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公開番号2024139262
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-09
出願番号2023050127
出願日2023-03-27
発明の名称適応装置
出願人セコム株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G01D 3/00 20060101AFI20241002BHJP(測定;試験)
要約【課題】観測対象に生じた事象をセンサの出力信号に基づいて認識する検出システムを現場環境に設置する際に、検出システムを現場環境に適応させる作業の効率性を向上する。
【解決手段】適応装置4は、観測対象10を観測するセンサ13と、センサ13の出力値を用いて観測対象に生じた事象を検出する検出器15と、から構成される検出システム11に対し、検出器15の検出性能を向上させる修正情報を出力する。適応装置4は、観測対象10、センサ13、及び検出器15の状態に関する情報である第1情報を取得する第1情報取得部51と、第1情報が示す状態にある検出システム11において観測対象を観測した際の観測状態に関する情報である第2情報を取得する第2情報取得部50と、第1情報と第2情報とに基づいて修正情報を生成する適応部52と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
観測対象を観測するセンサと、前記センサの出力値を用いて前記観測対象に生じた事象を検出する検出器と、から構成される検出システムに対し、前記検出器の検出性能を向上させる修正情報を出力する適応装置であって、
前記センサの設定に関する情報、前記検出器の設定に関する情報、及び前記観測対象の状態に関する情報のうち少なくとも一つの情報である第１情報を取得する第１情報取得部と、
前記第１情報が示す前記設定及び前記状態にある前記検出システムにおける前記センサの観測結果に関する情報、又は前記検出器の検出結果に関する情報である第２情報を取得する第２情報取得部と、
前記第１情報と前記第２情報とに基づいて前記修正情報を生成する適応部と、
を備えることを特徴とする適応装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記第２情報は、前記検出器の検出結果の誤報要因に関する情報であることを特徴とする請求項１に記載の適応装置。
【請求項３】
前記適応部は、前記第１情報と前記第２情報とに基づいて前記修正情報を生成する第１学習モデルであることを特徴とする請求項１に記載の適応装置。
【請求項４】
前記第１学習モデルは、前記第１情報と前記第２情報とを前記第１学習モデルに入力して得た前記修正情報に対する評価値を報酬として強化学習された学習モデルであることを特徴とする請求項３に記載の適応装置。
【請求項５】
前記第１学習モデルは、前記第１情報及び前記第２情報と前記修正情報との組合せを学習データとする教師有り学習により学習された学習モデルであることを特徴とする請求項３に記載の適応装置。
【請求項６】
前記修正情報は、前記観測対象の状態、前記センサの設定、又は前記検出器の設定のうち少なくとも一つの修正を示す情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の適応装置。
【請求項７】
前記検出器は、前記センサの出力値と前記観測対象に生じた事象とを対応付けたデータ構造からなる第１データセットを用いて学習した第２学習モデルであって、
前記修正情報は、前記第１データセットと同一構造を有し且つ前記第１データセットと異なるデータ内容からなる第２データセットを用いて前記第２学習モデルを学習することを示す情報を含むことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の適応装置。
【請求項８】
前記検出器は、前記センサの出力値と前記観測対象に生じた事象との対応付けを学習したニューラルネットワークからなる第２学習モデルであって、
前記修正情報は、前記第２学習モデルとは異なるネットワーク構造を用いて前記センサの出力値と前記観測対象に生じた事象との対応付けを学習した学習モデルに前記検出器を交換することを示す情報を含むことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の適応装置。
【請求項９】
前記評価値は、前記修正情報に応じた前記検出システムの修正後の前記検出結果に対する客観評価値又は客観評価値の近似値に応じて決定されることを特徴とする請求項４に記載の適応装置。
【請求項１０】
前記評価値は、前記修正情報に応じた前記検出システムの修正後の所定期間における前記検出結果の誤りの発生頻度に応じて決定されることを特徴とする請求項４に記載の適応装置。
（【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、観測対象に生じた事象を検出する検出システムを適応させるための適応装置に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
現在、センサの出力信号に基づいて観測対象に生じた事象を認識する検出システムが活用されている。下記特許文献１には、撮像装置が撮像した画像から予め定められた警報原因を識別する画像処理システムが記載されている。また下記特許文献２には、火災感知器や人感センサ等のセンサやカメラで撮像した画像等のデータからニューラルネットワークにより異常を判断して警報させる監視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２０１８－１７３９１３号公報
特開２０２１－１１９４６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような検出システムの開発時には、観測対象となる環境（または観測対象が置かれる環境）を予め想定して想定環境として設定し、想定環境下において検出システムを調整し、調整済みの検出システムを現場環境に配置する。
このため、想定環境と同じ環境下では検出システムの動作を保証できるが、実際の現場環境は想定環境と異なるため、現場環境では動作を保証できずに認識率が低下する。
【０００５】
現場環境で検出システムが所望の性能を出せない場合、検出システムを現場環境に適応させる必要がある。このため、例えば開発時に想定した想定環境とは異なる環境で検出システムを再調整させたり、センサの設置状態や観測対象の照明環境を変更することにより、検出システムを現場環境に適応させる。
その際に、どのように対処して検出システムを適応させるかは、現場適応に携わる担当者（例えば検出システムの運用者や開発エンジニア）の個人的なノウハウに依存して決めていた。すなわち「人」のノウハウをフィードバックすることで検出システムを現場環境に適応させる必要があった。
【０００６】
しかしながら、このように個人のノウハウに依存すると、属人的な現場適応が行われるために検出システムの品質を均一化できない。また、現場適応に従事する者に要求される能力が高くなるために人材確保が困難になるとともに、現場適応のノウハウの蓄積や人員転換時の引き継ぎが困難になる。
本発明は、上記の問題点を鑑みてなされたものであり、観測対象に生じた事象をセンサの出力信号に基づいて認識する検出システムを現場環境に設置する際に、検出システムを現場環境に適応させる作業の効率性を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一形態によれば、観測対象を観測するセンサと、センサの出力値を用いて観測対象に生じた事象を検出する検出器と、から構成される検出システムに対し、検出器の検出性能を向上させる修正情報を出力する適応装置が与えられる。
適応装置は、センサの設定に関する情報、検出器の設定に関する情報、及び観測対象の状態に関する情報のうち少なくとも一つの情報である第１情報を取得する第１情報取得部と、第１情報が示す設定及び状態にある検出システムにおけるセンサの観測結果に関する情報、又は検出器の検出結果に関する情報である第２情報を取得する第２情報取得部と、第１情報と第２情報とに基づいて修正情報を生成する適応部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、観測対象に生じた事象をセンサの出力信号に基づいて認識する検出システムを現場環境に設置する際に、検出システムを現場環境に適応させる作業の効率性を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
実施形態のシステムの全体構成の一例を示す模式図である。
実施形態の適応装置の機能構成の一例のブロック図である。
適応装置の動作例の一例を説明するための模式図である。
（ａ）及び（ｂ）は、評価値の算出方法の第１例及び第２例を説明するための模式図である。
適応装置の学習方法の一例を説明するための模式図である。
実施形態による適応装置の学習方法の一例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下において、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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