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公開番号2024079985
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-13
出願番号2022192770
出願日2022-12-01
発明の名称情報処理装置及び情報処理方法
出願人エコモット株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類E01H 5/00 20060101AFI20240606BHJP(道路,鉄道または橋りょうの建設)
要約【課題】融雪装置を稼働させるためのコストと融雪装置による融雪の程度とのバランスをとれるようにする。
【解決手段】本発明の一実施形態に係る管理サーバ1は、指示者による指示に応じて行われた融雪装置に対する制御内容の履歴と、指示者が指示を行った際に参照した当該融雪装置による融雪対象の領域の撮像画像と、を少なくとも含むデータを教師データとして学習することによって生成された機械学習モデルであって、分析対象画像を入力することにより融雪装置に対して行う制御内容を示す制御情報を出力するように構成された機械学習モデルを記憶する記憶部11と、分析対象画像を取得する取得部121と、取得部が取得した分析対象画像を機械学習モデルに入力することによって出力された制御情報を出力する出力部122と、を有する。
【選択図】図2

特許請求の範囲【請求項１】
指示者による指示に応じて行われた融雪装置に対する制御内容の履歴と、前記指示者が前記指示を行った際に参照した当該融雪装置による融雪対象の領域の撮像画像と、を少なくとも含むデータを教師データとして学習することによって生成された機械学習モデルであって、分析対象画像を入力することにより融雪装置に対して行う制御内容を示す制御情報を出力するように構成された機械学習モデルを記憶する記憶部と、
前記分析対象画像を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記分析対象画像を前記機械学習モデルに入力することによって出力された前記制御情報を出力する出力部と、
を有する、情報処理装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記機械学習モデルは、前記履歴及び前記撮像画像に加えて、前記撮像画像に対応する領域の路面の特性を示す路面情報を学習することによって生成され、
前記取得部は、前記分析対象画像に対応する領域の前記路面情報を取得し、
前記出力部は、前記取得部が取得した前記分析対象画像及び前記路面情報を前記機械学習モデルに入力することによって出力された前記制御情報を出力する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記機械学習モデルは、前記履歴及び前記撮像画像に加えて、前記撮像画像に対応する領域が含まれている場所の特性を示す場所情報を学習することによって生成され、
前記取得部は、前記分析対象画像に対応する領域の前記場所情報を取得し、
前記出力部は、前記取得部が取得した前記分析対象画像及び前記場所情報を前記機械学習モデルに入力することによって出力された前記制御情報を出力する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記機械学習モデルは、前記履歴及び前記撮像画像に加えて、前記撮像画像に対応する領域に設置された融雪装置の特性を示す装置情報を学習することによって生成され、
前記取得部は、前記分析対象画像に対応する領域に設置された融雪装置の前記装置情報を取得し、
前記出力部は、前記取得部が取得した前記分析対象画像及び前記装置情報を前記機械学習モデルに入力することによって出力された前記制御情報を出力する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記機械学習モデルは、前記履歴及び前記撮像画像に加えて、前記撮像画像が撮像された日時における前記撮像画像に対応する領域の気象を示す気象情報を学習することによって生成され、
前記取得部は、前記分析対象画像が撮像された日時における前記分析対象画像に対応する領域の前記気象情報を取得し、
前記出力部は、前記取得部が取得した前記分析対象画像及び前記気象情報を前記機械学習モデルに入力することによって出力された前記制御情報を出力する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記機械学習モデルは、前記履歴及び前記撮像画像に加えて、前記撮像画像が撮像された時間帯を学習することによって生成され、
前記出力部は、前記分析対象画像及び前記分析対象画像が撮像された時間帯を前記機械学習モデルに入力することによって出力された前記制御情報を出力する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記出力部が出力した前記制御情報に応じて前記分析対象画像に対応する領域に設置された融雪装置を制御する装置制御部をさらに有する、
請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記出力部は、前記制御情報を情報端末に表示させる、
