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公開番号2025010687
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-23
出願番号2023112811
出願日2023-07-10
発明の名称路面異常検出装置、路面異常検出方法及びプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250116BHJP(計算;計数)
要約【課題】路面の異常を学習しなくても路面の異常を検出することが可能な路面異常検出装置を提供する。
【解決手段】路面異常検出装置は、データ取得手段と、予測手段と、異常検出手段とを有する。データ取得手段は、時系列に沿って路面を観測して得られる路面観測データを取得する。予測手段は、予め機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、第1のタイミングより前の複数のタイミングにおける複数の路面観測データから前記第1のタイミングにおける路面データを予測する。異常検出手段は、第1のタイミングにおける路面観測データと第1のタイミングにおける予測された路面データとの差分が予め定められた閾値以上である場合に、路面の異常を検出する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
時系列に沿って路面を観測して得られる路面観測データを取得するデータ取得手段と、
予め機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、第１のタイミングより前の複数のタイミングにおける複数の前記路面観測データから前記第１のタイミングにおける路面データを予測する予測手段と、
前記第１のタイミングにおける路面観測データと前記第１のタイミングにおける予測された路面データとの差分が予め定められた閾値以上である場合に、路面の異常を検出する異常検出手段と、
を有する路面異常検出装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記データ取得手段は、前記路面を観測しながら前記路面に沿って移動する観測装置によって前記路面観測データを取得する、
請求項１に記載の路面異常検出装置。
【請求項３】
前記路面に異常が検出された場合に、前記路面に異常が検出されたことを示す情報を出力するように処理を行う出力手段、
をさらに有する、請求項１に記載の路面異常検出装置。
【請求項４】
前記出力手段は、前記路面を示すマップ上に、前記路面において前記異常が検出された場所を示すシンボルを表示するように、処理を行う、
請求項３に記載の路面異常検出装置。
【請求項５】
前記路面観測データを、当該路面観測データを表すベクトルの次元よりも低い次元の低次元ベクトルデータである路面観測データに変換する変換手段、
をさらに有し、
前記予測手段は、前記第１のタイミングより前の複数のタイミングにおける複数の前記路面観測データに対応する変換後の路面観測データから、前記第１のタイミングにおける、前記低次元ベクトルデータの次元に対応する低次元の路面データを予測する、
請求項１に記載の路面異常検出装置。
【請求項６】
前記異常検出手段は、前記第１のタイミングにおける変換後の路面観測データと前記第１のタイミングにおける予測された前記低次元の路面データとの差分が前記閾値以上である場合に、路面の異常を検出する、
請求項５に記載の路面異常検出装置。
【請求項７】
複数のタイミングそれぞれにおける複数の前記路面観測データを入力として前記複数のタイミングのうちの最後のタイミングの次のタイミングにおける路面データを出力するように機械学習を行うことによって、前記学習済みモデルを生成する学習手段、
をさらに有する、請求項１に記載の路面異常検出装置。
【請求項８】
前記学習手段は、予測された路面データとの差分が前記閾値未満である前記路面観測データを用いて前記機械学習を行って、前記学習済みモデルの重みを更新する、
請求項７に記載の路面異常検出装置。
【請求項９】
時系列に沿って路面を観測して得られる路面観測データを取得し、
予め機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、第１のタイミングより前の複数のタイミングにおける複数の前記路面観測データから前記第１のタイミングにおける路面データを予測し、
前記第１のタイミングにおける路面観測データと前記第１のタイミングにおける予測された路面データとの差分が予め定められた閾値以上である場合に、路面の異常を検出する、
路面異常検出方法。
【請求項１０】
時系列に沿って路面を観測して得られる路面観測データを取得する機能と、
予め機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、第１のタイミングより前の複数のタイミングにおける複数の前記路面観測データから前記第１のタイミングにおける路面データを予測する機能と、
