、ダシャン , ジョン、シン , カンドハダイ、アナンサパドマナブハン・アラサニパライ , レイバー、スティーブン・ダグラス
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30268 , G06F3/04842 , G06F3/0488 , G06F17/2765 , G06F17/30271 , G06F17/30705 , G06F17/3079 , G06F17/30817 , G06F17/30831 , G06F17/30867 , G06K9/00664 , G06K9/00671 , G06K9/00711 , G06K9/22 , G06K9/3241 , G06T7/20 , G06T7/70 , G06T11/00 , G06T11/60 , G06T2207/10004 , G06T2207/10016 , G06T2207/20076
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：JP6267424B2
公开(公告)日：2018-01-24
申请号：JP2012288305
申请日：2012-12-28
Applicant: テクトロニクス・インコーポレイテッド , TEKTRONIX,INC.
Inventor： ケビン・エム・ファーガソン
IPC: A61B5/16 , A61B5/0484 , A61B10/00 , H04N17/04
CPC classification number: G06K9/00718 , G06T7/0002 , G06T7/20 , G06T2207/30168 , G06T2210/41
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公开(公告)号：JP6264492B1
公开(公告)日：2018-01-24
申请号：JP2017120586
申请日：2017-06-20
Applicant: オムロン株式会社
CPC classification number: A61B5/107 , A61B5/11 , A61B5/18 , B60W40/08 , G06T1/00 , G06T7/00 , G06T7/20 , G08G1/00 , G08G1/09 , G08G1/16
Abstract: 【課題】運転者の取り得る多様な状態を反映して、運転者の運転に対する集中の程度を推定可能にする技術を提供する。 【解決手段】本発明の一側面に係る運転者監視装置は、車両の運転席に着いた運転者を撮影するように配置された撮影装置から撮影画像を取得する画像取得部と、前記運転者の顔の挙動に関する顔挙動情報を含む当該運転者の観測情報を取得する観測情報取得部と、前記運転者の運転に対する集中の程度を推定するための学習を行った学習済みの学習器に、前記撮影画像及び前記観測情報を入力することで、前記運転者の運転に対する集中の程度に関する運転集中度情報を当該学習器から取得する運転者状態推定部と、を備える。 【選択図】図4
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公开(公告)号：JPWO2017104521A1
公开(公告)日：2017-12-14
申请号：JP2017531635
申请日：2016-12-08
Applicant: コニカミノルタ株式会社
Abstract: 本発明にかかる被監視者監視装置および被監視者監視方法ならびに被監視者監視システムでは、被監視者の所定の行動における各行動種類それぞれについて、前記所定の行動を検知するための1または複数の行動検知アルゴリズムが予め用意される。或る行動検知アルゴリズムが検知すると、その検知結果は、まず、そのアルゴリズムIDで画像と共に報知され、画像の参照によって前記アルゴリズムIDに対応付ける行動種類名が通知される。この通知が1または複数通知されるとアルゴリズムIDと行動種類名とが対応付けられ、その後、検知結果は、前記アルゴリズムIDに対応付けられた行動種類名で報知される。
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公开(公告)号：JPWO2016136214A1
公开(公告)日：2017-12-14
申请号：JP2017501921
申请日：2016-02-18
Applicant: 日本電気株式会社
Abstract: [課題]滞留する物体を好適に検出できる滞留物体検出システム、滞留物体検出方法および滞留物体検出プログラム、並びに、滞留する物体を好適に識別する識別器を学習する識別器学習装置、識別器学習方法および識別器学習プログラムを提供する。[解決手段]滞留物体を識別する識別器を学習する識別器学習装置であって、識別器学習装置の学習部91は、同一の検出対象を含む複数の画像の組を滞留状態を示す正例とし、同一の検出対象を含まない複数の画像の組を非滞留状態を示す負例として、滞留物体を識別する識別器を学習する。
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