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公開番号2024152112
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-25
出願番号2023066095
出願日2023-04-14
発明の名称機械学習装置及び無人飛行体の運用支援装置
出願人中国電力株式会社
代理人個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20241018BHJP(計算;計数)
要約【課題】無人飛行体の使用に関する確認作業を効率化可能な機械学習装置及び無人飛行体の運用支援装置を提供すること。
【解決手段】機械学習装置2は、無人飛行体の飛行規制の対象となる施設である規制対象施設と、基準点と、を被写体として含む学習用写真を入力データとして取得する入力データ取得部22と、写真中で規制対象施設が写されている範囲に関する範囲情報と、規制対象施設と基準点との距離に関する距離情報と、をラベルとして取得するラベル取得部23と、入力データとラベルとの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、無人飛行体を用いて点検される対象である点検対象物の画像を含む写真に規制対象施設が含まれるか否かを判定し、当該写真に規制対象施設が含まれると判定した場合には、規制対象施設と点検対象物との距離を推定するための学習モデルを構築するモデル構築部25と、を備える。
【選択図】図3

特許請求の範囲【請求項１】
無人飛行体の飛行規制の対象となる施設である規制対象施設と、基準点と、を被写体として含む学習用写真を入力データとして取得する入力データ取得部と、
写真中で前記規制対象施設が写されている範囲に関する範囲情報と、前記規制対象施設と前記基準点との距離に関する距離情報と、をラベルとして取得するラベル取得部と、
前記入力データと前記ラベルとの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記無人飛行体を用いて点検される対象である点検対象物の画像を含む写真に前記規制対象施設が含まれるか否かを判定し、当該写真に前記規制対象施設が含まれると判定した場合には、前記規制対象施設と前記点検対象物との距離を推定するための学習モデルを構築するモデル構築部と、
を備える機械学習装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記ラベル取得部は、前記規制対象施設の種別に関する種別情報を前記ラベルとして更に取得し、
前記モデル構築部は、前記入力データと前記ラベルとの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記規制対象施設の種別を推定するための学習モデルを構築する、請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項３】
請求項１に記載の機械学習装置で構築した前記学習モデルを用いた無人飛行体の運用支援装置であって、
前記無人飛行体を用いて点検される対象である点検対象物の画像を含む判定用写真を判定用データとして取得する判定用データ取得部と、
前記判定用データと前記学習モデルとに基づいて、前記判定用写真に前記規制対象施設が含まれているか否かを判定する存在判定部と、
前記存在判定部が前記判定用写真に前記規制対象施設が含まれていると判定した場合に、前記判定用データと前記学習モデルとに基づいて、前記点検対象物と前記規制対象施設との距離を推定する距離推定部と、
を備える、無人飛行体の運用支援装置。
【請求項４】
請求項２に記載の機械学習装置で構築した前記学習モデルを用いた無人飛行体の運用支援装置であって、
前記無人飛行体を用いて点検される対象である点検対象物の画像を含む判定用写真を判定用データとして取得する判定用データ取得部と、
前記判定用データと前記学習モデルとに基づいて、前記判定用写真に前記規制対象施設が含まれているか否かを判定する存在判定部と、
前記存在判定部が前記判定用写真に前記規制対象施設が含まれていると判定した場合に、前記判定用データと前記学習モデルとに基づいて、前記判定用データに含まれる前記規制対象施設の種別を推定する種別推定部と、
を備える、無人飛行体の運用支援装置。
【請求項５】
前記種別推定部が前記規制対象施設の種別を推定した場合に、前記種別推定部が推定した前記規制対象施設の種別に対応する、前記飛行規制の内容に関する情報である規制情報を取得する規制情報取得部を備える、請求項４に記載の無人飛行体の運用支援装置。
【請求項６】
前記規制情報は、前記無人飛行体の飛行の規制が適用される区域である規制区域に関する区域情報を含み、
前記判定用データと前記学習モデルとに基づいて、前記点検対象物と前記規制対象施設との距離を推定する距離推定部と、
