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公開番号2025112614
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-01
出願番号2024006947
出願日2024-01-19
発明の名称方法、情報処理装置、及び、プログラム
出願人株式会社東京カンテイ
代理人弁理士法人秀和特許事務所
主分類G06Q 50/16 20240101AFI20250725BHJP(計算;計数)
要約【課題】建物の複数種類の属性情報をより迅速に提供する。
【解決手段】コンピュータが、地図情報から、第1の範囲内の地図情報を取得することと、当該第1の範囲内の地図情報に基づいて、第1の範囲内に含まれる第1の建物の、地図情報には明示されていない、複数種類の属性情報を取得することと、を実行する方法である。地図情報は、少なくとも建物の領域とそれ以外の領域とを塗り分けた第1の地図画像と、空中写真画像と、を含む。コンピュータは、第1の範囲内の第1の地図画像に基づいて、第1の建物の属性情報の1つとして、第1の建物の面積を取得し、第1の範囲内の空中写真画像に基づいて、第1の建物の属性情報の1つとして、第1の建物の屋根タイプを取得する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータが、
地図情報から、第１の範囲内の地図情報を取得することと、
前記第１の範囲内の地図情報に基づいて、前記第１の範囲内に含まれる第１の建物の、前記地図情報には明示されていない、複数種類の属性情報を取得することと、
を実行する方法。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記地図情報は、少なくとも建物の領域とそれ以外の領域とを塗り分けた第１の地図画像を含み、
前記コンピュータは、
前記第１の範囲内の第１の地図画像に基づいて、前記第１の建物の属性情報の１つとして、前記第１の建物の面積を取得する、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンピュータは、
前記第１の範囲内の第１の地図画像を、前記第１の建物の領域とそれ以外の領域とに分類して二値化し、前記第１の建物の領域のサイズから前記第１の建物の面積を取得する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記地図情報は、空中写真画像を含み、
前記コンピュータは、
前記第１の範囲内の空中写真画像に基づいて、前記第１の建物の属性情報の１つとして、前記第１の建物の屋根タイプを取得する、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記地図情報は、空中写真画像をさらに含み、
前記コンピュータは、
前記第１の範囲内の空中写真画像に基づいて、前記第１の建物の属性情報の１つとして、前記第１の建物の屋根タイプを取得する、
請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記コンピュータは、
前記第１の範囲内の第１の地図画像に基づいて、前記第１の範囲内の空中写真画像から前記第１の建物を切り出した第１の建物の空中写真画像を取得し、
前記第１の建物の空中写真画像について画像解析を行うことによって、前記第１の建物の屋根タイプを判定する、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記コンピュータは、
建物の空中写真画像と屋根タイプとの関係を学習済みの機械学習モデルに前記第１の建物の空中写真画像を入力して得られた出力結果に基づいて、前記第１の建物の屋根タイプを判定する、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記機械学習モデルは、ｃｏｎｖｆｏｒｍｅｒである、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記コンピュータは、
前記第１の範囲内の第１の地図画像を、前記第１の建物の領域とそれ以外の領域とに分
類して二値化したマスク画像を生成し、
前記マスク画像を前記第１の範囲内の空中写真画像に重ね合わせて、前記マスク画像内の前記第１の建物の領域に該当する前記第１の範囲内の空中写真の領域を切り出して、前記第１の建物の空中写真画像を取得する、
請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記コンピュータは、
前記第１の範囲とはズームレベルが異なる前記第１の建物を含む第２の範囲内の第１の地図画像と空中写真画像とをさらに取得することと、
前記第１の範囲内の第１の地図画像または前記第２の範囲内の地図画像のいずれか一方に基づいて、前記第１の建物の面積を取得し、