前記第１のタイミングにおける路面観測データと前記第１のタイミングにおける予測された路面データとの差分が予め定められた閾値以上である場合に、路面の異常を検出する機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、路面異常検出装置、路面異常検出方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、精度よくデータの状況を示すラベルを推定することを目的とする推定装置を開示する。特許文献１にかかる推定装置は、時系列データを、複数種類のラベル毎にラベルの尤度を求めるための学習済み第１モデルに入力し、ラベル毎の各時間におけるラベルの尤度を推定する。特許文献１にかかる推定装置は、推定されたラベル毎の各時間におけるラベルの尤度を、ラベル毎の尤度の変化からいずれかのラベルを出力するための学習済み第２モデルに入力し、ラベル毎の各時間における尤度に対応する、いずれかのラベルを推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開第２０２０／１００８９３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１にかかる技術では、ラベルで定義された路面の状況を推定することしかできない。すなわち、特許文献１にかかる技術では、ラベルで定義された路面の異常を推定することしかできない。したがって、特許文献１にかかる技術では、学習時に想定された路面の異常しか検出できない。言い換えると、特許文献１にかかる技術では、学習時に想定されていない路面の異常を検出できないおそれがある。したがって、路面の異常を学習しなくても路面の異常を検出することが望まれる。
【０００５】
本開示の目的は、このような課題を解決するためになされたものであり、路面の異常を学習しなくても路面の異常を検出することが可能な路面異常検出装置、路面異常検出方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示にかかる路面異常検出装置は、時系列に沿って路面を観測して得られる路面観測データを取得するデータ取得手段と、予め機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、第１のタイミングより前の複数のタイミングにおける複数の前記路面観測データから前記第１のタイミングにおける路面データを予測する予測手段と、前記第１のタイミングにおける路面観測データと前記第１のタイミングにおける予測された路面データとの差分が予め定められた閾値以上である場合に、路面の異常を検出する異常検出手段と、を有する。
【０００７】
本開示にかかる路面異常検出方法は、時系列に沿って路面を観測して得られる路面観測データを取得し、予め機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、第１のタイミングより前の複数のタイミングにおける複数の前記路面観測データから前記第１のタイミングにおける路面データを予測し、前記第１のタイミングにおける路面観測データと前記第１のタイミングにおける予測された路面データとの差分が予め定められた閾値以上である場合に、路面の異常を検出する。
【０００８】
本開示にかかるプログラムは、時系列に沿って路面を観測して得られる路面観測データを取得する機能と、予め機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、第１のタイミングより前の複数のタイミングにおける複数の前記路面観測データから前記第１のタイミングにおける路面データを予測する機能と、前記第１のタイミングにおける路面観測データと前記第１のタイミングにおける予測された路面データとの差分が予め定められた閾値以上である場合に、路面の異常を検出する機能と、をコンピュータに実現させる。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、路面の異常を学習しなくても路面の異常を検出することが可能な路面異常検出装置、路面異常検出方法及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本開示にかかる路面異常検出装置の構成を示す図である。
本開示にかかる路面異常検出装置によって実行される路面異常検出方法を示すフローチャートである。
本開示にかかる路面異常検出システムの構成を例示する図である。
本開示にかかる路面異常検出装置のハードウェア構成を例示する図である。
本開示にかかる路面異常検出装置の機能構成を例示する図である。
本開示にかかる路面観測データを説明するための図である。
本開示にかかる路面の異常検出処理を説明するための図である。
本開示にかかる路面異常検出装置によって出力される路面異常情報を例示する図である。
本開示にかかる路面異常検出装置によって出力される路面異常情報を例示する図である。
本開示にかかる学習処理が運用段階で行われる場合について説明するための図である。
本開示にかかる学習処理が運用段階で行われる場合について説明するための図である。
本開示にかかる学習処理が運用段階で行われる場合について説明するための図である。
本開示にかかる路面異常検出装置によって実行される処理の例を示すフローチャートである。
本開示にかかる路面異常検出装置の機能構成を例示する図である。
本開示にかかる、低次元ベクトルデータを用いた処理を説明するための図である。
本開示にかかる、低次元ベクトルデータを用いた処理を説明するための図である。
本開示にかかる路面異常検出装置によって実行される処理の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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