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公開番号2024115830
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-08-27
出願番号2023021693
出願日2023-02-15
発明の名称プログラム、機械学習方法、及び情報処理装置
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G08B 25/00 20060101AFI20240820BHJP(信号)
要約【課題】撮像装置の画像解析及び光ファイバの振動検出の結果を相互にアノテーションし、学習させるプログラムを提供する。
【解決手段】
撮像装置で撮像した画像データに基づいて、物体の行動を検出し、画像データに基づいて検出された物体の行動に関する第1の行動スコアを算出し、光ファイバセンサで取得した振動データに基づいて、物体の行動を検出し、振動データに基づいて検出された物体の行動に関する第2の行動スコアを算出し、第1の行動スコアと第2の行動スコアとに基づいて、画像データまたは振動データの少なくとも一方を学習データとして採用するか否かを判定する、手段として一以上の情報処理装置を動作させるプログラムを提供する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
撮像装置で撮像した画像データに基づいて、物体の行動を検出し、
前記画像データに基づいて検出された前記物体の行動に関する第１の行動スコアを算出し、
光ファイバセンサで取得した振動データに基づいて、物体の行動を検出し、
前記振動データに基づいて検出された前記物体の行動に関する第２の行動スコアを算出し、
前記第１の行動スコアと前記第２の行動スコアとに基づいて、前記画像データまたは前記振動データの少なくとも一方を学習データとして採用するか否かを判定する、手段として一以上の情報処理装置を動作させるプログラム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記画像データに基づいて前記物体に関する複数の行動を検出し、
前記複数の行動のうち、最も高いスコアが算出された行動を特定し、
前記最も高いスコアを前記第１の行動スコアとして採用する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記第１の行動スコアと関連する前記物体の行動に基づいて、前記第２の行動スコアを取得する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項４】
前記第１の行動スコアが閾値よりも大きい場合、前記画像データを前記学習データとして採用する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項５】
前記第２の行動スコアが閾値よりも大きい場合、前記振動データを前記学習データとして採用する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項６】
前記画像データに基づいて、前記物体の位置を第１の位置として特定し、
前記振動データに基づいて、前記物体の位置を第２の位置として特定し、
前記第１の位置と前記第２の位置とに基づいて、前記画像データと前記振動データの少なくとも一方を学習データとして採用するか否かを判定する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項７】
前記第１の位置は、前記画像データにおける画像上の２次元座標で表され、
前記第１の位置を前記光ファイバケーブルにおける位置情報へ変換し、
前記光ファイバケーブルにおける位置情報と前記第２の位置とに基づいて、前記画像データと前記振動データの少なくとも一方を学習データとして採用するか否かを判定する請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記画像データに基づいて、前記物体の行動を検知した時刻に関する情報を第１の時間として特定し、
前記振動データに基づいて、前記物体の行動を検知した時刻に関する情報を第２の時間として特定し、
前記第１の時間と前記第２の時間とに基づいて、前記画像データと前記振動データの少なくとも一方を学習データとして採用するか否かを判定する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項９】
撮像装置で撮像した画像データに基づいて、物体の行動を検出し、
前記画像データに基づいて検出された前記物体の行動に関する第１の行動スコアを算出し、
光ファイバセンサで取得した振動データに基づいて、物体の行動を検出し、
前記振動データに基づいて検出された前記物体の行動に関する第２の行動スコアを算出し、
前記第１の行動スコアと前記第２の行動スコアとに基づいて、前記画像データまたは前記振動データの少なくとも一方を学習データとして採用するか否かを判定する、機械学習方法。
【請求項１０】
撮像装置で撮像した画像データに基づいて、物体の行動を検出し、