前記第１の範囲内の空中写真画像または前記第２の範囲内の空中写真画像のいずれか一方に基づいて、前記第１の建物の屋根タイプを取得する、
請求項４に記載の方法。
（【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、不動産を検索する技術に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
空中写真画像を解析し、指定された建物の屋根の輪郭形状を抽出する技術が開示されている（例えば、特許文献１）。また、ＤＳＭ（Digital Surface model）データを用いて
、屋根形状を判読する技術が開示されている（例えば、非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００４－３４１４２２号公報
【非特許文献】
【０００４】
天野貴文、吉川眞、建物屋根形状の簡易判読・自動生成システムの開発、景観・デザイン研究講演集、２００９年１２月、No.5、pp.57-62
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、建物の屋根の形状とともにその他の属性情報を取得することは開示されておらず、建物のその他の属性情報を取得したい場合には、別のデータベースを参照する必要がある。これによって、建物の属性情報を提示するまでに時間がかかってしまうことがある。建物の属性情報には、例えば、屋根タイプ、建物の面積、所有または使用する法人、及び、位置情報などがある。ただし、建物の属性情報はこれらに限定されない。
【０００６】
本発明は、建物の複数種類の属性情報をより迅速に提供可能な情報処理方法、情報処理装置、及び、プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の態様の一つは、コンピュータが、地図情報から、第１の範囲内の地図情報を取得することと、当該第１の範囲内の地図情報に基づいて、当該第１の範囲内に含まれる第１の建物の、地図情報には明示されていない、複数種類の属性情報を取得することと、を実行する方法である。地図情報は、地上の、建物、道路、河川、及び、線路等の領域の区画に関する情報である。地図情報は、例えば、インターネット上に公開されているものであってもよいし、公開されずに私的に保持されているものであってもよい。本発明の態様の一つによれば、複数のデータベースを参照せずとも、地図情報から、第１の建物の属性情報を複数種類取得することができ、第１の建物の複数種類の属性情報をより迅速に提供することができる。
【０００８】
本発明の態様の一つにおいて、地図情報は、少なくとも建物の領域とそれ以外の領域とを塗り分けた第１の地図画像を含んでもよい。また、コンピュータは、第１の範囲内の第１の地図画像に基づいて、第１の建物の属性情報の１つとして、第１の建物の面積を取得してもよい。建物の面積とは、建物を真上から見たときの外周で求めた面積、いわゆる、建築面積である。本発明の態様の一つにおいて、地図情報は、空中写真を含んでもよい。また、コンピュータは、第１の範囲内の空中写真画像に基づいて、第１の建物の属性情報の１つとして、第１の建物の屋根タイプを取得してもよい。本開示の態様の一つによれば、複数のデータベースを参照せずとも、地図情報から、第１の建物の屋根タイプまたは面積を迅速に提供することができる。
【０００９】
また、コンピュータは、第１の範囲内の第１の地図画像に基づいて、第１の範囲内の空中写真画像から第１の建物を切り出した第１の建物の空中写真画像を取得し、第１の建物の空中写真画像について画像解析を行うことによって、第１の建物の屋根タイプを判定してもよい。建物の空中写真画像は、当該建物の屋根の画像とも言える。画像解析は、例えば、建物の空中写真画像と屋根タイプとの関係を学習済みの機械学習モデルを用いて行われてもよい。第１の建物の空中写真画像について画像解析を行う機械学習モデルとして、ｃｏｎｖｆｏｒｍｅｒを用いる場合には、より少ない教師データで学習することができ、より早くかつより正確に屋根タイプを判定することができる。ただし、第１の建物の空中写真画像について画像解析を行う機械学習モデルは、ｃｏｎｖｆｏｒｍｅｒに限定されない。
【００１０】
また、コンピュータは、第２の範囲内の第１の地図画像と空中写真画像とをさらに取得してもよい。第２の範囲は、第１の範囲とはズームレベルが異なる範囲であって、第１の建物を含む範囲である。この場合に、コンピュータは、第１の範囲内の第１の地図画像または第２の範囲内の地図画像のいずれか一方に基づいて、第１の建物の面積を取得し、第１の範囲内の空中写真画像または第２の範囲内の空中写真画像のいずれか一方に基づいて、第１の建物の屋根タイプを取得してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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