東芝AI技術カタログ
異常検知センサデータ認識状態推定状態変化検出メディア認識
単眼奥行推定 (収差マップ3D計測)
１枚の写真から被写体までの距離や大きさを0.3秒以下で計測します。
- 実レンズの収差によって距離や画像位置に応じたボケ情報を教師あり学習することで、1枚の画像から被写体までの距離や被写体の大きさを高精度(*1)且つ高速（*2)に推定することが可能になりました。
- *1: 高精度とは、測定誤差がおよそ10%で、ステレオ手法と同等の誤差を意味します。
- *2: GPU(Geforce GTX 1080Ti)を用い、独自の高速化手法を適用したニューラルネットワークにより処理を行った場合。
応用先
- ・インフラ点検サービス
- ・自動運転
- ・製品検査
ベンチマーク・強み・実績
- ・１枚写真から実距離や実サイズを推定する技術は東芝オリジナル
- ・移動体も距離計測可能
- ・スマートフォン、USBカメラ、一眼レフカメラなど様々なカメラに対応可能
問い合わせ窓口
問合せの際はタイトル[東芝AI技術カタログ:単眼奥行推定 (収差マップ3D計測) ]やURLを文面に含めてください。
本技術は研究開発中のためご要望にすぐに対応できない可能性があります。
参考文献：
- ・プレスリリース 2019年10月25日 「市販の単眼カメラでステレオカメラ並みに高精度な距離計測を実現する立体認識AIを開発」
- ・プレスリリース2021年11月22日「世界初、ズームレンズの単眼カメラの写真のみで3D計測できるAIを開発」
- ・東芝レビュー75巻3号（2020年5月）「単眼カメラで撮影した1枚の画像の収差情報に基づく高精度な距離計測手法」
- ・Toshiba clip（技術）「１つのカメラがインフラ点検の救世主？ 改良を重ねて完成した現場を支えるAIとは」
- ・Toshiba clip（エピソード）「レンズの中から未来を見る！ 異なる知見が新技術をともに生み出す」
- ・学会 M. Kashiwagi et al., “Deep Depth From Aberration Map,” ICCV, 2019.
- ・学会 N. Mishima et al., “Physical Cue based Depth-Sensing by Color Coding > with Deaberration Network,” BMVC, 2019.
- ・学会 M. Kashiwagi et al., “Monocular Depth Measurement with Lens Aberration > Using a Smartphone Camera,” SSII, 2021.
- ・学会 N. Mishima et al., “Absolute Scale from Varifocal Monocular Camera > through SfM and Defocus Combined,” BMVC, 2021.