前記画像データに基づいて検出された前記物体の行動に関する第１の行動スコアを算出し、
光ファイバセンサで取得した振動データに基づいて、物体の行動を検出し、
前記振動データに基づいて検出された前記物体の行動に関する第２の行動スコアを算出し、
前記第１の行動スコアと前記第２の行動スコアとに基づいて、前記画像データまたは前記振動データの少なくとも一方を学習データとして採用するか否かを判定する、手段として動作する情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、プログラム、機械学習方法、及び情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、監視エリアに敷設された光ファイバと、光ファイバを用いて監視エリアのモニタリングを行う検知部と、モニタと、監視エリアのモニタリング状況をモニタに表示する制御部と、を備える光ファイバセンシングシステムが開示されている。検知部は、光ファイバから受信した光信号に含まれる振動パターンに基づいて、監視エリアで発生した異常を検知すると共に、異常を検知した光ファイバ上の位置を特定する。制御部は、モニタにおいて、監視エリアのモニタリング状況として、光ファイバの敷設状況を監視エリアのマップに重畳して表示し、また、異常を検知した光ファイバ上の位置を示すマークを、監視エリアのマップに重畳して表示する。また、制御部は、異常の詳細を示す情報を表示する。
【０００３】
また、制御部は、複数のカメラの中から検知部が異常を検知した位置を撮影するカメラを選択し、選択したカメラを制御する。選択したカメラは、方位角、仰角の他ズーム倍率が制御される。監視エリアのモニタリング状況として、光ファイバの敷設状況を監視エリアのマップに重畳して表示するほか、選択したカメラ敷設状況を、監視エリアのマップに重畳して表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
国際公開第２０２１／０５９５０７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１は、光ファイバとカメラを用いて検知した異常を、柔軟な表示態様で表示することができる光ファイバセンシングシステムが開示されている。このような光ファイバセンシングシステムに機械学習を用いた異常検知、行動類別を適用する場合、その設置環境に合わせた個別のチューニング及び学習が重要である。しかしながら、人の手でデータを吸い上げ、アノテーションし、学習することは、時間がかかる。また、全自動での学習は、誤検出及び誤判定などの不正解結果を部分的に学習させる可能性があり、精度が低下する虞がある。
【０００６】
そこで、本開示の目的は、撮像装置の画像解析及び光ファイバの振動検出の結果を相互にアノテーションし、学習させるプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示のプログラムは、
撮像装置で撮像した画像データに基づいて、物体の行動を検出し、
前記画像データに基づいて検出された前記物体の行動に関する第１の行動スコアを算出し、
光ファイバセンサで取得した振動データに基づいて、物体の行動を検出し、
前記振動データに基づいて検出された前記物体の行動に関する第２の行動スコアを算出し、
前記第１の行動スコアと前記第２の行動スコアとに基づいて、前記画像データまたは前記振動データの少なくとも一方を学習データとして採用するか否かを判定する、手段として一以上の情報処理装置を動作させるプログラムである。
【０００８】
本開示の機械学習方法は、
撮像装置で撮像した画像データに基づいて、物体の行動を検出し、
前記画像データに基づいて検出された前記物体の行動に関する第１の行動スコアを算出し、
光ファイバセンサで取得した振動データに基づいて、物体の行動を検出し、
前記振動データに基づいて検出された前記物体の行動に関する第２の行動スコアを算出し、
前記第１の行動スコアと前記第２の行動スコアとに基づいて、前記画像データまたは前記振動データの少なくとも一方を学習データとして採用するか否かを判定する、機械学習方法である。
【０００９】
本開示の情報処理装置は、
撮像装置で撮像した画像データに基づいて、物体の行動を検出し、
前記画像データに基づいて検出された前記物体の行動に関する第１の行動スコアを算出し、
光ファイバセンサで取得した振動データに基づいて、物体の行動を検出し、
前記振動データに基づいて検出された前記物体の行動に関する第２の行動スコアを算出し、
前記第１の行動スコアと前記第２の行動スコアとに基づいて、前記画像データまたは前記振動データの少なくとも一方を学習データとして採用するか否かを判定する、手段として動作する情報処理装置である。
【発明の効果】
【００１０】
本開示により、撮像装置の画像解析及び光ファイバの振動検出の結果を相互にアノテーションし、学習させるプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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