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公開番号2025084541
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-03
出願番号2023198517
出願日2023-11-22
発明の名称データ検索装置
出願人Astemo株式会社
代理人弁理士法人平木国際特許事務所
主分類G06F 16/907 20190101AFI20250527BHJP(計算;計数)
要約【課題】映像やセンサデータなど多様な情報を含む走行データから、所望のシーンを検索し、取得可能にするデータ検索装置を提供する。
【解決手段】本発明に係るデータ検索装置は、過去データを、当該過去データに含まれる特徴的情報に基づいて計算される特徴量とともに蓄積する過去データ管理部と、ユーザ入力データと検索条件とを含む検索クエリを受け付ける受付処理と、ユーザ入力データに含まれる特徴的情報に基づいて特徴量を計算する特徴量計算処理と、ユーザ入力データに関する特徴量と、過去データに関する特徴量とを比較して、類似度を算出する類似度計算処理と、算出した類似度に基づいて、検索条件を満たすデータを過去データから抽出する検索条件適用処理と、を実行する検索実行部と、を備え、検索条件は、ユーザ入力データとの関係性が少なくとも3種類設定された複数の条件の中から1つ選択可能である。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
データ検索装置であって、
過去データを、当該過去データに含まれる特徴的情報に基づいて計算される特徴量とともに蓄積する過去データ管理部と、
ユーザ入力データと検索条件とを含む検索クエリを受け付ける受付処理と、前記ユーザ入力データに含まれる特徴的情報に基づいて特徴量を計算する特徴量計算処理と、前記ユーザ入力データに関する特徴量と、前記過去データに関する特徴量とを比較して、類似度を算出する類似度計算処理と、算出した前記類似度に基づいて、前記検索条件を満たすデータを前記過去データから抽出する検索条件適用処理と、を実行する検索実行部と、を備え、
前記検索条件は、前記ユーザ入力データとの関係性が少なくとも３種類設定された複数の条件の中から１つ選択可能である、
ことを特徴とするデータ検索装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
請求項１に記載のデータ検索装置であって、
前記検索条件は、前記類似度が高いものを優先してデータを抽出する類似抽出条件を含む、
ことを特徴とするデータ検索装置。
【請求項３】
請求項１に記載のデータ検索装置であって、
前記検索条件は、前記類似度が低いものを優先してデータを抽出する非類似抽出条件を含む、
ことを特徴とするデータ検索装置。
【請求項４】
請求項１に記載のデータ検索装置であって、
前記検索条件は、特徴量空間をクラスタリングによって区分した各領域の代表的データを抽出する代表点抽出条件を含む、
ことを特徴とするデータ検索装置。
【請求項５】
請求項１に記載のデータ検索装置であって、
前記検索条件は、前記類似度が高いものを優先してデータを抽出する類似抽出条件、前記類似度が低いものを優先してデータを抽出する非類似抽出条件、及び特徴量空間をクラスタリングによって区分した各領域の代表的データを抽出する代表点抽出条件の中から１つ選択される、
ことを特徴とするデータ検索装置。
【請求項６】
請求項１に記載のデータ検索装置であって、
前記特徴量は、前記ユーザ入力データに含まれる特徴的情報に基づいてニューラルネットワークによって計算される埋め込みベクトルであって、前記類似度をコサイン類似度として計算する、
ことを特徴とするデータ検索装置。
【請求項７】
請求項１に記載のデータ検索装置であって、
前記検索実行部は、前記過去データから選択された１つあるいは複数の選択データと追加検索条件と、を含む追加検索クエリを受け付け、前記追加検索クエリに含まれる選択データの特徴的情報に基づいて特徴量を計算し、前記選択データに関する特徴量と、検索結果に関する特徴量とを比較して、前記選択データに対して前記追加検索条件を満たすデータを前記検索結果から抽出する、
ことを特徴とするデータ検索装置。
【請求項８】
請求項７に記載のデータ検索装置であって、
前記過去データは、機械学習モデルによって分類処理が行われるデータであり、
前記選択データは、前記過去データの中から前記過去データの分類確率に対する所定の閾値によって選択される、
ことを特徴とするデータ検索装置。
【請求項９】
請求項７に記載のデータ検索装置であって、
前記検索実行部は、前記過去データに対する問い合わせ数を含む問い合わせ情報部をさらに備え、