前記規制情報取得部が前記規制情報を取得し、前記距離推定部が前記点検対象物と前記規制対象施設との距離を推定した場合に、前記規制情報取得部が取得した前記規制情報と、前記距離推定部の推定結果と、に基づいて、前記点検対象物が前記規制区域内に存在するか否かを判定する抵触判定部と、
を備える、請求項５に記載の無人飛行体の運用支援装置。
【請求項７】
前記飛行規制の一部は、所定の許可を得ることで、前記規制区域内において前記無人飛行体の飛行が可能となるものであり、
前記規制情報取得部が前記規制情報を取得した場合に、前記規制情報取得部が取得した前記規制情報に対応する前記飛行規制が、前記所定の手続きを行うことで、前記規制区域内において前記無人飛行体の飛行が可能となるものであるか否かを判定する許可取得可否判定部と、
前記許可取得可否判定部が、前記規制情報に対応する前記飛行規制が、前記所定の手続きを行うことで、前記規制区域内において前記無人飛行体の飛行が可能となるものであると判定した場合に、当該飛行規制に対応する手続方法を取得する手続方法取得部と、
を備える、請求項６に記載の無人飛行体の運用支援装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習装置及び無人飛行体の運用支援装置に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、構造物の点検等を行うにあたり、ドローン等の無人飛行体が活用されている。例えば、特許文献１の発明では、コンクリート護岸の点検を、無人飛行体を用いて行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６９６０６４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、構造物が設けられている地域によっては、無人飛行体の飛行が規制されている場合がある。このため、無人飛行体を飛行させる前に、その可否を確認しなければならず、手間が生じてしまう。
【０００５】
また、従来からある構造物など点検対象物は、無人飛行体を点検等に用いることを前提に設備形成されたものではないため、飛行が規制される場所や形状で存在しているものが多い。
【０００６】
また、構造物など点検対象物を新設する際に、無人飛行体を点検等に用いることを前提に設備形成しようとする場合、飛行が規制されるか否か、飛行可能か否か、点検に無人飛行体を用いることが可能か否か、確認が必要となり、手間が生じてしまう。
【０００７】
本発明は、無人飛行体の使用に関する確認作業を効率化可能な機械学習装置及び無人飛行体の運用支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決すべく、第１の発明の機械学習装置は、無人飛行体の飛行規制の対象となる施設である規制対象施設と、基準点と、を被写体として含む学習用写真を入力データとして取得する入力データ取得部と、写真中で前記規制対象施設が写されている範囲に関する範囲情報と、前記規制対象施設と前記基準点との距離に関する距離情報と、をラベルとして取得するラベル取得部と、前記入力データと前記ラベルとの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記無人飛行体を用いて点検される対象である点検対象物の画像を含む写真に前記規制対象施設が含まれるか否かを判定し、当該写真に前記規制対象施設が含まれると判定した場合には、前記規制対象施設と前記点検対象物との距離を推定するための学習モデルを構築するモデル構築部と、を備える。
【０００９】
第２の発明の機械学習装置は、第１の発明において、前記ラベル取得部は、前記規制対象施設の種別に関する種別情報を前記ラベルとして更に取得し、前記モデル構築部は、前記入力データと前記ラベルとの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記規制対象施設の種別を推定するための学習モデルを構築する。
【００１０】
第３の発明の運用支援装置は、第１の発明に記載の機械学習装置で構築した前記学習モデルを用いた運用支援装置であって、前記無人飛行体を用いて点検される対象である点検対象物の画像を含む判定用写真を判定用データとして取得する判定用データ取得部と、前記判定用データと前記学習モデルとに基づいて、前記判定用写真に前記規制対象施設が含まれているか否かを判定する存在判定部と、前記存在判定部が前記判定用写真に前記規制対象施設が含まれていると判定した場合に、前記判定用データと前記学習モデルとに基づいて、前記点検対象物と前記規制対象施設との距離を推定する距離推定部と、を備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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