請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記出力部は、前記制御情報とともに、前記分析対象画像に対応する領域の路面に関する路面情報、前記分析対象画像に対応する領域が含まれている場所に関する場所情報、又は前記分析対象画像に対応する領域に設置された融雪装置の特性を示す装置情報のうち少なくとも１つを、前記情報端末に表示させる、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記出力部が前記制御情報を前記情報端末に表示させた後に、前記情報端末から前記指示を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた前記指示と、前記分析対象画像と、を用いて前記機械学習モデルを更新する学習部と、
をさらに有する、請求項８に記載の情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、融雪装置を制御するための情報処理装置及び情報処理方法に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、融雪対象の領域の撮像画像に対して機械学習を適用することにより、積雪があるか否かに対応する評価値を算出し、算出された評価値に基づいて融雪装置を制御するシステムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１８－６６１３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
融雪対象の路面における雪の融けやすさ等、積雪以外の特性によって、融雪装置にとって適した制御態様が異なる場合がある。特許文献１に記載されたシステムは、融雪対象の領域における積雪以外の特性を考慮しないため、融雪装置を適切に稼働させることができない可能性がある。融雪装置を稼働させる時間を長くしすぎると、融雪装置を稼働させるための資源等のコストを無駄に消費するという問題があった。一方、融雪装置を稼働させる時間を短くしすぎると、融雪の程度が不十分になるという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、融雪装置を稼働させるためのコストと融雪装置による融雪の程度とのバランスをとれるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様の情報処理装置は、指示者による指示に応じて行われた融雪装置に対する制御内容の履歴と、前記指示者が前記指示を行った際に参照した当該融雪装置による融雪対象の領域の撮像画像と、を少なくとも含むデータを教師データとして学習することによって生成された機械学習モデルであって、分析対象画像を入力することにより融雪装置に対して行う制御内容を示す制御情報を出力するように構成された機械学習モデルを記憶する記憶部と、前記分析対象画像を取得する取得部と、前記取得部が取得した前記分析対象画像を前記機械学習モデルに入力することによって出力された前記制御情報を出力する出力部と、を有する。
【０００７】
前記機械学習モデルは、前記履歴及び前記撮像画像に加えて、前記撮像画像に対応する領域の路面の特性を示す路面情報を学習することによって生成され、前記取得部は、前記分析対象画像に対応する領域の前記路面情報を取得し、前記出力部は、前記取得部が取得した前記分析対象画像及び前記路面情報を前記機械学習モデルに入力することによって出力された前記制御情報を出力してもよい。
【０００８】
前記機械学習モデルは、前記履歴及び前記撮像画像に加えて、前記撮像画像に対応する領域が含まれている場所の特性を示す場所情報を学習することによって生成され、前記取得部は、前記分析対象画像に対応する領域の前記場所情報を取得し、前記出力部は、前記取得部が取得した前記分析対象画像及び前記場所情報を前記機械学習モデルに入力することによって出力された前記制御情報を出力してもよい。
【０００９】
前記機械学習モデルは、前記履歴及び前記撮像画像に加えて、前記撮像画像に対応する領域に設置された融雪装置の特性を示す装置情報を学習することによって生成され、前記取得部は、前記分析対象画像に対応する領域に設置された融雪装置の前記装置情報を取得し、前記出力部は、前記取得部が取得した前記分析対象画像及び前記装置情報を前記機械学習モデルに入力することによって出力された前記制御情報を出力してもよい。
【００１０】
前記機械学習モデルは、前記履歴及び前記撮像画像に加えて、前記撮像画像が撮像された日時における前記撮像画像に対応する領域の気象を示す気象情報を学習することによって生成され、前記取得部は、前記分析対象画像が撮像された日時における前記分析対象画像に対応する領域の前記気象情報を取得し、前記出力部は、前記取得部が取得した前記分析対象画像及び前記気象情報を前記機械学習モデルに入力することによって出力された前記制御情報を出力してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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