[发明专利]镜头装置、摄像装置、处理装置、处理方法及存储介质

说明书

本发明提供了镜头装置、摄像装置、处理装置、处理方法及存储介质。镜头装置包括：光学构件；驱动设备，其被构造为进行对光学构件的驱动；检测器，其被构造为检测与驱动有关的状态；以及处理器，其被构造为基于关于检测到的状态的第一信息来生成用于所述驱动设备的控制信号，其中，所述处理器包括机器学习模型，该机器学习模型被构造为基于关于所述镜头装置的第一信息和第二信息来生成与控制信号有关的输出，并且所述处理器将第一信息和第二信息输出至被构造为进行机器学习模型的生成的生成器。

技术领域

实施例的方面涉及镜头装置、摄像装置、处理装置、处理方法及计算机可读存储介质。

背景技术

一些最近的数码相机不仅可以拍摄静止图像，而且可以拍摄运动图像。为了获得快速的静止图像拍摄功能，需要高速自动聚焦、变焦和孔径操作。相反，在拍摄运动图像时，来自用于高速操作的驱动系统的高操作噪声会损害与图像一起记录的声音的质量。鉴于此，日本特开第2007-006305号公报讨论了一种摄像装置，该摄像装置在运动图像拍摄期间将其致动器的操作模式切换为静音模式。

用于驱动摄像装置的光学构件的致动器需要多种类型的性能。示例包括关于与控制跟随性有关的驱动速度、与准确的摄影条件设置有关的定位精度、与连续摄像持续时间有关的电力消耗以及与运动图像拍摄期间的声音质量有关的静音性的性能。这些类型的性能是相互依赖的。例如，在日本特开第2007-006305号公报中讨论的摄像装置通过限制驱动速度和加速度来改善静音性。

期望的静音性可以根据摄影情况而变化。期望的驱动速度和加速度也可以根据摄影情况而变化。这同样适用于其他类型的性能，例如定位精度和电力消耗。而且，各个类型的性能的优先级可以根据摄影情况和操作者而变化。因此，期望以适合于各种摄影情况和操作者的驱动性能操作致动器。

发明内容

本公开在其第一方面中提供了一种镜头装置，镜头装置包括：光学构件；驱动设备，其被构造为进行光学构件的驱动；检测器，其被构造为检测与驱动有关的状态；以及处理器，其被构造为基于关于检测到的状态的第一信息来生成用于所述驱动设备的控制信号，其中，所述处理器包括机器学习模型，该机器学习模型被构造为基于关于所述镜头装置的第一信息和第二信息来生成与控制信号有关的输出，并且所述处理器将第一信息和第二信息输出至被构造为进行所述机器学习模型的生成的生成器。

本公开的第二方面提供了一种摄像装置，该摄像装置包括根据第一方面的镜头装置；以及摄像元件，其被构造为对由所述镜头装置形成的图像进行摄像。

本公开的第三方面提供了一种处理装置，其被构造为在镜头装置中进行与机器学习模型有关的处理，所述镜头装置包括：光学构件；驱动设备，其被构造为进行对光学构件的驱动；检测器，其被构造为检测与驱动有关的状态；以及处理器，其被构造为基于关于检测到的状态的第一信息来生成用于所述驱动设备的控制信号，所述处理器包括机器学习模型，该机器学习模型被构造为基于关于所述镜头装置的第一信息和第二信息来生成与控制信号有关的输出，所述处理器将第一信息和第二信息输出至被构造为进行所述机器学习模型的生成的生成器，所述处理装置包括：操作设备，其供操作者输入与所述驱动设备的驱动性能的要求有关的信息，其中，所述处理装置基于关于要求的信息来获得关于用于生成所述机器学习模型的奖励的信息。

本公开在其第四方面中提供了一种处理方法，所述处理方法用于在镜头装置中进行与机器学习模型有关的处理，所述镜头装置包括：光学构件；驱动设备，其被构造为进行对光学构件的驱动；检测器，其被构造为检测与驱动有关的状态；以及处理器，其被构造为基于关于检测到的状态的第一信息来生成用于所述驱动设备的控制信号，所述处理器包括机器学习模型，该机器学习模型被构造为基于关于所述镜头装置的第一信息和第二信息来生成与控制信号有关的输出，所述处理器将第一信息和第二信息输出至被构造为进行所述机器学习模型的生成的生成器，所述处理方法包括：基于与所述驱动设备的驱动性能的要求有关的信息，获得关于用于生成所述机器学习模型的奖励的信息，关于要求的信息是从由操作者操作的操作设备来输入的。