前記選択データは、前記過去データの中から問い合わせ情報数が多いデータが選択される、
ことを特徴とするデータ検索装置。
【請求項１０】
請求項７に記載のデータ検索装置であって、
前記選択データは、特徴量空間上に前記ユーザ入力データと前記過去データを点としてプロットした図から、ユーザによる対話的な操作によって選択される、
ことを特徴とするデータ検索装置。
（【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、検索条件を満たすデータを過去データから抽出するデータ検索装置に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
自動運転向け人工知能（ＡＩ）の新規開発や不具合修正のためには、車両から収集される走行データを活用した分析が不可欠である。例えば、ＡＩ製品の動作状況から車線検知の失敗率が高いことが疑われるのであれば、雨天時や車線がかすれている状況下での走行や、高速走行中などの多様な条件で測定したシーンを含む過去の走行データをデータベースから探し出した上で、それらのシーンに含まれるデータを用いて車線検知ＡＩを網羅的にテストする必要がある。
【０００３】
しかし、走行データはドライブレコーダーの映像や、加速度センサ等の時系列数値データ、ＥＣＵ（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＣｏｎｔｒｏｌＵｎｉｔ）から取得される動作ログなどの多様なデータの組み合わせであり、そのままでは「車線がかすれている場合」といった特定の条件を満たしたシーンを検索することはできない。ゆえに、従来はＡＩのテストに必要な条件を満たしたシーンを集めるために、過去に蓄積した膨大な量の走行データを目視確認して仕分けることになり、時間がかかってしまう上にデータの見逃しが多い課題があった。
【０００４】
この課題に対する解決策は大別して２種類ある。１つ目の解決策は、走行データに新たに付与したタグを用いて検索可能にする方法である。例えば、非特許文献１では追い越し操作や車線変更などのシーンをＡＩで検出し、付与したタグで検索する方法が開示されている。
【０００５】
２つ目の解決策は、類似検索である。例えば特許文献１では、一般の映像を部分画像の類似度で検索することでタグやキーワードによらず所望のシーンを検索する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２００７－３２３３１９号公報
【非特許文献】
【０００７】
ＩＶＳ（ＩｎｔｅｍｐｏｒａＶａｌｉｄａｔｉｏｎＳｕｉｔｅ）－ｄＳＰＡＣＥｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｄｓｐａｃｅ．ｃｏｍ／ｊａ／ｊｐｎ／ｈｏｍｅ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｓｗ／ｄａｔｅｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔ／ｉｖｓ．ｃｆｍ（２０２３年８月３０日閲覧）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、非特許文献１に開示の方法ではＡＩを用いてタグを付与するため、ＡＩの開発時に定められたタグでしか検索できない。例えば、物体検知ＡＩで「トラック」タグをつけて前方にトラックが存在するシーンを検索可能にしたとしても「緑色のトラック」だけを検索したい用途には対応できず、目視確認すべきデータ量を十分に削減できないことがある。また、ある物体検知ＡＩの不具合をテストするために、別の物体検知ＡＩが付与したタグを用いてテストデータを作成すると、後者の物体検知ＡＩの技術的な限界によって前者の物体検知ＡＩの評価結果が影響を受けてしまい正しく評価できない課題がある。
【０００９】
一方、特許文献１に開示の方法では、検索クエリとして「緑色のトラック」の画像を与えれば、それに類似した画像を取得することができるため、非特許文献１の課題を解決できる。しかし、用途によっては検索クエリとして与えた画像とは似ていない（非類似の）画像を取得したい場合や、類似・非類似に関わらず網羅的に多様な画像データを取得したい場合もある課題が存在する。
【００１０】
そこで本発明では、上記課題に鑑み、映像やセンサデータなど多様な情報を含む走行データから、所望のシーンを検索し、取得可能にするデータ検索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】
（【００１１】以降は省略されています）

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